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公開：2024-09-28

RecursiveがMeta Llamaアイディアソンで優秀賞、AIを活用した教育プラットフォームで就労者のリスキリング支援

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• RecursiveがMeta Llamaアイディアソンで優秀賞受賞
• AIを活用した教育プラットフォーム「FindFlow Education」を提案
• 就労者のリスキリング支援ソリューションを展開

RecursiveのAI教育プラットフォームがMeta Llamaアイディアソンで高評価

AIスタートアップのRecursiveは、2024年9月6日にMeta日本法人のFacebook Japanが主催した「Meta Llama アイディアソン」日本大会においてInnovation Award（優秀賞）を受賞した。本大会はMeta社が開発した次世代のオープンソース型大規模言語モデル「Llama」を活用し、経済的および社会的インパクトをもたらすプロジェクトをピッチして競い合うものだ。^[1]

Recursiveは、Llamaで実装して自社開発した包括的な教育プラットフォーム「FindFlow Education」を用いた就労者のリスキリングを支援するソリューションを提案した。FindFlow EducationはRetrieval-Augmented Generation（RAG）を活用し、既存のデータベースに基づいた体系的なコース教材を自動生成できるため、学習者は個別の質問形式ではなく、自己学習をガイドする形で効率的なリスキリングが可能となる。

RecursiveのAIを活用した教育プラットフォームは、教師やトレーナーの不足、教育コンテンツの生成にかかる膨大な労力、英語中心の教材といった課題を解決することを目指している。あらゆる文書から教材や試験を多言語で自動生成したり自動採点したりできる効率的かつ包括的な教育プラットフォームとして、就労者の効率的なリスキリングに貢献できるソリューションとして高く評価された。

FindFlow Educationの特徴まとめ

Retrieval-Augmented Generation（RAG）について

Retrieval-Augmented Generation（RAG）とは、大規模言語モデルの生成能力と外部知識ベースの検索機能を組み合わせた技術のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 既存のデータベースから関連情報を検索し、生成に活用
• 最新かつ正確な情報に基づいた回答が可能
• 特定のドメインや組織に特化した知識の活用が可能

FindFlow EducationではRAGを活用することで、既存のデータベースに基づいた体系的なコース教材の自動生成を実現している。これにより、学習者は個別の質問形式ではなく、自己学習をガイドする形で効率的なリスキリングを行うことが可能となる。RAGの活用は、教育コンテンツの質と量の両面での向上に貢献し、Recursiveの教育プラットフォームの強みとなっている。

AIを活用した教育プラットフォームに関する考察

RecursiveのFindFlow Educationが優秀賞を受賞したことは、AIを活用した教育プラットフォームの潜在的な可能性を示している。特に、RAGを用いた体系的なコース教材の自動生成機能は、教育コンテンツの作成プロセスを革新し、教師の負担を軽減しつつ、質の高い学習材料を提供できる点が評価されたと考えられる。今後は、AIが生成した教材の質の保証や、学習者の個別ニーズへの適応性がさらなる課題となるだろう。

一方で、AIを活用した教育プラットフォームの普及に伴い、デジタルデバイドや個人情報保護の問題が顕在化する可能性がある。これらの課題に対しては、政府や教育機関との連携を強化し、デジタルリテラシー教育の充実や、厳格なデータ管理ガイドラインの策定などが解決策として考えられる。また、AIと人間の教師の役割分担を明確にし、両者の強みを活かしたハイブリッドな教育モデルの構築も重要な課題だ。

今後、AIを活用した教育プラットフォームには、学習者の理解度や学習スタイルに応じて動的にコンテンツを調整する適応型学習機能の強化が期待される。さらに、バーチャルリアリティ（VR）やオーグメンテッドリアリティ（AR）技術との統合により、より没入感のある学習体験の提供も可能になるだろう。Recursiveには、これらの技術革新を積極的に取り入れ、グローバルな教育格差の解消と、生涯学習社会の実現に向けたさらなる貢献を期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AIスタートアップのRecursive、Meta社主催「Meta Llama アイディアソン」で優秀賞を受賞 | 株式会社Recursiveのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000078033.html, (参照 24-09-28).
2. Meta. https://about.meta.com/ja/

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