Stefania Druga（Google Gemini）が語る次世代AIエンジニアの育成
近年、生成AIやマルチモーダルAIの登場によって、人々の学習や仕事の進め方は大きく変化しています。その変化の中心にいるのが、驚くほど早い段階からAIやプログラミングを習得し始める若い世代、つまり「次世代のAIエンジニア」です。今回の講演では、Stefania Druga氏（Google Gemini）による「AI Engineers: The Next Generation」と題した発表内容をもとに、ScratchやCognimatesなどのプラットフォームを通じて、子どもたちがどのようにしてAIリテラシーを育み、創造的なプログラミングを実践しているのかを紹介します。本記事では、実際の事例や引用を交えながら、その意義や背景を掘り下げていきます。
1. AIエンジニア育成の背景と重要性
1-1. 若い世代のAI活用と学習の早期化
Stefania氏は講演冒頭で、「70%のAIユーザがZ世代」であることを強調しました。さらに、学生たちが生成AIを宿題や学習にすでに取り入れており、従来のチューター（家庭教師）よりもAIアシスタントを好むという調査結果もあるとのことです。これは、学習形態のデジタル化が進む現代において、若者がより主体的にAIを使いこなそうとしている姿勢を示唆します。
しかしStefania氏が目指すのは、単にAIツールの“利用者”を増やすことではありません。子どもたち自身が「AIの開発者・設計者」として成長し、問題解決や創造のプロセスに主体的に参加できるようにすることが大切だと述べています。こうした早期教育はAIリテラシーの醸成だけではなく、近未来社会で必要となる論理的思考やデータ活用スキルを実地で習得する大きな機会になります。
1-2. Scratchとの出会いとCognimatesのはじまり
「Scratchを知っていますか？」という問いかけに対して、会場の多くの人が手を挙げたというエピソードは象徴的です。Scratchは世界中で1億人以上の子どもたちが利用する無料・オープンソースのビジュアルプログラミング環境です。Stefania氏は2015年からMITメディアラボで子ども向けAIプラットフォーム「Cognimates」を開発し、Scratchの拡張機能としてAIモデルの学習やロボット制御などをできるようにしました。こうして、子どもたちがゲームやロボットを作りながら「AIとは何か」を手を動かして学ぶという新たな学習手法が生まれたのです。
2. CognimatesによるAIリテラシーの実践
2-1. ブロックプログラミングで学ぶ機械学習
Cognimatesでは、画像やテキストの分類モデルを子どもたちが自分でトレーニングできる機能が備わっています。カメラで描いたイラストを読み取らせ、ユニコーンとイッカク（narwhal）を識別するモデルを構築したり、自分の発話の感情分析を行ったりすることが可能です。たとえば、講演中に示された例では、子どもが手書きのイラストやアニメ画像を追加学習に使うことで、「自分のデータがどのようにAIモデルの精度を変化させるか」を実感できると説明されました。
Stefania氏は「子どもたちは小さな科学者のように、仮説を立てて検証を繰り返す」と述べています。モデルの予測結果の「自信度」を可視化する機能は、さらにその科学的探究心を高め、「精度が低いならデータを増やそう」などと具体的に思考させるきっかけになります。
2-2. ロボットや音声アシスタントへの応用
Cognimatesでは、音声アシスタントの拡張やロボット制御用のブロックも用意されており、実際に子どもたちは「ボイスアシスタントに自分の好みを覚えさせる」「隠れんぼをするロボットをプログラムする」など、多様なアプリケーションを作ってきました。こうした体験によって、ロボットやAIが「魔法の箱」ではなく、自分たちの与えた学習データやロジックによって動く仕組みであることを理解できます。
「子どもたちがAIを盲信しなくなる」という効果も大きいといいます。実際にStefania氏の調査では、AIに対する知能評価が、Cognimatesを使った学習前後で大きく変化した例が報告されました。学習前はAIを過度に「賢い」と思っていた子どもたちが、学習後には「確かに役に立つけど、データとプログラムで動いているんだね」とより現実的な認識に変化していったそうです。
3. 家庭学習と「保護者も一緒に学ぶ」新しいスタイル
