学校の授業でわからない言葉が出てきたとき、生成AIに質問したことはないだろうか。
例えば、歴史の授業で「産業革命とは何か」と質問すると、生成AIは説明を作成し、重要な部分を箇条書きに整理できる。
さらに、その説明を保存しておけば、後から読み返すこともできる。
では、知識の保存や整理を生成AIに任せると、人間は自分で情報を覚えなくなるのであろうか。
心理学では、記憶や思考の一部を外部の道具に任せることを「認知的オフローディング」と呼ぶ。
実際に、インターネット上に保存されるとわかっている情報は、内容そのものよりも保存場所を覚えやすくなる場合がある。
一方、情報を外部に保存することで、新しい情報を覚えやすくなるという研究も存在する。
本記事では、これらの研究に加え、生成AIを使った学習実験を紹介しながら、AIに記憶を任せることの利点と問題点について考える。
1. 記憶の外部化とは何か
1-1. 人間は昔から記憶を外部に保存してきた
私たちは、すべての情報を頭の中だけで覚えているわけではない。
例えば、買い物に行く前には買い物リストを作り、約束を忘れないように予定表へ記録する。
学校でも、授業の内容をノートに書き、後から確認できるようにしている。
これらは、記憶を外部の道具によって補う行為である。
RiskoとGilbert（2016）は、このように外部の行動や道具を利用して、頭の中で行う情報処理の負担を減らす仕組みを「認知的オフローディング」として整理した。[1]
認知的オフローディングは、単に物忘れをすることではない。人間が必要に応じて、情報処理の一部を外部に任せる方法である。
1-2. 生成AIは従来のメモと何が違うのか
紙のメモは、主に人間が書いた情報を保存する。
一方、生成AIは、情報を受け取るだけでなく、要約、分類、説明、比較などを行うことができる。
例えば、授業の内容を保存する場合を考えてみよう。
- 紙のノート：自分で重要な部分を選び、文章を書く。
- 通常のメモアプリ：自分で入力した文章を保存し、検索する。
- 生成AI：与えられた文章を要約し、内容を整理し、質問に答える。
ただし、生成AIが作成した説明を保存する機能や、過去の内容を長期間保持する機能は、利用するサービスや設定によって異なる。
生成AIに一度情報を入力したからといって、その情報が永久に正確に保存されるとは限らない。
この点は、従来のメモとの違いを考えるうえで重要である。
2. 情報を保存できると、人間は覚えなくなるのか
2-1. Google効果に関する実験
Sparrow、Liu、Wegner（2011）は、インターネットで情報を確認できるという期待が、人間の記憶に与える影響を研究した。[2]
この研究では、4つの実験を行った。
そのうちの実験では、参加者に雑学的な情報を入力してもらい、その情報がコンピューターに保存されると伝える条件と、保存されずに消えると伝える条件などを設けた。
研究者たちは、後から参加者が情報の内容をどの程度思い出せるかを調べた。
2-2. 実験結果
実験では、後から情報にアクセスできると予想した場合、情報の内容そのものを思い出す成績が低くなる傾向が見られた。
また、別の実験では、情報の内容よりも、その情報が保存された場所をよく覚えている場合があった。
つまり、人間は「何を覚えるか」だけでなく、「どこで確認できるか」も記憶しているのである。
例えば、ある歴史上の出来事について、詳しい年号を忘れていても、「あのフォルダーを見れば確認できる」と覚えている場合がある。
このように、情報そのものを覚えることから、情報へのアクセス方法を覚えることへ、記憶の使い方が変化する可能性がある。
ただし、この研究は生成AIそのものを対象にしたものではない。
そのため、生成AIを利用すれば必ず同じ現象が起こると断定することはできない。
3. 情報の保存は、新しい記憶を助けることもある
3-1. 保存によって記憶が改善する実験
StormとStone（2015）は、コンピューターに情報を保存することが、その後の学習にどのような影響を与えるのかを研究した。[3]
研究者たちは、あるファイルの内容を学習した後、そのファイルを保存する場合と保存しない場合を比較した。
その後、参加者には新しいファイルの内容を学習してもらった。
研究では、3つの実験を行い、先に学習した情報の保存が、新しい情報の記憶に与える影響を調べた。
3-2. 実験結果
実験の結果、最初のファイルを保存した場合には、保存しなかった場合よりも、新しいファイルの内容をよく覚えていることがあった。
研究者たちは、以前の情報を外部に保存することで、その情報が新しい学習を妨げる程度を減らせる可能性を示した。
ただし、保存が信頼できないと考えられる場合や、最初の情報が新しい学習の妨げになりにくい場合には、同じ効果が確認されなかった。
