「2035年までに、日本ではAIが教育の大部分を担い、学校は主に子どもを預かり見守る場になる」。この予測を否定する根拠は、いくらでも集まります。問題は、集まる根拠のほとんどが2025年時点の現状だということです。
この記事では、社会の受け止め方、制度、教育現場の三つの観点から、2025年時点の調査や事例を確かめます。そのうえで、現状の根拠は十年後の予測を否定する材料としては弱く、むしろ何が変われば予測が現実に近づくのかという分岐点を並べて見続けるほうが判断の役に立つ、という見方を示します。
社会の受け止め方：期待と不安が並んでいる
教師はAIに関心を持ちつつ、不安も抱えています。民間の調査報告では、AIに関心を持つ教員が約78%いる一方、不安を感じる教員も7割を超えたとされます。研修の機会が足りないこと、生徒がAIに頼りきりになって考える力が落ちること、誤情報や偏りへの不安が挙げられています。
保護者も賛否が分かれます。イー・ラーニング研究所の2023年の調査では、教育現場での生成AIの活用に約6割の保護者が賛成し、反対は4%にとどまりました。やる気スイッチグループの2024年の調査では、生成AIの教育への影響を好意的に感じる保護者が45.9%、不安を感じる保護者が42.2%と拮抗し、不安の理由の第1位は自ら考える力の低下でした。二つの調査は設問も時期も違うので、数字を並べて増えた減ったと読むことはできません。
現場の教師からは、生徒が最初は「AIに聞けば答えが出る」と頼りきりになりがちなため、「AIは便利なパートナーだが、最終判断は自分で行う」と教える指導を重ねている、という声もあります。
意識調査は、調べた日の気分の地図としては正確ですが、十年後の天気図としては使えません。人の受け止め方は、使った経験が積み重なるにつれて動くからです。
制度：2025年時点では、AIは教師の補佐
文部科学省は2024年末に、初等中等教育での生成AIの利活用ガイドラインを示し、教師が業務で使う際の確認事項、生徒が学習で使う際のルールの例、著作権や個人情報への注意をまとめました。方向性は禁止ではなく、適切に使うための枠組みづくりです。大阪府東大阪市は2022年、市内の公立小中学校76校、約3万1,000人の児童生徒にAI型教材の Qubena を導入し、基礎の習得をAIで効率化して、生まれた時間を協働的で創造的な学びに充てるねらいを示しました。
現行の法制度は、教員免許を持つ人間の教師が指導することを前提にしています。AIが単独で授業を担うには免許制度や学習指導要領の見直しが要りますが、2025年時点でそうした議論は具体化していません。
ただ、現行の法律に書かれていないから十年後も起きない、という推論が成り立つなら、法律は一度も改正されていないはずです。制度は社会の変化を後から追うことが多く、十年先を読む材料としては、どうしても遅れて動く指標になります。
現場：AIと人の組み合わせが成果を出している
現場では、教材づくりの補助、テストの自動採点、AIドリルによる個別学習、探究学習でのデータ分析にAIが使われています。駿台予備学校は2021年度からAI教材 atama＋ を全受講生に提供し、カリキュラムの3分の1をAIの演習、3分の2を講師の講義とする組み合わせで、学力の大幅な向上を確認したと報じられています。成果が出ている例に共通するのは、AIの個別演習と人の対面指導を組み合わせている点です。
課題も残っています。教員の研修不足、地域や学校によるネットワーク環境の差、AIを使った学習の評価方法が定まっていないこと、教材やカリキュラムの不足、保護者や社会の理解不足です。兵庫教育大学のコラムは、将棋のAIを例に「AIは最善手を示しても、なぜそれが最善なのかは教えてくれない」と述べ、学ぶ意味を子どもに伝える役割は人間の教師にあると指摘しています。
現状の根拠は、十年後の予測を否定する力が弱い
三つの観点の根拠を並べると、どれも2025年の姿を描いています。保護者は不安を抱え、法律は人の教師を前提とし、成果は組み合わせから出ている。そこから、学校は保育の場ではなく協働の場へ向かう、という結論を出すことはできますし、もっともらしい見通しです。世界経済フォーラムの記事でも、教師はAIに取って代わられるのではなく、AIに支えられる教育の中心にあり続けるべきだという見解が紹介されています。
けれども、2035年の予測が主張しているのは、今の姿ではなく変化です。今そうなっていないことは、十年後にそうならない根拠としては不十分です。協働の場へ、という見通しも、同じく現在の延長に立った予測の一つです。穏当な結論は外れたときに目立たないので、予測としては安全ですが、判断の材料としては情報が少ないのです。どちらの予測が当たるかは、今の時点では誰にも分かりません。
見続けるべき分岐点を並べる
予測の当否を今決める代わりに、何が動けば見方を改めるべきかを並べておくことはできます。この記事で見た課題そのものが、分岐点の候補です。
- 教員免許や学習指導要領の見直しについて、具体的な議論が始まるか
- AIを使った学習の評価方法が定まるか
- 教員不足がどこまで進むか
- 保護者の意識が、同じ設問の調査でどう推移するか
- AIの演習と人の指導の割合を変えた実践で、どんな成果が報告されるか
これらが動かなければ、学校が預かる場だけになる未来は遠いままでしょう。いくつかが同時に動き始めたら、見通しを改める時期です。どれが先に動くのかは、分かりません。
あなたが教育とAIについて持っている見通しは、どの時点の、どんな根拠に支えられていますか。その根拠のうち、五年後にも同じ値だと言い切れるものはどれですか。
この記事の背景にある考え方は、拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』の7章4節「意思決定のアップデート」に書きました。決めた後も月次の実績や計画の改定を材料に加え、前もって言葉にしておいた見直しの条件に当てはまるかを判定し、前提が変わったら選択肢の評価からたどり直す、という話です。そこには「前提が動けば結論も動くことを、一連のプロンプトが実証した形です。」と書きました。この節を読むと、未来の予測を一度の賛否で片づけず、どの前提が動いたら見方を改めるのかを先に決め、見続ける仕組みを自分で作れるようになります。
同じ資料を見ているのに、なぜ結論が割れるのか。
『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』
前提が結論を決める。意思決定を根拠、前提、結論の三層に分け、前提を対象、目的、制約、評価基準の四つで言葉にする本です。
読み終えたとき、手元に残るもの
- 意思決定の設計図になる前提リスト
- 資料を事実、意見、噂、ゴミに仕分けるFORT
- 同じ物差しで比べる選択肢表と採点表
- 始める条件と止める条件を書いた決定書
NotebookLMは2026年7月にGemini Notebookへ名称が変わりました。本の手法は、使うAIの種類を問いません。