先タン2026:AIによる変革とAI時代の教育

先タン2026でのプレゼンテーション

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1. 先生の探究学習プログラム :先タン 2026 AIによる変革と AI時代の教育 2026年7月25日 牧野友衛
2. 牧野 友衛（まきの ともえ） 世界的テクノロジー企業で 25年以上のキャリアを持ち、 Googleで GoogleマップやYouTube Japanの立ち上げを主導した後、 Twitter Japanのグロース責任者として日本を世界最大の主要市場へと成長さ せる。その後、トリップアドバイザー、 Activision Blizzard Japan、Tools for Humanity（OpenAI CEOサム・アルトマン氏が共同創業した 「World」の推進）の日本代表を歴任。 また、2020年11月に一般社団法人メタ観光推進機構を設立し、代表 理 事に就任。新しい観光概念「メタ観光」の普及を推進する。日本政府観 光局（JNTO）デジタル戦略アドバイザー、東京都や京都市の観光振興 審議会委員、群馬県世界遺産専門委員会委員など、政府・自治体の 有識者・専門委員も幅広く務める。 最先端テクノロジーとグローバル企業の経営知見を軸に、日本の地域 資源の魅力再発見や社会課題への対応など、次世代の社会実装を推 進している。
3. ⽣成AIと主要企業 2022年11月：ChatGPTの登場 OpenAIが対話型AIを無料公開。史上最速 でユーザー数が1億人を突破し、社会現象 に。 2023年〜2024年：マルチモーダル化と動 画生成 テキストだけでなく、画像・音声・動画を相互 に処理できる「Gemini」や「GPT-4o」、高精 細な動画を生み出す「Sora」などが登場
4. ミッション OpenAIの使命は、汎用人工知能（ AGI）、 つまり経済的に最も価値のある仕事にお いて人間を凌駕する高度に自律的なシス テムが、全人類に利益を もたらすようにする ことです。 Google のミッションは、この進歩を加速さ せるためのツールを開発することに深く根 ざしています。私たちは、これからの新し い発見の時代を切り拓くのは、特定の領 域だけに特化した小規模なモデルではな く、あらゆる科学分野の研究者を強力に サポートする汎用的な AI エージェント で あると信じています。 We build AI to understand the universe. Frontier reasoning, real-time voice, and generative media — designed to extend what humanity can know and do.
5. AIの先にあるもの：シンギュラリティ（技術的特異点） アメリカの未来学者レイ・カーツワイルによる 著書（2005年9月） シンギュラリティ（技術的特異点）とは？ AI（人工知能）が人間の知性を超え、それ以降の技術進歩を AI自身が主導するよ うになることで、人類の社会や生活が予測不可能なほど激変する転換点 • • • 「2045年問題」の前倒し ：「2045年」にシンギュラリティが到来すると予測して いましたが、現在のAIの進化スピードから、多くの専門家が「もっと早く、2030 年代には到達 するのではないか」と予測を前倒し。 AGI（汎用人工知能）の現実味 ：特定の作業だけでなく、人間のようにあらゆ る知的タスクをこなせるAGIの開発に、OpenAIやGoogleなどのトップ企業が 数年以内の実現を目指して巨額の投資を続けています。 自己進化のサイクル ：人間より賢いAIが、さらに賢いAIを設計・開発するよう になります。この「知能の爆発」が超高速で繰り返されるため、人間の脳では 追いつけない速度で技術が進化。