この研究から、記憶を外部に保存することは、必ずしも記憶に悪影響を与えるわけではないと考えられる。
例えば、すでに終わった課題の細かな情報を整理して保存することで、新しい課題に集中しやすくなる可能性がある。
ただし、この例は研究を日常生活へ応用したものであり、生成AIで課題を整理すると必ず学習成績が向上するという意味ではない。
4. インターネットを使うと、自分の知識を過大評価するのか
4-1. 自分の頭の中の知識と外部の知識
生成AIの普及によって重要になる問題の一つが、「AIが知っていること」と「自分が理解していること」の違いである。
例えば、生成AIに難しい科学の説明を作成させ、その文章を読んだとする。
その説明がわかりやすいと、自分も内容を十分に理解したように感じるかもしれない。
しかし、生成AIを使わずに同じ内容を説明できるかどうかは、別の問題である。
4-2. Fisherらの研究
Fisher、Goddu、Keil（2015）は、インターネットで情報を検索することが、自分自身の知識に対する評価に与える影響を調べた。[4]
研究では、9つの実験を通して、インターネットで説明を検索した人と、検索しなかった人などを比較した。
その結果、インターネットで情報を検索した参加者は、自分自身の知識を実際より高く評価する傾向を示した。
つまり、外部から情報を得られることと、自分自身がその情報を理解していることを混同する場合があるのである。
この研究も生成AIを直接対象にしたものではない。
しかし、生成AIが詳しい説明をすぐに作成できることを考えると、同じような問題が生じる可能性を検討する価値がある。
5. 一度検索に頼ると、次も検索に頼りやすくなるのか
5-1. インターネット利用の習慣に関する研究
Storm、Stone、Benjamin（2017）は、インターネットで情報を調べる経験が、その後の情報検索の行動に与える影響を研究した。[5]
研究では、最初に難しい雑学問題に答える際、Googleを使用する参加者と、自分の記憶を利用する参加者を比較した。
その後、比較的簡単な新しい雑学問題に取り組んでもらい、再びGoogleを使用するかどうかを調べた。
5-2. 実験結果
最初の問題でGoogleを使用した参加者は、自分の記憶で答えた参加者よりも、次の問題でもGoogleを使用しやすかった。
これは、情報を検索する経験が、その後の検索行動にも影響することを示している。
この結果を生成AIに当てはめると、一度AIに情報整理を任せると、次の課題でもAIを利用しようとする可能性が考えられる。
ただし、外部の情報を利用しやすくなることが、必ずしも悪いわけではない。
問題となるのは、自分で考えた方が適切な場面でも、必要以上に外部の道具へ依存してしまう可能性である。
6. 中学生405人を対象にした生成AIの学習実験
6-1. 生成AIとノートを比較した研究
Kreijkesら（2026）は、生成AIを用いた学習と、ノートを取る学習の違いについて研究した。[6]
研究には、イギリスの7校に通う14歳から15歳の生徒405人が参加し、分析には344人のデータが使用された。
生徒たちは歴史に関する文章を読み、異なる方法で学習した。
主に比較された学習方法は、次の3つである。
- 生成AIのチャットボットを使用して学習する。
- 文章を読みながら、自分でノートを取る。
- 生成AIを使用しながら、ノートも取る。
学習から3日後、生徒たちは文章の内容について、記憶と理解度を調べるテストを受けた。
6-2. 実験結果
研究では、生成AIだけで学習した場合と比べ、ノートだけで学習した場合と、生成AIとノートを組み合わせた場合の方が、記憶保持と理解度の成績が良かった。
その一方、多くの生徒は生成AIを使った学習を好み、便利で理解に役立つと感じていた。
ここで重要なのは、学習中に便利だと感じることと、数日後に内容を覚えていることが、必ずしも一致しない点である。
生成AIを使用すると、難しい内容を簡単に説明してもらえる。しかし、自分で重要な情報を選び、整理する過程が少なくなれば、学習内容が定着しにくくなる可能性がある。
ただし、この実験で使用されたのは特定のチャットボットであり、扱った文章や学習時間も限定されている。
そのため、すべての生成AIや、すべての学習方法について同じ結果が得られると断定することはできない。
7. ChatGPTを使うと長期記憶は弱くなるのか
7-1. 45日後の記憶を調べた実験
Barcaui（2025）は、ChatGPTを使った学習が、長期間にわたる知識の保持に与える影響を調べた。[7]
研究では、大学生120人を対象とする無作為化比較試験を行った。
参加者は、ChatGPTを学習補助に使う条件と、従来の方法で学習する条件に分けられた。
そして、学習から45日後に、事前に予告していなかった知識テストを実施した。
7-2. 実験結果
