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教育はAI戦争の新たな前線となる

教育界における一見単純な出来事が、アメリカの政治界とテクノロジー界に衝撃を与えた。マイクロソフト、Meta、Airbnb、Dropbox、Uber、Zoomなど大企業のCEO250人以上が、全米の州知事宛ての公開書簡に同時に署名したのだ。

Việt NamViệt Nam12/05/2025

この書簡は投資や減税を求めるものではなく、高校生に人工知能(AI)とコンピューターサイエンスを義務的に教えるという大胆な提案だ。

この公開書簡は単なる教育改革の呼びかけ以上のものである。これは、アメリカが世界的な技術的優位性を失う危険にさらされているという緊急のシグナルであり、世界の未来を形作る競争において中国に遅れをとっていることに対する厳しい警告だった。

というのも、ほんの数週間前に中国は、2025〜2026年度から、すべての小学1年生は毎年少なくとも8時間のAI授業を受講することが義務付けられると発表したばかりだったからだ。そして、それは戦略的な氷山の一角にすぎません。

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なぜ AI 教育が超大国競争の中心になっているのでしょうか?

まず、AIは21世紀の中核技術です。 AIは単なるツールではなく、医療、製造、輸送、金融、教育、防衛、サイバーセキュリティなど、あらゆる業界の「インテリジェントなインフラストラクチャ」になっています。 PwCの予測によれば、2030年までにAIは世界経済に15.7兆ドル貢献し、そのうち中国は7兆ドルを占め、北米(3.7兆ドル)のほぼ2倍となる。これらの数字の背後には、世界の勢力バランスの変化がある。

第二に、AI は技術的な優位性だけでなく、地政学的な力も生み出します。 AIを習得した国は、情報戦、自律型兵器、諜報データ分析、世界的な情報の流れの制御において優位に立つだろう。 AI を軍事インフラ、監視システム、スマートサプライチェーンに統合することは、新しい世界秩序を形成する手段となります。

3つ目に、AI人材の育成は一夜にしてできるものではありません。 AI を深く理解するエンジニア、アルゴリズム設計者、政策立案者の世代を育成するには数十年かかります。主導権を握りたいのであれば、高校、さらには小学校から始めることは遅らせることのできないステップです。

中国が前進:国家戦略から教育改革まで

北京は2017年以来、2030年までに世界のAIの中心地となるという明確な目標を掲げた国家AI戦略を発表している。この計画には、研究と事業への数百億ドルの財政支援だけでなく、抜本的な教育改革も含まれている。

1つは、中国がAIを早期かつ体系的に教育に導入していることです。小学校レベルでは、生徒は論理的思考プログラミングを学びます。中学生レベルで、プロジェクトに AI を適用する方法を学びます。高校レベルで、イノベーションと実践に重点を置いています。プログラムは理論を教えるだけでなく、チャットボット、顔認識、スマート農業管理など、創造的なプロジェクトと現実世界のアプリケーションを通じて実践と統合されています。

第二に、中国はインフラとそれを支える技術に投資します。 AI ラボ、ハイテク教育センター、デジタル学習プラットフォームが同期して開発されます。 AI アシスタントは教室で使用され、学習をパーソナライズして、生徒により深い体験を提供します。

第三に、政府、企業、学界の連携が広く展開されています。 Baidu、Alibaba、Tencent などの大手企業は、無料ソフトウェアを提供するだけでなく、全国規模のイノベーション イベントも開催しています。北京大学と清華大学は教育部と協力して、多段階の研修プログラムを設計している。

ブルッキングス研究所の調査によると、2035年までに米国の仕事の約70%でAIの知識や高度なデジタルスキルが求められるようになるという。

アメリカは遅れている:教育政策とインフラのギャップ

Google、Microsoft、NVIDIAなど、世界をリードするAI企業がいくつかあるにもかかわらず、米国の教育システムは遅れをとっています。

高校卒業生にコンピュータサイエンスの履修を義務付けているのは 12 州だけです。

高校生のうち、情報技術やAI関連の授業を受講しているのはわずか6.4%です。

農村部の低所得地域のほとんどの学校には、適切な設備、教師、カリキュラムが不足しています。

米国の教育モデルは州ごとに断片化されており、教育における AI に関する連邦戦略が欠如しています。一方、中国は中央から地方レベル、政策から予算、カリキュラムから教師の研修まで「総合的」に行動している。

