1. はじめに：日本の教育現場と生成AIの現状
ChatGPTをはじめとする生成AIの台頭により、日本の教育界でも大きな変革の波が押し寄せています。初等教育から高等教育、社会人のリスキリングに至るまで、様々な場面で生成AIの活用が試みられている一方で、「自ら考える力が育たないのではないか」という懸念も存在します。本記事では、日本の教育現場における生成AI活用の最新動向と課題について、研究事例を基に解説します。
2. 初等・中等教育での生成AI活用事例
2.1 小学校での実践例
日本の小中学校でも生成AIを授業に取り入れる試行が各地で進んでいます。東京都足立区の小学4年生の国語科「調べて発表しよう」という単元では、Google Bardを活用して児童の発表内容を深める授業が実施されました。児童たちは自分の考えた視点に加え、「他にどんな意見や例があるか」をAIに質問し、発表内容の充実を図っています。
また、札幌市の俳句学習では、あえてAIに拙い俳句を生成させて児童に見せ、「季語が重複している」「ここは直接的に書かずとも伝わる」など鋭い指摘を引き出す授業実践も報告されています。このようにAIの出力を批判的に検討させる教材とすることで、児童の表現力や批判的思考を育む工夫がなされています。
2.2 家庭学習での活用
家庭学習向けの生成AI教材も登場しており、小学生新聞の記事要約にAIが即座にフィードバックするアプリでは、児童が自宅で繰り返し書き直して要約力を鍛えることが可能とされています。定量的な効果検証はこれからですが、学校と家庭の両面で国語力を伸ばす新しい学習モデルへの期待が高まっています。
2.3 メタ認知力の向上効果
初等・中等教育での生成AI活用はまだパイロット段階ですが、児童のメタ認知力（自分の学び方を客観視する力）向上の兆しも報告されています。AIを単に「答えを教えてくれる道具」としてではなく、競合相手や協働者として位置付け、AIの回答を鵜呑みにせず検証・議論する活動を取り入れることで、子どもたちが自ら「より良い問いとは何か」「情報をどう扱うか」を考える機会につながっています。
2.4 導入における課題
一方で、小中学校で生成AIを本格導入するには情報リテラシー教育の充実や誤情報への対処、教師研修の強化、家庭の経済状況による学習格差への配慮など課題も山積しており、発達段階に応じた指導法やプライバシー保護のルール整備が求められています。
3. 高等教育での生成AI活用の実態
3.1 大学生のChatGPT利用実態調査
東北大学の大森不二雄教授らは全国の大学学部生4,000人を対象にChatGPT利用実態を調査し、2023年6月に速報を公表しました。この調査では、大学生の32%が何らかの形でChatGPTを「使ったことがある」と回答し、そのうちレポート作成目的で使った学生は14%に上りました。
興味深いのは、ChatGPTをレポートに活用した学生の多くはAIの出力をそのまま提出していない点です。利用者の92%が「AIの回答内容が正しいか確認し、必要に応じ修正した」と答え、85%が「AIが作成した文章を自分なりに書き換えたり追記した」と述べています。
3.2 学習効果に関する自己評価
レポートでChatGPTを使った学生の77%が「文章力向上にプラスになった」、71%が「思考力向上にプラスになった」と自己評価しています。日常的な学習で使った場合も91%が「知識を増やし学びを深める上でプラス」と感じており、全体として学生はChatGPTの学習支援効果を肯定的に捉えていることが明らかになりました。
この結果について研究チームは「現時点でChatGPTを使っている学生の大多数は、自身の思考力向上に役立つツールと捉えており、懸念されるような批判的思考や創造性の阻害的使い方はしていない」と分析しています。ただし、本調査は学生の主観的な自己評価に基づくものであり、実際に学力テストの成績向上につながるかは未検証で、今後さらなる縦断的な検証が必要とされています。
3.3 大学教育における授業実践例
3.3.1 文学教育での活用
京都橘大学の池田修教授は国語の文学教材『走れメロス』において、ChatGPTに物語の登場人物を演じさせて学生と対話させるというユニークな手法を試みました。学生がAIキャラクター（メロスやセリヌンティウス等）に質問し対話する中で、物語の背景や人物の心理を深く読み解く力を養う授業です。
