N I R A オピニオンペーパー
no.31/2017.July

デジタライゼーション時代に求められる人材育成
21 世紀はデジタライゼーションと呼ばれる技術の大変革期であり、人間の労働に大きな衝撃がもたらされる。あらゆるコトが機械で可読・処理可能な形式でデータ化され、もはや情報を伝達するだけの仕事や定型的な仕事は機械で代替される。このような時代に、われわ
れ人間はどのような能力を身につけるべきだろうか。
2011 年に開始した AIプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」の研究の結果、AIは言葉の意味を理解し状況を判断することが苦手である、という結論に達した。逆にいえば、文脈
理解や状況判断が要求される問題解決型の仕事がある限り、人間の役割は無くならない。このような仕事では、適切なコミュニケーションをとれる人間であれば、機械以上の能力を発揮することができる。しかし、筆者らが行ったリーディングスキルテストからは、言葉や文脈がもつ意味を理解しながら読む能力が身についておらず、A I と同じような表層的な読み方しかできない者が少なからずいることがわかった。
これらの結果を踏まえれば、今後の国語教育を、読む能力を養う論理的活動へシフトさせるという案は一考に値するだろう。

新井紀子

尾崎幸謙

N o r i k oA r a i

K o k e nO z a k i

国立情報学研究所
情報社会相関研究系教授

筑波大学大学院
ビジネス科学研究科准教授

第Ⅰ部

ロボットと人の違い

1． デジタライゼーションという技術革新
デジタライゼーションとは何か要な薬が出ているときに、アラートを表示したりするのは
典型的な定型的処理である。
近年、人間の判断を統計的に模倣する「機械学習」という21 世紀に入り、われわれは、デジタライゼーションと方法論が開発されたことにより、機械ができる業務の幅も呼ばれる技術の大変革に直面している。デジタライゼー

広がった。送電線の点検作業や X 線写真での結核の有無

ションとは、従来は記号化されずに流通していたあらゆるの診断のように、入力として得られる情報が定型的で、出情報をコンピューターが可読・処理可能な形式で流通させ力すべき判断が Y E S / N O の 2 値であるような業務は相当ることを指す。例えば、アナログの文書をスキャンしてパ数ある。さらに、その延長線に位置づけられるものとしソコンに読み込んでも、機械がそれをテキストとして読めて、入力を 2 値より多い複数のタイプに分類するものもあない限り、それはデジタライゼーションとはいえない。近る。写真に写っている物体が何であるかを当てるような判

年関心を集めているのは、さまざまなモノにセンサーを付

断や、手書き文字や音声がどの文字や言葉に該当するかをけ、それによってあらゆるコト（イベント・状況・状態や判別するようなタスクは、その代表的な例である。このよ

それらの変化）を、コンピューターが解析可能な情報にすうな「分類判断」と呼ばれる課題は、入力データとそれに対ることを目指す IoT（I nternet of Things）
である。昨今、する正解・不正解に関するデータが十分大量に与えられれ話題となっている人工知能
（A I）
技術も、
「人と同じようにば、機械はしばしば人間が行うより高い精度を発揮する。

思考する機械」を目指す技術というよりも、モノについた

例えば、ゴッホの作品の真贋を見極めたり、めったにない

センサー情報から、機械にコトを「理解」
させるための技術

タイプの病気を診断したりする場面で、人間を上回る精度とみなされるべきである。言い換えるならば、デジタライを達成する 1。

ゼーションとは、これまで人と人との間で行っていた情報

A I が分類判断をする際、重要となるのが「ランキング」の処理を、機械に代替させるために不可欠となるインフラと呼ばれる技術である。コールセンターへの問い合わせに整備といえる。

対して、FAQ 表に照らし合わせてもっとも適切な答えを返す業務の機械化を例にとって考えてみよう。本来なら機械に代替される労働とは

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2

FAQ 表にある質問のうち、顧客の質問がどの質問に一番デジタライゼーションは人の労働に大きな衝撃をもたら近いかの意味上の距離を測らなければならない。その距離す。まず、情報を伝達するというだけの仕事は真っ先に機は機械で算出するために数学的に定義できるものである必

械に代替されると考えてよい。例えば、銀行や役所におけ要があるが、数学では現実世界の「意味」
を扱う方法論が確る帳票システムについて考えてみよう。帳票に人間が手で立されておらず、「意味上の近さ」
を直接的に測ることはで記入することを廃止し、最初からデジタルで入力すれば、きない。そのため、次善策として、顧客の発する文章（言

手で記入されたことを転記するという単純な情報伝達の作

葉の列）と質問との表層的な近さを測ることになる。多く業を担う労働は不要になる。また、「定型的」な処理も機械

の場合は文字列や単語列をベクトルとして表現した上で、に代替されることになる。ここでいう
「定型的」
とは機械に

FAQ 表の質問のうちのどれに近いかを過去のデータからとっての、という意味である。それは、入出力の型が数学学習させ、距離（近さ）の順に出力する。そのランキング 1

