▶ この話題を動画で見る（4:23〜）

朝6時40分から資料を作り始めた、とただっちが笑いながら話し始めたこの回。今日の講義はですね講義みたいな感じに結局はしてしまいました、と本人も言うくらい、内容はガチの30分講義でした。テーマは「AI×教育革命」。学校の先生だけじゃなく、講座やコンサルをやっている人、経営者、コーチングをやっている人も全員先生だという前置きから、話は始まります。

まず出てきたのは、今までの授業の仕組みそのものへの違和感でした。先生1人に対して生徒30人、大学なら100人。この「一対多」という形が、ずっと当たり前だったわけです。料理で例えると、大皿に盛った料理をみんなで取り分けるスタイル。おいしいと感じる人もいれば、量が足りない人も、味が薄すぎると感じる人もいる。一対多の授業って、まさにそれだったんだろうな、と聞いていて思いました。

ただっち（4:23〜）

「今までは一対他に対しての教育っていうのがメインだったかと思います。先生1人に対して、例えば学校の授業であれば30人とか、大学とか行くと1対100人とかっていう感じで教えるのが通常だったかと思います。それに対して、受講生の理解度に個人差があるのに黒板にバーッと書き写して、そのノートにひたすら書くみたいな、講師の人が一方的に教えるスタイルっていうところは、なかなか成果は出しづらいですよね。」

これ、聞いてて胸に刺さるものがあります。理解度って一人ひとり全然違うのに、黒板の内容を全員が同じスピードで書き写す——そのズレが、そのまま「わからないまま置いていかれる」に直結してたんですよね。

しかも黒板の板書って、書くスピードも先生基準。理解が追いつかない子は、内容よりも「書き写すこと」に必死になって、結局何も頭に入らない——なんてことも、普通にあったんだろうなと思います。

ただっち（4:23〜）

「受講後の行動定着が難しいっていうことで、一方的な授業だと体験・体感できてないというか、ただ聞くだけで終わってしまうと忘れてしまうこともたくさんあると思うので、受講後の定着がどうしたらいいのかっていうところが課題だったかなと思います。」

聞くだけで終わって、忘れる。これ、耳が痛い人も多いはずです。私も正直、身に覚えがあります。

いやー、これって自分の学生時代を思い出すと、ほんとにそうだったなあって。前の席の子はどんどん理解して先に進んでいくのに、後ろの席の自分は板書を写すだけで精一杯……。同じ教室にいるのに、受け取ってるものが人によって全然違う。一対多って、実はこの「受け取りの差」を、先生ひとりの力じゃどうにもできない仕組みだったんですよね。ただっちがこの話から入ったのは、たぶんここが全部の出発点だからだと思うんです。派手な道具の話に飛びつく前に、まず「何が困ってたんだっけ」をちゃんと机の上に置く。この順番、地味だけどすごく丁寧だなあと感じました。

一対多。個人差。定着しない。この3つが、今までの教育がずっと抱えてきた壁でした。で、ここからが本題です。この壁に、AIがどう入り込んでいくのか。ただっちはここから一気にギアを上げていきます。

▶ この話題を動画で見る（5:31〜）

一対多の限界の話のすぐあと、ただっちが挙げたキーワードが「個別最適化学習」でした。受講生ごとにあったサポートができるようになる、というものです。

ただっち（5:31〜）

「個別最適化学習ですね。受講生ごとにあったサポートができるようになっていきます。興味津々でいろんなことにあれもこれもやりたい子もいたりだとか、一方でコツコツコツコツ蓄積して積み重ねていくのが得意なタイプもいますし、人と話をしているとアイデアが湧いてきて、そこで自分の学習をアウトプットすると学習が定着する子もいます。その人の個性だったり趣味だったり、その人に合わせた例え話みたいなものを、AIを使うことでその人に応じた個別の学習ができるようになるのが、このAIの時代の良いところだなと思っています。」

これ、地味だけどめちゃくちゃ大きい話だなと思うんですよね。一斉授業だと絶対にできなかった「その人に合わせた例え話」が、AIならスッと出てくる。同じ内容でも、野球好きには野球で、料理好きには料理で説明できる時代になったってことですから。

あ、そうだ。ここで大事なのは「AIに丸投げして先生が楽をする」って話じゃない、ってことなんですよね。ただっちが言ってたのは、あくまで一人ひとりに合わせた例え話をAIが手伝ってくれる、という話。先生が消えるんじゃなくて、先生の手が届く範囲がグッと広がる——そういう温度感でした。今まで30人いたら30通りの説明なんて物理的に無理だったのが、AIがそこをそっと肩代わりしてくれる。これ、地味だけど「置いていかれる子が減る」って意味では、けっこう革命だと思うんです。

