本研究は、生成AIを「学習支援のための補助」に限定し、最終成果物からAI由来のブラックボックスを排除するための実践指針 AI to Learn (AI2L) を提案します。AI2Lは①モデル透明性（ブラックボックス排除）、②アカウンタビリティ（人間による検証・責任）、③情報保護・プライバシー、④Green AI（省エネ・持続可能性）の4本柱に基づき、人間が最終判断者であり続けることを前提に、AIの利点を活かしつつリスク（不透明性・情報漏えい・電力負荷）を系統的に抑制します。
位置づけと原則：AIは学習支援段階に限定し、完成物（論文・コード・教材・実運用システム）からAIのブラックボックス成分を除去。
AI2Lの4本柱：
モデル透明性（ブラックボックス排除）。
アカウンタビリティ（人による可視化・妥当性確認・再現性確認）。
情報保護（入力・出力の匿名化やローカル処理）。
Green AI（学習支援段階でのみ大規模モデルを用い、運用は軽量コードへ蒸留）。
代表的実装事例：
Grad‑CAM による判断根拠の可視化を通じた品質検査の規準化（例：チタン板の研磨不足領域の同定）。
シンボリック回帰 による法則候補式の抽出（HSOsのカオス的特性の発見支援 → CRH/S4C/Chaordic Homeodynamicsへ接続）。
AI生成コードの人手監査・軽量化 によりローカル運用を実現（クラウド推論やGPU依存を回避）。
可逆的匿名化 によるプライバシー保護と実務活用の両立。
既存概念との差分：Human‑in‑the‑Loopや一般的XAIと異なり、完成物から大規模モデル依存を撤去する実務手順まで含む点が特徴。
適用領域：教育・医療・研究・公共分野など説明責任と省エネ要件が高い領域に適合。
Seine A. Shintani. AI to Learn (AI2L): Guidelines and Practice for Human‑Centered AI Utilization as a Learning Support Tool—Four Pillars of Black‑Box Elimination, Accountability, Information Protection, and Energy Efficiency. Jxiv（Preprint, Version 1, 2025）.
DOI: 10.51094/jxiv.1435
Keywords: AI to Learn (AI2L), Model Transparency (Black‑Box Elimination), Accountability, Information Protection and Privacy, Green AI (Energy Efficiency and Sustainability)