【Paper&Hacks 特別会 vol.93】AIを教育にどう活かす？松尾研のプロジェクト「Quri」の取り組み

Paper & Hacks 特別会 AIを教育にどう活かす？松尾研のプロジェクト「Quri」の取り組み 2026年5月27日 許諾なく撮影や第三者へ の開示を禁止します ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

自己紹介 ChatbotPJ プロダクトマネージャー∕エンジニア 大山 慧士郎 経歴 LINE株式会社でライブ配信アプリや検索サービスの企画開発ディレクシ ョンを経験したのち、2021年3月よりREADYFOR株式会社にプロダクトマネ ージャーとして入社。 直近では社内データ分析エージェントの独自開発や新規プロダクトの 立ち上げを担当。 2025年3月からは松尾岩澤研究室のチャットボットPJに開発メンバーと しても活動。 RAGとAIエージェントによるQ&Aシステムの実装を行いながら、 中長期ロードマップの策定も含めたプロダクトマネジメントに従事。 @kecy_ja @kecbigmt このプロジェクトに参加した経緯 2024年のLLM講座を受講したのがきっかけ。 修了生向けにメンバー募集していたこのプロジェクト を見つけて、ちょうど個人的にRAGエージェントを開発 していたこともあり、 「数千人を対象に運用されている LLMプロダクトの開発に関わってみたい最新のRAG手 法やAI技術に触れる機会が欲しい」と思って応募。 このプロジェクトでの役割 プロダクトマネジメントから実装まで何でもやるマン ● 開発に向けた要件定義の取りまとめ ● 実装リファクタリングQAリリース ● 中長期の方針議論のリード ● PRD（プロダクト要求仕様書）やロードマップの策定 ● 新規プロダクトの設計技術選定開発進行 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 2

Agenda 1 Quriとは？ 2 Quriの導入·利用状況 3 プロダクト戦略 4 QuriでのAI利用 5 質疑応答 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 3

1. Quriとは？ ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

Quri（キューリ）とは？ 松尾研講座向けにカスタマイズされた学習支援·質問応答システム 学習者ごとに質問や学習のログが蓄積され、学習体験の最適化に活用できる ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 5

Quriの主要機能 AIに質問すると講座内容に基づく回答を得られる 講座教材·方針に沿った回答が生成されることで受講者による自己解決を後押し·講師の負担を軽減 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 6

Quriの主要機能 教材閲覧 × AI質問 講師がアップロードした講義スライドやNotebookを閲覧しながらAIに質問できる ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 7

Quriの主要機能 AIでは解消しない疑問は、講師にも質問できる AIの回答に「講師に質問する」ボタンを表示可能。受講者の疑問解決を講師·TAも一緒にサポート ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 8

Quriの主要機能 時間計測つきの理解度チェック機能 過去の回答履歴をもとにパーソナライズされていく出題アルゴリズムにより、一人ひとりの復習を最適化 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 9

Quriの主要機能 日英併用講義にも対応 ユーザーの設定に応じて表示言語を切り替えることが可能（運営側で併記対応） ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 10

Quriの主要機能 運営向け管理画面 コース·講義ごとの教材、理解度チェック問題や受験履歴を管理·閲覧できる ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 11

2. Quriの導入·利用状況 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

導入状況 LLM·Physical AIなど４講座に導入済み 1万人以上の受講生にリーチできる状態 導入済み 導入予定 本日開講 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 13

利用状況 一定のユーザー規模を確保でき、対話データが蓄積していく好循環が生まれている 登録ユーザー チャット利用者 ユーザー発話数 （IDベース） （45.6%） （平均8.9件/人） 7,552人 3,446人 30,816件 週別のユーザー発話数 LLM講座で 正式導入 Physical で 正式導入 AI DL基礎で 試験導入 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 14

利用状況 その一方で、理解度チェックには運用の課題があり、利用数は少ない 理解度チェック利用者 受験数 202人 （2.7%） 534件 直接要因 事前に問題を登録するための運用を確立できていない （今のところ問題登録できているのは1講座のみ） DL基礎で 試験導入 根本にある課題 Physical AI開講 LLM講座開講 手動登録には限界があるので、教材に基づいて問題生成する機 能を提供しているが、その品質の安定性や品質チェックの工数 に課題がある →問題生成品質の改善·運用サポートの強化を進めている 週別の理解度チェック受験数 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 15

