約16万人の教員と生徒へ生成AIを展開、東京都が専用環境の構築

入札要件が、AIモデルの性能比べではなく「どう使われるか」の三点に整理されている点が、この取り組みの起点になっています。まず入力データが再学習に利用されない専用環境であることを置き、そのうえでアカウントを教員と児童生徒で分け、教員側にだけAIに参照させるデータのアップロードを認める。この順序は、学校で生成AIが止まる原因が性能不足よりも情報の扱いへの不安と権限の曖昧さにあることを踏まえた切り分けだと読めます。

プロンプトライブラリを、ただ貯めるのではなく使用目的と教科ごとにカテゴライズして検索しやすくするという要求も、実運用を左右する部分です。生成AIは指示文の書き方で結果が大きく変わるため、うまくいった指示文が個人の手元に留まったままだと、同じ教科を担当する別の教員は毎回ゼロから試すことになります。分類の軸を目的と教科に定めた設計には、共有を善意まかせにせず、探せば見つかる状態へ移す狙いがあるのではないでしょうか。

構築だけを切り出さず、機能拡張と保守・運用までを一つの委託にまとめた点も見逃せません。学校側に情報システムを継続的に面倒みる専任体制は置きにくく、作って渡すだけでは使われないまま止まる危うさがあります。受託側には、2019年から学習支援サービスを教育現場で提供してきた蓄積があり、対話型生成AIでは有害ワードのフィルタリングや児童生徒の利用状況・履歴の確認といった、学校で必要になる管理機能を作り込んできました。運用まで含めて任せる発注の形は、そうした蓄積を引き出しやすくする組み立て方といえます。