で、続けて出てきたのが、教材づくりそのものをAIに任せる話でした。

ただっち（6:56〜）

「クリエイティブ支援ですね。これはめちゃくちゃ今日も事例をいくつかご紹介しますけども、教材とか図解とか例え話をAIで作成するっていうのは、めちゃくちゃ僕も講座でフル活用させてもらってまして、これがあるから分かりやすく伝えるなっていうのはめちゃくちゃあるので、これはぜひぜひ学校の先生方だったりだとか講座をやってらっしゃる方は、AIを使っていただけると良いかなと思います。」

「これがあるから分かりやすく伝えるな」って、講師本人が実感として言ってるのがいいですよね。理屈じゃなくて、現場で使ってみて効いてる感覚。ここから先は、実際にただっちが画面を見せながら実演した図解ツールの話に入っていきます。

個別最適化っていう言葉だけ聞くと、なんだか大がかりなシステムを想像しちゃいますけど、ただっちが話していたのはもっと生活に近い温度でした。興味津々でいろんなことをやりたい子もいれば、コツコツ積み重ねるのが得意な子もいる。人と話しながらアイデアが湧くタイプもいれば、決まった型がある方が上手くいくタイプもいる。この違いに、いちいち先生が全員分の教材を作り分けるのは、正直しんどい話です。そこをAIが肩代わりしてくれる、という話なんですよね。

私自身、コンサルの現場でも似たようなことを感じます。同じ説明でも、数字が好きな人には数字で、物語が好きな人にはたとえ話で伝えた方が刺さる。ただっちが「分かりやすく伝えるな」と実感を込めて言っていたのは、まさにこの手触りだったんだろうな、と聞いていて思いました。

▶ この話題を動画で見る（7:28〜）

ここからただっちは、実際に自分が講座で使っている画面を見せながら、具体例を次々と紹介していきます。まず出てきたのが、マーケティング用語のような「口で説明すると難しい概念」を、AIに図解してもらうやり方でした。

ただっち（7:28〜）

「わかりやすい例え話とか、使いアイデアっていうのを生成してくれることができるようになってきております。プロダクトアウトとかマーケティングの専門用語とかって、なかなか分かりづらいですよね。僕も名前だけ覚えてても何だったっけって忘れちゃうこともあったんですけど、こういう図解を作ってくれてそれを元に話ができるっていう風になると、めちゃくちゃ分かりやすくなったなと思っています。」

「名前だけ覚えてても何だったっけ」って、正直な告白だなと思います。専門用語を丸暗記させるんじゃなくて、図と一緒に頭に入れる——これ、教える側にとっても救いなんですよね。ちなみにただっちは、こういう講座資料づくりでは普段Canvaを使っていて、いらないものを消したり付け足したりする編集機能がすごくおすすめだとも話していました。

そして次に紹介されたのが「ナプキンAI」という、口頭で話しにくい構造をその場で図形化してくれるツールでした。

ただっち（9:18〜）

「ナプキンAIめちゃくちゃ便利なので、これ何ができるツールかっていうとですね、これちゃんとGPTでマーケティングとは何かっていう、こういう階段図とかもナプキンAIで作ってもらっています。こういうのもざーっとドラッグしておいて、ここでポチッと押すと、もう今一瞬で図形を作ってくれるんですね。早いですね。購入体験、ロイヤリティの旅みたいな階段図、こういうのも分かりやすいですね。」

早いですね。私もこの一言に一番うなずきました。ドラッグして、ポチッと押すだけで図形が出てくる……これ、口頭で「階段状にこう変化していく」なんて説明するより、よっぽど一発で伝わります。ただっちは他にもサイクル図やファネル図なんかも同じように作れると話していて、口頭では難しい話も、図解にすると一気に視覚的に分かるようになる、と実感を込めて語っていました。

いやー、ぶっちゃけ図解って、今まで作るのに一番時間を食う部分だったんですよね。パワポで四角と矢印をちまちま並べて、色を揃えて……気づいたら30分。それがドラッグとワンクリックで出てくる。ただっちが実演で「早いですね」って何度も口にしてたの、あれ本音だと思います。時間が浮くだけじゃなくて、「図にするのが面倒だから口で済ませちゃえ」がなくなる。伝わる形を、面倒くさがらずに毎回選べるようになる——ここが一番デカいなあと感じました。

いやー、これ地味だけど強い話だなと思うんです。図解を作る力って、講師にとってはずっと「センスの問題」扱いされてきた部分でした。絵心がある人だけができる特別なスキル、みたいな。それが、ドラッグとワンクリックでできるようになる。センスがなくても、伝わる図が作れる時代になった、ということですから。

