CAUA会誌

24

第号
2024.3

View Point
研究教育に関わるICT利活用、ICT人材育成を目指して

特集
特集

1 生成系AIの進歩と利活用 〜 AIリテラシーと教育の未来〜

2 AI時代のプログラミング 〜 10年後の大学教育に向けて〜

巻

頭

言

生成 AI 時代の CAUA早稲田大学 教授
CAUA 会長
深澤 良彰

私が会長を仰せつかっていたこの 5 年間に、3 つの大流行がありました。一つは COVID-19の大流行（いわゆるコロナ禍）であり、「デジタルトランスフォーメーション（DX）」という用語の流行であり、もう一つは生成 AI の大流行でした。
COVID-19 は、最近は流行もおさまってきているものの、その流行は我々の生活の中に大きな影響を与えています。その中で最も大きなものは、在宅勤務の普及の結果として、テレビ
会議システムを用いたシンポジウムや会議が急激に増えたことと思います。これにより、地理的な距離や移動時間を気にせず、シンポジウムや会議を開催・参加することが可能となりました。この CAUA のシンポジウムやセミナーも最近ではハイブリッド開催が普通となってきています。これに対して、教育という側面では、授業が対面で実施されるようになり、コロナ前に戻ってしまったように思われます。しかし、教員が学会出張などで従来は休講にしていたものが、オンデマンド授業にすることによって、休講にしなくても済むようになったとか、レポートの提出が教育支援システム（LMS）経由になったことなどその影響は明確に残っています。
「DX」につきましては、私は最初から『バズワード』だと思っていました。業務改革という概念そのものは重要であり、常に頭の中に置いておく必要があります。しかし、この業務改革
は、10 年に 1 回くらい名前を変えて、あたかも全く新しい概念であるかのように提唱されます。
今回の DX の流行を受けて、業務改革ができた組織（企業、大学など）は良いのですが、実際には、やろうと思ったことの多くはうまくいっていないのが実情だと思います。大学におけるDX は、教育の DX、研究の DX、事務の DX と 3 つに分けられます。DX という単語の流行に拘わらず、進化をすすめていく必要があります。
生成 AI が従来の AI と最も異なる点は、基本的には特定のタスクに依存しないことです。
これまでも、さまざまな AI システムが開発されてきましたが、それらは、画像認識の AI だったり、将棋を指す AI だったり、AI としての機能は優れていても、特定の目的にしか使えませんでした。これに対して、生成 AI は、どんなことを聞いても、それなりの答えをしてきます。
この「それなり」の意味が重要であり、ハルシネーションと呼ばれる誤りを含むことを示唆しています。生成 AI は我々の生活の中に着実に浸透してきており、2023 年 11 月の ChatGPTの月間閲覧数は約 95 億回にのぼっています。今後は、様々なシステムの中に様々な組み込まれ方をされてくることが想定されます。より良い使われ方を期待しています。

1

目次
巻頭言
／早稲田大学、CAUA 会長

深澤 良彰

特集 1
生成系 AI の進歩と利活用～ AI リテラシーと教育の未来～

全体講評 

7／佐賀大学、CAUA 運営委員

只木 進一

生成系 AI と教育を巡るアレコレ 
／広島大学

8

渡辺 健次

Generative AI と Microsoft の取り組み ／日本マイクロソフト株式会社

阪口 福太郎生成 AI を前提とした教育のあり方 ／早稲田大学、CAUA 会長

13
19

深澤 良彰

[ パネルディスカッション ]生成系 AI の進歩と利活用 

22

特集 2
AI 時代のプログラミング～ 10 年後の大学教育に向けて～

全体講評 

29／周南公立大学、広島大学、CAUA 運営委員長

野村 典文

生成 AI はソフトウェア工学の問題を解決できるのか ／早稲田大学、CAUA 会長

深澤 良彰

AI 時代に必要なイノベーション人材育成と教育の変化 ／ライフイズテック株式会社

30

讃井 康智

35

開発現場での生成 AI 活用と人材育成 ／伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

41
神永 雅晃

GitHub Copilot はプログラミング言語教育を変革し得るか 
／近畿大学

43

柏崎 礼生

[ パネルディスカッション ]AI 時代のプログラミング教育 

48

寄稿

CUI に慣れていない初級管理者のためのネットワーク機器設定 ／大阪工業大学

54

穴吹 信二、大谷 隆慈、三浦 拓也、島野 顕継

2023 年度 CAUA 活動報告 62／ CAUA 事務局

編集後記 

66

特集

1

CAUA FORUM 2023

生成系 AI の進歩と利活用～ AI リテラシーと教育の未来～

本稿は講演内容を書き起こして収録していますイベント概要●イベントタイトル
CAUA FORUM 2023「生成系 AI の進歩と利活用～ AI リテラシーと教育の未来～」

要
AI の進歩は驚異的です。高速なハードウェア開発とデータの利用可能性向上により、AI は複雑な計算や大量のデータ処理が可能になりました。機械学習や深層学習の進展もあり、医療、
自動運転、金融など多くの分野で効率性と可能性が向上しています。しかし、倫理的な問題とプライバシーへの懸念も考慮する必要があります。
AI は教育分野に革新をもたらしています。学習者に対して個別のサポートやカスタマイズ
された教育を提供し、学習の効果を向上させることができます。また、オンライン学習や遠隔教育においても重要な役割を果たしています。個人情報や倫理的な問題には注意が必要ですが、適切に導入と活用が行われれば、AI は教育の効果を向上させ、学習者の能力開発や教育のア
クセス性を促進する可能性を秘めています。
実は、上のセミナー概要は ChatGPT を使って生成しました。それなりの文章ができました。
本セミナーでは、昨年秋より一段と加速したスピードで進化する生成系 AI とそれを受け入れつつある社会、特に大学での利活用についてご講演いただきます。企業からは、提供される
AI 系サービスの最新動向について、ご講演いただきます。パネルディスカッションでは海外動向を含め、各大学の AI との関わり方や学生の教育など、参加者の皆様と情報交換や意見交換をして、議論を深めていきたいと思います。
発展途上の領域ではありますが、その可能性は広がり続けています。大学と企業が協力し、AI 技術の進歩と利活用を促進する人材を育成することで、より持続可能な社会の実現に貢献することを期待します。

●概

●開催事項
【開 催 日】2023 年 7 月 28 日（金）【開催方式】会場、オンライン【プログラム】
時間

内容

講演タイトル・講演者

14:00 ― 14:05

オープニング深澤 良彰 氏（早稲田大学 理工学術院 教授、CAUA 会長）

14:05 15:05

基調講演「生成系 AI と教育を巡るアレコレ」
渡辺 健次 氏（広島大学 副学長（情報・IR 担当））

15:05 ― 16:05

講演「Generative AI と Microsoft の取り組み」
阪口 福太郎 氏（日本マイクロソフト株式会社

Education Skills Lead / DX 戦略室長）

16:15 ― 16:30

パネリスト発表「生成 AI を前提とした教育のあり方」
深澤 良彰 氏（早稲田大学 理工学術院 教授、CAUA 会長）

16:30 ― 17:25

パネルディスカッション 「生成系 AI の進歩と利活用」〈コーディネータ〉
野村 典文 氏（周南公立大学 教授、広島大学 特任教授、CAUA 運営委員長）〈パネリスト〉（五十音順）
阪口 福太郎 氏（日本マイクロソフト株式会社 Education Skills
Lead / DX 戦略室長）
寺澤 豊 氏（CTC AI ビジネス部 部長）
深澤 良彰 氏（早稲田大学 理工学術院 教授、CAUA 会長）
渡辺 健次 氏（広島大学 副学長（情報・IR 担当））

17:25 ― 17:30

クロージング―只木 進一 氏（佐賀大学 理工学部 教授、CAUA 運営委員）

注 1：所属・役職は講演当時のものを掲載しております
注 2：敬称は省略させていただきました

6

CAUA FORUM 2023
「生成系 AI の進歩と利活用 ～ AIリテラシーと教育の未来～」
全 体 講 評佐賀大学

只木 進一
理工学部 教授、CAUA 運営委員

2023 年は、生成 AI が多くの人の話題に上った年でした。
フォーラムが開催された 2023 年 7 月は、生成 AI が「何ができて、何ができないのか」を知り、その可能性と対応方針を考えようとする時期であったと思います。
新しい技術、特に情報技術が現れるとその教育への否定的意見が表明されます。電卓、電子辞書、インターネットなどの出現時にも、学校現場への導入に対して賛成・反対の立場から様々な意見が表明されてきました。教員養成教育にも関わる広島大学の渡辺健次先生には、初等中等教育の観点を参照しながら、生成 AI の活用の可能性に関して話していただきました。
新しい知識や技術を本当に身につけるには、「知識及び技能」の部分が基礎になります。ここは、児童生徒は、自分でやらないといけません。その新しい「知識及び技能」が運用できるかを確かめるときに、ChatGPT のような生成 AI は相談相手となり得るのでしょう。この過程を通じて、
新しい「知識及び技能」がそれ以前の自分がもっていた知識と技術のネットワークに適切な居場所を得て、自分のものになるのでしょう。
Microsoft の阪口福太郎氏からはプログラミングの生産性向上を中心にお話しいただきました。
ChatGPT でも、プロンプトからコードサンプルを生成させることができますが、GitHub Copilotを使うと、ソースコードの編集画面内で生成 AI の機能を使うことができます。もちろん、コードの機能などに関する適切な精度での指示がなければいけませんし、生成 AI の提案の適否を判断するのも開発者本人です。
つまり、生成 AI から適切な回答を引き出すための精度の高い指示を出せるかが重要です。それは、経験のある開発者にしかできません。さらに、工程の各段階を橋渡しし、前工程のアウト
プットに対する当該工程のアウトプットの素案を生成することによる生産性向上の可能性も高まっています。ここでも、経験のある担当者の適切な指示が欠かせません。
最後に、CAUA 会長の深澤良彰先生から、教育のあり方に関するお話を頂きました。新しく現れた技術は、若い人ほど早く慣れます。大学で言えば、教員より学生が生成 AI に早く馴染んでいくでしょう。したがって、教員は生成 AI がどういうものなのかをよく理解しておく必要があります。すくなくとも、学生に与えた課題と同じものに生成 AI はどのように答えるかは知っておくべきです。
生成 AI の特に教育現場での活用事例は、これから蓄積されていくでしょう。学校での教育とは、
何をすることなのかに焦点が当てられていくのかもしれません。

7

■講演

生成系 AI と教育を巡るアレコレ
渡辺 健次
広島大学 副学長（情報・IR 担当）
概要：ChatGPT に代表される生成系 AI は、さまざまな分野に影響を与えると言われており、それは教育界も例外ではない。
既に多くの大学や国立大学協会が方針を発表しているほか、文部科学省が初等中等教育での活用ガイドラインも提示している。2023 年上半期を席巻した生成系 AI と教育について、私見を交えながら話題を提供する。
キーワード：生成系 AI，プログラミング教育

1．みなさん使っていますか？

う訂正したかを勉強させる。様々なプロンプ
トも紹介されている。Google Chrome の音
声認識の機能を組み合わせて、中学生レベルの英語で会話をする、というプロンプトを作っていて、非常におもしろい。

私は 2016 年から 2020 年まで広島大学附属
福山中学校・高等学校の校長を兼務していたが、この頃に ChatGPT があればよかったと
痛切に思う。入学式や卒業式の訓示・式辞をはじめ、始業式、職員会議、小さい会議も含
め、校長のあいさつがどのくらい楽になったか。試しに、2019 年の入学式で私が実際に話したあいさつ原稿と ChatGPT に作らせたものを比較してみたところ、同じような内容であることに驚いた。

ChatGPT は様々なドメインの知識を持っている。人間同士だと相手の知らないことは話せないが、ChatGPT ならたいていのことは知っているので、どんな話題でも返してくれる。私が好きな F1 のことを聞いてもそれなりに返ってくる。会話の練習の相手としてよくできているというのが率直な感想だ。

このセミナーの参加者に、生成系 AI を使っているか、どのようなことに使っているのか質問をしたところ、生成系 AI を使っている方が 93% という結果だった。ChatGPT が多
く、Midjourney や Bing Image Creator など
画像系 AI を使っている方もいる。生成系
AI をどのような用途で利用しているかとの質問については、仕事、壁打ち、自分では想像できない観点を知る、プログラミング、ブレインストーミング、ひな型の作成、茶飲み友達というのもある。学校長のあいさつや、
英文の翻訳、講演の内容の参考など、文章の要約も ChatGPT の得意分野だ。

長 英 一 郎 氏 が、 医 療 機 関 で 役 に 立 つChatGPT をテーマに note に書いているので紹介したい 2。病院で使える ChatGPT への命
令文を紹介したり、カロリーなどの条件を提示して ChatGPT に献立表を作らせたりしてい る。
「 病 院・ 診 療 所・ 介 護 施 設 向 け
ChatGPT 実践ガイド」という書籍を出版するようだ。その表紙も Midjourney を使って描いたということである。

2．広島大学の ChatGPT 対応
2023 年の 2 月、ChatGPT が大きな話題になった際に、大学ではどうするのか、が言われるようになった。広島大学では、4 月に教育担当理事のもと、ChatGPT にどう対応するかの話し合いを持ち、まずは FD で学ぼうということになった。学生には、生成系 AIの利用における注意点を 4 月 19 日に文書で出し、5 月 16 日に学内の FD を実施した（図1）。生成系 AI とどう向き合うか、生成系
AI の仕組み、生成系 AI の実力（GPT-4 は電磁気学の単位が取れるか）、言語教育分野

私の便利体験は、大学院生が留学する際の所見を書くのに ChatGPT を利用したことだ。
これをきっかけに、ChatGPT の積極的活用
事例を調べるようになった。英語教育が専門の京都大学の柳瀬教授が、授業で ChatGPTを積極的に活用している様子をブログで紹介している 1。例えば、学生が英作文に取り組む
ときは、作った英文をまず ChatGPT に直してもらってから提出させる。ChatGPT がど
1

https://yanase-yosuke.blogspot.com/2023/04/
aiyoutube.html

28

https://note.com/eiichiro49/

における ChatGPT の可能性とその留意点、という内容だ。ちなみに、GPT-4 は電磁気学の単位が取れるという結論だった。つまり、
ChatGPT は物理の問題を解ける実力があるということだ。

非常によくまとまっていて分かりやすい。

3．初等中等教育における生成系 AI の利用

広島大学でのChatGPTへへの対応

思 考 コ ード の 例

https://www.syutoken-mosi.co.jp/column/entry/entry000668.php

図1

広島大学での ChatGPT への対応

図2

FD 実施後の 5 月 23 日に、教育担当理事
によって、広島大学での ChatGPT をはじめとする生成系 AI の利用方針が出された 3。基
本方針として、リテラシーを向上する、教員それぞれで適切に判断してシラバスやガイダ
ンスで学生に周知する、そのまま出力すると著作権侵害になる、レポートの課題で利用する場合はどうするか、必要に応じて授業の方
法や内容・課題評価基準を見直して対応する、などが謳われている。各大学が方針を出しているが、同じような方向に収束していくのだ
ろうと個人的には思っている。

初等中等教育における生成系 AI の利用に関しては、発達段階がひとつのキーワードだと思う。首都圏模試センターが「思考コード」ということを提唱している 9。知識の程度と思考の深さの程度でマトリックスを組んで、模試の分類のために使う（図 2）。知識・理解思考を問う問題（A）、論理的思考を問う問
題（B）、創造的思考を問う問題（C）に分類して問題を研究している。例えば、フランシ
スコ・ザビエルに関する問題。A では「（ザビエルの写真を見せて）この人物の名前を答えなさい」という問題。B においては「ザビエルが日本に来た目的は何ですか。50 字以
内で答えなさい」という問題。C では「もしあなたがザビエルの布教活動をサポートするとしたら、ザビエルに対してどのようなサポートをしますか。200 字以内で答えなさい」という問題。今、首都圏の中学入試の問題は Cの問題を志向しているということだ。C はい
わゆる「答えがない問題」である。

そのほか、国立大学協会も 5 月 29 日に「生成系 AI の利活用に関する国立大学協会会長
コメント」を発表した 4。私立大学情報教育協会からは「生成系 AI 使用ガイドライン」が5 月 31 日に出された 5。7 月 13 日には「大学・高専における生成系 AI の教学面の取り扱いについて」という文書が出ている 6。「初等中等教育段階における生成系 AI に関する暫定的なガイドライン」も 7 月 4 日に文部科学省から出された 7。自治体では、佐賀県教育委員会が生成系 AI のガイドライン 8 を出していて、
3
4
5
6
7
8

思考コードの例

文部科学省が定める学習指導要領では、学力は 3 つの要素で評価することになっている 1 0。すなわち、「知識および技能」、「思考力・判断力・表現力」、「学びに向かう力・人間性」である（図 3）。先ほどの「思考コード」の A、B、C と一致している。小学校の勉強を考えてみると、「知識および技能」におい

https://momiji.hiroshima-u.ac.jp/momiji-top/learning/generative_ai.html
https://www.janu.jp/news/13499/
https://www.juce.jp/edu-kenkyu/gaiguide.pdf
https://www.mext.go.jp/content/20230713-mxt_
senmon01-000030762_1.pdf
https://www.mext.go.jp/content/20230704-mxt_
shuukyo02-000003278_003.pdf
https://www.pref.saga.lg.jp/kyouiku/kiji0039783
4/3_97834_287223_up_4oo0tku4.pdf

9
10

9

https://www.syutoken-mosi.co.jp/column/
entry/entry000668.php
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/
education/micro_detail/__icsFiles/afieldfi
le/2019/02/14/1413516_001_1.pdf

率、高齢化率を表しています。人口減少率と高齢化率の相関ケースを求めて、両者の関係性について考察してください」というプロン
プトを入れると、Excel のデータを読んで考察してくれる。ChatGPT に食わせれば終わりとなればデータサイエンスの授業はどうなるのか。

ては、九九や地図記号など覚えることがたくさんある。こういう勉強に ChatGPT を使ってしまうとよくないと直感的に思う。何でもChatGPT に聞いてしまって、自分で覚えよ
うとせず、自分で考えようとしなくなる。「思考力・判断力・表現力」におけるグループでの調べ学習などでも同様だ。「思考コード」の B までで ChatGPT を使ってしまえば、子供たちが楽をしようとしてしまう。

プログラミング教育、データサイエンス教
育はどうしていったらよいのか。このセミナーの参加者にアイデアを聞いたところ、以下のような回答があった。

学習指導要領の学力の3要要素

・プログラミング教育のカリキュラムや演習問題を作成してもらう
・オフラインでプログラムを作成させる
・とにかくいろいろなデータを分析させる。
その結果どんな解釈が導き出せるかを学習
内容とする
・高級言語はそのうち置き換えるとして、
AI によるプログラムを学ぶ方法に切り替える
・分析ツールを使っても結果の解釈には統計的手法の知識が必要なので、これまで以上に基礎的な知識が重要になる。
・コードの生成ではなく、アルゴリズムの作り方などの思考が必要な教育プログラムに作り替えていく・目的やモラルなど利用者としてのベースとなる根本的な教育が必要

https://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/micro_detail/__icsFiles/afieldfile/2019/02/14/1413516_001_1.pdf

図3

学習指導要領の学力の 8 要素

一方で、「学びに向かう力・人間性」の勉強である探求は、「答えがない問題」をみんなで研究して深堀していくものである。創造的 思 考 を 問 う 問 題 は 答 え が な い の で、
ChatGPT を使った「壁打ち」がとても有効になってくる。答えを探求していく過程でChatGPT と付き合って深堀していくことは有益だろうと個人的に考えている。こうした探求での利用や他者参照において ChatGPTは有効だとする教育界の大御所の意見もある。特に、中学校、高校と発達段階が進んでくると、ChatGPT が学びの相手として使えるのではないか。

私のコースの大学 4 年生が、学校で Chat
GPT を使うとどんな便利なことがあるか、というテーマで卒業研究に取り組んでいる。
たとえば、学習指導案を ChatGPT で作れるだろうか。実際、かなりいい線の指導案を作る。いい線の指導案だとわかるには、自分の書いた指導案とよく似ているなどの評価ができるのが大前提である。私のコースの学生は、技術と情報の指導案は書いたことがあるが、英語の指導案は書けない。自分が指導案を書いたことがない教科の指導案を ChatGPT に書かせたとしても、それがいいのか悪いのか判断できない。つまり、ChatGPT のプログ
ラムを評価するためには、プログラミングの知識がいるということに帰着する。ただ、授業の形態はかなり変えていかないといけないだろう。

