※本記事は、ITU（国際電気通信連合）主催のAI for Good Innovation Factoryピッチセッション「Top startups leveraging AI to improve learning and upskilling」の内容を基に作成されています。AI for Goodは、ITUが50を超える国連機関と連携し、スイス政府との共同開催により運営している、AI活用による地球規模課題の解決を目指すプラットフォームです。詳細情報および2026年のグローバルサミットへの登録は https://aiforgood.itu.int/summit26/ から、ネットワーキング・コミュニティ「Neural Network」へのご参加は https://aiforgood.itu.int/neural-network/ からご覧いただけます。本セッションには、モデレーターとしてGauchoのCo-founderであるBrandon Andrews氏、審査員としてAL VenturesのPartner兼Head of OutcomesであるMalvika Bagwat氏、GSV VenturesのPartner兼GSV Asset ManagementのCo-founder兼PartnerであるLuben Pampoulov氏、UNESCOのChief of Section for Technology and AI in EducationであるShafika Isaacs氏が参加しました。登壇したスタートアップは、Cherrypot共同創業者のMa氏、Fuway共同創業者兼CTOのChidi Iwugu氏、Globook AcademyのCEO兼FounderであるKibrebeal Kalu氏、Toy8共同創業者兼CEOのMasaki氏、Uptake EducationのFounderであるLillian Mjaygu氏の5名です。セッションの冒頭案内はITUのVa Martin氏が担当しました。本記事ではセッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は原発言者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
第1章 AI for Good Innovation Factoryの枠組みと本セッションの位置づけ
1-1 ITU主催AI for Goodプラットフォームの趣旨とInnovation Factoryプログラムの概要
ナレーション： 本セッションは、国際電気通信連合（ITU）が主催する人工知能に関する国連を代表するプラットフォーム「AI for Good」の一環として開催されました。AI for Goodは、デジタル技術を所管する国連専門機関であるITUが、50を超える国連機関と連携し、スイス政府との共同開催という形で運営しているもので、AIの可能性を引き出して人類に資することを使命とするマルチステークホルダー型のプラットフォームです。AI for Goodは、ソリューション、標準、スキルの3つの柱を掲げて活動を進めており、本セッションでもライブビデオウォール機能を用いた質問やコメントの投稿が視聴者に呼びかけられました。また、AI for Good Discovery Badgeという制度も紹介され、最先端のセッションへの参加を証明するデジタル認証を取得し、LinkedInなどのプロフェッショナルプロフィールで共有できる仕組みが整えられています。このDiscovery Badgeセッションは、ITUが主導するグローバルイニシアチブであるAI Skills Coalitionの一環として位置づけられており、信頼できるAI学習経路を世界規模で強化し、質の高いAI知識へのアクセスを拡大することを目的としています。
Va Martin： 皆さま、こんにちは。私はITUのVa Martinと申します。本日のAI for Good Innovation Factoryのライブピッチセッション「学習およびアップスキリングを改善するためにAIを活用するトップスタートアップ」にご参加いただき、誠にありがとうございます。本セッションは、AI for Good Innovation Factoryシリーズの一環としてITUが主催しているものです。AI for Good Innovation Factoryは、2020年にITUがフラッグシップイニシアチブAI for Goodのもとで立ち上げたプログラムで、国連を基盤とする世界最大級のピッチおよびアクセラレーター・プラットフォームとして、スタートアップが革新的なソリューションを成長・スケールさせ、地球規模の課題解決に貢献できるよう支援しています。本日のInnovation Factoryには、人類が直面する最も大きな課題に取り組む5社のAI活用型edtechスタートアップが集結しました。毎年数百社のスタートアップが、月次で開催されるオンラインまたは対面のピッチコンペティションへの参加を申し込んでおり、世界各地のスタートアップに光を当てるとともに、農業、気候、エネルギー、教育といった特定の地域やセクターに焦点を当てた専門イベントも開催しています。本日のセッションの優勝者は、2026年7月7日から10日にスイス・ジュネーブで開催されるAI for Good Global Summitのグランドフィナーレに招待され、最高賞金2万ドルを目指して競うことになります。それでは、本日の経験豊富なモデレーターをご紹介します。GauchoのCo-founderであるBrandon Andrewsさんです。
Brandon Andrews： Va Martinさん、ありがとうございます。皆さま、AI for Good Innovation Factoryのピッチセッションにようこそ。本日のスタートアップは、人工知能と機械学習に関する最も大きな議論、すなわちAIが教育にどう影響するのか、AIが仕事にどう影響するのか、そしてAIが私たちの暮らし方、働き方、学び方の未来にどう影響するのかという問いに、まさに正面から取り組んでいます。本日登壇する各社は、AIテクノロジーを用いてアップスキリングや職業スキルの構築、そして教育の支援に取り組んでおり、私たち全員が今日のAI、そしてもちろん世界の未来に備えられるようにしようとしています。これらのスタートアップのピッチを聞けるのを大変楽しみにしています。
1-2 審査員紹介、ピッチ運営ルール、登壇者への事前アドバイス
Brandon Andrews： 本日のピッチを審査する非常に著名な審査員パネルが揃いました。今日の審査員には、非常に大きな決断を下していただきます。なぜなら、本コンペティションの優勝者は、スイス・ジュネーブで開催されるAI for Good Global Summitのグランドフィナーレに進むことになるからです。まず1人目の審査員をご紹介します。AL VenturesのPartner兼Head of Outcomesを務めるMalvika Bagwatさんです。本日はご参加いただきありがとうございます。2人目は、GSV VenturesのPartnerであり、GSV Asset ManagementのCo-founder兼PartnerでもあるLuben Pampoulovさんです。豊富なご経験をお持ち寄りいただきありがとうございます。3人目は、UNESCOのChief of Section for Technology and AI in Educationを務めるShafika Isaacsさんです。審査員の皆さま、本日はご参加いただき重ねてお礼申し上げます。
Brandon Andrews： それでは、コンペティションを始める前に簡単にルールをご説明します。本日は5名の起業家にピッチしていただきます。ピッチの順番は、社名のアルファベット順です。各社の持ち時間は5分で、私が登壇者をステージにお招きし、お名前と社名を伺ったうえで、ピッチを始めていただきます。話し始めた時点でタイマーがスタートします。ピッチの後は、5分間の審査員からの質問時間を設け、審査員の方々が気になっている点について確認していただきます。さて、コンペティションを始める前に、審査員の皆さまから登壇企業に向けて何かアドバイスや励ましの言葉をいただければと思います。
Malvika Bagwat： 私からは、皆さんが何も知らない前提で、ステップ・バイ・ステップで説明してくださいとお伝えしたいです。それが非常に助けになります。5分間というのは短く、緊迫した時間に感じられると思いますが、ピッチでカバーしきれなかったことは、私たちが質問でカバーしますので大丈夫です。頑張ってください。素晴らしいセッションになるはずです。
Brandon Andrews： 素晴らしいアドバイスです。聴衆に合わせた情報をできるだけ多く共有することと、審査員からの質問にしっかり答えること、そしてその回答をできるだけ簡潔に保ち、より多くの質問を消化できるようにすることが大切ですね。それでは、審査員からのコメントもいただいたところで、ピッチに移ってまいります。
第2章 Cherrypot：AI数学ティーチングアシスタント
2-1 共同創業者Maによるピッチ：プロセスレベルフィードバックを核とした数学学習支援
Brandon Andrews： 本日最初にピッチを行うのはCherrypotです。Cherrypotさん、カメラをオンにしてプレゼンテーションを準備していただき、ピッチをお願いします。お名前と社名を伺ったら、すぐにピッチを始めてください。話し始めたらタイマーがスタートします。
