今日の、値する。
世の中の動きから、読むに値するものだけを。審議会の資料から論文まで潜って選び、ひとことを添えます。
AIの編集部が候補を集め、人の目で選び直す——キュレーションの小さな実験です。
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AIが横にあると、人は「わかりません」と言えなくなる
難しい問題に答えてもらい、いつでも回答を辞退できるようにした5つの実験のプレプリントです(7月15日投稿、参加者3,132人、うち4件は事前登録)。研究チームは、AIの助言がわざと誤りになるよう問題を設計しました。AIを使えるようにしただけで、判断を保留する人はほとんどいなくなったと報告しています。
では、何が起きたのでしょうか。参加者は答える数を増やしましたが、正答率はAIがない場合の3分の1ほどに下がりました。それでいて、自分の答えへの自信はおよそ2倍に膨らんでいます。正解に報酬、誤答に罰を用意すると保留は増えましたが、AIのない場合には遠く及びませんでした。著者らが指摘するのは、答えの正確さより手前の変化です。「自分は答えられるだけ知っているか」を判断する心の閾値そのものが、動いてしまうのではないか、と書いています。17日の面では、AIに概念を説明させた学生の学びが残ったという実験を取り上げました。同じ道具が、使い方によって、知っていることの見積もりまで動かします。査読前のプレプリントである点は割り引いてお読みください。
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AI採点、東アジア系の答案が一貫して低く出ました
論述採点用に調整した公開重みの大規模言語モデル(Gemma-3-27B-it)を、TOEFL11コーパスの答案12,100本で検証したプレプリントです(7月16日投稿)。答案は11の母語背景・8つの出題にまたがり、いずれも学習には使われていません。全体の判定一致率は77.79%、重み付きカッパは0.702でした。
どの習熟度の層で区切っても、ヨーロッパ系の言語を母語とする人の答案が、東アジア系の言語を母語とする人の答案より高く採点されました。調整に使ったデータの内訳では説明がつかない、母語と連動した系統的なずれだとしています。日本語を母語とする受験者にとっては、他人事ではない向きの結果です。なお併記したカッパというのは、偶然でも起きてしまう一致を差し引いて測り直した一致度のことで(点数のずれが大きい誤りほど重く見ます)、0.702はかなり高い部類に入ります。数字の上では、精度そのものは良いのです。「AIの採点は人より公平」と言えるかどうかは、全体の一致率ではなく、こうした集団ごとの偏りを開いて確かめないと分かりません。査読前のプレプリントです。
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高専だけ「称号」のまま——学位授与の検討が始まりました
文部科学省が7月16日の中央教育審議会大学分科会に、高等専門学校の機能強化の方向性を示す資料を出しました。昭和36年の制度創設以来続く高専の在り方を見直すとして、本科卒業生に「準学士」の称号を与えている現在の扱いを、「学位」の授与も含めて法制的に検討すると書いています。
なぜ、いま見直すのでしょうか。資料には、称号と学位が分かれてきた経緯が一枚にまとめられています。1991年の時点では、短期大学も高専も、卒業生に与えられるのは「準学士」の称号でした。2005年に短期大学は「短期大学士」という学位に切り替わりましたが、高専は称号のまま20年が過ぎています。学位は国際的に通用する証明として扱われるため、海外で学んだり働いたりするときに説明の手間が生じます。15歳で進路を選ぶ子と保護者にとっては、5年間の学びが卒業後にどう表示されるかが変わりうる話です。検討会は8月中を目途に中間とりまとめ、年内を目途に最終まとめを予定しています。
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日本版DBS、基本方針は「準備」から「運用」へ書き換わります
こども家庭庁が7月17日に開いた第4回準備委員会の配付資料を公表しました。15日の面で触れた基本方針の改正案が資料1として出ています。現行の令和7年6月26日決定と読み比べると、予算は「要求を行う」から「必要な予算を確保している」に、周知は「秋以降に本格化させる必要がある」から、業務マニュアルの作成やポータルサイトの開設という具体策に変わっています。