的に決まっており、入力がある条件を満たすときにどのよ

位のものが正解である確率が 99％に達すれば、100 かかっ

うな処理をするかを数学的に記述できれば、機械による代てくる電話のうち 99 までを正しくさばくと期待できる。

替が可能だ。例えば、「お薬手帳」
がデジタル化されたとしだが、それが 85％にとどまる場合は、顧客の満足度が得て、必要以上の投薬がなされたり、飲み合わせに注意が必られない恐れがある。そこで考え出された次善の策が、

1

現在、A I 技術で探究されているのは、どのような入力のタイプ（ 画像・音声・自然言語・数値データ等）に対して、どの程度の多様性のあるデータが、どの程度の規模あれば、人間が犯すのと同じ程度の誤りで抑えることができるのか、という点だといえよう。

「分類判断支援ツール」としての A I の導入である。ランキ
ング上位の複数の選択肢を画面上でみながら、コールセン
ターの職員が問い合わせに対応することにより、1000 の2．
「ロボットは東大に入れるか」
人材育成のあり方を認識するための東大ロボ

FAQをそらんじる必要や、自ら FAQを検索する手間を軽2017 年 3 月、2020（平成 32）年度から始まる新学習指導

減しようというのである。上位 5 位までに正解が含まれる

要領が発表された。まさにデジタライゼーション時代を生

確率が 99％であれば、支援システムとして極めて優秀できる子どもたちをいかに育てるかを規定するものである。

あり、コールセンター業務を 30％効率化することができ

しかし、その議論が始まった 2011 年ごろは、まだ、デジるといわれている。実際、こうしたタイプの技術は、すでタライゼーションの中で A Iとともに生きる 2020 年代の明にさまざまな場面で導入されている。

確なイメージは存在していなかった。A I が社会に導入されることは不可避だとして、どこまでホワイトカラーの仕

人間社会から労働は無くならない
ここで注意すべきことは、「顧客の相談を聞き、問題解事を代替し、何が人の仕事として残るのか、についての具体的なイメージは共有されていなかったのである。

決を図る」という点で、人間にとっては似ていると感じら

そんな時代を背景として AIプロジェクト「ロボットは東れるコールセンターと便利屋は、機械にとっては全く別の大に入れるか」（通称：東ロボ）は 2011 年に始まった。ホ

タイプの業務である、ということである。前者は、意味理

ワイトカラーになることを目指すために（と考えられる）
大解を要求しない分類問題を解いているにすぎないが、後者

学受験に向かう 50 万人の高校 3 年生と、現在の、そしては真に状況判断と意味理解を要求する問題解決業務であ

近未来の A I の性能を比較しようという前代未聞の試みでる。今後は機械の導入により前者は価格ゼロに向けて最適ある。1990 年代の第 5 世代コンピューターの手ひどい失敗

化される一方、後者のように意味理解に柔軟性が求められがトラウマ（心的外傷）となった結果、当時の日本には大型る仕事は引き続き人間が行うことの付加価値が高まっていの A I プロジェクトは皆無の状況だった。そのこともあっ

くことだろう。

て、日本では、どのようなタイプの粒度のデータがどの程度集積すれば、高精度の判断を機械にさせられるかの肌感

業や地方創生コンサルティングの仕事のように、どこから覚が欠落しており、Google Carの出現や、IBMの Watson

どこまでがその判断に必要な情報で、何が判断の結果なののクイズ番組での勝利に右往左往する状態だった。そこ

か、またそれが正解なのかどうかを判定しがたい業務もあで、産業界と大学の研究機関が連携して大学入試というベる。さらに、類似のデータが十分にない場合には機械が判

ンチマークに取り組むことで、近未来 A I の可能性と限界断を誤ることは避けられない。人間ならば過去に類似のを明確にした上で、日本としてどのようなビジネスに取りデータがなくても、それ以外の情報（文脈等）
から当然に正

組むべきか、またどのような人材育成をすべきかを正しくしく判断できるような場合でも、統計学的な手法に基づく認識するために、東ロボは開始されたのである。

機械では柔軟に対応できないことがままある。

5 年間の研究の結果、東ロボは「現在の理論とそれに基こうした仕事が残る限り、人間の社会から労働が無くなづく近未来のデータと技術では、相手と意思疎通をし、状ることはない。機械に代替されない労働を担うことができる

況を的確に判断し、人と協力しながら問題解決を図るようスキルをもつ人の価値は一層高まり、他方、そのようなスキな AIを生み出すことはできない」という結論に達した。深

ルを持たない人は、低賃金の労働にしがみつく以外にはな

層学習と呼ばれる一連の技術は、人間のように少ない事例

い。希少な労働とそうでない労働の間に格差が生じやすく、から一般化をすることはできないし、0、1 や画像として

また後者は長時間労働に結びつきやすい点も懸念される。

表すことができないような、「意味」「技術」といった抽象

ここに、デジタライゼーション時代の教育についての具概念は扱えない。冒頭でも述べたとおり、それを扱うため体的検討が急がれる理由がある。上記でみたように、デジの数学の枠組みがそもそも存在しないからである。なかに