Ma： ご紹介ありがとうございます。Cherrypotの共同創業者のMaと申します。Cherrypotは、生徒一人ひとりに対して、問題をどのように解いたかというプロセスレベルのフィードバックをリアルタイムで提供するAI数学ティーチングアシスタントです。昨年、私たちはAI for Goodのためにジュネーブを訪れ、Innovate for Impactの教育セクターで受賞ケースに選ばれたこと、そしてGSVに選ばれた最初で唯一の韓国企業となれたことを誇りに思っています。AIがあらゆる産業を再構築していく中で、AIが強力になるほど、数学的思考の重要性は増していきます。しかし、世界中の多くの子どもたちが、数学の最低限の習熟度に到達できていません。同時に、教師は採点や生徒へのフィードバックに週に何時間も追加で費やすことで疲弊しています。これはグローバルなSDG課題であり、質の高い教育には、より良いツールと持続可能な教師サポートの両方が必要です。
Ma： そこで私たちは、生徒と教師の双方の問題を解決できるCherrypotというアイデアにたどり着きました。Cherrypotを使えば、生徒は即座にプロセスレベルのフィードバックを受けられます。生徒は自分のデバイスでも紙でも問題を解くことができ、解答をアップロードまたはスキャンすると、行ごとのフィードバックを受け取れます。教師に対しては、採点基準を自動的に作成し、生徒がどのように問題を解いたかを検出します。さらに、生徒一人ひとりに合わせたフォローアップ問題と、教師向けのダッシュボードも提供します。CherrypotのすべてのAIモデルは自社開発しており、外部APIは使用していません。プロセスレベルフィードバックが実際にどう機能するかをご説明しますと、生徒が解答をアップロードすると、手書きの数式を行ごとに認識し、ステップ・バイ・ステップのフィードバックを提供します。正解と不正解の箇所を行ごとにハイライトし、直接答えを与えるのではなく、生徒が自力で答えにたどり着けるようなフィードバックを行います。これは学校で実証されたプロダクトとして、教師が従来の業務フローを維持できるよう設計されており、教師はいつも通り紙で課題を出し、それをスキャンしてシステムにアップロードすることができます。つまり、紙ベースの採点にも対応しているのです。
Ma： 1つの数学問題には複数の解法があることは誰もが知っていますが、Cherrypotは生徒が用いた解法を検出し、推論の各ステップに対して10点満点での部分点を付与します。コンテンツについては、私たちの数学エンジンが、教師自身の教材を含むあらゆるソースから無制限に問題のバリエーションを生成します。数式、図、グラフといったあらゆる要素がAIによって変換可能なので、教師の授業準備をより容易にします。実教室での実験に基づくと、生徒は17ポイントの成績向上を達成し、教師は採点と授業準備で週に10時間を節約できることが確認できました。私たちは、正解か不正解かしか教えてくれない問題集とは異なり、また生徒の不正行為を助長してしまう宿題ヘルパーとも異なり、高額でスケールしない個別指導とも異なります。Cherrypotは、生徒に常にプロセスレベルのフィードバックを提供し、個別最適化されたカリキュラムを提供し、さらに教師の採点業務や授業準備も支援することで時間を節約してもらえる唯一のソリューションです。ビジネスモデルはサブスクリプション制で、生徒がアクセスできるAI機能の範囲に応じて価格が変動し、大規模導入を希望する機関向けにはカスタマイズ開発も行っています。2023年から2024年にかけて売上は5倍に成長し、45万米ドルに到達して黒字化を達成しました。世界で200の機関に導入されており、昨年はAI for Goodを含む新たなパートナーシップを構築しました。創業チームは数学の専門知識、AIエンジニアリング、教育、edtech運営の知見を兼ね備えており、韓国最大のテック企業であるNaverから出資を受けています。ご清聴ありがとうございました。質問をお受けします。
2-2 審査員質疑：教育的専門性、地理的展開、競合との差別化
Brandon Andrews： 素晴らしいピッチをありがとうございました。AIを活用したソリューションを構築しただけでなく、今日の学習プロセスに直接統合されるように設計されている点が素晴らしいですね。生徒も教師も恩恵を受けられる仕組みです。それでは審査員の皆さん、5分間の質問時間に移ります。Shafikaさん、最初の質問をお願いします。
Shafika Isaacs： Brandonさん、ありがとうございます。私のカメラが皆にヨガを強要する角度になっていてお詫び申し上げます。今は直せないのですが、まずはおめでとうございます。本当に素晴らしいピッチだったと思います。私自身は教育学者ですので、主に学習、特に数学学習に関する教育的な質問をさせてください。あなたが他のプロダクトと自社をどう差別化したかという説明には強く共感しました。私たち全員が苦労しているテーマ、つまり学習プロセス、特に数学学習における数学的理解の発達についてコメントされた点は的を射ていると思います。私たちがこれまで見てきた中で、まさにこの「学習者の状態に応じたステップ・バイ・ステップの応答」こそが、多くのアプリが取りこぼしてきた部分なのです。なぜなら、その背後にある数学的推論が、本来あるべき数学学習のペダゴジーに基づいて設計されていないからです。そこで質問ですが、数学の指導専門家とどの程度連携してこられたのでしょうか。また、ターゲット層はどの地域なのでしょうか。市場が非常に飽和している韓国国内なのでしょうか。韓国には多くの可能性がありますが、数学的学習を理解する教育専門家、特に学習者が抱える固有の問題を理解する人々とどのように関わってこられたのかを伺いたいです。多くのアプリでは高得点が出ても、実際には学習されていないという問題があるからです。
Ma： Shafikaさん、ご質問ありがとうございます。私たちのターゲット層は、より中学生・高校生に近い層です。複雑な問題解決プロセスを必要とする問題こそ、私たちが他の学習プラットフォームと比べて最も得意とする領域だからです。地理的なターゲットについては、韓国の公立学校から始めましたが、韓国の私立の塾のような機関とも連携しており、米国でも公立学校と提携してすでにサービスを提供しているほか、B2Cとして保護者や個人ユーザーにも展開しています。現在、韓国のカリキュラム、米国のナショナル・カリキュラム、インターナショナルスクールのカリキュラムなど、複数のカリキュラムをサポートしており、対応カリキュラムを拡大している最中です。昨年は米国市場に注力していましたが、長期的にはアフリカなど他の国々にも対応カリキュラムを拡大し、国家間の格差という問題の解決に貢献したいと考えています。教育学的な観点については、多くの学校や教師と協働してきました。実際の教室で働く先生方からのフィードバックを常にいただき、現場で本当に役立つ新機能を継続的に開発していけるよう、オープンな姿勢を保っています。
Brandon Andrews： Lubenさん、どうぞ。
Luben Pampoulov： Maさん、素晴らしいプレゼンテーションをありがとうございます。差別化に関する質問なのですが、米国にはSnorklやMagma Mathなど、他にもいくつかのプレイヤーが存在すると認識しています。これらの競合に対して、御社がどのように差別化しており、強みがどこにあるのかについて、もう少し詳しくお話しいただけますか。
Ma： LLMモデルの発展以降、AI機能を使ったプロダクトが数多く登場しているのを目にしてきました。しかし、私たちのプロダクトはLLMモデル登場以前から市場に存在しており、実際の生徒や教師との独自のデータセットを蓄積する時間がありました。私たちのAIモデルは、この独自のデータセットに基づいて構築されています。そのため、実教室のデータセットに対してより専門化されたAIモデルになっていると考えています。また、ご指摘のあったSnorklやMagma Mathといった企業については、私たちはより上位学年の生徒を対象としています。そのため、プラットフォーム内に可愛らしいキャラクターのようなものは登場させず、問題解決プロセスの分析を含む、生徒に提供できる教育的価値そのものにより重点を置いています。
Brandon Andrews： 審査員からの質問はここまでとなります。Cherrypotさん、素晴らしいピッチで本セッションを切り開いていただき、また質問への的確なご回答もありがとうございました。
第3章 Fuway：モバイルファースト・コーディング学習プラットフォーム
3-1 共同創業者兼CTO Chidi Iwuguによるピッチ：原体験から導かれたグローバルサウスのためのコーディング教育
Brandon Andrews： 次の登壇企業はFuwayです。Fuwayさん、カメラをオンにしてプレゼンテーションを準備してください。準備ができましたら、お名前と社名を伺ったうえでタイマーをスタートします。
Chidi Iwugu： 皆さま、こんにちは。スライドが見えているか、私の姿が見えているか確認させてください。
Brandon Andrews： はい、見えています。
Chidi Iwugu： ありがとうございます。私はChidi Iwuguと申します。Fuwayの共同創業者兼CTOを務めています。2024年のある時、私はオランダに本拠を置くedtech企業にアカデミックディレクターとして参画し、彼らのプログラムをアフリカ全土に拡大する仕事を始めました。しかし、私たちはすぐに一つの大きな課題に直面しました。応募者の50%以上がノートPCを所有していなかったのです。なぜなら、ノートPCの価格が世帯年収の1年分以上に相当したからです。オンボーディングできた人々のうち、30%は不安定で高額なインターネットのせいでバーチャル授業についていくのに苦労しました。最終的に、入学した80人の生徒のうち、卒業できたのはわずか6人でした。コーディングを学ぶことは、フラストレーションが溜まり、面白くないものになっていました。しかも、英語に流暢なアフリカ人はわずか0.5%しかおらず、英語のみで提供される私たちのプログラムは、そもそもスケールしようがなかったのです。