準備の段取りを決める文書が、施行後をどう回すかの文書に切り替わりました。改正案には、教員の免許失効者を管理するシステムと保育士の登録取消者を管理するシステムを、新しい「こまもろうシステム」と同じログイン方法にそろえる方針も加わっています。ばらばらだった三つの窓口が一つに近づきます。もう一つ、この日の資料には全国学習塾協会の取組が経済産業省から報告されました。塾のような民間事業者が国の認定を受けるには、こどもを教える従事者が3人以上いることが要件になります。つまり個人で開いている小さな教室は、認定を受けたくても対象から外れます。協会はその隙間を埋めるため、3人未満の事業者も受けられる独自の認証制度を2026年9月以降に始める予定だとしています。法律が届かないところを業界が自分で埋めにいく形が、施行の5か月前に出てきました。
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AIで学んだ得点は1週間後も残った——ただし使い方次第
学部生が不慣れな題材を学び、小論文を書く実験のプレプリントです(7月9日投稿)。生成AIを使えた学生は、直後の試験の得点が0.27標準偏差高くなりました。1週間後にAIなしで受けた試験でも、差は残ったと報告しています。
では、誰が伸びたのでしょうか。著者らによれば、伸びが続いたのはAIに概念を説明させた学生でした。AIに文章を書かせた学生の伸びは、AIのない場では消えたとされています。学生はAIがあると、文章を書く時間を減らし、読むことと調べることに時間を移していました。13日の面では、教員にAI教材を配ったら生徒が授業への興味を失った実験を取り上げました。同じAIでも、学ぶ側が自分の理解のために使うときと、教える側が準備を任せるときとで、向きが逆になります。査読前のプレプリントである点は、読むときに割り引いてください。
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AIに日本を教えるのは誰か——人文社会系AI活用の素案
文部科学省が7月17日、人文学・社会科学でのAI活用について、当面の施策の方向性の素案を配付資料として公表しました。令和7年1月の審議まとめは、研究のデジタル化が主題でした。素案が扱うのは、AIを研究の過程そのものに組み込むAI for Scienceです。
素案は、AIの利点だけでなく、日本語と日本文化の側の弱さも率直に書いています。対話型生成AIの学習データは、欧米中心の資料に基づく可能性があるとしています。その結果、日本の文化について誤った出力が出る事例が散見される、と書いています。では、なぜ直らないのでしょうか。素案の答えは、資料をAIが読める形に整える仕事にあります。縦書きや漢字といった、東アジア特有の書誌体系への対応が要ります。しかも整備は、原資料の専門家が膨大なコストをかけて担う仕事です。それが学術界で正当な業績として評価されることが必要だ、と素案は書いています。AIが日本をどう語るかは、その手間を誰が引き受け、どう報いるかで決まります。
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エビデンスは独りでに政策にならない——鍵は中間人材
国立成育医療研究センターの研究チームが7月16日、EBPM(証拠に基づく政策形成)がなぜ進むのか・進まないのかを分析した査読論文2本を発表しました。政策担当者や研究者への調査から、研究と政策・現場をつなぐ「中間人材」と組織横断の仕組みが鍵だと示しています。
良い研究があれば政策は自然に良くなる——とは限りません。あいだをつなぐ人の存在を名指しして検証した点が新しいところです。有効とされた要因の筆頭は「使えるかたちでのエビデンスの整理と発信」でした。研究を現場の言葉に翻訳し、人と人をつなぐ——表からは見えにくいその仕事の価値が、数字で裏づけられたことになります。境界をまたいで信頼をつなぐ役は、AIには置き換えにくい仕事です。
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子育て支援するほど借りやすく——初の認定14金融機関
こども家庭庁と金融庁は7月15日、子育てと仕事の両立に取り組む中小企業へ伴走する地域金融機関14機関を、「こどもまんなかリーディングバンク」として初めて認定しました。こども家庭庁の補助事業で、公募要領によると対象は中小企業に経営相談・支援ができる地域金融機関、補助上限は1機関2,000万円です。
子育て支援が、企業の善意まかせではなく、お金の借りやすさという経済の仕組みに組み込まれました。補助金を企業に直接配らず、地域金融機関の目利きを通す設計が新しいところです。雇用の大半を支える中小企業に両立支援は届くのか。融資の実績がどう公開されるかまで、見届けたい動きです。
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子どもの貧困11%に改善、ひとり親44.7%は動かず
厚生労働省の「2025(令和7)年国民生活基礎調査」の概況(統計表は7月15日にe-Stat公開)によると、2024年の子どもの貧困率は11.0%で、前回2021年から0.5ポイント下がりました。一方、ひとり親など「大人が一人」の現役世帯では44.7%(同0.2ポイント上昇)でした。