4．プログラミング教育とChatGPT
ChatGPT に、「あなたは C 言語を熟知したプログラマーです。C 言語を用いてバブル
ソートを行うコードを作成してください」と指示したら、「もちろんです。以下に C 言語
でのバブルソートの実装例を示します」と回答があり、実行した例も出てきた。けっこうレベルの高いプログラムを作ってくれる。こうした状況で、プログラミング教育ではどのような授業をしたらいいかと考えるが、プロ
グラミングの授業が ChatGPT のプロンプトの作り方になったら、やはりおかしいと思う。
GPT-4 のプラグインである Code Interpreter。
「このデータは小学校区と人口の推移、減少

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5．EU をはじめとする海外の動き

ンツ、個人データ・機密データの問題、プラ
イバシーへの影響、さらには教師の権威と地位を損なうということも、リスクとして挙げられている（図 4）。

EU が AI Act 1 1 を 6 月 14 日 に 可 決 し た。
ここでは AI をいくつかに分類している。たとえば、受容できない AI は絶対禁止。潜在意識への操作、子供や精神障害者を相手とする詐欺、社会的スコアの一般的利用、公的空間での法執行目的の遠隔生体認証は、絶対に許されない。一方で許可される AI も明示されている。これは生成系 AI に対しても例外なく適用されるようで、透明性が強く要求されている。

生成系AIののリス ク• 人間のユーザを操作する可能性– 真実への配慮が限られている。偏った情報を出力する可能性– 子供にこそ深刻– 不確実性、新規性、安全性のチェックが脆弱• 有害なコンテンツ• 個人データ、機密データの問題。プライバシへの影響• 教師の権威と地位を損なう

ChatGPT のような生成系 AI は、透明性要件に準拠する必要がある。コンテンツがAI によって生成されたことを開示する。違法なコンテンツが生成されないようにモデルを設計する。トレーニングに使用された著作権で保護されたデータの概要を公開する。
AI 一般に関するフレームワーク 1 2 の中で、生成系 AI にこのようなことを求めている。

図46．検出は可能か？
広島大学では、修士論文を提出する前に剽
窃チェックツールを使って確認する（図 5）。
このツールで出したスコアを修士論文とともに提出することになっている。使用しているのは Turnitin 社の iThenticate 1 6 というツールだ。学術情報データベースとすばやくマッ
チングして著作物を正当に評価する剽窃検知
ソリューションである。この会社のホームペー
ジには「自信を持って検出できる」と書かれている。こうしたツールの能力も益々上がってくるだろう。

GPT-4 などの基盤モデルが EU の AI Actにどれだけ準拠しているかを、米スタンフォー
ド大学が調べた 1 3 が、GPT-4 もなかなか厳しい結果になっていた。
ヨーロッパでは、ユネスコが「Generative
AI and the future of education」 と い う 文
書 1 4 を発表したり、イギリスの文部省に相当する機関が「Generative artificial intelligencein education」1 5 という文書をホームページで公開したりして、生成系 AI のリスクを強調している。真実への配慮が限られ偏った情報を出力する可能性があり、子供にこそ深刻であり、不確実性・新規性・安全性のチェックが脆弱である、など人間のユーザーを操作する可能性を強く心配している。有害なコンテ
11

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14
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生成系 AI のリスク

検出は可能か ?

https://www.europarl.europa.eu/news/en/
headlines/society/20230601STO93804/eu-ai-actfirst-regulation-on-artificial-intelligence
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_
service/ai_shakai_jisso/pdf/2021_001_05_00.pdf
https://crfm.stanford.edu/2023/06/15/eu-ai-act.
html
https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/
pf0000385877
https://assets.publishing.service.gov.uk/
government/uploads/system/uploads/
attachment_data/file/1146540/Generative_
artificial_intelligence_in_education_.pdf

https://commu.office.hiroshima-u.ac.jp/aqua/e61e76f0-f2dd-4df0-b21f-4ea61a17bb9c/view?modified=1600942216000

図5

検出は可能か？

7．まとめ
冒頭に紹介した私の 2019 年の入学式の訓示ではこう書いてある。
「平成の時代に発達した情報通信技術は国境や地域を越えた地球規模の社会基盤・インフラストラクチャーに
16

11

https://www.turnitin.com/solutions/ai-writing

なりました。これからは人工知能が人間とともに物事を考え判断する時代・社会になっていくでしょう」。このあと生成系 AI が出現して、それが完璧な性能を持っているかどうかはともかく、「人工知能が人間とともに物事を考え判断する時代・社会になっていく」という時代の入口くらいには来たのではないか。技術はどんどん変わり、新しくなっていく。これから生成系 AI と付き合っていく中
でノウハウがたまり、私たちのリテラシーも高まっていけばいいと考えている。

12

■講演

Generative AI と Microsoft の取り組み
阪口 福太郎
日本マイクロソフト株式会社 Education Skills Lead / DX 戦略室長
本稿は、阪口福太郎氏の 2023 年 7 月 28 日の講演をもとに再構成したものであり、本稿の文責は CAUA 事務
局にあります。掲載の情報は講演時点のものであることを認識の上、開催レポートとしてお読みください。
概要：人工知能の研究は、人工知能という学問から始まり、視覚系の画像認識、聴覚系の音声認識に派生し、今、歴史上の第 4 次 AI ブームが来ている。そして Artificial Intelligence という言葉のとおり、人の生活を支えるまでに急速に進歩している。
この講演では、AI の最新の動向と、Microsoft での研究の紹介を通じ、皆様と一緒に AI の可能性を考える。
キーワード：生成系 AI，教育

1．機密漏洩しない有償版 ChatGPT

非公開のデータ、OpenAI が持っていないデー
タを引くときに起こりやすい。ウソや間違いが出てきたらどのようにチューニングするかが開発の腕の見せ所であり、カスタマイズすることによってそのようなウソや間違いを減らすことができる。

世の中のあらゆるサービスがそうであるよ
うに、ニュースで取り上げられる ChatGPT
は無償版がほとんどである。何もせずに無償版の ChatGPT を利用すればデータが取られることになる。ストレージサービスや検索サー
ビス、ブログサービス、スマートフォンのメッ
セージ交換サービスなど、様々な無償サービスがあるが、すべてプライバシーポリシーに「データを取る」とある。無償のサービスとはそういうビジネスモデルなのだということだ。

2．生成系 AI の現状
1950 年代から人工知能の学問が始まり、1990 年 代 に マ シ ン ラ ー ニ ン グ が 活 発 化、
2017 年にディープラーニングが実用化された。
その間それぞれ数十年の歳月がかかっており、次は 10 ～ 30 年はかかると思われていたとこ
ろ、ディープラーニングの実用化からたった4 年 で ChatGPT を は じ め と し た 生 成 系 AIが登場してきた。現状では予測や分類を越え、人が想像したものを少し超えるようなものが生成されるようになっている。

ChatGPT の無償版も、試しに使ってもらうことが前提になっているため、カスタマイズもできず、プラグインもなく、様々なベータ版もさわれないことが多い（データの取得については、ある程度 Off を選択できるようになっている）。本項の話の中心は有償版の方、機密は漏洩しないという前提で話を進める。実際にマイクロソフトの有償サービスを利用すると、OpenAI のサービスと料金は同じで、データは取得しないし、マイクロソフトが監査をすることもない。裁判になっても日本の司法で行われる。

OpenAI が作っているのは、文章を作成す
る GPT-3（今は GPT-4）、コードを作成する
Codex、そして画像の生成である。これに加えてマイクロソフトでは、音、画像・写真・
動画、音楽、プログラム、その他振り付けなど様々なクリエイティビティを実現する環境を提供している。
静止画に情報を与えるだけで動画にもできるし、さまざまなプロンプトでアクションを張り付けるだけで、その通りに動く動画を生成することができる。

有償契約をすると OpenAI から API が公開され、1 行や 2 行のコードを書くとお作法に則って OpenAI が情報を返してくれるよ
うな、よくできた REST API になっている。
マイクロソフトはこれをモデルという形式で提供しており、顧客はシステムにモデルを組み込むことができ、カスタマイズも容易にできる。ハルシネーション（AI が生成する情報が現実や事実に基づいていない現象）は、

フェルメールの「牛乳を注ぐ女」という有名な絵画に「まわりを描いてくれ」というたった一つのプロンプトで、フェルメールが誰と交流があったか、当時売れる絵画にはどんな

13ケースは多くなっている。OpenAI も自ら判定ツールを取り下げた。

特徴があったかを忖度して描く。これが、人の考えた意図を越えてくるという、生成系
AI のすごいところでもある。

しかし、同じ AI を使った画像でも、コンテストで賞を取るような才能ある写真家があえて AI で作ったものと、素人が作ったもの
では全く違う。ベースの知識があるうえで、
AI という下駄をはく、副操縦士を横に付けて自分のやりたいことをやる、という世界になってくる。AI のパワーを使うか使わないかが差別化のポイントになってくるが、ベースとしてその分野のスキルがあるかどうかが重要で、AI を使うにしても人間は学習を続けていかなくてはならない。

3．人の意図を理解すること
生成系 AI の何が発明的かというと、人の意図をある程度理解したように見える挙動をする、そして期待値をある程度上回ってくるというところである。この「人の意図の理解」
こそ、マイクロソフトが生成系 AI に最も期待しているところである。生成された作品よ
りも、人との仲介部分のほうが重要だと考えている。この部分を活用すると、人の意図を理解してコードを生成することもできるようになる。文字を入れるだけでコーディングが行える。マイクロソフトでは ChatGPT を組み込んだ Copilot という機能を開発しており、文章を入れると続きのコードを生成する。

プログラミングコンテストの審査員などを頼まれたときのあいさつ文のほぼ 9 割はChatGPT に 書 か せ て い る。 さ ら に、Chat
GPT が書いたものを ChatGPT に添削させている。答えを提示しないチャットボットを作
れば、子供たちの興味を引き出しながら、
ChatGPT は根気強く付き合ってもくれる。
また、「データサイエンティストとして振舞ってください。ファイルの中身を見て基礎分析
してください」と指示するだけで、Python
を 書 き、Excel に 展 開 し、PowerPoint に 張り付ける画像まで作成してくれる。

アメリカでは現在、Git の利用者の 9 割がCopilot を使ってコーディングしているという。ある企業では、1 時間当たりの生産性が1.38 倍になり、1 億 7,900 万ドル分の工数が減ったという数字も出ている。しかし、プロ
グラム行が減ったわけではなく、Copilot を使うことによって生産性が向上し、より多くのコーディングができるようになったということだ。

5．人が指示しないと動かない

現在、「こんなコードを書いてほしい」と指示するだけでコーディングできる Copilotの発展版を開発中だ。たとえば「市外局番をもとに、対応エリアを出力するメソッドを作成してください。市外局番とエリアの対応は
外部ソースから持ってきて」と指示すると、説明まで加えたうえでコーディングをしてくれる。バグチェックであればバグの説明も改善案の提示もしてくれる。ただし、こうした指示の文章はコーディングを知らないと作成できない。

益々複雑なことができるようになり、できることが増えてくるが、人が誘導しなければ動かないのが AI である。ChatGPT は人のメッセージが一言でも入らないかぎり動作はできない。どんな言葉をどんなふうに入れるかは、その人の知識によって大きく変わる。
ChatGPT は誰でも使える。操作の方法を覚える必要もなく、尋ねればいいだけだ。そして安い。重要なのは、生成系 AI を育てるという概念が必要になるということである。
AI をどううまく使うかという知識が必要になる。さらに AI をカスタマイズして優位に立つためには、性能を上げる必要がある。

4．生成系 AIと画像
生成系 AI に書かせた絵がコンテストで最優秀賞を獲得するという出来事があった。ドローンで撮った風景写真と AI で作った風景
写真、写真家の撮った人物写真と AI で作った人物写真、AI が作ったのかどうかを見抜
くか見抜かないかの話になってくるが、すでにこういった芸術作品に AI が使われている

生成系 AI にはチューニングの機能がある。
また、ベクトルサーチして適切な回答に誘導する機能も入っている。ただし、それを作るにはデータが必要だ。データがないとチュー
ニングもできなければベクトルサーチのための問題を作ることもできない。このような理14して」と指示するとどうなるか。正しいプラ
グインから正しいデータソースを教えると、おすすめの店をきちんと回答してくれる。それでは「東京の五反田にあるであろう、コン
ビニの種類を 3 つ挙げてください」はどうだろう。こちらは何も参照しなくても見事に当てる。人がわかっていて当たり前のものは十中八九当ててくる。しかし、よくわからないものが出てきたときは、「わからない」と言えないので、自分が持っている回答候補から人が喜びそうな回答をあえて作っているのだ。

由から無償の AI が数多く出てきている。無償 の AI は す べ て 企 業 の 先 行 投 資 で あ り、
「データを取る」ことが目的なので、正確かどうかは問題ではない。ハルシネーション（幻視）が起きようが関係ない。次の AI 戦争でより賢いものを作ろうと考えている。
2020 年 5 月に GPT の最初のモデルが登場したが、それは、驚くほどきれいな文章を作る一方、驚くほどウソをつくというものだった の で、 す ぐ に 禁 止 に な っ た。 そ こ でOpenAI は InstructGPT を出して、人の介入によって望ましい結果への対応を行った。ウ
ソが出たものに対してランキングを作り、これに基づいて学習モデルを組み直した。そうすることで、納得感のある回答に近くなった。
それを Chat に特化した形でチューニングした も の が、2022 年 11 月 に 公 開 さ れ た
ChatGPT（GPT-3.5）ということになる。

ChatGPT にハルシネーションを見せない
た め に 何 を す れ ば よ い の か。 そ の 答 え は
ChatGPT を知ることだ。ChatGPT は、凄ま
じくきれいに文書を作成し、凄まじい説得力で文書を生成するものであって、正解を生成するものではない。人の意図に合わせて、人が喜ぶように作られているので、こうすれば人が喜ぶということを教えれば正しい回答を導き出せるのである。
「夏目漱石のこころのあらすじを教えてください」と尋ねるだけでなく、青空文庫というソースを教えれば正しい回答をしてくれる。つまり、自分たちの持っているデータソースを読み込ませることができれば、生成系 AI がつくウソは減るということだ。

ChatGPT に続くモデルについて、アーキ
テクチャーは出てくるが新たなモデルが出てこないのは、人のランキングデータがないからだ。音声や言語などの様々なテキストデー
タが世の中に存在するが、人が ChatGPT の演算結果に介入したデータはない。2 年間かけて人の介入したデータを蓄積しないと実現できないモデルなので、新たなモデルの作成に苦戦しているのではないか。

7．教育分野における生成系 AI

6．ハルシネーションを見せないために教育分野でも生成系 AI を使うとプラスになるのではないかという議論がある。教育用
途として生成系 AI に期待されるのは、キャラクターを用意して子供向けのアプリを作るといったことや、作文などのサポートをする
ことなどが考えられている。台湾では、英語で話しかけると英語で答えが返ってくるインタラクティブな英会話アプリを文科省が作って提供している。

ChatGPT が文章を作る仕組みを簡単に説明する。例えば、「日本の首都は」と聞いた
ときに、確率が一番近いものを出すモデルが、人が納得する答えなのである。正しいかどうかは人の解釈によって違う。「日本の首都は」と聞かれればそれは東京だが、「日本の有名な都市は」となれば、東京という人もいれば大阪という人もいる。抽象的な言葉やニッチな言葉になるほど、結果に揺らぎが出てきて、どれを選んでもおかしくない選択肢になる。
それゆえに、ChatGPT はハルシネーション、
幻を見ると言われているのである。

ある大学生とともに、生成系 AI でメンタ
ルカウンセリングのアプリを作っている。医師と話せない深夜などの時間帯にどうすればタッチポイントを増やせるか。すぐに答えを出すことにこだわる必要はなく、朝まで付き合って、朝になれば医師に連絡するよう、フローの中でアクションに導くことができる。
あるタイミングで医師にメールを送ったり、他のシステムに橋渡しをしたりすることもできる。生成系 AI は、文章の添削や問題の作
成、メールの作成など得意だが、単に生成さたとえば、「東京の五反田でゆっくり飲め
る、サシ飲みにぴったりな店トップテンを教えてください」とだけ ChatGPT に指示してみる。回答はとてもきれいな文章だが、五反田にはない店、事実と反する回答がずらりと並んでしまう。そこで、「『食べログ』を参照

15

ユーザーはこれまで、情報探索、購買、事務手続き、コミュニケーション、データ分析、学習などのためにシステムを利用してきた。
将来は ChatGPT がこれらのすべての作業を仲介し、すべての行動やコミュニケーション
を記録しつつ、適切に過去情報を引き出して支援するという未来像を描くことができる。
接点は 1 つになり、ChatGPT がシステム同士を仲介して動かし、フローやプログラムを固定的ではなく動的に制御する形を期待している。

れた結果を得るよりも、状態を把握して何かのトリガーをキックできるといった使い方のほうが可能性は広がると考えている。
生成系 AI の利用契約をすると API かモデルが提供されるが、これだけでは動かない。
生成系 AI は人からのコメントを必要とする
ので、まず文字を理解する「耳」となるフロントエンドアプリケーションを作らなければならない。何かが入力されれば、API が動
作して、人が分かる言葉で出力される。デー
タはこの「耳」で取り、AI が演算結果を返す。
AI を購入したユーザーが自ら「耳」を作れば、外部に情報は洩れないように作ることができる。

現在は、あたかも人間としゃべっているかのような柔軟な受け答えができ、「自ら文章を作る」から「作られたものをレビューする」という世界が実現されようとしているところである。ChatGPT によって描かれる未来を考えると、次はソース候補の提示だけではな
く、問いに対する複数の情報を自動集約し、間違いを少なくしてピンポイントに回答する、ということができるようになるだろう。その先は、プログラム言語と自然言語の変換によって、人は ChatGPT と会話し、ChatGPT
はコンピュータと会話して操作が完結する。
さ ら に は、 プ ロ セ ス を 意 識 す る こ と な く
ChatGPT が目的を達成できるという世界を目指している。

こういう仕組みにおいて、どんなカスタマ
イズができるだろうか。たとえば、「なぜ学校に行かなければならないのか」と子供たちが AI に聞くとする。そこに、「なぜこんなことを聞いていると思うか」というもう一つのプロンプトを用意することもできる。そうすると、AI は 2 つ演算結果を返す。ここで得られる示唆によって次のアクションを起こすことができる。これがプロンプトエンジニ
アリングにつながってくる。
「○○の履修に必要な受講資格は？」と聞いてシラバスを検索する場合、裏で「ユーザーのコメントを得て、何を検索すべきか」と指示することができる。演算結果が返ってくると、フロントエンドアプリケーションから学内のシラバスや LMS を検索する。その結果が返ってきたら、さらに「検索結果を要約し、きれいな文章を作成してください」と入力することで回答が得られる。学内情報をもとにハルシネーションの起きない仕組みを作ることができる。

9．Copilot の可能性
データソースがクラウドにあり、人の意図とデータにはラベルがふられているという前提で、「過去 12 か月の間で、採用した人と売上の間の相関を見たい」という問いを
Copilot に投げかけるとどうなるか。
AI は揺らぎがあるので、複数のパターンが生成される。やってみたけれど何かが違うとなれば、回答候補を複数出して、気に入ったものがあればそれを覚え込ませることができる。操作することで示唆が得られる。

8．生成系 AI の未来像
大学でも、個人情報に配慮したうえですべてのやり取りをデータ化し、大学の新しい教育サービスに使うこともできるし、その大学に特化したオリジナルの ChatGPT として育て る こ と も 可 能 に な る。 そ の た め に
ChatGPT と連携するプラグインが、「社内ナレッジ検索」、「プログラム実行」、「AI/ML
解析」、「外部サービス連携」の 4 つのパターンで用意されている。

作成したレポートを上司に提出するために、
Copilot に「上司に提出するのでエグゼクティ
ブダッシュボードを作って」と指示して、いくつかメッセージを交換し、エグゼクティブ用の資料が完成する。ニューラルネットワー
クで作られた場合ブラックボックスとなるのが問題とされるが、Copilot のすべてのメッ
セージボックスには「Explain」というボタンがついており、なぜそのような操作をした

16

習、ハイパーパラメータチューニング、モデ
ル探索など、様々な要望がある。そのために、
スケジューリングの方法や生産性を上げるた
めにインフラ管理を最小限にする仕組み、マシンラーニングがすぐにできるサービスやそのためのコーディングが最小限で済むような仕組みなども提供している。

