教育とICTセミナーにHPが参加！パネルディスカッション＆ワークステーションセミナーも！その1

私の場合、普段は各企業さまのシステム開発やコンサルティングなどの業務をしていますが、教育分野では国が主導するプロジェクトなどにも関わらせていただいております。そのあたりの文脈で、今日はこちらの専門家のお二人と深掘りさせていただければと思います。

まず安藤さんに伺いたいのですが、子どもたちの学びというところでは、実際に（生成AIを）ど のように活用されているのでしょうか。

ChatGPTが登場したのが2022年の11月くらいだと思いますが、それから青山学院中等部では保護者の方にも通達などをお出しして、導入について進めてきました。翌年度の2023年4月に導入を初めて、それから利用しているということになります。

学校でAIプログラミングとAIの基礎を学習していくと、これは非常に子どもにとっていい環境になります。

例えば生徒がレポートなどを作成していく場合に、GitHubというソフトウェアを使ってバージョン管理を行っています。AIを使ってレポート作成などをすると、実際に生徒が書いたのかAIが書いたのか、判別できないことがあります。そこでGitHubを使ってバージョン管理をすることで、「どこをどう手直ししたのか」や「このバージョンがこうなった」というような履歴まできちんと辿ることができるようになります。
生徒が実際にレポートを作成していく流れのなかで、GitHubを使ってクラウドにアップして先生に提出するので、その子どもがどういう過程で完成させたのかが分かりやすくなります。

また生徒の年齢によって、AIもChatGPTやGeminiなどを使い分けています。青山学院中等部ではWindowsベースなので、VSCodeという昔からあるエディターを使っています。プログラミングでは、これを使ってさまざまな編集作業などを行っています。
現在のプログラミングはAIを活用することで、昔のような勉強をしなくても音声や動画なども入れながらゲームなどを簡単に作ることができるようになっています。

ただ、こうしてゲームなどを作っていくと、そのうち子どもたちはそのなかに個人情報や写真なども入れ込んで、友達と遊ぶ感覚で利用するようになってきます。そこでローカルLLMを活用することも大切になってくるのですが、初心者でもすぐにプログラミングできるような環境になっているということを、まず認識しておく必要があると思います。

ここまで2年半にわたってAIを使い倒してみて、従来の「考える」という定義そのものを変えなければいけないような気がしています。どちらかというと、いままで「考える」と言われていたのは、受験用のインプットをいかに瞬時にアウトプットとして出すかとか、そういうことが「考える」だと言っていたように思います。

しかしAI時代の「考える」というのは、「想像力と創造性」なのではないかと思うようになりました。言い換えれば「考える」のバージョンアップが起きているような気もします。私のところの授業を多くの方が見学に来られるのですが、生徒たちは集中していると1時間でも2時間でも周りを気にすることなくプログラミング作業などを行っています。コードがよくわからない初心者だとしても、最初から集中できるような環境であるといえます。これはまさしく「考える」ことに集中していると言えるでしょう。これまでとはちょっと違ったひとつ上のフェーズになるのではないか、と思います。

ローカルLLMのメリットは何時間使ってもよいという点があると思います。自分の時間と電気代さえあれば、いくらでも使い続けることができるのです。クラウドサービスでは課金ということがあるので、24時間使い続けるようなことは難しくなります。この自由度がローカルLLMの最大のメリットだと思います。

また、生徒さんに自由に使ってもらう と予想外の動作をさせるようなこともありえます。もしそれをクラウドでやった場合、高額な料金が発生する可能性がありますが、ローカルLLMではあくまでもそこだけの問題なので被害を最小限にとどめることができます。

私のところの場合は有料版のAPIを利用しているので、成績なども読み込ませながらAIに採点させたりしています。
ルーブリック（学習の達成度を表により測定する評価方法）などは非常に正確にやってくれるので、かなり助かっています。例えば一斉講義で250人を相手にすると、必然的にレポートが250個集まることになります。いままであれば1週間くらいかけて採点していたのですが、AIを使えば5分くらいで収集・採点することができます。

このとき、例えば生徒がWordでレポートを書いてきた場合には、あらかじめファイルを開くところからAIに指示してあり、さらに自分の採点基準なども詳しくAIに教えています。

データを収集する必要があることなどは、ほとんどAIを使って作業しています。また、思いついたことはAIにやらせてみようと思っているので、毎日なにかしらのアプリを作っているような状態です。

私はVTuberをしていたこともあって、ドローン関係の動画なども作っていたことがあります。そういう音声系のデータの扱いも得意なのですが、学校でもドローンに関する授業を受け持っています。そこで昔作った動画なども使いながら、キャラクターについてはAIに喋らせたりしています。そのため、例えば途中で英語に切り替えたいと思えば、即座に英語で喋らせることもできます。こういった教材作りに関しても、AIは非常に助けになるものです。

ほかにも電話での問い合わせに対してAIで応答するようなものがあります。最初はAIが受付を担当して、そのあと実際に人間の担当者に概略なども含めてデータを連係し、対応していくためのツールとなっています。私の場合には、現在はこういった音声系のデータを扱う校務支援を中心に行っています。

校務に関しても、成績などの個人情報が多いため、クラウドにあげるのをためらうようなデータはたくさんあります。そういうときにローカルLLMを利用することの安心感もあります。

学校でローカルLLMをお使いいただく場合、使用するPCのスペックというものも重要になってきます。ゲーミングPCなどを使っている事例もあるようですが、ゲームの場合は画面表示が優先事項であるため、AIを24時間走らせるような用途には向かない場合があります。

これには、PCを動かす際の熱をどう処理するかといった課題も入ってきます。ワークステーションの場合には、最初から効率的な熱処理対策が施されていて、サーバー的に使い続けることもできるようになっています。ただし、学校現場の場合には、設置場所の環境に問題がある場合もあります。サーバー室にエアコンがない、といった設備的な問題が代表的なものです。

みなさま、本日はありがとうございました。