原著論文/Original Paper

学習 BOM と AI チャットボット質疑応答システムの「ハイブリッド型グループワーク演習」への適用
鄭 周華∗1 ・新目 真紀∗2 ・佐久田 博司∗3 ・秋山 義希∗4 ・野口 新司∗5 ・玉木 欽也 ∗1

Learning BOMs and AI Chatbot’s Q&A System
Applying to Hybrid Group Work Exercises
Zhouhua ZHENG∗1 , Maki ARAME∗2 , Hiroshi SAKUTA∗3 , Yoshiki AKIYAMA∗4 ,Shinji NOGUCHI∗5 , and Kinya TAMAKI ∗1
Abstract– The purpose of the research paper is to propose three research subjects related to theeducational methods of hybrid group work exercises. The ﬁrst research subject is to design“learning
BOMs” that correspond to the overall education curriculum for the hybrid group work exercises. The
second is to design the database of AI chatbot “Q&A system” according to the designed learning
BOMs. The third is to analyze the learning logs of learning behaviors for each learner to use the AI
chatbot “Q&A system” during actual group exercises and after classes.
Keywords– learning BOM, AI chatbot, Q&A system, groupwork exercise

1. はじめにステムを利用して同時に遠隔授業を行うものである．
本研究の対象とする授業形態は，上記のオンデマン

コロナ渦が続いている状況下では，授業もオンライン

ド型とハイフレックス型を組み合わせたハイブリッド型で実施されるようになってきた．現在のオンライン授業（対面グループワークを主体として，LMS と Web 会議

形態のタイプとして，まず，オンデマンド型の場合は，システムを併用する）とする．さらに，授業方法は，通学習者が LMS（学習管理システム）に登載されたデジ

常の講義形式に加えて，グループワーク演習とした．以タル教材を自習した後に，LMS を介して授業に対する上，本研究の対象とした授業形態／授業方法のことを，

質問を双方向で行う．次に，リアルタイム型の場合は，「オンライン・グループワーク演習」と呼ぶことにする．

Web 会議システムを利用して，教員と学習者が遠隔授業を行う．なお，ハイフレックス型の場合は，対面授業と同時に，遠隔環境にいる学習者に対しても，Web 会議シ

しかし，この「ハイブリッド型グループワーク演習」∗1 青山学院大学経営学研究科

東京都渋谷区 4-4-25∗2 職業能力開発総合大学校能力開発院能力開発応用系

東京都
小平市小川西町 2-32-1∗3 青山学院大学理工学部 神奈川県相模原市中央区淵野辺 5-10-1∗4 株式会社大塚商会 東京都千代田区飯田橋 2-18-4∗5 青山学院ヒューマン・イノベーション・コンサルティング株式会社 東京都渋谷区神宮前 6-23-11 パークサイドハイツ 302 号∗1 School of Business, Aoyama Gakuin University, 4-4-25 Shibuya,

Shibuya-ku, Tokyo∗2 Polytechnic University, 2-32-1 Ogawa Nishimachi, Kodaira-shi,Tokyo∗3 Science and Engineering of Aoyama Gakuin University, 5-10-1

Fuchinobe, Chuo-ku, Sagamihara-shi, Kanagawa∗4 Otsuka Corporation, 2-18-4 Iidabashi, Chiyoda-ku, Tokyo∗5 Aoyama Gakuin Human Innovation Consulting Inc., park sideheights, 6-23-11 Jingu-mae, Shibuya-ku, Tokyoのオンライン授業では，以下のような問題が発生する傾向がある．ハイブリッド型グループワーク演習中に，Web 会議システムを利用したチーム別／グループ別に分かれたディスカッションや，質問に対して，進捗状況を把握しにくく，同時に，教員／ TA がすぐに学習者の質問へ対応することも難しい．また，ハイブリッド型グ
ループワーク演習の授業中や，授業後に学習者が自らの課題に取り組んでいる際に，学習者からの質問への回答が遅くなることによる学習意欲の低下をまねき，質問が多頻度・多岐にわたるため，教員／ TA が適切・迅速に対応する負担が非常に大きくなる．
そこで本研究の目的は，学習 BOM（Bill of Materials：
部品構成表）を適用した AI チャットボットシステムを通じて学習効果を検証することである．青山学院大学経営学部における 2021 年後期科目「グローバル製品サービス戦略 II」の「ハイブリッド型グループワーク演習」

Received: 4 April 2022, Accepted: 1 July 2022.

