クラウドコンピュータにアクセスできるノートブック
グーグルはさらに、各ノートブックにセキュアなクラウドコンピュータへのアクセスを付与している。Gemini Notebookはコードを記述し、実行し、その結果をもとにノートブック内の資料を分析できる。この製品は、人々がリサーチを読み込むのを助ける段階から、リサーチの一部を実行する段階へと進んでいる。
学校の管理職は、出欠、評価、行動記録をアップロードし、ノートブックにデータのクリーニングとパターンの検出を依頼できる。教員は複数の教科にまたがるカリキュラム文書を比較できる。新プログラムを評価する担当者は、調査ファイルを組み合わせ、グラフを作成し、あるパターンがグループ横断で成立するかを検証できる。
利用はGoogle AI Ultraユーザーおよび対象となるWorkspaceビジネス顧客から始まる。グーグルは、Proユーザーには今後数週間以内にウェブ経由で機能が提供されるとしている。
ただし落とし穴もある。分析が容易になればなるほど、その結論がどう導かれたかを理解しないまま結果を受け入れやすくなる。
6つの言語モデルが生成したコードを調査した研究者たちは、多くのエラーが複数行にまたがっており、大幅な修正を必要とすることを発見した。誤ったプログラムの一部は、そのまま動作してしまっていた。コードをまったく見ない学校の管理職にとって、説得力のあるグラフの裏には、欠損データやカテゴリー、あるいは方法論に関する不適切な判断が隠されている可能性がある。
教育における問い
この変化は、学生のAI利用がすでに日常となっている時期に訪れている。英国の高等教育政策研究所（HEPI）が2025年末に1054人のフルタイム学部生を対象に実施した調査によると、95%が何らかの形でAIを利用しており、94%が評価対象の課題に生成AIを使用していた。
それにもかかわらず、指導教員が将来のキャリアで必要となるAIスキルの習得を支援してくれていると感じている学生は半数に満たなかった。HEPIのポリシーマネジャー、シャーロット・アームストロングは「AIリテラシーと能力はカリキュラム全体に組み込まれる必要がある」と述べている。
Gemini Notebookはその課題をさらに複雑にしかねない。学生がデータセットを整理するようAIに依頼すれば、解釈に充てる時間が増えるかもしれない。しかし、システムが手法を選び、コードを書き、分析を実行し、結果を説明するとしたら、学生は一体何を学んだことになるのか。
この問いは、私のワークショップで繰り返し浮上する。教育者たちは時間短縮の可能性をほぼ即座に見抜く。そして誰かが立ち止まって尋ねる。思考のどの部分は依然として学習者に属するべきなのか、と。
学校は明確でなければならない。学生は、手法を疑い、前提を精査し、重要な発見を元の資料と照合することを学ぶべきだ。求められるスキルはもはや、すべての工程を自力で行うことではない。判断を手放さずに、どの工程を委任できるかを見極めることだ。
グーグルの命名規則には混乱させられたかもしれないが、同社はこの製品を大幅に使いやすくした。
NotebookLMは、教育者が自らの資料と対話することを助けた。そして今、Gemini Notebookは、それらの資料に直接働きかけ始めることができるようになった。
