生成系AIを使いながら識別系AIを文系学生に教える実践
江見 圭司1),2), 水野 義之1)
1) 関西外国語大学
2) 京朋社
f001493@kansaigaidai.jp, ymizuno@kansaigaidai.ac.jp

Teaching Practice in Teaching Liberal Arts Students about Discriminative AIby Using Generative AI
Keiji Emi 1) ,2), Yoshiyuki Mizuno 1)
1) Kansai Gaidai Univ.
2) Keihousha
概要
生成系AIを使いながら，文系学生にAIに関する授業を実践している．学生が生成系AIの仕組みを理解することを重視して，基礎的な数学の初歩から解説した．学生の書いたレポートをテキストマイニングした結果などを踏まえて報告する．

1.2 文系学生対象の「AI概論」

1 はじめにさて，本稿のメインは関西外国語大学(以下関1.1 AIと向き合う態度とは
筆者(江見)は，「大学向け・企業研修向け・教員向けのAI人材指向の人工知能のカリキュラム試案」[1]を発表した．その後，企業内教育，オン西外大)における「現代社会とAI (I及びII)」という講義科目を軸に構成する．これはいわば，AI概論である．授業回数は年間30回，前期「同I」並ライン授業，教材開発などの仕事をへて，2023年

びに後期「同II」，また後者IIの先修科目は前者I

度からは大学，特に文系の学生対象にAIの教育をとした．受講者数はそれぞれ132名，24名であっ行っている．2022年末から生成系AIの性能向上にた．

伴い，教育分野においてどのように活用するべきG検定の技術的内容を精査して，前期Iの15かという議論が盛んになり，オフィスソフトの使回中7回程度は筆者(江見)が担当した。またG検定

い方を授業する「情報リテラシー」の授業においの内容とは離れた内容を筆者(水野)とほか1名(ゲても，無視できない存在となっている．生成系AI

スト講師：大阪芸術大学 中野圭准教授)が担当しの進歩の速さは人知を超えており，この研究発表た．主担当は水野であり，シラバスの素案は水野の原稿を書いている時間中にも進歩・発展していが考えている．

るため，この原稿の内容を発表する当日に，発表内容が陳腐化する可能性すらある．
ここでは，AIを教えるときにインストラク
ショナル・デザインの初心にかえって，文献[2]の考え方に基づいて知識(Knowledge, K)，スキル(S,Skill)，態度(Attitude, A)に分類しながら考察を進

後期IIの授業では実習を行っている．後期IIにおいても15回中7回程度は筆者(江見)が担当して，残りは筆者(水野)とほか1名(中野)が担当した．実習ではSony Neural Network Consoleをメインに扱い，数学の理解が必要なときだけ，Wolfram Alpha
計算知能を補助的に利用する方法をとっている．

めることにする．

AIの動向については，情報処理推進機構が発40

行している “AI白書” [3]を参考にしている．技術(inverse document frequency：逆文書頻度)値を掛け

動向や活用事例にとどまらず，技術解説書を兼ね合わせた値のことである．この値を使うと各文章ている．

を構成する単語群を数値群によるベクトルに置き筆者(江見)はAI教育において，一般社団法人日本ディープラーニング協会G検定 [4]-[9]，そしてスタンフォード大学のサイトにあるまとめ[10]を参考にしてきた．取り上げた項目は以下のとおりである[11],[12]．
１習，強化学習），データの扱い，評価指標

ング，既存のニューラルネットワークにおける問題，ディープラーニングのアプローチ，CPU とGPU，ディープラーニングのデータ量，活性化関数，学習率の最適化，更なるテクニック
なおG検定とはちがって，神経回路との対応は説明にはよく使っている．と類似度を求めることができる．
こ こ で 求 め る も の は コ サイ ン 類 似 度 と 呼 ぶばすぐに理解できる．逆に文系学生にはなかなか敷居が高いことになる．また，多次元量としての2 教育実践
2.1 教師あり学習の回帰と分類
機械学習の教師あり学習は回帰と分類(クラス分類)である．前者は数値予測であり，後者は識別である．
回帰は，AIの分野では原則として線形回帰しか扱わないので，線形回帰の計算を扱えばよい．

ディープラーニングの手法

説明変数は1変数，目的変数が1変数の場合は中学

CNN(畳み込みNN)，深層生成モデル，画像認
識分野での応用，音声処理と自然言語処理分野，RNN(リカレントNN)，深層強化学習，ロボティク
ス，マルチモーダル，モデルの解釈性とその対応
ちなみに，2年前の研究[1]を発表したときには，「マルチモーダル」の事例を探すのは苦労したが，今日では枚挙にいとまがないほどあふれている．
1.3

