令和 2 年度 文部科学省「専修学校における先端技術利活用実証研究」「最先端技術を利活用した IT 人材育成・専門学校の基盤開発事業」

成 果

報

告

書

2021 年３月

一般社団法人安全安心社会構築教育協会

目次
第 1 部 事業概要 ...................................................................................................................3
第 1 章 事業の趣旨・目的 .................................................................................................3
第 2 章 当該実証研究が必要な背景について ....................................................................4
2-1 専門学校が抱える課題 ...........................................................................................4
2-2 先端技術の可能性 ..................................................................................................6
2-3 期待される効果 ......................................................................................................8
第 3 章 実証研究する先端技術及び導入方策 ..................................................................10
3-1 実証研究の対象 ....................................................................................................10
3-2 実証研究する先端技術 .........................................................................................10
第 4 章 今年度の取組概要 ...............................................................................................13
4-1 実施委員会の開催 ................................................................................................13
4-2 調査 ......................................................................................................................14
4-3 開発 ......................................................................................................................16
第２部 調査報告 ..................................................................................................................18
第 1 章 IT 系専門学校に対象としたアンケート調査 .....................................................18
1-1 調査概要 ...............................................................................................................18
1-2 調査結果 ...............................................................................................................21
第 2 章 IT 系専門学校に対象としたヒアリング調査 .....................................................29
2-1 調査概要 ...............................................................................................................29
2-2 調査結果 ...............................................................................................................29
第３章 先端技術の教育への活用事例調査 ......................................................................32
3-1 調査概要 ...............................................................................................................32
3-2 調査結果 ...............................................................................................................32
第 4 章 「協働学習支援ツール」の事例収集 ..................................................................341

4-1 調査概要 ...............................................................................................................34
4-2 調査結果 ...............................................................................................................34
第 5 章 「センシング」の事例収集 ................................................................................36
5-1 調査概要 ...............................................................................................................36
5-2 調査結果 ...............................................................................................................36
第６章 調査のまとめ .......................................................................................................38
第 3 部 開発報告 .................................................................................................................40
第 1 章 導入する技術および機能を検証するための実験 ...............................................40
1-1

遠隔・オンライン教育システム.........................................................................40

1-2 協働学習支援ツール.............................................................................................46
1-3 センシング ...........................................................................................................51
第 2 章 実証講座における計画策定の留意点 ..................................................................54
第３章 PBL 教材開発 ......................................................................................................56
3-1 概要 ......................................................................................................................56
3-2 配布版 ..................................................................................................................57
3-4 指導ガイド ...........................................................................................................58
3-5 e ラーニングサイトの構築・教材の実装 ............................................................61
第 4 章 開発のまとめ ......................................................................................................63
第 4 部 まとめと今後の計画 ...............................................................................................67

2

第1部

事業概要

第1章

事業の趣旨・目的

近年の IT 系専門学校では、技術革新への対応や企業からの要請もあり、実務能力の指導の充実化に向けた取組が求められている。そのためには多様で柔軟な学びを支援する「教育環境」の構築・運用、産学共同による「教育プログラム」の開発、実務者と連携した教育実践などの課題をクリアしていく必要がある。一方で、Society5.0 時代の到来により教育にも活用可能な先端技術が登場し、コスト的にも導入が容易になりつつある。
そこで本事業では、上記の課題に対して遠隔・オンライン教育システム、協働
学習支援ツール、センシングといった先端技術を導入した教育環境を構築する
実証研究を行う。この教育環境を活用することで、実務者による遠隔指導や複数校の学生による遠隔協働学習など実務能力の養成に向けた多様な学びが実現可能となる。また、技術革新に対応した教育プログラム開発等における産学連携のインフラとしても機能する。さらに災害時等の状況においてもオンラインでの教育が可能となり教育の持続性が確保されることになる。
この教育環境に対する共同管理・運用の体制を専門学校と企業で整備し、これを産学連携コンソーシアムの共通基盤として活用していくことで、実務能力を備えた IT 人材育成に貢献していく。

3

第2章
2-1

当該実証研究が必要な背景について専門学校が抱える課題

国内の IT 系専門学校では、IT に関する専門技術を幅広く修得し、総合的かつ実践的なシステム開発技術者の育成に取り組んでいる。こうした中、多くの学校
では、基本情報技術者試験等の資格試験対策に追われる中で、「企業等が新卒人
材に求める実務能力の指導をどのように充実化させていくべきか」という切迫した問題意識を抱えている。この指導の充実化を図る上でクリアすべき課題を分析すると、(1)教育環境に関する課題、(2)教育プログラムに関する課題、(3)
教員に関する課題があることが見えてきた。

2-1-1

教育環境に関する課題～テレラーニングや協働学習等、多様な学びを支援する環境をどう構築・運営するか専門学校の授業は、実技の比重が高いこともあり、これまでは集合教育を中心に実施されてきた。しかし、インターネット環境の充実・普及等を踏まえると、
今後は遠隔・オンラインによる講義（テレラーニング）や授業時間外での遠隔グループワークなど、多様な学びを支援する環境の実現、その効果的な運営が重要な課題となる。こうした学習環境では、これまで捕捉できなかった学習ログも記録できるため、学習成果物（アウトプット）だけでなくプロセスも含んだ客観性の高い学習評価の実現、それに基づく効果的な指導などの教育効果も見込める。
特に、卒業研究等で実施される PBL に関しては、グループ討議において、学生によって発言回数等の参加度合いに偏りが発生してしまうという課題がある。
また、グループ討議では、講師が学生の参加状況を常時把握することは難しく、参加状況を可視化する等客観的な評価手法が必要と考えられる。そこで、先端技術の導入によって、学生のグループ討議への積極的な参加を促し、また、より客4

観性の高い評価を基にした教育効果の向上を図っていく必要がある。

さらに、こうした教育環境は専門学校教育の持続可能性を担保するしくみとしても機能する。現在の新型コロナウイルス感染症の蔓延や毎年のように発生する自然災害等の状況下においても、学生を登校させる（物理移動のリスクを発生させる）ことなく、教育を学生の安全安心を確保しながら継続していくことが可能となる。

2-1-2

教育プログラムに関する課題～目覚ましい技術革新の動向に対応した教育をどう実現するか

近年は IT 技術の進化が著しい。中でも人工知能（AI）は第 3 次 AI ブームに突入し、「機械学習」の進展による「ディープラーニング」の登場と共に実用化が急速に加速している。これまで高度な知識や高性能なシステムが必要だった
AI が、スマートフォンやスマートスピーカーなどの身近な機器にも搭載され、誰でも気軽に利用できるようになった。また、IoT の発展・普及も目覚ましく、
テレビやエアコン、冷蔵庫、自動車など、身の回りの様々な機器がインターネッ
トに接続され、我々の生活をより豊かにしている。更には、IT というテクノロ
ジーの役割そのものが「確立された産業の効率化や価値の向上を実現するツール」から「産業と一体化することで、ビジネスモデル自体を変革（デジタル・ト
ランスフォーメーション）する事業のコアとなる」1ものへと変化しているという指摘のとおり、近年の IT をめぐる技術革新は劇的である。

1『情報通信白書 令和元年版』：

https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/index.html

5

専門学校における IT 教育も、こうした技術革新の動きを捉え、それを教育プ
ログラムへと落とし込んでいく継続的な対応が求められる。そのためには専門学校一校単独の対応には限界があり、複数の専門学校や企業等が連携した取り組みが不可欠となる。

2-1-3

教員に関する課題～企業等の実務者講師と連携した教育をどう実現するか
システム開発実務系の授業などでは、企業等から実務者を講師として派遣してもらい、専任教員と共に指導にあたるというケースがある。開発現場の第一線にいる実務者から、企業が要求する実務能力に直結する学びが得られるという教育効果が見込めるため、こうした産学連携の取組は珍しくない。大都市近郊の専門学校では近くに大企業も多く、人材も豊富なので講師派遣は比較的容易である。
しかし、地方の専門学校の場合は「企業等の実務者講師と連携した教育」の実施が難しい。地方には中小企業が多く実務者の人的ボリュームに余裕が乏しいためである。更には、専門学校までの移動がネックとなり、1 コマの授業のために 1 日業務を空けなければならなくなる場合も多く、そのために数少ない貴重な人材を企業が派遣することが難しいという理由もある。

2-2

先端技術の可能性

一方、Society5.0 時代における先端技術が次々に登場している。
「遠隔・オン
ライン教育システム」「協働学習支援ツール」「センシング」等、教育にも活用できる可能性の高い先進技術が普及し、安価で使いやすくなりつつある。

6

2-2-1

遠隔・オンライン教育システム「遠隔・オンライン教育システム」は、インターネット回線を通して遠隔で行う、時間や場所等に囚われない教育手段を提供する。本事業で構築する教育環境のインフラに当たり、これを基盤として、講義映像の配信（録画またはライブ）
や、以下に述べるような協働学習支援ツールやセンシング等を組み合わせて全体のシステムを構成する。これにより、遠隔地にいる実務者や教員による講義やグループワークの指導を受けるなど学習の幅を広げたり、多様な学習の機会を提供したりすることが可能となる。
例えば、「gacco」2は、録画した講義映像をインターネットで配信し、大学教授をはじめとした一流の講師陣による本格的な講義を、誰でも無料で受けられるウェブサービスとなっている。

2-2-2

協働学習支援ツール「協働学習支援ツール」は、PBL（プロジェクト学習：Project Based Learning）
やケーススタディ等におけるグループワークでの学生どうしによる議論の支援等を行う。電子掲示板やチャット等も含まれるが、ここでは、リアルタイムでの映像による会議ができる Web 会議システムに加え、VR/AR も含めた想定をしている。資料の共有がし易いだけでなく臨場感も高くなれば、学生どうしの考えの比較や議論の活性化に繋がるものである。
例えば、株式会社桜花一門が提供する「空間会議システム 桜花広場」3は、「空間を共有する会議システム」と謳っており、右側の人が発言すると右側から声が聞こえる、話したい方向を向くと相手にもそれが伝わる、というように、実際に一堂に会して行う会議により近い形を実現している。
2

gacco：https://gacco.org/

3

空間会議システム 桜花広場：https://oukaichimon.com/ouka_hiroba.html

7

2-2-3

センシング「センシング」は、画像や音声等のセンサーを介して学生の視線や発話量に関するデータを収集する技術である。そのデータを基に、議論における集中度や貢献度を評価することができ、またそれに基づいたよりきめ細かな指導を実現できる。
例えば、ミラクシアテクノロジー株式会社は、カメラや熱画像センサーによる映像データのみで、人物の感情や眠気、集中度を分析・推定するヒューマンセン
シング技術を開発4 している。

2-3

期待される効果2-3-1

産学共同での教育プログラム開発やその運用管理が可能となる「協働学習支援ツール」の Web 会議システムとその教育的な付加機能を実装
し、活用することにより、複数の専門学校どうしや、専門学校と企業とのコミュ
ニケーションがより活発になり、産学の連携体制も構築しやすくなる。
そして必然的に、産学連携による教育プログラムの開発が可能となる。また、この連携体制による共同での運用管理が可能となり、それによる運用・管理コス
トの低減も期待される。

2-3-2

教育効果のさらなる向上が望める

本事業で構築する教育環境の実証で予定している「卒業研究」では、学科での3 年間の学習の集大成として、プロジェクトを立ち上げてシステム開発に取り組む。そこでは、チームメンバーとコミュニケーションを図り、協力してシステム
4

ミラクシアテクノロジー

8

を完成させることが求められる。
この「卒業研究」において、専任教員による指導に加えて遠隔の実務者から指導・助言を行い、「協働学習支援ツール」を活用することで、学生どうしの議論を活性化させ、より深い議論ができるようになる。さらには、「センシング」の活用により、授業時の学生の集中度や、グループワークにおける議論での貢献度
等が客観的に評価できるようになるので、学生に対して個々に応じたよりきめ
細かく的確な指導が可能になる。

2-3-3

実務家教員の手配が可能・容易になる「遠隔・オンライン教育システム」が配信する講義映像は時間や場所の制約を緩和することができるので、企業の実務者が遠方に移動することなく、複数の専門学校の授業を担当することが可能になる。また、１つの講義映像を複数の専門学校の学生向けに配信する等の活用も可能になる。これにより、企業等の実務者
講師の協力が得られにくい地方の専門学校でも、大都市圏の専門学校と変わらない授業機会を確保することができる。

2-3-4

災害等の非常時における対応が可能となる「遠隔・オンライン教育システム」の活用により、予期せぬ災害等の非常時においても、授業を中心とした学生指導を継続することができる。さらには、被災地以外の専門学校の教員による授業の継続も期待できる。これにより、学生も安全に安心して学習が可能となり、教育の持続可能性が確保されることとなる。

9

第3章
3-1

実証研究する先端技術及び導入方策
実証研究の対象

先端技術を、本事業では、「卒業研究」に導入する計画である。この「卒業研究」は、高度な技術を身に付け、企業からの評価も高い 3 年制学科の 3 年後期
または 2 年制学科の 2 年生後期に実施されることを想定している。本科目では、
3 年間または 2 年間の学習の集大成として、プロジェクトを立ち上げ、チームで議論しながら課題を解決し、最終成果物としてのシステムを完成させる。
こうした PBL（Project Based Learning）形式の授業により、IT 開発の技術は勿論、コミュニケーション能力や問題解決能力等の業務遂行能力の向上も目
指す。

3-2

実証研究する先端技術

本事業における実証研究では、「遠隔・オンライン教育システム」「協働学習支援ツール」「センシング」の 3 つである。
「遠隔・オンライン教育システム」を教育環境のインフラとして導入し、そこに学生がグループワークの際に利用する「協働学習支援ツール」と、教員が学生の評価やフォロー等の場面で使用する「センシング」を組み合わせ、さらにはこれらを補完する諸機能を実装したもので実証研究する。

3-2-1「遠隔・オンライン教育システム」「遠隔・オンライン教育システム」は教育環境のインフラとして、映像の配信をはじめとした e ラーニングに必要な各種機器や、「協働学習支援ツール」 「センシング」との連携を実現することに活用する。具体的には、PBL における資料・レポートや映像の配信、ログインや学習時間等の学習記録、スケジュール管10

理、メッセージ送信等を行う。

概要

教育環境のインフラの役割を果たす。

機能

映像や資料・レポートなどの配信、ログイン日時・学習項目・
学習時間の記録、スケジュール管理、一斉・個別のメッセージ
送信、等

導入方法

PBL における教材や資料・レポートの配信、教員による解説
映像の配信を行う。また、ログイン記録等により学生の学習項
目や学習時間の記録を行い、成績評価等に活用する。さらに、授業のスケジュールやグループごとの協働作業のスケジュールなどを設定・表示し、学習計画の支援を行う。そして、メッセージ機能によって、一斉の連絡や個別のアドバイス等を行う。
なお、本事業終了後は、PBL 以外の授業でも活用していく。
「遠隔・オンライン教育システム」概要

3-2-2「協働学習支援ツール」「協働学習支援ツール」は、Web 会議システムによるチームでの議論や、授業時間外における協働作業等に活用する。具体的には、Web 上での映像や音声による会議の場等を提供し、そこで資料の共有や会議映像の記録・再生等を行う。
VR を導入することによって、より高い臨場感を実現できる。

概要

Web 上での会議を支援する。

機能

Web 上での映像や音声による会議に加え資料（ドキュメン
ト、メディア等）の共有、会議内容の録画・再生、等

11

導入方法

PBL におけるグループ議論の場として活用する。VR を活用することも含めて映像や音声によるリアルタイムでの会議を行い、必要に応じて、文書や映像等の資料をグループ内で共有し、議論に活用する。会議の内容を録画しておけば後で見返すことができるので、より学習効果が期待できる。また、専門学校どうし・専門学校と企業等の交流・連携のプラットフォームとしても活用する。
「協働学習支援ツール」概要

3-2-3

センシング

「センシング」は、議論に参加する学生の映像や音声を取得し、それを基に、集中度や議論における貢献度等の評価に活用する。具体的には、グループワーク
における学生の表情や声質等を基に AI で分析し、議論における集中度や貢献度を客観的に評価する。
概要

学生の映像や音声を記録し、それを基に、議論における集中度や貢献度を評価する。

機能

映像記録、音声記録、AI を活用した分析、集中度や貢献度の評価、評価結果の出力、等

導入方法

PBL のグループ議論において、学生の議論している映像や音声を記録し、表情や声質等を基に AI で分析し、議論における集中度や貢献度を客観的に評価する。それを基に、講師が成績評価に活用したり、グループや個別の学生へのきめ細かな指導を行ったりする。本事業終了後は、PBL だけでなく、講義科
目等においても活用していく。
「センシング」概要

12

第4章
4-1

今年度の取組概要
実施委員会の開催

本事業の初年度である、今年度においては、３回の実施委員会を開催した。
以下は実施委員会の開催実績である。

開催日時
第一回

議題等

2020 年 12 月 16 日（水）・委員紹介
・事業計画説明・調査報告

第二回

2021 年 3 月 8 日（月）

・実験報告
・開発報告
・調査結果報告第三回

2020 年 3 月 12 日（金）・実験結果報告
・開発成果報告

また、本事業における委員構成は以下の通りである。
所属・職名

役割等

都道府県名

一般社団法人 安全安心社会構築教育協会

委員長

京都府

学校法人フジ学園

委員

沖縄県

神戸電子専門学校委員

兵庫県

学校法人中村学園

専門学校静岡電子情報カレッジ

委員

静岡県

学校法人桑園学園

札幌未来情報専門学校

委員

北海道

専門学校ＩＴカレッジ沖縄

学校法人コンピュータ総合学園

学校法人コミュニケーションアート

東京デザイン

委員

テクノロジーセンター専門学校
東京都公立大学法人

産業技術大学院大学

一般社団法人 IT 人材育成協会

13

東京都

委員

東京都

委員

東京都

有限会社マルチキャスト

委員

北海道

株式会社 AB-Net

委員

愛媛県

株式会社アイデミー委員

東京都

SISEN 株式会社

委員

京都府

株式会社さうすウェーブ

委員

沖縄県

4-2

調査

今年度では、本事業における調査として、「IT 系専門学校に対する先端技術の導入状況・意向に関する調査」及び「先端技術の教育への活用事例調査」の2 つの調査を実施した。
「IT 系専門学校に対する先端技術の導入状況・意向に関する調査」では、全国の IT 系の専門学校 300 校を対象に、先端技術の導入状況や、実証研究する
先端技術に関する情報収集を目的としたアンケート調査を行い、30 校から回答を得られた。
アンケート調査の結果として、先端技術の導入については、回答校の 90％超が関心を持っている結果となり、非常に関心度が高いことがわかった。また、関心のある先端技術については、「遠隔オンライン教育」が最も高く 3 分の２からの肯定的な回答を得た。また、授業における「授業配信用のオンラインサービス」の活用については、「Zoom」と「Teams」を活用している学校が多く、複数のサービスを用途に合わせて活用している学校もあった。
アンケート調査を深堀するために、回答校の中から、本事業に比較的強い関心を示した専門学校を対象としてヒアリング調査を行った。ヒアリングでは、コロナ禍における授業の実施や授業配信用のオンラインサービスの選定理由、
先端・オンライン教育を活用した卒業研究・制作への関心などについて尋ねた。オンラインサービスの選定理由としては、既存システムとの互換性やコスト面を重視したという意見を得た。また、先端・オンライン教育を活用した卒14

業研究・制作については、今年度のオンラインでの授業実施での学生の成果物の水準の高さから肯定的な意見があった一方で、学習状況の把握や評価の面で不安を抱いている意見もあり、先端技術がどの程度貢献できるようになるのかへの期待も明確になった。
「先端技術の教育への活用事例調査」では、先端技術の教育への活用状況について、インターネットや文献等によって調査した。
教育への活用事例となっている先端技術としては、「遠隔・オンライン教育システム」
・LXP
・LMS（商用版）
・LMS（オープンソース）
・技術的にはクローズ．無料「協働学習支援ツール」「センシング」「WEB 会議システム」
・ビデオチャットツール
・ビデオチャットツール付属のシステム
・ビデオ会議システム遠隔オンライン教育を対象とした。国内のみならず先進的な事例の多い国外にも当たり、合計で約100 システムを収集した。デモ利用が可能なものについてはできるだけ試用することによって可能な範囲で機能などの確認を行っている。各ツール・システ
ムの種類別にみると、すでに多くのユーザを獲得しているツールもあるが、最近登場したものも多く、競争が激化しているため、今後も高い性能や機能を持つツールが登場してくると思われる。

15

4-3

開発

今年度の開発には 3 項目ある。
１つ目は、導入する技術および機能を検証するための実験等である。対象とする先端技術としては「遠隔オンラインシステム」「協働学習支援ツール」「センシング」である。
「遠隔オンラインシステム」については、本協会が開発した安全安心をテーマとした PBL(Project Based Learning）をベースに今回の目的に合わせて拡張し、（財）日本教育基盤財団が提供する通信教育型のｅラーニングシステム
である JEI-LMS のレポート機能を使って、PBL 教材と LMS の連携整合性に関する検証を行った。ここでは、PBL の個別評価に対する課題を解決へ導く一法と期待される課題レポートに対しては、LMS のレポート機能の有効性は高いとの評価を受けた。
「協働学習支援ツール」では、VR を利用した実験授業を実施した。学校法
人コミュニケーションアート 東京デザインテクノロジーセンター専門学校の学生を対象に、VR ゴーグルの「VIVE FOCUS PLUS」を活用した VR 空間での授業体験やグループワークを行った。今回の実験では、VR 技術の活用事例を教材として扱った。実験を体験した学生からは、「自由な席でオンラインでは感じられないその場にいる雰囲気を感じることが出来た」という意見を得られた一方で、「ゴーグルの重さや、ずっと画面を見ていることで少し目の疲れ」
を感じるという意見も見られた。今後の本事業における機器やシステムの選定において有用な意見を得られた。
「センシング」については、ミラクシア エッジテクノロジー株式会社の「集中力センシング技術」を活用した実験を実施した。この実験では、学習コ
ンテンツを視聴時における体験者の集中度を測定した。今回の実験においては、「環境の違いによる集中度変化」と「コンテンツの違いによる集中度変16

化」の 2 種類を実施した。実験の結果、前者においては、雑音の有無について
は集中度に明確な差異は見られない結果となった。一方、後者では、教材の難易度の違いが集中度の差異を生じさせている結果となった。また、講師の違いについても集中度が変化している状況がわかった。
2 つ目に、機器・システムの技術や機能を検証するための実験等を受けて、次年度における実証講座の実施を想定した機器・システムや使用教材の選定・
カスタマイズに必要な項目の検討を行った。この項目をもとに実証講座の計画を策定し、それを想定した動作実験は次年度に実施する。
3 つ目に、PBL（Project Based Learning）教材の開発を行った。今年度開発した教材は、「安全安心社会構築」をテーマとした課題を設定した。全 15 時
間での実施を想定した教材であり、学習の手順としてはヒアリング、開発要件の検討、提案書作成というステップで進行していく。それぞれのステップにおいて、課題をクリアし、グループ毎に作成した提案書を用いてプレゼンテーシ
ョンを実施する。プレゼンテーション後には、プレゼンテーション後に得られた他のグループからの評価や教員からの評価、アドバイスをもとに個人ワーク
でレポートを提出する。最終課題としてレポートの提出を課すことにより、教員側には一連の PBL 学習における学生の個別評価が可能となる。また、学習者には学習における課題の把握などの自己分析を明確にすることが可能となる。
PBL 教材については、教材におけるワークシートの「解答例」と教材を使用する際の教員が確認する「指導ガイド」も開発している。解答例では、各ステップにおける「記述シート」や「提案書」の作成例を示している。「指導ガイド」では、指導目標や指導上の留意点などを明記している。
以上の 2 つが今年度の開発項目である。

17

第２部 調査報告
先端技術に関する情報収集を目的として、「IT 系専門学校に対する先端技術の導入状況・意向に関する調査」および「先端技術の教育への活用事例調査」の 2つの調査を実施した。

第1章
1-1

IT 系専門学校に対象としたアンケート調査
調査概要

今年度の調査としてまず、IT 系専門学校を対象として、コロナ禍前後における授業実施状況や「Zoom」や「Teams」などのオンラインツールの活用、先端技術への関心度などの情報収集を目的としたアンケート調査を行った。回答方
法は、本アンケート調査用の web サイトを構築し、URL または QR コードから接続する形式で行った。全国の IT 系の専門学校約 300 校にアンケート実施を案内し、そのうちから 30 校回答を得られた。
アンケートの調査項目の概要については、以下の通りである。
■回答校の設置している学科・コース名
０．本事業について（１）本事業への関心度（２）本事業に関する成果報告書やセミナー・講演会等に関する案内希望（３）本事業への参加に関する関心度
１．コロナ禍以前の先端・ネット教育環境利用について（１）コロナ禍以前の先端・ネット教育環境の利用状況（２）先端・ネット教育環境で活用したサービス・名称
２．コロナ禍における先端・ネット教育環境利用について（１）コロナ禍における先端・ネット教育環境利用

18

（２）各期別の集合教育と先端・ネット教育環境などを利用した集合教育以外の組み合わせ比率（３）先端・ネット教育環境を利用した授業（４）講義で活用したサービス・名称（５）演習で活用したサービス・名称（６）実習で活用したサービス・名称（７）卒業研究・制作またはそれと同様の授業で活用したサービス・名称（８）卒業研究・制作またはそれと同様の授業の時間数（９）卒業研究・制作またはそれと同様の授業における企業との連携（10）卒業研究・制作またはそれと同様の授業における授業形式（10-1）グループワークにおいて利用した機能（11）先端・ネット教育を導入したことによる効果（12）先端・ネット教育を導入したことによる課題（13）先端・ネット教育を導入したことによる課題への効果的な解決方法（14）教育業界おける先端技術の導入への関心度（15）関心のある先端技術の種類
3．コロナ禍における学生の学習環境・回答校の教育環境について（１）学生の PC の保有具合（２）学生の自宅でのネットワーク環境（３）学生の自宅でのネットワーク環境が不調な際に行った対応（４）授業で活用するために新設または増設・増強・拡大した設備

本アンケート調査では、コロナ禍におけるオンラインやオンデマンドなどの教育に関連するサービスツールの活用について明らかにすることを目的として、そのようなサービスツールを「先端・ネット教育環境」と定義した。アンケート
調査用に構築した「アンケートサイト」にて分かりやすい資料を提示し、回答を19

得られやすいように工夫した。
アンケート調査用に構築した web サイトの一部を以下に紹介する。

アンケートサイト

トップ

本事業の説明場面

卒業研究・制作で活用したサー先端・ネット教育環境の説明場面

ビスとその名称を問う質問場面

20

1-2

調査結果

アンケート調査では、各地域の 30 校から回答を得られた。本文においては、
アンケート結果の一部を紹介する。アンケート結果全体については、附録に掲載している。
以下、アンケート結果の一部を紹介していく。

〇本事業への関心について

まず、本事業への関心度については、「非常に関心がある」「関心がある」を併せると 80％以上であり、事業への関心度の高さをうかがえる結果となった。

21

〇コロナ禍以前とコロナ禍における先端・ネット教育環境を利用について

次に、コロナ禍以前とコロナ禍における先端・ネット教育環境の利用についての質問では、コロナ以前では、40％以上の学校が「全く先端・ネット教育環
境は行っていなかった」と回答していたが、コロナ禍では、「先端・ネット教育を行った」「先端・ネット教育環境を行うようになった」を合計すると 90％以上になり、コロナ禍の影響もあり、ほとんどの学校が先端・ネット教育環境を利用することになったことがわかる。

22

〇各期別における集合教育と集合教育以外の組み合わせ比率の比較

コロナ禍当初の【2020 年 4 月～6 月期】では「全て集合教育」が約 13％であり、「全て集合教育以外」が約 23％となっていた。しかし、【2020 年 10 月
～12 月期】においては、「全て集合教育」が 40％まで上昇し、「全て集合教育
以外」と回答した学校はいない結果となった。【2021 年 1 月～3 月期】では、コロナの感染再拡大の影響からか、「全て集合教育以外」の学校が見られる
が、全体として時間が経つにつれて集合教育に戻って行ったことがうかがえる。

23

〇先端・ネット教育環境を利用した授業

一番活用していたのは「講義」という結果であった。本事業の先端技術活用の対象である「卒業研究・制作またはそれと同様の授業」については、一番利用している学校は少ないものの、それでも半数の学校で利用されていることが
わかった。

24

〇卒業研究・制作またはそれと同等の授業にて活用したサービスとその名称

①

②

Teams
Zoom
G Suite
Slack

7
4
2
1

Meet

1

Teams
YouTubeStreamLOGOSWARE
STORM
Google ビデオ

③
2
2
1
1
1

④

Teams
Glexa
MoodleG Classroom

1
1
1
1

G Suite1⑤
GitHub
Notes
Youtube
Slack

1
1
1
1

活用しているサービスは「授業配信用のオンラインサービス」が一番多い結果となった。また、「Teams」が 3 つの領域で活用されていることがわかる。
すでに入手済みのシステムやサービスで提供されている機能を活用して対応していたことがうかがえる結果となった。

25

〇卒業研究・制作における企業との連携⑥その他：学生と企業が共同で開発を行っている

多くの学校で、企業と連携して取り組まれていることがわかる。また、「その他」の回答として「学生と企業が共同で開発を行っている」という記述もあり、積極的に企業との連携を行っている学校もあることが明確になった。

26

〇先端・ネット教育を導入したことによる課題

先端・ネット教育環境を利用したことによる課題に対する設問では、「学習状況把握・評価」が一番多い結果となった。急遽導入することになったオンラ
インツールを活用したネットでの授業となり、学生の集中度や学習状況の把握という面に課題を抱えていることがわかる。

27

〇先端・ネット教育を導入したことによる課題への効果的な解決方法

一番多い回答は「公的支援」という結果になった。また、「専門学校間連携」が課題への解決に効果的と回答した学校も半数あり、専門学校同士の連携に期待を寄せている学校も多いことがわかった。

28

第2章
2-1

IT 系専門学校に対象としたヒアリング調査
調査概要

アンケート調査に回答した IT 系専門学校の中から、本事業への関心度が高い専門学校を対象に、ヒアリング調査を実施した。
ヒアリング調査の主要な調査項目は以下の通りである。
〇コロナ禍における授業運営について〇オンラインサービスツールの選定理由について〇先端・ネット教育を活用した卒業研究・制作について〇今後の授業運営について

2-2

調査結果

ヒアリング調査は７校の専門学校に対して実施した。
以下、調査項目における主要な回答結果を記述していく。

〇コロナ禍における授業運営について
・4 月～9 月までは「座学」での授業がほとんどであり、コロナの影響もあったので、先端・ネット教育環境でやらざるを得なかった。10 月以降
は、「実習」の時間増加およびコロナの状況改善から集合教育に戻った。
・授業自体に問題はなかったが、機器の確保や学生の学習環境把握に手間がかかった。
・4 月中旬からオンラインを実施した。また、県内のコロナ状況が悪化した
際には完全にオンラインで対応した。ちょうどテスト時期であり、マイク
ロソフトの「Forms」を活用した。グループワークについては「Teams」のチャンネル機能で対応した。

29

・幸い本校に地域では、コロナの影響が少なく、感染拡大防止の対応をしな
がら集合教育で実施できた。

〇オンラインサービスツールの選定理由について【Teams】
・教員や学生がマイクロソフトに慣れていた。
・コスト面
・office365 との互換性
・セキュリティレベル
・留学生も活用できる。（中国では Google が禁止）

【Google Meet】
・導入当初の機能でグループワーク機能があったから【Udemy】
・中長期間での課題の場合に、優秀な学生はすぐ課題を終わらせてしまう。
その場合に、副教材として、教員から課題が終わった学生に関連のあるテーマを紹介するために活用した。そのテーマで学習したことを次の課題に活かしている学生もいる。

【Zoom】
・資料の共有や声にストレスがなかった。

〇先端・ネット教育を活用した卒業研究・制作について・可能性はあると思うが、現時点では難しいという印象。技術面ではなく、授業運営における時間の確保に不安がある。

30

・今年度の経験としては、学生の感覚（授業理解度）や熱量、講師の伝えたいことが伝わっているかわかりづらい事があった。また、発表の直前で技
術面ではなく、発表に対する気持ちの面で不安に感じている学生もいた。
・オンラインで実施する際には、学生の意欲に依存してしまうと思う。意欲的な学生は主体的に取り組めると思うが、そうでない学生にはサポートが必要となる。
また、学校側としても活用するツールの機能拡張によってマニュアルの作成など業務負担が出てくることも考えられる。
・比較的コロナ禍以前よりも出来栄えはあがっているという印象がある。
遠方から通学する学生にとっては、登校時間を制作時間に充てられることによってクオリティーが上がる。
・今年度の経験として、コミュニケーションに問題があった学生にはやりやすい環境であったのかもしれない。十分に可能性はあると思う。
・オンラインツールなどの使用には、基礎学力のレベルが影響することも考えられる。いわゆるボトム層への事前知識の教育が必要になると思う。

〇今後の授業運営について
・コロナ禍以前にも遠隔教育を実施した経験もあり、今後もそのような取組を積極的に検討していきたい。
・グループ校全体としては、集合教育と先端・ネット教育のハイブリッド型で検討進めている。
・学生に選択させてもいいのではないかと思う。
・技術の動向や学校の準備等の課題はあるが、数年後には先端技術を活用した授業を実践したいと思っている。
・企業との連携や専門学校同士での連携が現状では上手くできていない。
学生にとって有意義な授業を展開できるように取り組みたい。

31

第３章 先端技術の教育への活用事例調査
3-1

調査概要

先端技術の教育への活用事例についてインターネットや文献をもとに調査を実施した。調査対象としたのは「遠隔・オンライン教育システム」「協働学習支援ツール」「センシング」および web 会議等の活用されている「WEB 会議システム」である。
調査項目は以下の通りである。
〇システム名〇ベンダー〇キーワード〇概要〇活用事例（ユーザー事例）
〇URL

3-2

調査結果

教育への活用事例となっている先端技術としては、「遠隔・オンライン教育システム」
・LXP
・LMS（商用版）
・LMS（オープンソース）
・技術的にはクローズ．無料「協働学習支援ツール」「センシング」「WEB 会議システム」

32

・ビデオチャットツール
・ビデオチャットツール付属のシステム
・ビデオ会議システム遠隔オンライン教育を対象とした。国内のみならず先進的な事例の多い国外にも当たり、合計で約 100 システムを収集した。デモ利用が可能なものについてはできるだけ試用することによって可能な範囲で機能などの確認を行っている。各ツール・シス
テムの種類別にみると、すでに多くのユーザを獲得しているツールもあるが、最近登場したものも多く、競争が激化しているため、今後も高い性能や機能を持つツールが登場してくると思われる。
収集した事例の一部を以下に提示する。

33

第4章
4-1

「協働学習支援ツール」の事例収集
調査概要

今年度の「協働学習支援ツール」実験において、ＶＲ機器を試用するためにＶＲ機器・システムについて事例収集を行った。
調査したシステムは以下の通りである。
①Cluster②VRChat③Engage④VIVE Sync
それぞれのシステムについて、特徴や利用例を調査し、整理して分析した。

4-2

調査結果

調査の結果として、それぞれの特徴が明確になった。以下に一部を紹介する。調査の結果全体は、附録に掲載している。

システム名

特徴

Cluster

教育で提供したいコンテンツ（映像・画像・写真・テキスト）をルー
ム内で集まった生徒に配布し、教育者から生徒へと一方通行の講義をするのであれば利用可能。

VRChatCluster と同様に教育者から生徒への一方通行の講義をすることに利用できる。

34

Engage

講義スタイルの従業だけでなく、精細な物体や環境のモデルを利用して体験・実習のスタイルの授業を行うこともできる。

VIVE Sync

バンドル化の製品の流れで VRChatと Engage の利点を取り込みメジャーアップデートを行っていく。

このような調査結果をもとに、「VIVE Sync」が比較的有用性があると判断し、導入する技術および機能を検証するための実験において、試用することとした。実験の結果については、第 3 部の開発報告にて紹介する。

35

第5章
5-1

「センシング」の事例収集
調査概要「協働学習支援ツール」と同様に、本事業における活用技術として「センシング」についても発展途上である技術自体の概要および詳細な機能概要・事例を収集した。
収集した機能概要・事例の項目は以下の通りである。
①MIRAXIA②PROSEEDS③AFFECTIVA④IMOTIONS
それぞれの機能や事例について、調査し、比較検討を行った。

5-2

調査結果

調査によって得られた特徴を一部紹介する。結果全体については、「協働学習支援ツール」の調査と同様に、附録にて掲載している。
機能事例

特徴

MIRAXIA

カメラで顔認識→表情、顔の向き、体の動き等のデータから AI 解析→集中
力を検知

PROSEEDS等

受講者の顔を Web カメラを通じて撮影し、「集中度」という「態度」を示
すデータを計測36等

AFFECTIVA

広告や動画などのメディアコンテンツに対する視聴者の感情の推移を計測・
分析

IMOTIONS等

9 つの感情指標（喜び、怒り、驚き、
恐れ、悲しみ、嫌悪、軽蔑、激励、Valense(肯定的表情 / 否定的表情)）
をリアルタイムに表示等

今回の調査の結果、教育の現場でセンシング技術を搭載したシステムを利用することにより、学生の「集中度」などを高め、興味・関心を持って能動的に取り組む姿勢を維持できる可能性、教員が効率的かつ効果的にサポートできる
可能性があることがわかった。それでも、センシング技術を活用したデータ分
析は、まだ研究開発段階であり、十分に実地検証されていない部分があることも明らかになった。
この調査での比較結果などをもとに、今年度における導入する技術および機能を検証するための実験では、MIRAXIA の機能を採用することとした。実験の結果は第 3 部の開発報告で紹介する。

37

第６章 調査のまとめ
今年度の調査では、「IT 系専門学校に対象としたアンケート調査」「IT 系専
門学校に対象としたヒアリング調査」「先端技術の教育への活用事例調査」の合計３つの調査を実施した。
「IT 系専門学校に対象としたアンケート調査」では、全国約 300 校の IT 系
学科を設置している専門学校を対象としてアンケートを依頼した。回答校は30 校であった。コロナ禍以前とコロナ禍における先端・ネット教育環境の利用についての質問では、コロナ以前では、40％以上の学校が「全く先端・ネッ
ト教育環境は行っていなかった」と回答していたが、コロナ禍では、「先端・ネット教育を行った」「先端・ネット教育環境を行うようになった」を合計す
ると 90％以上になり、コロナの影響もあり、ほとんどの学校が先端・ネット
教育環境を利用することになったことがわかった。先端・ネット教育環境を利用したことによる課題については、「学習状況把握・評価」が一番多い結果となった。急遽導入することになったオンラインツールを活用したネットでの授業となり、学生の集中度や学習状況の把握という面に課題を抱えていることが判明した。先端・ネット教育を導入したことによる課題への効果的な解決方法
として「専門学校間連携」が効果的と回答した学校も半数あり、専門学校同士の連携に期待を抱いている学校も多いことがわかった。
「IT 系専門学校に対象としたヒアリング調査」では、回答校の中から特に本事業への関心度が高い７校に実施した。新型コロナウイルスの状況に差異があったこともあり、各校様々な形式で対応していたことが明らかになった。また、オンラインツールのサービス選定理由についても、各校の用途に応じた活用方法についての知見を得られる結果となった。
「先端技術の教育への活用事例調査」では、本事業の活用予定である先端技
術の「遠隔・オンライン教育システム」「協働学習支援ツール」「センシング」

38

について実施した。さらに、このコロナ禍において、頻繁に活用されるようになった「WEB 会議システム」も調査対象とした。合計約 100 件のシステムを収集した。内訳は、「遠隔・オンライン教育システム」が 34 件、「協働学習支
援ツール」が 28 件、「センシング」が 11 件、「WEB 会議システム」が 23 件である。「センシング」については、他のシステムに比較すると発展途上の段階である事などが影響していることもあり、件数としては一番少なった。それでも、サービスツールに関しては、コロナの影響もあり、競争が激化しているため、今後も高い性能や機能を持つツールが登場してくることが想定される。
また、「協働学習支援ツール」と「センシング」においては追加調査として、それぞれ４つの機能・システムを取り上げ詳細な情報収集を行った。それ
ぞれの機器・システムの特徴や事例を収集し、今年度の導入する技術および機能を検証するための実験で試用するために、比較や分析を実施した。

39

第3部

開発報告

ここでは、導入する先端技術の実現性と実施の方向性を探るための検証・実験と PBL 教材の開発について報告する。PBL 教材については、卒業研究・制作へ適用する先端技術を利用すること前提としている。

第1章

導入する技術および機能を検証するための実験

本事業では、教育に適用する先端技術を「遠隔・オンライン教育システム」、「協働学習支援ツール」、「センシング」と設定し、これらの機能の活用可能性について検証を行った。
「遠隔・オンライン教育システム」では、本協会で開発した PBL 教材に対してこの検証ために必要な拡張を施し、この教材を利用する際に機能的に適合す
る LMS を使うことによって検証を行った。
「協働学習支援ツール」としては VR
環境でのグループワークを想定し、「センシング」については WEB 会議ツールに表示される学習者のビデオ映像を想定対象にして、それぞれ検証のための実験を行った。

1-1

遠隔・オンライン教育システム

遠隔・オンライン教育システムの検証に際して、まず検証用の PBL 教材として、本協会が開発済みの PBL「ゲームアプリ「壊滅！反社・半グレ」の開発」を対象に、検証で必要となる拡張を行った。これは主に、グループワーク PBL 教
材の課題とされる個人評価への対応として、グループ発表の後でグループメン
バー個々にレポート課題を科すことによって個別の評価への一助とすることを目的としている。そのために、先端技術としての遠隔・オンライン教育システムには、レポート提出・評価・返却などの通信教育では一般的に備えられている機能を有する LMS が必要となる。
40

本検証では、これまでの実績で機能の拡張や更新にも優れている点、そして
LXP 機能追加が予定されている点から「JEI-LMS」を利用した。

1-1-1 検証の概要
先端技術

遠隔オンラインシステム

目的① PBL におけるレポート課題と通信教育型 LMS の機能の整合性確認② レポート課題の一連のオペレーションの操作性確認③ PBL におけるレポート課題のあり方検討④ PBL 実施に際する教員側の準備事項の洗い出し

手順

教材

１．

検証実施趣旨の説明

２．

拡張 PBL の解説

３．

拡張 PBL の評価

４．

通信教育機能拡張型 LMS の解説

５．

通信教育機能拡張型 LMS の評価

６．

全体検証

PBL「ゲームアプリ「壊滅！反社・半グレ」の開発」のレポート
課題拡張版

システム

JEI-LMS（通信教育機能拡張型）

検証者

PBL を担当した経験のある専門学校教員２名
本協会講師２名

方法

ZOOM によるオンライン会議
PBL 教材と LMS は ZOOM の画面共有機能などを利用

41

1-1-2 PBL「ゲームアプリ「壊滅！反社・半グレ」の開発」
この PBL は本協会が 2020 年度の文部科学省委託による Society5.0 事業において開発した３本の PBL 教材の 1 つである。エンジニアを目指す学生を対象として、自らの技術が安全安心社会を構築することに生かすことができることを体験してもらうために、防犯の領域からテーマを切り出して作成されている。
この PBL 教材の運用では、一般的なこの種のグループワーク型の授業で課題とされている個人評価に関しては、標準的な評価手法として、グループの成果である発表資料と教員が学生のふるまいを観察することに全面的に依存している。
そこで、発表後の講師からの評価などのフィードバックを受けて、グループメン
バーが個々にこの資料をベースにレポートを提出し、これを評価に加えること
によって、より高い角度の個人評価を行うことを目指したものである。
そのために、既存の PBL 教材にレポート課題を課すステップを追加し、そのレポートを作成・提出・評価確について手順化し、その過程を支援するシステムの操作をガイドする資料も追加した。

PBL 教材42

1-1-3 JEI-LMS（通信教育機能拡張型）
レポート課題の際に生じる一連の教育オペレーションは、個別的な評価の確実性を向上させるものの、確実に教員業務の負担増に繋がることになる。そこで、この教員の業務上の負担を軽減するために、レポート課題を支援する機能を有する LMS が必要である。
さらに、今回の事業で必要とされる可能性が高い機能の拡張にも即応できるシステムの構造とサポートの体制などが必要であると考えた。その結果、少なく
とも今年度の検証については、積極的に協力を申し出て頂いた JEI-LMS を利用して検証を行うことにした。
JEI-LMS は、日本教育基盤財団（JEI）が開発・提供している LMS であり、専門学校をはじめとした高等教育機関を中心に、それぞれの学校の要望に対して、即応性のある機能拡張をすることのできるシステムの構造とサポート体制に特徴がある。例えば、システムの基盤部の上に柔軟に各種機能群を実装でき、それによって通信教育用途、検定試験・模擬試験・定期試験用途、学校遠隔教育
用途など、特に専門学校をはじめとした高等教育機関向けの LMS として提供されている。
JEI-LMS は LXP 対応についても、その拡張の柔軟性の延長線上で、SNS 機能を追加するなどの対応をはじめている。さらには、同じ課題を解決するために連携する専門学校間では、教材、教員、授業などの各種リソースの共有を継続的に運用できる必要性が高いが、そのような機能の提供も予定されているとのことである。
今回の検証では、JEI-LMS のレポート機能を中心に評価を行った。該当する
画面は以下の通りである。

43

JEI-LMS のレポート画面

1-1-4

検証の実施

拡張した PBL と LMS の組み合わせの評価は、PPBL 指導の熟練者 4 名、すな
わち専門学校教員経験者２名と本協会講師２名で行った。その手順は以下の通りである。
１．検証実施趣旨の説明
２．拡張 PBL の解説
３．拡張 PBL の評価
４．通信教育機能拡張型 LMS の解説
５．通信教育機能拡張型 LMS の評価
６．全体検証と総括

まず、今回の検証作業の意義を理解してもらうために、評価者４名に対して
ZOOM を使って、事業計画の説明を含めて趣旨説明を行った。さらに、レポー
ト課題提出などを拡張した PBL 教材を使ってその内容全体の説明をし、４名１44

グループで ZOOM のブレイクアウトルームを使って、その機能追加による PBL
における個人評価に対する有効性を議論した。その上で、通信教育機能拡張型
LMS の説明を行い、通信教育機能拡張型 LMS の評価を PBL 教材の評価と同じ形式で行った。これらを受けて、PBL と LMS を組み合わせて利用する倍を想定し、この方法の有効性や教育効果への可能性を議論した。

1-1-5

検証の結果

4 人の評価者による議論の結果として、LMS のレポート処理機能は基本的にPBL においても有効であり、特定の LMS に依らず、レポート処理機能を持っていれば各学校が使い慣れた LMS で一定以上の有効性や効果を期待できるとの結論となった。加えて、PBL を担当する教員には、レポートの評価が特に負担であることから、先端技術としての自動採点・評価の機能も有効であるとされた。
JEI-LMS には、学生の記述した文章中に期待されるキーワードを抽出するな
どの採点や評価を支援する機能があり、今後このような機能の強化が望まれる。
また、レポートの評価については、教員による客観評価だけでなく、学生自身
による自己評価やグループ内外の他学生からの評価などを組み合わせることも有効であるとの指摘があり、これらの多様な評価を支援する機能も LMS に期待されるところである。

45

1-2

協働学習支援ツール

1-2-1

機器・システム環境「協働学習支援ツール」の実験では、VR 技術を活用した授業の実施およびグループワークの体験を実施した。実験は、株式会社バンダイナムコホールデ
ィングスの協力を得て、東京デザインテクノロジーセンター専門学校の学生 8名を対象として行った。実験の詳細について紹介していく。実験報告全体の資料は、附録にて提示している。
今回の実験において活用した機器は「VR ゴーグル」「PC」「ルーター」である。「VR ゴーグル」については、以下の Wi-Fi 機能を搭載した「VIVE FOCUS
PLUS」を活用した。

実験報告資料p2

システム環境として、VR 会議システムである「VIVE Sync」を活用した。
「VIVE Sync」は法人向け VR によるミーティングやコラボレーションのためのソリューションである。
以下にて、「VIVE Sync」を紹介する。

