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教育領域への人工知能活用の現状と、
それを支えるデータ環境について
自己紹介
ぎわら  せいげん
萩原 静厳
株式会社リクルートマーケティングパートナーズ
ビッグデータエバンジェリスト
リクルート次世代教育研究院 主席研究員
株式会社リクルートホールディングス(旧 株式会社リクルート)新卒入社
じゃらん、ゼクシィ Web企画、UIUX、PM等を経て、スタディサプリにてビッグデータ解析を推進。
東京大学松尾研と アダプティブラーニング(最適化学習)研究及び事業内連携、学習 パーソナライズ解析、ス
タディサプリ ビッグデータ領域を担当。
Agenda
1. リクルート & サプリご紹介
2. 教育マーケット俯瞰
3. 国・自治体の動き
4. 教育ビッグデータ(アダプティブラーニング)について
5. データ解析を支えるデータ基盤
6. おわりに
Agenda
1. リクルート & サプリご紹介
2. 教育マーケット俯瞰
3. 国・自治体の動き
4. 教育ビッグデータ(アダプティブラーニング)について
5. データ解析を支えるデータ基盤
6. おわりに
リクルートグループのご紹介
創業
本社所在地
連結売上高
企業数
従業員数
1960年3月
2012年10月 株式会社リクルートより商号変更
東京都千代田区丸 内 1-9-2
1兆3000億円
162社
31,841名
ミッション 私たち 、新しい価値 創造を通じ、
社会から 期待に応え、一人ひとりが輝く豊かな世界 実現を目指す。
ウェイ 新しい価値 創造、社会へ 貢献、個 尊重
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婚活/結婚支援 自動車購入支援
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スタディサプリ高校講座・大学受験講座
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スタディサプリ小学講座・中学講座のご紹介
学年を超えて学習可能
動画&ドリルで苦手克服できる
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「話す力」「聴く力」を
最短距離で楽しく身につけられる
ビデオレッスン シナリオ リスニングPLUS なりきりスピーキング
グローバル(世界8カ国)でサービス展開中
Agenda
1. リクルート & サプリご紹介
2. 教育マーケット俯瞰
3. 国・自治体の動き
4. 教育ビッグデータ(アダプティブラーニング)について
5. データ解析を支えるデータ基盤
6. おわりに
海外
政府・自治体
学校・公教育
教育マーケットプレイヤー図
予備校・塾 通信教育
通信系 SIer
データ系
e-Learning MOOCs
オンライン
ラーニング
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個別学習アドバイス
各プレーヤーは若年層の「ロックイン」を狙う
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Agenda
1. リクルート & サプリご紹介
2. 教育マーケット俯瞰
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4. 教育ビッグデータ(アダプティブラーニング)について
5. データ解析を支えるデータ基盤
6. おわりに
2020年大学入試改革
安倍首相がIT専門人材育成 ため、小中学校で プロ
グラミング教育を2020年以降必修 方針を示す。
2020年大学入試改革
センター試験がなくなり、高校1〜3年生時に年複数回学
力テストを実施。受験方式や内容も変更。
各大学 個別試験も大学 方針に合わせて変更。
小中学校
プログラミング必修化
自治体発案で、生徒1人に1台タブレット配布、電子黒板
などICTツール 導入や、それに伴う授業内容 変更が
起きている。
ICT教育・タブレット導入
加
海外
政府・自治体
学校・公教育
教育マーケットプレイヤー図
予備校・塾 通信教育
通信系 SIer
データ系
e-Learning MOOCs
オンライン
ラーニング
外部プレーヤー
Agenda
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2. 教育マーケット俯瞰
3. 国・自治体の動き
4. 教育ビッグデータ(アダプティブラーニング)について
5. データ解析を支えるデータ基盤
6. おわりに
アダプティブラーニングとは?
学習者 ニーズや知識、好みなどに基づいて、適切なコンテンツが適切な方法で適切
な時間に学習者に提供されること。
学習者
現状
ゴール
DB
アダプティブラーニング
=
学習者 成長
プロセス 最適化
学習時間 向上
学習経験 向上
理解度 向上
成績 向上
適切なコンテンツを、
適切な方法で、
適切な時間に、
学習者に提供する
アダプティブラーニングとは?
アダプティブラー
ニング
学習理解 学習方法
理解度を解明学ぶパスを解明 学習時間を最適化授業・問題を最適化
学習理解をAdaptive Learning、
学習方法をPersonalized Learning
とする説も多い(特に学問領域)
アダプティブラーニングとは?
アダプティブラー
ニング
学習理解 学習方法
理解度を解明学ぶパスを解明 学習時間を最適化授業・問題を最適化
学習理解をAdaptive Learning、
学習方法をPersonalized Learning
とする説も多い(特に学問領域)
日本 人工知能研究第一人者である東大松尾豊准教授と共同研
究を推進
数学など積み上げ型教科を中心にカリキュラムのネットワーク構 を
解明し、躓かない学習パスを構築
基礎 応用
一般的なカリキュラム 躓かない学習パス
最も単元の依存関係が存在しているのが数学
中学3年数学 ネットワーク図中学歴史 ネットワーク図
アダプティブラーニングとは?
アダプティブラー
ニング
学習理解 学習方法
理解度を解明学ぶパスを解明 学習時間を最適化授業・問題を最適化
学習理解をAdaptive Learning、
学習方法をPersonalized Learning
とする説も多い(特に学問領域)
問題がタグを持ち、正解不正解に合わせて苦手分野を特定
授業も特定できるため学び直しが容易
授業A
問題1
問題2
問題3
面積 角 整数
面積 三角比 分数
ベクトル 角 分数
割算
・・
・ 問題それぞれにタグが紐付い
ており、利用者に合わせて苦
手な分野を判別できる
授業A 動画とドリル
学習者のリズムを解明し学習時間を最適化
学習者 曜日別学習時間分布
学習習慣化している
利用者 リズムが存在
リズムを解明し、今週
学習時間、学習講義をレ
コメンド
パーソナリティによる行動の違い、外部要因による突然の行動変化が
多い
人によってゴールが
バラバラ
学校行事や模試 成績等で
行動が大きく変わる
自治体と 共同研究で オフラインデータとオンラインデータを合わ
せた解析を実施
共同研究や解析から得られた発見をサービスに導入
学習ミッション
今週やる授業をレコメンド。
ちゃんとやれ ポイント倍増。
高校生には学校で定期的に実施するアセスメントと、
学事外での自主学習用レコメンドと合わせて提供
学事 アセスメント
学事外で 自学自習
レコメンド
Agenda
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2. 教育マーケット俯瞰
3. 国・自治体の動き
4. 教育ビッグデータ(アダプティブラーニング)について
5. データ解析を支えるデータ基盤
6. おわりに
サプリ、データ基盤ともにAWS上で動作中
Application
(Server side)
Databases
Application
(Client side)
TD SDK
Kinesis Lambda
DataTank
PlazmaDB
Join /w FDWStreaming
Insert
Bulk import
Agenda
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3. 国・自治体の動き
4. 教育ビッグデータ(アダプティブラーニング)について
5. データ解析を支えるデータ基盤
6. おわりに
積極的採用活動中
社会課題へ本気でコミットしてくれる人を募集しています

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