Nestojkoの実験、教える準備で教える側の理解が深まる── 人を育てる人が失うのは時間で、要点を選び直して説明する作業が教える側の理解を増やす

生成 AI が新人の質問にすぐ答える職場では、先輩が説明する場面が減るかもしれない。教える側に何が残るかは、2014 年に心理学者の Nestojko らが報告した実験から読める。後で人に教えると告げられて文章を読んだ人は、試験を受けると告げられた人より多くの内容を、整理された形で思い出した。実際には、誰も人に教えていない。人を育てることは、なぜ自分を減らすことにならないのか。教えるために要点を選び直し、人に説明する作業が、教える側の理解を増やすからである。減るのは時間で、理解は増える。ただし、生成 AI に答えを出させる育て方では、この作業が抜け落ちる。

01育てる側が失うのは時間で、説明する作業が理解を増やす

後輩を育てると、自分の仕事の時間は確かに減る。けれども、教える側の理解は増える。この二つを分けて数えると、育てることで自分が減るという感覚の正体が見えてくる。

証拠は三つある。教える予定を持って学んだ人は、内容を多く、整理して思い出した。実際に説明した人は、1 週間後も理解の差を保っていた。職場で指導役を務めた人は、仕事への満足と組織への関わりが高かった。ただし三つ目は相関で、測ったのは理解ではなく満足である。

生成 AI が答えを出す育て方には、別の結果が出ている。答えを出す AI で練習した高校生は、AI を外した試験で成績が下がった。答えを組み立てる作業を AI が肩代わりすると、AI を外したときに学ぶ側の成績が下がる。

後輩を育てる立場の人に、私は二つを勧めたい。指導の時間を、自分の理解が増える作業として組むこと。AI に任せる部分では、AI に答えを出させず、ヒントだけを返させることである。

02教える予定を告げられただけで、思い出す内容は多く整理されたものになった

理解が増えるという話は、2014 年の Nestojko らの実験から始まる。この実験は、心理学の雑誌 Memory & Cognition に載った。

Nestojko らは、参加者に同じ文章を読ませた。一方の組には、後で試験を受けると告げた。もう一方の組には、後で別の人に内容を教えると告げた。どちらの組も、最後には同じ試験を受けた。教える組の参加者も、実際には誰にも教えていない。

結果は、教える組のほうが良かった。教える組の参加者は、文章の内容をより多く、より整理された形で思い出した。とくに、文章の要点を尋ねる問いに多く正答した。著者らは、教える予定を持った人が、より効果のある学び方をとったためだと見ている。

この回で「育てる」と言うとき、私は相手のために要点を選び、順番を決めて説明することを指す。仕事を手取り足取り代わりにやることは含めない。Nestojko らの実験は、育てる作業の最初の段、つまり教える予定を持って要点を探す段だけでも、教える側が思い出す内容が多く整理されたものになることを示した。

03職場の指導役も、仕事への満足と組織への関わりが高かった

教える予定を持った学生は、内容を多く思い出した。では、職場で後輩を育てる大人にも、同じような得があるのか。

Ghosh と Reio は 2013 年に、職場の指導役についての研究を束ねて分析した。複数の研究の結果をまとめて一つの答えを出す方法で、メタ分析と呼ばれる。二人は、指導役を務めた人と務めていない人を比べた。

この結果には、二つの限りがある。一つは、束ねた研究が業種をまたいだ職場のもので、製薬の職場に限った結果ではないこと。もう一つは、満足や関わりの数値が、本人の答えた自己評価であることだ。

さらに、この分析は相関を示したにすぎない。指導役をしたから満足が上がったのか、もともと満足している人が指導役を引き受けたのかは、この分析では分からない。それでも、育てる側が損をしているという結果は出ていない。

041 週間後に差が残ったのは、準備した人ではなく実際に説明した人だった

指導役の満足は、本人の自己評価だった。教える側の理解が何によって増えるのかは、実験で確かめたい。Fiorella と Mayer の実験が、その答えに近づいている。

Fiorella と Mayer は 4 つの実験で、学ぶ人を三つに分けた。ふつうに学ぶ人、教える準備をするだけの人、準備したうえで実際に説明する人である。学んだ直後の試験では、準備しただけの人も、ふつうに学んだ人より成績が良かった。

違いが出たのは 1 週間後だった。1 週間後の試験では、準備しただけの人の優位は消えていた。実際に説明した人だけが、準備しただけの人を上回った。

Fiorella の説明では、準備は要点を選んで整える作業である。説明は、自分の言葉で中身を組み立て直す作業だ。長く残る理解は、組み立て直す作業から来る。

この観察は新しいものではない。ローマの哲学者 Seneca は、友人への手紙に「人は教えながら学ぶ」と書いた。Seneca の言葉は、Fiorella と Mayer の測定より 2,000 年近く前の観察である。Fiorella と Mayer は、その観察を 1 週間後の試験の点数で確かめた。

