こんにちは、株式会社TIMEWELLの濱本です。
前編では、2026年7月24日に公表された令和7年度の文部科学白書、通称「文部科学白書2026」を手がかりに、いまの学校が抱える課題を整理しました1。教員の長時間労働、なり手不足、いじめや不登校の増加、そして学力や学びの土台の揺らぎです。読み進めるほど、どれも一人の先生の努力ではどうにもならない、構造の問題だと感じます。
後編では、その課題に対して、私たちは何ができるのかを考えます。私は普段、TIMEWELLで企業がAIを仕事に取り入れる設計を手がけていますが、同時に信州大学の特任准教授として教育の現場にも関わっています。この二つの立場を行き来しながら見えてきたのは、AIは先生の仕事を奪う道具ではなく、先生が本来やりたかったことに時間を返す道具になりうる、ということです。白書が示す事実に沿って、打ち手を一つずつ書いてみます。少し長くなりますが、お付き合いいただければ幸いです。先生ご自身とAIの距離感が気になる方は、先にAIリテラシーの無料診断で現在地を確かめておくと、この後の話がより具体的に感じられると思います。なお前編をまだ読んでいない方は、文部科学白書2026を読む（前編）から目を通していただくと、話がつながりやすいはずです。
まず、白書が示した「時間」と「主役」の問題
打ち手に入る前に、後編でも土台になる事実を短く確認します。ここが曖昧だと、対策の議論が空回りしてしまうからです。
今回の白書の特集1は「教師が子供一人一人と向き合える学校へ 〜『働きやすさ』と『働きがい』の実現に向けて〜」というタイトルで、教員の働き方改革と処遇改善を文部科学行政の最重要課題と明記しています2。教育委員会による勤務実態の調査では、1か月あたりの平均時間外在校等時間は、小学校の教諭で約31時間、中学校の教諭で約40時間、高等学校の教諭で約33時間となっています2。近年の取り組みで月45時間以下におさまる教諭の割合は全校種で上がり、月80時間を超える割合は減ってきましたが、なお長時間労働の傾向は残っています。採用の側でも、教員採用選考試験の倍率は小学校で2.0倍と過去最低になり2、必要な講師が確保できない「教師不足」も指摘されています。
こうした状況を受けて、国も制度を大きく動かしました。令和7年6月に成立した給特法等の改正法では、教職調整額を給料月額の4パーセントから令和12年度までに段階的に10パーセントへ引き上げることが定められています2。教員の給与に関わる本格的な処遇改善としては昭和49年以来のことで、白書はこれをおよそ50年ぶりの給与改善と表現しています2。あわせて、義務標準法の改正により中学校の学級編制の標準を40人から35人へ引き下げることも決まりました2。これは約40年ぶりの見直しです。
私がここで強調したいのは、これらが処遇や人数という「入口」の対策だということです。お金と人を手当てすることはもちろん重要ですが、それだけでは、先生が子どもと向き合う時間そのものは自動的には増えません。時間をどう生み出すか、そして生み出した時間で学びの主役を誰にするか。ここから先が、AIの出番だと私は考えています。
打ち手その一 校務をAIで軽くし、向き合う時間を取り戻す
最初の打ち手は、いちばん切実な「時間」の問題です。先生の一日は、授業だけでできているわけではありません。たよりの作成、保護者への連絡文、アンケートの集計、会議資料、面談記録の整理といった事務作業が、想像以上の時間を占めています。この定型的な事務こそ、生成AIが最も力を発揮しやすい領域です。
ここで大切なのが、白書の指針が示す業務の切り分けです。国は働き方改革の指針のなかで、学校や教師が担ってきた業務を三つに分けて整理しました2。学校以外が担うべき業務、教師以外の人が積極的に参画すべき業務、そして教師の業務ではあるけれど負担を軽くできる業務、の三つです。この三つ目にあたる業務の多くは、AIが下ごしらえを引き受けられます。たとえば、行事のたよりの下書きをAIに作らせ、先生は事実確認と最後の調整だけを行う。集めたアンケートの自由記述をAIに整理させ、先生は傾向を読んで判断に集中する。こうした使い方は、ゼロから作る負担を大きく減らします。
白書自身も、この方向を後押ししています。教育DXを扱う章では、次世代の校務システムを全ての自治体へ導入することを目標に掲げ、校務DXを加速させる事業を進めていると記しています3。文書作成や情報共有をデジタルで滑らかにする土台づくりは、すでに国の政策として動いているのです。生成AIについても、初等中等教育段階での利活用ガイドラインを令和6年12月にVer.2.0へ改訂し、人間中心の活用という考え方を示しています4。
