小学生が｢AIで作文を書く｣は禁止するべきか?

「AIを使えば解ける」は「後でも解ける」ではない

小学校からのAI活用を含む、学習指導要領の改訂が進んでいる。学校でAIを使う機会を広げることに私は賛成だ。AIの助けを借りることで理解のつまずきを乗り越えたり、自分の考えを形にしたりする道が増えるからだ。

ただ、子供に新しい道具を渡すなら、大人も自分の評価の仕方を問い直す必要がある。褒めていた成果も、AIを使ったと聞けば、評価が変わるかもしれない。だが、助けを借りたことと、何も学ばなかったことは同じではない。反対に、見事な成果を出したからといって、十分に理解したとも限らない。子供に「自分で考えなさい」と求める大人は、その子が考えたかどうかを、何によって確かめているのだろう。

子供が生成AIを使い、見違えるほどよい作文を提出したとしよう。構成は明快で言葉遣いも整っている。本人が書いたのかと疑う前に、大人が確かめたいことがある。作文を仕上げる間に、この子は何を考え、何ができるようになったのか。完成した文章の出来栄えだけではそこまでは読み取れない。

ここでいうAIは、質問や指示に応じて文章や解答などを作る生成AIである。解き方を説明してもらう、自分の考えへの反論を出してもらう、提出する文章を丸ごと作ってもらう。同じ「AIを使う」でも、子供が担う仕事は違う。何を任せ、何を自分で考えるかによって、練習する力も変わる。使用の有無だけでは、学習への影響を判断できない。

私は、AIによって子供ができることが広がるのを歓迎したい。説明がわからなければ別の例を求められる。書き出せずにいた子が、いくつかの案を比べ、自分の言いたいことを見つける場合もある。生成された案を使わなかったとしても、考える助けにはなる。案を選び、誤りを直し、文章を組み直したのなら、それはその子が行った仕事だ。助けを借りたという理由で、その達成まで割り引く必要はない。

ただし、取り組んでいる間の成功が、そのまま学習の成果になるとは限らない。2025年に発表された、トルコの一つの高校で約1000人が参加した数学の実験（※1）では、通常のチャット型AIを使える群は、使わない群より練習問題の成績が48％高かった。ところが、直後にAIを使わず受けた試験では、成績が対照群より17％低かった。答えを丸ごと示さず、教師が用意したヒントなどで解く過程を支えるよう設計されたAIでは、こうした低下は確認されなかったが、対照群を上回る試験成績も確認されていない。この研究が扱ったのは、数学の練習問題の得点と、その直後の試験の得点である。知能全般や長期的な変化を調べたものではない。AIと一緒なら解けることと、後で自分で解けることは、分けて確かめる必要がある。

※1：Bastani, H., et al.（2025）.“Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics.” ＊Proceedings of the National Academy of Sciences＊, 122（26）, e2422633122.

発想が型にはまるのではないかという懸念についても、作品の出来栄えだけでは判断がつかない。2024年に発表された短編創作の実験（※2）では、参加者293人が8文の物語を書いた。AIから発想の助けを得られる群の作品は、得られない群より、新しさや面白さなどを高く評価された。

※2：Doshi, A. R., ＆ Hauser, O. P.（2024）.“Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content.” ＊ScienceAdvances＊, 10（28）, eadn5290.

一方、AIの助けを得られる群では、作品同士の内容が似る傾向も見られた。作品の平均的な評価が上がっても、作品全体が多様になるとは限らない。ただ、似た作品ができることと、書き手の発想する力そのものが衰えることは別である。この実験は参加者が書いた短編を比較したもので、子供がAIを使い続けたときの能力の変化を調べたわけではない。

では、子供の学びと発想を支えるために、教師はAIの使用範囲と評価の仕方をどう決めればよいのか。まず、課題を通じて何を育てたいのかをはっきりさせたい。自分で理由を組み立てて書く練習なら、最初の構想をAIに任せない時間を設けてもよい。根拠の強弱を見抜く授業なら、AIが作った複数の文章を比較し、ある案をなぜ選び、他を退けたかを評価できる。同じ子供が両方の課題に取り組める。

