AI教育を考えるなら、まず見るべきなのはツールの使い方だけではない。子どもが文章を読み、問いを立て、AIの答えをそのまま受け取らずに考える力をどう育てるかだ。
この記事では、読解力・学び方・生成AIの基礎理解を軸に、教師や保護者がAI時代の教育を考えるための8冊を紹介する。画面の向こうにある未来だけでなく、教室や家庭の会話の見え方が少し変わる本を選んだ。
- 読む目的別の入り口
- AI教育とは──便利な道具より先に、読む力と考える力が問われる
- AI教育おすすめ本8冊
- 関連グッズ・サービス
- まとめ──AI教育は、まず読む力から始める
- よくある質問（FAQ）
- 関連記事
読む目的別の入り口
- AI教育の全体像をつかみたい人は、まず1.AI vs. 教科書が読めない子どもたちと5.大規模言語モデルは新たな知能かから入ると、読解力と技術理解の両方に足場ができる。
- 子どもの学びや家庭での関わりを考えたい人は、2.AIに負けない子どもを育てると3.シン読解力を続けて読むと、日々の声かけや教材の見え方が変わる。
- 学び方そのものを考え直したい人は、4.冒険の書 AI時代のアンラーニングと7.AIの壁が効く。便利さの前で、人間に残るものを考える入口になる。
AI教育とは──便利な道具より先に、読む力と考える力が問われる
AI教育という言葉は、すぐに「授業で生成AIをどう使うか」「レポートをAIで書かせてよいのか」「プロンプトをどう教えるか」という話に寄っていく。もちろん、それらは避けて通れない。けれど、そこから入ると、教育の中心が道具の使い方に見えてしまう。
本当の入口はもう少し地味だ。子どもは文章の条件を正確に読めているか。問いの意味を取り違えていないか。AIが出したそれらしい説明を、理解したつもりになっていないか。教師や保護者は、便利な補助輪を与える前に、子どもの読みの弱さや考える癖に気づけているか。
生成AIは、答えを出すまでの時間を一気に短くする。作文のたたき台、要約、調べもの、アイデア出し、質問への応答。どれも驚くほど速い。だからこそ、教育の現場では「速く答えに着くこと」と「深く理解すること」が混ざりやすい。子どもが画面の前でうなずいていても、そのうなずきが理解なのか、ただの納得感なのかは、丁寧に見ないとわからない。
AI時代の学びでは、読解力が古い能力になるどころか、むしろ前面に戻ってくる。AIに質問するにも、返ってきた文章を読むにも、そもそも自分が何を知りたいのかを言葉にするにも、読む力が土台になる。文章を読む力とは、国語の点数だけの話ではない。数学の文章題、理科の実験条件、社会の資料、契約書、メール、ニュース、仕事の指示。生活のあちこちに、読めないと動けない場面がある。
今回の8冊は、AI教育を「新しい教育技術の紹介」としてではなく、「人間が学ぶとはどういうことか」を考えるために並べた。前半は読解力と家庭・学校での学びに軸を置く。中盤では、生成AIと大規模言語モデルの仕組みを知る。後半では、AIが広がる社会のなかで、人間の知性やアンラーニングをどう捉え直すかへ進む。
読む順に正解はない。ただ、最初から技術書へ飛び込むより、まず「人間は何を読めていないのか」を見たほうが、AI教育の輪郭はつかみやすい。AIの使い方を覚える前に、AIでは代わりにくい学びの芯を見ておく。その順番が、この記事の編集上の軸だ。
AI教育おすすめ本8冊
1.AI vs. 教科書が読めない子どもたち（東洋経済新報社）
AI教育の記事で最初に置くなら、この本しかない。理由は、AIの未来を語る本でありながら、読後にもっとも強く残るのが「人間は本当に読めているのか」という問いだからだ。
本書は、人工知能プロジェクト「ロボットは東大に入れるか」に関わってきた新井紀子氏が、AIの可能性と限界、そして子どもたちの読解力の問題を結びつけて描く一冊だ。タイトルだけ見ると、人間とAIの勝敗を扱う本に見える。けれど読み進めると、むしろ怖いのはAIの進化そのものではなく、人間側の読みの弱さが放置されていることだとわかる。
AIは、膨大なデータを処理し、自然な文章を返し、数学や知識問題にも対応する。だが、意味を人間のように理解しているわけではない。その限界を知ることは、AI教育の出発点になる。AIができることを過大評価してもいけないし、逆に「どうせ機械だから」と軽く見てもいけない。どこまで任せられるのか、どこから人間の判断が必要なのか。本書は、その境界線を考えるための土台を置いてくれる。
