AI時代の教育－意志ある学び プロジェクト学習～インテリジェント化で知の共有・知の成果をかなえる～

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鈴木 敏恵 シンクタンク未来教育ビジョン代表・一級建築士

資料B

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2018

AI時代の教育－意志ある学び プロジェクト学習～インテリジェント化で知の共有・知の成果をかなえる～

AI（人工知能）の活用が一般化する時代における重要な能力
人工知能（AI）の活用が一般化する時代に求められる能力として、特に重要だと考えるものは何かを有識者に対して尋ねたところ、「業務遂行能力」や「基礎的素養」よりも、「チャレンジ精神や主体性、行動力、洞察力などの人間的資質」や「企画発想力や創造性」を挙げる人が多かった。
人工知能（AI）の活用が一般化する時代における重要な能力
0510152025（人）チャレンジ精神や主体性、行動力、洞察力などの人間的資質

21

企画発想力や創造性2119

コミュニケーション能力やコーチングなどの対人関係能力

12

情報収集能力や課題解決能力、論理的思考などの業務遂行能力
語学力や思考力、表現力などの基礎的素養

10

その他

（n＝21）

12

日米の就労者に対しても同様に、人工知能（AI）の活用人工知能（AI）の活用が一般化する時代における重要な能力が一般化する時代に求められる能力として、特に重要だと（％）
60

考えるものは何かを尋ねた。米国の就労者は「情報収集能力や課題解決能力、論理的思考などの業務遂行能力」が求50められると回答した人が 51.9% と圧倒的に多い。一方、日40

本の就労者は「コミュニーション能力やコーチングなどの30対人関係能力」が求められると回答した人が 35.9% といち

20ばん多くなった。

10て現れている可能性がある。

その他

日本では「対人関係能力」を重視しているという違いとしコミュニケーション能力やコーチングなどの対人関係能力る。その差が米国では「業務遂行能力」を重視しているが、企画発想力や創造性無に関わらず多様なタスクを遂行することが求められてい情報収集能力や課題解決能力、論理的思考などの業務遂行能力ことが第一目標である米国に対して、日本ではスキルの有05101520253035

語学力や企画力、表現力などの基礎的素養

り、自身が持つスキルとマッチしているタスクを完遂する

米国（n ＝ 1,105）

チャレンジ精神や主体性、行動力、洞察力などの人間的資質

0

日本と米国では業務遂行上求められることが異なってお日本（n ＝ 1,106）

出典：総務省「ICT の進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成 28 年）
総務省「平成 28 年度 情報通信白書 第 1 部 特集 IoT・ビッグデータ・AI 〜ネットワークとデータが創造する新たな価値〜」第 4 章第 3 節より

人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口の割合（日本、英国、米国の比較）

10 〜 20 年後に、日本の労働人口の約 49％が、技術的には人工知能やロボット等により代替できるようになる可能性が高いとの推計結果が出ている。
（％）

5049％

47％
※日本データは国内 601 種類の職業について、それぞれ人工知能やロボット等で代替される確率を試算。

35％

4030

※日本データは、株式会社の村総合研究所と英オックスフォード大学のマイケル A. オズボーン准教授及びカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究（2015 年）
米国データは、オズボーン准教授とフレイ博士の共著“The Future of Employment”（2013 年）
英国データは、オズボーン准教授、プレイ博士、デトロイトーマツコンサルティン
グ社による報告結果（2014 年）から採っている。

20
100

日本

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英国

http://suzuki-toshie.net（資料）2015 年 12 月 2 日株式会社野村総合研究所 News Release

米国
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最下位。

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日本の教育は成功していると言えるのか？
＜教育は成功していると言えるのか？＞鈴木 敏恵

視点1 「自ら学び続ける人」になったのか？
視点 1：「自ら学び続ける人」になったのか？

25 歳以上の短期高等教育機関への・高等教育機関への 25 歳以上の入学者の割合入学者の割合（2014）

OECD の デ ー タ 、 25 歳 以 上 の 社 会 人 が 、 短 期
高 等 教 育 機 関 へ 入 学 す る 割 合 、OECD 諸 国 中 で最下位。

高等教育機関（4 年制大学）への 25 歳以上の入学者割合を見ると、日本は他国と比較して、2018 年 3 月割合が低い。

OECD のデータ。25 歳以上の社会人が、短期高等教＜教育は成功していると言えるのか？＞

育機関へ入学する割合。OECD 諸国中で最下位。

視点2 「生きる力」は得たのか？
観点３「生きる力」は得たのか？

＊日本の自殺率６位、若年層ほど深刻
日本の自殺率政府 17 年版白書

2018 年 3 月 20 日（水） 2

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視点3

シアワセ感はどうなのか？
＜教育は成功していると言えるのか？＞鈴木 敏恵

各国の幸福度（2018 年）
幸福度ランキングは、一人当たりの国内総生産（GDP：濃紫）、社会的支援主要国（2017 年）では、米国は 18（Social Support：赤色）、健康寿命：healthy life expectancy：橙色）、社会位（14 位）、ドイツ 15 位（16 位）、的自由（freedom to make life choices：黄緑）、寛容さ（Generosity：緑色）、