かを説明させることができる。
AI のない時代は根性論や努力でがんばってきた。現在は、みんなが標準の AI を買ってきて使う。さらには、自分たちで育てた
AI で勝負する。AI の性能は人の努力によって変わるのだ。無償版を使ってしまえば、自分たちで貯めたいデータを取られていることになる。そうならないように、教育現場では先生、職員、学生、児童・生徒などの情報を早く自分たちで取って管理するようにするべきだろう。

マイクロソフトが提供するものとしては、どうしても OpenAI の API サービスが目玉になってしまうが、ほかにも認識技術など複数の AI を用意していて、OpenAI と連携させて先ほど説明したフローが作れるようになっている。チューニングモデルの提供やカスタマイズの支援、マシンラーニングのモデ
ル構築支援、LLM を作るためのライブラリの提供など、やりたいところからセットでサポートできる体制となっている。

10．マイクロソフトの取り組み
たとえば、ChatGPT に「今から野球をはじめるけど、おすすめの野球道具一式を教えて」と聞くと、Web 検索してくれて、さらに店舗の情報を検索してくれて、回答してくれる。さらに、「これ全部 3 つずつ買うといくらくらい？」と聞くと、計算機のアプリケー
シ ョ ン と ChatGPT が 会 話 し て、「 合 計 で53,000 円程度になります」と返してくれる。
裏側で Web 検索して、その検索結果が返ってきて、追加でユーザーが質問を入力する。
以降は結論が出るまで繰り返しなさいという命令になっていて、結論が出たら制御を終える。

繰り返しになるが、マイクロソフトはデー
タを取るということは一切しない。トレーニ
ングデータもプロンプトも使ったデータソー
スもすべて利用しない。ユーザーは、機密に配慮し、好きなようにカスタマイズができ、AI を育てることが可能だ。
マイクロソフトでは、生成されたものよりも、人の意図やどう生成していくかという中間ポイントを大切にしている。ユーザーがAI のインフラを作りたい、サーバーを立てたい、ネットワークを設計したい、アプリケー
ションを作りたいとなれば、それをサポートする。Windows も生成系 AI で動くように
Copilot を開発している。セキュリティにも生成系 AI を組み込んでいく。

プロンプトエンジニアリングというと、1
行入れて終わりと想像している方が多いようだが、1 つのプロンプトが入った後にどのような処理をして、またその間にプロンプトを追加するといったフローを裏で作り込むことが、私たちが考えるプロンプトエンジニアリ
ングである。このように複雑化するプロンプ
トエンジニアリングを簡素化するツールも準備している。インプットに対して複数のサーチを実行し、プロンプトをマージして回答を作る。これを GUI でできるようにしたツールを提供している。

様々な AI のモデルを提供しているが、結局使われるものは決まってきており、現在はカ ス タ マ イ ズ 可 能 な GPT-3 シ リ ー ズ とGPT-4 を中心に提供している。社内のナレッ
ジベースとセットにできることと、プロンプ
トを自由にカスタマイズできることが、マイクロソフトが提供する生成系 AI の差別化ポ
イントである。

また、大規模言語モデル（LLM）を含めて Semantic Kernel という形で、Longchainなどを作る時のソースやコンポーネント、
SDK をパッケージにしたものも提供している。
Ask、Kernel、Memories、Planner、Connectors などのコンポーネントをマイク
ロソフトからオープンソースで出しているので、ぜひ使っていただきたい。自分たちでLLM を作る場合には、モデル学習、分散学

マイクロソフトの生成系 AI 開発においては、そのまますぐに使用できるのがレベル 1、
データソースとの接続がレベル 2、プラグインを開発できるのがレベル 3 と定義している。
そして、LLM を作れるのがレベル 4 で、これが世の中の主流になるだろうと予測してい17る。
今取り組んでいることの 1 つ目は、独自のデータソースとの連携。ユーザーがよく使っているデータソースと連携できるように鋭意取り組んでいる。現時点でも、Azure にあるデータならすべて接続可能だ。2 つ目はプラグイン。プラグインについては本日いろい
ろ話をしてきたとおりである。3 つ目はコン
テンツフィルタリング。ヘイト、性的、自傷、暴力という 4 つのカテゴリーに分類し、そのカテゴリーごとに 4 つの重大度レベルを設定している。ユーザーが使うときにフィルターを作る必要はない。4 つ目に、性能の上限設
置や処理容量の予約、コスト削減のプランニングができる機能を準備している。
（Word、PowerPoint、Excel、Outlook、Teams を使った Copilot のデモ）

11．まとめAI は指示がないと動けない。最初の情報をどうもらって、その情報にどんな味付けをして、どんなふうに動かすか、すべてユーザーがマネージできる。ChatGPT ができるのは
指示待ちの代替作業だけで、最終責任を負うのは人である。
台湾には、旅行、仕事、遊びなどのシナリ
オに基づいた ChatGPT があり、子供たちは音声で話しかけて勉強している。アメリカのKhan Academy というオンライントレーニ
ングの会社では、家庭教師としての機能、
ディベートができる機能、教師の支援ツール
機能を ChatGPT で作っているが、それらは指示待ちの代替作業をおこなっているにすぎず、決して「教師の仕事」はなくならない。

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■パネリスト発表

生成 AI を前提とした教育のあり方

早稲田大学

深澤 良彰
理工学術院 基幹理工学部 教授、CAUA 会長

概要 : 生成 AI が世の中に登場したときから、教育分野ではどう扱うのか意見が割れていたが、生成 AI を使わせないということにはなりえない。教員が生成 AI を理解し、従来の教育に比べて AI の強みを生かした教育をしなくてはならない。
生成 AI の存在を前提とした授業のコツを紹介する。
キーワード : 生成系 AI，教育，ガイドライン

1．教育分野における生成 AI の利用

解していなくてはならない。個人情報保護、
機密情報漏洩、著作権保護などの倫理教育も必要不可欠である。

生成 AI が世の中に登場したときから、教育分野ではどうやって扱うのか、意見が真二つに割れていた。肯定的に使いこなしていこうとする意見と使わせないほうがよいとする意見である。かつて、電卓を子供たちに使わせてもよいのかという議論があったが、今は、使うべきところは使い、使うべきではない局
面では筆算で計算させるというところに落ち着いている。同様に生成 AI の話もやがては落ち着いていくであろう。2023 年 6 月発表の河合塾の調査によると、生成 AI の利用に関する方針を出している教育機関は 15% で、大学に限ると 30% 程度である。重要なことは、それを組織として明確にし、その内容を組織全体でいかに共有していくかということである（図 1）。

2．生成 AI の存在を前提とした
授業のコツ
そのためのガイドラインも出されているが、一般教員としては、もっと具体的な授業のガ
イドラインが必要である。ここでは、生成
AI の存在を前提とした授業のコツを五つ紹介する。
（1）許容行為と禁止行為との明確化
教員が自分自身で生成 AI を試してみて、その機能の詳細を知ること。ChatGPT では、
まず 2、3 行の前書きのような文章が示され、箇条書きが出てきて、最後にまとめの文章があることが多いといった生成文の形式を理解
して知識を更新する。採点基準を明確にする。
学生はさまざまな生成 AI を使ってくるので、それに対抗するためには、教員はさまざまな
生成 AI を十分に使いこなさなければならな
い。
（2）生成 AI による課題の出力の確認
課題を課す前に、自分が出す課題を生成
AI にかけて回答を確認してみる。課題の出し方を見直したり、生成 AI の回答かどうかを推測したりするために役立つ行為である。

図1

教育分野における生成 AI の利用（3）生成 AI の弱点を突いた課題の提出
生成 AI は一般的な質問に対して、一般的な回答をする。そのため、特定の授業の状況に応じた問題を出すようにすることが重要である。
「前回の授業での説明を用いて述べよ」、「○○図を用いて答えなさい」、「○○と△△と□□に分けて答えなさい」といった質

生成 AI を使わせないということにはなりえない。確実に生活の中に入ってくる。そして、「AI ネイティブ」の子供たちが出てくる。
したがって、従来の教育に比べて AI の強みを生かした教育をしなくてはならないし、AI は何ができて何ができないかを教員が理19

問にして、生成 AI の対応を難しくする。
（4）最終成果物以外も提出するように指示
下書きや参考文献などの提出を義務化し、最終成果物にたどりつくプロセスも評価の対象にする。従来のように「レポートを出しな
さい」では済まない世の中になった。これまではレポートだけ見ればよかったが、こうな
ると教員の負担は増えるが仕方がない。
（5）成果についてのプレゼンの実施、Q&A の実施
他人が作ったスライドは使いにくく、話しやすさや説明のしやすさは話す人に依存する。
学生が自分用向けのスライドを作るためには、それなりのノウハウを身につける必要がある。
重要なことは、何を成果として作成したのかではなく、どのくらい理解しているのか。レポートそのものは生成 AI で作ったものだったとしても、そこに書かれていることをきちんと理解しているかどうかを確認することが求められるようになるかもしれない。これまではレポートや試験の結果を採点して評価してきたが、これからは学生がきちんと理解しているかどうかに焦点を絞っていかなければ
ならない。

図2

授業における例

これを実現するために、自分の授業の流れ
やコンテキストの中で設問を作る。たとえば、「先週の授業で教えた値のスワップの方法を使ってください」としておけば、生成 AI を使っても、「申し訳ありませんが、先週の授業のことは知りませんから答えられません」となるだろうし、「値のスワップ」というキーワードから私の期待する回答を出してくるかもしれない。いずれにしろ、一般的な話を聞くのではなく、自分のコンテキストの中に課
題を落とし込んでいく工夫が大切である。

4．おわりに

上記のように、教員は生成 AI に対応するために、「工夫」をしなければならない時代になってしまった。ただ、自分だけで工夫す
るのは難しいので、教育の現場でのノウハウをいかに蓄積・共有していくかが重要であると考えている。

生成 AI はインターフェースがきれいで、「したり顔」でもっともらしいことを言ってくる。
「子曰巧言令色鮮矣仁」。教員はレポートでもこの「巧言令色」を見破っていかなけ
ればならない。そして、生成 AI は秘書として使うが、最終的な判断は自分でするべきである。

3．授業における例

さらには、「みんな藤井聡太になろう」と言いたい。プロ棋士の藤井聡太は日ごろ AI
を相手に、あの手をこうしたらどうなるという研究をしている。そこで得たノウハウを使って、自分で考えて将棋を指す。日ごろの研究や知識を増やすために AI を使う。得た知識は人間として自分が使いこなしていかな
ければならない。

私の授業における例を紹介する。「昇順にソートするバブルソートのプログラムをPython で書いてください」という課題を考える。ここに示した ChatGPT の回答はプロが書くような Python のプログラムであるが、値を交換するこの 1 行は Python だけしか通用しないものである。私は大学でプログラミ
ングを教えるようになって、「A と B の値を交換するときは、A の値をどこか、たとえば C に取っておいて、B の値を A に代入して、その後 C の値を B に入れる」とずっと教えてきた。Python はこれでよくても、教育としては、他の言語でも値の交換ができるように教えるべきと考えている（図 2）。

20

特集 1

CAUA FORUM 2023

生成系 AI の進歩と利活用～ AI リテラシーと教育の未来～

パネルディスカッション「生成系 AI の進歩と利活用」

コーディネータ
周南公立大学

野村 典文 氏教授、広島大学特任教授、CAUA 運営委員長

パネリスト（五十音順）

阪口 福太郎 氏

日本マイクロソフト株式会社
Education Skills Lead / DX 戦略室長

寺澤 豊 氏伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

深澤 良彰 氏

早稲田大学理工学術院
広島大学

基幹理工学部

渡辺 健次 氏AI ビジネス部

部長

教授、CAUA 会長

副学長（情報・IR 担当）

パネルディスカッション「生成系 AI の進歩と利活用」
野村 パネルディスカッションから伊藤忠テ
クノソリューションズの寺澤氏に参加いただく。

り上げられていた。実際は非常に難しいのではないか。
渡辺 このようなことは「いたちごっこ」なので、検出システムの性能がよくなれば検出できるようになり、ChatGPT でより自然な出力が得られるようになれば、また検出は難しくなっていくということだろう。

寺澤 現在担当している AI チームでは、統計学、機械学習、深層学習のバックグラウン
ドを持ったメンバーが在籍しており、こうしたメンバーのスキルを用いてサービスを生み出すことをミッションとしている。直接お客様を担当するチームが解決できないハイレベ
ルな問題に挑んでいる。

阪口 画像などのクリエイティブなものでは、人間が気付かないところに仕掛けを埋め込みやすいので、検出ができるようになっていくだろう。一方で文字はチャレンジの部分がある。私も何とか検出できないかとプロンプトにかなり手を入れ、10 項目程度チェックをして、多数決で上回れば AI が書いたと判断する、というようなこともやってみたが、な
かなか当たらなかった。OpenAI からツールも出たが、それもなかなか当たらない。60%という、確率として一番出してはいけない結
果が出ることもある。

野村 渡辺先生の講演では、プログラミングやデータ分析も AI を活用できるということ
だが、AI が教育に取り入れられた際の成績の評価、基準の整備はどのように進んでいるのか。
渡辺 大学の教員の立場から言うと、大学の授業はその教員が作っているものなので、統一した基準がフィットするのかどうかわからない。広島大学の生成系 AI のポリシーでは、
常に FD で生成系 AI の理解を深め、それをしっかり授業に反映させるということになっている。大学で統一的に基準を作るということはなく、すべての教員が作り上げていく途中であると認識している。時間がたてば、それなりにコンセンサスが得られるかもしれな
い。

学生が無償の AI を目の届かないところで使っていても制御は難しい。従って、答えを言わない賢い AI を大学で作ればいい。無償の AI は間違いがあるのが前提なので、赤点を取るかもしれないが、大学の AI を使えば、ある程度は答えが出て、努力すればいい成績が取れる、としたほうが抑止になるのではな
いか。

深澤 教育とは何なのかということが再度問い直される時代になったのだろう。大学の教育においては、試験やレポートを使って評価してきたが、レポートで評価する場合、レポー
ト以外の側面も見なくてはいけないということが、今まで以上に問われている。何を評価することが学生に対する評価になるのか、考え直すチャンスだろう。学生がきちんと理解しているかを、どうやって学生から引き出すのか。もう一度この原点に立ち戻らなければならない。

野村 答えを出さない AI を作るという事例の話があったが、このようなものを使って教育することで創造的思考も養えるようになるのか。
阪 口 GPT-3.5 と GPT-4 で 大 き く 変 わ っ た
ことは、GPT-3.5 は禁止が全然効かなかったので、すべて肯定でプロンプトを作っていたが、GPT-4 では、これはやらないでほしいということが分かるようになった。答えを出すなということをとても簡単なプロンプトで作ることができる。GPT-4 をベースにチュー
ニングしてパラメータを減らすなどの研究が野村 渡辺先生の講演では、生成系 AI で作成したことを検出できるか、という課題が取22

の出現は衝撃的だった。ただ、AI で簡単にプログラムが作れるようになってもプログラ
ムの量は減っていないという話もあったように、人間はそれだけ働いている。たとえばソフトウェア工学でいう要求の獲得が AI によって一発でできるのか。そこから問題は始まるのではないかと思っている。

できればいいと考えている。
渡辺 お互いが主導権を取りながら自然に対話していく双方主導型対話、その人にフィットした学習を進めていく個別化教育、その人に適した指導をどんなふうに作ってやっていくかという指導方略、これらを何十年も研究してきた学問分野がある。ChatGPT で対話
はずいぶんできるようになってきた。個別指導のためのデータも貯まってきた。これからは、指導方略にどう AI を活用していくかであり、できそうだという予感はある。

野村 ビジネスの世界では生成系 AI でどのように変わってくるのか。
寺澤 CTC の AI ビジネス部ではプロフェッショナルサービスを提供している。プロフェッショナルサービスでは、お客様の課題を聞いてニーズに応えるソリューションを作るという、いわゆる SI を行う。そうした活動から、お客様を問わず共通点が出てきて、それを製品化やサービス化していく。このような製品に ChatGPT などの対話型 AI が組み込まれ始めている。自動的にマシンラーニングを行うソフトウェアは、データを入れると複数の機械学習アルゴリズムに対してデータを投げ、その中で最適なものをランキングで出してくれる。今まではそれを見て判断するのも説明するのも人の役割だったが、なぜそのモデルが優秀なのか、それが及ぼす影響はどういうものなのか、メリットとデメリットは何か、といったところまで AI がレポートできるよ
うになってきた。

深澤 創造、クリエーションとは何か。たとえば、まったく別のわかっているもの同士を組み合わせて作ったものが創造だとすると、
ChatGPT も画像生成はできる。ピカソが「泣く女」という抽象画を描いた。ぼんやり見ていると確かに泣いている。そのような意をくんだ、本当に創造的なものを ChatGPT が作
れるかというと、私は難しいと思っている。
何ができれば創造的なのか、ある程度明確な
メジャーを持っていないと難しいという気がしている。
阪口 私はデータサイエンティストとして、
AI インスペクターのような AI 画像処理システムが出てくると他人ごとではないので、使い倒している。今までのやり方とは確実に変わる。すべての人に影響が出てくる可能性がある。ただ、繰り返しになるが、AI はイ
ンプットがないと何も生み出さない。最初のインプットも途中のインプットも人のスキルに依存する。よって、何かにとって代わるよ
うな、エンジンを搭載した車が出てきて馬車が消えたような、そこまでの影響を与えるよ
うなものがいつか出てくるのではないかと、最近は思うようになっている。

我々のビジネスでも、これまでコンサルタ
ントが説明していたことが必要なくなるとな
れば、大きな転換期を迎えると考えざるを得ない。また、基礎的な分析が AI で簡単にできるようになると、データサイエンティストの卵にどんな仕事を与えればいいのか。AI
ビジネスにおける人材育成という観点でも今後変わってくるだろう。仕事がなくなるのではなく、生成されたコードが正しいのかどうかチェックする、それにプラスアルファの価
値を付けてよりよいものを作っていくなど、より高度なアーキテクト能力を備えた人材が必要になる。

野村 フロントエンドやバックエンドのプログラムから ChatGPT のエンジンにプロンプ
トを出すという仕組みで、あたかも最初に質問しただけで正解を出してくるように見える
けれども、実は裏側ではエンジニアがプログ
ラムに仕込んでいるという話があった。ソフ
トウェアエンジニアの教育のあり方が変わってくるのではないか。

深澤 ビジネスの側面で見れば、生成系 AI
で武器が一つ増えただけなのではないだろうか。その武器を使うのか使わないのか。他の武器との相関関係で、昔ながらに一から手作りで作ったほうがいいのか、ドメインに特化した AI を使ったほうがいいのか、そうした
メニューの中でツールを選択する能力は、企深澤 私が専門のソフトウェア工学では、よいソフトウェアを作るにはどうしたらいいのかを研究しているが、その意味で生成系 AI

23

能 が た く さ ん あ る の に 使 わ れ て い な い。
Copilot は副操縦士で、やりたい方向は人が決め、それに対して全力でサポートし、場合
によって人の代わりにやってくれる存在だ。
人の言語のレベルは年をとればとるほど伸びて、経験に基づく説得力のある言葉を使いこなせるようになる。そのような社員が生成系
AI を使えるようになる可能性はかなり高いと思う。

業における人材教育で特に重要になるだろう。
阪口 生成系 AI をとりあえず入れてみただ
けという企業がまだ多い。どの企業も模索中であり、自分たちでデータを取っている段階だ。ビジネスで使う場合も、従業員のレベルや示唆がもっとわかるようになる。採用した人材がどのようなスキルを持っていて、今どこでつまずいているのか、この採用は成功だったのかどうかの評価にも使える。このような教え方をすれば一気に伸びたというような知見も貯まってくる。これまで漠然とトレーニングを提供することでやってきたことを、AI で推し量り、人が効果的なアプロー
チをするというようなことも可能になるかもしれない。

もう一つ、ローコードアプリケーションを使えば、コーディングなしでプログラムが組み込める。これに生成系 AI を組み合わせれば、自然言語と融合する。近い将来、こんなアプリを作ってほしいとお願いすればプログラムができる世界になるだろう。社員の方には、そうした可能性や世界観を見せてあげてほしい。

深澤 教育の世界ではラーニングアナリティ
クスがあり、教育支援ツールをベースに、この学生はここでつまずいた、ここで時間がかかっている、といったデータを集めている。
それを分析して、この学生にはいつどんな注
意をすればいいか、あるいは教員としてここの授業をもっとわかりやすくゆっくり話したほうがいい、などのフィードバックをかける
ときに、ツールとして生成系 AI が使われるのではないかと思う。

