ChatGPT日誌③「『書く』って、そもそも…生成AIをきっかけにどこまで『問い直し』できる？」

2025年6月15日 07:00

【1】「書く課題」はなぜ存在する？── 読書感想文・レポート・エントリーシートの共通点

先日、「推薦図書や課題図書は必要か？」という大学教育に関する記事（参考）を目にしました。また、知人の先生からは、実験や実習のレポートを生成AIで書いてしまう学生が増えたため、評価を口頭試問に切り替えたという話も聞きました。こうした現場の変化は、「文章を書く」という作業そのものへの意識が変わりつつあること、そして生成AIの登場によって、「文章を書くことの意味」を社会全体で問い直さざるを得なくなっていることを示しているのかもしれません。
皆さんも、小学生の頃「読書感想文」が夏休みの宿題だった記憶があるのではないでしょうか。私自身、今でこそ文章を書くことを仕事にしていますが、子どもの頃は母親に叱られ、泣きながら書いたことを覚えています（笑）。今思えば、夏休みに読書をする習慣をつけるのが目的で、感想文はその「エビデンス」という位置づけだったのかもしれません。私は読書自体は好きでしたが、なぜか感想文は苦手でした。不思議なことに、小学校高学年になるころから、急にスラスラと書けるようになった記憶もあります。
少し脱線しましたが（笑）、中学・高校・大学と進むにつれて、読書感想文だけでなく、さまざまなレポートや文章を書く機会が増えていきます。学校の課題だけでなく、部誌や修学旅行のしおりなど、生徒が自主的に作る冊子もありました。つまり、私たちは小学生の頃から「文章を書く」練習を重ねてきたとも言えます。受験でも「小論文」があり、社会人になればエントリーシートや、さまざまな文書・プレゼン資料の作成など、より高度な文章力が求められます。社会に出てからの文章は、他者との差別化や自己表現の手段でもあり、客観的な視点や論理的展開、経験やスキルを複合的に表現する力が重視されてきました。
しかし、生成AIの登場は、「文章を書く」という作業自体を根本から変える可能性を持っています。もはや、自分で文章を考える必要すらないかもしれません。たとえば大学入試の「志望動機」や就活のエントリーシートは、従来も他者に「代筆」してもらうことは可能でしたが、生成AIはそのスキルすら不要にしてしまいました。こうなると、「そもそも志望動機やエントリーシートは本当に必要なのか？」という問いが、改めて浮かび上がってきます。実際、志望動機を試験当日にその場で書かせる大学も出てきています（参考）。
このように「課題を書く意味」や「やめる／続ける」といった議論の背景には、技術による時代転換も大きく影響しています。実は、生成AI以前にも「技術が問い直した」時代がありました。私自身、大学に入学した当時は、レポートは手書きが当たり前でしたが、大学3年生頃からインターネットを使い始め、自宅にPCを導入し、徐々にワープロ化が進みました。医師になった頃には、PCとインターネットで情報収集や文書作成、スライド作成を行うのが日常になっていました。PCやネットの普及は、確かに学びや仕事のやり方を変えましたが、それは「手段やスピード」を変えただけで、本質的な「思考」や「構成」までは代替しませんでした。その部分には、まだまだ人間の深いコミットメントが必要だったのです。
一方で、生成AIは単なる効率化を超えて、「思考のプロセスそのもの」を書き換えてしまう可能性を秘めています。だからこそ、表面的な変化ではなく、「そもそも、その課題はなぜ存在するのか？」という根本的な問い直しが、これまで以上に求められている時代なのかもしれません。

【2】ChatGPTとともに考える「課題の7ステージ」── 放棄／代替から再設計・新たな創造まで

読書感想文も大学のレポートも、多くの人にとっては自発的に書くものではなく「書かされる」ものでした。子どもの頃は苦痛でしかなかったものが、ある時からスムーズに書けるようになり、完成したものを褒められると嬉しかった──そのプロセスを振り返ると、「自分の言葉で何かを表現する」こと自体に成長の実感があったのかもしれません。中学、高校、大学と進むにつれ、自分が「読み書きが得意」だと自覚し、それを活かして社会に出た方も多いでしょう。
一方、本を読むことや文章を書くことが苦手な人も少なくありません。生成AIの登場で、これらの作業をAIに代替してもらえる時代になりました。では、もう「人間が文章を書くこと」に意味はないのでしょうか？
最近では、学生が簡単にレポートを作れないよう、講義資料に「透かし」を忍ばせてAIによる一発生成を防ぐ工夫をした大学もあります（参考）。教育現場での生成AIへの対応レベルについて、私はChatGPTと議論しながら整理しました。このプロセスそのものが、抽象的なイメージや分類を高い解像度に仕上げていく貴重なディスカッションとなりました。

◉ 大学教育におけるレポート課題の生成AI活用段階（0A〜5＋0B）

◉ 補足解説
2と3の違いは「AIが支援者になるか、共同編集者になるか」。
4以降で初めてAIとの「問い」や「対話」が学習内容に組み込まれ、5ではAIが授業の共創者となります。0Bは「レポート」という枠自体を超えて学びの本質に迫る段階です。
0A（防衛的廃止）と0B（再設計的廃止）は、同じ「廃止」でも本質は大きく異なります。単にAIを避けてレポートをやめるのが0A、生成AIの登場をきっかけに教育の本質に迫る再構築が0Bです（下図参照）。

