AI時代に、人は何を、どう学ぶのか #pbl_pub / What and How Do We Learn in the AI Era?

PBL Pub 2026のキーノートスライド。
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1. PBL Pub 2026 AI時代に、人は何を、 どう学ぶのか — 隣に人がいるから育つ力の話 — PBL Pub 2026 Keynote 秋元 利春 / 川口 恭伸 / 永瀬 美穂 / 及部 敬雄
2. PBL Pub 発起人 P BL P ub 2 0 26 大手 IT 企業の新卒研修に、PBL × アジャイルを 6 年実装してきたチーム 秋元 利春 川口 恭伸 永瀬 美穂 及部 敬雄 Kumu / Catalyst YesNoBut / RSGT Attractor AGILE-MONSTER.COM 組織変容コーチ 品川アジャイル Agile Coach HoloLab 執行役員 2
3. P BL P ub 2 0 26 01 AIで、仕事と学びに何が起きたか 3
4. 何が変わったのか 2021年以前のソフトウェア開発 P BL P ub 2 0 26 2026年のソフトウェア開発 4
5. 何が変わったのか P BL P ub 2 0 26 2021年以前のソフトウェア開発 2026年のソフトウェア開発 プログラムを書いている プロンプトを書いている 5
6. P BL P ub 2 0 26 仕事がこれだけ変わった。 学びが、変わらないわけがない。
7. いま、現場で起きていること 採用の様子見 一部で、ジュニア採用 を見直す動き ジュニア育成の難 AI が「最初の仕事」の 題 一部を担い始めた P BL P ub 2 0 26 育成は、後回し AI 対応に追われて、気 が回らない みんな困っているはず。でも、まだ手を打てていない 7
8. P BL P ub 2 0 26 COMMENT TIME みなさんが見えている現場では、 どんなことが起きていますか? 研修・アジャイルコーチング・組織変容、それぞれの現場から 8
9. P BL P ub 2 0 26 02 それでも、変わらないもの 9
10. AI は、増幅器である P BL P ub 2 0 26 出典: DORA “2025 State of AI-assisted Software Development”(Google Cloud) AI doesn't fix a team. It amplifies what's already there. 良い問い → より大きな成果 良いフィードバックループ → より速い学習 弱いプロセス → より大きな混乱 間違った方向 → より速く、間違える AI はチームを直してくれない。「すでにそこにあるもの」を増幅する 10
11. 人が重要なのは、変わらない P BL P ub 2 0 26 AI が増幅するのは、 私たちの「いまのあり方」。 人が重要なのは、AI 時代の前から変わらない。 「何ができるか」より「人としてどうあるか」が、これまで以上に問われる。 11
12. SECI モデル P BL P ub 2 0 26 出典: 野中郁次郎・竹内弘高『知識創造企業』 — 暗黙知と形式知の相互変換で、知識は創造される 12
13. 野中先生が遺した言葉 P BL P ub 2 0 26 形式知になってしまったら、 そこは彼らの場所だ。 言葉としてプロンプトに渡したあとの AI は、もうすごい。 けれど、まだ言葉になっていないものは知らない。 最後に残るのは、まだ言葉にならないもの。それをどう言葉にするか。 野中 郁次郎(SECI モデル提唱者) 13
14. P BL P ub 2 0 26 知的コンバット
15. 知的コンバットとは P BL P ub 2 0 26 異なる前提を持つ他者と、ぶつかりながら、 問いと成果物を更新していく営み。 勝敗ではなく、前進。摩擦はコストではなく、学びの材料。 深く共感しながら、忖度せずぶつかる。 野中郁次郎が、異なる主観から新しい知を生む対話として重視した考え方。 15
16. 知的コンバットは、議論の目的が違う 情報共有 知っていることを、伝える ディスカッション 意見を、交換する ディベート どちらの主張が優れているか、競う ブレインストーミング アイデアを、増やす 知的コンバット 異なる主観から、新しい意味を創る P BL P ub 2 0 26 勝者は A でも B でもない。A × B → C に、二人で跳ぶ。 16
17. 妥協ではなく、跳ぶ P BL P ub 2 0 26 例: 品質 vs スピード — トレードオフを調整するのではなく、超える(野中のいう二項動態) ふつうの会議 知的コンバット 品質とスピードが、対立する 少しずつ譲って、真ん中で手を打つ → どちらも少し損をする(妥協) 「なぜ品質を上げると遅くなる？」 と掘る 自動テストと小さなリリースへ → 品質によって、速くする（跳躍） 17
18. なぜ、育ちにくくなっているのか P BL P ub 2 0 26 AI との対話 人との協働 摩擦コストは低い 関係を壊す心配がない 結果を引き受けない 意見がぶつかる 関係が続く 結果を共に引き受ける 18
19. P BL P ub 2 0 26 03 「どう学ぶか」を、学ぶ 19
20. 研修に、できることは少ない P BL P ub 2 0 26 期間は短い 知識はすぐ古びる ベクトルを作る 数日〜数ヶ月で、人は 変わらない 教えた内容の賞味期限 が縮んでいる 研修後の向きと勢いを 渡すのが役目 20
21. 教える中身より、学び方 P BL P ub 2 0 26 何を教えるか どう学ぶかを学ぶ 知識・ツール・正解を渡す カリキュラムを消化する 終わったら、現場へ 「どう学ぶか」を学ぶ 問いを立てて、探究する 現場に出ても、学びが続く 21
22. だから、Project Based Learning P BL P ub 2 0 26 Learn → Project ではなく、Learn through Project Doing a Project Project Based Learning 学んでから、作る 最後に作品を作って終わり 成果物で評価する 作りながら、学ぶ Project そのものが学び プロセスに価値がある 22