6. シンギュラリティ（技術的特異点）の先にあるもの 「AGI」による人類の課題の解決 • がんの克服 • 寿命の延長 • 人口問題 • 食料問題 • 気候問題 • 電力問題 • 宇宙開発 次の段階の人類社会へ • 脳とコンピューターを直接つなぐ技術（ BMI：ブレイン・ マシン・インターフェース） • 労働の義務からの解放への取り組み。 UBI（ユニ バーサル・ベーシック・インカム）の実現。
7. AGI（汎⽤⼈⼯知能）の現在 レベル OpenAIの定義 (人間レベルの実務能力） Google (DeepMind)の定義 （知能と汎用性） 両社の代表モデル・現状（ 2026年時点） Level 1 Chatbots（会話） 日常会話・テキスト生成 Emergent（新鋭） 未熟だが一部で人間と同等 GPT-3.5 / Gemini 1.0 (初期) Level 2 Reasoners（推論） 思考・問題解決・プログラミング Competent（実力派） 上位50%の健常な成人レベル GPT-4o / o1 / o3 Gemini 1.5 / 2.0 / Flash Level 3 Agents（自律行動） 指示を受けて数時間の仕事を完結 Expert（エキスパート） 上位90%の高度な専門家レベル 【現在地】 OpenAI Operator / Google Project Jarvis などが激突中 Level 4 Innovators（革新者） 新しい科学的発見や発明 Virtuoso（達人） 上位99%のトッププロレベル AlphaFold 3 (Google) などの特化領域で先 行 Level 5 Organizations（組織） AI群が企業丸ごとを運営 Superhuman（超人 / ASI） 全人類の能力を超える 未到達（両社とも AGI/ASI到達の指標）
8. AIによる組織構造の転換 主要IT企業の最近の人員削減 「米レイオフ・エフワイアイ （Layoffs.fyi）によると2026年上半 期で世界200社以上のテック企業が 約11万3600人の人員削減に踏み 切った。25年は1年間で約 12万 2600人だった」 AIが侵食し始めた日米の若者雇用 ブルーカラーへの転職のリアル
9. AIによるホワイトカラー‧新卒市場への変化 米有力AI企業アンソロピックのダリオ・アモデイ最高経営責任者（CEO）は5月下旬、ホワイトカラーの仕事は「 AI によって 5年以内に入門レベルの雇用の半分が消滅しうる」 との分析を米メディアで語った。現在のAIは「優秀 な大学生と同じくらい有能」だとして、特に若手の採用が抑えられると説明した Amazonなど米テック、 AI代替で雇用絞り込みへ 有名大学卒でも「入社できない」 - 日本経済新聞
10. AIによるホワイトカラー‧新卒市場への変化 新卒は必要か ENEOS・クボタ・大和ハウス、採用大幅減の真意 - 日本経済新聞
11. 2040年に440万⼈に事務職は過剰に 2040年の就業構造推計（改訂版）について 2026年３月 経済産業省 経済産業政策局
12. USでのブルーカラーの復権
13. フィジカルAIによるブルーカラーの仕事の置き換え 自動運転・配送（例： Uber、Tesla) 物流現場 建設現場 200時間(8時間で25日/人分)連続で 25万の荷物の仕分けの達成
14. 将来のリスク①：AIの電⼒‧計算コスト‧ビジネスモデルの問題
15. 将来のリスク②：⽇本経済‧社会の構造変化 ホワイトカラー層の減少による中間層の縮小 2035年に約 18兆円のデジタル赤字予測
16. 将来のリスク③：⽇本社会の変化への遅れ 日本の自動車業界規模 自動運転の出遅れによる日本車の地位低下 ロボタクシー30都市で商用運行 日本はゼロ、自動運転の出遅れ映す
17. 将来のリスク④：「⾦融」の変化とAIと暗号資産でUSD⼀強に Open USD（Stable coin） ⾦融を揺るがす「⼆重の地殻変動」 AIエージェントの自律化： 契約書作成、融資審査、財務分析が全自 動化。これまで下積みを担ってきたジュニア層や事務職の仕事が急 激に消失。 ステーブルコインの台頭： AI同士が人間を介さず「ミリ秒・ 0.1円単 位」で即時直接決済。銀行の従来の送金・決済仲介手数料ビジネス が破壊される。
