スポーツにおける“学び方”の技能の継承とAI活用【第10回】

スポーツにおけるAIの役割は“学び”の環境の整備

　スポーツにおける技能継承の核心は“答え”を伝えることではなく“学び方の技能”をいかに次世代につないでいくかにある。では、その学び方の技能に対して、AI（人工知能）技術は、どのような役割を果たし得るだろうか。結論から言えば、AIが学びの主体になることはない。しかし、試行錯誤と振り返りが回り続ける状態を支える補助線としては有効に機能し得る。

　前提として、スポーツの学びは身体感覚と切り離せない。違和感や手応え、上手くいかなかったときの感覚は、本人の身体を通じてしか獲得できず、AI技術が直接代替できるものではない。従って、AIが技能を“教える”存在になるという期待は現実的ではない。

　ここで問うべきは、AI技術が上達を保証できるかではなく、学びの循環をいかに途切れさせずに支えられるかという点である。成長に伴う葛藤や挑戦の判断は、最終的には人が担う領域として残る。AIは学びを代替する存在ではなく、学びが続く環境を整える存在として位置づける必要がある。

　この観点から見ると、学び方の技能は、いくつかの行為に分解できる。練習や試合の中で気づいた点を言葉にすること、試したことを記録として残すこと、その結果を振り返り次に何を試すかを考えることなどだ。AIが関与できるのは、こうした思考や振り返りを外在化し、扱いやすくする工程である（図2）。

図2：学び方の技能のための環境をAI技術で整える

試行錯誤の履歴の参照できる形での蓄積が技能を“残るもの”に

　学び方の技能は、優れた技術や完成された動きをそのまま引き継ぐことで継承されるものではない。次世代につなぐべきなのは「どう動くか」ではなく「どう学び、どう試行錯誤し続けるか」というプロセスそのものである。

　しかし、この学び方の技能は、放っておけば自然に残るものではない。成果や結果が重視される環境では、そこに至るまでの迷いや試行錯誤は評価されにくく、語られないまま消えていく。「どの問いを立て、どこで行き詰まり、どのように修正してきたのか」--。そうした過程こそが学び方の核心であるにもかかわらず、成果の陰に隠れてしまう。この構造が、学び方の技能を断絶させやすい最大の要因だ。

　では、学び方の技能を“残る技能”に変えるには何が必要か。求められるのは正解や成功例を共有することではない。むしろ、迷い、試し、うまくいかなかった経験も含めた試行錯誤の履歴が、後から参照できる形で蓄積されている状態を作ることである。学び方の技能が継承されるかどうかは、個人の能力や意識の問題ではなく、そうした履歴が扱われる環境の問題として捉えるべきだ。

　この点で、AI技術は履歴を“残る形”に整えるうえで力を発揮し得る。記録が断片で終わらないように整理し、時間を越えて参照可能な形にすることで、学びのプロセスは共有しやすくなる。ただし、どの問いを選ぶのか、どこまで挑戦するのかを決めるのは、あくまで人である。

　だからこそ重要になるのが、学び方の技能を媒介する存在だ。これからの指導者や熟練者には、自らの成功体験を語るだけでなく、迷い、試し、修正してきた過程を言葉として残し、学び方そのものを共有する役割が求められる。AIと人がそれぞれの役割を理解し補完し合うことで、学び方の技能は固定されることなく、残りながら更新され続ける技能として、次の世代へと受け渡されていく。