振り返ると、2025年は人工知能が完全に主流に入った年として記憶されるでしょう。
AIは実験から日常的な使用へと急速に進化しました。レッスンプランニング、チュータリング、採点、フィードバック、管理ワークフローの大規模支援を開始しました。教育者、機関、学習者による採用は、それを統治するために必要な政策、インフラ、規範を急速に上回りました。
しかし2026年は違うでしょう。
今年は教育システムが適応しなければ、学習者がこれから迎える未来に備えられずに置かれてしまうリスクを負わなければならない年になるでしょう。AIの加速はもはや理論的なものではありません。期待値は機関の対応を上回る速さで高まっており、イノベーション、信頼、準備状態の間の緊張は無視できなくなっています。
ETSの視点から、評価、スキル、準備、責任あるAIの交差点から、次の展開を形作る三つの力があります。最近の世界的な研究は、この転換点がいかに速く到来しているかを強調しています。今後発表される2026年ETSヒューマンプログレスレポートによると、労働者はすでに自分たちの仕事の約3分の1がAIツールの指示に関わっており、今後2年以内にその割合が半数を超えると見込んでいます。同時に、養子縁組の進展とともに準備状況への不安も高まっています。労働者の半数以上が時代遅れになることを懸念しており、AIスキルの重要性と労働者の熟練度の認識との間に大きな差は依然として大きいままです。
これらのシグナルは、今後の課題は単なるAI導入ではなく、準備、信頼、そして大規模での明確さであることを強調しています。
1. 生態系統合の時代の始まり
ここ数年、教育におけるAIは主に独立した独立したツールの集合体として存在してきました。ライティングアシスタント、チューター、採点者、分析プラットフォームは価値を提供しましたが、多くの場合は単独で存在していました。
その時代は終わりに近づいています。
AIは教育者が付け足すものではなく、学習の全過程に組み込まれるものになるでしょう。
この変化の初期の兆候は2024年と2025年に現れ、OpenAIやGoogleなどの主要なAI開発者による教育重視の取り組みが、学習環境が一般的な生産性ツールとは異なる設計原則を必要とすることを認めたのです。一方で、断片的で統合されていないAIシステムに対する組織的な不満が、学習全過程にAIを組み込む動きを加速させました。その結果、統合は加速するでしょう。
Canvas、Blackboard、Moodle、Google Classroomなどの学習管理システムに直接組み込まれたAIコパイロットが、オプションの強化ではなくデフォルトの体験となります。機関の需要は個々のAIツールから離れ、安全で相互運用可能で、コースウェア、学生情報システム、評価プラットフォームに深く組み込まれたAIインフラへと移行します。
ETSにとって、この変化は根本的な真実を強化します。教育におけるAIの価値は、信頼できる測定と高品質なデータに依存しています。評価、学習分析、フィードバックはエコシステムの外に置かれてはなりません。それらは組み込みされ、相互運用可能で、表面的な効率性ではなく意味のある成果を支えるよう設計されなければなりません。
次のAI導入段階では、信頼は適切に行われた統合から生まれます。
2. 2026年はデータ戦争の始まりとなる
AIが成熟する中で、一つの現実が明らかになってきています。AI駆動の教育において最も価値のある資産はモデルそのものではないということです。それは学習データの背後にあります。
教育専用のAIシステムは、高品質で学習に関連したデータに依存して訓練、検証、改善を行います。汎用モデルは、学生がどのように学び、どこで苦戦し、望ましい結果にどのように進むかという洞察がなければ限界があります。
そのデータは主に学習管理システムや機関のプラットフォームに存在しており、学生の交流、関与、成績に関する最も包括的な記録(つまり成績そのものだけでなく)を保持しています。その結果、教育AIの競争状況はまもなく変化し始めています。
教育データをめぐる最初の大規模な統合と戦略的整合の波が訪れると予想しています。これはOpenAI、Google、Microsoft、Anthropicなどの主要なAI開発者と、Canvas、Blackboard、Moodle、D2Lなどの主要なLMSプロバイダーとの大規模な買収や複数年にわたるパートナーシップの形をとる可能性があります。
