人工知能（AI）との日常的な対話が増える現代社会において、AIが言語という記号体系の維持・発展にどのような影響を与えるのかは、重要な研究テーマとなっています。本記事では、記号論・言語学・人工知能・教育工学など複数の学問領域から、人間とAIの協調による言語変容の最新研究を紹介します。
人間とAIの相互作用が生み出す新たな言語体系
記号創発理論から見た人間-AI間の言語形成メカニズム
記号創発（シンボルエマージェンス）の観点から、人間とAIの対話が新たな言語体系を形成するメカニズムが解明されつつあります。谷口(2024)は、言語を含む記号体系が「日常生活での発達的学習と文化的進化」を通じて成立することを指摘し、人間とAI/ロボットの相互作用における記号創発のメカニズムとして「集合的予測符号化（Collective Predictive Coding: CPC）仮説」を提唱しています。
CPC仮説では、記号体系の創発と維持に二つの重要なプロセスが関わるとされています：
- 環境との身体的相互作用による内部表現の形成
- 社会的相互作用による意味の共有・使用
これら二つが相互に依存し合うことで、言語体系が維持・進化するという説明モデルが構築されています。同様に、Kouwenhovenら(2022)も人間の言語進化研究の知見を踏まえ、人間とマシンの間で新たな語彙が共有されるプロセスを提案しています。彼らの研究では、エージェント同士の相互作用から信号と意味の対応（語彙）が創発し、洗練されていくステップモデルが議論されています。
これらの理論研究は、人間とAIが協調することで共有言語が生まれる可能性を示唆しています。
実験で確認された人間の言語適応現象
理論だけでなく、実際の人間とAIの対話における言語的適応も観察されています。Cirilloら(2022)の興味深い実験では、人間と社会的ロボットが交互に絵を見て物体名を言うタスクを行いました。その結果、ロボットがあるカテゴリーで意図的に一般的名称（例：「洋梨」に対し上位カテゴリの「果物」）を使うと、人間参加者も同じカテゴリーの対象に対して上位語を使う頻度が増加したのです。
この結果は、人間がロボット（AI）の語彙選択に概念レベルで順応する（概念的アライメント）ことを示しています。同様に、対話相手がAIだと知った場合、人間はその能力を予測して発話を調整する傾向があるとも報告されています（例：語彙や文法を単純化するなど）。
Hohensteinら(2023)の研究では、メールやチャットでAIの提示する定型文返信（スマート返信）を使うと、やりとりの速度が増し、肯定的な感情表現が増加することが確認されました。また、対話者同士がお互いをより協調的・親密に感じることも明らかになっています。一方で、会話相手がAI文例を使っていると疑われると印象が悪化するという社会的側面も報告されています。
これらの研究は、人間とAIの対話において言語表現や意味選択のパターンに相互適応が起こり得ることを示唆しており、言語体系の運用面に新たな影響を及ぼしていることが分かります。
AIが変革する言語学習と教育のパラダイム
高等教育における生成AIとの協働ライティング
言語教育にAIを取り入れることで、従来の学習プロセスが変容しつつあります。Parkerら(2024)の博士課程のライティング指導に生成系AI（大規模言語モデル）を組み込んだ実践研究では、学生とAIが協働する新たな文章執筆プロセスが形成されたと報告されています。
具体的には、次のようなハイブリッドな執筆実践が生まれました：
- AIを用いた動的ブレインストーミング
- AIとの継続的な意味の交渉
- 人間とAIの相互評価
これらのプロセスにより、学習者の認知的・メタ認知的エンゲージメントや自信、主体性が向上したとされています。著者らは、AIと協働することで従来型とは異なる「ポストプロセス的」な文章作成アプローチが促進され、学術ライティング教育のパラダイム転換につながり得ると指摘しています。
外国語学習におけるAI活用の効果と課題
外国語学習分野でも、チャットボットや自動添削システムなどAIを活用した教育応用が拡大しています。AlTwijri & Alghizzi (2024)の体系的レビューでは、2017～2023年の研究から、AI技術の導入が英語学習者の語彙習得やリスニング/スピーキング技能向上に一定の効果を示すことが明らかになっています。
