2025年8月1日、米国教育省が教室での人工知能（AI）利用を推奨する新ガイダンスを発表した。個別化学習、高度な個別指導、キャリアカウンセリングの強化を目指し、連邦政府の資金提供を通じてAI技術の導入を積極的に後押しする姿勢を示した。この政策は、AIを教育の主流に明確に位置づける画期的な転換点と評価できる。
推進される一方で監督機関は閉鎖という矛盾
新ガイダンスは「人間中心のAI」という明確な理念を掲げている。AIは教員を代替するものではなく、教員の専門的な判断を支援し、能力を増幅させるためのツールと位置づけられた。この考え方は「電動アシスト自転車」の比喩で説明されている。人間は完全に自身の意識で制御し、ペダルを漕ぐ主体であり続ける。しかしテクノロジーがその労力を軽減し、より遠くへ、より速く進むことを可能にする。
しかし、この前向きな政策の背後には深刻な矛盾が存在する。AI導入を技術的・倫理的に監督・支援すべき中核機関である教育技術局（OET）が、ガイダンス発表のわずか数ヶ月前に閉鎖されている。さらに教育省自体も政権内で廃止計画が進行しており、その存続すら危ぶまれている状況だ。
この「推進」と「解体」が同時に進行するという政策的パラドックスは、政策の実行可能性と持続可能性に大きな疑問符を投げかける。AIという強力かつリスクを伴う技術の導入を国として奨励しながら、その安全で公平な利用を保証するための連邦レベルでのガバナンス体制を自ら弱体化させているからだ。
5つの基本原則と資金提供の方向性
ガイダンスは責任あるAI活用のための5つの基本原則を定めている。
- 教育者主導 – AIは教員を代替する存在ではなく、教員の能力を増幅させるためのツール
- 倫理的 – アルゴリズムのバイアスを認識し、特定の生徒グループに不利益をもたらさない公平性の確保
- 公平性・アクセス性 – 障がいを持つ生徒を含め、すべての生徒が利用可能
- 透明性 – AIツールの使用目的と方法、データの収集・利用方法の明確な開示
- データプライバシー法遵守 – 連邦のデータプライバシー関連法規の完全遵守
連邦政府の裁量的補助金は、AIリテラシーのカリキュラムへの統合、AI関連資格取得機会の提供、管理業務の効率化と教員の専門性開発を優先的に支援する方針が示された。
タイの教育AI戦略との比較
タイは「タイランド4.0」戦略の一環として、野心的なAI教育目標を掲げている。マイクロソフト社と戦略的パートナーシップを締結した「THAI Academy – AI in Education」プロジェクトでは、2027年から2030年にかけて3万人以上のAI専門家を育成し、1000万人以上の国民にAIリテラシーを普及させることを目標としている。
しかし現場では大きな課題が存在する。国内の学校の97%以上がインターネットに接続されているものの、家庭のPC保有率はわずか16%に過ぎない。学校においても生徒17人に対してPCが1台という状況で、日常的な利用には程遠い。このデジタル・ディバイドは既に学習成果の格差に直結している現実がある。
教員のAIリテラシーも「中程度」にとどまり、AIを授業で実践的に応用する能力に欠けているのが実情だ。体系的で質の高い研修プログラムも圧倒的に不足している。
国際事例から見える成功と失敗の分岐点
シンガポールは1997年から約30年にわたり一貫してICTマスタープランを継続し、世界的に見ても最も成功したEdTech活用モデルを構築している。最新の「EdTechマスタープラン2030」では、エコシステム全体の構築を重視し、インフラ、カリキュラム、データ活用、教員育成を三位一体で推進している。
一方で韓国の事例は対照的だ。2025年から小中学校でAI搭載デジタル教科書を義務化する計画は、現場の教員や保護者からの激しい反発を招き、最終的に議会によって阻止された。教員の98.5%が研修不十分と回答し、計画に反対するオンライン署名は5万6千筆以上も集まった。
シンガポールが数十年にわたる体系的な準備と教員への投資を基盤としたのに対し、韓国は現場の準備状況や懸念を無視した拙速なトップダウン改革を進めようとした点が失敗の要因となった。
タイが学ぶべき教訓と現実的な道筋
米国の事例が示す最大の教訓は、政策の実行を支える安定した制度的基盤なくして、いかなる先進的な政策も形骸化するということだ。タイにとって必要なのは、政治的変動に左右されにくい専門家集団による長期的視点からの政策一貫性の担保である。
米国ガイダンスが掲げる「人間中心」の理念は、技術導入に対する現場の不安を和らげ、AIの建設的な活用を促進する上で極めて有効な指導原理となる。政府が発信するあらゆる政策において、「AIは教員を代替するものではなく、教員の専門性を支援するツール」というメッセージを一貫して発信することが重要だ。
ただし、タイが抱える最も深刻な課題は、技術導入以前のインフラとアクセスの問題である。高度なAIツールの導入予算を組む前に、まずデジタル・ディバイドの解消を最優先国家課題として実行する必要がある。低所得世帯への学習用デバイス購入補助金制度、農村部への高速インターネット網整備、公共アクセスポイントの拡充といった基盤整備が不可欠だ。
シンガポールに倣い、持続可能な「教員育成エコシステム」の構築も急務である。全教員対象の基礎研修、教科別応用研修、リードティーチャー育成の階層的研修体系を整備し、教員が成功事例や課題を共有できるプラットフォームを国として提供すべきだろう。
段階的導入の重要性
韓国の失敗を反面教師とし、準備不足のままの全国一斉導入は避けなければならない。都市部、農村部、山間部など多様な環境でのパイロット・プロジェクトを通じ、教育効果、課題、コストを実証的に検証する段階的アプローチが求められる。
現場の教員、生徒、保護者からのフィードバックを体系的に収集し、計画に反映させるプロセスを制度として組み込むことで、一方的なトップダウン導入による反発を回避し、現場の納得感を醸成できる。
米国の「人間中心のAI」という理念は確かに価値があるが、その政策を支える制度的基盤の脆弱性は大きな懸念材料だ。BKK IT Newsとしては、タイがこの米国の事例を表面的に模倣するのではなく、自国の根本的課題であるデジタル・ディバイドと人材育成に正面から取り組み、シンガポールの長期的・体系的アプローチに学ぶことが、AI教育成功への現実的な道筋と考える。
