高等教育におけるAIデータガバナンスの重大なギャップ：今、教育機関が取るべき対応

数字が示すのは深刻な現実です。現在、高等教育機関の職員の94%が日常業務でAIツールを利用していますが、自身の所属機関にAI利用を規定するポリシーが存在するかどうかを把握しているのはわずか54%にとどまります。このギャップは2026年1月13日に発表された新たな調査で明らかになり、今日の大学や高等教育機関が直面する最も重大なガバナンスの失敗の一つとなっています。

主なポイント

1. ポリシーと実態のギャップは極めて大きい。ほぼすべての高等教育従事者（94%）が業務でAIツールを使用しているにもかかわらず、所属機関のAI利用ポリシーを認識しているのは54%のみです。このギャップは、データプライバシー違反、セキュリティ侵害、規制違反の重大なリスクを生み出しています。
2. シャドーAIが即時的なリスクをもたらす。高等教育従事者の56%が、所属機関が提供していないAIツールを利用しています。未承認のサードパーティシステムを経由して流れる機密性の高い学生データは、機関のセキュリティ管理を回避し、FERPAやCOPPAなどの規制要件に違反する可能性があります。
3. リーダー層の認識も驚くほど低い。意思決定者でさえAIガバナンスに対する認識が不十分であり、経営層の38%、マネージャーの43%、サイバーセキュリティ専門職の30%が既存のAIポリシーを把握していません。これは、多くの機関がそもそも正式なポリシーを持っていないことを示唆しています。
4. 教育分野は他業種に比べて重要な管理策で遅れ。教育分野はプライバシー影響評価において世界平均と比べて19ポイントのギャップがあり、AIシステムに対する体系的なプライバシー評価を実施している機関はわずか6%です。レッドチーミングやアドバーサリアルテストも同様に6%の実施率にとどまっています。
5. サードパーティEdTechがガバナンスの複雑性を増大。学生データを処理するベンダーに対してAI固有のポリシーを策定している教育機関は18%のみです。適応型学習プラットフォームや自動監督システムなどAI搭載EdTech製品の急増により、学生情報は機関の監督がほとんど及ばないシステムを通じて流通しています。

これらの調査結果は、Educause、全米大学・カレッジ事務局協会（NACUBO）、大学人事協会（CUPA-HR）、機関調査協会（AIR）による共同研究から得られたものです。研究者は1,800以上の機関に所属する約2,000名の職員、管理者、教員を対象に調査を実施しました。彼らが明らかにしたのは、データプライバシー、セキュリティ、機関のコンプライアンスに重大なリスクをもたらすポリシーと実態のギャップです。

AI利用とAI認識のギャップ

従業員が実際に行っていることと、機関の期待について理解していることの間には驚くべき隔たりがあります。回答者の半数以上が、業務で所属機関が提供していないAIツールを利用していると回答しました。つまり、教員はChatGPTでコミュニケーション文書を作成し、職員はAIアシスタントでスプレッドシートを分析し、管理者はサードパーティツールでワークフローを自動化していますが、いずれも機関の監督やデータガバナンス管理が及んでいません。

さらに憂慮すべきは、リーダー層の認識に関する調査結果です。経営層の38%、マネージャーやディレクターの43%、技術系専門職の35%が、自身のAI利用をガイドするポリシーを認識していないと回答しました。さらに、サイバーセキュリティやプライバシー担当者の30%でさえ、既存のAIポリシーを知らないと答えています。

Educauseの上級研究員で本レポートの著者であるJenay Robert氏は、このギャップについて「データプライバシーやセキュリティ、機関やデータ利用者を守るためのデータガバナンスの問題に影響を及ぼす可能性がある」と指摘しています。これは、多くの機関が既存のポリシーを周知できていないというより、そもそも正式なポリシー自体が存在しないという根本的な問題を示しています。

なぜ学生データ保護にとって重要なのか

高等教育機関は極めて機密性の高い情報を取り扱っています。学生記録には学業成績、懲戒履歴、奨学金情報、健康情報などが含まれます。FERPAの下では、機関は学生教育記録を保護する法的責任を負っています。COPPAの下では、13歳未満の子どもからのデータ収集に厳格な要件が課されており、若年層やK-12との連携を持つ機関にとって直接的に関係します。

Kiteworksが分野横断で実施したAIデータガバナンス分析によると、教育分野は重要な管理策において世界平均より二桁のギャップを示しています。教育分野ではプライバシー影響評価の実施率が6%にとどまり、世界平均の25%と比べて19ポイントの差があります。これは調査対象の全分野・全指標の中で2番目に大きな能力ギャップです。

この影響は直接的です。AIシステムが学生の成績を分析し、成果を予測し、学習経路をパーソナライズする際、保護対象データに直接アクセスします。94%の機関が体系的なプライバシー評価を行わずにこれらのシステムを導入している場合、学生情報はコンプライアンスやリスク評価がなされていないツールやプロセスを経由して流通することになります。