Chidi Iwugu： この問題は私たちだけのものではありませんでした。世界的に見て、ほとんどのコーディングブートキャンプはコンピュータを必要とします。しかし、世界人口の半数以上は、スマートフォンを主要かつ唯一のデバイスとして使っています。30%以上が不安定なインターネット環境に直面し、初学者の最大70%がフラストレーションとエンゲージメント不足によって離脱しています。テキスト中心のプラットフォームは、低リテラシーの学習者にとってもアクセスを制限してしまいます。その結果、40億人もの人々が、コーディングを学ぶ機会から、あるいはあらゆるデジタルスキルを習得する機会から、構造的に排除されてきたのです。Fuwayは、こうした状況をすべて変えるために設計されました。Fuwayは、モバイルファーストでAIを活用したプラットフォームであり、誰でも、どこにいても、実際のウェブサイトをステップ・バイ・ステップで構築しながらコーディングを学べるようにします。私たちのAIは、ユーザーがオフラインの状態でも、リアルタイムのフィードバック、ヒント、コード診断を提供し、これが189言語で利用可能です。Fuwayは、15年前に作られたローエンドのAndroidを含め、あらゆるスマートフォンで動作します。ユーザーは、適応的に難易度が変化するインタラクティブでゲーミフィケーションされたチャレンジを通して学習でき、コーディングの学習が、教室に座っているというよりも、ビデオゲームをプレイしている感覚に近くなります。
Chidi Iwugu： さらに、音声ベースおよび手話ベースの学習も提供しており、ディスレクシアや聴覚障害・難聴を抱える人々にとってもコーディング学習をアクセシブルにしています。コアプラットフォームは包摂性を担保するため無料で提供しており、ユーザーは学習を続けるために「ライフ」を購入する仕組みになっています。つまり、間違ったコードを送信するとライフがいくつか失われ、ライフを使い切ると3時間待って回復するか、少額を支払って購入することになります。また、ユーザーはQRコード付きの証明書を購入することができ、スキルを第三者に検証してもらえます。学校、NGO、ブートキャンプはグループアカウントを作成し、生徒の進捗とパフォーマンスを追跡できます。さらに、パートナーは私たちのAPIを使って自社プラットフォームにFuwayを埋め込み、ホワイトラベルとして提供することもできます。プレミアムユーザーは広告なしの学習体験と、オンライン時にはクラウドベースのAIであるFuway 2.0への無制限アクセスを楽しめます。これまでに、120カ国から1万人以上のユーザーをトレーニングし、2万1,000件以上のコース修了を達成しています。ユーザーの34%が毎日戻ってきて、平均30分を学習に費やしています。ユーザーの内訳としては、ナイジェリアが50%、インドが25%を占め、その他に米国、ケニア、ガーナなどが含まれます。Fuwayはナイジェリアとインドの6校以上でパイロット運用されており、Teach for Nigeria、She Code Africa、ULead、Sims de Frot、Capa Parishiaといった NGOと提携することで、わずか5カ月でゼロから10万人へとスケールさせることができました。私たちのミッションは、コーディング教育を、住んでいる場所に関係なく、誰もがアクセスできるものにすることであり、彼らの今ある現実に寄り添うことです。CEOのAbhinavはデジタル包摂分野で7年以上の経験を持つ社会起業家であり、Preciousがパートナーシップとプロジェクトマネジメントをリードしています。CTOの私は、ソフトウェア起業家・フルスタック開発者として20年以上の経験を持っています。私たちはともに障壁を打ち破り、グローバルサウスのために魅力的なデジタルスキル教育を創造しています。皆さま、このミッションへのご参加をお待ちしています。
3-2 審査員質疑：成長戦略、マネタイズモデル、正規教育との整合
Brandon Andrews： 素晴らしいピッチをありがとうございます。実体験を共有していただいたことに感謝します。私自身、昨年の夏にマラウイで2週間、現地の学生や中小企業向けにAIトレーニングを実施した経験があり、皆さんの言うことに完全に同意します。理想的なテクノロジー環境やインターネットアクセスを持っていない人々と、テクノロジー活用ソリューションをどう結びつけるかを考えなければなりませんし、ローカル言語へのローカライズや翻訳といったすべての要素が重要です。それでは審査員からの質問に移ります。Malvikaさん、お願いします。
Malvika Bagwat： 素晴らしいプレゼンテーションをありがとうございます。私の質問は成長軌道に関するものです。現在どのようにマネタイズしているのか、生徒1人あたりいくらを請求しているのかをお聞きしたいです。また、デックを拝見すると、8月以降の予測で5万人以上の生徒に到達する計画になっていました。今後数カ月で1万人から5万人へどう到達していくのか、その道筋についても伺いたいです。
Chidi Iwugu： 私たちが立ち上げ当初に取り組んだ際、最初はB2Cモデルで始めたのですが、それは非常にコストがかかり、しかも進みが遅いと気づきました。そのため、B2B2Cに切り替えることにしたのです。具体的に何をしたかというと、すでにこうした人々、つまり恵まれない状況下でコーディングを学ぼうとしている人々を訓練している組織にアプローチしました。例えばTeach for Nigeria、ULeadなど、現在のパートナー企業はすでにこうした人々を訓練していますが、彼らが直面している唯一の問題は、それに多額のコストがかかるということです。そこで私たちは、彼らが10万人を、ほとんどコストや諸経費をかけずに訓練できるようなソリューションを提供しようとしています。また、トレーニングを行う中で、障害を持つ人々もコーディングを学びたがっていることを発見しましたが、私たちにはそのためのソリューションがありませんでした。そこで私たちは、音声からコードへ、手話からコードへといった機能を導入することにしたのです。
Brandon Andrews： Shafikaさん、ミュートを解除されましたね。残り時間が約1分ありますので、簡潔な質問と簡潔な回答をお願いします。
Shafika Isaacs： 質問は、皆さんがフォーマルな学校教育システムの中では活動されておらず、学校で新たに導入されつつある子ども向けコーディングのカリキュラムとも整合していないように聞こえる、という点です。それについて何か整合性があるのかどうかを伺いたいです。
Chidi Iwugu： いいえ、私たちは現在、ナイジェリアとインドの6校で導入されています。つまり、それらの学校は私たちのプラットフォームを自分たちのカリキュラムに組み込んでいるということです。例えば、インドのUttarakhandにあるSaboshi Boss Academiaは、Pythonを教えるために私たちのプラットフォームを使っています。つまり、現時点では6校のカリキュラムに組み込まれているということです。ゆっくりとしたプロセスではありますが、着実に進んでいます。
Shafika Isaacs： ありがとうございます。素晴らしいです。
Brandon Andrews： 審査員の皆さま、素晴らしい質問をありがとうございました。そして、2つ目のピッチをありがとうございました。
第4章 Globook Academy：エチオピア発AI学習プラットフォーム
4-1 CEO Kibrebeal Kaluによるピッチ：エチオピアの教育危機とAIエージェントを核とした適応学習プラットフォーム
Brandon Andrews： それでは3社目のGlobook Academyに移ります。Globookさん、カメラをオンにしてステージにご参加ください。プレゼンテーションも準備されていますね。お名前と社名を伺ったうえで、ピッチを始めてください。
Kibrebeal Kalu： ありがとうございます。私はKibrebeal Kaluと申します。Globook AcademyのCEO兼Founderです。これはエチオピアで3年前に立ち上げたITカンパニーです。発展途上国であるエチオピアで育った私は、自国でも最も良い学校の一つで学びましたが、それでも多くの生徒や学校は、質の高い教育を生徒に届けるためにKhan Academyのようなプラットフォームに依存しています。理由は後ほどスライドで説明しますが、私はそうしたプラットフォームにアクセスできずに取り残されていく同級生たちを目の当たりにしてきました。そして、自分たちのカリキュラムに沿って、自分たちの言語で、自分たちの生徒のためにKhan Academyのようなプラットフォームを作れたらどうだろうか、と問い続けてきました。それで3年前にこの旅を始めました。エチオピアの教育制度で12年間学んだ後、90万人の生徒が12年生の国家試験を受けますが、その90万人のうち97%が不合格となり、大学に進学できるのはわずか3万人ほどです。しかしこの問題は、もっとずっと前から始まっています。エチオピアでは、10歳前後の4年生の時点で、すでに約1,000万人の子どもが基本的な読み書きや算数ができない状態にあります。その結果、後に70%が失業または不完全就業に陥っており、これはもはや単なる教育問題ではなく、わが国にとっての国家的非常事態となっています。
