この記事のゴール
- AI2L の考え方を、やさしい言葉で共有する
- 今日から使える「運用チェックリスト（簡易版）」を配布する
- 誰でも参加できる連載（Advent Calendar）の進め方を示す
AI2L (AI to Learn) とは
AI2L は AI to Learn の略で、
学びの段階では AI を活用しつつ、
最終的な成果物（コード、手順、図表など）は「人が読んで理解・再現できる形」にする
という考え方です。
- 発案者は私ですが、考えが同じ方向なら自由に解釈・応用してもらって構いません
- 専門用語はできるだけ減らし、具体例と手順を重視します
- 「AI 任せのブラックボックス」を増やさず、人の理解を残すことを目的にしています
AI2L の 4 つの柱（ざっくり版）
-
ブラックボックスを残さない
完成物（コード・手順・図表など）は、人が読んで再現できる形にする -
アカウンタビリティ（説明責任）
結果だけでなく、根拠・前提・プロンプトなども、後から追える形で残す -
情報保護
個人情報や機密情報は使わない／使う場合は匿名化・マスキングなどの対策をする -
Green AI（省エネ・低コスト）
むやみに大きなモデルに頼らず、軽くて速く、無駄の少ないやり方を考える
よくあるモヤモヤと、AI2L での向き合い方
-
どこまで AI に任せてよいか分からない
→ 「学びの手助け」まで。最終判断と責任は人が持つ -
出力が正しいか不安
→ 「根拠を示す形」で出力させ、人が 根拠ごと チェックする -
機密情報が心配
→ 入力前チェック・匿名化・最小権限で運用する
（機密を入れない前提で設計する） -
コストが読みにくい
→ 1 回あたりの 時間・リクエスト回数・費用 を簡単にメモしておく
AI2L では、「AIに任せる範囲」と「人が責任を持つ範囲」を明確に分けることを大切にします。
今日の手順（10 分でできる AI2L 実験）
まずは、仕事や研究、勉強の中から「小さなタスク」を 1 つ決めて、次の 5 ステップだけ試してみてください。
-
目的を書く
例：
「社内 FAQ の回答草案づくりを早くしたい」
「実験ノートのドラフトを書く時間を短くしたい」 など -
完成物の形を決める
例：
「人が最終チェックして直した文章＋根拠リンクのセット」
「手順書（箇条書き）＋注意点のメモ」 など -
入力の準備をする
- 機密情報や個人情報は入れない
- 必要なら、ダミーの値やサンプルデータに置き換える
-
出力のチェック方法を決める
「何がそろっていれば OK とみなすか」を事前に決めておきます。
例：- 根拠リンクが必ず付いている
- 手順が 3〜7 ステップに収まっている
- 禁止している情報源を使っていない など
-
コストの記録方法を決める
- かかった時間（ストップウォッチでも感覚値でも可）
- リクエスト回数
- 料金が分かれば、おおよその費用
→ ざっくりでよいので、あとから見返せるようメモしておきます
運用チェックリスト（簡易版）
AI2L 的に「最低限ここだけは押さえたい」というチェックリストです。
この記事を読みながら、実際に手元のタスクでチェックしてみてください。
- この記事（またはタスク）の目的を書いた
- 最終的な成果物の形（人が理解できる形）を決めた
- 入力に機密情報や個人情報を含めていない
- 出力に根拠や手順が含まれている
- 重要な部分は、人が実際に確認した
- かかった時間や費用を簡単にメモした
- 「次回こう直したい」という点を 1 つ書いた（小さくても OK）
例：社内 FAQ の草案づくり（小さな実験）
ここでは、よくあるタスクの一例として「社内 FAQ の回答案づくり」を取り上げます。
-
目的
回答案をゼロから書く時間を短くする -
完成物
人が最終チェックして直した文章 ＋ 根拠リンク（社内ドキュメントなど） -
手順（AI2L 的な進め方）
- まず、AI には 社内の公開情報だけ を読み込ませる
（社外秘や個人情報が含まれないようにする） - 回答を生成するときに、根拠となるページや文書へのリンクを必ず入れる よう指示する
- 出力された回答を人が読み、
- 言い回し（トーン・丁寧さ）
- 事実関係（内容・リンク先）
を確認して修正する
- まず、AI には 社内の公開情報だけ を読み込ませる
-
振り返り（例）
- よかったこと
- ゼロから書くより、草案づくりが明らかに速い
- 気づき
- 根拠が曖昧な回答は、そもそも社内ドキュメント側の整理が必要
（「AIのせい」ではなく、元情報の課題が見える）
- 根拠が曖昧な回答は、そもそも社内ドキュメント側の整理が必要
- 次に試すこと
- プロンプトを短く・共通化して、「同じ型」を他の FAQ でも再利用する
- よかったこと
このように、1 つの小さなタスクを題材にして、AI2L の 4 つの柱を意識してみるのが Day 1 のゴールです。
書くときのコツ（AI2L な記事づくり）
この Advent Calendar では、「うまくいった話」だけでなく、「試してみて分かったこと」も歓迎します。
