次世代の薬学教育を切り拓くAI対話学習基盤：東京薬科大学とトランスコスモスが共同開発を始動

薬学教育における課題とAI学習基盤のねらい

2040年に向けて薬剤師への対人業務の一層のシフトが求められるなか、実務実習前の臨床能力の養成や、現場での複雑な症例・インシデントへの対応力強化が急務となっている。

こうした背景から、東京薬科大学が持つ教育知見と、トランスコスモス株式会社がコンタクトセンター運営で培ってきた顧客応対品質管理やフィードバック設計の知見を融合させることになった。この基盤によって、患者の年齢や性格、病歴まで柔軟に設定できるロールプレイや、モデル・コア・カリキュラム準拠のシナリオを通じた反復練習が可能になる。

さらに、AIによる即時フィードバックや学修状況の可視化に加え、将来的には法令改正などの最新情報を提供する機能も順次実装され、基礎学修から卒後教育までを総合的にサポートする。

両代表が語る取り組みへの展望と意気込み

今回の取り組みに関して、トランスコスモスの上席執行役員である高山智司氏は「両者の知見を掛け合わせることで薬学教育の現場に即した学習支援のあり方を具体化し、人手ではカバーしきれない学習機会やノウハウを教育現場に落とし込んでその高度化に貢献したい」と述べている。

また、東京薬科大学の学長である三巻祥浩氏は「実務実習や就職後の困難事例への対応から最新法令の継続的修得までを一つの基盤で支えていくことは学修機会の拡張において大きな意義があり、実務家教員監修のシナリオとAIによる自動評価を通じて臨床実践に即した学びを具体化していきたい」と意欲を示している。

確かな導入実績と今後の教育環境づくり

トランスコスモス社内のコンタクトセンター業務における「trans-AI Tutor」の導入実績では、研修中のオペレーターあたりのロープレ回数が約7倍に増加し、管理者工数換算で2,945時間相当の研修工数を代替したほか、研修期間の50%短縮や生産性の129%向上といった大きな成果が確認されている。両者はこうした実績ある仕組みを薬学教育に展開することで、学生個々が必要な練習量を確保できるようにし、教員は個別指導や教材設計などの教育効果の高い指導へ注力しやすい環境を整えていく方針である。