AIと大学教育全般の動き
— その中で英語教育に何ができるか

トム・ガリー

東京大学 名誉教授
東京大学 グローバル教育センター 特任教授
東京都市大学 教育開発機構 特任教授

JACET　AIと大学英語教育研究会
2026年7月17日

はじめに

『AIと大学英語教育　次のステージへ』を拝読

執筆時点での貴重な第一歩

教室でのAI活用の実践知

本日は、その先へ

5つの話題

1研究プロセスの自動化

2情報系の激震

3全学的危機

4言語をめぐる問い

5職場・キャリア・学生の不安

1　研究プロセスの自動化

Sakana AI「The AI Scientist」（2024年8月）

アイデア → 文献調査 → 実験 → 執筆 → 査読

AI生成論文が査読を通過（2025年3月）

Nature掲載（2026年3月）

自分の実験から

学習者向け和英辞書（2026年1月〜）

エッセー執筆の自己改善システム（2026年3月、未公開）

人文・社会系の自律的研究・論文執筆（2026年5月、未公開）

「AI時代における『意味』の意味」の自律的研究（2026年5月〜7月）

利用しているツール

Claude Code（AIプログラミング）

GitHub（コード・文書の管理）

LLM-wiki（知識データベース）

2　情報系の激震

米国学部CS：−8.1%（2025–26、全分野で最大）

大学院CS：−14%

62%のプログラムが減少

理由：初級職消滅という「認識」

学生は足で投票する

日本の情報系教員との会話

2025年〜「プログラミングを教える必要はあるか」

IT職場：AIコーディングへ移行

反論：基礎なしに出力は判断できない

3　全学的危機

全学部・全科目に波及

生成物で学力・努力を評価できない

大教室・オンラインでは特に困難

対面試験・口述試験・プロセス評価へのシフト

グループワーク・PBLなどの導入

4　言語をめぐる問い ―「英語は必要か」

機械翻訳・同時通訳の汎用化

「英語を学ぶ意味は？」という問い

教育制度への圧力

英語以外の言語

在留外国人 412万人（2025年末、過去最多）

中国語・ベトナム語・韓国語・ネパール語…

多くの在日外国人に英語は届かない

AIなら母語で対応できる

多言語AI活用は未開拓のスキル

5　職場・キャリア

就活生の76.2%が生成AIを使用

ES・面接対策・企業研究

新卒・初級職からAI利用が浸透

企業が求める「AIリテラシー」

教室の外の話ではない

学生の不安と教員の不安

教員：「AIを使うと学生は書ける（考える）ようにならない」

学生：「AIを使うと自分は育たない」

同じ不安

だが学生は全科目・人生全体を指している

転換

英語・ライティングは最初に直撃された

＝ 最初に対処してきた

課題設計・評価設計の実践知が既にある

英語教員は全学で最も経験を持つ集団

英語は「解き方を知る学科」である

何が残るか

学習・評価・カリキュラムの再設計

言語運用能力・異文化能力

多言語の仲介

AIリテラシーは思考の問題である

英語教員への問い

全学の評価を、誰が設計し直すのか

AIリテラシーを、誰が引き受けるのか

学ぶ意味を、学生にどう語るのか

大学教育は、どうなるのか

ご清聴、
どうもありがとうございました