JSiSE Research Report
vol.38,no.2(2023-7)

大学 1 年生の生成 AI 利活用に関するアンケート調査報告森 祥寛
金沢大学学術メディア創成センター

Report on a Survey Regarding the Utilization of Generative AIamong First-Year University Students
Mori Yoshihiro
Emerging Media Initiative, Kanazawa University
With the advent of 2023, the use of generative AI such as ChatGPT in education has gained attention.
Therefore, we conducted a survey on the use of generative AI among the first-year students whoentered Kanazawa University in April of the academic year 2023. This report presents the results ofthat survey.
キーワード: 生成 AI 利活用，調査報告
な流れは，2010 年代後半になると，初等中等教育でも1. はじめに近年，情報技術はさまざまな分野で活用されている．
2010 年代始めには ICT などが，2010 年代半ばからはデータサイエンスや DX，Society5.0 などの言葉で表わされる情報技術を元にした社会の変革が求められてきた．例えば，第 5 期科学技術基本計画（2016 年度から 2020 年度）(1)には，データドリブンな社会を目指すことが明記されている．これらは、データがわれわれの日常生活のあらゆる面で増加し、それを理解し解釈する能力が必要とされていることからも明らかである。
このために、高等教育機関に対しては、いわゆる「データサイエンス教育の強化」が求められてきた。文部科学省では，高等教育における「数理・データサイエンス・AI 教育認定制度(2)」を実施するなど、さまざまな施策がとられている。
金沢大学では，2000 年代半ばより，大学全体で ITを教育に活用していくような取組が始まりだし，現代GP や特色 GP のような文科省の補助事業によって後押しされてきた．併せて，最近では BYOD と呼ばれる
ような，入学時にパソコンやタブレット端末などを新入学生に準備させ，授業などで使用する取組も進められてきた(3)．同時に ICT を活用していくために必要な知識やリテラシーを学ぶ教育も進められた．このよう進められるようになり，「教育の情報化の推進(4)」として，2019 年 6 月 28 日に教育の情報化の推進に関する法律が公布，施行されることで、GIGA スクール構想が加速し、2021 年 4 月からは、新しい学習指導要領に則った高等学校情報科「情報 1」が実施された。特に
情報 1 は、大学入試共通テストでの情報の実施と併せて、初等中等教育における情報教育に大きな影響を与えている。
そのような中で、2022 年 11 月に登場したのが、OpenAI の GTP（大規模言語モデル） (5, 6) を使った
ChatGPT が一般リリースされた。これは大量のテキストデータを使ってトレーニングされた自然言語処理のモデルであり、チャット形式で質問を書くと AI が回答をしてくれるサービスである。このサービスによって、2023 年始めに「生成 AI 利活用」という新しい変革が訪れた。この変革は、教育の現場にも影響をあたえた。生成 AI によって、学習者の学習およびその活動の在り方が大きく変わる可能性がでてきたのである。
メリットとして捉えるなら、ChatGPT のような大規模言語モデルは、学生が自己主導的に学習を進めるための強力なツールとなることがあげられる。学生は、自分のペースで学習を進め、深く理解するために必要－51－

な質問を AI に投げかけることが可能となった。また、と予測するか、利用目的、活用場面などについて聞い教員は、AI が学生の質問に対応することで、より高度ている。

な教育活動に集中することが可能となった。さらに、

なお、各調査項目については、金沢大学固有の設問

ChatGPT のような生成 AI は、上手に使えば、学習者となるデータサイエンス基礎に関連する部分を削除し、が新たな知識を探求し、理解を深めるための新しい方回答者属性（所属や学年、研究内容）を加えたものを法を提供できる。例えば、学生は、その時点におけるGoogle Form（https://forms.gle/ZjPrtpVcUeih5Smr5）

自分の理解度をテストするために AI に質問を投げかに公開している。

けることができ、それに対して AI は学生が理解を深めるための新たな視点や情報を提供することが可能で2.3 回答数など
本調査を実施した結果、表 1 のような回答数を得た。

ある。デメリットとして捉えるなら、教員が出した課題を AI に質問として投げかけることで、学生が自ら表 1 回答者属性と回答者数の学習を経ることなく回答を得ることが可能となるこ

回答者所属

学生数

回答者数

回答率

文系

692

16824.3%

理系

609

15225.0%

医系

390

12131.0%

これらを踏まえて、本研究では、2023 年 4 月に金沢文理融合

893438.2%

大学に入学した 1 年生に対して生成 AI 利活用に関す

合計

1,780

475

26.7%とがあげられる。他にも AI を使用することで、データ流出やプライバシーの侵害、AI がハルシネーション（事実に反することやデタラメを出力する現象）を引き起こす可能性がある。