タライゼーション前と後では労働市場で価値をもつスキル

は、「未来のことはわからないではないか」と反論する人もが大きく変容する。労働者が現代の労働市場に参入するにいるが、はっきりしていることがある。仮に、「意味を理は、デジタライゼーション時代にふさわしいスキルを教育解する A I 」が生まれるなら、それは人工知能やハードウを通じて身に着けることが必須となる。

エアの世界で革命が起きるのではない。それらを支える理

デジタライゼーション時代に求められる人材育成

また、経営判断や介護、保育、あるいはベンチャーの起3

表12016 年度センター模試における東ロボの成績【成績概要：2016 年度進研模試 総合学力マーク模試・6 月】
英語（筆） 英語（リ）
物理
（200）
（50）
（100）

国語
（200）

数学Ⅰ A
（100）

数学Ⅱ B
（100）

日本史 B
（100）

世界史 B
（100）

5 教科合計
（950）

全国平均点

96 . 854 . 446 . 592 . 926 . 345 . 847 . 344 . 8437 . 8

東ロボ得点

96

70

59

95

14

62

52

77

525

東ロボ偏差値

49 . 757 . 855 . 550 . 536 . 259 . 052 . 966 . 357 . 1（注）5 教科 8 科目文系型（国、数 2 科目、英〈筆記およびリスニング〉、地理歴史 2 科目、理科 1 科目）での受験者 12 万 582 人（受験者総数 26 万 4604 人）で集計した偏差値。科目名の下のカッコ内は各教科の配点。英語の（筆）は筆記、（リ）はリスニング。

論が、数学の世界で発見されたときである。理論の準備なしに、ある日突然A Iが完成する、というのはS Fの世界でのみ起こり得る奇跡だ。

すい条件をたまたま備えていただけのことである。
A I 技術は、論理または確率・統計などの数学の言語に依拠しているため、①入出力が定まらない非定型的労働、

一方で東ロボは、教科書やウィキペディアを丸暗記し、②正解・不正解の判定基準を定型化しにくい労働、③極め検索をして切り張りすることで、もっともらしい小論文をて少数の事例から学び正しい判断をする労働、④これまで書いたり、穴埋めをしたりすることは人間以上にうまくでにはないビジネスを生み出す労働、といった数学的言語できることを示した。東ロボは東大世界史模試の 600 字の論処理できない労働を A I に求めても無力である。従って、述式の問題で、人間の受験生に後れを取ることはなかった

このような労働力は今後とも需要は増えこそすれ、減るこのだ（国立情報学研究所ニュースリリース，2016 b）。つまとはないと考えられる。

り、論述かマークシートか、が問題なのではない。意味がしかし、落とし穴もある。前述の「③極めて少数の事例

わからなければ解けないような問題が出題されるかどうから学び、正しい判断をする労働」
や、「④これまでにはなか、が問題なのだ。

いビジネスを生み出す労働」は、高度にクリエーティブな2013 年、オックスフォード大学の研究グループは 2030

労働であり、これらの労働が希少であることは 20 世紀の年ごろまでにアメリカの雇用者の半数の職が機械に代替さころから社会全体で共有されていた認識である。仮に、定れるという予測を発表した（Frey a nd O sb or ne , 2013）。

型的な教育プログラムによってそのような能力開発が可能

論文で指摘された、銀行や保険の審査や会計処理、スポーであったならば、すでに開発されていたに違いない。現

ツ記事の執筆といった「消える職業」
は、抽象概念の操作や在、声高に叫ばれているアクティブラーニングは、第 2 次

他者との協力はそれほど必要ではなく、過去のデータから

大戦直後の進駐軍時代の日本において「生活単元学習」
とい類似事例を見つけ出し、型どおりに当てはめるという作業

う名のもとで実践された教育に極めて似ている。しかし、が占める割合が圧倒的に多いということなのだろう。

「学んだ知識を、社会の現象に当てはめて問題解決したり、検討・議論したりする」ことを重んじる生活単元学習に対

3．意味がわかる、というスキルの重要性「絵に描いた餅」にしてはならない

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4

しては、
「日本人の学力を著しく低下させている」との批判が巻き起こり、1960 年代には系統的な学習指導要領に修正されたとの歴史がある。教育現場の実感としては、生活

デジタライゼーションの時代の労働市場に求められる人

単元学習の理想は「絵に描いた餅」
であり、すでに能力が高材あるいはスキルとはどのようなものだろう。前述のオッい子どもはさらに能力を高めるが、それ以外の子どもは何クスフォード大学の研究で、機械に代替されるとされた職らスキルを身に着けることができないことが問題視された業の上位には、銀行の融資担当者、保険の審査担当者、パのである。例えば「100 メートルを 10 秒未満で走る」
ことをラリーガル、会計士、スポーツ記事の執筆など、高学歴や求められたとしても、そのような人材は確率的にしか育成

資格を必要とする職業も並んだ。デジタライゼーションにすることはできない。にもかかわらず、教育システムの目標

よって大きな影響を受けると予想されている職種が、（人をそこに設定すると、結局のところ膨大な教育コストに反間の目から見ると）多岐にわたるため、ともすると AIは万してほとんど得られるものが何もない。生活単元学習の教能なのではないかという誤解を招きやすい。しかし、上述