Kibrebeal Kalu： なぜこのような事態が起きているのか。1つ目は、教室での画一的な授業です。80人の生徒が1つの教室に座り、すべての子どもが同じペースで同じレッスンを受けます。遅れている生徒はさらに置いていかれ、先に進んでいる生徒は退屈します。個別最適化の余地がまったくないのです。2つ目は、教師が極端に手薄になっていることです。教育システムには約6万人分の教員ポストが依然として空席のままであり、政府が雇用しきれず、応募してくる教師も十分にいません。3つ目、そして最大の問題は、デジタルまたはインタラクティブなツールを使える教師がわずか12%しかいないことで、これでは生徒にとって効果的で魅力的な学習環境を作ることができません。この3つのギャップがGlobook Academyを立ち上げる動機となりました。Globook Academyは、モバイルフォンを教室に変えるAI活用型学習プラットフォームです。中核となる1つ目の取り組みは、AIを活用した適応学習システムです。このシステムでは、ベイジアン知識追跡を用いて生徒一人ひとりの学習経路をパーソナライズし、ギャップが後に複利的に拡大する前に検出します。2つ目は、オフラインファーストのプラットフォームです。これにより、主要都市にいる生徒も、小さな町にいる生徒も、低速のインターネット環境でアクセスできます。3つ目は、AI生成コンテンツです。私たちが構築したエージェント型AIシステムは、質の高い効果的なコンテンツを97%高速かつ非常に低コストで生成できるよう支援しています。
Kibrebeal Kalu： 私たちのAIがどう機能するかをご説明します。スライドの左側にあるのが、エージェント型AIシステム、すなわちAIコンテンツエンジンです。複数のAIシステムが連携して動作し、国のカリキュラムをインプットとして受け取り、コンテンツの生成を支援します。2つ目は適応学習エンジンです。私たちはこの2つを組み合わせてプラットフォーム上で活用しています。市場機会も非常に大きく、2030年には323億ドルに達すると推定され、年31%で成長すると予測されています。アフリカだけで約5億人の学齢人口がおり、73億ドルのエア市場があります。私たちはまず東アフリカ、エチオピアから始め、その後アフリカ大陸全体、そしてグローバルサウス全体へと展開していく計画です。トラクションについては、3年前に立ち上げて以来、YouTubeの登録者は約25万人、モバイルアプリのダウンロード数は約11万、月額有料アクティブユーザーは約8,300人で、月商は約1万8,000ドルを生み出しています。顧客獲得コストは現在約2ドルで、大規模なマーケティングは行っておらず、ほとんどが口コミによる獲得です。これがCACが非常に低い理由です。競合優位性については、現在私たちが持っている最大の強みは構築したエージェント型AIシステムで、これによって5,000本以上の動画レッスンを非常にコスト効率よく低価格で生成しており、しかも品質は非常に高い水準にあります。構築中の適応学習プラットフォームは、生徒一人ひとりに学習をパーソナライズすることで、学校との差別化にもつながります。チームには55人以上のプロフェッショナルが在籍しており、私が全体をリードしています。Nahgu氏はソフトウェア開発で10年以上の経験を持ち、Dr. Rajoがコンテンツ制作の責任者、世界最大級のedtech企業で働いた経験を持つSahil氏がビジネス戦略担当です。これまでに約26万ドルを調達しており、有料ユーザーを3万人に増やし、対応言語をさらに2つの現地言語に拡大するため、追加で約30万ドルの調達を計画しています。
4-2 審査員質疑：利用シーンとエビデンス、競合との差別化
Brandon Andrews： 共有いただきありがとうございます。それでは審査員からの5分間の質問時間に移ります。Lubenさん、お願いします。
Luben Pampoulov： Kibrebealさん、ありがとうございます。もう少し理解を深めたいのですが、生徒たちがサービスをどのように利用しているかについてお話しいただけますか。学校内で使うのか、放課後に使うのか、どのくらいの頻度で使っているのか。また、学習成果に関するエビデンスは何かありますか。聞き逃していたかもしれませんが、もしあれば伺いたいです。
Kibrebeal Kalu： 現在、私たちはこのプラットフォームを教室の外で利用してもらっています。なぜなら、まだ学校に統合するために必要な十分なエビデンスを生成できていないからです。3年前にYouTubeチャンネルとして始めた理由は、デジタルな方法でも子どもたちにより良い学習成果を出せるということを、自国のコミュニティに示したかったからです。
Luben Pampoulov： すみません、聞き取りにくいのですが、私だけでしょうか、他の方も同じでしょうか。
Kibrebeal Kalu： 少し途切れていますね。回線を切り替えてみます。今はいかがでしょうか。
Luben Pampoulov： はい、よく聞こえます。
Kibrebeal Kalu： ありがとうございます。続けますね。3年前にYouTubeチャンネルとして始め、政府、学校、パートナー、生徒、保護者に対して、デジタルな手段を使えばより良い学習成果が得られるということを示したかったのです。最初の1年はYouTubeで取り組み、本当にうまくいって多くのトラクションを得ました。2年目に私たちのプラットフォームを構築し、3年目の今年、AIシステムを構築しました。現在、生徒は教室の外、あるいは休み時間にアプリやウェブサイトにアクセスしてサインアップし、利用しています。私たちは現在、Carnegie Mellon Universityと連携して600人の生徒を対象としたエビデンス生成に取り組んでおり、すでに研究提案書も作成済みです。ただし、このエビデンスを生成する前にも、3つのフォームをリリースし、3,000人以上の生徒がそれぞれ20〜25問の質問に回答してくれました。そのフィードバックでは、生徒や保護者から、教科書で学んでいたときに比べて、科学や数学の理解に顕著な変化があったという声をいただいています。さらに、紛争地帯の生徒たちからも連絡があり、動画をお送りすると言ってくれた生徒もいるのですが、「このプラットフォームは私たちにとって単なるチュートリアルではなく、これが学校そのものです。なぜなら、この紛争地域には教師がいないからで、私たちはあなた方のプラットフォームを学習教材として国家試験に臨んでいます」と語ってくれました。だからこそ、現在は信頼できる大学と組んで、国家システムに統合するための適切なエビデンスを生成しようとしているのです。
Brandon Andrews： ありがとうございます。Malvikaさん、お願いします。
Malvika Bagwat： プレゼンテーションをありがとうございます。競合状況についてもう少し伺いたいです。uLessonがアフリカで展開しており、当社が出資先でもあると認識していますが、他にどのような競合がいて、御社のソリューションとそれらとの明確な差別化はどこにあるのかをお聞きしたいです。
Kibrebeal Kalu： ありがとうございます。uLesson、ByJu's、Physics Wallaのようなインターナショナルプレイヤーは、莫大な資金を調達してグローバルな舞台で展開しています。私たちが小さく始めて高速にスケールするための競争優位性はAIです。私たちはこのAIの時代に始めたため、これまでに調達したのは約25万ドルにすぎませんが、それでもuLessonなどと同等の量のコンテンツを、同等の品質で生成できています。画面を共有させていただきますと、私たちは自国のカリキュラムをこのように分解し、コンピテンシーフレームワーク化しています。各コンピテンシーを特定し、各スキルを特定し、各スキルの正しい指標を特定することで、プラットフォームが生徒を追跡し、学習成果を測定できるようにしています。私たちが最初に成し遂げたいこと、そしてグローバルに本当にリードしたい領域は、構築中の適応AIプラットフォームです。適応学習について語るとき、主に2つの構成要素があります。知識モデル、つまりコンテンツモデルと、学習者モデル、つまりAIモデルです。私たちは9年生から12年生までの自国のカリキュラムを、ご覧いただいているこのExcelのように細部まで分解しており、コンテンツモデルの構築はほぼ完了しています。次に来る構成要素が、適応学習エンジン、すなわち学習者モデルです。この2つを組み合わせることで、数百万ドルを調達している大規模プレイヤーから真に差別化し、グローバルに成功できると考えています。
Brandon Andrews： ありがとうございます。そして、ブートストラップでこの規模に到達されていることに敬意を表します。本当に驚くべき成果ですね。
Kibrebeal Kalu： どうもありがとうございます。
第5章 Toy8：発達障害・学習困難の早期発見プラットフォーム
5-1 共同創業者兼CEO Masakiによるピッチ：スマートフォンによる発達スクリーニングの民主化
Brandon Andrews： それでは次のピッチに移ります。Toy8さん、画面に出てきていただき、プレゼンテーションを共有してください。
Masaki： あ、前のスタートアップが画面共有をオフにしていただかないと、こちらが共有できないようです。
Brandon Andrews： 申し訳ありません。どうぞ進めてください。
