2023/12/05

生成 AI に対する現状調査と将来の情報科目の検討
PBL 演習 7 班
安部 裕貴 岡本 尚哉 田中 大智 宮川 大輝
アドバイザー教員 西出隆志
であり, AI 戦略会議[2]の中では, 「AI リ1. 研究背景

テラシー教育が重要であり，現在の教育を検証し，必要に応じ，教育項⽬の追加などの生成 AI（Generative AI）とは，コンテンツ措置を講じるべきである．
」と述べられていやモノについてデータから学習し, それをるなど, 教育現場で生成 AI をどう扱うかに使用して創造的かつ現実的な, まったく新関して国民的な関心が高まっている．そのしいアウトプットを生み出す機械学習手法

ため, 現在の利用実態から，望ましいリテ[1]であり，•画像生成 AI•

テキスト生成 AI•

動画生成 AI•

音声生成 AI

ラシーを身に着けるための具体的な教育項目を特定する必要があると言える．

2. 研究目的の種類に大別され, コンテンツの生成, ク

本研究では, 大学生の生成 AI に対する現リエイティブな提案の補助, 定型業務の効状を把握し, それらを踏まえて将来の授業率化などに役立っている. 生成 AI が有効活科目における教育項目の検討を行うことを用されている一方で, 利用時に入力した情目的とする．さらに将来の生成 AI のリテラ報が生成 AI のデータベースに意図せず蓄積

シー教育がどのようなものであるべきかのされることにより機密情報の漏洩や個⼈情提案を行う.

報の不適正な利⽤が発生するリスク, 誰で3. 研究手法も虚偽の内容を生成可能になったことによる偽情報が社会を不安定化させ混乱させる

3.1. 調査方法及び調査対象

リスク, 授業の課題などに生成 AI が不適切

生成 AI に対する現状調査として，本研究に使用されることによる創造力の低下など

ではアンケート方式を採用した．アンケーの教育現場におけるリスク， AI が学習元のトの配布にあたっては，リスク・レジリエン

オリジナルに類似した著作物を意図せず生ス工学学位プログラムの教員，博士前期課成することによる著作権侵害のリスクが存

程，博士後期課程のメーリングリスト，班員，在している．そのため, 生成 AI をモラルにアドバイザー教員の知人や研究室の学生な反せず有効に使いこなすことのできるスキどを通じて送付した．アンケート実施期間

ル及びリテラシーを身に着けることは重要

は， 2023 年 9 月 9 日から 2023 年 10 月 111

2023/12/05日までとし，Google Forms で作成したアン
ケートにより 14 歳から 50 歳までの計 328
人から回答を得た．所要時間は 5 分程度であった.

3.2. アンケート項目
実施したアンケートは，回答者の属性情報，普段の生成 AI の利用状況，生成 AI に

図 1 生成 AI の利用状況(大学生以上)

関する知識やリスク認知，これまでの学習内容と将来の学習意欲など計 20 項目から構成されている．実施したアンケートの概要を付録 1 に示す．アンケートにより得られた結果に対してグラフによる分析や相関分析を行った．

4. 結果
4.1. グラフや表による分析

図 2 生成 AI の利用状況(高校生)アンケート結果を基に生成 AI の利用状況,
図 1,2 より, 高校生・大学生以上で共通しリスク認識について検証する．てテキスト生成 AI と画像生成 AI が主に利・属性情報
今回のアンケートの対象者の年齢層は次用されていた. これは, ChatGPT や Stableの表 1 のようになる．表 1 より高校生が主

Diffusion のようにテキスト生成 AI や画像生な回答者であると言える.

成 AI には有名かつ安価なアクセスしやすいサービスが存在していることや, 調査対象

表 1 年齢別の回答割合の主な利用目的が文章やソースコードの添

年齢区分

人数 [人]

14~17299

られる. また高校生では, 動画生成や音声18~24

16生成などに関しても一定数の利用者がおり，25~28

3

大学生以上と比べてその利用用途が多様で29~10あった．一方で約半数が生成 AI を利用した削及び翻訳であることが理由であると考えことがないと回答しており, 生成 AI の利用・生成 AI の利用状況意思に関して個人差が大きい結果となった.