18. 正解なき世界で「⾃ら答えを⾒つける⼒」を 日々AIが進化し、その影響範囲があまりに巨大で広範なため、全体を完全に把握・予測できる人間（ AI研究者・ 専門家）は世界に存在しません。 だからこそ、教育に求められるのは「知識の暗記」や「正解の教授」ではありません。 1. 2. 3. 回答がない前提に立つ： 未来の正解は誰も知らない。だから「間違えること」を恐れなくていい。 未来予測と自己判断力： 流れてくる情報の本質を見極め、自分で未来を予測し、どう行動するかを自ら 判断する力を身につける。 答えの見つけ方を教える： AIという「知のツール」を活用しながら、問いを立て、探求し、独自の解を導き 出すプロセスの体験を重視する。 教える側（大人・学校）も「教え込む」スタンスを捨て、子どもと一緒に試行錯誤しながら答えを探していく姿勢（共 に学び、話し合う環境）が必要です。
19. AI時代の教育：「AIを使わない」という選択肢はない 出典：令和7年版（2025年版）情報通信白書 22.5%
20. AI時代の教育：「AIを使わない」という選択肢はない 情報通信白書令和 8年版から 最下位ながら 26.7%→58.8%への改善 10代〜20代への普及と世代格差 （出典）総務省（2026）「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」
21. AIのリスク対策とメディアリテラシー 感情を共有できる人の割合 • ハルシネーションと構造理解： AIは平気で嘘（ハルシ ネーション）をつきます。また過度に依存しないよう構 造を正しく理解する必要。 参照 GLOCOM六本木会議オンライン#112 私たちは「情緒的な AI」とどのように付き合っていくべきか？――生成AIの私的な使 用を考える • 道徳教育とサイバー・ハッキング問題： AIを使ってセ キュリティを突破、悪用の事件が増えているため、サ イバーモラルを道徳教育の一環の必要。 • 放置すれば拡大する情報格差： 活用により情報格 差が広がるため、 AI教育の必要。
22. 職業選択と⼈⽣の再定義：「そもそも何のために働くのか？」 Geminiによる AIに奪われない仕事 ：「フィジカル（現場）」「高度な人間関係（感情・信用）」「責任と意思決定」を伴 う領域 1. 「身体性」と「現場の柔軟性」が必要な仕事（フィジカル・現場系） ： 熟練した職人・建築技能職（電気工事士、 水道設備士、大工、内装職人など）、整備士・修理技師（自動車、航空機、精密機械など）、シェフ・料理人（特に 即興やオリジナリティを伴う料理） 2. 「対人共感」と「高度なケア」が必要な仕事（ヒューマン・タッチ系） セラー・臨床心理士、幼児教育・保育士 ：看護師・介護福祉士・理学療法士、カウン 3. 「信用」と「泥臭い合意形成」を担う仕事（交渉・マネジメント系） ：ディールメイカー・高度な M&Aアドバイザー、 プロジェクトマネージャー / 組織のリーダー、プライベートバンカー・超富裕層向けコンサルタント 4. 「責任」を負う仕事（意志決定・倫理系） ：経営者・起業家、裁判官・弁護士（法廷弁護・示談交渉）、高度な倫 理・安全性が問われる監修者・監査役 5. 「AIを活用して枠組みを作る」側の仕事（プロトコル・創出系） ナー、独自の思想や体験を提供するアーティスト・クリエイター ：AIシステムアーキテクト / AIワーク・デザイ
23. 2026年7月14日 声明では今後10年でAIの能力が飛躍的に伸び 、「産業革命を上回る 大きな経済変革が、極めて短期間のうちに起こる可能性 がある」と指 摘し、人々の生活水準を引き上げると同時に「大規模な雇用喪失が起 こるリスク もある」とした。 「蒸気機関、電気やコンピューターは社会に普及するまで数十年の猶 予があったが、AIの場合は数年しかないかもしれない 」として、早期 対策の必要性を主張した。 AIで｢大規模な雇用喪失｣ ノーベル賞スティグ リッツ氏ら200人が声明 - 日本経済新聞