その効果を前後アンケートで分析したところ、「具体的な質問を思いつく力」が大幅に向上し、物語理解の深まりに対する自己評価も大きく改善したと報告されています。一部の指標では効果量Cohen’s dが1.9を超える非常に大きな値が得られ、AIとの対話学習が読解力・論理的思考力を伸長し得る可能性が示唆されました。
3.3.2 英語教育での活用
岐阜聖徳学園大学の宮原淳氏がChatGPTを作文の回答支援ツールとして導入し、学生の批判的思考を鍛える実践を行いました。具体的には、学生がまずAIに英作文の回答例を出させ、それに対して(1)事実関係の確認、(2)論理の妥当性の検証、(3)必要に応じた修正・追記という3つのステップでAI回答を吟味・改善するプロセスを組み込んで指導しています。
この方法では、学生はAIの提案をそのまま受け取るのではなく常に検証し改善する役割を担うため、クリティカルシンキング（批判的思考）の訓練になります。実践の結果、短期的な英語テストの得点向上との明確な相関は見られなかったものの、学生に「AIの回答をまず疑って検証する姿勢」が根付きつつあることが確認されました。
4. 社会人学習・リスキリングでの生成AI活用
4.1 企業研修・eラーニングでの活用
生成AIは社会人の学び直しや企業内研修など生涯学習の分野でも注目されています。ビジネスパーソンがChatGPTを業務知識の習得や情報整理に使う例は増えており、対話しながら専門知識を学ぶ「AIチューター」のような役割も期待されています。
実際、企業の研修サービスでも生成AIを活用した教材開発が進みつつあります。例えばeラーニング企業のデジタル・ナレッジ社は教員向けに「Teacher’s Copilot」という生成AIで問題作成や教材生成を支援するツールの構想を発表しています。また、スタディポケット社のクラウドサービスは、個別最適化学習の観点から生成AIを用いたドリル練習や解説コンテンツ提供を進めており、全国200校以上で導入されているといいます。
4.2 社会人の生成AI利用実態調査
eラーニング戦略研究所（デジタル・ナレッジ社運営）が2024年9月に実施した調査では、働く人の32.7%が何らかの生成AIを業務または学習目的で利用していました。利用者の77.8%は「AIのメリットを実感している」と回答し、90%が今後も活用意向を示す一方、未利用者の約70%は「今後も使わない」と答えています。
未利用者が挙げた不安要素としては、「回答の正確性への不信」、「著作権や情報漏えいへの懸念」が上位にあり、生成AIの職場・学習活用はメリットを感じる人と慎重な人で二極化している状況です。この結果は、社会人学習においても生成AIを安心して使うための環境整備（例えば企業内ガイドラインの策定や情報管理の徹底）の重要性を示唆しています。
5. 日本語対応LLMの現状と教育向け課題
5.1 国内開発モデルの現状
ChatGPTやBardなど海外製のLLMは日本語での対話や文章生成も可能ですが、言語モデルの多くは英語中心のデータで訓練されているため、日本語特有の表現や文脈理解に課題が残る場合があります。そこで国内の企業や研究機関は日本語に特化したLLMの開発を競っており、いくつかは試験公開されています。
代表的なものに、NTTの「tsuzumi」（つづみ）やサイバーエージェント社の「CyberAgentLM」、Stability AIの「Japanese StableLM Alpha」などがあり、純粋な日本語データで訓練することで高い日本語処理性能を目指しています。NTTのtsuzumiは「軽量かつ世界トップレベルの日本語LLM」を謳っており、一部報道ではChatGPT同等以上の性能を示すモデルもあるとされています。
5.2 教育現場での導入課題
もっとも、教育現場で直ちに国産LLMへ全面移行という状況ではありません。現時点ではOpenAIやGoogleなど海外製サービスの活用が中心であり、例えば前述の学校実践でもChatGPTやBardが使われています。国内LLMは研究開発段階のものが多く、モデルの安定性やUIの整備、コスト面の課題もあります。