全体は改善が続いています。ただ、ひとり親世帯だけを見ると、いまも4割を超えたままです。平均が良くなっても、いちばん苦しい層には届きにくい——その構造がはっきり出ています。貧困線が138万円という水準の低さも見落とせません。児童手当や給付の議論は、3年に一度のこの数字を土台に検証されます。学びの機会の格差を考えるうえで、今年いちばん基礎になる調査です。
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AI倫理を講義から実装へ——東大に産学の3年講座
東京大学大学院情報学環が、ソフトバンク・LINEヤフーと連携する3年間の社会連携講座「責任あるAI倫理の創造と持続可能な未来構築」(2026年4月〜2029年3月)を設けました。
AI倫理を、理念の講義ではなく、開発や事業設計の現場で使える力として3年かけて育てる講座です。ただし、資金を出す企業といっしょに倫理を研究する形なので、研究の独立性という緊張を最初から抱えています。規制ではなく人材で「責任あるAI」を支えようとする、日本型アプローチの実験例です。どんな人材と成果が出てくるか、行き先まで追う価値があります。
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塾代の統計、こども園の子は数えられていなかった
文科省の有識者研究会が「子供の学習費調査」の今後の対応方針を公表しました(7月15日掲載)。認定こども園と公立特別支援学校を調査対象に加える方向で、令和9年度に試行調査を行います。
なぜ、こども園の子は数えられていなかったのか。幼保連携型認定こども園は2015年の新制度でできた比較的新しい学校種で、在籍規模が小さいうちは「相当程度に達したら検討する」と先送りされてきたためです。この10年で公立の在籍は幼稚園とほぼ半々まで急伸したのに、調査は変わりませんでした。そして今回それを動かしたのは、国ではなく地方からの提案(令和6年の閣議決定)です。統計が実態に追いつくまで10年——無償化の議論の土台を整え直す、政策の精度を直接左右する仕事です。
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日本版DBS、施行5か月前に基本方針の改正へ
こども家庭庁が7月15日、こども性暴力防止法の施行準備委員会(第4回)を7月17日に開くと発表しました。議題は施行に向けた基本方針の改正です。
子どもに接して働く人の性犯罪歴を確認する制度(日本版DBS)が、今年12月25日に始まります。その運用の設計図にあたる基本方針が、この夏に書き換えられます。塾やスポーツクラブなど民間の事業者がどこまで実務を整えられるか。そこが制度の実効性を決めます。子どもを預ける側から見れば、「何がどこまで守られるのか」が具体化していく過程です。
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地域の学びの答申たたき台、議論の中身が公開
中教審の特別部会(5月25日開催・第18回)の議事録が7月15日に公開されました。地域の学びを支える社会教育の答申たたき台を審議し、社会教育士を増やす方策や公民館運用の柔軟化が論点に上がっています。
人育ての制度論は学校に偏りがちですが、地域の側の学びも答申に向けて動いています。人口減少への「適応策」として社会教育を置き直す提案や、公民館の営利事業禁止をゆるめる案など、地域の居場所の設計に直結する論点が並びます。議事録は誰でも読めて、委員どうしの意見の違いまで見えるのが面白いところです。大人の学び直しや地域づくりに関わる人には、原文を一読する価値があります。
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AIの追い風は、対話の仕事に吹いていた
今月公表のNBERワーキングペーパー「AI Premium」は、400超のAIモデルで実際に使われた380兆トークン分の記録から、企業・職業ごとのAIの浸透度を実測しました。
対話やコミュニケーションが中心の仕事ほどAIの追い風を受け、分析中心のスキルはむしろ逆風寄り——「AI時代に伸ばすべきは分析力」という直感の逆を、実際の利用データが示しました。アンケートでも推計でもない点が新しいところです。分析はAIに任せ、人と向き合う部分を人が担う。そんな分業が数字として見え始めています。子どもに何を育てるか、チームに何を残すかを考える手がかりになります。
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AIの旗と現場の溝、OECDと確かめる夏
文科省委託の「教育×生成AIシンポジウム」(7月30日・東京大学安田講堂+オンライン・無料)の開催が7月13日に発表されました。OECD教育・スキル局長のシュライヒャー氏が基調講演に立ちます。
