ピアソンのデイブ・トリート氏：AIは学習を導くべきであり、不正を助長すべきではない

ピアソンの最高技術責任者（CTO）、デイブ・トリート

学術的誠実性、AIの導入、そして主体性を持つAIが教育を変革する中で重要となるスキルについて

デイブ・トリート氏は約2年前にピアソンの最高技術責任者（CTO）として入社し、その後最高情報責任者（CIO）に就任して、同社のテクノロジーポートフォリオ全体を統括している。

この異動は、彼が育ってきた分野への復帰を意味した。

「この仕事で最も気に入っている点は、教育の世界に戻れたことです」と彼は語る。「教育は私の本来のキャリアパスでした。私の家族の他の全員が、何らかの形で教師をしています。今、私自身も学習を通じて人々が思い描く人生を実現できるよう手助けしているのだと知り、胸を張って仕事に取り組めています。」

その役割は、戦略的なイノベーションから、182年の歴史を持つ企業の日常業務の運営に至るまで多岐にわたる。

「自律型AIの未来を築くことにも、CEOのノートパソコンのスペースキーが壊れた時に修理することにも、同じ責任を負っています」とデイブは説明します。「私の情熱はイノベーションにありますが、同時にこの組織を円滑に運営し続ける必要もあります。」

デイブ氏の技術的な監督範囲が、複数の事業部門にまたがる約1万7,000人のグローバルな従業員をカバーしていることを考えれば、これは決して小さな仕事ではない。

ピアソンの最高技術責任者（CTO）、デイブ・トリート氏。写真提供：ピアソン

学術的誠実性への懸念は現実のもの

私がデイブに最初に尋ねた質問の一つは、学生が生成AIツールを利用できるようになる中で、ピアソンが不正行為にどのように対処しているかということだった。

デイブ氏は、そのリスクが現実のものであることは認める一方で、その原因は技術そのものではなく、ツールの導入方法にあると主張する。

「学術的誠実性に関する懸念が現実のものであることを認識することが重要です」と彼は言います。「AIは確かに懸念材料ですが、それは単に教師や学生にAIを押し付けた場合に限られます。もし彼らが答えを得るためだけにAIを使用すれば、それは不正行為につながり、真の学習を阻害することになります。」

その一方で、ピアソンのAI学習ツールは、学習科学に基づいて設計されており、答えを提示するのではなく、生徒が問題を深く考えるよう促すようになっています。

デイブ氏は、利用データから、授業時間とはほとんど関係のない傾向が浮かび上がっていると指摘する。

「米国の大学生の利用ピークは、高等教育機関において午後9時頃に見られます」と彼は言う。

「つまり、定義上、教師やティーチング・アシスタント（TA）が助けに来られない時間帯に、彼らは質問をしていることになります。」

こうしたやり取りのデータは翌朝、教員にフィードバックされ、翌日の指導が始まる前に、クラスがどの部分で苦戦しているかを把握する手がかりとなります。

ご存知でしたか？

• 午後9時は、米国の高等教育機関の学生がピアソンのAI学習ツールを最も積極的に利用しているピーク時間帯です

AIに「運転学校」が必要な理由

なぜこれほど多くの組織が、従業員がAI技術を活用できるよう事前に準備することなく、AI技術に投資するのかという問いに対し、デイブは、いくつかの技術サイクルを通じて観察してきたあるパターンを指摘する。

「テクノロジーの世界に身を置いてから、数えきれないほど長い年月が経ちますが、これは決して新しいパターンではありません」と彼は認めます。「私たちは皆、次なる注目ツールに目を奪われ、それを活用したくなるものです」。

デイブは、新しいテクノロジーへの投資に対する自身のアプローチを説明するために、16歳の息子が運転を習っている例えを用いる。

彼は、指導なしに強力な技術を人々に押し付けることは、教習も受けさせずに10代の若者に車の鍵を渡すようなものであり、必然的に事故を招くと主張する。その代わりに、彼は自動車教習所のような体系的なトレーニングの必要性を強調している。

一貫したAI基準を担う中核チーム

ピアソン社はこの課題に対し、顧客向け製品、エンジニアリング、社内業務を横断する「AIセンター・オブ・イネーブルメント」を設立することで対応した。

当初から、デイブのチームは技術に真っ向から取り組むことを選択し、AIが3つの主要な側面においてビジネスをどのように変革できるかに包括的に焦点を当てました。

社内の足並みを揃えるため、小規模な中央チームが特定の分野で成果を上げている事例を特定し、それらの成功事例をより広く共有している。

「これには『優れた事例を見つけ、広める』という側面があります」とデイブは言います。「共通の基準とプロトコルを適用する必要があることは、最初からわかっていました。」

その取り組みの基盤となっているのは、ピアソンのデータインフラストラクチャの広範な近代化ですが、デイブは、それがAIプログラムの野心にまだ追いついていないことを認めています。