ユーザーからの声 受講生から好評の声は多く、手応えは十分。フィードバックをもとに継続改善を続ける Quriを実際使ってみて、 非常にありがたく利用させて いただきました。講義内容から派生した疑問なども答 えてくれるのでぜひ活用していきたいと思います。今 回の講義が終了しても消化不良になっている部分など もこのQuriを使って復習していきたいです。 月額料金 のサービスでもいいと思いました。 DL基礎第12回 かなり便利です。今回は動画を観ながら疑問に思った 点を直ぐに質問しました。直ぐに質問への回答がある ことで理解が進みました。 DL基礎第10回 要約や質問回答を素早く提示され、 身近なほかのAIに劣らない使用感だった。 DL基礎第7回 思っていたより反応が早くてびっくりしました。 ＜中略＞ Geminiに同じ質問（CNNとMLPの違いについて説明をし て）をしてみましたが、 Quriのほうが講義内容に沿ってい て、よりわかりやすかったです。 DL基礎第5回 入力した以上の情報を持たないため、結局 NotebookLMを使ったほうが学習効率がよい DL基礎第6回 資料に基づいて解説してくれるので、資料の理解や 解説には優れていると思う一方。どうしても納得い かない部分を深堀していくと、回答が納得いくもの れにくくなり、その点に関しては通常のChatGPTの方 が得ら が使いやすい部分がある。 DL基礎第6回 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 16

3. プロダクト戦略 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

プロダクト戦略 プロダクトビジョン 生成AIが知識を代替する時代に、人間の 「理解」を捉え、育て、社会につなぐ コアバリュー 学ぶ意欲さえあれば「AI時代に活躍できる実力」が育つ プロダクト戦略 「学びのモビリティシステム」の実現 ※上記は現時点の内容で、状況に応じて随時アップデートされます ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 18

学びのモビリティシステム 意欲ある学習者たちをそれぞれの目指す先へ導くために、必 要な構成要素を揃えて機能させる 1. Acceleration___ 学ぶ意欲を推進力に変換する ● 学習における障壁·摩擦の最小化 ● 学ぶ意欲の燃費向上·習慣化 × 2. Navigation___ 学習者の理解を捉えて導く ● 理解状態の客観評価·可視化 ● 適応的な進路補正·提案 × 3. Infrastructure___ 全学習者を支える交通網 ● 知識·教材·問いの体系化 ● 学習者の流入経路の確保 ※上記は現時点の内容で、状況に応じて随時アップデートされます ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 19

現在の注力施策マッピング 1. Acceleration___ 学ぶ意欲を推進力に変換する × 2. Navigation___ × 3. Infrastructure___ 学習者の理解を捉えて導く ● 学習における障壁·摩擦の最小化 ● 学ぶ意欲の燃費向上·習慣化 ● 理解状態の客観評価·可視化 ● 適応的な進路補正·提案 全学習者を支える交通網 ● 知識·教材·問いの体系化 ● 学習者の流入経路の確保 現在の重点目標 受講生が抱く疑問を速やかに効率 よく解消できる基盤を整える 理解度を測定するために必要なデ ータが集まるようにする できるだけ多くの松尾研の講座で Quriを正式導入·本格運用する UX改善を重ねて Quriによる学習を 講師·TA·講義チームが 注力施策テーマ RAGの回答品質·速度·コスト のバランスを最適化する 受講生にとっての当たり前にする Quriを支障なく運用できるよう支援する ※上記は現時点の内容で、状況に応じて随時アップデートされます ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 20

5. QuriでのAI利用 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO

Quriシステムの大まかな内部構成 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 22

外部サービスとの連携 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 23

教材のアップロード機能 & 自動インデックス化 管理画面からステータス確認可能 AWSのStep Functionsにより、処理のステップを制御 教材をブロックに分けてテキスト化 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 24

講義ごとの学習トピックの登録候補生成 インデックス化済みの教材をもとにして、トピックの候補を生成する ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 25

理解度チェック問題の下書き生成 ©MATSUO-IWASAWA LAB, THE UNIVERSITY OF TOKYO 26

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