Masaki： ありがとうございます。私はMasakiと申します。Toy8の共同創業者兼CEOです。学習困難を抱える子どもたちは、画一的な教育において最も大きな課題に直面しています。その結果、彼らは取り残され、専門家へのアクセスが限られた地域では拒絶されることさえあります。Toy8では、私たちのテクノロジーが3歳という早い段階で学習障害や発達遅滞を検出し、教師にAIが生成した介入プランを提供します。メインストリームの教師たちをエンパワーすることで、就学準備を高め、東南アジアから世界へと包摂的な教育エコシステムを構築していきます。WHOによると、5歳未満の子どものうち、ほぼ5,000万人が発達障害を抱えています。ある研究では、こうした子どもをケアする家族は、年間世帯収入の25%から50%相当の追加負担を抱えているとされています。タイミングが極めて重要です。学習困難を早期に特定し、効果的な介入活動を早く始めれば始めるほど、長期的な成果を改善できる可能性が高まります。なぜなら、6歳までに人間の脳の神経発達の90%が完了するからです。問題は、これをどう早期に検出するかということです。発達スクリーニングは、現在のグローバルな状況を理解するうえで鍵となりますが、ASEAN諸国の多くではリソース不足のためにスクリーニングが利用できません。これは深刻な問題で、しかもスクリーニングの欠如は問題の一部にすぎません。
Masaki： さらに説明しますと、多くの国にはサポートシステムが整備されています。しかし、そうしたサービスへのアクセスは通常、医学的な診断から始まります。診断後の早期介入は、医師ではなく教師や専門のケアセンターによって提供されます。ここで最初の構造的な断絶が現れます。診断を行う者は支援を提供する者ではなく、支援を提供する者には診断を下す資格がないのです。もう一つの重大な構造問題は、介入サービスを受けるまでの待機期間が長いことです。東南アジアでは、家族が数年単位で待たされることも珍しくありません。これがToy8で私たちが取り組もうとしている課題です。AIテックリード、データサイエンティスト、日本出身の元任天堂のゲームディレクター、そして地域でトップクラスの発達小児科医・研究者が集まり、この社会課題に取り組む最高のチームを組成しました。私たちはどのようにそれを実現したか。国立および私立の大学と協力して、1台のスマートフォンデバイスで完結するスクリーニングシステムを開発しました。子どもがスマートフォンゲームで遊ぶような感覚で、5つの異なる発達領域をチェックすることができます。音声認識と動画認識を用いてデータを検出・処理し、クラウド上のAIが解析してレポートを生成します。日々収集しているデータをもとに、AIによる自動化された早期介入支援も成功裏に立ち上げています。プライバシーには細心の注意を払い、すべてのデータは送信中も保存中も暗号化・匿名化されています。
Masaki： ビジネスモデルとしては、メインストリームの教師にデジタルツールとトレーニングを提供することで、彼らの能力を高めることを軸にしています。現時点までに、1万5,000件を超える実世界のデータを蓄積し、支援を必要とする子どもたちに対して100件以上の介入活動を実施してきました。マレーシアのSelangor州はデジタル発達スクリーニングを最初に採用した州の一つで、Sarawak州は現在、デジタルツールを用いた包摂的なコミュニティ・エコシステムの構築に取り組んでいます。私たちのツールは特許で保護されており、現地でのスケーラビリティを念頭に設計されているため、専門家へのアクセスが限られた地域での利用に最適です。昨年10月以降は、現地の主要パートナーとともにインドネシアとシンガポールにも展開しています。学校や政府と協働しており、子ども100人あたり約1万米ドルの収益を生み出しています。マレーシア保健省の支援のもと、私たちは臨床研究を実施しました。私たちのツールは広く用いられているGriffithsスケールとベンチマーク比較され、高い感度と特異度を示すという結果が得られました。先月インドで開催されたAI Impact Summitでは、Toy8がインド政府の公式AI Impact Case Bookに、教育におけるAIの実世界ユースケースとして選定されました。
Masaki： もちろん、政府にとっては費用便益分析が極めて重要です。例えば、幼児期への早期投資は、将来の社会福祉コストを50%削減すると言われています。しかし、これは単に数字の話ではなく、私にとっては個人的なものでもあります。子どもの頃の私はハイパーアクティブで、いつもトラブルを起こしていました。可愛らしい類のものではなく、母の生活を本当に大変にしてしまうような子でした。それでも今こうしてここにいられるのは、私が理想的な子どもとしてではなく、ありのままの自分として受け入れられたからだと信じています。すべての子どもが、その同じ受容に値します。もし私たちがデジタルを使って、保護者だけでなく社会全体が解決策の一部となるエコシステムを構築できたとしたら、どうでしょうか。次の世代のために、ポジティブなインパクトを共に生み出していきましょう。ご清聴ありがとうございました。
5-2 審査員質疑：アルゴリズムバイアスとデータ保護、ハードウェア構成、成果指標の意味
Brandon Andrews： 素晴らしいピッチをありがとうございました。そして個人的な経験を共有していただいたことにも感謝します。私を育ててくれた祖母は、私のことを「Brandonと半分（Brandon and a half）」と呼んでいました。つまり私も少しハイパーアクティブだったということでしょうね。それでは審査員からの質問に移ります。Shafikaさん、お願いします。
Shafika Isaacs： Masakiさん、ありがとうございます。非常に興味深く拝聴しました。実は2つ質問があります。1つ目は、デジタルスクリーニング、とくにAIを活用したものについては、アルゴリズムバイアスが生じやすいという指摘があることはご存知だと思います。これに遭遇したことがあるか、どのように対処しているのかが1つ目です。2つ目は、私たちが扱っているのは子どもであり、子どものデータであるという点について、データ保護のためにどのようなメカニズムを適用しているのかをもう少し詳しくお話しいただければと思います。
Masaki： はい。1つ目の質問についてですが、私たちは実世界のデータを使っています。AIによるスコアリングは、記録された子どもの行動とタスクへの反応に基づいており、そのすべてが私たちが収集した1万5,000件超の実世界データから来ています。だからこそ、バイアスは生じていないと申し上げられます。2つ目の質問はセキュリティに関するものですね。ASEAN諸国の多くでは、データ保護の規制枠組みがまだ整備途上にあります。そのため私たちは、コンプライアンスを確保するために、現地の当局と直接連携することを常に最初のステップとしています。技術面では、強固なセーフガードを実装しており、すべてのデータは送信中も保存中も暗号化・匿名化されています。アクセスはロールベースの権限管理によって厳格に制御されており、データはファイアウォールの背後にあり、限定的なアクセスのみを許可されたセキュアなサーバーに保存されています。運用面でも、すべての保護者または学校から、明確なインフォームド・コンセントとデータ取扱契約への署名をいただいています。ご質問にお答えできていれば幸いです。
Shafika Isaacs： ありがとうございます。
Brandon Andrews： Shafikaさん、ありがとうございました。次にLubenさん、その後時間があればMalvikaさんへ。
Luben Pampoulov： 確認なのですが、ハードウェアの構成要素もあるのですか、それともソフトウェアのみですか。
Masaki： ソフトウェアのみです。形態としてはB2BとB2Gで、私たちのソフトウェアをプリインストールしたスマートフォンを幼稚園などに提供する形になります。
Luben Pampoulov： なるほど、ありがとうございます。
Brandon Andrews： Malvikaさん、簡潔にお願いします。
Malvika Bagwat： ミュートになっていてすみません。プロダクトには本当に感銘を受けました。成果測定の点で、「6カ月で96%の完了率」と記載されている部分について伺いたいのですが、これは実際には何を指しているのでしょうか。あるスコアから別のスコアへと進歩した生徒の進捗を指しているのか、それとも完了率というのは別の指標を意味しているのか。何にフォーカスしている数字なのでしょうか。
Masaki： 大変良い質問です。私たちのやり方は、まず事前にスクリーニングを行い、実年齢と発達年齢を把握します。そのうえで、6カ月後に再度測定し、自然に経過した6カ月の期間と比較してどれだけ進歩したかを見るのです。例えば、言語領域では8.67カ月分の進歩が見られ、自然経過の6カ月と比較すると、2.69カ月分の上乗せ効果があったということが確認できます。これが私たちの測定の仕方です。
Malvika Bagwat： ありがとうございます。それは非常に有益な情報で、デックで強調されるとよいと思います。こうした定量的な数字や進捗を示すことは常に効果的です。本当に素晴らしいので、ぜひ。
Masaki： ありがとうございます。
Brandon Andrews： 素晴らしいピッチと、審査員からの良い質問をありがとうございました。
第6章 Uptake Education：障害児向けインクルーシブ学習プラットフォーム
6-1 創業者Lillian Mjayguによるピッチ：障害を持つ学習者のためのインクルーシブ・デジタル教材
