2026a 第10回:AIと社会

小テスト

前回授業の振り返り

ニューラルネットワーク

パーセプトロン、入力 x 重みの総和と多層化

課題：3大生成AIの比較と考察

当然利用するモデルによっても差がでる点に留意 (大パラメタのほうが性能が高い)

e.g. Fable >> Opus >> Sonnet >> Haiku

table: 3大生成AIの比較と考察

AI ChatGPT Gemini Claude

提供元企業 OpenAI Google Anthropic

一般的評価 汎用・エコシステム重視の万能型 Google連携と長文処理に強い実務型 安全性・文章力・コーディングが強い思考型

主要提供モデル GPT-5.x, o系モデル等 Gemini3.x Pro / Flash系 Claude 4.x Opus / Sonnetなど

事実問題 検索連携で最新情報に強い (検索オン) ハルシネーション率が相対的低 (わからない、と答えやすい)

要約・創作 創作領域は相対的に得意 長大な資料からの抽出が得意 自然で読みやすい日本語と一貫性

論理・算数 いずれも得意 いずれも得意 いずれも得意

価値判断 中立・両論併記より

レポート総括 簡潔でバランスよし、親しみやすさ 情報量が多く詳細、逆に冗長 簡潔で結論が明確、中立的

使い分け仮説 ・汎用タスク ・事実・出典付き調査 ・高品質な日本語の文章・要約

・エコシステム(他連携)重視 ・長大な資料の読解 ・コーディング

何のためにこの大学に入学したのか

本日の講義は「新しい知識を得る」場以上に「スタンスを整える」馬

時事問題

Fable5の提供停止

Anthropicがリリースした最新のフロンティアAI (最も性能が高いモデル) が急遽提供停止に

理由は国家安全保障上の懸念

トルコのある高校でGPT-4ベースのAIチューターを学生に提供したもの

学習を阻害しないプロンプトとは

1. プロンプト層

まず自分でやらせる：学生がまだ何も試みていない場合、まず自分でやってみるよう促す

作業を見せさせる：「ここまでやったことを見せて」と促し、途中でヘルプを提供しない

ミスの指摘→理解促進：学生が間違えた場合、何が間違いか説明し、次のステップのヒントを出す

情報の最小化原則：まず最小限の情報のみ提供し、それでも詰まったら追加情報を出す

完全な解答の禁止：いかなる場合も答え全体を出さない

2. 問題固有情報

教師が全ての設問に対して多量の教師情報を事前に与えている

正解

典型的な学生のミスパターン

各ミスに対応したヒント

目的はハルシネーションの回避と、段階的ヒントの精度向上

グループワーク

Step1. 生成AIの使い方、「これでよかったのかな」と思ったシーンの共有

Step2. 検討する「学習タスク」の決定、グループメンバの中で「最も生成AIを使いがちなタスク」とすることを推奨

Step3. 当該学習タスクにAIを利用する「メリット」と「デメリット」を議論、整理

Step4. 前述議論を踏まえ、「学びや大学、知的な仕事は、今後どのように変容するか？」を議論、仮説を取りまとめる

各自休憩をとった後 11:10より、各グループより共有を行ってもらいます (5分/グループ目安)

課題

本日のグループワークを踏まえて、自分なりの「生成AI実践の指針」を定義し、提出すること

タイピングテスト