高校でAIを教えて見えたこと
京都府立清明高等学校の先生方にAntigravityを教えてきましたー！
「できてる！」
「できてる、できてる！」
「ちょっと見に行こう！」
先日、
京都府立清明（せいめい）高等学校で、
先生方向けにAI研修をしてきました。
学校名を出してOK！のご許可をいただいたので、
今回は名前もちゃんと書きます。
京都府立清明高等学校。
本当に面白い学校でした・・・！
（もちろん良い意味で！）
AIを学校でどう使うのか。
先生方はどこまで使っているのか。
研修を受けたとき、どんな反応になるのか。
特に教育機関にお勤めの方は、
ここが一番気になると思います。
なので今回は、
学校でAIを教えて見えたことを、
現場の温度が伝わるようにお伝えします(^〜^)！
ほぼ全員に近い先生方が参加してくれた
今回参加してくださったのは、
約30名の先生方でした。
30名というと、
学校のほぼすべての先生です。
しかも、
基本的には希望する方が参加する研修に近い形でした。
それでこの人数。
かなり嬉しかったです。
AI活用に対する関心が、
学校全体ではっきり高いんだなと感じました。
（かなり先進的な学校だと思います・・・！）
先生方のAI利用状況も印象的でした。
ChatGPTは、
日常的に使っている先生が多いようです。
授業準備。
文章作成。
資料づくり。
画像生成。
このあたりでは、
すでにAIに触れている。
一方で、
今回扱ったAntigravityについては、
9割ぐらいの先生方が初めてでした。
Claude Codeを触っている先生が数名。
Codexを使っている先生が1名。
そんな感じです。
（十分すごい・・・！）
もちろん、
AIツールの利用は、
セキュリティがOKの範囲内で
慎重に情報を取り扱ったり、
AI利用して良い情報と悪い情報を
厳格に棲み分けられていらっしゃるようです。
特に印象的だったのは、
校務で取り扱う情報に
ランク付けされていることでした。
ランクAに近いほど、
重要な機密データとして扱い、
AI利用などでも扱わない。
ランクDぐらいになると、
既にネットに公開されている情報だったり、
公開されてもいい情報だったりするので、
AI利用で情報を取り扱ってもOK。
そんな感じで
運用されているようでした。
（あくまでも僕の観察の範囲内なので、間違っていたらすみません）
つまり、
京都府立清明高等学校では、
ChatGPTはもう当たり前。
でも、
AIに実際の作業を任せたり、
時短ツールを作ったり、
自動化してどんどん時短していくところは
まだこれから。
京都府立清明高等学校は
十分に先進的な学校だと思いますが、
ここには伸びしろがありました。
空気が変わったのは「できた」の瞬間だった
研修では、
先生方にタイマーを作ってもらいました。
「え、タイマー？」
と思うかもしれません。
でも、最初の体験としては強いです。
難しすぎない。
結果がすぐ見える。
そして何より、
AIがPCの中身を触って成果物を作ってくれる。
ここが大きいんですよね。
最初にChatGPTとAntigravityの違いも話しました。
ChatGPTは、
質問に答えてくれるAI。
Antigravityは、
パソコンの中で一緒に作業してくれるAIの相棒。
そんな感覚です。
ただ、
説明だけでは足りません。
自分のパソコンの中に、
実際にタイマーが出てきた瞬間。
そこで空気が変わりました。
「できてるぅう！」
「できてるぅう！！」
「「「できてるぅう！！！」」」
↑これはガチで現場で先生方と一緒に
叫んでいました笑
（ノリが良い・・・！）
完成した画面を見せ合う。
隣の先生の画面を見に行く。
「それどうやったんですか？」
「すごい、そんなのできるんですね」
僕が一方的に教えているというより、
場そのものが動き始めた感じでした。
先生方は、
お互いの画面を見て、
笑って、
驚いて、
どんどん試していました。
毎日同じ現場で働いている人たちだからこそ、
一人が盛り上がると、
その熱がすぐ隣に伝わる。
気づいたら
マイクを使わないといけないぐらいの
盛り上がりっぷりになりました笑
AI活用は、
一人で黙々と学ぶより、
仲間と一緒だと一気に進む。
この手応えは
AI活用作業会の全国ツアーでも感じていましたが、
その究極系を見れた感じがしました。
（先生同士の仲が良い・・・！）
タイマーを作った本当の理由
僕が本当に伝えたかったのは、
タイマーの作り方ではありません。
大事なのは、
AIに動いてもらう前に、
設計図（実行のプラン）を書かせること。
いきなりAIに
「タイマーを作って」
と頼むこともできますが・・・
だいたい理想とはズレます。
