「和訳して」で思考停止する子、AI使って爆伸びする子の差　東大生の8割が使う陰で広がる「学び方の格差」

東大生の約8割が日常的に活用するなど、生成AIは身近な学習ツールになりました。しかし、単に答えをもらって終わる人と、思考を深める対話ができる人では、学びの成果に大きな格差が生まれます。AIを使って本当に頭を良くする勉強法とは。『東大式 問い力 AIのしつけ方』を上梓した西岡壱誠さんが解説します。 　「勉強に生成AIを使ってもいいんですか？」 　最近、講演会などで、この質問をよくいただきます。生徒からだけではありません。保護者の方からも、学校の先生からも、同じ質問を受けます。

東大生の約8割が日常的に活用するなど、生成AIは身近な学習ツールになりました。しかし、単に答えをもらって終わる人と、思考を深める対話ができる人では、学びの成果に大きな格差が生まれます。AIを使って本当に頭を良くする勉強法とは。『東大式 問い力 AIのしつけ方』を上梓した西岡壱誠さんが解説します。 　「勉強に生成AIを使ってもいいんですか？」 　最近、講演会などで、この質問をよくいただきます。生徒からだけではありません。保護者の方からも、学校の先生からも、同じ質問を受けます。

　僕は、学校や課題のルールを守ったうえで、積極的に使ってみるといいと考えています。とはいえ、使って頭が良くなるかどうかは、使い方に大きく依存してしまうと思います。直球で表現するなら、生成AIを使って頭が良くなる使い方をできる人とそうでない人が、非常にはっきりと分かれてしまうというのが僕の考えです。 　AIが問題を解けたことと、自分が解けるようになったことは違います。この違いを意識できるかどうかで、同じ道具から得られるものは大きく変わってくると思います。

　大切なのは、「使った結果、自分でできることが増えたかどうか」です。今回はこの「生成AIを使って頭を良くする方法」について、お話ししたいと思います。 ■回答した東大生の約8割が「週に数回以上」利用 　僕が代表を務める株式会社カルペ・ディエムでは、2026年4〜6月に現役東大生を対象としたアンケートを実施し、334人から有効回答を得ました。学部1年生が約半数を占める調査です。 　生成AIの利用頻度を尋ねたところ、結果は次のようになりました。

・日常的に利用している:65.3％ ・週に数回程度:15.9％ ・ときどき使う:12.0％ ・ほとんど使わない:4.2％ ・使ったことがない:2.7％ 　「日常的に利用している」「週に数回程度」を合わせると、約8割。「使ったことがない」という回答は3％に満たず、回答者の間では、生成AIが身近な道具になっていることがわかります。 　もちろん、この調査だけで東大生全体の利用状況を断定することはできません。とはいえ、生成AIの普及は東大生に限った話ではありません。全国大学生協連の「第61回学生生活実態調査」でも、生成AIの利用経験がある大学生は92.2％でした。

　調査時期や対象、設問が異なるため単純比較はできませんが、大学生にとって生成AIは、すでに一部の人だけが使う特別な道具ではなくなっています。 　そして生成AIの難しいところは、本当にいろんな使い方ができてしまうということです。たとえば、中高生と話していると、「英文を和訳してもらっています」「わからない問題の解き方を聞いています」という使い方を耳にします。 　どちらも、学習の入り口になりそうですよね。しかしその使い方は問題があると僕は考えています。問題は、訳文や解説を読んだところで終わってしまうことです。

■「和訳して」のあとに、何を聞くか 　英文の意味がわからず、AIに「和訳して」と頼んだとします。自然な日本語訳が返ってくれば、その英文の内容はつかめるでしょう。 　でも、次に似た英文が出てきたとき、自分で読めるようになっているでしょうか？　 　そこまでつなげたいなら、続けてこう聞いてみることができます。 　「この英文の主語と動詞を示して、文の構造を説明して」 　「この単語を、なぜその意味で訳すのか教えて」 　「同じ構文を使った別の英文を1つ出して。まず自分で訳すので、答えはまだ見せないで」

　和訳を受け取るだけだったやり取りが、自分の理解を確かめる練習に変わります。 　数学でも同じです。 　「この問題を解いて」と頼むと、AIは解答を示してくれます。それを読んで「なるほど」と思っても、解説を閉じた途端に手が止まることはあるはずです。 　そこで、聞き方を変えてみます。 　「ここまでは自分で解いたけれど、次に何をすればいいかわからない。答えを出さずに、最初のヒントだけ教えて」 　「2行目の式変形がわからない。どの性質を使っているのか説明して」