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Learning BOMs and AI Chatbot’s Q&A System Applying to Hybrid Group Work
Exercises

Fig. 1: Course design of online group work learning.

を研究対象として，以下の 3 つの研究課題に取り組む．

の出願シーズンの問い合わせ件数は格段に減った」とい

第 1 に，後期科目に対して教授したいすべての学習知識

う印象を受けている [1]．

を階層的に体系化した学習 BOM の設計，第 2 に，その神田外国語大学は，在学生の学生生活向けの「KUIS

学習 BOM の知識データベースを，AI チャットボット

学生サポート」という AI チャットボットを導入した．

のプラットフォーム・サービスへ格納し，半自動化した

結果としては，窓口が閉まっている期間・時間帯でも気「質疑応答システム」の構築・実証，第 3 に，グループ

軽に質問することが可能になった [2]．

ワーク演習中や授業後において，個々の学習者の質疑応答をした学習行動について，学習ログを解析する．

駒沢大学は，「駒澤大学

学修の疑問解決 bot」という AI チャットボットを導入した．このチャットボット

なお，コロナ禍初期の影響を受けた 2020 年後期科目

では，学生から特に多く寄せられる「履修登録の方法」，「グローバル製品サービス戦略 II」は，教員／ TA およ「試験について」，「成績評価の方法」といった質問に対び学習者もすべて遠隔で行う完全なオンライン授業でグし，自動で回答することができた [3]．

ループワーク演習を行った．本研究の対象とした 2021

以上のように，上記大学への AI チャットボットの導年後期科目では，原則として対面授業の形態としたが，入事例は，教務上の業務負担を軽減するが，具体的に授オンライン授業で遠隔からの参加を希望する学習者も存業実施に対する応用研究の事例はあまり見られない．そ在したため，対面を主体としたハイフレックス型およびこで本研究は学習 BOM と AI チャットボットを併用し一部オンデマンド型を組み合せた授業形態となった．まて，ハイブリッド型グループワーク演習に活用した．

た，学習環境システムとして，LMS， Web 会議システ
ム，ワード／パワーポイントの共有システムを活用したことから，実質的な「ハイブリッド型グループワーク演
習」の授業形態といえる．

3. 研究対象としたハイブリッド型グループ
ワーク演習「グローバル製品サービス戦略 II」のハイブリッド型グ
ループワーク演習の全体授業計画を Fig. 1 に示した [4]．

2. 先行研究

この演習の特色は，チーム共通回とした PBL (Project

近年，AI チャットボットにより業務効率化や生産性向上した企業が増加している．AI チャットボット活用の流れは大学にも訪れており，さまざまな大学でチャットボットが導入され始めている．
法政大学は「SYNALIO」という AI チャットボットとLINE のチャットボットを併用する形で導入して，出願時期に活用している．結果としては，多くの職員が「冬Based Learning) と，グループ別の協同学習であるアクティブラ−ニングを組み合せていることである [5]．最初のチーム共通回（2 回〜5 回）から，チームそれぞれで取り組む事業構想のテーマを設定するために，「事業コンセプト企画書」を作成する．
なお，各チームは以下に示す 4 つのグループとして編成する（1 チーム 8 名＝ 2 名× 4 グループ）．この 4

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Zheng, Z. et al.

Fig. 2: Knowledge structure for Fundamental Times Knowledge.

