VISION
ネイバディのビジョン
私たちは、京都芸術大学デジタルキャンパス局（DCB）として、新しいテクノロジーを活用した未来の学びのあり方を模索しています。
「一人ひとりに最適な学びを提供したい」——多くの教育者がそう願いながら、現実には困難さを感じてきたのではないでしょうか。
授業を観察し、学生の声を聞く中で、私たちもその困難さを実感してきました。時間的制約、物理的制約の中で、教育者が一人ひとりに適切なアプローチを届けることの難しさ。「質問したいけど聞けない」と感じる学生のもどかしさ。技術で、この状況を変えられないか。ネイバディは、その問いから生まれました。
教育が直面する時間と規模の制約
現代の教育は、19世紀の工業化時代に設計された一斉授業モデルを基盤としています。限られた時間の中で、多くの学生に知識を伝える。その効率性は認められつつも、一人ひとりの理解度、興味関心、思考スタイルの違いに対応することは困難です。
教育者は知っています。学生一人ひとりと対話し、その思考プロセスを理解することの重要性を。しかし、限られた時間と人員の中で、それを十分に実現することは容易ではありません。結果として、個々の学習者が持つ可能性を十分に引き出しきれない状況が生じています。
AI時代の新たな課題
そして今、AI技術の急速な普及が、この構造的な問題をさらに顕在化させています。
2025年1月に発表されたスイスの研究（対象666名）では、AI使用頻度と批判的思考力に強い負の相関が確認されました。特に17-25歳で顕著です。批判的思考力が十分に育っていない層はLLMを「正解マシン」として依存し思考力がさらに低下する一方、批判的思考力のある層はLLMを認知的オフローディング（思考負荷の外部委譲）ツールとして活用し効率を向上させています。
この課題に対して、従来の教育手法だけで対応することには限界があると私たちは考えています。私たちは、この課題の根本に「学習内容と自分との関係性の欠如」があると考えています。なぜ学ぶのか、自分にとって何の意味があるのか。その問いに向き合えないまま、学生はAIに「答え」だけを求めてしまう。
技術が拓く可能性
従来、一人ひとりに最適化された教育は、教員の時間と経験に完全に依存していました。AI技術の登場により、初めて実現可能になったことがあります。学生一人ひとりの学習文脈を継続的に記憶すること、すべての学生の思考プロセスに同時に伴走すること。技術は道具です。適切に設計された道具は、これまで不可能だった教育のあり方を可能にします。
人類と技術の共進化
人類は常に、技術と共に進化してきました。火の発見により脳は大型化し、文字の発明により記憶力と引き換えに抽象思考を獲得しました。そして現代、デジタルネイティブ世代の認知特性——高頻度な情報切り替え、並行処理——は、高頻度報酬環境への神経適応として理解できます。これは「劣化」ではなく、環境への「最適化」です。
学習戦略の根本的転換
AI技術の発達は、学習戦略の前提を根本的に変えました。基礎的な情報処理——記憶、整理、検索、論理構築——の多くは自動化されます。従来の「弱み克服による平均化」は、個人の認知特性を無視したアプローチでした。これからは、AIに任せられる領域を手放し、人間にしかできない領域——創造性、直感的洞察、価値判断、関係性構築、意味創出——に集中する。
学習意義の発見
そしてもう一つ、AI時代における本質的な問いがあります。「なぜ学ぶのか」です。AI技術が基礎的な情報処理を代替する時代において、人間の学習価値は「何を知っているか」から「なぜ学ぶか」「どう活用するか」へと移行します。「目的」「価値観」「興味関心」は、人間固有の領域として決定的な重要性を持つのです。そしてAI技術は、一人ひとりの関心を深掘りする対話、潜在的興味関心の検出、学習内容と個人的関心の接続を可能にします。
ネイバディのアプローチ
ネイバディは、この新しい教育観を具現化する試みです。学生一人ひとりの「学びの相棒」として、「なぜ学ぶのか」「どう活かすのか」を共に考える。「わかった」ではなく、「わかり合えた」と思える瞬間を、学びの中に生み出すこと。学習の継続は、知識ではなく関係から生まれる。これが、ネイバディの根本的な考え方です。
共に模索しませんか
短期的には学習効率の向上と内発的動機の増大を、中期的には個人の認知特性に基づく教育手法の普及を、長期的には画一的教育から個人適応教育への転換。多様な認知特性が価値として認識される社会の実現に向けて——ネイバディはその挑戦を技術によって進めます。
ネイバディは完成したシステムではありません。認知科学・教育心理学・脳神経科学の知見をもとに、AI技術の教育的可能性を実践の中で検証し、新しい理論的枠組みの構築を目指しています。まだ答えはありません。同じ方向を見ている教育者、技術者、研究者と共に、探り続けていきたいと考えています。
運営会社
採用情報
HRMOS
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ネイバディのビジョン