ただっちが「昔に比べてレパートリーが増えたな」と言っていたのも印象的でした。階段図、サイクル図、ファネル図——道具箱に並ぶ図の種類がどんどん増えていく感覚、私もツールを触っていて似たようなことを感じます。

▶ この話題を動画で見る（11:22〜）

図解の話の次に出てきたのが、個別フィードバックの自動化でした。ただっちが「めちゃくちゃ使えます」と何度も繰り返したのが、NotebookLM（ノートブックLM）です。

ただっち（11:22〜）

「あとはですね、個別フィードバックの自動化ですね。もうこれはもうめちゃくちゃ使えるんですけど、ノートブックLMですね。ノートブックLMめちゃくちゃ使えます。僕の講座、愛されエコー仕様性講座というのを提供してるんですけども、そこで僕の講座とか、あとは会社の理念とかお客様の声なんかをここに反映しています。」

自分の講座内容や会社の理念、お客様の声まで読み込ませて、いわば「自分の分身」を作っているわけです。受講生には、自分の代わりに分身に分からないことがあったら質問してくださいね、という形で共有しているとも話していました。

で、実際にその場でただっちが「愛されグランドルールを教えてください」と分身に質問する実演をしてくれたんですが、これがすごく分かりやすかったんです。

ただっち（12:55〜）

「例えば愛されグランドルールを教えてくださいって言うと、この講座で伝えてグランドルールを教えてくれます。5つですね。この5つのルールがあるので、この5つをもう教えてくれます。逆に、ハルシネーションが起きない、嘘をつかないっていうのはこのノートブックLMのメリットで、ダイエットについて教えてくださいって聞くと、僕が今持っている資料の中にはダイエットに関する具体的な情報はないんだ、と教えてくれます。」

知らないことは知らないと答える。この「嘘をつかない」がメリットとしてハッキリ語られていたのが印象的でした。学校の先生がカリキュラムをPDFで読み込ませれば、生徒が分からないことをその都度その都度タイムリーに聞ける環境が作れる、という広がりの話にもつながっていきました。

で、ここで私がグッときたのは「分身」という言葉でした。自分の講座も、理念も、お客様の声も全部読み込ませて、いわば「もう一人の自分」を作っておく。それを受講生にそっと渡しておけば、先生が寝てても、移動中でも、生徒の「わからない」に24時間応えてくれる。……これって、私がやってる分身AIひろくんの発想とまるっきり同じなんですよね。教える人が一人しかいなくても、その人の考え方をAIに宿しておけば、伴走はいくらでも増やせる。そう思うと、なんだかワクワクしてきます。

これ、講師が一人しかいなくても、AIがずっと伴走してくれるという話でもあるんですよね。ただっちも、チャットGPTを伴走コーチとして使う事例として、30日間毎日メールで問いが届く講座を作っている、と話していました。数字を入力すると、その日の質問が返ってくる仕組みだそうです。

分からないことがあるとつまずいて、そこで勉強が嫌になってしまう——これ、私も学生時代に何度も経験があります。その都度その都度、タイムリーに自分の分身に聞ける環境があれば、そのつまずきそのものが減っていく。地味だけど、これはかなり大きな変化だなと感じました。

▶ この話題を動画で見る（18:47〜）

ここからただっちは、Geminiの画面を実際に開いて、その場でクイズを作る実演を見せてくれました。しかもこのクイズ、自分が過去に作ったブログ記事から自動生成したというのが面白いところです。

ただっち（18:47〜）

「こういうクイズが作れちゃうっていうのはいいなと思っています。これはもともと、以前一緒にやったライブ配信を文字起こしをして、それを元にブログを書いてくれるっていうそんなツールをGeminiで作ったりだとかしていたので、こういう文字起こしライブ配信が得意な方は、こういう文字起こしをしてそれを元にブログを書いてもらって、そのブログを元にクイズを作ってもらうっていうそんなやり方を今日はやってみました。」

文字起こし→ブログ→クイズ、という一本の流れが全部AIで繋がっている。ただっちはその場で実際にクイズに正解して「これいいです、めちゃくちゃいいです」と嬉しそうに話していて、講座の初日に正解したら次に進めるクイズを仕込みたい、というアイデアまでその場で膨らませていました。

いやー、こうやって次々と実演を見せられると、正直「もう言い訳できないな」って気持ちになります。クイズもアプリも、昔なら外注して何万円もかかってた世界。それが、その日の思いつきでサッと作れちゃう。しかも自分の過去記事から生まれるっていうのが、また憎いんですよね。今まで書きためてきたものが、そのまま学びの教材に化ける。ただっちが「これいいです、めちゃくちゃいいです」って素で喜んでたの、あの温度がそのまま伝わってくる実演でした。