訓から学ぶべきであり、同じことを繰り返してはならない。

のような職種は、第 1 章で述べたような機械に代替されや

一方、「①入出力が定まらない非定型的労働」や、「②正解・不正解の判定基準を定型化しにくい労働」は、状況判している大学生は調査対象者の 4 分の 3 にとどまることが断や意味理解、言葉や身体を通じて適切なコミュニケー

わかった。
「全部の数値を足して、個数
（人数）
で割ると平

ションができる人間であれば、機械以上の能力を発揮する均が求められる」ことを知っており、それを実行できる大ことは決して難しくない。具体的に言い換えるなら、本来学生の割合は 100 % に近いにもかかわらず、平均から何が初等中等教育が目指していた「よく見、よく読み、よく聞

結論として導かれるのか理解していないのである。また、

き、よく書き、よく話す能力」、そういう当たり前の能力

特に耳目を集めたのが、「なぜ偶数と奇数をたすと奇数にさえ全員が身に着けることができるなら、人工知能の時代なるかを説明しなさい」という問題への正答率が 20％に満を恐れることはない。なぜなら A I には意味がわからず、たなかった（準正答を含めても 34％）ことである。答えは真の意味で言葉を運用することができないからだ。

「偶数を 2 n、奇数を 2 m ＋ 1 と表すと、その和は 2 n ＋ 2 m＋1=（
2 n ＋ m）＋ 1 になるため奇数になる」である。すべ

意味を理解しながら読める能力の重要性ての大学生が、中学校・高校と 2 度学んだはずの題材であインターネットが張り巡らされ、多くの情報がデジタルり、特に高度な数学的な知識や計算の正確さは求められな化される高度知識社会においては、人間同士のやりとりのい。では、なぜ 6 割以上の大学生が準正答にさえたどりつ

多くが対面でのコミュニケーションからメール等のドキュけなかったのか。それは、彼らが中学 1 年生のときに学んメントでのやりとりに軸足が移る。また、デジタル化の進だはずの変数の正しい使い方を身に着けていかなったため展に合わせて求められるスキルが急速に変わるため、労働である。
20 世紀の労働市場は、なるべく多くの知識を有し、正的な徒弟的方法で伝達するのではスピードが追い付かない

確に処理ができる労働者を求め、学校での教育システムはため、多くの企業では、e ラーニングなどで自学自習する

その要求に対応せざるを得なかった。だが、12 年間の初ことを労働者に求める。また、自ら起業する場合には、契等中等教育でそうした知識やスキルを効率よく詰め込もう

約書の読み方や法令順守の在り方などを、インターネットとするあまり、「意味はわからないがとりあえず学んだ、から入手したドキュメントから学ぶ必要がある。つまり、やれと言われればとりあえずできる」という人材が多数育学校という場や、担当部署の中で、教師役の人から「教え成されてしまった可能性がある。つまり、A I と最も差別てもらう」のではなく、ドキュメントから自ら学ぶという化できるはずの「よく見、よく読み、よく聞き、よく書き、ことが不可避に求められるのである。その際、どうしてもよく話す能力」
が教育できておらず、現代の AIに簡単に代避けることができないのが、「意味を理解しながら読める」

替されるような表層的なスキルしか身に着いていないのでという能力である。デジタライズド・ソサエティーの中はないかとの懸念が生じたのである。意味を理解せず表層

で、機械と協働しつつ①や②の能力を発揮して、人間が機的に問題を解いただけの東ロボが 2015、2016 年と 2 年続械と差別化を図るには、「よく見、よく読み、よく聞き、けて偏差値 57 を上回り、高校 3 年生の上位 25％に入った

よく書き、よく話す能力」が必要となる。

ということも、この仮説が正しいことを示唆するものでこれらは、一般的に中等教育、さらには高等教育を受けあった。

た者ならば、誰もが身に着けているスキルだと思いがちでそこで、われわれは中高校生が実際にどれだけ教科書にある。特に、日本のように経済協力開発機構（OECD）の学書かれている基本的な文を正しく読むことができるかを直力調査（P I S Aや T I M S S）
で優秀な成績を収めているよう接測定する方法を考案した。それが「リーディングスキル

2な国では、当然にそうだと考えがちである 。

テスト」
である。

しかし、その期待は実態とは大きくかけ離れている。わ
れわれは日本数学会と協力し、2011 年に 5000 人を超える
大学生に対し、高校 1 年までに習う数学の中でも、特に基本的な項目をどれだけ理解しているかの調査を行った（日
本数学会教育委員会，2013）。その結果、いくつかの課題が見いだされた。例えば、「平均」がもつ意味を正しく理解

2

経団連が 2016 年にまとめた「 今後の教育改革に関する基本的考え方」においても、日本は基礎基本の読解力やスキルは高いということを前提として、英語やプログラミング教育、アクティブラーニングの推進をすべきと結論づけている（ 日本経済団体
連合会，2016）。

