⽣成AIに対する現状調査と将来の情報科⽬の検討
7班：安部裕貴, 岡本尚哉, 田中大智, 宮川大輝
担当教員：西出隆志

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⽣成AIについて⽣成AI（Generative AI）とは, コンテンツやモノについてデータから学習し, それを使⽤して創造的かつ現実的な, まったく新しいアウトプットを⽣み出す機械学習⼿法[1].
以下の4つの種類に⼤別される.
◦ 画像⽣成 (Stable Diffusion など)◦ テキスト⽣成 (ChatGPT など)◦ 動画⽣成 (Make-a-Video, Phenaki)◦ ⾳声⽣成 (VALL-E)[1]産総研マガジン, 「ジェネレーティブAI」とは？, https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20221026.html, (2022/10/26)

2⽣成AIに関する有効活⽤とリスク
⽣成AIの3つの利点

コンテンツの⽣成

クリエイティブな提案の補助

定型業務の効率化

例：DeNA
ソーシャルゲーム
事業[2]例：⽇⽴製作所
アイデア発想⽀援ツール[3]例：みずほ・富⼠通システム開発・保守[3][2]DeNA×AI アセット活⽤を⽀えるAI技術. 『逆転オセロニア』画像⽣成PJを⽀えたチームづくり, https://dena.ai/story/othellonia-asset/[3] ⽇⽴製作所, 業種横断型で発想のジャンプを促す「アイデア発想⽀援ツール」, https://www.hitachi.co.jp/rd/research/design/service/case_nexperience_idea.html[4] FUJITSU 〈みずほ〉と富⼠通, システム開発・保守に⽣成AIを活⽤する共同実証実験を開始 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2023/06/19.html, (2023/06/19)

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⽣成AIに関する有効活⽤とリスク
機密情報の漏洩や個⼈情報の不適正な利⽤のリスク

偽情報が社会を不安定化混乱させるリスク

利⽤によって蓄積された個⼈情報などが出⼒される可能性

誰でも簡単に偽情報を⽣成可能

教育現場における⽣成AIの扱い

著作権侵害のリスク

宿題などに使⽤されることによる,創造⼒の低下

AIがオリジナルに類似した著作物を⽣成するなどの懸念

AI リ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措置を講じるべきである (AI戦略会議2023[5])4研究背景と⽬的
背景◦ ⽣成AIを賢く使いこなすことのできるスキル・リテラシーを⾝に付けることが重要◦ 教育現場で⽣成AIをどう扱うかに関して国⺠的な関⼼が⾼まっている[5]→現在の利⽤実態から, 望ましいリテ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

⽬的◦ ⼤学⽣の⽣成AIに対する現状把握◦ 将来の授業科⽬における教育項⽬の検討[5] AI戦略会議, AIに関する暫定的な論点整理, https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ronten_honbun.pdf (2023年5月26日)

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研究⼿法
アンケート⽅法【形式】 Google Form
【期間】 2023年9⽉9⽇〜 2023年10⽉1⽇【対象】 ⾼校⽣・⼤学⽣ (R2⼯学学位プログラム) 以上
・メールにてGoogle Formを共有し，アンケートの協⼒を依頼した．

アンケート項⽬•アンケートはGoogleFormを⽤いて作成され, 以下の5つの⼤項⽬に⼤別された.
• 回答者の属性に関する質問• 普段の⽣成AIの利⽤状況に関する質問• ⽣成AIに関する知識についての質問• ⽣成AIのリスク認知に関する質問• これまでの学習内容と将来の学習意欲についての質問

6アンケート回答者の傾向【対象】 ⼤学⽣：回答者29⼈ (男：23⼈, ⼥：6⼈, 年齢層22〜50歳)【対象】 ⾼校⽣：回答者299⼈ (男：129⼈，⼥：166⼈，年齢層15〜16歳)
対象を問わず, テキスト⽣成AIの利⽤が最も多く, 次点で画像⽣成AIが利⽤されていた．⼤学⽣以上ではほとんどが⽣成AIの利⽤経験があったが, 対照的に⾼校⽣は回答者の半分以上が⽣成AIを利⽤したことがなかった．
表1

図1

⼤学⽣の⽣成AI利⽤状況

図2

認識しているリスクの種類

⾼校⽣の⽣成AI利⽤状況
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回帰分析と相関係数による考察 (⼤学⽣以上)
4.1 ⽣成AIのリスクの認識：
3.1 ⽣成AIの仕組みの知識，3.3 より良いプロンプトの知識→寄与度「⾼」，正の相関3.3 より良いプロンプトの知識：
2.1 ⽣成AIの利⽤頻度，4.1⽣成AIのリスクの認識→寄与率「⾼」
⽣成AIを理解している⼈ほど⽣成AIの利⽤頻度が⾼く，⽣成AIを使⽤する上でのリスクを認識している．
5.3 情報リテラシーを学ぶ意欲：
4.1 ⽣成AIのリスクの認識をしている⼈ほど情報リテラシーを学ぶ意欲が⾼く，必要性を理解している．
目的変数
4.1
3.3
5.3

表2 ⼤学⽣のアンケート解析結果
説明変数
決定係数
p値
3.1
0.4016<0.05
3.30.4044<0.01
2.1
0.2814<0.01
4.1
0.8404<0.05
4.1
0.5624
0.084