つのグループ（G1 ビジネスモデル，G2 製品サービス企
画とプロモーション，G3 スマート製品サービス，G4 プ
ラットフォーム・サービス）別の協同学習を行う（6 回

5. 学習 BOM の設計
5.1 学習 BOM を設計する意義から 13 回）．最後に，チーム共通回（14・15 回）とし教育の効果を高めるインストラクショナルデザインプて，前半の共通回，グループ別の協同学習を経て，最終ロセスには，「分析，設計，開発，実施と評価」の 5 段

的な「事業構想書」をチームごとに提案する [6]．

階から構成される ADDDIE モデルがある．この中の設計段階では，Gagne&Robert (2005) は，学習目標を更に具体的に詳細化して，どのように学ぶのか構造化し，授4. 本研究の 3 つの研究課題

業で扱う順番を系列化した [7]．本研究では，教材の作本研究では，次の 3 つの研究課題に取り組む．第 1 に，全体授業計画に対応させた「学習 BOM」として，教育目標に設定した学習知識を，4 つの階層レベルによって整備する．さらに，各階層の「セル（5.1 に記述するが，部品構成表でいう各階層レベルに存在する個々の部品に相当する）」に対して，「質問文章と回答文章」をセットで用意する．
第 2 に，AI チャットボットのプラットフォーム・サー
ビスを利用して，学習 BOM の各階層の個々のセルに対応した「質問文章と回答文章」を，AI チャットボット
内に「知識データベース」として格納する．学習者が質問した問題を自動的に回答し，自動的に回答できない問
題を TA (Teaching Assistant) によって回答する半自動化
した「質疑応答システム」を構築する．
第 3 に，AI チャットボットの「質疑応答システム」
を，実際のグループ演習中や授業後に使用してもらい，個々の学習者が質疑応答をした学習行動の学習ログを解
析する．

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成だけでなく，知識確認テストや「質疑応答システム」にも応用させるため，BOM の概念を引用して，学習目
標をデータベースにする必要がある．

BOM (Bill Of Materials) は，生産管理の分野で，単に製品に必要な部品構成を一覧にするだけでなく，完成品の組み立て順序を踏まえて親子関係を構造的にデータベースで管理することが多い．本研究ではデータベース
化した学習内容を「学習 BOM」と呼ぶことにした．学習 BOM の意義は，学習内容とした全知識体系を階層構造で整理できること，AI チャットボットの質疑応答シス
テムに「知識データベース」として格納できること，さらに学習 BOM と対応づけてそれぞれの学習者の学習支援に利用できることである．本章では，学習者に対する質疑応答支援と学習支援のために，学習 BOM に基づいて，AI チャットボット知識データベースの設計を行う．

5.2 学習 BOM 設計の流れ
1学
学習 BOM の設計は，3 つのステップからなる：⃝
2 学習 BOM の 4 階層に対習知識を階層的に整理する．⃝

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Exercises
3 学習 BOM の各セルの応した Code No. 付けを行う．⃝

Fig. 3: AI chatbot Q&A system structure.

具体的な学習知識やデータを記述する．本研究は前述した授業の共通回を研究範囲として，学習 BOM の設計を行う．
1
5.3 学習 BOM 設計のステップ⃝

まず，後期授業の前提知識を網羅した教科書『未来戦略デザイン・ビジネスプロデューサー』に基づいて，Fig.

1 の「共通回」に対応した学習知識の階層構造図を作成した．Fig. 2 の共通回では，「SDGs」，「授業設計」，「プ
ラットフォーム」，「ビジネス設計」の 4 つの学習知識セル名がある．この 4 つの学習知識セル名に対して，各自のサブセル名を対応づけた．このサブセル名に対して，各自の更に細分したセル名を対応づけた.
2
5.4 学習 BOM 設計のステップ⃝

次に，学習 BOM の 4 階層に対応した Code No. 付けを行う (Table 1)．学習 BOM は Fig. 2 に基づいて，学習 BOM の第 1 階層を,Fig. 2 の「共通回」と対応させてし，NLC (Natural Language Classiﬁer) によって人の言葉を学習し，質問の意図を解釈する [8]．

6.2 AI チャットボット「質疑応答システム」の工夫
AI チャットボットの通常のプラットフォーム・サー
ビスの提供に対して，本研究で提案する「質疑応答シス
テム」では，以下に独自に示すように 3 つの工夫をして，AI チャットボットのプラットフォーム・サービスを提供している担当者に，システムのカスタマイズを依頼した．

作成した．学習 BOM の第 2 階層は Fig. 2 の「SDGs」，「授業設計」，「プラットフォーム」と「ビジネス設計」4

6.3 「質疑応答システム」の第 1 の工夫

つの学習知識セル名と対応して作成した．学習 BOM の「質疑応答システム」の第 1 の工夫は，前述した Table.