2つの特徴ベクトルの内積からコサインを求めるベクトルのイメージを受講生は持っていない．

ディープラーニングの概要

ニューラルネットワーク(NN)とディープラーニ

3

文書の特徴」を表現している（特徴ベクトル）．

が，高校数学のベクトルの内積のイメージがあれ

機械学習の具体的手法

代表的な手法（教師あり学習，教師なし学2

換えることができる．文書ごとのベクトルは「各校の1次関数であるので理解は比較的容易である．しかし説明変数2つ，目的変数が1つになると，回帰式は平面の方程式になるため，学生の理解は追いつかない．1994年以後，高等学校の数学
では3次元ベクトルは扱うが，平面の方程式の扱いは簡単であり，特に法線ベクトルという概念が高等学校から消えて二十年になるので，説明変数を2つ以上にするのは困難を極める．

自然言語処理G検定の内容では，画像処理に偏っているともいえる．外大で講義することを考えると，自然言語処理の解説を避けることはできない．自然
言語処理の機械学習においてtf-idfというものがある．各文書中に含まれる各単語(term)が「その文書内でどれくらい重要か」を表す統計的尺度の一つであり，例えば具体的には「ある文書内」で「ある単語」が「どれくらい多い頻度で出現するか」を表すtf (term frequency：単語頻度)値と「全文書中」で「ある単語を含む文書」が「（逆に）どれくらい少ない頻度で存在するか」を表すidf41

図1 変量と変数の説明2.2 教師なし学習のクラスタリングと次元圧縮

で，飽きが来ないように配慮して20分以内の時

クラスタリングも次元圧縮も実は統計学[16][19]の話であり，データサイエンスやAIの授業だからいって，特別な事は何もないといえる．
クラスタリングでは，k-ミーンズ法，ウォード法(最小分散法)などがある間で完結するように心がけた．
まずは自然言語処理の原理を理解するために重要な「コサイン類似度」を目標に解説した．
内積を理解させるためには直角三角形，三平方の定理，相似形，cosとsinの定義，極座標，加次元圧縮には重回帰分析と主成分分析などが法定理の図形的説明から内積を定義する説明を実施したある．これはいわゆる「多変量解析」のことであ

ここまでは2次元ベクトルであるが，ここかる．

ら3次元以上に自然に拡張できるようにした．

ChatGPTなどの言語生成AIは前処理に自然言語処理として教師なし学習をつかうが，前述の内容のものではないので，自然言語処理のtf-idfの解説

3 実践結果に時間をさいている．

関西外大の「現代社会とAI」という授業では，分類については，線形分離[13]であるが，高前章の「実践」に基づいて，学生には毎回振り等学校の数学では数学II「図形と方程式」に相返りレポートをLMS上に提出させている．その当する．昔は，この単元では線形計画法の問題がかならず扱われたが，最近の教科書では「発結果をKHコーダーを用いてテキストマイニング展」で扱うか，まったく記載がない．2次元平課題1(振り返り)は以下の通りである．

面において直線が正の領域と負の領域にわかれるという書き方を行っていない．識別は基本的には正の領域と負の領域にわかれるということに由来するので，現在の高校教科書の記述ではした結果をいくつか紹介する．学生レポートの課題1_振り返りA：なるほどと思ったこと．分
かったと思ったこと．100文字以上
課題1_振り返りB：よく分からなかったこと．

AIの識別を理解するのは困難をともなう．した

疑問，質問．100文字以上がって，この先の ニューラルネットワークまでを講義をするのは若干，大変である．
2.3 強化学習

課題1_振り返りC：その他，感想，要望など．

これは用語の解説にとどめることになる
2.4 深層学習

課題2と課題3は毎回異なる内容としている．
3.1 課題1(振り返り)

2.1から2.4の学習に相当する．テキストマイ

G検定では画像処理をとくに取り上げながら，ニューラルネットワークを取り上げいるが，画像処理がもっともわかりやすいので，そこを重視することになる
2.5 生成系AIの事例紹介
画像，動画，音楽，言語の各生成AIの事例を動画共有サイトで紹介されているものを見せながら講義をおこなっている．このなかで，マルチモーダルの紹介が自然にでてくる．
2.5 AIを理解するための最低限の数学ニングをしても特徴をつかむことはできなかった．しかし，「数学の意味がわかれば，数学が人工知能の仕組みに関係することは理解できた」という意味の記述は週を追う毎に増えていった．態度の養成は達成できていると判断している．
3.2 課題2
課題2に関しては筆者(江見)が担当したときには，「今日の数学において，なにか思った事を書いてください」という問いである．2.6の学実施することにした．数学の話だけ聞いていて習項目に対応する．これについてテキストマイニングを行った．
直角三角形，三平方の定理，相似形の話をとも飽きてくるので，毎回20分だけ「今日の数おしてcosとsinの定義を話した週のテキストマ学」と題して数学・算数の講義を解説してきた．数学の解説はこの授業の本質ではないの