鉄板の手順はこれです。
①
かわいい感じがいいのか。
授業で使いやすいものがいいのか。
音はどういう風に鳴るのか。
背景はどうするのか。
そういう理想を、
まず言葉にする。
それが設計図になる。
②
その設計図を見ながら、
人間が改善案を出す。
AIに設計図を直させる。
③
設計図に満足したら、
AIに動いてもらう。
この順番です。
これはタイマーに限った話ではありません。
校務でも何でも同じです。
理想の時短ツールを作る。
理想の文章を書かせる。
理想通りの資料を作る。
理想通りの案内文を作る。
理想通りのチェックリストを作る。
理想通りの自動化を達成する。
いきなり実行させるのではなく、
まずは設計図を書かせる。
人間が確認する。
それからAIに動いてもらう。
この感覚を持ち帰っていただくことが、
今回の研修の大事な目的でした。
そうすれば、
先生ご自身で実務の自動化などに
応用していただけます。
だからタイマーは、
ただのタイマーではありません。
AIに作業を任せるときの、
いちばん小さな練習です。
先生方の成果物が、それぞれ違って面白かった
実際に作っていただくと、
先生方のタイマーは本当にバラバラでした。
バスケのデザインを掛け合わせたタイマー。
猫の動画が流れるタイマー。
学校で使いやすそうな、
落ち着いた雰囲気のタイマー。
かわいいキャラがいるタイマー。
平成感まる出しの独特なタイマー。
同じタイマーを作っているのに、
出てくるものが全然違う。
ここがAI活用の面白さです。
同じAIを使っても、
出てくるものは同じではありません。
その人の現場。
その人の好み。
その人の困りごと。
その人の価値観。
そういうものが入るから、
AIはただの便利ツールではなく、
その人の相棒になっていく。
先生方のタイマーを見ていて、
僕はかなり希望を感じました。
AIは、
人間の個性を消すものではない。
むしろ、
人間の中にある「こうしたい」を形にするものです。
学校のルールがあるからこそ、応用できる考え方を渡したい
学校には学校のルールがあります。
扱っていい情報。
扱ってはいけない情報。
AIに読み込ませていいもの。
読み込ませない方がいいもの。
アカウントやネットワークの制約。
ここは、
外部から来た僕が言及するところではありません。
京都府立清明高等学校には、
京都府立清明高等学校の中でのルールがあります。
ほかの学校には、
また別のルールがあります。
そして、
そのルールはこれから変わっていく可能性もあります。
だからこそ、
僕が「この校務はこうすればAIに任せられます」と、
一つの完成形だけを見せるのは、
少し違うのかもしれないと感じました。
もちろん、
具体例は大事です。
でも、
1時間という短い研修で本当に持ち帰ってもらうべきなのは、
特定のやり方だけではない。
考え方そのものです。
僕が普段どこまでAIに任せているのか。
どんなふうに考えを言葉にしているのか。
どんなふうにファイルを渡しているのか。
どんなふうにAIとやり取りして、
最終的な成果物まで持っていくのか。
そこを見せる。
（1時間だとさすがに全部は見せられなかったですが）
そのうえで、
先生方ご自身が、
学校のルールの中で、
扱える情報を扱い、
自分の校務に応用していく。
この方向の方が、
短い時間では良さそうだと感じました。
京都府立清明高等学校の先生方は、
抽象度の高い話も
自然に受け取ってくださる印象がありました。
だからこそ、
ガチガチに固めた小さな例を一つ見せるより、
もっと根っこの部分を渡す。
それぞれの先生が、
自分の現場に合わせて応用できるようにする。
今後の研修では、
ここをもっと意識したいです。
印象に残った先生の質問
質疑応答で、
印象に残った質問がありました。
保護者の方に送る文章などをAIに作ってもらう。
でも、
出てきた文章を見て、
結局自分で直してしまう。
直しているうちに、
「これ、自分で書いた方が早いな」
となってしまう。
そして、
「やっぱりAIは使えないのかな」
と感じてしまう。
こういう率直な声でした。
これ、
めちゃめちゃ分かります。
ChatGPTを普通に使っているだけだと、
だいたいここに着地します。
一回お願いして、
それっぽい文章が出てくる。
でも、
自分の言い方とは違う。
現場の温度とも違う。
微妙に丁寧すぎる。
微妙に硬い。
微妙にAIっぽい。
それで結局、
自分で直す。
そして、
「これなら最初から自分でやった方が早い」
となる。
AI活用の入り口で、
多くの人がここで止まります。
でも、
ここで止まるのは本当にもったいないです。
解決策は、
AIに一回だけ頼むことではありません。