第 3 階層は前述の 4 つの学習知識セル名の各自対応のサ

2 の学習知識やデータを Table 3 に示したように「質疑応答システム」の知識データベースのフォーマットへ対応するように変換した．
学習 BOM の 4 階層構造に包含される 1 つのセル（「質問」と「回答」の双方データが格納されている）を，CSV
形式の 1 行内に，4 種類の列の項目名を，「質問タイト
ル」と，「分類（質問または回答）」，「質問の言い回し」，「回答」として，それぞれ該当するデータを収納する必要がある (Table. 3).「質疑応答システム」の自動回答では，学習者が質問した内容に近い候補質問リストが自動的にコード付きで表示される．このコードは学習 BOMのコードと対応しており，自動回答する内容は，Table.
2 の学習 BOM の詳細内容とリンクしている．

ブセル名と対応して作成した．学習 BOM の第 4 階層は
前述のサブセル名の更に細分したセル名と対応させて作成した．
学習 BOM と「質疑応答システム」のデータベースとの連結及び，AI チャットボットの学習ログを解析する
ために，各階層にコードを付けた．コードの設計は上記の階層に対応している．コードの中の「FTK」が，共通回の意味であり，「KN」が知識の意味であり，「H」は第2 階層の意味である．例としては，「FTK-KN-H4」の意
味は，「共通回」第 2 階層の第 4 学習知識セル名である．
3
5.5 学習 BOM 設計のステップ⃝

Table. 1 の学習 BOM のセルは後期授業の前提知識のセル名であり，前提知識の詳細内容が含まれていなかった．最後に,Table 2 に Table. 1 の各セルに対応した具体的な学習知識やデータを記述する．

6.4 「質疑応答システム」の第 2 の工夫「質疑応答システム」の第 2 の工夫は, 学習ログ解析に備えて，学習者 ID 付きの質疑応答データを作成することである．

6. AI チャットボットの「質疑応答システム」

この AI チャットボットのプラットフォーム・サービ
スの機能の中に，あるユーザーがログインしてから使用

6.1 AI チャットのプラットフォーム・サービスを終了するまでに，同一番号の会話 ID の自動生成と記本研究に使った AI チャットボットのプラットフォー

録機能があった．しかし，この会話 ID だけでは，後述

ム・サービスは，IBM Watson の自然言語処理機能を利する学習ログを解析する際に，どの学習者が，後期の授用した大塚商会オリジナルのチャットボットシステム

業期間内に，いつ，どの「セル」の質疑応答を断続的に「たよれーる」である．このシステムの構成 (Fig. 3) で行ったのかという，時系列的に特定の学習者個人の学習

は,Watson Assistant でチャットによる対話の流れを構築

行動プロセスを解析することはできなかった．

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Table 1: Sample of learning BOMs.

Table 2: Sample of details for cell.

Table 3: Sample of details for cell.

この会話 ID と学習者をマッチングさせるために，初た (Fig. 5)．「はい」または「いいえ」の評価ステップ

期画面に学籍番号と名前を入力するという注意事項をの後に，自由記述の「コメント」欄を設けた．以上によ「質疑応答システム」側に記述するようにカスタマイズ

り，後述する学習ログを解析する際，個々の学習者からをした (Fig. 4)．さらに，学習 BOM データベースの質の「質疑応答システム」に対する役立ち度や，コメント

問と回答の内容自体を改良するため，個々の学習者によの記述内容から具体的な要望が把握できるようにした．

る質疑応答の終了時に，回答が役立ったかどうかを「はい」または「いいえ」で評価するように注意喚起を行っ

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Exercises

Fig. 4: Home page for AI chatbot system.

Fig. 5: Question page for AI chatbot system.