Brandon Andrews： それでは本日最後のピッチとなります、Uptake Educationにお願いします。カメラとプレゼンテーションをご準備ください。お名前と社名を伺ったら、ピッチを始めてください。
Lillian Mjaygu： 少しお待ちください。では始めます。想像してみてください。視覚に障害のある学習者が、スクリーンリーダーとあらゆるアクセシビリティ機能を使って、他の一般的な学習者と同じようにインタラクティブなデジタル書籍を利用している姿を。そしてもう一つ、想像してみてください。聴覚に障害のあるAlanaが、手話アニメーションやキャプションを通じてインタラクティブなデジタルコンテンツに、他の学習者と同じように関わっている姿を。そして、AIによる洞察を活用して、Kendiのような学習者やその他の生徒の学びをパーソナライズしている教師の姿も思い浮かべてください。私はLillian Mjayguと申します。Uptake Educationの創業者です。私たちのミッションはシンプルで、障害を持つ学習者にとって学びを、インクルーシブな読書のペダゴジーと数的支援を通じて、簡単で、楽しく、理解可能なものにすることです。これはSDGsの「誰一人取り残さない」という目標とも整合しています。基礎教育を支えるカリキュラム関連の既存のデジタル教材のうち、約90%は聴覚に障害のある学習者のためのキャプションを欠いており、手話通訳も欠いており、Kendiのような視覚に障害のある学習者のためのスクリーンリーダー対応や音声説明も欠いています。
Lillian Mjaygu： 保護者側にも別の課題があります。利用可能なデジタル教材は非常に高価です。また、ユーザビリティに関するサポートもほとんどないか皆無で、保護者は登録が簡単で、子どもに見せれば自分のペースで進められるようなものを求めています。さらに、もう一つの課題は、現地で利用可能なコンテンツが存在しないことです。だからこそ私たちはUptake Educationを立ち上げ、マルチセンサリーなコンテンツを伴うインクルーシブなデジタル教材を開発しています。そして素晴らしいのは、それをインクルーシブの専門家と、教育省の機関であるKenya Institute of Curriculum Development（KICD）と共同で制作している点で、つまり私たちの教材は私立校・公立校での消費が公式に承認されているということです。さらに、テキスト読み上げ補助、インタラクティブ・アニメーション、アクセシビリティに特化したAIインタラクションといった支援技術を組み込み、学習成果を高めています。素晴らしいのは、コンテンツが学習者向けだけでなく、教師向けのソリューションも特定したことです。なぜなら、私たちは教師にICTリテラシーや操作方法を教えることに多くの時間を費やしてきたからです。学校とのパートナーシップを通じて、Mwalimuと呼ばれるAIモデルを開発し、特に基礎的な数的能力と読み書き能力のレベルにおいて、会話形式で教師にアクセシビリティedtechスキルを身につけてもらえるようにしました。
Lillian Mjaygu： ケニアにおける私たちのターゲット市場は、視覚障害者と聴覚障害者を中心とする150万人の障害を持つ学習者です。私たちはこれまでに500以上の学校に浸透し、現時点で2万985人の学習者が利用しています。昨年末にはカメルーン市場にも進出しました。これまでのインパクトについては、お示しした学習者数のとおりですが、特に美しいのは、登録してくれたすべての学習者と、すべてのホームスクーリングをしている保護者の積極的なエンゲージメントです。完了率は88%を確保しており、これは学習者が学習コンテンツをきちんと受け取っており、私たちが重視する数的能力と読み書き能力の向上というメトリクスが達成されていることを示す、良い指標になっています。そしてコンテンツは100%、障害を持つ学習者のためのものとなっています。地理的なリーチやジェンダーに関する指標もそろえています。ビジネスモデルはシンプルで、B2Cでは学校とホームスクーリングの保護者を対象に、ユーザー1人・学年1つあたり年間10米ドルのサブスクリプション料金を設定しています。B2Gでは政府やNGOを対象に、公立校をプラットフォームにオンボードするために、学年1つあたり3年間のリースで5万米ドルというモデルを提供しています。
Lillian Mjaygu： 成長計画としては、幼少期の段階に全力で取り組み、基礎的な読み書きと数的能力を対象とするとともに、教師向けソリューションとして、学術的な概念をシンプルかつステップ・バイ・ステップの形式で説明する堅牢なAIチューターアシスタントを立ち上げる予定です。私たちが使っているテクノロジーは、すでに行っていることを会話形式でサポートするためにAIを統合する形で、教師と学習者の両方が概念を理解できるよう、異なる学習者に合わせて説明を調整します。クレデンシャルについては、私自身がコンテンツ開発とカリキュラム開発の訓練を受けています。それを支えるチームがおり、マルチメディアチーム、インパクトを検証するためのモニタリング・評価チーム、戦略チーム、そして特に重要なメンバーとして、対象とする学習者のニーズに合致したコンテンツであることを担保するアクセシビリティ・インクルーシブ教育の専門家も在籍しています。
6-2 審査員質疑：学習者エンゲージメントと独立評価、市場展開と現地適合性
Brandon Andrews： ありがとうございました。それでは審査員からの質問に移ります。Shafikaさん、カメラに映っていますね、どうぞ。
Shafika Isaacs： Lillianさん、ありがとうございます。とても素晴らしいです。KICDと協働した経験があり、ケニアの読み書き・数的能力の領域に関わってきた者として、ご発表内容に非常に勇気づけられました。あなたが対象としているレベルでの読み書き・数的能力に関する学習課題はかなり複雑だと認識しています。そこで、実際の学習者と教材とのエンゲージメントについてもう少しお話しいただけますか。教師のサポートと組み合わせて補完されているのが素晴らしい点ですね、つまり教師とも協働されているわけです。そしてもう一つ伺いたいのは、プロダクトの独立評価について行ったか、あるいは検討しているかという点です。提示された数値の信頼性を高めるという意味でも重要なところです。
Lillian Mjaygu： ありがとうございます。良いご指摘です。これは補助的なカリキュラム教材であり、印刷物の教材を支える役割で、両者が連携して機能します。教室での利用にも、ホームスクーリングの保護者にも使われています。私たちはライセンスも取得しており、特に幼少期向けであるため、47ある郡政府と密接に連携しています。現時点で15の郡政府で展開しており、そのモデルは他の郡にもスケーラブルかつ再現可能です。他の郡に展開する際の唯一の課題は、電力と農村部の学校でのデバイス普及率の問題ですが、これについてはデバイスやソーラー機器を提供してくれるパートナーと協働して取り組んでいます。M&Eコンサルタントについては、昨年、独立したインパクトアセスメントのために協働するパートナーとつながり、実際に1社へのインタビューも行いました。現在オンボーディングのプロセス中です。
Shafika Isaacs： ありがとうございます。素晴らしいですね。
Brandon Andrews： ありがとうございます。Lubenさん、お願いします。
Luben Pampoulov： Lillianさん、プレゼンテーションをありがとうございました。現時点では主にケニアをターゲットにされていると拝見しましたが、いずれ他の市場も対象にする予定はありますか、それとも当面はケニアに専念されるのでしょうか。
Lillian Mjaygu： 実は先ほど触れたように、昨年カメルーン市場にも参入しました。唯一の課題は、お聞きいただいたとおり、コンテンツは現地に適合した内容でなければならないという点でした。あるとき、私が理科の教材のイラストの一部にキウイを入れたことがあったのですが、現地の教師から「子どもたちはキウイを見たことがありません。マンゴーやバナナのような、彼らにとって身近なものを使ってください」と言われました。これが、西洋世界の外から来る多くのコンテンツが抱える課題です。そこにある概念が、現地の子どもたちにとって自然ではない、あるいは関連性がないのです。だからこそ時間がかかりました。私たちはケニア市場を理解したうえで、他の市場にスケールするときには、何に気を配るべきかを把握できるようにしています。そして、まずはカメルーンに進出できたことを嬉しく思っています。
Luben Pampoulov： わかりました、ありがとうございます。
Brandon Andrews： ありがとうございます。Malvikaさん、簡潔に何かあれば。
Malvika Bagwat： いいえ、確認していただきありがとうございます。私からは大丈夫です。
Brandon Andrews： わかりました。ありがとうございました。Innovation Factoryのピッチコンペティションにご参加いただいた皆さま、本日のピッチに重ねてお礼申し上げます。
第7章 審査員退席中のパネルディスカッション：AIと教育・仕事の未来
7-1 AIをめぐる最大の誤解と、教師を巻き込むためのエンゲージメント戦略