46

実験報告資料

p3

今回の実験環境については、東京デザインテクノロジーセンター専門学校の学生 8 名と講師 1 名の合計 9 名にて実施した。また、PC も用意し、PC と VR
空間両方で授業を体験するという実験を行った。スクリーンに VR 空間の映像を映しながら、PC の学生は個別 PC での空間とスクリーンを観ながら受講し、VR ゴーグルを装着した学生は、VR 空間の教室で受講する環境を構築した。
実験環境としては、以下の通りである。

実験報告資料47

p7

実験における実施の模様を一部紹介する。
まず、VR 空間での授業についてである。講師も VR 空間内でプレゼンテー
ションを実施するような感覚で授業を実施した。VR 空間で授業を実施している様子は以下の通りである。
PC 画面で参加している学生
VR ゴーグルを装着した学生

講師

実験時の様子学生は、現実の空間では、座っている状態であるが、VR 空間内では、自分の観たい視点に移動することが可能である。VR 空間に映し出されたPowerPoint のプレゼンテーション資料内における小さい文字や、講師が注目してほしいポイントなどの提示の際には、VR 空間上に投影されている資料に対して近づくことも可能である。
また、プレゼンテーション資料内に動画を埋め込むことによって、VR 空間
上においても視聴することが可能であった。今回の実験の講義では、ファッシ
ョン業界における VR 技術の活用を題材としており、そのプレゼンテーション
内におけるホログラムの動画も再生した。

48

そして、講義に引き続きグループワークを実施した。グループワークにおける VR 空間は、講義時のようにプレゼンテーション資料に集中させる空間ではなく、より開放的な雰囲気の空間を用意した。
以下が、VR 空間上におけるグループワークの様子である。中央に机を用意し、打ち合わせに使用される会議室に似た空間を用意した。

グループワークの様子

実験実施後に、実験に参加した学生にアンケート調査を実施した。アンケー
トにおいて、体験した学生の所感にて、今回の実験における「使いやすかった
点」と「使いにくかった点」を挙げた学生の意見を以下に紹介する。アンケー
ト結果全体については附録にて掲載している。
使いやすかった点

使いにくかった点〇すぐにアクション出来る、〇眼鏡でみるとぼやける〇どんな状態かわかる、〇視界操作がしづらい〇文字をかけるので見逃しにくい、〇メニューとペンツールなどが干渉〇椅子に座ると中心に視線が集まる

しやすい〇細かい文字がディスプレイ上見にくい49

1-2-2

教材

今回の実験で活用した教材は、IT 系の専門学校である東京デザインテクノロ
ジーセンター専門学校の学生を対象としたこともあり、IT に関連するテーマとして「DX－XR」というテーマで技術の革新や、アパレル業界における DX5事
例について紹介する内容でとした。
以下に教材の一部を紹介する。教材全体は、附録にて掲載している。

5

DX（Digital Transformation）

50

1-3

センシング

1-3-1

機器・システム環境「センシング」における実験では、ミラクシアエッジテクノロジー株式会社
にて開発を行っている「集中力センシング技術」を活用した。今回の実験では、インターネット上の教育系コンテンツを視聴し、カメラで視聴者の様子を記録したうえで「集中力センシング技術」によって、受講時の集中度を計測した。
実験環境のイメージは以下の通りである。

今回の実験においては、「環境」と「コンテンツ」の大きく 2 種類において、集中度に変化が生じるのかを行った。「環境」においては、視聴時間や時間帯、雑音の有無などが比較対象である。「コンテンツ」では、学習内容の難
易度や講師の違いによる比較を実施した。
それぞれの比較項目は以下の通りである。
分類

内容
視聴時間

15 分動画 / 60 分動画 の比較

時間帯

9:00 開始 / 14:00 開始 の比較

環境

51

雑音
(工事音)
雑音
(会話)

雑音なし / 雑音あり(工事音) の比較

雑音なし / 雑音あり(会話) の比較

難易度

難易度 普 / 難易度 低 の比較

講師

学生 / 専門家 の比較

コンテンツ

実験結果として、「環境」における視聴時間と時間帯、「コンテンツ」における難易度と講師については明確な差異が見られる結果となった。オンラインツ
ールを活用した学習における課題として、学習時間や授業の難易度による集中力の変化のような従来から指摘されている項目については、比較的センシング
技術でも判定できることが判明した。
以下に、比較的結果の例として、視聴時間に比較的を紹介する。実験概要や実験結果については、附録にて提示している。
分類
環境

内容

視聴時間

15 分動画 / 60 分動画 の比較

視聴時間における比較結果のグラフ

52

1-3-2

教材

今回の実験において、活用した学習コンテンツは、高校段階までの基礎学習に相当する分野と、AI やディープラーニングに関連した専門性の高いテーマの大きく 2 種類である。実験で活用したテーマの一覧を以下に提示する。
分野

実施科目概要【理科】 中３ 力の合成と分解【数学】 数Ⅲ 分数関数の積分【数学】 数Ⅲ 双曲線【数学】 数Ⅲ 関数の増減【数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線【受験対策】 数学 文章題【社会】 歴史 室町時代
【社会】 歴史

基礎学習

江戸時代

【社会】 公民 地方について【算数】 小６ 並べ方【国語】 文法 名詞【高校受験対策】 理科(実験 鉄+硫黄)【高校受験対策】 理科【英語】 中３ 現在完了形【英語】 中 2 be 動詞の過去形【英語】 中 1 You are の使い方

深層学習と再帰型ニューラルネット
AI／ディープラーニング

Deep Learning 入門

53

第2章

実証講座における計画策定の留意点

機器・システムの技術や機能を検証するための実験等を受けて、次年度における実証講座の実施を想定した機器・システムや使用教材の選定・カスタマイズに必要な項目の検討を行った。以下に示す項目をもとに実証講座の計画を策定し、それを想定した動作実験は次年度に実施する。

使用教材の選定に必要な項目
項目

内容

学習時間

・180 時間相当の卒業研究・制作
・PBL の卒業研究・制作における位置づけ

学習形態

・集合教育と集合教育以外の割合
・個人学習の時間想定

資料

・個別ダウンロード形式／共同作業ツールを導入（Google スライドの活用など）

形態

・e ラーニング動画（PBL 学習説明動画、注意事項説明動画など）
・冊子教材
・ｅラーニングと冊子の併用

機器・システムの選定に必要な項目
項目

内容

遠 隔 オ ンラインシステ ・学習コンテンツ（映像配信機能、CBT 機能 等）
ム・連絡機能（教員→学生、学生→教員、事務連絡 等）（LMS、LXP）

・表示変換機能（PC、スマートフォン 等）

54

・評価機能（課題提出機能、フィードバック機能
等）
・レポート機能（ダウンロード、アップロード
・学校間連携機能
協働学習支援システム

・ビデオチャット機能
・資料共有機能（画面の共有、資料の共有）
・メンション機能・VR 機能センシング

・授業への集中度測定機能
・評価の変遷記録機能実証実験教材・機材

・既存 PBL の候補
・PBL への拡張機能
・PC 所有状況
・スマートフォン利用可能性状況

実証実験対象・IT 系専門学校生
・学生数
・学校数

実証実験講師

・協会講師
・学校教員

実証実験時間・実証実験時間数、回数・1 コマの時間数
・時期

55

等）

第３章
3-1

PBL 教材開発
概要

今年度の教材開発として、IT 系の専門学校における卒業研究・制作へ適用するための先端技術を利用することを前提とした PBL 教材の開発を行った。
PBL とは、「Project Based Learning」の略称であり、様々なプロジェクトテーマを課題として設定し、学生のプロジェクトチームによって、課題を解決させていく教育方法である。課題の解決によって、専門知識の活用能力の他、計画立案・実行能力、プレゼンテーション能力、チームでの活動能力等といった実務ス
キルや問題解決能力の向上が目標となる。
今年度開発した PBL 教材のテーマは、本協会の活動方針でもある「安全安心社会構築」を基盤とした「大規模商業施設における IT 技術を活用した防犯シス
テムの開発、導入と『統合コントロールセンターを中心としたジョイント警備』
技術要素の検証」である。
学習者は、クライアントの要求や課題をヒアリングし、回答結果を分析したう
えで開発要件の検討を行う。そして、グループごとに提案書を作成してプレゼン
テーションを行う。
学習の手順を以下に提示する。
学習内容

時
間

作成シート

オリエンテーション

講義

0.5

演習１：ヒアリングの整理

講義
＋
GW

3.0

シート①：ヒアリングのまとめ

演習２：開発要件の検討

講義
＋
GW

4.0

シート②：開発要件

演習３：提案書の作成

講義

5.5

シート③：提案書

56＋GW
プレゼンテーション準備

GW

1.0

プレゼンテーション

GW

0.5

講師評価

講義

0.5

合計

15

PBL 教材の開発として、学生への資料配布用である「配布版」、各演習におけるグループワークで活用するワークシートの解答例を記述した「解答例」、そして本教材を活用する際に担当する講師が確認する「指導ガイド」の３つをそれぞれ開発した。

3-2

配布版

PBL 教材の全体の流れや学習の手順、各演習におけるワークシートなどを記載した教材である。各演習では、「学習目標」「演習項目」「設定状況」が提示され、学習者それに準じて学習を進めていく。
PBL 教材の「配布版」の一部を以下に紹介する。教材全体は附録にて提示している。

PBL 教材「配布版」

57

3-3

解答例

「解答例」では、各演習におけるワークシートである「記入シート」と演習３における「提案書」の解答例を記述している。
「記入シート①」では、ヒアリン
グ対象として、百貨店を運営している企業と警備会社の 2 パターン用意している。
「記入シート②」では、「高・多機能防犯カメラ」と「統合コントロールセン
ター」における開発要件の解答例を提示している。
そして、その「記入シート」をもとにした「提案書」の解答例を併せて記載している。
以下に、解答例の一部を紹介する。

PBL 教材「解答例」

3-4

指導ガイド

PBL 教材を卒業研究・制作においては、実際に専門学校の教員が活用可能とすることを目的として、「指導ガイド」の開発を行った。「指導ガイド」においては、「学習要項」「演習１ ヒアリングの整理」「演習２ 開発要件の検討」「演習 3 提案書の作成」「プレゼンテーション」から構成されている。
それぞれの構成要素を次頁に提示する。

58

項目

構成要素
（１）学習目標（２）学習テーマ（３）学習設定

学習要項（４）前提知識（５）実施時間（６）学習方法（７）学習内容、時間割当と使用教材（１）指導内容の概要（２）指導目標

演習１ ヒアリングの整理（３）提示する課題（４）指導の留意点（５）評価のポイント（１）指導内容の概要（２）指導目標

演習 2 開発要件の検討（３）提示する課題（４）指導の留意点（５）評価のポイント（１）指導内容の概要（２）指導目標

演習 3 提案書の作成（３）提示する課題（４）指導の留意点（５）評価のポイント（１）指導内容の概要（２）指導目標

プレゼンテーション（３）提示する課題（４）指導の留意点（５）評価のポイント

59開発した「指導ガイド」の一部を以下に提示する。「指導ガイド」の全体は、「配布版」「解答例」と同様に、附録に掲載している。

60

3-5

e ラーニングサイトの構築・教材の実装

今年度開発した PBL 教材を、オンライン上で実施可能とすることを目的として、e ラーニングサイトを構築した。e ラーニングサイトにおけるメニュー構成
は以下の通りである。
メニュー名

サブメニュー

項目名①オリエンテーション②演習１ ヒアリングの整理③演習１ 記入シート①

１．配布版④演習２ 開発要件の検討⑤演習２ 記入シート②⑥演習３ 提案書の作成⑦演習３ 提案書

ト
ッ
プ
メ
ニ
ュ
ー

資料一括ダウンロード①演習１ ヒアリングの整理

PBL 学習教材
２．解答例②演習２ 開発要件の検討③演習３ 提案書
資料一括ダウンロード①学習要項②演習１ ヒアリングの整理

３．指導ガイド③演習２ 開発要件の検討④演習３ 提案書の作成⑤プレゼンテーション
資料一括ダウンロード

61資料は、演習ごとにファイルをダウンロード可能な状態で実装した。また、「サ
ブメニュー」である「配布版」「解答例」「指導ガイド」の資料を一括でダウンロードする場合を想定して、各項目の一番下に、「資料一括ダウンロード」という項目を設置した。e ラーニングに実装した PBL 教材は、PDF 形式でダウンロー
ドすることが可能である。
また、学生がグループワークで使用するワークシートの「記入シート①」「記
入シート②」「提案書」については、ファイルを編集可能とするために、PowerPoint 形式でのダウンロードを可能とした。
構築した e ラーニングサイトは以下の通りである。

62

第4章

開発のまとめ

今年度の開発については、「導入する技術および機能を検証するための実験」と「PBL 教材開発」を行った。
「導入する技術および機能を検証するための実験」では、本事業において活用する「遠隔・オンライン教育システム」「協働学習支援ツール」「センシング」の機
器・システム環境、教材について検証と実験を実施した。
「遠隔・オンライン教育システム」の検証では、本協会が開発済みの PBL「ゲームアプリ「壊滅！反社・半グレ」の開発」を対象に、グループ発表の後でグループメンバー個々にレポート課題を科すことによって個別の評価への一助とすることを目的とした拡張を行った。拡張した教材を活用して、日本教育基盤財団（JEI）が開発・提供している JEI-LMS を利用して検証を行った。
検証の結果として、LMS のレポート処理機能は基本的に PBL においても有効であり、レポート処理機能を持っていれば各学校が使い慣れた LMS で一定以上の有効性や効果を期待できるとの結論となった。加えて、PBL を担当する教員には、レポートの評価が特に負担であることから、先端技術としての自動採点・評価の機能も有効であるとされた。レポートの評価については、学生自身による自己評価やグループ内外の他学生からの評価などを組み合わせることも有効であるとの指摘があり、これらの多様な評価を支援する機能も LMS に期待されるとの見解が示された。
「協働学習支援ツール」における実験では、VR 技術を活用した授業およびグループワークの体験を実施した。実験は、株式会社バンダイナムコホールディン
グスの協力を得て、東京デザインテクノロジーセンター専門学校の学生 8 名を対象として行った。活用した「VR ゴーグル」は、Wi-Fi 機能を搭載した「VIVE
FOCUS PLUS」である。システム環境については、VR 会議システムである「VIVESync」を活用した。実験は、PC も用意し、PC と VR 空間両方で授業を体験す63

る形式で行った。スクリーンに VR 空間の映像を投影し、PC の学生は個別 PCとスクリーンを観ながら受講し、VR ゴーグルを装着している学生は、VR 空間
で受講している環境を構築した。
参加した学生からは、「すぐにアクション出来る」や「どんな状態かわかる」などの使いやすい点が挙げられた一方で、「メニューとペンツールなどが干渉しやすい」「細かい文字がディスプレイ上見にくい」などのデバイスに対する課題も浮き彫りになった。また、実験中にバッテリーが切れる機器もあり、機材の調整等、今後の検討すべき課題も明確になった。
「センシング」における実験では、ミラクシアエッジテクノロジー株式会社にて開発を行っている「集中力センシング技術」を活用した実験を実施した。今回の実験では、インターネット上の教育系コンテンツを視聴し、カメラで視聴の様子を記録したうえで「集中力センシング技術」によって、受講時の集中度を計測した。実験においては、「環境」と「コンテンツ」の大きく 2 種類において、集中度の変化が生じるのかの結果を比較した。
「環境」においては、視聴時間や時間帯、雑音の有無などが比較対象である。
「コンテンツ」では、学習内容の難易度や講師の違いによる比較を実施した。
結果として、「環境」における視聴時間と時間帯、「コンテンツ」における難易度と講師については明確な差異が見られる結果となった。オンラインツールを活用した学習における課題として、学習時間や授業の難易度による集中力の変化のような従来から指摘されている項目については、比較的センシング技術でも判定できることが判明した。
以上から、専門学校教育の中核をなす卒業研究・制作での有力な手法である
PBL へ先端技術を適用することの方向付けはされたと言える。ここで、PBL と先端技術の関係性をより具体化すれば下図のようになる。

64

遠隔・オンライン教育を実現する LMS と LXP は、PBL の全ステップを一貫して支援し、その上で協働学習支援ツールが主にグループでの学習やワークの段階を支援する。また、VR は特にグループ発表の実施環境の臨場感を高めることができる。そして PBL 学習の各ステップの最終段階では、個人に課されたレポートを通信教育型 LMS のレポート機能が支援することになる。
このような全体スキームをたたき台として、今後の IT 系専門学校への先端技術導入モデルへと仕上げて行くことにしたい。
今年度の教材開発として、IT 系の専門学校における卒業研究・制作へ適用する先端技術を利用することを前提とした PBL 教材の開発を行った。
開発した PBL 教材のテーマは、本協会の活動方針でもある「安全安心社会構築」を基盤とした「大規模商業施設における IT 技術を活用した防犯システムの開発、導入と『統合コントロールセンターを中心としたジョイント警備』技術要
素の検証」である。

65

教材の開発として、学生への資料配布用である「配布版」、各演習におけるグループワークで活用するワークシートの解答例を記述した「解答例」、そして本教材を活用する際に担当する講師が確認する「指導ガイド」の３つをそれぞれ開発した。そして、それぞれをオンライン上で実施可能とすること目的として e ラーニングサイトを構築し、教材をダウンロード可能な形式で実装した。
今年度の開発は以上である。

66

第4部

まとめと今後の計画

今年度の本事業の推進は、コロナ禍と短い事業期間の相まった影響を大きく受けたために困難の連続であった。しかしながら、実施委員会や各種の打合せの開催を WEB 会議システム利用に切り替えるなどの方策、さらには事業で連携をして頂いている専門学校や企業の多大なる支援と協力によって、結果的には当初の計画以上の成果を挙げるに至ったと考えている。

さて、今回の事業目的である先端技術の専門学校教育への適用のために必要な情報は、事業推進の背景として考慮すべき IT 系専門学校の置かれた状況や先端技術の実用化状況などを実態調査結果という形で炙り出すことができた。

これを受けて、遠隔・オンラインシステム、協働学習支援システム、センシン
グという３つの本事業の先端技術テーマについて、IT 系専門学校での PBL 実施
を前提として、検証実験をした結果は、それぞれの技術を専門学校教育へ適用することに十分な正当性があるとの実感を実施委員会メンバーの多くが持つに至った。さらに、次年度以降の予定される実証講座の準備として、ケーススタディ
教材や PBL 教材の開発も着実に推進した。

次年度においては、今年度結果を踏まえつつ、まずは著しく変化する先端技術を確実にキャッチアップすることが必要である。その上で、実証講座に必要とされる各種先端技術をその時点で実施委員会を中心に適切に選定し、着実なで積極的な事業推進をすることを目指したい。

そのためには、実施委員会に新たなメンバーとなり得るＩＴ系専門学校や企業へ積極的にアプローチすることが必要であると考えている。

67

68

附録
① 【調査（1）】IT 系専⾨学校を対象としたアンケート調査結果② 【調査（1）】アンケート調査回答校概要③ 【調査（2）】活⽤事例調査結果④ 【調査（2）】協働学習⽀援ツール調査⑤ 【調査（2）】センシング調査⑥ 【開発】実験報告（１）〜遠隔オンラインシステム〜⑦ 【開発】実験報告（２）〜協働学習⽀援ツール〜⑧ 【開発】実験報告（３）〜センシング〜⑨ 【開発】PBL 教材（配布版）⑩ 【開発】PBL 教材（解答例）⑪ 【開発】PBL 教材（指導ガイド）69

附録①【調査（1）】IT 系専⾨学校を対象としたアンケート調査結果

70

安全安心社会構築教育協会
IT 系専門学校における先端技術の導入状況・意向に関する実態調査〇アンケート調査概要
全国の IT 系専門学校約 300 校を対象とした、先端技術の導入状況・意向に関する調査〇アンケート調査回答校数
30 校（3/9 時点）〇調査結果概要・コロナ禍以前の先端・ネット教育の活用については、約 43％が「全く先端・ネット
教育環境は行っていなかった」と回答した。

・コロナ禍においては、「先端・ネット教育を行った」「先端・ネット教育環境を行うようになった」を合計すると約 93％であり、コロナ禍においてほとんどの専門学校が先端・ネット教育環境を活用していたことがわかった。

・コロナ禍における先端・ネット教育環境の活用は学校によって様々であったが、【7 月～9 月】～【1 月～3 月】の期間で 3～4 割程度の学校で「全て集合学習」で実施していることがわかった。授業の形態やコロナの状況の改善などから集合学習に戻ったことがうかがえる。

・「授業配信用のオンラインサービス」の活用については、回答校の半数またはそれ以上
が「Zoom」または「Teams」を活用していた。また、両方とも活用している学校もあり、学校側の試行錯誤や授業で使い分けているなどの現状が推察できる。

・回答校における「卒業研究・制作」の時間数については、半数以上の学校が「51～100 時間」と回答した。また、「151～200 時間」が 2 番目に多い結果となった。

71

・「卒業研究・制作」における授業形式については、半数の学校でグループワークの時間があり、学生同士が協働して成果を挙げる時間があることがわかった。

・グループワークにおける「グループ討論機能」について、ほとんどの回答校が「学習状況把握・評価」に課題を抱えている結果となった。

・先端・ネット教育を導入したことによる課題への解決方法として、半数の学校が「専門学校間連携」と回答した。

72

■貴校の設置している学科・コース名について
貴校が設置している IT 分野の学科・コースの種類として最も当てはまるものを全て選択
してください。
① プログラマー／SE 系② 情報ビジネス系③ AI 系④ セキュリティ／ネットワーク系⑤ IT 資格取得系⑥ ゲーム系⑦ CG 系⑧ web デザイン系⑨ その他

設置している学科・コース名について
25

23

20
15
10

18

17
14

13

12

11

8

5

2

0

その他：esports、ロボット・組み込む系

73

■当社団の本事業について(1)当社団は、専修学校・企業・団体との連携し、先端 IT を活用した教育ツール・システ
ムによる教育環境の整備に関する事業を推進しております。貴校のご関心について当てはまるものを選択してください。
①非常に関心がある②関心がある③あまり関心がない④その他（）

本事業への関心
④3.3%
③

①

13.3%

20.0%

②
63.3%

①非常に関心がある②関心がある③あまり関心がない④その他

本事業への関心度については、「非常に関心がある」「関心がある」を合わせる 80％を超える結果となり、事業への関心度が高い結果を得られた。

74

(2)当社団の事業に関する成果報告書やセミナー・講演会等に関するご案内をご希望について当てはまるものを選択してください。
①希望する②希望しない③その他（）

本事業の案内の希望

③
6.7%
②
26.7%

①

66.7%

①希望する

②希望しない

③その他

本事業に関する成果報告書やセミナー・講演会等に関する案内についても、約 3 分の２の学校が「希望する」と回答している。
事業への関心の高さも影響していると考えられる。

75

(3)貴校の当社団事業に関する関心として当てはまるものを選択してください。
①事業に積極的に参加したい②事業によっては参加を検討したい③あまり関心がない④その他（）

本事業への関心
④
③

10.0%

13.3%

②
76.7%

①事業に積極的に参加したい②事業によっては参加を検討したい③あまり関心がない④その他「事業によっては参加を検討したい」を回答している学校数が 4 分の 3 を超える結果となった。授業への先端技術活用や連携について、ある程度の関心があることがわかる。

76

以下の質問項目において、先端・ネット教育環境は次のようなものを想定します。
①授業配信用のオンラインサービス【例：Zoom など】②授業配信用のオンデマンド教育【例：YouTube など】③e ラーニングを利用するための基本システム（LMS）【例：Moodle】④e ラーニングで使える各種コンテンツ【例：AI Quest など】など

１．コロナ禍以前の先端・ネット教育環境利用について(1)コロナ禍以前の先端・ネット教育環境の利用状況について当てはまるものを選択してください。
①全く先端・ネット教育環境は行っていなかった②先端・ネット教育環境は一部で、集合教育を中心に行っていた③先端・ネット教育環境が中心で、集合教育を一部組み合わせて行っていた④全て先端・ネット教育環境で行っていた⑤その他（）
コロナ禍以前の先端・ネット教育環境の利用

①

②

43.3%

56.7%

①全く先端・ネット教育環境は行っていなかった②先端・ネット教育環境は一部で、集合教育を中心に行っていた③先端・ネット教育環境が中心で、集合教育を一部組み合わせて行っていた④全て先端・ネット教育環境で行っていた⑤その他

コロナ禍以前は、先端・ネット教育を一部で活用していた学校が半数を超える結果となった。

77

(2)先端・ネット教育環境で活用したものについて当てはまるものを選択してください。
①授業配信用のオンラインサービス【例：Zoom など】 （名称：）

②授業配信用のオンデマンドサービス【例：YouTube など】（名称：）③e ラーニングを利用するための基本システム(LMS)【例：Moodle】（名称：）④e ラーニングで使える各種コンテンツ【例：AI Quest など】（名称：⑤その他（名称：））⑥先端・ネット教育環境に当てはまるものを行っていない

先端・ネット教育環境で活用したもの
⑤3.3%

⑥
13.3%

③6.7%
①

②10.0%

66.7%①授業配信用のオンラインサービス②授業配信用のオンデマンドサービス③eラーニングを利用するための基本システム(LMS)④eラーニングで使える各種コンテンツ⑤その他⑥先端・ネット教育環境に当てはまるものを行っていない

名称一覧

①
Zoom

②
11

Youtube③④⑤

2 Moodle

2 Net

1 Techful

1

1 Teams

1

Learning
Meet

6

G Classroom

1 Glexa

1 Paiza

Teams

6

Teams

1 Teams

1

78

Notes2

LOGOSWARE

1 G Suite

1

STORM
Slack

1

G Suite

1

LINE

1

webex

1

Youtube1

Stream1

活用していたサービスについては、「授業配信用のオンラインサービス」が一番多く、その中で活用されていたツールは「Zoom」が一番多い結果となった。

79

２．コロナ禍における先端・ネット教育環境利用について(1)コロナ禍における先端・ネット教育環境利用について当てはまるものを選択してください。
①先端・ネット教育を行った②先端・ネット教育環境を行うようになった③先端・ネット教育は行わなかった
④その他（

）

コロナ禍における先端・ネット教育環境利用

③
6.7%
②
①

30.0%

63.3%

①先端・ネット教育を行った②先端・ネット教育環境を行うようになった③先端・ネット教育は行わなかった④その他

コロナ禍における先端・ネット教育の利用については、「先端・ネット教育を行わなかった」と回答した学校は 6.7％であり、ほとんどの学校で利用されていたことがわかった。

80

(2)コロナ禍における集合教育と先端・ネット教育環境などを利用した集合教育以外の組み合わせ比率について各期別に当てはまるものを選択してください。
①全て集合教育②主に集合教育で、補助的に先端・ネット教育環境などを利用した集合教育以外③集合教育と先端・ネット教育環境を利用した集合教育以外を半々ぐらい④集合教育を部分的に実施し、先端・ネット教育環境などを利用した集合教育以外が大部分⑤全て集合教育以外⑥その他（）

【2020年 4月～ 6月期】
⑥10.0% ①13.3%②10.0%⑤23.3%③16.7%④26.7%①全て集合教育②主に集合教育、補助的に先端環境を利用した集合教育③集合教育と先端環境を利用した集合教育を半々④集合教育を部分的に、先端環境を利用した集合教育以外が大部分⑤全て集合教育以外⑥その他【2020 年 4 月～6 月期】においては、「集合教育を部分的に実施し、先端・ネット教育
環境などを利用した集合教育以外が大部分」と「全て集合教育以外」を併せると 50％であり、先端・ネット教育環境を比較的多く活用していたことが判明した。

81

【2020年 7月～ 9月期】

⑤6.7%
④3.3%
③

①33.3%

23.3%②33.3%①全て集合教育②主に集合教育、補助的に先端環境を利用した集合教育③集合教育と先端環境を利用した集合教育を半々④集合教育を部分的に、先端環境を利用した集合教育以外が大部分⑤全て集合教育以外⑥その他【2020 年 7 月～9 月期】においては、「全て集合教育」と「主に集合教育で、補助的に先端・ネット教育環境などを利用した集合教育以外」を合計すると、約 3 分の２であった。地
域別のコロナの状況の改善傾向の影響もあるのか、集合教育に切り替える学校が増えたよう
である。

82

【2020年 10月～ 12月期】④10.0%③16.7%①40.0%②33.3%①全て集合教育②主に集合教育、補助的に先端環境を利用した集合教育③集合教育と先端環境を利用した集合教育を半々④集合教育を部分的に、先端環境を利用した集合教育以外が大部分⑤全て集合教育以外⑥その他【2020 年 10 月～12 月期】においては、【2020 年 7 月～9 月期】以上に「全て集合教
育」と「主に集合教育で、補助的に先端・ネット教育環境などを利用した集合教育以外」を合計が増加している結果となった。

83

【2021年 1月～ 3月期】

⑤3.3%
④16.7%①33.3%③20.0%②26.7%①全て集合教育②主に集合教育、補助的に先端環境を利用した集合教育③集合教育と先端環境を利用した集合教育を半々④集合教育を部分的に、先端環境を利用した集合教育以外が大部分⑤全て集合教育以外⑥その他【2021 年 1 月～3 月期】においては、【2020 年 10 月～12 月期】と比較すると、「集合教育と先端・ネット教育環境を利用した集合教育以外を半々ぐらい」と回答する学校が増えている。コロナの状況が悪化したことも影響していることが想定される。

84

(3)先端・ネット教育環境を利用した授業について当てはまるものを全て選択してください。
①講義
②演習
③実習
④卒業研究・制作またはそれと同様の授業
⑤その他(

)

先端・ネット教育環境を利用した授業について
30
25

26
21

20
15
15

14

10
5

2

0

その他：産学連携、官学連携、特別授業でネットを通じて実施。

「講義」で先端・ネット教育環境を利用していると回答した学校が一番多い。また、「卒業研究・制作またはそれと同様の授業」において利用している学校が半分程度であることが
わかった。

85

(4)【(3)で①講義を選択した方のみ】以下の中で当てはまるものについて全て選択し、具体的な名称を記入してください。
①授業配信用のオンラインサービス【例：Zoom など】②授業配信用のオンデマンドサービス【例：YouTube など】③e ラーニングを利用するための基本システム(LMS)【例：Moodle】④e ラーニングで使える各種コンテンツ【例：AI Quest など】⑤その他「①講義」で活用したもの
30

26

25

20
15

11
8

10

5

1

1

0

①

②

Zoom
Teams
Meet

16
10
6

slack

1

G SuiteLINE

1
1

YoutubeTeams
G classroom
LOGOSWARE
STORM
Stream
G ビデオ

7
4
1

③
G Classroom
moodle
Glexa

3
2
1

1

スタログ

1

1
1

Teams
G Suite
Udemy

1
1
1

④
⑤
Net Learning 1 Notes
Paiza
1※回答した学校が
上記の 2 種類を活用のため、回答校の数は１校、サービスの種類は２つとなった。

1「授業配信用のオンラインサービス」が一番多く、その中でも「Zoom」を活用している学校が多い結果となった。

86

(5) 【(3)で②演習を選択した方のみ】以下の中で当てはまるものについて全て選択し、具体的な名称を記入してください。
①授業配信用のオンラインサービス【例：Zoom など】②授業配信用のオンデマンドサービス【例：YouTube など】③e ラーニングを利用するための基本システム(LMS)【例：Moodle】④e ラーニングで使える各種コンテンツ【例：AI Quest など】
⑤その他

20

18

「②演習」で活用したもの

15
9

10

7
3

5
1
0

①

②

Teams
Zoom
Meet
G suite

10
8
3
1

slack

1

LINE

1

Teams
YoutubeG classroom
LOGOSWARE
STORM
Microsoft
Stream
G ビデオ
公務員問題解説

③

④

5
2
1

Teams
Glexa
Moodle112

1

G Classroom

2

1

G Suite

1

1
1

Udemy

1

Net Learning
Paiza※（４）同様

⑤
1
1

Notes
集合教育
Google chat1
1
1

「講義」と同様に、「授業配信用のオンラインサービス」が一番多かったが、サービス名では、「Teams」が一番多い結果となった。

87

(6) 【(3)で③実習を選択した方のみ】以下の中で当てはまるものについて全て選択し、具体的な名称を記入してください。
①授業配信用のオンラインサービス【例：Zoom など】②授業配信用のオンデマンドサービス【例：YouTube など】③e ラーニングを利用するための基本システム(LMS)【例：Moodle】④e ラーニングで使える各種コンテンツ【例：AI Quest など】⑤その他「③実習」で活用したもの
16

14

14
12
10
7

8

7

6

4

4
1

2
0

①

②

Teams
Zoom

7
5

Meet

2

G suite
slack

1
1

Teams
G Classroom
LOGOSWARE
STORM
StreamYoutubeGoogle ビデオ

③

④

4
1

MoodleGlexa

2
1

Net Learning
Paiza

1

Teams

1

※（４）同様1
1
1

G Classroom
G Suite
Udemy

1
1
1

⑤
1
1

Notes
Techful

1
1

集合教育

1

slack

1

「演習」と同様に、「授業配信用のオンラインサービス」が一番多く、サービス名も「Teams」
が一番多い結果であった。また、「授業配信用のオンデマンドサービス」でも活用されている。

88

(7) 【(3)で④卒業研究・制作またはそれと同様の授業を選択した方のみ】以下の中で当てはまるものについて全て選択し、具体的な名称を記入してください。
①授業配信用のオンラインサービス【例：Zoom など】②授業配信用のオンデマンドサービス【例：YouTube など】③e ラーニングを利用するための基本システム(LMS)【例：Moodle】④e ラーニングで使える各種コンテンツ【例：AI Quest など】
⑤その他

14

「④卒業研究・制作」で活用したもの
13

12
10
8
5

6

4

4

4
2

0

0

①

②

Teams
Zoom
G Suite
Slack

7
4
2
1

Meet

1

Teams
YouTubeStreamLOGOSWARE
STORM
Google ビデオ

③
2
2
1
1
1

④

Teams
Glexa
MoodleG Classroom

1
1
1
1

G Suite1⑤
GitHub
Notes
Youtube
Slack

1
1
1
1

「卒業研究・制作」においても、「Teams」を活用している学校が一番多い結果となった。

89

(8) 卒業研究・制作またはそれと同様の授業の時間数について当てはまるものを選択してください。
①50 時間以下（

時間）②51～100 時間③101 時間～150 時間④151 時間～200 時間⑤200 時間以上（

時間）⑥該当する授業はない

卒業研究・制作の授業時間数⑥3.7%①11.1%⑤3.7%④18.5%③7.4%②55.6%①50時間以下②51～100時間③101時間～150時間④151時間～200時間⑤200時間以上⑥該当する授業はない①：30 時間、48 時間⑤：270 時間、336 時間

ほとんどの回答校にて、「卒業研究・制作またはそれと同様の授業」が実施されており、時間数として一番多いのは、「51～100 時間」であった。

90

(9) 卒業研究・制作またはそれと同様の授業において企業との連携について当てはまるものを全て選択してください。
①企業のプログラムに学生が参加している②企業の担当者が講師として授業を行っている③学生の成果物を企業の担当者が講評のみしている④企業との連携は行っていない⑤該当する授業はない
⑥その他（

）

18

卒業研究・制作における企業との連携
16

15

16
14
12
10

8

8
6

5

4
1

2

1

0

⑥：学生と企業が共同で開発を行っている

多くの学校で、企業と連携して取り組まれていることがわかった。また、「その他」の回答として「学生と企業が共同で開発を行っている」という記述もあり、積極的に企業との連携を行っている学校もあることが明確になった。

91

(10) 卒業研究・制作またはそれと同様の授業における授業形式について当てはまるものを全て選択してください。
①講師主導による個人ワーク②講師主導によるグループワーク③学生主導による個人ワーク④学生主導によるグループワーク⑤該当する授業はない
⑥その他（

）

卒業研究・制作における授業形式
16

14

14

15

14
12

10

10
8
6
3

4
2

0

0

授業形式については、「学生主導によるグループワーク」が一番多い結果となった。回答
校の半数で「学生主導によるグループワーク」が実施されていることがわかる。

92

(10-1)【(10)で②または④を選択した方のみ】グループワークにおいて利用した機能について当てはまるものを全て選択してください。
①グループ討論機能【例：Zoom のブレイクアウトルーム】②グループワークにおける資料の共有・作成【例：Google のスライド】③グループワークにおけるコミュニケーション【例：slack】④その他

グループワークで利用した機能
12

10

9

10

7

8
6

3

4
2
0

①
Teams
Zoom
Meet
LINE

②
6
5
1
1

GitHubTeams
G suiteGoogle ドライブ
Google スライド
Notes
DiscordLINE
PowerPoint

③
4
4
2
2
1
1
1
1
1

slack
teams
LINE
DiscordG suite
Notes

④
6
3
2
1
1
1

Youtube
集合教育
office111「グループ討論機能」として挙げられたサービスは「Teams」と「Zoom」がほとんど同じであった。また、資料の共有では、「GitHub」「Teams」、コミュニケーションツールとしては「Slack」が一番多い結果となった。

93

(11)【(1)で①グループ討論機能を選択した方のみ】先端・ネット教育を導入したことによる効果について当てはまるものを全て選択してください。
①コロナ禍でも授業を実施できた②学生の理解度や成績が向上した③学生の試験合格率・資格取得率が向上した④学生に提供できる授業内容が増加した
⑤その他(

)

先端・ネット教育を導入したことの効果
12
10
10
8
6

5

4
1

2

1
0

0

「コロナ禍でも授業を実施できた」という意見が一番多く、予期せぬ緊急事態への対応で授業がなんとか実施できたことがうかがえる結果となった。

94

(12)【(1)で①グループ討論機能を選択した方のみ】先端・ネット教育を導入したことによる課題について当てはまるものを全て選択してください。
①学習状況把握・評価②教員のスキル不足③導入におけるコスト④カリキュラムにおける時間数の配分
⑤特にない
⑥その他(

)

先端・ネット教育を導入したことによる課題
10

9

9
8
7

6
5

4

4
3

2

2

2

1

1

0

0

課題については、「学習状況把握・評価」が一番多い結果となった。ネットでの授業となり、学生の集中度や学習状況の把握という面に課題を抱えていることがわかる。

95

(13)先端・ネット教育を導入したことによる課題への解決方法としてどのようなことが効果的だと思いますか？当てはまるものを全て選択してください。
①公的支援
②企業支援
③専門学校間連携（教材開発や環境整備の協力・教員の相互支援授業・学生の相互連携など）
④その他(

)

課題の解決方法
25
22
20
16

15

15

10

5
0
0
①公的支援

②企業支援

③専門学校間連携④その他

一番多い回答は「公的支援」という結果になった。また、「専門学校間連携」が課題への解決に効果的と回答した学校も半数あり、専門学校同士の連携に期待を抱いている学校も多いことがわかった。

96

(14) 教育業界において、以下の先端技術の導入への関心について当てはまるものを選択してください。
①非常に関心がある②少し関心がある③あまり関心がない④関心がない⑤その他（）

教育業界の先端技術の導入への関心

③3.3%

④3.3%

①50.0%②43.3%①非常に関心がある②少し関心がある③あまり関心がない④関心がない

先端技術の導入への関心については、「非常に関心がある」「少し関心がある」併せると90％を超える結果となり、IT 系の専門学校が先端技術の導入に高い関心を持っていることがわかった。

97

(15)【(14)で①または②を選択したした方のみ】関心のある先端技術の種類について当ては
まるものすべてを選択してください。
①AR・VR②デジタル教科書・教材③協働学習支援ツール④遠隔・オンライン教育⑤AI を活用したドリル⑥センシング⑦その他（）

関心のある先端技術
30
24

25
21
20

20

19

17

15
10

8

5
0
0

関心のある先端技術の種類については、「デジタル教科書・教材」であった。また、「AR・VR」「遠隔・オンライン教育」も続いて関心度が高い結果となった。

98

3．コロナ禍における学生の学習環境・貴校の教育環境について(1)学生の PC の保有について当てはまるものを選択してください。
①全ての学生が PC を保有していた②多くの学生が保有していた③保有している学生と保有していない学生で半々程度だった④多くの学生が保有していなかった⑤誰も保有していなかった
⑥その他（

）

学生のPCの保有④13.3%③10.0%①43.3%②33.3%①全ての学生がPCを保有していた②多くの学生が保有していた③保有している学生と保有していない学生で半々程度だった④多くの学生が保有していなかった⑤誰も保有していなかった⑥その他

IT 系の専門学校であることも影響している可能性は高いが、「全ての学生が PC を保有していた」と「多くの学生が保有していた」と回答した専門学校が合計約 4 分の 3 という結果となり、所持率は高かったことがわかった。

99

(2)学生の自宅でのネットワーク環境について当てはまるものを選択してください。
①全ての学生が問題なかった②多くの学生は問題なかったが、一部接続環境が良好ではない学生もいた③接続環境が良好ではない学生が比較的多かった④多数の学生接続環境が良好ではなかった
⑤その他（

）

学生の自宅でのネットワーク環境
④3.3%

①6.7%

②90.0%①全ての学生が問題なかった②多くの学生は問題なかったが、一部接続環境が良好ではない学生もいた③接続環境が良好ではない学生が比較的多かった④多数の学生接続環境が良好ではなかった⑤その他「多くの学生は問題なかったが、一部接続環境が良好ではない学生もいた」と回答した学校が 90％であり、ネットの接続環境にはそれほど苦労はなかったとみられる。

100

(3)学生の自宅でのネットワーク環境が不調な際に、貴校が行った対応として当てはまるものを全て選択
してください。
①学校の PC ルームなどの施設を開放②学生へのネットワーク機器等の貸し出し
③その他（

）

学生のネットワーク環境不調に対する学校の対応
25

23

20
15
10
10
5

1

0

その他：スマホの活用。

学生の自宅でのネットワーク環境が不調な際の対応として、「学校の PC ルームなどの施設を開放」する判断をした学校が多いことがわかった。また、回答校のうち 10 校は、学生に貸し出しも行っていたことがわかった。

101

(4)コロナ禍において、貴校が授業で活用するために新設または増設・増強・拡大した設備として当てはまるものを全て選択してください。
①パソコン②パソコン周辺機器（名称：）③ネットワーク環境④web カメラ⑤ビデオカメラ
⑥マイク⑦スクリーン⑧スピーカー⑨オンライン授業専用室（スタジオなど）
⑩その他（

）

新設または増設・増強・拡大した設備
25

20

20
15
10

14

13

11

10

9

5

5

1

3

3

0

新設または増設・増強・拡大した設備としては、「web カメラ」が一番多い結果となった。
オンラインでの授業に備えた機器が全体的に多い結果となった。

102

附録②【調査（1）】アンケート調査回答校概要

103

104

IT 系学科概要

東京
都

専 門 学 校 東 京 https://tec.ttc.ac.jp/

テクニカルカレッジ

初めて触れる方でも安心な基礎知識からプロの技ま県

IT の最先端技術の制作スキルを養います。

IoT・Web アプリケーション技術を徹底的に学び、2 年制で、プログラム・データベース・設計や、 AI・りのノウハウを学びます。

2 年制で、IoT デバイスの設計・開発など、ものづくつけます。

び、ビッグデータから価値を創出するスキルを身にゲ ー ム プ ロ グ ラ ミ 2 年制で、ゲーム制作を通じて C 言語や C++、Java

情報処理科

IoT＋AI 科＋AI 科

デ ー タ サ イ エ ン ス 2 年制で、AI の活用を含め、データサイエンスを学材育成。

で、一人ひとりきめ細かに指導し、次世代を担う人

少人数制教育を採用。

げる。

川

奈

情報コース

IT 系学科名

学校

県

府

道

生 活 デ ザ イ ン 学 科 基礎からプロ技術まで。2 年後の進路選択の幅を広URL

厚 木 総 合 専 門 http://www.suzukigakuen.ac.jp/atsugi/ 神

学校名

都

105

す。

上げる力を持つ、ゲームプログラマになれる学科でになれる独自のカリキュラムで、“ZERO”からつくり

力とコミュニケーション力もあわせもつプログラムなどのプログラミング言語を身につけ、柔軟な発想

どの先端テクノロジーまでを学び、実践的なスキル

京
都

学校

人材を育成

ステム開発プロジェクト」を企画・立案・推進できる

デジタル革新まで視野に入れ、課題解決型の「AI シ

本を学びつつ、社会における身近な課題から企業のICT マネ ジメ ント 産学連携による４年間の体系的なカリキュラムで、科（新設）AI プロジェクト学 新設の２年制で、IT・コンピュータサイエンスの基を備えた IT 人材を育成

信技術）の基礎から Web 技術、ネットワーク、AI な

東

2 年制で、先進的な IT 企業と連携して、ICT(情報通

界をリードするクリエイターを目指します。

“わかる力”だけでなく“できる力”を身につけ Web 業

ング・動画制作などさまざまな実習課題をとおして、

中 央 情 報 専 門 https://www.ccmc.ac.jp/

IT・Web 学科

ター科

Web 動画クリエイ 2 年制で、グラフィックデザイン・Web プログラミ

ング学科

106

阜
県

クスト情報デザイン専門学校岐

ヴ ィ ジ ョ ン ネ https://vn.hirano.ac.jp/

タル回路（ハードウェアの理解・論理的な整合性や県直結するプログラミングも学ぶ。

グまで、検定取得で実力アップのコースで、就職にて、ワードやエクセルの基本操作からプログラミン

インコース

インのセンスと技術を磨きます。

インターネットや印刷物を中心に必要とされるデザ

グ ラ フ ィ ッ ク デ ザ ー・CG アーティスト等を目指して、Mac を利用して

情 報 デ ザ イ ン 科 2 年制で、・グラフィックデザイナー・Web デザイナス

情 報 ビ ジ ネ ス コ ー ージャー・システムアドミニストレータ等を目指し

情 報 デ ザ イ ン 科 2 年制で、・システムエンジニア・プロジェクトマネ

に応える情報スペシャリストの育成を目指す。

考える力）のの３つのポイントを中心に学び、時代

ラミング（システム開発の基礎・論理的思考）・デジ

梨

2 年制で、情報処理技術者試験（国家試験）
・プログ

商科専門学校情報処理科

山

ICT 人材を育成。

になってビジネスの課題解決に取り組める近未来術を使ったセキュアなシステムにより、顧客と一緒

クラウド時代の ICT 技術に精通し、AI などの最新技

甲 府 市 立 甲 府 http://www.kcc.ac.jp/

学科

107

京
都

グアカデミー

東プリンティン

学 校 法 人 日 本 https://jpa.ac.jp/

り校名変更）

ジネス人材を育成。

する 2 年制学科。

に、10 人以下の少人数制で一人一人じっくりと育成

カッション、プレゼンテーションを組合せて体系的

つのプログラムを中心にレクチャー、ワーク&ディス

ディアの活用を基礎から実践、応用の授業で学ぶ。4

ツ学科

科。

の少人数制で一人一人じっくりと育成する 1 年制学

ィブ力、加工技術などの印刷関連知識を 10 人以下

基礎から応用をはじめ、企画力、編集力、クリエイテ

プリント・コンテン 各業界に必要とされる印刷関連スキルを印刷知識のツ学科

メディア・コンテン 印刷メディアをはじめ、Web メディアなどクロスメス

Web ビジネスコー スの問題を発見・課題解決をする力を身に着けたビ

情 報 ビ ジ ネ ス 科 2 年制で、IT とビジネスに関する知見を基にビジネ

た IT 技術者を目指す。

のための課題を定義し、その解決のために全力を尽に関する知見を基に顧客の要望を理解し、その実現

ト専門学校よ県（2021/4 YIC

ステム科

くすことができる、エンジニアマインドを身に着け

口ネス専門学校

情報工学科・情報シ 情報工学科（3 年）、情報システム科（2 年）で、IT

ビジネスアー山

YIC 情 報 ビ ジ https://www.yic.ac.jp/ib/

108

情報処理科

先端 IT システム科

実践 AI 科

身につきます。システム開発だけではなく、システ

たカリキュラムで、就職に必要なスキルが 2 年間でプログラミングや情報系国家資格の取得を中心としウドなども学ぶ 3 年生学科。

る基礎として、プログラミング、ネットワーク、クラ得し、オリジナル作品を制作。これらの技術を支え(MR)をはじめ、日々進化する最先端の IT 技術を習バーチャルリアリティ(VR)、ミックスドリアリティ学ぶ 4 年制学科。

