教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究（再度公告）～デジタルコンテンツの利活用環境のプロトタイプ作成のための調査～

本調査研究事業の実施状況報告

2023年 3月 28日

目次
1. はじめに1-1 . ドキュメントの目的
1-2 . ドキュメントの構成

2. 事業概要
2-1 . 本事業の目的
2-2 . 研究調査の手法（将来像の検討）
2-3 . プロトタイプシステムの利用者

3. 実証するユースケースと課題
3-1 . 本事業開始当初のイメージ
3-2 . 本事業開始当初の将来イメージ（ユースケース）

4-1 . AIを用いた実証のアプローチ… 2
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 3
4-1 . AIを用いた実証のアプローチ… 5
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 6
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 7

4-1 . AIを用いた実証のアプローチ… 9
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 10

4. 実証結果報告

4-1 . AIを用いた実証のアプローチ… 12
4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業前提
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 13
4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけの対象）
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 14~15
4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけ準備作業）
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 16~18
4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけ作業）
4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業結果4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 19~21
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 22
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - AIの役割と処理フロー
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 23
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業前提（サマリー情報生成）4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 24~25
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業内容と課題（サマリー情報生成）4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 26
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（サマリー情報生成）4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 27~28
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業前提（メタデータの自動付与）
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 29~31
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業内容（メタデータの自動付与）
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 32~38
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 39
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業前提（再学習機能の実装）
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 40
4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（再学習機能の実装）
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 紐づけ作業の作業前提4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 41
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 42
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 方式と基盤構成
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 提供機能・画面イメージ4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 43
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 44~45
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - メタデータ設計と構造
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - データ連携実証の概要 4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 46
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 47~48
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - データ連携実証の成果
4-2 . AI技術・サー4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 49
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 各種ヒアリング概要
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 50~51
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 課題（サービスの観点）… 52
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 課題（データ連携観点）… 53
4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 課題（コンテンツ紐づけ観点）

5.将来に向けた解決すべき課題
5-1 . 課題の整理
5-2 . ロードマップ案
5-3 . 社会実装に向けて4-1 . AIを用いた実証のアプローチ… 55
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 56
4-2 . AI技術・サービスの選定方針… 57~60-1-1. はじめに1-1 . ドキュメントの目的＜プロジェクトの背景（調達仕様書）＞• 政府は、行政の縦割りを打破し、大胆に規制改革を断行するための突破口としてデジタル庁を創設することを柱としたデジタル改革について検討を加え、令和2年 12 月 25日、IT 基本法の見直しの考え方やデジタル庁設置の考え方について政府の基本的な方針を盛り込んだ「デジタル社会の実現に向けた改革の基本方針」（以下「デジタル改革基本方針」という。）を閣議決定し、その後、これに基づき、デジタル庁のみならず、政府全体としてデジタル社会の形成の推進のために必要となる施策を盛り込んだ「デジタル社会の実現に向けた重点計画」が閣議決定された（令和3年6月18 日、12 月24 日および令和4年6月7日） 。
• また、デジタル庁および関係省庁において、学校内外のデータの将来的な連携も見据えた教育データの蓄積・流通の仕組みの構築に向けて、目指すべき姿やその実現に向けて必要な措置を盛り込んだ「教育データ利活用ロードマップ」を令和4年1月7日に策定・公表した。
• これらも踏まえ、初等中等教育においては、GIGA スクール構想を通じた児童生徒1人1台端末の整備や教職員端末の整備、学校におけるネットワーク環境の改善などが進められているが、教育に関わるデータの利活用環境が整っていないため、校務負担の軽減や効果的な教育内外の分野間のデータ連携が十分に進められていないことが課題となっている。

＜本業務の目的（調達仕様書）＞• 小中高等学校の学習指導要領を踏まえた個々の指導内容について、国立国会図書館などに登録されている個々のデジタル書籍・デジ
タル画像・デジタル動画との関連性を調査し、同調査結果を踏まえ、GIGA スクール端末などやインターネットを通じて容易に検索できる
ようAPIのプロトタイプを作成する。

＜ドキュメントの目的＞
本資料では、上記調達仕様に基づいて、実証検証を行い、成果として作成したプロトタイプシステムを用いて、運営委
員会やデータ連携実証事業（別調達）、教育関係者からご意見を頂いた結果をまとめ、更なるデータ利活用に向けた課題などを報告するためのものである。
-2-

1. はじめに1-2 . ドキュメントの構成
ドキュメント名概要【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用
環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙01_用語
本書に記載する用語の定義をまとめたファイル
集.pptx【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用
環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙02_運営委 運営委員会の開催状況をまとめたファイル。
員会.pptx【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用
環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙03_方式と AWS上に構成した基盤構成をまとめたファイル。
基盤構成_詳細.pptx【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用
環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙04_他システ データ連携実証事業に関わるスコープと将来像に向けた課題をまとめたファイル。
ム連携検証結果.xlsx【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用
環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙05_関係事 コンテンツ検索システム画面試用における関係事業者からの回答をまとめたファイル。
業者ヒアリング結果.xlsx【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用
環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙06_教育関 コンテンツ検索システム画面試用における教育関係者からの回答をまとめたファイル。
係者ヒアリング結果.xlsx

ページ数

4

1

2

4

11

15

-3-

事業概要

-4-

2. 事業概要

2-1 . 本事業の目的
・GIGAスクール構想を通じた児童生徒1人1台端末の整備や教職員端末の整備、学校におけるネットワーク環境の改善などが進められている中で、教育コンテンツホルダー
であるコンテンツ提供者とコンテンツ利用者である児童・教員などの分野間データ連携が十分に進められていないため、メタデータ整備とメタデータ検索を行うための環境整備が必要である。
・今後も継続的な改訂・発展が予想される「学習指導要領」のコードに対し、膨大かつ増加し続ける広範な教育デジタルコンテンツを紐づけるためには、コード付与負担軽減が必要である。
上記課題を解決するために、教育デジタルコンテンツとして利用可能な官民のデジタル書籍・素材などについて学習指導要領コードとの紐づけを行い、メタデータとして利用するための間口の拡張を目的として検索APIのプロトタイプおよび、新しく参画されるコンテンツホルダーに対する学習指導要領コードの自動紐づけを行うためのAIプロトタイプを作成し、公開することで教育デジタルコンテンツの利活用促進を可能とすることを目的としている。

①コード紐づけ②AIによるコード紐づけ③検索API（学習指導要領コードと教育デジタルコンテンツの紐づけ）（コンテンツメタデータ付与に係るプロトタイプ開発・実証）（コンテンツ検索APIのプロトタイプ開発・実証）

学習指導要領コード・
メタデータ自動付与

学習指導要領コード
手動でコード付与

AIの教師
データ

デジタル書籍、画像、動画
サマリー検出コード・メタデータ自動付与用モデル再学習機能AI

デジタルコンテンツ

対応表
作成

自
動
付
与
を
組
み
込
む

学習指導要領コード・コンテンツメタ
データ検索
コンテンツ
登録/更新

メタデータ自動付与シ
ステム

図:教育デジタルコンテンツの利活用環境の整備-5-

2. 事業概要

2-2 . 研究調査の手法（将来像の検討）
本事業の将来像検討の対応方法として、バックキャスティングを採用した。
中長期的な将来の理想像を定義の上、現状とのギャップを課題化し、本実証の目標を設定する手法が、不確実性の高い本事業において、最適であると判断した。
①の将来像を仮定し、「教育データ利活用」に向けた②課題の抽出（バックログ化）を行い、③にて課題解決に向けた作業実施を行い、④で大学教授や教育現場の有識者から実施結果に対する意見などを頂くことで課題の再定義（バックログの再整理）を実施。
この一連の流れを複数回行う事で、有識者からの意見を最大限取り込みながらプロトタイプシステムの作成を行った。

①将来像

②課題
③現状

作業実施と報告④有識者会議課題の再定義図:研究調査の手法-6-

2. 事業概要

2-3 . プロトタイプシステムの利用者
プロトタイプシステムから検索APIを通じて連携されるメタデータは、様々な立場の方から参照されるデータとなるため、関係者から意見を伺うことで、調達案件開始当初に想定したユースケースとの齟齬やメタデータの在り方などに対して、様々な角度からの意見を基に課題抽出をし、可視化することを目的としている。

そのため、本事業では以下の表に示す利用者から意見聴収を行った。

表:プロトタイプシステム利用者一覧

No
1 省庁関係者

2 データ連携実証事業者
3 教育関係者

利用者

概要
本調達に関連する省庁
・デジタル庁
・文科省
・経産省
別調達のデータ連携実証事業に係わる事業者
校務支援システム、学習支援システム、学習アプリなどのデータ連携実証事業を実施している事業者
大学教授や実際の教育現場で教育をされている教員-7-

実証するユースケースと課題-8-

3．実証するユースケースと課題

3-1 . 本事業開始当初のイメージ
本事業開始のイメージと課題を以下に示す。
表:課題（先生）

No

課題

課題詳細

1 指導案 ・どう教えるかの指南書なので分で調べる かり易い説明用ではない
・探す時間がかかる

指導朱書

指導案などで調べる
指導案

明日の理科の授業で磁石の性質と電気の回路を分かり易く
説明したいな2 ネットで ・ページを探す時間がかかる
調べる ・目的のページが見つからない

インターネットで調べる
先生
図:課題（先生）

表:課題（生徒）

No

課題

課題詳細

1 本で調 ・本を見る場所までの移動時間がべる
かかる・本を探す時間がかかる・目的の本が見つからない
2 ネットで ・検索の仕方が分からない
調べる ・キーボードが打てない・ページを探す時間がかかる・目的のページが見つからない

図書館などの本で調べる

インターネットで調べる
図:課題（生徒）

今日勉強した戦国時代についてもっと知りた
いな

生徒

-9-

3．実証するユースケースと課題

3-2 . 本事業開始当初の将来イメージ（ユースケース）
本事業開始当初の将来イメージ（ユースケース）とメリットを以下に示す。

表:将来のメリット（先生）

No

メリット

1

・探す時間がかからない
・目的のページが見つかる

学習指導要領コードに紐づいたコンテンツ
デジタル教科書（理科）リスト

明日の理科の授業で磁石の性質と電気の回路を分かり易く
説明したいな□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・"磁気磁性研究"認知度の向上に向けてクリック
NHK for School
ふしぎがいっぱい 電磁石で勝負

クリック

先生

NHK for School
ふしぎがいっぱい 電池のひみつ

図:将来のメリット（先生）

今日勉強した戦国時代についてもっと知りた
いな

表:将来のメリット（生徒）

No

メリット

1

・移動時間がかからない
・探す時間がかからない
・タッチやクリックなのでキーボードが必要ない
・目的のページが見つかる

学習指導要領コードに紐づいたコンテンツ
リスト

デジタル教科書（社会）□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・□・・・・・・・

クリック

仙台市博物館年報
徳川二十将・上杉八将・武田二十四将図
出典：東京国立博物館

NHK for School
歴史にドキリ 武田信玄・上杉謙信～戦国の争乱～

クリック

生徒

図:将来のメリット（生徒）- 10 -

実証結果報告凡例）実証における問題の識別[実証内検知][想定とブレ][ヒアリング指摘][本来やるべき]： 実証の中で認識した部分： 計画に対してうまくいかなかった部分： ヒアリングで指摘された部分： 計画を立てる上で諦めたが本来やるべき部分- 11 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータを付与する対象コンテンツの調査・整理」

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業前提（１）作業前提
調達仕様（抜粋）
・デジタル書籍に関する学習指導要領コードとの対応付け調査
指導用又は学習用に参考となるデジタル書籍（電子書籍）を、国立国会図書館サーチ、国立国会図書館デジタルコレクション又は
STEAM Libraryより抽出し、学習指導要領コードと対応する書籍との対応表を作成する。
・デジタル画像に関する学習指導要領コードとの対応付け調査
指導用又は学習用に参考となるデジタル画像を、JAPAN SEARCH又は、STEAM Libraryにより検索可能な画像の中から抽出し、学習指導要領コードと対応するデジタル画像との対応表を作成する。
・デジタル動画に関する学習指導要領コードとの対応付け調査
指導用又は学習用に参考となるデジタル動画を、STEAM Library又は、JAPAN SEARCHにより検索可能な動画の中から抽出し、学習指導要領コードと対応するデジタル動画との対応表を作成する。

本実証におけるアプローチ
上記の調達仕様に記載のコンテンツホルダーに対して紐づけの準備作業として以下の手順で紐づけ作業を実施した。

①学習指導要領コードと紐づけ先のコンテンツホルダーの各コンテンツ数の調査。
②調達仕様に対して充足した件数の紐づけコンテンツ数となるかを確認し、不足している場合はデジタル庁と協議の上、対象とするコンテンツホルダーを追加。
③書籍・画像・動画それぞれに対する紐づけ作業ルールを制定し、紐づけ作業を実施。
紐づけ作業に関しては専門知識を必要とするため、教科書会社である株式会社文理に委任。
④定期的に開催される運営委員会（有識者として学芸大学の教授）より、適宜紐づけ結果に対する意見を頂くことで紐づけ作業の改善を実施。

- 12 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータを付与する対象コンテンツの調査・整理」

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけの対象）（２）作業内容＜紐づけの対象＞
発達段階、教科に分けた学習指導要領コードとデジタル書籍・デジタル画像・デジタル動画との紐づけ調査を実施
紐づけ調査の対象として、発達段階、教科に分けた学習指導要領コード数（紐づけコード数）、調査対象を下記に示す。
学習指導要領コード数

各教科
1万点以上調査

発達段階

教科

小学校

国語

1,271

社会

297

算数

632

理科

271

高等学校

生活

39

音楽

262

図画工作

97

家庭

98

体育

222

外国語・外国語活動

260

国語

210

社会

301

数学

305

理科

267

音楽

162

美術

107

保健体育

221

技術・家庭

175

外国語

193

国語

378

地理歴史

489

公民

185

数学

319

理科

479

保健体育

160

芸術

564

・・・

中学校

352

外国語

特高

合計

コード数

音楽

調査対象・貯蔵コンテンツ数
デジタル書籍調査対象

国立国会図書館サーチ

約4342万点

国立国会図書館デジタルコレクション 約128万点

デジタル画像調査対象

3千点以上
の動画から
逆引き調査

150
12,114

紐づけコード数：12,114

JAPAN SEARCH

約2200万点

東京国立博物館

約11万点

紐づけ作業対象学習指導要領コード公示バージョン
・小学校学習指導要領コード_v1.2
・中学校学習指導要領コード_v1.1
・高等学校学習指導要領コード_v1.0
・特別支援学校小学部・中学部学習指導要領コード_v1.2
・特別支援学校高等部学習指導要領コード_v1.2
階層表対象学習指導要領解説バージョン
・小学校平成29年公示バージョン
・中学校平成29年公示バージョン
・高等学校平成30年公示バージョン

単元表対象教科書編集趣意書バージョン
・小学校平成30年検定バージョン
・中学校令和元年検定バージョン
・高等学校令和2年検定バージョン※主要教科はシェア上位3位までの教科書会社の編集趣意書※上記以外はシェア上位2位までの教科書会社の編集趣意書

デジタル動画調査対象
STEAM Library

約500点

NHK for School

約7000点eboard

約2000点
図:調査対象- 13 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータを付与する対象コンテンツの調査・整理」

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけ準備作業） (1/2)（２）作業内容①紐づけ準備作業
効率的に紐づけ作業を行うための紐づけ準備作業を実施
表:紐づけ準備作業

紐づけ準備作業
作業詳細
項目
紐づけコード選別 学習指導要領コードの中には、「内容」などのデジタル書籍などと紐づける必要がないコード1が存在する。それらをコード付与作業前に要否選別を行った。
特別、普通校コー 特別支援学校小学部・中学部、特別支援学
ド照会
校高等部の学習指導要領コードは、普通校
2用と重複が多く存在する。重複部分に普通校の学習指導要領コードを紐づけ、流用することで効率化を行った。
検索対象抽出デジタル動画紐づけ用にSTEAM Library、NHK for School（対象動画を絞り込
3む）、eboardのコンテンツをリスト化した。

No

キーワード付与

学習指導要領コード表の学習指導要領テキストは曖昧な表現が多く、コンテンツの検索には適しません。教材の専門知識を活かして紐づけるためのキーワードを付与した。

メタデータ付与

キーワードを付けた対応表フォーマットに、メタ
データ（発達段階、教科、学年）を学習指導要領コードから自動算出し付与した。

4

5

図:紐づけ準備作業- 14 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータを付与する対象コンテンツの調査・整理」

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけ準備作業） (2/2)（２）作業内容①紐づけ準備作業
教育デジタルコンテンツとの紐づけ準備作業中、以下の問題が発生した。

[実証内検知]学習指導要領テキストだけではコンテンツ側と紐づけが難
しい
学習指導要領は抽象度が高い概念や理念の体系であり、ある特定の箇所に相当する学習指導要領コードが単独で指し示す指導内
容・教育内容が曖昧になる。

問題への対応文科省が定める学習指導要領解説から「階層」を、同じく文科省が定める教科書編修正趣意書から「単元」を、それぞれ引用し、学習指導要領コードに対しコンテンツ検索作業を行う際に使用できるキー
ワードとして整備する事とした。
本実証では限定的な範囲として東京書籍の趣意書を用いている。

[実証内検知]教師用、学習者用と言った区分けが必要
紐づけ対象となる書籍には、論文などが含まれており、児童が見て学ぶための教材としては不向きな物が存在した。

問題への対応紐づけルールの中に教師用、学習者用などのフラグを保持する。
そのフラグをAPIで返却し、UI側でのソートや絞り込みを行うことが可能となるように対応した。

今後の課題
今後の課題としては東京書籍だけではなく、各社の教科書編集趣
意書を用いた「単元キーワード」の付与が必要であると考える。
- 15 -

4. 実証報告 - 紐づけ作業

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけ作業） (1/3)（２）作業内容②書籍紐づけ作業
紐づけ作業内容の詳細を以下表に示す。
No

表:デジタル書籍紐づけ作業詳細

紐づけ作業
作業詳細
項目
デジタル書 ①キーワード指定して検索。
籍紐づけ②検索結果から紐づけ調査。
③一致する可能性があるデジタル書籍を選択。
④紐づけ判定。
⑤紐づけるべきと判定した場合、該当のデジタル
書籍のURLとタイトルを対応表入力。

具体的な実施イメージ
学習指導
教科等

No

学習指導要領テキスト

関連コンテンツ

要領コー 発達段階

教科

学年

検索キーワード

コンテンツタイトル

コンテンツ公開URL

ド

0：紐づきコンテンツ
1：関連コンテンツ(1) 自分たちの都道府県の地理的環境の特色，地域の人々の健康と生活環境を支える働きや自然災害から地域の安全を守るための

社会

1419

諸活動，地域の伝統と文化や地域の発展に尽くした先人の働きな 82202421
どについて，人々の生活との関連を踏まえて理解するとともに， 00000000

小学校

社会

4

都道府県の特色

0

調査活動，地図帳や各種の具体的資料を通して，必要な情報を調べまとめる技能を身に付けるようにする。

キーワード入力

キーワード
検索結果

検索結果
（タイトルなど）から紐づけ調査一致する可能性がある
デジタル書籍を選択
1

紐づけ判定

紐づけ判定

紐づけOK

紐づけOK

学習指導
教科等

No

学習指導要領テキスト

要領コー

関連コンテンツ
発達段階

教科

学年

検索キーワード

コンテンツタイトル

ドと生活環境を支える働きや自然災害から地域の安全を守るための

社会

1419

どについて，人々の生活との関連を踏まえて理解するとともに， 00000000
調査活動，地図帳や各種の具体的資料を通して，必要な情報を調べまとめる技能を身に付けるようにする。

