言葉にできれば、実現できる――名古屋大学ホームカミングデイの模擬授業で、その場でアプリをつくる
2026年10月17日、第22回名古屋大学ホームカミングデイで、デジタル人文社会科学研究推進センター（DHSS）の特別企画「模擬授業＆体験ワークショップ」がありました。河江肖剰先生、須田永遠先生に続いて、私も20分の模擬授業を担当しました。
タイトルは「言葉でつくる」です。授業の冒頭でAIに日本語の指示を渡してアプリを作らせ、できあがったアプリを会場のみなさんのスマホで使ってもらう、という実演をしました。うまく動くかどうかはその場にならないと分からないので、冒頭で「緊張しています」と正直に申し上げてから始めました。
この記事では、当日の録画を文字に起こしたものをもとに、その20分と質疑の様子を記録しておきます。講演からの引用は、話し言葉を読みやすく整えています。
研究者が「アプリが欲しい」と思ったとき
最初に、人文系の研究者がこれまで置かれていた状況からお話ししました。研究に役立つツールを思いついても、専門家に外注すれば数百万円かかり、理系の共同研究者を探しても相手にとって面白い仕事とは限りません。自分で学ぶには年単位の時間が要り、研究との両立は難しい。結局は諦めて、本を読む研究に戻る、という道がほとんどでした。
これがこの1年半くらいのあいだに、劇的に変わっています。自分がこういうことをやりたいと思えば、それを言葉にさえできれば、実現できるわけです。
今日の20分で、それを実際にやってみせます、と予告して本題に入りました。
AIへの指示は、これだけ
作ったのは「あなたにとって幸せとは？」に一行で答えると、古代ギリシア・ローマの哲学者のうち誰の考えに近いかをAIが判定するアプリです。私の専門が古代ギリシア哲学なので、プラトンやアリストテレスたちに判定役をお願いしよう、という趣向です。
AIに渡した指示は、次の4つの段落だけです。
「あなたにとって幸せとは？」に一行で答えると、古代ギリシア・ローマの哲学者のうち誰の考えに近いかを AI が判定し、理由と、その哲学者が言いそうな一言を返す Web アプリを作ってください。
会場の来場者20人くらいが、各自のスマホ回線から参加し（会場の Wi-Fi は使えません）、全員の答えがどう分かれたかをスクリーンにリアルタイムで映したいです。判定には Gemini を使ってください（鍵はこの PC に設定済み）。
読んで面白いことをいちばん大事にしてください。型どおりの説明ではなく、その人の言葉をちゃんと拾って返し、哲学者の一言はその人柄が出るように（ただし回答者をからかわない）。
質問はせず、決めるべきことは合理的に決めて進めてください。できたら動かしたままにして、スクリーン用の画面をこの PC のブラウザで開き、スマホ用の URL を教えてください。
使ったのは Anthropic の Claude Code です。準備の段階では細かい指示も書いていましたが、誰にでもできることを示すために、本番は指示をここまで絞りました。指示文とは別に、作業用のフォルダには最低限の環境のメモだけを置いてあります。Gemini の鍵がどこにあるか、来場者は会場の Wi-Fi ではなく各自のスマホ回線からつなぐこと、といった当日の条件です。
画面の向こうで起きていること
指示を貼り付けて実行すると、あとはAIが自分で作業を進めます。
昔は1回1回対話をして、できました、直して、という感じでしたが、いまは完全に自律的に動き始めて、最後まで行くという感じになっています。
待っている間に、いわゆるコーディングエージェントが何をしているのかを説明しました。指示文と環境のメモを読み、足りない道具は自分で入れる。哲学者を何人にするか、画面をどう分けるかを自分で決める。プログラムを書き、自分で起動して試し、直し、最後に公開用のURLを出す。人間の開発者と同じ手順を、AIが自分で回しています。
人文系の訓練が生きるところ
では、人間には何が残るのか。今日の指示文は誰にでも書けます。けれども、研究に本当に役立つものを設計しようとすると、次のような力が要るとお話ししました。
- 洞察する力: 自分の研究に何が足りないか、何があれば何ができるようになるかを見抜く。
- 言葉にする力: その洞察を、誤解の余地なく自分の言葉で書く。研究で使うアプリの仕様は、実際には何ページにもなります。
- 設計を構想する力: 何を、どの順に、どこまで作るか。全体の構造を自分の頭の中に持つ。
- 検証する力: できたものが本当に意図どおりになっているかを、一つずつ確かめる。
最近よく聞くのが、AIの社長みたいな感じになっている、という話です。部下が手を動かしてくれる。そうすると、指示をきっちり出さないと、自分が思うような会社の方向には行かない。
どれも、人文系の研究者が文献を読み、論旨を組み立て、典拠を確かめるなかで日々やっていることです。
4日間の集中講義で起きたこと
この話は、2026年2月に担当した大学院共通科目「生成AIアプリケーション開発入門」での経験に基づいています（講義の報告）。プログラミングの経験がほとんどない20人ほどの受講生が、4日目には全員、自分の研究のためのアプリを公開しました。
講演では、そのとき一番苦労したのが技術ではなかったことをお話ししました。お題が決まったアプリなら、誰もがすぐに作れます。いちばん時間がかかったのは「自分の研究に何が役立つのか」を考えることで、半日以上をかけて、隣の人と議論しながら設計を詰めました。この半年ほどでAIはさらに進み、当時は授業で時間をかけた「動きません、どうしましょう」への対応も、ほとんど要らなくなってきています。
