AIは薬学教育の革新を導くか、それとも混乱を招くのか──教育現場におけるAI活用の可能性とリスクを探る。
ほんの数年前まで、AI（人工知能）は遠い未来の技術のように感じられていたかもしれません。しかし、ChatGPTの登場以降、その進化は私たちの想像を遥かに超える速度で加速しています。昨日まで最新だったAIモデルは、今日にはもう古いものとなり、単なる文章生成ツールから、今や複数のステップを自律的に実行する「AIエージェント」へと変貌を遂げつつあります。この技術的特異点とも言える爆発的な進化のスピードは、社会のあらゆる領域に変化を迫っており、伝統と正確性が重んじられる薬学教育の現場も例外ではありません。
この急激な変化に対し、残念ながら教育現場の対応は後手に回りがちです。大学がAI利用のガイドラインを議論している間にも、少なくとも一部の学生たちは日々高度化するAIを駆使して情報を集め、レポートを作成していると考えられます。テクノロジーの進化と教育制度の間に生じたこのタイムラグは、我々教員に「学生のAI利用をどう捉え、どう指導すべきか」という、待ったなしの課題を突きつけています。本記事では、この激動の時代を乗り切るための羅針盤として、AIと薬学教育の理想的な関係性に関して個人的な考えを示したいと思います。
薬学教育の現場で、ChatGPTをはじめとするAIエージェントの存在感が急速に増しています。その背景には、教員と学生、双方にとっての大きな「期待」と、避けては通れない「課題」があります。膨大な暗記量が求められる薬学の分野において、AIは複雑な薬物作用機序や副作用の情報を瞬時に整理し、提示してくれます。学生にとっては、CBTや薬剤師国家試験に向けた学習の効率化が期待できる、心強いパートナーになり得ます。
しかし、その一方で深刻な懸念も浮上しています。最も大きな課題は、学生の思考力低下です。AIに聞けばすぐに答えが手に入る環境は、自ら問いを立て、粘り強く考えるプロセスを奪ってしまう危険性をはらんでいます。特に、患者さんの個別性に合わせた処方設計や、予期せぬ副作用への対応など、薬剤師に求められる高度な臨床判断能力が育まれなくなるのではないか、という不安は根強いと考えられます。さらに、レポート作成や試験での不正利用という倫理的な問題も、教育現場に重くのしかかっているのではないでしょうか？
薬学部の教員は、この新しいテクノロジーとの向き合い方を真剣に考えなければならない岐路に立たされています。学生のAI利用を一方的に禁止するのは、もはや現実的ではありません。それならば、AIの特性を正確に理解し、デメリットを最小限に抑えながら、その恩恵を最大限に引き出すための教育的アプローチこそが求められているのではないでしょうか？本記事では、そのための具体的な方策を、研究データに基づいて探っていきたいと思います。
「AIを使う学生は成績が下がる」というイメージは本当なのでしょうか？この疑問に答えるために、いくつかの最新研究を見ていきたいと思います。結論から述べますと、答えは「使い方次第」であり、光と影の両側面が見えてきます。
一般的な大学生を対象としたパキスタンの研究では、AIへの過度な依存が「自己効力感」（自分ならできる、という自信）を低下させ、努力しても無駄だと感じる「学習性無力感」を高める可能性が示唆されました。AIに頼りすぎることで、自らの力で課題を乗り越える経験が減り、結果的に学習意欲や成績（GPA）に僅かながら負の影響を与えるというのです。これは、私たち薬学部教員が漠然と抱いている不安を裏付けるデータの一つと言えるでしょう。
一方で、薬学生に特化した研究からは、より興味深い結果が報告されています。ノルウェーの薬学部生31名を対象としたランダム化比較試験では、ChatGPTを利用して学習したグループは、従来の方法で学習したグループと比較して、テストの点数が平均0.5点（12点満点中）向上しました。これは統計的に「有意な差」とは言えないものの、特に薬理学や薬物疫学といった複雑な分野では、有意な成績改善が見られたのです。これは、AIが難解な概念の理解を助けるツールとして有効に機能し得ることを示唆しています。ただし、同研究では学生の9割以上がAIを「役立つ」と評価する一方、その情報の信頼性を完全に信じている学生は14.3%にとどまり、情報の正確性に対する健全な懐疑心も持ち合わせていることが明らかになりました。