【3】実践から見える「課題を『書く』こと」の価値── 大学での講義後レポート事例

私がこのnoteを書き始めたきっかけも、「実習の感想文すら生成AIに書かせる学生が現れ、課題やレポートの意義が揺らいでいる」と感じたことにあります。昨年度までと同じ課題設定では意味が薄れそうだと考え、今年度、科目責任者を務めている1学年次の科目「プロフェッショナリズム1a」で、生成AIを積極的に使う課題に変更してみました。そして、その科目は非常勤先生の講義が多いのですが、たまたま今年度は、ガイダンスを含め当初の4コマを私が担当する時間割になったため、学生の様子を観察しながら、最終的に以下のようなレポートを課題としました。

第1回「ガイダンス」：自分の強み・弱みを3つずつ挙げ、生成AIに評価してもらう（プロンプト・出力を提出）
第2回「医学部における学修」：難しかった内容と勉強法を2つ挙げ、指定プロンプトでAI評価＋AI活用の感想も提出
第3回「アルコールと健康」：アルコールに関連して巻き込まれうる事件や対策を考え、AIに評価させて提出
第4回「タバコと健康・禁煙」：喫煙者への接し方を生成AIに評価させ、そのフィードバックを用いて、自分の答えを追加で修正

これらのうち、最後のタバコと健康・禁煙に関する課題が、前述のどの段階に相当するかをChatGPTに評価してもらったところ、以下のようになりました。

ちなみに、教員側としては、毎回学生の様子を観察しながら課題を設定することができ、学生、特に新入生における生成AI使用の実態が見えたことはとても大きかったです。例えば、第1回の課題では、まだまだ生成AIを使うことに慣れていない学生が多いことに気づき、プロンプトを指定しないとまだまだ使えない、ということから、第2回以降、プロンプトを指定して、学生が使いやすくなることを意識しました。そして、第2回の課題にあった学生の感想を見ていても、自分のレポートを生成AIに評価してもらうことについて、新たな生成AIの使い方と感じている学生が多く、生成AIを使い始めた段階から、このようなプロセスを経験することが重要だと感じました。さらに、第4回の課題では、自らのレポートの不足点に気づき、修正することで、より良いレポート作成につなげる意識が垣間見られました。
何よりも重要なのは、これまで5点満点の評価しかできず、個別の学生にフィードバックできていなかったという教員側の課題に対し、生成AIを活用することで、個別のフィードバックを行うことができた、ということです。教員にとっては、時間がない中で最低限のフィードバックを行えること、学生にとっては、第三者的な視点から改善点を提示してもらえることは、この課題のとても大きな意義であると感じています。
今回は大学のレポートを例に挙げましたが、小学生の読書感想文や就活のエントリーシートなども同じ文脈で捉え直せます。いずれも、テストのようにその場で書くものではなく、時間をかけて仕上げて提出する課題です。生成AIが「書く」ことを代替できる時代だからこそ、それぞれの課題の本来の意義を問い直し、前述の7段階モデルのどの段階で議論できるかを考える必要がある──すでに、そんな時代に入っています。

※関連する内容は、こちらの記事にも掲載されています。

【4】「そもそも」を考え直す──現場での気づきと実践

ChatGPT日誌①（リンク）で述べた、ChatGPT同席の学生抄読会も、「そもそも、英語論文の和訳や解釈も生成AIに任せられるなら、みんなで集まる意味は？」という素朴な問いからスタートしました。

敢えて生成AIを使って抄読会を行い、「人間だけの抄読会」とは異なる価値を発見しようとしたのです。この試みも、教員、学生にとって新たな気づきのあるものでしたが、ChatGPTに、前述の段階のどこに該当するかを評価してもらったところ、以下のような結果となりました。

生成AIの出現によって、教育現場で行ってきた大半のことが生成AIで代替できる時代です。何かを書いたり、翻訳したり、論文を理解したり──自分で考えなくても生成AIが「やってくれる」ようになったからこそ、「やめる」か「続ける」か、ではなく、「そもそも何のためにやっていたのか」「何を目的としてきたのか」を改めて問い直し、目的に応じて生成AIをどう活用するかを考えることが、これからは求められるのだと思います。同じことは、学校だけでなくビジネスやさまざまな現場でも問われるテーマでしょう。

最後に、「なぜ『書く』のか？」という問いは、年齢や立場を超えて、私たち一人ひとりに突きつけられています。生成AIという新しい道具とともに、「課題」の形式そのものを問い直すことで、「考える」「表現する」意味が改めて見えてきます。「やめる／続ける」ではなく、「そもそも」に立ち返る営みが、これからの時代にますます求められるのかもしれません。

※次回のChatGPT日誌④では、今回の記事の「裏側」――この「課題の再設計」に至るまでの試行錯誤や、ChatGPTとの実際のやりとりを掘り下げてご紹介します。
本記事と合わせて、翌朝更新予定の「裏側ストーリー」もぜひご覧ください。

※この記事は、本編連載の補足・応用として、現場の実践例を共有する【番外編】です。
本編の構成や背景は以下をご覧ください：
👉 第0回：「成長の道具」としての生成AI活用論

※本記事は筆者個人の見解に基づくものであり、所属組織（大学等）の公式見解を示すものではありません。