3-1. パンデミック下でのオンライン学習実験
パンデミックによって、多くの子どもたちが自宅でオンライン学習を余儀なくされました。Stefania氏は米国10州の家族を対象に「Cognimatesの活用と家族の学習行動」に関するデザインスタディを実施。遠隔で親子が一緒にプログラミングやAI学習に取り組むとき、どのようなサポートが望まれるかを調査しました。
興味深い点として、親子は「AIがコードを全部書くのではなく、アイデアのブレーンストーミングを一緒にやってほしい」と望むケースが多かったということです。12歳の参加者は「新しいアイデアが出ないとき、AIと一緒に考えたい」と発言。コーディングの導入時や新しいテーマ設定において、AIアシスタントが“発想を補助する役割”を果たすことが期待されていると分かりました。
3-2. 「コパイロット」としてのAIがもたらす効用
この研究をもとに開発されたのが「Cognimates Copilot」です。ScratchのエディタにAIチャットを統合し、ブロックプログラミングを行いながらリアルタイムでアシスタンスを得る仕組みを導入しました。以下のようなサポートが確認されています。
コードの概念的な理解支援
例：「変数ブロックはどこ？」「ループをどう使えばいい？」といった基本的な質問への解答デザイン上のアイデア提案
例：「宇宙を舞台にした2Dシューティングゲームのストーリーを考えて」など、創造性を刺激するヒント資産の生成（背景画像やサウンドなど）
例：「主人公のキャラクター案を何パターンかちょうだい」ポジティブなフィードバック
例：「いい進み具合だね。あともう少しで完成だよ」
一方で、子どもの要望によっては提案を拒否することもあり、「それは私の作りたいゲームと違う」といった発言が多く見られました。そこでCopilot側も「分かった、君の作りたいアイデアを尊重するね」と返答するなど、ユーザーの“主体性”を優先するデザインが重視されています。
4. 今後の展望とAIリテラシー教育の広がり
4-1. カスタマイズ性とマルチモーダルの活用
Stefania氏は次の段階として、「UIの各所とより深く連携したエージェント機能」「音声や画像、さらにはカメラからの映像への対応」を挙げています。たとえば「Scratch上でロボットアバターがコードブロックを動かしながら説明する」「自分の描いたキャラクターを即座にゲーム内に取り込む」など、よりインタラクティブで直感的な学習環境の可能性が示唆されました。
4-2. EU AI ActとAIリテラシー義務化の流れ
最近のEU AI法（EU AI Act）では、提供するAIシステムのユーザーに対して、十分なAIリテラシーを確保する措置を講じる義務が定められたとStefania氏は言及しました。これにより、学校や企業だけでなく、AIツールを導入するあらゆる組織がAI教育に取り組む必要性が高まっています。早期段階から「AIとは何か」を理解させるCognimatesのような事例は、各国の教育機関や家庭にとって参考になるはずです。
講演を通じてStefania Druga氏（Google Gemini）が示したのは、「子どもたちがAIを『自然に』作り、学び、そして批判的に理解できる環境が必要だ」という強いメッセージです。ScratchやCognimatesは、子どもたちが遊び感覚でプログラミングとAIモデルの作成を学べるようデザインされています。そこには「最先端の技術ほど早く触れさせるほどよい」「AIを魔法の箱ではなく、自分の発想を動かす道具として捉えよう」という考えが反映されています。
また、AIが子どもの学習を一方的に肩代わりするのではなく、学習者のアイデアを刺激し、理解を助ける“コパイロット”的役割を果たす未来像も見えてきました。こうした育成プログラムが世界中に広がっていくことで、次世代のAIエンジニアがより多様なバックグラウンドから輩出され、社会のさまざまな課題解決に貢献できる可能性が高まります。
今後は、マルチモーダルAIを活用した新しい学習体験や、家庭と学校の双方でのAIリテラシー教育がますます重要になるでしょう。早い段階でのAI教育が「AIを理解し、自ら使いこなす」世代を育てる礎となると期待されています。未来のイノベーターは、意外にも小さな子どもたちの中から生まれてくるのかもしれません。
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