| 学習方法 | 平均正答率 |
|---|---|
| ChatGPTを使用した学習 | 57.5% |
| 従来の方法による学習 | 68.5% |
出典：Barcaui（2025）。[7]
ChatGPTを使用したグループは、従来の方法で学習したグループよりも、45日後の平均正答率が11ポイント低かった。
この結果は、生成AIに学習を任せすぎると、知識の長期的な保持が弱まる可能性を示している。
ただし、参加者の学習方法や課題が異なれば、結果も変わる可能性がある。
また、この研究は、生成AIによって人間の脳の記憶能力そのものが低下したことを証明したわけではない。
より正確には、この実験条件では、ChatGPTを使用した学習方法の方が、後の知識テストで成績が低かったということである。
8. なぜAIに任せると覚えにくくなる場合があるのか
8-1. 自分で思い出す機会が減る
学習内容を長く覚えるためには、単に答えを見るだけでなく、自分の力で思い出そうとすることが重要である。
KarpickeとRoediger（2008）は、外国語の単語を学習する実験を通して、思い出す練習が長期的な記憶保持に重要であることを示した。[8]
例えば、英単語を覚える場合を考えてみよう。
単語帳を何度も読むだけでなく、日本語の意味を隠して、英語の意味を自分で思い出す練習をすると、記憶が定着しやすくなる場合がある。
この仕組みは「検索練習」や「想起練習」と呼ばれる。
一方、生成AIにすぐ答えを表示させ、読むだけで終わってしまうと、自分で思い出す機会が少なくなる可能性がある。
8-2. 自分の言葉で整理する機会が減る
MuellerとOppenheimer（2014）は、手書きでノートを取る場合と、パソコンでノートを取る場合の学習への影響を研究した。[9]
研究では、パソコンを使用した参加者は、講義の内容をそのまま書き写す傾向があり、概念を理解する問題で手書きの参加者より成績が低かった。
研究者たちは、自分の言葉に置き換えて内容を整理することの重要性を指摘している。
この研究は生成AIを使用した実験ではない。
しかし、生成AIが作成した要約をそのまま保存する場合と、自分で内容を理解して要約し直す場合を考えるうえで、参考になる。
重要なのは、手書きかデジタルかという道具の違いだけではなく、学習者がどの程度積極的に情報を処理しているかという点である。
9. 記憶の外部化は悪いことなのか
9-1. 課題の成功と頭の中の記憶は異なる
例えば、買い物リストを作って買い物に行く場合、すべての商品名を覚えていなくても、必要なものを買うことができる。
この場合、頭の中に覚えている情報が少なかったとしても、買い物という課題は成功している。
BurnettとRichmond（2026）は、認知的オフローディングに関する研究を統合し、外部の記憶補助を使用することが、記憶を必要とする課題の遂行に与える影響を分析した。[10]
その結果、認知的オフローディングが課題の成績を改善し、個人間の成績のばらつきを小さくする場合があることが示された。
ただし、外部の補助を使って課題に成功したことは、その情報を本人が頭の中に記憶していることを意味しない。
9-2. 何を目的にするかで評価は変わる
例えば、次の2つの場面を考えてみよう。
- 明日の予定を忘れないようにする。
- 歴史の年号を試験のために覚える。
予定を忘れないことが目的なら、生成AIやカレンダーに記録し、必要なときに確認する方法は役立つと考えられる。
しかし、試験で年号を自分の記憶から答えることが目的なら、AIに保存しただけでは十分ではない。
このように、記憶を外部化することが適切かどうかは、何を達成したいのかによって異なる。
10. 生成AIを使って記憶を定着させる方法
10-1. 最初から答えを求めない
生成AIを使って学習するときには、最初から正解をすべて表示させるのではなく、まず自分で考えてみる方法がある。
例えば、歴史の問題を解く際には、次のように質問できる。
質問例：「答えをすぐに教えず、考えるためのヒントを1つずつ出してほしい」
こうすることで、生成AIを利用しながら、自分で考える機会を確保できる。
ただし、この特定の質問文を使えば必ず記憶力が向上するという実験結果があるわけではない。
10-2. AIに確認問題を作らせる
生成AIを、答えを作る道具だけではなく、思い出す練習を助ける道具として利用する方法もある。
例えば、授業の内容をまとめた後で、次のように質問する。
質問例：「この内容から確認問題を5問作成してほしい。ただし、私が回答するまで正解を表示しないでほしい」
この方法では、自分で記憶から答えを取り出す機会が生まれる。
これは検索練習に関する研究の知見を、生成AIの利用に応用した提案である。[8]
10-3. AIの要約を自分の言葉で書き直す