デジタライゼーション時代に求められる人材育成

者は新しい知識を吸収し続ける必要がある。しかし、伝統

5

第Ⅱ部

 ジタル化時代に必要となる
デ
人間の能力

1． リーディングスキルテストとはAIにとって得意・不得意な読解ているのである。
次に、（1）の係り受けと、（5）のイメージ同定に関する出題問題を紹介し、正答率の結果をお示ししよう。まず、

リーディングスキルテスト（以下 R S T）とは、教科書や図 1 のような問題を考えてみよう。この問題は、文の係り

新聞、マニュアルや契約書などのドキュメントの意味およ

受け関係を正しく認識しているかを問う問題である。

び意図を、受験者がどれほど迅速かつ正確に読み取ること

図1 「
（1）
係り受け」
の問題例

ができるかの能力を測定するためのテストである（国立情

以下の文を読みなさい。
仏教は東南アジア、東アジアに、キリスト教はヨーロッパ、
南北アメリカ、オセアニアに、イスラム教は北アフリカ、
西アジア、中央アジア、東南アジアにおもに広がっている。

報学研究所ニュースリリース，2016 a）。R S T では、国語の長文読解とは異なり、教科書や新聞から採った 50 ～ 200
字程度の短文を正しく読み解けるかを問う。受験者は与えられた時間の中で、正確に、かつ、できるだけ多く解くよう指示される。現状では、問題は択一または複数選択式
で、問題ごとの制限時間は設けていない。出題される問題
は、文の表層的な情報を読み取れる能力を測るものと、文の意味を理解し、正しく推論を実行できる能力を測るものの 2 つのタイプに分かれる。前者は（1）
係り受け認識、
（2）
照応認識、
（3）
同義文判定に関する問題であり、また、後
者は
（4）
推論、
（5）
イメージ同定、（6）
具体例認識に関するものだ。

この文脈において、以下の文中の空欄にあてはまる最も適当なものを選択肢のうちから一つ選びなさい。
オセアニアに広がっているのは（）である。
A．ヒンドゥー教
B．キリスト教
C．イスラム教
D．仏教（出典）東京書籍㈱ 中学校社会教科書『新しい社会 地理』
P. 36。

この種の問題は、現時点で開発済みの構文解析プログラ
ムでも正解できる。正解は「B」である。
次に、図 2 は、（5）のイメージ同定に分類される、文を表象する正しい図を選ぶ問題例である。
正解は「A」である。こうした問題については、よほどフ

本稿ではすべての問題タイプを解説できないので、詳し

レームを限定しないと機械に解かせることは困難だろう。

くは論文等の情報を参照していただきたい（国立情報学研
究所ニュースリリース，2016 aおよび Arai et. al., 2017）
。

no.31

6

人間の理解も不十分

大まかにいうと、（1）から（3）の問題については、比較的

表 2 は、上記の 2 つの問題についての生徒の正答率を示

A I でも解ける問題で、すでに人工知能を使った解析を行したものである。図 1 の係り受けの問題について高校 3 年

う研究対象となっているのに対して、（4）から（6）の問題生では 94 % という高い正答率を示しているものの、図 2

は、不連続かつ劇的なイノベーションがない限り A I ではのイメージ同定の問題は、同じ高校 3 年生の正答率は 45 %解決が難しいと考えられるものである。例えば、（4）のにとどまっている。問題を解いた高校 3 年生は、進学率が「推論」の問題では、「ヨーロッパは日本より相対的に緯度ほぼ 100 % の高校の生徒であったが、中学 2 年生で学んだが高いので、夏の昼の時間が長い」という知識が与えられ数学知識があれば解ける問題であるにもかかわらず、問題たとき、「ヨーロッパの夏の夜の時間は、日本に比べてど文を読んで理解することができなかったのである。これうか」ということを判断できるかどうか等が問われる。人は、文系だから、理系だから、という問題で済ませるもの

間は、1 日は昼と夜で構成されるという常識に基づき論理ではない。

的に推論することで、「ヨーロッパは日本より相対的に緯しばしば、本調査のように、成績や入試に直結しないタ度が高いので、夏の夜の時間が短い」ことがわかるが、常イプの調査に対しては、「生徒が真面目に取り組まなかっ3

識に欠ける A Iにはこのような推論は難しい 。人は、推論たのではないか」との疑念が持たれることがある。もし、することで数少ない知識から豊かな世界観を精緻に構築し多くの高校生が適当に答えを選んでいるなら、図 1 の問題

