【日・米・英】教育におけるAIの役割と各国のガイドライン

生成AIとは、人工知能が自動的に文章や画像などのコンテンツを生成する技術のことです。近年、生成AIは急速に発展し、さまざまな分野で活用されています。しかし、生成AIの普及に伴って生じた問題のひとつには、教育現場における生成AI活用の是非があります。生徒学生が生成AIを利用できるようになった現在、こうしたAIの利用を一律に禁じるというのはあまりにも非現実的です。むしろ生成AIの活用法を教育に織り込むほうが得策であり、生成AIの活用は教職員にも恩恵をもたらすと考えられます。

では、具体的にどのようなメリットや注意点があるのでしょうか？この記事では、教育現場における生成AI活用ガイダンスに関して国際社会の動きを確認した後、日本、アメリカ、イギリスの発表を紹介することを通して、生成AIを教育に活用する方法をまとめます。

国際社会の動き

国際社会では、UNESCOが2023年7月26日に世界の教育におけるテクノロジーの活用について論じたレポート「教育におけるテクノロジー　誰のためのツールなのか？」を発表しました。このレポートでは生成AIについて論じた箇所があり、人工知能は少なくとも40年前から教育に応用されていることや、生成AIはしばしば議論されるような変化を教育にもたらさないかもしれないことなどを提起しています。

生成AIが教育に与える影響は以下のようなもが挙げられます。

• 生成AIは学習者や教師が学習内容や方法を選択する自由度や責任を高める可能性がある。
• 生成AIは学習者や教師が学習過程や成果を評価する方法や基準を変える可能性がある。
• 生成AIは学習者や教師が学習コミュニティや協働関係を構築する方法や意義を変える可能性がある。
• 生成AIは学習者や教師が学習資源や情報源を選択する方法や信頼性を変える可能性がある。

これらの影響に対しての対策や提言として下記があります。

• 生成AIの活用は倫理的かつ透明性の高い方法で行われるべきであり、学習者や教師の権利やプライバシーを尊重するべきである。
• 生成AIの活用は公平かつ包摂的な方法で行われるべきであり、学習者や教師の多様性やニーズを考慮するべきである。
• 生成AIの活用は質の高い教育を促進する方法で行われるべきであり、学習者や教師の能力や成長を支援するべきである。
• 生成AIの活用は持続可能な教育を目指す方法で行われるべきであり、学習者や教師の社会的責任や環境意識を高めるべきである。

日本の動き

日本では、文部科学省が2023年7月に初等中等教育段階と大学・高専向けにそれぞれガイドライン（初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン　大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて）を発表しました。

これは広島AIプロセス（G7広島サミットで合意されたAIの活用と規制の国際的なルール作りに向けた議論）に基づき、機動的に
改訂を⾏うものです。

初等中等教育段階における生成AIの利用に関する暫定的なガイドライン

原文URL：https://www.mext.go.jp/content/20230704-mxt_shuukyo02-000003278_003.pdf

AIはディープラーニングから「統計的にそれらしい応答」を⽣成するもので、回答は誤りを含む可能性が常にあり、時には、事実と全く異なる内容や、⽂脈と無関係な内容（ハルシネーション＝Hallucination）などが出⼒されることもあるとしています。

よって「最後は⾃分で判断するという基本姿勢が必要」とし、あくまでAIは道具であるということ。そして利用機器として透明性への懸念と、情報漏洩・不正利用・バイアスの有無といった「信頼性に関する懸念」があるとしています。

基本的な考え⽅

日常利用にむけて、⽣成AIが、どのような仕組みで動いているかという理解など、使いこなすための⼒の習得。リスクへの理解と利用への年齢制限や保護者同意の必要性の記載があります。