あ、そうだ。クイズだけじゃなくて、アプリまで作れちゃう話もありました。Canvaでも学習支援アプリのようなものが作れる、という実演です。

ただっち（21:26〜）

「CanvaでもCanvaもね、学習支援アプリみたいなのを作れます。こんな感じでアプリみたいのもCanvaで簡単に作れるようになったので、Geminiとかでもアプリ作れますけど、Canvaも結構優秀なので、学校の先生たちも子供たち向けのAIアプリみたいのは本当に簡単に作れてしまうので、とってもとってもおすすめです。」

クイズもアプリも、道具がすごい勢いで揃ってきている……そんな空気が伝わってくる実演でした。ここまでで道具の話は出そろいました。ただっちが最後に伝えたかったのは、こうした道具を持った上で講師がどう変わるべきか、という一段深い話でした。

ただっちのライブ、こういう実演パートが本当に多いんですよね。説明で終わらせずに、その場で画面を開いて、実際にクイズに正解したり、アプリの反応を見せたりする。これ、視聴している側からすると「本当に使えるんだ」って安心感につながります。私も画面越しに見ていて、道具の説明を聞いているというより、隣で一緒に触っている感覚に近かったです。

子供向けのAIアプリまで先生が自分で作れてしまう、という話も出ていました。予算もかけず、専門知識もいらず、その日の授業のためだけの小さなアプリを作る——そんな軽さが、この日紹介された道具全体に共通していたように思います。

▶ この話題を動画で見る（23:06〜）

Canva、ナプキンAI、NotebookLM、Gemini……ここまで紹介してきた道具は全部「AIに任せられる部分」の話でした。でね、ただっちがまとめとして語ったのは、その先の話。講師の立ち位置そのものが変わる、という宣言です。

ただっち（23:06〜）

「AI時代の講師は、教える側から伴走をする人へという時代になっていきます。今までは成果を出す教育の3つのポイントとしては、まずAIに任せる部分を決めていくこと。教材とか事務作業とか、AIに任せられるところは任せて、人間にしかできない部分というところも意識されるといいかなと思います。それはね、一緒に共感するとか、喜びを分かち合うとか、体験を一緒にするとか、やる気を上げるために動機づけをしてあげるとか、っていうところですね。」

教える側から伴走する人へ。ぶっちゃけ、ここがこの30分講義の一番の核だったなと私は感じました。教材づくりも添削もAIに渡していい。でも、共感すること、喜びを分かち合うこと、やる気に火をつけること——ここだけは、人間にしか渡せない仕事なんですよね。

教える人から、伴走する人へ。ぶっちゃけこの一言、教育の話に聞こえて、実は働き方まるごとの話だなあと私は思うんです。AIに渡せる仕事はどんどん渡す。そのぶん自分は、目の前の人の「できた！」に一緒に喜んだり、くじけそうなときに背中を押したり——そういう、数字にはならないけど一番大事な部分に時間を使う。道具が増えれば増えるほど、逆に「人間にしかできないこと」がくっきり見えてくる。ただっちの30分講義は、最後にそこへ全部つながっていったなあ、と聞き終えて思いました。

この話は、AI氣道でよく語られる「AIは横に広げ、人間は縦に掘る」にもどこか重なる感覚だなと、聞きながら思っていました。道具が横に広がるほど、人間側に残る仕事は、より人間らしいものに絞られていく。ただっちは最後に、日々の学びの回し方についても触れています。

ただっち（25:10〜）

「双方向のコミュニケーションとか、個別最適された学習体験とか、行動変容を促す支援をするっていうところが、AI時代の講師の在り方だなと思っています。行動にフォーカスをして、知識をインプットして行動計画を立てて実践していくという、いかにPDSですね、PDCAじゃなくてPDSをぐるぐる回していけるのか。それをAIと一緒に対話しながら作るっていう時代かなと思ってます。」

PDCAじゃなくてPDS。計画倒れで終わらせず、まずやってみて、AIと対話しながら次を決めていく——このテンポ感、すごく今っぽいなと感じます。ただっちは自身のコミュニティ講座でも「一人で頑張らない」を掲げていて、この日話していた内容がそのまま自分の講座運営にも反映されているのが伝わってきました。

教える人から、伴走する人へ。AIが教材や添削を引き受けてくれるからこそ、講師は人にしかできないことに時間とエネルギーを集中させられる時代になった。この一言に、この日の教育デザインの話は全部つながっていたように思います。