3

このような推論を汎用的にさせることを目指して第五世代コンピューターは失敗した。ただし、限定的な範囲ではいわゆるエキスパートシステムとして実現された。

図2

イメージ同定の問題例

下記の文の内容を表す図として適当なものを、A～Dのうちからすべて選びなさい。

原点Oと点（1,1）を通る円が X軸と接している。
A

1

1

C

1 X軸

1

ている受験者と自分とでは解いている問題が違う。またこれまでに行った調査では、調査対象とした小学 6 年生から

X軸
O

表2

問題群から受験者の解答状況に応じて問題が提示されるような適応型テストを目指している。したがって、隣に座っD
1

O

ここで議論を先に進める前に、R S T の理論的な考え方
R S T は各受験者に各問題タイプについて 100 問以上の

O

1 X軸

1

問題の難易度を推定について説明しよう。

B

O

2．リーディングスキルテストの理論的な考え方

1

社会人までの 1 万 5290 人に対して、ランダムに出題してX軸 立中学高等学校における図 1 と図 2 の問題の正答公率（単位：％）
学年

図1

図2

中1

58 . 210 . 7中2

48 . 822 . 2

中3

64 . 625 . 4

高1

71 . 829 . 0高2

84 . 230 . 0高3

94 . 145 . 5いる。R S T はなぜこのような方法で実施しても問題ないのだろうか、またそもそもなぜこのような方法で実施しているのだろうか。
一般に、テストの結果は各問題の合計得点で表される。
しかしながら、例えば合計得点が 100 点満点中の 90 点であったとしても、それはその生徒の能力が高いことを必ずしも意味しない。なぜなら、そのテストは簡単な問題ばかりかもしれないからだ。合計得点は、生徒の能力だけではなく、出題された問題の難易度にも依存する。そのため、
R S T では、より正しく読解力を測定するため、出題項目

で A の「ヒンドゥー教」を選ぶ高校生が相当数いるはずでの難易度に応じて能力を評価する方法が採られている。そあるが、実際には 1％でしかなかった。つまり、少なくとの際、必要となる問題の難易度は、事前に受験者の解答

も進学校の高校生は真面目に提示文を読み、まじめに答えデータをもとに推定する。したがって、難易度が推定済みを選んでいる。しかも、本調査で出題された問題は、「成の問題を解くことで、問題の難易度に依存しない独立の能績がよい人ほどよくでき、成績が悪い人ほどよく間違え

力値を推定でき、受験者ごとに異なる問題を解いていたとる」ことが担保されている良問ばかりである。こうした条しても適切な評価が可能となるのである（コラム参照）。
なぜ、R S T ではわざわざ受験者ごとに異なる問題を出かったのである。これらの問題を解けない生徒に、三角関題しているのだろうか。R S T が目指しているのは、各受数を教えてもまったく意味はない。だが、不思議なことに験者が問題を解くたびに、その解答データを使って当該受彼らの多くが、なんらかの方法で三角関数を表面的には解験者にとって適切な問題を出題する形式のテストである 4。

けるふりをして（あるいは解けなくても）、大学入試を突破

その実施のためには、問題の難易度が推定済みの問題を大していると考えられる。

量に用意する必要がある。そのため、1 万 5290 人の受験者に別々の問題を出題し解答データを収集することによっコラム
問題の難易度を推定するための方法を最も基本的なモデルを用いて説明しよう。各問題の正答確率は、θi − b j の関数で表される。ここで、θi は受験者 i の能力値、b j は項目 j の難しさを表す。そして、このモデルでは正答確率は、θi ＞ b jのとき 50 % 以上、θi ＝ b j のとき 50 %、θi ＜ b j のとき 50 % 以下になる。問題に対する正答確率は、受験者 i の能力と項
目 j の難しさとの差が重要なファクターであるという考え方を取り入れ、生徒の解答データから、個々の問題の難しさを推定している。b の値が高いほど、その問題は難しいことを示している。この考え方は、項目反応理論と呼ばれる。

（参考文献）

Lord, F. M. and Novick, M. R.（1968）, Statistical Theories of Mental Test Scores, Addison-Wesley.

4

これを適応型テストと呼ぶ。詳しくは、L i n d e n a n d G l a s（2010）を参照いただきたい。

デジタライゼーション時代に求められる人材育成

件下にもかかわらず、図 2 の問題の正答率が 5 割に満たな7

て、大量の問題の難易度を推定しているのである。受験者

る。しかしながら、最も読解能力の高いグループであった

すべてに同じ問題を出題していては難易度が推定された項としても、誤答の選択肢である B の選択割合が最も高い。

目を数多く得ることができない。

ここからいくつかのことが推測できる。1 つには、正答ばかりでなく、誤答の選択肢も正答と考えることができてし問題内容の修正まう問題である可能性だ。その場合は、当該問題の内容や現在、R S T プロジェクトでは適応型テストの実装を目指

選択肢の修正が必要となる。あるいは、極めて能力の高い

して、問題の作成・テストの実施・難しさの推定・問題内容

群（「最も能力が高いグループ」の中でさらに能力の高い群）の修正を進めている。ここではその方法について説明する。

の受験者を識別する問題なのかもしれない。この場合に

図 3 は、受験者の係り受けの能力を 4 つに分類し、そのは、正答率が高いと考えられる学校等で実施することが望

グループごとに図 1 の問題の A ～ D の選択肢のうちどれましい。このようにして、R S T プロジェクトでは問題内を選んだのか、その割合を示したものである。図 1 の問題

容の修正に取り組んでいる。

では Bの「キリスト教」
が正解なので、Bの折れ線が太字で示されている。図 3 をみると、係り受けの能力が高いほど、この問題に正答する割合が増えている。このため、この問題は係り受けの能力を適切に反映した良問であると考えることができる。