0：紐づきコンテンツ
1：関連コンテンツ(1) 自分たちの都道府県の地理的環境の特色，地域の人々の健康諸活動，地域の伝統と文化や地域の発展に尽くした先人の働きな 82202421

コンテンツ公開URL

小学校

社会

4

都道府県の特色

日本地理データ
年鑑20170

1日10分日本地図をおぼえる本

出典：国立国会図書館ウェブサイト（https://xn--iss-xy9do47aa5725d.ndl.go.jp/books?any=%E9%83%BD%E9%81%93%E5%BA%9C%E7%9C%8C%E3%81%AE%E7%89%B9%E8%89%B2&op_id=1）- 16 -

4. 実証報告 - 紐づけ作業

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけ作業） (2/3)（２）作業内容②画像紐づけ作業
紐づけ作業内容の詳細を以下表に示す。
No

紐づけ作業
項目

表:デジタル画像紐づけ作業詳細

作業詳細

具体的な実施イメージ

デジタル画 ①キーワード指定して検索。
像紐づけ②検索結果から紐づけ調査。
③一致する可能性があるデジタル画像を選択。
④画像とタイトルで紐づけ判定。
⑤紐づけるべきと判定した場合、該当のデジタル
画像のURLとタイトルを対応表入力。

キーワード入力
検索結果（画像、タイトル）から紐づけ調査
画像とタイトルで紐づけOK判断

2

関連コンテンツ紐づけ

紐づけ
学習指導
教科等

社会
社会

No

1634

1634

学習指導要領テキスト

要領コー

エ アの(ｱ)の「神話・伝承」については，古事記，日本書紀，

ド82202652

風土記などの中から適切なものを取り上げること。

40000000エ アの(ｱ)の「神話・伝承」については，古事記，日本書紀，

82202652

風土記などの中から適切なものを取り上げること。

40000000

関連コンテンツ
発達段階

教科

学年

キーワード

コンテンツタイトル

コンテンツ公開URL

0：紐づきコンテンツ
1：関連コンテンツ

小学校

社会

６

日本書紀

0

小学校

社会

6

日本書紀

1

出典：JAPAN SEARCHウェブサイト

- 17 -

4. 実証報告 - 紐づけ作業

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業内容（紐づけ作業） (3/3)（２）作業内容②動画紐づけ作業
紐づけ作業内容の詳細を以下表に示す。
No

表:デジタル動画紐づけ作業詳細

紐づけ作業
作業詳細
項目
デジタル動 ①動画から学習指導要領コードを検索。
画紐づけ②学習指導要領の中からコードを選択。
③紐づけるべきと判定した場合、対応表の該当コード欄にURLとタイトルを入力。

具体的な実施イメージ

タイトル、概要から
学習指導要領コードを
コードを逆引き検索3

紐づけ

出典：出典：経済産業省「未来の教室」STEAM Library（ https://www.steam-library.go.jp/content/175/ ）- 18 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータを付与する対象コンテンツの調査・整理」

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業結果（３）作業結果①書籍、画像、動画紐づけ結果
発達段階、教科に分けた学習指導要領コードとデジタル書籍・デジタル画像・デジタル動画との紐づけ結果を下記に示す。
発達段階（教科）

コード数

細部キーワード数 階層表キーワード数

単元表キーワード数

書籍細部紐づき数

書籍階層表紐づき数 書籍単元表紐づき数

発達段階（教科）

239

2109

91

特小中（小学体育）

70

2225

243

36

970

31

6

303

724

26

116

211

6265

416

0

470

431

2214

112

127

213

816

1681

65

127

91

99

1094

201

53

44

1336

263

315

166

432

267

704

573

221

221

405

855

109

普中学校（美術）

107

158

113

166

普中学校（数学）

305

226

265

154

普中学校（社会）

301

683

609

202

8964

普中学校（国語）

210

206

185

462

1257

普中学校（技家）

175

420

284

215

普中学校（外国語）

193

158

210

普中学校（音楽）

162

177

111

普高校（理数）

77

41

24

普高校（理科）

480834

普高校（保体）161

普高校（地理歴史）490

普高校（数学）

320

660

245

普高校（情報）

118

212

76

普高校（国語）

379

362

234

普小学校（理科）

272

381

177

普小学校（体育）

223

341

316

普小学校（生活）

40

65

13

普小学校（図画工作）

98

113

101

普小学校（社会）

293

598

332

普小学校（算数）634627

普小学校（国語）239

252

普小学校（外国語）

158

普小学校（家庭）98

普小学校（音楽）
普中学校（理科）
普中学校（保体）

101
2

33
317

127

121

745

特小中（小学音楽）

181

141

1200

674

特小中（中学理科）

129

42

396

56

18

特小中（中学保体）

92

63

389

56

6

特小中（中学美術）

59

24

138

1949

130

396

特小中（中学数学）

222

127

771

6950

572

133

特小中（中学職業・家庭）

192

119

2609

2124

442

1

特小中（中学社会）

107

113

1618

855

32

197

1403

145

96

特小中（中学国語）

107

101

568

119

24

350

3418

199

397

1416

205

1685

34

137

329

376

298

103

1230

361

42

500

173

141

1326

33

特高校（理科）

161

5

1594

196

0

特高校（保体）

106

103

47

209

特高校（美術）

65

61

473

10

25

特高校（数学）

314

96

1618

8675

341

378

特高校（情報）

86

3

612

179

2398

236

27

特高校（社会）

110

129

1388

792

9674

104

454

181

4428

250

113

特高校（国語）

107

90

181

1262

34

80

特高校（外国語）

131

99

464

1004

1689

177

5

特高校（家庭）

138

15

2212

特高校（音楽）

150

132

1287

3,296

2,230

22,075

360

82

257

2098

17

173

566

411

638

3495

83

997

353

228

222

296

798

110

15

162

489

107

251

3851

59

168

7,550

11,437

7,331

9,001

87,144

4,872

5,019

図:デジタル書籍紐づけ結果

502

378

階層表、単元表のそれぞれで約5千冊の図書（本）が紐づいた。

大きく網をかけて紐づけ対象の書籍を抽出した。

細部キーワード数 画像細部紐づき数
272

381

0

0

0

普小学校（体育）

223

341

0

0

0

普小学校（生活）

40

65

0

0

0

普小学校（図画工作）

98

113

0

0

0

普小学校（社会）

293

598

785

466

普小学校（算数）

634

627

0

0

0

普小学校（国語）

239

252

90

61

279

普小学校（外国語）

158

127

0

0

普小学校（家庭）

98

201

0

0

0

普小学校（音楽）

263

315

78

87

184

普中学校（理科）

267

704

0

0

普中学校（保体）

221

405

0

0

0

普中学校（美術）

107

158

147

11

71

普中学校（数学）

305

226

0

0

普中学校（社会）

301

683

686

228

86

普中学校（国語）

210

206

215

29

202

普中学校（技家）

175

420

普中学校（外国語）

193

158

0

0

0

普中学校（音楽）

162

177

46

11

212
0

0

0

0

0

0

0

0

普高校（理数）

77

41

0

0

普高校（理科）

480

834

0

0

普高校（保体）

161

298

0

0

0

普高校（地理歴史）

490

1230

640

22

324

普高校（数学）

320

660

0

0

普高校（情報）

118

212

0

0

0

普高校（国語）

379

362

133

64

139

普高校（公民）

186

360

0

0

0

普高校（芸術）

565

566

386

132

481

228

本実証の対象教科ではないが自立活動の動画がある。

画像階層表紐づき数 画像単元表紐づき数

普小学校（理科）

000

STEAM Libraryは、中高の内容中心であることが分かる。

0

0

162

489

0

0

0

7,550

11,437

3,206

1,111

1,978

予想のとおり社会で画像紐づき数が多いが他教科は少ない結果となった。
図:デジタル画像紐づけ結果

階層表、単元表のキーワード検索では検索条件に図書（本）を加えて紐づけを実施。

552

74

特小中（中学音楽）565

学習指導要領コードの細部キーワードでの検索結果より図書（本）が紐づく割合が低い結果となった。

801

特小中（中学外国語）

186

353

152

75
274

普高校（家庭）普高校（家庭）350

特小中（小学国語）

普高校（外国語）

普高校（外国語）書籍細部紐づき数113

特小中（小学算数）

普高校（芸術）コード数

キーワード数116

特小中（小学図画工作）

普高校（公民）発達段階（教科）

コード数

NHK for Schoolは、小中学校の幅広い
教科の内容が含まれていることが分かる。
図:デジタル動画紐づけ結果

eboardは、小中学校の主要教科の内容中心であることが分かる。

- 19 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータを付与する対象コンテンツの調査・整理」

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業結果（３）作業結果
発達段階、教科に分けた学習指導要領コードとデジタル書籍、デジタル画像の紐づけ結果を下記に示す。

②書籍の紐づけ結果（普通校）

表:デジタル書籍紐づけ結果（普通校）

書籍階層表紐づき数

書籍細部紐づき数

書籍単元表紐づき数

合計

キーワード数

11437

7331

9001

27769

紐づき数

87144

4872

5019

97035

③書籍の紐づけ結果（特別校）

表:デジタル書籍紐づけ結果（特別校）

書籍階層表紐づき数

書籍細部紐づき数

書籍単元表紐づき数

合計

キーワード数

2230

0

0

2230

紐づき数

22075

0

0

22075

④画像の紐づけ結果（普通校）

表:デジタル画像紐づけ結果（普通校）

画像階層表紐づき数

画像細部紐づき数

画像単元表紐づき数

合計

キーワード数

11437

7331

9001

27769

紐づき数

3206

1111

1978

6295

⑤画像の紐づけ結果（特別校）

表:デジタル画像紐づけ結果（特別校）

画像階層表紐づき数

画像細部紐づき数

画像単元表紐づき数

合計

キーワード数

2230

0

0

2230

紐づき数

315

0

0

315

- 20 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータを付与する対象コンテンツの調査・整理」

4-1 . 学習指導要領コードとの対応付け調査 - 紐づけ作業の作業結果（３）作業結果
発達段階、教科に分けた学習指導要領コードとデジタル動画の紐づけ結果を下記に示す。

⑥動画紐づけ結果（普通校）
表:デジタル動画紐づけ結果（普通校）

NHK for School
（番組）
紐づき数

3459

⑦動画紐づけ結果（特別校）
NHK for School
（番組）
紐づき数

180

NHK for School（クリップ）

NHK高校講座

10935

eboard4117

STEAM Library

3957

合計

25124

47592

表:デジタル動画紐づけ結果（特別校）

NHK for School（クリップ）

NHK高校講座
47

eboard0

STEAM Library
0

合計
0

227

- 21 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - AIの役割と処理フロー（１）AIの役割と処理フロー
教育デジタルコンテンツに対する学習指導要領コードなどメタデータの付与は膨大な量の紐づけを可能とする仕組みが必要となる。
しかし、学習指導要領の知見のある作業要員が紐づけ作業すべてを手動で行うことはコンテンツの量から現実的ではない。
メタデータ自動付与システムとは、そのデジタルコンテンツへの学習指導要領コードの紐づけを自動化する役割を担う。

紐づけの自動化にあたっては、機械がコンテンツや学習指導要領コードの特徴を掴み、コンテンツにどのコードを紐づけるべきか判断する必要がある。
これを実現する手段として、データから物事の特徴を掴むことができる技術＝AIを活用することが望ましいと考えられる。
AIを用いたメタデータ自動付与システムのプロトタイプの実証結果について述べる。なお、本システムの基本的な処理フローは以下のとおりである。

文書化
書籍・画像・動画コンテンツを文書化する。

形態素解析
文書データのノイズ除去し、単語単位に分割する。

光合成

の

しくみ

表記揺れ（類義語）補正

ベクトル化

コード紐づけ後のプロセスを効率よく進めるため、表記揺れや類義語を補正する。

加工した文書をベクトル（数値）として変換する。

（推論時のみ）学習時に生成したベクトルと、紐づけを行いたいコンテンツをベクトル化したものとの比較から、紐づけるべきコードを決定する。

光合成

の

しくみ
仕組み

光合成
0.5

の

仕組み
0.0

0.2

図:メタデータ自動付与システムの基本的な処理フロー

AI利用の必要性
AIを用いる以外にも、予め学習指導要領コードごとにキーワードを設定し、紐づけを行いたいコンテンツにそのキーワードが含まれるか否かで紐づけるコードを決定する方法なども考えられる。しかしこの方法では、キーワードの重要度やキーワード同士の共起性を考慮するのが難しいほか、
そもそも何のキーワードを以て学習指導要領コードを表すことにすべきかを、人の知識で漏れなく設定していく手間がかかる。これらの問題を回避する上で、コンテンツのデータから機械が学習指導要領コードの特徴を学んでいく仕組み＝AIの利用にはメリットがあると考えられる。

- 22 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業前提（サマリー情報生成）（１）作業前提・デジタルコンテンツからのサマリー情報生成
調達仕様（抜粋）
表:メタデータ自動付与システムに関する調達仕様

No

機能分類

1
デジタル書籍・デジタル画像・デジタル動画
メタデータ自動付与

2

機能

機能概要

デジタル書籍サマリー検出

入力されたデジタル書籍に対し、ディープラーニングなどの自然言語処理機械学習技術を用い、記録されている内容について、内容のサマリー情報を生成する。
なお、本機能の実現にあたっては既存の文章認識、画像認識、動画認識サービスを活用することを可能とする。

デジタル画像・デジタル動画
サマリー検出

入力されたデジタル画像・デジタル動画に対し、ディープ
ラーニングなどの機械学習技術を用い、記録されている
内容について、内容のサマリー情報を生成する。
なお、本機能の実現にあたっては既存の画像動画認
識・分析サービスを活用することを可能とする。

書籍

画像

動画

メタデータ自動付与
システム
外部の分析サービスなど

サマリー情報図:調達仕様のイメージ

本実証におけるアプローチ
OSSやベンダーサービスを用いて動画コンテンツなどを解析し、サマリー情報を取得して、それがメタデータの自動付与に有用であるか検証する。
一方で、コンテンツ本体が解析可能な形式で手に入らないケースや、解析の許可が得られないケース、そもそも解析の技術として難しいケースなどの問題も多いことから、コンテンツ本体ではなくコンテンツの掲載サイトのテキスト情報を用いてサマリー情報を生成する方法についても検証する。

- 23 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業内容と課題（サマリー情報生成） (1/2)（２）作業内容
・デジタルコンテンツからのサマリー情報生成

表:本調達への協力を依頼したコンテンツホルダーと、
アーカイブ（コンテンツ本体）の使用可否

No

コンテンツ
ホルダー

1-1

国立国会図書館

コンテンツのサマリー情報生成に際して、以下の問題が発生。

[想定とブレ]

デジタル動画コンテンツについては、動画本体（アーカイブ）の利用許諾を得る必要があり各コンテンツホルダーとの調整を行ったが、権利関係などの問題から、無償での動画アーカイブ提供の許諾を得られたのはSTEAM Libraryのみであり、幅広いコンテンツホルダーに対応する必要がある本システムとしては、書籍も含めてコンテンツ本体に依らないサマリー情報生成の方法を検討する必要が発生した。

コンテンツのアーカイ
ブ使用可否

国立国会図書館サーチ[書籍]-：書籍の本文の情報はほとんどない

1-2

国立国会図書館デジタルコ
レクション[画像]可：サイトからダウンロードして二次利用条
件下で利用

1-3

JAPAN SEARCH[画像]可：サイトからダウンロードして二次利用条
件下で利用

コンテンツ本体にアクセスできるケースが限定されるデジタル書籍コンテンツについては、本文に直接アクセスできるケースがほとんど無い（公開されていない）。

コンテンツ
掲載サイト

2

人間文化研究機構

国立歴史民俗博物館

否：紐づけ自体がNG

3

国立文化財機構

東京国立博物館[画像]可：サイトからダウンロードして利用

4

経済産業省

STEAM Library[動画]可5

NPO法人eboard

eboard[動画]可：ただし有償

6-1

NHK

NHK for School[動画]否NHK高校講座[書籍（テキスト）]

可：サイトからダウンロードしてAIの分析用
に利用は可

6-2

問題への対応コンテンツを提供するサイトにおいて掲載されているコンテンツの概要文やタグの羅列といった情報に着目し、Webクローリングしてこれをサマリー情報として確保することを基本方針とした。
なお、STEAM Libraryからは動画アーカイブの無償の利用許諾を得られていたため、STEAM Libraryのコンテンツに対しては動画本体を解析する
検証も実施できたが、クローリングによる方法以上の紐づけ精度は得られなかった。
- 24 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業内容と課題（サマリー情報生成） (2/2)（２）作業内容
・デジタルコンテンツからのサマリー情報生成
Webクローリング実施イメージ
スクレイピング（情報選別）なし

スクレイピング（情報選別）あり

ヘッダ

ヘッダ

タイトル

タイトル

収集

概要

収集

概要

関連
コンテンツ

タグ

関連
コンテンツ

タグ

テキスト情報テキスト情報おすすめコンテンツ

おすすめコンテンツ

フッタ

フッタ

WebサイトWebサイト

テキスト情報はすべて取得

コンテンツ提供サイトごとにテキスト取得する箇所を選別
図:コンテンツ提供サイトからのテキスト情報取得イメージ- 25 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（サマリー情報生成）（３）検証結果と課題
・デジタルコンテンツからのサマリー情報生成・
サイトのクローリング（URL内のすべてのテキストを取得する）で実施したところ、ノイズが強く、AIの精度が下がった。
対策として、URLのドメイン単位で個別にスクレイピング処理を実装する事で、再現率・適合率共に精度が向上することを確認した。
今回の実証により、サイトのテキストデータからサマリー情報を取得する場合、スクレイピングを行う必要があることが分かった。

[実証内検知]運用容易でかつ、均質なコンテンツサマリー情報を得られる方法が必要
本検証では、書籍や動画の本体を入手して解析することに様々な制約があったため、コンテンツの掲載サイトからテキストデータをスクレイピングしてサマリー情報とする手段を主として用いた。しかしこの方法についても、以下のような問題がある。

・スクレイピング処理を掲載サイトの構成変更などに追随させる必要がある。
・クローリングを行う上で、コンテンツ掲載サイトへのアクセス負荷に配慮する必要がある。
・コンテンツごとの情報量が不均一であることが原因で、精度低下に繋がる場合がある。
（本検証の途中には、タイトルのみしか得られない多数のコンテンツによって、タイトル以上の有用な情報を持つはずのコンテンツへのメタデータ付与精度が低下したケースも見られた。）

今後の課題・教育用のコンテンツのオーナーが、コンテンツのサマリー情報を所定のフォーマットに従ったオープンデータとして公開する一つの解も考えられる。
例えば、タイトル/ジャンル/著者/概要などを含むフォーマットとすることで、AIなどで機械的な処理をし易いコンテンツとなり、メタデータ自動付
与の精度向上も見込めると考えられる。
・クローリング/スクレイピングでサマリー情報を得る方法を続ける場合には、コンテンツのオーナーがコンテンツの掲載サイトにガイドラインを設け、どのパーツがコンテンツのサマリーに該当するのかを明示することで、上記と同様の効果が期待できる。

- 26 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業前提（メタデータの自動付与） (1/2)（１）作業前提・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
調達仕様（抜粋）
表:メタデータ自動付与システムに関する調達仕様

No

機能分類

機能

機能概要
サマリー情報1

デジタル書籍学習指導要領コー・デジタル画像ド・メタデータ自動付
・デジタル動画
与
メタデータ自動付与

前述の機能により生成されたデジタルコン
テンツサマリー情報に対し、本調査事業で得られたデジタルコンテンツおよび対応付
け情報を教師データとした機械学習プログ
ラムにより、学習指導要領コードおよびコン
テンツ検索システムで使用するメタデータを付与する。

