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Experiment

AIを活用した学習支援の可能性を探る、AIチューターのPoC

経験者の知識とAIを組み合わせ、未経験者の主体的な学習を支援する仕組みを検証

#AIチューター#Dify#RAG#QA育成

BACKGROUND

いつでも質問できる学習環境をつくれないか

ソフトウェアテストを学ぶ未経験者が、自分で学習を進める中では、さまざまな疑問が生まれます。

すべての学習に講師が付き添うのではなく、必要なときに質問し、自分で理解を深められる環境をAIでつくれないか。

その可能性を確かめるため、AIチューターのPoCに取り組んでいます。

EXPERIMENT

現場の知識を、AIチューターへ

Difyを利用して、実際に対話できるAIチューターのプロトタイプを制作しました。

ベテランQAエンジニアや、テスト実行管理を担うエンジニアへのインタビュー内容をナレッジとして登録し、RAGを利用して、現場で培われた知識を踏まえた回答ができる仕組みを構築しています。

また、用語や基礎知識についてはJSTQB / IVECのシラバスを参考にしています。

DESIGN

正解を返すことだけを目的にしない

AIチューターの役割は、質問に対して正解を返すことだけではありません。

質問の内容に応じて、直接答えを返す場合と、考えるためのヒントや問いを返し、学習者自身の解決を支援する場合を分けています。

また、AIが分からないことを無理に断定しないよう、回答ルールをプロンプトで設定しています。

「答えを教えるAI」ではなく、「学ぶことを支援するAI」になることを目指しています。

CURRENT STATUS

小さくつくり、実際に使えるかを確かめる

現在はPoCの段階です。

まずDify上で実際に動くものをつくり、回答の仕方やナレッジの活用方法などを検証しています。

最初から大きな仕組みを構築するのではなく、小さく試しながら、実際の育成にどのように活用できるのかを確認していきます。