私が現場で感じるのは、ここで踏み出せない一番の理由が「時間がないから、時間を生む道具を学ぶ余裕もない」という悪循環だということです。だからこそ、最初の一歩は小さくていいと思います。一つの校務、たとえば学年だよりの作成だけをAIに任せてみる。うまくいった使い方を職員室で共有する。この地道な蓄積が、やがて学校全体の負担を軽くしていきます。私たちが企業向けに設計している育成でも、いきなり全業務を変えようとはせず、手応えのある一点から始めて定着させることを目安にしています。これは外部の統計ではなく私たちの講座の狙いですが、小さく始めて広げる考え方は、学校にもそのまま通じると感じます。もし学校としてAI活用を仕組みから設計したいということでしたら、専門家が月次で伴走するWARPのような伴走の形も選択肢になります。
打ち手その二 ティーチングからコーチングへ
時間が生まれたら、その時間で何をするか。ここが二つ目の打ち手です。私は、先生の役割の重心を、教える人から支える人へと少しずつ移していくことだと考えています。
いまの授業の多くは、先生が前に立って知識を説明し、生徒がそれを受け取る形が中心です。これをティーチングと呼ぶとすれば、これからは生徒自身が問いを立て、調べ、考える過程に寄り添うコーチングの比重を高めていく、というのが私の見立てです。基礎的な知識の説明や、一人ひとりの習熟度に合わせた反復練習の一部は、AIが個別に担えるようになってきました。だとすれば、先生は同じ内容を全員に一斉に説明することから解放され、つまずいている子に個別に向き合ったり、意欲を引き出したりする時間を増やせます。
この方向は、白書が紹介する次期学習指導要領の議論とも重なります。白書は、令和6年12月の諮問を受けて令和7年9月に取りまとめられた論点整理に触れ、主体的で対話的な深い学びの実装を柱の一つに据えていると記しています5。学びの主役を生徒に返す、という発想です。背景には、無視できない事実もあります。日本の子どもたちは、国際的な学力調査のPISA2022で三分野とも世界トップレベルを保ち、TIMSS2023でも高い水準を維持しています6。その一方で、国内の経年変化を見る調査では五教科のうち四教科でスコアの低下が見られ、理数を得意と思う子の割合や家庭での学習時間も減っている、と白書は課題を示しています6。知識の量では高い水準にありながら、学ぶ意欲や自信が細っている。この隙間を埋めるのが、一人ひとりに向き合うコーチングだと私は思うのです。
ここで誤解してほしくないのは、AIに教育を丸投げする話ではない、ということです。個別最適な練習をAIが支えるとしても、その子がなぜつまずいているのか、どんな言葉なら前に進めるのかを見取るのは、これからも人にしかできない仕事です。AIは先生を置き換えるのではなく、先生が一人ひとりを見る余白を作る。その余白でコーチングに徹する。これが、ティーチングからコーチングへという転換の中身だと考えています。
打ち手その三 AIネイティブと開発の力を、学びの基盤にする
三つ目は、生徒が身につける力そのものの話です。これからの世代は、AIが当たり前にある世界で育ちます。私はこの世代を、生まれたときからAIが身近にある「AIネイティブ」と呼んでいます。彼らにとって重要なのは、AIを怖がることでも、盲信することでもなく、道具として使いこなす力です。
白書も、この方向を明確に示しています。教育DXの章では、生成AIの発達を踏まえて情報活用能力を抜本的に高める方針を掲げ、次期学習指導要領の議論のなかで検討していると記しています5。具体的には、小学校の総合的な学習の時間に情報を扱う領域を加えることや、中学校で情報や技術を扱う教科を作ること、高校の情報科を充実させることなどが論点にあがっています5。ただし、これらはまだ論点整理の段階で、名称も内容も確定ではありません。この点は正確に押さえておきたいところです。土台となる環境整備も進んでいて、GIGAスクール構想で配った一人一台の端末は令和6年度からの数年で更新され、必要なネットワーク速度を確保できた学校は令和7年12月時点で63.9パーセントまで上がりました3。
私が付け加えたいのは、AIを使いこなす力の中身が、これから変わっていくということです。ソフトウェアの世界では、作りたいものの仕様を人が言葉で丁寧に定義し、実装の大部分をAIに任せる進め方が広がっています。ここで問われるのは、コードを一行ずつ書く技術よりも、何を作るべきかを言語化する力です。さらに視野を広げれば、AIは画面のなかだけの存在ではなくなりつつあります。ロボットや装置と結びつき、現実の世界で動く、いわゆるフィジカルAIの領域も育ってきました。これは白書に書かれた事実ではなく、あくまで技術全体の潮流についての私の見立てですが、こうした身体を持ったAIの時代には、実際に手を動かしてものを作り、試し、直すという経験の価値がむしろ高まると考えています。教室での探究やものづくりを、AIという新しい道具と結びつけて設計し直すこと。それが、AIネイティブ世代の基盤づくりになるはずです。大学で本格的なAI駆動の学びや研究に踏み出す生徒がいれば、大学教育のAI改革のような先の景色を見せてあげるのも、進路の動機づけになると思います。
打ち手その四 民間出身の人材と、学校の外をつなぐ