一方で、本書の本当の衝撃は、AIよりも子どもたちの読解力にある。教科書の文章、問題文、資料の条件。大人から見ると「普通に読めるはず」と思っているものが、実は正確に読まれていない。ここに気づくと、授業のつまずきが少し違って見えてくる。子どもが問題を解けないとき、知識が足りないのではなく、そもそも何を問われているのかを読み違えている場合がある。
この視点は、家庭にもそのまま戻ってくる。宿題を前にした子どもに「よく読みなさい」と言うのは簡単だ。しかし、何をどう読めばよいのかを教えるのは簡単ではない。文章の主語を追う。条件を分ける。言い換えに気づく。指示語が何を指すかを確かめる。そうした小さな作業の積み重ねが、AI時代の基礎体力になる。
AI教育を「プログラミングや生成AI活用の話」として見ていた人ほど、この本は効く。便利な道具を導入する前に、子どもが文章を読めているかを見直す必要がある。その順番を間違えると、AIは学びを深める道具ではなく、わかった気分を増やす道具になってしまう。
読んでいると、教室の空気が少し変わって見える。黒板に書かれた問題、プリントの一文、子どもの「わかった」という返事。そのどれもが、本当に読めているかという問いを帯びる。AI教育の最初の一冊として重いが、この重さを避けないほうがいい。ここを通ると、以後のAI本の読み方が浮つかなくなる。
2.AIに負けない子どもを育てる（東洋経済新報社）
前の本で読解力の問題に気づいたあと、次に読みたいのがこの一冊だ。『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』が警鐘の本だとすれば、本書は「では、どう育てるのか」に近づいていく本である。
AIに負けないという言葉は、少し強い。けれど本書を読むと、それはAIと競争して勝つという意味ではないとわかる。計算や記憶や定型的な処理でAIと張り合うのではなく、人間が文章を読み、問いを立て、意味を考え、他者とやり取りしながら理解を深める。その力をどう育てるかが中心にある。
この本が役に立つのは、教育を学校だけのものとして扱わないところだ。読解力は授業中だけで育つわけではない。家庭での会話、ニュースの見方、親子で何かを説明し合う時間、子どもが「どういうこと？」と立ち止まる瞬間。そうした生活の細部に、読む力の芽がある。
たとえば、子どもが文章題を間違えたとき、すぐに解き方を教えるのではなく、問題文のどの部分をどう読んだのかを一緒にたどる。説明を聞いたあとで、「つまり何を聞かれているんだろう」と言い直してみる。面倒に見えるが、その面倒さがAI時代には大切になる。AIは答えを急がせる。だから人間の側には、立ち止まって読む時間が必要になる。
保護者にとっても、教師にとっても、本書は少し耳が痛い。子どもが読めていないとき、大人の説明もまた曖昧だったり、前提を飛ばしていたりする。子どもだけの問題ではない。大人が「当然わかる」と思っている言葉を、一度ほどいてみる必要がある。
この本は、教育実践の本として読むとかなり現実的だ。理想論だけではなく、読解力を測る視点、学習のつまずき、家庭でできる関わり方が見えてくる。AI教育という大きな言葉が、食卓や宿題の横に置けるサイズまで小さくなる。
子どもの学力に不安があるとき、あるいは生成AIが当たり前になった未来に何を教えればよいのかわからないときに刺さる。焦りを増やすのではなく、見る場所を変えてくれる本だ。読む力は一夜で育たない。だからこそ、今日の一文、今日の会話、今日の問い返しから始めるしかない。その手触りが残る。
3.シン読解力（東洋経済新報社）
『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』から時間を置いて、読解力の議論をもう一段更新する本として読みたい。AI時代の読解力は、単に長い文章を読む力ではない。教科書、資料、仕事の文書、ニュース、AIが出してきた説明文を、条件や関係を取り違えずに読む力である。
本書で扱われる「シン読解力」は、ふだん私たちが使う読解力という言葉よりも狭く、同時に深い。物語を味わう力や感想を書く力というより、文章に書かれた事実関係を正確につかむ力に近い。誰が何をしたのか。どの条件が前提なのか。似た言葉が別の対象を指していないか。文章の骨組みを外さずに読む力だ。