英国 19 位（19 位）、フランス 23 位（31

汚職の無さ・頻度（Perceptions of corruption：青色）、ディストピア＋残位）、イタリア 47 位（48 位）となっ余値（Dystopia（1.85）＋ Residual：薄紫）を分析して積算しています。ています。お隣の韓国は 57 位、ロシア 59 位、中国は 86 位でした。日
本は 54 位で昨年の 51 位から後退、相変わらず先進 7 カ国（G7）で最低。

(2) 就業者 1 人当たり労働生産性の国際比較
国民１人当たりGDPによって表される「経済的豊かさ」を実現するには、より効率的に経済的な成果を生み出すことが欠かせない。それを定量的に数値化した指標の1つが労働生産性である。
日本のように中長期的に見ると就業者数の大幅な増加が期待できなくなっても、
出典：世界幸福度報告書 2018
労働生産性がそれをカバーできるほど向上すれば、国民１人当たりGDPは上昇する。それ2018 年 3 月 20 日（水） 9

54. Japan

視点4が持続的な経済成長にもつながることになる。賃金を増やす上でも、賃金の原資となる付加価値を効率的に生み出すことが重要であり、それを定量化した指標として労働生産性が利用

男性も女性も伸びやかに自分を視点5 生産性／何かを生みあげる力はされている。そうした観点をふまえ、ここでは労働生産性から日本の国際的な位置付けをみ活かせる社会へ向かいつつあるか身についたのか？
労働生産性は、一般に就業者1人当たり、あるいは就業1時間当たりの成果（付加価値額なていきたい。

日本の低い労働生産性（どのくらいのモノやサービスをど）として計算される。国際的に比較するにあたっては、付加価値(国レベルではGDPに相男女平等ランキング 2017当)をベースとする方式が一般的である。本稿でも、労働生産性を生み出したかを示す指標）1

アイスランド2

ノルウェー

11 フランスGDP
労働生産性 就業者数(または就業者数  労働時間）

12 ドイツ

（購買力平価(PPP)により換算）
2018 年 3 月 20 日（水） 9(図3)OECD加盟諸国の労働生産性（2016年・就業者1人当たり／35カ国比較）
030,000

60,00090,000120,000

150,000

3

フィンランド

15 イギリスとして計測を行っている。労働生産性の計測にルクセンブルク 24ルワンダ

必要な各種データはOECDの統計データを中心
49 アメリカ

ノルウェー 45スウェーデンに各国統計局等のデータも補完的に用いている。
71 ロシア

スイス 5115,900

ベルギー 6114,759

6ニカラグア7

スロヴェニア8

アイルランド9

ニュージーランド

10 フィリピン

また、各国のデータが随時改定されることから、

82 イタリア1970年以降全てのデータについて遡及して修正

100 中国を行っている。

114 日本

144,273

米国 3

122,986
117,792

オーストリア 7

104,971

フランス 8104,347

オランダ 9103,639

イタリア 10102,107

デンマーク 11

100,491

スウェーデン 1299,859

こうして計測した2016年の日本の就業者1人

オーストラリア 13

97,949ドイツ 14

97,927

当たり労働生産性は、81,777ドル(834万円)であフィンランド 15

118 韓国144 イエメンった。これは、OECD加盟35カ国の中でみると21

出典：The Global Gender Gap 位にあたる(図3参照)。これは、ニュージーラン
Report 201797,339スペイン 1692,328

アイスランド 1790,197

英国 18

88,427

カナダ 1988,359ド(74,327ドル／758万円)やスロベニア(75,420ドイスラエル 20

86,418ル／770万円)を上回るものの、英国(88,427ドル

スロベニア 22

日本 21

81,77775,420ニュージーランド 23

74,327／902万円)やカナダ(88,359ドル／902万円)とい

チェコ 2472,225った国をやや下回る水準である。また、米国

トルコ 2571,323ギリシャ 26

70,692(122,986ドル／1,255万円)と比較すると、概ね2

韓国 27

69,833ポルトガル 2868,749／3程度の水準となっている。
2016年の労働生産性が最も高かったのは、アイルランド(168,724ドル／1,722万円)であった。
アイルランドの労働生産性水準は、1980年代くらいまで日本とさほど変わらない状況にあった。

168,724

アイルランド 1

スロバキア 2966,728

ポーランド 3065,158

エストニア 3160,491

ハンガリー 3260,195

ラトビア 33

56,923

チリ 34

52,881メキシコ 35
OECD平均44,177

単位：購買力平価換算USドル
92,753

OECD 加盟 35 カ国中 20 位。データを取得している
3

1970 年以降、G7 の中で最下位の状況が続いている。
出典：日本生産性本部「産業別労働生産性水準の国際比較」

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AI時代の教育－意志ある学び プロジェクト学習～インテリジェント化で知の共有・知の成果をかなえる～

次世代教育モデルとしての「看護教育」の特徴
AI 時代に求められる能力＝看護師の資質
AI 時代に求められる能力、情報収集能力、課題発見力、解決力、高度なコミュケーションによる対人関係能力、多職種における高度なチームワークなどは「看護師の資質」とも言えます。

