生成AIが身近になったことで、「家でAIに書かせたのではないか」という疑いを前提にした評価は成り立たなくなりつつあります。かといって、課題やテストをなくすわけにはいきません。必要なのは、AIの使用を隠す前提ではなく、使うことを前提にした課題と採点の再設計です。この記事では、その考え方と進め方を整理します。

課題の正体：成果物だけでは過程が見えない

従来のレポートや作文は、最終成果物だけを評価する形が中心でした。生成AIは成果物らしい文章を短時間で作れるため、成果物だけでは本人の理解や思考の過程を測りにくくなります。一方、AI利用を一律に禁止しても、利用の有無を確実に見分ける方法はなく、現場の負担だけが増えます。評価の対象を「成果物」から「過程と判断」へ広げることが、現実的な方向です。

再設計の型：過程を見せる課題にする

一つ目は、授業内の活動と組み合わせる方法です。下書き、話し合いのメモ、発表や口頭での説明など、過程が残る要素を課題に含めます。二つ目は、AIの出力を題材にする方法です。AIの回答の問題点を指摘したり、自分の立場から修正したりする課題は、AIを使っても思考の差が見えます。三つ目は、地域や自分の体験など、本人固有の素材を必須要素にする方法です。採点では、観点を事前に示し、過程と成果物の両方をどう見るかを生徒と共有しておきます。

学校としての方針を先に決める

どの課題でAIを使ってよいか、使う場合に申告が必要かは、教員個人の判断に任せず、学校や学年で方針をそろえます。方針は文書化し、生徒・保護者にも説明できる形にします。なお、制度や各自治体・学校の方針は変更される可能性があります。2026年11月時点の公表情報を前提にしつつ、最新情報は文部科学省など公的機関の公表をご確認ください。

再設計を進める際には、生徒への説明の仕方も重要です。AI利用のルールを「取り締まり」として伝えるのではなく、「自分の考えをどう示すかが評価される」という前向きなメッセージとして伝えます。課題の冒頭に、使ってよい場面と使ってはいけない場面、申告の方法を短く明記しておくと、生徒も迷わずに取り組めます。学期ごとに課題の出し方を振り返り、生徒の反応や採点のしやすさをもとに、学校全体で少しずつ型を更新していくことが現実的な進め方です。

持ち帰り：チェックリスト

  • 評価の対象に、過程や口頭での説明を含めたか
  • AIの出力の検証や修正を問う課題を取り入れたか
  • 課題ごとのAI利用の可否を、学校・学年でそろえたか
  • 採点の観点を、事前に生徒と共有したか

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30分無料相談のご案内

この記事の下にある相談フォームから、30分無料相談を受け付けています。評価や課題設計でのAI活用については、学校・教育現場でのAI活用に関する一般的な情報と進め方の整理を扱います。相談の際は、個別の児童生徒の個人情報は送らないようお願いします。

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注記

本稿はAOHA LAB編集部の実務知見に基づく解説です（2026年11月時点）。制度やサービスの最新情報は、各公式発表をご確認ください。

本記事の内容は2026年11月時点の公表情報に基づきます。内容は変更される可能性があります。