“問いを立てる力”がAI時代を切り拓く――丸野由希准教授が語る学びと協働（後編）

―丸野先生、最近はClaudeやClaude Code、Claude Mythos（クロード・ミトス：米AI開発企業・Anthropicの最新AI）、Codex（米AI開発企業・OpenAIのAIコーディング環境）など、もうそれこそプログラミングをしなくてもよくなって来ています。今の社会環境変化を、丸野先生はどのように見られていますか。

 

研究者の中でも、「もう今の時代プログラミングができなくても、生成AIに書かせたら良いじゃないか」「実際書いたら、使えるものが出てくる」とおっしゃる先生が多くおられます。私自身、それには賛成でもあるものの、異論もあります。やはり、先生方や研究者は、自分自身でプログラムを書いた経験が多少なりともあるからこそ、出てきたものが使えるものかどうかを判断できるのだと感じています。

 

全く使ったことがない、プログラミングの世界に触れたことのない学生や社会人の方々がClaudeなどで生成したものに対して、「それが本当に正しいのか」という判断はできません。やはり、出てきたものに対する判断ができるようになるには、データリテラシー（データの意味を正しく理解し、適切に判断・活用するための能力）やプログラミングの基礎は、しっかりと身につけておかなければいけないと感じています。

 

―丸野先生のお考えに私も共感します。弊社のスタッフも、AIにコードを書かせるのは良いと思いますが、最終的にはヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL：AIや自動化システムの判断プロセスに人間が意図的に関与し、精度や安全性を高めていく仕組み）でしっかりと人がチェックしないといけません。私も理論としてはそう思っています。ただ、最近の AI のコーディング・レベルの高さはすさまじいとしか言いようがありません。

 

HITLの考え方は、私自身もとても大切だと感じております。AIに任せきりにせず、最後は人がしっかりと確認する――その発想は、これからますます欠かせないものになっていくはずです。同時に、その「人による確認」がどれだけ機能するかは、指示を出す方の知識や経験に大きく左右されるとも感じております。例えば、プログラミング経験や機械学習の知識がそれなりにある方であれば、それを言語化して指示を与えると、欲しいものを引き出すことができます。

 

その知識や経験がない方が指示を与えるときに、指示の出し方が悪いと欲しいものになかなか到達できなかったりします。例えば、生成AIが書いたコードを修正してもらっても、また別のエラーが出てくることがあります。「このエラーを修正してください」と繰り返していくうちに、本来の目的からどんどん外れてしまうのです。

 

実際、卒論指導の場で、そうした状況に陥っている学生を目にすることもあります。「これはどんな流れでこうなったの？」と尋ねますと、「ChatGPTに聞きました」と返ってくる――そうした場面で、生成AIに翻弄されてしまっているなと感じることがあるのです。それでは目指したい目的になかなかたどり着けませんので、まずは自分自身の知識や経験を土台として築いていただいたうえで、その上に生成AIを上手に重ねていけるとよいのではないかと感じております。

―なるほど。本当にそうですね。対症療法的にどんどん変な方向に行ってしまうというか。やはり、そこを是正していく力というのは、自分の知識がないと絶対持てないと思います。それ以前に問題意識を持つことが非常に重要だと捉えています。

 

はい、まさにおっしゃる通りだと感じております。問題意識というのは、データサイエンスやプログラミングに実際に触れた経験があってこそ、自分の中に育っていくものではないかと感じております。手を動かしながら学んだ経験があるからこそ、AIから返ってきたものに対して、「これは本当に正しいのか」「ここで何かを見落としていないか」と立ち止まれるのだと思います。

 

逆に、そうした基礎的な経験を積まないまま生成AIを使い始めてしまいますと、出てきたものをそのまま受け入れるしかなく、何が問題なのかにも気づけない――そんな状態に陥りやすいのではないかと感じております。学生のみなさんには、便利な道具に頼り切ってしまう前に、自分の手で考え、試行錯誤する時間を大切にしていただきたいと思っております。

 

―素晴らしいことだと思います。本当に、AIが言ってくるのが正しいと思うのはアウトです。やはり、常に「AIが出してくるものは正しいのか」と自問自答する姿勢は必要だと思います。最後のパートとして、日本企業や若い世代のメッセージとしてお聞きしたいことがあります。AI を本当の意味で活用するために、今最も足りないものは何だと思いますか。

 