6.5 「質疑応答システム」の第 3 の工夫

6.6 「質疑応答システム」のデータベースの設計
Table 4 は AI チャットボット「質疑応答システム」へ「質疑応答システム」の第 3 の工夫は，質問項目のジャンプリンクボタンの設計である．

登録するための CSV 形式である．このデータベースの第 1 行は，Table. 3 の第 1 列に対応しており，「質問タFig. 5 に示したように，さらに下層の詳しい質問をする際に，学習者から見ると，「更に詳しく教えてほし

イトル」
，
「分類」
，
「質問の言い回し」と「回答」を設置して，各列の内容も Table. 3 と対応させた．

い場合だけ下のボタンを選択してください」の説明の後「質疑応答システム」で質問する場合は，Fig. 5 の下に，対応する質問キーワードのボタンを押すと，該当すの欄に入力させた．この質問欄に質問キーワードを入力

る「質問と回答文章」が表示されるようにリンクを張っすると，候補質問リストが表示される．この候補質問リた（前掲の Table. 1 と対応して，「ビジネス設計」の下階

ストは Table. 4 の「質問文の言い回し」と対応している．

層は，「サプライチェーン」，「バリューチェーン」，「最「回答（Web 用）」は「質疑応答システム」からの回答

先端技術」と「ステークホルダー」である）．

部分であり，次の階層へのジャンプリンク（例：Table.

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Table 4: Sample of Q&A system data base.

⃝
1 まず，学籍番号と氏名を除いたセルがこの「CONVERSATION ID」の質問回数である．そして，ログの中で同じ「CONVERSATION ID」と各学習者をマッチングさせる．最後に，各学習者の総質問回数を出す．
⃝
2 同じ「CONVERSATION ID」の中の，一番遅い会
話時間と一番早い会話時間の差が，この「CONVERSA1 と同様に「CONVERTION ID」の利用時間となる．⃝
SATION ID」と各学習者をマッチングさせて，各学習者の会話時間を計算する．
⃝
3 「質問」列の中の「Code No.」を持つセルと学習
BOM 中の「Code No.」を対応させることで，学習者がどの階層まで質問したかがわかる．

Fig. 6: Q&A system management system.

1 の FTC-KN-H4 ビジネス設計⇒ FTC-KN-H4-01 サプラ
イチェーン）を表示させるための HTML タグも含まれている．

8. 「質疑応答システム」の授業実証
授業の初期には，「質疑応答システム」を使用する学習者が少なかった．「質疑応答システム」の使用を促進

7. 学習ログの解析方法の設計させるために第 9 回の共通回知識確認テストの 1 週間
前に，学習者へ「質疑応答システム」を使って復習する

7.1 学習ログデータの説明ように伝えた．結果として，この 1 週間で利用人数が増

学習ログのデータは，AI チャットボットの管理ページ(Fig. 6) から CSV 形式のファイルをダウンロードすることができる．ダウンロードした CSV ファイル (Table
5) は，「CONVERSATION ID」，「質問」と「Timestamp」などの列から構成されている．Table. 5 の中の同じ「CONVERSATION ID」は，1 回分の会話を示している．
「質問」列は学習者からの質問と学習者の学籍番号と名前から構成されている．「Timestamp」は，質問が発生した日付と時刻を記録する．

えた．

8.1 学習ログの統計
前述の 1 週間に絞り込んで，「質疑応答システム」の利用ログを統計した．まず，学習 BOM 上のセル別質問
回数を見ると (Fig. 7)，学習者の質問回数は「第 1 階層」の 1 個のセルに対して合計 14 回，「第 2 階層」の 4 個のセルに対して合計 16 回，「第 3 階層」の 11 個のセルに対して合計 33 回，「第 4 階層」の 22 個のセルに対して合計 48 回であった．

Fig. 8 から見ると，「質疑応答システム」を利用した

7.2 ログ解析の方法

全学習者では，質問回数の「1 回から 5 回」と「21 回以

1 各学習者の総質問回数を明確にログの解析方法は，⃝上」の学習者数が一番多かった．利用時間では「1 分か

2 各学習者の総会話時間を明確にする．⃝
3 学習
する．⃝

ら 5 分」が一番多かった．Table 6 の質問ランキングかBOM の各セルの総質問回数を明確にする．

ら見ると，共通回で一番多く質問された項目は「ステー66

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Exercises

Table 5: Sample of learning log.

Fig. 7: The total number of questions times is statistic for each cell of the learning BOMs.

Table 6: Ranking of question items.

8.2 学習者成績と「質疑応答システム」利用回数の相関分析
Fig. 8: Questions times and utilization times of Q&A system.

