株式会社リコジェ

AI時代における思考教育の実装モデル

――「AIと哲学」が示した課題に対する108AICGの位置づけ――

1. 問題提起：AI時代に「哲学」が再浮上した理由

近年、生成AIの急速な進化により、社会のさまざまな領域で「仕事の再定義」が進んでいる。
AIが高度な文章生成・推論・判断補助を担うようになるにつれ、人間に求められる能力は、単なる知識量や作業速度ではなく、

• 何を問いとするか
• どこまでをAIに委ね、どこを人間が担うか
• 判断の責任主体をどこに置くか

といった、思考の前提や枠組みを定義する力へと移行しつつある。

この変化の中で、哲学や倫理、思考法といった分野が、抽象的学問としてではなく、実務的・社会的インフラとして再評価され始めていることは象徴的である。

しかし同時に、次の問題が浮かび上がる。

哲学的思考や問いの設計力を、
どのように教育現場で再現可能な形で教えるのか。

2. 現象分析と限界：理念は共有されても「方法」がない

「AIと哲学」をめぐる近年の論考や報道は、

• 哲学専攻人材の需要増加
• プロンプト設計の重要性
• 詰め込み教育の限界
• 感情労働の外部化

といった現象の正確な記述には成功している。

一方で、多くの場合、それらは次の段階で立ち止まる。

• 思考力をどう訓練するのか
• 誰が教えても再現できる形にできるのか
• 教師や学習者の属人的能力に依存しないか

つまり、「思想の必要性」は共有されても、「教育としての実装モデル」が欠けているという構造的限界がある。

3. 108AICGの基本的立ち位置

108AIカードゲーム（108AICG）は、このギャップを埋めることを目的として設計された。

108AICGは、生成AIを「答えを出す存在」ではなく、
人間の思考を映し返し、拡張する相棒として位置づける教育プロトコルである。

その特徴は以下に集約される。

• 思考を「才能」ではなく操作可能な道具として扱う
• 哲学的視点・思考法をカードというUIに分解
• GPT等の生成AIと組み合わせ、思考の往復運動を可視化
• 教師・学習者の熟練度に依存しにくい設計

言い換えれば、108AICGは
**「AI時代に必要とされる哲学的思考を、教育現場で再現可能にした実装モデル」**である。

4. 「AIと哲学」が示した論点との対応関係

本稿（AIと哲学／仕事再定義）で提示された主要論点は、108AICGにおいて次のように具体化されている。

哲学の再評価

→ 思考を抽象論として語るのではなく、カード化された思考視点として運用

プロンプト重視の創作

→ プロンプトを技術ではなく、思考構造の設計行為として学習

詰め込み教育からの転換

→ 正解を当てる学習ではなく、問いを変える訓練を中心に据える

AI利用権という発想

→ AIを「代替労働力」ではなく、思考インフラとして常設

感情労働の外部化

→ 人間は判断・意味づけに集中し、AIは整理・反射・拡張を担う

この意味で、108AICGは
理念を語る立場ではなく、理念を運用に落とす立場にある。

5. 108AICGの独自性：思想ではなく「思考インターフェース」

108AICGの最大の特徴は、
哲学や思考法を「教える内容」ではなく、操作するインターフェースとして設計している点にある。

• 思考は説明されるものではなく、使われるもの
• AIは判断主体ではなく、思考の鏡
• 教育は知識移転ではなく、思考主語性の訓練

この設計思想により、108AICGは、

• 中等教育
• 大学教育
• 企業研修
• 公共分野

といった異なる現場でも、同一の枠組みで展開可能となっている。

6. 結論：108AICGの位置づけ

「AIと哲学」が示したのは、
AI時代において人間の思考が再び中心に戻るという歴史的転換点である。

108AICGは、その転換点において、

哲学的思考を
理念として語るのではなく、
教育として再現可能にするための
実装済みプロトコル

として位置づけられる。

AIが高度化するほど、人間の思考は曖昧になりやすい。
だからこそ、**思考を意識的に扱うための「道具」**が必要になる。

108AICGは、
AI時代における「思考教育の試作品」ではなく、
すでに運用可能な思考インターフェースである。

――教育と実務で見た、GPT-5／5.1／5.2の本質的な違い

はじめに（導入文）

GPT-5.2の登場で「AIはまた別物になった」と感じる方も多いでしょう。
しかし本質は、新しい発明というよりも、**GPT-5.1を“現場で壊れにくく磨き上げた完成形”**です。
本稿では、GPT-5／5.1／5.2の違いを、教育と実務の両面から分かりやすく整理します。