生成AIが作成した要約を読むだけでなく、自分の言葉で説明し直す方法も考えられる。
例えば、生成AIに細胞の仕組みを説明してもらった後、画面を閉じて、自分の言葉で説明を書いてみるのである。
その後、生成AIに元の資料と自分の説明を比較してもらい、間違いや不足している部分を確認する。
このように生成AIを補助として利用すれば、外部の情報を利用しながら、自分自身の理解を確認することができる。
10-4. 保存した情報を定期的に確認する
AIに情報を保存させた場合でも、定期的に内容を見返し、自分で思い出す練習をすることが重要である。
例えば、月曜日に学んだ内容について、水曜日や翌週に確認問題を解く方法が考えられる。
ただし、最適な復習間隔は学習内容や個人によって異なるため、すべての学習で同じ間隔が最良とは限らない。
10-5. AIの情報をそのまま信じない
生成AIは、もっともらしい文章を作成していても、その内容が間違っている場合がある。
そのため、学習内容を整理するときには、教科書、論文、公的機関の資料などを使って、重要な情報を確認する必要がある。
また、生成AIへの入力内容がどのように保存・利用されるかはサービスによって異なるため、個人情報や他人の秘密を無断で入力しないよう注意が必要である。
11. 独自考察：AIによって人間の記憶はどう変わるのか
ここまでの研究から考えられるのは、生成AIが人間の記憶を単純に弱くするのではなく、何を自分で覚え、何を外部に任せるかという役割分担を変える可能性である。
例えば、これまでは授業の内容を理解するために、自分で教科書を読み、重要な部分を探し、ノートにまとめる必要があった。
しかし、生成AIを使用すれば、文章の要約や分類を短時間で行える。
その結果、学習に必要な時間や作業の一部を減らせる可能性がある。
ただし、ここには重要な問題がある。
学習に必要な作業の中には、単なる手間だけでなく、理解や記憶の形成に役立つ活動も含まれているからである。
11-1. 記憶には3つの役割がある
生成AIと人間の記憶の関係を考えるために、記憶の働きを次の3つに分けて考えることを提案したい。
- 内容の記憶：ある情報が何を意味するのかを覚える。
- 場所の記憶：その情報をどこで確認できるのかを覚える。
- 活用のための知識：その情報をどのような場面で利用できるのか理解する。
例えば、数学の公式について考えてみよう。
公式そのものを覚えていること、公式を調べられる場所を知っていること、公式がどの問題に使えるのか理解していることは、それぞれ異なる。
生成AIは、公式の提示や検索を助けることができる。
しかし、公式をいつ、なぜ使うのかという判断まで、常にAIへ任せてしまえば、自分自身で問題を解くための知識が十分に身につかない可能性がある。
ここでの3分類は、記事の理解を助けるための独自の整理であり、心理学における正式な記憶分類を示したものではない。
11-2. AIが補助する部分と、人間が学ぶ部分を分ける
生成AIの利用で重要なのは、どの作業を外部化するかを考えることである。
例えば、すでに理解している情報を保存することと、まだ理解していない内容の説明をAIにすべて任せることでは、学習への影響が異なる可能性がある。
前者は、後から確認できるように記録を残す行為である。
一方、後者では、本来は自分で行うべき理解や整理の過程まで、AIに任せてしまう可能性がある。
したがって、生成AIを利用する際には、次のような区別が役立つと考えられる。
| AIに任せること | 期待される利点 | 注意点 |
|---|---|---|
| 予定の整理 | 忘れ物や予定の管理を助ける | 保存内容や通知の確認が必要 |
| 学習内容の要約 | 重要点を探す手助けになる | 自分で整理する機会が減る場合がある |
| 確認問題の作成 | 思い出す練習に利用できる | 問題や解答の正確性を確認する必要がある |
| 知識の保存と検索 | 必要な情報を見つけやすくなる | 保存先や利用できる期間に注意が必要 |
| 回答の自動生成 | 短時間で文章を作成できる | 本人の理解が伴わない場合がある |
表2は紹介した研究から考えられる影響を整理したものであり、各項目について同じ条件の実験で効果が確認されたという意味ではない。
11-3. AI時代に必要なのは、何を覚えるかを判断する能力である
生成AIによって、情報を保存し、必要なときに取り出すことは以前より容易になっている。
しかし、外部の情報を適切に利用するためには、少なくとも自分が何を知らないのか、どの情報が必要なのかを判断する必要がある。
また、生成AIの説明が正しいのかを確認するためには、ある程度の基礎知識も必要となる。
このことから、生成AIの普及によって人間がすべてを暗記する必要はなくなるとしても、知識そのものが不要になるわけではないと考えられる。