四つ目は、学校を開くという打ち手です。先生の負担を分散し、学びを社会につなげるには、学校の外にいる人の力を借りることが欠かせないと私は考えています。
ここでも、白書の業務の三分類が手がかりになります。国は、教師以外の人が積極的に参画すべき業務を明確にし、支援スタッフや専門人材の活用を進める方向を示しました2。定数の改善計画でも、事務職員や生徒指導を担う教師の配置を厚くする方針が盛り込まれています2。つまり、学校をすべて教員だけで回す前提そのものを、国も見直し始めているのです。
この流れに、民間で実務や専門性を培ってきた人材が加わることには、大きな意味があると私は思います。企業でデータやデジタル、経営やものづくりに関わってきた人が、非常勤や外部人材として授業や探究に関わる。あるいは、社会人としての経験を持つ人が教職に就く道を広げる。こうした接続が増えれば、教員の負担を分散できるだけでなく、生徒が社会の実際に触れる機会も増えます。AI駆動という言葉が現実の仕事でどう使われているかを、現場を知る人が語る。それは、教科書だけでは伝わらない学びになります。なお、社会人採用や特別免許の制度がこの白書でどこまで具体的に扱われているかは版により表現が異なるため、詳細は文部科学省の公式資料で確認していただくのが確実です。ここで私が述べているのは、学校と民間をつなぐ接続点を増やすべきだという筆者の見解です。
私自身、企業の現場と大学の教壇の両方に立っていて、この二つの世界のあいだには、まだ大きな距離があると感じます。企業でAIを使いこなす当たり前が、学校にはなかなか届かない。逆に、教育現場が積み上げてきた学びの知恵が、企業の育成に生かされていない。この距離を縮める橋渡しこそ、これから価値を持つ仕事だと思っています。
打ち手その五 文化と歴史を、しっかり学ぶ機会として守る
五つ目は、少し性格の違う打ち手です。AIの話が続きましたが、ここでは、AIの時代だからこそ大切にしたいものについて書かせてください。
はじめに、事実を正確にしておきます。今回の文部科学白書2026を読む限り、伝統や文化、歴史、道徳といった分野を削減するという記載はありません7。むしろ現行の学習指導要領では、我が国の言語文化や文化財、年中行事、和楽器や武道や和食などを通じて伝統と文化への理解を深める学習を充実させる、という拡充の方向で整理されています7。道徳も、小学校では平成30年度、中学校では令和元年度から特別の教科として全面実施されており、これは教科化という拡充にあたります7。前回の改訂では、高校に歴史総合や公共といった科目も新設されました7。次期学習指導要領については、令和7年9月の論点整理の段階で審議が続いており、各教科の時数がどうなるかは、まだ確定していません5。ですから、文化や歴史が削られているという言い方は、少なくとも現時点の白書からは導けません。この線引きは、はっきりさせておきたいと思います。
そのうえで、ここからは筆者の見解です。私は、AIの時代にこそ、文化と歴史をしっかり学ぶ機会を守り、むしろ厚くしていくべきだと考えています。理由は単純です。AIは世界中で同じように使えます。同じ問いを投げれば、国が違っても似た答えが返ってきます。だとすれば、これからの競争力は、AIという共通の土俵の上で、その国や地域ならではの何を掛け合わせられるかで決まります。日本には、掛け合わせるべき固有の資産があります。それが、長く受け継がれてきた文化です。私たちの国は、世界的に見ても稀なほど連続した文化と技の蓄積を持っています。この厚みを、次の世代が自分の文脈として持てるように手渡すこと。それは、AIが知識の再現を担う時代に、人だからこそ受け継げる価値だと思うのです。
具体的にできることは、難しくありません。地域の歴史や伝統産業を探究のテーマにする。古典を、受験のためだけでなく、いまの自分の問いにつなげて読む。生成AIに下調べをさせ、自分の足で確かめ、自分の言葉で語り直す。AIという道具を使えば、こうした学びはむしろ深めやすくなります。事実は正確に、そのうえで価値観は自分で選ぶ。この姿勢を育てることが、国のアイデンティティを守り育てる教育につながると、私は考えています。
打ち手その六 AIで、文化と働き方と仕事を「アンプリファイ」する
最後に、ここまでの打ち手を貫く一つの発想を書きます。私はそれを、アンプリファイという言葉で捉えています。増幅する、大きく響かせる、という意味です。これは白書の用語ではなく、私自身の考え方の言葉として使っています。
AIをめぐる議論は、ともすると「人の仕事が奪われる」という引き算の話になりがちです。けれど、ここまで見てきた打ち手は、どれも引き算ではありません。校務をAIに任せるのは、先生の時間を奪うためではなく、子どもと向き合う時間を増やすためです。個別最適な練習をAIが担うのは、教える喜びを奪うためではなく、一人ひとりを見る余白を作るためです。文化や歴史をAIで調べるのは、伝統を機械に置き換えるためではなく、学びを深め、次の世代へ手渡すためです。AIは、人の営みを置き換えるのではなく、増幅する道具になりうる。これが、私がアンプリファイという言葉に込めている考えです。