るアンケート調査を行い、その利用状況、認識などにあくまでも調査協力の形を取っているため、1 年生全ついて評価した。

体の 26.7％からの回答であったが、本件調査においては十分と考えている。一方で金沢大学では、20 の学類

2. 調査概要（他大学における学部相当）があり、学類毎の分析では、回答数が小さくなる学類もあるため、これをおこ

2.1 調査方法と対象
本研究は、金沢大学の LMS（WebClass(7)）を使用して、2023 年度に入学した全 1 年生を対象にしたオンライン上のアンケート調査として実施した。実施期間
は、生成 AI について解説をしたデータサイエンス基礎第 3 回目の講義（4 月 20 日から 26 日に実施）終了後、ゴールデンウイークを経て、5 月 12 日から 5 月19 日までの 1 週間である。この調査期間設定は、講義を受けた上で、実際に学生が生成 AI を使用するに足なわなかった。代わりに、学類をいわゆる文系、理系、医系、その他という形で区分し、これを本調査においては「回答者属性」とした。金沢大学では学類の上部区分として学域が設定されており、人文社会学域を文系、理工学域を理系、医薬保健学域を医系、融合学域を文理融合に対応させた。

3. 調査結果と考察
3.1 生成 AI の使用状況

る十分な時間をとるためのものである。

本調査の結果、金沢大学 2023 年度 1 年生が、デー
タサイエンス基礎第 3 回講義前までの段階で、生成 AI

2.2 調査項目調査項目として、全 14 問用意した。そのうち 12 問を使っていたか否かについてまとめたものが図 1 であは多肢選択式の設問で、記述式の設問は最後の 2 問のる。2023 年 4 月半ばの段階では、属性に関わりなく 8みである。設問では、生成 AI について解説したデータ

割方の 1 年生が生成 AI について知っていた。一方で、サイエンス基礎第 3 回目の講義を起点として、その前使ったことがある学生は、3 割程度に留まっていた。

後で生成 AI について使用したか否かを聞き、その上調査では、講義後に生成 AI を使用してみたかも聞で生成 AI に対する疑問や懸念、生成 AI 利用におけるいており、その結果、生成 AI の使用が、文系 50％、注目点、学校教育でどのように利用されることになる

理系 42.8%、医系 52.9%、その他 70.6%となった。こ

－52－

0%

10%

文系
（N=168）

20%

30%

40%

50%

48

理系
（N=152）60%

90%

3.2 生成 AI への疑問や懸念、利用目的
図 3 は、生成 AI に対する疑問や懸念に対する回答

2018

生成AIを使っていた回答者数を示す）。

2666

11100%

3570

34

文理融合（N=34）

80%

8556

医系
（N=121）70%である。回答者属性と生成 AI の使用の可否を併せて

5

生成AIを知っていたが使っていない掲載している。学生がもつ生成 AI への疑問点として、生成AIを知らなかった

回答の正確性や質保証、生成 AI の利用実績が高く上

図 1 講義前に生成 AI を使っていたか
0%

10%20%

文系（N=163）

理系（N=143）

医系（N=111）

30%

40%

50%

60%

70%

80%

8875

7271
66

げられており、懸念として、生成 AI を利用することで90%

不正を疑われるのではないかというのが高くなってい100%た。多くの回答において、属性による違いを判断するのは困難であった。今後、より深い分析をすることで何らかの違いがでてくることを期待したい。生成 AI の45

使用の有無では、使ったことがない学生の方が、使い文理融合（N=33）

25

8

生成AIを使ったことがある

方が難しそう、活用場所が分からないなどが多くなっており、生成 AI を使ってみることで、その利活用に対生成AIを使ったことがない

図 2 講義後に生成 AI を使ってみたかするハードルが下がることが見て取れる。コストや学れらの結果を踏まえて、分析において、学生を「生成習効果に対する懸念についても、使ってみることで下AI を使ったことがある」グループと「使ったことがながる傾向が見られ、逆に不正を疑われるのではないかい」グループに分類して、分析を行うこととした。なという懸念に対して、生成 AI を使ったことがある学

おこれらの設問への未回答者については、分析から除生の方が高くなる点は、学生の心理的傾向を示す一端いたため、回答者数は文系（N=163）、理系（N=143）、であろう。