自分で考える時間を確保する理由も、子供に伝えたい。「AIの答えは最後に人間が確認する」と言っても、数式の意味がわからなければ、もっともらしい解き方の誤りには気づきにくい。支援を受けて判断するにも、知識と練習が必要だからである。考え方が身についたかを確かめるなら、AIから解法を教わらずに、条件を少し変えた問題を解いてもらう方法がある。短い口頭説明や授業中のやり取りも使える。こうした確認を普段の授業に組み込み、子供に求める説明や記録も、理解を確かめるのに必要な範囲に絞りたい。

課題の目的、AIを使ってよい範囲、評価の方法は、取りかかる前に伝えておくべきだ。子供に条件を守るよう求める以上、教師もその条件に沿って評価する必要がある。AIを使って案を練るよう求めておきながら、提出後に使用自体を理由として減点するのは筋が通らない。学校がAIの利用を求める課題を出すなら、取り組むための道具と時間も用意したい。家庭の契約や機器の違いで作業に差が出るのなら、利用条件を説明するだけでは足りない。授業中に共通の道具を使えるようにする方法もある。

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職場のAI活用でも判断の過程や根拠を評価

発想の幅を広げたい授業では、AIが示した案に、自分が見聞きしたことを加えて書き直す課題を試せる。たとえば、AIが「けんかした二人が謝って仲直りする」という筋書きを出したとしよう。子供自身が、自分の経験をもとに「一度謝れば、すぐ元どおりになるだろうか」と考え直す余地がある。気まずさが残る翌日の場面を加えるなど、筋書きを変えることもできる。AIの案の気に入った部分は残しながら、うまく描けていないと思う部分を自分で考えればよい。友達同士で作品を読み合い、同じ題でも着目した点が違うこと、その違いがどこから生まれたかを話す活動も考えられる。こうした活動で発想が広がったかは、実際の作品や説明を見て確かめたい。

そのとき、採点する大人の好みも問われる。整った文章や見慣れた結論ばかりを評価すれば、子供がそれに合わせて書くのは不思議ではない。多少ぎこちなくても、ほかの子が見過ごした点を捉えた文章には、そのよさを伝えたい。子供に独創性を求めながら、無難な結論の作文ばかりを褒めているなら、発想の幅を狭めている原因をAIだけに帰すことはできない。

評価は、次の教え方を考える材料にもなる。よい答案を見て「もう理解した」と決めつければ、必要な説明や練習を省いてしまうかもしれない。どこでつまずいたかがわかれば、次に教える内容や助け方を選び直せる。反対に、AIの案に疑問を持ち、自分なりに修正できた子には、その判断を生かす課題を用意できるだろう。

家庭では、宿題が早く終わったことを喜ぶのと一緒に、途中でわかったことや困ったことを聞いてみてはどうか。たとえば子供が「AIの説明を読んだけれど、ここがわからない」と言えたなら、一緒にその箇所へ戻ってみる。親がその教科の正解を知らなくても、わからない言葉を教科書で探したり、先生に尋ねたいことを整理したりはできる。子供がどこで困っているかを共有できれば、学校への相談もしやすくなる。答えを得る速さだけを褒めていれば、立ち止まって考えた時間を認める機会は減ってしまう。

職場の人材育成にも、同じ問いが当てはまる。AIで企画書が完成したことと、担当者が企画を立てる力を身につけたことは、分けて考えたい。作成件数ばかりを目標にして、短縮できた時間をさらに文書の作成へ回すなら、異なる発想を試す余裕は増えないかもしれない。候補を広げて適切な案を選んだ働きや、当初の案を見直した判断も評価したい。また、次に企画を任せるときには、その社員が根拠を説明し、条件が変われば判断し直せるかを確かめる必要がある。

AIへの脅威論と待望論には、どちらにも、道具の性質から人間の将来まで一足飛びに決めてしまう議論がある。導入する側にも、制限する側にも、何をできるようにしたいのか、その使い方で学びや仕事がどう変わったのかを説明してもらいたい。うまくいかなければ、使い方だけでなく、課題や評価の方法も直せる。子供がAIを使って何を身につけるかは、子供の使い方に加え、成果を受け取る大人が何を認め、次にどんな学びの機会を渡すかにもかかっている。

※本稿は、雑誌『プレジデント』（2026年12月4日号）の一部を再編集したものです。