生成 AI の利用状況について質問番号 2.3のどの種類の生成 AI を利用しているかのグ・生成 AI のリスク認識

ラフは次の図 1,2 のようになる.

質問番号 4.2 の認識しているリスクの種類について, 生成 AI が有効に働かないリス
クと, 生成 AI の利用によってプライバシー2

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や著作権の侵害など倫理的なリスクの 2 つ

表 3 各アンケートの関係（大学生以上）に大別した時, 倫理的なリスクが重視され目的

説明決定る傾向が見られた[表 2].

変数

変数

係数

3.1

0.40

<0.05

0.31

3.3

0.40

<0.01

0.70

2.1

0.28

<0.01

0.70

4.1

0.84

<0.05

0.60

4.1

0.56

0.084

0.384.1

表 2：認識しているリスクの種類
大学生以上

高校生
3.3

生成 AI が有効に働かないリスクハルシネーション

20

misleading data13

誤情報の出力7135.3

75

著作権侵害

514

その他

468

わからない

9195

相関係数

表 4 各アンケートの関係（高校生）

倫理的リスク
プライバシーの侵害

p値

目的

説明

決定変数

変数

係数

3.1

0.40

<0.01

0.29

3.3

0.26

<0.01

0.43

2.1

0.22

<0.01

0.36

3.1

0.56

<0.01

0.56

5.1

0.26

<0.01

0.19

4.1

3.3

これは, 現在メディアなどで取りざたさ5.3

p値

相関係数

れている生成 AI のリスクの多くが著作権やプライバシーにかかわるものであり, さら

表 3 より，大学生以上に対するアンケーに生成 AI が有効に働かないリスクを回避す

ト結果では，質問番号 4.1 生成 AI のリスクるためのガイドラインが未整備であることの認識について, 質問番号 3.1 生成 AI の仕も原因の一つであると考えられる.

組みの知識と 質問番号 3.3 より良いプロン

そのため, 将来的には倫理的リスクだけプトの知識の寄与度が高く, 正の相関を持でなく有効性に関するリスクについても周つことがわかった. 次に質問番号 3.3 より知できるような生成 AI に関する教育が必要

良いプロンプトの知識では，質問番号 2.1 生だと考えられる.

成 AI の利用頻度と質問番号 4.1 生成 AI のリスクの認識の寄与率が高かった.他にも,

4.2. 回帰分析と相関分析による考察

質問番号 5.3 今後の情報リテラシー教育へ得られたアンケート結果をもとに，それの意欲に対する,質問番号 4.1 生成 AI のリぞれの回答に関係性があるかを評価するた

スクの認識の寄与度が高く,このことからめに，最小二乗法による重回帰分析と相関

生成 AI などの新しい情報技術の危険をよく分析を行った．相関係数は，付録 1 の選択肢理解している人ほど,リテラシー教育の重の通り，4 段階のリッカート尺度を用いて計要性もよく理解している可能性がある.

算した．得られた決定係数，p 値，および相また表 4 より，高校生に対するアンケー関係数は表 3，4 のとおりである．

ト結果は大学生以上の結果と同様に，質問
番号 4.1 生成 AI のリスクの認識について，

3

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質問番号 3.1 生成 AI の仕組みの知識と質問

以上のように，大学生以上では既存の情番号 3.3 より良いプロンプトの知識の寄与

報教育に満足している人は，情報教育にこ度が高く，正の相関を持つことがわかった．

れ以上の内容を求めない傾向があり，既存

次に質問番号 3.3 より良いプロンプトの知の情報教育に不満がある人は実際に使用す識では，質問番号 2.1 生成 AI の利用頻度とる上での学びを必要としていることが分か

