小論文の頻出テーマ｜AIと社会。「仕事が奪われる」から先へ

学部を問わず出題が増えているテーマです。そして、答案の内容が最も似通うテーマでもあります。

AI の発展により、多くの仕事が奪われると言われている。しかし人間にしかできないこともある。私は AI と人間が共存していくべきだと考える。

書いた人は主張したつもりですが、これに反対する人はいません。誰も反対しない結論は、結論として機能しないというのが小論文の原則です。

「共存」から抜け出す3つの対立軸

AI が判断を誤ったとき、責任は開発者か、使用者か、それとも誰も負わないのか。

医療で AI が診断を外した、自動運転車が事故を起こした——このとき、従来の「判断した人が責任を負う」という前提が崩れます。判断の主体と責任の主体がずれるのが、この技術の本質的な難しさです。

医療・法・工学どの学部でも使える、最も論じ甲斐のある軸です。

AI は精度が高くても、なぜその結論に至ったかを説明できない場合があります。

診断や採用や融資審査で、「理由は分からないが精度は高い」判断を受け入れられるか。効率だけを見れば受け入れるべきで、納得を重んじれば受け入れられない。説明を求めると精度を犠牲にすることがあるという緊張関係が、この軸の核心です。

AI は「誰でも高度な支援を受けられる」方向にも、「使いこなせる人だけが恩恵を受ける」方向にも働きます。

地方の医療過疎地に診断支援が届けば格差は縮まる。一方で、導入できる病院とできない病院の差は開く。同じ技術が両方向に作用するという構図を書けると、単純な賛否から抜け出せます。

この論点自体は悪くありませんが、奪われる／奪われないの二択にしないことです。

実際に起きているのは、職業の消滅よりも職業の中身の組み替えです。ある仕事のうち一部の作業が自動化され、残った部分に人の時間が集まる。そのとき、残る部分に何が来るのかを考えると論が進みます。

看護の仕事のうち記録や計測が自動化されたとして、空いた時間が患者と話す時間に回るのか、それとも人員削減の根拠にされるのか。技術が何をもたらすかは、技術ではなく制度が決める。

「技術の問題ではなく制度の問題だ」という視点は、このテーマで強く働きます。

ニュースで見た事例より、自分が使った経験のほうが強く働きます。

「便利だが、自分の何かが弱くなった気がする」という違和感は、多くの人が持っていて、しかも答案には書かれません。書けば差がつきます。

生成AIの仕組みを説明しても加点されません。読み手は知っています。

心の有無は論証が難しく、そこに立脚すると論が進みません。心ではなく責任・説明・格差という制度の言葉で論じるほうが、はるかに強い答案になります。

「10年後には〜が消えている」といった予測は、根拠を示せません。断定を避け、「〜という条件が続けば」と条件を付けます。

医療系なら診断支援と責任、教育系なら学習支援と評価、法学系なら判断の正当性。志望分野の中でこの技術がどう働くかまで書いて初めて、その学部に出す答案になります。

開智国際大学の総合型選抜（AO型小論文）は、2025年度に「ロボットは心を持ちうるか」を600〜800字で出題しました。「心」の定義を先に書いてから、観察できる現象でヒトと比較する手順が指定されています（国際武道大学・開智国際大学の総合型選抜）。

看護系では亀田医療大学が、総合型選抜の小論文で2年続けてAIを出しています（2025年度は医療分野でのAIのメリットとデメリット、2026年度はAIの課題と活用方法。いずれも600字以内）。

形式別の解き方・練習方法を含む全体像は、小論文の書き方完全ガイドにまとめています。