むしろ、何を自分の記憶として身につけ、何を外部に保存するのかを判断する能力が重要になる可能性がある。
生成AIは、人間の記憶を完全に置き換えるものではない。人間が情報を理解し、判断し、利用するための補助として位置づけることが適切であると考えられる。
12. まとめ
生成AIに情報の保存や整理を任せることは、人間の記憶に複数の影響を与える可能性がある。
Sparrowら（2011）の研究では、後から情報にアクセスできると考えた場合、情報の内容よりも保存場所を覚えやすくなる傾向が示された。
一方、StormとStone（2015）の研究では、情報を外部に保存することで、新しい情報の学習が促進される場合があった。
また、生成AIを用いた学習研究では、AIだけに頼る学習よりも、自分でノートを取ったり、従来の学習方法と組み合わせたりする方が、後の記憶テストで良い成績を示す場合があった。
これらの研究から、記憶の外部化は、必ずしも良いものでも悪いものでもないことがわかる。
重要なのは、情報を保存することと、自分自身が理解し、思い出せるようになることを区別することである。
生成AIは、記憶の負担を減らす便利な道具である。しかし、何を理解し、何を身につけるべきかを考えることは、依然として人間自身に求められるのである。
13. 関連する記事
14. さらに学びたい人におすすめの書籍
『記憶力を強くする 最新脳科学が語る記憶のしくみと鍛え方』
池谷裕二著、講談社、ブルーバックス、2001年。
人間の記憶が脳の中でどのように形成され、保存されるのかを、脳科学の研究に基づいて解説した入門書である。記憶に関係する海馬や神経細胞の働き、記憶の定着に関する仕組みなどを学べる。生成AIへの情報の保存と、人間自身が知識を記憶することの違いを理解するための基礎となる一冊である。
『脳の外で考える 最新科学でわかった思考力を研ぎ澄ます技法』
アニー・マーフィー・ポール著、松丸さとみ訳、ダイヤモンド社、2022年。
人間の思考が脳の内部だけで完結するのではなく、身体、周囲の環境、他者との関係によっても支えられていることを解説した書籍である。外部の道具や環境を利用することで、認知的な負担を減らし、思考を補助する仕組みについて学べる。生成AIに記憶や情報整理を任せる行為を、認知的オフローディングや拡張された認知という観点から考えるために適している。
『使える脳の鍛え方 成功する学習の科学』
ピーター・ブラウン、ヘンリー・ローディガー、マーク・マクダニエル著、依田卓巳訳、NTT出版、2016年。
認知心理学や学習科学の実証研究に基づき、知識を長期間記憶するための効果的な学習方法を解説した書籍である。検索練習、間隔を空けた復習、学習内容を自分で思い出すことの重要性などを学べる。生成AIに答えを作成させるだけの学習と、自分自身で知識を取り出す学習の違いを理解するために特に役立つ。
『学びとは何か 〈探究人〉になるために』
今井むつみ著、岩波新書、2016年。
人間が知識をどのように獲得し、理解を深め、活用できるようになるのかを認知科学の観点から考察した書籍である。単に情報を暗記することと、知識を自分の思考に結びつけて使えるようになることの違いを学べる。生成AIが作成した説明を読むだけでなく、自分の言葉で整理し、知識を活用できる状態にすることがなぜ重要なのかを理解するために適している。
『生成AIで世界はこう変わる』
今井翔太著、SBクリエイティブ、SB新書、2024年。
ChatGPTなどの生成AIがどのような技術によって動き、社会や人間の活動をどのように変えるのかを解説した入門書である。文章の生成や情報処理に関するAIの仕組みを学び、人間の知識や思考と生成AIの働きを比較するための基礎知識を得られる。生成AIを記憶や学習の補助として利用する際に、技術的な特徴と限界を理解するために役立つ。
『スマホ脳』
アンデシュ・ハンセン著、久山葉子訳、新潮新書、2020年。
スマートフォンなどのデジタル機器と、人間の注意、記憶、睡眠、精神的な健康との関係を取り上げた書籍である。デジタル技術が日常生活や情報の処理方法にどのような影響を与えるのかを考えることができる。生成AIの記憶への影響を直接検証した書籍ではないが、デジタル機器への依存や、外部の情報に注意を向け続けることの問題を考えるための補助的な資料として役立つ。
15. 引用・参考文献
[1] Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676-688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002