機関が直面するリソースの現実

このギャップが存在する理由を理解するには、高等教育特有の制約を認識する必要があります。金融サービスや医療機関のように専任のコンプライアンスチームを持つ組織とは異なり、多くの大学や高等教育機関はITやセキュリティ人員が極めて限られています。Kiteworksの分析では、教育分野の回答者でスキルギャップや人材問題に理事会レベルで注目していると答えた割合は0%であり、世界平均の14%と比べて大きく遅れています。

これは認識の欠如によるものではありません。教育分野では全体的なサイバーリスクへの理事会の関心が65%と、世界最高水準です。リーダーはリスクの重大性を理解しています。しかし、実際の運用能力は異なります。分野として「やるべきこと」は分かっていても、適切なガバナンスフレームワークを実装するリソースが不足しているのです。

バイアスと公平性管理に関するパラドックスも明らかになっています。教育機関ではバイアス・公平性監査の導入率が35%で、世界平均を6ポイント上回っています。しかし、レッドチーミングや積極的なバイアステストの実施率はわずか6%にとどまっています。機関はポリシーの文書化は進めているものの、AIシステムが実際にバイアスを生み出していないかどうかのテストは行っていません。監査は文書を確認しますが、テストは現実の挙動を明らかにします。

シャドーAI：見えないリスク

Educauseの調査結果は、全分野のITセキュリティ専門家にとってなじみ深い現象である「シャドーAI」を浮き彫りにしています。高等教育従事者の56%が機関が提供していないAIツールを利用している場合、機密データは機関のポリシーや規制要件、契約義務に違反する形で保存・学習・共有される可能性のあるシステムを経由して流通します。

シャドーAIは教育現場で特有のリスクを生み出します。第一に、学生データがパブリックなAIツールに入力されることで、そのデータがモデルの学習に利用され、保護された情報が露出する恐れがあります。第二に、教員がAIを成績評価やアセスメントに利用することで、学生のプライバシー保護を知らずに侵害する場合があります。第三に、管理者がサードパーティツールで業務を自動化することで、機関のセキュリティ管理を回避するデータエクスポート経路が生まれる可能性があります。

調査では、92%の機関が何らかのAI戦略を策定しており、ツールの試行や機会・リスクの評価、利用促進などを行っています。しかし、戦略があっても実効性がなければリスクは残ります。従業員の半数近くが既存ポリシーを認識していない場合、戦略は紙の上だけの存在にとどまります。

サードパーティEdTechが課題を複雑化

高等教育機関はサードパーティの教育テクノロジーベンダーへの依存度が高く、ガバナンスの複雑性が増しています。Kiteworksの分析では、学生データを処理するベンダーに対してAI固有のポリシーや証明要件を設けている教育機関は18%のみで、世界平均と比べて15ポイントのギャップがあります。

EdTech市場ではAI搭載製品が急増しています。適応型学習プラットフォーム、自動エッセイ採点システム、監督ソフト、学生エンゲージメントモニター、早期警告ツールなどがその例です。多くの教育機関は、これらシステムのAIデータガバナンス慣行を評価する技術的専門性を持ちません。ベンダー証明要件がなければ、機関はベンダーの説明を検証せずに受け入れることになり、学生データ保護の責任がEdTech企業の裁量に委ねられます。

この状況は、多くの機関が十分に認識していない法的リスクを生み出します。ベンダーのAIシステムがバイアスのある結果を出したり、データ侵害が発生した場合、機関は学生や家族、規制当局に対して説明責任を負います。AIデータガバナンスを契約で明記しない場合、機関は評価も管理もできないリスクを背負うことになります。

問われる透明性と信頼

教育分野は他の多くの業種とは異なる説明責任のネットワークの中にあります。保護者はテクノロジーが子どもの教育にどう影響するかを知りたがります。学校理事会は地域社会に説明できる情報を求めます。認証機関もテクノロジーガバナンスについての説明を要求するようになっています。卒業生、寄付者、議員も機関運営に関心を持っています。

Kiteworksのデータによると、教育機関の透明性実践率は24%で、世界平均の40%と比べて16ポイントのギャップがあります。モデル説明性の文書化も12%と14ポイント遅れています。地域社会への説明責任が商業組織よりも強い分野で、このギャップは技術的なセキュリティ対策だけでは解決できない脆弱性を生み出しています。

AIシステムがコース配置や行動上の懸念のフラグ付け、学習経路のパーソナライズに影響を与える場合、家族は意思決定の仕組みを知りたがります。保護者は理解できる教育AIには納得しますが、ブラックボックスで重要な判断を下すAIには反発し、場合によっては訴訟に発展する可能性もあります。