専門学校で初の、AI・データサイエンスを専門的に

現実社会の問題解決に応用するスキルを習得。県下

ディープラーニング、クラウド AI、統計解析などを、

タサイエンスを担うスペシャリストを目指します。

人工知能(AI)を使ったシステムの設計・開発や、デーのも、4 年制ならではの特長。

シップやコンテストに挑戦できる機会が豊富にあるな技術・資格が身につくのはもちろん、インターン

トワークなど、IT を総合的にじっくりと学んだうえ

県

学科で、ニーズ急増中のセキュリティ技術を習得。高度奈

学校

情 報 セ キ ュ リ テ ィ プログラミング、システム開発、データベース、ネッ

川神

情 報 科 学 専 門 https://isc.iwasaki.ac.jp/

109

IT ライセンス科

Web 技術科

実践 IoT 科あります。1 年制学科。

行っている学園なので、就職指導ノウハウが豊富にからの委託を受け、社会人向けの再就職支援訓練もで実現する、高校既卒者専用学科です。厚生労働省

国家資格取得と IT 系・事務系の正社員就職を短期間ラムなので、正社員就職に有利な 2 年制学科。

く、その証明となる国家資格も取得できるカリキュ

学びをすぐに実践できる環境です。技術だけではな

インターンシップも豊富に取りそろえているため、合的に学びます。企業・行政と連携し、Web 制作のWeb の仕組み、デザイン、マーケティングなどを総学び、ものづくりを実践する 2 年生学科。

トワーク、電子回路など、ハードとソフトの両面をが求められています。IoT、情報処理、センサーネッ

される IoT 製品が身近になり、IoT 技術を持つ人材

of Things(IoT)の時代が到来。スマート家電に代表あらゆるモノがインターネットにつながる Internet

強ができる学科。

を活用した事務など、コースに応じてさまざまな勉

ムの管理、ハードウェアのメンテナンス、パソコン

110

縄

レッジ沖縄

都

イン専門学校府

京

京 都 芸 術 デ ザ https://www.cdc.ac.jp/

県

沖専門学校 IT カ https://www.it-college.ac.jp/

使える技術を学ぶ 2 年制学科。

の生活を支えています。先端の知識を学び、現場で技術やクラウドの技術が仕事だけでなく、みなさん

ここ数年で技術や運営方法が大きく変わり、仮想化

ること」を指します。コンピュータネットワークはう時間をかけて IT スペシャリストを育成。

学ぶことが多岐にわたるので、しっかり 3 年間といに精通しているのが IT スペシャリストです。

ーション、システム構築を行い、ああらゆる IT 技術科。

強してしっかりとした知識と技術を学ぶ 2 年制学

ーム制作、ゲームプログラミング、3DCG などを勉

ンコース

クデザイン、WEB デザイン、イラストレーション、ます。そして 2 年次から進路別の専攻（グラフィッ

をトータルに学び、自分の進むべき道を見つけ出し

ペシャリストを目指します。まず 1 年次では、基本ビ ジ ュ ア ル デ ザ イ ビジュアルデザインコースでは、就職に直結したスー科

ゲ ー ム ク リ エ イ タ まずどうやってゲームが出来ているのかを学び、ゲ

ト科

IT スペシャルリス ソフトウェアを理解し、プログラミング、アプリケ

ティ科

サ イ バ ー セ キ ュ リ サイバーとは、「コンピュータやネットワークに関す

111

福
島
県

国際アート&デ http://www.art-design.ac.jp/

ザイン大学校大学校

学ぶ 2 年制学科。

様々な業界、媒体に展開させるための企画や技術をはなく、より具体的にキャラクターコンテンツをゲームなどの仕事を目指すコース。絵を描くだけでまなぶことで、デジタルメディアやアニメーション、スト、Live2D、CG などデジタルコンテンツ制作を科科。

業界でも活躍できるデザイナーを育成する 2 年制学化、従来のグラフィックフィールドだけでなく、Web

Web デザイナーを育成する為のカリキュラムを強ールドが Web の世界にも広がっていることから、

モバイルツールの普及にとり、情報を伝達するフィ

伝えるためのデザイン技法を幅広く学ぶ。近年では

アにおいて、情報をより効果的に、そして魅力的に

メ デ ィ ア デ ザ イ ン プロモーションツールをはじめとする平面のメディ

インコース

キ ャ ラ ク タ ー デ ザ 基礎から画力を向上させるとともに、デジタルイラ

らの興味を仕事にする」ことを目指す。

と同時に、社会人としての常識やマナーも学び、「自グッズデザイン、動画先行）を選択。専門性を高める112

る実践実習が魅力の学科です。

知識・制作技術の習得、資格検定取得、業界連携によを高める。3 年制課程だからこそ可能となる高度な

次は両コースの専門カリキュラムへと別れた専門性

本校に併設するアニメーション科の上位学科。1 年

的に CG・映像作品を仕上げられるようになる。

専門資格取得と併せて技術を着実に習得させ、最終ム。基礎からスタート、CG クリエイター検定などの者でも安心して学べるステップアップカリキュラ

な知識と技術を習得できる 2 年制学科。授業は初心

業界就職に欠かせない、動きや CG に関する基礎的

テレビ・劇場版アニメや CM、ゲーム等のコンテンツ制。

E スポーツ科は２年制、e スポーツマスター科は 3 年

sports 業界で働くための基礎を学ぶ。

ト科法、また LIVE 配信などのネットワークに関する技

うになり、Youtuber に必要な機材の使い方、編集方

シーを学び、市場のニーズを捉えた企画が作れるよ

Youtuber クリエイ 広告マーケティング・キャッチコピー・情報リテラ

ポーツマスター科

e スポーツ科・e ス ゲームで勝つ為に必要な論理的思考を身に付け、e-

CG マスター科

アニメーション科

113

岡

園静岡校

技術、制御技術、IoT 技術などの最先端技術と知識を県

システム開発分野

ュリティ分野を育成する環境がある。2 年次に、専攻したい分野を分」を実現させるカリキュラムと学習で豊かな人材

標や目的に応じて修業年限を選択し、「なりたい自1 年目にじっくり基礎知識を定着。2 年次以降は目択できる。専攻は、3 年、4 年制まである。

となる人材を目指す。2 年次に、専攻したい分野を選

ベルの充実した学習環境で高資格を取得し、即戦力ニアを育成するカリキュラムを設定。国内トップレ技術を学び、第一線で活躍するネットワークエンジ

ネットワーク・セキ ネットワーク・セキュリティ分野では、世界基準のは、3 年、4 年制まである。

習得。2 年次に、専攻したい分野を選択できる。専攻合わせたカリキュラムを設定。AI 利用技術、AI 実装

岡

ネス専門学校AI 技術の基礎固めをはじめ、学びたい年数と目標にのある人材を育成する。

「パソコンも会計もできる」そんなビジネス総合力

福AI＆IoT 分野

総合ビジネス科

麻 生 情 報 ビ ジ https://asojuku.ac.jp/abcc/

県静

名 古 屋 大 原 学 https://www.ohara.ac.jp/shizuoka/

術やセキュリティについて学ぶ 2 年制学科。

114になれる人材育成を行う。また、福島県初の「IoT」

県

AI システム科

情報システム科科を目指す。AI に必須なプログラミング言語 Python3

2 年制で、AI 資格と技術を併せ持つ AI エンジニア得する。

（HTML)まで会社で使う IT 操作技術を漏れなく習（ Illustrator,Pthotoshop ）、 ホ ー ム ペ ー ジ 作 成

も ち ろ ん 、 デ ー タ 分 析 （ Access ）、 画 像 編 集

2 年制で、文書作成（Word）、集計処理（Excel）はた IT エンジニアになれる

識・技術を身に付け、高度な資格と技術を併せ持っグ言語を複数学び、また企画からリリースまでの知情 報 シ ス テ ム 工 学 3 年間で、IT 業界で多く使われているプログラミン制。

格を取得して、圧倒的なＩＴ知識を取得できる。4 年

企業様から直接指導を行っており、最高峰の国家資

「AR」
「AI」
「HoloLens」などの最新テクノロジーを獲得でき、就職後は大卒以上の評価がもらえ即戦力

島

県内唯一、ＩＴ・情報系学科「高度専門士」の称号が自動車大学校

高度情報工学科福

国 際 情 報 工 科 http://wiz.ac.jp/

選択できる。専攻は、3 年、4 年制まである。

115

葉

ネス専門学校県

千

明 生 情 報 ビ ジ https://www.meisei-mic.ac.jp/

高い作品制作することができる。

エイターから直接指導してもらえるため、より質のを経験でき、さらに開発の際にはプロのゲームクリ

3 年制で、卒業までに４回もチームでのゲーム制作

な知識・技術を身につける。

語が学べ、シーケンス設計や管理技術者として必要

2 年制で、機械設備のためのプログラムである LD 言カーに就職が出来る。

最新の３DCG ソフトの操作方法を学びゲームメー

底的に学ぶことができる。グラフィックの基礎から指す！情報処理技術者試験を重視。

グラミングスキルを習得しハイレベル資格合格を目

スパートを目指す！余裕のある 3 年課程で高いプロ

トワーク科

程後は、IT システム専攻と、IT ライセンス専攻が選い方、大卒・社会人の方に適しています。2 年間の課

コ ン ピ ュ ー タ ネ ッ 2 年間に集中してスキル習得・資格合格を目指した

スパート科

コ ン ピ ュ ー タ エ キ 設計・開発・運用の一貫したスキルを習得したエキ

ク科

ゲ ー ム グ ラ フ ィ ッ 3 年制で、「描く」ための専門技術を企業様連携で徹ゲームソフト開発

情報電気科

エンジニア認定基礎試験の取得を目指す。

116

奈

学園

愛
知
県

専 門 学 校 名 古 https://www.nsb.ac.jp/

屋スクール・オ

ブ・ビジネス

県川

神

学校法人岩崎ン力も実習を通じて身につける。

チームで成果を出す力や顧客とのコミュニケーショ

設計などのスキルはもちろん、社会人として必要なとして必要な、プログラミング、要件定義、システム

がらステップアップして学ぶ。システムエンジニア

力を磨く。

サイトを制作。実際の仕事を通じて、スキルと実践の Web サイト制作や、 一般公開される企業の Web

ス

ソフトの操作や応用、業務に IT を活用するノウハウオ フ ィ ス 事 務 コ ー 職をめざすコース。ワードやエクセルなどオフィス

IT ビ ジ ネ ス 学 科 オフィス事務コースは、IT スキルを兼ね備えた事務コース

Web クリエイター ォローしながら授業を進め、実習では学内イベント

IT ビ ジ ネ ス 学 科 業界出身の講師の個別指導による授業で、丁寧にフ情報技術者コース

IT ビ ジ ネ ス 学 科 現役業界人による実践的な授業で、理論を確かめな

No8 と同じ

べ、即戦力の IT スペシャリストを育成します

117

岡

学校

る。

理解するとともに、本物の知識・技術・資格を取得す評価される技術者を目指し、コンピュータの本質を2 年制で、進化を続ける IT 業界で、将来にわたってト専門職を養成する。

クとセキュリティに注目した新領域のインターネッ

専門職の需要が急激に高まっています。ネットワー

営・経済の流れについてを学びながら、プロが現場道ができるため、就職後即戦力になる人材を育成する。

で使っている様々なソフトを授業で実践して使う事

めカリキュラムでコンピュータの細かいしくみや経海

2 年制で、国家資格【基本情報技術者試験】合格のたネス専門学校

情報通信科

ドまで、様々な知識を学び、クリエイターを目指す。

プログラミングやネットワーク、デザイン、サウン

北科

ゲ ー ム ク リ エ イ ト 3 年間のカリキュラムの中で、ゲーム制作に関する

コンピュータ科

トワーク科

セ キ ュ リ テ ィ ネ ッ 2 年制で、IoT 時代の到来を見据え、インターネット

北 見 情 報 ビ ジ http://www.kurihara.ac.jp/zyou/

県静

浜 松 情 報 専 門 https://www.hamasen.ac.jp/

る。

得。IT とビジネスの両面で活躍できる人材を育成すなどを学び、ビジネスの現場で必要な会計知識も習

118

北
海
道

専 門 学 校 札 幌 https://www.sdg.ac.jp/

デザイナー学院

構築。2 年制学科。

ゲーム業界の未来を予測した最新のカリキュラムを導入を常に行い、目まぐるしいスピードで進化するルを学んでいくことができます。最新技術の研究とセットも導入！整った環境と設備でゲーム制作スキ

VR も各 PC に一台設置。PC 不要の最新 VR ヘッド

ゲームエンジン「Unreal Engine」「Unity」を搭載。

専攻

企画立案からデザインまで総合的にこなすマルチなに合わせた情報発信ツールを駆使し、広告や商品ののデジタル撮影知識、Web デザイン、動画など時代制。アイデアの整理の仕方や、印刷知識、スタジオでーし、CG とアナログ素材を用いて様々な課題作品をグラフィック Web ナルを目指す。パソコンでのデザイン技術をマスタ

総 合 デ ザ イ ン 学 科 雑誌・ポスター・WEB・CG・広告のプロフェッショ

ゲーム VR 専攻

総 合 デ ザ イ ン 学 科 、最新最高峰のゲーミング PC を導入し、各 PC にはーを育成する。

る人材を目指す。地元から首都圏まで幅広い地域と実践的な能力を身に付け、ソフトウェア開発ができ校へ校名変更）県(2021 年 度 に（募集終了）

業界で活躍できるシステムエンジニアやプログラマ媛ス 専 門 学 校

IT・Web システム化 IT 業界や地域のニーズに応じた知識・技能をもち、

河原医療大学愛

河原 IT ビジネ https://it.kawahara.ac.jp/

119

縄
県

サイ・テ

学園

ク・カレッジ那

資格を身に着ける。

っくり"、"しっかり" IT 業界で働くためのスキル・ス

県代に応じたスキルを身につけて、暮らしを豊かにすの活用やスマートフォン向けのアプリ制作など、時システム開発技術を習得する。また、ネットワーク

ト ウ ェ ア 開 発 コ ー グラミング言語をマスターしながら、高度で最新の

川大学校

ソ フ 2 年制で、Java、C++、PHP といった数多くのプロ

般事務などで活躍できるよう学ぶ。

させ、Web クリエイター、システムエンジニア、一2 年制で、留学生向け IT スキルと日本語能力を上達を集中的に学ぶ 2 年制学科。

適性を考えて目指す職種に就くために必要なスキル

計算などの共通基本スキルを学んだ後、自分の職業

石

情報工学科

情報システム科科

ン テ ク ノ ロ ジ ー 学 い情報処理基礎、Java プログラミング、HTML、表イ ン フ ォ メ ー シ ョ 入学後半年間、コンピュータ初心者に理解して欲しニア学科

IT システムエンジ IT システムエンジニアとなるため、3 年かけて "じ

金 沢 科 学 技 術 https://www.kist.ac.jp/

覇沖

学 校 法 人 南 星 https://www.stc-naha.ac.jp/

学校

道

情報未来専門北海

桑 https://www.sapporo-mirai.ac.jp/

札幌

園学園

学校法人

クリエイターを目指す。2 年制学科。

120

県

東
京
都

校

東 京 デ ザ イ ン https://www.tech.ac.jp/

テクノロジー

センター専門学校

取鳥

ジネス専門学

日 本 海 情 報 ビ https://www.nib.ac.jp/

e-Sports 分野

ゲーム分野

ス

だけではなく、メンタルトレーニングをはじめとす

日本初のプロゲーマー育成専門学校。ゲームの実習年）、ゲームキャラクターデザイン専攻（3 年）

シナリオ s 年功（3 年）、ゲーム CG デザイン専攻（3年）、ゲームプログラマー専攻（3 年）、ゲーム企画・の専攻がある。スーパーゲームクリエイター専攻（4

業界の一線で活躍するプロが工程や技術を指導。5 つ着ける。

社会で必要とされるコミュニケーション能力を身に幅非陸学習し、実務に役立つ様々な資格を取得し、

情 報 ビ ジ ネ ス コ ー 2 年制で、地元で活躍するために、ICT や簿記などをリストを目指す。

がら、多業種で活躍できる、コンピュータのゼネラ技術を幅広く学ぶ。また、資格取得もサポートしななどを使用したデジタルコンテンツ制作など、情報活用、Illustrator や Photoshop、3ds Max や HTML5

Web 2 年制で、プログラミングをはじめ、データベースのクリエイトコース

情報工学科

るコンピュータエンジニアを目指す。

121

神 戸 電 子 専 門 https://www.kobedenshi.ac.jp/

兵ジタルメディア（4 年）、CG クリエイター専攻（3 年）

る。スーパーCG クリエイター（4 年）、スーパーデCG 業界の最新を学ぶことができ、３つの専攻が選べ

年）、Web クリエイター（3 年）

スーパーIT 線ジニア（4 年）、プログラマー専攻（3まで業界を幅広く深く学ぶ。３つの専攻が選べる。

AI プログラミングからアプリ開発、Web サイト制作

スーパーメディカル IT 専攻（4 年）

ロボット専攻（3 年）、宇宙テクノロジー専攻（4 年）、

攻（4 年）、スーパーホワイトハッカー専攻（4 年）、リエイター専攻（4 年）、ロボット・AI エンジニア専

ニアになるために、6 専攻が選べる。スーパーAI ク

これからの時代に必要とされる AI・ロボットエンジ

IT エキスパート学 4 年制で、システム開発からネットワーク構築まで、CG・映像分野

Web・IT 分野

AI・ロボット分野

esport・プロゲーマー専攻(3 年）がある。esports・プロマネージメント専攻（4 年）、のスキルを育てるカリキュラムがある。2 つの専攻

大会運営のマネジメントなど、業界で活躍するためる心身を磨く授業や業界で活躍するためのチームや

122

静
岡
県

電子情報カレッジ

県

庫

専 門 学 校 静 岡 https://www.can.ac.jp/denshi/

学校
技術者を育成する。

経済産業省の定める IT スキル標準を満たす高度 IT

AI・ 2 年制で、AI、IoT などを使いインターネット技術をジニアを目指す。

回りで稼働する情報システムなどの開発をするエン

2 年制で、最適なハードウェアシステムを設計・開発

情報工学科

ゲーム業界で活躍中のプロによる熱い授業も魅力

力を身に付けます。少人数制で教員との距離が近く、的に学習し、ゲームに限定しない総合的な開発技術

ゲ ステム・Web システム・データベース開発まで実践

ームシステム研究

トシステム科IT ゲーム＆ロボッ 2 年制で、ゲーム開発を軸に、高度なコンピュータシできるマイコン応用技術者を育成。

ニアを目指す。

開発コース

ア プ リ ケ ー シ ョ ン 利用するサービスを自らつくることのできるエンジ

情報処理学科

ニアを育成する。

クトのマネージメントが行える総合的な IT エンジ

IT 2 年制で、コンビニの POS,銀行の ATM など、身のエンジニアコース

情報処理学科学科

IT スペシャリスト 3 年制で、システムの管理、設計、開発等のプロジェ

科

123

科工科大学校

県

庫

学院

日本工

兵

学 校 法 人 誠 和 https://www.seigaku.ac.jp/

ロ リンタや工作機械が並び、まさに工房。ものづくり

担うエンジニアを育成。

ンターンシップも充実し、求人数も抜群。IoT 時代を

科は他校にもほとんどない上、プロの職場見学やイIT 方、ソフトウェア開発を通じてチームマネジメントの両方を２年間で学ぶことができる。

ミングや近年需要の高まるアプリケーション開発）

いたロボット開発）＆ソフトウェア（Web プログラ

AI・ロボット工学科 ハードウェア（AI・人工知能などの最先端技術を用究ス ペ シ ャ リ ス ト 研 力や自分だけの技術を磨く。

トシステム科IT ゲーム＆ロボッ 2 年制で、少人数制で確かな基礎力を身に付ける一究

ボ ッ ト シ ス テ ム 研 をハードウェアとソフトウェアの両面から学べる学

トシステム科IT ゲーム＆ロボッ 2 年制で、教室には最新の機械設計に不可欠な 3D プ

附録③【調査（2）】活⽤事例調査結果

124

125

い従業員の学習にも便利なモバイルデバイス対応。ソーシャルラーニング機能を搭載し受講者のモチベーショ③500名の人材育成プラットフォームとしてフル活用（②＋KnowledgeC@fe導入運用支援）年間 4,054,000円

https://www.knowledgewing.com/kcc/cafe/

URL3

https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-viva

URL

URL2

ンツ制作および受付関連作業、受講者向けヘルプデスク業務などを提供。

1600社以上が利用。富士通を一例に、人材育成プラットフォーム、全社研修（国内向け・海外向け）のコンテ②100名のeラーニングによる一斉研修(①＋動画利用あり)年間 1,754,000円

性向上アプリを利用するにはBusiness Standard 1360円/ユーザー月相当からVivaは2021年後半に出そろうためユーザー事例なし①100名のeラーニングによる一斉研修年間 454,000円

Vivaはteamsを起点としたアプリのためteamsのどの法人向けプランを買うかに応じてかわる。Teamsで生産「KnowledgeC@fe for eラーニング」も選択可能。

ライアントアプリケーションを利用してVivaのサービスにアクセスできる。

Viva Connections、Viva Insights、Viva Learningは価格未公表。Viva Topicsは一月5ドル。無料期間あり。

ごとに切り替えられる多言語機能、WebAPIなど柔軟性・拡張性あり。eラーニングに機能を絞ったVivaは「Microsoft 365」のオプションサービスとして提供される。従業員はTeamsやOutlook、Wordなどク「Viva Learning」（デジタル研修）、「Viva Topics」（知見共有）という4つのサービスが用意されている。 ンを維持する仕組みも搭載。ブラウザ上で簡単にeラーニングコンテンツを内製できるのもポイント。受講者ことを目的としている。Vivaは「Viva Connections」（HRと社内SNS）、「Viva Insights」（自己分析）、

ユーザ事例

活用事例

導入費用

人材育成企業としての豊富な研修運営の経験・ノウハウを活用して開発され、社員研修におけるさまざまな課「Microsoft Viva（マイクロソフトヴィーヴァ）」を作成。EXPでは、従業員（Employee）の満足度を上げる 題を解決する多機能LMSであるのが特徴。1600社以上の導入社数、52万名以上の利用者数の実績。外出の多マイクロソフトが「EXP（Employee Experience Platform：従業員体験プラットフォーム）」と呼ぶ新しい

概要

富士通

「KnowledgeC@fe」

モバイル端末対応，ソーシャルラーニング，eラーニング内製化，多言語対応

システム名

キーワード

Viva
Microsoft

ベンダー

2
LXP

1
LXP

126

的な学びの傾向からの推薦によってもかえられる。毎日の学習の繰り返しをモニタリングし、AIによってその

URL3

URL2

URL

https://www.cornerstoneondemand.jp/

続的な人材育成を実施。

https://www.disce.co.jp/degreed

講可能にすることで広範な専門知識を獲得することに貢献、緊急事態宣言で在宅勤務となった社員に対して継 ステムを刷新。

ンラインメニューから時間・場所を選ばず自主的に学習できる環境を構築、各部門の独自contentsを自由に受 リソースの蓄積に絞ってサービスを提供。自律的学習を支援するプラットフォームの導入により社内の教育シ

グローバルで導入は300以上。国内では花王を一例に、情報のキュレーション・学びのシェア・スキル開発・

世界180か国、50を超える言語で、7,000社、7,500万ユーザー以上に使用されている。ライオンを一例に、オ

ユーザ事例

n.

Free%20Trial&text=To%20tweak%20the%20solution%20according,the%20size%20of%20the%20organizatio

edition/#:~:text=Cornerstone%20OnDemand%20Pricing%20Plans%3A,-

https://reviews.financesonline.com/p/cornerstone-ondemand-growth-

11ドル/ユーザー月相当・パフォーマンス＋ラーニングプラン

・6ドル/ユーザー月とうとう・ラーニングプラン・パフォーマンスプラン6ドル/ユーザー月相当

・無料トライアルなしする重要な意思決定を行える。

ン.グの進捗や完了率などを一括管理できる。人財データの分析により、組織への影響を確認しながら人材に関 できる様に支援するプラットフォームである。

ゲージメントを向上することで、直感的かつ簡単に学習を進めらえる。また、対象となる従業員向けトレーニ 学びが定量化され、新しいコンテンツを日々学び続けられる仕組みとなっている。学習者が自律的学習を継続

ツ群からも関連性の高いものを特定し統合する。モバイルで、時間や場所を問わずに学習できる。学習エンタ、機械学習による知見、特定分野の専門家の知見をもとに設計したサブスクリプションサービスのコンテン ことです。パーソナライズ化されたフィード内に合われるコンテンツは、他者の直接的な推薦、同年代の平均のある学習トピックを集めてパーソナライズしたプレイリストを作成できる。パーソナライズには、業界デー うに、Degreedは学びを支援する。直接的なソーシャルキュレーションは、他の人があなたに推薦するというキルアップに役立てることのできる学習プラットフォーム。メンバーは、社内外のコンテンツから個人の関心 専門家からの学び・学習活動の可視化・フリーデバイスにある。学習者が継続的に学んでいく習慣を作れるよコーナーストーンは、メンバー同士が情報共有や会話を通じてコラボレーションを促進し、継続的な学習やス DegreedはLMSよりもLXPに強く、その特徴はパーソナライズ・キュレーション・ピアツーピアラーニング・店）への展開，セールスフォース（販売担当）連携

活用事例

導入費用

概要

Disce

「Degreed」

パーソナライズされた学習体験，トレーニング管理，コンテンツ提供，データ活用，パートナー（顧客・代理 リスキル・アップスキル，業務と学びの融合，データサイエンス，ラーニングフィードで習慣化の力を養う

システム名

キーワード

「CornerStone」

コーナーストーンオンデマンドジャパン

ベンダー

4
LXP

3
LXP

127

ら得られる学び70％を加えた100%をカバーできるさまざまなツール群をプラットフォームに完備。AIによるたブレンドラーニングが特徴でデジタル化率100%。また、教師・上司・同僚やUMUアドバイザーと双方向に動画アップロード無制限，受講データの閲覧は無制限，クラス作成無制限，超大規模のオンライン講義，HD動画フォーマット
ビジネス版UMU Business（組織内部学習向け）4,000円（税込）/登録アカウント）Blackboard Mobile

ポート機能，企業ロゴと専用ポータルサイト作成可能
エンタープライズ版UMU Enterprise（大企業と組織）：問い合わせBlackboard Collaborate

966,735円～(一般社団法人教育イノベーション協議会)への参画を決め、学習プラットフォームを提供した。

長崎大でのLACSは授業数1200～1300コマほどを効率化。実際の授業との併用で利用されており、資料の提

URL3

URL2

https://www.blackboard.com/ja-jp/solutions

る。

を開設して共有資料を保管したり、各種委員会では会議資料を共有化したりなど、ペーパーレス化も進んでいを利用したアクティブ・ラーニングの実践も行われている。学部、学科、研究室ではLACS上でコミュニティ

http://www.umu.co/home/

UMUは、経済産業省による「学びを止めない未来の教室」と連携した「マナビを止めるな！プロジェクト」

System）』略して『LACS（ラックス）』を導入。

URL

世界最大の人材育成研究機関ATDのプラチナパートナー。

一例として説明。長崎大は、主体的学習促進支援システム（Learning Assessment & Communication

示、課題の提示・回収、オンラインテストの実施などに活用。また、掲示板などコミュニケーション系の機能

世界75カ国、約9,300以上の高等教育機関・K12（小中高）等に導入され、1,500万人以上が利用。長崎大学を 203か国以上で展開。取引企業は10万社以上。Fortun500企業のうち50社がユーザ。2015～2018の4年連続でユーザ事例

学習運営トレーニング＊，SSO対応＊，学習データAPI連携対応＊，プライベートクラウド環境＊，オプションについては問い合わせ必要

業界トップ水準のソリューション：大規模アカウント管理システム，専任カスタマーサクセス

カウント管理，企業内専用のナレッジプラットフォーム，階層別のアクセス権限制御可能，学習コンテンツの管理と審査，エンタープライズ版学習レ

2,079,000円～

月額から、専用のラーニングプラットフォームを構築可能，無料トライアルまた 早速購入する，安全かつ専用ラーニングプラットフォーム：組織とア

プロフェッショナル版UMU Pro（トレーナー向け）8,325円（税込）/登録アカウント

3,912,300円～

学習コンテンツ作成，ディスプレイ表示（双方向学習），オンライン質問・アンケート，試験・合否判定の自動化，オンライン課題、フィードバック

ベーシック版（個人ユーザー向け）：無料登録

Blackboard Learn

Blackboard 製品 高等教育機関向けライセンス 価格（最小構成/年間使用料）

レクチャーする。

の影響のトラッキングを継続して行う。コンサルティングでは上記製品をつかった効果的な導入・運用方法をタを統合し、困っている学生の特定、コースを完了する上での障害の検出、異なる学習者層に対する指導実習 4分程度におさめることでいつでもどこでも短時間で学べるマイクロラーニングを推奨。

功に導くBlackboard Analytics for Learnは、バーチャル学習環境と学生情報システムの両方から取得したデー が行える仕組みも特徴。モバイルにも対応しており場所を選ばずに学習できることも魅力。動画コンテンツは応、LMS製品との豊富な連携、音声コンテンツ作成など、さまざまな機能を兼ね備える。学習分析で学生を成 インタラクティブな相談や支援を受けられるコンテンツも備える。アプリは30分で導入でき、即座に環境構築

隔講義・指導ツールBlackboard Collaborateは、リアルタイムなオンライン教育（遠隔授業）、モバイル対

学習を、iPad/iPhone/iPod touch、Androidといったモバイルデバイスで提供するソリューション。また、遠 分析機能も備え、必要な学びを学習者にも提案可能。集合研修、オンライン講義、個別学習、反転学習をまぜ

教育、学習、キャンパスライフをモバイルへ導くBlackboard Mobileは、インタラクティブな教育とモバイル

エンゲージメント、コンテンツマネジメント、アウトカムズまでをこのひとつのプラットフォームで行える。 ラーニングだけで終わっていた10％の学びに、上司・同僚による薫陶や相談から学び20％、日々の業務経験か

教育と学習のための次世代プラットフォームBlackboard Learnを提供し、コースデリバリーからコミュニティ 企業の学び「70：20：10の法則」を応用した学習プラットフォームを提供していること。従来全体研修やe有，質問，ミニゲーム，抽選，マルチスクリーン生放送，ビデオ会議等の機能がある．

声スライド，動画，文章，図説，ファイル，課題，試験，ディスカッション，アンケート，出席確認，画像共

活用事例

導入費用

概要

UMU

「UMU」

学生に応じた差別化，学習管理システム，バーチャルクラスルーム，学習分析，コンサルティングサービス， パフォーマンス型双方向ラーニングプラットフォーム，ライブ配信，マイクロラーニング，AIコーチング，音ブラックボード

システム名

キーワード

「BlackboardLearn」

ベンダー

6
LXP

5
LXP

128

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

概要

SAPSuccessFactors，Bridge，Blackboard，Modle]，ビデオ会議ソフトウェア[Zoom，BlueJeans，

４．動画視聴ログを収集・分析

動画ごとや学生ごとの動画視聴ログを収集・分析できます。分析ダッシュボードを使用して動画ごとにどの時間帯でAMSオプション（Automatic Mentoring Scenario）

年間保守

操作研修

180,000円(税別)/1回

現する強力な機能を多数持ち合わせている。国内では立命館大学を一例に、ニーズが「教員も学生もスムーズ・ニーズを実現」することにより、学生から「対面授業と変わらないクオリティの授業が受けられています」というコメントが得られた。

3)習熟度にあわせたきめ細やかな学習指導

・解決方法

https://www.digital-knowledge.co.jp/product/kd/3)進研ゼミの単元毎の学習進捗状況をLMS上に反映し、習熟度にあわせた個別指導を展開。

2)Live授業で、クイズやチャットのやり取りをリアルタイムに活用しクイズの正解数や返答順位を競わすなど、競争と刺激のある授業を展開。

1)教育委員会、学校、民間企業の連携による多様な学習環境の組み合わせの仕方、学習方法のアレンジを提供。

https://www.panopto.com/jp/

集・管理・配信まで、オンライン授業に必要な機能が凝縮された動画収録・配信システムを使って円滑な授業

1)多様な学習環境（遠隔授業+ビデオ学習教材+オンラインテスト）

2)生徒の学習意欲の向上（競争と刺激）にオンライン授業を配信・視聴できる環境を構築したい」であるとき、解決策として「講義動画の収録から編記の内容を提供したい。

～行政と学校と家庭とともに～ “子供達に学習意欲と可能性を引き出す競争と刺激のある環境を”福島県南会津地域の６中学校の生徒に向けてベネッセ進研ゼミ教材と共に下に導入されています。ライブ動画配信や、ウェブ会議ツールとの連携、LMS連携など、ハイブリッド授業を実事例は以下参照を提供した。

企業・官公庁・医療機関などを含め、1500超の導入実績を持つ国内有数のeラーニングシステム。ベネッセを慰霊として、以下のニーズをKnowledgeDeliverによる解決方法

受講者5名様まで

KnowledgeDeliver

ライセンス費用(KD5Ex + KD5Tx + KD5AMSx)の15%

KnowledgeDeliver

KD5AMS1-SVサーバライセンス（ユーザ数無制限）1,500,000円/サーバ

KD5AMS1-10001,000ユーザライセンス500,000円/1000ユーザ-

KD5AMS1-100100ユーザライセンス250,000円/100ユーザ-

品番項目価格(税別)要件

KnowledgeDeliver

KD5E1-SVサーバライセンス（ユーザ数無制限）3,000,000円/サーバ

北米のカーネギーメロン大学で開発されたため、大学等の授業収録に適した設計となっており、世界中の大学提供され、価格例は、ユーザー数（利用者数）1000名までのスタートモデルで年間470万円

KD5E1-100100ユーザライセンス500,000円/100ユーザ-

KD5E1-10001,000ユーザライセンス1,000,000円/1000ユーザ-「Panopto」は、Amazon Web Services（AWS）上で稼働するSaaSとして、年間サブスクリプション形式でKnowledgeDeliver

でも安心して利用可能。

ストールするだけでシステム（LTI）連携ができます。またLMSの利用者はSSO（シングルサインオン）でシステムを使用。

ASPやオンプレミス、パブリッククラウドなど多岐にわたり、セキュリティ対策や多言語対応にも死角なし。数十万人の大規模運用

Moodle、Canvas LMS、Sakai等主要なLMSプラットフォームに対応しています。プラグインをLMSにイン

５．主要なLMSプラットフォームに対応機能を搭載。オプションで教育ビッグデータ統合プラットフォームへの接続や、教育ビッグデータの分析も可能です。導入形態も特徴3 数十万人クラスの大規模運用も可能：受講者・教材のCSV一括登録や細かなロール設定など、大規模運用を見据えた運用管理 どのくらい再生されているか等の詳細な分析をグラフで表示。

Clicaとの連携も可能。

コンテンツをロールごとに管理できます。またPANOPTO ASPのストリーミング配信を利ます。また動画内にオンラインテストの作成も可能で、視聴の流れの中でスムーズにテストも受けられます。

２．動画・SNS世代の学生に合わせた扱いやすいシステム インスタグラム・LINEなどと同じ感覚で、受講・質問・議論・テストなど簡単に操作できまた専用アプリをダウンロードすることで収録からリッチメディアコンテンツの作成・配信まで安価に運特徴2 AI教材やSCORMコンテンツまで多彩な教材が作成可能：音声や映像付きのPowerPoint教材や、映像教材、PDF教材、テキス ３．コンテンツの管理や学外へのコンテンツの拡散を抑止
ト型テストのほか、オプションでAIトレーニング型教材や世界基準のSCORMコンテンツにも対応。アクティブラーニングツール
用することで、学外へのコンテンツの拡散を抑止す。

レンタルスタジオ、学習アプリ開発、など各種研修サービスが揃っているのも心強い。

用。

集・配信できるプラットフォームです。

向けや学校向け、企業向けに柔軟なカスタマイズに対応できる点が大きな魅力。オリジナルデザインやeコマースサイトとの連携、

人事システムとの連携、認証機能などにも対応。システムのカスタマイズだけでなく、映像コンテンツ制作やVRコンテンツ制作、

１．簡単に収録・編集・配信できるプラットフォーム

特徴1 柔軟なカスタマイズで企業内研修から教育ビジネスまで対応。2,000社以上に導入してきたノウハウを活用し、教育ビジネス

専用のハードウェアを必要とせずPC・タブレット・スマートフォンで動画を簡単に収録し編して提供するASPサービス。Moolde、CanvasLMS等のLMSプラットフォームともシステム（LTI）連携して使用できる。以下の特徴がある。

り、学習履歴の解析も可能。

KnowledgeDeliverは、スマホ・タブレットにも対応したeラーニングシステムです。教材作成・学習・運用管理と機能が充実してお 講義や研修の録画・パソコンのスクリーンキャプチャ・プレゼンテーション画面・ビデオストリーミング配信・ビデオコンテンツ管理システムを統合

GoToMeeting，SkypeforBusiness]，HiveInsights，Saleceforce，InPlayer）

動画CMS，動画収録，ライブストリーミング，動画検索，統合（学習管理システム[Cornaerstone，Saba，ス，サーバー構築/運営サポート

Panopto「Panopto」

LMS，ビデオ教材作成・配信，教育ビッグデータの活用，学習コンテンツ提供，業界別eラーニングサービ

システム名

キーワード

「KnowledgeDeliver」

株式会社デジタル・ナレッジ

ベンダー

8
LXP

7
LXP

129

学習、ブレンデッド・ラーニング、内蔵型コースオーサリング、企業/ビジネスに強い、ゲーミフィケーション、学習者
ポータル、モバイルラーニング、SCORM準拠、シンクロナス・ラーニング、ビデオコンファレンス、eラーニング企

サービスを提供すること、提案的に販売することなどを学ぶことができる。Lemonadeは、CRM、ERP、

URL3

URL2

URL

http://resources.launchfire.com/lemonade/

タルフルエンシーの向上を報告。

81％のコスト削減を実現。92%の学習者が他のトレーニングよりもLemonadeLXPを好んでおり、97%がデジ

https://learnamp.com/

きたPlainsCapital Bankでは30％、Great Plains Bankでは24％、従業員の知識が向上しました。さらに、

ユーザ事例

LemonadeLXPのクライアントは、従来のトレーニング方法と比較して、新入社員研修を37％早くし、平均

強力な導入プロセスを経た組織は、新入社員の定着率を82％向上させ、生産性を70％以上向上させることがで

このプラットフォームは、オンサイトとリモートの両方のスタッフのトレーニング成果向上の結果として、

活用事例

連携可能。

1ユーザーあたり年間4ドルから。最小限は100ユーザーライセンスから。

きるようにした。日本法人なし。

LMS、その他の重要なシステムと柔軟に統合できるようにし、トレーニングがビジネスに与える影響を追跡で 業。ただし、アカデミック/エデュケーションやeコマースへの適用には不向き。プラットフォームはZOOMやSLACKとブレンデッド・ラーニングを提供したいと考えているトレーニング・プロバイダーとも協力している。特徴は、非同期習得を促し、自信とモチベーションを向上させる。ロールプレイシナリオでは、話を聞くこと、一流の顧客

ムを、将来的に学習や人材開発のニーズを満たすプラットフォームに移行することもできる。また、プレミアム価格のジタルトランスフォーメーションと人材戦略の進化に合わせてアップグレードすることができる。また、既存のシステ

プラットフォームに統合することで、より良い体験とROIの証明を提供している。シンプルなものから始めて、組織のデする。チャレンジベースのシミュレーションは、学習者に製品やテクノロジーの使い方を考えさせることで、ゲームベースの学習モジュールは、トレーニングコンテンツをゲームに変え、人々が遊びながら学べるように

もとよりカスタマーサービス等の質の向上を通じて間接的にかつサマーエクスペリエンスの向上に寄与。

企業の従業員向けの学習プラットフォーム。このプラットフォームにより、従業員エクスペリエンスの向上は スサーベイ、フィードバックサーベイ）、パフォーマンス管理（チェックイン、レビュー、OKR）を受賞歴のある1つの識、コールセンターでのと合わせに対するロールプレイ等の効率的に学習できる様にゲーム性を取り入れた。 業から企業まで、250人から5,000人のユーザーを対象としている。ラーニング（LMS/LXP）、エンゲージメント（パル顧客でなく従業員に注目したカナダの会社のプロダクト。GDPR等の新たな規制や新製品・サービスなどの知 Learn Ampは、先進的で知識を必要とするビジネスのための、世界No.1の人材開発プラットフォーム。大規模な中小企

レイシナリオ，ビデオなど．

導入費用

概要

「LearnAmp」
LearnAmp,RiseToLtd.

LMSに追加して学生の参加を促すタイプのLXP.ゲームベースのモジュール，製品シミュレーション，ロールプ クラウドベース，SCORMとxAPIに対応．20,000ものキュレーションアイテムに，無料でアクセスできる．

LaunchfireInteractiveInc.

システム名

キーワード

「Launchfirelemonade」

ベンダー

10
LXP

9
LXP

130

URL3

URL2

URL

http://pathgather.com/

導入ページがダウンして調査不能

コンピテンシーとスキルの構築を支援する700の学習パスを備えた短いビデオ（3～5分）で、対象を絞った学

Pathgather社のサイトリンクがダウン（消失？）

活用事例

ころから学習を開始する機能を提供）・マイクロラーニングとコンピテンシーの構築（

ス、ゲーミフィケーション、モバイル学習、eラーニング対応可能である。Degreedが買収した影響か、

http://www.skillsoft.com/percipio/

キルにアクセスできるように、継続的に更新される。

Skillsoft Percipioだけが、700以上の学習パスにキュレーションされた、非常に魅力的な学習体験を提供。常に最新のス・人工知能、ブロックチェーン、セキュリティなど、長期にわたる需要の高いスキルを構築する

・自分のスキル開発と能力を加速するためにあなた自身の学習パスを図表にしてくれる。

・いつでも、どこでも、コースを受講したり、本を読んだり、オーディオブックを聴いたりできる。

微調整したりできる。

・プロジェクト管理やアジャイルからデータサイエンスや機械学習に至るまで、新しいスキルを習得したり、スキルをSkillsoft Percipioを使用すると次のことができる。

ユーザーの利用例を以下に記す。

14日の体験版あり。月額29ドルor年額299ドル。

別のときにアクセス可能）

択プレイリスト（プレイリストに任意の種類のコンテンツを追加して、パーソナライズされたホームページでPercipioの高度な検索ツールであるElasticsearchを使用して、学習コンテンツをすばやく見つける）・自己選

習ニーズに焦点を当てられる）・強化されたコンテンツ検出（Facebook、Netflix、eBayでも使用されている

ナライズされたエクスペリエンス （パーソナライズされたホームページ、プレイリストを作成し、中断したと有することを迅速かつ容易にする。機能としては、非同期学習、ブレンディッドラーニング、企業/ビジネ

1ユーザーあたり月額$ 5.00から。

ユーザ事例

トフォームを提供。Percipioを使用すると、Skillsoftコンテンツは700近くの学習パスにキュレーションされ最を生み出し、タレント/ L＆Dチーム、マネージャー、およびSMEがコンテンツを作成、キュレート、および共 新のコンテンツにアクセスできるように継続的に更新される。特徴としては、学習者中心のデザイン・パーソ

トフォームです。既存のすべての学習リソースおよびHRツールと連携して、ビジネス内でタレントの俊敏性

Pathgatherは、従業員の再編成とデジタル世界での競争力の維持を目指す先進的な企業向けの人材開発プラッ SkillsoftはPercipioと提携して、没入型の学習体験を提供するインテリジェントなオンライン学習体験プラッ

ラーニング，他のシステムとの統合（Degreed,sumatotal,successfactors,saba,coenerstone,workday）．

導入費用

概要

キュレーションされた700のラーニングパスを提供する．AIによる学習の個別化，デジタルバッジ，マイクロゲーミフィケーションを提供し，LMS/LXPに統合されるとうまく働く．

Skillsoft「SkillsoftPercipio」

Degreedが2018年に買収した．ソーシャル・モバイル学習プラットフォーム．リソースのキュレーションとPathgather

システム名

キーワード

「Pathgather」

ベンダー

12
LXP

11
LXP

131

により、企業固有のKPIに基づいて、従業員一人ひとりに固有の学習パスを作成し、プログラムの完了に向けて誘導します。その結果、ラリーウェアのお客様は平均24倍のROIを達成する。ラリーウェアは57カ国で採用

プ間の競争を促進する。特徴２）ハンズオン仮想デスクトップラボは、読み物、ビデオ、ステップバイステップの説明、ケーススタディなどで構成さジタルライブラリ、ライブアナリティクスなど、LXPの幅広い機能を提供している。

動化されたプラットフォームである「ナッジ」は、従業員の学習過程のすべての段階で、モチベーションを高め、指導的なメッセージを提供する。

URL3

URL2

URL

https://www.toolwire.com/

サイトに導入事例なし

活用事例

ユーザ事例

応相談

Lightboardビデオは、従来の教室での学習経験と魅力的なマルチメディアコンテンツを組み合わせたものである。

ボード・ビデオ

トメッセージ、ボイスオーバーIP通話、電子メール、ファイル転送など、ベストプラクティスを活用するための強力な方法である。特徴６）ライト

ケーション・インターフェースにより、リアルタイムでのピアツーピア、ピアツーメンター、グループでの交流が可能である。これによりインスタン

https://www.rallyware.com/

ことができました。エネルギー効率とサムスン製品を結びつけることでブランドを促進する。

のシステムを通じてクラブ同士がつながり、感想や新しい発見を共有し最終的には実に楽しく、知的にチャレンジングな体験をする

は、従来の教材に代わりゲーミフィケーション機能を用いたインタラクティブなコンテンツで学習を可能にしました。ラリーウェア

フォームを通じて、国内外の200以上のクラブから1000人以上の参加者を集め7週間にわたる大会を開催しました。ラリーウェア

解決策）ラリーウェアは「Climate Superstars」というブランドのオンラインプラットフォームを作成しました。このプラットました。

よび米国環境保護庁（EPA）のENERGY STARプログラムと提携し、11歳から13歳までの少年少女に気候変動についての教育を行い的なアプローチを求めていました。サムスン電子は、全米の青少年クラブ組織であるBoys and Girls Clubs of America（BGCA）お課題）消費者向け電子機器のリーディングカンパニーであるサムスン電子アメリカは、持続可能性に関わるプログラムに新しい革新

サムスンを一例として、課題と解決策の実例を示す。

非公開

習、ソーシャル学習、リッチメディアタスクやユーザー生成コンテンツ、スマートゲーミフィケーション、デる。従業員のスキルと組織の目標を一致させるためには、"Learning by doing "が最も効果的な方法の一つである。特徴４）ナッジキャンペーン。自ナッジは、学習イニシアチブに関連したコミュニケーション計画の効果的なツールとなる。特徴５）ソーシャルコラボレーションツール。コミュニ

されており、20以上の言語をサポートし、数百万人のユーザーが利用しています。適応型学習、モバイル学

ラットフォーム "スキン"。オプションのストーリーベースの学習では、実世界の状況を反映した魅力的なシナリオにユーザーを没頭させることができれるラボガイドを含むHTML5フレームセットで、ソフトウェアアプリケーションへのライブアクセスを提供する。特徴３）ストーリーベースのプに適切なタイミングで提供する。独自のアルゴリズム、機械学習、科学的根拠に基づくゲーミフィケーション

リングは、ワーカーが報酬を得ることで、モチベーションとエンゲージメントを高める。リアルタイムのリーダーボードは、社員、同僚、機能グルー

ラリーウェアは、個人のパフォーマンスに基づいてパーソナライズされた学習やビジネス活動を、適切な人材ンの仕組みは、独自のスコアリングアルゴリズムにより、TILEプラットフォームを利用している従業員のパフォーマンスを追跡する。カスタムスコア

ケーション、およびビデオコーチングにより、大規模なパーソナライズされたスキルを強化する。6つの特徴があある、特徴１）ゲーミフィケーショ

導入費用

概要

トップラボについては，高等教育向けにセパレートでも提供．

Toolwire TILEは、コンテンツ+コラボレーション+体験学習を統合するAIを活用した学習体験プラットフォームです。TILEは、仮想ラボ、ゲーミフィ

Rallyware,Inc.