AI教育とこの本がつながるのは、生成AIが文章を大量に返してくる時代には、読む量よりも読みの精度が問われるからだ。AIの回答はなめらかで、もっともらしい。だが、なめらかさは正しさではない。子どもも大人も、その文章のどこが根拠で、どこが推測で、どこに飛躍があるのかを読めなければ、便利さの中で簡単に流されてしまう。
この本は、教育関係者だけのものではない。むしろ、子どもの学びを見ていて「なぜここでつまずくのだろう」と感じた保護者に向いている。文章を読むとは、目で文字を追うことではない。条件を拾い、関係を組み立て、矛盾に気づくことだ。その作業が抜けていると、どれだけ多くの情報に触れても、理解は積み上がらない。
読んでいると、国語が得意かどうかという話から少し離れられるのもいい。読解力はセンスや読書量だけで片づけられない。トレーニングできるものとして捉え直すと、子どもへの見方が変わる。「この子は読書が苦手だから」で終わらせず、どの種類の読みでつまずいているのかを見られるようになる。
AI時代の教育では、質問力が大事だと言われる。けれど、よい質問は、よい読みからしか出てこない。問題文を読めないままAIに質問しても、ずれた答えが返ってくるだけだ。生成AIを学習の相棒にするには、まず人間の側が文章の足場を踏めていなければならない。
この本は、読解力を「大切なもの」としてふんわり語るのではなく、かなり具体的に見せてくれる。子どもの答案や会話に違和感を覚えた日、あるいは自分自身が長い説明を読み切れずに疲れた日に読むと、刺さり方が変わる。読めないことを責めるのではなく、読めるように分解する。その冷静さがある。
4.冒険の書 AI時代のアンラーニング（日経BP）
ここで一度、読解力から学び方そのものへ視点を移したい。『冒険の書 AI時代のアンラーニング』は、いわゆる教育技術の本ではない。だが、AI時代の学びを考えるうえで、かなり重要な位置にある。
アンラーニングとは、学んだことを単純に捨てるという意味ではない。自分が当たり前だと思っている前提をほどき、別の見方へ移るための作業だ。AI時代には、新しい知識を積み上げるだけではすぐに古くなる。むしろ、古い枠組みにしがみついていることのほうが危うい。
この本の面白さは、学びを「正解へ向かう一本道」として描かないところにある。問いはもっと曲がりくねっている。なぜ学校に行くのか。なぜ働くのか。なぜ競争するのか。そうした素朴で大きな問いを、先人たちの考えや物語を通してたどっていく。教科書的な整理ではなく、読みながら自分の中の思い込みが少しずつ揺れる。
AI教育の文脈で読むと、この揺れが大事になる。生成AIは、問いを投げればすぐに答えの形を返してくる。だから人間は、答えを得る前に、問いそのものを疑う力を持たなければならない。何を聞くべきなのか。なぜそれを知りたいのか。その前提は本当に正しいのか。アンラーニングは、AIを使う前の姿勢を整える。
教師や保護者にとっても、この本は効く。教育はつい「子どもに何を身につけさせるか」という話になりやすい。だが、先に問うべきなのは、大人の側がどんな学びのイメージを持っているかだ。テストで測れるものだけを学力と見ていないか。失敗しないことを良い学びだと思っていないか。速く答える子を、深く考えている子だと見なしていないか。
本書を読むと、AI時代の学びには余白が必要だと感じる。わからないまま歩く時間、別の考えに触れて立ち止まる時間、正解の外に出る時間。画面が明るく、答えが瞬時に返ってくる時代ほど、こうした鈍い時間が必要になる。
何かを学び直したいが、どこから手をつけてよいかわからないときに読むといい。机に向かって「勉強しなければ」と思う夜より、むしろ散歩のあとや移動中のような、少し心がほどけた時間に合う。教育を効率化の話だけで終わらせたくない人に、この本は長く残る。
5.大規模言語モデルは新たな知能か（岩波書店）
読解力と学び方を押さえたら、次は技術の中身に進みたい。生成AIを教育に入れるなら、大規模言語モデルがどのようなものかを、少なくとも大づかみに理解しておく必要がある。この本は、その入口としてちょうどよい。
