はじめに
生成AIが急速に普及する中、私たちの働き方や学び方は大きく変わりつつあります。確かに便利な技術ですが、使い始めて間もない頃、私自身も何度か「あれ？これ、本当に正しいのかな」と首をかしげる場面に遭遇しました。
教育現場では特に、学生たちがAIを使ったレポートを提出する機会が増えています。しかし、そのまま信用して痛い目を見た経験をお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。私も自分の研究や仕事などで必要になる文献を、AIに調査を手伝ってもらった際、存在しない論文を堂々と引用されて困った経験があります。データベースは使用した上で、さらに抜け落ちている資料はないかと思い生成系AIを使用したのですが、何度もAIと対話を重ねる必要がありました。また適切なプロンプト（生成系AIへの指示）をタイプする必要があります。
そうした試行錯誤を重ねる中で、AIとの健全な付き合い方について、いくつかの大切な視点が見えてきました。ここでは、私が日々の教育・研究活動、および仕事で実践している３つの基本的な考え方をお話しします。これらは決して理論的な話ではなく、現場での実体験から生まれた、極めて実用的な指針です。
１．AIは”共同作業者”として位置づける
AIを「答えを出してくれる魔法の箱」と考えるのは危険です。むしろ「優秀だが時々勘違いをする後輩研究者」のような存在として捉えると、適切な距離感を保てます。
実際、私がAIに講義資料の作成を手伝ってもらう際も、最初に出てきた案をそのまま使うことはほとんどありません。学生の理解度や授業の流れを考慮し、必ず自分なりの視点を加えて調整します。この過程こそが、AIを使う上での醍醐味とも言えるでしょう。あと、ブレーンストミングや思考の整理をする際に、感覚的な部分を言語化してくれるアシスタント、ビジネスパートナーとして見ると勘違いが減ってくる印象を受けます。下には見ない方がいいです。常に共同作業者として扱うと、仕事を進める上では非常にいいツールとなります。
具体的な実践例：
- すでに大まかな発表テーマや内容が決まっているのであれば、学会発表のスライド構成案を作らせる → 聴衆の専門性に合わせて内容を調整
- 研究計画書の初稿を書かせる → 自分の研究哲学や独自性を盛り込む
- 授業で使う説明文を生成させる → 学生の反応を想像しながら表現を練り直す
大切なのは、一度自分の漠然としたアイディアや考えを共有した上で、AIの提案を叩き台として活用し、そこに人間としての判断と創意工夫を重ねることです。
２．情報の信頼性確認を習慣化する
AIは驚くほど流暢で説得力のある文章を生成しますが、その「もっともらしさ」に惑わされてはいけません。特に学術的な内容や専門的な事実を扱う際は、必ず裏取りを行う習慣が重要です。詐欺師の手口や中身はないけれど話が上手い人の手口のお手本のような文章を出してきます。
私が生成系AIを使用する際は、「AIが提示した情報は、必ず2つ以上の独立した情報源で確認する」というルールを設けています。同じように、自分の授業を受ける学生たちには徹底してもらうよう促しています。最初は面倒に感じるかもしれませんが、情報リテラシーの向上という意味で非常に有益です。
注意が必要な場面：
- 統計データや数値情報 → 公的機関や原典論文での確認が必須（生成系AIに常にソースを提示するようにさせると、このプロセスが楽になります）
- 歴史的事実や年代 → 複数の信頼できる資料との照合
- 引用文献や参考文献 → 実際の存在確認と内容の妥当性チェック（実在性が確認できる資料を提示することを命令、または事実確認を行うプロンプトを用意、常に使用する）
- 法的情報や規制内容 → 最新の公式情報との突合
こうした確認作業は決して時間の無駄ではありません。むしろ、正確な情報に基づいた質の高い成果物を作る上で欠かせないプロセスです。
３．目的意識を明確にして対話する
AIとの対話は、曖昧な指示では期待通りの結果が得られません。「何のために」「誰に向けて」「どのような形式で」必要なのかを具体的に伝えることで、格段に有用な提案を得られます。
例えば、私が学部1年生向けの授業資料を作る場合と、大学院生向けのゼミ資料を作る場合では、同じテーマでも求める内容が全く異なります。前者では基礎概念の丁寧な説明が必要ですし、後者では最新の研究動向や批判的な視点が重要になります。
効果的な指示の例：
- 「高校生にもわかるように、認知科学の基本概念を800字程度で説明して」
- 「企業の人事担当者向けに、教育心理学の知見を活用した研修プログラムの企画書を作って」
- 「学術論文の査読コメントに対する回答文を、丁寧だが簡潔な文体で書いて」
このように具体的な条件を設定することで、AIの能力を最大限に引き出すことができます。
まとめ：バランスの取れた活用を目指して
AIは確実に私たちの知的作業を支援してくれる強力なツールです。しかし、それに完全に依存するのではなく、適切な距離感を保ちながら活用することが重要です。
私が日々実践している３つの視点を改めてまとめると：
- 共同作業者として位置づける → 提案を受け、人間が最終判断する
- 信頼性確認を習慣化する → 必ず裏取りを行い、正確性を担保する
- 目的意識を明確にして対話する → 具体的な条件設定で質の高い成果を得る
これらの考え方は、単にAIを使いこなすためのテクニックではありません。むしろ、急速に変化する技術環境の中で、私たち自身の思考力や判断力を維持・向上させるための指針でもあります。
おわりに
教育や研究の現場でAIを活用し始めて約2年、多くの学びと発見がありました。時には期待を大きく上回る成果を得られることもあれば、完全に期待外れの結果に終わることもあります。そうした経験の積み重ねから、AIとの健全な関係性を築くことの大切さを実感しています。
このサイトでは、今後も現場での実践を通じて得られた知見や、具体的な活用事例を共有していきたいと考えています。AI技術は日進月歩で進化していますが、それを使いこなす人間側の姿勢や考え方こそが、最終的な成果を左右する決定的な要因になるのではないでしょうか。
読者の皆さんも、ぜひご自身の経験や工夫をお聞かせください。共に学び合いながら、AIという新しいパートナーとの関係を深めていければと思います。