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教科書から学ぶ

高校の必修科目「情報I」とAIの関係

情報モラル、データ、ネットワーク、アルゴリズムと、AIの特徴・限界・活用との関係を説明します。

内容確認日:

このページで分かること

この5段階は、文部科学省が定めた学年区分や公式課程ではなく、DENSYOが社会人の学び直し用に整理した順序案です。AIを使う操作だけでなく、情報活用、高校『情報I』、数学・統計、AIの特徴と限界を確認します。

学校で学ぶ内容

  • 情報モラル：個人情報、著作権、偽情報、コミュニケーション
  • 情報I：問題解決、情報デザイン、ネットワーク、データ活用
  • 数学・統計：割合、確率、平均、分布、相関
  • AI：学習データ、推論、生成、誤り、偏り、検証
  • 活用：業務目的、入力してよい情報、人の確認、記録、改善

5段階で何を理解するか

  1. 情報を安全に扱う

    専門の入口：情報セキュリティ、プライバシー、著作権、メディアリテラシー。

    できるようにすること：入力してよい情報を判断し、情報源・作成者・更新日・根拠を確かめる。

  2. 数とデータを読む

    専門の入口：記述統計、確率、標本と母集団、相関と因果、データ可視化。

    できるようにすること：平均だけで判断せず、分布・母数・尺度・欠損・偏りを確認する。

  3. 高校の必修科目「情報I」を理解する

    専門の入口：問題解決、情報デザイン、コンピュータ、アルゴリズム、ネットワーク、データ活用。

    できるようにすること：目的を分解し、情報の流れと処理手順を説明して、結果を評価する。

  4. AIの特徴と限界を知る

    専門の入口：機械学習、学習データ、推論、生成AI、評価、バイアス、AI倫理。

    できるようにすること：AI出力を事実とみなさず、原典・計算・別資料で検証し、不確実性を残す。

  5. 仕事と専門分野で使う

    専門の入口：業務分析、人間中心設計、データガバナンス、リスク管理、各産業の専門知識。

    できるようにすること：利用目的、禁止データ、人の承認点、記録、誤りが起きた場合の復旧方法を決める。

AIを学ぶ資料は、5種類を区別する

1

検定済教科書

高校の情報I・情報IIなど。AIを扱う範囲は教科書ごとに確認します。

2

文部科学省の公式教材

生成AIガイドライン、情報モラル教材、授業事例など。教科書検定とは別です。

3

大学等の採用図書

公式シラバスで指定・参考とされた本です。

4

認定教育プログラム

大学・高専等の教育プログラムの認定で、個々の本の認定ではありません。

5

一般書

一般販売される本です。DENSYOまたは文部科学省による推薦・認定を意味しません。

大学・高専の授業から選ぶAI入門10冊

情報Iだけに限定せず、AIの仕組み、アルゴリズム、データ、機械学習、倫理と社会から選べます。学校教科書や文部科学省推薦図書ではなく、大学・高専の公式シラバスで教科書または参考書として確認できた一般書です。

大学・高専の公式シラバス確認日: 2026-08-26

読み始めるなら

文部科学省・JSTの無料公式教材で現在の位置付けを確認し、市販本は目的に合うものだけ選びます。

本や教材を選ぶときの確認項目

  1. 公式教材と市販本を区別する
  2. AIの前にデータと情報を学ぶ
  3. 出力を検証する力を含める

文部科学省等の公式資料を見る

補助教材として確認した一般書

この学習テーマとの関係を出版社等の内容説明で確認でき、書誌と書影の利用条件も確認できた本です。学校教科書、売上順位、文部科学省の推薦・指定図書ではありません。

『高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報I」』の表紙

情報・AI高等学校

高校生だけじゃもったいない 仕事に役立つ新・必修科目「情報I」

中山心太 著／PHP研究所

高校の必修科目「情報I」の内容を、データやネットワークを使う社会人の仕事へつなげて説明しています。

書誌と掲載内容を見る