AI・テクノロジー・デジタル社会｜入試英語のテーマ解説｜TED・TED-Ed英語学習

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まずはこれだけ10分

下の動画を1本観て、語彙カードで5語だけ覚えましょう。それだけで、このテーマの入口に立てます。

なぜ入試に出やすい？

AIやインターネット、スマートフォンは、いまや誰の生活にも入りこんでいます。身近で新しい話題なので、長文・リスニング・英作文のどれにも登場しやすくなっています。しかも「便利になる」だけでは終わらず、仕事が奪われないか、個人情報は守られるのか、誤った情報が広がらないかといった、賛否の分かれる問いがセットで語られます。筆者の主張と対立する意見を読み分ける練習に向いているのはそのためです。技術の進歩は速いので、基本のしくみと用語を押さえておくと、初見の文章にも落ち着いて向き合えます。

どんな形で出やすい？（長文・リスニング・英作文）

長文読解

AIが仕事や教育に与える影響、SNSと人間関係、ネット上の偽情報などが出やすいです。「技術は中立か」「誰が責任を負うか」について、筆者がどの立場をとるかを追う力が問われます。

リスニング

スマホの使い方をめぐる講義や、新しいサービスの紹介、AIの活用例についての会話などが出やすいです。技術用語が出てきても止まらず、文脈から意味を推測する力が役立ちます。話し手が賛成か慎重かも聞き分けましょう。

自由英作文・小論文

「学校での生成AIの利用に賛成か」「SNSの利用に年齢制限を設けるべきか」といった意見型の設問が想定されます。利点と危険の両面に触れたうえで立場を示すと、まとまりやすくなります。

背景知識ミニ解説読み物

人工知能（AI）とは、人間が行う判断や認識、言語の処理などをコンピューターにさせる技術の総称です。近年は、大量のデータからパターンを学ぶ機械学習が発展し、文章や画像、音声を新しくつくりだす生成AIが広く使われるようになりました。AIは、翻訳、医療画像の解析、自動運転、カスタマーサービスなど、多くの分野で人の仕事を助けています。一方で、課題も指摘されています。学習に使ったデータに偏りがあれば、判断にも偏見（バイアス）が入りこむことがあります。もっともらしいのに誤った内容を作りだしてしまうこともあり、利用者の側に確かめる姿勢が求められます。また、顔認識や行動履歴の収集による監視やプライバシーの問題、著作物の扱い、雇用への影響も議論の的です。ネットでは、偽の映像や音声であるディープフェイクも問題になっています。各国では、利用のルールを法律や指針で定める動きが進んでいます。「技術そのものは道具であり、問われるのは使い方だ」という視点は、入試の文章にも繰り返し登場します。賛否の両面から考える姿勢を持っておきましょう。

賛成・反対の論点 6つ英作文に

論点	賛成・肯定側	反対・慎重側
学校での生成AIの利用	調べ物や文章の推敲を助け、学びを深める道具になります。学校で正しい使い方を教えれば、社会に出てから必要な力も育つという主張です。	考える過程を飛ばして答えだけを得る習慣がつき、思考力が育ちにくくなります。宿題の丸写しなどの不正が増え、公平な評価も難しくなるという主張です。
AIが人の仕事を奪うか	単純作業をAIに任せれば、人はより創造的な仕事に集中できます。人手不足の分野を補い、新しい職業も生まれるという主張です。	事務や運転などの仕事が減り、失業や格差が広がる恐れがあります。学び直しの仕組みが追いつかず、立場の弱い人ほど影響を受けるという主張です。
監視カメラと顔認識	犯罪の抑止や迷子の捜索、テロ対策に役立ちます。事件の早期発見にもつながるので、安全な社会のためにある程度の利用は必要だという主張です。	常に見られていると、人は自由にふるまえなくなります。誤認識による冤罪やデータの悪用の危険があり、一度集めた情報は消すのも難しいという主張です。
SNSの年齢制限	依存や誹謗中傷、心の不調から若い世代を守れます。心も体も成長途中の時期だからこそ、利用に一定のルールが必要だという主張です。	若者が情報を得たり、人とつながったりする機会を奪います。年齢の確認が難しく効果も薄いので、家庭や学校での教育のほうが大事だという主張です。
AIの判断への責任	開発者や企業がリスクを想定し、説明責任を負うべきです。判断のしくみが透明であってこそ、利用者は安心して使えるという主張です。	責任を厳しく問いすぎると開発が萎縮し、技術の恩恵が遅れます。原因の特定が難しいことも多く、使う人の責任も同じくらい重いという主張です。
偽情報への対策	SNSなどの運営会社が、偽情報の削除や注意の表示を積極的に行うべきです。放置すれば、社会全体の信頼が損なわれるという主張です。	何が偽りかを誰かが決めると、表現の自由が脅かされる恐れがあります。線引きは難しく、利用者が情報を見きわめる力を育てる教育が先だという主張です。

よく出る論理展開パターン

光と影の対比。まず技術の利点を具体例で示し、その後に However などで危険や副作用を述べ、最後に「使い方しだい」と結ぶ流れが定番です。
技術は道具にすぎない。技術そのものが善か悪かを問うのではなく、人間がどう使うかに責任があると主張する展開が、繰り返し出ます。
過去との比較。印刷機や電話などの新技術が出たときも、人々は不安を抱いたと述べ、現在の議論を歴史の中に位置づける論法です。
便利さと引きかえに何を失うか。効率や快適さの代わりに、注意力、人とのつながり、プライバシーなどが失われていないかを問いかける展開です。

使える意見表現 8個

Technology is a double-edged sword.