渡辺 ベテラン社員の ICT リテラシーをいかに高めるかと同じで、若い人たちがやっていることを見て興味を持てるような雰囲気づ
くりが大事だろう。
寺澤 私の場合も、上司にレポートを提出す
ると、自分では見つけられない見方や視点を指摘してくれることがあるが、一方で上司に分析ができるかというとそれはできない。経験豊かなベテランこそ、生成系 AI を使えば対話型でフォローしてくれるので、その知見を有効に生かせるようになる。

質問者 A 企業の IT 部門で業務部門の要望
を IT 化する仕事をしている。業務部門はExcel を ワ ー プ ロ 代 わ り に 使 っ て い る。
Copilot の話があったが、今後はそういった社員にも少しずつ AI を使ってもらわないと競争に負けてしまうのではないかと思っている。どのような指導をすればよいのかアドバ
イスがほしい。

質問者 B よい学びはよい質問をすることだと考えている。生成系 AI も同じで浅いプロ
ンプトでは浅い答えしか返ってこないが、いいプロンプトを書けばいい回答が返ってくる。
そうなると、いい質問を書いていい回答を得ようと努力する人と浅い質問ばかり続ける人
では、学習格差がより露わになってくるのではないか。教育機関が提供する教育以外のところで起こっている学習格差について、どのように考えればよいか。

深澤 まず、プロンプティングから教えることであると考えている。生成系 AI を使うだ
けならそれほど難しくない。それを応用しながら何ができるのか。また、これから外付けのアプリケーションができてくると、APIをたたけば様々な情報が得られるようになる。
そのときに、プロンプティングをどうしたらいいのか、どのアプリケーションを使っていくのかが重要になる。

渡辺 自分の思っていることをきちんと検索
ワードに落とし込める検索上手な人と下手な人がいるように、生成系 AI に自分の思っていることを伝えられるかどうかのスキルが反映される。そうであると、たとえば小学校で友達や先生との付き合いの中で、上手に言葉を深められる人が生成系 AI でもいい質問ができるようになるだろうと漠然と考える。今

阪口 私が生成系 AI に可能性を感じているのは、操作を覚えなくていいことにある。
Microsoft Office の 2,000 ほ ど あ る 機 能 の 9割が使われていない。生産性が上がるいい機

24

のインタフェースを、ChatGPT を使って作ったりもしている。

後、生成系 AI で学習格差が出るのであれば、小さいうちにベーシックな言葉の運用能力を高めていく必要があるのではないかと思う。

阪口 弊社ではあらゆる製品開発においてChatGPT を使っている。いかに早くバージョンアップするかという激しい競争の中で、AI を使うかどうかの議論よりも、どうすればもっと早く作れるか、もっと正確なもの、そして世の中にないものを作れるかばかり議論しているので、すでに AI は包括的な議論の一部分にしかすぎない。

深澤 ひと昔前も、図書館でいい本を探してきてスマートにレポートを書いて答えを出す
学生と大して役に立たない本しか探せない学生がいた。近年のネット検索でも、質問の良し悪しで、簡単に良いレポートが書ける学生もいれば、そうでない学生もいる。生成系
AI もそれと同じであると考えられる。図書
館で調べものをする、あるいは Google で検索ワードを入力するということが、生成系
AI におけるプロンプティングに対応する。
プロンプティングを使いこなしていくためには、プランニング能力、仮説を立てて実証する能力、質問する能力が必要であるが、教育機関としてはそれらの能力を単にプロンプ
ティングのためだけではなく、人との対話を含めて伸ばしていくことを考えていくべきだろう。

※本項は、2023年 7 月 28 日の CAUA FORUM
2023 での模様を CAUA 事務局が文書にまと め た も の で す。 従 い ま し て 文 責 は
CAUA 事務局にあります。

阪口 検索では何を検索したかのデータはとれないが、生成系 AI を自分たちでマネージすれば、浅い質問を連打していることを知ることができる。それを分析・研究できることは大きいだろう。学生とのタッチポイントを増やすチャンスにもなり、具体的にアクショ
ンできる武器にもなる。
質問者 C 大学のソフトウェアの授業の中でプロンプトエンジニアリングを教えることは必要か。また、企業のソフトウェア開発において、実際に ChatGPT を使って大規模な開発している例はあるか。
渡辺 リテラシーの一つだという位置づけにするならば、リテラシー科目でプロンプトの
正しいやり方を教えることはあるだろう。
深澤 生成系 AI が出てきたことによって、個人情報の取り扱い、著作権の問題、セキュ
リティなど入門科目で教えなければならない
ことが増えた。そうした中で、プロンプティ
ングについても教えていく流れになるのではないか。
寺澤 弊社ではすでに大規模開発で使えるかどうかの検証に入っている。AI ビジネス部のメンバーはデータサイエンティスト中心で、UI 開発などは苦手な面があるが、ChatGPT

25

特集

2

CAUA シンポジウム 2023

AI 時代のプログラミング～ 10 年後の大学教育に向けて～

本稿は講演内容を書き起こして収録していますイベント概要●イベントタイトル
CAUA シンポジウム 2023「AI 時代のプログラミング～ 10 年後の大学教育に向けて～」

要
約 30 年前のインターネットの出現以来、大学は未踏の技術課題・社会課題に立ち向かう IT
人材の育成を支えて続けてきました。しかし、その後の急速なテクノロジーの進化は、教育現場にさらに大きな変革を求めています。デジタル教材の増加、オンライン教育の普及、プログ
ラミング教育の義務化、LMS によるデータ分析と学習支援、生成系 AI の活用など、教育の在りようは今後もテクノロジーの進化と共に変化せざるを得ません。

●概本セミナーでは、プログラミング教育にフォーカスを当て、現在のプログラミング教育と今後の進化について、さらに生成系 AI をツールとして利用することが当たり前となった社会を前提に、中・高・大学と連携するプログラミング教育の全体像について、識者と参加者の皆様との情報交換や意見交換を通じて、議論を深めていきます。
●開催事項【開 催 日】2023 年 11 月 28 日（火）【開催方式】会場、オンライン【プログラム】
時間

内容

講演タイトル・講演者

14:00-14:05

オープニング

西村 浩二 氏（広島大学

情報メディア教育研究センター長 教授、CAUA 副会長）

14:05-14:55

基調講演「生成 AI はソフトウェア工学の問題を解決できるのか」
深澤 良彰 氏（早稲田大学 理工学術院 教授、CAUA 会長）

14:55-15:45

講演「AI 時代に必要なイノベーション人材育成と教育の変化」
讃井 康智 氏（ライフイズテック株式会社 取締役 CESO（最高教育戦略責任者））

16:00-16:15

パネリスト発表「開発現場での生成 AI 活用と人材育成」
神永 雅晃 氏（伊藤忠テクノソリューションズ株式会社アドバン
ストテクノロジー第 2 部 部長代行）

16:15-16:30

パネリスト発表「GitHub Copilot はプログラミング言語教育を変革し得るか」
柏崎 礼生 氏（近畿大学 情報学部 情報学科 准教授）

16:30-17:25

パネルディスカッション 「AI 時代のプログラミング教育」〈コーディネータ〉
中村 豊 氏（九州工業大学 情報基盤センター 教授、CAUA 運
営委員）〈パネリスト〉（五十音順）
柏崎 礼生 氏（近畿大学 情報学部 情報学科 准教授）
神永 雅晃 氏（伊藤忠テクノソリューションズ株式会社アドバン
ストテクノロジー第 2 部 部長代行）
讃井 康智 氏（ライフイズテック株式会社 取締役 CESO（最高教育戦略責任者））
深澤 良彰 氏（早稲田大学 理工学術院 教授、CAUA 会長）

17:25-17:30

クロージング野村 典文 氏（周南公立大学 教授、広島大学 特任教授、CAUA 運営委員長）

注 1：所属・役職は講演当時のものを掲載しております
注 2：敬称は省略させていただきました

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CAUA シンポジウム 2023
「AI 時代のプログラミング ～ 10 年後の大学教育に向けて～」
全 体 講 評周南公立大学野村 典文
教授、広島大学 特任教授、CAUA 運営委員長「AI 時代におけるプログラミング教育の将来」をテーマに掲げ、教育、技術、産業界の専門家が一堂に会しました。このイベントは、プログラミング教育が直面する現在の課題と、AI の進化が教育にもたらす潜在的な影響について、深い洞察と有意義な対話の場を提供しました。特に、生成 AI の登場によってプログラミング学習のパラダイムがどのように変化するか、そして教育者がこれらの変化にどのように適応していくべきかに焦点を当てました。
各講演では、AI 技術の最前線で活躍する研究者や実践者から、生成 AI がソフトウェア開発
プロセスに革命をもたらす可能性についての洞察が提供されました。これらの講演は、AI が単なるツールを超え、創造的なプロセスのパートナーとしてどのように機能するかを探りました。
また、AI の教育への応用においては、学生が AI を利用してより効果的に学習し、問題を解決する能力を高める方法についても議論されました。
また、パネルディスカッションとワークショップでは、AI 時代のプログラミング教育の具体的な形状について、より実践的な視点から探求されました。これには、教育カリキュラムの再設
計、学生の評価方法の変革、そして教育現場における AI ツールの積極的な統合が含まれます。
教育者と学生がどのようにして AI と協働し、これらの技術を教育プロセスに組み込むことができるか、そのための戦略と方法論についての具体的な例が提示されました。
シンポジウムはまた、AI 時代におけるプログラミング教育の倫理的な側面にも光を当てました。
データプライバシー、バイアスの問題、そして AI の使用が学生の学習経験に及ぼす影響について、深く考察されました。これらの議論は、技術の進歩を教育に統合する際のガイドラインと原則の重要性を浮き彫りにしました。
最後に、シンポジウムは、教育者、学生、産業界が協力して、AI 時代におけるプログラミン
グ教育の将来を形作る必要があるという共通の理解に到達しました。技術の進化に伴う教育の変
革は避けられず、これを成功させるためには、全ての関係者が積極的に参加し、貢献することが不可欠です。シンポジウムから得られた知識と洞察は、この新しい時代における教育のあり方を再定義するための貴重な資源となります。

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■講演

生成 AI はソフトウェア工学の問題を解決できるのか
深澤 良彰
早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 教授、CAUA 会長
概要 : 生成 AI が、文章や画像だけでなく、プログラムをも生成できるということは、衝撃的であった。本項では、ソフトウェア工学が対象とする大規模なソフトウェアに対して生成 AI が適用可能なのかについて、問題点の明確化と現状で試みられている解決法を述べる。
キーワード : 生成 AI，ソフトウェア工学，システム開発

1．はじめにウェアを作っているベンダー、そして私はベンダーでソフトウェアを作っている人が楽になればいいということを考えている。先のたとえでいう草履を作る立場である。

人は何を考えて、何を使ってモノを作っているのだろうか。これが私の興味だ。対象は何でもいい。例えば絵画。ピカソの「泣く女」
は、どう見ても女性が泣いている。しかし、泣いている女性の絵を描いてください、とみ
なさんにお願いしたとして、こんな絵を描く
人はいないと思う。ピカソは、特に赤い帽子と口元の白いハンカチに目が向いて、描いたのではないか。
今の姫路城は池田輝政が作ったもので、当時の情勢から西側に向けて防御がきつくなっている。東京スカイツリーは丸いタワーのよ
うな気がしているが、実は三角形の土地に建っている。上にいくにつれてだんだん丸くなり、途中からほとんど丸に近くなっている。
三角の土地に丸い塔を建てるにはどうしたらいいのかと考えて、建てられたものだろう。

図1

ソフトウェア工学とは？

ソフトウェア工学という学問分野は、1968
年に当時の西ドイツのガルミッシュ・パルテ
ンキルヘンで開催された北大西洋条約機構の科学委員会で提唱された。メキシコオリン
ピック開催、少年ジャンプ創刊、三億円事件発生の年だ。当時はソフトウェアの危機といわれる状況だった。ソフトウェアの需要が増大し、技術者が不足し、そのためソフトウェ
アの質が低下したり技術者の給料が高くなったりという問題が起きていた。こうした状況を何とかしようとして生まれたのがソフト
ウェア工学だ。ソフトウェア工学の定義は人によって異なるが、私は「良いソフトウェア
を、簡単に作成するための方法論、ツールを開発する学問」と考えている（図 1）。

2．ソフトウェア工学とは
私の研究上の興味は、人は何を考えて、何を使って、ソフトウェアを作っているのだろうか、ということだ。つまり、誰かがソフト
ウェアを開発している手法やツールをみて、もう少しこうしたらよいのではないかと考えて、新しいソフトウェアや新しい方法論を開発していく。これが私の研究上の仕事で、ソフトウェア工学と呼ばれるものである。
「駕籠に乗る人、担ぐ人、そのまた草鞋を作る人」というたとえがある。駕籠に乗って楽をしている人がいれば、その駕籠を背負っている人もいる。さらにその駕籠を背負っている人が楽できるように草鞋を考えている人もいる。ソフトウェアの世界でいえば、ソフ
トウェアを使って楽をするユーザー、ソフト30

3．単なるプログラムコードはソフトウェア工学の対象ではない
生成 AI の登場は私にとっても衝撃であった。さらに、生成 AI ができることの中で衝撃だったのが、プログラムコードが自動的に作れてしまうといわれていることだった。なぜなら、プログラムの自動生成は、私が大学で研究を始めたころからの夢だったからだ。
生成 AI はプログラムコードを生成できる。
原 理 は 文 章 の 生 成 と 同 じ で、LLM とTransformer が基礎となる。過去に開発した
多くのプログラムを再利用して、要求を満たすものを生成する。企業は作ったプログラムを公開したがらないので、GitHub などのオー
プンソースプログラムを持ってきて、それを使って生成する。

図2

ただ幸いにも、こうした問題はソフトウェ
ア工学の対象とは言い難い。では、ソフトウェ
ア工学はどんな問題を対象とするのか。プロ
グラムとソフトウェアはイコールではない。
ソフトウェアはプログラムと文章で成り立つ
もので、文章を作ることもソフトウェア開発に含まれる。数万行以上の大規模ソフトウェ
アであり、多人数で開発するソフトウェアであり、作る人と使う人が異なるソフトウェア
であり、作った後もメンテナンスが必要になるソフトウェアである。こうしたソフトウェ
アを対象とするのがソフトウェア工学である。

したがって、オープンソースのライブラリに入っているプログラム次第であり、できる
こととできないことがある。生成 AI にも得
意不得意があるということである。世の中で使われているほとんどのソフトウェアは、デー
タベースへの登録・検索・表示・消去のシステムであり、こうした分野は得意だ。一方で、競技プログラミングは不得意分野だ。課題が与えられ、その要求を満足するプログラムを
いち早く正確に記述することを競う。コン
ピュータサイエンスのアルゴリズミックな知
識や数学の知識が必要となる。

4．Python による図書館システムのChatGPT による開発

では、どのくらい不得意なのか。OpenAIのデータを紹介する 1。例えば、日本の高校 3年生レベルの AMC 12 という試験において、GPT 3.5 は 150 点満点中 30 点で、下位 4 ～
8% という結果だ。競技プログラミングコン
テストを主催するサイトの Codeforces では
下位 5 番目以内であり、Leetcode という学習サイトでも難易度が中のもので GPT 3.5
は 80 点満点中 8 点、GPT 4.0 でも 21 点しか取れない。Leetcode は GAFA に入りたい人が解けないといけない問題といわれており、つまり少なくとも現時点で生成 AI は GAFAに入社できないレベルである（図 2）。

1

生成 AI の不得意分野

図3

図書館システムの構成

そんなソフトウェアを生成 AI が作れるだ
ろうか。LLM にたくさんのプログラムが入っているデータベースシステムで考えてみる。
例えば、大学の図書館システムを作るとする。
この図書館にはどんな本があるのかという書
誌データ、その本はどの図書館にあるのかと

OpenAI GPT 4 Technical Report https://cdn.
openai.com/papers/gpt 4.pdf 2023.3.27

31

とにも応えてくれる。

いう所蔵データ、先生や学生の利用者データ、と大きく分けると 3 つのデータベースで構成される（図 3）。

しかし、こんな調子ではさきほど紹介した規模の図書館システムは作れないだろう。例
えば、今の早稲田の図書館システムは 20 万行。1 つのプロンプトで 100 行程度のプログ
ラムを生成するが、20 万行のシステムとな
ると 2,000 ものプロンプトの入力が必要になる。何人かで分担するのも難しい。この調子でやっても作れないというのが、私のとりあえずの結論だ。作れないとしたら何が悪いのか。 私 が 悪 い の か。ChatGPT が 悪 い の か。
本質的に無理なのか。

現在、早稲田大学と慶應義塾大学には同じ
図書館システムが入っている。2 大学で 3 つの図書館システムがある。約 580 万冊の早稲
田大学図書館、約 490 万冊の慶応義塾大学メディアセンター、そして合計約 1,070 万冊となる仮想的な早慶共同図書館システムだ。この仮想的なシステムで検索すれば、その本がどこにあるかわかる。どちらかの大学にしかない本も、1 日 1 回巡回するトラックが本を運んでくれる仕組みになっている。本を買うと、書誌データ作成センターで本の内容がデータ化され、それぞれのシステムに登録することで仮想システムに即時反映される。

5．生成 AI はソフトウェアを開発できるのか

こ う し た 図 書 館 シ ス テ ム の 開 発 を、
ChatGPT を 使 っ て Python で や っ て み た。
まず、ChatGPT に「Python で図書館システ
ムを作ってください」と指示する。すると、Book Class、Patron Class、Library Class を含む 62 行のプログラムを作ってくれた。その際に「このコード例は、基本的な図書館シ
ステムに必要な要素を含んでいます。ただし、実際のシステムでは、データベースや GUI、
ユーザー認証、複雑な検索などが必要な場合があります。要件に合わせてコードを拡張して調整してください」と回答があったので、「これに利用者のデータベースを組み込んでください。データベースシステムとしては
SQL を使ってください。利用者は、教職員と学生で分けてください」とプロンプトを入力する。その結果、この要求を満たした 58
行のプログラムを生成してくれた。これに対して、「貸出と返却の機能を付加してください」とさらに指示すると、74 行のプログラ
ムを付け加えてくれた。

私が悪いとしたら、プロンプトとプロンプ
トエンジニアリングの知識がないからに違いない。そこで「Prompt Engineering Guide」に書いてあることを一つひとつ勉強した。その結果、入力する前に生成 AI にいろいろなことを教えておくコンテキスト学習や、生成AI に問題を解くように要求して答えがあやしいと思ったらその答えを再入力して批評するように要求する自己反復プロンプトなど、いくつかの方法を知った。つまり、きちんとした要求仕様や設計仕様をプロンプトの中に書かなければならないのである。これが書けないからこそ、ソフトウェア工学は今でも必要とされているわけだ。
一方、ChatGPT が悪いとすれば、一般的な汎用の生成 AI ではなく、プログラミングに特化した生成 AI を使えばよいのではないか。GitHub Copilot や OpenAI Codex な どの代表的なコード生成 AI がある。GitHub
Copilot は生成 AI 搭載のコーディングアシ
スタントであり、ペアプログラミングの相棒になってくれる。

このように思いつくままにプロンプトを入力して、本当に図書館システムができるのだ
ろうか。続いて、「書誌情報は MARC21 を用いてください」と少し専門的なことも聞いてみる。MARC21 は書誌を表すためのフォー
マットで、日本ではあまり使われていないのだが、ChatGPT は「Pymarc という Python
用 の MARC21 ラ イ ブ ラ リ を 使 用 し て
MARC21 形式の書誌情報を処理する方法を示します」として 86 行のプログラムを書いてくれた。さすが ChatGPT で、専門的なこ

しかし、生成 AI の大きな欠点としてハル
シネーション（幻覚・錯覚）の問題がある。
生成されたプログラムは必ず正しいわけではないのでテストが必要だ。テストも生成 AI
が作ってくれる。そのテストのプログラムも間違っている可能性があるが、デバッグもしてくれる。例えば、このプログラムの出力は「0」のはずなのに「1」になってしまうのはなぜなのか聞くと、その答えも教えてくれる。

32

の特徴を組み込みたいということを、プロンプトとして入力しなければならないことになる。

ただソフトウェア工学上の、どんなテスト
をどのくらい行えばよいかという問題は、生成 AI では解決できない。また、英語ベース
でできているので日本語のプロンプトではう
まく動かない場合もある。これらがうまくいかないとすれば、生成 AI の責任ではなく、開発者の責任であろう。