自分が過去に作ったもの、
つまりサンプルを成功例としてAIに渡して、
自分専用の自動化を整備していくことです。
具体的すぎるかもしれませんが、
以下に「どうやるのか」を詳述します。
過去の成功例を渡すと、AIは一気に自分寄りになる
たとえば、
保護者向けの文章を作る仕事があるとします。
そのときに大事なのは、
ゼロからAIに書かせることではありません。
過去に自分が実際に書いて、
実際に使った文章を渡すことです。
できれば2つか3つ。
1つでもいいです。
これは実際に使った文章です。
これは成功例です。
この例を参考に、今回用に書いてください。
そうやってAIに渡す。
手書きのテキストなら、
写真を撮ってAIに画像データを渡してもいいです。
テキストがデータとしてあるなら、
コピペでOKです。
もちろん、
個人名や具体的な情報など、
学校のルール上扱えない情報は伏せる必要があります。
そのうえで、
過去の成功例をAIに見せる。
これだけで、
AIの出力は目に見えて変わります。
なぜなら、
AIはあなたの正解を知らないからです。
ただ丁寧な文章を書くだけならできます。
でも、
あなたの現場に合う文章。
あなたの言い方に近い文章。
あなたが実際に使える文章。
そこに近づけるには、
成功例が必要です。
これは文章だけではありません。
校務で作った資料。
案内文。
チェックリスト。
授業プリント。
保護者向けのお知らせ。
会議資料。
すでに人間が作った成果物があるなら、
それはAI活用（自動化）のための
最高のデータになります。
自分が過去に作った成果物を、
AIにとっての正解例として渡す。
ここが肝です。
自動化には欠かせない、「スキル」に対する理解
ここで自動化には必須の、
「スキル」という概念を解説します。
「スキルって何？」
と思う方もいると思います。
ここで言うスキルは、
資格とか、
特別な才能の話ではありません。
AIに渡す、
専用のマニュアルです。
わかりやすく例えると、
AIに車のマニュアルを渡せば、
AIが車を運転するスキルを獲得します。
僕の場合だと、
このNote記事を作成する手順を書いたマニュアルを渡しているので、
毎回イチイチ手順を説明しなくても、
サクッと記事の下書き・画像生成・改行まで
一気にしてくれます。
（これを「Note記事作成スキル」という感じで僕は名付けています）
もっと言うと、
「この作業をするときは、
こういう順番で進めてください」
「こういう言い方は避けてください」
「こういう雰囲気にしてください」
「最後にここを確認してください」
という、
専用のマニュアルです。
たとえば、
保護者向けの文章を書くとき。
毎回AIに、
「丁寧にしてください」
「でも硬すぎないでください」
「学校らしい表現にしてください」
「この言い方は避けてください」
と説明するのは大変です。
しかも、
毎回ちょっとズレます。
だから、
最初に自分が過去に作った成果物のサンプル（成功例）を渡して、
「この仕事の進め方」をAIと一緒にマニュアルとしてまとめておく。
それがスキルです。
一度スキルを作っておくと、
次からはゼロから説明しなくてよくなります。
自分の言い方に近づく。
直す量が減る。
毎回の作業が早くなる。
そして何より、
改善すればするほど、
そのスキルが自分の資産になります。
これは一回だけ楽をする話ではありません。
先生方が日々やっている作業を、
少しずつAIに任せられる形にしていく。
そのための土台です。
僕はここに、
かなり大きな可能性を感じています。
そのまま使える「スキル作成時の指示文」
「スキルが重要なのは分かったけど、
実際にどう作ればいいの？」
と思いますよね・・・！
作るのは簡単で、
AIに「スキル作って」と言うだけです。
AIが作ってくれます。
たとえば、こんな感じです。
まずは、
〇〇の部分に自動化したい作業内容を入力してください。
それから、自分で過去に作った成果物を添付してください。
（設計図をつくらせる際には、賢いモデルを選択してから、指示を出してください）
▼スキル作成時の指示文
今から、〇〇の作業を自動化するためにスキルを作成してもらいたいです。まずは現状を把握した上で、設計図の作成からお願いします。
以下に、私が過去に実際に作成し、実際に使った成果物を添付します。これらは、これから自動化を試みる作業における成功例です。
この成功例を毎回参考にして、今後同じ種類の成果物を作るときに、AIが私の意図に近い形で成果物を出してくれるようにスキル化したいです。
いきなり完成物を作るのではなく、まずはスキルの設計図を作ってください。そのあと、私が内容を確認して修正します。