メタデータ自動付与システム

8XX0263216000000
学習指導要領コードなど
メタデータの付与

図:調達仕様のイメージ

本実証におけるアプローチ
数千種に上る学習指導要領コードの紐づけを行うにあたり、膨大な特許関連書類の検索システムに応用する研究などで使われた実績のある
自然言語処理アルゴリズム「Okapi BM25」をベースとして機械学習システムの構築を試みる。
また、機械学習の中でもディープラーニングを用い、多数の自然言語処理タスクで実績を残している「BERT」についても適用が可能か検証する。

- 27 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業前提（メタデータの自動付与） (2/2)（２）作業前提・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
検証1：ベクトル化の手法選定
単語に切り分けた状態のコンテンツは、ベクトル化（数値化）することで類似度などの計算ができるようになる。
このベクトル化の手法について、Okapi BM25とBERTの二通りの手法を検証した。
Okapi BM25は1980年代に開発された統計的機械学習技術（あるいは情報検索技術）であり、単語の頻度などをベースに文書内の単語の重要度を計算する手法である。文脈などを考慮することはできず、ベクトル化の結果は全コンテンツに含まれる単語数分の次元をもつ巨大なベクトルになるが、単語の情報が残るため分析が容易である。また、別の研究で類似特許の検索システムとして一定の成果を上げた事例（※）があり、文書の特徴を掴む方法として期待できる。
BERTは2018年にGoogle社が発表した、ディープラーニングを用いた言語処理モデルである。発表当時多くの自然言語処理タスクで高精度をマークした手法であり、今回も文書の特徴を掴む方法として期待できる。一方で、ベクトル化の結果に個別の単語の情報は残らないため、分析が困難である。
なおBERTの実装は、NICT（情報通信研究機構）が日本語Wikipediaで学習させ、日本語含む10万単語に対応可能な「NICT-BERT」の学習済みモデルを使用した。

T：トークン
Trm：Transformer
E：入力の埋め込みベクトル

図:BERTの構造（事前学習時）※ ･･･ Okapi BM25が用いられた事例
鈴木克典, et al. 技術論文の国際特許分類体系への自動分類システムにおける機能要素の高度化と最適化. 情報処理学会論文誌, 2013, 54.1: 414-422.
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=88708&item_no=1&page_id=13&block_id=8
図の出典：https://arxiv.org/abs/1810.04805- 28 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業内容（メタデータの自動付与） (1/3)（３）作業内容
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
・「Okapi BM25」を用いた紐づけロジック
まず、学習データとして確保したコンテンツを「Okapi BM25」を用いてベクトル化する。
学習データのベクトルを学習指導要領コードごとにグルーピングして正規化のうえ平均値を算出し、これを学習指導要領コードを表現するベクトルとする。
それを新たに紐づけしたいコンテンツのベクトル化結果と比較して、一定の閾値以上の類似度のグループのコードを紐づける。
（閾値の設定方法と類似度の計算方法は次頁で補足）
ただし、検証結果にて後述するように、コンテンツホルダーによる情報の偏りの影響を避けるため、最終的には、上記のグルーピングの中でさらにコンテンツホルダーごとのグルーピングを行い、それらを新たに紐づけしたいコンテンツのベクトルと比較する手法を採用した。

Okapi BM25による紐づけイメージ

学習データのコンテンツ
紐づけを行うコンテンツ

図:紐づけロジックのイメージ- 29 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業内容（メタデータの自動付与） (2/3)（３）作業内容
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与・類似度と閾値の設定
Okapiによって生成されるベクトルは今回80,000ほどの次元を持っており、通常のユークリッド距離ではうまく比較できない。
そのためベクトルの比較には、コサイン類似度を用いた。
また、類似度の高さに閾値を設け、閾値以上の類似度に到達したコードを紐づけに用いることとした。
コードごとに閾値を決める方法もあるが、数千のコードに対応するには閾値調整の方法を自動化する必要があり、本検証では実装していない。
本検証では以下の方法で閾値を設定している。

①類似度を算出したコードの中で、最も類似度が高いコードを探す。
例：類似度90%

類似度

紐づけの候補となる
コードの分布② ①のコードの類似度にパラメータ（デフォルト：0.8）を掛け算し、その値から①の値までの類似度をもつコードを紐づける。
例：①が90%だった場合、類似度が72%以上のコードを紐づける（閾値72%）。

図:紐づけるコードの選定方法

上記のロジックは①が低いコンテンツ＝紐づけに適したコードがあまり見当たらないコンテンツについて、「類似度N%以上」などの固定の閾値では大量のコードが紐付いてしまったり、逆に紐づくコードが1件も無くなったりするようなケースがあるため、それを回避している。
（例：①が10%であった場合、②の閾値は類似度8%から10%までの2%の区間でしかコードを選択しない。）
紐づけの改善にあたっては、このロジックについても再考の余地がある。また、上述のようにコードごとに閾値を調整する方法も考えられる。

- 30 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業内容（メタデータの自動付与） (3/3)（３）作業内容
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
・実装時の工夫「Okapi BM25」ではコンテンツごとにベクトル化した結果を表として保持するが、それを一括で保持するには大規模なメモリリソースが必要となる。
そこで、以下のようにベクトル化結果を分割して保存し、必要に応じて順次メモリ上に読み込むことで、必要メモリリソースを削減する。

イメージ
ベクトル化結果（Okapi表）
コンテンツ

単語1 単語2 単語3 単語4 単語5 単語6 単語7 単語8 単語9 単語10 単語11 単語12

コンテンツ1
コンテンツ2
コンテンツ3
コンテンツ4
コンテンツ5
コンテンツ6
コンテンツ7
コンテンツ8
コンテンツ9

1.8
0.5
0.9
0.4

0.5
0.6

1.0

0.4

0.5
0.6

0.1
0.6

0.4

0.5
0.6

0.7

0.6
0.7
1.5
0.7
0.0

0.1
0.9
0.6

0.6

0.2
0.3

2.5
0.7

0.1

0.9
0.9

0.0

0.1

0.8

0.7

0.1

0.2
0.8
0.8
0.9

0.7
0.5
0.9
0.6

0.2

0.5

0.1
0.4

0.4
0.5

0.4

0.5
0.6

0.6
0.6
0.7
0.1
0.4
0.5
0.2
0.4

太線ごとに分割して保存

必要に応じてメモリ上に個別に読込

コンテンツ

単語1 単語2 単語3

コンテンツ1
コンテンツ2
コンテンツ3

1.8
0.5
0.9

1.0

0.1
0.6

ストレージ
図:必要メモリリソース削減のイメージ- 31 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）(1/7)（４）検証結果と課題
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
検証結果
2つの手法を比較した結果、以下のとおりOkapi BM25のほうが精度が高い結果となった。
表:ベクトル化手法に関する性能比較

ベクトル化手法
Okapi BM25

BERT

学習データ件数
23,02723,027（ただしBERT本体については
既存の学習済みモデルを使用）

検証データ件数

学習指導要領
コード数

7,777

983

適合率：63.0%
再現率：73.2%

適合率：67.9%
再現率：57.7%

適合率：60.9%
再現率：76.4%

7,777

983

適合率： 6.7%
再現率：29.6%

適合率：10.8%
再現率： 8.6%

適合率： 1.4%
再現率：80.7%

精度

適合率を最大に調整した場合の精度

再現率を75%以上に調整した場合の精度

BERTを用いた場合の紐づけ精度が低い原因として、ベクトル化の結果を見ると、BERTではあまりベクトル間の差異がなく、うまくコンテンツの特徴を捉えられていないことがわかった。
ただしBERTについては、Okapiより小さいベクトルで文章の特徴を表現できること（それにより小さいリソースでシステムを動作させられること）
や、文脈・類義語などを考慮できることなど本来メリットがあると考えられる。
今回は学習済みモデルを使った検証であったが、今後コンテンツのデータがより多く入手できた場合にはfine-tuning（BERTモデル本体を
今回の教育コンテンツの特徴をより捉えられるように学習させ直すこと）を行うことで精度を上げられる可能性は考えられる。
また、fine-tuningを行わない場合でも、学習指導要領コードごとに判定ロジックを組み判断の範囲を絞ることで精度が上がる可能性もある（ただしより多くの学習データとマシンリソースが必要になる）。

- 32 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）(2/7)（４）検証結果と課題
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
検証2：コード紐づけ決定のアルゴリズムの選定
ベクトル化されたコンテンツから、紐づけるコードをどのように決定するかを検討する必要がある。

実証当初は、学習時にベクトル化したコンテンツ（すでにコードが紐付いているもの）と、コード紐づけを新たに行いたいコンテンツをベクトル化したものとを比較し、最も似ていた学習済みコンテンツに紐づいていたコードをそのまま真似る手法を採用していた（次頁の図の左側）。しかしこの手法では、学習済みコンテンツが増えるほど紐づけのための計算時間が増加していくことや、ノイズに惑わされやすいことなどのデメリットがある。そのため、学習済みコンテンツのベクトルを学習指導要領コードごとにグルーピングして平均値をとっておき、それを新たに紐づけしたいコンテンツのベクトルと比較する手法に変更した（次頁の図の右側）。これにより、当初手法と比べて紐づけ精度が向上した（下表）。
ただしこの手法では、今回コンテンツの大半を占める書籍コンテンツの影響で、動画コンテンツや画像コンテンツの精度劣化が見られた。
このため最終的には、上記のグルーピングの中でさらにコンテンツホルダーごとのグルーピングを行い、それらを新たに紐づけしたいコンテンツのベクトルと比較する手法を採用し、動画・画像コンテンツの精度劣化を防止した。

検証結果
表:ベクトル化手法に関する性能比較

紐づけロジック

学習データ件数

検証データ件数

学習指導要領コード数

再現率

適合率

変更前

27,266

9,541

4,147

48.4%

48.3%

変更後

27,266

9,541

4,147

60.1%

55.7%

コンテンツホルダーごとにベクトルのグルーピングを行う措置については、コンテンツホルダーごとに得られる情報の粒度やフォーマットが大きく異なるために必要になったものであり、入力データが一定のフォーマットに従っていれば不要になると考えられる。この点については将来的な課題として5章に記載している。

- 33 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）(3/7)（４）検証結果と課題
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
検証3：学校種や発達段階によるモデル分割
コンテンツの中には、中学校の社会科と高等学校の地理や歴史、小学校の図画工作と中学校の技術家庭など、似た内容を含むものがあり、正確にコードを紐づけることが困難なものが見られた。このようなケースを回避するため、小・中・高でモデルを分けることで紐づけ精度を改善した。
なお、普通校と特別支援学校について、互いに内容の似た学習指導要領コードを持っているものの、ベースとなる紐づけ対応表には
必ずしも反映されていない（どちらの学校でも使えるコンテンツであっても、両方の学習指導要領コードがすべて紐づけられているわけではない）。そのため、AIが過剰に紐づけをしたことになりやすく（適合率の評価が実際よりも低くなりやすく）、評価分析に支障があるため、学校種によってもモデルを分割した。
下表は普通校における検証結果である。

検証結果
表:発達段階ごとに分ける前後の性能

発達段階
小学校、中学校、
高等学校

発達段階

学習データ件数

60,186

学習データ件数

検証データ件数

20,464

検証データ件数

学習指導要領コード数

3,882

学習指導要領コード数

再現率

60.8%

再現率

適合率

55.8%

適合率

小学校のみ

17,600

6,024

1,158

68.6%

65.1%

中学校のみ

23,027

7,777

983

72.7%

65.1%

高等学校のみ30,917

10,497

1,718

68.6%

62.8%

紐づけ対応表を今後さらに精査し、中学校・高等学校どちらにも使えるコンテンツについてはどちらの指導要領コードも紐づける、すべてのコンテンツに普通校と特別支援学校の両方のコードを紐づけるなどの改善を行うことで、学校種や発達段階でモデルを分ける措置は不要になる（1つのAIモデルで紐づけができるようになる）と考えられる。

- 34 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）(4/7)（４）検証結果と課題
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
成果
最終的なメタデータ自動付与システムのコード紐づけ精度を以下の表に示す。
表:メタデータ自動付与システムの精度表

学習コンテンツ数 評価コンテンツ数

学習指導要領コード数

適合率を最大に調整した場合の精度

精度

再現率を75%以上に調整した場合の精度

No

発達段階

1

普通校・小学校のみ

17,268

5,722

1,106

適合率 64.29%
再現率 70.11%

適合率 68.57%
再現率 55.80%

適合率 59.57%
再現率 76.32%

2

普通校・中学校のみ

23,0277,777983

適合率 63.02%
再現率 73.23%

適合率 67.93%
再現率 57.65%

適合率 60.86%
再現率 76.39%

3

普通校・高等学校のみ

30,917

10,497

1,718

適合率 61.80%
再現率 69.54%

適合率 66.47%
再現率 54.55%

適合率 56.88%
再現率 76.10%

4

特別支援・小学部のみ

2,416

841

242

適合率 76.14%
再現率 79.91%

-

-

5

特別支援・中学部のみ

6,241

2,149

363

適合率 71.09%
再現率 74.90%

-

-

6

特別支援・高等部のみ

7,910

2,578

547

適合率 75.61%
再現率 80.77%--

なお、学習および検証時の必要メモリリソースおよび処理時間は以下のとおり。
（学習データ：23,027件、検証データ：7,777件、EC2インスタンスタイプ：r6i.8xlargeでの比較）
表:学習・検証時の必要メモリリソースと処理時間

メモリ

処理時間

学習

39.9GB

1h 31m検証

60.2GB12h 44m- 35 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）(5/7)（４）検証結果と課題
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
前頁の精度のうち、普通校については適合率が70%を超えられなかった。適合率は不要な学習指導要領コードを紐づけた場合に低下するが、それらのコードが本当に不適切なのかについてはヒトが判断しなければ評価できない。
そこで、AIが紐づけたコードのうち、紐づけ対応表との比較から不正解と評価されたコードを紐づけチームにて目視確認した。
AIの確信度が高かった410件を確認したところ、241件（およそ6割弱）についてAIの予測は正解であったことが確認された。
この結果から、適合率を重視した際の潜在的な適合率を計算したところ、普通校でも適合率70%を超えることが推定できた。なお推定にあたっては、紐づけの確信度が下がるほど不正解から正解への転換率が比例して低下することを仮定している。

成果

表:適合率を重視した際の潜在的な適合率の推定

元の適合率※適合率が最大になるよう調
整した場合

No

発達段階

推定適合率

差分

1

普通校・小学校

68.3%

75.1%

＋6.8%

2

普通校・中学校

69.4%

75.4%

＋6.0%

3

普通校・高等学校

67.0%

74.2%

＋7.2%

- 36 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）(6/7)（４）検証結果と課題
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与
検証中に発生した主な課題としては、以下が挙げられる。

[実証内検知][実証内検知][実証内検知]発達段階の判定が難しいコンテンツ

普通学校と特別支援学校

紐づけの柔軟性向上

コンテンツの中には、中学校の社会と高等学校の地
理歴史など、ヒトが見てもどちらに紐づけるべきか（あるいは両方紐づけるべきか）判断に悩むものがあり、AIについても精度低下が見られた。

AIの教師データとなる紐づけ対応表（ヒトによる紐づけ作業）において、すべてのコンテンツに普通学校と特別支援学校の両方からコードを紐づける検討がされているわけではない。この状態でAIに学習させると、意味的には正解の紐づけであっても、紐づけ対応表と一致しないことから不正解となるなど、実態と精度評価が乖離する懸念がある。

検証当初は、学習済みのコンテンツと自動付与した
いコンテンツとを比較し、類似した学習済みコンテン
ツに紐づいていたコードを真似る方法を採用した。しかしこの方法では、学習済みコンテンツ1件1件の個性による影響が大きく、コードの選定を誤りやすい。
また、学習済みコンテンツになかったコードの組み合
わせは紐づけできない。

課題への対応小学校・中学校・高等学校でAIモデルを分離することにより、大幅な精度向上が見られた。

今後の課題
教師データとなる紐づけ対応表について、将来的に「発達段階をまたいで教育に使えるコンテン
ツには、関係するすべての発達段階のコードを付与する」などの対応が徹底されれば、モデルを小中高で分ける必要がなくなる可能性はある。

課題への対応普通学校と特別支援学校はAIモデルを分けて作成することにより、正しく精度を評価できるようにした。

今後の課題
すべてのコンテンツについて普通学校と特別支援学校の両面からコードを付与することが将来徹底された場合には、AIモデルを分ける必要はなくなると考えられる。

課題への対応学習時にコンテンツをベクトル化する際、コード単位でベクトル化結果の平均をとることで、重要度の低い単語や尖ったコンテンツに惑わされずに紐づけの判断ができるようにした。また、学習済みコンテンツのコードを真似るのではなく、各コードについて紐づけの判定ができるため、コードを自在に紐づけられるようになった。

- 37 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（メタデータの自動付与）(7/7)（４）検証結果と課題
・デジタルコンテンツへのメタデータの自動付与[実証内検知][実証内検知][実証内検知]不適切な類義語処理による精度低下

適合率と再現率のどちらを優先するか

教師データの精査

今回類義語や表記揺れを補正するために用いたOSSの類義語辞書は、必ずしも教育の分野に最適ではない。例えば「層」という単語はこの辞書によって「レイヤー」という単語に寄せられるが、これによって地学で登場する「層」と、芸術で登場するペイントツールの用語である「レイヤー」が同義となり、正しいコード紐づけができな
いケースなどが見られた。

適合率と再現率のどちらをどの程度優先するか
は、ユースケースによって異なるため、適合率・再現率のバランスの閾値を決めることが難しい。

教師データとなる紐づけ対応表は人が作成しており、作業者によってコードの紐づけにブレが生じる場合がある。実際に、AIの紐づけ結果のう
ち不正解であったものを対応表作成者が確認したところ、正解とみなして良いケースが一定量見つかっている。

今後の課題
教育分野に適した類義語辞書を採用又は育成していくことで、より精度の高い紐づけが可能になる。
紐づけ誤りのコードやコンテンツを個別に分析して悪影響を及ぼしている単語を特定しつつ、修正後は全体への影響も確認する必要があるた
め、長期的な取り組みになると考えられる。

今後の課題
再現度を高めにしてコードを紐づけておき、かつ紐づけ時の確信度（スコア）を保持しておくことで、確信度に応じた処理を実装することが可能になるが、本実証では対象外とした。
将来的には対応し、確信度の閾値を調整できるようにしておくことで、幅広くコンテンツを検索す
るか、関連度が高いコンテンツに絞って検索する
かをユーザーが選択可能とするUIでサービスが可能となる。

課題への対応AIの紐づけ結果を分析し、教師データとなる紐づけ対応表にフィードバックし、修正した対応
表でAIを再学習させることで、精度が改善した。

今後の課題
上記対応のように、教師データとなる紐づけ対
応表にフィードバックする手順を繰り返せるように運用として確立することで、AIの精度も、対応表の品質も向上していくと考えられる。
- 38 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 作業前提（再学習機能の実装）（１）作業前提
・再学習機能の実装
調達仕様（抜粋）
表:メタデータ自動付与システムに関する調達仕様

No

機能分類

機能

機能概要
メタデータ自動付与
システム
学習

1

デジタル書籍学習指導要領コード・・デジタル画像
メタデータ自動付与用
・デジタル動画
モデル再学習機能
メタデータ自動付与

教師データが増加した場合に学習指導
要領コード・メタデータ自動付与機能の動作に必要となる学習済みモデルを再生成する。

評価・データ選定

教師データ追加
図:調達仕様のイメージ

本実証におけるアプローチ
将来的に実装コードが公開されることを見据え、再学習を行うための実装を行い、手順を整備する。

- 39 -

4. 実証結果報告 - 「メタデータ自動付与システムのプロタイプ版の開発＆検証」

4-2 . メタデータ自動付与システムプロトタイプの開発と検証 - 検証結果と課題（再学習機能の実装）（２）検証結果と課題・再学習機能の実装
AI再学習手順を整備し、手順通りに実施する事で再学習が可能であることを確認した。
ただし、再学習においては以下の問題がある。