一番足りないのは、組織全体で「まずは小さく試してみる」という空気感ではないかと感じております。AIはこれまで触れる機会が少なかった技術ですので、「知らないものをどう扱うか」という戸惑いは、立場や世代を問わず、どなたにとっても自然なことだと思います。そうしたなかで、AIを使い慣れている若い世代や、学校・大学でAIを学んでこられた方々が新しい提案をされたときに、組織としてそれを受け止め、ともに試していく――そんな雰囲気が整うと、日本の技術や実務の発展がもっと加速していくのではないかと感じております。

 

今の社会、技術的にできることがどんどん広がっておりますので、新しい要素を取り入れることを、「まずはやってみよう」という前向きな姿勢で進めていただけたら嬉しく思います。

 

―やはり、ビジネスもそうですけれど保守的というか、日本企業は新しいものをなかなか取り入れなかったりします。一方、中国は失敗しても良いから取り敢えずやってみよう。そんなスタンスだったりします。

 

「失敗しても良いから取り敢えずやってみよう」という姿勢には、私もとても共感いたします。教育の場でも、学生たちに「まずはやってみよう」という姿勢を育てることを大切にしております。完璧に準備してから動き出すよりも、手を動かしてみるなかで気づきを得て、次の一歩を考えていく――そうしたサイクルを学生のうちから経験できると、社会に出てからも変化に対して柔らかく向き合えるのではないかと感じております。

―価値観が全く違います。これは変えていかないといけません。経営層が失敗を許容してでも取り組んでいく。そんな姿勢が重要なのではないかと思います。

 

本当におっしゃる通りだと思います。やはり、失敗を恐れていたら何も前に進みません。まずはやってみて、そこで上手くいかないのであれば、それに対して次にどのような手を打ったら良いかを考えることで、次につながる何かが必ず得られると思っています。とにかく、「まずはやってみる」です。私の好きな言葉に「Let's try anyway」があります。「まずはやってみる」ということです。それを大事にしていただきたいと思います。

 

加えて、新しい技術でも自分たちの手にはまだ負えないという場合は、私たちのような専門家に頼っていただければ、何らかのアドバイスができると思います。ですので、まずは「本当にやってみよう」と思っていただけたら嬉しいです。

 

―ありがとうございます。心強いですね。やはり、どうしてもアカデミアばかりの先生だと、ご自身の研究にフォーカスされがちだったりします。丸野先生のように実務経験があると、ビジネスもご理解されているので、日本企業に対する貢献が今後大きく結果として出てくるのではないかと楽しみです。もう一点、良いですか。これは私にバイアスがあるかもしれないですが、 今の若者はAI に頼りすぎている傾向があるかと思います。例えば、レポートを作るにしても AIを 使って出しています。もう、AI が当たり前のツールになっています。しかも、上手く使いこなしていると思っています。そんな若い人たちに対して、一言警鐘を鳴らしていただきたいのですが、いかがでしょうか。

 

AIを使いこなすスキルも、今後社会を生き抜く上では必要になってきます。これは、間違いないと思います。しかし、高校や大学という、自分自身で学びを積み上げていく大切な時期にAIに頼ってしまうと、人が学ぶという機会をAIに奪われてしまうことになると思います。大学で学費を払って授業を受けているのに、実質的に学んでいるのは自分ではなくAIになってしまうのです。このように知識を学ぶ機会を自ら放棄していることになってしまうので、それを十分理解した上で、「今自分自身が必要な知識やスキルを身につけるためにはどう行動したら良いのか」「それを生成AIを使うことによって阻害されていないか」と今一度自問して、生成AIと向き合っていただきたいと思っております。

 

とはいえ、AIを当たり前のツールとして扱える若い世代の皆さんは、これからの社会にとって本当に大きな力です。皆さんがAIに振り回されるのではなく、AIを上手に味方にしながら、ご自身の中にしっかりとした学びの軸を育てていかれることを、教育の現場に立つ者として、皆さんのこれからを心から応援しております。

―ありがとうございます。考える機会を失っているというのは、私も同感です。やはり、自身で思考探索しながらやって初めて理解が深まると思います。最近でしたかね、文部科学省も「学校で小説をもっと学習させた方が良いのではないか」と言い出しています。先生ご存知ですか。

 

いいえ、初めて聞きました。

 

―やはり、AI 時代になり、学ぶ機会がもう少なくなってきています。もう何でも AI に聞いてしまうからです。なので、小説を読ませて言語と言うかストーリー性やテーマ性を学ばせようという考えのようです。本を読むというのも書籍との対話ですからね。

 

「本を読むことは書籍との対話」、まさにおっしゃる通りで、私も常々そう感じております。文部科学省が小説の活用に着目されているのも、とても心強い動きですね。今の大学生を見ておりますと、本を読む、書籍と向き合うという機会が、一昔前と比べて少なくなってきているのではないかと感じる場面が増えております。