「Rallyware」

セールスとトレーニングの目的で使用され，社会ゲーム体験，協同，同僚認識等ができる．他と同様，こちら

レーション，バーチャルデスクトップラボを提供する．他のLMSとの連携で最もよく働き，バーチャルデスク もLMS等と連携させることで，最もよく働く．

適応的，個別化された学習プラットフォームであり，クイズ，協同ツール，ゲーミフィケーション，シミュ

Toolwire,Inc.

システム名

キーワード

「ToolwireTILE」

ベンダー

14
LXP

13
LXP

132

2U 社は、米国のトップ大学と提携し、主に修士課程の学位ブログラムにおける各大学の個別のニーズを考慮

概要

2020/12/15に30handsを閉鎖することを発表。30hands Pro（iOS用）、30hands Cloud（LMS）、30hands

シャルメディアに併合する．現在，サービス終了．

クラウドベースのプラットフォーム．オンラインと対面のブレンド．個人的な学習と構造化された学習がソー

http://2u.com/

https://www.360quadrants.com/software/learning-management-system/2u

URL

URL2

ラムを提供している

http://30hands.com/30hands-cloud/フォルニア大学バークレー校（UC Berkeley）、ライス大学（Rice University）など 24 大学と提携し、ビジネ

ユーザ事例

ス、データ分析、ソーシャルワーク、ヘルスケア、教育、法律等の分野における 51 のオンライン学位プログ2018年2月時点で、2U社、南カリフォルニア大学（USC）やシラキュース大学（Syracuse University）、カリ 廃止

活用事例

廃止

https://30hands.com/

2Uは学校に課金しないが、ユーザーの学生には課金する。企業が利用する場合のケースは要問合せ。

る教育実習制度、看護師養成プログラムにおける臨床研修など、現場での経験を重視している。

外の提携校における実践的な企業プロジェクトを義務付けた MBA プログラムや、教員養成プログラムにおけようになっている。また、2U 社の提供している学位プログラムの大部分は、オンライン講義だけでなく、海じて、コンピューター画面のグリッド上に映し出される全ての受講者及び講義者が積極的に意見を交換できる

ほか、毎週提供される複数の講義は同期型で、洗練されたソーシャルネットワーキングプラットフォームを通ムの各講義は 10～15 人の少人数制で、プログラム受講者は各大学による入学審査プロセスを経る必要があるが劣るという一般的なイメージを払拭するため、質の高い講義設計に注力しており、同社の提供するプログラを得ている。2U 社は、オンライン学位プログラムは従来のキャンパスでの学位プログラムに比べて講義の質めの宣伝活動までを包括的に担い、受講者の授業料収入を各大学と共有するレベニューシェア型契約62で利益

導入費用

URL3

「30hands Cloud」
30hands Learning, Inc.

しながら、オンライン上でのコースワークの設計からコース教材のサーバーホスティング、受講者の獲得のた Web（Chrome用）はダウンロードして利用できるものの、製品開発停止。

MOOCプラットフォーム．クラウドベース．SaaS．MoodleとAdobe Connect上で動いている．

2U

システム名

キーワード

「2U」

ベンダー

16
LMS（商用版）

15
LMS（商用版）

133

ことを狙っている。機能は6つ。詳細は以下、
１）コースを作成する：シンプルなユーザーインターフェースで、数秒でコースを作成できる。

ネットワーキングサービスおよび仮想学習環境である。 学習管理システム （LMS）またはコース管理システム （CMS）とも呼ばれるクラウドベースのプラットフォームであり、オンライン教室の管理に必要なツール

https://www.schoology.com/

https://elearningindustry.com/directory/elearning-

software/schoology/pricing#:~:text=There's%20the%20free%20and%20the,schools%2C%20colleges%20an

URL2

URL3

ラフィック協会のセンゲージラーニングなどの他の学習サービスと提携している。

合などのプレミアムアドオンから得られている。 Schoologyは、 McGraw-Hill Educationやナショナルジオグ

http://www.adaptiveu.io/ての支店で一貫性を維持する。

・フランチャイズ：どこからでもアクセスできるブランド化された一元化されたプラットフォームでフランチャイジーをトレーニングすることにより、フランチャイズのすべ

トレーニングする。

・小売：国際的なブランドとしてブティックストアでも機能するLMSを使用して、製品ライン、ビジュアルマーチャンダイジング、カスタマーサービスについてスタッフをう。

・倉庫保管：倉庫スタッフが自分のペースで安全とコンプライアンスのトレーニングを完了できるようにするクラウドベースのLMS。これにより、いつでも作業の準備が整・製造：チームの作成に役立つ学習トラックを作成する。従業員に合わせて拡張できるLMSを使用して、新しいテクノロジーを活用し、生産性を向上させる。

る。

・レストラン＆ホスピタリティ：柔軟なホスピタリティトレーニングにより、レストラン事業における従業員の離職率を減らし、スタッフの士気と顧客サービスを向上させ

・健康管理：LMSは、リスクを最小限に抑え、パフォーマンスを最大化し、リスクの高い業界の専門的な基準への準拠を保証するのに役立つ。

・不動産：エージェントが不動産免許を保持して販売するために必要な州および国の規制を研究できるオンライン教室を作成する。

・銀行：安全なLMSを使用して、銀行や金融の規制、および業界を形作る新しいテクノロジーについてチームを最新の状態に保てる。

産業別の利用例は以下。

プレミアム:応相談。50ユーザー。10コース。10GBストレージ。ロール管理。事前レポート

ト

スターター:25ドル/月。最大50ユーザー。最大10コース。最大10GBのストレージ。ロール管理。事前レポー

開始：無料。ユーザー数：5人まで。最大2コース。1GBまでのストレージ

ポートパッケージ、ストレージの増加、シングルサインオン、既存の学生情報システム （SIS）とのデータ統 に固定できる。

品は基本的に、個人、学校、地区に無料で提供されている。 収益は、カスタマイズされたブランディング、サ ６）リンクを共有する：誰もが学習できるようにリンクを推奨するか、個人的な学習のためにリンクをキュー

情報システムと統合でき、学区が必要とするセキュリティ、フィルター、およびサポートも提供している。製 ５）日常の学習：見て、聞いて、読むべきコンテンツを毎日アップロードできる。

ラス、グループ、または学校間のコラボレーションを促進がある。このシステムは、既存の学校の報告および ４）レポートを印刷する：学習レポートを生成して進捗状況を追跡し、印刷用の形式でダウンロードできる。

の成績表、テストとクイズ、宿題のドロップボックスが含まれている。 ソーシャルメディア機能としては、ク ３）複数のトラック：大学で複数のトラックを作成し、特定のグループと独占的なコンテンツを共有する。

を提供している。機能として、宿題や用件の連絡、タスク管理等がある。機能として、出席記録、オンライン ２）ユーザーを招待する：ユーザーをシステムに一括招待し、リモートチーム学習を可能にする。

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

記事、ビデオ、ポッドキャスト、本をチームと共有でき、成長マインドセットを育成し、集合的な知識を育む

利用者が学術コンテンツを作成、管理、共有できるようにする、幼稚園から高等教育機関向けのソーシャル

概要

フォーラム，リワード．

教育＆ビジネス向け．モバイルアクセス，コース作成ツール，ブランディング，評価，メッセンジャー，

AdaptiveU「AdaptiveU」

ウェブベースのLMS.ソーシャルネットワーク．SIS統合プラットフォーム．

PowerSchool

システム名

キーワード

「Schoology」

ベンダー

18
LMS（商用版）

17
LMS（商用版）

134

介して行われる。ユーザーが自分のプロファイルにログインすると、提供された自分のプロファイルの権利に従って、・質の高いカスタムコンテンツとパブリッシャーコンテンツを提供できる。

アライセンスのインストール、管理、保守、およびトラフィックのフォローアップが可能になる。レポートサービス
は、コンプライアンスの証拠を文書化するだけでなく、管理情報を生成するために、ユーザーの活動の非常に詳細なレポートを提供する。利点には、規制順守を実現、ナレッジコストセンターをプロフィットセンターに変えられる、ROIを・学習活動を目的に合わせる。

・生徒、メンター、保護者を学習プロセスに参加させる。

・重要なデータを追跡して配信する。

可欠な知識、スキル、および態度を開発する上で重要な役割を果たすと信じています。

・ArtsAnywhereの使命は、あらゆるタイプの学習環境のあらゆる学生に、芸術に関するやりがいのある教育的な体験を提供する。

http://agilix.com/

https://www.nassauboces.org/site/Default.aspx?PageID=11099

http://akuter.fr/

Essor ConseilFormation RH（essorconseil.com）のCEO、Lionel Gentili

カーは、学生の成功において実績のあるリーダーである。

URL2

デマンドのパッケージコースを提供できることは、信じられないほどの機会を提供しています。

ジタルの両方の形式で開発されました。今日、テキサス州のトップ30のAEAチャータースクールのうち24校を擁するブライトシン

URL

URL3

銀行、保険、不動産教育を専門とするこのトレーニングセンターは、Akuter Technologiesと契約して、スタンドアップクラスをe・2015年から、Bright Thinker Learningカリキュラムは、3年生から12年生の最も困難な生徒にサービスを提供するために、紙とデ ラーニングに変換し、ビジネスの新しい範囲を構築しました。このセクターは非常に規制されており、専門家を認定するためのオンれ、手頃な価格の芸術教育をどこの学生も利用できるようにする必要があるという信念に基づいている。

ArtsAnywhereはどの教室でも機能する。ArtsAnywhereは、教育とカリキュラムの設計に数十年の経験を持つチームによって作成さ アーニー・イングルハート、書記-会計、学区第60号

Enterpriseは、知識とスキルの目標を達成するのに役立つ革新的な製品です。Akuterシステムは、これらの目標を達成するために不ある生徒から、学校では提供できないクラスを探している高学歴の生徒まで、すべての生徒のニーズに応える。

・Accelerate Educationは、幼稚園から12年生までのオンライン教育コースを提供し、従来の教室で成功するのに苦労したリスクの 功、独自性を促進することです。このことを念頭に置いて、私たちはビジネスパートナーとしてAkuterを選択しました。Akuter

態度を生徒に身に付けさせることです。私たちのコミュニケーション計画は、フォートセントジョン公立学校システムの強み、成モデルの独自の実装を可能にする。膨大なAPIライブラリにアクセスできるため、各実装がさらに強力になる。

ユーザ事例

応相談

る、競争上の優位性を構築する。

各パブリッシャーパートナーは、ハイタッチサービスを活用してバズのブラン​​ド化とカスタマイズを行い、革新的な学生中心の学習 私たちの目標は、支援的な学習環境を作り、品質への取り組みを示すことにより、変化する社会への参加に不可欠な知識、スキル、

・ズームセッションの出席レポートをバズ（Agilix）内で直接分析する。

・会議を作成するときにクラス名簿のセキュリティ機能を有効にする

・ズーム記録をバズ（Agilix）LMSで直接表示、管理、およびダウンロードする。

・1つのコースに複数の会議セッションをスケジュールする。

・複数のコースにわたって定期的なオフィスアワーを簡単にホストできる。

・学生が独自の仮想研究グループを作成できるようにする。

・シングルサインオン（SSO）機能を使用して[参加]をクリックするだけで、学生がZoom会議に参加できるようになる。

・バズ（Agilix）環境内からZoomミーティングを安全に作成、管理、起動する。

・CoSo Cloud Buzz（Agilix）LTIを使用すると、次のことが可能になる。

LTIに含まれる機能を超えるカスタム機能を追加する。

ワークの場所へのカスタム記録アーカイブや業界規制に合わせたセキュリティおよびコンプライアンスワークフローなど、ベース

ワークフローを合理化する。30日間の無料トライアル版がある。CoSoとのパートナーシップで統合をさらに拡張し、外部ネット

AgilixBuzz LTIを使うと、ZoomとAgilixBuzzLMSの間のセキュリティの向上を実現しながら、仮想教室、営業時間、研究グループの 正確に計算、知識・満足度・忠誠心を高める、変化するビジネスニーズに迅速に対応、ビジネスユニットの調整でき的に更新して、複式簿記やエラーを排除できるようにする。Akuterのサポートサーバーとのリンクにより、ソフトウェ・プロジェクトベースおよびコンピテンシーベースの学習モデルを有効にする。

・混合環境と仮想環境で学習をパーソナライズする。

Akuterシステムと画面によって認識される。コネクタ従業員または顧客のデータベースをAkuterのデータベースで自動

ネットブラウザのみを必要とする。認証は、Akuter認証システムから、または既存のシステムからRadiusプロトコルをバズを使うと、・また、教師とスタッフに魅力的な専門能力開発を提供する。

者が認定およびトレーニングプログラムに含めることもできる。ユーザーは、システムにアクセスするためにインターてバズをブランド化およびカスタマイズし、革新的な学生中心の学習モデルの効果的な実装を可能にする。

簡単に配布、更新、および管理できる。パートナーとして、Agilixは広大なAPIと当社のハイタッチサービスを活用して、必要に応じ 一のプラットフォームを提供する。トレーニングモジュールは、社内で開発することも、カタログから購入して、管理

プラットフォームとしてのBuzzを使用すると、コンテンツプロバイダーは、混合環境と仮想環境でコース、登録、およびレポートを Akuter Management Systemは、配布、追跡、レポート、および使用状況とライセンスのリモート管理を一元化する単カリキュラム，コースの管理．

Akuter, Inc「Akuter Management System」

活用事例

導入費用

概要

ン，データに基づいた個別化．

Publish Anywhereを使用して，どんなLMSにも投稿可能．教育向けのBuzzは，ユーザーによる経験デザイ

Agilix Labs

システム名

キーワード

「Agilix Buzz」

ベンダー

20
LMS（商用版）

19
LMS（商用版）

135

ムである。Almaは、学生、保護者、スタッフのデータの大量インポート、コースとクラスの設定、学習目標など、製品を最初に実装するときに管理者向けのステップバイステップのウィザードを提供する。 実装された製品の1つは、さまざまなユーザーグループ向けに多数の機能を提供する。管理者を対象とした機能には、学め、いつでもどこでも自分のペースで学習できる。人工知能により、生徒は個別の指導を受け、学習方法を選択できる。

・魅力的なコンテンツ：Alef Platformは、コンテンツを分解し、魅力的なビデオ、アクティビティ、ゲームなどの効果要とするブラウザベースのツールである。

切なメディアは、授業の計画と準備にかかる教師の時間を節約するのに役立てられる。

AIを活用したAlefプラットフォームが2020末までにUAEの196の公立学校に導入された。すべてのレッスンは形成的かつ総括的な評価をリアルタイムで測定し、関連するフィードバックが生徒、教師、保護者に提供さ

活用事例

ユーザ事例

URL3

URL2

http://alefeducation.com/

AlefEducationAwardが発足した。

2020年にかけて、アラブ首長国連邦の公立学校全体でAlefPlatformを実装した卓越性を称える

トフォームは、世界中の誰もが利用できるユネスコの教育リソースのリストに含まれている。2019年かられ、通常は定期的な評価まで理解されない達成とスキルの習得のギャップを埋めるのに役立った。このプラッ

応相談習するのに最も重要なものを計算して提案する。

http://www.getalma.com/

習コミュニティを利用している。

44の国と45の州にまたがる何千もの幼稚園から高校までの学校と地区が、アルマの画期的なSISを使用して学

有料アドオンとして利用できる。

いる。さらに、カスタムレポートカードメーカーなどの特定の1回限りの機能は、学生1人あたり年間2ドルののプラチナパッケージまで、さまざまなレベルの関与でトレーニングとサポートを含むパッケージを提供してアルマのコアサービスはすべて無料で利用できる。年間500ドルのスターターパッケージから年間30,000ドル

レクトリ情報にアクセスしたり、出席履歴を表示したりできる。 Almaは、インターネットへのアクセスを必・関連するカリキュラム：すべてのデジタルレッスンに組み込まれているカリキュラムに沿った授業計画と文化的に適・人工知能：学生が評価に失敗すると、Alefレコメンデーションエンジンは、レッスンに必要なスキルのうち、学生が練シュボードインターフェイスを備えており、課題や成績を追跡したり、学校のアカデミックカレンダーやディる。データは、学区、学校、学年、科目、クラス、および学生レベルでの進捗状況を追跡する。

導入費用

URL

析追跡が含まれる。教師向けの機能には、カリキュラムの作成、課題の管理、成績表の管理、親-生徒-教師の生情報システム、状態レポート、出席追跡、親-教師-管理者コミュニケーションツール、および学校全体の分・リアルタイムデータ：Alefプラットフォームは、最も高度な学校の監視およびフィードバックシステムの1つを提供す コミュニケーションツール、標準の調整と追跡、およびレポートカードの作成が含まれる。生徒は独自のダッ

データを使用して特定の領域に対処し、個々のニーズを持つ生徒を支援する。

・即時フィードバック：プラットフォームは、生徒の達成度について教師に即座にフィードバックを提供する。教師は的な学習手法を使用することで、難しいレッスンを理解する革新的な方法を学生に提供する。

Almaは、学校、教室、生徒の情報とツールを1つのシステムにまとめた幼稚園から高校までの学校管理システ・パーソナライズされた学習：Alefプラットフォームは、すべての学生にパーソナライズされた学習体験を提供するた概要

Portal＝保護者用ポータルサイト．

SIS/LMSシステム．ブレンデッドラーニング，評価ブック，Google Classroom，Canvasとの統合．Parent

Alma「Alma」

デジタルアバター，AI，自然言語処理，個別化学習

Alef Education

システム名

キーワード

「Alef Education Digital Learning Environment」

ベンダー

22
LMS（商用版）

21
LMS（商用版）

136「A-VIEW」

A-VIEW（Amrita Virtual Interactive e-Learning World）は、受賞歴のある独自に構築されたマルチモーダルマルチメ

Academe®は、最新のEラーニングソフトウェア/プラットフォームである。

概要

ラスルームを実施するための詳細な知識共有を可能にする高度なモジュールがたくさんある。

ログイン資格情報を使用して、コースの資料を確認したり、試験を受けたりすることができる。

URL3

URL2

URL

http://ampletrails.com/

http://aview.in/clients

http://aview.in/

A-VIEWは、すべての高等教育機関に無料で提供されている。2012年12月の時点で、A-VIEWはインド全土のる予定Dearu。

れ、さまざまな種類のコンテンツを表示して、エクスペリエンスを向上させる。多くの学生と参加ノードで大規模なク他の使用可能なドキュメントの形式で簡単にアップロードできる。学生はコースに割り当てることができ、提供された2000を超える大学に導入されている。時間の経過とともに、インドのほとんどの教育機関でA-VIEWを実装す

信モジュールを使用した遠隔教育を可能にする。これらは、単一のディスプレイまたは複数のディスプレイに表示さ・学習管理システム：本管理システムは、ビデオ、プレゼンテーション、写真、PDF、スプレッドシート、およびその平均的である。

A-VIEWは、オーディオ/ビデオ、ホワイトボードコラボレーション、ドキュメント共有、チャットなどのさまざまな通

生徒は自分のペースと快適さのレベルで学ぶことができる。

設計されています。Academeは、ITQlickチームから5点満点中3.3の評価を受けた。ソフトウェアのコストはさまざまな場所で数万人の生徒に同時に教えることができる。

ンで管理されており、編集のために簡単にアクセスできる。

Academeは、主要なクラウドベースのLMSソフトウェアであり、中小規模のビジネスをサポートするようにな問題の1つに対処しています。A-VIEWを使用すると、1人の優れた教師が、まるで直接会うかのように、インド全土の録に伴う紙のコストを節約する。学習管理システムの構築に使用されるテクノロジーである。コースの資料はオンライ

ユーザ事例

Amrita Vishwa Vidyapeetham、Kollamによって開発されました。これは、今日のインドの高等教育システムの最も重要・出欠管理システム：コースごとの学生の出席を記録する。これは、機関が環境に配慮するのに役立ち、出席記録の記

活用事例

A-VIEWは、インターネットベースの仮想知識共有プラットフォームであり、Amrita E-Learning Research Labs、講義を行ったりするのに役立つ。

インドの教育機関の利用は無料。海外では記載なし。要問合せ

供を受けている。

なリポジトリを形成する。学生が迅速な修正を行ったり、欠席した講義を補ったり、遠隔教育アプローチとして学生に月額49ドルからンド政府の情報通信技術を使用した教育のための国家ミッション（NME-ICT）の下で人材育成省（MHRD）から資金提ンストールすることなく、いつでもどこでもアクセスできる。これは、特定のコースに関連するすべての情報の網羅的導入費用

型eラーニング体験を提供している。A-VIEWは、IITボンベイが調整するTalk to a Teacherプログラムの一部であり、イ

従来のクラスの制限のない仮想クラス講義である。講義は、一般的なWebブラウザから直接、追加のソフトウェアをイ・オンラインビデオ講義：機関のEラーニングイニシアチブの重要な部分を形成します。ストリーミングビデオ講義は、 ディアeラーニングプラットフォームであり、Amritae-によって開発された実際の教室体験とほぼ同じくらい優れた没入

インド教育省採用．バーチャル教室，ミーティング，ウェビナー，オンライン試験．

Amrita University

出席管理，講義動画の構成・配信，協同・コンテンツ開発ツール．

AmpleTrails

システム名

キーワード

「AmpleTrails Academe Learning Management System」

ベンダー

24
LMS（商用版）

23
LMS（商用版）

137「ATutor 」

で使用されている。このソフトウェアは、そのアクセシビリティ機能がユニークであり、視覚障害者や障害者の学習者にも役立てることができる。また、米国トレーニング開発協会（ASTD）によって確立されたソフトウェア評価基準に従った教育用途への適合性がある。ATutorは国際的に使用されており、ATutorは、いくつかの教育および学習シナリオのいずれにも適応できるようにも設計されている。この設計原則を反映する4つの主要な領域、テーマ・特権・ツールモ

プライズポータルフレームワークである。uPortalは、グローバルコミュニティからの貢献を通じて進化を続けており、学術機関、

商業関連会社、および非営利団体からのリソース、助成金、寄付、および会費によってサポートされている。そのため、uPortal

は、競合他社とは異なり、Apereoが管理する100％無料のオープンソースソフトウェアである。uPortalは、教育のための主要なエンタープライズポータルフレームワークとしてソフトウェアを際立たせる学術コミュニティによって構築されている。uPortalは、ズに合わせて簡単にカスタマイズできる。テーマは、ATutorに新しい外観を与えるため、コースのカテゴリに独自の外ジュール・グループがある。ATutorテーマシステムを使用すると、管理者はシステムの外観とレイアウトを特定のニーつを設定として選択できる。特権システムにより、インストラクターはコースの特定のメンバーにツール管理特権を割

URL3

URL2

URL

フトウェアとして開発されている。ベースの非営利法人。財団は、堺が創設されたのと同じオープンなコミュ ジェクトなどが存在する。現在開発中の40を超える追加の言語モジュールをサポートする1​​5を超える言語に翻ユーザ事例

https://www.apereo.org/

https://nipponkaigi.net/wiki/Sakai_(software)

名古屋大学・法政大学がある。

http://www.atutor.ca/

ニティベースの方法で堺の使用と開発を促進している。SAKAIを全学的に利用している大学には、京都大学・ 訳されている。

トロント大学が開発。大学での利用に適しており、世界中の大学で利用されている。日本でも、日本語化プロ

SAKAIは、メンバーであるApereo Foundationが管理する、コミュニティの取り組みとしてオープンソースソ

活用事例

完全無料のオープンソースソフトウェア

完全無料のオープンソースソフトウェア

ントまたはコースチューターを作成できる。

導入費用

リソースを無料で利用できる。オープンソースのため以下で公開されている。

牢な機能と高度なテクノロジーに加えて、エキスパートポータル開発者と愛好家のApereoコミュニティを通じて多くのコミュニティ り当てることができる。インストラクターは、オーサリングツールまたは管理ツールの制御が制限されているアシスタ

万人を超えるユーザーにサービスを提供する少なくとも1つのインストールで、数万のユーザーベースを簡単にサポートします。堅十分に機能します。事実上すべてのタイプのハードウェアおよびソフトウェア上のクラスター環境に展開できます。uPortalは、800 観を与えるため、または単一のシステムでATutorの複数のバージョンを提供するために使用され、ユーザーはそこから1

ジネスニーズに合わせてカスタマイズされた実装を作成することもできる。堅固なuPortalフレームワークは、最高の負荷の下でも成できる、すぐに使用できる多くの統合実装が付属している。簡単にプラグインできるフレームワークにより、教育機関は特定のビ各キャンパスが展開している可能性のある多様で多様なシステムのセットを考慮に入れており、システムで動作するように簡単に構

ATutorは、オンラインコース管理、教師向けの継続的な専門能力開発、キャリア開発、学術研究など、さまざまな状況

uPortalは、高等教育機関、幼稚園から高校までの学校、研究コミュニティによって構築された、主要なオープンソースのエンター

概要

Socialなどがアドオンとして追加できる．

トロント大作製．コンテンツ管理システムであるAcontentや，ソーシャルネットワークを構成するATutor

University of Toronto

高等教育向けポータルフレームワーク．JasigがSakaiと併合してApreoとなった．

Apereo

システム名

キーワード

「Apereo uPortal」

ベンダー

26
LMS（オープンソース）

25

LMS（オープンソース）

138「BuddyPress」

ウェアパッケージです。WordPressにインストールして、ソーシャルネットワークプラットフォームに変換で（LMS）「Moodle（ムードル）」をベースに作られた、AWS上でうごくクラウド型のLMSである。Open

よび拡張した。WordPress上に構築されているため、同じ主要テクノロジーであるPHPとMySQLを使用してZoom、WebEx、その他のビデオ会議ツールを含む、100を超える認定済みプラグインと統合を備えている。

URL3

URL2

URL

・Tasty Kitchen（https://www.thepioneerwoman.com/food-cooking/recipes/）

アメリカオレゴン州を自転車で旅したい人たちのコミュニティ。

https://www.blackboardopenlms.com/

http://buddypress.org/

・OSS(オープンソースとオープンスタンダード)がどうあるべきかをみんなで考える政策議論サイト

・Gov(政府)の個々にやり取りする環境を用意すれば、それぞれの学生が確実に力をつけることができる。 従来型の授業では十分に対応できな

かった「個別対応」の授業が可能になり、学生を対象に実施する授業についてのアンケート結果も高い満足度を得た。

・UK(イギリス)のを用意して自由にアクセスできるようにしたり、課題の提出やフィードバックなど、教員と学生または学生同士がオンライン上で仕組みを構築。LMSを活用することで、講義のビデオや講義のビデオやスライドなどの教材、小テストなど、さまざまなコンテンツ ・UKGovOSS.org（https://ukgovoss.org/）が可能となった。同学科では、Blackboard Learnを活用したセルフラーニング型の授業を導入し、学生が自分のペースで学習できる レシピ共有SNS。つまりアメリカのクックパッド！

LMSと講義ビデオ配信システムの供用サービスと活用支援である。従来型の授業に比べ、LMSを活用することで学生への個別対応

習力を育成していくことを活動方針に掲げて活動している。中でも中心的な活動となっているのが、教育・学習の基盤技術としてのングテクノロジー開発室では、教員が持つべき技術としてインストラクショナル・デザインを普及させると共に、学生の自律的な学

ユーザ事例

BuddyPressは、ボランティアの国際コミュニティによって構築された無料のソフトウェア

帝京大学を一例として紹介。学内でLMSなどのラーニングテクノロジーを活用した教員の授業改善と、学生の学習支援を担うラーニ ・Ride Oregon（https://traveloregon.com/things-to-do/outdoor-recreation/bicycling/）

なっている

イノベータ、プロフェッショナル、エンタープライズの3ライセンスがあるが、価格はどれも要問い合わせと造性を発揮できる。

さらに、Open LMSを使用すると、独自のカスタムプラグインを認定して追加する機能を提供することで、創 記述されている。

BuddyPressは、テーマ、プラグイン、ウィジェットなど、WordPressエンジンの不可欠な機能要素を継承おのすべてのインスタンスは教育機関に固有であり、学習技術を他の教育機関との競争上の違いにしている。

育学的アプローチをサポートする際の柔軟性も提供する。 排他的なサードパーティの統合により、Open LMS が独自のソーシャルネットワークまたはコミュニケーションツールを開始できるように設計されている。

LMSを使用すると、教育機関はテクノロジーをサポートするのではなく、教育と学習に集中できる。また、教 きるプラグインです。BuddyPressは、学校、企業、スポーツチーム、またはその他のニッチなコミュニティ

BuddyPressは、2008年からAutomatticが所有しているオープンソースの ソーシャルネットワーキングソフト

Open LMS（オープンエルエムエス）は、世界中で広く利用されているオープンソースの学習管理システム

ブログ作成CMSであるWordpressにソーシャルネットの機能を追加するプラグイン．

Free Software Foundation, Inc.

活用事例

導入費用

概要

取ってリブランディング．

BlackBoard他と統合できるMoodleベースのLMS．以前はMoodleroomsであったものをBlackBoardが刈りBlackboard, Inc.

システム名

キーワード

「Blackboard Open LMS」

ベンダー

28
LMS（オープンソース）

27

LMS（オープンソース）

139

セスが重要。Critical LinksC3™（Classroom Content Cloud）は、インフラストラクチャの課題やインター
ネット接続の制限に関係なく、学校へのデジタルコンテンツとeラーニング機能の配信を劇的に簡素化および管理するための主要なソリューションである。C3ソリューションは、ローカルのマイクロクラウド（教室およ（学習管理システム）である。これにより、大学から学校、企業から協会に至るまで、世界中の何百もの組織がWeb上でコースやコラボレーションスペースを作成および管理できるようになる。Clarolineプラットフォームは、コースまたは教育活動に関連するスペースの概念を中心に構成されている。各コーススペースには、教師が次のことができるよう

・学習パスを作成します（SCORMと互換性があります）

・出席と完了の演習の統計を表示する

URL3

URL2

URL

http://www.claroline.net/

ていたた。その年、962のパラグアイの学校がC3 Micro-Cloudを受け取り、50万人以上の生徒の生活を一変させた。C3れている。このプラットフォームは100か国以上で使用されており、35の言語で利用できる。

http://c3.critical-links.com/

MicrobitやScatchなどの学習アプリケーション–リモート学習にすばやく適応するための準備を整える。。

で学校が閉鎖されたとき、2020年3月には、ポッドキャスト、電子書籍、クイズ、カーンアカデミー、ウィキペディア、

応環境である。それは知識が教室で伝達される方法を改善した追加の材料と方法を提供する。つまり、COVID-19が原因

ション、リソース、および管理をローカルの学生（および教師）にプロビジョニングできる、自己完結型のクラウド対

Micro-Cloudは、インターネットへのアップストリーム接続が常にあるとは限らない場合でも、コンテンツ、アプリケー

使用を統合してすべての学生が潜在能力を最大限に発揮できるようにすることで、十分に発達した教育システムを探し

リカデルノルテ大学、HauteÉcoleLéonarddeVinciである。これらの大学を中心にさまざまな大学でりようさ

Clarolineコンソーシアムがあり創設メンバーは、UCLouvain、ビーゴ大学、ケベック大学リムスキー校、カト パラグアイは、学習危機の影響を受けた国の1つであった。この国は、2017年に教育改革の恩恵を受け、テクノロジーの

ユーザ事例

活用事例

要問合せ

ト（データセンター）またはパブリッククラウド環境のいずれかに常駐できる。

たポイントで、世界中のeラーニングを可能にする。承認されたC3Cloud Controlインスタンスは、プライベーンを可能にする一元化されたクラウドサービス。C3 Cloud Controlは、コンテンツとポリシー管理を一元化し続を管理、フィルタリング、および最適化する。学校に配備されたC3デバイスのリモート管理とキュレーショ

ラーニングツールを使用して安全なネットワーク環境を作成する。インターネットが利用可能な場合、C3は接

またがる完全なエンドツーエンドのソフトウェアソリューションである。ローカルコンテンツリポジトリとe

完全無料のオープンソースソフトウェア

・ウィキを使用して共同ドキュメントを作成する・オンラインで作る宿題を提案する

・通知を投稿する（メールでも）・演習の作成（IMS / QTI標準2と互換性があります）

・タスクと期限を使用して議題を構成する・ユーザーのグループを作成する

・パブリックまたはプライベートフォーラムを管理する・コースの説明を書く ・任意の形式（テキスト、PDF、HTML、ビデオなど）でドキュメントを公開します

び学校の​機能用）から中央のクラウドコントロール（コンテンツのキュレーション、配布、および管理用）に​

今日の世界で必要とされる学習体験を提供するには、eラーニングツールとデジタルコンテンツへの即時アク

Clarolineは、GPLオープンソースライセンスの下でリリースされた共同eラーニングおよびeWorkingプラットフォームにするツールのリストが用意されている。

LMSを内蔵している．授業計画，コンテンツキュレーションを提供．Moodleを使うこともできる．

スキル管理，トレーニング管理，グループ管理，評価，アンケート，ピアレビュー

導入費用

概要

Critical Links Inc.

「Critical Links C3™ 」(Classroom Content Cloud)

学習・オンラインコラボレーションプラットフォーム．ブログ投稿，メッセンジャー，バッジ，タスク管理， ハードウェア付きの製品．デジタル教材を学校提供する目的で作成された．Foundation LMSという基本的なClaroline

システム名

キーワード

「Claroline Connect」

ベンダー

30
LMS（オープンソース）

29

LMS（オープンソース）

140

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

ルスケア組織向けの強力なLMS。Dokeos LMSは、使いやすいオーサリングシステムと堅牢なレポート機能をし、共有するように設計された無料のオープンソースソフトウェアである。CWISは、メタデータの国際標準

びコンプライアンス活動を管理するのに役立つ。Dokeosコードは、データベースバックエンドとしてMySQLを使用してPHPで記述されている。すでにSCORMインポートをサポートしている。ユーザーデータは、CSV
またはXMLファイルを使用してシステムにインポートできる。Dokeosは、ユーザー情報を追加し、LDAPを介れた。ただし、このソフトウェアは、他の教育用途で現在使用されている。CWISの機能には、リソースの注釈と評価、キーワード検索（フレーズと除外のサポート付き）、フィールド検索、レコメンダーシステム、

OAIエクスポート、RSSフィードのサポート、統合メタデータ編集ツール、ユーザー定義可能なスキーマ（完http://scout.wisc.edu/Projects/CWIS/CWISは非営利目的で無料で使用できる。営利目的では要問合せ。

http://www.dokeos.com/

オープンソースソフトウェア

レームを使用する必要がある。

された機能（PHP）もあり独自のサイトに合わせて比較的簡単にカスタマイズできる。CWIS機能はさまざまなプラグインを介して簡単に拡張することもできる。

いる。ただし、一部のJavaScriptは引き続き必要であり、SCORMを使用するには、学習パスモジュールでフむ）ユーザーインターフェイステーマ、ターンキーインストールなど。CWISには、外観（HTML）から分離

全修飾ダブリンが付属）などがあります。コア）事前にパッケージ化された分類（GEMサブジェクト分類を含 して認証できる。1.6リリースでは、Dokeos開発者チームはW3CxhtmlおよびCSS標準への準拠に力を注いでおよび管理できる。Dokeos LMSは、世界中の2,000以上の組織がオンライン学習、コラボレーション、およ

築し、それらをNSFの 国立科学デジタルライブラリ やその他のSTEM教育チャネルに接続するために作成さおよび学術標準に準拠している。CWIS は、科学、技術、工学、数学（STEM） リソースのコレクションを構 備えた完全なeラーニングスイートであり、効果的なトレーニングとスキル評価のカリキュラムを簡単に作成

独自の業界および規制のニーズに適合するeラーニングおよび評価ツールを必要とする高成長の製薬およびヘ

コレクションワークフロー統合システム（CWIS）は、リソースに関するデータのコレクションを集め、整理

概要

eラーニング，コース管理のためのWebアプリ．

Dokeos「Dokeos eLearning Suite 」

学習コンテンツ管理，学習目標リポジトリ．Internet Scout Projectの一環で作成された．

システム名

キーワード

「CWIS (Collection Workflow Integration System) 」

Internet Scout Research Group（ウィスコンシン大学）

ベンダー

32
LMS（オープンソース）

31

LMS（オープンソース）

141

インストラクターは、自分のアカウントを使用して、授業計画の整理、宿題の割り当て、リソースの提供、試

ユーザ事例

URL3

URL2

http://www.ectolearning.com/

で、プロジェクトベースの学習に固有の課題に対応することに優れています。

オンラインチームを簡単に作成し、継続的にフィードバックを提供し、進捗状況を監視できるようにすること

験の管理を簡単に行うことができ、システムを使用してすべてをオンラインで採点できます。Ectoは、教師が具体的な企業や学校への導入事例がみあたらないため活用イメージのみ記す。

活用事例

システムである。。

EctoLearningソーシャルソフトウェアの原則とアーキテクチャに基づいてゼロから構築された唯一の学習管理

EctoLearningを使用して、学習をインタラクティブで協調的な、学生中心のアクティビティに変換する。

が学習コンテンツを作成して共有できるシステムの結果として、学習コンテンツは常に最新で新鮮である。

習環境を提供している。EctoLearningは学習者に焦点を合わせており、環境は完全に協調的であり、ユーザー

その他の学習組織は、EctoLearningを使用して、学習者、従業員、パートナー、およびクライアントに共同学のソフトウェア（SaaS）環境である。公立および私立の学校、K-12から高等教育および大学院プログラム、

無料。

URL

跡，モニタリング．

http://edufolio.sourceforge.net/

オーストラリアの学校にて利用されている実績あり。ただしその詳細については明確な事例無し

・プロフェッショナルは9ドル/月。148のジュ店分野すべて。PD時間の記録とレポート

・その後は学生4ドル/月。大学院の重点分野のみ、PDの記録保持なし

・30日の無料トライアル期間あり

リック、AITSL対応、登録ボード互換。

EctoLearningは、あらゆる種類の学習、教育、トレーニングに使用されるWeb 2.0オンラインサービスとして オーストラリアの教師のために特別に設計された、よりスマートなeポートフォリオ。セットアップなし、1ク

ションスキル，コンテンツ作成能力開発．

導入費用

概要

「EduFolio」

出席管理，評価ブック，ルーブリックベースの評価エンジン，ソーシャル，コラボレーション，コミュニケー ウェブベースのLMS，評価ツール，カレンダー，ディスカッションフォーラム，評価システム，アクセス追Ecto, LLC

システム名

キーワード

「EctoLearning」

ベンダー

34
技術的にはクローズ．無料

33

技術的にはクローズ．無料

142

Googleフリー

導入費用

G Suite Basic（\680/人/月）

却，他のGoogleアプリとの連携

講義毎の教室作成，Meet（オンラインミーティング）との連携，課題作成・提出・集計・採点・評価・返

他多数

N高等学校

アリゾナ州立大学

URL3

URL2

https://slack.com/intl/ja-jp/

https://edu.google.com/intl/ja_ALL/products/classroom/

佐賀県有田町

京都大学

URL

三重県立名張清峰高等学校

近畿大学

ユーザ事例

他多数

MITメディアラボ/東京大学大学院/伊那市立伊那東小学校

慶應義塾大学

活用事例

メンバー毎に20GBのストレージ，メッセージ，アプリの制限なし，音声通話ビデオ通話最大15名

プラス（￥1600/人）

町田第五小学校

これらは旧サービスでGoogle Workspace for Educationに移行中

スタンダード（￥850/人）

メンバー毎に10GBのストレージ，メッセージ，アプリの制限なし，音声通話ビデオ通話最大15名

G suite Enterprise（\3000/人/月）

音声通話ビデオ通話1対1のみ．

ワークスペース毎最大5GBのファイルアップロード，10000件までのメッセージ閲覧，最大10のアプリ統合． G suite Buisiness（\1360/人/月）

Slackは米国SlackTechnologies社の提供するチャンネルベースのメッセージプラットフォーム．

却，他のGoogleアプリとの連携

概要

講義毎の教室作成，Meet（オンラインミーティング）との連携，課題作成・提出・集計・採点・評価・返話，アプリの統合，ワークフロービルダー「Classroom」

チャンネルでの会話，ファイル共有，ツール統合，社内外との協同，メッセンジャー，音声通話，ビデオ通「Slack」

システム名

キーワード

SlackTechnologies

ベンダー

36
「協働学習支援ツール」

35「協働学習支援ツール」

143

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

https://www.google.com/drive/

クラウドデータ保存，共有

概要

導入費用

クラウドデータ保存，共有

キーワード

システム名

ベンダー
「GoogleDrive」

https://translate.google.com/m/translate

多言語翻訳

多言語翻訳

「GoogleTranslate」

38「協働学習支援ツール」

37「協働学習支援ツール」

144

滋慶学園グループ

URL3

URL2

https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-teams/group-chat-software

岐阜高専

追手町学院

北九州市立大学

一橋ビジネススクール～10000人，無制限OneDrive，DeskTop版OfficeE3 \2170/人/月～300人，1TBOneDrive，DeskTop版OfficeBusiness Standard \1360/人/月～300人，1TBOneDrive，Business Basic \540/人/月

Microsoft365

Togetherモード，手を挙げる，ブレークアウトルーム，課題

ユーザ事例

URL

チームワークを支える，コンテンツ，知識，アプリケーションの共有と管理．モバイル対応のイントラネッ

ト．

https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/sharepoint/collaboration

オンライン会議，通話，画面共有，チャット，ファイル共有，ワークフロー，アプリ連携，ホワイトボード， ト．

Microsoft社が提供するサービスMicrosoft365に付帯するリモートワークのためのコラボレーションツール．

Togetherモード，手を挙げる，ブレークアウトルーム，課題

活用事例

導入費用

概要

「SharePoint」

オンライン会議，通話，画面共有，チャット，ファイル共有，ワークフロー，アプリ連携，ホワイトボード， チームワークを支える，コンテンツ，知識，アプリケーションの共有と管理．モバイル対応のイントラネッ

システム名

キーワード

Microsoft「Teams」

ベンダー

40「協働学習支援ツール」

39「協働学習支援ツール」

145「Microsoft Tech Summit 2017」の全セッションの翻訳（富士通の「FUJITSU SoftwareLiveTalk（以下、LiveTalk）」（開発元：富士通ソーシアルサイエンスラボラトリ、以下、富士通SSL）との組み合わせ）https://www.microsoft.com/en-us/translator/apps/

活用事例

ユーザ事例

URL

URL3

URL2

無料

導入費用

ている．

https://www.skype.com/ja/

同上

以前はSlype for Business Onlineが存在したが，Teamsに統合された．

語学習者や聴覚障害のある学生のためのスタディグループ，生徒と教師の会話のための翻訳等の機能を提供し 途向けには同社提供のSkype for Businessが存在する。

Microsoft Azure上で動作する，講義・プレゼンテーションの翻訳，言語背景の異なる保護者との会議翻訳，英 Skypeは、マイクロソフトが提供するクロスプラットフォーム対応のコミュニケーションツール。ビジネス用

概要

ビデオチャット，テクストチャット「Skype」

テキスト，音声，画像の翻訳「MicrosoftTranslator」

キーワード

システム名

ベンダー

42
「協働学習支援ツール」

41「協働学習支援ツール」

146

Microsoft社が買収したビデオディスカッションツール．Flipgrid（フリップグリッド）は、シンプルかつ無料 コース分け，教材提示，課題提出，ファイル共有，カレンダー，通知，メッセージ，進捗追跡，多言語機能，

概要

つがる育成小学校

静岡県立沼津東高等学校教諭

https://info.flipgrid.com/

活用事例

ユーザ事例

URL

URL3

URL2

無料

導入費用

ることができます。

し、共有することを可能にします。教育者はディスカッショントピックを作成し、学習コミュニティと共有すに利用されています。Flipgridは、ビデオの力を使って生徒の声を増幅し、あらゆる年齢層の学習者が参加

https://moodle.org/

で利用できるビデオディスカッションシステムで、世界中の幼稚園児から高校生までの学習者、教育者、家族 ユーザーの役割権限管理，ワークフロー，ピア評価，自己評価，バッジ

ユーザーの役割権限管理，ワークフロー，ピア評価，自己評価，バッジ

コース分け，教材提示，課題提出，ファイル共有，カレンダー，通知，メッセージ，進捗追跡，多言語機能，

ビデオ・ディスカッションツール．クラス内にトピックを作成し，意見交換できる．

キーワード

Moodle.org「Moodle」

システム名「Flipgrid」

ベンダー

44
「協働学習支援ツール」

43「協働学習支援ツール」

147

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

$59/年，無制限（WebページとPDFのハイライト，画像保存，Webページキャッシュ，$10/月/人，無制限（WebページとPDFのハイライト，画像保存，Webページキャッシュ，Kindle

https://www.diigo.com/集），管理者ダッシュボードのハイライトとノートのインポート，PDFの保存，アウトライナー，チームライブラリ，PDF注釈の共同編

Business

Kindleのハイライトとノートのインポート，PDFの保存，アウトライナー）

Professional

シュ，Kindleのハイライトとノートのインポート）$40/年，広告なし，無制限（WebページとPDFのハイライト，画像保存，Webページキャッ

広告ありStandard

Free

https://ant.umn.edu/

無料

注釈やコメントを付け，Email等で共有できる．

ナー，Webページのアーカイブなどを整理でき，グループ共有可能．9百万以上のユーザーが使用している．

導入費用

米国ミネソタ大学が提供するYouTubeアノテーション・コメント機能．指定したURLの動画の任意の位置に，Diigo社が提供する，ブックマーク，タグ，ハイライト機能を備えた個人ライブラリ．付箋，アウトライ

概要

Youtubeビデオにアノテーションを付けられる

オンラインの資料を集め，注釈をつけ，編成し，共有する．

キーワード

UMN

システム名

「VideoAnt」

Diigo,Inc.
「Diigo」

ベンダー

46「協働学習支援ツール」

45「協働学習支援ツール」

148

100人まで，最大40分の会議，1対1は無制限
プロ（\20100/年/ライセンス）
最大100人（アドオン追加により1000人まで対応），時間無制限，SNSストリーミング，1GBクラウド録画$2000/年/学校

500までの教師・生徒アカウント

それ以上は，応相談

Hogwarts School of Witchcraft and Wizardry, United Kingdom

URL3

URL2

https://padlet.com/

Canon

The Concord Consortium, Massachusetts

URL

井村屋

Trinity School, California

https://zoom.us/jp-jp/meetings.html

LIXIL

UCC

ハウス食品

東急コミュニティー

TIS

札幌医科大学Castilleja School, California

ユーザ事例

withNEC

スクリプト，管理対象ドメイン，会社のブランディング，

最大300人（アドオン追加により1000人まで対応），時間無制限，シングルサインオン，クラウド録画トランビジネス（\26900/年/ライセンス）

パーソナルミーティング（無料）School Plan

活用事例

導入費用

ト，挙手等リアクション機能，投票機能，ブレークアウトセッションなどを備える．

FireFox），Wordpressプラグインとして機能する．

LTI LMSとは互換．

米国Zoom Video Communications社が提供するビデオ会議ツール．会議のスケジューリング，文字チャッ

Patlet社が提供する学習記録アプリ．iOS，Android，Kindle，他ブラウザ拡張機能（Chrome，Safari，

概要

ビデオ会議，チャット，ファイル共有，画面共有「Zoom」

Zoom Video Communications, Inc.

ボード，ドキュメント，ウェブページの作成「Padlet」

システム名

キーワード

Cloudflare,Inc.