Brandon Andrews： 審査員の方々は難しい判断を下されるため、これから数分間別室で議論されます。判断が出るまでの間、本日ピッチをしてくださった起業家の皆さんと短い対話の時間を持ちたいと思います。起業家の皆さん、カメラをオンにしてください。判断を待っている間、いくつか質問をさせてください。最初の質問は、これは誰でも答えていただいて構わない広いテーマなのですが、人工知能と教育に関する議論があります。良いものかもしれないし、悪いものかもしれない。さらに、人工知能と仕事に関する議論もあります。もちろん、ポジティブなものかもしれないし、いくつかの仕事は失われるかもしれない。AIが教育や仕事といったものにどのように影響を及ぼしうるか、そしてどう影響するかを理解するうえで、皆さんが考える最大の誤解とは何でしょうか。最初に答えたい方、どうぞ。
Kibrebeal Kalu： ありがとうございます。私たちは過去20年から30年のテクノロジーに対して抱いてきたメンタリティのままAIを考えてしまっているように感じます。私の考えでは、すべてが再構想されることを前提に計画すべきです。私たちの経済も、教育システムも、あらゆるものの動き方も。だからこそ、これまでの考え方を手放し、新しいやり方を再構想することから始めなければならないと思います。
Brandon Andrews： 確かに、私たちが今置かれている環境、そしてもちろん将来向かう先に基づいて、自分たちの期待値を更新していかなければなりません。他に意見のある方はいますか。Masakiさん、どうぞ。
Masaki： はい、おそらくですが、定型発達の子どもたちに向けたAIプロダクトの売り方は、概ね自学自習者のための機能強化という方向になります。だから教師の手が、自学自習する子に向かう量は減らないかもしれません。しかし実際には、ほとんどの子どもたち、つまり障害や学習困難を抱えている子どもたちは、これまで画一的な教育には合いませんでした。今や私たちはそうした子どもたちのために時間を使えるようになります。レッスンプランや、専門的なカテゴリーに合わせた指導は、これまで適切なリソースを得るのが非常に難しい領域でしたが、AIがそこを助け、必要としている子どもに教師が寄り添えるようにしてくれるのです。
Brandon Andrews： なるほど、それは非常に理にかなっていますね。次の質問はMjayguさんから始めましょうか。プラットフォームを作るのと、教師が実際に使うものを作るのとは別の話です。プラットフォームを構築することに加えて、AI活用ツールを使う生徒たちを支える教師を巻き込むために、どのような戦略を取ってこられましたか。
Ma： 実はそれは私たちにとっても非常に難しい質問で、モチベーションの部分にいつも苦戦しています。生徒のモチベーションについては、実際の教室では教師に関わってもらうようにしています。なぜなら、ツールだけを生徒に渡して「自分で試してみて」と言っても、生徒は実際にはやらないからです。皆さんもご存知のとおり、誰もが勉強を本心から好きというわけではありません。だからこそ、AIは教師を置き換えるものではなく、教師を後押しし、エンパワーするために使われるべきだと感じています。教室には依然として教師がいるべきで、彼らこそが生徒のモチベーションを高め、AIツールを使ってもらえるよう生徒を巻き込む役割を担うべきです。今や生徒はAIの使い方も学ばなければならないわけですから。
Brandon Andrews： 素晴らしい論点だと思います。Lillianさん、ミュートを解除されましたが、何か付け加えることはありますか。
Lillian Mjaygu： いえ、この点に関してはMaさんがうまく言ってくださったので、私から特にありません。AIは教師を置き換えることはできず、スケールでの支援しかできない、と。ただ、先ほどの質問に少し戻らせてください。特に難民の子どもたちや障害を持つ子どもたちなど、周縁化された層について言いますと、私たちはまだe-learningの基礎的な部分でも追いつこうとしている段階です。そこにAIの導入が重なり、AIがどう支援できるかという話まで出てきています。だから、私たちはあちこちで追いかけ回しているような状況なのです。第三世界の国として、電気がないような極度に周縁化された地域では、たとえオフラインファーストであっても、オンラインに接続してダウンロードするための接点が必要になります。だからその課題はまだ残っていますし、ITUなのですから、世界には何らかの理由で接続性を欠いた場所があるということをご存知のはずです。
Brandon Andrews： まったくその通りです。
7-2 Fuwayの経験から学んだインクルーシブAIの設計と、グローバルサウスの現実
Brandon Andrews： Chidiさん、まさにあなたとAIがアクセシビリティの課題に直接取り組んでおられ、テクノロジーソリューションが利用者の置かれた場所に寄り添う形で届くようにしている。提供されている学習プラットフォームのアクセシビリティへのアプローチを少し詳しくお話しいただけますか。また、ITUのような組織が追加のリソースを提供できそうなギャップがあれば、それについても触れてください。
Chidi Iwugu： その質問にお答えしてみますね。Fuwayでは、私たちはまだ学び続けている最中です。なぜそう言うかというと、最初に始めた頃、私たちは適応学習とは「人がつまずいているときに難易度を下げて、その人がいる場所に合わせていくこと」を意味すると考えていました。しかし、後に気づいたのは、適応学習とは、人が物事を非常にうまくこなしているとき、つまりとても秀でているときには、それが退屈になり得るという側面も意味するということです。私たちは当初、人々が苦戦すると圧倒されて離脱するのではないかと心配していました。ところが実際には、内容が簡単すぎると感じて離脱する人々がいることもわかったのです。そこで気づいたのは、適応学習とは、うまくできているように見えるときには逆に熱量を上げていけることでもある、ということです。
Chidi Iwugu： Fuwayで私たちが取り組むすべての設計は、グローバルサウスの現実が、より発展した国々の現実とはまったく異なるという理解に基づいています。アフリカでは多くの人々が英語を話せません。教育を受けていないからではなく、ナイジェリアの周辺にはフランス語圏の国々が存在し、そこには優秀な人々がいるのですが、彼らは英語を話せないのです。だから、英語だけにフォーカスしたプログラムを作った時点で、私たちは気づかぬうちに彼らを排除してしまっています。それから、インターネットも本当に厄介な要素です。AIは非常に長い期間存在してきましたが、インターネットがないために参加できていなかった人々がたくさんいます。だからこそ私たちは、Fuwayのオフラインで動作するAIを構築し、同時にオンライン版のプラットフォームも構築しました。オンラインのときはクラウドベースのFuway 2.0を使い、インターネットが切れたときはオフライン用のFuway 1.0に切り替わります。利用者は自分がインターネットを失ったことに気づかないほどです。ラゴスからアブジャまで移動して、リモートな村を通過する間も、インターネットを失ったことに気づかないでしょう。私たちはそういう体験を作ろうとしています。AIが、すべてのリソースを持つ人々のためだけに設計されたものなら、私たちはパリティを生み出していないし、インクルージョンを生み出していないことになります。AIを構築するときも、AIを人々のために活用するときも、ピラミッドの底辺にいる人々、インフラを何も持たない人々のことを考えなければなりません。Fuwayでは、私たちはそれを最大限実現しようとしています。
Chidi Iwugu： いくつかのギャップにも気づきました。例えば、ある場所に行ってみると、そもそもスマートフォンを持っていない人々がいる。また別の場所に行くと、インターネットが悪いというより、電気の状況が悪い。1日に1回しか電気が来ない、あるいは週に1回しか来ない、ということもありました。そこで私たちはFuwayに「バッテリーセーバーモード」という機能を導入しました。電力供給が非常に乏しい場所にいるユーザーがバッテリーセーバーモードをオンにすれば、スマートフォンを充電せずに最大5日間Fuwayを使い続けられます。AIに関して、私たちには本当にやるべきことがたくさんあると感じています。本当に必要としている人々にAIを届けるという責任のために。
Brandon Andrews： そうですね。ITUにはPartner2Connectというキャンペーンがあり、世界中の誰もが高速インターネットにアクセスできることを目指して長年取り組んできました。ただ、もちろんそれには時間がかかります。インフラを構築するのに時間がかかり、普及するのにも時間がかかり、いったん利用可能になっても、私たちのAIプラットフォームが実際に使いものになるレベルの安定性や持続性を確保するにはまた時間がかかります。間違いなく、これからも考え続けるべきテーマです。あなたがおっしゃっている、インターネットがあろうとなかろうと、スマートフォンがあろうとなかろうと、コンピュータがあろうとなかろうと、人々がその潜在能力を最大限に発揮できるようにするという視点は、本当に重要だと思います。
7-3 Toy8とGlobookが語る個人的動機・国家インフラ、Uptakeが語るカリキュラム整合
Brandon Andrews： Masakiさん、ある意味あなたが取り組まれていることにも通じます。あなたは、人々がどのような場所から、つまりどのようなパーソナリティや学習特性を持っていても、その潜在能力を最大限に発揮できるようにしています。そのことについてもう少し、AIを活用したツールを通してプラットフォームがどう人々の潜在能力を引き出しているのか、お話しいただけますか。