 

そこで、私のプログラミングの授業では、自身が執筆した本を教科書として指定し、授業内で内容を説明するのではなく、予習時に教科書を読み込んで理解してきていただいた上で、授業では実践演習に取り組んでいただくというスタイルを採っております。書籍と対話し、自分の力で読み解いていく経験を、学生時代にしっかりと積んでいただきたいからです。

 

社会に出れば、傍らで教えてくれる教員はおりません。ご自身で学びを取りに行く力こそが、生涯にわたってその方を支え続けてくれるものだと感じておりますので、大学教育の中でも、自分で読み、自分で理解するというプロセスを大切にしていきたいと思っております。

 

―本当に今、 YouTube やTikTok 、Instagram などさまざまなSNSツールが溢れていて、受動的に何でも情報が入れられます。しかし、情報を入れれば入れるほどエコーチェンバー（自分と似た意見や価値観を持つ人々の間で情報が反響し、自分の考えが正しいと信じ込む現象）になって、自分が興味・関心あることしか入ってこなくなります。ぜひとも、アカデミアの世界では、多様な学ぶ力に重きを置いて若い世代の成長を後押ししていただけるとありがたいです。

 

エコーチェンバーのお話、本当に大切なご指摘だと感じております。便利な情報源があふれる時代だからこそ、自分の関心の外側にあるものに触れる機会が、知らず知らずのうちに細くなっていく――これは、私自身も学生のみなさんと接していて感じることがございます。アカデミアの場は、まさにそうした「関心の外側」とも出会い、対話していただける場所であってほしいと願っております。

 

本学部でも、学生のみなさんに「学ぶ力」を身につけていただきたいと考えております。「今自分のやりたいことを実現するにはどう行動したら良いのか」を自ら考え、書籍や情報に自ら手を伸ばしていく。加えて、自分とは異なる視点や、これまで触れてこなかった分野にも開かれた姿勢を育てていく――そうした多様な学びの経験を学生時代にしっかりと積んでから、社会に出ていっていただきたいと願っております。

 

―丸野先生だけでなく、他の教授の方々も読む機会を結構提供されているのですか。

 

はい、本学部では学部全体として、書籍や学びに触れる機会を大切にしております。例えば、必修科目の初年次教育の中で図書館ガイダンスを実施しており、大学の図書館にどのような本があるのか、どう活用できるのかを、学生のみなさんに知っていただくところから始めております。書籍と出会う第一歩を、学部としてしっかりと後押しさせていただいております。

 

教員それぞれも、専門分野ごとに「今の学生のみなさんに何を身につけてほしいか」を考えながら、特色ある工夫を凝らしておりますので、学部全体として、多様な学びの機会と出会っていただける環境を皆で育てていきたいと考えております。

―なるほどですね。ありがとうございました。本当に今すごい変革期に来ています。多分これから先どうなるのかは、誰も予測がつきにくい時代になってきています。だから、教える方も大変だと思います。丸野先生、そういった難しさをお感じになられますか。

 

はい、難しさは日々感じております。これから先どうなっていくのかが見えにくい時代ですので、教える側も「これまで通り」で立ち止まってはいられないと、強く実感しております。いわゆる一昔前のように、教員が教卓の前に立ってひたすら喋るというような教育は、今の時代にはもう合わなくなってきております。授業の運営の仕方も、カリキュラムの組み立て方も、変えていかなければならない――そこはまさに、今の時代に問われているところだと感じております。

 

だからこそ、私自身、自分の教え方で閉じてしまわないよう、学び続けることを大切にしております。学内では、関西大学教育開発支援センターが開催するFD研修に積極的に参加して情報収集を行い、学外では、海外の教授法を学ぶ機会として、EMI（English Medium Instruction）の研修にも足を運んでおります。EMIの研修では、AIを活用した教育やデータサイエンス教育など、海外で実践されている新しい教授法に幅広く触れられますので、そちらが私にとっての大きな目的になっております。

 

こうした研修に参加しますと、教育に関心の高い学内外の先生方とお話しさせていただけるので、私にとっても、有意義で楽しみな時間の一つになっております。教える立場にいる以上、まずは自分自身が学び続ける――そうした姿勢を、これからも大切にしていきたいと考えております。

 

―そういう意味でも、「協働」「共創」という形で対話を通じて学んでいくところに、丸野先生の教育ポリシーがあるのかなと改めて認識しました。

 