もしあなたが記事を書くときは、次のポイントを意識すると、読みやすくなります。
- まず 結論（この記事でできること）を短く 書く
- 手順は 3〜5 ステップ 程度の最小構成にする
- 成功例だけでなく、つまずきや失敗からの学び も書く
- 読者が「じゃあ自分もやってみよう」と思える
「次の一歩」 を 1 つだけでいいので入れる
（チェックリスト・テンプレート・簡単なプロンプト例など）
Advent Calendar とのつながり
この Day 1 の記事は、次の 2 つの Advent Calendar の最初の記事として公開しました。
-
AI to Learn（AI2L）実践録：ブラックボックスを残さない生成AI運用 25 Advent Calendar 2025
- 研究室や実務の現場で、AI2L の考え方に沿った生成 AI の運用事例を集めるカレンダーです
- 「ブラックボックスを残さない」運用ルールやワークフローの共有を歓迎します
-
AI2L オープン実践録：だれでも参加OK 生成AIを安全に使う Advent Calendar 2025
- だれでも参加できるオープンな連載です
- 専門用語なしでも大丈夫です。入門・小さな工夫・失敗談の振り返りも歓迎します
後半で、それぞれのカレンダーの趣旨をもう少し詳しく紹介します。
参考：AI to Learn（AI2L）プレプリント
AI2L の背景や考え方を、もう少し学術的に整理したプレプリントです。
-
AI to Learn（AI2L）プレプリント
DOI: https://doi.org/10.51094/jxiv.1435
Advent Calendar 用テキスト（研究室カレンダー版）
AI to Learn（AI2L）実践録：ブラックボックスを残さない生成AI運用 25 Advent Calendar 2025
このカレンダーは、「AI to Learn（AI2L）」の考え方にそって、生成 AI を安全に・わかりやすく・無理なく使う工夫 を集めるものです。
AI2L とは、
「AI を学びの手助けとして使い、最終的な成果物は人が理解できる形にする」
という考え方です。
このカレンダーでは、AI2L コンセプトに沿った 実務・研究での生成 AI 活用例 を共有していきます。
AI2L の 4 つの柱（やさしい説明）
-
ブラックボックスを残さない
完成物（コードや手順）は、人が読んで再現できる形にする -
アカウンタビリティ（説明責任）
結果だけでなく、根拠や前提、プロンプトなども書き残す -
情報保護
個人情報や機密は使わない／使う場合は匿名化・マスキングなどの対策をする -
Green AI（省エネ・低コスト）
無駄に大きなモデルだけに頼らず、軽くて速い方法も検討する
参考
- AI to Learn（AI2L）プレプリント
DOI: https://doi.org/10.51094/jxiv.1435
オープン版（誰でも参加 OK）へのリンク
AI2L のオープン連載カレンダーはこちらです：
オープン版では、次のような記事を歓迎します（専門用語がなくても大丈夫です）。
- 実務で役に立った 小さな工夫 や ルールづくり
- 失敗から学んだこと（やらかしの振り返り）
- お金や時間を節約できたやり方
（プロンプトの短縮、キャッシュ、手作業との分担など） - 安全に使うための決めごと
（入力前チェック、出力の見直し、社内ガイドライン など） - 授業・勉強会・研究での使い方
（教材づくりのコツ、発表準備の短縮 など）
Advent Calendar 用テキスト（オープン版カレンダー）
AI2L オープン実践録：だれでも参加OK 生成AIを安全に使う Advent Calendar 2025
このカレンダーは、だれでも参加できるオープン連載 です。
テーマは一言でいうと、
「AI を学びの手助けに使い、最終成果物は人が理解できる形にする」
です。
専門用語は最小限で、手順と気づきの共有 を重視します。
入門レベルの話、小さな工夫、失敗談の振り返りも大歓迎です。
参加ルール（シンプル）
- 機密情報や個人情報は投稿しない
（必要であればダミー化・匿名化する） - 出力はうのみにせず、人が最終チェックする
- できれば「成果物の形（コード・手順・図表など）」を残す
- 同じ記事を他のカレンダー（研究室版など）にも登録して OK
歓迎する内容
- 仕事・研究・授業で役立った 小さな工夫
- うまくいかなかった点と、次回に向けた改善
- 安全に使うための決めごと
（入力前チェック、出力の見直し など） - お金や時間の節約につながる工夫
（短いプロンプト、キャッシュ活用、軽量モデルの利用 など）
書き方の目安
- 今日のゴール（この記事で読者ができるようになること）
- 手順（3〜5 ステップの最小構成）
- 結果（良かった点・注意点・想定外のこと）
- 素材（サンプルコード、テンプレート、参考リンクなど）
- 次の一歩（読者がすぐ試せる提案）
参考
- AI to Learn（AI2L）プレプリント
DOI: https://doi.org/10.51094/jxiv.1435