Masaki： はい。実は、このビジネスを始めたとき、私には2人の娘がいたのですが、娘たちの「より良い未来とは何か」について、私自身が何のアドバイスもできない状態でした。私が子どもだった頃は、答えはかなり明確でした。良い点数を取って、良い大学に行って、良い仕事に就く、と。しかし「良い仕事」の定義は今や完全に変わってしまい、未来を予測できません。だから、子どもが小さいうちに彼らの強みや特性を無理に変えたり矯正したりするより、その子の特性は何か、その子の強みは何かを見出し、強みに集中させてあげるほうが良い。それが私のビジネスの根本にある考え方です。早期、つまり小さい年齢のうちに、学習障害や学習遅滞を見つけ出すこと、それ自体は何も難しいことではなく、ただ早く見つけることが必要なのです。しかし特に早期に見つけられず、検出も介入も提供できない地域が存在する。だからこそ、これは民主化されなければならないのです。そこで私たちは、オフラインでもスマートフォンで発達スクリーニングを行えるようにしました。それが私たちのやっていることです。
Brandon Andrews： とても素晴らしいと思います。納得感があります。もちろん、私たちは自分たちの子どもに、自分たちが受け取った世界よりも良い世界、良い場所を引き継いでほしいと願いますし、特に似たような課題に直面しているのであればなおさらです。プラットフォームを構築し、必要としている生徒や子どもにリーチするにあたって、ITUのような組織が支援できそうなギャップはありますか。
Masaki： 1つ目は明らかにインフラです。例えば、私たちは今、インターネット接続のないインドネシア南部の島々と取り組んでいます。インターネット接続があったとしても、残念ながらテクノロジーやデバイスを使うためのリテラシーがなかったりします。だから、まず取り組むべきはインフラです。先ほど登壇者の方が、発展途上国と先進国の間に周縁化のギャップがあると話されましたが、まさにこのインフラの整備が必要です。御組織がそれをやってくださるなら本当に素晴らしいことですし、私たちのビジネスも加速します。
Brandon Andrews： わかりました。Lillianさん、Kibrebealさん、Mjayguさん、皆さんがプラットフォームを構築していくうえで、ITUのような組織が支援できそうなものとして思い浮かぶのは、まずインフラでしょうか。それとも他に役立ちそうな要素はありますか。
Kibrebeal Kalu： 私もインフラが思い浮かびます。通信インフラは非常に重要ですが、もう一つの大きな格差はデジタルデバイスへのアクセスです。私たちが構築しているソリューションのほとんどは、今日のためだけのものではなく、多くは3年から5年先を見据えたものです。そのくらい先を計画してみると、構築されつつあるインフラやデバイスへのアクセスが今後数年でずっとアクセシブルになっていくため、私たちが作っているものは複利的に効果を発揮していくはずです。ただ、いずれにせよインフラこそが、私たち全員が注力し、貢献していくべき主軸だと思います。
Brandon Andrews： なるほど、その通りに聞こえます。Lillianさん、Mjayguさん、他に何かありますか。なければ、Lillianさん、御社のカリキュラムはケニアのCompetency-Based Education枠組みと整合していると承知していますが、edtechの創業者として、すでに存在する政府の枠組みに自社のプロダクトやソリューションを整合させるプロセスを、どのように進めてこられたのでしょうか。それは導入の観点からは助けになりますが、ただでさえ多段階な会社作りのプロセスに、もう一段階の作業が加わることになりますよね。
Lillian Mjaygu： 政府視点でのカリキュラム開発のバックグラウンドがあったことが助けになりました。だから今、起業家としてやっているのは、すでに存在する政府システムに乗りつつ、ギャップを埋めていくことです。特に障害領域でのギャップです。
Brandon Andrews： わかりました。会社を成長させていくにあたって、その整合を取り続ける、つまり整合のための規制プロセスに今後も多くの時間を費やしていくことになるのか、あるいは初期段階でしっかりやったので、これからもその恩恵を受け続けるのか、どちらに近いですか。
Lillian Mjaygu： これはイエスでもあり、ノーでもあります。説明させてください。イエスというのは、私たちが整合させているのは基礎教育、つまりK-12であり、しかも私たちはPP1の学習者から始めたので、Grade 12まで彼らに伴走しなければならないという意味です。それに加えて、この領域にはまだ多くのプレイヤーがいないため、私たちはその空間を自分たちで楽しんでいる面もあります。ただ、Brandonさんがおっしゃる意味も理解しています。政府システムの官僚的な側面のことですね。私たちは基礎教育に整合していない別のカリキュラムや教材も開発しているので、それらには承認プロセスなどが必要になってきます。だから、両方のトラックが並行して進んでいくことになります。
Brandon Andrews： よく分かりました。皆さん、本日はご参加いただき、ピッチをしていただき、そしてこの対話に参加してくださって本当にありがとうございました。
第8章 審査結果発表とセッションの締めくくり
8-1 Toy8の優勝発表と受賞者コメント、グランドファイナルへの招待
Brandon Andrews： 審査員の皆さんが大きな決定を持って戻ってこられました。Malvikaさんに発表をお願いします。本日のピッチコンペティションの優勝者は、AI for Good Innovation Factoryピッチコンペティションの今年のグランドファイナルでピッチするために、スイス・ジュネーブへの旅に招待されます。Malvikaさん、発表をお願いします。そのあとで皆で祝う時間を取りましょう。
Malvika Bagwat： 素晴らしいですね。なぜか私のビデオがオンにならなくて非常に残念です。このパートこそビデオをオンにしたかったのですが、ともかく、私たちはとても充実した議論をしました。まずは皆さんに改めておめでとうと申し上げたいです。
Brandon Andrews： Malvikaさん、またミュートになっていますよ。
Malvika Bagwat： あ、これで聞こえますか。
Brandon Andrews： はい、聞こえます。
Malvika Bagwat： 良かったです。私たち3人にとって、イノベーション基準、チーム、有効性、データ、そして市場へのソリューションといった軸を通じて際立っていたのは、Toy8でした。Toy8の皆さん、おめでとうございます。プレゼンテーションを聞くのは本当に楽しく、3人全員にとって優勝者として際立っていました。
Brandon Andrews： Toy8の Masakiさん、おめでとうございます。築き上げてこられたものに、おめでとうございます。優勝者として、何か一言いただけますか。
Masaki： はい、本当にありがとうございます。実は今、現地時間は午前1時で、これからベッドに倒れ込もうとしているところなのですが、本当にエキサイティングです。とても嬉しく思います。Gauchoさん、ホストの皆さん、本当にありがとうございました。そして、社会に対してインパクトを生み出している人々と出会えることを、本当に楽しみにしています。ありがとうございました。
Brandon Andrews： 素晴らしいですね。本日ピッチしてくださった5社の皆さん、改めてありがとうございました。皆さんは、人工知能を使ってジョブスキル、アップスキリング、そして教育の領域でポジティブなインパクトを生み出すために、本当に素晴らしい仕事をしておられます。皆さんのビジネスが今日もインパクトを生み出していること、そしてこれからも生み出し続けることを私たちは知っていますので、どうやってサポートできるか、ぜひ引き続き私たちにも教えてください。お伝えしたとおり、本日の優勝者はToy8で、Masakiさんは今夏スイス・ジュネーブで開催されるAI for Goodサミットのグランドファイナルでピッチを行います。視聴いただいている皆さんも、ジュネーブで開催される本イベントに、Innovation Factoryのグローバルファイナルと併せてぜひご参加ください。AI for Good Global Summitに先立って、人工知能や国連の新たなAIに関する会合をめぐる、本当に多くのコンテンツも用意される予定です。まだの方はぜひ今日サインアップしてください。ご参加いただき、ありがとうございました。私はBrandon Andrewsです。ビジネスを持っていてInnovation Factoryへの参加に関心がある方は、AI for Goodのウェブサイトから次回のピッチイベントにサインアップできます。今夏、ジュネーブで皆さんとお会いできることを願っています。良い一日を。
Masaki： ありがとうございます。
Brandon Andrews： さようなら。
Masaki： ありがとうございました。おやすみなさい。
Brandon Andrews： さようなら。
ナレーション： 本日のAI for Goodセッションへのご参加、ありがとうございました。本日のイベントを通じて、新しく、革新的で、魅力的な何かを学んでいただけたことを願っています。引き続きNeural Networkのライブビデオウォールで議論を続けてください。ここでは、質問を投げかけたり、コメントを残したり、リンクを共有したり、アンケートに回答したり、興味深いプロフィールとつながったり、チャットやビデオ機能を使って一対一で会話したりすることができます。ロビーを探索し、スマートマッチング・クイズに挑戦し、バーチャル展示やポスターボード、eショップを訪れ、自分専用のAI for Goodプログラムを組み立ててみてください。共に、AI for Goodの未来を形作っていきましょう。