そのうえでＡＩ利用は、「資質・能⼒の育成を阻害しないか、教育活動の⽬的を達成する観点で効果的か否かで判断すべき」とし、教師側のリテラシーを求めています。

そのため現時点では限定的な利⽤から始め、日常ではファクトチェック）の習慣付けなどを通して拡大していく旨が記されています。

初等中等教育段階における活用事例

初等中等教育段階では、生成AIの活用は有効と検証されるような限定的な利用から始めることや、ファクトチェックなどの情報リテラシーの向上を図ることなどが基本方針とされています。

適切な活用事例としては、以下のようなものが挙げられています。　

• 生成AIが出力した誤答を教材にして、生成AIの性質や限界を児童生徒に学ばせる。
• グループディスカッションの不足論点を見つけるために生成AIを活用する。
• 作成した文章を生成AIに修正してもらい、生成AIと部分利用での文章を完成させる。
• 高度なプログラミング学習の補助（生成AIによる「ノーコード／ローコードプログラミング」

• 情報モラル教育の⼀環として、教師が⽣成AIが⽣成する誤りを含む回答を教材として使⽤し、その性質や限界等を⽣徒に気付かせること。
• ⽣成AIをめぐる社会的論議について⽣徒⾃⾝が主体的に考え、議論する過程で、その素材として活⽤させること
• グループの考えをまとめたり、アイデアを出す活動の途中段階で、⽣徒同⼠で⼀定の議論やまとめをした上で、⾜りない視点を⾒つけ議論を深める⽬的で活⽤させること
• 英会話の相⼿として活⽤したり、より⾃然な英語表現への改善や⼀⼈⼀⼈の興味関⼼に応じた単語リストや例⽂リストの作成に活⽤させること、外国⼈児童⽣徒等の⽇本語学習のために活⽤させること
• ⽣成AIの活⽤⽅法を学ぶ⽬的で、⾃ら作った⽂章を⽣成AIに修正させたものを「たたき台」として、⾃分なりに何度も推敲して、より良い⽂章として修正した過程・結果をワープロソフトの校閲機能を使って提出させること
• 発展的な学習として、⽣成AIを⽤いた⾼度なプログラミングを⾏わせること
• ⽣成AIを活⽤した問題発⾒・課題解決能⼒を積極的に評価する観点からパフォーマンステストを⾏うこと

不適切な活用事例としては、以下のようなものが挙げられています。

• レポートや小論文で、生成AIの出力をそのまま引用・出展する。
• 芸術鑑賞といった各自の感受性が重視される教育のなかで、安易に生成AIを利用する/させる。
• 教師の知識・経験から評価が求められる箇所で、安易に生成AIによる評価を実施する。

• ⽣成AI⾃体の性質やメリット・デメリットに関する学習を⼗分に⾏っていないなど、情報モラルを含む情報活⽤能⼒が⼗分育成されていない段階において、⾃由に使わせること
• 各種コンクールの作品やレポート・⼩論⽂などについて、⽣成AIによる⽣成物をそのまま⾃⼰の成果物として応募・提出すること（コンクールへの応募を推奨する場合は応募要項等を踏まえた十分な指導が必要）
• 詩や俳句の創作、⾳楽・美術等の表現・鑑賞など⼦供の感性や独創性を発揮させたい場⾯、初発の感想を求める場⾯などで最初から安易に使わせること
• テーマに基づき調べる場⾯などで、教科書等の質の担保された教材を⽤いる前に安易に使わせること
• 教師が正確な知識に基づきコメント・評価すべき場⾯で、教師の代わりに安易に⽣成AIから⽣徒に対し回答させること
• 定期考査や⼩テストなどで⼦供達に使わせること（学習の進捗や成果を把握・評価するという目的に合致しない。CBTで行う場合も、フィルタリング等により、生成AIが使用しうる状態とならないよう十分注意すべき）
• 児童⽣徒の学習評価を、教師がAIからの出⼒のみをもって⾏うこと
• 教師が専⾨性を発揮し、⼈間的な触れ合いの中で⾏うべき教育指導を実施せずに、安易に⽣成AIに相談させること

