【教育×AI】瞬発力と持久力を同時に鍛えるーーAI時代のゼミナール

1. 「遠い世界の話」という距離感から始まった

「経済学って、小難しいですよね」
そう言われたとき、私は少し言葉に詰まりました。
確かに経済学は、専門用語も多く、とっつきにくい。けれどそれ以上に、学生にとっては「どこか遠い世界の話」に見えているのかもしれません。

私は大学で経済学を教える研究者です。これまで書いてきたのは、論文や報告書ばかりでした。客観性と正確さが最優先。ロジックがすべてと言っていい。お世辞にも「柔らかい」とは言えない文章です。

けれど学生にとって、教科書の経済学は「自分とは関係のないもの」に見えている。生産や取引といった概念も、理解はできても実感にはつながりにくい。

それならば、まず自分が変わる必要があるのではないか。
専門用語と厳密さの鎧をいったん脱ぐ。日常の言葉で語る。生活感のある言葉で、経済を説明してみる。

そう考えて、今年の2月、私はnoteの世界に飛び込みました。

2. AIという「伴走者」との出会い

とはいえ、長年の「論文のクセ」は簡単には抜けません。
そこで頼ったのが、Google GeminiやNotebookLMといったAIでした。私はAIを、単なる代筆ツールとしてではなく、「思考と表現の伴走者」として使うことにしました。

たとえば、「ラーメンの替玉」や「アニメ（ヴィンランド・サガ）」を経済学で読み解く記事を書くとき。AIにこう問いかけます。
「この説明、もう少し柔らかく言い換えられる？」
「この表現、大げさすぎない？」

そんなやり取りを重ねるうちに、文章が少しずつ変わっていきました。定義の厳密さよりも、「伝えるために言葉を選ぶ」という行為そのものの面白さを教えてもらいました。

もちろん、AIの提案はときに大胆すぎます。専門用語を容認できないほど崩したり、誤った解釈をします。また、時として、気持ちを逆撫でするような率直な物言いをすることもあります。
それでも、その摩擦こそが、自分の表現の癖を浮かび上がらせてくれました。

講義で話すことと、文章で伝えることは違う。その当たり前の事実を、改めて突きつけられた気がします。

3. 「AIに教えられる」のではない。AIを使う側へ

自分の変化を実感した私は、この春からゼミでも新しい試みを始めました。

私のゼミでは、以前から「新聞報告」を行っています。
報告者が気になるニュースを取り上げます。
スライドや動画で紹介する。
他の学生はその場で背景を調べ、グループで議論を深めていきます。

さらに今年度からは、そのディスカッションの内容を、noteの記事としてまとめて投稿することにしました。

ここで鍵になるのが、AIの使い方です。

学生はAIを使って、短時間で論点を広げ、構造を整理します。しかし、それをそのまま使うことはできません。
私はこう伝えています。
「AIに使われる側ではなく、AIを使いこなす側になろう」

4. 「AIが言っていました」は通用しない教室

「AIがそう言っていました」
この一言は、私のゼミでは通用しません。
発表の場でこの言葉が出た瞬間、議論が止まるからです。すぐに、他の学生や私から問いが返ります。

「それは本当に正しいのか？」
「なぜそう言えるのか？」

学生たちは、すぐに気づきます。AIの答えをそのまま持ってきても、自分の言葉として語れなければ意味がないということに。
裏付けを取り、論理を組み立て、自分の理解として語る。
その過程を経てはじめて、AIの出力は「使える知識」に変わります。

AIに教えられたことを理解しようとする中で、自分たちの知識体系に何が欠けているのか。どんな視点が漏れていたのか。そうしたことに気づいていきます。

自分自身を客観的に見つめること。その積み重ねこそが、文章を書く力を育て、ひいては思考力そのものを鍛えていくのだと思います。

AIに教えられるのではない。AIを通して、自分の思考を鍛える。
その緊張感が、教室の空気を引き締めています。

5. 議論のスタート地点を引き上げるAI

一方で、AIにはもう一つ、見逃せない利点があります。
それは、議論の“出発点”そのものを引き上げることです。

十分な知識がないまま議論を始めると、どうしても表面的な意見の応酬になりがちです。けれど、AIで基本的な情報や論点を事前に整理しておくことで、議論はより高い水準から始めることができます。

学生同士で共有される「前提となる知識」が底上げされるからです。
もちろん、それはあくまで出発点に過ぎません。その先で、どこまで深く考えられるかは、やはり自分自身にかかっています。

6. 瞬発力の「note」と、持久力の「研究」

この新聞報告で鍛えているのは、情報を素早く読み取り、整理し、発信する力です。いわば「瞬発力」です。

一方で、ゼミにはもう一つの柱があります。
4年生は卒業論文に取り組みます。3年生は、1年間かけて一つのテーマを掘り下げるグループ研究を行います。こちらは、すぐに答えが出るものではありません。試行錯誤を繰り返しながら進めていく、「持久力」のトレーニングです。

AIを使った日々の議論で培われる、裏取りの習慣や論理構築の力。この基礎体力は、長期的な研究においても確実に生きてきます。

瞬発力と持久力。その両方を往復することで、学びはより立体的になると感じています。

7. 模索の先へ

こうした試みを通じて、学生たちは何を得ていくのでしょうか。

多くの仲間との議論を、一つの文章にまとめる。その難しさと同時に、「自分の頭で考えたことを伝える」手応えを感じてくれたなら、それは経済学に限らず価値のある経験になるはずです。

さらに言えば、最初は関心のなかったニュースでも、「知れば面白い」と思える瞬間が訪れる。その感覚があれば、将来どんな仕事をすることになっても、そこに楽しさを見つけられるのではないかと思っています。

私も学生も、AIという相棒を迎え、一人ではたどり着けなかった場所へ進もうとしている。

教室では今日も、AIとの対話と、人との議論が続いています。
模索の先にあるものを楽しみにしています。