イニングの共起ネットワークの結果が図2であ数学の話は，前期Iにおいては毎回20分程度42る．

図2

共起ネットワーク(cosとsinの解説)

図3

共起ネットワーク(ChatGPTがつくった文章)
この図2において特徴が出ているのは，「数学」というキーワードでネットワークをつくる水色と「コサイン」・「角度」などの青色のネットワークが特徴的に分かれていることである．これは，数学の理解について一般的に記述している部
分と，コサインの意味について記述している部分に分かれているのである．コサインについて述べている学生は，コサインの利用法や使い道がなんとなく理解できたという記述をしているので，授業の狙いはある程度達成できていることになる．
3.3 課題3 生成系AIを使ったレポート

主として，2.5の学習項目に対応する．活用

3.4 多肢選択式のオンライン試験
前期Iではレポート以外に知識領域を評価するために，多肢選択式のオンライン試験を実施した．結果は100点満点とすると，平均は77.51，標準偏差は14.74となったので，1標準偏差の点数は62.78から92.25となった．他のオンライン試験との比較はないので詳細は分析できないが，比較的高得点であろうと思われる．

4 実施した教育実践に関する考察

事例は一気に紹介するのではなく，すこしずつ紹介した．
ある週には以下のようなレポートを書かせた．

ンストクショナル・デザインの観点[14]-[16]に「AIが進化すると著作権がおびやかされると基づいて整理した内容については文献[1]を参照

これをニーズ分析としてまずは学習内容をイ言われているが，以下のうち一つを選んで著作権 が ど う な る か に つ いて， あ な た の 予 想 をしてほしい．

ChatGPTに相談しながら書いてください．

限り高校までの数学で説明することを重要視し，ここでは数学の部分に焦点をあてて考察する．
4.1 関数と方程式の違い・小説などの文学作品・風景写真などの画像・アニメやゲームなどのキャラクター画像・作詞・作曲・演奏を含めた音楽」

筆者らは授業を通して，AIの仕組みを可能なここはメインであろう．図1における平面の学生のレポートをテキストマイニングした結果が図3である．見事にクラスタリングされている．

方程式はなじみがないので，学生のレポートでは「理解できない」という記述が見られたが，高等学校で積極的に解説していないので当然の反応である．
4.2 回帰「回帰の計算方法は教えてほしい」という記述があり，回帰の計算はなじみがないのがわかる．統計に関係あることはパソコンをつかった授業展開が必要であろう．

43

する気持ちを不必要に助長することにもなる．

4.3 高校では詳しくは扱わない記述統計学統計学をやる必要がある．理工系の統計学は数理統計学であるが，生物系，医療系，経済経営系，心理学系では記述統計学が必要である．
情報系の統計学は数理統計科学ベースであるので，このあたりは内容を見直す必要があるだろう．東京大学教養学部統計学教室のカリキュラ
ム[17]や文献[18]が参考になるだろう．また，日本統計学会主催の統計検定[19]も参考にな

そこで，AIの仕組みを説明することに重きを置いた．これは知識の部分である．学生が書いたレポート課題の作成においては，受講生にChatGPTなどの生成系AIを利用させることによって，利用するスキルの向上を狙った．最後に，AIに接する態度であるが，「AIの仕組みを意識しつつも，AIを恐れず活用する」という態度を養うことが大切であろう．

る．
たとえば心理学専攻では，心理学統計法という授業があり，1時間目に変数の4つの尺度，参考文献「名義尺度」「順序尺度」「間隔尺度」「比例[1]尺度」について説明する[20]．尺度の解説をお員向けのAI人材指向の人工知能のカリキュラム

こなうと，AIやデータサイエンスでつかう手法試案”，情報教育シンポジウム, 2021．の理解が進むのである．

[2]

4.4 ベクトルの内積とコサイン

イン: 事例で学ぶ教育設計」p.62，東京電機大

先の学生のレポートから見ると一定の成果はあったように判断できる．
4.5 ベクトルの次元をあげる意味

学出版局，2005．

線形代数について述べる．昨今では，行列と線形変換は高等学校の学習指導要領からなく2019 ; (c) 同 2020 ; (d) 同 2022 ; (e) 同 2023．

なっており，2022年からの新学習指導要領でもーニング協会．
Japan Deep Learning Association （略称：JDLA）

この分野は軽視されているので，事前にしっかりと数学の授業を行う必要がある．線形分離の理解のために法線ベクトルの理解が必要になる．

[3]