技術は諸刃の剣です

It has become an essential part of our daily lives.

それは私たちの日常に欠かせないものになりました

We should not rely too heavily on ...

〜に頼りすぎるべきではありません

This raises serious concerns about privacy.

これはプライバシーに関する深刻な懸念を生みます

It all depends on how we use it.

すべては私たちの使い方しだいです

Some people fear that ... will replace human workers.

〜が人間の労働者に取って代わると恐れる人もいます

Clear rules are needed to prevent misuse.

悪用を防ぐには明確なルールが必要です

We need to think critically about the information we see online.

ネットで見る情報について批判的に考える必要があります

頻出語彙 24語 🃏 カードで覚える

単語	意味	例文
algorithm 名	アルゴリズム（計算・処理の手順）	The app uses an algorithm to suggest videos you may like. そのアプリは、好みに合いそうな動画をすすめるためにアルゴリズムを使っています。
artificial intelligence 名	人工知能	Artificial intelligence can translate text in seconds. 人工知能は数秒で文章を翻訳できます。
machine learning 名	機械学習	Machine learning allows computers to find patterns in data. 機械学習によって、コンピューターはデータの中のパターンを見つけられます。
bias 名	偏り、偏見	The system showed bias because of the data it learned from. そのシステムは、学習したデータのせいで偏りを示しました。
privacy 名	プライバシー	Many users worry about their privacy online. 多くの利用者がネット上のプライバシーを心配しています。
surveillance 名	監視	Cameras in public places raise concerns about surveillance. 公共の場にカメラがあることで、監視への懸念が高まっています。
automation 名	自動化	Automation has changed the way factories work. 自動化は工場の仕事のあり方を変えてきました。
generative 形	生成の、新たに作りだす	Generative tools can create pictures from short descriptions. 生成AIのツールは、短い説明文から絵をつくることができます。
misinformation 名	誤情報、偽情報	Misinformation spreads quickly on social media. 誤情報はSNSで速く広がります。
deepfake 名	ディープフェイク（偽の映像・音声）	A deepfake can make a person appear to say something they never said. ディープフェイクを使えば、本人が一度も言っていないことを言ったように見せられます。
cybersecurity 名	サイバーセキュリティ	Companies are investing more in cybersecurity. 企業はサイバーセキュリティにより多く投資しています。
digital divide 名	情報格差（デジタルデバイド）	The digital divide leaves some families without internet access. 情報格差のせいで、インターネットを使えないままの家庭もあります。
addiction 名	依存、中毒	Smartphone addiction can affect sleep and study. スマホ依存は睡眠や勉強に影響することがあります。
accountability 名	説明責任	Tech companies should show more accountability for their products. テック企業は自社製品について、より説明責任を果たすべきです。
transparency 名	透明性	Transparency helps users trust how a system makes decisions. 透明性があれば、利用者はシステムの判断のしかたを信頼しやすくなります。
ethical 形	倫理的な	There are many ethical questions about using AI in schools. 学校でAIを使うことには、多くの倫理的な問いがあります。
innovation 名	革新、新しい発想	Innovation often begins with a simple question. 革新は、しばしば単純な疑問から始まります。
disrupt 動	混乱させる、（既存のものを）揺るがす	New apps can disrupt traditional industries. 新しいアプリが、従来の産業を大きく揺るがすことがあります。
autonomous 形	自律的な、自動の	Autonomous cars use sensors to drive without a human driver. 自動運転車は、センサーを使って人が運転しなくても走ります。
dependence 名	依存	Our dependence on phones grows every year. 私たちのスマホへの依存は年々強まっています。
verify 動	確かめる、検証する	You should verify a source before you share the news. ニュースを共有する前に、情報源を確かめるべきです。
manipulate 動	操作する、操る	Some ads try to manipulate our emotions. 感情を操ろうとする広告もあります。
copyright 名	著作権	Who owns the copyright of a work made with AI? AIで作られた作品の著作権は、誰のものになるのでしょうか。
regulate 動	規制する	Governments are trying to regulate the use of AI. 各国の政府は、AIの利用を規制しようとしています。

このテーマの動画の使い方

観る前に「この技術の利点と危険は何か」を1分で予想しておきます。日本語字幕では専門用語で止まらずに最後まで観て、利点と危険を一つずつ見つけましょう。英語字幕では algorithm や privacy などが入った表現を3つメモ。話し手が例を挙げる30秒をまねたら、最後に自分は賛成か慎重かを英語で1〜3文書いてみてください。