拓海先生、最近部下からChatGPTを使えば仕事が早くなると言われているのですが、正直何をどう導入すればいいのか分かりません。今回の論文は何を示しているのですか？
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、生成AI（Generative AI）が学生のプログラミング思考にどう影響するかを観察したもので、要点はAIが“導く”場合と“補助する”場合で人の思考過程が変わるという点ですよ。
それって要するにどんな違いが出るのですか。現場での効果は本当にあるのでしょうか。
大丈夫、一緒に見ていけば分かりますよ。結論を3点で言うと、1) AIが主導すると学生はAIの答えに頼りがちになる、2) 人間が主導するとAIの出力を吟味して改善する時間が増える、3) 批判的思考や自己効力感が高いとAIを上手に使える、ということです。
なるほど。これって要するに学生がAIに導かれるか、自分でAIを使いこなすかということ？
その通りです。簡単に言えば、AIを『使う』立場を人が保てるかが重要なのです。具体的には、質問を工夫する部分（Question Formulation）、解法を発展させる部分（Solution Development）、出力を評価する部分（Solution Analysis and Evaluation）、そして改善する部分（Solution Refinement）の四段階で人の関与の仕方が異なりますよ。
現場では時間とコストが最優先です。AIを入れると確かに早くはなるが、品質や学習効果はどう測るのですか。投資対効果の観点で教えてください。
大丈夫、要点はいつも同じです。1) 初期投入で時間短縮は見込める、2) ただし人がAI出力を吟味・改善する工程を組み込まないと品質は落ちる、3) 研修で批判的思考と自己効力感（programming self-efficacy）を高めれば、長期的なROIが向上しますよ。
それなら研修と現場ルールの両方が要るわけですね。具体的にどのフェーズに人を残すべきですか。
まずQuestion Formulation、つまり何を問うかを人が設計すべきです。次にSolution Analysis and EvaluationでAIの答えを人が検証する。最後にSolution Refinementで人が改善点を加える。この三点を守ればAIはツールとして最大限に働きますよ。
分かりました。最後に一つだけ。現場に戻って部下に何を指示すればいいですか。短く3点で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に三点です。1) AIに投げる前に質問を明確にすること、2) AIの返答をそのまま使わず必ず検証と改善を行うこと、3) 批判的思考と自己効力感を高める短期訓練を導入すること。これで現場の質は変わるんです。
分かりました。自分の言葉で言うと、要はAIはいい道具だが、道具を持っているだけでは職人にはなれない。道具の使い方を学び、出力を点検して磨く工程を残すことが重要、ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究が変えたのは、生成AI（Generative AI、以後GAI）を単なる自動化ツールではなく、人の思考過程を拡張する存在として体系化した点である。GAIを用いる学習場面では、誰が思考の主導権を持つかによって学習行動と成果が大きく異なることが示された。特にプログラミング教育という実務に直結する領域で、AI主導と人間主導の二つの作業スタイルが比較され、時間配分や出力の扱い方に有意な差が生じることが観察された。
まず基礎的な位置づけを説明すると、従来の研究はGAIの性能や生成コードの正確性、学習への短期的影響を評価することが多かった。だが本研究は個人の思考過程の段階—問いの立て方（Question Formulation）、解法の展開（Solution Development）、評価（Solution Analysis and Evaluation）、改善（Solution Refinement）—を分解して、GAIがこれらにどう影響するかを明示した点で革新的である。
実務上の重要性は明白だ。経営者や教育担当者はGAI導入に際し、単にツールを配るだけではなく、組織内で誰がどのフェーズを担うかを設計する必要がある。GAIは即効的な効率化をもたらすが、品質と学習効果は人間の関与によって大きく左右されるという点を本研究は示している。
本節は、GAIを導入する経営判断の前提として、AIの役割を『ツール』か『リーダー』かという観点から再整理する場である。実務的には、短期的な時間削減と長期的な能力開発の両立を如何に図るかが重要である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主にGAIの能力評価や自動生成コンテンツの正確性、学習補助としての短期効果に注目してきた。これに対して本研究は、人的思考プロセスの時系列的な構造を詳細に分析し、GAIとの相互作用がどの段階で人間の介入を必要とするかを定量的に明らかにしている点で差別化される。つまり、単なる性能比較から、人的意思決定と学習行動の観点への転換を図った。