[実証内検知]AIモデルの学習における品質管理の方法を定める必要がある
AIモデルの再学習を行う際、作成したAIの精度を評価し、リリースすべきか否かを判断するにはAIエンジニアやデータサイエンティストの知見が要請される。また、精度評価にあたっては技術面だけでなく、学習指導要領コードが正しく活用されるようガバナンスの観点も取り込む必要があると考えられる。

今後の課題
・管理者の負担を減らし、学習による紐づけ精度の改善を容易にするため、メタデータ自動付与システムの評価・改善を半自動的に実行できる機能を追加することが望ましい。
・文部科学省の定めた学習指導要領コードが正しく活用されるためのガバナンスの観点から、メタデータ自動付与システムの管理者を定める必要があると考えられる。

- 40 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 紐づけ作業の作業前提（１）作業前提
調達仕様（抜粋）
・コンテンツ検索のアーキテクチャ整理
・コンテンツ検索システムのプロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開
プロトタイプについては以下の機能を実装すること。ただし、その他管理機能やセキュリティ確保や利用実現において必要となる機能については実装を想定すること。
なお、デジタル庁が各機能の動作を確認するため、また、API接続を検討する事業者が動作を確認することを可能とするため、キーワードなどパラメータやデジタルコンテンツを入力し、機能を利用可能とする画面を作成すること。
「誰もが、いつでもどこからでも、誰とでも、自分らしく学べる社会」の実現に向け、一人一人のにニーズにあった最適な学びが実現できるよう留意すること。
（コンテンツ検索システムの機能）
1）学習指導要領コード検索
2）コンテンツメタデータ検索
3）登録/更新

本実証におけるアプローチ
上記の調達仕様に対し、以下に留意した方式設計・開発＆検証、および限定的な公開を実施した。
①クラウドサービスを利用したREST-API実装とし、標準規格に準拠したAPIインターフェース仕様書を整備する。
②APIが保持するメタデータは、国際的な標準規格を参考としつつ、学習指導要領コードとコンテンツ情報が検索し易い構造とする。

- 41 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 方式と基盤構成（２）方式と基盤構成
教育デジタルコンテンツ検索基盤のプロトタイプ実証検証を行うため、以下の基盤構成で教育デジタルコンテンツ検索APIおよびAPI検証画面の構成を行った。

•

クラウドサービスを利用したAPIの実装
将来望まれる教育デジタルコンテンツ検索基盤として、AWSクラウドを利用したサービス構築を行った。
安価な運用コストの実現やIaCによる基盤の柔軟な展開などの運用性の高い設計を実施した。

•

API仕様書の作成と提示
教育デジタルコンテンツ検索サービスから容易な接続性を担保するためのインターフェース設計を基にAPI実装を行った。
教育デジタルコンテンツ検索サービスから接続処理を実装する際に必要とするインターフェース仕様として、APIの標準仕様であるOpen APIの形式でインターフェース仕様書を記載し、実証関係者に提示した。

•

API検証画面の準備と検証
メタデータ利活用の実証に関わる関係者が、教育デジタルコンテンツ検索基盤の機能を容易にイメージすることができ、実証作業の効率化を図るためにAPIへのリクエスト送信とその返却結果を簡易的に画面表示可能とした。
基盤構成図
APIの実行リクエスト受付
・レスポンス返却

API仕様書の提示

リクエストと応答のハンドリング

リクエスト処理

データの読み出しとデータの応答Step Functions

LambdaAurora DB

API
WAF

API-Gateway

REST-API呼び出し

クラウドサービスを利用した
APIの実装Amplify
画面によるUI処理

HTML

JS

CSS

リレーショナルデータベースでメタデータを管理

API検証に向け
簡易な画面を準備

図:基盤構成図※基盤構成の詳細は「【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙03_方式と基盤構成_詳細.pptx」を参照- 42 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 提供機能・画面イメージ（３）提供機能
教育デジタルコンテンツ検索システムのプロトタイプとして以下の機能を作成した。
表:提供機能一覧

No

機能

機能概要

1

学習指導要領取得

検索の絞り込み条件に該当する学習指導要領の内容を一覧で取得する。

2

コンテンツ情報取得

検索の絞り込み条件に該当するコンテンツの情報の一覧を取得する。

3

コンテンツ紐づき学習指導要領取得

検索の絞り込み条件に該当するコンテンツと紐づいている学習指導要領の内容を一覧で取得する。

4

学習指導要領紐づきコンテンツ情報取得

検索の絞り込み条件に該当する学習指導要領と紐づいているコンテンツ情報を一覧で取得する。

5

コンテンツ情報登録

コンテンツの登録を行う。

6

コンテンツ情報更新

コンテンツの更新を行う。

（４）画面イメージ
教育デジタルコンテンツ検索システムのプロトタイプの実証検証用の画面イメージは以下のとおりである。

図:学習コンテンツ検索画面、学習指導要領検索一覧画面- 43 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - メタデータ設計と構造 (1/2)（１）メタデータ設計の成果•

教育デジタルコンテンツ検索システム（API）による検索対象メタデータ構造の設計
コンテンツ検索のユースケースを整理し、すべての検索パターンに耐え得るメタデータ構造を設計した。
W3Cが提唱するメタデータ規格のDCATを参考に、本システム独自の汎用的な構造とした。

•

メタデータ構造教育デジタルコンテンツ検索基盤のプロトタイプ実証検証を行うため、以下のメタデータにより教育デジタルコンテンツ検索APIおよびAPI検証画面の検証を行った。

図:メタデータ構造モデル- 44 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - メタデータ設計と構造 (2/2)（１）メタデータ設計の成果•

実証を通じた気付き
調達要件である「コンテンツ検索のアーキテクチャ整理」、および「コンテンツ検索システム（API）のプロトタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」をすることで、ユースケースに基づく利活用ができるか実証した。
その結果、以下のような気付きに至った。
①実証に参加いただいた他システム連携実証事業者、および教育関係者により様々なメタデータ項目の追加希望があったが、個人ではなく公共財としての蓄積やデータ流通を考えるため、品質の均一化が必要である。
②作成方法や品質基準を規定することにより、誰もが同じ品質でメタデータを作成可能とする必要がある。

- 45 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - データ連携実証の概要（１）データ連携実証の概要
実証検証の中で作成したAPIをデータ連携事業者（※）からアクセスを行えるようにし、画面などの実装と検証を行えるように整備した。学習eポータルでのユースケースに基づく検証観点において検証を実施し、データ連携事業者ならではの視点で教育デジタルコンテンツ検索システムの課題や要望を抽出した。

•

データ連携実証による検証
データ連携事業者にて、APIへの実行リクエストとレスポンス受付を行う画面を他システムとして作成した。
他システムとのデータ連携実証を行うことで、外部の他システムからも正常にAPIの動作を確認することができた。
本データ連携実証では、学習eポータルから教育デジタルコンテンツ検索基盤を活用する際の利活用方法を検討した。
各データ連携事業者内でAPIの利活用法を考えた上で画面を作成しているため、各事業者の考えるAPIを活用した
画面の見え方や使い勝手を検証することができた。

※ ･･･ 学習支援システム（学習eポータル）の運営・開発事業者（エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社・ラーナーズ株式会社）

データ連携実証構成図
開発
API-Gateway
他システム

データ連携事業者

APIの実行リクエスト
APIのレスポンス受付

API

開発

図:データ連携実証構成図- 46 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - データ連携実証の成果 (1/2)（２）データ連携実証の成果•

問題なく接続しデータ連携が可能であることが確認できた
インターネット経由で、所定のAPIキー付与によるHTTPトランザクションにより、認証処理およびREST-API接続による検索処理の呼び出しができていることを確
認できた。

•

学習支援システム上で実際にREST-APIにアクセスする実装を行い、指定した条件にマッチするコンテンツ情報を取得して画面に結果を表示することができた
データ連携実証事業者におけるAPI利用の実装を行い、ジャンルに基づく探索のイメージやコンテンツタイトルおよびキーワードによる絞り込みの操作によるコンテン
ツ検索サービスの1つのイメージが確認できた。

•

実サービスで使うためには処理性能改善が必要（レスポンス時間が10秒を超えることがあった）
実際の運用サービスでは、2-3秒程度のレスポンスが必要。

•

アクセス分析は本実証では未検証
実際の運用サービスに向けて、改めて検討・検証が必要。

- 47 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - データ連携実証の成果 (2/2)（２）データ連携実証の成果
他システム連携実証結果を、機能・非機能観点で整理した結果は以下のとおり。

表:他システム連携実証結果
No

大項目

1-1

1-2

中項目

小項目

API接続機
能

接続経路
・認証方式
・データ連携方式

・インターネット経由でアクセス
・APIキーによる簡易認証
・HTTP（REST-APIに接
続）

問題なく接続しデータ連携が可能であることが確認できた。

・学習プラットフォームにおけるコンテンツ検索基盤（API）
への接続経路・認証方法・
データ連携方式の課題抽出

・REST-APIを活用した接続・連携方式を踏まえつつ、サービ
ス提供シーンの具体化と、実際の適用システムにおける課題抽出が必要。

接続管理機能

ライフサイクル管理・バージョン管理

プロトタイプによる試行のため、
特に考慮無し-・接続管理方法に向けた課
題抽出

・管理・運用者向けに、登録/参照/変更/削除などの機能要件の整理が課題となる。
・接続先の非互換をどのように吸収するか、などの課題がある。

REST-APIを利用したコンテ
ンツ情報取得を検証

REST-APIにア
クセスし、検索結果を学習支援システム上で表示できた。

・学習プラットフォームにおけるユースケースの検討
・検索サービス提供の課題抽
出・コンテンツ検索サービスのユースケース、およびコンテンツ検索
基盤（API）要件の深化が必要。 以下、具体的な課題。
①学習指導要領コードのマッチング条件の設計見直し。
②利用者が検索時の足がかりとして利用するジャンル・基礎分類としてのキーワード整理。
③検索条件入力ワードの自然言語処理の高度化。

機能確認を通じたAPIレスポ
ンスの定性評価のみ実施

検索結果が多くなる時にAPIレ
スポンスが
10sec超となった。

性能要件の検討・コンテンツ検索基盤（API）の性能要件の明確化が必要。
⇒実運用に向けては、改めて「利用者・利用頻度・ピーク利用」などの前提条件を明確化した上で、利用負荷想定に基づく性能設計が必要。

セキュリティ要件の検討

・アクセス可能なコンテンツ検索基盤（API）やデータを制限できる要件の検討が必要。
・コンテンツ検索基盤（API）の過負荷に対する、サービス制
限方法の検討が必要。

閉塞・障害考慮・閉塞応答や障害応答時のハンドリング検討が必要。

主体情報や利用履歴の課
題抽出

・活動情報のスタディログへの統合検討を含めたサービス要件と、コンテンツ検索基盤（API）側におけるシステム要件の検討が必要。
⇒コンテンツ検索などを含む活動情報の管理・利活用方法と2次利用の在り方は、今後の課題。

機能

検索機能
1-3

2-1

2-2

非機能

性能

サービス性能セキュリティ

アクセス制限・レート制限2-3

2-4

コンテンツ検索機
能本事業スコープにおける前提・確認結果

プロトタイプによる試行のため、
特に考慮無し-監視
分析
・モニタリング

アクセス分析

プロトタイプによる試行のため、簡易な履歴記録のみ実施

特筆事項無し。

将来像（検索サービス提供）に向けた課題※詳細は「【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙04_他システム連携検証結果.xlsx」を参照- 48 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 各種ヒアリング概要（１）各種ヒアリングの概要
関係事業者・教育関係者・省庁関係者のそれぞれの視点での気付きや要望、および課題を抽出するために、作成したAPI・画面を限定公開して、ヒアリングを実施した。

参加者
No

表:ヒアリング参加者

参加者

1 事業者

ご協力いただいた関係者

備考
デジタル庁における「教育関連データのデータ連携の実現に向けた実証調査研究」、および
文科省の「学習指導要領コードの利活用に関する調査研究事業」の参加事業者。

学習プラットフォーム事業者 ：6社

2 教育関係者 国立付属小中校教員：3名、国立大の教員志望学生：3名
3 省庁関係者 文科省・経産省のご担当者•

ヒアリング結果
説明会にて主旨と概要を説明後に画面試用いただいた上で、ユースケースや画面表示結果についてヒアリングした。

結果
No
1

2

3

表:ヒアリング結果

参加者

ご意見・気付き
備考
・実際に利用者が教育デジタルコンテンツを利用する場合には、学習指導要領が持つ曖昧さや構造を踏まえた紐づけ 学習プラットフォーム上の利用
事業者
シーンについては、様々な意見が品質の課題がある。
※1
あり、方向性は今後議論が必要。
・メタデータの項目について、コンテンツの要旨や利用条件などの追加が必要である。
・デジタル教科書や指導書から関連コンテンツ（資料やワークシート素材）が引けるようになることが望ましい。
・GIGA端末を生徒にどこまで使わせているか学校ごとに差異があるため、学校内・学校外・家庭などにおける画一的で 「東京ベーシックドリル」などの有
教育関係者
益なコンテンツの充実が必要とはない環境の実態を踏まえて利用シーンを考慮することが必要。
※2
・児童にとっての関連コンテンツは、特に興味関心を引き出し自身の気付きに基づいて考えさせるための導入としての役割 いった意見もあった。
が大切であり、コンテンツの質が非常に重要となる。
・基礎となる分野・分類・カテゴリなどのキーワード体系があれば、教育デジタルコンテンツの分類や紐づけメタデータの社会利用（オープンデータ化）がし易くなると考えられる。
・現場の先生方が納得感持って使っていただけるシステムにしないと民間利用も進まないため、随時全国の教員の先生
省庁関係者 方のご意見を踏まえて修正できるようなスキームを設定すべき。また、産官学民連携によるコンソーシアム的な議論も必要。
・有効なユースケースの明確化が必要であり、教育関係者による実証やデータ連携（学習プラットフォーム）の実証が求められる。

※1 ･･･ 詳細は「【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙05_関係事業者ヒアリング結果.xlsx」を参照※2 ･･･ 詳細は「【詳細版】教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究報告書_別紙06_教育関係者ヒアリング結果.xlsx」を参照- 49 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 課題（サービスの観点 1/2）
（１）課題
教育現場で実際に教育デジタルコンテンツサービスを利活用するためには、生徒や教員が直接触れるシステムである「学習プラットフォーム」上でのサービスの在り方を考える必要がある。例えば、デジタル教科書や指導書などから関連コンテンツを引けるなど具体化が必要であり、実際の学習eポータルなどのシステムが求める機能を深堀して、教育デジタルコンテンツ
検索基盤として具備すべきシステム要件の明確化を進める必要がある。

①「ユースケースの具体化」に関する課題[ヒアリング指摘][実証内検知][本来やるべき]

教育デジタルコンテンツ検索サービスのユースケース具体化

教育デジタルコンテンツ検索基盤のシ
ステム要件具体化（機能面）

教育デジタルコンテンツ検索基盤のシ
ステム要件具体化（非機能面）

今回の実証検証においては国立国会図書館
やNHK for Schoolなどの限定されたコンテンツを使用し、教育デジタルコンテンツ検索基盤（API）のプロトタイプを作成し限定的なユー
スケースの想定のもとでサービスに向けた検証を行った。しかし、実運用に向けては十分にユースケースが具体化されていない。

サービスレベルのユースケースを踏まえ、基盤として具備すべきシステム要件の明確化が必要である。
また、教育・学習の観点や利用者が検索時の足がかりとして利用するジャンル・基礎分類としての側面でキーワード整理が十分に行えていない。

サービスレベルのユースケースを踏まえ、基盤として具備すべき非機能面のシステム要件の明確化も必要である。

今後の課題
今後は、有識者や教育関係者を交えより多くの意見を集約し、デジタル教科書・指導書から
関連コンテンツを引けるなどのサービスレベルのユースケースを仮定し、教育関係者による検証
や学習プラットフォーム事業者を巻き込んだ実証を行うことにより、ユースケースの具体化することが必要ではないかと考えられる。

今後の課題
教育に特化した用語の考慮や、より自然で柔
軟な入力を許容できるようにするなど検索条
件設計の改良の検討が必要。
また、検索結果が巨大なデータサイズとなる場
合の別経路や非同期連携などの考慮が必要な可能性がある。

今後の課題
基盤に必要となる機能を明らかにするほか、実運用に向けては、改めて「利用者・利用頻度・ピーク利用」などの前提条件を明確化した上で、利用負荷想定に基づく性能設計が必要。
フィルタリングによるアクセス制約への配慮や、
セキュリティ考慮が必要となる。
分析モニタリングによるコンテンツ検索などを含む活動情報の管理・利活用方法と2次利用の在り方の検討が必要。
- 50 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 課題（サービスの観点 2/2）
②ユースケースの具体化に伴って付帯的に考慮すべき課題[ヒアリング指摘][本来やるべき]

ユーザビリティ・アクセシビリティの明確化

検索基盤の利用規約策定

実証検証の中で省庁関係者や教育関係者向けに作成した教育デジタルコンテンツサービスを使用し、画面試用結果のヒアリングを実施した。
実証検証において用意した簡易な画面は、検索API仕様に基づいて呼び出しを行うのみのリファレン
ス実装であるため、ユーザビリティの面において使い勝手や多様な利用者を想定した設計が必要である。

本実証では、実際の教育デジタルコンテンツ検索基盤を利活用する上での利用規約の策定を行う必要性があることを確認した。
サービスレベルのユースケースを踏まえ、基盤として具備すべきシステム要件の明確化が必要で
ある。

今後の課題
ヒアリングした中では、キーワード検索など、検索画面を通じたサービスでは小学生にとってコンテンツを探すことが難しいという点が挙げられたことについて、指導者用・学習者用のデジタル教
科書に埋め込む形で検索APIを利用すること
や、急上昇キーワードなどその時々の傾向や時期に合わせて結果を返却できるようにするな
どの検討が必要である。

今後の課題取得できるコンテンツに関しても提供するのみでなく、そのコンテンツを基に生徒自身で考えさせ教員の支援による実践を伴った指導が行える
ようなサービス環境を整備する必要があると考えられる。このためには、有益なコンテンツの充実と併せて検索結果の共有やコンテンツ評価の在り方の検討も必要と考えられる。

今後の課題
利用規約の策定としては利用時の前提事項や問合せ先の整備、SLAの策定などが挙げられる。
また、システム運用に向けては、運用設計・保守設計を行い、運用手順および保守手順を明確化し、適切な運用保守ができるようにする必要がある。

- 51 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 課題（データ連携観点）③「公共財としてのメタデータ」に関する課題[ヒアリング指摘][ヒアリング指摘][本来やるべき]

産学官民の線引き

メタデータ属性の改良

オープンデータ化

実証検証にご協力いただいた関係者より、教育デジタルコンテンツ検索基盤およびメタデータ
利活用における産学官民の線引きを行うための議論がステークホルダー全体で必要ではないかという評価を頂いた。

実証参加者から、教育デジタルコンテンツ検索サービスとしてのメタデータ項目としては、検索結果に表示させる内容としては不十分であり、様々な情報を追加した方が良いという意見が多数あった。メタデータ属性の改良と、メタデータの公共性に基づく項目の均質化が課題となる。

実証検証にご協力いただいた関係者より、相互運用性のあるデータ運用のためのオープン
データ化が必要なのではないかとの意見を頂い
ている。

今後の課題
メタデータ利活用に向け、産学官民の線引きのためには、ステークホルダーの合意形成が必要であると考えられる。そのためにはワーキンググ
ループなどによるルール検討や役割分担の明確化が必要となる。
官：ガイドラインを制定し、ガバナンスを効かせる事で、利活用の促進を行う。
産：ガイドラインに従ってコンテンツメタデータのオープンデータ化を進める。
学：実運用を基にした官へのガイドライン制定に対するコメントを行う。
民：教員や生徒がサービス利用を通じて評価
やフィードバックを行う。