GPT-5.2は「賢くなった」のではない

👉 GPT-5.2は「新発明」ではなく、GPT-5.1を“現場で壊れにくくした完成形”
この一文に、今回のアップデートの本質が集約されています。

1️⃣ 世代構造をシンプルに整理

🔹 GPT-5

• GPT-4系からの大きな世代ジャンプ
• 高い推論性能とAPI基盤
• 研究・基盤用途が中心

🔹 GPT-5.1

• 推論 × コスト × レイテンシの最適バランス
• Thinkingモードの登場
• 教育・探究・思考支援に最適

🔹 GPT-5.2

• 実務特化・運用安定性を重視
• 長文・エージェント・ツール連携が大幅改善
• 「途中で詰まらない」設計

2️⃣ GPT-5.2が“強い”理由（中身）

※数値・評価は「20251213 GPT性能比較」資料に基づく

🧠 ① 推論・科学・数学

• GPQA Diamond（大学院レベル）
• GPT-5.2 Pro：93.2%
• GPT-5.1 Thinking：88.1%
• FrontierMathでも +9pt以上の改善

→ 論文チェック、反例探索、設計検討に有効

📚 ② 長文コンテキスト（決定的差）

• 256kトークン級でも高い精度を維持
• MRCRv2（needle-in-haystack）でGPT-5.1を明確に上回る

→ 契約書群・議事録・教材全文投入が現実的に

🧩 ③ エージェント・ツール連携

• 複数ツールを1ワークフローで破綻なく接続
• 「途中で人間に丸投げ」される頻度が低下

→ 企業・自治体・業務自動化で真価を発揮

👁 ④ 画像・画面理解（Vision）

• 図表理解・UI読解の誤認識をほぼ半減
• 科学論文や業務画面の読み違いが減少

3️⃣ 教育・108AIカードゲーム（108AICG）視点での整理

✔ なぜGPT-5.1でも十分成立するのか

• 108道具名が意味ベクトルとして最適化されている
• カード名だけで思考方向が安定
• AIに「考えさせすぎない」教育設計と相性が良い

✔ GPT-5.2を使うと何が良くなるか

• 長時間授業・複数ラウンドでもブレにくい
• AIアクションカード（揺さぶり）の発動判断が安定
• 大学・自治体・企業研修での運用安定性が向上

👉 108AICGはモデル依存ではなく、モデル進化によって安定度が上がる設計です。

4️⃣ 使い分け指針（実践向け）

• 中学・高校授業：GPT-5.1
• 大学ゼミ・探究：GPT-5.1 / GPT-5.2 Thinking
• 企業研修・自治体：GPT-5.2
• 長文教材・規程分析：GPT-5.2
• 研究・数理：GPT-5.2 Pro

5️⃣ 一言まとめ（思想的整理）

• GPT-5.1：思考を育てる
• GPT-5.2：思考を壊さず回す
• 108AI：AIに思考を渡さない

この三者は、競合ではなく役割分担です。

結び（108AICGへの接続）

GPTがどれほど進化しても、問いを立て、考え、判断する主体は人間です。
リコジェの**108AIカードゲーム（108AICG）**は、特定のモデル性能に依存せず、AIと「共に考える力」を育てるための思考インフラとして設計されています。
GPT-5.1でも、5.2でも成立し、進化するほど安定する——それが108AICGの強みです。

108AIカードゲームは「教材」ではなく「思考OS」である

株式会社リコジェでは、書籍『道具で学ぶAI ― 生成AIを108の道具で考える』を起点として、
紙のカードと生成AI（GPT等）を組み合わせた教育方式
「108AIカードゲーム（108AICG）」 を開発・公開しています。

