2025年7月20日に投開票が行われた第27回参議院議員通常選挙の比例代表で、AIエンジニア出身のチームみらい党首・安野たかひろ氏が初当選を果たしました。
かつては東京大学工学部で著名な松尾豊教授の研究室（松尾研）に所属し、生成AI関連に精通する安野氏が掲げる教育政策は、従来の学校現場を根本から変える可能性を秘めています。
同党の教育政策マニフェストにある、一人ひとりの子どもに合わせた「AI学習アシスタント」の導入、教員の働き方改革、そしてSTEAM教育の推進により、日本の教育現場はどう変わるのでしょうか。
この機会に同マニフェストを見ながら、新たな政治勢力が描くAI教育革命や未来を少し考察してみます。
【記事の要約】
チームみらいの教育政策マニフェストでは、生成AIを活用した学習革命が提唱されている。
生成AIは従来の2年分の学習内容を6週間で習得可能にし、学習意欲の向上にも寄与することが実証されている。
重要な点は、AIが直接答えを提供するのではなく、「問い」や「ヒント」を通じて自発的な学びを促進することである。
現在の日本教育の課題として、学年・教科の時数規定により柔軟性が最も低い設計となっており、個別対応が困難な状況がある。
これに対し「AI学習アシスタント」の導入により、個別最適化された学習サポート、多様な背景を持つ子どもへの対応、学習情報の効率的共有を実現する方針である。
教員の働き方改革も重要な柱であり、授業外業務の負担軽減により子どもと向き合う時間を増加させる。
さらにSTEAM活動施設設置、体験学習クーポン配布、外部教育マッチングサービスにより、子どもたちの主体性と自己効力感を育成する包括的な教育改革を目指している。
（出典元：2025年7月19日 選挙ドットコム・安野たかひろブログ「チームみらい 政策マニフェストテーマ別解説版・教育編をご紹介します！#参院選2025」より）
今後の学校教育への活用と可能性は？
このマニフェストが示す教育政策は、現在の学校教育に変化をもたらす可能性を秘めているでしょう。
特に注目すべきは、AI技術を活用した個別最適化学習の実現です。
一人ひとりの学習進度や理解度に合わせたカスタマイズされた教育により、従来の一斉授業では対応困難だった多様なニーズに応えることができます。
教員の業務効率化は、教育の質的向上に直結します。
AIやIT技術による事務作業の自動化により、教員が本来の使命である子どもとの関わりや授業改善に専念できる環境が整備されます。
これは教員不足問題の解決にも寄与する可能性があります。
体験学習クーポンやSTEAM教育の拡充は、経済格差による教育機会の不平等を是正し、すべての子どもが創造性と問題解決能力を育める社会の実現につながります。
学校外教育システムとの連携により、学校だけでは提供困難な専門的・実践的な学習機会が拡大し、子どもたちの可能性を最大限に引き出す教育生態系の構築が期待されます。