今後の課題
省庁関係者、教育関係者向けのヒアリング、およびデータ連携実証事業の関係事業者からのアンケートなどから、付加価値を高める項目の要望取り込みが必要になると考えられる。
本実証でも以下のような項目の追加が必要でないかという意見が挙げられている。
・コンテンツホルダー情報
・著作権情報/利用条件
・コンテンツ内容についての要旨
・分類情報（NDCコード、博物館分類）
・コンテンツ評価情報・関連度・教科書掲載情報
また、データベースのRDF化など共通的なデー
タフォーマットを使用し、項目定義の標準化を行うことが必要となる。

今後の課題
メタデータの流通・柔軟な運用に向けて、LOD化などのオープンデータ規格に準拠させることが必要となる。
オープンデータとして運用する場合には、適切で柔軟な運用を可能とするための検討が必要となる。
例として以下のような検討が必要になると考えらえる。
・個人情報を含めない形で履歴情報を適切に管理し、外部提供可能とするための仕組みの検討。
・公示バージョンの変更点や保持しているデータの移行対応方法の検討。

- 52 -

4. 実証結果報告 - 「コンテンツ検索システムのアーキテクチャ整理・プロタイプ版の開発＆検証、限定的な公開」

4-3 . コンテンツ検索APIプロトタイプの開発と検証 - 課題（コンテンツ紐づけ観点）④「紐づけ」に関する課題[ヒアリング指摘][ヒアリング指摘][ヒアリング指摘]

コンテンツ紐づけ品質

コンテンツ紐づけ評価

有益なコンテンツ拡充

実際に利用者が教育デジタルコンテンツを利用する場合には、学習指導要領が持つ曖昧さや構造を踏まえた紐づけ品質面の課題がある。

民間利用を促進させるためには、教育現場の先生方が納得感を持って使っていただけるシス
テムにする必要がある。

「東京ベーシックドリル」などの有益なコンテンツの充実が必要といった意見があった。

今後の課題
実証を通じたヒアリングでは、学習指導要領の特性（抽象性・階層構造）を考慮した紐づけ方法の改良が必要との声があった。また、メタデータ自動付与の実証において認識された科
目別の特徴（国語・図工・道徳に代表される履修主義科目、算数・英語・理科・社会に代表される修得主義科目、などの学習指導要領
コード体系の差異）の考慮を含め、今後紐づけ方法の改良が必要である。

今後の課題
学習指導要領コードと教育デジタルコンテンツの紐づけ結果に対する妥当性検証・評価が必要であり、随時全国の教員の先生方のご意見を踏まえて修正できるようなスキームを設定すべき。
有効なユースケースの明確化が必要であり、教育関係者による実証やデータ連携（学習プラッ
トフォーム）の実証が求められる。

今後の課題
教育デジタルコンテンツとして教育の現場で有益とされる素材の増補が必要である。

- 53 -

将来に向けた解決すべき課題- 54 -

5. 将来に向けた解決すべき課題 - 「コンテンツ検索・メタデータ自動付与システムの将来像整理」

5-1 . 課題の整理
ここまでの実証結果報告を踏まえ、改めて実証を通じて認識した課題を以下のとおり整理した。
表:課題一覧
No
1-1

カテゴリ
サービス

1-2

課題

対応策

内容

ユースケースの深堀（デジタル教 データ連携・データ利活用実証（ユースケー 教育デジタルコンテンツ検索サービスのユースケースと、教育デジタルコンテンツ検索基盤のシステム要件の科書・指導書からの教材連携な スに基づくシステム化の実証）
具体化
ど）
データ連携・データ利活用実証（サービス層 教育デジタルコンテンツ検索サービスのユーザビリティ・アクセシビリティ要件の明確化のユーザビリティ・アクセシビリティ）

1-3

データ連携・データ利活用実証（基盤層の利用規約）

教育デジタルコンテンツ検索基盤の利用規約策定

社会実装に向けた合意形成

ワーキンググループなどによるルール検討

教育デジタルコンテンツ検索基盤およびメタデータ利活用における産学官民の線引き

2-2

メタデータ属性の改良

標準化

メタデータ属性の改良（コンテンツホルダー・要旨・著作権・分類情報・評価情報・関連度、など）

2-3

オープンデータ化

RDF化・LOD化

相互運用性のあるデータ運用のためのオープンデータ化

コンテンツ紐づけ改善

有識者・教育関係者によるコンテンツ紐づけ 学習指導要領コードと教育デジタルコンテンツの紐づけ結果に対する妥当性検証・評価
評価

2-1

3-1

データ流通

コンテンツ紐づけ

3-2

コンテンツ紐づけ評価に基づく改善

学習指導要領コードの特性（抽象性・階層構造・科目別の特徴）を考慮した紐づけ方法の改良

3-3

有益コンテンツの増補

教育デジタルコンテンツとして有益な素材の増補

3-4

メタデータ自動付与におけるコン 公開情報からのコンテンツ要旨情報収集のテンツ情報入手に係る課題対応 検討

3-5

コンテンツホルダーによるコンテンツ要旨情報
設定に向けた検討

コンテンツホルダーがメタデータ自動付与の際に設定するコンテンツ要旨情報の検討

メタデータ自動付与の在り方の検討

メタデータ自動付与で提示された学習指導要領コードの候補を、人手（コンテンツホルダー）が最終確認する利用形態における課題の深堀

3-7

コンテンツ要旨情報の改善

コンテンツ要旨情報の改善によるメタデータ自動付与の精度向上

3-8

メタデータ自動付与の改良

発達段階や科目の特徴考慮、コンテンツ種別の特性考慮、類義語や表記揺れ考慮、などによるメタデー
タ自動付与の改良

メタデータのメンテナンス運用

紐づけの誤り訂正や学習指導要領改訂に伴うメンテナンス手段と運用方法の確立

3-6

3-9

メタデータ自動付与の精度改善

コンテンツ紐づけ改善

コンテンツホルダーにおけるWeb公開情報からのコンテンツ要旨情報スクレイピング仕様の検討- 55 -

5. 将来に向けた解決すべき課題 - 「コンテンツ検索・メタデータ自動付与システムの将来像整理」

5-2 . ロードマップ案
5-1で整理した課題をロードマップ案とし、社会実装に向けて解決すべきことを可視化した。
また、利活用促進に向けて、連携が必要となる様々なステークホルダーや関係省庁との情報共有や方向性の確認なども実施していく必要があると考える。

（凡例）
課題No ：

課題分類

サービス

短期
ユースケースの深堀（デジタル教科書からの教材連携な
ど）

中期

中長期

ユースケースの実証（デジタル教科書からの教材連携など）サービスの社会実装（実証フェーズを経てビジネス化）

データ連携・データ利活用実証

1-1

1-2

利活用基盤整備1-3

社会実装に向けた合意形成

データ
流通

ワーキンググループなどによるルール検討

データ流通の社会実装（自律的なメタデータ普及によるエコシステム形成）

2-1

メタデータ属性の改良とオープンデータ化

標準化

2-2

コンテンツ紐づけメタデータガイドライン策定

RDF化・LOD化 2-3

紐づけ改善（コンテンツ紐づけ・メタデータ自動付与の精度・コンテンツ情報入手に係る課題対応）

コンテンツ
紐づけ

1-1 ～ 3-9

有識者・教育関係者による紐づけ評価と改善

3-1

3-2

3-9

有益コンテンツの増補

3-3

メタデータ自動付与実証

3-4 ～ 3-8

図:ロードマップ案

コンテンツ紐づけの社会実装（学習指導要領コード付与作業の一般化）

学習指導要領コード付与支援ツール整備- 56 -

5. 将来に向けた解決すべき課題 - 「コンテンツ検索・メタデータ自動付与システムの将来像整理」

5-3 . 社会実装に向けて - サービスの観点（１）サービス
1．短期的から中期的な検討項目
・データ連携・データ利活用実証
実証の推進にあたっては、問題点として以下の点があったため、本来のヒアリング項目を十分に深堀することができなかった。
①教育関係者が有益性を感じられるシーンがイメージできていない。
②学習プラットフォーム事業者においてコンテンツ検索サービス提供にメリットが生まれる基盤要件が明確化できていない。
具体的なシステムを提示した上で関係者への意見聴取を行ってきたが、プロトタイプの作り込みの少ない状態であり、他のコンテンツとの連動や一般検索サービスとの差別化を提示することが難しく、今後本事業を展開していく上では、より具体的なユースケースを示した上で業界全体の方向づけをしていく必要がある。
業界全体の方向性の一例としては、協調領域（※）として、国主導で推進すべき領域の識別を明確化した上で、競争領域として民間が自由にサービス化を行い、付加価値を競えるようなプラットフォームを形成できるように基盤仕様の検討を進めるべきである。例えば、教育デジタルコンテンツ検索における基盤の相互運用性を目的とした標準の機能要件や連携仕様の規定を定め、各システムベンダーがそれに準拠しつつ競争するような環境を形作ることも可能と考えられる。
※ ･･･ 協調領域・競争領域の考え方は「5-3 . 社会実装に向けて - アーキテクチャ」に示す。

2．中長期的な検討項目
・利活用基盤整備
学習プラットフォームにおいて、システムベンダーが実際のビジネス化を行う場合には、それを支えるための利活用基盤が前提となる。
このためには、コンテンツ検索・メタデータ自動付与システムを一般向けサービスとして公開していく場合には、基盤としてのサービスレベルを規定することが必要となる。
教育デジタルコンテンツ検索基盤としての標準規定などの共通のルールに従いつつ、国民向けサービスとして確実な運用を行うことが必要であるが、前述の短期的か
ら中期的な検討項目内でも触れているとおり、求められるサービスレベルはユースケースを踏まえ、利用頻度や普及度合いによって段階的にあらたな要求事項に対応できることが必要となるため、システム構成だけでなく、将来的な運営母体の検討も含めて、安定運用のための基盤運用と体制、加えて保守や機能改善のための開発体制を実現することが不可欠であると考えられる。

- 57 -

5. 将来に向けた解決すべき課題 - 「コンテンツ検索・メタデータ自動付与システムの将来像整理」

5-3 . 社会実装に向けて - データ流通の観点（２）データ流通
1．短期および中期的な検討項目
・ワーキンググループなどによるルール検討、および標準化・オープンデータ化
本調査研究においてはデータ構造は一部標準（メタデータ規格DCAT）に準拠するものとしているが、標準化を進められている規格がなく、基本的に独自の仕様を策定した。ただし、今後新たなコンテンツが提供される際に、コンテンツ提供者によって検索用メタデータが付与され、コードの紐づけ結果の検証が行われるような自己成長型の自律的なエコシステムを形成していくにあたり、学習プラットフォーム関係事業者およびコンテンツ関連事業者・教育関係者・関係省庁など、様々なステーク
ホルダーの参画が不可欠となる。
現時点で構築した各種仕様をデファクトスタンダードとして採用するべきかも含め、これらの関係者に共通的なルール検討・ルール策定が必要であり、以下の点について考慮することが必要である。
①合意形成のためのワーキンググループが必要。
②メタデータの標準化・オープンデータ化に専門知識が必要。

このために、次のような対応が必要と考えられる。
①教育関連の技術標準などの策定・普及を行っており、広く業界や事業者との繋がりがある業界団体と一緒にワーキンググループを検討する。
②将来的にはオープンデータ化により学習eポータル、一般検索サービス、ChatGPTといったAIシステムなどによりUIが提供される事により利用用途やシーンが広がる
可能性を考慮する。
③研究機関などに所属する情報整理学の研究者や、既にメタデータの標準化やオープンデータ化で事例のある組織の有識者を巻き込んで、メタデータの標準化とオープンデータ化（RDF化・LOD化）を進める。

2．中長期的な検討項目
・コンテンツ紐づけメタデータガイドライン
エコシステム形成に向けて、自律的なメタデータ普及を促進するためには、コンテンツ紐づけメタデータのためのガイドラインを作成し、メタデータを作成する事業者に公開することが必要である。
様々な知見や現場の声を反映した内容とする必要があるため、上記で構築したワーキンググループを活用しながら策定を進めることが望ましい。
なお、自発的な登録のためのモチベーションを高めるためには、本システムへの登録がコンテンツ提供者などにとって十分なメリットが感じられる必要があり、一定程度の事業規模や民間でのサービス普及に至るまでは標準策定のための調整に注力せず、次ページで言及するとおり、有益なコンテンツの増補を含めてサービス提供の実例を創出するのも一案である。

- 58 -

5. 将来に向けた解決すべき課題 - 「コンテンツ検索・メタデータ自動付与システムの将来像整理」

5-3 . 社会実装に向けて - コンテンツ紐づけの観点（３）コンテンツ紐づけ
1．短期および中期的な検討項目
・有益なコンテンツの増補
利活用に進めるに辺り、利便性をユーザーに感じてもらう必要があるため、有益なコンテンツの増補が重要である。
教育関係者からの意見として、授業準備の際に利用する「東京ベーシックドリル」などが学習指導要領と紐づいていると便利と言う意見があり、素材となり得るコンテ
ンツホルダーのデータを紐づけることで、授業準備における教員の負荷軽減につながると考える。
また、フリーの画像など、教育の現場で有益と認められれている素材についても情報を集めた上で、充実を図ることが望ましい。

・有識者・教育関係者による紐づけ評価と改善
本事業で試用するための土台が整ったため、今後は有識者・教育関係者による紐づけ評価と改善が重要である。
今回は一定のルールを基に紐づけを実施したが、本来は文科省や業界団体を含めた形で議論を行い、決めていくべきとの意見もあった。データ利活用の観点から、検索APIで扱うコンテンツの量や質も重要となるため、引き続き議論とメタデータへのフィードバックが必要になる。
また、学習指導要領コードの改訂により、変更点の差分をどのように取り込むかなども検討が必要になる。
さらに、コンテンツ情報の入手に係る課題として、コンテンツ要旨情報の確実な入手をどうやって担保するかという点や、コンテンツホルダーによるコンテンツ要旨設定に係る課題が抽出できていないという点についても考慮が必要であり、次のような検討が必要である。
①コンテンツ要旨情報の配置や変化を許容する運用をどう行うべきか。
②コンテンツホルダーを巻き込んでのコンテンツ要旨設定に係る課題の抽出。

・メタデータ自動付与実証
4-2節で記載した精度向上や運用設計などの課題がある。
代表的なものとして、スクレイピングを行うにあたって、コンテンツホルダーに対してガイドラインの公開をするか、AI自体のインプットに要旨情報を入力できるようにし、AIの使用方法を公開する必要がある。

2．中長期的な検討項目
・学習指導要領コード付与支援ツール整備
学習指導要領コード付与支援ツールを整備することで、学習指導要領コードとコンテンツとの紐づけをAIにより実施可能とし、人手よりもコストが掛からず、ガバナン
スを効かせた状態での紐づけが可能となるため、コンテンツとの紐づけにコストが掛かるから参画を躊躇するコンテンツホルダーの参画が期待され、よりコンテンツの利活用が促進される未来に繋げることが可能となる。

- 59 -

5. 将来に向けた解決すべき課題 - 「コンテンツ検索・メタデータ自動付与システムの将来像整理」

5-3 . 社会実装に向けて - アーキテクチャ（４）望ましい将来に向けたアーキテクチャ・本事業で得られた知見を踏まえ、「仕組み」・「ユースケース」・「社会実装」の3つの側面から望ましい将来に向けたアーキテクチャのイメージを示す。

1

2

ユースケースの在り方
・教員、児童生徒のメリット「誰でもいつでも、個々の学びに役立つコンテン
ツが探せる。」
・教育デジタルコンテンツ事業者のメリット「公共オープンデータや民間のデジタル教科書
や学習教材などへ、学習指導要領コードが付与し易くなり、利用者による検索によりコン
テンツ利活用およびビジネスが進展。」

2

仕組み

3

社会実装

事業者

教員・生徒

チャネル層

デジタル
サービス

運用システム学習プラットフォーム
UI/UX層

学習支援システム（学習eポータルなど）

デジタル
サービス層

アーキテクチャの在り方
・有益な教育デジタルコンテンツを探すためのアーキテクチャを3つの階層「デジタルサービス・サ
ービス基盤・データ」として表現。

準公共分野（教育）の社会実装の在り方
3
・国の関与により民間分野への波及効果を引き出し事業活性化させることで、利用者ニーズに応じた最適サービス提供に繋げる狙い。
・そのための協調領域・競争領域の識別と、産官学民の関係者の合意形成が重要。

ユースケース1

学習アプリ（デジタル教科書など）

学習コンテンツ検索

校務支援システム

メタデータ
付与支援

スタディログ

運用・管理

利活用基盤（API）
サービス
連携層

サービス
基盤

紐づけメタデータ
データ
サービス
層

ビジネス
サービス層

データ

学習指導要領検索

データ
プロバイダ層

連携基盤

コンテンツ検索コンテンツ登録/更新

メタデータ

メタデータ

（公共オープン
データ）（民間オープン
データ）

民間コンテンツホルダー
民間コンテンツホルダ
民間コンテンツホルダ（教材など）（教材など）（教材など）

図:アーキテクチャのイメージ

協調
領域

協調領域

協調
領域

競争
領域

協調領域

メタデータ自動付与システム

公共コンテンツホルダー
公共コンテンツホルダ
公共コンテンツホルダ（公共オープンデータなど）（公共オープンデータな（公共オープンデータな
ど）
ど）
コンテンツ
データ

競争
領域

コンテンツ
データ

競争
領域
協調
領域

- 60 -

用語 (1/4)
報告書に記載する用語の定義を「表:用語の定義」に示す。
表:用語の定義

No

用語/略称

1

AI

2

API

3

AWS

4

DCAT

5

eboard6

GIGAスクール構想

7
8
9

HTTP
IaC
ICT

10

JAPAN SEARCH

11

LOD

12

NHK for School

13

OSS

14

RDF

15

REST

定義（又は正式名称）
人工知能（Artificial Intelligence）の略称。コンピュータの性能が大きく向上したことにより、機械であるコンピュータが「学ぶ」ことができるようになり、それが現在のAIの中心技術、機械学習である。
Application Programing Interfaceの略称であり、「ある1つの機能に特化したプログラムで共有可能なもの」や「ソフトウェアの機能を共有する仕組み」のことである。
Amazon Web Servicesの略で、Amazonが提供しているクラウドコンピューティングサービスの総称。コンピューティング、ストレージ、データベースなどのインフラストラクチャテクノロジーから機械学習、AI、データレイクと分析、IoTなどの最新鋭のテクノロジーに至るまで多くのサービスを提供しており、それぞれのサービスが豊富な機能を備えている。
データセットとデータ・サービスを記述してカタログに含めることができるように、RDFのクラスとプロパティーを提供する仕様であり、W3Cから勧告されWeb技術の標準となっている。
学習サイトの運営やICTを活用した学習の支援などを行う東京都渋谷区の特定非営利活動法人である。
児童生徒向けの1人1台端末と、高速大容量の通信ネットワークを一体的に整備し、多様な子どもたちを誰一人取り残すことのなく、公正に個別最適化された創造性を育む教育を、全国の学校現場で持続的に実現させる構想。GIGAとはGlobal and Innovation Gateway for Allの略である。
「Hypertext Transfer Protocol」の略で、WebサーバーとWebブラウザの間で、Web情報をやり取りするためのプロトコル（通信規則）である。
Infrastructure as Codeの略称（サーバーなどのインフラ構築を、コードを用いて行うこと。人的ミスやコストの削減が可能）である。
Information and Communication Technologyの略称で、通信技術を活用したコミュニケーションを指す。
書籍・公文書・文化財・美術・人文学・自然史/理工学・学術資産・舗装番組・映画など、我が国が保有する様々な分野のコンテンツのメタデータを検索・閲覧・活用できるプラットフォーム（基盤となる装置やソフトウェア、サービス、あるいはそれらを組み合わせた動作環境のこと）である。
Linked Open Dataの略称。Web上でコンピュータ処理に適したデータを公開・共有するための技術の総称であり、Web上に存在する他のデータとリンクしていることと、誰でも自由に利用できるオープンなライセンスで公開されているということを兼ね備えているデータのこと。
学校放送番組やWebサイト、アーカイブス、イベントなど、学校向けの様々なサービスを展開している。
オープンソースソフトウェア（Open Source Software）の略称
ソースコードが公開されており、無償で誰でも自由に改変、再配布が可能なソフトウェアである。
一定の書式で情報についての情報（メタデータ）を記述することで、情報の持つ属性や意味に基づいた収集や検索、整理、分類などの論理的な操作をソフトウェアによって自動的に行うことができるようにすることを目指したデータフォーマットの1つであり、W3Cから勧告されWeb技術の標準となっている。
REpresentational State Transferの略称で、下記の原則を満たす設計思想。
①統一インターフェース（通信方法ややり取りするデータ形式などが統一されていること）②アドレス可読性（すべての情報が一意なURIを持つこと）③接続性（やり取りされる情報にハイパーリンクを含めることができること）④ステートレス性（やり取りが前後に影響しないこと）