特に学校や大学で利用する場合、クラウド型AIへの入力データの扱いが問題になります。海外サーバーに生徒の作文や業務情報を送信することへの抵抗感から、オンプレミスで動かせるローカルLLMへの関心も高まっています。ローカルLLMであれば個人情報や機密データを外部に出さずに済む一方、クラウド上の最新モデルほど高性能ではないというトレードオフがあります。
5.3 日本語対応の技術的課題
日本語対応LLMに関する課題としては、日本語データの偏りや不足による出力不備、例えば敬語や話し言葉のニュアンス誤りなどが指摘されています。また、生成AI全般の問題ですが、事実と異なる回答（幻覚）や不適切発言のリスクは日本語でも存在し、教育で使うにはフィルタリングやチェック体制が必要です。
6. 国内の研究・教育機関による取り組み
6.1 文部科学省のガイドライン策定
日本では政府主導・大学主導の両面から、生成AIを教育に活かすための取り組みが進んでいます。文部科学省は2023年7月に「初等中等教育段階における生成AIの利活用に関する暫定的ガイドライン」（Ver1.0）を公表し、全国の教育委員会や学校に向けて活用事例や留意点を示しました。
さらに各地の実証を踏まえて内容を更新し、2024年12月にはガイドラインVer2.0を発出しています。このガイドライン策定にあたっては、有識者による検討会議やパイロット校の情報収集が行われました。文科省は令和5年度（2023年度）に全国37自治体・52校を「生成AIパイロット校」に指定し、一校当たり上限100万円の支援を行って試行事例を募りました。
6.2 大学のポリシー策定状況
高等教育においても、各大学がそれぞれポリシー策定を進めています。文科省は2023年7月、「大学・高専における生成AIの教学面の取扱いについて」という通知を出し、既存の大学ガイドライン事例や専門家の見解をまとめて各大学に情報提供しました。大学側には、自校の教育実態に応じて主体的に対応策を講じるよう求めています。
これを受け、多くの大学で学生のレポートへのAI利用方針や試験での使用可否などを明文化したガイドラインが登場しました。例えば大阪大学は「生成AIの利用上の注意点」として、出力内容の真偽確認や剽窃に関する責任は学生自身が負うこと、参考にした場合はその旨を明示すること等を学生向けに周知しています。
他大学でも「宿題にAIを用いる際は教員の許可を得ること」「AIに依存せず自分の言葉で表現すること」など、創意工夫しながら指針を設けています。こうした大学の取り組みは単なる禁止ではなく、AIリテラシー教育とセットで行われるケースが増えてきました。たとえば授業内でAIを使った演習を行い、その利点と限界を学生に考えさせる試みや、AIで生成された文章と人間の文章を見分けるワークを通じて批判的読解力を養う授業などが各地で報告されています。
6.3 産学官連携の研究開発
研究機関レベルでは、人工知能学会や日本教育工学会で教育×AIに関する研究発表が相次いでいます。先述の東北大学による全国調査や京都橘大学・岐阜聖徳学園大学の授業実践研究はその一例で、国内の学会誌・会議で成果が共有されています。
さらに経済産業省や総務省も絡めたプロジェクトとして、教育データと生成AIを組み合わせた適応学習（アダプティブ・ラーニング）の研究開発も進行中です。例えばNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）は日本語教材を大規模モデルに学習させ、生徒一人ひとりの理解度に合わせて難易度や説明方法を調整できるチュータAIの開発を支援しています。
7. 生成AI教育利用の効果とリスク
7.1 学習効果・メリット
適切に設計・指導された上で生成AIを使うことは、学習者に様々なメリットをもたらす可能性があります。まず挙げられるのは個別最適化学習への貢献です。LLMは学習者の質問や応答に応じて対話を進められるため、理解が不十分な点をピンポイントで補強したり、興味に合わせて話題を深掘りしたりするチューター役を担えます。
実際、小学生から大学生まで「AIに質問するとすぐ答えが返ってくるので勉強がはかどる」という声が多く、前述の調査でも大学生の多数がChatGPTを「思考力や文章力向上に役立つ」と肯定的に捉えていました。また、学習意欲の向上も期待されます。
