知識表現AIを用い、会話・文章情報から組織課題を可視化するコグニティ株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役：河野理愛、以下「コグニティ」）は、徳島県立城ノ内中等教 育学校（徳島県徳島市）が推進する「高等学校DX加速化推進事業（DXハイスクール）」の 一環として、1時間半の特別講義を実施いたしました。

　本講義では、「定性情報の定量化」をテーマに、生徒の自己PRトークを実際にAIで分 析。既に600社を超える企業で導入されたDX化事例として、これまで感覚的に評価されが ちだった“話し方”や“伝え方”を、構造データとして可視化するプロセスを体験していただき ました。

　教育現場におけるDX推進は、デジタルツールの活用や生成AIの導入といった表層的な変 化にとどまるものではありません。本質は、学びの評価方法そのものを変革することにあり ます。

　自己PRやプレゼンテーションの指導では、「もっと具体的に」「熱量を出して」「わか りやすく」といった抽象的なフィードバックが多く見られます。しかし、それがどの程度足 りないのか、どこを改善すべきなのかは明確に示されないことがほとんどです。これは企業 の営業指導やマネジメント現場でも同様で、属人的評価が課題となっています。

　今回の講義では、この“曖昧さ”をデータで置き換えることをテーマとし、話し方・論理構 造・問いかけ技法などを客観指標として提示しました。

　事前に希望者3名の自己PR動画を提供いただき、当社のAI検定サービス「COG-PRESEN 」により詳細な分析を実施しました。まず提示したのは、話速を示す比較グラフです。1分 あたりの文字数を算出し、一般的なアナウンサー平均と照合することで、情報量が過剰に なっているケースがあることを可視化しました。速く話すことが必ずしも伝達力の向上につ ながらないことを、数値と図で示しました。

　次に、フィラー（不要語句）の検出結果をグラフで提示しました。自己PRではフィラー がほとんど検出されず、練習の成果が客観的に裏付けられる結果となりました。一方で、指 示語（これ・それ・あれ等）の検出回数を千文字あたりで算出したところ、抽象度の高い表 現が一定数存在することが明らかになりました。具体性を高める改善余地が、数値として可 視化されました。

　さらに、文字種比率（漢字・ひらがな・カタカナ）も提示し、語彙の選択が与える印象の 違いについても解説しました。話し方の“雰囲気”ではなく、構成要素として分解すること で、改善可能なポイントが明確になることを示しました。

　講義では衆議院選挙演説データとの比較分析を実施しました。話量・話速・指示語頻度・ 問いかけ回数を横並びに示すグラフを提示し、「伝わる構造」の違いを明示しました。

　特に問いかけ技法については、演説では意図的にOPEN質問が挿入され、聴衆に思考の余 地を与えていることが可視化されました。この結果を踏まえ、生徒自身が問いを設計する ワークを実施しました。単に「質問を入れましょう」という助言ではなく、構造を理解した うえで設計することの重要性を体験的に学ぶ時間となりました。

　本講義では、分析結果を提示するだけでなく、生徒自身が構造を“使ってみる”時間を設け ました。まず各自が自己PRや自分の強みをテーマに設定し、「最も伝えたい主張は何か」 「その主張を聞き手に自分ごととして考えてもらうには、どのような問いを投げかければよ いか」を個別に整理する時間を取りました。その後、OPEN質問とCLOSED質問の違いを踏 まえ、問いを言い換える演習を実施。さらに、前置きを加えることで思考を促す構造に変換 するワークにも取り組みました。続いてペアワークを行い、互いの問いと構造を共有しなが らフィードバックを実施。最後には数名が全体の前で発表し、問いの設計意図や工夫点を言 語化しました。

　AIによる分析結果を“受け取る”だけでなく、自ら問いを設計し、他者の視点を取り入れ、 全体に向けて再構築するというプロセスを通じて、構造理解が知識ではなく実践スキルとし て定着する設計としました。

　本講義で使用した技術は、知識工学・認知科学を基盤とする独自アルゴリズムによるもの です。生成AIのように文章を大量生成するのではなく、文脈の構造を抽出し、話題間の関係 3 性を数値化することに特化しています。LLMとは異なるレイヤーのAI技術であり、少量デー タでも個人の思考傾向を分析できる点が特徴です。

　企業ではすでに400社以上に導入され、営業トーク分析や管理職指導、採用面接評価など で活用されています。

　代表の河野は徳島出身であり、地元教育機関においてDX推進に貢献できたことは象徴的 な取り組みとなりました。講義内では創業ストーリーや「技術の力で、思考バイアスなき社 会を。」というパーパスについても紹介しました。人は限られた視点で判断を行います。だ からこそ、思い込みを排し、構造を可視化する技術が必要です。今回の講義は、その思想を 教育現場で体験的に共有する機会となりました。

　自己PRやプレゼンテーションにとどまらず、探究学習、ディスカッション評価、教員研 修などへの応用で、教育現場での活用を拡大も考えられます。定性情報を定量化すること で、努力が正当に評価される環境を構築し、データに基づく成長支援を実現してまいります。

　コグニティのプレゼン分析技術は、個人のスキル向上にとどまらず、プレゼンコンテスト や探究発表会、ピッチイベントを運営する学校・自治体・企業においても活用可能です。特 別な機材は不要で、スマートフォンやZoom等で録音した音声データをアップロードするだ けで分析が可能です。過去の国内主要ビジネスコンテストのファイナリストや優勝者のプレ ゼン傾向と比較しながら、参加者一人ひとりの強みや改善点を可視化します。

　コンテスト運営側にとっては、審査の補助資料としての活用や、参加者への公平なフィー ドバック提供、予選・本選前後での成長度合いの可視化など、運営価値を高める用途が想定 されます。分析レポートの読み方や活用方法を解説するワークショップの実施、参加者全体 のスコア一覧の提供、最終ピッチ前後の比較分析など、PDCAサイクルを前提とした支援も 可能です。

　地方創生系ビジネスコンテスト、スタートアップ向けピッチ大会、企業内プレゼン研修、 日本語・英語双方への対応など、これまで多様な現場で導入実績を重ねてきました。プレゼ ンの“印象”をデータに置き換えることで、挑戦者の成長を可視化し、イベントそのものの価 値向上にも貢献します。

お問い合わせページ：https://cognitee.com/cta#inq

コグニティ株式会社

◯ 社　名 ：コグニティ株式会社◯ 事業内容 ：定性情報の定量化技術を使った調査・分析サービス◯ 本　社 ：〒140-0015 東京都品川区西大井一丁目1番2−208号◯ 設　立 ：2013年3月28日◯ Web ：https://cognitee.com/◯ 資本金 ：6億円（準備金含む）◯ 従業員 ：74 名（リモートワーカー含む）◯ 代表者 ：代表取締役 河野 理愛◯ 受賞歴他 ：■EY Innovative Startup　エンタープライズ部門受賞(2019)■第11回 HRアワード 人材開発・育成部門 最優秀賞(2022)■第22回 一般社団法人日本テレワーク協会 テレワーク推進賞 優秀賞受賞(2022)■第3回TOKYOテレワークアワード 推進賞(2023)■一般社団法人生成AI活用普及協会協議員(2023〜)

本件に関するお問合せ

コグニティ株式会社 広報担当：奥井

Email: okuinagisa@cognitee.com TEL: 03-4212-8445