英国の大学生を対象とした大規模調査では、AIの利用が爆発的に普及している実態が浮き彫りになっています。2024年の時点で既に学生の3分の2が何らかの形でAIを使用しており、その利用は今後さらに拡大すると見られています。特に、私たちのような理工医系の学生は、人文科学系の学生よりも「AIによって良い成績が得られる」と考える割合が高い（45%）という結果も出ています。これらのデータは、AI利用が一部の学生の問題ではなく、教育全体の前提となりつつある現実を突きつけています。私たちはこの現状を直視し、AIが学習の「影」ではなく「光」となるような指導法を確立する必要があると思います。
AIの功罪は全ての学問分野に共通しますが、薬学教育には特有の、そしてより深刻な論点が存在します。人の命と健康に直接関わる薬剤師を育成する上で、私たちはAIとどう向き合うべきか、3つの重要な観点から考えます。
第一に、極めて高い専門性と正確性の要求です。薬物の用法・用量の計算ミスが許されないのはもちろん、相互作用や副作用に関する知識は常に最新かつ正確でなければなりません。しかし、AIには「ハルシネーション」と呼ばれる、もっともらしい嘘の情報を生成してしまう致命的な欠点があります（人間と同様にAIも間違う可能性があります）。例えば、存在しない薬物相互作用を生成したり、古い添付文書情報に基づいて回答したりするリスクは常に付きまといます。他の分野であれば「少し間違っている」で済む問題が、薬学では患者の安全を脅かす大問題に直結します。このリスクを学生に徹底して理解させることが不可欠だと思います。
第二に、薬剤師国家試験という明確なゴールの存在です。国家試験では、単なる知識の暗記だけではなく、提示された症例情報から問題を読み解き、最適な薬物療法を提案する総合的な臨床判断能力が問われます。AIに頼って表面的な知識をなぞるだけの学習では、こうした応用問題に対応する力は養われません。短期的なテストの点数稼ぎにAIを利用できたとしても、国家試験という最終関門を突破し、その先の臨床現場で活躍するための真の実力は身につかないという現実を、学生に自覚させる必要があると思います。
第三に、臨床実習で求められる人間的スキルです。薬学教育の集大成である5年次の実務実習（薬局実習と病院実習）では、患者さんやその家族、医師や看護師といった多職種との円滑なコミュニケーション能力が何よりも重要になります。不安を抱える患者さんに寄り添い、その言葉の裏にある真のニーズを汲み取る力や、緊迫した医療現場で的確な情報伝達を行う能力は、現在のAIでは代替不可能です。デジタルデバイス越しのやりとりに慣れた学生が、複雑で感情的な人間関係が渦巻く臨床の現場で、適切に対応できるか。これもAI時代における新たな教育課題と言えると思われます。
AIの利用を禁止するのではなく、「思考を深めるための道具」として使いこなす能力、すなわち「AIリテラシー」を育むことこそが、私たちの使命だと考えれます。ここでは、具体的な授業や演習で応用できる指導法のひとつの案を提案できればと思います。
まず、AIを「思考の壁打ち相手」として活用させる方法です。例えば、症例演習の課題で「この患者に最適な治療薬を3つ提案し、その根拠を説明せよ」と出題したとします。その際、「まず自分で考えた後、自分の答えをAI（ChatGPTなど）に提示し、その回答を批判的に評価しなさい」という指示を加えるというものです。AIが提案した薬の選択理由は妥当か？見落としている患者背景はないか？より新しいエビデンスはないか？このように、AIの回答を鵜呑みにせず、批判的な視点（クリティカルシンキング）で吟味させることで、学生はより多角的に物事を考える訓練ができうと考えられます。AIの間違いやハルシネーションを「見つける」こと自体が、優れた学習体験になり得ると思われます。
次に、「情報検索の初動アシスタント」としての活用です。ある疾患の最新治療ガイドラインや、特定の薬に関する最新の臨床研究を調べる際、AIに要約や関連キーワードのリストアップをさせることで、膨大な情報収集の時間を大幅に短縮できます。ただし、ここでの鉄則は「必ず一次情報源（Original Article）を確認させる」ことです。AIが提示した情報はあくまで「地図」であり、目的地（正確な情報）へは自らの足でたどり着く必要があることを徹底させることは重要だと思われます。これにより、学習効率と学術的誠実性を両立させることが可能になります。