AI教育が単なる改革ではなく戦略的な投資となるとき

1つ目は、AI が仕事の世界における「新しい言語」であるということです。ブルッキングス研究所の調査によると、2035年までに米国の仕事の約70%でAIの知識や高度なデジタルスキルが求められるようになるという。 AI のバックグラウンドを持つ学生は就職に有利になるだけでなく、新しい知識経済において中心的な役割を果たすこともできます。

第二に、AI教育は不平等を縮小することができます。統計によると、コンピューターサイエンス専攻の学生は収入が 8% 増加しており、特に有色人種、少数民族、地方出身の学生にプラスの影響を与えています。しかし、AI教育がすぐに広く利用可能にならないと、富裕層だけが利用できるようになり、不平等が拡大する可能性があります。

第三に、早期に行動する国が世界のイノベーションをリードすることになります。中国の学生たちは、非常に若い頃から国際的な AI コンテストに参加し、研究を発表し、コミュニティ プロジェクトにテクノロジーを応用しています。これは、中国が大学だけに頼るのではなく、人材エコシステムを基礎から育てていることを示しています。

250人のCEOからの手紙が警鐘を鳴らす

2025年の公開書簡は転換点となる。 CEOたちが企業への優遇措置を求めるのではなく、学生への技術的公平性を求めて声を上げるとき、それはAI競争がもはや大人のゲームではなく、未来のための戦いであることを証明している。

この手紙では次の3つの点を強調しています。

AI とコンピューターサイエンスは、数学や文学と同様に卒業要件として考慮されるべきです。

全国の学校のデジタルインフラをアップグレードするには連邦政府の投資が必要です。

企業は教育機関と提携する準備ができていますが、政府は調整のメカニズムを構築する必要があります。

LinkedInの元CEOジェフ・ワイナー氏がこれを「遅れてきた教育革命」と呼び、MicrosoftのCEOサティア・ナデラ氏がAIを「デジタル時代の新たな電気」と呼んだのは偶然ではない。

したがって、AIをめぐる米国と中国の競争は、もはや研究室や企業市場に限定されず、未来の人材を育成する教室にまで及んでいる。中国はAI時代に適した新しい教育システムを徐々に構築している。米国は、その優れた技術力にもかかわらず、政策とインフラの障害や改革の遅れに直面している。

ベトナムは、外に立つことなく、最初の一歩を踏み出しました。

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ベトナムではAI教育エコシステムはまだ新しいですが、すでに先駆者がいます。その1つがFPTです。2024年から一般教育プログラムに人工知能を導入する取り組みを開始したユニットです。

SMART プログラム(スマートな世界を体験する)を通じて、FPT スクールの 1 年生の生徒は、視覚的かつ実践的な形で AI を学んでいます。コースの内容には、画像および音声認識(初級)が含まれます。機械学習プログラミング、データ分析(中学校)、ロボット工学における AI モデルの研究、実用的な問題の解決(高校)。

特に、FPTは、MITの著作権コンテンツから開発され、その後ベトナムの学生の文化と年齢に合わせて再編集された「Day of AI Vietnam」プログラムを展開したベトナム初の組織です。

教育や医療からメディアや金融まで、あらゆる分野で AI がますます普及している世界では、子供たちにテクノロジーの使い方を教えるだけでは十分ではありません。生徒は批判的思考力、自己学習能力、テクノロジーの倫理的な使用を身につける必要があります。

FPTスクールでは、講師は生徒に「AIにどのように質問するか」だけでなく、「いつ質問してはいけないか」も教えます。この演習は、学生がチャットボットからコピーすることを避け、学生自身で推論し、提示し、問題を解決する能力を高めるように設計されています。

同時に、教師たちは AI を教育支援ツールとして活用するためのトレーニングも受けており、テクノロジーに圧倒されることなく、授業の効果を最適化できるようにしています。

短期間で、FPTの学生を含む多くのベトナム人学生がAIとロボット工学の国際コンテストで素晴らしい成績を収めました。しかし、賞品よりも重要なのは、技術的に考える習慣、機械とコミュニケーションする能力、そして徐々に形になりつつある AI の限界を理解する能力です。

今こそ、すべての親が自問すべき時です。「うちの子は AI 時代の準備ができているだろうか?」

教育は永遠にテクノロジーに遅れをとることはできません。今日の子どもたちは、AIが電気やインターネットと同じくらい当たり前の世界に足を踏み入れることになります。子どもたちにとっての準備は、国際レースに勝つことではなく、家庭で遅れを取らないことです。

「子供に AI を学ばせるべきか?」と問う代わりに、「今でなければ、いつ?」と問うべきなのかもしれません。

ベトナムネットによると


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