次世代エデュケーション［8NEモデル］
AI 時代の教育モデルのヒントが現在の看護教育の８つのユニークで優れた文化＝［8NE（ナーシングエデュケーション）モデル］（次世代の教育モデルとなり得る、看護教育の特徴を筆者が名付けたもの）にあります。
看護は最も高度な「ひとコンピテンシー（＝人間と直接関わりその生命の維持存続や成長を目的とする実践知）」を求められる職種と言えるでしょう。その思考、判断、行動のすべてにエビデンスを求められますが、同時にテキスト化、データ化できない暗黙知の修得がかなりの比重を占めます。ゆえに在学中は臨床実習を平衡的に取り入れています。さらに学校教育だけではその修得は未完とされ、就業した後、継続的に学び続ける文化をもちます。
資格取得
専門研究学会
認定看護研修
外部研修
クリニカルラター

社会／病院看護部

新人研修

オンライン講座

看護師国家試験
臨床実習（継続教育）

学校／看護教育「キャリアポートフォリオ」でセルフマネジメント

次世代教育モデルとしての「看護教育」の特徴①

多様なセンシング（状況把握）能力、アセスメント能力の獲得に力を入れている。

②

患者の安全・安楽・尊厳を原理原則としエビデンスに基づく思考・判断・行動の重視。

③

リフレクションとリフレーミングをその文化とする。

④

多くの病院では、継続教育：クリニカルラダー（実践能力開発プログラム）を備えている。

⑤

在学中は臨床実習に大きな比重で時間確保している。

⑥

患者を中心に医師、看護師、薬剤師、理学療法士など多様な職種で取り組む。看護もチームワーク体制。

⑦

充実した新人育成の体制、プリセプター制度など（＝新人につく 3 〜 4 年目の先輩）。

⑧

自ら知識やスキルを“アップデート”する文化（患者の存在が動機）。

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次世代教育ー 4つの修得知モデル
次世代教育—４つの修得知モデル

AA

知識・スキル（知識・スキル）

①基本

過去知

②専門C

（普遍知）
知性・精神
4 つの修得知モデルの設計思①仕事（力量・能力）②活用力・応用力③業務遂行力

過去知

未来 知

未来知B

現在 知

現在知

③融合

ビジョン力

（コンピテンシー）（ビジョン力）コンピテンシーC

D①課題発見力

成長へのD②目標設定力希求③課題解決力④提案力

普遍知①高い人間性

想の元になった法隆寺の廻廊②真理希求（筆者：スケッチ）③哲学・善悪④感謝・献身知性・精神

B

ひとりの人間としての「成長ツリー」

資質・才能は生涯

ひとコンピテンシー
AI でははたせない
ひとコンピテンシーとは、人間と直接関わり、その成長や健康・生命の存続などを目的とす

第Ⅴ―伝承期AB

自らの知を他者へ伝える

C

貢献ステージ

を貫く

D

自分が持って生まれた 資 質、 才 能、 感 性
は生涯を貫き大切に

第Ⅳ―表現期A

C

プロとして社会参加する
ステージ

する

B
Dる実践知、目の前の現実に対座し、ビジョン力（D）を持って、全人格的（B）に立ち向

第Ⅲ―吸収期

かう仕事（看護師や教師など）に高い成果を対象をどん欲に修得する

上げる力量、能力（筆者が生み出した表現）。

ステージ

A

B

CD

A

B

資質
才能感性

AI ではかなわない人間ならではのふるまい。

第Ⅱ―関心期大学・専門学校・高校

D

C
第Ⅰ―発芽期
幼小中学校

AC

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BDAI時代の教育－意志ある学び プロジェクト学習～インテリジェント化で知の共有・知の成果をかなえる～

新しい時代ー求められる「創造的な思考」
構想設計

与えられた学び ⇨ 意志ある学び

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状況×能力
リアル情報センシング

知の獲得

アクティブシンキング

知の共有

アクティブラーニング

これまでの教育

新しい教育①教師が学習者へ知識や情報を与える①学習者自ら知識や情報を獲得する−自己学習・情報共有②知識やスキルの習得②創造的思考／コンピテンシー（応用力・実践知）の修得③指導／ティーチング

③対話・セルフコーチング④正解がひとつしかない／模範解答④正解なき教育／課題発見・解決力／試行錯誤⑤一斉授業、均等な進度⑤個別進度／資質、個性、才知を高める教育⑥部分知：教科間の関連性が少ない⑥クロスカリキュラム／全体知／俯瞰

⑦学習空間は教室（クローズ）⑦学習空間は、現実（オープン）地域・社会・ネット・世界

評価とは価値を見出すこと
これまでの評価（結果）アウトカム（成果）

点数・査定

提案集

ペーパーテスト
ポートフォリオ
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クオリティ
アイデア

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AI時代の教育－意志ある学び プロジェクト学習～インテリジェント化で知の共有・知の成果をかなえる～
朝日新聞（高知）2017 年 12 月

高知新聞
2017 年 12 月
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