本記事では、この108AICGについて、
将来的な博士論文を想定した理論章（Theoretical Framework）の構成案を紹介します。

ここで扱うのは、個別の授業事例や実証結果ではありません。
生成AI時代において、

人間が「考える主体」であり続けるための教育構造を、
いかに設計・実装できるか

という問いを、教育理論として整理する試みです。

生成AI時代の新しい教育課題

GPT-5世代に代表される生成AIは、
高度な推論能力と自律的な最適化傾向を持ち、
学習や仕事の場面で極めて有能な「思考支援者」となっています。

一方で教育現場では、次のような課題が顕在化しつつあります。

• 思考の外部委託（Cognitive Offloading）
• 問いを立てる力の低下
• 学習者自身の「思考主語性」の希薄化

AIが賢くなるほど、
人間が「考えなくても答えが出る」環境が整ってしまう。
この逆説的な状況こそが、本研究の出発点です。

既存AI教育の限界

現在のAI教育の多くは、

• プロンプトの書き方
• AIツールの操作スキル
• 効率的な活用方法

に重点が置かれています。

しかしそれらはしばしば、
AIスキル教育と認知教育を混同してしまいます。

本当に問うべきなのは、
「どう命令するか」ではなく
「どの立場で、どの視点で考えるか」 です。

108AI思想体系というアプローチ

108AIカードゲームは、
思考を「技法」ではなく 「道具（Tool）」 として捉えます。

• 視点を変える
• 要素を分解する
• 根拠を問う
• 例外を考える

こうした人間の思考行為を、
108枚のカードとして言語化・外在化しています。

重要なのは、これらが
特定のAIモデルや技術に依存しない
抽象度の高い思考構造である点です。

そのため、GPT-4でも、GPT-5でも、
将来のGPT-6/7でも機能します。

カードゲームを「思考プロトコル」として捉える

108AICGは、単なるカード教材ではありません。

• 学習者がカードを引く
• そのカードに示された思考視点を保持したまま
• AIと対話し、考察を深める

この一連の流れ自体が、
**思考を進めるためのプロトコル（手順）**として設計されています。

ここでは役割が明確に分かれています。

• AI：思考エンジン（言語化・整理・問い返し）
• 人間：思考の制御者（視点選択・判断・意味付け）
• カード：両者を媒介する固定視点

Systemプロンプトによる思想制御

108AICGでは、生成AIの振る舞いを
systemプロンプトによって制御します。

これはAIに賢く振る舞わせるための命令ではなく、
**越えてはいけない境界条件（Boundary Condition）**の設定です。

• 結論を先に出さない
• 評価語を使わない
• カードにない視点を追加しない

このようにして、
AIが思考の主体になりすぎることを防ぎます。

リコジェではこれを
In-House Prompt Governance と呼んでいます。

「思考OS」という考え方

以上を統合すると、108AICGは次の三層構造を持ちます。

1. 思想層：108の思考道具
2. 実装層：紙のカードゲーム
3. 制御層：systemプロンプト

この三層は、
生成AI時代における 「人間側の思考OS」 として機能します。

AIがどれほど進化しても、
人間が思考の主語であり続けるための
最低限の制御構造です。

おわりに

本構成案は、
108AIカードゲームを博士論文レベルで整理するための
理論章の設計図です。

本研究は、生成AIの能力評価を目的とするものではありません。

生成AI時代において、
人間の思考主語性を、
教育理論としてどのように保持・実装できるか。

その問いに対し、
108AICGという具体的な形で応答しようとする試みです。

もし本記事が少しでも気になった方は、
ぜひご自身の言葉でAIに問い直してみてください。

「この内容の要点を500字でまとめて」

生成AI時代の学びは、
そこから始まるのかもしれません。

📝【108AIひとりごと】

AIが「道具」から「労働力」に変わる時代と、108AIが果たす役割

最近読んだ論説に、OpenAI のサム・アルトマン氏が発した「コードレッド」を起点に、
AIが“道具”ではなく“労働力そのもの”へ変貌しつつある、と強い危機感を示す文章がありました。

