教育×人工知能の国家会議、カンボジア2025の狙いと影響

こんにちは！みらいラボのサクラです。

カンボジアで、教育分野における人工知能の活用をテーマにした全国規模の会議「IDRI『AI for Education 2025 National Conference』」が予定されています。

政策（ルール作り）から授業現場、研究発表、展示、若者向けの競技までを同じ枠組みで扱うのが特徴で、「教育のデジタル化」を次の段階へ進めようとする動きとして注目されています。

この記事では、会議の内容を整理しつつ、日本の読者にも分かりやすい形で背景や論点、今後の影響をまとめます。

会議の全体像と位置づけ

この会議は「教育に人工知能をどう取り入れるか」を、国の方針・現場の実践・研究開発の三方向から同時に進めるための全国会議です。

開催情報（いつ・どこで）

開催は 2025年11月24日〜25日 の2日間で、首都プノンペンのイノベーションセンターで実施されました。

会議の案内では、教育の将来像を議論するだけでなく、展示や発表も含む「複合型」の構成が明確に打ち出されています。

こうした形は、講演を聞いて終わりではなく、実装（実際に教育へ導入すること）を見据えた設計になっている点がポイントです。

主催・支援体制（誰が動かしているか）

中心となるのは、国内の公立高等教育機関を束ねる学長評議会です。加えて、教育行政を担う省庁と、通信・デジタル政策を担う省庁が支援する枠組みとされています。

教育とデジタルの両方の政策領域が関わることで、「学校現場の話」だけでなく、制度面や国としての方向性も議論しやすい設計になっていると受け止められます。

テーマが示す狙い（なぜ今なのか）

会議テーマは「カンボジアの教育の未来を形づくる」という趣旨です。背景には、教育の質向上、地域差の縮小、教員負担の軽減、学習の個別最適化など、複数の課題が同時に存在しています。

人工知能は、それらを助ける道具になり得ますが、導入が早いほど「ルールが追いつかない」リスクも生まれます。

だからこそ、政策・現場・研究が同じ場で揃うこと自体に意味があると言えます。

プログラムの見どころ

2日間で「方針」「実践」「技術」「人材育成」をまとめて扱う構成で、初日と2日目の役割分担が分かりやすいのが特徴です。

初日｜研究センターの立ち上げと政策議論

初日は、開会式に続いて 「教育のための人工知能・研究センター」の正式な立ち上げが予定されています。

これは、会議が単発イベントではなく、継続的な研究と実装の拠点づくりを伴う取り組みであることを示しています。

また、高官による挨拶や、国の人工知能戦略に関する講演、教育の将来像に関するパネル討論が並び、国としての方向性を提示する色合いが強い日程です。

2日目｜教室でどう使うか、実践と学びの深掘り

2日目は、授業や学習の現場で人工知能をどう扱うか、具体の論点を深掘りする枠が中心になります。

ワークショップ形式の学びが予定されている点も重要で、知識の共有だけでなく「使い方の習得」まで視野に入っています。

教育は、導入の成否が「ツールの性能」よりも「運用の仕方」に左右されやすい分野です。現場に落とし込む議論が多いほど、実装の現実味が高まります。

研究発表・展示・若者向け企画が同居する意味

会議では、研究発表やポスター発表、技術展示に加え、若者向けの合宿型企画や開発競技も用意されています。ここが、この会議の“推進力”になる部分です。

政策議論だけでは、現場の課題が抽象化しがちですが、研究発表や展示があると「何ができて、何が難しいか」が目に見える形になります。

若者向け企画があることで、人材育成と実装の循環も作りやすくなります。

箇条書き：この会議で起きやすい「接続」

背景にあるカンボジアの教育課題

人工知能の話題は新しいようでいて、根っこには「教育の現場が抱える積年の課題」があります。会議を理解するには、その背景整理が欠かせません。

学習環境の差とデジタル格差

都市部と地方で、端末や通信環境、学校設備、学習支援の体制に差がある状況では、新しい技術ほど“使える人だけが得をする”構図になりがちです。

人工知能の導入は、格差を埋める可能性と、逆に広げる可能性の両方を持ちます。会議が「公平性」を正面に置いているのは、この点を意識しているからだと考えられます。

教員の負担と研修の必要性

教育現場では、授業準備、採点、学級運営、事務作業などが重なり、教員の負担が大きくなりやすいです。人工知能が教材案作りや理解度の把握を補助できれば、負担軽減につながる可能性があります。

ただし、導入初期はむしろ「学ぶ負担」が増えます。研修設計や運用ルール、トラブル対応の体制がセットで必要です。

クメール語対応など、ローカル課題の重み

教育支援の人工知能は、言語の扱いが要になります。

クメール語での学習支援、誤り訂正、読み書きの補助などは、海外の仕組みをそのまま持ち込むだけでは十分に機能しない領域です。

ここに国内の研究や開発が関われる余地が大きく、会議が研究発表や展示を重視している理由にもつながります。

導入で重要になる論点

教育で人工知能を使うときは、便利さだけでなく「守るべきもの」を先に決める必要があります。会議が政策や倫理も扱うのは、このためです。

個人情報と学習データの扱い

学習履歴や成績、提出物、学習の癖は、とてもセンシティブな情報です。収集・保存・利用の範囲を曖昧にしたまま導入すると、学校側の説明責任が果たせなくなります。

最低限、「何のために使うデータか」「誰がアクセスできるか」「いつ消すか」を学校単位で整理しておく必要があります。

公平性・偏り（“当たり前”が違う）

人工知能は、学習者の背景（地域、家庭環境、言語、学習機会）によって、出力の質が変わることがあります。教育では、こうした偏りがそのまま“評価の不公平”につながりかねません。