質問番号 3.1 生成 AI のしくみの知識の寄与った．

率が高く，大学生以上よりも普段から利用高校生のアンケート結果では, 既存の情している人ほど，生成 AI の扱い方に秀でて報教育について「非常に満足している」「満いる傾向が見られた.また，大学生以上の結足している」と答えた割合は約 90%と非常

果とは異なり，既存の情報教育に満足してに高い結果となった．これらの回答の理由いる人ほど，今後も情報リテラシーを学ぶとしては，「面白い」や「将来の役に立つこ意欲がある傾向が見られた.とが学べている」「わかりやすい」「わからない時もあるが，色々な事を初めて知れるから」「もっと時間をかけて学んでみたい」な

5. 情報教育に望むこと

どの前向きなものが殆どであり，後ろ向き
質問番号 5.1 既存の情報教育に満足してな理由は少なかった．一方で，「不満がある」いるかの回答を図 3,4 に示す．まず 大学生という回答も一定数存在していた．その理以上について,「とても満足している」と回

由は「学習している内容が将来の役に立つ

答した 1 人は，理由として「今までの教育でと思えない」「難しすぎる」「もっと実用的な足りている」と回答していた．また，「満足内容を学習するべき」などであり，大学生以している」と回答した人の理由として，「最上と同様により実践的な内容を求める声が低限のフォローは入っており，それ以上はある一方，難易度の高さに関する声も散見自学の範疇である」や「学内の情報教育シスされた．

テムで十分」，「職場と大学院の 2 つの場で満足度に大きな個人差が出た要因の一つ教育を受けているため」，「生成 AI など新しとして，異なる属性の人が同じ内容の教育いテクノロジーを組み込むと良い」といっを受けていることが考えられる．例えば，4た，既存の情報教育に対して前向きな回答

節の大学生以上に関する分析で，生成 AI のが複数見られた．一方で，「満足している」

リスクについてよく理解している人ほど，と回答した人の中にも，「これ以上手間がか将来の情報リテラシー教育の学習意欲があかるのは嫌だ」や「これ以上の内容を勉強しることが分かったが，そもそも生成 AI のリても使い方が分からない」といった後ろ向スクをよく理解している人はそれを使いこきの回答も見られた．さらに，「不満がある」なしている人であった．その為，一人でも新と回答した人の理由は，「モラル教育に比べ，しい情報技術を使いこなすだけのリテラシ使い方の教育は不十分」，「学校で習った内ーが既に形成されている人は，自ら学習し容が実社会で役立つように感じない」といていくことが予想される．一方で，既存の教った実際に使用する上で必要と感じないと育に不満がある人は，今後の学習意欲が低いった回答が多くみられた．

4

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い可能性があるため，教育者がより実践的

6. 結論と今後の課題な内容まで踏み込んだ情報リテラシー教育を提供する必要があるだろう．また，特に高本研究では，生成 AI に対する現状調査を校生などでは，既存の情報教育が難しすぎ実施し，将来の情報教育について思案した．

ると感じている人もおり，そのような人に成果は以下の通りである．

はより基礎的な内容の教育から提供する必・生成 AI を理解している人ほど既存の情報要があると考える．

教育に満足している．

また，4 節でも触れたように高校生の既存・生成 AI を理解していない人ほど既存の情の情報教育への満足度が，将来の情報リテ報教育に不満がある．

ラシー教育への学習意欲にポジティブな影

・情報教育に対する満足度の差が生まれる

響を与えていたことを考えると，高校での理由として，既存の情報教育が個人の属情報科目でいかに個々の生徒に寄り添った性（理解度，情報教育に求める範疇）に対教育内容を提供できるかは重要な課題であ応できていないことが考えられる．

ると言える．

・高校生は大学生と比べ，情報教育の満足度と学習意欲が高い傾向がある．
以上の結果を踏まえ，将来の情報教育の在り方として，一元的で全員が同様の内容を学ぶ既存の教育体系から，個人の理解度や属性に合わせて学習内容を個別にカスタマイズできる学習システムへの変更が考えられる．さらに，より情報科目に対しより深い内容を希望する人には，プロンプトエン

