AIを使うことは、自動的に不正行為（カンニング）になるわけではありません。境界線は、課題のルール、ツールが何をするか、あなたが何を提出するか、そして自分の学びを正直に示しているかどうかで決まります。
シンプルな原則があります：AIを使って学習プロセスを強化することであって、自分がやっていない学習を“やったことのように”なりすますために使わないこと。学校の方針と、担当教員の指示は、一般的なオンラインガイドより常に優先されます。
学びの真正性を確認する3つの質問
AIを使う前に、次の点を自問しましょう：
- 許可されていますか？ シラバス、課題の指示、試験のルール、所属機関の方針を確認します。
- どの学習が評価されていますか？ あなたが示すことを求められているスキルを特定します。分析、文章作成、計算、コーディング、リサーチ、またはその他の何かです。
- 出力は自分の貢献を誤って表すことになりますか？ 生成された推論や文章を自分のものとして提出すると、事実が正しくても線を越える可能性があります。
ルールが不明確なら、ツールを使う前に担当教員に質問してください。「知らなかった」は学術的不正行為の手続きからあなたを守らないかもしれません。
AIの「グリーン／イエロー／レッド」な使い方
これらの区分は例であり、普遍的な方針ではありません。
グリーン：通常は学習が中心
- 授業資料を読んだ後に、よりシンプルな説明を求めること；
- 自分で答える練習問題を作ること；
- 完全な解答ではなく、ヒントを求めること；
- 自分の説明を、概念のチェックリストと照らし合わせること；
- 締切から逆算して学習スケジュールを作ること；
- 言語の会話練習をすること；または
- フィードバックツールが許可されている場合に、下書きへのフィードバックを受け取ること。
イエロー：正確なルールを確認
- 評価対象のトピックについてブレインストーミングすること；
- 論文のアウトラインを作ること；
- 文を言い換える、または自分の作業を翻訳すること；
- 評価対象のコードをデバッグすること；
- 必要な文献を要約すること；
- 引用や参考文献リストを生成すること；または
- 協働作業の中でAIを使うこと。
これらの使い方は、許可される場合もあれば制限される場合もあり、開示が必要なこともあります。決めつけずに、確認してください。
レッド：学習を誤って表す可能性が高い
- AIに試験を完了させる、または禁止されている持ち帰り課題を処理させること；
- 生成された文章、コード、計算、または分析を自分のものとして提出すること；
- 情報源、データ、実験観察、インタビュー、または引用を捏造すること；
- 禁止されたAIの使用を隠すために「ヒューマナイザー」系のツールを使うこと；
- 別の学生の作業や、機密の評価資料を共有すること；または
- 直接の「AI禁止」指示を無視すること。
正直にAIを使うための5ステップ
1. 最初の試みは自分で行う
ツールを開く前に、資料を読み、問題の一部を解き、またはアウトラインを書き出してください。これにより思考の根拠が残り、どこに本当に助けが必要かが見えてきます。
2. 代替ではなく、ガイダンスを求める
課題の作業をそのまま残すプロンプトを使います：
この方程式を解かないでください。私の作業が間違っている最初のステップを特定して、次に何を試すべきか教えてください。
私の論文の主張（スローガン／スラスティング・ステートメント）を読み、懐疑的な読者が尋ねそうな質問を2つ挙げてください。主張を書き換えないでください。
アップロードした第1章の問題を1問ずつクイズにして。私の回答を待ち、章を使って間違いを説明してください。
3. 応答を確認する
AIは誤った説明をしたり、捏造された参考文献を作ったりすることがあります。主張を授業資料や元の情報源と照合してください。計算は自分で進めます。動いていそうに見えるだけのブロックを受け入れるのではなく、コードを実行して理解しましょう。
4. 自分の推論でフィードバックを変換する
応答をそのまま課題にコピペしないでください。閉じて、問題を改めて考え、自分のプロセスで書く／解くことにしましょう。最終成果物は、ツールがなくても説明し、擁護できるはずです。
5. 必要な場合は使用を開示する
指定された引用または謝辞の形式に従ってください。形式が提示されていない場合は、ツール名、目的、日付、そして出力をどう検証・変更したかを明記する透明な注記が考えられます。
例：
2026年9月28日にAIアシスタントを使用し、練習問題を生成し、初期の下書きにある分かりにくい文を特定しました。事実に関する主張は、指定された読書（教材）を照合して確認し、提出した分析は自分で書きました。
授業で別の形式が求められている場合は、この例を使わないでください。
よくある課題での正直なAI利用
論文
許可されている場合、AIを質問、反論、またはフィードバックに活用できます。出典の読み込み、主張の選定、根拠（エビデンス）の評価、そして最終的な文章は、あなたの管理下に置いてください。開いていない情報源は決して引用しないでください。
数学・理科の問題
ヒント、同等の例、または1ステップ分の説明を求めます。次に、割り当てられた問題は自分で解きましょう。生成された計算は、自信を持って間違っていることがあります。
コーディング
許可されている場合、エラーの説明や小さな例を求めてください。必ずすべての行を読み、実際にテストし、設計上の判断を説明できる状態にします。評価対象のスキルが「自力での実装」に独立している場合は、生成コードをそのまま提出しないでください。
リサーチ
AIは検索語の生成やメモの整理に役立ちます。しかし、情報源を読む代わりにはなりません。著者、タイトル、日付、引用、そして発見事項を、元の資料で検証してください。
語学学習
会話の練習、文法説明の依頼、改稿の比較ができます。翻訳や書き換えが制限されている場合は、評価対象の作業から外してください。
iWeaverをゴーストライターではなく家庭教師として使う
iWeaverのAI Study Agentは、授業資料の整理、概念の説明、学習計画の作成、練習活動の生成ができます。許可されたあなたの教材だけを使うよう伝え、説明をする前に質問させ、提出する回答の下書きを作らないようにしましょう。
プライバシー、バイアス、検証、開示まで含むより詳しいプロセスについては、責任あるAI学習ガイドをご利用ください。
シンプルなAI利用ログを残す
日付、ツール、課題、プロンプトの目的、使用した出力、検証ステップ、そして開示が必要かどうかを記録します。これには数分しかかからず、先生から説明を求められたときにあなたのプロセスを説明する助けになります。
ログは許可ではありません。すでに許可されていた利用の記録（ドキュメント）です。
不正行為（カンニング）を疑われたらどうする？
事実に基づいて対応してください。方針と、学術的不正行為の手続き（プロセス）を読み直しましょう。下書き、メモ、バージョン履歴、情報源、プロンプト、許可された利用方法の指示を保管します。証拠を改変せずに、自分のプロセスを説明してください。所属機関に学生アドバイザーや異議申し立てのプロセスがある場合は、公式ルートに従います。
AI検出結果がどちらにせよ著作者性を証明するわけではない、と決めつけないでください。関連する証拠は、方針、作業プロセス、そして所属機関の審査手順です。
AIを正直に使うことは、学びを見える形に保つことです。許可を確認し、自分で最初の試みを行い、限定的なサポートを求め、応答を検証し、必要な場合は使用を開示しましょう。ツールが、本来あなたが示すべきスキルを実行してしまうなら、一歩引いて、その使い方を変えてください。