一方で、学習者の動機づけ・エンゲージメント・態度・不安感といった情意面への影響については研究が始まったばかりであると結論づけられています。全体として「AI統合型の外国語クラスの効果はまだ初期段階であり、学習者の情意的要因への影響を評価するためさらなる研究が必要」と報告されています。
AI依存がもたらす言語学習プロセスへのリスク
AIの言語教育への導入には課題も存在します。Zhaiら(2024)はAI対話システムへの過度な依存に着目したレビューを行い、学習者が生成AIからの回答を鵜呑みにする傾向が批判的思考力に与えるリスクを指摘しています。
彼らの分析によれば、AIに依存しすぎると以下のような問題が生じる可能性があります：
- 意思決定・批判的思考・分析推論といった認知能力の低下
- 効率的な解を素早く得られるがゆえに安易な認知的近道（ヒューリスティック）に頼る傾向の強化
例えば、語学の作文課題でAIが即座に模範解答を提示してしまうと、学習者自身が推敲したり表現を試行錯誤する機会が減り、深い学習につながらない可能性があります。
これらの研究から、AIは言語学習を加速・高度化しうる一方で、学習プロセスそのものや必要スキルに質的変化をもたらすことが明らかになっています。教育現場ではAIリテラシー育成やAIの効果的な役割設計（トレーナーか補助かなど）が課題となっています。
AIとの共創がもたらす言語使用の新次元
意味の交渉と共同創作プロセスの変容
人間とAIが協調して言語を使う場面では、意味の交渉や新しい表現の創造がこれまでにない形で進行します。Parkerら(2024)の研究では、学生がAIとやりとりしながら文章の論旨や表現を詰めていく過程で「意味の連続的な交渉」が行われたと報告されています。
このようなプロセスでは、人間がAIの提案する言い回しやアイデアを評価・修正し、自身の意図する意味に合致するよう調整することになります。結果的に、言語的な創造性も刺激され得ます。実際、生成AIをアイデア出しに利用すると物語作成の創造性評価が向上したとの研究結果もあります。ChatGPTから提示された発想をもとに物語を書くと、人間だけで考えるよりも「より創造的で質の高い物語」と評価されやすいとの報告があります。
このようにAIは共同作者として新奇な表現やアイデアを提案できるため、人間の発話・文章に新たな多様性をもたらす可能性があります。
言語の意味体系に関する哲学的再考
AIとの対話の増加は、言語の意味体系そのものの再検討を迫る議論も生み出しています。記号論の立場からPaolucci (2025)は、ChatGPTのような「言語を操る生成AI」の登場によって、人間の意味生成のあり方や主観性についての伝統的な見方が揺さぶられていると述べています。
彼は、人間が外部の道具（記号や機械）を用いて認知能力を拡張してきた歴史を踏まえ、AIとの共生が進む現在、言語における「意味」も人間単独ではなく人間-機械のハイブリッドなプロセスとして再評価されると論じています。この見解は、AIが単に人間の言語能力を真似る存在ではなく、言語体系の進化に積極的に関与する新たな主体となりうることを示唆しています。
まとめ：人間-AI協調がもたらす言語進化の新たな地平
本記事では、人間とAIの共同学習・対話が言語発展に与える影響について、最新の研究知見を総合的に紹介しました。各研究は視点こそ異なりますが、人間とAIの協調が言語習得や使用のプロセスを変容させ、意味の取り決め方や創造のされ方に新たな局面をもたらしている点で共通しています。
言語という記号体系はもはや人間だけの産物ではなく、AIとの相互作用の中で動的に維持・発展していくものと捉えられつつあります。このような変化は、以下のような具体的な影響として現れています：
- 人間とAIの対話による相互適応と概念的アライメント
- 言語教育における協働プロセスの質的変容
- 創造的言語使用におけるAIの貢献
- 意味生成の哲学的再考
これらの知見は、今後の言語教育の方法論や人間とAIの効果的な協働デザイン、さらには言語進化論・記号論の理論的深化にも貴重な示唆を与えています。
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