3．リーディングスキルテストの結果
AIと同じような読み方をしている学生
R S T ではすべての問題が択一または複数選択式なので、

図 4 は、同じく係り受けの能力別に、図 1 とは異なる別

ランダムに答えを選んでもある確率で正解しうる。各問題タの問の選択肢の選択状況を示したものである。この問題のイプについて、公立中学1年生から3年生および、進学率が

正解は Aである。最も能力の高いグループは他のグループ

ほぼ100 % の高校1年生から高校3年生までの正答率、およよりも正答 A の選択割合が高いため、本問は、高い能力

び正答率がランダム解答より良いとはいえない生徒（以下、と低中程度の能力の受験生を識別する問題であるといえランダム解答）の割合を統計的に求めたものが表3である。

図 3 係り受け問題の能力別にみた図 1 問題の選択率の違い
1.0

〜

A

と回答した割合DB

0.6

ここで注目すべきが、AIが射程に入れている
（1）
から
（3）

B

C
D
A
S

C
D
S
A

S
C
A

D
S
C
A

最も能力の低いグループ

3番目に能力の高いグループ

2番目に能力の高いグループ

最も能力の高いグループ

0.0の読解能力を伸ばしていることを示すともに、R S T のテストとしての妥当性を示している 5。

B
B

0.2

率も高く、ランダム解答の生徒の割合が低いことがわかる。このことは、中高生は学校および生活の中で各タイプ

0.8

0.4

すべての問題タイプについて、ほぼ、高い学年ほど正答

Dの問題タイプに比べて、意味理解なしに解くことが難しい（4）から（6）の問題タイプの正答率の方が悪く、ランダム
解答の生徒の割合が高いという点である。まさに、先に述べたように、A I に代替されやすいような読解力の身に着

図4

〜

A

と回答した割合

D

no.31

8

係
 り受け問題の能力別にみた選択率の違い
−問の修正を要することが明らか−

け方をしている生徒が少なからずいると考えられる。

1.0

デジタル化時代に伸ばすべき力
でも、「中高校生は教科書程度の日本語は読めているか」
と

0.6
C

B

B

C

S

A
D
S

A
D
S

D
S

最も能力の低いグループ

3番目に能力の高いグループ

2番目に能力の高いグループ

最も能力の高い
グループ

0.4
0.2
0.0

5

今回、われわれが調査を行うまで、国でも学界でも民間

0.8

C
B
A
D

B

いう問いについて 1 度も調査をしてこなかった。
「最近の

A
C

若い者の書く文章はひどい」
とか「新聞をろくに読んでいない」
といった批判がちまたにあふれていたにもかかわらず、
また、統一の学力状況調査（通称 学テ）を年 50 億円の経費で毎年実施していたにもかかわらず、である。それで

ただし、中 3 から高 1 の差は、各生徒の発達によるものというよりは、高校入試によって読解に課題が多い生徒がスクリーニ
ングされた結果と解釈すべきだろう。（ より偏差値の低い高校の結果については近日中に公表予定。）

表3

各問題タイプの正答率（カッコ外）およびランダム解

答の生徒の割合（カッコ内）（単位：％）した改革を例に挙げる必要もないだろう。では、日本が今般行おうとしている、あるいは過去に行ってきた教育改革（1）係り受け（2）照応認識（3）同義文判定中1

56 . 4（44 . 6）

55 . 4（46 . 5）

67 . 3（58 . 1）

中2

58 . 4（40 . 5）

55 . 9（42 . 6）

71 . 8（52 . 5）

中3

64 . 5（29 . 3）

66 . 8（24 . 4）

74 . 7（41 . 8）

高1

82 . 0 （6 . 7）

82 . 1 （5 . 8）

87 . 5（17 . 0）

高2

86 . 4 （3 . 5）

81 . 3（10 . 4）

88 . 7（12 . 5）

高3

87 . 5 （3 . 0）

86 . 9 （2 . 2）

90 . 5 （8 . 5）

（4）推論（5）イメージ（6）具体例

見極めるための調査、②デジタライゼーションが労働市場

中150 . 6（68 . 4）

26 . 4（57 . 7）

23 . 6（62 . 1）に与える影響に関する詳細な分析、③デジタライゼーショ

中2

54 . 0（58 . 9）28 . 6（45 . 4）

25 . 4（56 . 6）ンが急速に進む中、日本社会をソフトランディングさせる

中3

57 . 9（49 . 9）36 . 3（34 . 5）

33 . 7（41 . 4）

ために何が必要かについての計量的なシミュレーション、

高1

67 . 9（32 . 9）51 . 1（16 . 8）

49 . 1（19 . 3）④労働市場への影響を念頭においてどのようなスキルをも高2

69 . 7（29 . 5）

57 . 7（10 . 4）

50 . 0 （8 . 5）

つ労働者を、どの程度確保する必要があるかについての検高374 . 9（19 . 1）

53 . 2 （4 . 4）

51 . 3（14 . 3）討、⑤そのために必要な義務教育および高等教育のデザイ

は、教育改革は必ずや失敗するであろう。
今回の学習指導要領の改定により、道徳が教科として位には、必要とされるエビデンスはそろっていたのだろうか。
教育は誰もが受けてきた経験があり、誰もが一家言をもつ。しかし、エビデンスに欠いた提言は、本人がよかれと思っていても、しばしば有害である。先に引用した経団連の提言においても強調されていたように、今後は、エビデンスに基づいた教育改革が求められる。
特に、①デジタライゼーションの可能性と限界について