[2] Sparrow, B., Liu, J., & Wegner, D. M. (2011). Google effects on memory: Cognitive consequences of having information at our fingertips. Science, 333(6043), 776-778. https://doi.org/10.1126/science.1207745
[3] Storm, B. C., & Stone, S. M. (2015). Saving-enhanced memory: The benefits of saving on the learning and remembering of new information. Psychological Science, 26(2), 182-188. https://doi.org/10.1177/0956797614559285
[4] Fisher, M., Goddu, M. K., & Keil, F. C. (2015). Searching for explanations: How the Internet inflates estimates of internal knowledge. Journal of Experimental Psychology: General, 144(3), 674-687. https://doi.org/10.1037/xge0000070
[5] Storm, B. C., Stone, S. M., & Benjamin, A. S. (2017). Using the Internet to access information inflates future use of the Internet to access other information. Memory, 25(6), 717-723. https://doi.org/10.1080/09658211.2016.1210171
[6] Kreijkes, P., Kewenig, V., Kuvalja, M., Lee, M., Hofman, J. M., Vitello, S., Sellen, A., Rintel, S., Goldstein, D. G., Rothschild, D., Tankelevitch, L., & Oates, T. (2026). Effects of LLM use and note-taking on reading comprehension and memory: A randomised experiment in secondary schools. Computers & Education, 243, Article 105514. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105514
[7] Barcaui, A. (2025). ChatGPT as a cognitive crutch: Evidence from a randomized controlled trial on knowledge retention. Social Sciences & Humanities Open, 12, Article 102287. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.102287
[8] Karpicke, J. D., & Roediger, H. L., III. (2008). The critical importance of retrieval for learning. Science, 319(5865), 966-968. https://doi.org/10.1126/science.1152408
[9] Mueller, P. A., & Oppenheimer, D. M. (2014). The pen is mightier than the keyboard: Advantages of longhand over laptop note taking. Psychological Science, 25(6), 1159-1168. https://doi.org/10.1177/0956797614524581
[10] Burnett, L. K., & Richmond, L. L. (2026). Meta-analytic investigations of the effect of cognitive offloading on memory-based task performance and interindividual variability. Memory & Cognition, 54, 144-168. https://doi.org/10.3758/s13421-025-01743-8