高等教育におけるAIに関する、過去最大規模の2つの調査――ルミナ財団とギャラップによる「2026年 高等教育の現状調査」（全米の学生約4000人が対象）と、デジタル教育会議（DEC）によるグローバル調査（35カ国、4万5398人回答）――が今年、わずか数週間の間隔で相次ぎ発表された。いずれの調査も、多くの大学関係者がすでに感じていること、すなわち「AIの普及が教育機関の対応を追い越している」という事実を裏付けている。2つの調査を合わせて読み解くと、より鮮明な事実が浮かび上がる。学生は指針のないままAIを導入し、教員は指針を示す代わりに一歩退いており、そして両者はカリキュラムが現状に追いついているかどうかについて、矛盾する結論に達しているのだ。
第1のパラドックスは、「禁止に対するシグナル」だ。DECのデータによると、米国とカナダの学生の43%が、大学全体でAIが禁止されても「落胆しない」と答えており、これは調査対象となったすべての地域の中で最も高い禁止許容度だった。ラテンアメリカで同様に回答した割合は、わずか15%にとどまる。それと同時に、世界全体では学生の76%がAIリテラシーに関するトレーニングを受けたことがなく、ほぼ半数が自身の通う教育機関におけるトレーニングの存在すら知らなかった。筆者が「大学生の90%がAIを利用：高等教育は今すぐAIフルエンシー（使いこなす力）の支援を」で論じたように、AIフルエンシーは次なる重要なリテラシーである。あれから1年が経ったが、トレーニングの格差はわずかに縮まった程度だ。
第2のパラドックスは、「教員の撤退」だ。世界全体で、教員の73%が「学生がAIを利用することで、自身のスキルを伸ばす機会が犠牲になっている」と懸念している。この懸念については「教員の90%が『AIが学生の学びを損ねている』と回答：高等教育はどう立て直すべきか」で掘り下げたが、そこでの全米大学協会（AAC&U）とイーロン大学による別の教員1057人を対象とした調査では、その割合は90%に達していた。この懸念はもっともだ。しかし米国とカナダでは、この懸念がカリキュラムの再設計ではなく、教員の関与の低下につながっている。今後の授業でAIを利用する意向のある教員の割合は、わずか1年で76%から67%へと9パーセントポイント下落した。これはDECが測定した地域別の下落幅としては最も急激なものだった。ここには自己強化型の悪循環というリスクがある。教員が身を引けば、学生が受ける指導は減り、教員が懸念しているまさにその「スキルの低下」が起こる可能性が高まるのだ。ギャラップの調査によると、AIの利用を推奨しない、あるいは禁止している教育機関の学生ほど、自身のトレーニングが不十分だと感じる傾向が強く、かつ、それでもAIを利用する傾向が最も高かった。AIを完全に禁止している学校の学生でも、4人に1人が依然として毎週AIを利用していると回答している。取るべき優れた道は、撤退ではない。構造化された関与である。
第3のパラドックスは「自信のギャップ」であり、これは予想とは逆の方向に現れている。DECのデータでは、米国とカナダの教員の58%が「学生が卒業するまでに自分が教えている内容が時代遅れになる心配はない」と答えており、教員の自信としては全地域で最も高かった。それにもかかわらず、自身の履修プログラムがAIや将来のスキルに関して「最新で価値がある」と感じている米国とカナダの学生はわずか19%であり、学生の自信としては全地域で最も低かった。同じキャンパスにいる教員と学生が、カリキュラムが時代に追いついているかどうかについて、正反対の結論を出しているのだ。ギャラップのデータはこの点をより浮き彫りにしている。米国の学生の47%が、労働市場へのAIの影響を理由に専攻の変更を真剣に検討したことがあり、16%は実際に変更していた。学生はカリキュラムが追いつくのを待ってはいない。彼らは自ら調整を進めており、それは教育機関が対応すべきシグナルである。
