AIを禁止した会社は育たない——受験AIの“学び再設計”を社内研修に移植する方法

倫理と課題：革新の裏側にあるリスク

第一に公平性です。生成AIへのアクセス格差は、学習機会の格差につながります。学校や企業は、最低限のツールへの無償アクセスや共用端末の整備を進め、誘導型のプロンプトテンプレートを共有するべきです。第二に、プライバシーと機密情報です。学習ログと社内データの取り扱いは、匿名化・境界分離・保存期間の明記が不可欠です。

第三に、著作権・二次利用です。教材生成やRAGの索引対象にはライセンス確認が必要で、引用・出典表示のルール統一が重要です。第四に、雇用の再配分です。教材制作の一部は自動化されますが、評価設計・コーチング・現場適用の橋渡しは人の価値が上がる領域です。

最後に、過剰依存リスクです。AIに説明させる時間が長いほど理解が浅くなる逆説が起き得ます。対策は、学習者が「自分の言葉で説明する」機会をカリキュラムに埋め込むことです。たとえば毎週の「30秒ピッチ」や「5分のミニ講義」を必須にします。「自分で語れない知識は、定着していない」という自戒を運用に織り込むべきです。

参考（外部リンク）： 総務省（情報通信白書の入口） / 経済産業省（人材政策・レポートの入口）