本記事は、2026年1月30日に行われたオンラインイベント「生成AIに関する最新情報の提供」にて紹介された最新情報をもとに、生成AIを活用して記事を作成しています。
オンラインイベントの詳細: https://edulab.t.u-tokyo.ac.jp/2026-01-30-event-report/
英国：学校向け生成AI「安全基準」の更新
英国で、学校向けの生成AIプロダクトに関する安全基準が更新され、調達・導入時に使える「チェックリスト」としてより明確化された点が共有されました。
イベント内では、対象が「イングランド」であり、所管は教育省（Department for Education）であること、そして“目的の明確化”から“モニタリング”“データ保護”“知財”“テスト”“ガバナンス”まで、学校・事業者双方が確認すべき観点が整理されていることがポイントとして挙げられていました。
チェックリストで触れられている主な観点（例）は次の通りです。
- 目的の明確化（Stated purpose）
- 教育用途の整理（Educational use cases）
- フィルタリング（Filtering）
- 監視・報告（Monitoring and reporting）
- セキュリティ（Security）
- プライバシー／データ保護（Privacy and data protection）
- 知的財産（Intellectual property）
- 設計・テスト（Design and testing）
- ガバナンス（Governance）
- 認知発達（Cognitive development）
- 情緒・社会性の発達（Emotional and social development）
- メンタルヘルス（Mental health）
- 操作・誘導（Manipulation）
教育現場としては「ツールを使う／使わない」以前に、導入判断・運用設計の論点を“抜け漏れなく確認するための枠組み”として参照しやすい内容です。特に、学習者の発達（認知・情緒社会性）やメンタルヘルス、操作・誘導といった観点が明示されている点は、学校向け生成AIの議論を一段具体化させる材料になります。
OECD：Digital Education Outlook 2026 公開
OECDが「OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education」を公開しました。全247ページのレポートで、教育における生成AIの効果的な使い方を幅広く論じています。
生成AIは学習の質や教育システムの生産性を高める可能性がある一方で、教育的ガイダンスなしに「タスクをAIへ外部委託（丸投げ）」すると、成果物の質は上がっても学習効果が得られない（「できたが学んでいない」）ため、注意が必要です。
巻頭の論点：生成AIは「諸刃の剣」
レポート冒頭のメッセージとして、生成AIは学習支援の潜在力を持つ一方、使い方を誤ると学習を阻害し得る点が示されています。
例えばトルコでは、「AI利用でパフォーマンスは上がったが、AIを取り上げるとテスト成績が17%低下した」という結果が出ました。これは、教育的ガイダンスなしの利用が“依存”や“思考の外部化”につながり得ることを示唆しています。
第1章：全体像「答えを出す」より「足場かけ」が鍵
教員の業務利用率は37%にとどまっており、生成AIを「アンサーエンジン（即座に答えを出す）」として使いがちである、という問題もあります。
目指すべき方向は、学習者がスキルを獲得するための支援＝足場かけ（Scaffolding）であり、そのための意図的な教育設計（Pedagogical Design）が不可欠です。
第2章：「成果物評価」から「プロセス評価」へ
第2章では、成果物（Product）の評価だけではなく、思考の軌跡や結論に至る過程（Process）を評価対象にする重要性が示されています。
生成AIが普及すると“それっぽい成果物”は作れてしまいます。そのとき学習の実態を捉えるには、途中の検討・試行錯誤・根拠づけといったプロセスをどう可視化し、どう評価に組み込むかが焦点になります。
第3章：「答え」ではなく「問いかけ」で思考を導く
第3章では、いきなり解答を提示するのではなく、問い返しやヒントを通じて学習者の思考を導く「対話型チューター」の方向性が紹介されています。
学習者が自分で考える余地を残しつつ、必要なときに支援する設計は、丸投げを避ける具体的な実装例として位置づけられます。
第4章：協働学習の促進と生成AI
第4章では、生成AIをパートナーや仲介者として位置づけ、協働学習を支える可能性が示されています。
単に情報検索の代替として使うだけでなく、グループ活動で発言が偏らないよう促す、対立の調整をする、参加を促進する、といったファシリテーション的な機能も議論の射程に入っている点が特徴です。