私以外の個人情報や機密情報はAIには渡さない設計でお願いします。
もし指示で不足している情報などあればAskUserQuestionで聞いてください。この指示文のポイントは、
いきなりスキルを作らせないことです。
まず、
考え方をまとめる。
それを人間が見る。
ここは違う。
ここはもっと大事。
これは入れない方がいい。
そうやって直す。
そのあとに、
スキル化していく。
この順番にすると、
自分の感覚に近いものができやすくなります。
スキルは一回で完成しない。育てるものです
ただし、
これでいきなり完璧になるわけではありません。
一回作ったスキルは、
だいたい未完成です。
でも、
それでいいです。
次に使ったときに、
ここが違った。
この表現は使わない。
もっと短くしたい。
この確認項目を追加したい。
そうやって改善点を伝える。
また次に使ったときも、
改善点を伝える。
さらに次も、
改善点を伝える。
改善点を伝えまくる。
そうすると、
スキルはどんどん自分の現場に合っていきます。
最初は微妙だったものが、
だんだん使えるようになる。
だんだん直す量が減っていく。
だんだん、
「これなら任せられる」
という感覚になっていく。
ここまで来ると、
そのスキルは資産です。
一回の作業を少し楽にするだけではありません。
今後100時間。
300時間。
もしかしたら1万時間！？
長い目で見ると、
それくらいの時間を返してくれる可能性があります。
だから僕は、
自動化において本当に大事なのは、
単発の指示文ではなく、
スキルを育てることだと思っています。
これは、
次回以降の研修でも
深掘りしたいテーマです。
先生方がそれぞれ、
自分の過去の成功例を持ち寄る。
それをもとに、
自分の校務に使えるスキルを作る。
そして、
少しずつ育てていく。
ここまで行けたら、
実務にぐっと近づくはずです。
AIは先生を置き換えない
今回の研修を通して、
あらためて感じたことがあります。
AIは、
先生を置き換えるものではありません。
むしろ逆です。
先生が、
先生にしかできないことに戻るためのものです。
資料のたたき台を作る。
文章の下書きを作る。
校務の流れを整理する。
授業のアイデアを出す。
時短ツールを作る。
過去の成功例からスキルを育てる。
そういうところをAIに手伝ってもらう。
その先に生まれるのは、
先生がラクをするだけの世界ではありません。
生徒に愛情を注ぐ時間が増えます。
表情を見る時間。
声をかける時間。
その子の可能性を信じる時間。
ここは、
AIにはできません。
でも、
AIが下ごしらえを手伝えば、
先生がそこに集中できる可能性は高くなる。
僕はそこに、
大きな希望を感じています。
今回の研修では、
まだ入り口の入り口しか渡せていません。
それでも、
「できてる！」
と声が上がったあの瞬間に、
大事なものが見えた気がします。
AI活用は、
派手な革命というより、
小さな「できた」の積み重ねです。
タイマーができた。
考えを言葉にできた。
過去の成功例を渡せた。
自分用のスキルを少し改善できた。
その一つひとつが、
先生の余白を作る。
そして、
その余白が生徒に届く。
僕は、
そういうAI活用を届けていきたいです。
AIで作る側に回りたい方へ
今回の話を読んで、
自分もAI活用を通して時短してみたいと思った方へ。
Antigravityの教科書では、
プログラミングができない人でも、
AIと会話しながら形にしていく入口をまとめています。
無料部分だけでも、
AIで作る側に回る感覚は掴めるはずです。
▼ Antigravityの教科書をチェックする
そして、
自分の考え方、
文章のクセ、
価値観、
過去のメモをAIに渡して、
自分の分身のように使いたい方はこちらです。
AIが相棒になります。
▼ メモが資産になる！Antigravity × Obsidian で第2の脳を構築する完全ロードマップをチェックする
メモが資産になる！Antigravity × Obsidian で第2の脳を構築する完全ロードマップ【2,200部突破】
教育機関向けのAI研修・講演もできます
もしこの記事を、
学校や教育機関の方が読んでくださっていたら。
教員向けのAI活用研修もできます。
生徒さん向けの講演もできます。
大きく分けると、
2つです。
1つ目は、
先生方向けのAI研修。
先生方の日々の作業をどう軽くするか。
そして、
AI活用における応用の効く本質。
ここまで含めてお話できます。
たとえば、
文章作成。
過去の成功例を使ったスキルづくり。
AIに時短ツールなどを作ってもらう体験。
こういったところです。
僕は自動化を通して仕事を楽にするのが好きなので、