「多くの企業と同様、当社のデータ基盤にはまだ改善の余地がかなりあります」と彼は言います。 「当社は創業182年の企業ですが、182年も前の技術を使っているわけではない、と言っても過言ではありません！ しかし、どのようにしてそれを近代化し、強化できるかについては常に検討を重ねています。」

大手テクノロジー企業との連携

ピアソンは、独自の研修・学習ツールを開発している複数の大手テクノロジー企業と提携しているが、この関係は競争関係と捉えられることもある。

しかし、デイブ氏はこれを異なる視点で捉えている。「私たちは、これを決して競争とは考えていません。実際、それらの企業の多くと提携しており、よりオープンなエコシステムへと移行しつつあります」

彼はこの関係を、ピアソンの教育コンテンツや学習科学と、パートナー各社のプラットフォームや流通網を組み合わせた、相互に補完し合う関係だと説明する。

「パートナー企業には、素晴らしい最高学習責任者（CLO）やスキル、能力を持つ人材がいます。私たちは、そうした強みをさらに引き出すお手伝いをする立場であり、その逆もまた然りです。」

2030年の大学生や企業の学習者をどう描くか尋ねられると、デイブは一貫したテーマに立ち返る。人々を既存の生活リズムから引き離すのではなく、その中に寄り添うことだ。写真提供：ゲッティイメージズ

判断力と想像力は依然として不可欠なスキル

テクノロジー分野以外の組織がAIを導入するにあたり、デイブ氏は、その基盤となるスキルは過去のイノベーションの波を通じてそれほど変わっていないと主張する。

「結局のところ、重要なのは個人の判断力、専門分野における知見、そして想像力の質に尽きます」とデイブは言う。「その分野への理解が深ければ深いほど、その分野においてより創造的になれるのです。

「そこに共感と協働を組み合わせれば、それこそが重要な人間としての資質だ。技術の波が何であれ、これらのスキルさえあれば、どんな技術も最大限に活用できる――AIも例外ではない」

主な事実

• ピアソン社には、デイブ氏の技術的監督下にある約17,000人のグローバルな従業員が在籍している

「フロー状態での学習」が未来を決定づける

2030年の大学生や企業の学習者をどう描くか尋ねられると、デイブは一貫したテーマに立ち返る。それは、人々を日常のルーティンから引き離すのではなく、そのルーティンの中で彼らと向き合うということだ。

「実際に効果を発揮するのは、人々の置かれている状況に合わせて、日々の生活にマイクロラーニングの体験を取り入れることです。なぜなら、私たちは今や彼らの具体的な状況を見極めることができるからです」とデイブは付け加える。

「学習の未来は『流れ』の中にあります。人生の流れ、仕事の流れ、そして教育の流れの中に。」

その考え方は評価にも及ぶ。デイブは、理解度の強力な指標として古くから認識されてきた口頭試験が、教授自身の教材に基づいたAI主導の対話を通じて、ついに大規模で実用化される可能性があると示唆する。

「口頭試験が、特定のトピックに対する学生の理解度を測る質の高い指標となることは、以前から知られていました」とデイブは続ける。「教授の目の前に座り、自分が知っていることを正確に表現しなければならない状況こそが、学生の学習の深さを真に示すのです」

テクノロジー業界以外の組織がAIを導入するにあたり、デイブは、その基盤となる必要なスキルは、これまでのイノベーションの波を通じてそれほど変わっていないと主張する。写真提供：ゲッティ

「

CEOのノートパソコンのスペースバーが壊れた時に修理するのと同じくらい、私は自律型AIの未来に対しても責任を負っている

」――デイブ・トリート、ピアソン社CTO

デイブは、業界が先走りすぎていると思う点についても同様に率直だ。彼は、完全自律型エージェントが雇用を奪うという議論は誇張されていると述べつつ、特定の人工知能エージェントが実際に何ができるかを評価するプロセスである「エージェント検証」こそ、より注視すべき分野であると指摘している。

ピアソンは、機械ではなく人間を評価してきた実績を活かし、この分野ですでに実用的なAIエージェント検証のプロトタイプを構築している。

IBMコンサルティングと共同で開発されたこのプロトタイプは、同社が数十年にわたり蓄積してきた人間の資格認定のノウハウを自律型マシンに応用したものです。このシステムは、デジタルエージェントを継続的にテストおよび監査し、指定された範囲から逸脱することなく、企業のワークフローを安全に実行できることを認証します。

ソフトウェアエージェントを、スキル認定を取得する必要がある従業員と同様に扱うことで、このプラットフォームは、企業がAIワークフォースを管理し、信頼するための標準化されたフレームワークを提供します。

自身の原動力を振り返り、デイブは製品ロードマップよりも個人的な事柄に言及する。

「学ぶには大きな勇気が必要です」と彼は言う。「実際、学ぶということは本来、難しいものです。もしそれが難しくなく、脳を実際に働かせていないのであれば、学ぶことはできないでしょう。」