私たちは、京都芸術大学デジタルキャンパス局（DCB）として、新しいテクノロジーを活用した未来の学びのあり方を模索しています。
「一人ひとりに最適な学びを提供したい」——多くの教育者がそう願いながら、現実には困難さを感じてきたのではないでしょうか。
授業を観察し、学生の声を聞く中で、私たちもその困難さを実感してきました。時間的制約、物理的制約の中で、教育者が一人ひとりに適切なアプローチを届けることの難しさ。「質問したいけど聞けない」と感じる学生のもどかしさ。技術で、この状況を変えられないか。ネイバディは、その問いから生まれました。
教育が直面する時間と規模の制約
現代の教育は、19世紀の工業化時代に設計された一斉授業モデルを基盤としています。限られた時間の中で、多くの学生に知識を伝える。その効率性は認められつつも、一人ひとりの理解度、興味関心、思考スタイルの違いに対応することは困難です。
教育者は知っています。学生一人ひとりと対話し、その思考プロセスを理解することの重要性を。しかし、限られた時間と人員の中で、それを十分に実現することは容易ではありません。結果として、個々の学習者が持つ可能性を十分に引き出しきれない状況が生じています。
AI時代の新たな課題
そして今、AI技術の急速な普及が、この構造的な問題をさらに顕在化させています。
2025年1月に発表されたスイスの研究（対象666名）では、AI使用頻度と批判的思考力に強い負の相関が確認されました。特に17-25歳で顕著です。批判的思考力が十分に育っていない層はLLMを「正解マシン」として依存し思考力がさらに低下する一方、批判的思考力のある層はLLMを認知的オフローディング（思考負荷の外部委譲）ツールとして活用し効率を向上させています。
この課題に対して、従来の教育手法だけで対応することには限界があると私たちは考えています。私たちは、この課題の根本に「学習内容と自分との関係性の欠如」があると考えています。なぜ学ぶのか、自分にとって何の意味があるのか。その問いに向き合えないまま、学生はAIに「答え」だけを求めてしまう。
技術が拓く可能性
従来、一人ひとりに最適化された教育は、教員の時間と経験に完全に依存していました。AI技術の登場により、初めて実現可能になったことがあります。学生一人ひとりの学習文脈を継続的に記憶すること、すべての学生の思考プロセスに同時に伴走すること。技術は道具です。適切に設計された道具は、これまで不可能だった教育のあり方を可能にします。
人類と技術の共進化
人類は常に、技術と共に進化してきました。火の発見により脳は大型化し、文字の発明により記憶力と引き換えに抽象思考を獲得しました。そして現代、デジタルネイティブ世代の認知特性——高頻度な情報切り替え、並行処理——は、高頻度報酬環境への神経適応として理解できます。これは「劣化」ではなく、環境への「最適化」です。
学習戦略の根本的転換
AI技術の発達は、学習戦略の前提を根本的に変えました。基礎的な情報処理——記憶、整理、検索、論理構築——の多くは自動化されます。従来の「弱み克服による平均化」は、個人の認知特性を無視したアプローチでした。これからは、AIに任せられる領域を手放し、人間にしかできない領域——創造性、直感的洞察、価値判断、関係性構築、意味創出——に集中する。
学習意義の発見
そしてもう一つ、AI時代における本質的な問いがあります。「なぜ学ぶのか」です。AI技術が基礎的な情報処理を代替する時代において、人間の学習価値は「何を知っているか」から「なぜ学ぶか」「どう活用するか」へと移行します。「目的」「価値観」「興味関心」は、人間固有の領域として決定的な重要性を持つのです。そしてAI技術は、一人ひとりの関心を深掘りする対話、潜在的興味関心の検出、学習内容と個人的関心の接続を可能にします。
ネイバディのアプローチ
ネイバディは、この新しい教育観を具現化する試みです。学生一人ひとりの「学びの相棒」として、「なぜ学ぶのか」「どう活かすのか」を共に考える。「わかった」ではなく、「わかり合えた」と思える瞬間を、学びの中に生み出すこと。学習の継続は、知識ではなく関係から生まれる。これが、ネイバディの根本的な考え方です。
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短期的には学習効率の向上と内発的動機の増大を、中期的には個人の認知特性に基づく教育手法の普及を、長期的には画一的教育から個人適応教育への転換。多様な認知特性が価値として認識される社会の実現に向けて——ネイバディはその挑戦を技術によって進めます。
ネイバディは完成したシステムではありません。認知科学・教育心理学・脳神経科学の知見をもとに、AI技術の教育的可能性を実践の中で検証し、新しい理論的枠組みの構築を目指しています。まだ答えはありません。同じ方向を見ている教育者、技術者、研究者と共に、探り続けていきたいと考えています。