著者の岡野原大輔氏は、AI研究の第一線にいる人物だ。本書は専門家向けの論文ではなく、一般の読者に向けて、大規模言語モデルがどのように言葉を扱い、なぜ自然な応答を返せるのかを説明する。薄い本ではあるが、扱っている問題は軽くない。
教育者や保護者が生成AIを怖がるとき、多くの場合、その不安は「何が起きているのかわからない」ことから来る。反対に、過度に期待するときも、やはり仕組みが見えていないことが多い。人間のように理解しているのか。どこまで考えているのか。なぜ間違えるのか。なぜそれらしい嘘を混ぜるのか。そうした疑問に、技術の側から光を当ててくれる。
大規模言語モデルは、人間の言葉をただの単語の寄せ集めとして扱っているわけではない。膨大なデータからパターンを学び、文脈に応じて次に来る言葉を予測し、自然な文章を作る。その振る舞いは驚くほど知的に見える。だからこそ、「これは知能なのか」という問いが生まれる。
AI教育で大切なのは、この問いに急いで答えを出さないことだと思う。知能に見えるものと、理解していることは同じではない。けれど、理解していないから役に立たないわけでもない。要約、翻訳、説明、比較、発想支援。大規模言語モデルは、学習者の思考を広げる強い道具になりうる。
ただし、道具として使うには、弱点も知らなければならない。根拠の確認、出典の扱い、誤情報、バイアス、文脈の読み違い。これらを知らないまま教室で使うと、学びを助けるどころか、理解したつもりを増やしてしまう。教師がすべてを技術者のように理解する必要はないが、「なぜ間違うのか」を説明できる程度の見通しは持っておきたい。
この本は、生成AIを授業や家庭学習に取り入れたい人にとって、冷静さをくれる。ニュースの熱気やSNSの驚きから少し距離を取り、仕組みを見たうえで使い方を考えられるようになる。技術の本は苦手だが、AI教育を語るなら最低限の足場がほしい。そんな状態のときにちょうどいい。
6.生成AI（ダイヤモンド社）
『大規模言語モデルは新たな知能か』が技術の芯を見せる本だとすれば、『生成AI』は、その技術が社会へ広がったときに何が起きるのかを考える本だ。AI教育を学校内の話に閉じ込めないために、ここで入れておきたい。
生成AIは、文章を書く、画像を作る、コードを出す、要約する、相談に乗る。こうした機能だけを見ると、便利なツールの集合のように見える。だが本書を読むと、問題はもっと広いところにあるとわかる。仕事の進め方、創造性の意味、企業の競争、知的労働の価値、情報の信頼。生成AIは、社会の前提をじわじわ書き換えている。
教育は、その社会の変化から切り離せない。子どもたちが将来向かう職場では、文章作成や調査や資料づくりの多くにAIが入り込むだろう。そうなると、学校で教えるべきことも変わる。きれいな文章をゼロから書く力だけでなく、AIが出した文章を評価する力、問いを設計する力、複数の情報を組み合わせて判断する力が必要になる。
本書は、教育実践に直接の手順を与える本ではない。だから、明日の授業案を探している人には少し遠回りに感じるかもしれない。けれど、この遠回りが大事だ。生成AIがなぜここまで騒がれているのか、どの企業や技術が背景にあり、社会がどんな方向へ動いているのかを知らずに教育だけを語ると、視野が狭くなる。
特に考えさせられるのは、創造性の問題だ。AIが文章や画像を作れるなら、人間の創造性とは何なのか。子どもに作文を書かせる意味はどこにあるのか。絵を描く、発表する、考えをまとめるという活動は、AIで代替されるのか。それとも、AIがあるからこそ人間の判断や経験の重みが見えるのか。
この問いは、教室ではかなり具体的に現れる。レポート課題をどう設計するか。AI利用を禁止するのか、使った過程を見せるのか。評価するのは完成物か、考える途中か。こうした判断には、生成AIの社会的なインパクトを知る視点が必要になる。
教育の内側だけを見ていると、AIへの対応は校則や利用ルールの話に縮みがちだ。本書は、その外側にある大きな流れを見せてくれる。AI教育を、校務効率化や授業ツールの話で終わらせたくない人に向いている。社会が変わる音を少し遠くから聞きながら、教室で何を守り、何を変えるかを考えるための一冊だ。
7.AIの壁（PHP研究所）
AI教育を考えるとき、技術の本だけで固めると息が詰まる。そこで後半に置きたいのが『AIの壁』だ。タイトルの印象は硬いが、読後に残るのは、AIの限界というより、人間の知性をどう見直すかという感覚である。
