【ITニュース解説】The Reality Check: Are We Building for Comfort or for Change?

IT技術の進化は目覚ましいが、新しい技術が必ずしも社会に広く受け入れられるわけではない。その背景には、人々の慣れ親しんだ習慣や既存のシステムへの「快適さ」が深く関わっている。これは、システムエンジニアを目指す皆さんにとって、技術がどう社会に実装され、普及していくかを理解する上で非常に重要な視点だ。

例えば、オンライン学習の分野では、学習管理システム、略してLMS（Learning Management System）と、SCORM（Sharable Content Object Reference Model）という技術が長い間主流であり、今でも広く使われている。LMSは、学校のオンライン授業や企業の研修で使われる、教材の配布、課題の提出、進捗管理などを行うためのプラットフォームだ。SCORMは、そのLMSと学習コンテンツがスムーズにやり取りできるようにするための共通のルールのようなもので、これによりどんなLMSでもSCORM形式の教材を使えるという互換性が保証されている。調査によれば、8割以上の組織がLMSを使い、SCORMも同様に普及している。これらは安定していて、使い慣れているため、学習技術の「当たり前」になっているのだ。

一方で、xAPI（Experience API）という新しい技術が、10年以上前に登場した。xAPIは、SCORMでは追跡できなかった、より多様な学習活動を記録できる画期的な技術だ。例えば、LMSの枠を超えて、実地研修での行動や、シミュレーションゲームでの学習、あるいは特定のWebサイトを閲覧した履歴など、あらゆる「体験」をデータとして収集できる可能性を秘めていた。しかし、その普及率は現在でも2割程度にとどまり、多くが試験的な利用に限定されているのが実情だ。xAPIが普及しなかった理由は、その技術的な欠陥ではなく、人々の「快適さ」に起因すると言われている。SCORMやLMSの報告機能はすでに定着しており、xAPIを導入するには、新しい作業手順や考え方が求められた。その変化を受け入れることに、多くの組織が抵抗したのだ。どんなに優れた技術でも、既存の習慣やツールに合致しなければ、なかなか広まらないという教訓をxAPIは示している。

この教訓は、現在注目されているAI（人工知能）の活用方法にも当てはまる可能性がある。AIがどのように使われているかを理解するために、その成熟度を四つのレベルで考えることができる。

レベル1は「AIアシスタント」としての活用だ。これは皆さんがよく使うチャットボットのように、アイデア出し、文章の要約、下書き作成、あるいは画像の生成などにAIを使う段階だ。多くの組織がAIの利用を始めたばかりで、このレベルに分類される。調査でも、半数以上がコンテンツ生成に、4割以上が画像作成にAIを使っていると報告されている。

レベル2は「AIを個人ツールとして活用」する段階だ。これは、例えば議事録を自動で要約するAPIスクリプトを自分で作ったり、アンケート結果に自動でタグ付けするボットを開発したりと、個人の作業効率を上げるためにAIをカスタマイズして使うことを指す。しかし、このようにカスタムツールを開発している組織はまだ少数で、2割にも満たない。

レベル3は「AIが製品に組み込まれる」段階だ。これは、LMSにAIが内蔵されて、学習者一人ひとりに最適な練習問題を提供したり、顧客管理システム（CRM）がAIを使ってメールの文章を下書きしてくれたりするような活用方法だ。既存のツールにAIの機能が組み込まれることで、利用者は意識せずにAIの恩恵を受けられる。しかし、このレベルに達している組織も15%未満と報告されている。

そして、レベル4は「AIがエージェントとして自動化する」段階だ。このレベルでは、AIが複数のツールを横断的に連携させ、自ら目標を設定し、最小限の人間の指示で一連の作業を完了させる。例えば、学習者の進捗状況や興味に基づいて、最適な教材を自動で探し出し、カスタマイズされた学習パスを生成し、さらには必要に応じて専門家との相談を予約するといった、学習プロセス全体をAIが主導するような未来が考えられる。しかし、このような多段階の自動化を実現している組織は、残念ながら10%にも満たないのが現状だ。

多くの組織は、今、AIの活用においてレベル1、せいぜいレベル2の段階にいる。私たちは、xAPIの時と同じ過ちを繰り返す危険性があるのではないか、という警告がなされている。AIを、私たちが慣れ親しんだLMSやSCORMといった既存のシステムに「くっつける」形で利用しようとしていないだろうか。AIが搭載されたLMSのダッシュボードや、AIを活用したSCORMモジュール、あるいはAIの活動をxAPIで追跡するといった発想は、確かに私たちにとって「慣れ親しんだ安全なやり方」に感じる。しかし、この「慣れ」こそが、かつてxAPIの普及を阻んだ壁だったのだ。