23. PBL は、新しくない P BL P ub 2 0 26 400 年以上の系譜を持ち、AI 時代に再び効いてくる 16 世紀末 20 世紀 建築教育まで遡る。専門家の実践を学 校で経験する Dewey らが一般教育へ。「何でも Project 問題」も経験済み 現代 AI 時代 Gold Standard PBL として設計論が体系 化 作るコストが激減。プロセスの価値が 跳ね上がった 23
24. これも、PBL でしょうか P BL P ub 2 0 26 「チームは作りました。テーマは『AI で何か』です」 「進め方は自由。困ったら聞いてください」 「中間発表では、資料のできばえを確認します」 「最終日は発表会。拍手で締めます」 作ってはいた。でも、何が学びとして残っただろう 24
25. 良い PBL って、なんだろう P BL P ub 2 0 26 一つの参考: PBLWorks “Gold Standard PBL”(2015) PBL が広がったアメリカでも、 「何か作れば PBL」問題が起きた。 PBLWorks が、研究と実践から「質の高い PBL の条件」を整理した。 それが Gold Standard PBL。 世界標準の「答え」ではなく、設計するときに参照できる「ものさし」。 25
26. Gold Standard PBL — 7 つの要素 P BL P ub 2 0 26 設計の 7 要素。ほかに「支援者の実践」7 つもセット — 設計だけでは、PBL は成立しない ① 挑戦的な問題・問い Challenging Problem or Question ② 継続的な探究 Sustained Inquiry ③ 真正性 — 現実との接続 Authenticity ④ 学習者の声と選択 Student Voice & Choice ⑤ 振り返り Reflection ⑥ 批評と改善 Critique & Revision ⑦ 公開の成果物 Public Product 成果物は、7 要素の 1 つにすぎない。 AI で「作る」が安くなった今、注目すべきは残りの 6 つ。 26
27. 私たちも、実践してきました P BL P ub 2 0 26 6 年間の新卒研修の実践は、スライドや登壇で発信しています 教えない新人研修 アジャイル × PBL の新卒研修 続・アジャイル × PBL の新卒研修 登壇動画も公開されています(YouTube: Scrum Tokyo) アジャイルを活用した PBL を通じた新卒研修 / Scrum Fest Mikawa 2025 教室を〝学習する組織〟にする / Scrum Fest Nagoya 2026 27
28. 6 年やって、わかってきたこと P BL P ub 2 0 26 講師より、コーチ メンターが育つ 地層効果 教え込まず、一緒に探 索する 先生と生徒を作らない 。元受講者が支援側に 回る 毎年約 50 人ずつ、経 験者と共通言語が積も る 28
29. 私たちがやってきたことと、重なる P BL P ub 2 0 26 6 年の現場の実感は、Gold Standard の 7 要素と同じ方角を指していた 答えのない本物のお題に挑む → ① Challenging Problem or Question 調べて終わりにしない → ② Sustained Inquiry 企画を空想で終わらせない → ③ Authenticity 学習者が意思決定する → ④ Student Voice & Choice ふりかえりを欠かさない → ⑤ Reflection 知的コンバット → ⑥ Critique & Revision リリースまでやり切る → ⑦ Public Product 29
30. P BL P ub 2 0 26 「何を作ったか」から、 「どう考え、判断したか」へ。
31. P BL P ub 2 0 26 COMMENT TIME AI時代にPBLについて学ぶこと実践することには どのような価値があると思う？ きれいな答えより、迷いを。ここから先は、みんなで考える時間 31
32. P BL P ub 2 0 26 04 だから、人が集まる場 32
33. P BL P ub 2 0 26 隣に人がいるから、 育つ力がある。
34. なぜ、AI時代に人が集まるのか P BL P ub 2 0 26 人と集まる価値は、情報交換ではない。 異なる主観との葛藤で、一人では 届かない意味を創ることにある。 情報を集める・整理する・要約するのは、AI に任せられる時代。 だからこそ、経験し、共感し、葛藤する「人と人の間」の価値が上がっていく。 34
35. 1 つの PBL で、3 層が同時に育つ P BL P ub 2 0 26 学習者 支援者 運営 企画 → 開発 → リリー スを一気通貫で経験 メンター・TA が支援を 通じて育つ 場づくり力と、再現可 能な仕組みが残る 35
36. 一方通行の場には、しない P BL P ub 2 0 26 私たち運営も、AI 時代に何をどう学ぶのか、 探索している真っ最中。 教える側と、教えられる側に分かれない。 学習者も、支援者も、運営も、一緒に学ぶ。 PBL Pub も、そういう場でありたい。 36
37. チェックイン P BL P ub 2 0 26 全員にマイクが回ります。一人 30 秒くらいで、気軽にどうぞ 今の気分 ここにいる理由 一言目は、そこからで大丈夫 なぜ今日、来ようと思ったのか 今日、得たいもの パスも OK 持ち帰りたいことを、ひとつ あとで戻ってきても大丈夫 37
38. この場を、一緒に育ててほしい P BL P ub 2 0 26 AI 時代の育成は、みんな迷いながらやっている。 その試行錯誤を、一人で抱えなくていい。 迷いながら、それぞれの現場でやってみる。それはとても尊いこと。 でも一人で抱えたままでは、学習者を「素人の実験台」にしてしまいかねない。 実践を持ち寄る。みんなでうまくなる。 今日ここにいる皆さんが、最初の仲間です。 OST で、会いましょう。 38
39. PBL Pub 2026 PBL を、教室の中だけの話にしない #p b l_p ub