医系（N=111）、その他（N=33）となっている（N は

図 4 は、生成 AI の利用目的をまとめたものである。

50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%

を理解できないこと

現在の生成ＡＩでは︑人間の感性やニュアンス

生成AIを使ったことがない（N=199）

生成ＡＩを使い続けることで︑果てしなく生成ＡＩが発展︑進化してしまうのではないか不安

まいそう

先生や友達とのコミュニケーションが減ってして不正の疑いがかけられるのではないか

生成ＡＩを利用すると︑課題やレポートに対しするのではないか

生成ＡＩを利用すると︑自身の学習効果が低下ような学習を行ったのかが分からない

生成ＡＩが学習したデータの質や多様性︑どの対応と翻訳機能の有無について知りたい

日本語や英語を始めとするさまざまな言語へののかどうか

生成AIを使ったことがある（N=251）

図 3 生成 AI に対する疑問や懸念－53－

自分好みにカスタマイズや設定する方法がある

たい

他のツールやアプリとの連携方法について知りないし︑高額の課金されないか不安

文理融合（N=34）

利用料金やコストについての詳細がよく分からか分からない

サポート・ヘルプがどのように提供されている

たい

アップデートや新機能追加の方法について知りタ保護の対策について知りたい

医系（N=121）

サービス提供者のセキュリティへの対応やデーの対応について知りたい

サービス提供者の倫理・法律・プライバシーへ

生成ＡＩの出力結果の正確性や質が分からないが分からない

理系（N=152）

生成ＡＩに関する技術や︑応答速度などの性能

どの生成ＡＩを選ぶべきか分からない

文系（N=168）

生成ＡＩを活用した事例や実績を知りたい

活用場面が分からない

使い方が難しそうだ

0%

40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
エンターテイメントやリラクセーション

スケジュール管理やタスク整理のサポート

パーソナライズされたおすすめや情報収集

ネットワーキングや人間関係の構築

仕事やインターンシップの準備

イベント企画や運営のサポート

生成AIを使ったことがある（N=251）

チームワークやコラボレーションの促進

オンラインコミュニケーションのサポート

文章作成︑ブログ記事などの執筆作業

ストーリーテリングや創作活動のサポート

文理融合（N=34）

アイデアやインスピレーションを得るため楽曲作成や編曲などの音楽生成

グラフィックデザインやイラスト作成

自動要約や情報抽出

シミュレーションや予測モデルの作成

医系（N=121）

メンタルヘルスや心理的なサポート

質問に対する回答やアドバイスを得るため研究活動やデータ分析などのサポート

理系（N=152）

プログラミングサポート

言語学習や翻訳のサポート

個別教材や学習プランの作成

学習効率化や知識の整理

文系（N=168）

プレゼンテーションの準備や資料作成

課題やレポート作成のサポート

0%

生成AIを使ったことがない（N=199）図 4 生成 AI の利用目的
生成 AI を使用していない場合は、利用したい目的を学生自身が理解すると考えられる。

回答させた。生成 AI の利用目的は、回答者属性によってある程度の変化が存在することが見て取れる。それ

3.3 生成 AI への期待が良く見て取れるのが、プログラミングサポート、デ本調査では、「生成 AI を利用することで、文章作成ータ分析、シミュレーションや予測モデルの作成であが効率化されるという意見に、あなたはどの程度同意る。これについては、理系属性の学生が目的として選しますか。」についても尋ねた。その結果が、図 5 であぶことが突出しており、学生が行う学習内容への生成る。調査で尋ねているのが、文章作成の効率化であり、AI への期待が見て取れる。同時に、これらの項目を選その是非ではないため、学生の意見としては、不同意択しているのが、生成 AI を使ったことがない学生がより同意に傾いていることが見て取れる。それらは、選択していることも注目すべきであろう。学生は、実回答者属性による違いは見られなかった。一方で、生際に生成 AI を使用することで、2023 年 5 月現在の生成 AI を使ったことがあるか否かで見てみると、生成成 AI が、これらの項目に対して期待しづらいことをAI を使ったことがある学生の方がより同意をする傾図 1 生成 AI 利用による文章作成効率化への同意・不同意－54－