さらに、学年進行に合わせた段階的な導入プランも有効と思われます。
学生に「賢い使い方」を求めるだけでは不十分だと考えられます。私たち教育機関側も、AIの普及という現実に対応するための変革が求められのではないでしょうか？取り組むべきは、「明確なルール作り」と「評価方法のアップデート」だと思われます。
まず、AI利用に関する具体的なガイドラインの策定が急務だと思われます。どこまでが「学習を助ける賢い利用」で、どこからが「不正行為（アカデミック・インテグリティの侵害）」にあたるのか。その境界線を曖昧なままにしておくことは、学生を意図せぬ不正に導くリスクがあります。「レポート作成時のアイデア出しは許可するが、本文の生成・コピー＆ペーストは禁止」「AIを利用した場合は、どの部分で、どのAIを、どのように使ったのかを明記すること」といった、具体的で分かりやすいルールを全学的に、あるいは各科目で策定し、学生に周知徹底する必要があると考えられます。
次に、評価方法そのものを見直す必要があります。AIが容易に答えを生成できるような、単純な知識を問うだけのレポート課題や試験は、その役割を終えつつあります。今後は、AIの利用を前提とした新しい評価方法の導入が不可欠なのではないでしょうか？例えば、AIが生成した不正確な治療計画を提示し、その問題点を指摘させる課題や、AIでは評価が難しい対面での口頭試問、実技試験（OSCE：客観的臨床能力試験）の比重を高めることなどが考えられます。また、学習の成果物だけでなく、学生がどのようにしてその結論に至ったのかという「思考のプロセス」を評価する仕組みも重要になる可能性があります。
そして何よりも大切なのは、教員自身のAIリテラシー向上だと思われます。学生に適切な指導を行うためには、まず私たち自身がAIを日常的に使いこなし、その長所と短所、そして教育活用の可能性を深く体感しておく必要があると思います。学内のFD（ファカルティ・ディベロップメント）研修でAI活用法を学び合ったり、先進的な取り組みをしている他大学の事例を共有したりするなど、組織全体でAIと向き合う姿勢が、これからの薬学教育の質を左右すると言っても過言ではないかもしれません。
本記事で見てきたように、AIエージェントは薬学教育にとって、思考力を奪う「敵」にもなれば、学習を飛躍的に深化させる「味方」にもなり得ます。重要なのは、AIを思考停止の道具にせず、自らの思考を刺激し、拡張するためのパートナーとして位置づけることだと思います。研究データは、AIの不適切な使用がモチベーションや自己効力感を損なうリスクを示唆する一方で、特定の専門分野においては学習効果を高める可能性も示しています。
私たち薬学部教員に課せられた使命は、学生たちがAIという強力なツールに振り回されるのではなく、それを主体的に使いこなす知恵と倫理観を育むことにあるのではないでしょうか？
そのために、以下の点が重要なポイントになると考えられます。
未来の薬剤師は、AIと協働することが当たり前の世界で活躍すると予測されます。彼らが、人間ならではの臨床判断能力、コミュニケーション能力、そして高い倫理観を堅持しつつ、AIを最強の武器として使いこなせるプロフェッショナルとなれるかどうか。その鍵は、これからの私たちの教育のあり方にかかっているかもしれません。
本記事は、AIと薬学教育に関する情報提供を目的として、2025年7月時点で信頼できると考えられる情報に基づき作成されています。しかし、記事の内容の完全性、正確性、最新性を保証するものではありません。AI技術および関連する研究は急速に進展するため、情報が古くなる可能性があります。本記事の情報を用いて行う一切の行為、およびその結果生じたいかなる損害についても、執筆者および情報提供者は何ら責任を負うものではありません。最終的な判断は、ご自身の責任において行ってください。
本記事は生成AIを活用して作成しています。内容については十分に精査しておりますが、誤りが含まれる可能性があります。お気づきの点がございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。
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