僕がやるなら、
AIに作業を任せる「自動化」のところまで踏み込みたい。
校務に応用していただけるところまでやりたい。
自分専用のスキルを育てるところまで持っていきたい。
ここに熱があります。
（研修の時間の長さにもよります）
扱えるツールとしては、
Antigravity。
Claude Code。
Claudeアプリ。
Codex。
NotebookLM。
もちろんChatGPTやGeminiも対応できます。
学校の状況や、
先生方のAI利用状況に合わせて、
内容を組み立てます。
本音を言うと、
1時間だけだと短いです。
入り口の体験はできます。
でも、
校務への応用や、
先生方それぞれのスキル作成までやるなら、
もう少し時間があった方がいいです。
ここは、
校内の事情に合わせて相談できればと思います。
ちなみにご予算については事情も理解しているため、
出せる範囲で全然大丈夫です。
生徒さん向けには、人生の選択肢を広げる話ができます
2つ目は、
生徒さん向けの講演です。
話す内容は、
僕自身の体験談が中心になります。
1年前まで、
僕は全財産1,000円でした。
そこからAI活用、
マーケティング、
コミュニティによって、
年商2,000万円を超えました。
もちろん、
簡単に稼げるよという話ではありません。
むしろ逆です。
これからの時代、
AIを使えること。
マーケティング（稼ぐためのスキル）を学ぶこと。
良い人とのつながりを持つこと。
この3つが、
人生の選択肢を広げる。
その話を、
僕の実体験をもとにお届けします。
生徒さんにとっては、
学校の外にもこんな生き方があるんだと知るきっかけになります。
AIは、
ただラクをするための道具ではありません。
自分の考えを形にする。
やりたいことを実現する。
自分の人生を変えていく。
そのための相棒です。
マーケティングも、
子供達が将来、
より稼げるようになるために必要です。
コミュニティも、
ただ仲良くする場所ではありません。
良い人とのつながりが、
人生の選択肢を広げてくれる。
僕自身、
それを強く実感しています。
だから、
生徒さんには、
才能がある人だけが人生を変えられるわけではないと伝えたい。
道具と学び方とつながりで、
選択肢は増やせる。
これはガチです。
学校側にとっても、導入しやすいテーマです
この講演は、
生徒さんだけのためではありません。
先生方にとっても、
AIやキャリアの話を、
生徒に伝えるための具体例になります。
AIを使いましょうだけだと、
どうしても抽象的です。
でも、
全財産1,000円だった人間が、
AI活用と発信と人とのつながりで、
人生を変えていった。
この実例があると、
生徒さんにも届きやすくなります。
ただの「AIやらなきゃヤバイ」という話ではなく、
これからどう生きるかまで含めて話せるのが、
僕の講演の特徴です。
もともと結婚式や各種イベントの司会者、
舞台俳優などをしていたので、
壇上で話したことも600回以上あります。
子どもたちに、
これからの時代に必要なことを伝え、
外の世界を見せたい。
先生たちに、
AI活用を実践してほしい。
そういう場を作れたら嬉しいです。
教育機関の方へ
教員向けのAI研修。
生徒さん向けの講演。
こういった形で、
教育機関向けにお手伝いできます。
予算が少なくても大丈夫です。
場所も問いません。
まずは、
「こういう相談はできますか？」
くらいの温度で送っていただければ嬉しいです。
連絡は、
XのDM、SubstackのDM、DiscordのDMいずれかからお願いします。
Xでフォロー関係がない場合は、
SubstackのDMが届きやすいです。
▼ X
▼ Substack
▼ Discord
フレンドID：ritsuto_mc
京都府立清明高等学校で見た、
先生方の「できてる！」という声。
あの空気を、
ほかの学校にも届けたい。
学校にAI活用を届ける。
子どもたちに、
これからの時代に必要なことを伝え、
外の世界を見せる。
まずはお気軽にご相談ください(^〜^)
これからも引き続き、
「人生に余白を生み出し、人間らしさを取り戻す」をテーマに
AI活用を教えていきます。
お読みくださりありがとうございます🥰 AI活用に関する人生が変わるかもな情報もお届け中！お見逃しがないよう、無料で情報配信にご登録ください(^〜^)
発行者：リツト
送信責任者：熊谷大喜
住所：高知県長岡郡本山町本山893-1
問い合わせ先：ritsuto.nft.v@gmail.com
設計図を先に書かせてから実行させる、という順番。ゴルフの打ち方を頭に入れてから打つのと、なんか構造が似てるなと読んでいて感じました。