とくに、学習支援が「助言」なのか「答えの提示」なのか、境界線が曖昧になりやすい点は注意が必要です。

著作物・評価の透明性（説明できる運用へ）

教材や課題を作る際に、どの範囲まで人工知能を使うのか。レポートや宿題にどこまで利用を許すのか。評価基準をどう保つのか。

このあたりは、学校や教員ごとにバラバラだと混乱が起きます。会議での議論が、共通の考え方（ガイドライン）につながるかが大事です。

「使いすぎ」を防ぐ学びの設計

学習支援が強力になるほど、学ぶ側が「考える前に聞く」状態になりやすいです。教育の目的は“答え”ではなく“理解”なので、使いどころを設計しないと逆効果になります。

たとえば、下書きの整理までを支援し、最終判断や検証は学習者が行う、といった線引きが現実的です。

表：教育で人工知能を使う際のチェックポイント

観点	学校・教員が決めておきたいこと	つまずきやすい点
データ	何を保存し、誰が見られるか、いつ消すか	目的が曖昧なままデータが蓄積する
授業設計	どの場面で使い、何を学習者が自力で行うか	便利さ優先で「考える時間」が減る
評価	宿題・レポートでの利用範囲、判定方法	不正・曖昧な線引きで不信感が生まれる
公平性	使えない学習者への代替手段	端末や通信の差が成績差に直結する
研修	操作だけでなく運用・倫理も扱う	現場任せで定着しない

参加者・企業・学生にとっての活かし方

この会議は、立場によって「持ち帰れる成果」が変わります。参加するなら目的を絞るのがコツです。

教育関係者（学校・教員・行政）の活かし方

教育関係者にとって重要なのは、ツールの名前を覚えることよりも「運用の型」を持ち帰ることです。

たとえば、授業での使いどころ、宿題での利用ルール、学習者への指導の仕方、保護者への説明の仕方など、現場に必要なのは“判断の軸”です。

パネル討論やワークショップは、その軸づくりに向いています。

研究者・開発者（技術を作る側）の活かし方

研究者や開発者は、展示や研究発表で「現場の困りごと」を掴むのが近道です。

とくに、クメール語対応、学習のつまずき分析、特別支援教育での支援など、教育の現場に根ざした課題は、技術だけでなく設計思想が問われます。会議で出会う教育者の声が、開発の精度を上げます。

学生・若手（競技・合宿型企画）の活かし方

若者向けの企画は、短期間で課題発見から試作まで経験しやすい場です。教育の課題は「正解が一つではない」ため、作ったものを現場で試し、改善する力が重要になります。

競技や合宿の経験が、将来の研究や起業、教育分野へのキャリアにもつながる可能性があります。

箇条書き：参加前に準備しておくと役立つこと

今後の展望（会議のあと、何が動く？）

会議の価値は、開催当日よりも「その後に何が残るか」で決まります。継続の仕組みが作られるかが焦点です。

政策が整うと起きる変化

政策やガイドラインが整えば、学校や教員は「判断の根拠」を持てるようになります。これは、現場の不安を減らし、導入のスピードと質を上げる効果があります。

また、教育とデジタル政策の連携が進むと、予算や研修、インフラ整備も含めた“面”での推進が可能になります。

現場実装でのハードルは残る

一方で、現場には現場の事情があります。端末・通信環境、教員研修の時間、学校ごとの方針、保護者の理解など、技術だけでは解決できない要素が多いです。

ここを乗り越えるには、「段階導入」「成功事例の共有」「学校の負担を増やさない設計」が必要になります。

期待される次のアクション

私が注目しているのは、会議後に次のような動きが具体化するかどうかです。

まとめ

教育に人工知能を取り入れる話は、目新しさが目立ちますが、本質は「学びをどう良くするか」と「不公平や不信をどう防ぐか」にあります。

今回の全国会議は、政策・現場・研究・若者の挑戦が同じ場に集まる設計で、単なる紹介イベントではなく“進め方の合意形成”に重心があるように見えます。

私としては、ここで議論される倫理や公平性が、きれいごとで終わらず、地方の学校や支援が必要な学習者にも届く形（研修、運用指針、環境整備）に落ちていくかが最大の焦点だと考えています。

便利な道具ほど、使える人だけが先に進む状況を生みやすいからです。会議での議論が「現場で実行できるルール」として残れば、カンボジアの教育の底上げに向けて、大きな一歩になるはずです。

参考サイトまとめ

• AI for Education 2025 National Conference（IDRI）
  https://www.idri.edu.kh/events/ai-for-education-conference/
• AI for Education Conference to Drive the Future of Cambodia’s Education
  https://www.kiripost.com/stories/ai-for-education-conference-to-drive-the-future-of-cambodias-education