UeLAフォーラム

2024年2月28日

事例報告1（第3部会）

生成AIを大学としてどのように受け入れ対応・展開していくのか

山梨大学

教育統括機構大学教育・DX推進センター

坂田 信裕

文章生成AIの登場と急速な展開
ChatGPT（Open AI 社）

LLM（大規模言語モデル）の一つ
2022年11月

GPT-3.5

2023年 3月

GPT-4

一般の人が、普通に使えるレベルの文章生成AI環境として認識できた
多くの領域において大きな影響が想像可能
2

事例報告

生成AIを大学としてどのように受け入れ対応・展開していくのか

2023年度は 生成AIに関する様々な取り組みを実施

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2023年4月25日 学長メッセージの一部

4生成AIに関するFD研修会① 4月6日「大学教育とAI対話サービスの共存にむけて 」
・概要説明「大学教育とAI対話サービスの共存に向けて」
・紹介/体験（ChatGPT・Bing・Poe実演）/ 質疑応答

② 10月2日「大学教育における文章生成AIの利活用にむけて」
・概要説明「文章生成AIを取り巻く現状」「文章生成AIに関する学内アンケート結果」
・使い方/事例紹介（Bing Chat, 学内専用文章生成AI試用環境等）
・使用体験 / 質疑応答
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学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ

・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できるAOAI環境の導入

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10月2日 FDで紹介

安心・安全な学内専用の文章生成AI環境作りの検討
LMS上から利用可能な文章生成AI（GPT-4）試用環境（教職員向け）

プロンプトと回答表示枠

プロンプト入力枠

Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）を使用

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Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）
開発環境

公開（利用）環境

開発環境で作成した内容を公開し、一般利用者が利用
810月2日 FDで紹介

安心・安全な学内専用の文章生成AI環境作りの検討

LMS利用者に限定して公開できる環境

Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）を使用

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Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）

パラメーターを調整し回答の変化を確認可能
Temperatureの調整

出力の多様性とランダム性を調整

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Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）
開発環境

公開（利用）環境

様々な文章生成AI環境を試行的に作成し、LMS上から試すことができる環境
LMS利用者に限定して公開できる環境
この環境構築と試行運用の経験を元に次のステップへ
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学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ

・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できるAOAI環境の導入

13教育の中で文章生成AIをどのように利用していくか？

・授業振り返りやレポート内容 チェック環境・プログラムコード チェック環境
ポイント

・いくつかの視点でのコメント・指摘をする。
・ただし、修正した文章やコードは示さない。
（作り替えた正解は示さない）

学生の状況に合わせた学びの支援

個別最適な学びの機会

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Stack AI（ノーコード AI 環境構築ツール）
開発環境

公開（利用）環境

様々な文章生成AI環境を試行的に作成し、LMS上から試すことができる環境
LMS利用者に限定して公開できる環境教育の中でも様々なアプローチをしていくことが可能
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Stack AI環境とLMS上で文章生成AIを利用できる試行環境

現状と今後：
1. 構築した環境の特徴• ノーコードで構築: 基本的なチャットから複雑な環境まで構築可能• LMS上への展開: iFrameでLMSに埋め込み利用可能• LMSの利用者に限定した環境として利用可能

2. 利用者への影響• 教員/学生: 大学独自に設定した文章生成AI（GPT-4環境）を無料で使用できる• 教員/学生: LMSと連携した文章生成AIを授業でも様々な用途で使用できる

3. 組織への影響• 教育への展開: 文章生成AIを教育で活用していく組織的な検討ができる• 知識と経験の蓄積: 提供側部門としてや利用者としてのノウハウを蓄積できる• 今後の展開：蓄積した知見等を新たな展開に活用できる
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学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ

・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できるAOAI環境の導入

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大学全体で利用できるAOAI環境の導入
安心・安全な生成AI環境作りの一環
Stack AI とLMSを用いた
試行環境

Microsoft Azure Open AI とTeamsを用いた環境

安全性・安定性・管理性・認証環境・使いやすさ etc.

いくつもの視点での検討が求められる
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大学全体で利用できるAOAI環境の導入
安心・安全な生成AI環境作りの一環

Microsoft Teams上からGPT-4を利用できる環境
教職員・学生限定の利用環境
使いやすい環境
GPT-4を利用できる
入力情報が流出しない
安定した運用が期待

etc.

より多くの方に利用をしてもらえる環境
Teamsを活用したDX展開への影響も期待19

Microsoft Teams上でAOAIを利用できる環境構築（アーキテクチャー概要）

質問内容やIDを送信

山梨大学のTeamsのみアクセス可能

回答を表示

会話ログの収納
実行命令

回答をクライアントへ
認証

GPTに質問を送信

回答を受信

ナレッジコミュニケーション社 提供情報20

Microsoft Teams上でAOAIを利用できる環境構築（Azure OpenAI 環境）

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Microsoft Teams上でAOAIを利用できる環境構築（アーキテクチャー概要）

質問内容やIDを送信

山梨大学のTeamsのみアクセス可能

回答を表示

会話ログの収納
実行命令

回答をクライアントへ認証

GPTに質問を送信

回答を受信

Teams上で山梨大学向けカスタムアプリを追加（山梨大学メンバーのみ追加可）

ナレッジコミュニケーション社 提供情報23

Microsoft Teams上でAOAIを利用できる環境構築（カスタムアプリの追加）

カスタムアプリ24

Microsoft Teams上でAOAIを利用できる環境構築（PC画面）

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Microsoft Teams上でAOAIを利用できる環境構築

現状と今後（１）：
1. 構築した環境の特徴• 専用のAOAI環境: 本学の教職員、学生のみが使える専用環境• 利用環境の柔軟性: Microsoft Teamsのチャットから利用可能（PC・スマホ）

2. 利用者への影響• 安心安全な環境: 文章生成AIを安心・安全な環境として触れる機会の創出• リテラシー向上: 文章生成AI利活用リテラシーの向上にも寄与する可能性

3. 組織への影響• 知識と経験の蓄積: 提供側部門としてや利用者としてのノウハウを蓄積できる• DX推進への貢献: 学内におけるDX推進にも繋げられる

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Microsoft Teams上でAOAIを利用できる環境構築

現状と今後（２）：
４. 学内展開方法の具体化• 提供方法の検討および課題点の洗い出し• マニュアル等の作成とFDの実施

５. 環境面での検討• LLM（モデル）の選択（将来的なアップグレードも想定）• LLM初期環境の調整• Teams上のチャット環境の調整• AOAI環境の利用・運用費用

６. 次のステップ• さらに新たな提供環境の検討• 学内情報資産の活用環境• 教育における活用環境• 利用ログの管理/活用28

まとめ
生成AIを大学としてどのように受け入れ対応・展開していくのか
2023年度 生成AIに関する様々な取り組みを実施
・学長メッセージの公表
・FDの実施（2回実施済み）
・学内専用の文章生成AI環境導入・活用へのアプローチ
・ノーコードAI環境構築ツールを用いた試行
・教育における活用手法の検討
・大学全体で利用できるAOAI環境の導入（Teams上）etc.
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