6．生成 AI によって、何が解決し、が解決していないのか
生成 AI の宿命は、過去の一般的な質問から一般的な答えを出すことしかできないということ。ドメイン分析ならこれでも十分だが、独自の要求を持ってソフトウェアを作ろうとするとそれでは不十分だ。企業の要求やシス
テムの特殊性を反映するには、徹底したプロ
ンプティングで解決するしかないだろう（図5）。

ここまで見てきたとおり、小さなプロンプ
トによる小さなプログラムなら生成 AI でも作成可能だ。しかし、大規模なプログラムは同じようなやり方では作れない。また、ペア
プログラミングのいい相棒にはなるが、プロ
グラミングの問題はソフトウェア工学全体としては小さい問題である。こうしたことだけ
ではソフトウェア工学の問題を解決したとは言い難い。
モデルベースソフトウェア開発を考えてみる（図 4）。この考え方では、概念モデル、要求モデル、分析モデル、設計モデル、実装
モデルと、モデルを変換しながら最終的にプロ グ ラ ム が で き る。GitHub Copilot な ど のコード生成 AI がサポートしているのは、設計モデルの一部から実装モデルの部分であろう。ソフトウェア工学が問題にしてきたその他の部分については無力である。

図5

図4

生成 AI によって解決したこと、解決していないこと①

また、ハルシネーションを前提として議論しなければならない問題もある。AI で生成したものを誰かが点検する必要がある。1 から人力で作業するのと比べれば明らかに効率的ともいわれるが、本当かどうか確かめなけ
ればならない。なぜかというと、人は生成
AI が言ったことをなんとなく信じてしまう側面があるからだ。きちんと誤りを見つけていかなければならないが、それでもまだまだ誤りがあるかもしれない（図 6）。

モデルベースソフトウェア開発

例えば、「図書館ドメインを分析し、概念モデルを作成してください」と指示すると、
図書館ドメインの概念モデルの例を示してくれる。さらに「これをもとに要求モデルを作ってください」と指示すると作ってくれる。しかし、要求には特徴があるはずだ。その特徴に対し、過去の例から平均的なシステムは作れるが、売り物は作れない。結局、その要求

33

を B に入れる、といったスワップの方法を従来から教えてきた。そこで、「先週の授業で教えた値のスワップの方法を使ってください」と指示すると、「申し訳ありませんが、先週の授業で何をやったか知りません」と返ってくる。また、何回か指示を繰り返すと、値のスワップのやり方を教えてくれたりもする。教育面ではこうした側面も意識して教えないといけないと思っている。

図6

生成 AI によって解決したこと、解決していないこと②

結局、誤りは生成 AI の責任ではなく人間の責任であり、生成されたものをきちんと評
価し、教育もきちんと行わなければならない。
今問題なのはソフトウェアの新規開発よりも保守である。保守に対して生成 AI がどんな力を発揮するのかは、まだほとんど言及されていない。生成 AI の登場で新たなヒューマ
ンインタラクションが使われるようになった。
生成 AI ベースのいろいろなツールも出現してきた。日本のソフトウェア開発企業が乗り遅れていないか個人的に心配しているが、新しいソフトウェアの時代が生成 AI によって生まれたことは間違いない（図 7）。

図7

新しいソフトウェア開発時代

教育の視点から生成 AI を考えてみる。「昇順に並び替えるバブルソートのプログラムをPython で書いてください」と指示すると、
素晴らしいプログラムを作成してくれる。
Python ならこれが簡単にできるが、本当にそれでいいのだろうか。A と B の値を交換するときに、A の値をどこかに取っておいて、B の値を A に入れて、取っておいた A の値

34

■講演

AI 時代に必要なイノベーション人材育成と教育の変化
讃井 康智
ライフイズテック株式会社
取締役 CEAIO（最高 AI 教育責任者）
概要：中学・高校におけるプログラミング教育と AI 時代を見据えたデジタル教育の課題とは何か、AI 教育で中・高・大学・社会一貫して必要な学びとは何か、についてライフイズテックが実践する実例を通じて述べる。
キーワード : プログラミング教育，AI 教育，EdTech 3.0，学習体験，イノベーション人材

ドビシステムズ（株）が行ったクリエイティ
ブコンフィデンスに関する調査 3 では、ソフ
トウェアなどを使いながら何かを作れるかという自信について、欧米各国に比べてかなり低い結果となっている。

1．生成 AI を使った創造的学習と
課題解決体験
弊社では 2010 年から、中学生および高校
生がモノづくりを学べる場やプロダクトを作ってきた 1。中高生の習い事としてのワーク
ショップからスタートし、家庭や学校で学べるオンライン教材も提供するようになり、最近では社会人向けの DX 研修なども手掛けている。生成 AI に関しては、中高生向けのAI 授業や学校外でゲームや映像を作るプロ
グラムを提供している。先生向けの AI 研修
もかなりの数を実施している。

日本財団の社会意識調査 4 においては、「自分で国や社会を変えられる」や「自分の国に解決したい社会議題がある」といった回答が参加国中最下位で、「社会議題について、家族や友人など周りの人と積極的に議論している」かという、そもそも学習体験に関わるところから圧倒的に最下位という結果だ。因果までいかなくとも相関としては有意に、自分自身で社会の中の課題設定ができていない状況だ。

弊社のプログラムによって、どんな子どもたちが育ってきたのか。生成 AI 以前は、中高生がテキストコードでアプリを作ってリリースするという活動で多くの実績を残してきた。例えば、10 か国語で自分のアレルギーを簡単に確実に伝えられるアプリや学習管理
をもっとわかりやすく楽しくするアプリ、アニメやゲームのファンの人たちが楽しめるよ
うなアプリなど、自分の体験や興味からアプ
リをリリースしている。

人口減少の中で、DX 化して課題解決していかないと、今まで当たり前だった生活がそうでなくなる時代になる。そうした時代に生きる子どもたちに必ず持ってほしい基礎要素
として、弊社では「デジタルイノベーターの3 要素」を定めている。すなわち、「課題を自ら設定」して、「次世代のテクノロジーを活用」して、「社会を良くするアクションまで実現」できる人材だ。AI の時代になっても必要な要素であり、より求められる要素だと考えている（図 1）。

2．今起きている社会課題
日本の子どもたちはクリエイティビティに対する自信や経験が少ない、というデータが各種の国際調査で出ている。2009 年に実施された OECD（経済協力開発機構）の「生徒の学習到達度調査 2」では、マルチメディア
作品を作れると思っている生徒の割合が断トツで最下位という結果だった。2017 年にア1
23

https://www.adobe.com/jp/news-room/
news/201706/20170629-japan-gen-z.html
4	⽇本財団「18 歳意識調査」第 20 回「国や社会に対する意識」（9 カ国調査）https://life-is-tech.com/
https://www.nier.go.jp/kokusai/pisa/pdf/
pisa2009_Result_Outline.pdf

35

科でプログラミングを教えているが、自治体
によっては半分以上が技術科の教員免許を持っておらず、免許を持っていてもプログラ
ミングは初めてで苦手という先生がとても多い。弊社が独自でアンケートを実施したところ、2023 年 1 月から 3 月のデータではプロ
グラミングの授業ができていない学校が 3 分の 1 くらいある。プログラミング教育の隠れ未履修が起きているようだ。

4PDJFUZに必要とされる人材は「デジタルイノベーター」「デジタルイノベーター」とは・・・
①

②

課題を
自ら設定する

図1

次世代のテクノロジー（"*%4・1SPHSBNJOH）

を活用する

③

社会を良くするアクションまで実現する

デジタルイノベーターの 3 要素

ぜひ大学の授業で、中学でプログラミング教育を受けてきたか学生に聞いてみてほしい。
中学でプログラミングが必修になったのは2011 年だが、私が大学に講演に行ったときに質問すると参加学生 50 名のうち手を挙げるのは 2 名といった感じで、まったく手が挙がらない。ここまでの 10 年間、未履修が公然と放置されてきたというのが今の中学校の問題だ。弊社ではこうした状況の中、小中高のプログラミング教育を再検討すべきなのは今だと考え、全国の自治体と話をしているところだ。

3．向き合っている社会課題
プログラミング教育には様々な変化が起きている（図 2）。2020 年以降、学習指導要領が 10 年に一度の変化の時代を迎えた。2020
年に小学校のプログラミング教育が必修化。
中学校も 2021 年から、「ネットワークを利用
した双方向性のあるコンテンツのプログラミ
ングによる問題の解決」が追加され、入力情報によって出力情報が変わる仕組みの実装のような内容が拡充された。

今は小学 3 年でも Scratch でプログラミン
グをどんどんやる子が出てきている。これまでは中学・高校で Scratch を教えるところも多かったが、これでは意味がない。中学ではテキストコーディングに入って、プログラミ
ング的な思考力を身に付ける。自分で好きなゲームを作るのではなく、他者の課題を解決する、問題解決の第一歩になるような教育が大 事 だ と 思 う。 高 校 で は Python や
JavaScript などの言語を使って、データ分析を絡めながら、よりレベルの高いモノづくりを経験させることが必要だ（図 3）。

2022 年には高校の普通科で「情報Ⅰ」が必修化された。従来の内容の 6 割程度は変わっていると言われており、実際に高校 1 年
で Python を書いたり、オープンデータを利用して単回帰分析を行ったりしている。2025
年からは大学入試共通テストで「情報」が出題される。国立大学の 97% が受験必須とする方針で、Python をベースにしたテキスト
コーディングの試作問題も公表されている。
単なる知識を問う問題ではなく、コードや論理を理解していないとできない問題が出題される。

学習指導要領改訂で実現したい「社会への階段」

Society5.0時代を生き抜く力を身に付けるにはライフイズテックレッスン開発の背景

小学校・中学校・高校とで段階的なレベルアップを実現する必要がある

10年に1度の学習指導要領改訂のタイミング
Society5.0に向けた「情報活用能力」の育成が加速
年
高校

2021年
中学校

年
小学校

図2

高校
（情報）

普通科における「情報Ⅰ」が必履修科目にプログラミングやデータサイエンスが必修に。
年からの大学入学共通テストに「情報」が入ることに

中学校
（技術）

技術科%区分「情報の技術」内のプログラミング分野の拡充

テキストコーディングでより高度な問題解決（1ZUIPO +BWB4DSJQU 4XJGU $4基礎 など）

テキストコーディングで問題解決の第一歩

情報Ⅰへの接続

高校での学習内容にスムーズに接続できる
ような学習内容の再検討（ネットワーク＆双方向を用いたHTML, CSS, JavaScriptなど）(*("による習熟「ネットワークを利用した双方向性のあるコンテンツのプログラミングによる問題の解決」が追加

小学校
（各教科）

プログラミング必修化
文字入力とプログラミング体験によるプログラミング的思考の習得

図3

プログラミング教育の変化

一方で、指導体制は中学・高校ともに十分とはいえない状況だ。高校では専門で常勤の先生は 20% 程度しかいない。中学では技術

36ビジュアルプログラミングでプログラミング的思考力（4DSBUDI )PVSPG$PEFなど）

段階的なレベルアップを実現

小学校での情報活用能力の伸びを考慮した
学習内容の再検討

決する Web サイトや Web サービスを制作している。

4．ライフイズテックの教材と学習づくりのポイント

5．文科省によるガイドライン

そんな中で、中長期的には専門の先生を育成しなければならないのは間違いないが、短期的には教材を支援する仕組みを作って、専門外の先生でも教えられるようにするほうが早い。こうしたニーズに応えるため、弊社ではプログラミング教育の教材や実習環境をセットで提供している。

生成 AI についての文部科学省の動きはかなり早かった。2023 年 7 月 4 日の時点です
でにガイドライン 5 を示している。かなり前向きだ。AI の活用が当たり前の時代になっていくから、どのような仕組みで動いているかという理解や、どのように学びに活かして
いくかという視点、近い将来使いこなすための力を意識的に育てていく姿勢が重要である、という大前提を示している。

中学では初めてキーボードを使ったテキス
ト コ ー デ ィ ン グ を 行 う こ と に な る の で、HTML/CSS による Web サイトの作成を通じて慣れることから始める。さらには、そのWeb サイトに JavaScript で簡単な検索機能を付ける。例えばパン屋の Web サイトを作ったなら、パンの種類を入力すると焼き上がりの時間や値段が出てくる機能を付加するところまでやる。高校になると 3 年間で 70 時間くらいの時間が取れる。プログラミングだけ
でなく情報リテラシーやデータ分析なども学べるので、情報の授業の各項目に合った詳細なカリキュラムと教材を提供している（図 4）。
先生向けの研修も全国で行っている。

授業で使うにはどうすればいいか、その中でどんなリスクがあるかなども含め、公務の中で使うお墨付きをくれたので、熱心な自治体では研修をふまえて生成 AI を使っていこうというところも出てきている。このガイドラインには「機動的な改訂を想定」と書いてあり、あくまで暫定的なもので必ずバージョンアップする、という意思を文部科学省が示していることも非常に特徴的だ。
課題もある。学習指導要領が 10 年に一度しか変わらない中で、このガイドラインには、AI の仕組みを理解するのに、どの学年の、どの教科の、どの単元でやるのか言及されていない。また、あくまでも教科教育の中での利用が中心で、AI を社会でどう活用していくかという観点では弱い。

高校：教材の構成

プログラ ミン グとデー タサ イエンス を含 む全単元 をワ ンストッ プで
情報Ⅰ

;ϭͿ情
情報社会の問
題解決;ϮͿコ
コミュニケーションと情報デザイン(3)コ
コ ン ピ ュ ータとプログラミング;ϰͿ情
情報通信ネットワークとデータの活用

▼

▼

▼

▼

スライド型教材
情報社会への
向き合い方を学ぶ「つくる」ことで学ぶ、コンテンツ型教材
tĞďサ
サ イ ト を 作る
;,dD>ͬ^^Ϳ

ブログ機能を追加
;WǇƚŚŽŶͿ

自動会計AIレ
レ ジを 作 る(Python/画
画像認識AI)

お店の売上データを分析する

弊社
教材

図4

入試制度においても、今でさえ検索が当た
り前の世の中で試験の時には使えないことに大きな疑問を感じているが、同じように AI
活用が仕事で当たり前になっていくのであれ
ば、AI を使ったうえで力を問うような制度変更を考えなければならない。そうした学習
指導要領や入試制度などの根本的な問題には触れられていない。

高校：教材の構成

プログラミング教育で大事にしているのは実習だ。共通テストのマークシートの問題に答えられればいいから、プログラミングなどやらなくていい、プログラミングの時間はむ
しろ邪魔だという声が聞こえてくる。絶対にそんなことではいけない。物理や化学も実験を行って初めてイメージが持て、抽象概念が理解できる。プログラミングも同じで、手を動かして初めて本質的な理解ができる。だからこそ、テストで違うパターンの問題が出たとしても応用がきく。実習を大事にしている
結果として、中高生約 120 万人が弊社のサービスを利用し、学校の授業で身近な問題を解

6．EdTech 3.0 の時代と
生成 AI 登場による教育の変化
EdTech が第 3 世代の入口に立ったと感じている。1 対 40 の講義形式では一人ひとり
537https://www.mext.go.jp/content/20230718-mtx_
syoto02-000031167_011.pdf

ない状況になってきた。そもそも評価が必要なのか。学習のプロセスがきちんとあって、それに対して子どもたちが成長していくためのフィードバックを出すことに評価の役割が変わるのではないか。世界的に教育格差の原
因は人の能力や人材不足によるとされてきたが、AI やテクノロジー活用の格差が本質的な教育格差につながっていく時代になる。生成 AI の登場を機に、教育全体をどうしていくのかという観点で議論することが重要だ。

の気持ちや状況に寄り添うのはリソース上無理だった。テクノロジーが入ることによって、個別最適な学習が実現できるようになるのが大きな変化である。
学習コンテンツの動画を自由に見られるようになった EdTech 1.0 では、場所と時間において個別最適になったが、インタラクティ
ブ性は全くなかった。EdTech 2.0 では AI 型のドリルを使うなどして、子どもたちの学習データを元にした個別最適なアプローチが可能だ。個人個人の進捗に合わせて課題を出したりアドバイスしたりできる。しかし、インタラクティブ性には限りがあり、事前に用意したもので個別最適化するしかなかった側面がある。

7．AI 時代の子どもたち
子どもたちがデジタルネイティブから AI
ネイティブへと変化する中、TikTok のような AI 搭載サービスの利用がすでに当たり前になっており、AI の常時利用が生活の前提になっていく。AI を使って自分の能力をブーストする。速く作ることもできるし、生産量も増やせるし、質も高められる。AI を理解し、AI と共に何かを創ることが基礎スキルになっていく。その結果として、これまでの時代よりも社会課題の解決の第一線に子どもたちが出てきやすい時代になるのではないか。

EdTech 3.0 になると、事前に用意しなくても生成 AI が即時に対応して学習コンテン
ツやメッセージを出すことができる。個別最適のアプローチが可能な範囲やレベルが飛躍的に拡大した。進路指導や文化祭などの行事における「壁打ち」相手にもなる。
AI（
（LLM）
）登場による教育の変化の一例

2010 年以降生まれのα世代の子どもたち
は、IT リテラシーの違いが顕著に表れてきている。α世代の中でも小学校低学年と高学年で若干差があるようだ。博報堂メディア環境研究所の調査 6 によると、ゲームで遊ぶだ
けでなく、ゲームを自分で作ってみたいと感じている子どもたちは、高学年では 61%、低学年では 80% 近くにもなる。

生成"*、特に--.の登場により、教育には根本的な変化が訪れています。
"*・情報教育に限らず、教育全般に対する変化です。
観点

これまで

AI時
時代

ITによる知識生産

断片的な知識の提示（知識労働の参照材料）

統合された知識の創造（知識労働の最終アウトプット）

教員の役割

ティーチング→ファシリテーション

メタ的な学習デザインと意思決定現場での認知とフォロー

評価

知識テスト・レポート中心

既存の評価のままでは無意味に連続的な形成的評価とフィードバック

教育格差の原因

教員など人の格差

AI活用の格差

図5

AI（LLM）登場による教育変化の一例

さらに驚いたのは、実際に作ってみたことがある子が、低学年で 60% 近くいるということだ。
「ロボットや AI で好きなことをもっと楽しませてほしい」、「ロボットや AI といっ
しょに夢を実現したい」という思考を持っているという結果も出ている。テクノロジーとの親和性がますます高まっていくのはもちろん、ユーザーではなくクリエーター思考がすでに育っているということがいえる。

こうした背景において、AI の登場で教育に根本的な変化が起きているのではないかと感じている（図 5）。そもそも、知識生産の価値自体が変わってきている。これまでは検索などを使って断片的な知識の提示はできていたが、まだ不十分な部分はありつつも AI
で統合的な知識の創造が可能になる。そうす
ると教員の役割も変わる。ティーチングから
ファシリテーションへ変化してきたが、今後ファシリテーションも AI で可能になったと
きでも、メタ的な学習デザインや意思決定は教員の役割であろう。現場での認知や心理的なフォローもより求められてくるだろう。

6

評価も変わってくる。これまでの知識テス
トやレポートでは、人と AI で見分けがつか38

博報堂 メディア環境研究所 Z 世代の次「α世代」のメディア生活を大調査！ ＠メ環研の部屋
https://mekanken.com/contents/2527/

て進める学びのほうが思考としては深い。第
3 は「AI は間違うから学習で使いものにならない」という懸念。答えの正誤を尋ねるな
ら、生成 AI に聞くのをやめたほうがいい。
知識習得がゴールなら検索を使えばよい。
AI によってより実現できる学びは知識創造である。子どもたちは、決められた知識を学ぶだけの存在ではなく、研究者と同じように知識を創造する側になれるはずだ。

8．ライフイズテックの取り組み 
ゲームプログラミング × AI
2023 年のゴールデンウィークに AI を使ったゲームプログラミングの一日体験会を開催した。プログラム、音楽、画像の生成において AI を活用し、オリジナルゲームを一日で作り上げるというイベントである。まずは
Unity の使い方を学び、その後のステップで画 像 生 成 AI を 使 っ て フ ィ ー ル ド を 作 る。
BGM も付ける。障害物の動きなども AI と相談しながら決める。全部自分で作ると普通は 3 日や 4 日はかかるものだが、たった 6 時間くらいで相当程度のものが作れてしまう。

これまでは子どもたちがアクセスできる情報や専門的なファシリテートができる先生が不足していたため、知識創造までたどり着けなかった。しかし、生成 AI がその役割を担えれば、もっと探求的・創造的な学びが実現できるはずだ。AI を使った新世代の学びを作っていく必要がある。

