AI対話に何を挟むか ― 高回転対話・デジタル摘録・手書き記録による創造体験の違い｜日本創造学会2026

AIとアイデアを考えていると、「これは面白い」と思った着想が、次々と現れるAIの出力に押し流されてしまうことがあります。

本研究では、AIとのアイデア創出において、AIの出力と次の思考の間に「何を挟むか」に着目しました。

大学生89名による15分間の発想課題「2030年の自動販売機」を通じて、次の3方式を比較しました。

① 高回転対話：記録を挟まず、AIとの対話を高速に続ける

② デジタル摘録：AI出力をコピーし、重要箇所にマーカーを付け、自分の考えをコメントする

③ 手書き記録：気になる情報を紙に書き取り、そこから生じる着想も手書きする

結果として、創造性の高まり、思考の飛躍度、翌日語れる自信の3指標について、方式間の統計的に有意な差は確認されませんでした。

一方、自己評価の平均値では、思考の飛躍度はデジタル摘録群、翌日語れる自信は手書き記録群が最も高く、自由記述にも方式ごとに異なる創造体験が表れました。

本研究は、方式を参加者が自己選択した探索的研究であり、因果的な効果を示すものではありません。

AI時代の創造で重要なのは、AIの出力量だけではなく、人間がどこで立ち止まり、何を拾い、どう考えを育てるかという「介在の設計」なのかもしれません。

本資料では、実験の概要、結果、自由記述、研究の限界、今後の研究課題と実践的な示唆を紹介しています。

【発表情報】
日本創造学会 第48回研究大会（2026年）
2026年10月25日／秋田県立大学
発表者：石井力重（アイデアプラント）
資料：全49ページ

※研究発表時のスライドを公開したものです。

Transcript

1. 日本創造学会2026 2026年10月25日 秋田県立大学 石井力重｜アイデアプラント AI対話に何を挟むか ― 高回転対話・デジタル摘録・手書き記録による創造体験の違い ― 1
2. 最初に、挙手で教えてください AIでアイデアを考えていて、 「これ、いいな」と思った案を、 あとで見失ったことはありますか？ 2
3. 良いアイデア、どこへ行った？ AIは大量にアイデアを返す。 でも、人間は全部を持っていられない。 3
4. AI時代のアイデアワークは、情報洪水 一瞬「これは面白い」と感じた断片も、 次の出力に押し流される。 4
5. 学生の声： 「『これ良いな』と思ったやつを 見失って、何だったのか忘れてしまった」 ― 【高回転対話】群の自由記述より 5
6. 以前のブレストでは、どうしてたんだっけ？ アイデアパーソンは、創造的な話をするときにも、よくメモを書いていた。 素朴に転写すれば「AIとのブレストに、紙とペンを持ち込む」・・・になる。 ただ、デジタルとの相性が悪そう。 さあ、実際どうだろうか。 6
7. 研究の問い（今回の関心）： AIを「使う、使わない場合の比較」や AIに「いかに高度に考えさせるかの研究」ではなく、 AIの出力と、 その次に人間が考えるまでの間に、 どんな行為を挟むと効果的になるか？ 7
8. 先行研究から見えること 生成AI と創造性をめぐる研究では、 AI刺激が発散を自動的に広げるとは限らないことが報告されている。 スライド9 スラ イド10 スラ イド11 スラ イド12 これらは今回の実験への示唆となる「人側の介在の設計を見る」必要性を示している。 8
9. 先行研究❶： ワディナンビアラッチら（2024）[CHI 2024] ※CHI：人とテクノロジーの関わり（HCI）を扱う、分野内最高峰（Nature級）の国際学会 The Effects of Generative AI on Design Fixation and Divergent Thinking 生成型AIがデザインへの固執と発散的思考に及ぼす影響 概要） 実験： 60名が20分間でチャットボットのアバターを発想。 全員に同じ作例を提示し、「追加支援なし」「画像検索」「画像生成AI」の3条件を比較。 結果： 画像生成AI群は、追加支援なし群よりも初期作例への固着が強く、 案数・多様性・独創性が低かった。 著者らの示唆： AIが刺激を生成するだけでなく、プロンプトの作り方や、生成画像を 模倣にとどまらず発想へつなげる方法を支援することが重要。 要約） 生成AI画像を用いた発想で初期例への固着が強まる。 案の数・多様性・独創性が低下する。 AI出力への応答戦略の重要性を論じた。 9