第5章：生成AIによる創造性の育成
第5章では、すぐに不確実性を解消して効率化する「Fast AI」と、あえて不確実性を残して熟考を促す「Slow AI」という対比が提示されています。
学習支援の文脈では、即答による効率化が常に望ましいとは限りません。不確実性を意図的に導入し、前提を疑い、思考を深めるプロセス自体が創造性の触媒になる、という主張が共有されました。
第6章：AI Unplugged —オフラインでも学習機会を広げる発想
第6章では、デジタル格差を踏まえ、ネットワークに常時接続できない環境でもAI活用を可能にする「AI Unplugged」の考え方が紹介されています。
Small Language Models（SLMs）の活用、スマートフォン等でのオフライン動作、非同期処理などが論点として挙げられ、グローバル・サウスを含む学習機会の民主化につながる可能性が示されています。
第7章：教員とAIの協働
第7章では、教員とAIの協働を「Replacement（代替）」ではなく「Augmentation（拡張）」として設計する重要性が示されています。
AIが主導するのではなく、教員が教室のオーケストレーターとしてAIを指揮すること、つまり教師エージェンシーを中心に据えることが結論として掲げられています。
第8章：汎用AIから教育特化型AIへ
第8章では、汎用AIの便利さを認めつつも、教育文脈では教員が挙動をコントロールできる教育特化型AIが重要になる、という論点が提示されています。
厳格さの調整、ハルシネーション率の制御、ヒント提供と直接回答拒否の切り替えなど、学習を壊さないための制御点が例示されていました。
第9章：ティーチング・アシスタントとしての生成AI
第9章では、授業内外の支援役として生成AIを活用する事例が紹介されています。
24時間365日対応、エッセイ下書きへのフィードバック、掲示板の議論要約などに加え、RAG（Retrieval-Augmented Generation）で授業資料に基づいた正確な文脈回答を行う点、ペルソナによる視点の多様化、そして大規模講義のルーチンワークを自動化できるスケーラビリティが要点として挙げられていました。
第10章：教員を支援する生成AIツール
第10章では、教員の指導改善をリアルタイムに支援する「Tutor Copilot」や、Classroom Analytics（発話分析指標）といった方向性が紹介されています。
ここで強調されているのは、評価として公に裁くのではなく、プライベートに客観的フィードバックを提供し、心理的安全性を保ちながらスキルアップできる低リスクな教員支援の設計です。
第11章：教育機関のワークフローにおけるAI
第11章では、教育機関の運営・設計レベルでのAI活用が論じられています。
例として、埋め込みベクトルを用いたカリキュラムの可視化（授業間のスキル相関をマッピングし、重複や欠落を特定）、中退リスク予測（授業負荷の分析から早期支援へ）、事務効率化（単位認定や授業推薦の自動化）などが挙げられていました。
第12章：標準テストのための生成AI
第12章では、AIによるテスト項目生成と、人間によるレビューを組み合わせた運用が整理されています。
多肢選択問題や読解文章の高速生成による効率化だけでなく、スピーキングやライティングなど従来コスト高だった技能評価の可能性、年1回イベント型の評価から継続的プロセス評価への接続といった観点が提示されました。
第13章：科学研究の変革と生成AI
第13章では、研究を加速する用途（例：タンパク質構造予測、文献レビュー、仮説生成）や、論文執筆支援が全分野で急増している点が議論されています。
同時に、偽の引用や一見もっともらしい誤情報の流通といった認識論的リスクが明示され、厳格な検証プロセスの必要性が強調されています。
吉田のまとめ
今月は、正直に言うと生成AI界隈の大きなアップデートが多い月ではありませんでしたので、最新情報としては大きく2点に絞ってお伝えしました。
ただ、その2点目であるOECDの「Digital Education Outlook 2026」は、今後の教育×生成AIの議論の土台になり得る内容で、むしろこちらを丁寧に読む価値が高いと感じています。
私が一貫してお伝えしたいのは、生成AIは「学習を支援し得る」一方で、教育的ガイダンスなしに丸投げすると「できたが学んでいない」という状態を生みやすい、という点です。成果物は整って見えても、学習の中身が伴わなければ意味がありません。だからこそ、答えを出す装置としてではなく、足場かけとして使う設計が重要です。
生成AIは諸刃の剣です。うまく使えば生産性や学習の質を上げられますが、使い方を誤ると、AIがない環境に戻ったときに学習成果が下がるような事態も起こり得ます。リスクを正しく認識し、メリットを享受しながらリスクに対応する、というハンドリングが重要です。