ベンダー

48
「協働学習支援ツール」

47「協働学習支援ツール」

149

URL3

URL2

URL

Univeristy of Warwick

https://scribblar.com/

University of California Berkley

Harverd University

University of Western Sydny

ユーザ事例

無制限/操作可能Pro（$69~/月）

1ルーム25人まで，1アカウント25ルームまで

Premium（$39/月）

1ルーム10人まで，1アカウント10ルームまで

Standard（$24/月）

1ルーム5人まで，1アカウント5ルームまでStater（$14/月）

活用事例

導入費用

英国Scribblar社が提供するオンラインコラボレーションツール．チャット，音声，バーチャルホワイトボー

概要

ド，オンライン協同ホワイトボード

システム名

キーワード

Scribblar「Scribblar」

ベンダー

https://www.twitch.tv/

東京ｅスポーツフェスタ2021

Amazon Web Service（AWS）によるライブストリーミング講座

月額500円（プライム会員登録）

Amazonの子会社であるTwitchが提供する動画ストリーミングサイト．

ゲーム，eスポーツ，雑談の配信，Prime Gaming（Amazon）「Twitch」

Amazon子会社

50「協働学習支援ツール」

49「協働学習支援ツール」

150
詳細不明

Individual Premium（$149.99/年）

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

$9.99/月

Basic（無料）

導入費用

https://www.peardeck.com/

LMS統合，効果レポート等の追加

Schools & Districts（要相談）https://discord.com/

Collage Board（AP Students)ている．

米国PeerDeck社が提供する

教師用ダッシュボード，Student Pacedモード

Discord「DISCORD」

招待された人同士の音声・動画チャット空間．読書会，ダンス教室，オンライン会議等が使用例として示されボイスチャット

概要“presentationsintoclassroomconversationswithanarrayofinteractiveandformativeassessmentquestions.”

atoolforGoogleSlidepresentationsandtemplatesthatallowsyoutotransform

システム名

キーワード

PearDeck,Inc.
「PearDeck」

ベンダー

52
「協働学習支援ツール」

51「協働学習支援ツール」

151

コンタクト無制限，累計14グループチャット，1対1でのビデオ通話/音声通話，2段階認証，5GBストレージ

アカウント数１，接続元台数３，接続先台数無制限，同時接続数１，管理できる無人アクセスデバイス数200，モバイル機器への接エンタープライズ（\800/月/ユーザー）
コンタクト無制限，グループチャット無制限，複数人でのビデオ通話/音声通話，2段階認証，10GBストレー
ジ/ユーザー，広告の非表示，ユーザー管理，社外ユーザー制限，IP・モバイル端末制限，専用URL機能，ファイル送受信制限，外部SNS制限，シングルサインオン，チャットログ・エクスポート，SLA

コーポレート（\10000/月）

アカウント数最大30，接続元台数無制限，接続先台数無制限，同時接続数３～，管理できる無人アクセスデバイス数500，モバイル

Tensor（価格：問い合わせ）アカウント数無制限，接続元台数無制限，接続先台数無制限，同時接続数無制限，管理できる無人アクセスデバイス数無制限，モバ

株式会社アスカクリエイト

ユーザ事例

https://try-jp.teamviewer.com/jp-partner-top/

URL2

URL3

https://www.teamviewer.com/ja/

URL

他多数（URL2）

株式会社NTTデータ中国

株式会社エヌ・エス・エム

インネット仙台合同会社

インターネットウェア株式会社

伊予鉄総合企画株式会社

株式会社ATINDE

株式会社アットサポート

アオウル株式会社

活用事例

ポート，Web画面共有

イル機器への接続：アドオン可能．その他，シングルサインオン，Conditional Access，IoTデバイスの管理，拡張現実（AR）サ

https://corp.chatwork.com/ja/

ジ/ユーザー，広告の非表示，ユーザー管理

機器への接続：アドオン可能

機器への接続：アドオン可能

コンタクト無制限，グループチャット無制限，複数人でのビデオ通話/音声通話，2段階認証，10GBストレー

アカウント数最大15，接続元台数無制限，接続先台数無制限，同時接続数１～，管理できる無人アクセスデバイス数300，モバイル

プレミアム（\10000/月）

ビジネス（\500/月/ユーザー）

フリー（無料）ビジネス（\5000/月）

続：アドオン可能

ションツールです。

のファイル転送用の独自のコンピュータソフトウェアパッケージである．

導入費用

Chatworkは、業務の効率化と会社の成長を目的としたメール・電話・会議に代わるビジネスコミュニケー

TeamViewerはリモートデスクトップ、デスクトップ共有、オンライン会議、Webセミナー、コンピュータ間

概要

グループチャット，タスク管理，ファイル管理，ビデオ/音声通話「Chatwork」

Chatwork株式会社

リモートアクセス，リモートコントロール，リモートサポートのための包括的ソリューション

「TeamViewer」

システム名

キーワード

TeamViewerGermanyGmbH

ベンダー

54
「協働学習支援ツール」

53「協働学習支援ツール」

152

Webクリップ，文書内検索，

グループチャット，音声・ビデオ・画面共有，ファイル・画像・リンク共有，絵文字，多言語対応

キュメント管理システムとも言える。開発・提供の会社はEvernote Corporationである。競合サービスにチャットとして設計されており、Slackの代替として売り出されている。

同期端末無制限，検索機能，タグ，ノート上限サイズ200MB，10GBの月間アップロード容量，ノートのオフライン使用：デスクトップとモバイル，PDFに注釈を追加，Office 文書や PDF の中まで文字検索，カスタムテンプレートの作成，ホーム画面のカスタマイズ
Business（\1100/月）
プレミアムプランの全機能＋共有スペースで共同作業，チームの作業履歴を確認，アカウントを一括管理，チームのデータとアクセスを管理，シングルサインオン (SSO) で素早くログイン，会社・組織によるデータの所有，20GB + 2GB/ユーザ の月間アップロード容量Enterprise E10（$3.25 /user/month）

強制多要素認証，ゲストアカウント，アクティブディレクトリ/シングルサインオン，暗号化されたプッシュ

通知，翌日サポート，パーミッションポリシーデフォルト，アクセス管理ポリシーの拡張．

Enterprise E20（$8.50 /user/month）

高可用性，事件対応，アクティブディレクトリ/グループ同期，コンプライアンス拡張，Okta / OneLogin /ADFS SAML 2.0 Office365 suite統合，ロール・パーミッションの設定アドオンとして，Premium support

with SLA，Custom services

URL3

URL2

URL

https://mattermost.com/

MizuhoNasdaqDeloitte

https://evernote.com/intl/jp/

プレミアム（\600/月）訳，月次改善，多要素認証．

NRI

フライン使用：デスクトップのみ

Windows, Mac and Linux，無制限の統合，カスタムブランディングツール，無制限の検索履歴，多言語翻Samsung

同期端末２台まで，検索機能，タグ，ノート上限サイズ25MB，60MBの月間アップロード容量，ノートのオ

自己ホスト1対1/グループメッセンジャー，ファイル共有・検索，ネーティブアプリfor iOS, Android,

ユーザ事例

ベーシック（無料）Enterprise E0（$0 /user/month）

Microsoft OneNote、Google Keep、Simplenoteなどがある．

Evernoteは、ノートを取るように情報を蓄積するサービスである。パソコンやスマートフォン向けの個人用ドMattermost は、オープンソースのセルフホスティング式のチャットサービスである。組織や企業の内部

活用事例

導入費用

概要

ノート作成，ノートブックの作成，ノートの共有，グループチャット，他のアプリとの連携，文書スキャン，

Slackに似たメッセージングプラットフォーム．チーム，チャンネルによるグループ編成，メッセンジャー，

キーワード

Evernote

システム名「Evernote」

Mattermost,Inc.
「Mattermost」

ベンダー

56
「協働学習支援ツール」

55「協働学習支援ツール」

153

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

概要

Atlassian「Confluence」

能のソフトウェアの集合．

Standard（￥600/人/月）
10000ユーザーまで，サイト数１，スペース・ページ数無制限，マクロ，ページ構造ツリー表示，ページ履歴，テンプレートライブラリ，アプリ統

Personal Pro（$4/月）

Parsonalの機能に加えて，ファイルアップロード無制限，ゲスト無制限，編集履歴

合，ページパーミッション，ページのアーカイブ，ベージインサイト，分析，監査パーミッション，空白アーカイブページ，チームカレンダー，外部Enterprise（要相談）https://www.notion.so/

https://www.atlassian.com/ja/software/confluence

部協同，オートメーション．無制限ストレージ．

統合，ページパーミッション，ページのアーカイブ，ベージインサイト，分析，監査パーミッション，空白アーカイブページ，チームカレンダー，外10000ユーザーまで，サイト数無制限，スペース・ページ数無制限，マクロ，ページ構造ツリー表示，ページ履歴，テンプレートライブラリ，アプリ

Enterprise（801 - 1000人：$92,625，1801 - 2000人：$175,125，6501 - 7000人：$587,625，9501 - 10000人：$835,125）

協同，オートメーション．無制限ストレージ．

10000ユーザーまで，サイト数１，スペース・ページ数無制限，マクロ，ページ構造ツリー表示，ページ履歴，テンプレートライブラリ，アプリ統

Proの機能に加えて，チームメンバー無制限，協同ワークスペース，パーミッション設定，管理者ツール

Teamの機能に加えて，シングルサインオン，SCIM API，セキュリティ拡張，管理者常駐，カスタム契約

Premium（￥1,190/人/月）Team（$8/メンバー/月）合，ページパーミッション，ページのアーカイブ，ベージインサイト．250GBストレージ．

2GBストレージ．

ページ・ブロック無制限，ゲスト5人，デバイス間共有

10ユーザーまで，サイト数１，スペース・ページ数無制限，マクロ，ページ構造ツリー表示，ページ履歴，テンプレートライブラリ，アプリ統合・Free（無料）販売されている。

ワークスペースと説明している。

Personal（無料）開発・販売を行っている。Confluenceは、クライアントソフトウェアとしてもホスティングサービスとしてもン及びサービス。同社はこのアプリを、メモ作成、プロジェクト管理、タスク管理のためのオールインワン

Notionは、タスク、Wiki、およびデータベースを統合するマークダウンサポートを備えたメモアプリケーショ ConfluenceはJavaで作成され、主にビジネスで使用されるWebベース企業向けウィキである。アトラシアンがワークスペースと説明している。

ン及びサービス。同社はこのアプリを、メモ作成、プロジェクト管理、タスク管理のためのオールインワン

Notionは、タスク、Wiki、およびデータベースを統合するマークダウンサポートを備えたメモアプリケーショ チームでの共同作業のためのワークスペース．ビジネス向けではあるが，プロジェクト/課題管理，その他機「Notion」

システム名

キーワード

NotionLabs,Inc.

ベンダー

58
「協働学習支援ツール」

57「協働学習支援ツール」

154

Kahoot！はゲームベースの学習プラットフォームであり、学校やその他の教育機関で教育技術として使用されStandard（$10/ホスト/月）※ホストとは，ゲームを創り，提供するユーザーのこと．

Free（無料）

50名までのプレーヤー，セルフペースチャレンジ，オンライン会議システムからのホスト，MicrosoftTeamsとの統合，質問バン

Business Class（$10/ユーザー/月）ス，保留音オプション，ブランディング，オンラインサポート．

限，チームスペース，保留音オプション，ブランディング，オンラインサポート，柔軟な支払いオプション，シングルサインオン．

Business Class の内容すべてに加え：組織全体の許可，公開範囲が組織のボード，公開ボード管理，マルチ ボード ゲスト，添付

DELL

Costco

URL3

URL2

https://trello.com/home

hp

Squarespace

URL

facebook

Fender

ユーザ事例

https://kahoot.com/

Walmartintel

Mondelez

Whirlpool

3M

Expedia

Salesforce

GoogleAmazon票，ワードクラウド，自由記述アンケート，スライドインポート，ブレインストーム，アドバンストレポート，最大グループ数無制

Enterprise（要相談）

ファイルの許可，Power-Up の管理，自動コマンドの実行が無制限．

トーナメント，質問バンク，解答画像，テンプレート，パズル，複数選択アンケート，回答入力，画像ライブラリ，スライド，投検索条件の保存，Priority サポート，Google Apps サインオン，単体データのエクスポート

びセキュリティ機能，チーム ボード テンプレート，コレクション，閲覧者，シングル ボード ゲスト，カスタム背景とステッカー， 100名までのプレーヤー，セルフペースチャレンジ，オンライン会議システムからのホスト，MicrosoftTeamsとの統合，Kahoot!

コマンドの実行 1,000 回 / チーム + 200 回 / ユーザー (最大 6,000 回 / 月)，無制限のストレージ (250MB / ファイル)，管理者およ Kahoot!360 Plus（$39/ホスト/月）ン ビュー (新規)，チーム テーブル ビュー (ベータ)，カレンダー ビュー (新規)，高度なチェックリスト，マップ ビュー，自動化

Free プランに含まれているもの全て，プラス：無制限のボード，無制限の Power-Up，ダッシュボード ビュー (新規)，タイムライ ク，解答画像，テンプレート，パズル，複数選択アンケート，画像ライブラリ，スライド，投票，最大グループ数３，チームスペー

Pro（$19/ホスト/月）

証ル)，自動コマンドの実行 50 回/月，無制限のアクティビティ ログ，担当者と期限，iOS および Android モバイル アプリ，2 要素認 ク，解答画像，チームスペース，保留音オプション，オンラインサポート．

無制限のカード，無制限のメンバー，最大 10 件のボード，1 ボードにつき 1 つの Power-Up，無制限のストレージ (10 MB/ファイ 20名までのプレーヤー，セルフペースチャレンジ，オンライン会議システムからのホスト，MicrosoftTeamsとの統合，質問バン

またはKahootアプリからアクセスできます。

あり2013年に商用有料サービスが開始した。

活用事例

導入費用

TrelloはFog Creek Softwareが2011年に開発したウェブアプリケーションである。2014年に分社化し、2017

概要

ゲームベースの学習，競争とコラボレーションによるコンテンツの強化

年1月にアトラシアンに売却された。 他の事業部利益の助成を受けフリーミアムで運営している。基本無料で ています。その学習ゲーム「kahoots」は、ユーザーが作成した多肢選択式のクイズであり、Webブラウザー

ボード，リスト，カードによってプロジェクトの進行を管理する．

キーワード

Kahoot!
「Kahoot」

システム名「Trello」

ベンダー

60「協働学習支援ツール」

59「協働学習支援ツール」

155

け？

ゲームである。 日本国内では「マイクラ」と略称され、サバイバル生活を楽しんだり、自由にブロックを配置け？

https://thewonder.it/article/207/description/#midashi2

https://education.minecraft.net/

URL3

https://drawp.it/

URL

URL3

徳島県東みよし町教育委員会

高知県土佐市教育委員会

東京都公立小学校

URL2

新宿山吹高校

立命館小学校https://coeteco.jp/articles/10415

いくつかのDistrictが使っている模様．

Education Editionは無料

PlayStation4では2640円

URL2

NSF予算で作成，Microsoft，Google for Educationパートナー．

ユーザ事例

Windowsでは3150円

for Schoolもあるが，非公開

Nintendo Switchでは3960円

使用するデバイスによって異なる

家庭向け：$0.99

し建築等を楽しむことができる。

Minecraftは、マルクス・ペルソンとMojang Studiosの社員がJavaを用いて開発したサンドボックスビデオ

K-12学年のための創造，コラボレーション，コンテンツ，ワークフローマネジメント．低学年図工・美術向て，協調性，プログラミング的思考を学ぶことができる．

遊ぶことができる。また他ユーザーが作った世界へ行ったり、多くのユーザーと一緒に遊んだりすることも可能。共同作業を通じり、ブロックの組み合わせでオリジナルの世界を構築したり、その世界のなかを冒険したり、創意工夫してプログラミングしながらK-12学年のための創造，コラボレーション，コンテンツ，ワークフローマネジメント．低学年図工・美術向

活用事例

導入費用

概要

キーワード

「Minecraft」
Minecraftの世界はすべてブロックで出来ていて、ブロックを壊して素材を手に入れ、その素材をもとに建物や家具などを作った

Mojang（Microsoftが買収）

システム名「Drawp」

ベンダー

62「協働学習支援ツール」

61「協働学習支援ツール」

156

ウェアラブルセンサーを活用して、授業中の教師と生徒のコミュニケーションを計測し、見える化。分析結果

所を把握する．

ウェアラブルセンサーを活用して、授業中の教師と生徒のコミュニケーションを計測し、見える化。分析結果

所を把握する．

NHKでも紹介された．

https://youtu.be/QQZl-Ugo7bI

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3161172

ユーザ事例

URL

URL2

URL3

ヒューマンビッグデータ クラウドサービス

米国中のモンテッソーリ教育学校に配備されている．

活用事例

https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/usecase/case/lumada_uc_01215.html

個別見積を教師にフィードバックすることで、若手教師の指導力向上を支援します。

慢性的な教員不足となっている教育現場では、若手教師の早期育成が課題となっています。

幼児の発達と社会的相互作用を把握するウェアラブルデバイスを含む学習環境．1分間に15回，センサーが場を教師にフィードバックすることで、若手教師の指導力向上を支援します。

導入費用

概要

慢性的な教員不足となっている教育現場では、若手教師の早期育成が課題となっています。

幼児の発達と社会的相互作用を把握するウェアラブルデバイスを含む学習環境．1分間に15回，センサーが場

キーワード

HITACHI

システム名「ウェアラブルセンサーを用いた教育ソリューション」

MIT「Sensei」（靴に取り付けた加速度センサーから，幼児の関わりを見出し，教師の支援に洞察をもたらす研究）

ベンダー

64
「センシング」

63「センシング」

157

キーワード

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

概要

カメラで学習者の顔を認識し、その表情や顔の向き、体の動き等のデータを基にAIによって解析することで、

システム名

JINS
JINS MEME

https://www.miraxia.com/business/shuchu/

非公表

です。

適化や、集中力の続く学習コンテンツの作成、集中力の測定データに基づいた個別の最適化を行うことが可能

集中力が見えることにより、適切なタイミングの声掛けによる高い集中力の維持、集中ができる学習環境の最いる場合、新たにデバイスを購入することなく、導入が可能です。

https://jins-meme.com/ja/

非公表

現行モデルはサポート終了し，2021年に新モデル発売

6軸ジャイロセンサーで運動を捕捉．ランニングフォームとブレの判定，トレーニングの効率化．

JINS MEME MT（\13300＋税）

る．

眼電位センサーと6軸モーションセンサー搭載．眼電位センサーは，集中，活力，落ち着きなどの状態を捉え

JINS MEME ES（\27300＋税）

使用するため学習者への負担にはなりません。また、既にオンライン授業等でカメラ付きデバイスを使用して る．

集中力を検知することが可能なソフトウェアライブラリ．通常のウェラブルデバイスと異なり、カメラのみを ドライブ」「体幹トレーニング」「ランニングフォームとブレから，トレーニングの効率化」などを提供す

カメラで学習者の顔を認識し、その表情や顔の向き、体の動き等のデータを基にAIによって解析することで、 集中力や体の動きを捉え，生活に活かすメガネ．アプリと連携して「脳の万歩計」「覚醒度の変化から安全な集中力を検知することが可能なソフトウェアライブラリ．

MIRAXIA「集中力センシング」

ベンダー

66
「センシング」

65「センシング」

158

JR西日本

ユーザ事例

URL3

URL2

URL

Denso

活用事例

https://www.tobiipro.com/ja/

NASCAR

ネブラスカ大学

H&H Castings

東京海上日動火災保険

花王ロジスティクス

非公表

https://36kr.jp/54498/

https://www.aimotionsports.com/en/

非公表

スを用いて，リアルタイムで運動測定を行い，インストラクターの指導水準を高める．

ウェアラブルアイトラッカーです。

導入費用

香港企業「AI Motion Sports」によるウェアラブルデバイス．加速度センサーを付けた，ウェアラブルデバイ

Tobii Pro グラス3は、データの品質や信頼性を犠牲にすることなく、実世界の多くの研究環境を処理できる

概要

Sensors
AI搭載のウェアラブル端末でリアルタイム分析 Motion
青少年の運動能力に適切な評価・指導へ

Wearable

AI Motion Sports

アイトラッキング，3Dアイモデル，熟練者の技能伝承

システム名

キーワード

Tobii
Tobii Pro グラス 3

ベンダー

68
「センシング」

67「センシング」

159

TheUniversityofTexasatAustin他

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

48人の学生が、加速度計とマイクロフォンを収集するアプリを10週間使用した。

施したPHQ-4を用いて週ごとの変化を捉えています。

https://ucilnica.fri.uni-lj.si/pluginfile.php/8000/mod_page/content/13/Wang2018Depression.pdf

商用ベースでないかどうかを81.5%の再現率と69.1%の精度で予測できることを示していることです。

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563216307282?casa_token=46ZYr43sRmcAAAAA:degA4S8sXVFuwArF16lf50xKeSrt5fTlwO7HP-CYE3JLYNse9JfH5YmVH3ZyeS8TotOPI8ex7w

商用ベースでない-エスニシティとアカデミッククラスによって、行動軌道の変化が予測された。"

週単位の活動と社会性の持続時間は、放課後1時間の間に減少した。

週単位の活動量と社会性の安定性の推定値は、高レベルになっている。

重要なのは、携帯電話やウェアラブルセンサーから得られた症状の特徴により、学生が週単位でうつ病である 週間の活動量と体調の安定性の推定値は、以下のようになった。

スマートフォンのアプリを使って健康に関する行動を記録することの有効性を評価する研究。

本研究では、学期の初めと終わりに、事前・事後のPHQ8を用いて学生のうつ状態の変化を捉え、週ごとに実概要

加速度センサー，音声，健康，行動「スマホの加速度センサーと音声マイクから活動時間と社会性を調査する研究」

キャンパスライフ，鬱，ウェアラブルデバイス

システム名

キーワード

DartmouthCollege「キャンパスでの鬱の広がりを捉えるスマホ・ウェアラブルデバイス」

ベンダー

70
「センシング」

69「センシング」

160

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

概要

東京農工大，早稲田大の学習者の状況を客観的に把握することが難しくなっている．そこで，行動識別の技術を用いることにより，書くに至っていない時点での学習者の状態を判定する．

次に、ネットワークメトリクスを計算することで、グラフの特性を解釈し、学生のコラボレーションの質を表す指標をた．筆記行為の検知と状態の判定を行った結果，これらの状態を区別して学習状況の推定に役立てられること

https://stacks.stanford.edu/file/druid:zk797nt9000/v12%20CSCL-D-14-00030%20pdf.pdf

商用ベースでないと、このアプローチをフォーマルな学習環境に導入することへのコメントで締めくくられている．

100%の間の精度で大まかに予測することができた．最後に、「コラボレーション・センシング」ツールの開発への示唆

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjet/36/Suppl./36_KJ00008609807/_pdf/-char/ja

商用ベースでない

我々が検討した8つのコラボレーションの次元のうち，（中央値分割を用いて）学生のコラボレーションの質を85%から が示唆された，

次に，これらの特徴を機械学習アルゴリズムに組み込み，学生のコラボレーションの質を予測しました．その結果，とを発見しました（例えば、学生が合意に達する程度は、グラフの強結合成分の平均サイズと関連していました）。

加速度センサを組み込んだ筆記具を作製するとともに，判定対象となる筆記行為中の4種類の状態を設定しンサを用いて学習者の筆記行為を検知する手法を検討した．学習者の意欲や興味の多様化により，教員が多数的プロセスに関する研究課題や仮説を立てるための出発点として役立つことがわかった。

見つけることができます。私たちは、グラフのさまざまな特性が、学生の共同作業のさまざまな側面と相関しているこ

本研究は，学習状況を叮視化する学習者センシングシステムの実現を目的としている．そのために，加速度セについて述べる。第一に、協調的アイトラッキングデータをネットワークとして可視化する。このような表現は、協調「学習者センシングのための筆記行為の検知手法と評価」

本論文では、協調的な学習活動中に収集されたアイトラッキングデータに対するネットワーク分析技術の予備的な適用

システム名

キーワード

StanfordUniversity「アイトラッキング（眼球運動の測定）からコラボレーションの過程や質を測ろうとする研究」

ベンダー

72
「センシング」

71「センシング」

161

URL3

URL2

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsise/33/2/33_330206/_pdf

https://zoom.us/jp-jp/meetings.html

LIXIL

UCC

ハウス食品

東急コミュニティー

TIS

Canon

井村屋

札幌医科大学スクリプト，管理対象ドメイン，会社のブランディング，

最大300人（アドオン追加により1000人まで対応），時間無制限，シングルサインオン，クラウド録画トランビジネス（\26900/年/ライセンス）

最大100人（アドオン追加により1000人まで対応），時間無制限，SNSストリーミング，1GBクラウド録画

プロ（\20100/年/ライセンス）

100人まで，最大40分の会議，1対1は無制限

パーソナルミーティング（無料）withNEC

商用ベースでない動の分類，推定手法を開発した．

発を目的とする．主にパソコンを利用した学習環境を想定し，9 軸モーションセンサを用いて，五つの学習活 ト，挙手等リアクション機能，投票機能，ブレークアウトセッションなどを備える．

ユーザ事例

URL

Zoom

Zoom Inc.

本研究は，客観的なセンサデータを用いて，学習活動状態を推定することにより，効果的な教育評価手段の開 米国Zoom Video Communications社が提供するビデオ会議ツール．会議のスケジューリング，文字チャッ

活用事例

導入費用

概要

動の分類，推定手法を開発した．

発を目的とする．主にパソコンを利用した学習環境を想定し，9 軸モーションセンサを用いて，五つの学習活

本研究は，客観的なセンサデータを用いて，学習活動状態を推定することにより，効果的な教育評価手段の開 ビデオ会議，チャット，ファイル共有，画面共有

システム名

キーワード

豊橋技術科学大学大学院「モーションセンサを用いた学習活動の状態推定手法の開発」

ベンダー

74
ビデオチャットツール

73「センシング」

162

フリー

導入費用

URL3

URL2

URL

近畿大学

ユーザ事例

https://slack.com/intl/ja-jp/

他多数

アリゾナ州立大学

N高等学校

京都大学

慶應義塾大学

活用事例

メンバー毎に20GBのストレージ，メッセージ，アプリの制限なし，音声通話ビデオ通話最大15名

プラス（￥1600/人）

メンバー毎に10GBのストレージ，メッセージ，アプリの制限なし，音声通話ビデオ通話最大15名

スタンダード（￥850/人）

音声通話ビデオ通話1対1のみ．

ワークスペース毎最大5GBのファイルアップロード，10000件までのメッセージ閲覧，最大10のアプリ統合．

Slackは米国SlackTechnologies社の提供するチャンネルベースのメッセージプラットフォーム．

概要

話，アプリの統合，ワークフロービルダー

チャンネルでの会話，ファイル共有，ツール統合，社内外との協同，メッセンジャー，音声通話，ビデオ通ビデオ会議Slack

システム名

キーワード

SlackTechnologies

ベンダー

https://www.skype.com/ja/

同上

以前はSlype for Business Onlineが存在したが，Teamsに統合された．

途向けには同社提供のSkype for Businessが存在する。

Skypeは、マイクロソフトが提供するクロスプラットフォーム対応のコミュニケーションツール。ビジネス用

ビデオチャット，テクストチャット「Skype」

Microsoft76
ビデオチャットツール

75

ビデオチャットツール

163

Microsoft社が買収したビデオディスカッションツール．Flipgrid（フリップグリッド）は、シンプルかつ無料 インタラクティブなライブビデオ通話を通じて人々をグローバルに結びつけることで、より豊かな顧客体験を概要

無料

つがる育成小学校

静岡県立沼津東高等学校教諭

https://info.flipgrid.com/

活用事例

ユーザ事例

URL

ることができます。

導入費用

URL3

URL2

プアプリケーション内でカスタムビデオ体験を簡単に構築することができ、何十億ものデバイスで利用可能な$0.00450/subscribed minuteContact sales

Above 5M minutes

https://www.vonagebusiness.jp/

Clever Tap

Whispir

kpn API Store

Workplace

TATA Consultancy

プラン（問い合わせ）の3つがある．

スタンダード（問い合わせサポートに含まれる），プライオリティサポート（$1500/月），エンタープライズ

他に，エンタープライズプランとして$0.00400/subscribed minute

Up to 5M minutes$0.00425/subscribed minute500,000 minutes
1.5M minutes$0.00475/subscribed minute

100,000 minutes$9.99/月～（最初の2000分[約33時間]のストリーミングとサブスクリプション分）以降し、共有することを可能にします。教育者はディスカッショントピックを作成し、学習コミュニティと共有す WebRTC業界標準に基づいて構築されています。

に利用されています。Flipgridは、ビデオの力を使って生徒の声を増幅し、あらゆる年齢層の学習者が参加で利用できるビデオディスカッションシステムで、世界中の幼稚園児から高校生までの学習者、教育者、家族 生み出します。Vonage Video API（旧TokBox OpenTok）は、あらゆるモバイル、ウェブ、またはデスクトッ

ミング，録画，分析

ライブビデオ通話，画面共有，メッセンジャー，ビデオチャット埋め込み，音声コントロール，動画ストリー

ビデオ・ディスカッションツール．クラス内にトピックを作成し，意見交換できる．

キーワード

Vonage「Video API」

システム名

「Flipgrid」

ベンダー

78
ビデオチャットツール

77

ビデオチャットツール

164

URL3

URL2

URL

BBVA

ユーザ事例

https://apps.google.com/intl/ja/meet/pwc

Whirlpool

Twitter

AIRBUS

Salesforce

GANT

活用事例

高）250人，会議の回数無制限．

1 対 1 の会議の長さ（最長）24時間，参加者が 3 人以上の会議の長さ（最長）24時間，会議の参加人数（最Google Workspace Enterprise（問い合わせ）高）150人，会議の回数無制限．

1 対 1 の会議の長さ（最長）24時間，参加者が 3 人以上の会議の長さ（最長）24時間，会議の参加人数（最Google Workspace Essentials（アクティブ ユーザーあたり 8 米ドル/月）高）100人，会議の回数無制限．

1 対 1 の会議の長さ（最長）24時間，参加者が 3 人以上の会議の長さ（最長）1時間，会議の参加人数（最個人アカウント（無料）分間の会議を開催できます。

Google アカウントさえあれば、無料でどなたでもビデオ会議を作成し、参加者を 100 人まで招待して最長 60 無料

その他OSのGoogle Chromeで利用できる。32人までのビデオ通話．

Hangouts Meetで、2020年4月に名称を改めた。

導入費用

Google Duo（グーグル・デューオ）はGoogle社が開発したビデオ電話アプリケーションで、Android、iOS、

Google Meet（グーグル・ミート）はGoogleが開発したビデオ会議アプリケーションである。旧称は

概要

ビデオ通話，ARエフェクト，ビデオキャプチャ，end-to-end暗号化，「Duo」

ビデオ会議，チャット，ファイル共有，画面共有

システム名

キーワード

Google「Meet」（旧HangoutMeet）

ベンダー

80
ビデオチャットツール

79

ビデオチャットツール

165

URL3

URL2

URL

ユーザ事例

活用事例

導入費用

Google ハングアウト（グーグル ハングアウト、英: Google Hangouts）は、Googleが提供する統合メッセー

概要

WhatsApp Messenger（ワッツアップ・メッセンジャー）、または単にWhatsApp（ワッツアップ）は、

ビデオ通話，電話，ファイル共有，ビジネス版あり

無料が提供されている。

https://www.whatsapp.com/

無料

信できるようにした。

スアプリ「WhatsApp Business」をリリースし、企業が標準的なWhatsAppクライアントを使用する顧客と通提供する必要がある。2018年1月、WhatsAppは、小規模事業主をターゲットにしたスタンドアロンのビジネ

プコンピュータからもアクセスできる。 このサービスに登録するには、各ユーザーが標準的な携帯電話番号をリを使用している間、ユーザーのモバイルデバイスがインターネットに接続されたままであれば、デスクトッできる。WhatsAppのクライアントアプリケーションはモバイルデバイス上で動作するが、デスクトップアプ

ビデオ通話を行ったり、画像、ドキュメント、ユーザーの場所、その他のコンテンツを共有したりすることがVoIP（VoIP）サービスである。 ユーザーはテキストメッセージや音声メッセージを送信したり、音声通話やジングサービスである。 PC用にはGoogle Chromeの拡張機能、モバイル向けにAndroid、iOSのソフトウェア Facebook, Inc.が所有するアメリカのフリーウェア、クロスプラットフォームの集中型メッセージングおよびビデオ通話，電話，メッセンジャー「WhatsApp」

キーワード

WhatsApp LLC

システム名「Hangouts」

ベンダー

82
ビデオチャットツール

81

ビデオチャットツール

166

50人までの参加ミーティングホスト，1対1ミーティング無制限，グループミーティング無制限，時間無制限，
ミーティング録画5時間，Windows, Mac, Linux, iOS, & Android，Chrome, Firefox, Edge, Safari, & Operaでの動作，ほか

参加人数150人まで

Business（$16/オーガナイザー/月）

参加人数250人まで

Arkadin|NTT
Sharp

Solidworks

PenguinRandomHouse

URL3

URL2

https://www.bluejeans.com/

AT&T

Inside Sales.com

https://www.gotomeeting.com/

Deskflix

MarketoURL

ConvergeOne

Make a wish

avidexGainsight

ユーザ事例

成功マネージャー，技術マネージャー，ビジネスレビューの提供．

PROの機能に加えて，200人までの参加ミーティングホスト，ミーティング録画無制限，対応マネージャー，

BLUEJEANS ENTERPRISE（問い合わせ）との連携，ほか

STANDARDの機能に加えて，75人までの参加ミーティングホスト，ミーティング録画25時間，Slack,Teams

BLUEJEANS PRO（$13.99host/月）

BLUEJEANS STANDARD（$9.99host/月）

Professional（$12/オーガーナイザー/月）

る計画を発表しました。他に-Connect，-Room，-Webinar，-Training等のソリューションがある．

価値は約40億ドルに達しました。2016年7月、シトリックスとLogMeInは、GoToファミリーの製品を統合す

年末、シトリックスは、GoToMeeting事業を独立した子会社としてスピンオフさせる計画を発表し、その市場 けでなく，ビデオ会議に必要なハードウェアも提供する．

活用事例

導入費用

ラウドベースのビデオ会議サービスを提供する企業です。本社は米国カリフォルニア州サンノゼにあります。

ング、デスクトップ共有、ビデオ会議のソフトウェアパッケージであり、インターネットを介して他のコン

ピューターユーザー、顧客、クライアント、同僚とリアルタイムでミーティングを行うことができます。2015 2020年5月にベライゾンに買収される前は、"BlueJeans Network "として知られていました。ソフトウェアだ

BlueJeans by Verizonは、さまざまなデバイスや会議プラットフォームで参加者をつなぐ、相互運用可能なク

GoToMeetingは、LogMeIn社が作成・販売しているウェブホスティングサービスです。オンラインミーティ

概要

ビデオ会議，画面共有，「Bluejeans」

Blue Jeans Network, Inc.

ビデオ会議，画面共有，モバイル会議，録画，文字起こし，会議室準備

システム名

キーワード

LogMeIn, Inc.
「GoToMeeting」

ベンダー

84
ビデオチャットツール

83

ビデオチャットツール

167

GoogleG suite Buisiness（\1360/人/月）
G suite Enterprise（\3000/人/月）

主催者数１，ミーティングの長さ50分まで，参加できる人数最大100Starter（1490円/主催者/月）

社会福祉法人輔仁会

https://www.webex.com/

URL

URL3

URL2

日本エイジェント

ユーザ事例

レージカスタマイズ可，MP4での録画，録画の議事録，代理主催者を追加

主催者数カスタマイズ可，ミーティングの長さ24時間，参加できる人数カスタマイズ可，録画用クラウドスト

Enterpriseプラン（問い合わせ）の録画，録画の議事録，代理主催者を追加

主催者数1-100，ミーティングの長さ24時間，参加できる人数200，録画用クラウドストレージ10GB，MP4でビジネス（2980円/主催者/月）録画，録画の議事録，代理主催者を追加

https://classroom.google.com/u/0/h?hl=ja

他多数

佐賀県有田町

三重県立名張清峰高等学校

MITメディアラボ/東京大学大学院/伊那市立伊那東小学校

町田第五小学校

主催者数1-50，ミーティングの長さ24時間，参加できる人数150，録画用クラウドストレージ5GB，MP4での これらは旧サービスでGoogle Workspace for Educationに移行中

G Suite Basic（\680/人/月）

無料

Webex WebOffice、およびWebEx Connectをリリースしている。

Center、Support Center、Sales Center、MeetMeNow、PCNow、Webex AIM Pro Business Edition、

ミルピタス。 ソフトウェア製品として、Webex Meetings、Webex Teams、Training Center、Event

メリカの企業である 。シスコシステムズがWebexを買収した2007年に設立された。 本社はカリフォルニア州 却，他のGoogleアプリとの連携

活用事例

導入費用

Cisco Webex(シスコウェベックス)は、 Web会議およびビデオ会議アプリケーションを開発および販売するア 講義毎の教室作成，Meet（オンラインミーティング）との連携，課題作成・提出・集計・採点・評価・返概要

却，他のGoogleアプリとの連携

講義毎の教室作成，Meet（オンラインミーティング）との連携，課題作成・提出・集計・採点・評価・返「Classroom（Meet）」

ビデオ通話，電話，メッセンジャー，画面共有

システム名

キーワード

Cisco
「Webex」

ベンダー

86
ビデオチャットツール付属のシステム

85

ビデオチャットツール

168

Microsoft

Microsoft365

Togetherモード，手を挙げる，ブレークアウトルーム，課題

Business Standard \1360/人/月

Basic（$49/月）

URL3

URL2

http://vsee.com/

Health Partners

URL

北九州市立大学

MDLIVEhttps://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-teams/group-chat-software

岐阜高専

追手町学院

滋慶学園グループ

Arrowhead Regional Medical Center

ユーザ事例

待合室，保険証明・適用提出，リモート患者診察，ほか

一橋ビジネススクール～10000人，無制限OneDrive，DeskTop版OfficeEnterprise（問い合わせ）ホワイトラベルクリニック，モバイルアプリ，大規模ビデオ通話無制限，バーチャル受付・トリアージ，外来

E3 \2170/人/月

払い，ダイヤルイン，email＆ライブチャットサポート

Freeプランの全機能に加え，遠隔医療同意書，小グループビデオ通話無制限，オンライン予約，クレジット支 ～300人，1TBOneDrive，DeskTop版Office～300人，1TBOneDrive，

ノテーション（要ダウンロード），SMS招待，emailサポート

ダウンロード不要ワンクリックビデオ通話，バーチャル待合室，1対1ビデオ通話無制限，画面共有，ライブア Business Basic \540/人/月

Free

オで信頼を伝えるという問題に取り組んでいます。

は、スタンフォード大学の博士課程のプロジェクトから生まれたもので、仮想チームワークを容易にし、ビデ オンライン会議，通話，画面共有，チャット，ファイル共有，ワークフロー，アプリ連携，ホワイトボード，

活用事例

導入費用

VSeeは、独自に開発した低帯域幅のグループビデオチャットおよび画面共有ソフトウェアツールです。VSee Microsoft社が提供するサービスMicrosoft365に付帯するリモートワークのためのコラボレーションツール．

概要

Togetherモード，手を挙げる，ブレークアウトルーム，課題

オンライン会議，通話，画面共有，チャット，ファイル共有，ワークフロー，アプリ連携，ホワイトボード，「Teams」

ビデオチャット，画面共有「Vsee」

システム名

キーワード

VSee Lab, Inc.

ベンダー

88
ビデオチャットツール付属のシステム

87

ビデオチャットツール付属のシステム

169

Humboldt State University Zoology Club

https://discordapp.com/download

URL

URL3

URL2

The University of Texas at Dallas

ユーザ事例

チャンネルに99人まで参加可能，ファイルサイズの上限50MB

月額$9.99/ユーザー

年額$99.99/ユーザー

有料版Nitro

チャンネルに99人まで参加可能

無料

活用事例

導入費用

が2億5000万人に達している。

https://www.otsuka-shokai.co.jp/products/apple/education/ipad-report/yamanashi-eiwa.html

https://apple.sjv.io/c/221109/473657/7613?subId1=hawk-custom-tracking&u=https%3A%2F%2Fapps.apple.com%2Fus%2Fapp%2Ffacetime%2Fid1110145091

山梨英和中学校（URL2）

無料

Webカメラが必要となる。ビデオ通話は「FaceTime」、音声通話は「FaceTimeオーディオ」と呼ばれる。

対応する。使用にはiOSデバイスでは前面搭載カメラ（iPhone 4以降の全iOSデバイスに搭載）、Macでは通話・音声通話・VoIPフリーウェアである。アメリカ合衆国で開発されており、2019年5月時点でユーザー数 ケーション、およびそれに関連するプロトコルである。 iOSの携帯情報端末やMac OS X v10.6.6以降のMacにDiscord（ディスコード）は、Windows・macOS・Linux・Android・iOS・Webブラウザで動作する、ビデオ FaceTime（フェイスタイム）は、アップルが開発したVoIP、ビデオ通話（ビデオ電話）ソフトウェアアプリ

概要

ビデオ通話，音声通話Apple Inc.
「FaceTime」

ビデオ通話，音声通話，招待制，チャンネル分け

システム名

キーワード

Discord「Discord」

ベンダー

90
ビデオチャットツール付属のシステム

89

ビデオチャットツール付属のシステム

170

URL3

URL2

URL

https://www.messenger.com/

スポーツイベント

https://www.youtube.com/channel/UC4R8DWoMoI7CAwX8_LjQHig

音楽イベント等

各局ニュース番組

無料

ユーザ事例

for Businessは，個別

無料

サポートされ、それぞれMicrosoftストアとApp Storeで配信されている。

にしている。2020年4月、FacebookはMessenger for Desktopを正式にリリースし、Windows 10とmacOSでウェブインターフェースを利用するか、スタンドアロンアプリのいずれかをダウンロードして利用できるよう（Messenger.com）を立ち上げ、メッセージング機能をFacebookのメインアプリから分離し、ユーザーはPortal（英語版）ハードウェアをリリースした。その後、Facebookは専用のウェブサイトインターフェース

ンドアロンアプリを、2018年第4四半期にはMessengerベースの通話が可能なスタンドアロンのFacebook

として開発されたが、2010年にメッセージングサービスを刷新し、その後、2011年8月にiOSとAndroidのスタ

Google「YouTube Live」

YouTube Liveは，ライブゲーム，音楽，スポーツ，ニュースなどを動画配信するプラットフォーム．

動画のライブ配信

活用事例

導入費用

Facebook Messenger（フェイスブック メッセンジャー）は、Facebook, Inc.が開発したアメリカのメッセー

概要

ジングアプリおよびプラットフォームである。当初は2008年にFacebook Chat（フェイスブック チャット）

ビデオ通話，音声通話，ファイル共有

システム名

キーワード

Facebook「Facebook Messenger」

ベンダー

92
ビデオ会議システム

91

ビデオチャットツール付属のシステム

171

会議室やソファーなど、どこにいるかにかかわらず、Lifesize は有意義な会議のための強力なビデオ会議プ

概要

DisneyATLASSIAN

活用事例

ユーザ事例

株式会社クリヤマ

https://www.vc-cloud.jp/casestudy/

URL3

https://legacy.lifesize.com/ja/help/lifesize-go

URL2

日本コンベンションサービス

URL

大阪府立大学

TwitterNASA 国内では（URL2）

Yale TOYOTA Metro

最大10名まで無料

導入費用

スのビデオ会議サービスに接続することで、他にない会議を体験することができます。

iotum「Free Conference.com」

カナダのトロントと，米国LAに拠点を持つ，iotumによるビデオ会議システム．音声通話の国際通話を無料に

ビデオ会議，画面共有，音声通話，ダイヤルイン，会議録画

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93
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ベンダー

96
ビデオ会議システム95
ビデオ会議システム

附録④【調査（2）】協働学習⽀援ツール調査173

「協働学習支援ツール」
機器・ツールの事例集

174

目次
0.導入
1.Cluster
1-1.特徴1-2.教える観点からの利用例
2.VRChat
2-1.特徴3.Engage
3-1.特徴3-2.教える観点からの利用例紹介
4. VIVE Sync
4-1.特徴4-2. 教える観点からの利用例
5.VR-SNS 調査まとめ

175

0.導入
コンピュータが作り出す仮想空間を現実の様に体験できるバーチャルリアリ
ティ（以下、VR）技術の進化が目覚ましい。国内では 2016 年頃に IoT 化推進
が政府により打ち出されたこと、COVID-19 の蔓延による外出自粛で人同士の関わりを代替すること、を目的として VR によるソーシャルネットワーキングサ
ービス（以下、VR-SNS)が無数に生み出されている。
この VR-SNS が、近年、教育現場を改革するものとして期待されている。理由には、教育現場・VR・SNS のそれぞれに理由がある。これまでの教育は 1)従来教育が紙媒体の教材の文字中心のアプローチでは情報伝達に限界があった、
2)体験授業は文字中心の学習より効果があるがコストがかかる、という課題があった。VR は、3)映像・音声・テキストを対象者に応じて最適なバランスで提供でき、4)デジタルコンテンツの再利用のコストはゼロである、ため教育の課題を解決できる。さらに、SNS を組み合わせると、5)海外の異なる言語・思考プ
ロセスの人と VR 上で交流することによってコミュニケーション能力とプレゼ
ンテーション能力を高められる相乗効果を得ることができる。
などである。
VR-SNS はまだ成長途上にあり、複数のサービスが提供されているが、大別するとエンターテイメント系とビジネス系の 2 つにわけることができる。なお、アバターに手足のないものは教育現場でのリアルなコミュニケーションには不向きなため調査から省いた。エンターテイメント系では日本で成長している
Cluster があり、海外では VR-SNS のユーザー数最大の VRChat がある。ビジネス面では、会議・研修を VR で効率化することに特化した Engage や VIVE
Sync などがある。他にも色々な VR-SNS があるものの、教育への利用を検討する際に参考情報が多い上記 4 つの VR-SNS について、それぞれの特徴と教育の観点からの利用事例について情報収集/比較作業を行ったので以下に順番に説

176

明する。

参考サイト
[1]https://xd.adobe.com/ideas/principles/emerging-technology/virtualreality-will-change-learn-teach/[2] https://www.meijitosho.co.jp/sp/eduzine/news/?id=20180436[3]
https://www.forskningsradet.no/siteassets/publikasjoner/12540355323
34.pdf177

1.Cluster
1-1.特徴Cluster は、2016 年に東京でクラスター株式会社がプロトタイプのサービスを開始、2017 年に日本語にて本格的な運用開始。英語版は説明がほぼないた
め海外ユーザーは少ない。ルームと呼ばれるユーザー同士がコミュニケーショ
ンを取り合える場を基礎として、さまざまな動画視聴やイベント企画やライブ体験を行える。同時接続人数は 5000 人であるが、実際にアクセスしているユーザー総数は（国内からのアクセスがメインのため）VR 最大規模の VRChat
より少ない。Cluster は基本サービスを無料で利用できるが、法人が利用するには価格は応相談となっている。
対象 OS は Windows と MAC。Cluster へのアクセス方法はデスクトップ PC
からの場合（VR デバイスあり）・デスクトップ PC からの場合（VR デバイスなし）・スマートフォンからの場合の 3 タイプがある。スマートフォンとの連
携は他社より先行しており、画面上の表示ボタンをおしてアバターを移動させることができる。ただし手足を細かに制御することはできない。アバターの全身を動かすためには、操作者はヘットセットとハンドコントローラだけでなく腰と足に Vive トラッカーを付ける必要がある。

図.スマートフォンからのアクセルイメージ

178

Cluster ではスマートフォン向けにバーチャル映像をライブ配信できるサービスアプリ Reality がある。ライブ配信を通して配信者は視聴者からイイねやギフトを受け取り収益化することもできる。

図.リアリティーのイメージ

アバターは Cluster が用意したものを利用できるが、デフォルトで用意されているアバターの数は 5 つ。他のアバターを使いたい場合は自分で準備したモデルを Cluster にデータをアップロードする作業が必要になる。自分の顔画像
から自分に似たアバターを作成するアプリはまだない。表情の変更は、アバターの動きに連動させる機能（Ex.手を上げたらスマイル）を予め設定することで行える。Cluster にはエモーション設定機能があり、特定の対象ユーザーに「イイね」を送信できる。