相関係数
0.31
0.70
0.70
0.60
0.388回帰分析と相関係数による考察 (⾼校⽣)
4.1 ⽣成AIのリスクの認識：
3.1 ⽣成AIの仕組みの知識，3.3 より良いプロンプトの知識→寄与度「⾼」，正の相関3.3 より良いプロンプトの知識：
2.1 ⽣成AIの利⽤頻度，3.1 ⽣成AIのしくみの知識→寄与率「⾼」
⼤学⽣以上よりも普段から利⽤している⼈ほど, ⽣成AIの扱い⽅に秀でている傾向が⾒られた.
5.3 情報リテラシーを学ぶ意欲：
5.1 既存の情報教育に満⾜している⼈ほど, 情報リテラシーを学ぶ意欲がある傾向が⾒られた.
目的変数
4.1
3.3
5.3

表3
説明変数
3.1
3.3
2.1
3.1
5.1

⾼校⽣のアンケート解析結果
決定係数
p値
0.3982<0.01
0.2645<0.01
0.2226<0.01
0.5616<0.01
0.2640
<0.01

相関係数
0.29
0.43
0.36
0.56
0.19
9結果と考察：⼤学⽣が今後の情報教育に望むこと
⼤学⽣の既存の情報教育への満⾜度は,「とても満⾜している」「満⾜している」が全体の53.5 %,「とても不満がある」「不満がある」が46.5 %• 「満⾜している」⼈の中でもポジティブな理由とネガティブな理由「最低限のフォローは⼊っている」, 「INFOSSで⼗分」, 「今までの教育で⾜りている」「これ以上⼿間がかかるのが嫌」• 「不満がある」⼈の様々な理由「モラル教育に⽐べ, 使い⽅の教育が不⼗分」,「基礎的なことばかりで⾯⽩みに⽋ける」「学校で習ったことが実社会で役⽴つように感じない」
既存の情報教育に満⾜している⼈は, これ以上の内容を求めない傾向
不満がある⼈は, 実際に使⽤する上でのより実践的な学びを必要としている傾向

10結果と考察：⾼校⽣が今後の情報教育に望むこと
⾼校⽣の既存の情報教育への満⾜度は,「とても満⾜している」「満⾜している」が全体の90.0 %,「とても不満がある」「不満がある」が10.0 %→⼤学⽣より満⾜度が⾼い• 「満⾜している」⼈の理由：「⾯⽩い」, 「将来役に⽴つ事が学べている」「分かりやすい」• 「不満がある」⼈の様々な理由：「学習していることが将来役に⽴つと思えない」, 「学習内容が難しすぎる」,「もっと時間を増やし, 実⽤的なことを学習するべきである」
⼤学⽣と⽐較して情報教育に意欲的な傾向が⾒られた↓⼤学⽣より、同じ内容の反復が少ないことが要因として検討できる
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結果と考察：今後の情報教育に望むこと
既存の情報教育に満⾜している⼈は, ⼤学⽣にはこれ以上の内容を求めない傾向、⾼校⽣には学んでいることが⾯⽩かったり、役に⽴っていると感じている傾向
不満がある⼈は, 実際に使⽤する上でのより実践的な学びを必要としている傾向

アルゴリズムについての知識と, 既存の情報教育に正の相関があったことを考慮すると,既存の情報教育に満⾜している⼈は⽣成AIを深くしており, マニュアル化した情報教育を退屈に考えており, また不満がある⼈はより実践的・応⽤的な内容を求めている可能性がある.
⼀定の知識レベルに達している学⽣には, 最低限の内容のみを学習させ,そうではない学⽣には基礎的な内容から応⽤的な内容まで学習させる必要

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結論と今後の課題
結論• ⽣成AIを理解している⼈ほど既存の情報教育に満⾜しており, ⼀⽅で⽣成AIを理解していない⼈ほど既存の情報教育に不満がある.
• 情報教育に対する満⾜度の差が⽣まれる理由として, 既存の情報教育が個々⼈のレベルや学習意欲に対応できていないことが考えられる.
• ⽣成AIの仕組みやプロンプトの知識など, より実践的な内容を養うことで,リスクに関する認識も形成できる可能性がある.
• 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.

提案
⼀元的で全員が同様の内容を学ぶ教育体系から, 個⼈の理解度や属性に合わせて学習内容をカスタマイズできる学習システムへの変更を⾏う. さらに, より良いプロンプトや具体的なリスク等のより実践的な内容まで踏み込んだ教育を⽬指す.

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参考文献
1. 産総研マガジン, 「ジェネレーティブAI」とは？,
https://www.aist.go.jp/aist_j/magazine/20221026.html, (2022/10/26)
2. DeNA×AI アセット活⽤を⽀えるAI技術. 『逆転オセロニア』画像⽣成PJを⽀えたチーム
づくり, https://dena.ai/story/othellonia-asset/,
3. ⽇⽴製作所, 業種横断型で発想のジャンプを促す「アイデア発想⽀援ツール」, https://www.hitachi.co.jp/rd/research/design/service/case_nexperience_idea.ht
ml
4. FUJITSU 〈みずほ〉と富⼠通, システム開発・保守に⽣成AIを活⽤する共同実証実験を開始 https://pr.fujitsu.com/jp/news/2023/06/19.html, (2023/06/19)
5. AI戦略会議, AIに関する暫定的な論点整理, https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ronten_honbun.pdf, (2023年5月26日)

14Appendix：アンケート項目

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