オーストラリアの「学校における生成AIフレームワーク」は、2023年10月に連邦と州・準州の教育大臣会議で承認され、2024年第1学期から実施された、同国初の全国共通の学校向け生成AI指針である。作成したのは全管轄区と全国機関が参加したNational AI in Schools Taskforceで、対象は政策担当者、学校管理職、教員、支援職員、保護者、児童生徒と広い。文書は理念表明にとどまらず、6つの原則の下に25の指針文（Guiding Statements）を置き、各原則を現場の判断に落とせる形にしている。なお対象は生成AIに限られ、予測型AIなど他のAIは扱わないこと、文書自体は法的義務ではなく「あるべき姿」を示す志向的な性格のもので、12か月ごとの見直しが予定されていることが明記されている。

6原則と25の指針文が示す生成AI授業の判断軸

原則1「教授と学習」。（1.1 影響）教えること、校務、学習を高める使い方をする。（1.2 指導）仕組み、限界、偏りについて生徒に教え、利用が広がるにつれて学びを深める。（1.3 教員の専門性）教員の専門性を支え、教員が教室の専門家であることを尊重する。（1.4 批判的思考）人間の思考と経験を狭めず、批判的思考と創造性を支える。（1.5 学習設計）課題や評価ではAIの可否を明示し、生徒の能力を明確かつ公平に測れるようにする。（1.6 学問的誠実性）出典の明示など、倫理的な利用を生徒に支援する。

原則2「人間と社会のウェルビーイング」。（2.1 ウェルビーイング）学校コミュニティの誰の wellbeing と安全も害さない。（2.2 視点の多様性）多様な考えや視点に触れさせ、偏りの強化を避ける。（2.3 人権）個人の自律と尊厳を含む人権・労働者の権利を尊重する。

原則3「透明性」。（3.1 情報と支援）教員、生徒、職員、保護者が明確で適切な情報と手引きにアクセスできる。（3.2 開示）AIの利用が影響を及ぼすとき、その旨を適切に知らせる。（3.3 説明可能性）事業者は、利用者がツールの方法と起こりうる偏りを大まかに理解できるようにする。

原則4「公平性」。（4.1 アクセシビリティと包摂）障害のある人や多様な背景の人にとって包摂的でアクセス可能、公平な機会となる使い方をする。（4.2 公平とアクセス）地域・農村・遠隔地コミュニティへの配慮を行う。（4.3 非差別）個人や集団への不当な差別を最小化し、対抗する。（4.4 文化と知的財産）先住民の文化的・知的権利（ICIP）を含む各文化集団の文化的権利を尊重する。

原則5「説明責任」。（5.1 人間の責任）意思決定の主導権と責任は教員と学校管理職が保持する。（5.2 信頼性）導入前にテストし、目的どおりに安定して動作させる。（5.3 モニタリング）学校コミュニティへの影響を能動的・定期的に監視し、新たなリスクと機会を管理する。（5.4 異議申立ての可能性）影響を受ける構成員に知らせ、利用・出力・それに基づく決定に疑問を呈する機会を保障する。

原則6「プライバシー・セキュリティ・安全」。（6.1 プライバシーとデータ保護）オーストラリア法を守り、不要な収集を避け、保持を制限し、再配布を防ぎ、生徒データの販売を禁止する。（6.2 プライバシーの開示）どのようなデータが収集・利用・共有されるかを事前に知らせ、必要な場合は同意を得る。（6.3 生徒の入力の保護）個人のプライバシーを損なう情報を入力しないよう、生徒・教員・職員が適切に注意する。（6.4 サイバーセキュリティ）学校の基盤、ツール、関連データの完全性と可用性を守る堅牢な対策を取る。（6.5 著作権遵守）適用される著作権上の権利と義務を把握し、守る措置を取る。

透明性・公平性・プライバシーを校務でどう扱うか

25指針文のうち、校務に直結するのは透明性、公平性、プライバシーの3原則である。透明性については、単に「AIを使っている」と掲示するだけでは足りず、3.2の開示（影響がある場面で知らせる）と3.3の説明可能性（事業者側が方法と偏りを説明する）が対になっている。調達の場面では、事業者に説明を求める根拠として使える。

公平性では、4.2が都市部以外の地域への配慮を独立項目にしている点が特徴的である。端末や通信環境、教員の支援体制が地域で異なる前提に立ち、導入の可否ではなく導入条件をそろえる責任を行政側に置く読み方ができる。4.4の先住民の文化的権利はオーストラリア固有の論点だが、「学習データや生成物が誰の文化に属するか」を問う構造自体は汎用的である。

プライバシーでは6.1が生徒データの販売禁止まで踏み込み、6.3が入力する側の注意義務を置く。つまり事業者規制と利用者教育の両方で守る設計であり、学校方針では「入れてよい情報／いけない情報」の線引きと、契約時のデータ取扱い確認の両方を書く必要がある。

日本のガイドラインづくりへの置き換え方

日本の学校・教育委員会が置き換える場合、そのまま翻訳するのではなく、構造を借りる使い方が有効である。第一に「原則―指針文」の二層構造である。原則だけでは現場が判断できず、細則だけでは技術の変化で陳腐化する。25指針文のように、原則ごとに3〜6項目の検証可能な文を置くと、方針の見直し時に項目単位で改訂できる。

第二に、対象と性格の明示である。このフレームワークは生成AIに限定し、志向的な文書であることを冒頭で宣言している。日本の文書でも、生成AIなのかAI全般なのか、義務なのか目安なのかを冒頭で固定することで、現場の過剰な萎縮も無根拠な拡大解釈も抑えられる。

第三に、見直し周期の明記である。12か月ごとの見直しを最初から組み込むことで、方針は「決めて終わり」ではなく運用文書になる。ただし、4.4のような固有の文化的論点や、州制度を前提とする実施体制は日本の制度にそのまま移せないため、各項目の背後にある問い（誰の権利を守るのか、誰が説明するのか）を抽出して置き換える必要がある。

あわせて読みたい

出典：オーストラリア政府教育省「Australian Framework for Generative Artificial Intelligence (AI) in Schools」（2023年10月、教育大臣会議で承認） https://www.education.gov.au/download/17416/australian-framework-generative-artificial-intelligence-ai-schools/35400/australian-framework-generative-ai-schools/pdf

出典：オーストラリア政府教育省「Australian Framework for Generative Artificial Intelligence (AI) in Schools」掲載ページ（2026年11月確認） https://www.education.gov.au/schooling/resources/australian-framework-generative-artificial-intelligence-ai-schools

本記事の内容は2026年11月時点の公表情報に基づきます。数字や制度の内容は変更される可能性があります。最新の内容は出典の一次情報をご確認ください。