前編で見た教員の疲弊は、繰り返しますが、誰か個人の努力不足ではなく構造の問題です。だからこそ、精神論ではなく、時間を生む仕組みで解くべきです。そしてその仕組みの中心に、AIを据える。生み出した時間を、コーチングに、探究に、文化を手渡す学びに振り向ける。技術で余白を作り、その余白で人にしかできないことに集中する。この循環が回り始めたとき、学校は、先生にとっても子どもにとっても、もっと豊かな場所になるはずです。
もちろん、これを一つの学校が、まして一人の先生が背負うのは無理があります。だからこそ、外の力を上手に借りてほしいと思います。もし学校でAI活用を仕組みとして立ち上げたい、あるいは先生方のAIとの向き合い方から相談したいということでしたら、WARPの担当までご相談ください。元大手企業でDXやデータ戦略を担ってきた専門家が、月次で伴走しながら、現場に無理のない形で一緒に設計します。
まとめ
長くなったので、後編の要点を整理します。
- 文部科学白書2026の特集1は教員の働き方改革と処遇改善を最重要課題とし、勤務実態や採用倍率の低下、給特法等改正や中学校35人学級化といった制度の動きを示しました。これらは入口の対策であり、時間を生み出す仕組みは別に必要です
- 打ち手の起点は校務のAI活用です。白書の業務三分類のうち負担軽減が可能な業務から、生成AIに下ごしらえを任せ、次世代校務DXの流れにも乗って向き合う時間を取り戻します
- 生み出した時間は、ティーチングからコーチングへの転換に使います。論点整理が掲げる主体的で対話的な深い学びと、学ぶ意欲の細りという課題を、一人ひとりへの伴走で埋めます
- AIネイティブ世代の基盤として、情報活用能力の抜本的向上や、仕様を言語化する力、手を動かすものづくりの経験を重視します。ただし次期学習指導要領は論点整理の段階で未確定です
- 学校を開き、民間出身の人材と接続することで、負担を分散し、学びを社会につなげます
- 文化や歴史は、白書に削減の記載はなく現行はむしろ拡充の方向です。そのうえで、AI時代だからこそしっかり学ぶ機会として守り育てるべきだというのが筆者の見解です
- これらを貫くのは、AIで人の営みをアンプリファイするという発想です。技術で余白を作り、人にしかできないことに集中する。この循環が学校を豊かにします
技術は道具であって、目的ではありません。その道具を何のために、どんな価値観で使うのか。それを決めるのは、これからも人です。文部科学白書2026が示した課題を、悲観ではなく設計の出発点として受け止め、現場の先生と一緒に打ち手をつくっていけたらうれしく思います。
参考文献・一次情報
Footnotes
-
「令和7年度 文部科学白書」（文部科学省、2026年7月24日公表）https://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/2026/mext_00004.html ↩
-
令和7年度文部科学白書 特集1「教師が子供一人一人と向き合える学校へ 〜『働きやすさ』と『働きがい』の実現に向けて〜」（文部科学省）https://www.mext.go.jp/content/20260724-mxt_soseisk01-000050974_5.pdf ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9
-
令和7年度文部科学白書 第2部第9章「教育DXの推進、ICTを活用した情報発信の強化」（文部科学省）https://www.mext.go.jp/content/20260724-mxt_soseisk01-000050974_15.pdf ↩ ↩2
-
「初等中等教育段階における生成AIの利活用に関するガイドライン（Ver.2.0）」令和6年12月（文部科学省初等中等教育局）https://www.mext.go.jp/content/20241226-mxt_shuukyo02-000030823_001.pdf ↩
-
教育課程企画特別部会「論点整理」令和7年9月25日（文部科学省）https://www.mext.go.jp/content/20251020-mxt_kyoiku01-000045486_06.pdf ↩ ↩2 ↩3 ↩4
-
令和7年度文部科学白書 第2部第2章（学力・学習状況に関する記述、図表2-2-1ほか）（文部科学省）https://www.mext.go.jp/content/20260724-mxt_soseisk01-000050974_8.pdf ↩ ↩2
-
令和7年度文部科学白書 第2部第2章第1節（伝統・文化に関する教育、道徳教育に関する記述）（文部科学省）https://www.mext.go.jp/content/20260724-mxt_soseisk01-000050974_8.pdf ↩ ↩2 ↩3 ↩4