PKSHA Technologyの合弁グループ会社であるAlgoNaut（アルゴノート）は、内田洋行と連携し、こども家庭庁が実施する「こどもデータ連携実証事業」に採択された埼玉県戸田市とともにパートナーとして参画していることを、12月15日に発表した。この取り組みは11月に戸田市内のパイロット校で試行をスタートし、12月より18校の小中学校へ展開している。
今回の実証研究には、内田洋行が7月から戸田市の連携事業者として参画。AIの社会実装に実績を持つPKSHAグループは内田洋行のパートナーとして協働し、教育現場の状況を踏まえた精度の高いデータ分析とAIの教育現場への実装に取り組んでいる。近い将来不登校になる可能性を予測してリスクスコアとして表示し、予兆検知モデルを構築することを目指している。
実際の予兆検知モデルの構築には、教育の有識者からヒアリングして意見を取り入れながら、校務支援システムに登録されている「出欠・遅刻・早退などの状況」「保健室利用状況」などのデータのほか、「埼玉県学力・学習状況調査（学力調査・質問紙調査）」「学校生活に係るアンケート」「教育相談の利用の有無」「学校健診結果」などのデータを用いている。
内田洋行の協力のもと、AI不正検知システム「PKSHA Security」などを構成するPKSHAアルゴリズムモジュールの活用を通じ、AIのアルゴリズムの設計と構築を進めていく。リスクスコアとあわせてその根拠となるデータ項目を表示することで、学校現場の教職員による具体的な支援活動に結びつけていくことを検討している。
PKSHAアルゴリズムモジュールの活用イメージ
アルゴノートが主体となり取り組むデータ分析のフェーズでは、1．データ項目の選定、2．モデルの構築、3．モデルの検証という3ステップで予兆を検知するモデルを構築する。個人情報を保護した上で複数のデータを集約し分析することで、リスクと、根拠となる項目を重要度順に可視化する。AIの予測結果に説明性を備えることで教職員の判断や行動を支援し、本質的な課題解決を目指す。さらに教職員の新たな気づきからAIのアルゴリズムを改善することを通じ、人とソフトウェアがともに進化するモデルの実現を目指す。
個人情報に配慮したデータの集約・分析と活用について
戸田市が保持している子どもに関するさまざまなデータを、個人情報保護法に基づき連携するほか、戸田市が2022年12月に独自に策定した「教育データの利活用に関するガイドライン」を遵守した上で取り組み、児童生徒や保護者に対する丁寧な説明を行いながらデータベースを活用するなど、個人の安心を担保できる形に整備した上でデータ活用を行う。
今後長期的に予測を継続して行うことで、複数年データの利用やデータ項目拡張、日次のアンケートなど鮮度の高いデータの利用などに取り組み、不登校の予兆検知モデルの精度改善につとめていく。今後はいじめなどのSOSの検知に取り組むことを検討している。
また今回の実証研究を通して、AIの社会実装に関する知見により設計されたPKSHAアルゴリズムモジュールを教育現場の支援AIに活用し、教職員が子どもたち一人ひとりの見守りを行える環境づくりへつなげ、全国の自治体が活用できるモデルの実現を目指す。
PKSHAアルゴリズムモジュールの社会課題解決に向けた活用について
PKSHAグループは、PKSHAアルゴリズムモジュールの対応領域をビジネス領域から生活する人々の便益につなげるべく、研究・開発および社会実装を積極的に行っていく。この取り組みに加え、AIによる教育分野での学習支援や孤立支援、社会の声の見える化などに関して研究や実装が進んでいる。生活者一人ひとりのプライバシーに十分な配慮をし、セキュリティも担保しながら研究を進めることで、ソーシャルグッド支援の文脈においてもAIの活用が活発になり、未来のソフトウェアによってよりよい社会の実現を目指す。
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