10. 先行研究❷： ヘイマンら（2024）[Collective Intelligence] Supermind Ideator: How scaffolding Human-AI collaboration can increase creativity 人間とAIの協働を構造化することで創造性を高める 概要） 実験：152名が、偽ニュースの判別やワークライフバランスの改善策を発想。 「専用AI（Supermind Ideator）」「ChatGPT」「AIなし」の3条件を比較。 専用AIは、創造技法・プロンプト・操作画面を組み合わせ、発想を段階的に支援。 結果：第三者によるアイデアの革新性評価（5点満点）は、専用AI 3.21、ChatGPT 2.96、AIなし 2.81。 3条件の各組み合わせで有意差があった。一方、提出アイデア数には有意差がなかった。 著者らの示唆：生成AIの能力だけでなく、創造技法や思考の手順を組み込んだ「足場かけ」の設計が、創造的成果を高め得る。 要約） 創造技法・専用プロンプト・UI による足場を備えたシステムが、 通常のChatGPT利用等より革新的な案を生んだ。 10
11. 先行研究❸： 井上ら（2007）［IEICE Transactions］ ※ 『IEICE Transactions on Information and Systems』（電子情報通信学会の英文論文誌） Effect of Rearrangement and Annotation in Digitized Note on Remembrance デジタルノートの再配置・注釈が記憶に及ぼす効果 概要） 実験：大学院生8名が講義映像を視聴し、タブレットPCでノートを作成。 「ノートに注釈・再配置を加えて復習する」「閲覧のみで復習する」の2条件を比較。 結果：2日後の記憶テストでは、初日と比べて、再配置ありの条件で得点が平均0.625点上昇、なしの条件で平均1.625点低下。 一方、注釈・再配置を行う初回の復習には、より多くの時間を要した。 著者らの示唆：ノートの注釈・再配置には、情報を読みやすくするだけでなく、内容を考え直させ、記憶を強める働きがあると考えられる。 要約） デジタルノートに注釈を加えたり、情報を再配置したりする能動的な加工は、 単に情報を記録・閲覧するだけの場合と比べて、 内容の記憶を高める効果があることが示された。 11
12. 先行研究❹：フラニガンら（2024）［Educational Psychology Review］ ※ Nature系の出版元による学術誌 Typed Versus Handwritten Lecture Notes and College Student Achievement: A Meta-Analysis タイピングと手書きの講義ノートが大学生の学習成績に与える影響：メタ分析 概要） 分析：大学生3,005名を含む24研究を統合し、講義ノートの「タイピング」と「手書き」を比較。 ノートの記録量と、内容の理解・記憶を含む学習成績への影響を分析。 結果：記録量はタイピングが優位（効果量 g＝0.919）。 一方、学習成績は手書きが優位（g＝0.248）。いずれも統計的に有意（p＜.001）。 また、ノートを復習する機会があると、手書きの学習成績上の優位性が強まった。 著者らの示唆：記録量の多さが、そのまま学習成果の高さにつながるわけではない。 手書きでの言い換えや図示などが、理解や記憶を助ける可能性がある。 要約） タイピングは手書きよりも多くの情報を記録できる一方、 学習成績では手書きが優位であり、記録量の多さが必ずしも 学習成果の高さにつながらないことが、メタ分析によって示された。 12
13. 今回は、3つの方式を比べた ① 高回転対話 スライド14 ② デジタル摘録 スラ イド15 ③ 手書き記録 スラ イド16 13
14. ① 高回転対話 記録を挟まず、AIとの対話を続ける ・速度を落とさない ・高速な壁打ちを保つ 14
15. ② デジタル摘録 （てきろく＝摘み取り、記録する） AI出力をWord等へコピーし、 重要箇所をマーカーし、 そこから生じた自分の思考も、コメント機能で書き添える 15