本研究では，「質疑応答システム」を青山学院大学 2021
年度後期科目「グローバル製品サービス戦略 II」に導入した．2021 年 11 月 16 日に Fig. 1 に示した，第 2 回〜
第 5 回までの共通回に対応した知識確認テストを実施しクホルダー」であった．

た．学習者の知識確認テストの成績と，学習者の「質疑Oukan Vol.16, No.2

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Table 7: Correlation analysis of student grades and thenumber of times Q&A system are used.

Fig. 9: The grade and the number of deep parts of thelearning BOM are used by frequently user.

Table 8: Sample of free comment.
䝣 䝸 䞊䝁 䝯 䞁 䝖⮬ศ䛾䝏䞊䝮䛾䜔䜛 䛣 䛸 䛜䜅䜟䜅䜟䛧 䛶䛔䛯䛾䛷䜘 䛟 䜟䛛䜚 䜎 䛧 䛯䚹䝡䝆 䝛䝇䝰 䝕䝹䛜䜘 䛟 䜟䛛䜚 䜎 䛧 䛯䚹䝏䝱 䝛䝹䛜ヲ䛧 䛟 ⌮ゎ䛷䛝 䛯䚹䝅 䜵 䜰 䛜ヲ䛧 䛟 䜟䛛䛳 䛯䚹䛸 䛶䜒 䜟䛛䜚 䜔䛩䛛䛳 䛯䛷䛩䚹䝇䝬䞊䝖 〇ရ䝃䞊䝡 䝇䛻䛴䛔䛶䜘 䛟 䜟䛛䜚 䜎 䛧 䛯䚹䛿䛨 䜑䛶⪺䛔䛯ゝⴥ䛰䛳 䛯䛾䛷䛩䛜䚸 䜘 䛟 䜟䛛䜚 䜎 䛧 䛯䚹
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Fig. 10: Feedback.

応答システム」の利用回数の相関性を検証していく．
前述したように，知識確認テストを実施する事前学習
として，各自に「共通回」に対応した「質疑応答システ
ム」を利用して，復習することを指示した．

Table 7 から見ると，知識確認テストの成績と「質疑応答システム」の利用回数が正相関である．Table 8「質疑応答システム」を利用した学習者のフリーコメントのデータから見ると，有効回答 41 件の内，「質疑応答システム」が授業内容の理解に対して役に立ったと回答した
学習者は 38 件だった．Fig. 9 から見ると「質疑応答システム」の階層が深い部分の利用回数が知識確認テストの成績に影響する傾向がわかった．利用回数の多い学習者ほど，自分のわからない箇所を復習した回数が多かったということがわかる．「質疑応答システム」の利用が学習者の成績に対して良い影響があるという結果が得られた．

9. コメントの統計分析とアンケート調査分析⃝
1 「ご案内は役に立ちましたか？」のフィードバックに対して，回答数は 82 件だった (Fig. 10)．この内，70
件は「はい」のフィードバックを付けて，大部分の利用者が満足だった．
⃝
2 フリーコメントの回答数は 41 件，有効回答数は 41件だった (Fig. 11)．
回答されたフリーコメントを，「満足の意味」，「足りない意味」と「不満の意味」の 3 つに分類した．この中の大部分は「質疑応答システム」の回答に対して満足と答えた．「足りない意味」と回答した 2 人は，グループ
ワーク演習に対応したスキルの内容が欲しいと答えた（今後，グループワーク演習に対応したスキルに関する内容を開発予定である）．「不満の意味」と回答した 3 人
は，ジャンプリンクのバグに対する不満だった（ジャンプリンクのバグでは，リンク先の URL が間違っており，
Not Found と表示されてしまった．この問題を発見した
後にすぐ修正した）．

9.1 コメントの統計分析「質疑応答システム」の回答内容に対する学習者のコ
1 「ご案内は役に立ちましたか？」に対して，
メントは，⃝

9.2 アンケート調査分析
今回のアンケート調査は，2021 年度後期科目「グロー2 フリーコメ「はい」と「いいえ」のフィードバック，⃝

バル製品サービス戦略 II」の学習者に対して，2021 年

ントの 2 種類がある．

11 月 16 日に実施した．アンケート項目を以下に示す．

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Learning BOMs and AI Chatbot’s Q&A System Applying to Hybrid Group Work
Exercises䝣 䝸 䞊䝁 䝯 䞁 䝖‶㊊䛾ព࿡ຮᙉ䛻䛺䜚 䜎 䛧 䛯䚹䜟䛛䜚 䜎 䛧 䛯䚹

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Table 9: Correlation analysis of Q&A system UI screenand ease of use and answer accuracy.