まず、制作スピードが桁違いに向上している。作品の多様性も高まっている。これは学習体験として、とても大事なことだ。学校の授業では時間も限られているので、教科書どおりにみんな同じものを作って終わってしまう。生成 AI を使えば、自分が作りたい機能
を短い時間で実装できる。また、AI が出してきたものをそのまま使うのではなく、AI
と対話して試行錯誤しながら学ぶ。AI を使うと自分で考えなくなるという声も聞こえる
が、実際はそうではなく、AI と対話しながら評価や判断をして、新しい自分の考えを作っていく様子がうかがえた。つまり、メタ的で高次な学びに進んでいるといえる。

10．AI 時代に必要な教育 = 学習体験
とは
AI が出てきたのにプログラミング教育の必要があるのかとよく聞かれるが、むしろ重要度は増していると答えている。プロンプト
もプログラミングの素養があるほうが書ける。
さらに、知識技能の習得ではなく、自分で課題設定し、地域のお年寄りにアプリを使ってもらい、フィードバックを受けて改善していこうという思いを持つなど、世の中の課題解決まで進むことが重視されてくる。

9．教育とAI  3 つの誤解

AI 時代に必要な人材とは、前述したとおり、課題を自ら設定して、次世代のテクノロ
ジーを活用して、社会を良くするアクションまで実現できる人だと考えている。そうした
ときにどんな教育が必要になるのか（図 6）。
第 1 に、好き、やりたい、を意識させること。
決まったものを作るのなら AI に頼めばできる時代なのだから、自分は何を作りたいのかという課題設定が大事になる。第 2 に、まずは触ってみる、作ってみるということ。入試に出るからマーク式のテストさえ正解しておけばいいということではなく、実際に手を動かして、楽しい、できたということが AI 時
代に必要な体験だ。第 3 に、半径 50cm の課
題解決を重ねること。弁当を作るのが大変そうなお母さんを助けるアプリや先生を支援する席替えのアプリなど、身近なところから始
めて、次は地域のこと、次は社会のこと、と課題解決の輪が広がっていく。

教育業界の方が AI についての懸念を示されるが、使い方や学習設計次第で、その懸念は十分クリアできると考えている。第 1 に「子どもたちは AI の言うことを鵜吞みにする」という懸念。今の小学生は、保育園や幼稚園の段階から YouTube を当たり前に見ていて、これまでの世代よりも AI の仕組みを感覚的に理解しやすい。適切な事前学習さえあれば小学生でも鵜呑みにしない。AI は間違うことがあるということを理解し、AI と対話したり確認したりしながら学習を進めることができる。
第 2 の懸念は「AI を利用すると子どもた
ちは考えなくなる」ということ。そもそも今までの授業で批判的な思考をしていたのかというと全くしていない。先生の教えることを無批判に書き写す学びよりも、AI と対話し39

で即戦力を身に付けられるのか。弊社では、できれば 3 周まわしたいと考えている（図 7）。
例えば、席替えアプリを作成した子は、そのあと自閉症の子どもを支援するアプリを作成し、高校卒業した時点では受託のアプリ開発
や Web 開発を行う会社を起業している。大事なのは、こうした習熟のサイクルを 3 周ま
わすことだという仮説を持っている。メルカ
リを起業した山田進太郎氏も、大学生で 1 周
目、小さな会社の起業で 2 周目、メルカリの起業で 3 周目になり、ここまで会社が成長したのだろう。

AI時代に必要な教育 ＝ 学習体験とは

デジタル
イノベーター
３要素

"*時代に
必要な教育
のポイント

図6

①

②

課題を
自ら設定する（"*%4・1SPHSBNJOH）

を活用する

社会を良くするアクションまで実現する

好き・やりたいを大切に

まずは触ってみる・
作ってみる

半径50cmの課題解決を重ねる

自分が好きなこと
やりたいことを言語化できることが"*時代の活動の起点

実際に手を動かし
具体的に作ることでテクノロジーを理解し活用できるようになる

知識習得で終わらず、
身近なところから
課題解決のアクションを重ねていくこと

次世代のテクノロジー③

AI 時代に必要な教育＝学習体験とは

11．八丈島での授業事例

イノベーション人材の育成「周理論」

八丈島の中学校において、地域の名所を選んで、その魅力を探求し、Web サイトとして発信するモデル実証を実施した 7。生徒が自分で選んだ場所を紹介するページを自分で作る。さらには、入力する情報によって挙動が変わるようなクイズのページなども作成する。
こうした身近な課題解決をしていく中で、そのアウトプットの一つにプログラミング教育を位置付けることが、AI 時代にマッチしているのではないか。

ライフイズテックでは、イノベーターの育成には
このサイクルをスケールを拡大しながら3回繰り返すことが必要と考えている周目
ご近所スケールの問題解決

例：文化祭の告知サイト

3周目

例：地域の掲示板アプリ

社会スケールの問題解決
例：シニア向け.BB4事業



図7

イノベーション人材の育成「3 周理論」

世の中は子どもたちに即戦力化を求めすぎなのではないだろうか。習熟のステップをきちんと段階ごとにまわすことが必要だと思う。
中学校で 1 周目、高校で 2 周目、そして 3 周
目の大学で、より高度な技術を学び、PBLなどを通じて実地の経験を積むことで、大学卒業時に即戦力になる。大学だけでなく、中学校、高校でも学びのサイクルをまわしていくことを、全国の自治体と協力して実現した
いと考えている。

こうした事例において、子どもたちの意識には大きな変化がみられる。単なる調べ学習と違って、プログラミングして Web サイト
でアウトプットを出し、フィードバックを受ける中で、自分は「地域に貢献できる」と思う割合が大幅に向上した。

12．年代を超えてイノベーション人材を育成するには弊社のサービスの受講生が大学生以上になり、実際に様々なサービスを作って世の中のために働くという状況が生まれている。そうした人材を育てるときに大切になるのは、学ぶ、実装する、フィードバックを得てより良くする、という問題解決のサイクルが成長に寄与しているということ。ゲームやアプリを作ってみる。完成させてみる。それを使ってもらってフィードバックを受けると、もっと学びたいという意識が高まる。新しい学習課
題設定ができるので、ますます成長する。
このサイクルを何周まわせば大学卒業時点
7

1周目
自分スケールの問題解決

https://life-is-tech.com/news/news/221223-info40

■パネリスト発表

開発現場での生成 AI 活用と人材育成
神永 雅晃
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
アドバンストテクノロジー第 2 部 部長代行
概要：生成 AI が昨今の IT 需要の拡大による人的リソースの枯渇という問題に有効だと考え、2 つのテーマで検証を実施した。1 つ目は開発効率化として、設計情報を生成 AI に与えて、期待するアプリのコードが自動で作成されるか。2 つ目は人材育成で、新人に生成 AI とペアプログラミングをさせたら、先輩と同等のレベルの即戦力になりうるのかについて検証と行った。
キーワード：生成 AI，人材育成，開発効率化，ペアプログラミング

1．開発現場の課題と生成 AI への期待の生成を Chat GPT 4.0 に指示。フォーマッ
トを指定すると、そのまま使えそうなコードを出してくれた。

弊社では、AI ビジネス部と技術戦略室が共同で「AI タスクフォース」を結成し、社内のガイドラインの策定や検証環境の展開などを行っている。実際のサービス開発は社内の開発現場の各所で行っている。

次に DB アクセスをする Java のエンティ
ティクラスを生成させたが、こちらは元々の設計情報にないものが混ざっており、一方でX 座標や Y 座標といった指示した情報が抜け落ちる結果となった。さらに、間違いを指摘するプロンプトを繰り返せば繰り返すほど間違いが多くなる現象に陥ってしまった。
OSS のライブラリの API や AWS の API のことは、ChatGPT もよく知っているので活用できるが、単純な利用では、多数の項目を生成するなどの処理には限界がある（図 2）。

生成 AI が昨今の IT 需要の拡大による人的リソースの枯渇という問題に有効だと考え、今期は 2 つのテーマで検証を実施している。
1 つ目は開発効率化。設計情報を生成 AI に与えて、期待するアプリのコードが自動で作成されるかということ。2 つ目は人材育成。
新人に生成 AI とペアプログラミング（ペアプロ）させたら、先輩と同等のレベルの即戦力になりうるのかということである（図 1）。

①アプリコード自動生成検証結果• テーブル設計情報を与えて、テーブル定義(DDL)とDB処理コード(Java)を生成• 入力情報が多くなると見落としや過去情報の欠落が発生（AI自身の回答もロスト）
テーブル情報の一部（markdown）

開発現場の課題と生成AIへの期待• IT需要の拡大により人的リソースの不足が課題• 生成AIを活用して開発効率化や人材育成のスピードアップが図れるか検討を開始（2023/7～）

生成結果の一部

DDLの生成は
概ね良好

有効性○ PG言語の文法やOSSのAPIなどの知識は豊富○ 論理的な情報からのコード生成は可能↓○ 局所的なコード生成（実装方法不明の解消）

生成AI活用検証①開発効率化→アプリコードの自動生成
設計情報

生成AI

アプリコード考慮点②人材育成→AIペアプロ
人間

javaコードの生
成はイマイチ（抜け漏れ）

生成AI






正確性、網羅性は苦手
AIが理解しやすい表現が必要（md等）
プロンプトエンジニアリング力が必須
案件固有の要素をどう盛り込めるか↓ 留意点やノウハウを盛り込んだガイドラインが必要

Copyright©2023 ITOCHU Techno-Solutions Corporation All rights reserved.

図2

アプリコード
総務省（2021）「デジタル・トランスフォーメーションによる経済へのインパクトに関する調査研究」

Copyright©2023 ITOCHU Techno-Solutions Corporation All rights reserved.

図1

アプリコード自動生成検証結果

RAG（Retrieval-Augmented Generation）
や Grounding など、もう少し精度を上げる
方 法 も チ ー ム で 議 論 し て い る。GPTs やAsistants な ど の 新 し い 機 能 が 出 て、
ChatGPT でも簡単に RAG ができるようになってきたようなので、こちらも追いかけていきたいと考えている。

開発現場の課題と生成 AI への期待

2．開発効率化：アプリコード
自動生成検証1 つ目の開発効率化の検証では、データベースの検索や CRUD 処理をするアプリのコー
ド生成を行った。Markdown でテーブル設
計 情 報 を 与 え、 ま ず テ ー ブ ル 定 義（DDL）

3．人材育成：AI ペアプロ検証
これまでは Google で検索しながらプログ41

ラムを作っていた。これからの時代は AI あ
りきでの開発生産性が求められる。2 つ目の人材育成における AI ペアプロの検証は、新人に AI を与えたら即戦力になるのかという観点で実施した。さらに、中堅のメンバーがAI を使ったら生産性が上がるのか、品質の観点で AI を使ったらバグ件数やレビュー指摘件数が減るのか、といった検証も行っている（図 3）。
②AIペアプロ検証（AIネイティブな若手SEを作れるか？）• 生成AIを活用してアプリコード開発における新人育成の促進や生産性の変化を検証中• AIネイティブ育成のためAIペアプロガイドラインを整備中
検証観点：①新人の即戦力化：
新人社員
v.s.

新人社員+AI②PG生産性：新人社員+AI v.s. 中堅社員
中堅社員
v.s. 中堅社員+AI③PG品質：
上記検証におけるレビュー指摘、バグ件数
AIを利用する際の課題も回避可能？
・AIが生成したコードをそのまま納品物にすることはNG
・AIが生成する際に参考にしたコードの著作権の問題
Copyright©2023 ITOCHU Techno-Solutions Corporation All rights reserved.

図3

AI ペアプロ検証

まだ最終結果までは出ていないが、現時点で は 期 待 ほ ど の 成 果 に は 達 し て い な い。
Google を使うときと同じように、わからないことを聞くという使い方だと AI の力を引き出せない。AI が作るものを人がサポートするというようなカルチャーチェンジが必要
で、うまくいかないところも様々なやり方を試してみるという発想が大事だと感じている。
こうした AI の検証は今後も継続する予定だ。AI を使いこなすという観点でも取り組んでいこうと考えている。

42

■パネリスト発表

GitHub Copilot はプログラミング言語教育を変革し得るか
柏崎 礼生
近畿大学 情報学部 情報学科 准教授
概要：生成 AI はプログラミングの講義にも影響を与えている。GitHub Copilot は GitHub が提供するコーディング入力補
助ツールである。コーディングが補助されることによりプログラムを勉強する学生は本来備えるべき力を備えられなくなるだろうか。プログラミング教育はそもそも何を教えるものなのか、AI と教育の向き合い方についてざっくばらんに考える。
キーワード：プログラミング言語教育，生成 AI

1．KDIXと生成 AIの GitHub Copilot の 補 完 例 を 紹 介 す る と、たとえばランダムな数のメソッドを作るのに” generate_random…” とまで入力したとしよう。すると GitHub にある他のコードの情報をもとに generate_random_number というメソッド名とそのコードが候補として提供される、という具合である。その補完ではたとえば 1 から 100 の整数の値を出す実装になっていたりするのだが、それは学習元デー
タからの影響を受けているものと類推される。
GitHub Copilot は VScode だけで利用できる機能ではなく、GitHub のオフィシャルペー
ジでは Vim 用のプラグインもバイナリで提供されている。Emacs 用は有志が作っていて、
Vim 用のプラグインを呼び出す形で実装されて Vim と Emacs で使えるということは、
あらゆるエディタで利用できると言って良い（暴言）。

近畿大学情報学部（KDIX）は、2022 年 4月に理工学部情報学科からスピンアウトして開学した学部である。学生数は 330 人で、教員数は 33 人。女子学生を増やしていきたい
考 え で、 第 1 期 生 は 15% だ っ た が 今 年 は
22% まで増えた。来年は 30% まで上がってくれればと個人的にも思っている。
理工学部からカリキュラムを引き継いだということもあり、プログラミング教育は旧来からのカリキュラムで行っているが、Javaは非常に高速な言語で、オブジェクト指向を学ぶためには悪くない選択肢だと考えている。
プログラミングの授業は 1 年生後期から始まるが、オブジェクト指向の授業は「オブ死」と呼ばれ、再履修率が最も高い演習の 1 つである。約 300 人を 30 人収容可能な教室に分
けて 10 人の教員で対応している。

GitHub Copilot は自動プログラム生成 AI
ではない。GitHub のページにも、「Your AI
Pair Programmer」、つまりペアプロ相手だと書かれている。OpenAI による ChatGPT
ショックよりもずっと前、2021 年 6 月にテクニカルプレビューがあって、およそ半年後に正式リリースがされたという経緯だ。今は様々な言語でこれを使うことができる。

2023 年 3 月に東北大学が生成 AI に関するリリースを出したことを皮切りに、東京工業大学や東京大学など様々な大学が学長名でリリースを出した。近畿大学では 4 月 17 日に
ま ず 情 報 学 部 に て 独 自 に「 生 成 系 AI
（ChatGPT 等）に関する留意事項」というリリースを発表した 1。生成 AI を使って学生のスキルを向上させる、AI に使われるのか使うのか立ち位置をはっきりさせるというメッセージを発信した。

GitHub Copilot

2．GitHub Copilot
自動プログラム生成AI…「ではない」

GitHub Copilot は GitHub が提供する、コー
ディング入力補助ツールである。VScode で
1• Your AI Pair Programmer、ペアプロ相手。
• 2021年6月29日リリース (Technical Preview) 。

https://www.kindai.ac.jp/informatics/news/im
portant/2023/04/038615.html

図143

GitHub Copilot

3．ペアプログラミング

例えば「これ以外の手法は認めない」とか、「この方法を使いなさい」など小・中学校における掛け算順序問題のようなものだ。京都大学の喜多一教授が Python のコンファレン
スで、「x=x+1」が分からない学生がいるといった話をしていた 2 が、それまでの代数教育を受けてきた学生が、「x=x+1」を代入として認識できることのほうがむしろおかしいとも言える。分からないほうがむしろまっとうと言えばまっとうだ。

ペアプログラミング（ペアプロ）といえばサン・マイクロシステムズ（Sun）のことを思い出す。Sun では 1996 年から、会社として新入社員の言語教育や技術ノウハウを、レクチャー形式ではなくペアプロで伝承する文化 が 作 ら れ て い た。 こ れ を 先 導 し た の がKaty Dickinson で、米国におけるメンタリ
ングの標準化に尽力した人物だ。

5．AI 相手に失敗できるやつが強い

彼女の薫陶を受けた Mozilla Project のリ
リースマネージャーだった Larissa Brown
Shapiro は、2015 年 の usenix LISA で、 コ
ラボレーションがうまくいくにはメンタリン
グがどんな意味を持つのかを理解することが必要だと教えてくれた。スポンサーシップおよびコーチングという他の教示形態とは何が違うのか。教える側も教えられる側も教育されていくのがメンタリング。大事なポイント
は、メンタリングは一人ではできないということである（図 2）。

先日 SNS で、元富士通社員で講演活動などをされている方による投稿 3 があった。
「独学には限界がある。人間相手に学ばなければ、あるところから成長しない。人間相手にアホなことを尋ねると、怒られる、叱られる、評価される」というもの。怒られたり、叱られたり、マイナス評価されたりすると、人間の好奇心ややる気はとたんにそがれるものだ。
一方で AI は対話を提供してくれる。正し
いことなんかではなく、単なる対話である。
対話だから、「AI はいくら尋ねても怒らない、
叱らない、評価しない、疲れない。
」「AI を相手にいくらでも失敗しても良い」のである（図 3）。

メンタリングSponsorship, Coaching and Mentoring

力場

関心事
topic

duration

Boundaries

制約

動機付け

Sponsor

地位、関係性における優位性succession planning,leadership building

長期間
(数年)

日常業務の
合間

キャリア形成・保身

Coach

特殊な知識を所有している

特定の情報の伝承
あるいは授業

Mentor

知識的な優位性

キャリアあるいは
個人の成長

power

期間

reward

短期間
学校・訓練の生徒: 単位を得るため(クラスやプログ スコープ・ビジョン
教師: 収入を得るため
によるラムに依存)
中期間(半年〜1年)

プログラムの
ビジョン
スコープ

相互の学習

http://www.mentoringstandard.com/mentoring-vs-coaching-vs-sponsorship/

図2

メンタリング

4．好奇心の涵養
大学におけるプログラミングの講義は「読んで書くことができる」といういわゆる「リテラシー」を身に付けることがゴールになっている。このプログラムを読んで意味が理解できるようになり、その結果として書くことができるスキルを得る。大学は学位授与機関
であり、学位を授与するために単位を認定する必要があり、その単位を認定するためには一定水準の技術を習得していることを認定しなければならない。なるべく低コストに安易に評価をしようとすればするほど、学生の好奇心を台無しにするような評価内容になってしまいかねない。

https://twitter.com/tokoroten/status/1728054181737427079

図3

AI 相手に失敗できるやつが強い

6．学生との取り組み
筆者は近畿大学で学生と様々な取り組みをしている。日本を代表するプログラミングコ

2
3

44

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02
629/110200002/
https://twitter.com/tokoroten/status/172805418
1737427079

ンテストの一つである「AtCoder 4」への参加もその一つだ。競技プログラミングも一人でやるとつらいが、みんなでやるととても楽し
い。AtCoder Beginner Contest（ABC）は、
毎週土曜日の午後 9 時から開催されており、簡単な問題から難しい問題まで 7 本程度の問
題を 100 分で解いていく。解けた問題数で点数が付けられ、それによってランキングがされるというものだ。

孤独こそが敵悪堕ちをどう防ぐか。

• セキュリティ的、あるいはコンプライアンス的な問題として。より高度な技術を敏捷性高く獲得できるときに、それを適切な (lawfulな) 方向に使って欲しい。

AIと倫理• 結局のところはリベラルアーツ。そしてそれは座学でなく実践的に学んでいって欲しい。友達との対話で。

図4

ある共通の好奇心を持っている同好の士が、オンライン、オフラインを問わず同じ時
間帯に集まって黙々と作業を行う「もくもく会」というゆるい会合も研究室で実施している。

7．孤独こそが敵
ウィキペディアが登場した時もレポートに丸写しするなという話になったが、今は研究会の予稿でもウィキペディアの URL が書かれているものを目にすることが珍しくなくなった。いつから研究論文にウィキペディアの URL を付けても OK になったのだろう。
いつの間にかそうなったのだ。
「悪貨は良貨を駆逐する」の悪貨は、あくまでも lawful（秩序立っている）か chaotic（無秩序である）かという問題であり、善悪の問題ではないと考えている。
大事なことは「ひとは一人ではない」ということ。「あなたは孤独ではない」ということ。そのことを人間から教えられるのでなく、AI によって知るということが、どんな意味を持っているのだろうか。著者が携わっている若手セクリティ人材育成事業でも、「悪堕ち」してしまった人間がいる。AI と教育をどう考えるかよりも、セキュリティ的あるいはコンプライアンス的な問題として、悪堕ちをどう防ぐのか。より高度な技術を敏捷性高く獲得できるときに、それを適切な（lawfulな）方向に使ってほしいと個人的には思っている。
では、どうやって解決していくのか。それを解決するのは、結局のところリベラルアー
ツであり、独学ではなく、座学でもなく、友達との会話、対話、議論によって培われていくものなのではないだろうか（図 4）。
4