　「理解できたか確かめたいので、同じ考え方を使う類題を1問出して。解答は僕が答えてから見せて」 　このように、大切なのは立派な指示文を書くことではありません。自分で考える時間と、自分で解き直す機会を残すことです。 　こう書くと、「そもそも自分のつまずきを説明できないから困っているんです」と思う人もいるでしょう。 　その場合は、わからない場所を探すところから手伝ってもらえばいいのです。 　「この解説を読んでも理解できません。どこでつまずいているか確かめたいので、必要な基礎知識について、1問ずつ質問してください」

　あるいは、自分の途中式や説明を示して、「どこまで合っているか教えて」と頼むこともできます。 　自分の弱点を最初から正確に把握している必要はありません。対話しながら、「計算はできるけれど、公式を使う場面がわかっていなかった」「単語の意味ではなく、文の構造でつまずいていた」と気づければ、それも大きな前進です。生成AIは、そうやって自分の理解を言葉にする練習相手にもなり得ます。 ■学習計画も「作って終わり」にしない

　使い方は、1問の解説にとどまりません。 　たとえば、模試の答案を振り返る際に、自分で整理した失点内容を示し、「知識不足、時間不足、読み違いに分けて、次に取り組むことを一緒に考えて」と頼むこともできます。 　英単語なら、「間違えた単語を使って穴埋め問題を作って」と頼めます。学習計画なら、「平日は1時間、休日は3時間使える。この範囲で1週間の計画案を作って」と相談できます。 　ここでも大切なのは、作られたものを受け取って終わりにしないことです。

　計画どおりに進まなかったら、「予定より時間がかかった」「この単元は思ったより理解できていなかった」と伝えて修正する。問題が簡単すぎたら、少し難しくしてもらう。 　自分に合う学び方は、一度の指示だけで完成するとは限りません。試して、結果を確かめて、調整する。その繰り返しに価値があります。 　生成AIには、1人ひとりの理解度に合わせた学習を支える可能性があります。 　同じ説明で理解できなければ、別の例で説明してもらう。苦手なところを繰り返し練習する。授業中に聞きそびれた疑問を、あとから尋ねる。こうした使い方は、子どもが学ぶ機会を増やしてくれるでしょう。

　おそらく1年くらいのタイムスパンの中で、「その生徒の情報をため込んで、それでその子に合った問題が出力されるようなサービス」が汎用的なサービスとしてリリースされるんじゃないかと僕は勝手に思っています。というか、それに近いサービスはもう今現在ですら作り上げられてしまっています。個別最適化学習に対して、生成AIは大きな切り札として機能する可能性があります。 　しかし一方で、そんな時代が来たときに、生成AIを子どもたちが本当に上手に使えるか？　ということもまた、議論しなければならないんだと思います。答えをすぐ手に入れられるからこそ、わかったつもりで先に進んでしまう心配もあります。

　だから、先生や保護者が一緒に確かめたいのは、「AIを使ったの？」だけではありません。 　「どこがわかるようになった？」 　「今度は何も見ずに解けそう？」 　「AIの説明で、おかしいと思うところはなかった？」 　そんな問いかけが、使い方を見直すきっかけになります。 　大人がすべての機能や最新の指示文を知っている必要はありません。まずは子どもと一緒に1問試し、解説を読んだあと、自力で解き直せるか確かめる。そこから始めてもいいと思います。

■使い方を学ぶ機会の差が、新しい格差になる 　生成AIは、学習を支えてくれる相手が身近にいない子にとっても、助けになる可能性があります。 　ただ、同じ道具を使えることと、同じように学習に生かせることは別です。 　解答を写して終わる子もいれば、ヒントをもらって自分で考え、類題で理解を確かめる子もいる。その違いが積み重なれば、学習成果の差につながる可能性があります。 　今回のアンケートで、生成AIによる学力格差が実証されたわけではありません。利用頻度が高いほど成績が伸びるとわかったわけでもありません。

　それでも、生成AIがこれだけ身近になった今、使い方を学ぶ機会の差を放置していいとは思えません。家庭に詳しい人がいるか、自分で試行錯誤できるかによって、活用の幅が決まってしまうのは避けたいところです。 　「勉強に生成AIを使ってもいいですか？」 　その問いに、僕はこう答えたいと思います。 　「ルールを守って使ってみよう。そして、使ったあとに、自分でできることが増えたか確かめよう」 　AIから答えをもらうことは、学習の終わりではありません。そこから自分の理解をどう深めるか。その方法まで、子どもたちに伝えていく必要があるのだと思います。

※調査概要:株式会社カルペ・ディエムによる現役東大生向けウェルカムアンケート。回答期間は2026年4月1日〜6月25日。有効回答334人、学部1年生が約半数。利用目的の設問は複数回答で、回答者311人。本調査は東大生全体を代表することを保証するものではなく、生成AIの利用と学力・学習成果の因果関係を検証したものではありません。