これらの動きは市場を急速に再形成するでしょう。また、データの可搬性、相互運用性、ガバナンスを政策議論の中心に押し上げ、データの所有権、責任ある利用、透明性、そして最終的に公平性と説明責任の基準を誰が設定するかという問題を激化させます。
ETSにとって、この瞬間は機会であると同時に責任でもあります。学習者と機関 の両方を守り、透明性と説明可能性の両方を提供する、検証済みで倫理的に出典されたデータに基づくパートナーシップへの需要が高まっています。同時に、透明性のあるデータガバナンスと責任あるスケーリングの必要性はかつてないほど高まっています。
データを巡る競争が加速する中、信頼が存続する組織を際立たせるでしょう。
3. 教育におけるAIの存在的な瞬間の到来
今年、AIの導入ペースは制度の現実と衝突するでしょう。
多くの機関はすでに二つの相反する信念を持っています。AIはあまりにも速く動いており、教育者が慎重に導入することはできず、政策が進化して必要な安全策や保護を提供するよりも速いペースです。同時に、労働力不足、公平性の格差、増加する学生ニーズに対応するには十分なスピードで動いていません。
その緊張は限界に達します。
政府はコスト管理と労働力不足の解決のためにAIを活用した効率化を推進します。大学はリスク管理、学術的誠実さ、そして学生が今後の対応に備えられることを最優先します。学生はますますパーソナライズされ、関連性があり、実用的なAIネイティブ学習体験を期待するようになるでしょう。そして、基礎的なAIスキルを身につけて労働市場に入ることが求められます。一方で、教育者はツールの疲労、一貫性のない指導、そして変化する期待に直面する中で、ますます大きなプレッシャーに直面します。
その結果、清算の瞬間が訪れるでしょう。
セクターは選択を迫られるでしょう。一つの道は漸進的な変化であり、AIを今日の計算機のように扱い、許可され、制限され、既存の教育や評価モデルに重ねることです。もう一つは真の変革であり、教えられる内容、学習の起こり方、そして急速に変化する世界における教育の役割を再考することです。
ほとんどの機関は現時点で段階的なステップを選びます。しかし、その決定を避けることは中立ではありません。ゆっくり変わるか、まったく変わらないかは決断であり、学習者を将来に備えさせないリスクがあります。
今年は、AI認定や品質フレームワークの第一波が登場すると期待しています。AI対応教育者向けの新たな専門能力開発基準が形成されます。今後、学術的誠実性に関するより明確な世界的ガイダンスが発表されます。成果重視の評価は、信頼できる評価に基づき、勢いを増していきます。これは、どの結果が重要なのかだけでなく、それを測定し達成するためのプロセスや方法についても再考する必要があります。
ETSにとって、これは決定的な瞬間です。AIがよりアクセスしやすくなるにつれて、公平性、信頼性、妥当性の問題が表面下に隠れていても、プレッシャーを受けている教育者にとって既製品のツールが「十分良い」と見なされるリスクが現実的です。AIコンテンツがもっともらしく見える場合、偏見や一貫性、適切な使用に関する重要な疑問は簡単に無視されてしまう。
だからこそ、信頼できる測定、信頼できる評価、透明なAI設計が妥協の余地のないものとなるのです。ETSが長らく公平性、妥当性、質の管理者として果たしてきた役割は、AIが学習の評価と認識のあり方を再構築する中で、ますます中心的になっています。AI対応の教育システムにおいて、厳密さは任意ではなく、教育データや成果に特化したモデルは、利便性を重視した汎用ソリューションよりもはるかに重要になります。
これからの決定的な一年
年末までに、AI教育の状況は根本的に変わるでしょう。
エコシステムは統合されます。データは戦略的な戦場となるでしょう。AIの加速と人間の能力のギャップは解決を求めます。
ETSでは、AIが公平で安全かつ意味のある方法で学習を強化する未来を形作る責任を担っています。教育における次のAIの時代は、誇大宣伝やスピードだけで定義されるものではありません。
それは信頼によって定義されます。