05AI が熟練者のやり方を新人へ広げても、熟練者の生産性はほとんど変わらなかった

実際に説明した人には、理解が長く残った。では、AI が熟練者の知識を新人へ運ぶ職場では、熟練者の側に何が起きたのか。AI とのつながりは、ここから具体になる。

経済学者の Brynjolfsson らは、顧客対応の担当者およそ 5,000 人を調べた。担当者には、生成 AI が応答の文を提案する仕組みが渡された。2023 年に公開された最初の版では、1 時間に解決した件数が平均で 14% 増えた。

伸びは、経験の浅い新人で大きかった。経験を積んだ熟練者では、件数はほとんど変わらなかった。著者らは、熟練者が言葉にしにくい知識を、AI が新人へ広げたことを示唆する証拠があると書いている。

後の版では、数字が少し変わった。対象は 5,172 人、件数の伸びは平均 15% とされた。最も熟練した層では、速さがわずかに上がり、応答の質がわずかに下がったとも書かれている。熟練者が得をしたとは言えない。ただ、知識が新人へ渡っても、熟練者の生産性が大きく減ることはなかった。

熟練者の知識は、AI を通して新人へ渡った。この研究が測ったのは熟練者の生産性で、熟練者の知識そのものではない。

06教える時間は理解に変わり、答えの肩代わりは学びを削る。教えても生産性は保たれる

熟練者の知識が新人へ渡っても、熟練者の生産性は保たれた。この結果と前の三つの研究を合わせると、育てる時間の使い方について三つのことが言える。

教える時間は、教える側の理解に変わる

Fiorella と Mayer の実験では、1 週間後に優位を保ったのは、実際に説明した人だけだった。これは実験の場面の結果であり、職場の指導にそのまま広げることはできない。それでも、指導にかけた時間は自分の成果から差し引かれるだけとは限らない。説明する作業に時間を使えば、その分は教える側の理解として戻ってくる。

答えを肩代わりする AI は、学びを削る

Bastani らは、トルコの高校生およそ 1,000 人に、数学の練習で生成 AI を使わせた。AI は二種類で、答えをそのまま出す GPT Base と、ヒントだけを出す GPT Tutor である。練習中の成績は AI を使わない組と比べ、GPT Base の組で 48%、GPT Tutor の組で 127% 高かった。

AI を外した試験では、結果が逆になった。GPT Base で練習した組の成績は、AI を使わずに練習した組より 17% 低かった。GPT Tutor の組では、こうした下がり方はほとんど見られなかった。AI が答えを出すと、学ぶ人が自分で解き方を組み立てる作業が抜け落ちる。後輩の指導に AI を使うなら、ヒントを返す形にしたい。

生成 AI で書いた下書きを後輩に直させる場面でも、同じことが言える。AI が直した文をそのまま受け取らせると、後輩はなぜそう直すのかを考えないまま終わる。直した理由を後輩に説明させれば、後輩の理解が増える。その説明を聞いて手を入れる先輩も、なぜ直すかを言葉にするので、その分だけ自分で説明していることになる。Fiorella と Mayer の結果からみれば、先輩にも理解が残る。

知識を渡した熟練者の生産性は、大きく減らない

顧客対応の現場では、熟練者の知識が AI を通して新人へ広がった。それでも熟練者の生産性は、ほとんど変わらなかった。知識を新人へ渡したことで熟練者が大きく損をした、という結果は出ていない。

07AI が説明する職場で教える側の得が残るかは、まだ測られていない

ここまで三つの論点を見てきた。そのうち、教える側の理解が増えるという証拠は、人が人に説明する場面で測られていた。では、説明を AI が担い始めたら、教える側の得はどうなるのか。この問いには、まだ分からないことが多い。

ここまでの証拠は、別々の場面で測られている。人が人に説明した場面と、AI が学ぶ側を助けた場面である。AI が説明の文を書く職場で、人が教える機会が減ったらどうなるのか。私が読んだ範囲では、教える側の理解も一緒に減るかを測った研究は無い。

ここからは私の推測である。たとえば、新人の質問に AI がすぐ答える職場では、先輩が説明する回数が減るかもしれない。先輩が説明しなくなると、先輩の理解も育ちにくくなる。Fiorella と Mayer の実験で、説明した人に長く残ったような理解である。この推測が正しいかは、測ってみるまで分からない。

確かめられていないことは、もう一つある。指導役が得をしたという結果は、本人の自己評価で測った相関として出ているだけだ。育てる時間を増やせば、満足は上がるのか。その因果は、まだ誰も示していない。私は、育てることの得を言い過ぎないようにしたい。

人を育てても自分が減らないのは、要点を選び直して人に説明するうちに、教える側の理解が増えるからである。減るのは時間である。その時間を説明に使えば、理解として戻ってくる。

だから私は、後輩の質問に AI の答えをそのまま渡さない。AI にはヒントを返させ、説明する作業は後輩と自分が担う。