用語 (2/4)
No

用語/略称

16

STEAM Library

17

UI

18
19
20
21

UX
アーキテクチャアクセシビリティ
アルゴリズム22

エコシステム

23

25
26
27

クラウド
クラウド・バイ・デフォル
トコンテンツホルダー
スクレイピング
ステークホルダー

28

対応表

24

定義（又は正式名称）
経済産業省がSTEAM教育を推進・確立していくために始めたコンテンツ（教材）を検索・閲覧・視聴、資料ダウンロード可能なオンライン図書館。
STEAMとは、Science（科学）、Technology（技術）、Engineering（工学）、Art（芸術）、Mathematics（数学）の5つの英単語の頭文字を組み合わせた造語で、5つの領域を対象とした理数教育に創造性教育を加えた教育理念のこと。
ユーザーインターフェースの略称。インターフェースには、本来「接点、接触面」という意味があり、ユーザーとコンピュータ間で情報をやり取りする様々な機器や入力装置を指す。
ユーザーエクスペリエンスの略称。製品やシステム、サービスなどの利用を通じてユーザーが得る体験を表す。
コンピュータやソフトウェア、システム、あるいはそれらの構成要素などにおける、基本設計や共通仕様、設計思想などを指す。
アクセスのし易さのこと。情報やサービスなどがどれくらい利用し易いか、特に障害者や高齢者などが不自由なく利用可能かどうかの度合いを示すもの。
ある特定の問題を解く手順を単純な計算や操作の組み合わせとして明確に定義したもの。
元来、生態系を表す用語。同じ領域で暮らす生物や植物が、お互いに依存しながら生態系を維持している仕組みがエコシステム。エコシステムという自然界の仕組みをビジネス業界に当てはめて、業界同士や製品、サービス、プロダクトなどが連携し、大きな利益構造を構成することを指す。
ストレージデータを格納するためインターネット上に設置されたスペース。
政府の「ガバメント・クラウド実行計画」に定める、「政府情報システム化においてクラウド活用を第一候補」とする基本方針である。
コンテンツの所有者、即ち、文章や映像などの情報（コンテンツ）に関する著作権などの諸権利を持つ者のこと。
Webサイトから情報を抽出するコンピュータソフトウェア技術のこと。
「企業の活動に対して、直接的・間接的な利害関係を有するグループ又は個人」を指すビジネス用語である。
本件の業務内容である「学習指導要領コードと個々のデジタル書籍・デジタル画像・デジタル動画との対応付け調査」の結果として整理した成果文書であり、2017年から2019年にかけて告示された学習指導要領のうち、学習指導要領コードに対応させる形で、指導用又は学習用に参考となるデジタル書籍（電子書籍）を、国立国会図書館サーチ、国立国会図書館デジタルコレクション又はSTEAM LibraryやJAPAN SEARCHなどにより検索可能なデジタル書籍・デジタル画像・デジタル動画の中から抽出し、学習指導要領コードと対応するデジタル書籍・デジタル画像・デジタル動画との対応関係を人手による手作業で一覧表にまとめたもの。対応表で採用した学習指導要領コードの公示バージョンと、対応表のファイル構成は以下のとおりである。
[紐づけ作業対象学習指導要領コード公示バージョン]
・小学校学習指導要領コード：バージョン1.2
・中学校学習指導要領コード：バージョン1.1
・高等学校学習指導要領コード：バージョン1.0
・特別支援学校小学部・中学部学習指導要領コード：バージョン1.2
・特別支援学校高等部学習指導要領コード：バージョン1.2[構成]（対応表ファイル数）・デジタル書籍：54
・デジタル画像：54
・デジタル動画：3

用語 (3/4)
No
29
30
31
32

33
34
35
36
37
38
39

40
41

42
43
44

用語/略称
定義（又は正式名称）
データ連携実証事業
デジタル庁様の別プロジェクトである「教育における広範なデジタルコンテンツを含む教育関連データの連携実証」の受託事業者である。
者
学習者用デジタル教科書は学校教育法第34条第2項に規定する教材。紙の教科書と同一内容。児童生徒が使用するものであり、指導者用デジタ
デジタル教科書
ル教科書（デジタル教材）とは異なる。
デジタル庁
デジタル庁 国民向けサービスグループ 教育班である。
中長期的な視点で未来の「望ましい将来像」を仮定し、それを実現するための方法を考えていくアプローチであり、不確実性が高く正解が存在しない課
バックキャスティング
題やテーマに対する解決策の検討に適した手法。本調達では、将来像の整理や取り組む課題の抽出にバックキャスティング（バックキャスト手法）を採用する。
原型、試作品のこと。ITの分野では、ハードウェア開発の際の量産前の試作品や、動作や機能を検証するために最小限の規模で試作されたソフトウェ
アなどのことを指す。
プロトタイプ
本紙では、特に調達仕様書に示されている「コンテンツ検索システム/メタデータ自動付与システムのプロタイプ版」を指す。本調達にて作成するアプリケー
ション、AIモデルを組み合わせたものが、プロトタイプ版のシステムとなる。
メタデータ
群本体であるデータに関する付帯情報が記載されたデータの群である。
指定されたデジタルコンテンツ（書籍、画像、動画）をテキストデータ化し、機械学習プログラムによって学習指導要領コードなどのメタデータを付与する
メタデータ自動付与シシステムである。機械学習の教師データには、本調査事業で得られたデジタルコンテンツと学習指導要領コードとの対応付け情報（対応表）を用いてステムいる。
GIGAスクール構想で整備された1人1台環境と高速ネットワークを活かし、ソフトウェア間の相互運用性を確立してユーザーにとっての操作性を向上させ
学習eポータルるとともに、教育データをより良く活用するために構想された、日本の初等中等教育向けのデジタル学習環境のコンセプトである。
学習アプリ
スマートフォンやタブレット型端末向けに提供される学習用アプリケーションソフトの総称である。
学習指導要領コード（Curriculum Standards）。「学習指導要領」とは、全国どこの学校でも一定の水準が保てるよう、文部科学省が定めている
学習指導要領コード 教育課程（カリキュラム）の基準。学習指導要領の冒頭から順番に16桁のコードを割り振る。その際、学校種、教科、学年などの検索が容易となるよ
うに桁に一定のルールを設ける。
学習支援システム
学習支援システムは、学習eポータルなどのICTを活用してより効果的な学習を行うためのシステムである。
自然言語で書かれた文を言語上の最小単位である形態素に分割し、それぞれの品詞や変化などを割り出すこと。ITの分野ではコンピュータによる自然形態素解析
言語処理の1つとして、かな漢字変換や全文検索、機械翻訳などで用いられる。
教務系（成績処理、出欠管理、時数など）・保健系（健康診断票、保健室管理など）、指導要録などの学籍関係、学校事務系など統合した機校務支援システム
能を持つシステムである。
国立国会図書館サー
国立国会図書館をはじめ、全国の公共・大学・専門図書館や学術研究機関などが提供する資料、デジタルコンテンツを統合的に検索できる。
チ
国立国会図書館デジ
国立国会図書館で収集・保存しているデジタル資料を検索・閲覧できるサービスである。
タルコレクション
国立歴史民俗博物館 日本の歴史と文化について総合的に研究・展示する歴史民俗博物館である。

用語 (4/4)
No
用語/略称
45 単元
46

東京国立博物館

47

紐づけメタデータ48

ユーザビリティ49

ユースケース

定義（又は正式名称）
学習によって得られる教科内容又は経験のひとまとまり。単に教材内容の一分節をいうこともある。
日本と東洋の文化財の収集保管、展示公開、調査研究、普及などを目的として独立行政法人国立文化財機構が運営する、日本の国立博物館である。
「学習指導要領コード」と「学習コンテンツ」の紐づけ情報のデータであり、対応表の情報からシステムが扱えるようにデータ構造を考慮してデータ化したもの。
ユーザーがそのシステムの使用方法などを理解して、快適かつ効率的に使えること。一般的に「使いやすさ」「使い勝手」を意味する。
利用者があるシステムを用いて特定の目的を達するまでの、双方の間のやり取りを明確に定義したもの。利用者は機器を操作する人間以外にも外部の他のシステムなどを想定する場合もある。

運営委員会の開催状況 (1/2)
報告書に記載した運営委員会の開催状況を示す。
表:運営委員会の開催状況

No

会議体

第1回
1
運営委員会
第2回
2
運営委員会
3

第3回
運営委員会

4

第4回
運営委員会

5

第5回
運営委員会

議題

開催時期

・将来像の検討
・学習指導要領コード紐づけ調査方法について

2022年9月9日

・学習指導要領コード紐づけ準備作業の中間結果報告 2022年10月7日
・学習指導要領コード紐づけ準備作業の結果報告
・学習指導要領コードの紐づけ結果の中間報告
・実証実験に係わるアンケートについて
・学習指導要領コードの紐づけ結果の報告
・メタデータ自動付与結果の共有と意見聴取
・検索APIの利用イメージを画面ベースで共有
・メタデータ自動付与結果の報告・実証結果の報告

2 富士ソフト株式会社
3 有識者 ※詳細は、「表:運営委員会の有識者構成員」に示す。
4 オブザーバー ※詳細は、「表:運営委員会のオブザーバー」に示す。

Teams会議

デジタル庁
○
○

出席者
富士ソフト
有識者
○
◎
（2名）
○
◎
（2名）

オブザーバー
○
（5名）
○
（8名）

○

◎

○
（2名）

○
（10名）

2023年1月20日

○

◎

○
（2名）

○
（4名）

2023年3月16日

○

◎

○
（2名）

○
（8名）

表:運営委員会の出席者構成

1 デジタル庁

会議形式

2022年11月11日

運営委員会の出席者構成を以下に示す。

No

凡例：◎：主催者、○：出席者

所属

運営委員会の開催状況 (2/2)
運営委員会の有識者構成員を以下に示す。
表:運営委員会の有識者構成員

No

所属

役職

氏名

専門分野

1 東京学芸大学

教授

加藤 直樹

情報教育

2 東京学芸大学

教授

北澤 武

教科教育

運営委員会のオブザーバーとして、教育分野に携わる各省庁の担当者と「 CBTシステム(MEXCBT)の拡充・活用推進、教育データの利活用推進事業 (学習指導要領コードの利活用に関する調査研究事業) 」の受託事業者に陪席していただいた。
参加したオブザーバーを以下に示す。
表:運営委員会のオブザーバー

No

所属

1 総務省
2 経済産業省
3 文部科学省
4 「CBTシステム(MEXCBT)の拡充・活用推進、教育データの利活用推進事業 (学習指導要領コードの利活用に関する調査研究事業)」の受託事業者

別紙03.方式と基盤構成 詳細（１）AWS構成図

AWSのマネージドサービス、
サーバーレスアーキテクチャを可能な限り採用。

AWS Cloud
東京リージョン
VPC

オープンデータソース
国立国会図書館

システム共通Internet

STEAM Library

Public Subnet

管理者

Management
ConsoleRouterAvailability Zone
ap-northeast-1c

Availability Zone
ap-northeast-1a

JAPAN SEARCHInternet
gateway

Public Subnet

NAT
gateway

EC2（踏み台サーバー）

Internet

コンテンツ検索システム

Step
FunctionsAPI
Gateway

Private Subnet（検索APIプロトタイプ用）

Private Subnet（検索APIプロトタイプ用）

利用者
Internet

RouterLambdaAmplify
Hosting

RDS(Aurora)

WAF

CognitoS3(Webページ用)

様々な脅威から保護するためのアプリケーショ
ンファイアウォール（WAF）を設定。
日本国外からのアクセスをブロック、OWASPTOP10に準ずるマネージルールを適用。

メタデータ自動付与システム
Private Subnet(AIプロトタイプ用)

Private Subnet(AIプロトタイプ用)

形態素解析、文書ベクトル化には
オープン技術を積極的に採用。

EC2
EC2
（学習用）
（推論用）

システムを限定的に公開する場合、インターネット経由でアクセス。
APIキー認証、Basic認証を用いた
簡易な制御を実施。

システム共通鍵管理

証明書管理

ユーザー管理

KMS

ACM

IAM

セキュリティ対策

GuardDuty

SecurityHub

図:AWS構成図

コード管理

分析

DNS管理

構成設定管理CodeCommit

AthenaRoute 53

Cloud
Formation

運用監視、証跡管理

CloudTrail CloudWatch

Config-1-

別紙03.方式と基盤構成 詳細（２）AWS選定サービス一覧
利用方針、設計方針を踏まえた結果、以下のAWSサービスを使用することとした。
表:使用したAWSサービス
No
1

分類
コンテンツ検索システム

AWSサービスサービス説明Amplify

サーバーレスなWebアプリケーションを開発するためのサービス

2

CognitoWebアプリケーションのユーザー認証・認可を行うサービス

3

API Gateway

APIの作成、公開するためのサービス

4

Lambdaサーバーレスでプログラムを実行するためのサービス

5

Step Functions

AWSのサービスを組み合わせてワークフローを構築するサービス

6

Aurora

リレーショナルデーターベースのサービス

7

メタデータ自動付与システム

EC2

仮想サーバーのサービス

8

システム共通IAM

AWSを操作する上でユーザーに必要な権限を付与する

9

VPC

AWSを利用する上で必要な仮想ネットワークを構築する

10

Subnet

VPC内に作成するネットワークを設定する

11

Internet Gateway

インターネット経由でAWS内外へアクセスするための出入口

12

NAT Gateway

AWS内のプライベートなネットワークからインターネットへ出るための出入口

13Security Group

サーバーにアタッチするファイアウォールを設定する。

14

Route53

DNSのサービス

15

CloudTrail

AWSアカウント内の操作を記録するサービス

16

ConfigAWSサービスに対しての変更操作を記録するサービス

17

GuardDutyAWSアカウントに対する侵害を検知するサービス

18

SecurityHub

AWS構成に対してセキュリティの問題を特定するサービス

19

CloudWatch Logs

AWSサービスのログを収集、監視するサービス

20

WAF

Web Application Firewallのサービス

21

ACM

証明書を管理するサービス

22

S3

オブジェクトストレージのサービス

23

CodeCommit

ソースコードなどを管理するためのリポジトリサービス-2-

2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社
更新：2023年2月22日

データ連携検証結果一覧
検証観点
No
中項目
大項目
小項目
1
API接続機 接続経路
能

2

認証方式

3

将来像（検索サービス提供）に向けた課題
データ連携実証事業スコープ
作業前提
実証結果
API提供側確認結果
検討内容
問題・課題の抽出結果
インターネット経由でアクセ 問題なく接続しデータ連携が可能であること インターネット経由で、所定のAPIキー付与 ・学習支援システムにおけるコンテンツ検 ・REST-APIを活用した接続・連携方式を踏まえスが確認できた。
によるHTTPトランザクションにより、認証処 索基盤（API）への接続経路の課題抽 つつ、サービス提供シーンの具体化と、実際の適用
理およびREST-API接続による検索処理 出。
システムにおける課題抽出が必要。
の呼び出しができていることを確認できた。
※具体的な懸念点の例は、以下のとおり。
・学校や組織におけるインターネット接続にフィルタリ
ングによるアクセス制約がある場合、検索結果としてAPIキーによる簡易認証
・学習支援システムにおけるコンテンツ検 受け取ったコンテンツURLにアクセスできない可能性
索基盤(API)への認証方法の課題抽がある。
出。
・APIキーによる認証だと、多数のシステムからのアクセスが想定される場合、その管理性やセキュリティ観・学習支援システムにおけるコンテンツ検 点での懸念（不特定多数からの悪意あるアクセス
索基盤(API)とのデータ連携方式の課題 など）がある。

データ連携方 HTTP（REST-APIに接式（プロトコ 続）
ル）

4

抽出。

接続管理機 ライフサイクル プロトタイプによる試行のた 能
管理め、特に考慮無し

5

バージョン管理

6

プロトタイプによる試行のた め、特に考慮無し

検索機能
検索機能全 REST-APIを利用した（ユーザー向 般
データ連携実証
け機能）

7

機
能

備考

REST-APIにアクセスし、検索結果を学習
支援システム上で表示できた。

・検索結果が巨大なデータサイズとなったり、検索処
理に長時間を要する場合に、別経路や非同期連携などの考慮が必要な可能性がある。

-

・管理するコンテンツ検索基盤(API)につ ・サービス要件の明確化が必要。
いて、接続管理方法に向けた課題抽出。 ※管理・運用者向けに、登録/参照/変更/削除な
どの機能要件の整理が課題。

-

・バージョンの異なるコンテンツ検索基盤(API)を管理する場合の課題抽出。

アクセスログによる、利用監視を実施。

・学習プラットフォームにおいて、教員・生 ※各APIの欄を参照
徒に「コンテンツ検索サービス」をどのように提供すべきか、その在り方としてのユース
ケースの深堀。
・検索サービス提供を想定した場合の課題抽出。

学習指導要 学習指導要領の内容を REST-APIにアクセスし、指定条件にマッチ アクセスログによる、利用監視を実施。
領取得API 一覧で取得するREST- する学習指導要領の情報が取得できた。
APIを利用したデータ連携
実証
現在のプロトタイプ版を作る過程で、実際に使うことはなかったので結果は表示していな
い。

・サービス要件の明確化が必要。
※接続先の非互換をどのように吸収するか、などの課題がある。

・学習プラットフォームにおいて、学習指導 ・コンテンツ検索サービスのユースケース、およびコン 前項一致検索は処理負荷が少ない
要領コードをどのようにハンドリングすべきか テンツ検索基盤（API）要件の深化が必要。
というメリットと、部分一致検索は処理
前提や特性を踏まえ、コンテンツ検索基
負荷が大きいデメリットがある、というト盤（API）に求めるべきものを検討。
※データ連携実証事業者からコメント：
レードオフの関係があるため、学習指条件を指定する際に、学習指導要領コードが前項 導要領コードのマッチング条件設計に一致でないと指定できないため後ろの桁の条件を最 ついては、今後の課題。
大限活用することができなかった。
APIで前項一致の必要を無くせた場合は、より幅広いハンドリングが可能になる。