向があることが分かる。
ここで尋ねている生成 AI は、GTP シリーズに代表される自然言語処理のためのディープラーニングモ
デルの 1 つを前提としている。実際に ChatGPT やBingAI などを使用した学生にとっては、文章作成が効率化されるということを、実感を持った回答と捉えられる。一方で、生成 AI を使用していない学生は、メディアなどから得た生成 AI に関する情報で AI による文章作成について判断していると考えられ、その結果が多少同意しないが多くなったと捉えられる。この辺りについては、より詳細な調査が必要であろう。

図 6 生成 AI への不満点（生成 AI を使ったことがある学生 251 名の回答）
合、ChatGPT の表記ミスなども多々存在した。表 2 中

3.4 生成 AI への不満点
これは、生成 AI を使用した学生（N=251）への質問の括弧書きの数字が、間違った表記数である。大文字となるが、生成 AI を使用した上での生成 AI への不満

小文字の混在の他、Chat と GPT の間にスペースが入点を尋ねた。その結果が図 6 である。

るか否か、Chat をチャットと表記するなど、間違いで実際に生成 AI を使用した結果として不満点として明確に発出するのは、スピードのみであった。続く不はない記述の他、GPT が GTP、GDP、GBT など新しいワード故の間違いも存在していた。

満点はフィードバックの遅さであったが、スピードの3 分の 1 であり、如何に回答の生成スピードに不満が4. まとめ生じているかがわかる。

今回、生成 AI の活用について、2023 年度に金沢大学に入学した 1 年生に対して、アンケート調査を行っ

3.5 使用した／使用したい生成 AI
実際に学生が使用した、あるいは使用したい AI はどのようなものが多かったかが、表 2 である。

回答数

回答率

ChatGPT

286（32）

60.2%

Deepl など

132.7%

BingAI

173.6%

画像生成 AI

173.6%

その他

132.7%

2023 年 5 月現在において、学生の半数強が生成 AIを使用したことがあるとの結果を得た、社会的な動き

表 2 使用した／使用したい生成 AI
生成 AI の種類た結果を報告した。

を踏まえれば、この数は、今後、増えることはあっても減ることはない。特に「Copilot（副操縦士）」と銘を打って、さまざまなサービスが開始されている。生成AI の開発者、サービス提供者にとって、Pilot は人間であり、AI はあくまでも Copilot であるとの表明である。生成 AI が社会に出た以上、これが無くなることは考えられないし、より多くの場面で AI などが使われその多くが、ChatGPT を選択している。これは講義における説明の中心が ChatGPT であったこと、メデていくことになる。それは、どれだけ AI を Copilot として活用できるかが、Pilot の技量として問われる時代になるともいえる。われわれ、教育手法などの研究者

ィアなどで発信される情報が ChatGPT を中心としたにとっては、この AI をどのように扱わせるべきかをものであったことが原因といえる。しかしながら、現検討していくことになるだろう。

状では、「生成 AI＝ChatGP」という形が揺るがしがたいということを示した、一事例といえる。
また、表 2 の設問は、自由記述形式による回答を取りまとめたものとなるが、自由記述として書かせた場－55－

田良宏, 東昭孝, 二木恵, NAKASANCHAWANAT, "金謝辞

沢大学における携帯型パソコン必携化に関する 12 年間

本研究は，金沢電子出版株式会社との共同研究により推進された．関係各位のご厚意ご高配に，深く感謝の取組", 学術情報処理研究 23(1), 29-42, 2019(4) “教育の情報化の推進”,
http://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/index.

する．

htm(2023 年 6 月 14 日確認)
(5) A. Radford and J. Wu, R. Child, D. Luan, D. Amodei,

参 考 文 献I. Sutskever: "Language Models are Unsupervised(1) 内 閣 府 - 科 学 技 術 政 策 ： 科 学 技 術 基 本 計 画 ,https://www8.cao.go.jp/cstp¥¥/kihonkeikaku/index5.

Multitask Learners", OpenAI blog, 1(8):9.
(6) T. B. Brown and B. Mann, et al.:"Language models arehtml(2023 年 6 月 14 日確認)

few-shot(2) 文部科学省：数理・データサイエンス・AI 教育認定制度,

Proceedings

ofthe34th

International Conference on Neural Information

https://www.mext.go.jp/a_menu/koutou/suuri_datasci
ence_ai/00001.htm(2023 年 6 月 14 日確認)

learners",

Processing Systems, 2020(7) 日 本 デ ー タ パ シ フ ィ ッ ク 株 式 会 社 ： WebClass,(3) 森祥寛, 佐藤正英, 大野浩之, 笠原禎也, 井町智彦, 高－56－

https://webclass.jp/(2023 年 6 月 14 日確認)