生成AIと情報リテラシー

GIGAスクール構想の加速に触れたうえで情報モラルの必要性としてフィルターバブル現象 （⾃分の好む情報「だけ」に囲まれ、多様な意⾒から隔離されやすくなる現象）とエコーチェンバー現象（同じような意⾒が、閉ざされた空間の中で反響して⼤きくなっていく現象）の図解を出し、リテラシー教育の重要性を出しています。

ガイドラインがすべての学校へ求めるものとして、情報化社会におけるリテラシー教育の項目として下記があります。

• 情報発信による他人や社会への影響
• ネットワーク上のルールやマナーを守ることの意義
• 情報における自他の権利
• 誤った情報を取り扱う危険性、危険な情報の存在
• 情報端末がもたらす健康被害
• デジタルタトゥーの危険性
• 生成AIが作り出す誤った情報をへの、ファクトチェックの重要性

また一部の学校へのパイロット的な取り組みとして、仕組み⇒使い方⇒活用法と段階的な知見の蓄積をモデルしています。

公務での活用

教員への働き方改革として、公務のでのAI利用にも触れており、各種運用ツール作成の「たたき台」として運用し、最後は教職員⾃らがチェックし、推敲・完成させることが必要としています。

その他留意点

・個人情報、プライバシーへのリスクとAI運用への配慮

• 教職員が授業や校務とは無関係に興味本位で⽣徒の個⼈情報を⽣成AIに⼊⼒した場合、たとえ機械学習に利⽤されないとしても、国⽴・私⽴学校の場合は第18条第１項、公⽴学校の場合は第69条第１項に違反する可能性がある（※2）
• 教職員が成績情報を⽣成AIに⼊⼒し、これらの情報が当該⽣成AIの機械学習のために利⽤される場合、これらの情報について特定されている利⽤⽬的がたとえ⽣徒の成績評価のためであっても、国⽴・私⽴学校の場合は第27条第1項・第28条第１項に、公⽴学校の場合は第61条第１項・第69条第１項・第71条第１項に違反する可能性がある

（※1）個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの等をいい、他の情報と容易に照合することにより特定の個人を識別することができることとなる場合も含まれる（公開・非公開を問わず該当する）ことに留意が必要。
（※2）私立学校及び国立大学法人や公立大学法人が設置する学校は「個人情報取扱事業者」（第16条第2項）を対象とする民間規律が、その他公立学校には「行政機関等」 （第２条第11項） を対象とする公的規律が適用される。適用される条文に留意が必要。

・教育情報セキュリティの観点からの記載

• 教職員が指導者端末や校務⽤端末で私⽤アカウントを⽤いて利⽤することや、学校内に情報セキュリティ管理者である校⻑の許可なく私⽤端末を持ち込んで業務利⽤すること
• 設置者が発⾏する業務⽤アカウントで利⽤する場合であっても、情報セキュリティ管理者である校⻑の指⽰に反した形で利⽤することなどは、学校の情報セキュリティ管理をすり抜ける⾏為であり、各学校設置者が定めるセキュリティポリシーに則り適切な対応を取ることが必要。

生成AIによっては、日本の法令が適用されない場合や係争時における管轄裁判権が日本国外になる場合もある。例えば、生成AIサービスの提供事業者と係争となった場合、仮に日本の法令が適用されず、管轄裁判権が日本国外である場合には、当該国の法令に基づき、当該国の裁判所で裁判を行う必要がある。このため、生成AIを利用する際には、日本の法令が適用されるかどうか、係争時における管轄裁判権が日本国内となるかどうかを確認の上、そのリスクを踏まえて利用を判断することが必要（ガイドライン 1.9「クラウドサービスの利用」特性３「グローバル展開」を参照）

