AIツールの導入に関するリーダーの意思決定は、しばしばスピード、実現可能性、投資収益率(ROI)を中心に構成されます。しかし、それらは正しい出発点ではありません。まず重要なのは、責任感、説明責任、そして人々が私たちに託す信頼の管理です。AIがすべての問題のデフォルト解決策であるべきではありません。AIが生成した成果が人々の将来に実際の影響をもたらす場合、その根本的な影響を理解せずに適用すると、価値よりもリスクの方が大きい可能性があります。そのような文脈において、リーダーシップとはAIにノーと言うことや、ためらいなくイエスと言うことではありません。それは、規模で通用する明確で統治されたイエスを定義することなのです。
信頼テスト
今、すべてのリーダーにかかるプレッシャーは迅速に動くことです。モデルを発送してください。エージェントを発射しろ。すべてをパーソナライズしましょう。しかし、一般の人々は注目しており、どんな犠牲を払ってもスピードを重視しているわけではありません。KPMGとメルボルン大学が2025年に47か国で48,000人以上を調査した調査では、AI利用が増加しているものの、信頼が中心的な問題であり、国民はより強力なガバナンスを求めていることが明らかになりました。2025年12月のYouGovの調査では、より率直に言えば、アメリカ人の68%が特定の人間の承認なしにAIシステムに動作させないと答えています。
また、ETSが運営されている教育評価では、重要なテストの1点が学習者のキャリア全体を左右することもあります。私たちの分野では、AIを誤った対応のコストはユーザーの苦情ではなく、失われた機会で測られます。
正しい判断はペースを落とすことであり、今のリーダーシップはAI主導のイノベーションにノーと言うことだと結論づけるのは簡単です。私はそうは思いません。リーダーとしての私たちの仕事は、AIがどこに価値をもたらすかを定義し、責任を持って使う条件を設定し、信頼を犠牲にしてではなく、自信を持ってより速く進むことです。
AIリーダーシップの実務とはどのようなものか
ETSでは、AIに「はい」と言う自信は、それを取り巻くガードレールから得られています。私たちは2000年代初頭からAIと自然言語処理を活用しており、その最初はスコアリングエッセイや口頭回答のようなアプリケーションから始まりました。年末までに、テスト項目の約90%が当社の社内AIエンジンによって生成される予定です。しかし、それらのすべてのアイテムには人間のチェックポイントがあり、私たちは決してそれを取り除くことはありません。そして、AIスコアと人間のスコアが意味のある差をつければ、人間の方が勝ち、将来のモデルのさらなるレビューと改善が進みます。
テスト問題が学習者に届く前に、公平性とアクセシビリティの審査を経ます。納品後、主要な製品すべてに対して心理測定プログラムの監査を実施し、サブグループ間の体系的な違いを確認します。私たちは単一のベンダーのツールではなく、AIモデルの集合体を使っているため、どのシステムの盲点も私たちのものにならないようにしています。また、世界中の受験者のTOEFLスピーチサンプルを含む独自の国際的に多様なデータを、既製品モデルの狭さに対する検証として扱っています。
ETSはまさに公正な評価基準の本を書いたものであり、AIの登場は基準を下げるものではありません。大幅に上昇します。かつては3年に一度の大規模プログラムの監査でしたが、今ではAIが関与しているかどうかをより頻繁に確認するようになりました。かつては訓練を受けた人間のレビュアーが基準を正しく適用していると仮定していましたが、今ではプロセスの途中で明示的なチェックを組み込み、最後にだけでなくしています。ある分野では、AIが提起する問題が10年前には存在しなかったため、まったく新しい基準を作っているのです。
深いドメイン専門知識を持つ会社で働く利点の一つは、最初からそれを活かせることです。何十年もの間、私たちは自分の作品に偏り、著作権、公平性、事実の正確さなどを厳格にチェックしなければなりませんでした。ETSのAI能力は77年の経験と検証された知的財産に基づいて構築されています。AIモデルと組み合わせることで、その基盤が新しいサービスを支え、お客様との信頼を支えています。
これからの挑戦
より根本的には、現在のビジネスにおけるAIに関する最大の誤解は、目標は人を置き換えることだというものです。本来は人間を強化し、より多くのことができるよう支援することに関わるべきです。本当のチャンスは、新たな価値を創出し、人々をより難しい問題に取り組む自由を与え、時間をかけてより多くのことを成し遂げる信頼を得ることです。その道は遅く、現実との接触を生き延びる唯一の道です。
それが仕事です。AIモデルがより強力になるほど、高リスクな環境が求める規律、測定科学、人間の判断力をもって適用することが重要になります。より強力なモデルと公平性、妥当性、一貫性の厳しい基準を組み合わせることで、単に速く動くだけではありません。私たちは可能性を拡大し、人々が依存するシステムへの信頼を深め、私たちの使命が世界中で指数関数的にポジティブな影響を与えます。