サステナビリティ

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サステナビリティ — 2つの関心事の交差点です。すなわち、教育においてサステナビリティの成果のために AI を使う方法(AI for sustainability。持続可能な開発のための教育やグリーン教育を含む)と、AI 自体を持続可能にする方法(sustainable AI。教育における AI システムの環境的・倫理的・社会的なフットプリントの削減)です。AI の利用者であり開発者でもある教育機関は、環境的・社会的な目標を進めると同時に、責任ある倫理的な AI の利用を確保しなければなりません。

検討すべき問い

このページは2つの経路を区別しています。「AI for sustainability」(AI を使ってサステナビリティの成果を進めること)と「sustainable AI」(AI 自身の環境的・倫理的フットプリントを削減すること)です。ある AI ツールが一方の目標を進めながら他方を損なう例を考えられますか。
大規模言語モデルの学習と実行には、現実の炭素と水のフットプリントが伴います。教育機関が価値としてサステナビリティを掲げながらエネルギー集約的な AI を導入するとき、どのような緊張が生じるでしょうか。そして誰がそれを衡量すべきでしょうか。
読み進める前に、「持続可能な教育」をどう定義しますか。このページはそれを、教育をサステナビリティの道具として使うこととは異なる、価値に基づく人間中心の営みとして扱っています。この2つはどう違うでしょうか。
教育が学習者の「サステナビリティ意識」を育むことを期待されるなら、AI はその中でどのような役割を担いうるでしょうか。そして、カリキュラムへの AI の統合が、まさにそのフットプリントが教えに静かに矛盾しながら、サステナビリティを教えることはありうるでしょうか。
教育機関が AI の利用において真に持続可能であるとはどういうことでしょうか。そしてその決定(調達、導入、教育)のうちどれが最も重要だと思いますか。

はじめに

AI 教育におけるサステナビリティは、重なり合う3つの枠組みにわたります。持続可能な教育(価値に基づく人間中心の教育的営み)、教育におけるサステナビリティ(教育をサステナビリティの道具として使うこと)、持続可能な開発のための教育(ESD。特に持続可能な開発目標4を中心とした地球規模の政策課題)です。AI はこのそれぞれと異なる形で交わります。そしてこの分野は2つの中核的な経路を区別します。AI for sustainability(サステナビリティの成果を達成する道具としての AI)とsustainable AI(AI 自身の環境的・倫理的フットプリントの削減)です。

2部構成の分類

ナレッジベースの記述は、Daniel 他 (2026)を基盤として、この分野を相互に関連しつつも異なる2つの経路に整理しています。

AI for sustainability — AI を使ってサステナビリティの成果を進めること。教育においてこれには、エネルギー管理のための AI、気候モニタリング、グリーンキャンパスプログラム、学習者のサステナビリティ意識を涵養する AI 統合型カリキュラム(持続可能な工学教育のための AI-SEE 枠組みなど)が含まれます。これは持続可能な開発のための教育という地球規模の課題に根ざしています。
Sustainable AI — AI 自身の直接的な環境的・倫理的影響を削減すること。これには大規模言語モデルの炭素と水のフットプリント、エネルギー効率的なオンプレミス導入、教育における AI の利用自体が責任ある持続可能なものとなることを確保するために必要な倫理的・ガバナンスの枠組みが含まれます。

教育におけるサステナビリティのための AI の活用

増え続ける研究群は、AI をサステナビリティ教育と成果のための道具として扱っています。

サステナビリティ意識を涵養する AI 統合型カリキュラム。 Liu 他 (2026)は AI-SEE 枠組み(知性駆動・グリーン賦権・責任牽引・実践統合)を提案します。これは AI をカリキュラム全体にわたって認知的足場かけおよびシステムレベルのサステナビリティ分析のための資源として統合するものです。144人の学生を対象とした工学の事例では、個人的・学問的・職業的・社会的な水準にわたって行動的な関与を生み出し、教室を超えた社会的な拡散とともに、サステナビリティ意識を高めました。
グリーン教育と持続可能な教育における AI。 Talebzadeh (2026)は、持続可能な開発の教授法の制約の下での AI 支援による教授設計が、教師のワークフローと教授学的な設計を改善することを見出しました。Riandi 他 (2026)は、教師の科学・グリーンエネルギー分野における AI の実践的な利用と、ESD に沿った教材の開発への関与が——抽象的な AI の知識や態度よりも——AI をグリーンエネルギー教育に統合する能力を予測することを見出しました。
価値に基づく営みとしてのサステナビリティ。 Alsuhami & Atallah (2026)は、AI の持続可能な教育への貢献は条件的でガバナンスを介在すると論じています。導入が技術化や商品化ではなく、明示的な教育的価値と人間中心の目的に従属するときにのみ、AI はサステナビリティを支えるのです。これはサステナビリティを教育における倫理と批判的教育学に結びつけます。

AI 自身を持続可能にする

第2の経路は、教育の場における AI 自身のフットプリントに関わります。

大規模モデルの環境への影響。 LLM の利用に関する研究は、大規模言語モデルの炭素と水のフットプリントを記録しており、大学生の間での高い普及率を踏まえると無視できません。これが持続可能な AI の直接的な環境的次元です。
エネルギー効率的でオンプレミスの導入。 Shen 他 (2026)は、AI のナレッジベース支援ツールがオープンな教育資源とともに民生用のハードウェアで動作しうることを示し、教育における AI の環境的・コスト的なフットプリントを削減しています。これは持続可能な AI の具体的な設計パターンです。
倫理的・ガバナンスの枠組み。 持続可能な AI は環境的であるだけではありません。透明性、説明責任、人間による監督、公正なアクセスを確保するAIガバナンスと教育における倫理の枠組みが必要です。Daniel 他 (2026)は、これが現在の大学の応用にはしばしば欠けていると指摘しています。

教育学的な目標としての持続可能な学習

関連する一連の研究は、サステナビリティを環境的・制度的な関心事であるだけでなく、学習自身の特性として捉えています。Zhu 他 (2026)は、AI 支援による学習は認知的な外部委託と本物の文脈からの乖離のリスクを孕むと論じ、持続可能な学習——認知的オフローディングによって短絡されるのではなく、持続し、移行し、現実の問題につながったままである学習——のための枠組み(E3-HOT)を提案しています。これはサステナビリティを学習者の主体性と批判的思考に結びつけます。

他の概念とのつながり

教育におけるサステナビリティと AI は、教育における倫理、AIガバナンス、教育におけるAI、環境・エネルギー科学の交差点に位置します。能力形成のために教師教育と教授と教師の役割に、教授学のために学習デザインに依拠し、「持続可能な学習」という視点を通じて認知的オフローディングと批判的思考の扱いにつながります。両方の経路が横断的であるため、サステナビリティは高等教育、K-12、専門職の文脈に現れる基礎的なテーマです。

メタデータ

レベル	Higher Ed, K 12, Teacher Education
技術と手法	生成AI
制度と方針	教育におけるAI政策, AIガバナンス
公平性、倫理、責任ある利用	教育における倫理, サステナビリティ
教育におけるAIの基礎	教育におけるAI

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