AIマスター（ベータ版）に関して

「AIマスター」は、スタディングの受講者の皆様の学習モチベーションを高めたり、学習効率を高めるアドバイスをすることで、試験に合格して頂くために作られた機能・キャラクターです。

AIマスター

AIマスターの位置付けと目標

AIマスターは2019年5月に「ベータ版」としてリリースされました。まだベータ版ということで機能は限定されていますが、今後は順次、機能や精度を拡張していく予定です。ぜひ、皆様からのご感想、ご意見など頂ければ幸いです。

また、AIマスターを「使いたくない」という方は、表示をOFFにすることもできます。

「AI」という名前の通り、AIマスターでは、人工知能（機械学習）のアルゴリズムを用いており、受講者ごとに最適な学習アドバイスをする事を目標にしています。

※現在「AIマスター（ベータ版）」機能は中小企業診断士講座にて提供しております。

AIマスターの機能（ベータ版の機能）

皆様が勉強しているときに

「この講座（レッスン）は、本番試験にとってどれぐらい重要なんだろう？」
「この問題ができるようになると、試験で何点ぐらい上昇するんだろう？」

という疑問を持ったことはありませんか？

「その単元・問題が、試験にとってどれぐらい重要であるか」が分かれば、学習時間にメリハリを付けたり、モチベーションが高まると思いませんか？

それを行うのが、「AIマスター」なのです！

AIマスターは、以下の事を行います。

予測得点の算出

受講者が次のレッスンに進むたびに、そのレッスンを学習することで、どれぐらい「試験の予測得点が向上するか」を予測^※します。（ここで、機械学習を用います）

レッスンが「問題」の場合には、その問題で何点獲得すると、「試験の予測得点が何点向上するか」を予測^※します。通常は、目標点（通常は80点以上）を取ったときに、「試験の予測得点が何点向上するか」を予測^※します。（ここで、機械学習を用います）

そこで得られた「試験の予測得点が何点向上するか」という点が大きい場合（つまり、試験合格にとって重要な問題の場合）には、AIマスターが以下のようなアドバイスをします。

これにより、受講者は、どのレッスン（問題含む）が試験合格にとって特に重要なのかが分かります。よって、受講者に、「それではこのレッスンは頑張ろう！」、問題の場合には、「目標点が取れるまで頑張ろう！」と思って学習に力を注いで頂けると期待しています。

復習リコメンド

レッスンが「問題」の場合には、問題の終了後に、前述の目標得点に達しなかった場合には、AIマスターが以下のようなアドバイスをします。

また、アドバイスの中で、復習をリコメンド（おすすめ）します。「問題を解く」ボタンを押せば、すぐに問題を復習できます。これにより、目標点（この場合は80点）になるまで復習することを促します。これにより、試験にとって重要な問題をしっかり学習して頂くことができ、合格できる可能性が高まります。

アドバイスの頻度

AIマスターは、すべてのレッスン（講義、問題）で表示されるわけではありません。
試験にとって重要なレッスンのみ表示されます。これは、機械学習によって、試験の点に与えるインパクト（上昇する得点）を予測^※することで実現しています。

AIマスターの表示設定

非表示にする場合には、表示されたAIマスターのボックスの下にある「次回から表示しない」をチェックします。

再度表示したい場合は、

ヘッダー＞ユーザーメニュー＞サイト設定

ページ最下部にある、AIマスター設定「AIマスターからのアドバイスを利用する」をONにして、AIマスターの再表示が可能になります。

AIマスターの仕組み

AIマスターは、人工知能、具体的には「機械学習」のアルゴリズムによって実現されています。

スタディングのデータベースには、これまでの数多くの受講者の皆様の学習行動の履歴や、学習時間、問題の得点、その他の受講者属性が格納されています。これらをまとめて「学習行動データ」と呼びます。

そして、その受講者が、当社の模擬試験（本番試験前に行う、本番試験と同様の形式のオンライン試験）でどれぐらい得点できたのか、という模擬試験の得点データも格納されています。

AIマスターの仕組みでは、機械学習を使い、ある受講者が、どのような学習行動を行い、その結果、模擬試験で何点取れたのかという事をモデル化し「予測モデル」を作ります。

この予測モデルを使えば、学習行動データが分かれば、模試の点が予測^※できることになります。

AIマスターの仕組みでは、ある受講者が、あるレッスン（講義、問題）を学習する前の学習行動データと、学習した後の学習行動データを基に、それぞれの模試予測得点を求めます。そして、この二つの予測得点の差分を計算することで、

「レッスンを受講した場合の、試験（模試）の予測得点の上昇分」

を求めています。

そしてその上昇分の得点を基に、AIマスターがアドバイスを行う形になっています。

問題の場合も、基本的には同様の方法で　「問題で目標点を取った場合の、試験（模試）の予測得点の上昇分」を求めています。

今後の課題と展望

機械学習で試験の得点を予測するメリットは、

・人間による先入観ではなく、過去のデータから、試験の得点を予測する精緻なモデルが作成できることです。

一方で、デメリットは

・データを蓄積し、予測モデルを改善していかないと、妥当な予測値にならない。
・多くの機械学習のアルゴリズム（特に精緻な手法）では、なぜその予測値になったのか、人間ではわからない。（ブラックボックス化）

事が挙げられます。

現在、AIマスターが「ベータ版」になっているのは、まだまだデータを蓄積し、予測精度を改善していく余地があるためです。

今後は「どのように学習すれば、合格できるのか？」という究極の質問に回答できるようなモデルに成長させていき、皆様の学習の心強い味方に育てていきたいと考えています。

誕生したばかりのAIマスターですので、時々不自然な値を出す事があるかもしれません。
ご不便をお掛けすることもあるかもしれませんが、日々改善・改革していく予定です。どうぞあたたかい目でAIマスターを見守って頂ければ幸いです。