令和５年6月26日時点で、ChatGPTとBardについては、適用法令・管轄裁判権は米国となっている

・著作権保護

基本的考え⽅

• 著作権は、「思想⼜は感情を創作的に表現した」著作物を保護するもの。単なるデータ（事実）やアイディア（作⾵・画⾵など）は含まれない。
• 他⼈の著作物の利⽤について、著作権法に定める権利（複製権や公衆送信権など）の対象となる利⽤（複製やアップロード）を⾏う場合には、原則として著作権者の許諾が必要となる。
• ただし、私的利⽤や、学校の授業における複製等においては、著作権者の許諾なく利⽤可能な場合がある。
  ※例えば、家庭で⻑期休業中の課題に取り組む際に、個⼈的に他⼈の著作物を複製する場合などは、著作権法では「私的利⽤」に該当する

学校における⽣成AI利⽤の留意点

• 学校においても、AIを利⽤して⽣成した⽂章等を利⽤する場合においては、既存の著作物に係る権利を侵害することのないように留意する必要がある。すなわち、⽣成物に他⼈の著作物との類似性（創作的表現が同⼀⼜は類似であること）及び依拠性（既存の著作物をもとに創作したこと）がある場合は著作権侵害となり得る。
• ⼀⽅、学校の授業では、著作権法第35条により許諾なく著作物の複製や公衆送信ができるため、教師や児童⽣徒がAIを利⽤して⽣成したものが、既存の著作物と同⼀⼜は類似のものだったとしても、授業の範囲内で利⽤することは可能である。（参照︓https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/seidokaisetsu/）
• 他⽅、広く⼀般向けのHPに掲載することや、外部のコンテストに作品として提出するなど、授業⽬的の範囲を超えて利⽤する場合は、著作権者の許諾を要する。

※⽣成AIによる⽣成物の利⽤については、サービス提供事業者の利⽤規約等により条件が付されている場合があるため留意すること。

また、ガイドラインには、注意事項として「各学校で⽣成AIを利⽤する際のチェックリスト」も添付されています。

• ⽣成AIツールの利⽤規約を遵守しているか（年齢制限・保護者同意を遵守しているか）
• 事前に、⽣成AIの性質やメリット・デメリット、情報の真偽を確かめるような使い⽅等に関する学習を実施しているか
• 教育活動の⽬的を達成する上で効果的か否かで利⽤の適否を判断しているか
• 個⼈情報やプライバシーに関する情報、機密情報を⼊⼒しないよう、⼗分な指導を⾏っているか
• 著作権の侵害につながるような使い⽅をしないよう、⼗分な指導を⾏っているか
• ⽣成AIに全てを委ねるのではなく最後は⾃⼰の判断や考えが必要であることについて、⼗分な指導を⾏っているか
• AIを利⽤した成果物については、AIを利⽤した旨やAIからの引⽤をしている旨を明⽰するよう、⼗分な指導を⾏っているか
• 読書感想⽂などを⻑期休業中の課題として課す場合には、AIによる⽣成物を⾃⼰の成果物として応募・提出することは不適切⼜は不正な⾏為であること、⾃分のためにならないことなどを⼗分に指導しているか。保護者に対しても、⽣成AIの不適切な使⽤が⾏われないよう、周知・理解を得ているか
• 保護者の経済的負担に⼗分に配慮して⽣成AIツールを選択しているか

大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについて

原文URL：https://www.mext.go.jp/content/20230714-mxt_senmon01-000030762_1.pdf

この文書においては

大学・高専における生成 AI の教学面の取扱いについては、各大学・高専において、具体的に行われている教育の実態等に応じて対応を検討することが重要であり、学生や教職員に向けて適切に指針等を示すなどの対応を行うことが望ましい

として一律のラインを設けず、「生成 AI の取扱いの観点」の記載にとどめています。

利活用可否の検討、利活用が想定される場面例として

• ブレインストーミング
• 論点の洗い出し
• 情報収集
• 文章校正
• 翻訳やプログラミングの補助等の学生による主体的な学びの補助・支援

教員利用の

• 教員による教材開発
• 効果的・効率的な大学事務の運営等に利活用

を記載しています。

それを踏まえて留意点として

• レポート等のAIを使ったチートとそのリスク。その回避方法としての小テストや判定ツールの利用。
• 精製AIにおける虚偽情報や、バイアスリスクに対する確認、裏付け行為
• 個人情報流出リスク
• 著作権