All enemies are lonliness

https://atcoder.jp/?lang=ja

45

孤独こそが敵特集 2CAUA シンポジウム 2023

AI 時代のプログラミング～ 10 年後の大学教育に向けて～

パネルディスカッション「AI 時代のプログラミング教育」

コーディネータ
九州工業大学中村 豊 氏

情報基盤センター

教授、CAUA 運営委員

パネリスト（五十音順）
近畿大学

柏崎 礼生 氏

情報学部

情報学科

准教授

神永 雅晃 氏伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
アドバンストテクノロジー第 2 部 部長代行

讃井 康智 氏ライフイズテック株式会社

取締役

CEAIO（最高 AI 教育責任者）

深澤 良彰 氏

早稲田大学 理工学術院

基幹理工学部

教授、CAUA 会長

パネルディスカッション「AI 時代のプログラミング教育」
中村 参加者の皆様から、特に讃井氏の講演について多くの質問をいただいている。

る教員の「手間」が増えるのではないか。
讃井 まず、AI や IT の仕組みを使って簡略化できることがある。選択肢式のテストを紙で行って丸付けする必要はもうない。それは Google Form を使ってでもできる。記述式でもキーワードを自動で読み取って採点する AI サービスも出てきている。一方、生成AI の登場によって評価をどうするかは難しい問題だ。評価の効率化だけを考えると、これまでのような形のテストを継続するという考えも確かにある。しかし、思い切って生成
AI を使わせた上で問うような問題を出すことで、今の時代に合った新しい評価が可能になるのではないか。生成 AI を必ず使って解く。ただし、どんなプロンプトを使ったのか、事前に考えたものと何がどう変わったのか、
生成 AI のアウトプットにない答えや考え方をどう付け加えるか、などを答えさせる問題だ。ただ、手間という観点では大変になる可能性はある。

質問 英語が話せない先生から英語を学ぶのと同じように、プログラミング教育もプログ
ラミングの本質を分かっていない先生から、表面的な教育だけを受けることが懸念される。
讃井 まずは、従来自分が中高生で受けてきた既存教科とプログラミングや AI の学習とでは、対応の仕方を変えたほうがいい。完全に理解した人しか教えられないとなれば、全国で格差が出てきてしまう。それほど詳しくない人でも教えられるようになるにはどうしたらいいのかを考えたほうがいい。先生も最初は分からなくても、2 年、3 年と授業を行って研修も受けるうちに理解していく。中長期を見据えて戦略的に施策を打つことによって、今いる先生が新しいことを教えられるような学校や教育行政を作っていかないと変化に対応できないのではないか。もちろん簡単ではない。教材が整備されても使ってくれない先生もいる。ただ、クラウドベースのデータを見ながら、いわゆる EBPM（Evidence Based
Policy Making）を進められるので、データで先生を評価するということではなく、できていない先生がいたときに手厚いサポートをしたり、初心者向けの研修に参加してもらう
等、データを見ながら対策を行うことも可能だ。このようなことが教育委員会の政策実施論としても求められているだろう。

深澤 今までは本人が書いたものだという前提でレポートを採点してきた。これから生成AI を使ったレポートになると、本人が何を理解しているかということを、違った側面から聞かなくてはならなくなる。そうなると先生の負荷は高くなり大変だ。
讃井 アウトプットの評価に比重を寄せすぎないことも考えるべきなのではないか。学習
プロセスから自動で一定の評価をするようになるといいのかもしれない。

中村 IT を使わなければならない教材を強制することは、実際難しいことなのか。

質問 「子どもが生成 AI に適合していく速度」と「教員が生成 AI に適合していく速度」
を比べると、前者の方がはるかに速いだろう。
「老教員」はどうすればよいか。

讃井 2019 年頃まではクラウドベースの教材を紹介しても、学校からつなげられないか
ら無理といったことがあったが、今は文科省
からパソコンやネットワークの使用が奨励されている点が大きな変化だ。GIGA スクール
構想がエポックメイキングな出来事で、それによって教育観や学習観も変わりつつある。
質問

讃井 前提として、いくつになっても学び始
めるのが遅いことはない、と思っている。特に学校教育では、新しいテクノロジー分野は先生が分かっていないと教えられないという考えから降りたほうがいいのではないか。先生成 AI の出現によって、評価におけ48

生も一緒に学んだり、得意な生徒に TA 役をやってもらったりといったことを受容していかない限り、変化に対応していくのは難しい。

ので、効果的に思える。
讃井 AI ドリルや動画教材など、今でも自分で学べる環境はいくらでもあるが、自律的な学習者を育てることはとても難しいと思っている。子どもたちをそこまでもっていくのが教師の役割になると考える。AI ではできないこともたくさんある。学習者が、俯瞰的な学習デザインができないときに、AI をここで使ったほうがいい、ここは外にヒアリングに行ったほうがいいなど、フィードバック
したり支援したりできるのは近くにいる大人だろう。AI とのよい学びを設計するメタ的な部分は、教師の役割として残り続ける。

質問 「子どもに興味を持たせる」ということと、「きちんと教える」ということの間には大きな差があるように思う。
讃井 それらを両立すること、つなげることができると考えている。教える大人が、まずは理解してからだとなると、結果としていい
学びにならず、興味・関心も理解も両方落としてしまいかねない。絶対に失ってはならな
いのが興味・関心で、楽しさを感じたときに、振り返ってみると理論的にも理解できていたという教え方のほうが効果的なのではないかという仮説を持っている。

柏崎 学生から、座学はなるべくオンラインにしてくださいと言われる。さらに、これはYouTube を見ればわかる、といったコメン
トが寄せられる。自分が今の時代の学生でも同じことを言うだろう。教材の多様性があるの は 大 変 よ い こ と だ と 思 う。 こ の 講 義 はYouTube のコンテンツで代替可能だという知識を得ていること自体が、とても能動的な学びになっている。

中村 興味を持たせる入口を広くするための素材とはどういうものがあるのか。
讃井 習い事の場合はいろいろな入口を用意できるのだが、学校教育の場合は入口を複雑にすると先生が混乱してしまうリスクもある。
弊社では Web サイトや Web アプリを作成することで身近な問題解決をすることにつなげたいと思っている。といっても、学校や地域の問題を探すとなると、それも子どもたち
にとってはハードルがあるので、最初は好きなことを他者に伝える、知ってもらうことか
ら始めて、次の段階で初めて身近な問題解決に進んでいく。そうしたことを学校で実現するカリキュラムを提供している。

神永 先ほどの講演で話した AI ペアプロの参加者アンケートで、AI が出す答えは参考になるが、先輩から言葉で教えてもらうと安心感があるという回答があった。AI の回答には不安を持っているという側面がある。また、知識としては AI が答えてくれるが、どうやって課題を解決していけばいいのか、どういったタスクがあって、時間軸にどう並べればいいかなどにおいては、人間のサポートが有効だろう。こうしたレビューワーとしての位置づけが一つのあり方なのではないか。

質問 中学や高校で１周回すというのは具体的にどんな事が考えられるか。

深澤 今回私が話した内容にしても、言ってみればほとんどがどこかに載っているもの。
それに対して私が理性的にいいとか悪いとか、ここが問題だと考えることをお話ししたいと思っているわけで、私の個人的な思いが常に正しいとは思わないが、そのようなところを伝えていく役割は今後もあると思っている。

讃井 学んで終わりにならないことだ。自分が作って、人に見てもらえた、使ってもらえた、人に見せてフィードバックをもらってもっとこうしたい、こういうことを学びたい、というサイクルを回していくこと。なんといっても作ることが大切だ。
質問 野口悠紀雄先生が執筆された記事 1 を読んだ。ChatGPT により教師の役割が変わり、カリキュラムの提示が中心になるだろうとのことだが、こうした教育は、少なくとも技術的には可能で、しかも個別学習もできる
1

質問 生成 AI を使うことによって、大きく生産性が上がったということが論文で報告されているが、何が違うのか。
神永 弊社ができていないファインチューニ
ングをやっている可能性がある。また、プロhttps://gendai.media/articles/-/119360

49

深澤 人と人とが協働して何かをやるのと、人と生成 AI が協働して何かをやるのと何が違うのか。

グラミングはシステム開発のごく一部でしかなく、プログラミングの負荷が削減されたとしてもシステム開発全体としての削減効果は冷静にみる必要があるだろう。

柏崎 質問された方は何か差があると思いた
いのではないか。人間特有の何かがあると信じたいのかもしれない。AI に限らず、対話という一つのメソッドを通して、自分の向こう側にいるのが本当に人間なのか高度に作られたAI なのか分からなかったとしても、対話だと認識するのは本人である。人間は、自分にないと思っていたアイデアが対話を通じて生まれたら、このアイデアはこの対話によって生まれたと安易な因果に飛びつきがちだ。これをしてくれたおかげでこれを思いついた、これをやったおかげで自分は成功したなど。こうした感覚とあまり違いはないのではないか。

質問 AI で作られた「バーチャル学習者」
に対して人が対話しながら教えていく、というシナリオは既に採られているか。
讃井 弊社ではまだやっていないが、学習の中で建設的な相互作用を起こすという観点
で、AI を使ったものではないが、そのような研究がある。例えば小学生が消化と吸収についてグループ学習を行う。各グループにはそれぞれ 5 人の子どもとロボットが参加し、ロボットはグループによって立ち振る舞いを変える。A グループのロボットは優秀で教えてくれる先生のような立ち振る舞い。B グ
ループはなかなか理解できない子どものような立ち振る舞い。5 人の子どもたちの理解度
は、ロボットに教えなければならなかった B
グループのほうが上がったというデータが得られた。分からない学習者という人格に AIを設定して、教えることで自分の理解力を上げるという学習は効果的なのではないだろうか。

質問 生成 AI の進歩が速すぎて、使い方の教材を作ってもアッという間に古くなってしまう。紙の教科書や指導要領の改訂など、追いつかなくなるのではないか。
讃井 紙の教科書で追いつけないなら、デジタル化すれば随時改訂できる。学習指導要領
については、メジャーアップデートは 10 年に一度でいいにしても、マイナーアップデー
トをもっと早くできる仕組みを作らないといけないだろう。今年、生成 AI が出てきても、高校の学習指導要領で明示される可能性があるのは 2032 年。10 年待たなくてはならない。
こんなことで対応できるわけがない。文科省
がどのように新しい制度を作っていくか、議論されるべきだと考えている。

深澤 VR 技術を使ってそのようなことを行う仕組みは世の中にあるが、実際に自分でやってみようとすると大変なので、簡単になれば使い物になるのではないかと思っている。
質問 協働的な学びという文脈から見た場合に、生成 AI はどのように活用できるのか。
また生成 AI と対話しながら制作物を作成していく様子は一見すると、生成 AI と協働しているように見ることができると思うが、人間と協働する場合との違いについて考えを伺いたい。

中村 プログラミング教育に生成 AI を使うことの今後の見通し、見解を伺いたい。
深澤 何かを理解する、理解したことを使って何かをする、という 2 つのフェーズがある。
何かを理解するフェーズのアシスタントとして、生成 AI は極めて効率的なもの。それをもとに何かをするフェーズでは、生成 AI が
LLM で書いてあることしかできないという仕組みである以上、まだまだだと思っている。
そこを人間としていかに養っていくか、養っていけるような教育をしていかなければならない。

讃井 協働的な学びの目的あるいは主眼をどこに置くかによる。知識をより深いものにするという観点からは、AI を活用しやすい。
AI が質問をすることによって学習者本人が持っている知識が深まっていくという建設的相互作用をうまく作れる。一方で、人間同士の協働は理不尽なバグのようなことが起こる
ため、人間の気持ちを動かすことでしか世の中の本当の課題解決はできない。だとすると、
AI があっても人間同士の協働的な学習は一定量残していかなければならないと思う。

讃井 なぜ今プログラミング教育をやるのか、中学や高校でどういった内容まで教えるのか、

50神永 人間は間違える生き物であって、AIを使えば完璧だという前提があるなら、それは期待しすぎだと思う。AI も人間と同じよ
うに間違えるという前提で付き合うのがよい。

ということを考える上で、生成 AI が当たり
前の社会になるということを想定する必要がある。そうした時に、学校の授業では時間が限られている中で、何をしっかり教えるのか
再検討があってもいい。義務教育段階で「写経」のようにコードを書かせる時間は極力少なくていいと思っている。こういうものを作
りたいということがあって、生成 AI に手伝ってもらい、動かなければバグを見つけて、最終的に動く状態まで仕上げていく、といった作る体験に時間を使うべきだ。つまり、コー
ドを書く前後の部分に比重が移っていってもいいのではないか。

讃井 短期的にはハルシネーションは確実に出てくるので、人間が確認することが必須だ。
中長期的にハルシネーションが極端に減っていくのであれば、確認も AI がやるようになってほしい。ChatGPT のような汎用的な AI ではできない可能性もあるので、新しい AI サー
ビスを作っていく余地があるのではないか。
一方で、意思決定の役割は人間に残るだろう。
深澤 生成 AI の活用が進み、いつテストをやめるのかということは、人間が判断せざるを得ない。今は生成 AI がブームだが、そのうち違う AI が出てくるだろう。原理的に間違えるのが生成 AI であり、原理的に間違えない何らかの AI 技術が出てくると期待している。

神永 IT 業界に入ってくる学生には文系も多い。DX やデジタルで世の中をよくしたいという希望で入社してくる。生成 AI を使って、プログラムが書けなくてもデジタルが実現できるという状態を学生時代に作れたら、IT 系の企業にとっては非常に助かる。生成AI を使って卒論を書いて、その正しさを人間が検証するというようなプロセスを経験していれば、入社後の現場でも、プログラムを
AI に書かせて人間が正しさを確認するという役割分担に期待が持てる。

会場参加者 私も「写経」を授業でやっている。初級プログラミングを教えるとき、「写経」をしないでどのような授業をしているのか教えてほしい。

柏崎 そもそもインターネットがそうだが、こういった新しい技術は権威というものを徹
底的にバカにしてくれて大変にすばらしい。
ひとつの伽藍として知識体系が作られ、かく理解すべし、理解というものはこんなにすばらしいもの、このように理解しましょう、といった聖典が作られて、このように読んで理解するのが正しいというような権威化し膠着化したものを壊してくれる。ウィキペディア
や、回線交換方式に対するパケット交換方式も同様だ。いずれ生成 AI を使うときのマナー講師が出てきたりして、次第に生成 AI も権威化されていくのだろう。これを壊す技術がまた出現する。ワクワクする。

讃井 実際は「写経」を一切なしに授業を行
うのも無理があるだろう。弊社のプログラム
でも、まずはサンプルコードを書いてみて、色が変わった、枠が付いたなどの体験を通して、子どもたちに実感を持ってもらう。ただ、コードを書く作業を短くしていかない限り、
AI 時代に本来必要な課題を設定する力やア
ウトプットを作りきる力をつけるための時間が取れない。生成 AI を使って、コードを手で書く時間を必要最小限に絞るということだ。
会場参加者 私の大学では授業で ChatGPTが使えないが、パネリストの先生方は実際に使ってプログラミングの授業を行っているのか。

中村 生成 AI の生成物に対して、最終的に人間が確認するという工程はなくならないのか。

深澤 初級のプログラミングを教える場合は、コードを手で書くという作業は仕方がないのではないか。私がシステム開発を教えるとき
は、ChatGPT の悪さを教えている。例えば、
ハルシネーションを起こすようなプログラムを作成して、それを正すテストプログラムを生成するというような課題を出している。プ
ログラミングを教えるのではなく、生成 AI

柏崎 最大のセキュリティ上の脅威は人間だという調査結果もあるくらい、一番間違えるのは人間だ。人間に何を期待するかという極
めて感情的でリリカルな話だ。手書きでサインをしたら満足するといったことに近しい、
何かの儀礼や儀式なのではないかと思う。

51

中村 最後にパネリストの方々に熱い想いを語っていただきたい。

の弱さを教える授業を行っている。
柏崎 Elixir という関数型言語がある。関数型言語は分かりづらいというイメージがあるので、初学者向けのコンテンツを読み進めながら、その文脈を自分なりに解説する授業を行った。プログラムにも「文脈」があると思っていて、その部分の理解を補助してくれるのが ChatGPT の役割なのだろうと考えている。

深澤 私は日記を公開するのは大嫌いだった。
人前で歌うのも大嫌いだった。しかし、今はフェイスブックをやっているし、カラオケに行けばそれなりに歌う。何が変わったのか。
一つは、環境ができたということ。SNS のためのソフトウェアができた。カラオケルームができた。もう一つは、なんとなくそれが世の中のトレンドになってきているということ。
カラオケで一曲も歌えないとなんとなく恥ずかしいという風潮になってきた。環境はこれからもどんどん進んでくる。風潮に関しては、きちんとした風潮をみなさんのご尽力で伸ばしていかなければならないと思っている。

質問 大学入試で生成 AI を利用可にならな
いか。
深澤 パソコン持ち込み可と同義だと思うが、可能だとは思う。ただし、出題も採点もとても難しい。考えさせる問題をフラットに評価しなければならないのが難しい。

讃井 AI ネイティブの子どもたちの可能性をいかに伸ばせるか。小さいときから当たり
前に生成 AI を触って、プログラミングを学ぶ過程も言語習得の過程も変わっていく中で、従来のこうあるべきだという考え方を押し付けることによって、子どもたちの可能性を棄損することがあってはならない。今の子どもたちに合った学習体験を探求していきたい。新しい子どもたちの可能性の体現をみなさんにお見せできたらと考えている。

質問 最低でも「プログラミングを嫌いにはならない」を目指すとして、この目標の達成に AI はどう寄与してくれるのか？
讃井 最初から全員がプログラミングに関心を持っているわけではないので、授業の導入
で興味・関心をどう引き出すかは先生の腕の見せどころだ。AI を活用してその子に合った導入のメッセージを出すことで興味・関心を引き出すことはできる。プログラミングの「写経」ではうまくいっても、オリジナル要
素を入れるとうまくいかず、気持ちが落ちるということがある。小さなオリジナル化をどうすればできるのかという点は生成 AI が得意なところなので、特にプログラミングの学
び始めの早い段階でオリジナル化できたという成功体験を与えることが大事になってくる。

神永 20 年前はサーバなどのインフラを入れてシステム環境を作っていたのが、今はクラウドによってインフラが民主化されて誰でも簡単にシステム環境が作れるようになった。
それと同様に、生成 AI の登場でアプリの部
分も民主化が起こるのではないか。そこにつながる人材を育てていただきたいと思っている。

柏崎 企業では、コードを書くという仕事ばかりが与えられるわけではなく、次第にコードを書かない仕事が増えていって、コードな
んか書きたくないとなってしまうと、地盤が揺らぎかねないのではないだろうか。

柏崎 人が独りでいるのはよろしくない。技術を抱えた人間が孤独を抱えて、思想的にあらぬ方向に突っ走ってしまう場合がある。生成 AI によってより高度なことができるようになったときに、先生側が「あいつは何やっているのか分からない」となってしまうのが最もよくない。先生が大変になるという弱音はもう聞き飽きている。どんどん学生を包括・共生して、孤独にさせないことが大事だろう。

神永 コードを書くことから離れてリーダーになっていく年代の若手社員はコードを書くことを嫌がっていない。コードを書きたいが、それ以上にリーダーをやりたい、あるいは嫌でもリーダーをやらされるという状況が多い。
コードを書くのに抵抗があるのはどちらかというとベテラン社員なので、そちらのほうに
生成 AI を活用するほうが有効なのかもしれない。

※本項は、2023 年 11 月 28 日の CAUA シン
ポジウム 2023 での模様を CAUA 事務局
が文書にまとめたものです。従いまして文責は CAUA 事務局にあります。