はい、まさにおっしゃる通りだと感じております。「協働」と「共創」、そして対話を通じて学んでいくことは、私が日々の教育の中で大切にしている軸の一つです。学生のみなさんには、知識を身につけるだけでなく、その知識を他の方と分かち合いながら新しいものを生み出していく感覚を、学生時代から味わっていただきたいと思っております。本学部のような文理融合の場では、異なる分野の言葉や考え方を行き来する経験そのものが、まさに「協働」と「共創」の入り口になっていると感じております。「自分一人で完結する学び」ではなく、「誰かと一緒に育てていく学び」――そうした学びの姿勢は、卒業後どのような道に進まれても、ご自身を支えていく大切な力になっていくと感じております。

 

―丸野先生の卒業生の皆さんは、社会に出て非常に活躍される方が多そうですね。

 

嬉しいお言葉、ありがとうございます。本学部はまだ卒業生を送り出していない段階ですので、こちらにつきましては、これからに期待していただければと思っております。

 

前任校で指導させていただいた卒業生のみなさんは、学部卒業後にIT企業でご活躍される方、情報系の大学院に進学して研究を続けていらっしゃる方、大学院を修了して企業の研究所で働いていらっしゃる方など、それぞれの興味・関心に従ってしっかりと進路を選ばれ、各分野でご自身の力を発揮してくださっております。そうした姿を、指導教員としていつも誇らしく感じております。

 

時折、研究室にお立ち寄りいただいて、それぞれの場での近況を聞かせていただけるのは、指導教員として何よりの喜びでして、卒業後もずっと、卒業生のみなさんを応援していきたいと思っております。本学部の学生のみなさんにも、社会に出てからもご自身の興味や強みを磨き続けながら、それぞれの場で力を発揮していかれることを、心より楽しみにしております。

 

―多様性ですね。多様性の中で自分たちのアイデアをまとめていく力が絶対重要ではないでしょうか。

 

はい、本当に大切な力だと感じております。多様な方々と意見を交わすからこそ、自分だけでは見えていなかった視点に気づくことができます。その上で、お互いの違いを尊重しながら、一つのアイデアへとまとめていく力こそが、これからの社会で新しい価値を生み出していくうえで欠かせないものになっていくのではないかと感じております。

 

―丸野先生が実践されている教育は素晴らしいと思います。

 

ありがとうございます。そのようにおっしゃっていただけることは、教員として何よりの励みになります。日々、学生のみなさんとのやり取りや、ご一緒する先生方との対話の中で、私自身も多くのことを学ばせていただいております。

 

思い返しますと、私の教育の原点は、京都女子大学で過ごした学生時代にございます。当時の先生方からいただいた学びが、今の私の土台となっております。大学院時代には、奈良先端科学技術大学院大学の池田和司先生にご指導いただきました。今回刊行した書籍も先生との共著によるものでして、研究者としての姿勢や研究スタイルにおいて、池田先生から大きな影響を受けております。そして現在は、関西大学ビジネスデータサイエンス学部長の鷲尾隆先生をはじめとする同僚の先生方からも、日々多くのことを学ばせていただいております。これまで出会ってきたみなさまから受けた影響の積み重ねが、今の私を形づくっていると感じておりますので、この場をお借りして、心より感謝申し上げます。

 

今回、このような貴重なインタビューの機会をくださったみなさまにも、改めて感謝申し上げます。そして、ここまで読んでくださった読者のみなさまにも、心よりお礼申し上げたいと思います。本日のお話が、少しでもみなさまの何かのヒントになれば、これ以上に嬉しいことはございません。これからも、学生のみなさんとともに、より良い学びのかたちを育てていきたいと思っております。

 

―今回は貴重なお話をありがとうございました。丸野先生の今後のご活躍を期待しています。

 

 

 

 

 

【編集後記】 

本インタビューを通じて強く印象に残ったのは、丸野由希准教授が一貫して「問いを立てる力」の重要性を語られていた点だ。生成AIの進化によって、コードを書くことや情報を得ること自体のハードルは急速に下がっている。しかし、その結果を正しく判断し、本来の目的へと導くためには、人間側に基礎知識と問題意識が不可欠である――その指摘には大きな説得力があった。 

また、丸野先生の教育観には、「一人で完結しない学び」という思想が通底している。研究では医療や獣医学との共同研究、教育ではグループワークや対話を重視し、他者との協働の中から新しい価値を生み出そうとしている姿勢が印象的であった。 

AI時代だからこそ、人間に求められるのは単なる技術力ではなく、多様な価値観に触れながら考え続ける力なのかもしれない。本記事が、読者にとって「自分は何を学び、どう社会と向き合うべきか」を考えるきっかけとなれば嬉しい。