の記載があります。

アメリカの動き

適応的教育

アメリカでは、「適応的教育」と「教師とAIの望ましい関係」を探求する取り組みが行われています。教育現場における生成AIとはロボット掃除機のように人間の労働を完全代替するものではなく、電動自転車のように人間の能力を強化するものであるべき、と述べています。

「適応的教育」とは、個々の学習者のニーズや能力に合わせて学習内容やペースを調整することです。これは障がいのある生徒のサポートも含まれ、「教育のパーソナライズ」化とも言えます。

• 欠損指向とアセット指向の両立：AI教育は短所の補助だけでなく、長所（学生の資産：アセット）の発見と成長も必要
• 個人認知中心の学習からの脱却：既存の学習内容の習得の有無のみでなく、「なぜ学ぶのか」やグループ学習といった広範囲の学習サポート
• ニューロダイバーシティー教育の実現：学習において、生徒によって理解の経路が異なる（ニューロダイバーシティ）の教育への期待
• アクティブかつクリエイティブな学習の支援：提示問題への回答といったクローズドな学習のみならず、自作〇〇といったえ発展性、クリエイティビティ学習の支援
• 正解指向から目標指向へ：正誤の精度と早さ以外に、困難な問題へのアプローチや、助言・ヘルプのタイミングといったソリューションへの教育として目標指向の教育

教師とAIの関係

AI教育のロジックと、教育者との対立時はどのような解決を図るか、教師とAIの間においてどの距離感で現場運用がされるかを図式し、オープンに議論すことが重要であるとされます。

また、AIの意思決定に同意できない場合、それに意義を唱えられる制度作りが不可欠とし、あくまでヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL：Human-in-the-Loop）システム（ループ）の中に人間との相互作用（interaction）が含まれることが不可欠っとしています。

AIシステムが教師の監視システムになる懸念も指摘されています。

生成AIは教師の授業や評価を分析し、フィードバックや改善案を提供することができますが、それが教師の自律性やプロフェッショナリズムを侵害することにならないかどうかは注意が必要です。また、生成AIが教師の代わりに学習者と対話することができるとしても、それが教師と学習者の関係性や信頼性を損なうことにならないかどうかも検討が必要です。

イギリスの動き

イギリスでは、「AIによるチート」を見破る方法をまとめたガイドラインが発表されました。「AIによるチート」とは、学生がレポートやエッセイなどの課題で生成AIツールを不正利用することです。このガイドラインでは、教師が生成AIの出力を識別するためのヒントや、学生に生成AIの正しい使い方を教えるためのアドバイスが提供されています。

チートを見分けるポイントとして

• スペルと句読点
• 文法的用法
• 文体とトーン
• 語彙
• 複雑性と一貫性
• 一般的な理解と作成レベル
• 制作形態（手書きかPCかなど）

があり、他にも

• 文章にふさわしい語彙の仕様の有無
• 引用が必要な箇所での不足
• 参考文献へのアクセスができない
• 実体験・一次資料がなく、一般的な内容に終始している。
• AIが出した警告や但し書きが成果物に残っている。

といったポイントが挙げられ、AI生成文検出ツールの使用が示唆されています。しかしこうしたツールは完全ではなく、あくまで不正行為チェック項目と併用することが推奨されています。

まとめ

生成AIは教育において有用なツールであると同時に、慎重な取り扱いが必要なツールでもあります。生成AIの活用は教育の質や効率を向上させる可能性がありますが、それに伴って倫理的や法的な問題やリスクも発生します。国際社会や各国では、生成AIを教育に活用するためのガイドラインや対策を発表していますが、それらは常に更新されるべきものです。生成AIの技術は日々進化しており、その影響はまだ予測できないものもあります。教育現場における生成AI活用は、学習者や教師が主体的かつ協働的に関わることで、より良い方向に進むことを期待します。

AIAI教育