養老孟司氏の語りには、AIをめぐる議論を身体のほうへ引き戻す力がある。人間の知性は、脳だけで完結していない。身体があり、感覚があり、環境があり、偶然にぶつかる経験がある。画面の中で整った情報を受け取るだけでは、世界をわかったことにはならない。
この視点は、AI教育にとってかなり大切だ。生成AIは、文章で説明するのが得意だ。だから子どもは、わからないことをすぐ文章で受け取れる。けれど、草の匂い、実験の失敗、友だちとのすれ違い、手を動かして初めてわかる重さや抵抗は、画面上の説明だけでは届かない。人間の理解には、身体を通る部分がある。
本書を読むと、AIが得意な知性と、人間が持つ知性を同じ物差しで比べることの危うさが見えてくる。速く処理できること、正確に分類できること、膨大な候補から答えを出せること。それらは確かにすごい。だが、現実の中で迷い、失敗し、違和感を持ち、誰かの表情を見て判断を変えることは、また別の知性だ。
教育の現場では、効率化が魅力的に見える。教材準備を短縮する。添削を補助する。個別のヒントを出す。どれも意味がある。だが、効率化だけを追うと、学びの中にある遅さや不器用さまで削ってしまうかもしれない。子どもが考えあぐねる時間、間違いを抱えている時間、言葉にならない違和感を持つ時間。そこにも学びがある。
この本は、AIに対して過剰に不安をあおる本ではない。むしろ、AIが進むほど、人間とは何かを落ち着いて見直すための本だ。技術書を続けて読んで頭が硬くなったとき、少し視線を下げて、身体や生活のほうへ戻してくれる。
子どもの学びが画面の中に寄りすぎていると感じるときに読むと刺さる。AIを使うこと自体を否定するのではなく、AIでは薄くなりやすい経験をどう守るか。その問いを持てるだけで、教育の設計は変わる。人間に残るものを、きれいな言葉ではなく、土や汗や沈黙のある場所から考え直す一冊だ。
8.誰でもわかる大規模言語モデル入門（日経BP）
最後に置くのは、発展向けの技術理解を補う一冊だ。『大規模言語モデルは新たな知能か』で考え方の芯をつかんだあと、もう少し用語や仕組みを整理したい人には、この本が合う。
大規模言語モデルという言葉は、教育現場でも耳にする機会が増えた。けれど、実際には「ChatGPTのようなもの」という理解で止まっていることが多い。トークン、学習、推論、プロンプト、ファインチューニング、RAG。こうした言葉が並ぶと、教育関係者や保護者には急に距離が出る。本書は、その距離を少し縮めてくれる。
この本の役割は、AI教育の理念を語ることではなく、技術の言葉に慣れることだ。AIを使う側が専門家になる必要はない。しかし、最低限の用語がわかると、ニュースや教育政策、学校の利用方針を読むときに迷いにくくなる。何ができる話で、何がまだ難しい話なのか。どこにリスクがあり、どこに可能性があるのか。判断の粒度が上がる。
教師にとっては、校内で生成AIの扱いを話し合うときの共通語になる。保護者にとっては、子どもが使っているAIを「なんとなく怖いもの」としてではなく、仕組みを持った道具として見られるようになる。わからなさが少しほどけるだけで、過剰な禁止にも、無防備な利用にも寄りにくくなる。
もちろん、最初の一冊として読むには少し硬いかもしれない。読解力や教育の背景を知りたい段階では、前半の新井紀子氏の本から入ったほうがよい。だが、学校でAI活用を検討する立場にいる人、授業や研修で説明する必要がある人、子どもに聞かれても最低限答えられるようにしておきたい人には、後半で効いてくる。
生成AIは、魔法の箱として扱うと教育に入れにくい。中で何が起きているのかを少しでも知ると、使い方の設計が現実的になる。何を任せるか。どこで確認するか。どんな課題なら学びが深まるか。そうした判断は、用語の理解から始まる。
AI教育の議論に少し慣れてきたころ、机の横に置いて辞書のように読み返すといい。すべてを一気に理解しようとしなくていい。授業、校務、家庭学習、調べもの。実際の場面に戻ったとき、「あの言葉はこういう意味だったのか」とつながる瞬間がある。発展向けだが、後回しにしすぎると見えないものもある。そんな位置づけの一冊だ。
関連グッズ・サービス
AI教育の本は、読解力・技術・社会変化を行き来しながら読むことになる。紙の本でじっくり線を引くのもよいが、移動中に聞いたり、電子書籍で複数冊を行き来したりすると、理解の層が重なりやすい。