1/4

機
能
教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社
更新：2023年2月22日

データ連携検証結果一覧
No
8

大項目

検証観点
中項目

小項目
コンテンツ情報取得API

データ連携実証事業スコープ
作業前提
実証結果
API提供側確認結果
コンテンツ情報の一覧を取 REST-APIにアクセスし、指定条件にマッチ アクセスログによる、利用監視を実施。
得するREST-APIを利用 するコンテンツ情報が取得できた。また、結したデータ連携実証
果を学習支援システム上で表示できた。
①school_type_code, subject_code②content_title③content_keyword_listのいずれかが指定できる場合の検索を行うことができた。
また、指定方法によっては上記の指定およびguideline_codeの指定をした検索を行うことができた。

9

コンテンツ紐
づき学習指
導要領取得
API

コンテンツIDに該当するコ 特に使用していないが、REST-APIにアクセ アクセスログによる、利用監視を実施。
ンテンツと紐づいている学 スし、指定条件にマッチするコンテンツ情報が習指導要領の内容を一 取得できることは確認した。
覧で取得するREST-APIを利用したデータ連携実証

将来像（検索サービス提供）に向けた課題

備考
検討内容
問題・課題の抽出結果
・「コンテンツ検索サービス」の付加価値を ・コンテンツ検索サービスのユースケース、およびコン ・データ連携実証事業者におけるAPI
想定した場合に、コンテンツ検索基盤
テンツ検索基盤（API）要件の深化が必要。
利用の実装により、ジャンルに基づく探（API）に求めるべきものを検討。
索のイメージやコンテンツタイトルおよび※データ連携実証事業者からコメント：
キーワードによる絞り込みの操作によ「content_title」は、OR検索と重要度係数の検 る、コンテンツ検索サービスの一つのイ
索ができないという制限がある。このため、メージが確認できた。
「content_keyword_list」との検索体験に一貫性がなく、ユーザーの期待に沿わないことがある。もし ・検索可能なキーワードについては、コ
重要度係数を設定できない場合は、AND検索を ンテンツ要旨から導出したキーワードを採用することもできるが、その場合、利用したが、教育・学習の観点や利「content_keyword_list」とのロジックが変わるた 用者が検索時の足がかりとして利用す
め、どちらを採用するかは一貫性を持たせるために検 るジャンル・基礎分類としての側面で討する必要がある。
キーワード整理はできていない。今後の課題。
また、「content_title」と「content_keyword_list」の両方に対応し、同義 ・類義語については、入力ワードを語や類義語、言い回しの違いなどの幅広いユース
OSSの類義語辞書「SudachiDict」
ケースに対応することが求められる。この場合、自然 を利用し、類義語を含めて検索してい言語処理技術や機械学習技術を活用して、キー るが、左記コメントも含め、教育に特ワードの意味や文脈を理解するような検索システム 化した用語の考慮や、より自然で柔を構築することで、より高度な検索に対応できる。
軟な入力を許容できるようにする検討が必要。入力情報の自然言語処理の高度化は、今後の課題。

（No7に集約）

2/4

2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社
更新：2023年2月22日

データ連携検証結果一覧
検証観点
No
中項目
大項目
小項目
作業前提
10
性能
サービス性能 機能確認を通じたAPIレ
スポンスの定性評価のみ
実施

11

12

13

14

セキュリティ

非機
能データ連携実証事業スコープ
実証結果
API提供側確認結果
コンテンツ情報取得APIにて検索結果が多 アクセスログによる、利用監視を実施。
くなる時（具体例としては
content_keyword_listが["漢字"]）な
どの時にapiのレスポンス時間が10secを超えることが実サービスで使うのは厳しいと感じた。

将来像（検索サービス提供）に向けた課題
検討内容
問題・課題の抽出結果
・学習プラットフォームにおけるコンテンツ検 ・コンテンツ検索基盤（API）の性能要件の明確
索サービスに係る性能要件の検討。
化が必要。

備考

ページネーション制御は実施済（Open API 仕様書にも取得件数の制御ができる旨を記載）である。
※データ連携実証事業者からコメント：
プロトタイプシステムで処理が遅い原
10sec以上レスポンス時間を要するため、一般サー 因の1つは、バックエンド実装で使用しビスでの水準である2〜3secまでレスポンス速度を ているマネージドサービス「AWS
向上する必要がある。
Lambda」をプロビジョニングしていない考えられる対策は、以下のとおり。
ことがある。コールドスタンバイ状態にな・データベースのインデックスを最適化する
ると 10秒程度起動に時間がかかって・キャッシュを導入するなどの対策をするいる。（ホットスタンバイ状態維持の・検索結果のレスポンスをページネーションなどで分 対策により、2-3秒程度になる）
割して返す
実運用に向けては、改めて「利用者・小学、中学では学習指導要領の教科と科目の区 利用頻度・ピーク利用」などの前提条分が少ない分、絞り込みが大まかな内容になりやす 件を明確化した上で、利用負荷想定
く、結果検索する件数が増えレスポンスが遅いことが に基づく性能設計が必要である。今想定される。
後の課題。

アクセス制限 プロトタイプによる試行のた め、特に考慮無し-

・学習プラットフォームにおけるコンテンツ検 アクセス可能なコンテンツ検索基盤（API）やデー
索サービスに係るセキュリティ要件の検タを制限できる要件の検討が必要。
討。

レート制限

プロトタイプによる試行のた め、特に考慮無し-

・学習プラットフォームにおけるコンテンツ検 コンテンツ検索基盤（API）の過負荷に対する、
索サービスに係るセキュリティ要件の検サービス制限方法の検討が必要。
討。

分析・モニタリ 閉塞監視
ング

プロトタイプによる試行のた め、特に考慮無し-

・学習プラットフォームにおけるコンテンツ検 sorry応答時のハンドリングの検討が必要。
索基盤（API）閉塞時の考慮。

アラート監視 プロトタイプによる試行のた め、特に考慮無し-

・学習プラットフォームにおけるコンテンツ検 障害応答時のハンドリングの検討が必要。
索基盤（API）障害時の考慮。

3/4

非
機
能
教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社
更新：2023年2月22日

データ連携検証結果一覧
No

大項目

15

検証観点
中項目

データ連携実証事業スコープ
小項目
作業前提
実証結果
API提供側確認結果
アクセス分析 プロトタイプによる試行のた 使用していないため、特筆事項なし。
特に無し。
め、簡易な履歴記録のみ※API提供側では、API利用側の履歴記
実施録は参照しない。

将来像（検索サービス提供）に向けた課題

備考
検討内容
問題・課題の抽出結果
・学習プラットフォームにおけるコンテンツ検 活動情報のスタディログへの統合検討を含めた主体情報については、生徒や教員が索基盤（API）の主体情報や利用コン サービス要件と、コンテンツ検索基盤（API）側に 直接触れるシステム（例えば学習プ
テンツの履歴についての分析要件や扱い おいて記録すべき項目の検討が必要。
ラットフォームなど）における管理が起方の課題抽出が必要。
点となり、活動情報として学習コンテン
ツ検索のアクティビティを併せて管理し利活用していく方向が考えられる。
（自治体ごとや学校ごとでの管理）。一方で、レコメンドやソート順などに反映するために検索時に収集可能な属性として、検索条件の特徴（発達段階や科目やキーワードなど）を記録することも必要と考えられる。（全国管理など）
コンテンツ検索などを含む活動情報の管理・利活用方法と2次利用の在り方は、今後の課題。

16
そ
の
他

ドキュメンテー APIリファレン 公開されたAPIリファレンス APIリファレンスとして提供された仕様書によ API規定の標準であるOpenAPI仕様に準 ・コンテンツ検索サービスに向けた、コンテン 実証結果と同様。
ション
スに基づいて、APIアクセス り、問題なくAPIアクセス処理が実装できた。 拠したドキュメントを提供することで、可読ツ検索基盤（API）の仕様を含めたドAPIリファレンスとして提供された仕様書により、問題処理を実装
提供情報として十分なものであった。
性・汎用性を確保しつつ、APIアクセス処理 キュメント体系の検討。
なくAPIアクセス処理が実装できた。提供情報としての実装に必要な情報の提供を行った。
十分なものであった。

4/4

2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

関係事業者ヒアリング結果
コンテンツ検索システム画面試用における関係事業者からの回答は以下のとおり。
1.概要や前提に関するご質問等
質問内容
説明会での概要と基本的な使い方を踏まえて、確認事項やコメントがございましたらご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① 試用の機会を頂きありがとうございました

2.想定ユースケースへのご意見
質問内容
利用が想定される箇所について、説明会Appendixで仮説として提示させていただいておりますが、想定として妥当でしょうか。

評価集計結果評価選択理由2.想定ユースケースへのご意見
17%0%

どちらともいえない① 先生方の声をきいていると、学習指導要領を強く意識されている先生とそれほどでもない
先生がいる(私立学校と公立学校の差かもしれない)。
コンテンツの検索は有用と思う一方で、学習指導要領コードそのものの検索がどこまで利用されるか(しいては学習指導要領コードの普及そのもの)、イメージはまだつかめていない。
また、学習指導要領コードもかなり細分化されているために、該当箇所だけを見ても前後の文がないとわからないものもあり、フォローが必要。
例：小学校過程の82102A3220000000など。

16%

17%

50%

とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くない

良いと思う
① 子どもが動画などのコンテンツを見られるのはよい。

どちらともいえない

あまり良くない① 現状は教師が教材研究や授業準備で利用する想定
使い勝手がよいかと言われると疑問が残る（⇒まだ試験段階であるためと理解）。

紐づけ品質に係る課題２：

学習指導要領コードの階層を考慮した検索

その他の意見
① 学習コンテンツを探すときに動画で絞り込みして使うのは子どもに有用であるが、学習指導要領や学習コンテンツで書籍を検索する機能は、子どもが検索するときは隠しておいたほうがよい。
② 児童生徒が感覚的に検索してコンテンツへたどり着ける仕組みが望ましい。

ユースケースに係る課題：サービスにおけるユーザー情報の管理

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2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

3.有用なユースケースに係るご提案やご要望
質問内容
有用なユースケースに係るご提案やご要望としてコメントございましたらご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① 書籍のありかを探すときに図書館で再検索しなくても見つかると一度の検索で済んでうれしい。
② 教員が授業で使用する教材を検索する。児童生徒の得意分野・苦手分野に関連する教材をレコメンドする。といった使い方を想定。

4.興味ある箇所との紐づけ(書籍)
質問内容
検索で見つけたコンテンツはURLからリンク先に遷移させており、書籍の場合は書誌情報を表示しております。いかがでしょうか。

評価集計結果評価選択理由4.興味ある箇所との紐づけ(書籍)
0%

16%

17%
67%

どちらともいえない① 書籍情報だけであれば、WebAPIの結果として取得できれば特にリンクは不要かと思われたため。
② どのような内容が書かれた書籍か、がおおよそわからないものが多いと感じた。
本システムの問題というよりは国立国会図書館システムやデータの問題と想定。
主要なオンライン書籍販売に掲載がある書籍であれば大筋の内容まで確認できるので良いのでは。
（しかしそのような書籍が検索にヒットすることが全体的に少ないと感じる）③ 書籍については直でコンテンツに到達しないというのが、冗長な印象を受けた。
④ リンク先の性質上仕方ないが、タイトルからどのような書籍が内容がわからない。
別で検索エンジンなどのように、ちょっと見る等の機能を併用することになると想定。

メタデータ項目追加に係る課題(例1)：

メタデータにコンテンツ要旨の追加が必要
とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くない

どちらともいえないその他の意見① 書籍のありかを探すときに図書館で再検索しなくても見つかると一度の検索で済んでうれしい。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

5.興味ある箇所との紐づけ(画像)
質問内容
検索で見つけたコンテンツはURLからリンク先に遷移させており、画像の場合は画像の照会ページを表示しております。いかがでしょうか。

評価集計結果評価選択理由回答記入無し5.興味ある箇所との紐づけ(画像)
0%

33%

67%

とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くないその他の意見
① 著作権についての言及があるとよい。

どちらともいえない

メタデータ項目追加に係る課題(例2)：

メタデータにコンテンツ利用条件の追加が必要

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

6.興味ある箇所との紐づけ(動画)
質問内容
検索で見つけたコンテンツはURLからリンク先に遷移させており、動画の場合は動画照会ページを表示しております。いかがでしょうか。

評価集計結果評価選択理由回答記入無し6.興味ある箇所との紐づけ(動画)
0%

50%

50%

とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くない

どちらともいえないその他の意見
回答記入無し7.自然な言葉による検索
質問内容
検索キーワードは単語単位に空白区切りでの入力を前提としていますが、より柔軟な指定方法が望ましいでしょうか。

回答内容① 子どもが検索することを考えるとキーワードのリストから選択などできると探しやすくなる。
② 慣れ親しんでいるので良い。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

8.分類や類似情報
質問内容
APIとして保持すべき分類情報はあるでしょうか。

回答内容
回答記入無し9.著作者情報
質問内容
同じ著作者の別の書籍などを検索できるようにすべきでしょうか。

回答内容① タイトルやキーワードなど検索条件に著作者の名前を入れて検索できるとよい。

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2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

10.学習コンテンツの評価
質問内容
学習コンテンツの評価を検索APIを通じて反映できた方が良いでしょうか。

評価集計結果評価選択理由10.学習コンテンツの評価
17%

良くない
① いわゆる、いいね、のような閲覧者の私的な主観による評価は不要と感じる。
かといって専門的見地からの評価者にはなかなかなり得る閲覧者がいないと思われることと、学習コンテンツという性格を考えた際に、資料のほんの一部が「その閲覧者にとっては」とても価値あるものであっても、そのような評価がされることはとても稀になると思われ、評価の価値や存在意義が保ち辛いのではないかと感じる。

0%50%

メタデータ項目追加に係る課題(例3)：
メタデータに評価情報の追加が必要かどうかについ33%て、意見が対立している。

とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くない

どちらともいえないその他の意見
① 評価の高いもの、検索頻度の高いものを上位に表示させたい② 学校という場所は「引継ぎ」という概念が薄く、毎年別の先生が前年と同じようなことをゼロベースからしていることが多くみられるので、歴代の先生のコンテンツ評価は参考になるのではないかと感じる。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

11.その他の評価
質問内容
その他(項目・紐づけ・仕様面、等)の評価を検索APIを通じて反映できた方が良いでしょうか。

評価集計結果評価選択理由どちらともいえない① 検索APIに対する評価なのか、それを実装したインターフェイスへの評価なのかあいまい。
② その他(項目・紐づけ・仕様面、等)の評価はユーザーからの操作性等のFBを取得するという意味で認識あっているか。
仕様等のフィードバックについては、機能吸収しなくてもよい。
機能が検索というシンプルなもののため、一律の評価項目にしにくいと想定。

11.その他の評価
0%

17%

50%
33%

とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くない

どちらともいえないその他の意見
回答記入無し12.主体情報の付与
質問内容
プロトタイプでは主体情報を扱っておりませんが、学習指導要領コードとどの利用者が検索を行ったのかなどの主体情報との組み合わせを利活用する課題もある認識です。ご意見いただければ幸いです。

回答内容① 利用者が確認できる自身の検索履歴などはあったほうが有用。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

13.インターフェース項目
質問内容
検索APIのインターフェース項目へのご意見がございましたらご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① 期間指定による絞り込み機能がほしい。特にテクノロジー分野だと古い情報（2000年代発行の書籍など）は無価値なので。

14.紐づきの間違い
質問内容
検索結果において、学習指導要領コードに紐づけされたコンテンツは妥当でしょうか。

評価集計結果評価選択理由回答記入無し14.紐づきの間違い
17%

0%

50%
33%

とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くない

どちらともいえないその他の意見
回答記入無し

8/11

2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

15.実用に耐えうるコンテンツか
質問内容
検索結果は、実用に耐えうるコンテンツが表示されておりますでしょうか。

評価集計結果評価選択理由15.実用に耐えうるコンテンツか
17%

良いと思う
① 子どものことを考えると画像と動画はよいが、書籍はあまり使わないかもと思ったため。
どちらともいえない① 想定しないものが検索結果として表示されることがある

0%

紐づけ品質に係る課題１：
紐づけの改善が必要

あまり良くない① 画像と動画は相応に悪くないが、書籍は耐え得ると言い難い場合が多い。

16%
67%

とても良いと思う

良いと思う

あまり良くない

良くない

どちらともいえないその他の意見
① 大手動画サイトで授業で動画に利用可能な素材を帰宅後に探されている先生も多いと聞く。
不適切なものを授業で紹介する訳にもいかないため、コンテンツの選定は慎重にする必要があるが、今回の紐づけたコンテンツの引用元であれば一定の信頼ができるため、授業で使っても差しさわりのないの素材を集めるという意味では活用の幅が大きくて役立ちそうである。

16.紐づけたコンテンツへのご意見
質問内容
書籍は国立国会図書館、画像はジャパンサーチ・国立博物館、動画はSteamLibrary・NHKforSchool・eboardで紐づけを行いましたが、紐づきコンテンツとして加えるべきコンテンツ（例：デジタル教科書、デジタルドリル等）をご教示頂きたくお願いいたします。

回答内容① こちらから紐付けるのではなく、APIを公開して向こうから紐付けてもらえばよいのではないか。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

17.紐づけたコンテンツ全般へのご意見
質問内容
紐づけコンテンツ全般へのご意見がございましたらご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① システムはよいが、大元のコンテンツ分類が「書籍・動画・画像」しかないので改善が必要。テキスト情報・PDF・アプリなどがないので。
説明会資料にあった「コンテンツメタデータ」は使い勝手がよくなる。
② 検索結果のコンテンツの著作権について言及があると先生方も使いやすい。

18.その他要望等
質問内容
その他要望等、お気づきの点がございましたら、ご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① 検索結果が20件固定でしたら、100件や以上も可能なように更新いただくとありがたい。
また、2/13バージョンアップにより学習指導要領を探す、から、学習指導要領コードに紐づくコンテンツを検索できる機能を実装いただいたことはGoogポイント。
（現状は紐づくコンテンツが表示されないことが多いが試用段階である理解）
また、現状は全て閲覧者に検索項目を入力させるつくりですが、学校種→学年→教科と辿ることで該当学年該当教科のページが表示され、たとえばかけ算・図形・単位など、その学年のその教科で学ぶ大項目でグルーピングをクリックすると関連する資料が検索できるようなつくりと組み合わせることで使い勝手が向上すると感じた。
② とても便利だと感じた。
ただし、コンテンツにアクセスできるもの（オンラインの教材や画像など）と、概要のみが提示されるもの（国立国会図書館サーチなど）が混在していている点、工夫が必要に感じた。
たとえばコンテンツを閲覧できるものについては、何かしらのマーク等ではじめから分かるような表示があるとなお良い。
学習指導要領から学習コンテンツの検索まで一気通貫で遷移できれば、さらに良い。
③ 試用の機会は有難かった。
学習指導要領からコンテンツを検索する場合は、複数学習指導要領コードが検索値に入れられるようにした方が良い。
理由は、国語の教科において、学習指導要領コードは1個では意味の理解で難しいものがあるため、前後での検索をできるようにできると検索しやすくなると想定。
(コードそのものの採番の問題かもしれない）

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社小括
ユースケースに係る課題コンテンツ検索APIを使用する上で、サービス提供者に対して注意事項発信が必要である旨を示唆する回答が得られた。
例：サービス提供時に表示する検索結果情報をユーザーによって切替えることが有用であると考えられるため、ユーザー情報をサービス側で管理することが望ましい。
紐づけ品質に係る課題１
学習指導要領コードに対し、適切に見えないコンテンツが紐づいており、コンテンツとの紐づきに関する質が良くないという意見があった。
紐づけ品質に係る課題２
学習指導要領コードの階層のまとまりを考慮した検索ができるとよいという意見があった。
メタデータ項目追加に係る課題
現在のメタデータ項目では検索結果に表示させる内容としては不十分であり、様々な情報を追加したほうが良いという意見が多数あった。
例1：国立国会図書館サーチへのリンク付けをしている書籍などは、リンク先に飛んだとしてもコンテンツの内容を閲覧できないため、要旨情報を表示させたい。
例2：著作権情報についての言及が欲しい。
例3：コンテンツ評価機能を導入してほしいという意見と、不要という意見があった。
追加要望のあったメタデータ項目
・著者名
・著作権
・コンテンツ要旨
・コンテンツ分類（テキスト情報・PDF・アプリなど）
・コンテンツ評価情報
・内容閲覧可能かどうかの識別区分