図.エモーション機能のイメージ

179

ルーム内で他ユーザーが迷惑行為を繰り返す場合、ルーム権限者からアクセスを禁止される場合がある。VRChat とは異なりトラストランク（信頼度）の機能がないため、初見のユーザーでは迷惑行為の常習者であるか否かはわかり
にくい課題がある。
Cluster 内には自分で作ったルームを登録することができる。ルーム内で 1
人だけ VR 体験することからイベントを通じて最大 5000 人まで参加できる（ただし、画面に一度に表示される数は 50 人まで）。ルーム内ではイベントを設定することができ、単発のイベントから定期イベントまで設定できる、イベ
ント内容は外部サイトと連携して公開できる。イベントではチケットが実際に発売され、キャッシュを Cluster 専用のコインにかえてイベントページから購入する。

図．一人でゲームをする様子（左図）。イベントを複数で閲覧する様子（右図）

開催されるイベントにはさまざまなものがあり、約 40 万人が参加した「バーチャル渋谷 au 5G ハロウィーンフェス」や、ポケモンのバーチャル遊園地「ポケモンバーチャルフェスト」など多数の大型バーチャルイベントや、環境省とコラボしたオンライン環境展示会などがある。ルームの作成にはユーザーが自由に設計可能な「Cluster Creator Kit」がある。他の VRSNS と共通であり、Unity で作成した環境を読み込むこともできる。トリガーでイベント動作を設定できるが、C#でラインタイムの細かい制御を行うことはできない。イ180

ベント政策運営向けに、企業向けのオリジナル会場・・アバター・演出等の制
作、高精度のモーション収録、企画制作〜配信スタジオ運営等のオペレーショ
ンに至るまで、ワンストップで Cluster 社がサービスを提供している。
以下に Cluster を利用するための環境条件を記す。
OS：Windows10
CPU：Intel Core i5-4590 以上、AMD FX 8350 以上
メモリ：8GB 以上
グラフィック：NVIDIA GTX 970 以上、AMD Redeon R9 290 以上
ストレージ空き容量：最低 2GB 以上
通信速度：6Mbps 以上
その他：SteamVR がインストールされていること

1-2.教える観点からの利用例
Cluster はバーチャルイベントの開催に特化している。英語機能より日本語機能が充実している。ユーザー間のコミュニケーションはボイスチャットだけ
でなくでき声を出すのが恥ずかしい日本人向けにテキストトチャットも行える
ところが他の VRSNS とは異なる。

図.講義向けに用意されているルーム（左）とプログラミングプレゼン風景（右）181情報処理学会全国大会は 2020/3 月に金沢工業大学での開催を中止したものの、学会会誌の一部企画『先生，質問です！』を Cluster で決行した。聴講者
は、拍手やリアクションなどができる。

図.「先生、質問です！」の様子

他にも学会については、バーチャル学会 2020 が基調講演と口頭発表を
cluster、ポスター発表を VRChat で実施した事例もある。バーチャル学会とは、VR 空間での学術発表や交流を通じて VR 空間での価値創造をアカデミッ
クな側面から促進する取り組みである。
Cluster はエンターテイメント向けのイベント企画に特化した VRSNS であるため、アカデミックな教育分野での利用事例はインターネット上では情報が少ない。海外のユーザーが少ないために Cluster を利用した新しいサービスが開発されにくい傾向にあり、サーとパーティーの外部アプリが VRChat に比べて極めて少ないのが現状である。

参考サイト[1] https://www.youtube.com/watch?v=XnQCI3de_h0[2] https://bit.ly/3kL0EjQ

182

[3] https://cluster.mu/w/79347fb9-05f5-429e-ab5f-8951ee8cd966[4] https://cluster.mu/e/5a7fbe41-2bf2-4495-9f7e-30aae59796c4[5] https://news.yahoo.co.jp/byline/yukiigarashi/20200306-00166363/[6] https://cluster.mu/e/44d18789-8b92-4c30-b72e-1a1d5ac96dfc[7] https://www.moguravr.com/virtual-conference-2020/[8] https://sites.google.com/view/virtualconference2020[9] https://edtechzine.jp/article/detail/5121[10] https://ict-enews.net/2021/02/19cluster/[11] https://blog.cluster.mu/2020/05/26/avatar-tutorial/[12] https://note.com/cluster_official/n/nc649454388db[13] https://cluster.mu/en/[14] https://bit.ly/30eY3pa[15] https://bit.ly/3kL0EjQ

183

2.VRChat
2-1.特徴VRChat は、2014 年にアメリカでうまれた VRChat 社のプロダクトである。同時に複数のユーザー（最大 8000 人）がログインして仮想空間でコミュ
ニケーションを楽しむことができる。VRChat 内には 2021/3 月現在で 25000を超えるコミュニティーが登録されている。2018/2 月時点では累計ダウンロ
ード数が 300 万回を超えていた。現在、世界最大のユーザー数を抱えている。
ただし、日本からの 1 日のアクセス総数は数千回にとどまる。VRChat は基本
サービスを無料で利用できる。
対象 VR デバイスは Oculus と Vive の両方で利用可能である。VR デバイスを利用しないデスクトップ PC 版も提供されているが手足を自由に操作できな
い利用制限がある。OS は Windows と Linux の環境で動く。アバターの全身を動かすために、操作者はヘッドセットとハンドコントローラだけでなく腰と足に Vive トラッカーを付ける必要がある。スマートフォンで VRChat を利用するためには外部アプリ Ivry をインストールする必要である。

アバターは、VRChat が用意したものから選ぶか、自分で用意したものを使うことができる。自分で用意する場合には、ユニティーテクノロジー社が作成したゲームエンジンである Unity の SDK を利用して作成するか、個別に作成した 3D モデルを VRChat に登録する。ただし、既存のアニメやゲームキャラ

184

クターなど著作権侵害になりえるアバターは利用を禁止されている。外部アプ
リを使うことで自分の顔画像からアバターを作ることができる。

図.顔画像からアバターを作成する例

ワールドと呼ばれるユーザー同士の交流の場を自分で作成することができる。ワールド内には自分で作成したゲームを公開することができ、ユーザー同士で対戦プレイを楽しむことができる。ワールドを作成するとイベントを開催することができる様になる。イベントは SNS のイベントカレンダーにて公開することができ、1 回だけのイベントから定期開催まで任意に設定することができる。ワールドに一度にアクセスできる人数は無制限であるが一度に表示される人数は 40~80 人程度とされている。ワールドは Unity にて作成可能であり、イベントの動作の設定から、C#を用いた細かいランタイムの制御まで行える。
VRChat のワールドにはさまざまなタイプのものがあり、ワールド内のルールは運営者が決める。そのためルールを違反し他のユーザーに迷惑行為を繰り返した時には VRChat へのアクセスを制限される場合があり、これはユーザー同士の信頼度に応じてかわるトラストランクで管理されている。このランクはユーザーのプレイ時間、訪問したワールドの数、フレンドの数、インスタンス
からアクセス禁止された回数などの情報を用いて総合的に評価され、ランクア
ップ/ランクダウンする。

185

ユーザー同士が集まる場所をインスタンスという。インスタンスとはワールド内に設けられる空間のことを意味する。ユーザーは他のユーザーをフレンドとして登録することができ、インスタンスに集まるための招待通知を送信することができる。インスタンスへのアクセスは誰でもはいれるパブリックか特定のフレンドだけかを選べる。第三者でも、気になるイベントがあればインスタ
ンスに入場するための招待依頼をイベント開催者に送信できる。
VRChat 内ではさまざまなワールドやイベントが存在する。最大級のイベン
トのひとつに「バーチャルマーケット」がある。バーチャルマーケットとは、バーチャル空間上で出展者と来場者が 3D アバターや実際の商品（洋服、PC など）を売り買いする場である。規模は大きく売り上げが 1 千万円を超えるユーザーがいる。ユーザーにとって VRChat は単なる遊び場としての利用用途でなく、収益化としての場として利用するケースもある。

以下に VRChat を利用するための環境条件を記す。
・最低スペック
OS：Windows 8.1、Windows 10
CPU：Intel i5-4590 以上、AMD FX-8350 以上
メモリ：4GB 以上
グラフィック：NVIDIA GTX 970 以上、AMD Radeon R9 290 以上
通信速度：6Mbps
・推奨スペック
OS：Windows 10
CPU：Intel i5-6500 以上、AMD Ryzen 5 1600 equivalent 相当以上
メモリ：8GB 以上
グラフィック：NVIDIA GTX 1060 以上、AMD Radeon RX 580 以上
通信速度：50Mbps 以上

186

2-2.教える観点からの利用例
VRChat はチャットに特化した仮想空間であるが、新型コロナの影響から授業を生徒が自宅からリモートで参加することができるツールとして利用する大学（東京大学、ブリティッシュコロンビア大学など）がでてきている。東京大学のバーチャルリアリティ教育研究センターでは VR 教育や VR 会議を目的として利用する場合には、モデルやワールドの設計の自由度の高さ、初期登録済
みデータの数、ユーザー数の多さと多様性、デスクトップ PC さえあれば無料で始められる手軽さなどを理由として、VRChat の利用を薦めている。ブリティッシュコロンビア大学の VR 授業の様子はhttps://www.youtube.com/watch?v=egZ4GFftsU4 で視聴できる。

図．ブリティッシュコロンビア大学での VR 授業風景（左：現実空間、右：VR
空間）

VRChat には様々な国からアクセス可能であるが特にアメリカと韓国からのアクセスが多い。VRChat 内ではユーザー同士が通りすがりに話しかけることよくある。このときボイスチャット機能を介してコミュニケーションすることになり、相手ユーザーが外国人である場合には、相手の言語に合わせることになる。VRChat に同時通訳機能は未実装、外部アプリとして GoogleTranslatorを利用する必要があるが翻訳精度は完全ではない。この様な事情から、
VRChat を外国語習得のツールとしての利用が期待される。コミュニケーショ

187

ンの様子は以下 https://www.youtube.com/watch?v=c8IrEVhDVsk で見ることができる。

VRChat では、ユーザーは全身の動きをアバターに反映させることができることから、ダンスの学習に利用することができる。仮想空間ではダンス動画をクリップとしてワールド内にはることができる。ミラ

図.ダンス練習風景

ーリングで同じ動作を（VR の売りである）ゲーム感覚で繰り返すうちにダンスを上達させることができる。様々な国のユー
ザーがいるため、外国のワールドに行くと民族ダンスなども習うことができる。ダンスの学習の様子は以下のリンク、https://www.youtube.com/watch?v=COaEqnwCopw で見ることができる。

VRChat のモデルクリエーターの一部が慈善的に美術館のワールドを作成。ク
リエーター同士が相互に作品を共有・展示することを通してモデルの作成や技法を学ぶことができる。

188

図. VRChat 内のミュージアムのイメージ

VRChat では中朝的なアートについて解釈の仕方を学べるムービークリップが公開されている。様子は以下のリンクでhttps://www.youtube.com/watch?v=nY0sbU1kN98 でみることができる。

図.抽象的なアートの理解方法についての動画

VRChat 内にはさまざまなスクールのワールドが設定されている。実在する高校が VR 内で後者見学を可能にする事例から、実際に生徒を募集して通える私立学校（VRC 学園）まで多岐にわたる。ＶＲＣ学園では、ダンス、英会話、
コミュニケーション、モデリング、ボイスチェンジャーの講座などが提供され
ている。

189

参考サイト[1] https://keiki002.com/vr/vrc-steamlink/#Steam_Link[2] https://ja.wikipedia.org/wiki/VRChat[3] https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000063980.html[4] http://blog.livedoor.jp/dan_san01/archives/9494072.html[5] https://www.moguravr.com/vrchat-6/[6] https://www.gamespark.jp/article/2018/01/21/77951.html[7] https://astoness.com/blogs/times/vrchat-introduction[8] https://www.holynight.net/archives/563[9] https://note.com/pictoria/n/nd5e9e7e11b38[10] https://kai-you.net/article/74520[11] https://vr.u-tokyo.ac.jp/instructionvrchat/[12] https://www.roadtovr.com/vr-chat-helps-deliver-first-virtualuniversity-lecture/[13] https://veer.tv/blog/godfrey-meyer/[14] https://ryanschultz.com/category/vrchat/[15] https://www.youtube.com/watch?v=hu2VZ1w8J2E[16] https://note.com/tishow/n/nc19f69df40a4[17] https://www.vrcw.net/category/detail/school

190

3.Engage
3-1.特徴Engage は、2015 年にアイルランドで生まれた Immersive VR Education
社のプロダクトである。プロダクトは 2016 年にリリースされた。Engage はバーチャルリアリティ技術を活用して世界中の人々がアイデアを共有し、レッ
スンを教えたりする方法を変革しようとする無料で使える新しい教育・プレゼ
ンテーションプラットフォームである。HTC 社が戦略的パートナーかつ出資元である HTC 社製品の Vive Sync とも一部データの互換性がある。Engage は
基本サービスを無料で利用できるが 3 ユーザーの利用に限定される。有料版はプラスで月 5 ユーロで 20 ユーザーまで利用可能、1000 以上あるモデルの利用やモデルのカスタマイズをしたい場合は法人契約が必要で価格は応相談である。

図.Engage で授業を受けている様子

対象デバイスは Oculus Rift や HTC Vive などの VR デバイスを Windowsに接続して利用する。アンドロイドのスマートフォンにも対応している。Macには対応していない。アバターは手足のある古ボディーのため Vive トラッカーで全身を制御できるが、レッスンでは基本的に聞く・見る・触れて動かすこ191

とに特化しているので必須ではない。自分の写真を Engage にアップロードすることで自分だけのアバターを数分で作成できる。
Engage は高い没入感にこだわって作られており他の VRSNS と比べてユー
ザーは教室や会議室にいる感覚を作り出す。また、インタラクティブなホワイ
トボードシステムなどのツールを使ってユーザー同士が共同作業を行える。
Engage は Dropbox と OneDrive と Onvedirve と Youtube にも対応しており、パワーポイント、ビデオファイル、オーディオファイル、スプレッドシー
トなどを仮想環境内に読み込むことができ、またファイルやメディアを外部ア
プリと簡単に共有することもできまる。
Engage はマルチユーザーシステムで、最大 50 人のユーザーがどこからでも 1 つのプライベートレッスンやミーティングに参加できる。Engage では、教育者やプレゼンターが授業を録画して、後で編集することや外部プラットフ
ォーム上で容易に公開できる Projected Presence がある。Projected
Presence では、プレゼンターや教育者が講義やプレゼンテーションを行う際に、自分や他のアバターの声、自分や他のアバターの動き、投影されたメディ
アやクイズおよびその成績などを記録する。アバターは一度に複数の場所に投影することができ、複数の部屋で同時にライブトークを提供している様に見せることができる。
Engage 内部のアバターは会議、イベント、トレーニングに適した様々な制服や服装から選択できる。ビジネス用、スマートカジュアル、開業医、警察官、
民間航空会社のスタッフなど、1000 以上のモデルが予め登録されている。
Engage ではテスト、フィードバックフォーム、クイズを作成できるインタ
ーフェースが備わっており、ライブセッション、トレーニング、イベント中にVR で配信できる。これにより学習の成功度を可視化できる。また、医学、科学などのトピックや、オックスフォード大学やニール・デ・グラッセ・タイソ
ンなどのコンテンツクリエーターによる、インタラクティブな医療トレーニン

192

グ、教室でのアクティビティ、講義、世界中の 360 ビデオなど、多種多様な
VR コンテンツを用意されている。
以下に Engage を利用するための環境条件を記す。
・推奨スペック
OS：Windows10、
CPU：Corei5 以上
メモリ：8GB 以上
グラフィック：NVIDIA GeForce GTX 970 以上、
容量：9GB 以上の空き容量

Android 端末（スマートフォン、タブレット）
OS: Android 7.1.1 以上
CPU: Qualcomm Snapdragon 835 以上
メモリ: 4GB 以上
容量： 5GB 以上の空き容量

通信速度：アップロード 4Mbps／ダウンロード 8Mbps 以上

3-2.教える観点からの利用例紹介
Engage は教育や研修に特化したプラットフォームであるため学習に関わる記事が多い。一例を以下に紹介する。

・英語学習
他の VRSNS にもあるが、Engage での英語学習の利用例。テキストとボイスチャット機能を使って英語を学習する。臨場感のあるオブジェクトに物体名が193

書かれたポストイットを張り付けて単語を覚えるなどの事例が紹介されている。
https://www.youtube.com/watch?v=9HiSewevhZM・オックスフォー大での VR 講義#1 新生児医療
オックスフォードの医学部では南アフリカの新生児の生存率を高めるための治療訓練を VR で行っている。Engage が訓練用のプラットフォームを提供。
https://www.youtube.com/watch?v=l5Szr9A6ZQY・オックスフォー大での VR 講義#2 放射線治療
放射線治療についての 24 分間の講義。講義の途中に大砲のエピソードが出てくるが、実際に大砲のオブジェクトを使ったプレゼンテーションが行えるのはVR ならでは。
https://engagevr.io/2019/10/oxford-lecture-series-on-engage-platformradiotherapy-101-martin-christlieb/

・オックスフォー大での VR 講義#3 地震学
地質を空から計測して地震が起こるメカニズムを探る事例の一例を紹介。リア
リティのある地質やドローンをアバターの目の前に表示しながらの講義は現実
では簡単にできない。
https://www.youtube.com/watch?v=LK9L9NRk6N8

・マインドフルネス体験

194心をやわらげストレスから解放し集中力を高めるためのマインドフルネスアプ
リと連携した事例の紹介。Engage のハイクオリティで没入感のある環境を利用。
https://engagevr.io/2019/10/the-mindfulness-experience-with-caitlinkrause-engage-virtual-reality-series/

・学習系の企業との連携事例#1
企業や大学に学習ソリューションを提供しているイギリスの Virtual Collegetとの提携ニュース。没入型のデジタル学習コースを開発するにあたって
Engage プラットフォームを利用。
https://engagevr.io/2020/07/virtual-college-and-engage-to-collaborateon-digital-training-projects/

・学習系の企業との連携事例#2
国内教育資料作成会社が体験型英語学習サービスとして Engage プラットフォームを採用した事例。
https://edtech-media.com/archives/40681

・学習系の大学コースとの連携事例
シェナンドア大学の AR/VR デザイン科学向けの教育コンテンツ制作で協力。
https://www.moguravr.com/immersive-vr-education-3/

・その他
油田＆ガスプラントの研修用教材作成事例
https://www.youtube.com/watch?v=tETTt8PKQpc

195

アポロ 11 号の月面着陸の体験事例。
https://www.youtube.com/watch?v=bLYjn8HiP1U

タイタニック号沈没を体験事例
https://www.youtube.com/watch?v=8ejn5TWESkk

上記のさまざまな事例からわかることは、・大学や企業などの教育を提供する側は、没入感が高く細部が作りこまれている環境や物体のモデルを必要としていること・テキストやボイスチャット機能だけでなく、それらを使って評価したり話し合えるキーボードやホワイドボードなどのツールがそろっていること
・音声や動作などを記録でき編集し繰り返し利用できる機能が備わったプラッ
トフォームであること、などである。複数ユーザーの同時接続を高めることやエンターテイメント色の濃い VRSNS（Cluster）ではデータ通信と仮想空間の動きのリアルタイム性を最優先にしているため、環境やオブジェクトの細部の作りこみがおろそかにな
りがちであることから、教育や研修に特化した Engage との差異が明らかであ
る。

参考サイト
[1] https://engagevr.io/[2] https://xinreality.com/wiki/Engage[3] https://note.com/zenschool/n/nb9614f6362b4[4] https://www.moguravr.com/engage-virtual-classroom/[5] https://edtech-media.com/archives/40681[6] https://www.moguravr.com/immersive-vr-education-3/196

[7] https://www.facebook.com/watch/immersivevreducation/[8] https://note.com/zenschool/n/n455cbc91bf06#pnGhf

197

4. VIVE Sync
4-1.特徴台湾 HTC 社が 2018 に法人向け会議アプリ VIVE Sync を販売開始。HTC 社
は VR デバイス VIVE シリーズの製造メーカであり、FaceBook の Oculus（シェア 53% in 2020/11 月）に次ぐ 22%の占有率を持つ。VIVE Sync は VIVE
シリーズ（VIVE Focus、VIVE、VIVE Pro）上で動くアプリである。閲覧機能だけであれば IOS とアンドロイドで VIVE Sync にアクセスするアプリがある。現在ベータ版をリリースしており単体の価格は未定。

図.VR デバイスのシェア

VIVE Sync は 1 つの会議室にアバターが 20 人まで参加可能。基本的な画像・動画・プレゼンテーションファイルを共有可能。OneDrive や他の外部データサーバとの連携も可能。3D 空間に文字や絵を書く機能で参加者がメモを書き加えていくといった使い方もできる。会議中の様子はスクリーンショットや動画で記録として残せる。これらは Engage の出資元であることから機能はEngage と同一である。また、VIVE Sync は会議への招待やログインを QR コ
ードで行える様な工夫もしている。

198

図. VIVE Sync の会議イメージ

VIVE Sync は 2020/6 月にメージャーアップデートされ、VR デバイスなし
でも PC から会議に参加可能となった。ただし、VR デバイスがない場合にはア
バターがないため、ディスプレイボード上に名前が一覧表示されるだけである。VR デバイスなしでも会議中にボイスチャットやスクリーンショットの撮
影、会議の録画などの最低限の機能を使うことができる。ただし、VR デバイ
スがなくても VIVE Sync の会議システムとつなぐためには VR デバイス対応相
当の PC スペックが必要になる。VIVE Sync は顔写真を VIVE Sync に送信することで自分だけのアバターを作成することが可能である。

図.自分とそっくりなアバターの作成事例

199

HTC 社は 2020 年末までに VIVE Sync の上位版として VIVE XR Suite を発売した。VIVE XR Suite も VIVE Sync と同様に法人向けの製品である。VIVEXR Suite には、5 つのアプリが束ねられ（バンドルされ）ている。
バンドル

VIVE

VIVE

VIVE

VIVE

VIVE

名

Sync

CampusSessions

SocialMuseum

利用する

VIVE

VirBELAENGAGE

VRChatMuseumアプリ

Sync

of OtherRealities

用途

ミーティ

バーチャル 講義

ング

オフィス

SNS

展示

VIVE XR Suite には機能限定絃の無料バージョンと 1 アカウント当たり 30
ドル/月（年払いの場合は 250 ドル/年）の定額利用バージョンがある。法人には複数アカウント保有できるエンタープライズライセンスもある。VIVE XR
Suite のサイトに日本からアクセスすると中国語ホームページが開くことからアジアのメインマーケットは中国が対象となっている模様。
HTC 社が VR デバイスのベンダーでありながらソフトウェアの VIVE Sync
を同時に開発していることのメリットは、VIVE XR Suite を販売していることが示すように、ハードとソフトの両方を開発しているので実現できるスケール
が他の VRSNS アプリと違うこと、戦略的パートナー兼出資先である Engageに見られる様に HTC 自ら会議ツールとして活用しながら開発をしているので機能が実用的であること、など。ハードとソフトを両方作っていることの強みとしては、VIVE Pro Eye を使うことでアイトラッキング機能による目の動きの再現ができること、リップトラッキング機能による口の動きの再現が可能になっている。これら一連の機能を使うことで、VR 空間内でのアバター同士のコミュニケーションや教育や研修がより現実に近いコミュニケーションに近づ200

く。これは教育現場では先生と生徒の距離を縮める上で必要である。HTC 社はアバターの全身の動きにこだわりがあり、他の VRSNS では足が簡素な形状 or
足無しであるところを全身表示とその動作生成にも力をいれてアバターの自然な動きを再現するところに注力している。現在新しい機能として、AR モード対応を行っている。AR モードではオブジェクトを実環境に投影するためミニ
チュアであったとしても、VR モードではオブジェクトの詳細を確認するためにミニチュアの世界にサイズが合う様にアバターを調節できる様な機能を開発している。

図.実世界スケールでのオブジェクト表示（左図）と物体スケールでのオブジェ
クト表示（右図）の事例

VIVE Sync ではセキュリティーの安定性にも力を入れている。法人が会議真中に機密事項が含まれる様な新製品発表の会議も行っていたとしても第三者によるハッキングやその後の情報漏えいがされない構造を採用している。これまで、アマゾンやグーグルの AI スピーカーなどでも問題になった盗聴などの情報漏洩について、社内の監視体制も含めて対策を検討している。

以下に VIVE Sync を利用するための環境条件を記す。
OS：Windows10
CPU：Intel Core i5-4590 以上、AMD FX 8350 以上
メモリ：8GB 以上

201

グラフィック：NVIDIA GTX 1070、AMD Radeon RX 580 以上
ストレージ空き容量：最低 2GB 以上
通信速度：会議・授業仕様では 5Mbps 以上、3D の高精細は 50Mbps 以上

4-2. 教える観点からの利用例
コロナ禍において教育者と生徒の関わりを維持する手段として VR 教育が期待される。VIVE Sync を用いた教育のリモート学習の事例を以下に説明する。以下にルイビル大学、デポール大学、アリゾナ大学におけるリモート授業の一例を示す。

・ルイビル大学における VR 利用例
ルイビル大では、学生が教員になる専門前教育コースの一環として VR 授業を提供。教員候補者の学生同士で指導補法を議論することや指導の経験を積むた
めに、対面式の小学校の授業の様な体験授業を行える様にした。VR における授業の提供と没入感のある体験は生徒が教えられているテーマについて学ぶだ
けでなく、実体験を通してテクノロジーについても学ぶことができる大きな成功事例となった。

図.VR 教育事例。指導方法の授業（左図）。授業にライオンを持ち込んだ事例
（右図）

202

・デボール大学の VR 利用例
デポール大学のキャンパスに VR を中心としたイノベーションラボを建設。コロナ禍でも教員と生徒の関係、生徒同士の関係が保たれる様に VIVE デバイスと導入。最新のテクノロジーを用いることで、教員と生徒との間のコミュニケーション改善から現実とかわらない授業をバーチャルに持ち込んで生徒が専門知識を会得する過程の効率改善まで広いテーマにおいて VR を利用している。

図.DePaul 大学の VR 教育事例

・アリゾナ大学での VR 利用例
医療現場での長時間労働が問題視されている昨今、VR は専門医資格をとる
医者や卒業したての研修医にとっては確固たる役割を持つ様になっている。
ボストンを拠点とする「内視鏡・内視鏡下耳手術国際ブートキャンプ」が耳
鼻咽喉科医（耳、鼻、喉の医師）に VIVE Sync を導入。アリゾナ大学医学部
耳鼻咽喉科の研修医による内視鏡手術解剖セッションをライブストリーミング
で行う VR 教育付きの特別コースを開発。参加者は、巨大なバーチャルディス
プレイで手術指導のライブ映像を見ながら交流できる没入型の環境に参加。

203

図．内視鏡手術解剖セッションの様子
参考サイト[1] https://www.moguravr.com/steam-monthly-hardware-survey-9/[2] https://engt.co/3rheQn8[3] https://stdvisual.com/vrblog/2020/06/05/vivesync/[4] https://enterprise.vive.com/jp/solutions/vive-sync/[5] https://vive-sync-avatar-creator.en.aptoide.com/app[6] https://enterprise.vive.com/eu/solutions/xr-suite/[7] https://blog.vive.com/us/2020/12/10/enhance-remote-learning-vreducation/

204

5.VR-SNS 調査まとめ
これまでにエンターテイメント系に特化した Cluster と VRChat、教育・研修に特化したビジネス系の Engage と VIVE Sync の計 4 つを比較してきた。
VIVE Sync の節でも触れたが、VRChat と Engage と VIVE Sync はバンドル化されており性能・機能が非常に似ていることが分かった。以下に、Clusterと VRChat/Engage/VIVE Sync の二つにわけて教育・研修に向いているかど
うかをまとめる。

・Cluster
教育で提供したいコンテンツ（映像・画像・写真・テキスト）をルーム内で集まった生徒に配布し、教育者から生徒へと一方通行の講義をするのであれば利用可能と思われる。ただし、VR-SNS の教育利用で最も成功しているのは語学分野であることから、海外アクセスがない上に海外の環境モデルが皆無であることから、Cluster は語学教育には不向きである。製作元が日本、VR-SNSの運営も日本語、ユーザーもほぼ日本人であり安全＆安心して利用できるメリットがある反面、エンターテイメント色が濃いために授業の裏側で生徒が意図しない使い方（他のルームでゲームや映画をみるなど）を簡単に行えてしまい防止策が容易されていないデメリットもある。また、サービス提供時期は他のVR-SNS と同時期であるが海外での VR-SNS のブラント確立に失敗していることと、サービス提供が日本国内に極端に依存しているため、長期視点でみたときに教育現場で安定して利用し続けられるかは不透明である。

・VRChat/Engage/VIVE Sync
VRchat は Cluster と同じエンターテイメントに特化した VR-SNS である。
Cluster と同様に教育者から生徒への一方通行の講義をすることに利用でき205

る。海外アクセスの方が日本よりも多くさまざまな国や地域のユーザーと交流を深められることができ、語学教育に向いている。歴史的な建造物や遺跡の環境モデルも一部にあるため歴史の授業にも活用が期待できる。ユーザーの多さ
はメリットである反面、迷惑行為を行うユーザーがいることや子供には不適当なコンテンツもあるため教育現場での運用には注意する部分がある。なお、東京大学のバーチャルリアリティ教育研究センターでは Cluster よりも VRChat
を薦めている。
Engage/VIVE Sync は教育・研修に特化していることから、講義スタイルの従業だけでなく、精細な物体や環境のモデルを利用して体験・実習のスタイルの授業を行うこともできる。既にさまざまな国でオンライン学習向けサービスに採用されていることから実績もある。VIVE Sync よりも Engage の方が会議システムの開発は先行しており登録済みモデル数も多いことから Engage（法人契約）の方が利便性は高い。
VIVE Sync がバンドル化の製品の流れで VRChat と Engage の利点を取り込みメジャーアップデートを行っていくことから、長期的な視点でみると、VR
デバイスと合わせて使いやすくブランドが確立されて無くなりにくい VR-SNS
は VIVE Sync かと思われる。

参考サイト[1] https://tips.spacely.co.jp/socialvr/[2] http://www.s-kenpo.jp/archives/3224[3] https://narazaka.hatenablog.jp/entry/2020/07/19/2020 年の VRSNS
を比較してみた[4] https://lipronext.com/blog/vr-sns/

206

附録⑤【調査（2）】センシング調査

207

「センシング」
機器・ツールの事例集

208

目 次
第1章

はじめに

第1節

本書の目的

第 2 節 センシングとは
第 3 節 調査対象
第２章 機能概要・事例
第１節 MIRAXIA
第 2 節 PROSEEDS
第 3 節 AFFECTIVA
第 4 節 IMOTIONS
第 3 章 比較結果・考察
第 1 節 インプット
第 2 節 アプトプット
第 3 節 適用領域
第 4 章 おわりに第１節 課題
第 2 節 総括

209

第1章

はじめに

第1節 本書の目的

専門学校を中心とした教育現場において、次世代学習を実現するために「センシング」により取得した「情報」の利活用方法を検討する。生徒一人一人の状態を「数値」によって可視化し、定量的に把握することにより、指導者・学習者双方にとって、より良い学びの環境を構築することが目的である。具体的には、個々人に最適な個別指導、学習者同士の共同作業の改善、学習効率の向上などである。

第 2 節 センシングとは

センシングとは、センサー(感知器)を使用して情報を計測して数値化すること。
従来の「リーディング」が人工的な記録情報を読み取るのに対して、センシングは
自然の情報を感知するという違いがある。
センシング技術は、「スマートセンシング」「リモートセンシング」に分けられる。
スマートセンシングは、一般的にセンシングと同義で使われることが多く、人間のデータ（例：表情、脈拍、体温）を計測する技術で、人間に直接関わる分野・生活に密着した分野（例：健康管理）で利用される。一方、リモートセンシングは、離れた場所にある物を遠隔操作したりデータを計測したりする技術で、人間・生活とは直接的には関わらない分野（例：宇宙・航空）で利用される。

リーディングセンシング
スマートセンシング

210

リモートセンシング

計 測 対 象 人工的な記録 人間に関する自然の情報の情報

人間とは直接関係(光・音・味・温度・湿度等) しない自然の情報

情報
活用例

バーコードに 教育・医療・自動車など

活用分野

よる決済

宇宙・航空

生活・社会に密着した分野

SD カ ー ド による読取

パソコンやスマホに人間が文字を「入力して」やりとりするのではなく、センシン
グ技術により音声・動作・人間の思考等を読み取り「入力せずに」やりとりするようになると、人間の生活・社会全体が大きく変化する、イノベーションが起きることが期待されている。
(例：教育現場で生徒一人一人の理解度に合わせて出題することにより解ける喜びを感じ能動的・意欲的に学習に取り組むようになる)https://project.nikkeibp.co.jp/mirakoto/atcl/design/2/t_vol18/?P=2

第 3 節 調査対象

■調査対象情報
学習者の集中力向上を直接的な目的とするセンシングに限らず、人間のあらゆる
意識的および無意識的な状態、人間を取り巻く環境をデータ化するスマートセンシ
ング全てを対象とする(下記分類例参照)
Level1
1 人体(内的要素)

Level2
1 無意識

211

Level3
1 血流

Level4

2 心拍
3 脈拍
4 体温
5 脳波
6 筋肉
7 眼球・瞳孔
8 皮膚・汗
2 意識

1顔

1目
2眉
3耳
4鼻
5口
6 角度・向き
7 頬・顎

2体

1頭
2手
3足
4 骨格・姿勢5 移動速度
6 角度・向き

2 人体以外(外的要素)

1 温度
2 湿度
3 面積
4 体積
5 人の数
6 人の位置7 天候の状態
8 空気の状態
9 映像・音212

213

【参考】センサーの分類例
Level1
1 接触式

Level2
1 装着型(人体と接触 (ウエアラブル)

Level3

備考

1 腕時計・リスト 手首につけるもの全般＋型

足首につけるものも含む

する)
2 眼鏡・コンタク
トレンズ
3 マウスガード
4 衣服
5靴
6 貼付シート
2 埋込型

1 体内埋込型

https://neuralink.com/( イ ン プ ラ ン タ ブ 2 皮下埋込型
ル)
3 体内飲込型
3 機器類

カプセル

1 脳波計・ヘッド 頭に電極をつけて、脳かセットら出る微弱な電気信号を記録

2 パルスオキシメ 指に挟み皮膚を通してータ2

非 接 触 1 カメラ

脈拍数を測定する装置
センシングカメラ、Web

式

カメラなど汎用的なカメ(人体と接触

ラ

しない)
2 マイク
3 ヒートセンサー■調査対象企業
センシング技術を開発、または、センシング技術を活用した製品・サービスを提供する企業 4 社（国内 2 社、海外 2 社）を対象とする。

214

本社：京都府長岡京市
ミラクシア

エ ッ ジ テ ク ノ ロ ジ ー 株 式 会 社 （ 以 下 、 MIRAXIA ）https://www.miraxia.com/

本社：大阪府吹田市
株式会社プロシーズ（以下、ProSeeds）https://www.pro-seeds.com/

アフェクティバ（以下、Affectiva）HQ：Massachusetts, United States
https://www.affectiva.com/ https://www.affectiva.jp/

HQ：Copenhagen, Denmark
アイモーションズ（以下、iMotions）https://imotions.com/

第２章 機能概要・事例

第１節

MIRAXIAMIRAXIA は、1997 年にパナソニックグループ会社としてスタートした企業であるが、2012 年からは、パナソニックグループ外案件の受託も開始。2013、2016、2019 年 CMMI(※)レベル 3 を達成。

(※)Capability Maturity Model Integration の略。米国カーネギーメロン大学の CMMI Institute で管理されている、ソフトウェア開発のプロセスの成熟度を評価するための指標。レベル 3 は、組織全体でのソフトウェアの開発・保守の方針、
ガイドライン、手順が確立されており、安定的に一定水準の品質のソフトウェアが開発できる状態。

215

■ソリューション
センシング関連の主なソリューションは①感情

②眠気

③集中力

④行動検知

の 4 種類。

https://www.miraxia.com/business/※基本的な仕組み
Step1：カメラで人の顔を認識
Step2：顔のパーツ・目線・顔の向き等を独自のアルゴリズムで解析
Step3：感情×快適度×興奮度×集中度×眠気×年齢×性別から人の状態を可視化①感情センシング

https://www.miraxia.com/business/emotion/■特徴・７つに分類した感情（幸福、怒り、驚き、嫌悪、恐怖、悲しみ、平常）をリア
ルタイムで推定■用途・効果
【顧客分析】
お客様の反応を数値化することにより、店頭における商品・サービスに対する顧216

客の嗜好を分析する【人事・労務管理】
社員の日々の変化をモニタリングすることにより、勤務状態・健康状態などを把握する【集中力管理】
目線・表情・顔の向き等から集中度合いを測定することにより、勉強の集中度合いが分かる②眠気センシング

https://www.miraxia.com/business/nemuke/■特徴・カメラ映像のドライバーの瞬きや表情から、眠気を 5 段階で推定・無自覚な浅い眠りを検知、眠くなる前に覚醒を促す■用途・効果【居眠り運転防止】
ドライバーの眠気を感知してアラートで知らせることにより、眠気を抑制して事故を未然に防ぐ【危険ルート回避】
危険ルートをドライバーに予告することにより、事故発生確率を下げる

217

■検証結果
眠気検知精度が高い

外光影響を受けず精度安定

他社

MIRAXIA

目・瞬きが見えない

眼鏡の奥の目も捉える→眠気検知不可→眠気検知可能眠気レベルの検知精度の高さを表現するグラフ→真値との高い相関、浅い眠気から検知可能「独特の挙動」による眠りの深さの検知

218

ルートによる眠気の差③集中力センシング

https://www.miraxia.com/business/shuchu/■特徴・カメラで顔認識→表情、顔の向き、体の動き等のデータから AI 解析→集中力を検知
・接触型デバイス（例：呼吸計測型、脳波形型）と異なり、非接触型カメラのみ＝
学習者負荷軽減・オンライン授業等でカメラ付きデバイスを使用している場合、デバイス購入不要＝導入コスト低減■用途・効果【個別サポート】
測定値に基づいて適切なタイミングで生徒に声をかけることにより、高い集中力を維持する【学習環境の最適化】
時間帯に応じて室内環境（レイアウト・温度・湿度など）を改善・調整すること
により、集中力を上げる【学習コンテンツの改善】
コンテンツの評価・フィードバックを受けることにより、集中力を UP するコン
テンツの作成につなげる219

■検証結果講義の質による差時間帯による差プロ(青)のほうが素人(赤)より約 7％高い

９時(青)は 14 時(赤)より約 9％高い

④行動検知

https://www.miraxia.com/business/kokkaku/■特徴・画像解析により人の状態（姿勢・行動）を検知
・3 次元カメラで取得した画像から人体を認識→骨格から姿勢・行動の推定
・3 次元情報を用いて解析→ どのアングルからの撮影も可能→カメラの設置自由
度が高い
・非接触センサー→人体への負担がない
・解析画像には顔など個人を特定する要素は表示されない→プライバシーに配慮■用途・効果
【安全な作業】
ロボットとの協働する製造現場において危険行動を監視することにより、接触等の事故を未然に防ぐ【危険運転防止】ドライバーの姿勢・行動を予測することにより、危険運転を未然に防ぐ【介護業務効率化】

220

カメラでリアルタイムに要介護者を見守ることにより、徘徊を防止し、介護者の負担を減らす【健康管理】
姿勢を検出・分析することにより、健康状態を把握・評価する■事例
MIRAXIA 単 独 の 事 例 は 検 索 で き な か っ た が 、 パ ー ト ナ ー 企 業 と し て
VieurekaPF に参画している。VieurekaPF とは、IoT 機器を AI を掛け合わせたサービスを実現するために必要な機能・アプリ開発のため提供されるソフトウェ
ア開発キットと運用基盤のことである。サービスは、エッジ側の「IoT カメラ」
「画像解析 App」、クラウド側の「Vieureka Manager」「App サービス」の 4 つのブロックから成る。

https://tech.panasonic.com/jp/bi/vieureka/about.html
https://tech.panasonic.com/jp/bi/vieureka/partners.html

221例えば、小売店舗では、EC では当たり前のことをリアル店舗で実現している。
IoT カメラ内の画像解析アプリにより、「来店客の人数」「属性情報（性別、年齢、
滞在時間）」をデータ化し「商品棚の陳列状況の変化」を確認できる。購買に至るまでの来店客の行動を定量化する。

https://tech.panasonic.com/jp/bi/vieureka/service/customer.html
https://tech.panasonic.com/jp/bi/vieureka/about_partners.html

第 2 節 ProSeeds

ProSeeds は、2000 年に e ラーニング事業（コンテンツ制作・販売・ASP 配信）
で創業、2003 年には自社開発のオリジナル LMS（LearningWare）をリリース、2005 年経済産業省の委託事業「草の根 e ラーニング・システム整備事業」サービスを提供。集中度を計測できる e ラーニングシステムとしては日本初。日本 HR チ
ャレンジ大賞「イノベーション賞」日本 e ラーニング大賞「アダプティブラーニン
グ特別部門賞」を受賞。

下記３つを実現することを目指している。
①学ばせやすい：教育者が、素早く簡単に学びやすい教育を提供できる②学びやすい：学習者が心地よく学べる、取り組みやすい、わかりやすい、成長を222

実感しやすい③学び合いやすい：学習者同士が、効率よく情報共有し、すべての人が教育者・学習者になりうる■ソリューション
集中度機能「ConcentrateLMS」は、70 万ユーザーの運用実績のある、e ラーニン
グから集合研修まで学習・研修を一括管理するシステム「LearningWare」のオ

プション機能である。
https://www.pro-seeds.com/lms/feature/concentrate.html

https://www.pro-seeds.com/lms/■特徴・受講者の顔を Web カメラを通じて撮影し、「集中度」という「態度」を示すデー
タを計測
・顔の 20 個以上の特徴点を検出し、顔の角度や動き、視線などを数値化
・一人一人の集中度変遷の比較、講座別の平均集中度を比較
・個人が特定できるような画像情報は撮影・録画せず、個人情報保護の観点でも安心・データミックス社の集中度計測ソフト「Sension」を使用・・・e ラーニング受講者のパソコンについているカメラで学習中の顔を撮影し、目や眉毛、鼻、口といった特徴点の動きや顔の角度を抽出。独自のアルゴリズムで分析し、学習中の集中

223

度を時系列的に測定。例えば、目を閉じていたり、下を向いたりといった時間が閾
値を超えると、その時間は「集中していない」と判断する。
・集中度の標準偏差および平均値の 2 軸：標準偏差も平均値も低い講座は「悪い」、
標準偏差が低く平均値が高い講座は「良い」、標準偏差も平均値も高い講座は「全体的には良いが個人差あり」■用途・効果【講義コンテンツの改善】
質のよい学習を行っているかを測定することにより、文字を詰め込みすぎて理解が追いついていない状態ではないか等、わかりやすい教材作成をサポートする。
【講義方法の改善】
説明不足はないか、学ぶ意義を伝えられているかを分析することにより、説明時間・順序を工夫する。
例えば「講座開始直後に受講者の関心を掴む話をしたほうが集中度が続く」「10 分
ごとに休憩を入れたほうが集中できる」などの改善施策をとれる。また、講師間の比較・評価に活用できる可能性もある。
【受講態度の改善】
受講者自身の興味分野を把握したり、他者の集中度と比較したりすることにより、自分の特性として伸ばすべき能力を認識することにより、学習意欲が上がり能動的な自己努力を促進する。
【人材育成・人材配置の最適化】
個人の「興味・関心」を数値化することにより個人の「適性・傾向」を把握する。
人に依存したアサインに比べ、客観的根拠に基づいたアサインのほうが、より適材
適所の配置ができる。
【ハイパフォーマーの行動分析】
ハイパフォーマー（生産性の高い人材）はどのような集中度の特性をもった人物なのか分析する。

224

(画面例)講座別集中度一覧照会(画面例) 受講者別集中度一覧照会

講座単位での学習意欲・研修効果の把握

他者と比較して自身を客観的

に評価

■事例

【学校】環境に関わらず一人一人ののペースに合わせた学習形態を実現できた【教師】生徒の学習状況をいつでも確認し、的確に指導することができた【生徒】家から出られなかったり覚えることが苦手だったりしても、自分のペース
や進路に合わせて学べた
https://www.pro-seeds.com/result/aioigakuin/

225

■コスト
LearningWare の導入を前提として、集中度機能には下記 2 つのプランがある。

【ユーザー数プラン】
初期費用￥50,000、月額費用は下記の通りユーザ数により異なる(税別価格)
0～500＝￥20,000、501～750＝￥26,200、751～1500＝￥32,200、1501～2500＝￥48,400、2501～3500＝￥67,600、3501～4500＝￥84,400、4501～5500=￥98,800、5501～7500=￥110,800、7501～10000=￥130,000【同時アクセス数プラン】
初期費用￥50,000 月額費用は下記の通りユーザ数により異なる(税別価格)
25＝￥20,000、50＝￥26,800、75＝￥34,000、100＝￥41,200、150＝￥54,400、
200＝￥67,600、300＝￥89,200、400＝￥110,800、500＝￥132,400、
750￥180,400

第 3 節 Affectiva

Affectiva は、2009 年に MIT メディアラボからスピンアウトした、感情認識 AI のリーディングカンパニー。Kleiner Perkins Caufield Byers、Horizon Ventures、Fenox Venture Capital などの大手投資家の支援を受けている。世界 87 カ国以上
800 万人の表情データを蓄積。

表情データという感情的な反応だけでなく、生理学的・認知的反応（脳活動、視線(アイトラッキング)など)の測定値と組み合わせて分析。データベースは、FACS（顔面動作符号化システム）理論に基づき、FACS の認定資格者である FACS コーダーが表情を解析、教師データ化したものをディープラーニングに用いることで整備。

226

感情認識 AI「Affdex」の感情認識技術は、アプリやゲーム、教育や医療の現場、自動車、マーケティング・リサーチなど様々な業界で活用され、効果が実証され始めている。教育の分野では、教材に対する反応を分析、学習者のつまずきや集中力の途切れをリアルタイムで分析できる。
https://www.affectiva.jp/aboutus■ソリューション①Affectiva Automotive AI

https://www.affectiva.jp/automotiveaisdk■特徴
・車内に設置したカメラを利用して感情データや属性情報などを収集、リアルタイムで感情を分析・ディープラーニングにより精度を向上させた独自のアルゴリズムにより、ローカ
ル環境で分析可能
・表情分析：カメラの映像（RGB/近赤外線）からの顔の位置を検出・追跡、顔画
像をピクセルレベルに分割し、表情及び感情を分析
・KSS（Karolinska Sleepiness Scale）：4 段階で眠気レベルを検出
・DMS(Driver Monitioring System)：ドライバーの感情(注意散漫などの複雑で微妙な感情)、
眠気のレベルを検出、頭部の角度からよそ見運転を計測、カメラの映像からの顔の位置を検出・追跡
・ICS(In-Cabin Sensing)：複数の乗員の感情や年齢層や個人識別等
・顔検知後は上下左右 40 度までトラッキング
・屋外利用の際の逆光や暗闇でも運転者の表情を正しく検知227