関連分野の入門書や技術書を横断して読むときに使いやすい。気になる言葉が出てきたら、別の本へ移動して確かめられるのがいい。
アンラーニングや人間の知性を扱う本は、歩きながら聞くと入り方が変わる。画面を閉じて耳だけで考える時間は、AI教育の本と相性がいい。
電子書籍リーダーは、読解力や生成AIの本を並行して読むときに便利だ。紙面を行き来しながら、気になる箇所を戻って読む時間が作りやすい。
まとめ──AI教育は、まず読む力から始める
AI教育の本を読むとき、最初から生成AIの使い方へ飛び込むと、少し足元がふらつく。便利なツールはすぐ変わる。サービス名も機能も更新される。けれど、子どもが文章を読めるか、問いを立てられるか、AIの答えを見て自分で判断できるかという問題は、簡単には古びない。
まず読むなら、1.AI vs. 教科書が読めない子どもたちから入るのがいい。AIの限界と読解力の問題が同時に見えるため、記事全体の地図になる。そこから子どもや家庭での関わりへ進みたいなら、2.AIに負けない子どもを育てる、さらに読解力そのものを更新したいなら3.シン読解力へ進む。
学び方を考え直したい人は、途中で4.冒険の書 AI時代のアンラーニングを挟むといい。AIを使いこなす以前に、何を学び、何を手放すのかを考え直せる。便利さの話だけでは息苦しいと感じる人には、この一冊が余白になる。
技術理解へ進むなら、5.大規模言語モデルは新たな知能かを先に読み、社会変化まで広げたいなら6.生成AIへ進む。さらに用語や仕組みを整理したくなった段階で、8.誰でもわかる大規模言語モデル入門を読むと、理解が実務に近づく。
最後に、人間の知性を考え直す本として7.AIの壁を置いておきたい。AI教育は、AIに何をさせるかだけでは終わらない。身体を使って学ぶこと、現実に触れること、わからなさを抱えること。そうした遅い学びをどう残すかも、同じくらい大切だ。
- 最初の一冊なら：『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』
- 子育て・家庭教育に引きつけるなら：『AIに負けない子どもを育てる』
- 読解力を深めるなら：『シン読解力』
- 生成AIの仕組みを知るなら：『大規模言語モデルは新たな知能か』
- 社会変化まで見たいなら：『生成AI』
- 人間らしい学びを考えるなら：『AIの壁』
AIが学びを奪うのではない。AIが広がることで、人間が本当に読めているか、本当に考えているかが見えやすくなる。そこから始めれば、AI教育はただの流行ではなく、子どもと大人の学びを立て直すきっかけになる。
よくある質問（FAQ）
Q. AI教育の本は、まずどれから読めばいい？
A. 最初は『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』がよい。AIの限界と読解力の問題を同時に見られるため、ツール論に流れずに考えられる。子どもの学びや家庭での関わりを知りたいなら、続けて『AIに負けない子どもを育てる』を読むと、日々の会話や宿題の見方までつながる。
Q. 生成AIを使うと、子どもが考えなくなるのでは？
A. 使い方次第だ。AIに答えを出させるだけなら、考える時間は減る。けれど、問いを作る、回答を読み比べる、根拠を確かめる、別の説明に言い換えるという使い方なら、思考の足場にもなる。大切なのは、AIの出力を完成品として受け取らず、読む力と判断する力を一緒に育てることだ。
Q. 教師や保護者にも技術理解は必要？
A. 深い専門知識までは必要ない。ただ、大規模言語モデルがなぜ自然な文章を返せるのか、なぜ間違えるのか、どんな場面が得意でどこが苦手なのかは知っておきたい。『大規模言語モデルは新たな知能か』や『誰でもわかる大規模言語モデル入門』を読むと、怖がりすぎず、任せすぎずに使う感覚が持てる。
Q. AI教育でいちばん大切なのはプログラミング教育？
A. プログラミングも大切だが、それだけでは足りない。AI時代には、文章を読む力、問いを立てる力、情報を疑う力、他者と考えを調整する力が必要になる。むしろ、読解力が弱いままAIを使うと、便利な答えに流されやすい。まずは読む力を土台にし、その上に技術理解を重ねる順番がよい。