୙‶䛾ព࿡䛂 䛣 䛣 䜢䜽 䝸 䝑 䜽 䛃 䜢ᢲ䛩䛸 䛂 㻺 㼛㼠㻌㻲㼛㼡㼚㼐䛃 䛸ฟ䛶䛝 䛶䛧 䜎 䛔䜎 䛩䚹䝸 䞁 䜽 ඛ䛜㻺 㼛㼠㻲㼛㼡㼚㼐䛻䛺䜚 䜎 䛩䚹኱䜎 䛛䛻⌮ゎ䛷䛝 䜎㼁 㻾㻸䛜㛤䛛䛺䛛䛳 䛯䛷䛧䛯䛩㻳㻟䛾ᙺ๭䛻䛴䛔䛶⌮ゎ䛷䛝 䜎 䛧 䛯䚹䜟䛛䜙 䛺䛔䛣 䛸 䛜⡆༢䛻⪺䛡䜛 䛾䛷౽฼䛻ឤ䛨 䜎 䛧 䛯䚹

Table 10: Correlation analysis of learning efﬁciency,
learning motivation, and action during group work of Q&A
system.

Fig. 11: Free comment sample and statistics.

⃝
1 AI チャットボットの満足度（5 段階評価法）：User
interface（以下，UI）画面，システムの使いやすさ，回答に対する正確さ．
⃝
2 AI チャットボットの学習に対する促進（5 段階評価法）：学習効率，学習意欲，グループワーク演習中の問題解決に対する役立ち度．
調査方法では，青山学院大学の LMS を使って，記名調査を行った．
アンケートの回答数 n=28 である．回答したアンケー
トの分析結果を以下に示す．
Table 9 から見ると，履修者が AI チャットボットの「UI 画面に対する満足度」と「システムの使いやすさ」に相関があった．UI 画面の設計が良いと，学習者がシ
ステムを理解しやすくなる．同時に，システムの使いやすさも「質疑応答システム」の回答の正確性に影響している．
Table 10 から見ると，「学習意欲を高める程度」と，「学習効率を高める程度」に相関性があった．
Table 11 から見ると，「質疑応答システムを使った回数」と「UI 画面に対する満足」に相関がある．
「質疑応答システム」の UI 画面に対する満足度が履修者の使う意欲に影響していく．
今後の改良点としては，今回の「質問文の言い回し」が少ないために，学習者が，入力欄に入力した後に，候補リストから選択するのではなく，直接「Send」ボタンを押した場合（例：Fig. 5 の入力欄に「ビジネス設計」

Table 11: Impact of willingness to use Q&A system.

を入力して，「FTC-KN-H4 ビジネス設計について教えて下さい．
」を選択することがなく，直接「Send」ボタンを押した場合），学習者が求めていた回答と違うものがでた可能性がある．

10. 総括本研究では，まず，「グローバル製品サービス戦略 II」の授業計画に対応して，教授したいすべての学習知識を階層表現に体系化した学習 BOM（部品構成表）を設計した．
次に，その学習 BOM の知識データベースを，AI チャッ
トボットのプラットフォーム・サービスへ格納し，半自動化した「質疑応答システム」を構築した．

Oukan Vol.16, No.2

69

Zheng, Z. et al.

