2025年10月14日
教育研究の分野では、長年にわたり「個別最適化学習（パーソナライズド・ラーニング）」の効果が実証されています。教育心理学者ベンジャミン・ブルームによる「2シグマ問題（Bloom’s 2 Sigma Problem）」では、一対一の指導を受けた学習者は、従来型の教室で学ぶ学習者よりもはるかに高い成果を上げることが示されました。しかし、この方法はコストが高く、大規模に導入することが難しいとされてきました。
同じ課題は、企業の語学研修にも存在します。HRおよびL&Dのリーダーたちは、パーソナライズされた学習が最も効果的であると認識しているものの、それを大規模に実施できる組織は限られています。
しかし近年のAI技術の進化により、状況は変わりつつあります。AIが学習を個別化する時代が到来し、これまで実現困難だった「一人ひとりに最適化された語学学習」が、現実のものとなろうとしています。
HRリーダーが求めるもの、そして実際に提供しているもの
世界の大手企業1,300社の研修意思決定者を対象にした調査によると、HRおよびL&D（人材開発）リーダーが語学研修プログラムで最も重視するのは、「一対一の学習機会」と「個別最適化された指導」であることが分かりました。
加えて、「柔軟性・適応性」「異文化理解・没入体験」「双方向で魅力的なコンテンツ」も上位に挙げられています。
HRリーダーが最も重視する語学プログラムの要素
1. 一対一の学習機会
2. パーソナライズされた学習と適応性
3. 24時間利用可能な柔軟性
4. 異文化理解と没入体験
5. 双方向で魅力的なコンテンツ
出典：EF Corporate Learning Maturity Report 2025
しかし同じ調査によると、実際に高水準の個別最適化を実現している企業は3分の1にも満たないことが明らかになりました。
多くのグローバル企業では、オンライン学習プラットフォームや自主学習ツールを導入し、アクセス性と柔軟性を確保していますが、個々の学習者に合わせた調整は限られています。
一部の企業では、全社的な一貫性を保ちながら、戦略的な役割に重点投資を行う階層型モデルを採用していますが、結果として、多くの従業員が自分の課題を乗り越え、実際の運用レベルに到達するための個別支援を十分に受けられていないのが現状です。
スケール可能な語学学習を実現するAIソリューション
これまで、パーソナライズ学習の最大の障壁は「スケーラビリティ（拡張性）」でした。
EF Corporate Learningでは、数十年にわたる語学教育の知見と、数百万件におよぶ授業データ・教師とのインタラクションから得られた独自のインサイトを組み合わせることで、言語教育に特化したAIを開発しています。
EF Corporate Learningの最高学術責任者（CAO）クリストファー・マコーミック博士はこう述べています。 ：
「AIは語学学習の“何を学ぶか”を変えるのではなく、効果的な学習方法をより個別的に、より大規模に、そして測定可能にするものです。」
従来の語学教育は知識の伝達に重点を置いてきましたが、実際に話す力などのスキルを伸ばすには、継続的な練習とフィードバックが不可欠です。
EFの「AI Conversations」は、現実的なシナリオに基づいたストレスの少ない会話練習を無制限に提供し、個々の応答に応じて内容を変化させ、即時にパーソナライズされたフィードバックを返します。
この機能により、学習時間が最大250％増加し、自信の向上を実感する学習者も多く報告されています。
Addi：すべての学習者に“一対一指導”を
この進化をさらに発展させたのが、EFのAI学習アシスタント「Addi」です。
Addiは、すでに世界4百万人以上の学習者をサポートしており、学習履歴を分析して最適な訂正を行い、リアルタイムで学習サポートと励ましを提供します。
特に発音や流暢さの分析では、人間の耳では捉えきれないレベルの一貫性・精度・詳細なフィードバックを実現しています。
また、AIが安全で評価のない環境を提供することで、学習者は職場やクラスに出る前に自信をつけることができます。
AIは教師を置き換えるのではなく、教師の間の時間を補完し、より価値の高い指導に集中できる環境を生み出すのです。
効果的な教育AIの3つの要素
AIが効果を発揮するかどうかは、基盤となるデータと専門知識の質にかかっています。
一般的なAIツールはインターネット上の情報をもとに学習しているため知識は広いものの、言語教育のようなスキル習得には最適化されていません。
一方、EFのAIは、数百万件の授業データと教師フィードバックを基に独自学習しており、数十年にわたる教育ノウハウに裏打ちされています。
単に文章を生成するのではなく、人間の教師のように「教える」ことができるAIなのです。
さらに、企業学習におけるAI運用には、エンタープライズレベルの契約とデータ保護体制が不可欠です。
すべての学習データは匿名化され、専用システム内で安全に処理されます。
学習内容を適切に制御し、各学習者のレベルや目標に沿ったガードレールを設けることも重要です。
最後に、教育におけるAIの真価は、体系的で実証されたカリキュラムと統合されてこそ発揮されます。
これにより、AIの柔軟性と拡張性に教育理論の厳密さを組み合わせ、長期的な学習成果へとつなげることができます。
これらの要素をすべて兼ね備えた存在が「Addi」です。
優れた教師が持つ原則を踏襲し、グローバル規模でパーソナライズ学習を提供できるAI教師として進化を続けています。
研究と現実のギャップを埋める
1984年、ブルームは「2シグマ問題」を提起しました──集団授業を一対一指導と同等の効果に高めるにはどうすればよいかという問いです。
数十年の研究を経て、Addiに代表されるAIの進化によって、この問題はついに解決に近づきつつあります。
もはや問うべきは「パーソナライズが可能か」ではなく、
「企業がどのようにAIを活用し、社員の可能性とビジネス成果を変革していくか」という未来への挑戦なのです。