日本の中学教員が授業でAIを使う割合は17.4%。OECD平均36.3%の半分以下で、55か国・地域中54位です(TALIS2024)。国は旗を振り、現場はまだ動けていない——このねじれを、国際比較の本家OECDの局長がどう語るかは聞く価値があります。保護者も対象で、オンライン参加は無料です。学校のAIを様子見してきた家庭が、一次情報に触れる入口になります。
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教科書は紙かデジタルか、ではなく使い分け
教科書を紙・デジタル・併用の3形態から選べる制度に向けて、文科省の検討会議が進んでいます。第2回(6月18日)では「紙とデジタルがそれぞれ効く場面」を委員4人の報告つきで検討しました。あさって16日に第3回が開かれます。
論点はもう「デジタル化の是非」ではなく、「どの学習にどちらが効くか」へ移っています。2030年度の次期学習指導要領と並走する制度づくりで、子どもが毎日開く教科書の形が変わり得る話です。決まるのはこれからで、山場は指針の案が出るときです。採択を決めるのは教育委員会ですが、毎日の使い手は家庭です。会議資料はすべて公開されているので、親も同じ資料で判断の根拠を追えます。
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教員支援AIで生徒がしらけた——実地の無作為化試験
米ウォートン校などの研究チームが、トルコの教員193人と中高生2800人超を対象に10週間の無作為化比較試験を行いました。授業準備AIを使えた教員のクラスでは生徒が授業への興味を失い、指導力の低い教員ほど生徒の成績と自信も下がったと報じられています(7月13日付・無料記事)。
「AIを配れば教育は良くなる」という思い込みへの、いまのところ最も硬い反証です。なぜ授業はつまらなくなったのか。筆頭著者の見立てはこうです——AIに教材づくりを丸投げすると、教員自身の声と持ち味が消え、授業が画一的になる。力のある教員はAIの出力を下書きとして直すのに対し、そうでない教員はそのまま使ってしまう。つまり削られたのは時間ではなく、授業の個性でした。人を育てる仕事にAIを入れるなら、時短ではなく力量づくりとセットで設計する必要があります。
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AIで伸びる学生と伸びない学生、分かれ目は使い方
大学生318人の学習実験で、生成AIで学びが伸びるかどうかの個人差は、出身大学や事前知識そのものよりも「積極的・批判的に関与する学習行動」の差から生じている——とするプレプリントです(7月11日投稿)。
では、どういう子が伸びるのか。受け身に答えを受け取るのではなく、自分から問いを立て、AIの答えを疑って確かめながら使う学生です。恵まれた学生ほどAIから利益を得るという格差はここでも見えますが、その差を生んでいるのが「使い方の行動」なら、行動は教えられます。つまり格差は縮められる、と読めます。上のトルコの試験と並べると、AIの教育効果はAIの外側——人の関与のしかた——で決まるという同じ構造が、教える側と学ぶ側の両面から見えてきます。
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「全員にAIリテラシー」の足元にある深さの格差——15カ国比較
日本・フランス・中国・韓国など15カ国の情報教育制度を比べたプレプリントです(7月13日投稿)。Pythonなどの入門教育は広い層に届く一方で、深いアルゴリズム教育はエリート理数コースに集中する——という「シンタックスの天井」構造を指摘しています。
AIリテラシーの格差を、教材の中身ではなく「誰が・どの深さまで学べるか」という制度の入口の問題として整理した点が新しいところです。プログラミング教育を必修化した日本も比較対象に入っています。「導入したか」の次の論点は「深さをどう配分するか」。掛け声の平等と構造の不平等のずれは、AI時代の教育政策を見るときの物差しになります。
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非認知能力を輸出する——日本型教育、アフリカで検証へ
文科省が令和8年度「日本型教育の海外展開(EDU-Portニッポン)」の採択を決めました(7月13日公表)。調査研究は、ガーナでの算数の個別学習と学力・非認知能力向上の効果検証、エジプトの特別支援教員研修の2件。応援プロジェクト28件では、協調性・主体性など非認知能力の育成等を取り入れた取組への期待が明記されています。
教育の輸出といえば語学や理数が定番でしたが、今回は協調性や主体性といった「教科の外」の力が看板です。学級活動や行事のなかで人を育てる——日本の学校が日常的にやってきた部分が、海外の教育課題の解決手段と見なされ始めています。何が効いて何が効かないか。その検証結果は、国内の子育てと学校にも返ってくるはずです。