株式会社リコジェ

108AIカードゲーム ― 先行研究レビュー（研究者向け解説）

株式会社リコジェ・オフィシャルブログ公開版

■ 導入文（ブログ用）

生成AIが教育現場に急速に浸透する一方で、AIが答えを出してしまい、人間が考えなくなるという懸念が世界中で議論されています。

そこで株式会社リコジェは、
「AIと一緒に考える」「AIの誤りを教材化する」
という新しい教育モデルとして 108AIカードゲームを開発し、すでに２冊の書籍として Amazon Direct Publishing により公開しました。

本記事では、教育研究者・学習科学者が理解できる形で、108AIカードゲームがどの先行研究領域を補完し、どこに学術的新規性があるかを整理したレビューを掲載します。

===============================

108AIカードゲーム ― 先行研究レビュー

===============================

1. 生成AI教育研究の潮流

現代のEdTech研究は、生成AIを

• 要約
• 翻訳
• 自動作文
• 添削
• 自動採点
• LMS統合

といった 省力化・自動化に活用する方向が主流です。

しかし同時に、

AIの自動化が進むほど、生徒が「自分の頭で考える時間」が減少し、批判的思考能力が低下する

という問題が国際的に指摘されています（OECD, 2024 ほか）。

つまり既存のAI教育研究は、

AIが人間の思考を代替してしまう問題に十分対応できていない

という限界があります。

2. 批判的思考教育との関係

批判的思考教育には、

• Visible Thinking（Harvard Project Zero）
• Socratic Dialogue
• Argumentation-based learning

など確立された理論があります。

しかし、これらは AIを対象にしていないため、

• AIの誤答
• AIの偏り
• AIの曖昧性
• AIの情報不足

を 授業素材に転換する方法が存在しません。

3. AI安全教育の限界

AI安全教育は多くのガイドラインがありますが、

• 利用ポリシー
• メディア・リテラシー
• 個人情報保護
• バイアス説明

といった 倫理・注意喚起に留まることが一般的です。

つまり、

AIのリスク（幻覚・誤答）を、実際の授業素材として扱う構造化手法は未整備

です。

===============================

108AIカードゲームが補完するギャップ

===============================

① AIを「正答装置」から「議論素材」に転換

108AIカードゲームは、

AIに答えを出させるのではなく、仮説・根拠・誤り・反例を生成させる

ことで、学習者がそれを検証し、修正し、判断する授業が成立します。

AIは 最終結論者ではなく、素材提供者になります。
ここがEdTech教材の常識を根本的に覆す点です。

② AIの誤り・偏り・情報不足を教材化

従来はAIの幻覚は「危険なもの」「避けるべきもの」とされますが、

108AIカードゲームは逆に、

安全性カードにより、AIの誤りを議論素材に変換

します。

これにより、

• AI盲信を防ぐ
• 学習者の自己検証力が育つ
• 思考の安全性が向上する

という独自の教育効果が生まれます。

③ 自然言語だけで成立し、特定AI不要

108AIカードゲームは、

• GPT
• Gemini
• Claude
• Llama 系

など、任意の生成AIで授業を実施できます。

教材側が特定APIに依存しないため、

Cross-LLM再現性（モデル横断で授業成立）

が教育研究上の強い利点です。

④ 思考技法（108道具）をカード化

思想体系そのものを

108の認知・情報・社会的思考道具としてカード化

したことで、

• 多視点分析
• 根拠づくり
• 前提確認
• 疑問生成
• 情報探索

が 自然言語ゲームとして成立します。

これは Visible Thinking や Argumentation の思想を、AI時代に拡張した教材インフラと位置づけられます。

===============================

先行研究比較（研究者向け表）

===============================

結論：教育工学的には 明確に独立カテゴリー です。

===============================

研究的インパクト

===============================

108AIカードゲームは、

“AIの誤答・偏り・曖昧性を学習資源に変換し、自然言語だけで人間主体の思考訓練を成立させる”

という点で、AI教育研究に新しい領域を形成します。

教育研究者にとってこの特徴は：

• Cross-LLM reproducibility
• AI Safety Pedagogy
• Cognitive Tooling with AI
• Collaborative Reasoning Infrastructure

として分析可能です。

===============================

今後の研究可能性

===============================

研究テーマ例：

• AI依存傾向の前後比較
• 問い生成能力の成長
• 根拠提示回数・質の測定
• 多視点分析の可視化
• 安全性教育効果（AI盲信防止）
• Cross-LLM挙動差（GPT vs Gemini）
• 教師負担軽減の実証

いずれも 査読論文として成立します。

■ まとめ（ブログ用）

108AIカードゲームは、生成AI時代に必要となる「人間主体の思考」「AI安全性」「批判的検証」「協働推論」を統合した、新しい教育インフラ教材です。

そして特筆すべきは、

• ゲームデザイン
• 思考道具体系
• 安全性カード
• Cross-LLM対応

がすでに２冊の書籍として Amazon Direct Publishing により公開済であり、
公的な先取性と研究的証跡が確保されていることです。

教育研究者・大学・自治体・学校は、リコジェのサイトと書籍を読むことで、導入価値・研究価値を分析することが可能です。

■ 結び（ブログ公開用）

本レビューは、教育研究者・大学関係者・自治体アイ担当者が、108AIカードゲームの新規性と研究価値を理解できるよう整理したものです。
共同研究、教育実証、研修導入などのご相談は 株式会社リコジェ までお気軽にお問い合わせください。