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

教育関係者向けヒアリング結果報告書
コンテンツ検索システム画面試用における教育関係者からの回答は以下のとおり。
1.概要や前提に関するご質問等
質問内容
説明会での概要と基本的な使い方を踏まえて、確認事項やコメントがございましたらご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① 基本的に感じたことは、説明会においてフィードバックさせていただいた。

2.興味ある箇所との紐づけ(書籍)
質問内容
検索で見つけたコンテンツはURLからリンク先に遷移させており、書籍の場合は書誌情報を表示しております。いかがでしょうか。

評価集計結果評価選択理由2.興味ある箇所との紐づけ(書籍)0%

どちらともいえない① 書籍タイトルを検索することはあまりない。（必要なときは図書館のOPAC、または大手ECサイトを見るため）② 国立国会図書館サーチについては論文が多く、また書籍の場合も書誌情報は直接授業ですぐに使える情報という訳ではないので、実務においてはすぐに活用できるものではない。

33%

67%

とても良い

良い

どちらともいえない

悪い

とても悪い

その他の意見
回答記入無し1/15

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

3.興味ある箇所との紐づけ(画像)
質問内容
検索で見つけたコンテンツはURLからリンク先に遷移させており、画像の場合は画像の照会ページを表示しております。いかがでしょうか。

評価集計結果評価選択理由3.興味ある箇所との紐づけ(画像)どちらともいえない① 書籍と同様、国立国会図書館サーチについては実務においてすぐに活用できるものではない。

0%

33%

67%

とても良い

良い

どちらともいえない

悪い

とても悪い

その他の意見
回答記入無し2/15

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

4.興味ある箇所との紐づけ(動画)
質問内容
検索で見つけたコンテンツはURLからリンク先に遷移させており、動画の場合は動画照会ページを表示しております。いかがでしょうか。

評価集計結果評価選択理由4.興味ある箇所との紐づけ(動画)どちらともいえない① NHK for Schoolのみでよいと感じてしまうことが多いために、それらの紐づけの優先順位はそう高くない。

0%

33%

34%

33%

とても良い

良い

どちらともいえない

悪い

とても悪い

その他の意見
回答記入無し5.自然な言葉による検索
質問内容
本実証ではプロトタイプということもあり、検索キーワード指定は、簡易に単語単位に空白区切りでの入力を前提としております。
また、複数ワード指定された場合はOR条件で検索処理を行っております。
実際のサービス化を想定した場合は、より柔軟な指定方法が望ましいでしょうか。
その場合、具体的にはどのような方法が良いでしょうか。

回答内容① ORかANDは選べた方がよい。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

6.分類や類似情報
質問内容保持すべき分野・分類情報はあれば、ご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容
回答記入無し7.著作者情報
質問内容
同じ著作者の別の書籍などを検索できるようにすべきでしょうか。

回答内容① 必要ない8.その他の情報
質問内容
その他、どんな結果が出力できることが望ましいでしょうか。
お気づきの点がありましたら、ご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① コンテンツ（学習内容の単語）は拾えているが、実験器具（フラスコ、ガスバーナー）などのプリントづくりのための素材が拾えない。

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2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

9.学習コンテンツの評価
質問内容
学習コンテンツの評価をシステムで取り込めるようにした方が良いでしょうか。

評価集計結果評価選択理由どちらともいえない① ヒアリングの際にも伝えましたが、独自のシステムとして存在するのではなく、指導者用・学習者用デジタル教科書に埋め込むツールにならないと、現実的なシーンで使うのは難しい。

9.学習コンテンツの評価
0%33%

ユースケースに係る意見１：

デジタル教科書や指導書から関連コンテンツを検索できるようにする必要あり
67%

とても良い

良い

どちらともいえない

悪い

とても悪い

その他の意見
① こどもたちが調べたりする際には(コンテンツの評価が)あった方がよい。
例えば、中学、理科と検索したときに合理的に迅速に教科書内の内容が調べたいはずなので、教科書に掲載などの情報はあった方がよい。

10.主体情報の付与
質問内容
プロトタイプでは主体情報を扱っておりませんが、学習指導要領コードとどの利用者が検索を行ったのかなどの主体情報との組み合わせを利活用する課題もある認識です。ご意見いただければ幸いです。

回答内容① そもそもの現場のニーズとして高くないような印象を感じた。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

11.紐づきの間違い
質問内容
検索結果において、学習指導要領コードに紐づけされたコンテンツは妥当でしょうか。

評価集計結果評価選択理由どちらともいえない① 正確な紐づけがされたことによって、現場で使えるようなものになるかどうかは難しいというのが正直な印象である。

11.紐づきの間違い
0%

33%

67%

とても良い

良い

どちらともいえない

悪い

とても悪い

その他の意見
① どのような観点から紐づきを考えていたのかが曖昧だった。

6/15

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

12.実用に耐えうるコンテンツか
質問内容
検索結果は、実用に耐えうるコンテンツが表示されておりますでしょうか。

評価集計結果評価選択理由12.実用に耐えうるコンテンツかどちらともいえない① 条件ソートができるとなお良い。

0%

33%

34%

0%

33%

とても良い

良い

どちらともいえない

悪い

とても悪い

その他の意見
① 学習指導要領は検索できないので大変便利な機能であるが、公立校の先生方が指導要領を見ることはあまりないかもしれない。（本当は見るべきだが、実際の勤務実態では難しい。）

13.紐づけたコンテンツへのご意見
質問内容
書籍は国立国会図書館、画像はジャパンサーチ・国立博物館、動画はSteamLibrary・NHKforSchool・eboardで紐づけを行いましたが、紐づきコンテンツとして加えるべきコンテンツ（例：デジタル教科書、デジタルドリル等）をご教示頂きたくお願いいたします。

回答内容① デジタル教科書のコンテンツを紐づけるというよりも、デジタル教科書上の機能として搭載されることが目指されるべきである。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

14.紐づけたコンテンツ全般へのご意見
質問内容
紐づけコンテンツ全般へのご意見がございましたらご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① eboardは知らなかったので参考になった。youtube自体は質がピンキリであるため入れない方がよい。
② 学習指導要領のコード化・各種サービスのAPI化を踏まえて、できることを実装していくという流れは非常に重要であるが、実用性という点では相当難しい。
現場との対話を繰り返しつつ、プロトタイプを作る際に、政策・法制度にフィードバックをかけていくことが望ましい。
コンテンツさえ開発すれば現場に活用される…という話ではないように感じた。

15.その他要望等
質問内容
その他要望等、お気づきの点がございましたら、ご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容
回答記入無し

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2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

学生向けアンケート結果
16.現状のユースケースのご確認
質問内容
小中高等学校における教育現場の実態に即して、生徒において学習コンテンツ参照が必要なシーンを教示いただきたくお願いいたします。
また、その時 どこで、どのぐらいの時間でどういった学習コンテンツをどのように参照されているでしょうか(あるいは、想定されるでしょうか)。
例１）調べ学習の授業の中で、タブレット等の生徒用の端末から決められたテーマでインターネットから情報を検索。学校の授業中の参照なので、先生の監視下で50分程度。
例２）放課後や休日などに、学校や地域の図書館に赴いて、興味のある分野の書籍や資料を参照。往復の移動・滞在を含め１～２時間程度。
例３）自宅のインターネット環境から、教科書などの記載に従ってキーワード入力して検索し、動画を視聴。関連の動画視聴は30分程度。

回答内容① 日々の授業準備として休日に素材を1週間分集める。
② ・宿題として、家庭での調べ学習は出している。
⇒2年生で秩父に行って、岩石・土地の興味・探求テーマを決めて探求学習をさせている。
・Teamsで連絡・共有を図っている。そこでアンケートをとったりもしている。
⇒関心がないかどうかを察知することもある。
⇒GIGA機をどこまで自由に使わせているか次第。
⇒環境は画一的ではないことを考慮する必要がある。

ユースケースに係る課題２：

画一的ではない環境を考慮する必要

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2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

17.想定ユースケースへのご意見
質問内容
小中高等学校における教育現場での将来像として、生徒における理想的な学習コンテンツ参照の在り方を想定した場合に、どんな姿が想定できるでしょうか。
例１）授業中でも、デジタル機器やデジタル教材から、特定ページや章・節などから関連する学習コンテンツを直接参照できる。また、先生が参照した学習コンテンツを、生徒用の端末でも簡単に参照できる。
例２）学習プラットフォームとの連携として、学習eポータルなどの学習支援システムから関連する学習コンテンツを検索できる。
例３）インターネット上のポータルサイトで、単元や分類などから関連する学習コンテンツを検索できる。
例４）みんなの評価の高かったものやみんなが見ているものなど、評価や実績に基づいた学習コンテンツを検索できる。
例５）自分の理解が不足している箇所や、応用や発展的なトピックを補填できるような、主体情報に基づく学習コンテンツを検索できる。
例６）古い情報だけでなく、最新のトレンドに合わせた関連する学習コンテンツを検索できる。
例７）無償だけでなく、有償の関連する学習コンテンツも含めて検索できる。

回答内容① 児童の興味関心を引き出すための道具集めをする。
手持ちのコンテンツ内部のどこにあるかも参照できるようにする。
② ・コンテンツの質が重要。
⇒ただし、答えが先に出てしまうと学習のためにはならない。
⇒動画を見てその気になっても、実は腹落ちしていない状況もある。
紐づけ品質に係る課題３：⇒発展や応用の答えはむしろ見えない方がよい。
⇒５年担任：お薦め文献の発信をしたいときもある。例えば、児童用と教員用があり、５年１組というコミュニティの中で共有できるとよい。
生徒自身に考えさせるための手段が必要⇒６年担任：NHK for Schoolが受けるのは、コンテンツの質のおかげ。エンターテインメント要素も必要かもしれない。設計も工夫が必要である。
デジタル教科書など、使い勝手が担保された環境から参照できる等が必要かもしれない。
③ ・学生A：探す前に、生徒の知識の振り返りも重要である。
例えば、地震の被害であれば、地震の被害の整理をさせることができるとよい。お金の話もしかり。生徒が「あれ？」と気づけば「探してみよう」に繋がるが、まずは「あれ？」と思わせることが必要。
導入のコンテンツは重要(数学であれば、解法・手順)、振り返りもできる。
・学生B：
授業中以外も含めて、生徒は検索すること自体はすでに身についている。
素材は参照できるようにした上で、素材を必要とさせるようなシーンを提供できるようにすべきである。

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2023/3/28

教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

富士ソフト株式会社

18.有用なユースケースに係るご提案やご要望
質問内容
有用なユースケースに係るご提案やご要望としてコメントございましたらご教示いただきたくお願いいたします。
例１）メリットを生かすための考慮①他者の評価情報などを参考としたコンテンツ検索機能（ランキング）や、特別で検疫済みの有用コンテンツへのアクセスなど。
・教員がお墨付きを与えたドリル
・教育委員会が推奨する図書・受験に取り上げられる素材
・MEXCBTでの試験結果から、弱点や強みを補強できるような素材②「仮称)教育ミシュラン」などのなんらかのコンテンツ評価基準を活用
・「いいね」などの利用者による定性評価だけでなく、第3者基準での評価によるコンテンツ選定。
例２）デメリットの考慮
興味に基づきインターネット経由で関連するコンテンツを閲覧する場合など、フィルターにより参照制限が掛かるケースもある。
有用なコンテンツへのアクセスを提供しつつ、不要な情報から利用者を守る適切な仕組みも必要。
例３）ゼロクリックサーチの考慮
多量のコンテンツの存在や、選択肢の過度の増加により、検索対象の絞り込みが困難なシチュエーションも想定される。
このため、検索行為を起点とすることなく、主体情報あるいはプロファイルに基づいたレコメンドや提案ベースのコンテンツを利用者が選ぶようなインターフェースが望ましいという考え方もある。

回答内容① ・評価は必要かもしれない。
⇒一定程度の整備があると役に立つ。
・デメリットは継続的に考えるべき。
・５年担任：「東京ベーシックドリル」
基本プリントを教育委員会が提供している。
単元を入力したら、教材を引けると便利である。
AIドリルを使っている。紙のドリルも併用している。
・６年担任：
どこか起点となる教材や単元や箇所に紐づいた素材評価も必要。

紐づけ品質に係る課題１：「東京ベーシックドリル」などの有益なコンテンツの充実が必要

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

教職員向けアンケート結果
16.現状のユースケースのご確認
質問内容
小中高等学校における教育現場の実態に即して、教員における授業や指導に向けた素材集めが必要なシーンを教示いただきたくお願いいたします。
また、その時 どのぐらいの時間でどういった素材をどのように準備されているでしょうか(あるいは、想定されるでしょうか)。
例１）翌日の授業準備のための関連素材収集として、1時間程度で５時限分の関連素材を収集。
単元や指導範囲における生徒の興味を引き出す目的で、インターネット上のオープンデータを対象に画像や動画を収集。
集めた素材はブラウザにブックマークしておき、授業ではブラウザで画像参照したり、動画再生したりしている。
例２）体験学習や調べ学習に向けた関連素材収集で、２時間程度で関連書籍を確認し、著者とタイトルをメモに控えておき別途図書館で確認。
図書館で書籍から確認した内容は、コピーを取って後日活用。
例３）定期試験や入学試験に向けた関連素材収集で、５時間程度で関連する書籍・画像を確認し、書籍は著者とタイトルをメモに控えておき、別途図書館で書籍を確認。
画像はインターネット上からダウンロードして利用。

回答内容① 学年のまとめとして、互いにオンラインミニテストを作って解きあう活動、教科書に準拠している内容をスマートに探せる、調べ１時間、ミニテスト１時間、解く時間１時間、自宅での検索も自由とした。
② ・その都度で準備している。
⇒子供の反応見て対応を検討している。
考えさせるためにどうするかを重視すると素材ありきでない。
⇒５年担任：専門外教科は教材研究が必要。
体育「後方支持回転」、通勤中に動画を見たりする。
⇒６年担任：指導書の”赤刷り”（教科書で子供にどういう問いかけ、解説文、などのポイント）を参考に準備。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

17.想定ユースケースへのご意見
質問内容
小中高等学校における教育現場での将来像として、教員における理想的な素材準備の在り方を想定した場合に、どんな姿が想定できるでしょうか。
例１）デジタル機器やデジタル教材から、特定ページや章・節などから関連素材を直接参照できる。
例２）学習プラットフォームとの連携として、学習eポータルなどの学習支援システムから関連素材を検索できる。
例３）インターネット上のポータルサイトで、単元や分類などから関連素材を検索できる。
例４）評価の高かった素材や前年に使用した素材など、評価や実績に基づく素材を検索できる。
例５）生徒の理解が不足している箇所や、応用や発展的なトピックを補填できるような、主体情報に基づく素材を検索できる。
例６）古い情報だけでなく、最新のトレンドに合わせた素材を検索できる。
例７）無償だけでなく、有償の素材も含めて検索できる。

回答内容① 教科書でよく使うフリー素材は検索できるとよい。
② ・無限の中から探すのではなく、指導要領の枠から探索できるのは良い。
・トレンドや最新情報を引けることは重要。
古い情報からの経緯を含めて把握することが現場では重要。
⇒５年担任：「水のすがた」・・指導要領コード単体ではなく、配下の細かい内容も含め、考慮する必要がある。階層や構造も含めて探せるとよい。
⇒６年担任：別の観点：チエルが作ったYoutube動画を探せる仕組みを提供始めた。よく似ている。
「学びに向かう力」を生徒に考えさせたい。
教員と生徒という識別を設けること自体、良いかは分からない。
例１はやればできそう。
検索サイトは、オープン化されても、ハードルが高いかもしれない。
教材の箇所に紐づけできると使いやすい。
③ ・学生A：
空間図形の単元で、Google Earthを使って授業した際に、建物・世界遺産の対して、興味を持ってもらえた。
中学のお金に関する授業（キャリア構築の話）で、仮想のお金を使って、平均年収をベースに何にお金を使って生活をイメージさせたことがあった。
プログラミングについて、実践が伴う指導が必要。実際に手を動かさないと生徒が考えないので実践が重要。
・学生B：
デジタル教科書「教科書を触って動く！」で、生徒が喜ぶ。仕組み作りが大切。
・学生C：
動画や画像が導入としては有効。
実践の学びを通じて、生徒に考えさせたり試行錯誤させることが必要。
単元から学習する際に、内容を理解するだけでなく、素材としても、実践に繋がるものが理想。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

18.有用なユースケースに係るご提案やご要望
質問内容
小中高等学校における教育現場での有用なユースケースに係るご提案やご要望としてコメントございましたらご教示いただきたくお願いいたします。
例１）特別支援学校に対するユースケースは、個々の学びにあわせてより柔軟な対応が必要である。（素材優先ではなく、生体情報や教育環境を勘案した指導計画がありき、など）
例２）小中高等学校の、各発達段階に分けて素材を吟味すべきか、あるいは段階を問わず 初歩的なものから発展的なものまで シームレスな分類が望ましいのか。
例３）低学年ではICTスキルより読書体験を優先すべきであり、教員が推奨図書など優良なコンテンツを検索できるとよい。

回答内容① ・校外活動は、記録に残せない。
⇒活動履歴としてICTの力で記録できるとよい。生徒の評価や内申であったりといったところに活用できるかも。
⇒５年担任：特別支援学級担当したことがある。
下の学年の学習範囲を勉強することがおおい。
各先生の判断で工夫している。
検索結果に評価の重みを考慮したソート順等がほしい。
⇒６年担任：このままでは厳しいが、ホットワードなども含めて、傾向や時期に合わせて結果が表示された方が良い。
急上昇ワードなど。

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教育における広域なデジタルコンテンツの利活用環境の整備に向けた調査研究

2023/3/28
富士ソフト株式会社

説明会ヒアリング事項
素材・参考資料の探し方
質問内容
普段授業で扱う素材や参考資料を探すときに使っている、検索エンジンや動画サイトがあれば、ご教示いただきたくお願いいたします。

回答内容① Google画像検索（ワークシート向けイラストや表など）※教員間の情報共有は少ない状況② 指導書の付録CD

普段使用しているデジタル機器
質問内容
普段授業で扱っているデジタル機器（タブレット端末や個人用端末など）

回答内容① 生徒毎のタブレット端末を理科の授業で使用中② 自宅に持ち帰りさせている（文科省も推奨）。小学生のうちに、コンピュータに親しむ必要がある。※ただし、どの学校でも持ち帰りできているかは、学校毎に異なる。
③ ネットワーク規制が強い。教育委員会の許可が必要。（小中高全般）例：Googleフォームにアクセスできない環境もある。自宅Wifiでネット参照したコンテンツが学校では使えないなど。

小括
ユースケースに係る意見１
デジタル教科書や指導書から関連コンテンツ（資料やワークシート素材）が引けるようになることが望ましいという意見があった。
ユースケースに係る意見２
GIGA端末を生徒にどこまで使わせているか学校ごとに差異があるため、学校内・学校外・家庭などにおける画一的ではない環境の実態を踏まえて利用シーンを考慮することが必要という意見があった。
ユースケースに係る意見３
児童にとっての関連コンテンツは、特に興味関心を引き出し自身の気づきに基づいて考えさせるための導入としての役割が大切であるという意見があった。
紐づけ品質に係る意見
東京都教育委員会が提供している「東京ベーシックドリル」などの有益なコンテンツを紐づけるとよいという意見があった。

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