52

寄稿

CUI に慣れていない初級管理者のためのネットワーク機器設定
支援システムの開発と評価
穴吹 信二，大谷 隆慈，三浦 拓也，島野 顕継 a)(大阪工業大学情報科学部ネットワークデザイン学科)
概要: ネットワーク機器ベンダー間の異なるコマンド体系に依存しない設定を可能にする，Windows と Ubuntu で動作可能な設定支援システムの開発を行った．本システムは Python とそのライブラリを用いて開発し，ネットワ
ークインターフェース設定，アクセスリスト設定，脆弱性診断，Config 差分表示等の機能を実装した．今後の改善点としては，情報の可視化を促進するためのイラストレーション導入，ネットワーク構築に必要なコマンドの追加，および動的な GUI の作成機能が挙げられる．

キーワード: ネットワーク機器設定支援システム，Config，コマンド体系非依存
1

はじめに

2 設定支援システム

近年ネットワーク機器の多様化と複雑化が2.1 設定支援システム概要

進んでいる．中小企業においてはコスト面を考本システムはコンソール接続からの設定に慮し，必要に応じてその時点で最も安価な機器限っている．これは Telnet や SSH でリモートを購入する傾向がある．これにより，さまざま接続するにあたって，必ず事前に IP アドレスなベンダーの機器が組み合わされ，結果としてとサブネットマスクの設定をしておかなけれ

多種多様な機器が混在するネットワーク環境

ばならないため，完全なコマンドレスを実現でが形成される．この状況は，ネットワーク管理

きないためである．なお，本研究では対象機器者にとって，異なるベンダーごとの独自のコマとしてルータの Cisco 1841 と YAMAHA RTX830，

ンドや設定方法を学習する必要が生じ，負担にL2 スイッチの HP 2920-24G を用いた．

なっている．

本システムは Python のライブラリである

本研究では，多様なベンダーの機器に対応す

Pyserial を元に，TeraTerm マクロのように特るための作業を容易にすることを目的として，

定の文字列を待ってコマンドを送信する処理

ベンダー間の異なるコマンド体系を使わないを実装した Serialstream を元にログイン処理

コマンドレスな設定を可能にする簡易かつ効の関数やバッファをクリアする関数，ポートを率的な支援システムの開発を行った．

リロードする関数の追加，変更などを行い，更に GUI 用 の Python の ラ イ ブ ラ リ で あ る
Tkinter を使用して開発した．
本システムを使用する環境は Windows を想a) shimano@hitomi.is.oit.ac.jp

定し，プログラムは PyInstaller ライブラリを使用して exe ファイル化しているため，Python

54

の環境構築をしていなくても exe ファイルをる．

開くだけでアプリケーションが実行可能とな

GUI で入力した情報を元に生成したコマンっている．ただし，Ubuntu 上においても管理

ドには「●」マークが付き，機器へコマンドを者権限において自動でシリアルポートのアク

送信する際には「●」マークの付いた行のみをセス権限を取得することにより，本システムは送るため，コマンドの重複を避けて効率化して

動作する．

いる．
Cisco 機器で ACL を設定している画面を図 3，

2.2 設定支援システム詳細

4 に示す．設定されている ACL を削除する場合

2.2.1 インターフェース設定

は，読み込みボタンを押して Config を読み込

現在の Config からネットワークインターフ

み，削除ボタンを押す．

ェース情報を取得し，GUI 画面に表示する．設
定変更したい欄を新しい値に書き換えたり，チ2.2.3 脆弱性診断

ェックボックスをクリックした後に送信ボタ

ベンダー，機種名，OS のバージョンを入力

ンを押すと，最新の設定がネットワーク機器にし，共通脆弱性評価システム CVSS (Common

反映され，Config が上書き保存される．更に

Vulnerability Scoring System) のサイトを検画面下部のテキストエリアに現在の設定が表索することで合致する脆弱性情報一覧を表示示される．機器の各インターフェースに割り振する．

られている IP アドレス，サブネットマスク，

脆弱性番号をクリックすることでブラウザ

クロックレート，ルータの場合はルーティングが起動し，脆弱性情報の詳細を確認でき，更にプロトコルの OSPF，RIP の状態を確認すること

Nationalができる．Cisco の場合は稼働中であるかどうTechnology (NIST) の該当ページを表示するか(no shutdown 状態)も確認できる．IP アドレ(図 5，6)．

InstituteofStandards

andスやサブネットマスク値などのバリデーショ
ンチェックがある項目で認められない入力を

2.2.4 静的経路設定
静的経路を追加する画面を図 7 に示す．

行った場合はエラーメッセージを出力する．
Cisco 機器でインターフェースの設定前，設2.2.5 Config 差分表示

定反映後の画面を図 1，2 に示す．

差分表示したいファイルのパスをファイル
名欄に直接入力するか，参照ボタンをクリック

2.2.2 ACL (Access Control List) 設定
Cisco では，標準 ACL と拡張 ACL を設定できしてファイルを選択後に，2 つの Config の差る．ただし番号付き ACL のみをサポートしてい分が色分けされて，ブラウザで閲覧可能となる

る．標準 ACL の場合は，設定することが出来な(図 8)．

いプロトコル，宛先 IP アドレス，宛先ワイル
ドカードマスク，ポート番号を入力/選択している場合はエラーを検出する．拡張 ACL の場合
は，プロトコル，送信元 IP アドレス，宛先 IP
アドレスが空欄の場合，TCP または UDP 使用時にはポート番号が抜けている場合，プロトコルが選択されていない場合にはエラーを検出す55

図 1 Cisco 機器インターフェース設定前画面

56

図 2 Cisco 機器インターフェース設定反映後画面

57

図 3 Cisco 機器 ACL 生成画面

図 4 Cisco 機器で標準 ACL 番号を間違った場合

58

図 5 ベンダー，機種，バージョン入力画面

図 6 脆弱性情報検索結果

図 7 静的経路設定

59

図 8 Config 差分表示

60

3

考察

3.2 今後の課題

3.1 類似研究との比較

DHCP サーバや Telnet/SSH の設定機能につい1)

先行類似研究である，小田ら(2020) ，石原ては新たにフォームを増やして追加実装する

ら(2022)2)のシステムと，本研究におけるシス必要がある．また，小田ら(2020)1)が実装したテムの機能を比較した(表 1)．機能が実装されネットワーク構成図描画機能は，テキスト情報ている項目には「〇」，実装されていない項目

からネットワーク図を生成する nwdiag ライブには「×」，システムの仕様上満たすことがでラリなどを用いることで追加できる可能性がきない項目に関しては「－」，明らかでない場ある．

合には「不明」と記している．
本研究で開発したシステムでは，完全コマン
ドレスで設定を行うことが可能で，設定ファイ

参考文献

ル差分表示機能，更に入力値が理論的に間違っ

1)小田英雄，井口信和，コマンドの自動生成をていることを検知できるバリデーションチェ可能とするネットワーク構成図描画システム

ックを実装したことが大きな特徴と言える．

におけるコマンド生成機能の開発，情報処理学会関西支部支部大会講演論文集，pp. 3，2020．

表 1 システムの機能比較
小田ら

2)石原明幸，湯川天斗，島野顕継，メーカー独

石原ら

機能

本システム
(2020)(2022)

－

〇

〇

－

×

〇

〇

×

×

DHCP サーバ設定

×

〇

×

Telnet/SSH 設定

×

〇

×

－

×

〇

静的経路設定××〇

ACL 設定〇〇〇完全コマンドレス

－

×

〇

不明

×

〇

×

×

〇

×

×

〇

不明

×

〇

不明

×

〇

コンソール接続

自のコマンド体系を意識しないネットワーク
機器の設定支援システムの開発，CAUA 会誌，
第 22 号，pp. 54-58，2022．

シリアルポート名取
得
ネットワーク構成図
描画

ルーティングプロト
コル設定

現在の設定を自動読
み込み
脆弱性情報検索
設定ファイル差分表
示
入力値バリデーショ
ンチェック
複数 OS の PC に対応

61

2023 年度 CAUA 活動報告
CAUA 事務局

2．CAUA FORUM 2023

CAUA の 2023 年度の活動概要を報告します。

1．第 24 回定時総会
総会は CAUA の活動方針・内容を決定する機関です。
議案については以下の通りです。
□第 1 号議案：2022 年度活動報告
2022 年度の活動内容について報告を行いました。
□第 2 号議案：2022 年度会計報告
2022 年度の会計について、監査報告書にて報告致しました。
□第 3 号議案：（1）2023 年度役員人事
2023 年度役員人事について報告を行いました。
運営委員長の（株）mokha 安東 孝二氏、運営委員の東洋大学 鈴木 浩充氏が退任されました。新たに、周南公立大学、広島大学
野村 典文先生が運営委員長に就任されました。
（2）2023 年度活動計画
事務局より以下の活動計画と予算について報告を行いました。
①第 24 回定時総会
会期 2023 年 7 月 28 日。
② CAUA FORUM 2023
会期 2023 年 7 月 28 日。
③ CAUA シンポジウム 2023
年度内に開催予定。
④運営委員会
年度内に 3 回開催予定。
⑤会誌「VIEW POINT」第 24 号
2024 年 3 月発行予定。
⑥ホームページ更新、メールマガジン発行。

CAUA FORUM 2023 の様子

2023 年 7 月 28 日（ 金 ）「CAUA FORUM
2023」を会場の伊藤忠テクノソリューション
ズ株式会社 The AGILE TOKYO とオンラインを繋ぎ開催しました。257 名の方々にご参加頂きました。
テーマは、「生成系 AI の進歩と利活用～ AI リテラシーと教育の未来～」で、プログラムは以下の通りでした。
□オープニング
深澤 良彰 氏（早稲田大学、CAUA 会長）□基調講演「生成系 AI と教育を巡るアレコレ」
渡辺 健次 氏（広島大学）□講演「Generative AI と Microsoft の取り組み」
阪口 福太郎 氏（日本マイクロソフト株式会社）□パネリスト発表「生成 AI を前提とした教育のあり方」
深澤 良彰 氏（早稲田大学、CAUA 会長）□パネルディスカッション「生成系 AI の進歩と利活用」
・パネリスト（50 音順）
コーディネータ
野村 典文氏（周南公立大学、広島大学、
CAUA 運営委員長）
パネリスト

以上の通り、3 件の議案は全て会員の過半数の承認をいただき、可決承認されました。

62

□オープニング
西村 浩二 氏（広島大学、CAUA 副会長）
□基調講演
「生成 AI はソフトウェア工学の問題を解決できるのか」
深澤 良彰 氏（早稲田大学、CAUA 会長）□講演「AI 時代に必要なイノベーション人材育成と教育の変化」
讃井 康智 氏（ライフイズテック株式会社）□パネリスト発表「開発現場での生成 AI 活用と人材育成」
神永 雅晃 氏（伊藤忠テクノソリューションズ株式会社）□パネリスト発表「GitHub Copilot はプログラミング言語教
育を変革し得るか」
柏崎 礼生 氏（近畿大学）□パネルディスカッション「AI 時代のプログラミング教育」
・コーディネータ
中 村 豊 氏（九州工業大学、CAUA 運
営委員）
・パネリスト（50 音順）
柏崎 礼生 氏（近畿大学）
神 永 雅晃 氏（伊藤忠テクノソリュー
ションズ株式会社）
讃井 康智 氏（ライフイズテック株式会社）
深 澤 良彰 氏（早稲田大学、CAUA 会長）□クロージング
野村 典文 氏（周南公立大学、広島大学、
CAUA 運営委員長）

阪口 福太郎 氏（日本マイクロソフト株
式会社）
寺澤 豊 氏（伊藤忠テクノソリューションズ株式会社）
深澤 良彰氏（早稲田大学、CAUA 会長）
渡辺 健次氏（広島大学）□閉会挨拶
只木 進一 氏（佐賀大学、CAUA 運営委員）
生成 AI という関心の高いテーマであったことから、会場、オンラインともに多くの皆様にご参加いただきました。基調講演の広島
大学渡辺先生からは、ChatGPT をはじめとする生成系 AI が教育に与える影響やリスクについてお話しいただきました。マイクロソ
フトの阪口様の講演は、生成 AI の技術の進歩をデモも交えてご紹介いただいたことで、
非 常 に イ ン パ ク ト の あ る も の で し た。
ChatGPT を使って仕事や日常にどれだけ影響を与えるのか、具体的にイメージと期待が持てました。参加者からの質問もとても多く、
パネルディスカッションでも、新しい技術を教育にどう応用していくのか、逆に悪い影響もあるのではないか、と様々な意見がありました。

3．CAUA シンポジウム 2023

今回のセミナーでは、中、高、大学と続いていくプログラミング教育の全体像と今後の進化について、生成系 AI の活用も踏まえ、プログラミング教育のあるべき姿について議論を深めていきました。早稲田大学の深澤先生より、生成系 AI でプログラムを作ることはできるが、はたして大規模開発も行えるのか、図書館システムを例にあげて具体的にお話しいただきました。また、生成系 AI だけ
では開発が難しい部分もありますが、デバッ
クやテストなど、今後活用できる範囲についても触れていただきました。次に、ライフイ
ズテックの讃井様より、AI の時代に求められる学生の能力や、中高に遡ってイノベー
ション人材を育成するために必要な教育について、具体的な取り組み事例を交えてお話し

CAUA シンポジウム 2023 の模様

2023 年 11 月 28 日（火）に会場の TKP 東京駅カンファレンスセンターとオンラインを繋ぎ「CAUA シンポジウム 2023」を開催し、67 名の皆様にご参加いただきました。
テーマは、「AI 時代のプログラミング ～10 年後の大学教育に向けて～」で、プログラムは以下の通りでした。

63西村 浩二 副会長（広島大学）
安東 孝二 運営委員長（株式会社 mokha）
位野木 万里 運営委員（工学院大学）
島野 顕継 運営委員（大阪工業大学）
鈴木 浩充 運営委員（東洋大学）
只木 進一 運営委員（佐賀大学）
中村 豊 運営委員（九州工業大学）
野村 典文 運営委員（周南公立大学、広島大学）
小野 成志 会計監事（CCC-TIES）
後藤 滋樹 顧問（早稲田大学）□日時：2023 年 4 月 19 日
（水）16:00 ～ 17:00□場所：オンライン（Zoom）□議題：① 2023 年度 CTC 体制報告
② 2022 年度 CAUA 活動報告案討議③ 2022 年度会計報告案討議④ 2023 年度活動計画案討議

いただきました。パネルディスカッションでは、生成 AI を使ったプログラミング教育や技術の進歩について様々な立場から意見交換が行われ、また、参加者の皆様から多くの質問をいただき、盛況な会となりました。

4．ホームページ、メールマガジン
本年度は CAUA ホームページの更新と、メールマガジンの発行を以下の通り行いました。
（1）イベントレポートの更新
2023 年度に実施した以下のイベントの開催レポートを作成し、CAUA のホームペー
ジに掲載しました。
□ CAUA FORUM2023□ CAUA シンポジウム 2023
CAUA ホームページ（URL）https://caua.ctc-g.co.jp/（2）2023 年度第 2 回運営委員会□出席役員（運営委員は 50 音順）：
深澤 良彰 会長（早稲田大学）
西村 浩二 副会長（広島大学）
野村 典文 新運営委員長（周南公立大学、広島大学）位野木 万里 運営委員（工学院大学）
島野 顕継 運営委員（大阪工業大学）
只木 進一 運営委員（佐賀大学）
後藤 滋樹 顧問（早稲田大学）□日時：2023 年 7 月 28 日（金）
12:00 ～ 13:00□場所：会場、オンライン□議題：①第 24 回定時総会事前打合せ②事務局報告事項（2）Online VIEW POINT
2023 年 3 月 に 発 行 し た「VIEW POINT」
第 23 号を PDF 化し、CAUA ホームページ
で公開しました。
CAUA はその活動で得られた貴重なコンテンツを大学情報化に携わる方々に提供すべ
く、会誌をホームページ上に無料で公開しています。
（3）メールマガジン
電子メールを利用したメールマガジン「CAUA NEWS_LETTER」を年度内に 7 回発行しました。
□ VOL.24 NO.1（2023 年 5 月 24 日発行）
□ VOL.24 NO.2（2023 年 6 月 28 日発行）
□ VOL.24 NO.3（2023 年 7 月 25 日発行）
□ VOL.24 NO.4（2023 年 9 月 28 日発行）
□ VOL.24 NO.5（2023 年 11 月 7 日発行）
□ VOL.24 NO.6（2023 年 11 月 21 日発行）
□ VOL.24 NO.7（2024 年 1 月 30 日発行）

（3）2023 年度第 3 回運営委員会□出席役員（運営委員は 50 音順）：
深澤 良彰 会長（早稲田大学）
西村 浩二 副会長（広島大学）
野村 典文 新運営委員長（周南公立大学、広島大学）
島野 顕継 運営委員（大阪工業大学）
只木 進一 運営委員（佐賀大学）
中村 豊 運営委員（九州工業大学）
小野 成志 会計監事（CCC-TIES）
後藤 滋樹 顧問（早稲田大学）□日時：2023 年 11 月 28 日（火）
13:00 ～ 14:00□場所：会場、オンライン□議題：①事務局報告事項

5．運営委員会
2023 年 度 は 運 営 委 員 会 を 3 回 開 催 し、
CAUA の具体的な活動内容が決定されました。
（1）2023 年度第 1 回運営委員会□出席役員（運営委員は 50 音順）：
深澤 良彰 会長（早稲田大学）

64

6．まとめ
今年度は生成 AI をテーマに取り上げ、その活用方法、教育への影響について考えるセ
ミナーを開催しました。技術が進歩しても、それを使うのは人であること、また、電卓や
Google の検索エンジンが出てきた時と同じで、すぐに当たり前のことになるのではないかという話が印象的でした。すでにこの活動
報 告 を 書 い て い る 1 月 の 状 況 は、FORUM
開催の時とは違っており、ニュースで「生成AI」というキーワードが出ることも減り、日常になじんできているのではと感じています。この先も次々と新しい技術が出てくると思いますが、上手く選択しながら活用したいと思いました。
CAUA では、これからもよりよい情報共有の場であるコミュニティとして活動すべく努力してまいります。皆様のご支援ご協力、
また、忌憚ないご意見を宜しくお願い致します。
最後になりましたが、CAUA を支えて下さる CAUA 役員の先生方、CAUA 会員の皆様方、賛助会員の皆様方に心より御礼申し上げます。
この 1 年間どうも有難うございました。

（了）

65

編集後記
2020 年初から始まった『新型コロナ感染症』は 2023 年 5 月ようやく 5 類に移行し、私たちの社会生活は少し落ち着きを取り戻してきました。そのような中、CAUA フォーラムは 7 月 28 日
CTC 神谷町オフィスで、CAUA シンポジウムは 11 月 28 日 TKP 東京駅カンファレンスセンター
にて、対面と Webinar によるハイブリッド開催を実施しました。どちらもはじめて利用する会場となり、つたない事務局運営を温かく見守ってくださり、足を運んでくださった講師、運営委
員、ご参加者いただいた会員の皆様には、心より感謝申し上げます。
イベントの企画内容を検討し始めた 2023 年春は、前年秋に発表された生成系 AI の話題で持ち切りでした。ビジネスはもちろん、教育の上でどのような位置づけと考えるべきか、熱心なご意見をたくさんいただきました。生成系 AI がしれっとつく嘘に翻弄されることなく、うまく利用するにはどうしたらよいか、子ども達の教育への影響はどうなのか、学生のレポート評価、教師という仕事への影響はどうなのか、様々な視点から論議がなされました。
7 月のフォーラムから数か月経過すると、世界中の大学、先進テクノロジー企業の研究により、すでに LLM のトレンドは大きく変わっています。ビジネスの領域でも AI の利用があたりまえに語られるようになっています。本誌に掲載している情報は、急激に進化する技術の過渡期の一時的な状態を記録しているにすぎませんが、そうした定点観測的に変化を記することも 24 年続
く本誌の重要な役割ではないかとも考えます。
2024 年度はさらに AI とデータの活用が進むと予想されています。次世代の人類が AI だけに頼るのではなく、多角的に考える能力を習得できるようになることを心から願っています。
（CAUA 事務局長

VIEW POINT 第 24 号
発行日：2024 年 3 月 31 日
発行人：深澤良彰
編集人：中島淑乃 野澤昌宏 伊藤絵美
発行所：CAUA 事務局
東京都港区虎ノ門 4-1-1 神谷町トラストタワー
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社内
TEL 03-6403-6437
Mail caua-ad@ctc-g.co.jp
URL https://caua.ctc-g.co.jp/
ISBN978-4-9912433-2-5

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月曜日〜金曜日 9:00〜19:00（土曜日、日曜日、祝日、年末年始、および5月1日 お休み）

〒136-8711 東京都江東区大島2-2-1

View Point Vol.24

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