AIは休まず、迷わず、24時間働き続ける。
そして、意思決定の速度は秒単位へ──。

これは経営論としての警鐘ですが、教育に携わる私たちから見ると、
まったく同じ構造が「AIリテラシー教育の必然性」を裏付けている と気づかされます。

■ 1. AIが労働力になる社会では、「思考の型」が人間の核になる

企業の中枢にAIが入り込むという現象は、
学校や市民教育の文脈では “AIが思考作業を奪う未来” を意味します。

では、そのとき人間に何が残るのか。

108AIが大切にしてきた答えはシンプルです。

→ 人間に残るのは、「思考の型」だけである。

視点チェンジ、前提ほぐし、因果分離、根拠サーチ…。
これら108の思考道具は、AIが最も苦手とする“非自動化領域”です。

AIが労働を肩代わりする時代ほど、
思考を鍛える教育 が価値を持ちます。

■ 2. AI高速意思決定は、判断力の「鈍化」を招く

論文は、週次・月次レビューが時代遅れになるほど
AIの意思決定が加速していると述べていました。

しかし、これはそのまま教育現場でのリスクにもつながります。

AIが高速で“それらしい答え”を返すほど、
人間は思考プロセスを省略しやすくなります。

108AIの安全性カード「判断鈍化ミラー」が警告していたとおり、

AIの答えは整って見えるが、推論の裏側は見えない。

だからこそ、根拠を問い直し、前提を揺さぶり、
反証を探すための“思考ツール”が必要なのです。

■ 3. AIが大量の情報を生み出す時代ほど、「疑う力」が必須になる

論文では「一晩で200ページの分析が上がってくる」という例が紹介されていました。

すでに社会は、
人間の読解速度を超えて情報が自動生成される世界
に突入しています。

そこで必要になるのは、

• 何を信頼すべきか
• どの視点で読むべきか
• どの前提に依存しているのか

といった 批判的思考そのもの です。

これは108AIカードゲームの中心にある力であり、
AI社会における“市民リテラシー”の核心です。

■ 4. これからの教育は、「問いをつくる力」が価値の源泉になる

AIは与えられた指示の範囲で最適化します。
つまり、価値が移動するのは “問いの側” です。

問題をどう定義するか。
どの視点で見るか。
何を条件として設定するか。

この“入り口の設計”こそ、108AIが一貫して重視してきた領域です。

大学生や社会人向け108AIカードゲームで、

お題 → 視点判断 → カード選択

という順番を推奨しているのも、
AI時代において人間の価値は “問いの構築力” に宿るからです。

■ 5. 結論：AIが労働力になるほど、「思考の教育」の重要性は増す

AIが道具から労働力へ変わるという論旨は、
教育視点ではこう置き換えることができます。

AIが作業を代替するほど、人間は“考える力”で勝負する時代になる。

だからこそ108AIは、これからの市民教育の基盤となる。

AI社会を恐れる必要はありません。
ただし、準備なしに飛び込めば“判断の鈍化”や“依存”が起きるのも事実です。

108AI体系は、
AIと共に考えるための“新しいリベラルアーツ”です。

リコジェは、この思考のインフラを
学校・大学・地域・そして世界の学び場へ届けていきたいと考えています。

108AIカードゲームと教科書会社との可能性について（ひとりごと）

108AIカードゲームの開発が進むにつれ、
最近ふと考えることがあります。
それは「この教材は、教科書会社さんと組むことで
もっと良い形に育つのではないか？」ということです。

108AIカードゲームは、
書籍『道具で学ぶAI ― 生成AIを108の道具で考える』で提示した
“思考の108道具”をカード化し、
GPTなどのAIと組み合わせて使う、
紙×AIのハイブリッド教材です。

カードには、視点を変える、要点を整理する、根拠を問うなど、
AI時代に必要な「人間の思考の土台」がそのまま詰め込まれています。
生徒にカードを1枚配り、その1つの思考法だけで問題に向き合う――
そんな小さな体験が、AI依存に流されない“考える習慣”を作ります。

安全性カードも20枚用意しており、
AIが誤解したり、偏ったり、もっともらしい嘘を言う場面を
あえて“学びの素材”にできるように設計しています。
AIの弱点を知ることも、大切なリテラシーです。

こうした構造ができあがってくると、
「学校の授業でどう扱っていただくか」が
とても重要なテーマになってきます。

そして、そのためには――
やはり学校教育を熟知した教科書会社さんの知見が必要だと感じています。

学年の発達段階、教室の雰囲気、授業の流れ、
思考が深まりやすい問いの立て方、
トラブルなくAIを扱うための注意点……。

こうした“現場の感覚”は、
長年教科書を作り続けてこられた方々のもつ貴重な力です。

今日は、ひとつのご縁を願って、
とある教科書会社さんに、108AIカードゲームの簡単なご案内メールを送りました。
どうなるかは分かりませんが、
この教材が、日本の学校に少しでも役立つ形で広がっていくなら、
それだけで嬉しいことです。

AI時代の学びがこれからどう育っていくのか、
私自身も楽しみにしながら、静かに見守っています。

（ひとりごとでした）