重要なのは「何を測るか」

Educauseの調査では、もう一つの大きなギャップが明らかになりました。業務用AIツールの投資対効果（ROI）を測定している機関はわずか13%です。つまり、ほとんどの大学・高等教育機関が、これらのツールが実際に価値をもたらしているかどうかを体系的に評価せずにAIを導入しています。

この測定ギャップは効率性の問題にとどまりません。AIシステムのパフォーマンスデータがなければ、問題のある結果や自動判断におけるバイアス、継続投資の正当性を特定できません。予算制約で難しい選択を迫られた際、ROIが示されていないAI施策は削減の対象となりやすく、たとえ本来価値があっても測定されていなければ守られません。

AIの有効性を証明できる機関は、拡大・修正・中止の判断を根拠を持って行えます。一方、測定せずに運用している機関は、証拠ではなく逸話や政治的圧力、声の大きさで意思決定を行うことになります。

今すぐ機関が取るべき5つのアクション

調査結果は、リソース制約の有無を問わず、すべての機関が優先すべき具体的なステップを示しています。

明確なAIガバナンスフレームワークを策定する。膨大な文書や委員会構造は不要です。承認されたAIツール、AIシステムで処理できる／できないデータ、コンプライアンスの責任者を明確に定めることが重要です。2ページ程度の簡易なポリシーでも、現状の空白よりはるかに有効です。

シャドーAIの導入状況を把握する。存在を把握できないものは管理できません。各部門にAIツールの利用状況を調査し、非公式チャネルを通じたデータフローを特定しましょう。シャドーAIを可視化し、適切な管理策のもとで承認または廃止できるようにします。

データ分類スキームを導入する。すべてのデータが同じレベルの機密性を持つわけではありません。学生の社会保障番号は、講義カタログ情報とは異なる保護が必要です。データ分類により、機密性の高いデータには厳格な管理を、リスクの低い情報には簡素なプロセスを適用できます。

包括的なトレーニングを提供する。AI利用とポリシー認識の間の46ポイントのギャップは、単なるポリシーの問題ではなく、コミュニケーションの失敗を意味します。教員や職員がAIツールに入力できるデータ、AI出力の評価方法、懸念事項のエスカレーションタイミングなどを理解できるようにトレーニングしましょう。長大なコンプライアンスモジュールよりも、短く具体的なガイダンスの方が効果的な場合もあります。

EdTechベンダー要件を策定する。機関は共同購買力を十分に活用していません。AIデータガバナンスを盛り込んだ標準契約文言を作成し、共通の説明責任基準を持つコンソーシアム購買プログラムに参加し、学生データを処理するEdTech製品の導入前に証明書の提出を求めましょう。

今後の展望：2026年以降に問われるもの

Educauseレポートは、AIに対して熱意と慎重さが共存する職場の姿を捉えています。回答者の33%がAIに「非常に熱心」または「熱心」と答え、48%が慎重さと熱意が入り混じっていると回答しました。純粋に慎重と答えたのは17%のみです。

この複雑な感情は適切なものです。AIは管理業務の負担軽減、学習体験の個別化、機関運営の改善という本物の可能性を持っています。一方で、プライバシー侵害、バイアスのある結果、セキュリティ侵害、重要な意思決定における人間の関与の低下といったリスクも現実です。

成功する機関は、AI利用を全面的に抑制するのではなく、適切なガバナンスを通じて熱意を活かすところです。職員は明らかにAIツールを求めており、86%が現行ポリシーに関係なく今後もAI利用を続ける意向を示しています。問題は、その利用が学生と機関を守るガバナンスフレームワークの中で行われるのか、そうでないのかという点です。

行動しないことの代償

高等教育はこれまでにも様々なテクノロジーの転換期を、成功と失敗を繰り返しながら乗り越えてきました。パンデミック時のオンライン学習への移行では、デジタルインフラに投資していた機関とそうでない機関の違いが明らかになりました。現在のAIデータガバナンスギャップも同様の「選別」を生み出すでしょう。

明確なフレームワークを策定し、職員をトレーニングし、適切な管理策を実施する機関は、AIの恩恵を享受しつつリスクを管理できます。一方、現状のポリシーと実態のギャップを放置する機関は、規制違反、評判の失墜、そして何より学生への悪影響というリスクに直面します。

Kiteworksの分析は厳しい評価を示しています。教育分野は2026年を「社会で最も弱い立場にある人々の最も機密性の高いデータを管理しながら、他分野では到底許容されないレベルのガバナンス能力で運用している」という現実の中で迎えます。リソースの制約は現実です。ギャップは明確に記録されています。その代償は学生に降りかかります。

教育は学生の福祉を使命としてきました。その使命をAIデータガバナンスにも拡張することは、もはや選択肢ではなく、新たなテクノロジーにも同じ責任を適用することに他なりません。ギャップがどこにあるかは調査で明らかです。今問われているのは、機関がそのギャップを埋める行動を取るかどうかです。