江見圭司，“大学向け・企業研修向け・教内田実，「実践インストラクショナルデザ

(a)情報処理推進機構AI白書編集委員会(編): ”AI白書2017”KADOKAWA , 2017 ; (b) 同[4]

G検定とは/一般社団法人

日本ディープラhttps://www.jdla.org/certificate/general/(閲覧2023-06-10)[5] 浅川伸一, 江間有沙, 工藤郁子, 巣籠悠輔,

1994年以来，高等学校の数学から法線ベクト

瀬谷啓介, 松井孝之, 松尾豊, JDLA (監修), ”ディルは消えている[21],[22]．平面の方程式や法線ープラーニング G検定公式テキスト第2版”, 翔ベクトルの理解がおぼつかないため，超平面へ拡張することへの理解が追いつかないことを解消する見込みが立っていない．最近出版された
アメリカの線形代数の本には機械学習や深層学

泳社, 2021

習に関する章が追加されている[23]．

[7]

[6]

明松真司, 田原眞一, 杉山将 (監修) ”徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集第2版”， インプレス, 2021
クロノス, ”スッキリわかるディープラーニ

ングG検定テキスト&問題演習”, TAC出版, 2020.

5 まとめ

[8]

山下長義, 伊達貴徳, 山本良太, 松本敬裕,

文献[2]の考え方に基づいて知識(Knowledge,

横山慶一, 杉原洋輔, 浅川伸一(監修), 遠藤太一K)，スキル(S, Skill)，態度(Attitude, A)に分類し郎 (監修), ”これ1冊で最短合格 ディープラーニながら考察を進めた．

ングG検定ジェネラリスト要点整理テキスト＆AIの応用事例だけを紹介する授業をすると，問題集”，秀和システム, 2020.

受講者は従来の自動化ソフトウェアとの違いをまったく理解することができない．また最近の[9]

生成系AIの生成物の秀逸性は，AIに対する畏怖題集”, 技術評論社, 2020.

44

高橋光太郎, 落合達也, “デジタル最短突破

ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問[10] S.Amidi, Stanford University,
https://stanford.edu/~shervine/l/ja/teaching/
年06月10日閲覧)．
[11]

(2023

江見圭司, “AI人材を指向した人工知能カリキュラムの試案”，JSiSE研究会，2020年第3回, 2020.
[12]

江見圭司, “法律問題を含めたAI人材指向の人工知能のカリキュラム試案”，日本情報科教育学会.
[13]

レトリバ, “内職が要らないくらい分かりやすいディープラーニング入門”
https://www.youtube.com/watch?v=btGW8P6FcF4(2023年06月10日閲覧).
[14]

ロバート・M. ガニェ, 他, 鈴木克明(訳),岩崎信(訳)，「インストラクショナルデザインの原理」,pp.1-462, 北大路書房, 2007.
[15]

ウォルターディック，「はじめてのインストラクショナルデザイン」，pp.1-381，ピア
ソンエデュケーション，2004.
[16]

矢島，江見，田中，中條,「オブジェクト

モ デル を 用 い た 授 業 設 計 へ の ア プ ロ ー チ 」 ,JSiSE 教育システム情報学会, Vol.20, No.2,pp.209-213, 2003.
[17] (a) 東京大学教養学部統計学教室，"統計学入門"，東京大学出版会，1991; (b) 同，"自然科学の統計学"，東京大学出版会，1992; (c)同,”人文・社会科学の統計学”，東京大学出版会，1994.
[18]

栗原伸一, 丸山敦史, ジーグレイプ制

作，”統計学図鑑”， オーム社，2017.
[19] 統計検定，https://www.toukei-kentei.jp/[20] S. Stevens, “On the Theory of Scales ofMeasurement”
h t t p s : / / w w w. s c i e n c e . o r g / d o i / 1 0 . 11 2 6 /science.103.2684.677[21] 江見圭司，江見善一， ”線形代数と幾何”
共立出版, 2004.
[22]

江見圭司, 矢島彰, 中西祥彦, 江見善一, 石川高行, “集合・確率統計・幾何がビジュアルにわかる―基礎数学のABC”, 2006.
[23] (a) G. Strang, ”Linear Algebra for Everyone”,
Wellesley-Cambridge Press, 2020 ; (b) http://math.mit.edu/~gs/everyone/?
f b c l i d = I w A R 1 k E V N 0 t c 3 C SBZBqikVcQKqDtU0OKtDdtwRoz1DiXkamKksI9
lE3n3onk (2023年06月10日閲覧)

45