■用途・効果【快適なドライビング】
ドライバーモニタリングシステムを構築することにより、安全性を向上するだけでなく、音楽、照明、温度を調整(パーソナライズされたレコメンデーション)また、
どのような運転モード、ルート、時間帯であれば、最高の感情の状態で目的地にたどり着けるのかについての情報を提供【快適な乗車環境】
乗客の眠気・居眠り、車内の状態（人の数、誰がいるのか、どこに座っているのか、
乳幼児、チャイルドシート）を把握することにより、安全機能（シートベルト、エアバッグ）、コンテンツ（ビデオ、音楽、広告）、車内環境（暖房、照明）をパー
ソナライズ、子供や物が置き去りにされていないかどうかも検出■事例

http://go.affectiva.com/auto

228

②Affdex for Market Research（動画視聴分析ソリューション）
https://www.affectiva.jp/affdexformarketresearchhttps://go.affectiva.com/affdex-for-market-research■特徴
・広告や動画などのメディアコンテンツに対する視聴者の感情の推移を計測・分析
・ウェブカメラなどを通じて、動画視聴時の視聴者の表情＝顔のランドマーク（鼻の頭、目尻、口など）の動きを測定し、感情の動きを解析
・感情分析とアンケート調査(属性や回答内容別の集計など)からクロスで集計
・34 のフェイスポイントの動きから、21 の表情、7 つの感情、2 つの表情指標を解析
・分析結果は、表情・感情の起伏を示すダッシュボードで確認
・ランキング形式やスコア一覧で、今までに分析された他の動画との比較

229

■用途・効果【飽きさせない動画制作】
視聴者の感情の推移を正確に把握することにより、飽きさせない動画コンテンツの制作【CM タイミングの決定】効果の高いタイミングで CM 放映(米国の大手テレビ局は、広告の最適化のために利用)【メディア支出の決定】
感情的に最高のインパクトを与える広告に広告費を割当【ブランドのインパクト確認】
広告でブランドが明らかになる瞬間に感情的にエンゲージメントされているかど
うかを確認【オンライン広告の作成】
長いテレビ広告の中で最も感情的に惹きつけられる瞬間を特定することにより、短230

いオンライン広告に切り捨てる際に最もインパクトのある部分を使用【真実の追求】
感情的に肯定的・否定的になる瞬間を素早くピンポイントで指摘することにより、「感じている」ことと「言っている」ことが異なる可能性がある瞬間を把握■分析指標【感情値】喜び、怒り、驚き、恐怖、嫌悪、軽蔑、悲しみ、Valence(肯定的表情 /否定的表情)、Expressiveness（表情の豊かさ）【表情値】眉を下げる、眉の外側を上げる、頬を上げる、顎を上げる、えくぼを作る、目を閉じる、目を見開く、眉の内側を上げる、顎を下げ唇を開く、瞼を緊張させる、唇両端を下げる、唇を押さえつける、唇をすぼめる、唇両端を横に引っ張る、唇を吸い込む、口を開ける、鼻に皺をよせる、笑顔、作り笑い、上唇を上げる③Media Analistics■特徴
・視聴者の同意を得て、フィルタリングされていない偏りのない感情的・認知的反応を測定
・使いやすい SaaS ソリューション（標準的なウェブカメラとインターネット接続
のみ必要）

231

・地域別、製品カテゴリ別、メディアの長さ別など、コンテンツの効果を測る基準を提供【Ad Testing】
https://www.affectiva.com/product/affectiva-media-analytics-for-adtesting/【Entertainment】
https://www.affectiva.com/product/affectiva-media-analytics-forentertainment-content-testing/【Qualitative Research】
https://www.affectiva.com/product/affectiva-media-analytics-forqualitative-research/■用途・効果【コンテンツの強化】
映画、ストリーミング、テレビ番組の中で、感情的な瞬間を特定することにより、コンテンツ編集を強化
映画の予告編の異なるバージョンをテスト、最も魅力的な瞬間を使用して最終的なカットを作成【ストーリーの改善】
瞬間ごとの感情データが視聴者の混乱・困惑や表情の豊かさの欠如をピンポイントで特定することにより、コンテンツのストーリー展開・順番を改善【キャラクターの開発】232

番組や映画のキャラクターに対する観客の反応を可視化することにより、キャラクターの開発に活かしたり、キャラクターの相互作用を評価したりする■事例
・大手コンテンツ開発会社(例：CBS、ABC、ディズニー)・大手マーケティングインサイト企業（例：Kantar、MediaCom、Unruly）
・Fortune Global 500 の 1/4 の企業(例：Mars、Kellogg's)①LittleDragon（Affectiva の SDK を使用した学習アプリ）

https://www.affectiva.jp/affectiva-topics/little-dragon②学校法人鶏鳴学園

青翔開智中学校・高等学校（鳥取県）

一般社団法人情報サービス産業協会（JISA）による特別プロジェクト１つである「中学校デジタル化プロジェクト」のモデル校。笑顔を意識しながらプレゼンテー
ションを行なう訓練に利用。生徒のプレゼンテーション能力を向上させることができるのではないか、という仮説を立てて実証した。

プレゼンテーション動画から読み取った生徒の表情を Affdex でデータ化し、グラ
フを解釈することでプレゼンテーションを評価・分析。分析結果を、普段から生徒233

を見ている先生方にフィードバックした結果、分析に対して納得感があるという評価を得た。

https://www.cac.co.jp/trends/trend05.html?__hstc=215496008.8c0581f7
2a6d64218c74ff37738a2ba0.1615103586648.1615103586648.16151098
22080.2&__hssc=215496008.13.1615109822080&__hsfp=3653643479③心 sensor

https://www.affectiva.jp/kokorosensor（Affectiva が開発した感情認識 AI「Affdex」を使用した表情・感情分析アプリ）

第 4 節 iMotions

あらゆるタイプのセンサー＝表情、視線(アイトラッキング)、ガルバニック皮膚反応(GSR)、 心電図(ECG)、筋電図(EMG)、脳波計測などを統合して、１つのプラッ
トフォームで解析・表示する。特に、アイトラッキングに強みがあり、パートナー企業も多く、Screen-based、Glasses、VR の 3 つに対応している。

http://www.physio-tech.co.jp/products/iMotions/index.html
http://www.physio-tech.co.jp/pdf/iMotions/iMotions.pdf

234

■ソリューション①表情解析 https://imotions.com/blog/facial-action-coding-system/

ウェブカメラから取得した顔データより、9 つの感情指標（喜び、怒り、驚き、恐れ、悲しみ、嫌悪、軽蔑、激励、Valense(肯定的表情 / 否定的表情)）をリアルタ
イムに表示する。
感情認識は Affectiva を使用しているため、FACS で分析される。顔の表情を測定する場合、自動的に FACS 分析にペアリングされ、特定の感情を誘発した正確な瞬間をピンポイントで特定。また、感情がどれだけ強く表示されているか等級づけされる。例えば、幸福度は「頬を上げる」と「唇の角を引っ張る」の組合わせから計算される。

②視線解析

https://imotions.com/blog/10-terms-metrics-eye-tracking/

脳波ヘッドセット、表情分析ソフトウェア、バイオセンサー等あらゆるセンサーを利用する。誰かがどこを見ているか、どのように視覚的に環境をスキャンしているかを測定したい場合は、アイトラッキングが最適である。バイアスや嗜好に支配されている無意識のプロセスを知ることができる。心理学や知覚研究、ウェブデザイ
ン、商品の嗜好など、幅広い研究に有益な情報を提供する。最も一般的なアイトラ
ッキングの指標 10 個は下記の通り。

235

1. Fixations and gaze points
2. Heatmaps

注視点(何を見ているか)

注視点の分布図

3. Areas of Interest (AOI) 視線を向けている領域
4. Time to First Fixation

AOI を見るまでの時間

5. Time spent (Dwell time)AOI に視線をとどめている時間

6. Ratio 回答者のうち何人が AOI に視線を向けたか
7. Fixation sequences
8. Revisits

いつ(時間)どこ(空間)を見たかという優先度

AOI に何回視線を戻したか

9. First Fixation Duration

初回持続時間10. Average Fixation Duration

平均持続時間③ガルバニック皮膚反応 https://imotions.com/biosensor/gsr-galvanic-skinresponse-eda-electrodermal-activity/

怖い、楽しい、その他感情的な反応の変化により増加するエクリン汗腺の活動を手や足の上に装着された GSR デバイスが検知。皮膚の導電性は、認知や感情的な行動に影響を与える身体のプロセスの数を制御する自律神経系によって制御されて
いる。

236

Communication and Education
https://imotions.com/education-communication/#communication-media■用途・効果
【複雑な課題へのアプローチ】
人間の反応を定量化することにより、様々な文脈でコミュニケーションがどのように受け取られ、どのように行動に反映されるかがわかる。生理的・感情的なレベル
で人間の行動を追跡、人間がメッセージをどのように受け取り、どのように反応するかを把握できる【ｅラーニング授業への科学的アプローチ】
どのような学習環境でも教育を実施できる。オンラインと一般的な教室とでは注意力が異なるか、定量/定性分析ツールを用いて比較。但し、バーチャルリアリティ（VR）、拡張現実（AR）、モバイル技術、その他の新しい技術を用いたオンラインと対面との違いについては、まだほとんど解明されていない■事例
マサチューセッツ工科大学、ハーバード大学、オックスフォード大学など 800 を超える大学で使用

Performance & Training Researchhttps://imotions.com/performance-training/■用途・効果【パフォーマンスの最適化】
様々な条件下で人間がどのようにパフォーマンスを発揮するかを判断することにより、より安全で237

エラーが発生しにくくする【即時フィードバック】
トレーニングプログラムは、VR と実世界のトレーニングシナリオの両方で、バイオセンサーを使用して即時フィードバック■事例【参考】海外事例 1 WeSee AI Ltd.

https://www.wesee.com/

・最新のコンピュータ・ビジョン技術を使用して、モバイル主導のソリューション
をカスタムメイドで開発
・顔の微表情、目の動き、顔の手掛かりから人間の 7 つの重要な感情を認識（目では感知できない顔の合図を読み取る）することで、実際に不審な行動を見抜くことができる。疑念や怒りなどの感情は、人が使っている言葉とは対照的に、表面の下に隠されている可能性がある。低品質のビデオ映像のみを使用して、表情、姿勢、
ジェスチャー、動きから心の状態や意図を判断。顔の感情を約 60%～70% の精度で検出。

【参考】海外事例 2 コロンビア大学の SPIDERS+

http://icsl.ee.columbia.edu/projects/spiders-wearable-emotion-sensing/・SPIDERS+（System for Processing In-situ Bio-signal Data for Emotion
Recognition and Sensing）とは、ユーザの表情（見かけの感情）と実際の感情をその場で連続的にモニタリングするための低コスト・無線・眼鏡ベースのプラット
フォーム
・3 つの非接触センサ（IR カメラ、近接センサ、IMU）から取得した生体信号か238

ら、目の形や眉毛の動き、瞳孔計測、頬骨筋の動き、頭部の動きを検出
・4 つの生体信号をもとに、見かけの感情状態と実際の感情状態を区別
・眉毛や目の形の変化を利用したランドマークと光の流れに基づく表情検出器による表情検出・皮膚との接触を必要とするセンサーを用いた既存の低コストウェアラブルプラ
ットフォームよりも高精度・光電図法（PPG）やマルチチャンネル脳波（EEG）などの接触ベースのセンサー
もオプションで用意
・20 ドル以下で組み立てられ、最大 9 時間連続動作

https://www.dsiposters.com/posters/smart-cities-team-4【参考】海外事例 3 元 Google 社員がつくった学校
https://www.altitudelearning.com/
・教室内の活動の映像・音声はすべて記録
・将来的には、生体計測データを組み合わせて、生徒・教員の細かい行動・感情ま239

でを可視化・教室に設置されてあるカメラ・ヒートセンサーにより、教室内の行動を可視化す
るヒートマップを作成

https://www.soumu.go.jp/main_content/000430502.pdf

第3章 比較結果・考察
各社の定量的な情報を完全には検索できていないため（すべての情報がネット上に開示されていないと想定されるため）また、精度は比較不可のため、重み付けはせずに項目数および定性的な比較・考察となることを前提とする。

第 1 節 インプット

本書では、インプットとは、センサーが検知して計測する情報およびそれ以外でア
ウトプットを導出するために使用する情報と定義する。Affectiva は、項目数が一番多く、かつ、人体と人体以外の項目がほぼ半分ずつとバランスがとれている。
MIRAXIA は、項目数が二番目に多く、人体以外の項目もバランスよく含まれてい240

る（残りの 2 社は人体以外の項目はゼロ）海外 2 社は同じ FACS 理論に基づいているため、頭など顔以外の人体の動きを組み合わせている。国内 2 社は、海外 2 社に比べ、無意識の生理的反応に該当する項目（脳、心臓など）が少ない。生理的反応は非接触式センサーで感知することが難しいと想定されるが、感情的反応だけではカバーできない領域が分析結果に影響すると仮定した場合には、計測が必要と考えられる。生理的反応の領域は iMotions が比較的強い。

Level1

人体

Level2

顔(意識・

Level3MIRAXI

ProSeedAffectiviMotion

A

s

a

s

パーツ

〇

〇

〇

〇

角度・向

〇

〇

〇

〇

位置

〇

〇

笑顔・

〇

〇

角度

〇

〇

回転

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

き
感情的・
見える)

表情

作り笑い
頭

視線

体

向き

〇

瞬き

〇

動き・姿

〇

勢
人体

骨格

〇

( 無 意 脳識・
生理的・ 心臓〇

見 え な 筋肉

〇

い)

241

皮膚・汗腺〇上記以外の生理的反応
人 の 属 年齢

〇

〇

〇

〇

性
性別
職業

〇
講義の質

〇

個人

〇

アンケート

〇

回答
人以外

車内環境

走行ルー

〇

〇

〇

〇

ト
(環境)

時間帯
運転モー

〇

ド
座席シー

〇

ト

店舗環境

室内環境

人の位置

〇

人の数

〇

スマホ

〇

客の数

〇

滞在時間

〇

温度

〇

湿度

〇

レイアウ

〇

〇

ト
映像・音

〇

楽

242

照明

〇

各社〇合計数17

国内/海外別〇合計数

4

23

21

12
35

第 2 節 アプトプット

本書では、アウトプットとは、インプットのデータから IT のロジック・AI のアル
ゴリズム等により推定される情報・分析指標と定義する。心と体はつながっている・相互に関係しているといわれるが、ここではあえて心の状態と体の状態に分類した。ProSeeds は、顔から直接集中度を導出しており、
また、e-ラーニングシステムのオプション機能の 1 つであるため項目数が少ない(残りの 3 社は横並び)
教育現場での活用を考えた場合の指標としては、集中度だけでなく、学習者の持続しやすさ・取り組みやすさ・熱中しやすさなどを考慮して、快適度・興奮度なども含めると良いと思われた。

Level1

Level2

Level3Affectiva

iMotions

〇

〇

〇

怒り

〇

〇

〇

驚き

〇

〇

〇

嫌悪

〇

〇

〇

恐怖

〇

〇

〇

悲しみ

〇

〇

〇

心 の 状 感情

幸福・喜

態

び

MIRAXIA ProSeeds

243

軽蔑
平常

〇

〇

〇

激励

〇

集中度

〇

快適度

〇

興奮度

〇

〇

〇

注意力

〇

興味関心
体 の 状 表情

〇

〇
肯定的

〇

〇

否定的

〇

〇

豊かさ

〇

態

行動

〇

眠気

〇

各社〇合計数12

国内/海外別〇合計数

〇
2

14

14

10
24

第 3 節 適用領域

適用領域とは、センシングにより得られたアプトプット項目の利活用が考えられる領域とする。教育・研修の分野は、4 社とも適用可能な領域として謳っている。海
外 2 社のほうが適用領域が広い。ProSeeds はデータミックス社の集中度計測ソフトを使用している(自社で開発したセンシング技術ではない)ためビジネスの広がりはないと思われるが、残り 3 社は自社の技術を他の企業と連携・協業することによりビジネスを展開しており、多種多様な活用方法を期待できる。

244

領域

MIRAXIA

ProSeeds

Affectiva

iMotions

教育・研修

〇

〇

〇

〇

医療・介護・ヘルスケア

〇

〇

〇

小売

〇

〇

〇

モビリティ・ロボティク

〇

〇

〇

アプリ・ゲーム〇〇

メディア・エンターテイ

〇

ス・製造

メント
広告・マーケティング〇

スポーツ・トレーニング

〇
〇

【参考】
分析結果を見るシステムとしては、レポーティング機能のユーザーインターフェースも重要である。分析結果を確認するレポーティング画面は、各社ユーザーの見や
すさ・わかりやすさを考慮したグラフィカルな画面になっていると見受けられた。
実際の使い勝手は開発・導入前の検証段階で評価する必要がある。

第4章 おわりに

第１節 課題■感情認識テクノロジーの課題

相手の感情を推測する感情認識テクノロジーには、200 億ドル規模の市場があると試算されている。しかし、その手法には重大な欠陥があるという意見もある。人間は、相手の感情を読み取ろうとするとき、顔の表情や身振り、相手の置かれた状

245

況など非常に多くの情報を使う。一方、コンピューターは、人間の感情を読み取ろうとするときに顔だけに注目する傾向があるためである（今回調査した 4 社は、顔以外の要素も考慮して分析していた）

米国科学的心理学会（旧・米国心理学協会）によって集められた科学者のグループ
は、感情検出についての 1000 本以上の論文を 2 年間かけて調査した。人々が特定の感情を抱いているときに顔をどう動かすか、他者の顔の表情から感情の状態をどう推測するかを調べた研究に着目した同調査の結論は、顔の表情だけを使って人の感情を正確に見分けるのは非常に難しいというものだった。

人は嬉しいときには確かに笑い、悲しいときには眉間にしわを寄せる。ただ、その相関は弱い。人が嬉しいときや悲しいときにすることは他にもたくさんあるし、笑っていたとしても、苦笑いや皮肉笑いかもしれない。人の行動は文化や状況によって大きく異なるし、表情をどう解釈するかにはコンテキストが大きく関わってくる（今回調査した Affectiva は、笑顔と作り笑いを区別できるとしていた）

例えば、悪い状況に置かれた人の体の上に、良い表情の顔の写真を置いた実験では、人々はその顔をより暗いものに感じたという。要するに、私たちが習慣的に感情と結びつけてきた表情はステレオタイプであり、そうしたステレオタイプに基づいたテクノロジーからはあまり良い情報が得られないということである。

■非接触式センサーの課題

代表的な非接触式のセンサーであるカメラ（スマホや PC 内蔵のカメラ、汎用的なカメラ含む）の場合、下記条件を満たさない場合は、感情の検出精度が下がるという。教育現場において、被写体がカメラを意識せずに学習できること、COVID-19
感染防止のためマスク着用がニューノーマルとなったこと、屋内・屋外による光量の差、屋内における窓際か否かによる光量の差などを考慮した場合、求める精度の246

分析結果が得られない可能性もある。

・画面解像度：縦ピクセルの 10％以上、かつ、顔のサイズが 30×30 ピクセル
・頭部位置：正面から±25 度までの回転（ピッチ、ヨー、ロール）
・顔が部分的に隠されていないこと（例えば、帽子、マスク、サングラス、髪の毛で顔が隠れている状態）
・光が明るすぎない、暗すぎないこと■接触式センサーの課題

接触式センサーの場合、人体に負担をかけずにセンシングできるかがポイントである。装着型（ウエアラブル）の場合、小型・軽量かつ身に付けていることを意識させないことが求められる。機器類の場合、計測したデータを蓄積・利用するシステ
ムに安定的にデータを転送する仕組みも含め、特定の場所に出向いて計測するのではなく、どこでも使える・携帯できるサイズ・重さ・形である必要がある。

■センシング全体の課題

センシング技術を活用したデータ分析は、まだ研究開発段階であり、十分に実地検証されていない部分があることが否めない。そのため、評価指標が共通化されていなかったり、効果認定のスキームが構築されていなかったりする。業界横断的な取組みや法規制の観点からの対応・整備が求められる。
第 2 節 総括

今までの授業では、教師が一方的に説明するという講義形式をとることが一般的であり、一人一人の生徒が「本当に理解しているか」教師は生徒の顔色を見て「経験と勘」で判断していたと想定される。

247

今回の調査の結果、教育の現場でセンシング技術を搭載したシステムを利用することにより、生徒の「集中度」などを高め、興味・関心を持って能動的に取り組む姿
勢を維持できる可能性、教師が効率的かつ効果的にサポートできる可能性があることがわかった。

実際に教育の現場で、システム画面で確認することにより、生徒が集中していないとわかった場合や理解が追い付いていないとわかった場合、センシング技術を活用したシステムに求めることは「モニタリング」「分析」「結果表示」機能までにとどめ、教師が施策を自分で考えて実行するのか（例：コンテンツの改善、説明順序の入替など）もしくはシステムが自動で施策を実行するのか、システムに対する要求事項を整理することが重要である。

今回の調査対象企業は 4 社と母数が少なかったため、センシング関連企業全体の傾向を把握すること、教育現場への活用について最適解を結論づけることはできない。今後調査を継続する場合には、今回の調査で検索されなかった・深掘りできなかった下記について調査することが望ましい。

・FACS 理論を実装している国内企業
・感情的反応と生理的反応を組み合わせてセンシングする技術を開発また事業化している国内企業
・人体(内的要因)と環境(外的要因)を組み合わせて総合的に教育に活かせるシステ
ム
・環境を改善することによって結果がどの程度変わったか定量的に評価できるシステム・専門学校でのセンシング技術を活用したシステムの導入実績があるシステム

248

■参考資料（各章・各節内に記載した参考資料を除く）

センシング技術とは？
https://iot.sonynetwork.co.jp/column/column009/#:~:text=%E3%82%B
B%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%82%B0%E6%8A%80%
E8%A1%93%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81%E3%82%BB%E3%
83%B3%E3%82%B5%E3%83%BC,%E3%81%AB%E5%88%86%E3%81%91%E3%82%89%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82
総務省 ICT スキル総合習得教材
https://www.soumu.go.jp/ict_skill/pdf/ict_skill_1_2.pdf
シリコンバレーが考える「21 世紀の学校」
https://wired.jp/special/2016/altschool/
センシング技術の普及とこれからの社会
https://www.jisedaisensor.org/PDF/J30sensor.pdf
Smart Sensor Market - Global Forecast to 2025
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/smart-sensormarket-43119772.html
The cameras that know if you're happy
https://www.bbc.com/news/business-44799239
Computers can’t tell if you’re happy when you smile
https://www.technologyreview.jp/s/155027/computers-cant-tell-if-yourehappy-when-you-smile/
人体センシング、ウェアラブル技術の基礎と最新情報を学ぶ
https://engineer.fabcross.jp/archeive/190219_human-sensing.html
新時代の学びを支える先端技術活用推進方策
https://www.mext.go.jp/component/a_menu/other/detail/__icsFiles/afiel
dfile/2019/06/24/1418387_02.pdf

249

e ラーニング受講者の“集中度”をデータ測定
https://www.hrpro.co.jp/series_detail.php?t_no=1796
Affectiva よくある質問
https://www.affectiva.jp/faq

250

附録⑥【開発】実験報告（１）〜遠隔オンラインシステム〜

251ゲームアプリ「壊滅︕反社・半グレ（仮称）」の開発
提案のための企画提案書作成（先端IT事業

レポート拡張PBL-通信LMS連携検証⽤）
⼀般社団法⼈安全安⼼社会構築教育協会
1

０．オリエンテーション（１）講師紹介（２）グループ分け
A
B
C
D

2

252

（３）PBLとは

 「Project Based Learning」の略称
 様々なプロジェクトテーマを課題として、学⽣のプロジェクトチームによって、課題を解決させていく教育の⽅法。

 課題の解決によって、専⾨知識の活⽤能⼒の他、計画⽴案・実⾏能⼒、プレゼン

テーション能⼒、チームでの活動能⼒等といった実務スキルや問題解決能⼒の向上を⽬指す。
◆ 通常の学習 ◆◆ PBL演習による学習 ◆１．教員主導で講義・演習を実施

１．学⽣主導で計画を⽴て、準備し実⾏

新しい知識の獲得（知識先⾏）

課題や問題の認識提⽰された課題の解決

新しい実践

２．講義（知識）や演習を通して学ぶ

講義

２．実務の擬似体験を通じて学ぶ

演習

報告や交渉

３．知識や技術の習得

ドキュメント作成

３．総合⼒（実務スキル）を養う
3

１．PBL課題（１）学習⽬標
クライアントの要求及び課題の分析等に基づいて、ゲームアプリ「壊滅︕反社・半グレ（仮称）」の開発を検討し、「企画提案書」を作成する。

（２）学習テーマ① 現状分析
② コンセプトの作成③ 企画⽴案、企画提案書の作成④ 個⼈レポートの作成（３）学習時間・全８時間（４時間×２回）（４）学習⽅法
・グループワーク（ZOOMブレイクアウトルームを想定）→別途説明資料を参照
4253

（５）学習内容、時間割当と使⽤教材
学習内容

第
1
⽇

第
⽇

2

時間

作成シート

オリエンテーション

講義

0.5

演習１︓現状分析

講義
＋
GW

１.5

シート①︓現状分析

演習２︓コンセプト作成

講義
＋
GW

2.0

シート②︓コンセプト

演習３︓企画⽴案、企画提案書の
作成

講義
＋
GW

2.0

シート③︓企画提案書

プレゼンテーション準備

GW

1.０

プレゼンテーション

GW

0.5

講師評価

講義

0.5

個⼈レポート作成・提出個⼈

シート①②③→レポート

8.0

合計

5

（６）学習の状況設定• システム開発やゲームアプリの開発を業務としている（株）KDAが、クライアントである
兵庫県警幹部
から委託を受け、特殊詐欺に安易に加担する若者抑⽌に繋げるため
 犯罪に⼿を染めないよう若者、家族、周辺の若年層を啓発する
 反社勢⼒排除気運を醸成し、社会の犯罪に対する抵抗⼒強化を図る
 エンターテイメント性もあるようなゲームアプリの企画書を提案をすることとなった。
• 学習者は、㈱KDAの企画担当社員
として、上位者の指⽰を受けながら、提案に必要とされる
企画提案書をまとめる。
6

254

２．演習
（進め⽅）
演習１
↓
演習２
↓
演習３
↓
演習４

現状分析
コンセプトシート
企画⽴案、企画書作成
個⼈レポート作成

7

演習１ 現状分析（１）学習⽬標• 提⽰情報に基づいて、特殊詐欺の現状と原因、解決⽅法について分析しなさい。

（２）演習項⽬① 現状の分析② 分析まとめシートの記⼊（３）設定状況• ㈱KDAは、システム開発、ゲームアプリの開発を業務とし、社会貢献の⼀環として、特殊詐欺防⽌の情報サイトを開設している。
• 同サイトを⾒た兵庫県警の幹部から次のような相談があった。
• ⾼額報酬を謳う『闇仕事』の募集がSNS上で後を絶たず、⽢い⾔葉に⾶びつき、犯罪に加担し逮捕される若者が増加している。
• ⼀⽅これらの背後にいる反社勢⼒や「半グレ」、「周辺ビジネス」には、狡猾な組織・制度設計から、必ずしも、捜査の⼿が及ばない現状にある。
8255

（３）設定状況のつづき• また、被害者となる⾼齢者等の社会的弱者は後を絶たず、家族や周辺住⺠の協⼒が必要となっている。
• そこで、若者が犯罪に⼿を染めず、社会的弱者が被害にかからないよう、本⼈、家族、周辺の若年層を啓発するとともに、背後にいる反社勢⼒等の犯罪インフラの悪質性が理解でき、かつ、壊滅する、エンターテイメントとしても成⽴するようなゲームを開発してほしい。

9(４)講義資料

特殊詐欺の現状• オレオレ詐欺に代表される特殊詐欺は、窃盗に次ぐ⼤きな被害を国⺠にもたらしている。
2019年の被害額は301億円、8年連続で300億円を超えている。各県警察、⾏政、また⺠間においても特殊詐欺を防ぐための活動を⾏っているものの「依然として深刻な情勢（警察庁）」としている。
• 兵庫県でも、2020年1⽉〜6⽉までの被害件数が504件と、前同期と⽐べて270件増加し、被害額も、8億2900万円と前年⽐に⽐べ3億7900万円増えている。深刻な状況に兵庫県警
は警戒を強めている(兵庫県内での2019年の１年の被害件数は657件・被害総額は約10億9000万円)。

10256

(４)講義資料（つづき）•

⾏政でも神⼾市灘区で「特殊詐欺撲滅宣⾔式」を開催するなど特殊詐欺撲滅を⽬指した活動に取り組んでいる。

•

2019年の特殊詐欺に係る暴⼒団構成員等の検挙は521⼈（-134⼈）で、特殊詐欺全体に占める割合は18.2％、特殊詐欺全体の受け⼦、出し⼦及びそれらの⾒張り役に占める
暴⼒団構成員等の割合は12.9％、主犯に占める暴⼒団構成員等の割合は39.0％となっているなど、暴⼒団構成員等が主導的な⽴場で深く関与していることが伺われる。また、特殊詐欺に係る少年の検挙⼈員は619⼈（-193⼈）で、特殊詐欺全体に占める割合は21.6％、74.5％が受け⼦で、特殊詐欺全体の受け⼦に占める割合は25.6％である。

•

犯⾏グループは、次ページの図のように「拠点」を中⼼に任務分担し、社会的弱者を⼈の情を利⽤して、卑劣な犯⾏を繰り返している。また、具体的な犯⾏を⾏う「架け⼦」「受け⼦」「出し⼦」は中核メンバーにより「闇仕事」の募集等SNS等でリクルートされた「道具」であり、検挙されても、いつでも「交換」が可能である。勿論、「道具」
は、もともと組織実態を知らされていないが、もし、検挙されても、対応要領が徹底されており、捜査が中核メンバーやリーダー、背後の反社組織のトップ（「ラスボス」）に及ばないよう制度・組織設計されている。また、犯罪組織特有の厳しいルールを課し、縦・横の関係が解明しずらく、「周辺ビジネス」も細分化している。

以上 11【警察⽩書】より

12257

(４)講義資料（つづき）

取り組み•

下記、抑⽌活動と検挙活動は、特殊詐欺の撲滅、反社勢⼒排除気運の醸成、犯罪に対する抵抗⼒の強化を⽬的として、相互に連携しながら、推進されている。

【抑⽌活動】•

県、市等の⾏政機関、町内会、若年層、⾼齢者、家族、友⼈、学校、会社、警察、防犯協会・暴⼒追放推進センター等関係団体、警備業等の安全安⼼関連企業等の地
域社会全体が連携して、特殊詐欺の撲滅に向けた活動を展開している。

13(４)講義資料（つづき）【検挙活動（警察）】• 県警察本部に専従班（⼀般的には、「対策本部」）を設置した上、傘下の各警察署に専⾨捜査員を指定し、捜査に当たっている。
• 県警察本部の専従班には、警察署から、被害者等より通報があった犯⾏予兆電話（アポ電）、犯⾏電話、現⾦を騙取られた等に関する情報がリアルタイムに報告される。
• これを同専従班が取り纏めながら、これまで検挙した犯⾏グループ、現在の活動中の犯⾏グループの⼿⼝、犯⾏パターン（時間、場所、騙しの⽂⾔）、具体的な証拠（同⼀電
話番号、防犯ビデオ画像、⾳声データ、指紋等）等により、同⼀犯⼈、同⼀グループ等に区分（クラスター分析）しつつ、時間、地理的状況、⼈の動き等を勘案し、捜査員の捜査センス、勘等を加えて、犯⼈グループが現れる時間・場所を予測して、捜査員、他の警察官等によるよう撃捜査等を実施し、不審者がいれば、職務質問、所持品検査等により、検挙を⽬指すとともに、事後捜査のための証拠収集を⾏う。
• また、場合によっては、被害者に騙されたふりを依頼し、犯⼈グループをおびき出し、追跡して、検挙する場合もある。犯罪者グループも被害者になる可能性のある⽅に、「騙されたふりをしてくれ」と⾔って偽刑事が近づき、騙したケースもある。

14

258

(４)講義資料（つづき）【同⼀犯、同⼀グループのクラスター分析のための基礎情報】• 県警察本部の専従班では、次ページ表の内容を基礎情報としてクラスター分析を⾏うが、変な電話があったとか、実際に騙されたとか、断⽚的な情報をも含め、分析することとなるため、グループ化が⾮常に難しい。
• また、当初の断⽚情報の際の判断と、追加情報が⼊った時の判断を変える必要がある場
合もあり、常に確認する必要がある。
• 加えて、犯⼈グループから複数の被害者等に対し、連続の架電があったとしても、全ての被害者等が通報してくれるわけではないことも分析の難しさとなっている。
• 捜査員が被害者と連絡し、初期的に把握する事項は以下の通りであるが、これらが通報時（第1報）、被害者宅での聴取時（第2報）、聴取後の判明事項（第３報）として、順
次、時間が経過する中把握していくこととなることから、これらを組み合わせて、過去の情報と⽐較し、グループ化して、予測を⽴てることとなる。

15(４)講義資料（つづき）
分類

内容

報告⽇

報告⽇

犯⾏状況

種別、認知⽇、⼿⼝種別、既遂未遂別、被害⾦額、要求
名⽬、前兆電話架⽇時、電話番号変更連絡の有無

被害者情報

被害者住所、⽒名、性別、⽣年⽉⽇、年齢、職業、電話、被害⼿⼝に関する認識、要求⼿段、親族名、騙りの有無（あれば、続柄、⽒名、⽣年⽉⽇、出⾝校、最寄り駅）

犯⼈像①

偽装親族の間柄、被疑者の詐称名、偽装の公務所、会社
名

犯⼈像②

被疑者使⽤の電話番号、⼈着、交付形態、交付場所

⾦融機関

原資調達⾦融機関、仕向先⾦融機関

証拠情報

鑑識資料、防犯カメラ、現場設定、似顔絵

16

259

(４)講義資料（つづき）【犯罪者グループの犯⾏】• 上記情報が警察に通報されるか否かは、犯罪者グループは判断ができない中、拠点の架け⼦グループが、電話をかけ、騙された被害者から、現⾦・キャッシュカードを受け取るために、最寄り駅周辺で待機している受け⼦が被害者に取りに⾏き、出し⼦が⾦融機
関等から現⾦を出しに⾏くこととなる。

【警察と犯罪者グループとの駆け引き、戦い】• 上記の通り、警察本部の専従班で⾏う、「犯⾏予測」に基づく捜査活動（よう撃捜査等、必要により、⾦融機関等の通報依頼等の協⼒を求める）とそれをかいくぐって、犯⾏の完遂を⽬指す犯罪者グループとの戦いとなる。仮に、⾦銭を騙し取られたとしても、防犯カメラ画像を⼊⼿し、⼿配の上、組織捜査を展開（⼀⼤オペレーション）し、検挙を⽬指す。
• 他⽅、架け⼦、受け⼦、出し⼦は検挙された際の対応をレクチャーされており、なかな
か中核メンバー、リーダーの検挙（突き上げ捜査）には⾄らない。⼿⾜は捕まっても、
次のリクルートで補充する。拠点を摘発されると、痛⼿が⼤きいことから、最近は国外を拠点にして犯⾏電話をかけるケースも珍しくない。
• 背後には、反社勢⼒が存在し、これらを撲滅しなければ、被害は無くなることはなく、ある意味、「ラスボス」ともいえることから、組織壊滅に向けた突き上げ捜査を展開する。
• ⼀⽅、検挙するためのデバイスとしては、防犯カメラ（画像）、⾳声データ、電話（位置情報）等がある。
17

記⼊シート①︓現状分析
項⽬

内容

犯⾏

・（

犯⾏の特性

・窃盗についで⼤きな被害となっている。
・（）が主導的な⽴場で深く関与している。
・少年が犯罪に加担して逮捕されるケースが多い。

つかまえるタイミング

・被害者との（）の受け渡し時・被害者が送⾦した（）からお⾦を引き出した時・（）などを利⽤しての追跡調査実施した事件後•

⼿⼝

検挙への課題）詐欺（オレオレ詐欺など）犯⼈が親族などになりすましお⾦を要求する電話をかけ、だまされた被害者が現⾦/（）を犯⼈に渡すか、または、犯⼈の管理している⾦融機関への振りこませる詐欺。

）」「受け⼦」「（• 実際に犯⾏を⾏う「（）」は「闇仕事」の募集等、（）等で集め、警察に検挙されても背後の（）に捜査が及ばないよう制度、組織化されている。
• しかし、この反社組織を検挙できなければ、被害がなくな
ることはない。
18260

記⼊シート①︓現状分析
項⽬

内容
• 被害者
） ︓だまし役• （） ︓搾取⾦引き出し役• （） ︓現⾦、キャッシュカード等搾取役• （• リーダー• 中核メンバー• 背後の反社会的組織
• 警察

登場⼈物

19

演習2

コンセプト

（１）学習⽬標• 現状を分析した結果を踏まえ、ゲームのコンセプトを検討し、作成する。

（２）演習項⽬①コンセプトシートの作成（３）設定状況• 今回のプロジェクトの依頼者である兵庫県警の幹部から相談されたゲームアプリ「壊滅︕反社・半グレ（仮称） 」の開発にあたり、現状の分析を踏まえて、具体的にどのようなゲームア
プリが必要か検討することになった。
• あなたは、社⻑の指⽰を受けて、現状分析を踏まえ、プロジェクトチームメンバーと相談しながら、クライアントの要件を満たすコンセプトを作成することになった。

20

261

（４)開発提案の⽅向性• IT企業KDA社のシステム企画担当社員として、特殊詐欺防⽌の啓発、開発プロセスを通じ、安全安⼼インフラとなる次世代安全安⼼デバイスの創出に繋がるゲームを開発することとな
り、検討の結果、下記が決定された。

a) ゲームアプリ「壊滅︕反社・半グレ（仮称） 」の開発
• ゲームは、暴⼒団を含む反社・半グレ（犯⾏グループは複数可）、若年層、⾼齢者、家族、友⼈、学校、会社、警察、防犯協会・暴⼒追放推進センター等関係団体、警備業等の安全安⼼関連企業等を組み合わせる等して（複数を企画してもよい）、犯罪者グループと被害者及び抑⽌・検挙等グループとの対戦型とし、前者は犯⾏の反復敢⾏・収益の蓄積、後者はその抑⽌、資⾦源の遮断、犯⼈検挙、組織壊滅を⽬指すものとする。
• なお、前者の結びつきは、欲望と掟（義理⼈情ではなく、「⾮情」なもの）、後者は、正義、友情、愛情、使命感等とし、検挙・壊滅に向けた⾏為は、例えば、「逮捕」の際は、過度な強制⼒の⾏使をしないなど、適法に⾏うこととするが、犯⾏グループは、⾮合法な⼿段（武器も可）を使うことも可能とする。

21(４)講義資料• 開発にあたり、県警から、特殊詐欺の事例を含み、下記情報等の提供を受けることが可能である。
 犯⾏⾳声データ
 防犯カメラ映像
 その他事例情報（被害者像、犯⼈像等）• 特殊詐欺等の捜査には、防犯カメラが効果を発揮するが、ゲーム内でも犯罪者グループの⼿⼝も巧妙化するとともに、リーダーの先にいる「ラスボス」に捜査の⼿が及びそうになると武器の使⽤も考えられることから、抑⽌・検挙等グループもこれらに対抗する次世代
安全安⼼デバイスを創出し、活⽤する（適法の範囲）ことは妨げない。

22

262

記⼊シート②︓コンセプトシート
項⽬

内容

⽬的

若者たちが特殊詐欺に（）に加担しないよう（）し、社会の犯罪に対する抵抗⼒強化を図る。

コンセプト

推理しながら（

ターゲット

（

プレイ時間

１作30分程度

ジャンル

ミステリーノベルゲーム

ゲーム概要

・スマートフォンで遊ぶゲームアプリ。
・主⼈公は20代の刑事。推理をしながら特殊犯罪組織の正体を暴いていく。
・⼩説を読み進めがながら、選択肢を選ぶだけでエンディン
グがみることができる。
・ゲームにリアル感を持たせるため、実際の（）や（）映像を使う。

）の犯⼈を検挙せよ︕）を抑⽌するため、中学⽣〜20歳代男⼥

23

記⼊シート②︓コンセプトシート
項⽬

内容

ゲームの流れ主⼈公は20代の駆け出しの刑事。
刑事としての初めての任務は特殊詐欺であった。
被害者であるおばあさんは、詐欺にあったことを誰にも⾔うことができず、⾃分を責め、悩み苦しんでいた。
主⼈公は刑事として犯⼈を⾒つけるため、奔⾛する。
やがて、特殊詐欺の背景にいる犯罪組織と対峙することとなる。

期待される効果・⾃分が（）と対決することによって、（）をターゲットとした犯⾏の悪質性や、構造として（）にのみメリットがあり、「（）」など実⾏犯が捨て駒になっていることを理
解する。

備考

類似例

・県警からの情報を活かし、リアル感のあるゲームにする。

「逆転裁判123︕」

https://www.capcom.co.jp/product/detail.php?id=246&order=latest&keyword=%E9%80%86%E8%BB%A2%E8%A3%81%E5%88%A4

24

263

演習３ 企画書の作成（１）学習⽬標• 作成したコンセプトシートを基に、企画を⽴案し、企画提案書を作成する。

（２）実施項⽬①企画書の作成（３）設定状況• あなた⽅は、上司に「コンセプトシート」を提出した。
• 作成したコンセプトは、上司、社⻑より⾼く評価を受けた。
• さらに上司からこのコンセプトでゲーム開発を⾏うため、兵庫県警察署向けの「企画提案書」を作成するよう指⽰があった。
• あなた⽅は「企画提案書」を作成することとなった。

25

シート③
兵庫県警察署御中

企画提案書
壊滅︕反社・半グレ
ゲームアプリ開発

264

現状
■ 背景
オレオレ詐欺に代表される特殊詐欺は、


（

）



（

）



（

）

という特性がある。
また具体的に犯⾏を⾏う「架け⼦」「受け⼦」「出し⼦」は（）で集め、警察に検挙されても背後の反社組織に捜査が及ばないよう制度、組織化されている。
この（
）に加担す
る若者を抑⽌することで、特殊詐欺被害を減少させていきたい。
そのため、若者たちに犯罪に⼿を染めないよう（検討していきたい。

）⼿段を

ゲーム概要
■ ⽬的
（

）

■ コンセプト
推理しながら特殊詐欺の犯⼈を検挙せよ︕■ ターゲット
犯罪組織に加担しないように中学⽣〜20歳代男⼥■ プレイ時間
１話完結で、１話を３０分程度。
■ ジャンルミステリーノベルゲーム
265

■ ゲーム特徴– スマートフォンアプリ
– リアル感を味わえる
■

（

）

■

（

）

■

（

）

– ⼩説形式で選択肢を選ぶだけでエンディングになるノベル
ゲーム■ ゲームの流れ
主⼈公は20代の刑事。
最初の任務で特殊詐欺の担当となる。
初めて被害者であるおばあさんに会い、事件の悪質さや狡猾さを知っていく。
主⼈公は事件解決のため奔⾛し、やがて背景にいる犯罪組織と対峙していく。

期待される効果■ 特殊詐欺へ加担してしまう若者を抑⽌する
ゲームではあるが、実際の情報を利⽤するためリアルな体験ができ、犯罪に加担してしまいそうな若者たちが
– （
）
– （
）
し、犯罪の抑⽌につながる。

266

演習4

個⼈レポートの作成（１）学習⽬標• グループで作成したシート①②③に対して、PowerPointのノート部分にそれぞれの解説を記述する。この際に、グループとして講師や他グループから受けた指摘を⾃分なりにスライドに反映させて、これも含めて解説する。

（２）実施項⽬①レポートの作成（シート①②③の（３）実施⼿順①②③④

レポート作成→ グループ発表で作成したスライドに、その説明をノートに記⼊しレポートとする
提出→ 作成したレポートをLMSの課題提出機能を使ってアップロード提出する
評価の確認→ 講師からの評価を結果ダウンロード機能を使って確認する
振り返り→ レポートの添削などの内容や指⽰に従って振り返り学習する
31

JEI-LMS
マイページ個⼈認証（サイインイン）

配布された「ユーザーID」と「パスワード」を⼊⼒してログインする

267

JEI-LMS
マイページ（ホーム）JEI-LMS
マイページ（学習進度）

268

JEI-LMS
マイページ（レポート）

JEI-LMS
マイページ（アップロードウィンドウ）269

JEI-LMS
マイページ（添削結果ダウンロード）

JEI-LMS
マイページ（評価所⾒ウィンドウ）270

JEI-LMS
マイページ（PBL講座）

JEI-LMS
マイページ（PBL講座）

271

附録⑦【開発】実験報告（２）〜協働学習⽀援ツール〜

272

「協働学習⽀援ツール」
実験報告

273

◆活⽤機器の紹介
Wi-Fi通信◆VRゴーグルを⽤いた実証実験
・ベータ版であるVR会議システム「VIVE Sync」
・Wi-Fi接続したVRゴーグル「VIVE FOCUS PLUS」
・PC不要
・ワイヤレスVRゴーグル

Wi-Fi◆VIVE FOCUS PLUSのご紹介

０２

今回の実証実験においては、ワイヤレスタイプのVRゴーグルを使⽤した。
PCを使⽤せず、直接インターネットに接続して使⽤する事が出来る
為、運⽤が⽐較的容易である。
また本ゴーグルは、装着時に初期位置が決定され２ｍ四⽅の範囲を超えるとゴーグル前⽅のカメラに⽩⿊ですが現実世界の映像が⾒える為、安全性にも考慮されている。

274

◆実験を⾏うシステム

０３

今回の実験で使⽤したシステムは、「VIVE Sync」というVR上のミー
ティングシステムである。
Zoom等のシステムとは違い、お互いのアバターを⾒ながらバーチャル空間を共有する事が可能となっている。
本システムは、３０⼈まで同時に同じ空間を供する事が可能である。
空間上に３Dオブジェクトを配置して共有する事も可能となっている。

275◆バーチャル教室
座談⽅式◆同じ空間を共有できる
セキュアな空間を３０⼈で共有できる◆存在感
お互いのアバターで存在を確認しながら話ができる◆⾝振り⼿振りセミナー⽅式

⾸の向き、⼿の動きなどでより⾃然な存在感

０４

⽇本国内だけでなく、他国間の遠距離間においても、Zoom等と同様にVR空間を共有する事が可能である。
バーチャル空間上に、お互いのアバターを形として認識するだけではな
く、VRコントローラーを⼿に持ちながらぶり⼿ぶりをする事でバーチャ
ル空間上においても、その⾝振り⼿振りが反映される。⽴つ、座る、歩くなども現実空間での動きがバーチャル空間上でも反映されようになっている。
話をする⾳声から、⼝の開閉にも対応しており、よりリアリティーのある会話が可能である。

276

◆画⾯共有する◆様々なフォーマットを共有可能
PDFやパワーポイントや動画など授業に必要なフォーマットに対応しています

０５

VR空間上に、様々なフォーマットのデータを共有する事ができる。
会議の設定をする際に、事前にファイルをアップロードして変換する必要があるが、あらゆるフォーマットをシステム内に持ってくることが可能である。
共有されたデータは、⼤きなスクリーンに表⽰させることが可能である。

277

◆システム構成
学⽣◆実験の規模９名

・講演 １名 ︓VRゴーグル１台
・学⽣ ８名 ︓VRゴーグル４台・ノートPC４台

◆実験環境

クラウド

講師
Internet
ルーター

Internet
ルーター

Internet
バーチャル教室

⾒学者

０６

クラウド上のバーチャル教室には、URLとパスワードの設定のみでイン
ターネットに直接接続する事が可能である。
接続は、VRゴーグルだけではなく、PCやAndroid端末から可能となっ
ている。

278

◆実験環境
スクリーン
講師
⾒学者

学⽣

学⽣

学⽣

学⽣

学⽣

学⽣

学⽣

学⽣

⾒学者

⾒学者

◆会場の⼤きさの理由
・コロナ対策・ハウリング防⽌・ゴーグル⽣徒が動く事が可能

０７

今回の実験では、スライドのようなレイアウトで実施した。
実験の為、１つの部屋で実施しましたが、各⼈の距離を離し、⼀定程度体験者が動けるように配置した。
スクリーンには、バーチャル教室の模様を投影して、⾒学者が確認するようにした。
体験者が交代する際には、昨今の新型コロナウイルスの感染症予防の観点から、VRゴーグル、VRコントローラー、PCの消毒を⾏い対策を⾏った。

279

◆タイムスケジュール◆会場準備
１０︓００〜１２︓３０（制作会場設営・機材設置確認）１２︓３０〜１３︓００（予備時間及び昼休憩）◆全体説明
１３︓００〜１３︓３０
◆第１部【