16. ③ 手書き記録 気になるAI出力を、単語や短文でいいので、紙へ書きとり、 そこから思い浮かぶことも、手書きする。（文章・図・絵、問わず自由に） 16
17. （実験前の私の予想） 「たぶん、デジタル摘録が 一番よいだろう」 ― 実験前の予想 さあ、その結果は （その前に、実験スキームを） 17
18. 授業内の15分発想課題で比較 ⚫ 大学生 89名 （東北工業大学、長町キャンパス） ⚫ 2026年4月23日｜15分 ⚫ 発想のお題：「2030年の自動販売機」 ⚫ 3方式は自己選択 幸運にも、大まかに1/3ぐらいずつになった。 ⚫ 利用するAIモデルは 各自が使い慣れたもの 18
19. 見たのは、3つの自己評価 （5件法で実験直後に回答） ① 自身の創造性の高まり ② 思考の創造的な飛躍度 ③ 翌日語れる自信（記憶・熱量） ※③は実記憶テストではない 19
20. 結果を先に： 1つの勝者、ではなかった ⚫総合的な創造性の高まり： 大差なし ⚫思考の飛躍度： デジタル摘録が高め ⚫翌日語れる自信： 手書き記録が高め 20
21. 「創造性が高まった」という実感に、3方式の有意差はなかった 5件法による自己評価（平均値） • • 高回転対話 3.47 • デジタル摘録 3.75 • 手書き記録 3.71 • p = .472 3群間に統計的な有意差なし （p = .472） ※ Kruskal–Wallis検定、有意水準5％ 21
22. 「思考の飛躍度」の自己評価は、デジタル摘録群が最も高かった 5件法による自己評価（平均値） • 高回転対話 3.71 • デジタル摘録 4.17 • 手書き記録 3.45 • p = . 087（5％有意水準にあと一歩届かず） • 観察事実： 3群の平均値は異なり、デジタル摘録群が最も高かった。 • 統計的判断： その違いについて、5％水準の有意差は確認されなかった。（3群比較：p = .087） • 解釈： 今後の研究で検証する価値のある探索的な結果である。 22
23. ① 自身の創造性の高まり ② 思考の創造的な飛躍度 「総合的な効果」には、3方式に「有意な差がない」が、 「飛躍」という点では、「デジタル摘録群が高い」可能性。 23
24. さて、3つ目 24
25. 「翌日語れる自信」の自己評価は、手書き記録群が最も高かった 5件法による自己評価（平均値） • 高回転対話 2.65 • デジタル摘録 2.79 • 手書き記録 3.26 • p = .090 （5％有意水準にあと一歩届かず） • 観察事実： 3群の平均値は異なり、手書き記録群が最も高かった。 • 統計的判断： その違いについて、5％水準の有意差は確認されなかった。（3群比較：p = .090） • 解釈： 今後の研究で検証する価値のある探索的な結果である。 今回は【翌日実際に記憶していたか】ではなく、【「語れる自信」の自己評価】である。 25
26. 参考観察：記録を挟むと、対話の回転は落ちる 26
27. 約20名への口頭確認でよく現れた値。 非系統的な補足観察。統計データではない A 画面でラリー B コピペ＆マーカー C 紙へ手書き 画面内で、そのまま AIとの対話を続ける 人間が「拾う、塗る、打つ」 ひと手間を入れる 出力を眺め、 単語や着想を自分の手で書く １５往復 １２往復 ２～３往復 15分間の アイデア出しで： 27
28. アンケートの自由記述から： 28
29. 優劣より、異なる創造体験の輪郭 高回転対話 デジタル摘録 手書き記録 高速・大量の刺激 大量の刺激・拾う じっくり選ぶ ・考えを記録する ・じっくり考える スライド30 スライド31 スラ イド34 スラ イド32 スラ イド33 29
30. 高回転対話：「数をたくさん出してくれる」 「数をたくさん出してくれるので アイデアが出しやすい」 ― 高回転対話の自由記述より 30
31. 高回転対話：「これ良いな」を見失う 「『これ良いな』と思ったやつを見失って 何だったのか忘れてしまった」 同趣旨の言及：4/22名（他2方式では0名） ※任意自由記述。発生率ではない。 31
32. デジタル摘録：「気になったことを見つける」 「マーカーをつけることで、より理解しやすく、 自分の気になったことを見つけることができた」 ― デジタル摘録の自由記述より 32
33. 手書き記録：「キーワードが記憶に残りやすい」 「手書きで書く分、 キーワードが記憶に残りやすい」 同趣旨の言及：4/23名 （他2方式では0名） ※任意自由記述。実記憶の測定ではない。 33