真実を言えば、AIはLMSもSCORMも、そしてxAPIも必要としない。これらのシステムは、学習の追跡、法令順守、均一性（誰にでも同じ情報を提供する）という目的のために設計されたものだ。そのため、学習コンテンツの設計や提供方法に一定の制約があった。これまで私たちは、大規模なパーソナライズ（個別の対応）、適応（状況に応じた変化）、自動化の能力が不足していたからこそ、これらのシステムに頼ってきたのだ。しかし、今やAIによって、私たちはその能力を手に入れた。AIを既存の「箱」（LMSやSCORMなどの枠組み）に無理に押し込めることは、AIが本来持っている可能性を大きく制限してしまう。

現在の学習コンテンツ作成ツール、例えばArticulate StorylineやAdobe Captivateなどは、LMSの中でSCORMやxAPIを通じて動作することを前提に作られてきた。しかし、今日の技術を使えば、例えば「Lovable」のようなサービスでプロンプト（指示文）を入力するだけで、Webサイトの見た目（フロントエンド）を生成し、それをGitHubでバージョン管理し、Supabaseでデータを管理し、Vercelで公開し、Stripeで決済機能まで連携させることができる。つまり、開発者に頼る前に、プロンプトだけで自分だけのLMSや学習モジュールに相当するものを、8割方作り上げてしまうことが可能な時代なのだ。このような変化の兆候は、学習業界以外の企業もすでに見抜いている。OpenAIやGoogleのGeminiといったAI開発の最先端企業も、学習分野での実験を始めている。学習コンテンツの開発や提供に関する既存の「門番」的な存在は、近い将来、大きな挑戦に直面するだろう。

ギルドの調査データは、AIへの関心が高い一方で、実際の活用事例はコンテンツ生成、アイデア出し、画像作成といった表面的なレベル1の活動に集中していることを示している。アダプティブラーニング（学習者の習熟度に合わせて内容が変わる）、統合されたパーソナライズ、システム間の自動連携といった、より高度なレベルでのAI活用はほとんど報告されていない。これは、xAPIがたどった道と同じだ。大きな潜在能力がありながらも、初期の実験段階を超えた本格的な普及には至っていない。

もちろん、現実的な課題も認識する必要がある。特に規制の厳しい業界では、法令順守や監査証跡（誰が何をいつ行ったかの記録）が極めて重要であり、AIシステムがそれらを完全に代替できると証明されたわけではない。また、人々が慣れ親しんだワークフローに固執するという採用パターンも無視できない。xAPIが普及しなかったのは、技術的に劣っていたからではなく、あまりにも大きな変化を求めたからだ。これらの指摘は重要であり、真剣に考えるべき点だ。

しかし、これらの課題があるとしても、大きな流れは変わらない。快適さにはそれなりの理由があるが、それだけでは十分ではない。法令順守が一部のシステムが残り続ける理由を説明するかもしれないが、それが私たちが構築できるものの限界を決めるべきではない。採用の歴史は習慣が決定にどう影響するかを示すが、同時にその習慣が私たちを縛りつけてしまう可能性も示唆する。既存の巨大企業が持つ規模と統合性は確かに強みだが、もはやそれらは彼らだけの専売特許ではない。学習業界以外のSaaS（Software as a Service）ツールは、ほとんどのLMSベンダーよりも速く成長し、より深く統合できることをすでに証明している。

だからこそ、私たちは「現実のチェック」をする必要がある。私たちは、AIがエージェントとして機能し、学習のあり方を根本から再構築するようなレベル4の成熟度を目指しているのだろうか。それとも、単に既存のシステムにAIを「パッチ」として組み込むことで満足し、レベル2や3に留まろうとしているのだろうか。

xAPIの採用状況は私たちへの警告だ。どんなに優れた技術でも、それが理にかなっているというだけでは使われるようにはならない。真の普及は、ワークフローが変化した時に起こる。もし私たちが学習管理においてAIを真剣に考えるならば、「快適さ」に安住してはならない。私たちは、「可能性」のために設計するべきなのだ。

そのために、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）、Markdown（軽量マークアップ言語）、JSON（JavaScript Object Notation）、JavaScriptといった基礎的な技術が重要になる。これらは、私たちを古いシステムの中に閉じ込めるためのものではなく、むしろそれらから脱却し、外側に新しいものを構築するための土台を与えてくれる。問題は、私たちがその一歩を踏み出すかどうかだ。