私たちが研究のために作っているもの
最後に、私が共同研究者と進めている Humanitext を紹介しました。西洋古典の原典をAIとともに読むための環境で、質問に原典を根拠にして答える検索や、原文と訳を文ごとに対応づけて読む読書環境などを公開しています。
2023年くらいから作り始めて、最初は少しずつ書かせては直す作業を繰り返し、何度も作り直していました。指示するだけでできるようになったのは、ここ半年くらいのことです。
今日の短い指示で作れるものと、数年かけて作るものの間には、こうした試行錯誤の積み重ねがあります。Humanitext で私たちが大事にしているのは、研究で使えることです。AIの答えには間違いが含まれる可能性があるので、利用者がすぐに原文に戻って確かめられるようにしています。
できたアプリ
実は、ここまで話してもアプリはまだテストの途中でした。Humanitext のスライドで「お見せできないかもしれません」と申し上げ、質疑に入ってしばらくしたところで完成し、会場のみなさんにスマホで使っていただきました。
指示を貼り付けてから公開用のURLが出るまで、15分ほどでした。AIが自分で決めた内容は、次のとおりです。
- 判定役の哲学者は10人。ソクラテス、プラトン、アリストテレス、エピクロス、ディオゲネスに加えて、キュレネ派のアリスティッポス、懐疑派のピュロン、ストア派はエピクテトス、セネカ、マルクス・アウレリウスの3人に分けていました。
- 結果には、理由と「その哲学者が言いそうな一言」のほかに、指示していない「称号」が付きます。
- 判定を待つ間、「エピクロスが庭でパンとチーズを並べています…」のような文言が切り替わります。
- 会場のスクリーンには、哲学者ごとの人数と、注目の答えが順番に映ります。不適切な答えを発表者の手元から隠す操作まで用意されていました。
スマホ回線から参加するための公開用のURLとQRコードも、環境のメモに書いた条件に沿って、AIが自分で用意していました。
以下は、この記事のために後日、同じアプリを手元で動かし、私が試しに入力した画面です。当日の参加者の回答は使っていません。
左から入力、判定待ち、結果の画面です。「雨の日に、図書館で一日じゅう本を読んでいること」と入れると、セネカが選ばれました。称号は「雨音と書物の独占者」で、セネカの一言は「外の嵐を窓越しに眺めながら賢者と対話する君は、宮殿の皇帝よりも真に豊かな時間を生きているよ」でした。
当日は23件の回答があり、エピクロスがいちばん多く選ばれました。会場では、エピクロスは快楽主義者と呼ばれますが、最高の快楽としたのは享楽ではなく心の平静だった、という話をしました。
質疑から
質疑の時間には、いくつも質問をいただきました。要点だけを記録しておきます。
AIに「あなたは○○の専門家です」と最初に役割を与えるべきではないか。 以前はそう教えられていましたし、私もそうしていました。最近は、作りたいものをきちんと書いて渡せば、エージェントの側が役割を分けたサブエージェントを自分で立ち上げて作業します。今日の指示文にも、役割の指定は入れていません。
AIが書いたコードを、そのまま信じて使ってよいのか。 信じてよいとは考えていません。ただ、何千行ものコードを一行ずつ読むことは、プログラミングを専門としない研究者には現実的ではありません。そこで授業では、確かめる場所を絞ることを教えています。AIに渡している指示が自分の意図どおりか、どのモデルにどのデータを渡しているか、処理全体がどう流れているか、という要所です。そのうえで、想定した使い方と想定外の使い方の両方で実際に動かし、結果がおかしければ原因を整理してAIに直させる、という確認を繰り返します。個人情報やセキュリティに関わる部分は別で、そこは専門家の確認を含めて慎重に扱う必要があります。
AIで研究は速くなるが、逆に難しくなったことはないか。 教育の立場からは、ここがいちばん悩ましいところです。文献の調査も語学も、AIに任せたほうが速く、質も高いことがあります。けれども、地道に読み、訳し、考える作業そのものが、全体を考える力を育ててきました。学生がその機会を失うことをどう考えるか、私にもまだ答えはありません。
AIの答えは、データに基づいているのか、こちらに合わせているだけなのか。 これは重要な問題です。私の指示には、こちらに迎合せず最善を目指すように、と入れていますが、それでも「こうではないか」と言うと「そうかもしれません」と返ってくることがあります。もっともらしい答えを、本当にそうかと疑う批判的な思考が、これまで以上に重要になっています。私たちが作るアプリで原文をすぐ隣に示しているのも、利用者がその場で確かめられるようにするためです。
AIのおかげで、空いた時間は増えたか。 残念ながら、まったく増えていません。今日も待ち時間が15分ほどありましたが、普段はその間に別の作業を並行して何本も走らせています。AIからの「どうしますか」の確認が常に何件も待っていて、仕事が進まない一番の原因は、私がそれを見きれないことです。ただ、自分の判断ひとつでこれだけの作業を動かせるのは、良い環境だと思っています。
おわりに
20分の授業で、アプリができあがったのは質疑の途中でした。予定どおりとはいきませんでしたが、AIが自分で考え、作り、試して公開するまでを、会場のみなさんと一緒に待つことができたのは、かえって良かったと思っています。
アイデアは、言葉で形になるようになりました。その先にある「何を問い、どんなデータを整えるか」は、これからも人文系の研究者の仕事です。ご参加いただいたみなさん、企画を準備してくださったDHSSのみなさんに感謝します。