34. 手書き記録：「書いている途中で、別の案が生まれた」 「メモをしているうちに、 こうじゃなくてこうしたら面白いかも という発想に展開」 同趣旨の言及：2/23名 ※少数の探索的所見 34
35. この研究で、まだ言えないこと ・自己選択なので、方式の純粋な因果効果ではない ・AI／モデルを統一していない ・主要指標は自己評価 ・「翌日語れる自信」は実記憶ではない ・自由記述は任意回答 ・単一授業・単一課題・15分条件 → 今回は、次に精査すべき箇所を醸し出す探索的研究 35
36. 結果の吟味～考察 （ここは、皆でディスカッションしましょう） 今回の実験は、評価の限界もあります。 ・「方式の自由選択」（そのスタイルを好む人がそれを実践している） ・「自己評価」（当人の中で感じる変化であり、客観計測を経ていない） ・分析後半は「自由記述」（アルターワーディングを経て客観性を維持できるように努めているが限界はある） それらは、厳密な実験時には改良する必要があります。それは今後の課題として、一度脇に置いておいて： 36
37. 見えてきたのは「どれが一番か」ではなく「何が起きやすいか」 高回転対話： 高速大量の刺激を浴びる デジタル摘録： 大量の刺激の中に見出す「光」が残る 手書き記録： じっくり選び、想いを育てる → 目的によって価値が変わる可能性 37
38. （A）チャット欄の外に、思考の作業面をつくる チャット欄の外に、 思考の作業面をつくる。 AIの出力を、いったん画面の外へ出す。 そこで、人間が選ぶ・書く・考える。 探索結果を 受けた提案 （そして、再びAIへ戻す。 それはデジタル摘録が楽。WordをAIにアップすれば、 マーカーの位置も、コメントも把握して、 人間サイドの閃きを理解してくれる。） 38
39. （B）手書き記録に予想外の特徴が出た 翌日語れる自信：高め 「記憶に残る」という声 これは、多くの先行研究と整合。 「書いている途中で別案」という声 画面上のラリーだけでは、 美味しいところを逃している。 AIワークのメモテクニックは、もっと掘るべき余地が。 39
40. （C）「狙う効果」で、スタイルを使い分けるべきかも ⚫ 高速に刺激を得る ⚫ 発想が飛躍する ⚫ かすかな光を見失わない ⚫ 熱量をもって語れる ⚫ （今回の実験では計測していない、精緻化系も） ― 今後、AIアイデアワークのスタイルごとに、メリットがある。 （デメリットもある）。 40
41. あるいは 、、、フェーズで切り替える方がよいかもしれない 高回転対話で、高速に広げ ↓ デジタル摘録で、 気になる断片を拾い、整理する ↓ 手書き記録で、 必要な箇所をじっくり考える ※未検証の実践仮説 41
42. まとめ 42
43. 有効なのは「手を動かすこと」なのか、 それとも「選び・外部化し・再加工すること」なのか。 今回のデータでは切り分けられない。 今後の実験では分離して比較する価値がある。 43
44. AIアイデアワークという情報洪水の中では、 「その場で拾う」メソッドが創造技法の新カテゴリーになるかも 「これは面白い」 「ここには何かある」ーー その瞬間に価値を感じた断片を拾い、 後の思考につなげられる状態にする。 ※今後の研究に期待。 45
45. AI時代の創造で問うべきは、AIの出力量だけではない AI時代の創造で問うべきは、 AIの出力量だけではない。 人間が、どこで立ち止まり、 何を拾い、何を自分で生成するか。 介在の設計が、研究対象になる。 46
46. AI対話に、何を挟むか？ 「流れていく会話」から「人間が立ち止まり、選び、加工する素材」に。 48
47. 付録： （研究の範疇外の、実践洞察、ちょっと共有します） 実践的には デジタル摘録（や手書きメモ）は、AIにフィードバックして使う 49
48. AI → 摘録 → 人間の思考 → 再びAI AI ↓ デジタル摘録 ↓ 人間の判断・連想・派生案 ↓ 再びAIへ ― 一方向の保存ではなく、思考の循環 50
49. 持ち帰り技法：デジタル摘録 デジタル摘録のポイント 『保存ではなく、“摘みとり、記録する”』 1. 気になるところをコピぺする。（Wordなどに） 2. マーカーで注目単語や記述を目立たせる。 3. 自分の考えをコメント機能で、書き添える。 51