最後に，グループワーク演習中や授業後において，学習者の質疑応答をした学習行動について，学習ログを解析した．
「質疑応答システム」の授業中の実証によって，「質疑応答システム」の利用が学習者の成績を高める結[8] “たよれーる AI チャットボットサービス 構成・メンテ
ナンス”，大塚商会．
https://www.otsuka-shokai.co.jp/
products/ai-iot/chatbot/constitution/(参照 2022-3-20)果が得られた．同時に，学習者が「質疑応答システム」
を使う回数を増加させるには，UI の設計が重要なポイ

鄭 周華

ントであることがわかった．

青山学院大学経営学研究科経営学専攻博士後期課程
在学．人的資源管理，オンライン授業，教育の DX，ランニングアナリシスなどの研究に従事．日本経営工学会の会員．

今後は，グループワーク演習に対応したスキルに関する内容を開発予定である．更に，学習者の理解度をより正確に把握するために，「質疑応答システム」の対話ロ
グと知識理解度確認テストの結果（知識理解度確認テス
トは，学習者が授業後に知識を理解したかどうかを確認

新目 真紀

するためのテストである．）と対応づけて分析すること

職業能力開発総合大学校准教授．名古屋工業大学大学院工学研究科社会工学修了博士（工学），早稲田大学国際情報通信研究科修了，2006 年から青山学院大
学総合研究所客員研究員を経て 2014 年まで青山学院
大学教育人間科学部兼任講師．2014 年から現職．日本経営工学会の会員．

が必要である．

謝辞: 本研究は，青山学院大学経営学部「2019・2020・2021・2022 年度グローバル・ビジネス研究所 研究プロジェクト」による助成を受けて進められている．

佐久田 博司
青山学院大学理工学部名誉教授．東京大学大学院工学系研究科修了（工学博士）．1981 年 (株) 日立製作所
において新型炉冷却系設計担当．1984 年長岡技術科
学大学，1992 年青山学院大学理工学部，1997，2007
年マサチューセッツ工科大学客員教員．数値シミュ
レーションによる輸送速度論の基礎研究，材料設計の応用技術，実用システム向けクラスライブラリの開発, 教育工学応用などを研究．情報処理学会，金属学会などに所属．

参考文献[1] “在学生各位 (デザイン工学部・研究科)”，法政大学，2021-9-17．
https://www.hosei.ac.jp/application/
files/7416/3186/8377/10-10.pdf (参 照 20223-20)

秋山 義希
2017 年株式会社大塚商会に SE として入社．Microsoft 製品を専門とする部署を経て，AI・IoT を専門とする現在の部署に異動．主に自然言語処理に関する案件に従事．

[2] “神田外語大学が LINE 公式アカウント「KUIS 学生
サポ ート」チャ ット ボッ トを 開始”，神田外 語 大学 ，2020-5-25．https://www.kandagaigo.ac.jp/
kuis/news/80521/ (参照 2022-3-20)[3] “【 重 要 】履 修・成 績 に 関 す る お 問 い 合 わ せ に つ いて”，駒 澤 大 学 ．https://www.komazawa-u.ac.
jp/campuslife/studies/undergraduate/
registration/registration.html (参 照 20223-20) 玉木欽也，未来戦略デザイン・ビジネスプロデュ
サー，博進堂，pp.1-263 (2019)[4] ZHENG ZHOUHUA，玉木欽也，高松朋史，新目真紀，未来戦略デザイン・ビジネスプロデューサー育成プログラムの開発と実証–全グループワーク演習実施に対応した
受講者の成績評価方法の提案と検証–, 日本経営工学会,
pp.1-2 (2021)

野口 新司
2011 年青山学院大学第二部経営学科修了．ヒューマン・イノベーション・コンサルティング (株) にて，特任研究員としてオンライン授業，教育工学などを
研究．

玉木 欽也

[5] 新目真紀，玉木欽也，P2M を適用したプロジェクト型学
習におけるアダプティブラーニング環境の有効性に関する考察，pp.99-106，国際 P2M 学会誌 (2021)[6] 玉木欽也，「グローバル製品サービス戦略 II」講義シラバ
ス (2021)[7] Gagne, R. M., & Briggs, L. J. :“Principles of instructional
design,” Holt, Rinehart & Winston，pp.151-171 (2005)70

横幹 第 16 巻 第 2 号

青山学院大学経営学部教授．青山学院大学 SDGs 人
材開発パートナシップ研究所所長，ヒューマン・イ
ノベーション・コンサルティング (株) 代表取締役．
1989 年早稲田大学理工学研究科博士後期課程単位取得．1989 年 10 月〜1992 年 2 月，パデュー大学客員研究員．1992 年 4 月〜1993 年 3 月，青山学院大学
経営学部専任講師．1993 年 4 月〜1997 年 3 月，同助教授．