難しい課題でもAIにヒントを求めることで「もう一度挑戦してみよう」という気持ちが湧いたり、AIから返ってくる追加情報が刺激となって「もっと調べたい」という探究心が喚起されたりする事例が報告されています。さらに、AIとの対話を通じてメタ認知（自分の考え方の癖や理解度を自覚すること）が促進される効果も指摘されています。
7.2 リスク・懸念点
一方、生成AIの教育利用には慎重に対処すべきリスクも存在します。最大の懸念は、誤った情報や不正確な回答が生成される可能性です。LLMはあくまで訓練データに基づく確率的な文章生成であり、事実かどうかを判断してくれるわけではありません。そのため、AIがもっともらしく誤情報を答えるケース（いわゆる「幻覚」）があります。
教育現場でAIの回答を用いる際は、必ず人間が内容を検証しなければならず、このチェックを怠ると誤った知識の定着につながりかねません。また、便利だからと安易にAI任せにしてしまうと思考力の放棄を招くリスクも指摘されています。
学生・生徒がAIから出力された答えを丸写しするだけでは、課題に取り組むプロセスで得られるはずの思考訓練が失われてしまいます。実際、大学教員の中には「レポート課題にAIを使われると、自分で調べ考える機会が減ってしまう」と懸念する声もあります。
7.3 教育格差拡大のリスク
生成AIの活用が学習格差の拡大を招くリスクも議論されています。家庭や学校でAIを使える環境にある子とない子で学習機会に差が出たり、AIの操作スキルの差がそのまま学力差につながったりする可能性が指摘されます。このため、デジタルデバイドを是正し、公平に学習支援テクノロジーを行き渡らせる政策的配慮も求められるでしょう。
8. 倫理的・法的・制度的観点の議論
8.1 教育AI倫理の議論
生成AIの教育利用に関しては、倫理・法制度面でもさまざまな議論が行われています。まず倫理的には、「AIをどこまで学習プロセスに介入させるか」「人間の創造性との境界をどう引くか」という問いが提起されています。
教育の目的は単に正答を得ることではなく、学ぶ過程で思考力や人格を育むことにあります。AIに頼りすぎると人間が本来得られるべき成長機会を奪ってしまうのではないか、という懸念から、人間中心の学びを損なわない利用の原則が重視されています。
文科省ガイドラインでも「生成AIと人間を対立的に捉えず、必要以上に不安視しない」「あくまで人の能力を補助・拡張する道具として位置付ける」ことが謳われており、教育AI倫理の基本として人間中心・人間尊重の姿勢が確認されています。
8.2 プライバシー保護と著作権の課題
法的な面では、プライバシー保護と著作権が大きな論点です。日本では学生・児童の個人情報は厳格に守る必要があり、たとえ生成AI活用であっても個人が特定されうるデータ（氏名、成績、写真など）を不用意にAIサービスへ入力することは情報セキュリティポリシー上禁止されるケースが多いです。
実際、いくつかの自治体教育委員会は「教員がクラウドAIに生徒の個人情報を入力しないように」と通達を出しています。また著作権については、教育目的公衆送信補償金制度との関係や、AIの学習段階でのデータ利用が問題になるかどうかなど、法律家による検討が進められています。
8.3 教育評価制度との整合性
制度的観点では、教育評価との整合性が議論されています。生成AIの出現により、従来型の宿題やレポート評価の再考が迫られています。大学入試や検定試験でも「受験生がAIを使用した答案」をどう扱うかが問題となり得ます。
現時点で入試でのAI使用は認められていませんが、将来的にはAIリテラシーを問う新たな試験区分の創設や、逆にAI禁止を明記した運用ルールの策定などが検討されるかもしれません。
9. まとめと展望：日本の教育はAIとどう向き合うか（続き）
同時に、現場の教師や学生の声を反映しながら、使いやすく安全なAIツールを共創していくことが大切です。教育は人間形成の営みであり、AIはあくまでそれを支える道具です。日本の教育界がこの強力な新しい道具とどう向き合い、活用し、ルールを整えていくか——その挑戦は始まったばかりですが、様々な知見の蓄積と対話を通じて、より良い学びの未来が切り拓かれていくことが期待されます。