受講機能

AIフィードバック

提出した課題が、その場で「気づき」に変わる。

SmartSkill CampusのAIフィードバック機能

「AIフィードバック」は、受講者が提出したレポートや記述式課題を、AIが自動で添削しフィードバックを返す機能です。SmartSkill CampusのAIフィードバックは、講座内容にあわせてAIが添削の観点を作成したうえで課題を評価するため、人事担当者や講師に負担をかけることなく「インプット→アウトプット→フィードバック」のサイクルを実現し、受講者の理解の定着を後押しします。

こんな課題はありませんか？

eラーニングを受講させても、内容を本当に理解できているかを確認する手段がない

レポートや記述式課題を出したいが、添削・評価にかかる講師や人事担当者の工数が大きく、続けられない

添削者によってフィードバックの質にばらつきがあり、評価基準が属人的になっている

自社独自の研修内容について、講師の確保やナレッジの属人化に悩んでいる

その課題、SmartSkill Campusの「AIフィードバック」で解決できます

AIフィードバックとは

AIフィードバックとは、受講者が提出したレポートや記述式課題を、AIが自動で添削し個別最適化されたフィードバックを返すLMS（学習管理システム）の機能です。eラーニングでインプットした知識は、「インプット→アウトプット→フィードバック」のプロセスを経ることでより深い理解と定着が進みますが、この添削・フィードバック業務には従来、講師や人事担当者の工数がかかっていました。SmartSkill CampusのAIフィードバックは、講座内容にあわせてAIが添削の観点を組み立てたうえで課題を評価するため、人手をかけずにこのプロセスを実現し、受講者の学習効果を最大化します。

AIフィードバックでできること

講座内容にあわせてAIが添削の観点を組み立てる

AIフィードバックでは、講座名・講座の概要文・目次情報・課題の設問内容をもとに、AIがその講座に適した添削の観点を組み立てます。汎用的な基準で一律に採点するのではなく、講座ごとに「何を評価すべきか」を踏まえたうえで、受講者が提出した課題内容を添削します。この仕組みにより、講座の狙いに沿った的確なフィードバックを、講座を追加するたびに人手で設計し直すことなく提供できます。

提出した課題を、その場でAIが添削しフィードバックを返す

受講者は、講座を見て学んだことや設問への回答をフォームに入力して提出します。提出するとAIが内容を添削し、良かった点や講座内容と紐づけた気づきを、個別最適化されたフィードバック文として返します。人による添削を待つ必要がないため、学んだ直後の記憶が新しいうちに振り返りができ、理解の深化と知識の定着を効果的に促進します。

独自に設計した専門性の高い講座にも対応できる

一般的な知識を問う設問だけでなく、企業が独自に設計した専門性の高い講座の課題にも対応可能です。講座内容をAIに事前情報として読み込ませながら、自社の商品知識や業務プロセス、業界特有の知見に即した添削・フィードバックを提供できます。既存のeラーニング教材だけでなく、自社で内製した研修コンテンツの理解度チェックとしても活用しやすい仕組みです。

さまざまなカリキュラムに組み込んで活用できる

AIフィードバックは、単体の機能としてだけでなく、既存のカリキュラムの一部として柔軟に組み込めます。eラーニング後の理解度チェックや集合研修後のレポート課題として設定したり、顧客対応の改善案や業務プロセスの提案といったケーススタディ・シナリオ演習課題を出したりと、目的に応じた使い方が可能です。

添削業務の工数を削減し、評価の均質化を実現する

従来、人が行っていた課題の添削・評価をAIが代行することで、添削業務にかかる工数を大幅に削減できます。また、AIが講座ごとに設計された一定の観点でフィードバックを行うため、添削者による評価のばらつきを防ぎ、公平で一貫性のある学習環境を提供します。受講者数が多い大企業でも、添削業務の負荷を増やすことなく記述式課題を運用できます。

スペック早見表

対応する課題形式

レポート・記述式課題（自由記述のフォーム入力）

添削の仕組み

講座名・概要文・目次情報・課題内容をもとにAIが添削観点を生成し、その観点で課題を添削

フィードバックの提供方法

受講者が課題を提出すると、学習画面にAIフィードバック文が表示

対応講座

一般的な知識講座に加え、企業独自に設計した専門性の高い講座にも対応可能

主な用途

eラーニング後の理解度チェック、集合研修後のレポート課題、ケーススタディ・シナリオ演習

活用シーン

eラーニング後の理解度チェック

学びを定着させたいときに

講座視聴後に「学びになったことは何か」を記述させ、AIがフィードバック。インプットした知識をアウトプットすることで、理解の深化と定着を促します。

ケーススタディ・シナリオ演習

実践力を養成したいときに

顧客対応の改善案や業務プロセスの提案など、実務に近いシナリオ課題を出題。AIが提出内容を評価することで、実践的な演習を人手をかけずに運用できます。

集合研修後のレポート課題

研修後の振り返りに

集合研修の内容を踏まえたレポート課題を出し、受講者ごとにAIが個別フィードバック。研修担当者が全員分を添削する工数をかけずに、振り返りの質を担保できます。

自社独自の専門講座

属人化しがちな知見の伝承に

自社の商品知識や業務プロセスに関する独自講座の理解度チェックとして活用。講座内容をAIに事前情報として読み込ませながら、汎用知識にとどまらない専門的なフィードバックが可能になります。

導入効果

BEFORE

講師や人事担当者が課題を一件ずつ読み、手作業でコメントを書いていた

BEFORE

担当者の確認を待つ必要があり、返却まで日数が空くこともあった

BEFORE

添削する人によってコメントの粒度や厳しさが異なっていた

AFTER

AIが講座内容にあわせて添削するため、担当者が読んで書く作業そのものが要らなくなる

AFTER

提出した直後に、学習画面でその場からフィードバックを受け取れる

AFTER

講座ごとに組み立てた添削の観点にもとづき、誰が受講しても同じ基準で評価される

解決後のイメージ

講師や人事担当者が課題を一件ずつ添削する負担が減り、受講者は提出直後にフィードバックを受け取って理解を深められます。記述式課題を「工数がかかるから見送る」のではなく、学習効果を高める手段として取り入れやすくなります。

他社にはない強み

他社LMSとの違い

一般的なLMSでは、レポートや記述式課題の添削は講師や管理者が手作業で行う運用が中心で、選択式のテスト・アンケートのみを自動採点の対象としている場合が少なくありません。SmartSkill CampusのAIフィードバックは、自由記述の課題そのものをAIが添削の対象とし、講座ごとの内容にあわせた観点でフィードバックを返せる点が異なります。記述式課題という「工数がかかるために後回しにされがちな学習形式」を、人手をかけずに運用できることが特長です。

AIフィードバックの仕組み

まず講座名・講座の概要文・目次情報・課題の設問内容をもとに、AIがその講座に適した添削用のプロンプト（指示文）を作成します。次に、受講者が提出した課題内容を、作成したプロンプトに沿ってAIが添削し、良かった点や講座内容に関連づけた気づきをフィードバック文としてまとめます。あらかじめ人が講座ごとに添削基準を作り込む必要がなく、講座を追加するたびにAIが内容に応じた観点を組み立て直す仕組みのため、講座数が多い企業でも運用の手間を抑えられます。