AIで研修コンテンツを作成する

🔄 前回のおさらい: レッスン3でニーズアセスメントによる研修問題とシステム問題の区別、パフォーマンス診断フローを学びました。ここではADDIEの開発フェーズ——AIでのコンテンツ作成に進みます。

コンテンツの4つのタイプ

シナリオベースアセスメントの設計

事実想起型ではなく、適用レベルのシナリオを作成：

以下のコンプライアンスポリシーについて、
シナリオベースのアセスメント問題を5つ生成してください。

ポリシー：[ポリシー内容]
対象者：[役職、レベル]

各問題は以下を含むこと：
1. 現実的な職場シナリオ
2. 競合する要素（技術的には合規だが倫理的にグレーなど）
3. ポリシーの適用判断を求める選択肢
4. 正解の根拠と不正解がなぜ問題かの説明

3層品質保証プロセス

AIコンテンツ生成のベストプラクティス

1. 目標から逆算する — 何を測定したいかを先に決め、それに合うコンテンツを生成
2. 現実的な複雑さを求める — AIのデフォルトは「きれい」——明示的に乱雑さを要求
3. 適用レベルを要求する — 「事実想起ではなくシナリオベースで」と指示
4. 3層レビューは非交渉 — AIが6-8週間を2日に短縮しても、3-5日のレビューは必須

✅ 確認クイズ: AIが95%正確なコンテンツを生成する場合、残り5%が特に危険な理由は？→残り5%は「もっともらしいが間違っている」内容です。明らかな間違いは誰でも気づきますが、微妙に不正確な内容は専門家でないと見抜けず、そのまま研修に使用されると誤った知識やプラクティスが組織に広がります。

まとめ

• コンテンツの4タイプ（指導的・練習・評価・サポート）を学習目標に合わせて設計する
• アセスメントは事実想起型ではなくシナリオベース（適用レベル）で作成——コンプライアンス違反は「知らない」ではなく「適用を間違える」場面で起きる
• ケーススタディには現実的な複雑さを追加——きれいすぎるシナリオは業務への転移を妨げる
• 3層品質保証（SME→L&D→学習者パイロット）は非交渉——AI生成の5%の微妙な間違いをキャッチする仕組み

次のレッスン： マイクロラーニングとアダプティブ学習パス——5分のモジュール設計とスペースドリピティション、個人別適応パスを学びます。