また、従来はGAIへの依存度や学習成果の有無が主な評価指標であったが、本研究は「誰が問題設定をするか」「誰が出力を検証するか」といったエージェンシー（agency）の所在に着目し、GAIに主導権を与えた場合の時間配分と行動の変化を追った点が新しい。これにより、GAI導入の設計論がより実務的に示された。
さらに人間の資質に着目した点も注目に値する。批判的思考やプログラミング自己効力感（programming self-efficacy）がGAIの使いこなしに与える影響を実証的に示したことで、教育介入や研修設計の示唆が得られる。単にツールを配布するだけでなく、人材育成とルール設計が不可欠であることを強調する点で先行研究との差は明瞭である。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核はGAIと人的プロセスの関係を分析するための行動コード化と時系列解析である。具体的には、学習者の操作ログや対話記録を用いて4つの思考段階に分類し、それぞれの段階に要した時間や遷移パターンを比較した。これにより、AI主導と人間主導でどの段階に差が出るかを定量化している。
また生成AI自体のブラックボックス性に依存せず、人-AI間のインタラクションを観察可能な単位に分解した点が技術的強みである。分析手法としては連続する行動のパターン抽出や相関解析を用い、個人差（批判的思考や自己効力感）と行動との関連性も検証した。
実務での示唆としては、ログ収集と行動コード化の仕組みを導入すれば、GAI活用のボトルネックが可視化できる点である。つまり、どのフェーズで人的介入が不足しているかがデータに基づいて示されるため、改善策を打ちやすい。
4.有効性の検証方法と成果
検証は学生を対象にした実験で行われ、GAIを主導的に用いるグループと、人間主導でGAIを補助的に使うグループに分けて比較した。時間配分、生成コードの取り扱い方、そして自己報告による批判的思考や自己効力感の測定を組み合わせ、行動と心理特性の関係を分析した。
主な成果は三つある。第一に、人間主導グループはSolution DevelopmentとSolution Refinementに多く時間を割き、生成物を吟味・改善する行動が顕著であった。第二に、AI主導グループはAIからの直接的な回答に依存しがちで、出力の精査が少ない傾向があった。第三に、批判的思考や自己効力感が高い学習者ほど、質の高いPrompt（問い）を作成し、GAIの出力を有効に改良する傾向が見られた。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は二つある。一つはKAプロンプトや評価ルールの設計次第でGAIの影響が変わるという点であり、運用設計が不十分だと学習効果が逆行するリスクがある。もう一つは、今回の被験者が教育現場の学生である点から、企業現場への直接適用には追加の検証が必要である点だ。
また倫理的・制度的課題も残る。GAIの出力を検証する責任範囲や、成果評価の基準を如何に定めるかは運用面で重要な論点である。さらにGAIへの過度な依存を防ぐ仕組みづくりと、人的スキルを高める研修の両立が課題として挙がる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は企業現場での転用可能性を検証する研究が必要である。実務ではチームでの分業や業務フローが複雑なため、誰がどのフェーズを担うかを明確にしたプロセス設計と、それを支えるログ計測・評価指標の整備が求められる。加えて、批判的思考と自己効力感を高める教育プログラムがROIを改善するかを実証する介入研究が望まれる。
最後に実務的な提言として、第一にGAIは短期的な効率化ツールとして導入しつつ、第二に出力検証と改善のプロセスを標準化し、第三に職員の批判的思考を鍛えることで長期的な価値を生む、という方針を示しておく。
検索に使える英語キーワード（英語のみ）
Generative AI, AI-augmented thinking, programming education, human-AI interaction, prompt engineering, self-efficacy, critical thinking
会議で使えるフレーズ集
「GAIは短期的には効率化をもたらしますが、品質担保のために出力検証プロセスを必須化しましょう。」
「導入初期は研修に投資して、社員の批判的思考と自己効力感を高める必要があります。」
「我々が決めるべきはAIに任せる工程と、人が主導する工程の境界です。そこを明確に設計しましょう。」
Reference: Zhong, T., et al., “Generative AI as a Tool or Leader? Exploring AI-Augmented Thinking in Student Programming Tasks”, arXiv preprint arXiv:2411.19490v1, 2024.