これらは別々の問題ではない。3つの視点から見た1つの問題なのだ。これを「制度的な裏づけを欠いた導入（adoption without authority）」と呼ぼう。学生がAIに深く入り込んでいるにもかかわらず、教育機関による指導も、評価基準の調整も、教員の備えもないままに運用されている状態のことだ。DECの調査は、これが実務においてどのような状況をもたらすかを数値化している。世界全体で学生の72%が、自身の評価基準が「AIが普及した職場環境で必要とされる業務やスキル、判断力を一貫して反映していない」と答えている。米国とカナダでは、48%が「まったく、あるいはほとんど反映していない」と答えた。世界全体で、教員がAIに関する指導を十分に行う能力を備えていると信じている学生は、わずか29%だった。米国とカナダでは、その割合は17%にまで落ち込む。
「なぜリテラシーではなく『AIフルエンシー（使いこなす力）』が差別化要因なのか」において、筆者はストラーダ、WGU、GMACによる3つの独立した調査がすべて同じ結論に達していることを指摘した。すなわち、AIリテラシーは最低限の土台であり、フルエンシーこそが差別化要因になるということだ。DECのリテラシーデータは今、教育機関が具体的にどこを構築すべきかを示している。世界的に見て、学生のAI能力において最も弱い側面は「ドメイン専門知識」、つまり特定の専門分野の中でAIをどのように応用すべきかを知ることだった。専門分野特有のタスクにAIツールを活用し、どのツールが最も効果的で、その理由が何であるかを判断できる学生は、わずか35%にすぎない。最も強みだった側面は「人間中心性」、すなわち、人間の監視がいつ必要なのかを理解していることだった。学生は、AIには判断が必要であることを知っている。しかし、状況に応じてどのようにその判断力を発揮すべきかについては教わっていない。そのギャップこそが好機であり、教育機関が果たすべき義務でもあるのだ。
このギャップを埋めつつある教育機関には、筆者がこれまでに複数の記事で記録してきた共通のパターンがある。それらの機関は、AIを「シラバスの脚注」としてではなく、「構造的な優先事項」として扱っているのだ。パデュー大学の理事会は、卒業要件として「AIの実用的な能力」を承認した。これは専攻に関わらず、すべての卒業生が知っておくべきことを定義したものだ。ジョージタウン大学の「WRIT 1150」では、学生を方針決定の場に参加させ、ブレインストーミングでのAI利用は認めるが、内省的なライティングでの利用は禁止するというガイドラインを共同で作成した。ジョージア州立大学の「GPSアドバイジングシステム」は、5万人規模の学生を対象に毎晩800の予測リスク要因を分析し、6年以内の卒業率を23%向上させた。ハワイ大学は全10キャンパスにAIチャットボットを導入した。学生の94%が利用登録し、5カ月間で4294件の質問に人間を介さず自動回答し、追跡指導が必要な2533人の学生を特定した。サウスカロライナ医科大学は、AIリテラシーに関する取り組みの基礎をDEC独自の「AIリテラシーフレームワーク」に置き、教員のアドリブ対応に任せるのではなく、共有の能力基準を構築した。「大学のリーダーが90日間でAIガバナンスのギャップを埋める方法」で書いたように、ガバナンスとは方針文書ではない。それはAIを「教授可能」「監査可能」かつ「資金提供可能」なものにするためのオペレーティングシステムなのだ。
今、問われているのは、教育機関がガバナンス、準備、そして明確な目的意識を持ってこの局面に臨むかどうかだ。5万人が回答した2つの調査は、いずれも同じ診断を下している。「制度的な裏づけを欠いた導入は、能力ではなく混乱を生み出す」ということだ。明るい兆しは、すでにこの取り組みを進めている教育機関がそれが可能であることを証明しており、その方法が他の機関にも応用できるということだ。これからの90日間がチャンスだ。この期間を活かす教育機関こそが、その後に続く教育機関にとっての基準を定義することになるだろう。