図 3：情報教育への満足度（大学生以上）

ジニアリングや具体的なリスクなど，より実践的な内容まで踏み込んだ教育を提供することが考えられる．
一方で，今回のアンケート調査は回答数の約 9 割が高校生であり，大学生以上を対象としたアンケート数が少ないことに留意すべきである．また，今後の展望としては，情報教育で教えるべき具体的内容を議論するためにより良いアンケート内容を考える必要がある．

図 4： 情報教育への満足度（高校生）52023/12/05

参考文献[1] 産総研マガジン, 「ジェネレーティブ[2] AI 戦略会議, AI に関する暫定的な論点

AI」とは？,

理 , https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ronten_honb

https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20221

un.pdf, (2023 年 5 月 26)

026.html, (2022/10/26)

質問番号 項目
1.1

基本属性

育を受けていましたか
あなたの年齢を教えてください

・はい ・いいえ
年齢を入力系か）を教えてください

2.1

2.3

・男 ・女 ・その他

所属（研究群・学群，高校生の方は理系か文

1.4

2.2

選択肢

あなたの性別を教えてください
あなたは，留学生または高校以前に海外で教

1.2
1.3

質問内容

普段，生成AIを利用しますか

所属を入力
・頻繁に利用する(3) ・時々利用する(2) ・あまり利用しない(1) ・全く利用しない(0)普段の生成AI 生成AIはどのようなときに利用しますか

自由回答の利用状況

次の生成AIサービスのうち，利用経験がある・テキスト生成（ChatGPTなど） ・画像生成（Stable Diffusion，Midjourney） ・ものを全て選択してください

音声生成（VALL-E） ・全て利用したことはない

生成AIのアルゴリズム（しくみ）について

3.1

知っていますか基本知識

AIの利用に関する基本方針を知っていますか
生成AIがより良い出力を出せるような質問の

3.3

・知っている（調べたことがある(2)・あまり知らない(1)・知らない，興味がない(0)所属組織（大学・高校・企業など）での生成

3.2

・よく知っている（日常的に関わっている）(3)

仕方を知っていますか

・よく知っている（理解している)(3)

・知っている（概ね理解している)(2)・あまり知らない（存在を知っている)(1)

・知らない(0)・基本方針が示されていない(-)
・よく知っている(3)・知っている(2)・あまり知らない(1)・知らない(0)生成AIをよりよく利用するために参考にし役
3.4に立った資料/website等がもしあったら教え

自由回答てください
4.1

生成AIのリスクについて認識していますか

4.2

どのようなリスクについて認識していますか

・よく認識している(3)・認識している(2)・あまり認識していない(1) ・認識していない(0)自由回答
・自分や他人の名前など，個人情報は入力しないようにしている・レポートなど，課題の答えをそのまま質問しないようにしている

4.3

リスク認知

生成AIを利用する際，気を付けていることを・出力結果が正しいかどうか，他の方法で確認している全て選んでください・著作物を学習させないようにしている・デマの要因になる画像を生成して公開しないようにしている・当てはまるものはない ・その他

※その他を選んだ人にお聞きします
4.4

生成AIを利用する際，気を付けていることを自由回答

教えてください
5.1

既存の情報教育について満足していますか・とても満足している(3) ・満足している(2) ・不満がある(1) ・とても不満がある(0)5.2

上記(5.1)で回答した理由を教えてください

自由回答

5.3
5.4
5.5

これまでの学 あなたは今後も情報リテラシーについて学ぶ
習内容と将来 意欲がありますかの学習意欲 将来のAIの印象について教えてください
将来の情報科目に必要だと思う項目があれば教えてください・とてもある(3)・ある(2) ・あまりない(1) ・ない(0)・とても期待している(3) ・期待している(2) ・不安がある(1) ・とても不安がある(0)自由回答

カッコ（）内の数字はリッカート尺度

付録 1 アンケート概要

6