主要エンジン
学習体験を科学する4つの主要エンジン
1. 原子スキル(学習目標)の構築
シラバスや既存資料を解析し、学習者が習得すべき「原子スキル(学習目標)」を抽出。KSA(知識・技術・態度)モデルに分類し、論理的な学習カリキュラムを自動生成します。
2. マルチモーダル教材生成
抽出したスキルマップから、テキスト教科書、動画用スライド(画像生成)、ナレーション台本、そしてLMS用の確認テスト(CSV)までをワンストップで一括生成します。
3. 組織・チーム毎のペルソナ設定
組織の理念やチーム毎の目標や職種やレベルに合わせた指導方針を設定したり、個人毎にスキルマップを可視化。AIが最適な原子スキルを提案してくれます。
4. AI コンテンツ監査
お手持ちの動画やドキュメントをアップロードするだけで、専門用語の正確性、コンプライアンスリスク、組織人材に適しているかをAIが監査し、詳細なレポートを出力します。
ナレッジIDマップは、知識の所在を定義するための、オープンなデータベースを持っており、
図書館分類法（NDC）をベースに、あらゆるナレッジを「5つの深度」で構造化しています。
- 第一階層 ：
- 分類（NDC） 日本十進分類法に基づいた、普遍的な知識体系です。 （例：007 情報科学、370 教育、etc.）
- 第二階層 ：
- 知識系統（5つの深度）
- 道具 (Tools)：使用するツール・技術・機能
- 理論 (Theory)：背景にある原理・原則・学術知
- 言語 (Language)：定義・用語・記述形式
- 文化 (Culture)：行動様式・マインドセット・歴史
- コミュニケーション、交流 (Communication)：合意形成や伝達手法に関わるマナーや習慣
- 第三階層 ：
- テーマ 具体的な学習テーマやトピックス。 （例：英文法、基礎体力作り、Web開発、等）
- 第四階層 ：
- 詳細項目 個別のスキル、用語、概念。 （例：時制の一致、ランニングフォーム、Pythonの構文、等）