ン、また、⑥それを達成するために必要な政策
（教育の無
償化等）
の検討、などが急務だといえよう。

置づけられた。その是非はいったん置くとして、小学校の中学校卒業までに少なくとも 8 割以上の生徒が中学校の国語教育が道徳と相当部分重複していることは以前から指教科書や新聞程度の文章を、苦にせずに正しく読むことが摘されていたことである。国語と英語の教育法の違いを見できるように教育するために、どこかから授業の時間をひればよくわかる。英語は「英語」というものを外部の対象物ねり出す必要がある。プログラミングや英語は、現状の中として論理的に分解して教える。しかし国語は、母語であ学生の読解力状況を考えると、無理であり、かつ、無駄とるからという理由から、「自然に身に着くもの」と前提し、考えられるため、導入については再考が必要だろう。それその運用を論理的に指導する場面が少なかった。例えばにしても教育を見直すための議論の時間が足りない。

「A ならば B」という文が真であるとき「B ならば A」
が真であるとは限らない、とか、「誰もが Aである」という文が真参考文献

であるとき、「 Aでないような人はいない」が真であり、Ozaki, K. ( 2017 ), “Reading Skill Test to Diagnose Basic Language Skills in Compar-

な場面は国語ではほとんど見られない。
グラフや表の正しい読み方、箇条書きの正しい書き方、資料の妥当性の検証などの論理的な活動は、筆者の気持ちを推し量ることや、発表するというような活動に比べるとison to Machines.” (accepted), Proceedings of the 39 th Annual Cognitive Science
Society Meeting (CogSci 2017 ).
Frey, C. B. and Osborne, M. A. ( 2013 ), “The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation ?”, http://w w w.oxfordmartin.ox.ac.uk/down
loads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
van der Linden, W. J. and Glas, C. A. W. Eds. ( 2010 ), Elements of Adaptive Testing,Springer.
国立情報学研究所ニュースリリース ( 2016 a )、「文章を正確に読む力を科学的に測るテストを開発
産学連携で『読解力』
向上を目指す研究を加速」、7 月 26 日、http://www. nii.ac.jp/userimg/
press_ 20160726 .pdf

圧倒的に少ない。道徳が教科化されたのであれば、国語か

国立情報学研究所ニュースリリース ( 2016 b )、「センター試験模試 6 科目で偏差値 50 以上 2 年

らは（すべてとは言わないが）半分程度、「気持ちを推し量

全自動解答で偏差値 76 . 2 を達成

る」活動を、上記のような論理的活動へとシフトするとい日本経済団体連合会 ( 2016 )、「『今後の教育改革に関する基本的考え方』－第 3 期教育振興基本計

う案は検討する価値があると思われる。

pdf

連続で世界史の偏差値が 65 突破／物理は偏差値 59 . 0 に大幅向上

論述式の数学（理系）は全問完～ N I I 人工知能プロジェクト『ロボットは東大に入れるか』～」、11 月 14 日、http://www.nii.ac.jp/userimg/press_ 20161114 .pdf
画の策定に向けて－」、4 月 19 日、http://www.keidanren.or.jp/policy/ 2016 / 030 _honbun.
日 本 数 学 会 教 育 委 員 会 ( 2013 )、「第 一 回 大 学 生 数 学 基 本 調 査 報 告 書 」、3 月 14 日、h t t p : / /デジタライゼーション時代に求められる人材育成「Aである人もいる」
が偽である、ということを教えるよう

Arai, N. H., Todo, N., Arai, T., Bunji, K., Sugawara, S., Inuzuka, M., Matsuzaki, T. andmathsoc.jp/publication/tushin/ 1801 /chousa-houkoku.pdf

4．エビデンスに基づく教育改革の必要性
エビデンスの欠けた中で改革を行おうとすると必ず失敗する。旧ソ連や、カンボジアのポル・ポト政権が行おうと新井紀子（ あらい のりこ）

国立情報学研究所社会相関研究系教授、社会共有知研究センター長。博士（理学）（ 東京工業大学）。専門は、数理論理学、人工知能、教育工学。

尾崎幸謙（ おざき

こうけん）
筑波大学大学院ビジネス科学研究科准教授、統計数理研究所客員准教授。博士（ 文学）（ 早稲田大学）。専門は統計科学、行動遺伝学、社会調査。

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P D F はこちらから

no.31

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N I R Aオピニオンペーパー［ n o.31］
2017 年 7 月 5 日発行© 公益財団法人 N I R A 総合研究開発機構 2017
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