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私たちは、京都芸術大学デジタルキャンパス局（DCB）として、新しいテクノロジーを活用した未来の学びのあり方を模索しています。
「一人ひとりに最適な学びを提供したい」——多くの教育者がそう願いながら、現実には困難さを感じてきたのではないでしょうか。
授業を観察し、学生の声を聞く中で、私たちもその困難さを実感してきました。時間的制約、物理的制約の中で、教育者が一人ひとりに適切なアプローチを届けることの難しさ。「質問したいけど聞けない」と感じる学生のもどかしさ。技術で、この状況を変えられないか。ネイバディは、その問いから生まれました。
教育が直面する時間と規模の制約
現代の教育は、19世紀の工業化時代に設計された一斉授業モデルを基盤としています。限られた時間の中で、多くの学生に知識を伝える。その効率性は認められつつも、一人ひとりの理解度、興味関心、思考スタイルの違いに対応することは困難です。
教育者は知っています。学生一人ひとりと対話し、その思考プロセスを理解することの重要性を。しかし、限られた時間と人員の中で、それを十分に実現することは容易ではありません。結果として、個々の学習者が持つ可能性を十分に引き出しきれない状況が生じています。
AI時代の新たな課題
そして今、AI技術の急速な普及が、この構造的な問題をさらに顕在化させています。
2025年1月に発表されたスイスの研究（対象666名）では、AI使用頻度と批判的思考力に強い負の相関が確認されました。特に17-25歳で顕著です。批判的思考力が十分に育っていない層はLLMを「正解マシン」として依存し思考力がさらに低下する一方、批判的思考力のある層はLLMを認知的オフローディング（思考負荷の外部委譲）ツールとして活用し効率を向上させています。
この課題に対して、従来の教育手法だけで対応することには限界があると私たちは考えています。私たちは、この課題の根本に「学習内容と自分との関係性の欠如」があると考えています。なぜ学ぶのか、自分にとって何の意味があるのか。その問いに向き合えないまま、学生はAIに「答え」だけを求めてしまう。
技術が拓く可能性
従来、一人ひとりに最適化された教育は、教員の時間と経験に完全に依存していました。AI技術の登場により、初めて実現可能になったことがあります。学生一人ひとりの学習文脈を継続的に記憶すること、すべての学生の思考プロセスに同時に伴走すること。技術は道具です。適切に設計された道具は、これまで不可能だった教育のあり方を可能にします。
人類と技術の共進化
人類は常に、技術と共に進化してきました。火の発見により脳は大型化し、文字の発明により記憶力と引き換えに抽象思考を獲得しました。そして現代、デジタルネイティブ世代の認知特性——高頻度な情報切り替え、並行処理——は、高頻度報酬環境への神経適応として理解できます。これは「劣化」ではなく、環境への「最適化」です。
学習戦略の根本的転換
AI技術の発達は、学習戦略の前提を根本的に変えました。基礎的な情報処理——記憶、整理、検索、論理構築——の多くは自動化されます。従来の「弱み克服による平均化」は、個人の認知特性を無視したアプローチでした。これからは、AIに任せられる領域を手放し、人間にしかできない領域——創造性、直感的洞察、価値判断、関係性構築、意味創出——に集中する。
学習意義の発見
そしてもう一つ、AI時代における本質的な問いがあります。「なぜ学ぶのか」です。AI技術が基礎的な情報処理を代替する時代において、人間の学習価値は「何を知っているか」から「なぜ学ぶか」「どう活用するか」へと移行します。「目的」「価値観」「興味関心」は、人間固有の領域として決定的な重要性を持つのです。そしてAI技術は、一人ひとりの関心を深掘りする対話、潜在的興味関心の検出、学習内容と個人的関心の接続を可能にします。
ネイバディのアプローチ
ネイバディは、この新しい教育観を具現化する試みです。学生一人ひとりの「学びの相棒」として、「なぜ学ぶのか」「どう活かすのか」を共に考える。「わかった」ではなく、「わかり合えた」と思える瞬間を、学びの中に生み出すこと。学習の継続は、知識ではなく関係から生まれる。これが、ネイバディの根本的な考え方です。
共に模索しませんか
短期的には学習効率の向上と内発的動機の増大を、中期的には個人の認知特性に基づく教育手法の普及を、長期的には画一的教育から個人適応教育への転換。多様な認知特性が価値として認識される社会の実現に向けて——ネイバディはその挑戦を技術によって進めます。
ネイバディは完成したシステムではありません。認知科学・教育心理学・脳神経科学の知見をもとに、AI技術の教育的可能性を実践の中で検証し、新しい理論的枠組みの構築を目指しています。まだ答えはありません。同じ方向を見ている教育者、技術者、研究者と共に、探り続けていきたいと考えています。
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