講演

全体説明

８名（グループA︓４名、グループB︓４名）】

１３︓３０〜１４︓００

講演

１４︓００〜１４︓１５

参加者休憩（機材消毒、確認、充電）

１４︓１５〜１４︓４５

講演

１４︓４５〜１５︓００

参加者休憩（機材消毒、確認、充電）◆第２部【グループワーク

第1部（グループA︓ゴーグル、グループB︓PC画⾯)
第２部（グループA︓PC画⾯、グループB︓ゴーグル)】

１５︓００〜１５︓３０

グループワーク第１部（グループA︓ゴーグル、グループB︓PC画⾯)

１５︓３０〜１６︓００

グループワーク第１部発表、総括

１６︓００〜１６︓１５

参加者休憩（機材消毒、確認、充電）

１６︓１５〜１６︓４５

グループワーク第２部（グループA︓PC画⾯、グループB︓ゴーグル)

１６︓４５〜１７︓１５

グループワーク第２部発表、総括

１７︓１５〜１７︓４５

学⽣︓アンケート（会場原状復帰、及び撤収作業）

１８︓００

撤収完了

０８

第⼀部は講演を⾏い、第⼆部ではグループワークを実施した。
８⼈の学⽣をAとBの⼆つのグループに分けて、各３０分毎に交代して実験を⾏った。
実験の途中や休憩の際には、機材の消毒と充電を⾏う事で、⻑時間のVR授業が出来るようにいたしました。

280

◆実験の模様①【ワイヤレスゴーグル】◆ワイヤレスゴーグルのメリットとデメリット●メリット
PCに接続が不要な点。
２ｍ四⽅の安全エリアから出た場合
⾃動的にゴーグル全⾯のカメラに切り替わり
実際に体験者がいる会場の映像に切り替わることから安全にVR事業を実施する事が可能であった。
●デメリットバッテリーの問題及び充電の問題。
メーカーは３時間の連続使⽤が可能との事だが、数時間もの連続使⽤においては懸念があった為、充電ブースに急速充電可能な２Aの電源を⽤意し、休憩時間などに都度充電を⾏って対応した。
利便性と安全性に考慮して優先での連続使⽤が安定していると思われる。

※写真では、充電ブースの横に消毒液とシートを⽤意して体験者が交代する度に消毒を⾏い感染対策を⾏った。
０９

ワイヤレスの特徴である取り回しの良さとうメリットがある⼀⽅で、デメリットも浮き彫りになった。
⻑時間の連続使⽤においては、内蔵されたバッテリーの容量が３時間程度となっているが、表⽰する内容によっては、CPU負荷やGPU負荷が⾼い場合、電⼒消費が多くなるため、その分バッテリーの減りが早くなる。
実験の終盤ではバッテリーが切れてしまうことも⽣じた。

281

◆実験の模様②【VRにて授業を⾏う】◆操作の習熟講師に対してVR操作をレクチャーを⾏った。
操作⽅法についてはすぐに理解する事ができたが事前に操作に慣れておくことで、よりスムーズな講義が可能になると思われる。

◆⾝振り⼿振りVRコントローラーをもったまま⼿を挙げるとVR空間上の講師アバターも⼿を挙げる様に動きがリンクしており、⾝振り⼿振りも使って講演する事が可能。

現実世界での講演同様スライド送りも講師
⾃⾝が⾏う事ができるがスライド送りについては補助したほうがスムーズだった。

１０

講師は、共有する画像やパワーポイントデータなどを操作する必要がある。
バーチャル空間上にタブレット端末が表⽰されるので、スマートフォンを使⽤する感覚で操作が可能である。
事前に操作⽅法を練習する事で、よりスムーズな会議が可能となる。
トレーニング時間は、事前の説明を含めて、１０分程度。
システム⾃体はとてもシンプルかつ直感的に作られている。

282

◆実験の模様③【PCにて講演を⾏う】◆観察のしやすさVRゴーグルを装着せず、ノートPCで参加する事も可能。
２回⽬の講演は、講師にはPCを⾒ながら講演を⾏い、資料やレーザーポインターの操作などは補助役が⾏った。

講師は、いつもと同じペースで講演を⾏いな
がらVR空間上の学⽣の様⼦を観察する事ができ
た模様。

１１

本システムは、PC単体で接続する事が可能である。
先ほどもレイアウトで⽰したが、VRを装着した体験者とPC画⾯で参加している体験者がいる状態で今回は実施した。
講師は、PC上の画⾯を⾒ながら各学⽣の様⼦を客観的にみる事ができる。

283

◆実験の模様④【空間上に図を描いて説明する】◆空間に図を描いて説明する
⼿に持っているコントローラーで空間上に⽂字や図や絵などを描く事が可能。
VRを⽤いた授業においてメリットの１つとなっている。

１２

今回実施した実験のシステムには、ペイントツールがあり、VR空間上に⽂字や図を３次元的に描く事が可能である。
その内容はVR空間上で共有する事ができる。
３次元的に説明の為の図を描いて説明する事で、平⾯的な説明だけではなく、⽴体物に対しての説明なども可能となる。
スライドに添付している動画は、講師が空間上に図を描いたものに対して学⽣が近くに集まってきてみる様⼦の映像である。

284

◆実験の模様⑤【スライド埋め込み動画の再⽣】◆動画の再⽣パワーポイントデータに埋め込んだ動画データも再⽣が可能な為、連続性のある講演が可能。
通信環境によっては「バッファリング」（読み込み待機）が発⽣する事がある。

１３

パワーポイントデータに動画を埋め込むことができるが、本システムにおいては、そのままの形でプレゼンテーションする事が可能である。
動画データ等は、すべてクラウド上にアップロードされている為、ダウンロードする必要がない。
現在の通信環境のおいては、そのデータ量が多くなるため、バッファリ
ング時間が必要になるが、５Gの通信網が整備されていくことで、今後クラウド上での動画やデータの運⽤がより⼀般的になってくると想定される。
このスライドの動画は、スライド上の動画が再⽣される様⼦の映像である。

285

◆実験の模様⑥【机オブジェクト】◆授業が開始される際のイメージ
今回、バーチャル教室内に円卓を置いてみたところ
講義が始まった際に、学⽣がテーブルの位置に着座する様⼦がみられた。
バーチャル教室内のどこからでも授業を受ける事ができるが、テーブル等があったほうが授業らしさが出るのではないかと考えている。

１４

机のオブジェクトを設置する事でバーチャル空間上で集まってテーブル
ミーティングをすることができる。
何もない空間で授業を⾏う事も可能だが、テーブルがある事でより現実に近い環境下で授業や会話をすることが可能となる。
８⼈、１６⼈、講演⽤ステージと選択する事が可能である。
⼈数に応じて適切な⼤きさを⽤意する事で、雰囲気を変える事も可能である。
このスライドでの動画は、テーブルを説明なく設置したところ、そのテーブルに学⽣が集まってくる様⼦の映像である。
バーチャル空間上においてもテーブルなどがあるほうが、より集中しや
すい環境ができるのではないかと想定される。

286

◆実験の模様⑦【学⽣の移動】◆移動
スライドの⽂字が⼩さくて⾒えにくい際、画⾯の⼿前までいく⽣徒の様⼦が⾒られた。
※スライドは講師が任意に拡⼤する事も可能

１５

パワーポイントデータの⽂字が⼩さい場合に、現実空間でのプレゼン
テーションと同様にVR空間でも⽂字が⼩さくなり⾒にくくなる。
その為、任意に拡⼤縮⼩なども可能な機能はあるが、バーチャル空間上で移動する事で、近くによってみる事ができるようになる。
このスライドでの動画は、スライドを⾒たい⽣徒がモニターに近寄っていく様⼦の映像である。

287

◆実験の模様⑧【空間にメモを取る】◆ペイント機能を使う
３D空間上にメモをとったり絵を描いたりすることが可能。
ボイスをメモとして置いておくことも可能。

１６

３D上のペイントツールでバーチャル空間上に⽂字や図を描く事ができる機能は、VRゴーグルで参加する体験者は使⽤する事が可能である。
VRゴーグルをつけたまま⼿書きのメモを物理的に取ることができない点については、この３Dペイントツールや、⾳声メモなどで残すことが可能となる。
このスライドでの動画は、直感的に絵を描く学⽣の様⼦が右下で表⽰さ
れる。

288

◆実験の模様⑨【拍⼿】◆エモーション
VR空間上でのコミュニケーションとして「エモーション」を使う事で⼿軽にコミュニケーションを取ることが可能。
拍⼿や、顔⽂字などを表⽰させることができる。

１７

バーチャル空間上コミュニケーションについては、会話と⾝振り⼿振り
だけではなく、エモーションという機能をつかって「笑う、無く、驚く」などの簡易的なマークを使って表現する事も可能である。
拍⼿という機能を使う事で、拍⼿の絵と⾳が表⽰される。
このスライドでの動画は、エモーションや拍⼿を使う様⼦の映像である。

289

◆実験の模様⑩【グループワークの模様】◆授業の⽬的により空間を変更する
第１部の講演の後、グループワークを⾏った。
第⼀部の集中できるくらい空間とは違い、積極的な意⾒が出る様、開放的な雰囲気の空間を⽤意した。

１８

グループワークでは、開放的な空間を⽤いた形で実施した。
空間の明るさは、バーチャル空間上においても集中する環境づくりに重要と考えられる。
スライドの雲が映っている場所には、３６０度動画を投影する事も可能であるため、社会⾒学など教室とは違った場所・空間での授業も実施することが可能になる。
このスライドの動画は、リラックスしながらグループワークを⾏う学⽣の姿の映像である。

290

◆実験の模様⑪【３Dオブジェクトの共有】◆バーチャル教室内に⽴体物を置き観察する
データを会議室にアップロードする事で、バーチャル教室に参加する者同⼠が同じ⽴体物を共有する事ができる。
学⽣が制作した⽴体物を学⽣同⼠でディスカッションをしたりなどができる。

１９

体験者は、グループワーク後の⾃由時間において、体験者同⼠でコミュ
ニケーションを⾏っていた。
このスライドの動画では、学⽣同⼠が、お互いのアバターに落書きをたり、⼿をつないでみたりなど、機能として実装されていない事を⾏ったりする様⼦が映っている。
また、３Dオブジェクトとして⾞体が表⽰されているが、⾞についてもお互いのコミュニケーションを積極的に取っている様⼦の⾒れる。

291

◆実験の模様⑫【⾃由時間の様⼦】◆⾃由時間における学⽣の様⼦
コロナ禍でできない密着したコミュニケーションを取っていた。
お互いが向き合い、互いの顔に落書き（化粧）ペイントツールでしたりハグをしてみたりとアバターという仮の⾃分を使って積極的にコミュニケーションを取っていた。

２０

このスライドでの動画は、現実空間で動く体験者の様⼦と、バーチャル空間上の様⼦を同時に撮影した映像である。
ワイヤレスタイプのVRゴーグルのメリットである、介助なしに⾃由に動けるVR体験の様⼦となっている。

292

実験事後アンケート

学⽣アンケート結果 ①（１）VRを利⽤した講義の内容（VR-XR）には、興味を持てましたか︖また、その理由を記述してください。
①とても興味を持てた②まあまあ興味を持てた③あまり興味を持てなかった④まったく興味を持てなかった⑤そのほか（）

理由
・もうすでにいろいろなところでVRなどの技術が使われているため。仕組みが理解できるし、次にそれを⾒た時に、今までとは違った視点で⾒ることができる。
・今回紹介されたこと以外でも幅広く使われるようになって欲しい。
・実際に体験をして、楽しかったというのと、とても便利で、⾊々な所で使えると思いました。
・重くないVR器があることに驚いた。
・単純にVRが楽しかったから。もっとやりたい。
・リアルとあまり変わらない感じでできた事が⼀番驚きでした。
・普段経験できない新しいものに触れられた為。VRゴーグルを持っていたとしても、学校で導⼊していないと体験できない
セミナーの形態を体験できたため。
・VR技術の発展に興味を持てたから293

学⽣アンケート結果 ②（２）VRを利⽤した講義の⽅法には、魅⼒を感じましたか︖また、その理由を記述
してください。
① とても興味を持てた② まあまあ興味を持てた③ あまり興味を持てなかった④ まったく興味を持てなかった⑤ そのほか（理由）

理由
・普段の授業より⾯⽩く感じたので。ただ、黙って座って⼤⼈しく受ける授業には向いてないなと思いました。
・スライドの⽂字が⾒えにくい所やラグがひどくスライドが⾒えにくかった
・他の⼈を近くに感じたり、ユニークな動きなど、楽しくなる要素があり、楽しかった反⾯、集中⼒がその分なくなると思いました。
・その場で何をするかなど⾝振り⼿振りなどが反映されているのが⾯⽩かった。
・PowerPointとかをしっかり使えるようになれば便利だと思った。少し気が散る気がする。
・あまりリアルとの違いとは︖と⾔われると、VR,アバターとしか答えられない。
・その場にいる臨場感を感じられた。⾃分の好きな位置から講義を受けられる⾃由さや、その場でメモを取れる点が良かった。VRゴーグルが少し重く他のことに気を取られてしますことがあった。
・仮想空間での講義では新鮮でよかった

学⽣アンケート結果 ③（３）VRを利⽤した講義は、教室で受ける場合と⽐較して、違いをどの程度感じましたか︖また、その理由を記述してください。
① かなり感じた② すこし感じた③ それほど感じなかった④ まったく感じなかった⑤ そのほか（）

理由
・ただその場に座るだけではなく、座ったまま⾃由に好きな場所に動ける点がすごく新鮮でした。
（あと空中に⽂字やイラストがかけるのも）・⾃由度がすごく⾼く、講義に集中することができなかった。飽きることはなかった。
・先⽣が⽬の前にいない分、気がゆるんでしまったり、資料が⾒にくいなど、デメリットが多く感じれました。
・⾒てる景⾊が違うため、⾮⽇常に感じた。⼈がいるというよりプレイヤーがいるという⾵に感じた。
・⾊々なことができるから。開放感があった。
・⼈が前にいれば⾒えづらい。PowerPointの⽂字は⼩さいと⾒えないなど、リアルと変わらない問題は多くあったように感じます。
・好きに席を移動できる点と好きに動ける為、その場にいながら⾒やすい位置でみんなで授業を受けていることを感じれた。
・教室と仮想空間ではまったく⼈と⼈の距離を気にしないこと。

294

学⽣アンケート結果 ④（４）VRを利⽤した講義は、オンラインで⾃宅のから受ける場合と⽐較して、違いをどの程度感じましたか︖また、その理由を記述してください。
①
②
③
④
⑤

かなり感じた
すこし感じたそれほど感じなかった
まったく感じなかった
そのほか（

）

理由
・先⽣から⾒て、⽣徒のリアクションが分かりやすいのが違うなと思いました。あと、カメラをはずかしがってつけない⼈もいるので、アバターならそういった⾯もこくふくできるのではと思いました。
・実際に対⾯授業を受けているような感じを受けた・他のアバターとコミュニケーションが取れる分、明るく講義を受けれました。グループワークでより⼈と話してる感が出ると思いました。
・⾃宅よりかは⼈を⾝近に感じた。そこにいて⽣きているんだと思えた。リアルタイムでその⼈が動いているのを感じた。
・オンラインより全然楽しい。とても有意義だった。
・家で1⼈の場所からVRで仲間と出来るという感じはVRならではだと思います。
・たくさんのアクションやペンの機能によってアバターがその場にいる為、同じ場所で授業を受けている雰囲気を感じた。
・オンラインでは顔しか⾒れないけど、仮想空間では、直接会った感じがする。

学⽣アンケート結果 ⑤（５）VRを利⽤した演習（グループワーク）には積極的に参加できましたか︖また、その理由を記述してください︖①とても意欲的に取組むことができた②まあまあ意欲的に取組むことができた③あまり意欲的に取組むことができなかった④まったく意欲的に取組むことができなかった⑤そのほか（）

理由・⾯⽩かったので、興味関⼼がVRに向けられた。なので、積極的に参加出来たと思います。
・⾃分の考えたことを発⾔することが出来た
・演習⾃体が楽しく新鮮な物だったので⾊々考えながら取り組むことが出来たからです。
・質問にまあまあいい答えができたと思ったから。
・リアルだと⾔いづらい事もアバターを通すことで⾔いやすくなると思います。
・VRの⾃由な雰囲気は、授業形態よりグループワークのほうが向いてると思った。

295

学⽣アンケート結果 ⑥（６）VRを利⽤した演習（グループワーク）は、教室で受ける場合と⽐較して、違いをどの程度感じましたか︖また、その理由を記述してください。
①かなり感じた②すこし感じた③それほど感じなかった④まったく感じなかった⑤そのほか（）

理由・教室で受けている場合、各々が持っている役割をただたんたんとこなすだけだったので、VRでこういったことをすれば、他のメンバーとより積極的に関わりやすくなって良いと思いました。
・VRがしっかりしていたので、少しだけしか感じなかった。
・映像が変わることで教室の堅苦しさという感じがうすくなると感じます。
・ペンツールを使って⽴体的な説明ができる以外は、教室と同じように、その場にいるように感じた。

学⽣アンケート結果 ⑦（７）VRを利⽤した演習（グループワーク）は、
オンラインで⾃宅のから受ける場合と⽐較して、違いをどの程度感じましか︖
また、その理由を記述してください。
①かなり感じた②すこし感じた③それほど感じなかった④まったく感じなかった⑤そのほか（）

理由・オンラインは特に、やる⼈やらない⼈の差が激しいので、VRでそういった作業を可視化できるのは良いと思いました。
（違いがあらわれている）
・実際に相⼿が⾒えるのでとても違った。
・⼈が前にいると感じることができるので、やりやすいと感じます。
・オンラインではわからない⾝振り⼿振り、どういう所を⼀番伝えたいのかがわかりやすく出ると思った。
・オンラインだと先⽣とただ話し合うことしかできないけど、仮想空間では、直接あって伝えることが出来ると感じた。

296

学⽣アンケート結果 ⑧（８）VRを利⽤した講義とグループワークの体験は、今後の学習に役⽴つと思いますか︖
また、その理由を記述してください。
①とても役⽴つと思う②まあまあ役⽴つと思う③あまり役⽴たないと思う④まったく役⽴たないと思う⑤そのほか（）

理由・まだVRゴーグルなどは⼀般的に普及されているものかと⾔われれば、それは違うと思うので、なかなか貴重な体験ができたと思います。
・実際に物を⾒せた⽅がいい時と、そうじゃなくていい時がある。CGは実際に⾒た⽅が楽しめるが、国語でVRを使う必要があるのかと考えました。
・VRの使⽤感や⻑所や短所を知ることや、アパレル系のCGはとてもためになりました。
・将来使うと思われる技術を先⾏体験できた。⻑時間の使⽤は難しいとも思った。
・対⾯よりも便利だし、オンラインよりもいいのでとても役に⽴つと思った。
・場所や時間にとらわれず出来るというのはパソコンだけでもできたが、⽬の前に誰かいるというのはVRならではだと感じます。
・３Dモデルなどを出して説明すれば、平⾯では説明しにくい場所を説明したり、みんなんで楽しんで積極的に活動できると思った。
・モニター越しと仮想空間で直接会うとでは直接会って話し合うことが役に⽴つと思いました。

学⽣アンケート結果 ⑨（９）VRを利⽤した講義とグループワークはの体験を通しての所感を将来への期待や希望を中⼼に記述してください。
・今⽇の体験では、今までVRなどに向けていた認識を改めることができたな、と思いました。正直、
ゲーム業界だけ考えていたので、服の業界にも深く関わっていると知れて良かったです。この調⼦で、もっといろいろなものにVRなどの技術をおとしこめたらいいなと思います。
・個⼈的にVRの魅⼒的なところは「本当にその世界にいるような感覚」だと思う。今回の体験で、近くに友達がいて、バーチャル場でやり取りをして遊ぶことができる、という所が集団⼤きいベントが出来な
い今なら、友達と会って楽しむことができるコミュニケーションの場として必要だと考えた。
・VRがもっと軽くなってほしいのはもちろんのことですが、インターネットが少し弱くても使えるような
気軽さもほしいと思いました。VR⾃体に、周りを感知させて物体とぶつからないようにできたらいいなと思いました。集中⼒が散らないように、機体を少なくしたバージョンも欲しいと思いました。
・会議はすごく楽しめました。⻑時間使⽤するとすぐにバッテリーがなくなったり、重いというのが不便でした。そこが改良されればと思います。
VR酔いしやすい私から⾒ると動きがゆっくりだったり⼈が近すぎると酔いやすかったです。
▶使いやすかった点︓すぐにアクション出来る、どんな状態かわかる、⽂字をかけるので⾒逃しにくい、椅⼦に座ると中⼼に視線が集まる▶使いにくかった点︓眼鏡でみるとぼやける、視界操作がしづらい、メニューとペンツールなどが⼲渉しやすい、細かい⽂字がディスプレイ上⾒にくい297

学⽣アンケート結果 ⑨ 続き
・今はまだゴーグルが重かったり、通信が上⼿くいかなかったりするが、その辺りをちゃんと出来ればすごくいいものになると思う。これが主流になってほしい。ゆくゆくはさまざまなゲームもこうなってほしい。オンラインゲームとか。
・たとえば、VRでは⽂字が⼩さいと⾒えないので、⼿元にPowerPointを共有したり、共有したPowerPointに書き込めるだけでも会議はスムーズになると思う。また、⼝が動くのであれば、話している⼈が別ウィンドウに出るとわかりやすく、今までのZoomなどの会議では体験できないことが多くできると思います。また、わざわざ会社で会議しいていたことが家で何ら変わりなくできれば、それこそ素晴らしいと思います。
・授業形態では、⾃由な席でオンラインでは感じられないその場にいる雰囲気を感じることが出来たが、ゴーグルの重さや、ずっと画⾯を⾒ていることで少し⽬の疲れを感じ、授業への集中はPCで受けた時のほうがあったと思った。VRでのグループワークは、３Dモデルやペンツールを使って⾃分の伝えたいことが⽴体的に伝えやすく分かりやすいと思った。将来的に絵の授業を間近で先⽣が絵を描いている所を⾒れたりするとおもった。
・将来はVRの中で⾃由にフィールドを動くようなゲームができるくらいにVR技術が進んでいてほしいと思っいました。

298

299

小畑正好

 機械へ

 手書きから アートとプロダクト

300

今

昔

（CGの商業化～CGプロダクションの事業化）

 1970年代エンターテインメントへの応用（コンピューターによるビジュアライゼーションの応用の始まり～動画への挑戦）

 1960年代CGと云うカテゴリーが確立

で表現（CADの開発の始まり～シミュレーションへの挑戦）

 1950年代にコンピュータによるアート表現をブラウン管上

ミレーション目的で図形を表示（情報結果のビジュアライゼーションへの挑戦）

 1940年代にコンピューターが民間で製品化とほぼ同時にシュ

301

60～70年代 コンピューターの画像・プロダクト応用の始まり
CGの実用化～映像・画像の中の３DCG
 １．70～80年代 コンピューター支援設計システム（CAD）による設計とCG
建築設計～プロッターとプリンター
 ２．80～90年代 コンピューター支援製造システム（CAM）との連動とCG
小物・部品設計～３Dプリンター
 ３．90～2000年代 コンピューター解析支援システム（CAE）との連動とCG
大型機械～立体映像・VR・AR・MR
 ４．2000～2010年代 コンピューター総合生産システム（CIM）の完成とCG
トータルファッションシステム～統合システム
 2010～2020年代 販売・マーケティングへの応用
ネットワークやマーケティング或いは
センサリングとしてのデジタル映像の応用
そしてAiへ～

小型コンピューターの出現

302

（未来世界
ウエストワールド続編）

映像のDXの始まり トリプルアイ社

カーネギーメロン大学・学士→カルフォルニア工科大学・修士→
マサチューセッツ工科大学・博士→ユタ大学・教授→
エバンスサザランド社設立→サンマイクロシステムズ副社長※アドビ創業者やSGI創業者を創出

１９６０年代世界初のグラフィック・コ
ンピューター
Sketchpadを開発。

 CAD、CG、インターネット、GPU、VRの父

303

・産業応用とエンターテインメント/アート・２Dと３D 文字～画像～映像 立体化

・コンピューターグラフィックス

コンピューターによる画像・映像処理（CG)

デジタル画像処理の始まり

Adobe
AUTODESK
SideEffects
NaNt
フォーラムエイト
その他＊ＣＧＩ：ComputerGenerated Imageryと呼ばれる場合もある

CG(シージー：computer graphics)
コンピューターによって図形や画像として生成したデーター。２Ｄ、３Ｄ、図面、動画、を映像デバイスやプリント、立体造形
物として出力される。

304

設計 CAD

工業用 CAD建築 CAD

アパレル CAD









イメージデーター（画像・動画）



デザイン CAD

レンダラー





ビューデーター

製図 CAD

ライティングデーター



パーティクル



汎用CAD

モーション





アトリビュート

３D CAD

メタボール





ボリュメトリック

２D CAD

サフェース





スプライン



https://cgworld.jp/terms/%E8%87%AA%E7%94%B1%E6%9B%B2%E7%B7%9A%EF%BC%88%E6%9B%B2%E9%9D%A2%EF%BC%89.html

多面体



３D

の共用

 過去の作成データーの再利用、改修、データーベース

で、細部まで正確な描画が可能

 設計したデータはプロッター等デバイスに出力するのを省ける

 設計途中での寸法や面積の測定により、手計算の手間

単純な寸法ミスを無くせる コンピュータが持つデータから寸法を記入するため、また、類似図面の作成が容易

 繰り返し図形をコピーで作れるので効率的に作図可能。

CAD（キャド: computer-aided design)コンピュータ支援設計という意味で、コンピュータを用いて設計をすること、あるいはコンピュータによる設計支援ツール。

305

オートディスク
A＆A
インテリJAPAN
ダッソー
ダッソー
オートディスクオートディスクコーレル
グラフィソフト２Dによる図面作成アプリケーション

デバイスへの出力

シミュレーション

管理

・

・

・

・

建築業界におけるCAD運用の始まり（CAE）

 Archi CAD

 Correl CAD

 Fusion 360

 Inventor

 Solid works

 Catia

 IJ CAD

 Vector waorks

 Auto CAD

を平面図・立面図・断面図、あるいは透視図等の図面として表現し、それにより建築物を製作＝施工していくことになる。技術者の専門領域に応じて、意匠、構造、設備などの図面群が存在し、それらの図面を作成するソフトウェアを建築CADと呼ぶ。図面は設計行為の成果物であるが、建築
CADのレベルも製図をするだけのものから、より専門的な検討、加重重量計算、資財量からコストの見積もり、物理的な解析、シミュレーションなどを含んだ高度なレベルまで存在することになる。

 建築分野では、建築や構造物などの建築物の立体306

織り機、編み機

マシーンニングロボット ２D、３Dプリンター

コマンドデーターを加えたデーターを構築
し、出力デバイスである工作機をコントロールして生産作業を行う。

 CADの設計データーに、出力デバイスのの分野で、量産前の試作回数を減らす目的での普及がめざましく、工作機械・生産設備、専用機など意匠性よりも性能・精度・開発期間が重要視される分野でのミッドレンジCAD
もハイエンド化が進んでいる。

 工業CADでは、家電製品・一般OA製品などる形状要素のタイプと価格帯により、ハイエ
ンド、ミッドレンジなどに種類分けされる。

 3次元CADは、業務で用いる対象と取り扱え

CAM（キャム）とは、コンピュータ支援
製造 (computer aided manufacturing) の略語。製品の製造を行うために、CADで作成された形状データを入力データとして、加工用のプログラム作成等、生産準備全般
をコンピュータ上で行い、そのデーターで
CNCコンピュータ数値制御(computerized
numerical control（コンピュータライズ
ド・ニューメリカル・コントロール）化された工作機械で送られて実際の加工を行う。

307

３D図面による構造確認

３Dプリンターでの試作出力

動画でのシュミレーション

生産マシンニングへのコマンド出力

・

・

・

・

工業製品・部品設計からサンプル試作
（CAM)

308

309

310

311

CADからの生産を支援するシステムソリューション

312

 マーケティングの変革 環境の変革

 モノ作りの変革

生産ラインのデジタル化

コンピュータ技術を活用して製品の設計、製造や工程設計の事前検討の支援を行うこと、またはそれを行うツール。製造業などにおける設計の現場や構造系の分野では、
CAEに使用する手法であるシミュレーショ
ン、コンピュータシミュレーション、数値解析等を示す。

313（Building Information Modeling）
製品の生産データを構築管理するため
CADデーターを3次元モデリングソフト
ウェアから制作し、図面作成や構造設計を行いBIMデータとして形状、相互関係、部材の数量、位置等の特性をデーター化して製造や生産の管理を行うシステム。

314〖product lifecycle management〗 製品に関するマーケティング，企画，製造から販
売，保守，廃棄までのライフサイクル全般
にわたる情報，製造・販売コストや部品供給会社など外部の関連情報までを包括的に管理することル化して各専門部門でクラウドで共有し、それぞれの工程や作業でデーターを加え加工して設計から施工までを管理するシス
テム。
量産製品の生産ではPLMで工場からリテールまで管理しPOSに繋げて行く。

 CAD設計から起こしたデーターを３Dモデ

315

 MES

 ERP

 SCR

 MOM

コンピュータ統合生産製造業で導入されている生産管理システム(Computer Integrated Manufacturing).製
造の現場で発生する各種情報をコンピュータを活用してシステムを構築、統括し、生産性を向上させる。製造と販売との間での情報を共有化し、製品を作ってから売るまでの効率化を図る。土木分野ではComputer
Integrated Modeling316

で用いられる部品表。製品を組み立てる時の部品や材料の一覧と、場合によっては階層構造を表す。デジタル設計では製品の見積もり時点から、設計、調達、製造、メン
テナンス等にまで利用されるデーターも含
まれ、最近のものづくりにおいて、BOM
は部品表というよりは工程やマテリアルのデーターベースと言える。

 BOM（Bills of materials）とは、製造業

317

グラミングだけでなくマーケティング等末端までデーターの活用が試みられるようになってきている。

 単なる設計やシミュレーション、デバイスのプロ応用されたり、別なアプローチでバイオケミカル分野等にも応用が進んでいる。

 最近ではロボットの設計や大型機械の設計等にも匠性が求められる民生品の設計に用いられ、特に自動車の車体・部品等に用いられる。

 ハイエンドCADでは、自動車・航空機他、強い意318

・マーケティングへの応用

・リアルタイムCGへの利用

・ハイエンドCGへの転用

生産ライン以外への応用

コンテンツ連動

319※SaaS（Software as a Service）
WEBクラウド上で共有できるサービスプラットフォーム

 データベース化

 コマーシャル マーケティング 流通・販売管理

 製品製造・管理

 製品試作 製品設計 製品企画 データー収集・解析

建築

CIM
BIM

電気機器

CAD
CAE

メーカー
PLM

リテーラー
PLM

サプライ・リテール
チェーン単位のシステム

自動車

PLM

POS

コンシューマーコンシューマーも含む
業界単位のシステム

時代

アパレル

アパレルファッション業界のDX

BOM

サプライヤー

プロジェクト単位のシステム

単価

320

分野では専用のシステムが未開発である。

 ファッション以外の家具や小物等その他のション業界ではその普及が最も後発に廻る中、WEB３DやEコマースへの利用までを視野に開発が進んでいる。

 生産ラインのほとんどが未だ手作業のファッ

その後、フィッティングや布シミュレーショ
ンに対応する3D対応CADが登場。

 当初は型紙作成用の2D CADが多かったが、

321

BIM/CIM化で革
新

工場

メーカー

工場

工場

メーカー

メーカー

BOM

• 製品のシュミレーションと展開
ＣＡＥ

ＣＩＭ
BOM
POS

・ 製品の生産管理とデーター管理• 製品の生産・流通・管理とマーケティング
ＰＬＭ

ＣＡＭ

• 製品の生産

BIM• 製品の企画・デザイン
ＣＡＤ

用してゆくシステム展開

 CADを起点に製品のデジタルデーターを最大限に活連携研究拠点を設置しアパレル業界の上記事業の指導とＩＴ等他業界との連携事業を
グローバルに進めて行くことで、次のさらなるイノベーションに繋げて事業を拡大。

システムやソフトウェアーの供給をクラウドライセンス化しサブスクリプションや従
量制課金など時代に合わせた供給で効率化。

CGやVR/AR/MRの機能を充実しＩＴとの連動で企画やマーケティングから生産、プ
ロモーション・販売、ＥＣ流通まで一本につながるデーターの運用を複利的に活用しデーターベースビジネスにつなげて行く。

デザインシステムでデザイン企画し３ＤアパレルＣＡＤで設計しバーチャルサンプル
でデザインを検討、編成データやパターンデーターを編み機や裁断機の運用に、また、デザイン時のプリント柄等をプリンターで理用。

製品の詳細をデジタルデータとしてあらゆる局面で管理運用

Ｒｅｔａ
ｉｌｅｒ

ペイント
機能でデ
ザイン企
画とプリ
ント柄制
作

322

在
庫

アパレ
ル業界
以外へ
のデー
ター運
用によ
る発展
的事業

デザイン

リサーチ

展開

サンプリングマーケティング

販売データー

生産

リデザイン

Ｒｅｔａ
ｉｌｅｒ

出
荷

クラウ
ドサー
ビス

ＳＴＡ
Ｆ

流通管理

生産管理

デー
ター
べース

ＰＬＭ

製品管理

販売・

生産・

Ｓｕｐｐ
ｌｉｅｒ

プロモー
ション

展開

マーケ
ティング

ＶＲサン
プルで

製品・

プロモーション

ベースデザイ
ン

運用

編成やパ
ターン
データー
を編み機、
裁断機、
プリン
ターで

ＣＡＤで
製品設計

販売デリバ
リー

DXが追及するQCD

ビッグデーターとUX

AIとBI

クラウド管理システム

用途別ブラウザー

構築型プラットフォーム

SAAS

ウォーターフォール的ビジネスによるプロダクトイン
からマーケットインを見据えるアジャイル的取り組みへ

ブランディング

定番量産品

トレンド量産品

高級量産品・フラッグシップ

オートクチュール・限定特
注

323

学生

人材

学校

人
材

人材

スタッフ
追加

アパレル事業
体と連携

コア
チーム
組成

技術者

公共
事業

人材

外注先

人材出向

宣材

トレーニング

業界

社内改革

教育・研究機関と連携

計画設計

トレーニング

サービス

オーダー

連携プラ
ンニング

実事業

ＩＴ業界・そ
の他と連携

Ｒ＆Ｄ

外部ス
タッフ
構成

社内調整

ソフト開
発

各部署
調整

制作委託
必要データー

事業体

人材

連携拠点

デザイ
ナー

技術
提携

• アパレル業界の情報産業化• リサーチラボ外部開発セク
ションに• リサーチ結果のフィード
バック•業界中央拠点に開発拠点を設置•実研究・実証実験•協力機関との連携•チームの拡大•本事業提案•協力機関へのアプロー
チ•初期事業計画リサーチ

研究機
関

本事業

初期事業

事業計画

•リサーチチームの組織

プ
ロ
ジ
ェ
ク
ト
化

ア
グ
ル
｜
プ
組
織

人
材

人材

プ

ッ

ア

ト

ス

リ

関

機

力

協

技術者
個人

人材
ビトル
クレッセントスペースクラフト
メディア工房外注先

人材

トレーニング

制作委託
必要データー

事業体
島精機＋KDDI

ク

ッ

バ

ド

連携拠点
FMB
デザイ
ナー
個人

技術
提携

告

報

次

一

｜

ィ

フ

内

社

り
纏
め

ア
ム
化

公共
事業
経産省

宣材

人材出向

トレーニング

TSI
豊島
アダス
トリア

業界

取
シ

サービス

外
｜

オーダー

社
ソ

ン

コ

社外調整

独自で行う事業と受発注含め外部連携で行う事業をポジティブに区別整理

学生
個人

人材

学校
TFL

早稲田大

研究機
関

内

コ

社

社内調整

324

ベン
チャ
ー

ユー
ザー
顧客

業者

競合
社

コン
シュー
マー

学術研究
機関

BtoBtoC

ビジネス応用データードリブンシングルソース
マーケティング

協力
会社

サード
パー
ティー

アパレルファッション業界全体の共通データベースソリューション

データーベース連動で全アパレルデザインＣ
ＡＤの共通データーと基礎データーを共有してＡＩのディープラーニングからコンシューマー
ユースの端末データーまでを一貫化するプラットフォームの確立を計る

ＡＩの応用でデータードリブンしベースデザ
インの自動生成を行い複数サンプルを表示、ユーザーがその中からチョイスし仕上げにデザイン作業を行う工程でデザインの半オートマチック化を実現し無駄な作業を無くし効率化を計る
ツールの開発

325

仕様書デー
タ

パターンCADデー
タ

⽣地スワッ
チ

CLO/Browzwear/APEXなどのソフトを中⼼に
複数ソフトを活⽤し制作する３DCG制作のこと

３Dモデリング

CLO画⾯

Fashion Meta Data Bank

３モデリング

CADによる設計

写真と３DCG＝返品率改善PR活⽤可能な制作ノウハウが必要「時間」「⼈的リソース」を活⽤した新戦略
・売上アップ（LTVアップ）
・プロパー消化率アップ
・ブランディング（新たな顧客獲得）
・AI活⽤による最終消化率アップなどなど

さらなるDXの推進が加速（サンプル制作・⾒本反制作・⼈件費・撮影関連費⽤・⼈件費含
む）※年間500型展開ブランドに想定※※TFL調べ

サプライチェーン全体における経費削減
額
2億５千万円デザイン制作における業務＝1億5千万(売上規模20ー30億円）
円
PR・EC販売における業務 ＝1億円

最⾼品質３DCGがか可能にする流通・PR活⽤※９AR体型（JIS規格）を中⼼にしたアバターサイズ変更

サイズ問題の課題解決→３DCGメリット（アバターサイズ表記が平易）

直感的に、簡単にサイズ選択【丈】

326

15%

附属経費

25%

企画段階で削減できる貴社経
費

40%

納品物確認

納期・制作レベル確
認

NDA締結

APEX
Substance Designer
xTex
Photoshop
Illustrator★Original Tex
Scanner

APEX
CLO
BROWZWEAR
Vstitcher業

3DCAD作

デザイン・ディティール確認MTG

⽣地CG作業

⾒積り承認

CREA COMPOⅡ

2Dpattern最適化

素材表現・イメージ確認MTG

3dsMaxMaya
Blender

3DCG作業2DVFX作業
Premiere
After Effects
Unity
Zbrush

Production

ApparelAfter「ささげ」までの活⽤で追加削減できる経費

貴社負担経費

貴社での経費削減イメージ

３DCGの活⽤⽅法に応じた多段階で多様な制作

机上に上がらない経費（商社負担経費のため）

60%

サプライヤー負担経費

ささげ経費

サンプル制作の3DCG化だけでは「コスト増」に

3DCG活⽤で削減できるターゲット・コスト

ブラッシュアップ

サンプル⼯賃経費

3DCG製作費

3DCG移⾏で削減できる企画・デザイン経費

60%

サンプル反経費

3Dモデリング

３DCG活⽤で削減できる経費イメージ（サプライヤーの経費負担）

グ

ライティン

３Dシルエットチェック

2Dpattern最適化

⽣地CG作業

素材変更

業

3DCAD作

3DCG作業

サイズ確認

2DVFX作業リギング

イメージ表現

Production

Apparel

After

映像領域

6ヶ⽉

３DCGのメリットを最⼤限に⽣かす制作進⾏

3Dモデリスト 1級

繊維領域

CG領域

ション

アニメー

企画デザインプロセスにおける新たなアプローチ

3Dモデリスト 2級■3Dモデリスト資格検定制度

ファッション領域

3Dモデリスト 3級

ング

テクスチャリ

6ヶ⽉〜1年（基本スキル習得期間）

モデリング■3Dモデリストの教育領域

2年以
上

洋服構造
製造理解

■3Dモデリストの必要スキル

327

Blender Foundation

Adobe

VIZOO

Adobe

Adobe

Blender

Substance Designer

xTex

Photoshop

Illustrator

CGツールでブラシアップ

Autodesk

Autodesk

Maya

Modaris3dsMax

東レACS

レクトラジャパン

CREA COMPOⅡ

Browzwear

島精機製作所

APEX

CLO

Vstitcher

メーカー

CLO Virtual Fashion

想定ソフト名アメリカ合衆国

アメリカ合衆国

ドイツ

アメリカ合衆国

オランダ

アメリカ合衆国

アメリカ合衆国

フランス

⽇本

⽇本

シンガポール韓国

メーカー本社アドビ

アドビ

ボーンデジタル

アドビ

フリーウェアオートデスクオートデスク

レクトラジャパン

東レACS

島精機製作所

アベイル

ユカアンドアルファ⽇本販売会社

ファッション３Dモデリストに必要なソフト群

ンプルでボディーの３Ｄ
データーと自分の選んだ商品のデーターを登録し、コーディネートや商品選びを補助することで、販売の円滑化や促進を促す。

 汎用的なレベルのＶＲサ

し来店時に自分のボディーデーターをスキャニングしてデータで保持し、ｗｅｂサイト上でフィッティングシュミ
レーションをすることで、通販時のフィッティング
シュミレーションや来店
時事のフィッティングの手間を省く。
 先行予約や生産候補商品をデーターで公開することでマーケティングに活用できるデーターを収集。

 大型店にスキャナを設置

328

らＣＧアプリケーションも併用してモデルごとリ
アルなＣＧサンプルを制作。社内検討だけでなくＣＭやカタログ、汎用Ｖ
Ｒサンプルの基礎デー
ターにも利用する。
 無機的なモデルやモデル
レスでのサンプルの動く
画像で無駄なイメージを排除して、モデルの印象による個々の主観にとらわれず商品の検討をする
ことが出来る。

 ＣＡＤで設計したものか

店舗におけるVP
展⽰会のイメージ訴求

Ｇツールなど複数のシス
テムを使いスーパーリア
ルなＶＲサンプルとその着用シーンをビジュアル化することで、生産検討だけでなくマーケティン
グやコマーシャル、販促アイテム等幅広く活用する。

画⾯クリックで動画再⽣

 ＣＡＤだけでなく汎用Ｃ

ホログラムによるプレゼンテーション

最先端のIT技術を使った３Dモデリング技術の活⽤

2021年3⽉ローンチに向けて「アパレル向けXR DOOR」を開発中

開発中のテスト画⾯

デジタルサンプル

XR技術を使ったLTV向上（デジタル技術を使った新しい購買体験の提案）

最先端のIT技術を使った３Dモデリング技術の活⽤

329

モデル・俳優・タレントのバーチャルヒューマン制作

モデル事務所との連携（インフルエンサーマーケティング）

最先端のIT技術を使った３Dモデリング技術の活⽤

３Dデジタルカタログ

顧客のボディー
データー

ディネートやサイズ、色柄の傾向或いは体形のデーター等をはじめ、地域や年齢等今までより細かなデーターを収集でき、ニーズの傾向
やトレンド予測等に活用する。

 多くのユーザーのコー客が活用しそれを解析することで商品開発に必要な情報を収集する。
 ３Ｄデーターで商品選
定時の細かなデーターを収集でき、ニーズや傾向を詳しく分析できるデーターを収集する。

 汎用ＶＲサンプルを顧330

ファッション業界のスマート化へのショーケースになるファッションショー

サイネージ

実物サンプルと実在モデルでの実写

ボリュメトリック技術によりファッションショーを実写で４Dデジタイズ

限定的なライブショーからメディアのボーダレスへ

コンシューマーでの活用331

紙媒体、デジタル配信、３Dフォログラム、XR等
あらゆるメディアに自由視点で再構成

グラメトリとモーションキャプチャー

実在しない理想的なモデルをデジタルで生成
又は、実在するモデルを３Dデジタル化し、CGコレクションを着用

スマートサプライチェーンやトレーサビリティーのデジタル証明も３Dデーター化された後は自由な演出で表現

332

ＣＡＤメーカーファッションテック業者

成果：データーリソー
ス
ツール群

コンサ
ル
事業

教育業務
人材供給業務技術開発業務ビジネスモデル発案業
務

ラボ事
業

本務

学術
データベース業務 事業
リサーチ業務

成果：人材・データー・サー
ビス

アパレルファッション業界

リテールライン
サプライチェーン

成果：実務益リテールＤＸ

技術の開発と応用

進展と拡大

人材育成と外部連携

ノウハウとデーターベース構築

実行と応用

スマートサプライチェーン

デザインエンジニアリング

リサーチと提案

業務STEPShow - YouTube

 Digital Village x Patrick McDowell Fashion

Show | LOUIS VUITTON – YouTube

 Women’s Spring-Summer 2021 Fashion82

 https://www.wwdjapan.com/articles/11082

practical use case | by Dina Bécane |LUKSO | Medium Helsinki Fashion Week 2020 — LUKSO’s first

333

回線・サーバー共有

マーケティングデーター共有

ディベロッ
パー

ＣＡＤ

ツールモジュー
ル
供給

インテグレー
ター

システム
サービス

ソリューショ
ン

サービスモジュール
供給

コンテンツ



３Dシミュ
レーション
データー

メーカー

モデル
デー
ター



設計デー
ター

DB

時間と数のマネジメントサービス

サブスク・決済システム

A
P

A
P

データー通信

A
P

A
P

マネタイズ

サードパーティー
サードパーティー
PLMソリューション等着せ替えアプリ等

A
P

API

リテーラーポータル

PLM

既成AP

各社DB

SDK

POSマーケティング

サードパーティーﾃｷｽﾀｲﾙ検索ブラウザ等

A
P

API
A
P

メーカーポータルAPI

PLM
サプライヤーポータル

PLM

SDK

既成AP

既成AP

SDK

各社DB

各社DB

SaaSオンラインプラットフォーム

サードパーティーマテリアルバンク等

サービス

プロモーショ
ンデーター

演出データー

ミドルウェ
アー

目的別デー
ター

工場・メーカー

マーケ
ティン
グデー
ター

汎用ア
プリ
ケー
ション



設計アプリ
ケーション

マーケティング

サブスクリプション

オンラインプラットフォーム

ブラウジングデ―タべ―ス
サーバー管理ファッション

ツールモジュー
ル
クラウドサービス

テキスタイル

SaaSの共有利用によるスマートサプライチェーンの実現

少ないWEBブラウザーベースのクラウドシステムで、不可のあるプロセスはサーバーによるストリーミングに頼り、BOM
データーベースの構築とその有効利用。

 DXを円滑に活用できる為に端末に制限のクラウドサービス

開発

流通

公開情報

映像・画像
データー

プラット
フォーム別
コンテンツ

目的メディ
ア

コンシューマー
DB

メー
カー

334

委 託

メー
カー
コンシューマーコンシューマーコンシューマー

消費

生産

Ｅ Ｃ

情報

在庫

在庫

コンシューマーコンシューマー

消費

在庫

コンシューマーコンシューマーコンシューマー消費

クロスチャンネル （商流の革新によるリテールの効率化）

他業態

生産

消費

コンシューマー（販路拡充による商流の拡大）

製品

在庫

メー
カー

マルチチャンネル

生産

直販 （店舗販売等シングルタスク）

生産

コラボ （協業による販路の拡大）

協 業
委 託

メー
カー

協 業

他業態

在庫

メー
カー
コンシューマーコンシューマーコンシューマー消費（情報活用と商流の革新によるリテールの効率化）

生産オムニチャンネル

Ｅ Ｃ

委 託

提 携

335

新しい価値の創造

デジタルトランスフォーメーション

デジタルツールの活用

デジタライゼーション

情報のデジタル化

デジタリゼーション

336

337

附録⑧【開発】実験報告（３）〜センシング〜338

339「センシング」
実験報告
４. 考察、まとめ

３. 実験結果

２．実験⼿順

１．⽬的・概要

⽬次

2

340

(コンテンツの質、難易度ミスマッチ)

2.コンテンツの違いによる集中度変化の可視化可能性(時間帯、授業の⻑さ、ノイズ等の環境)〇内容
1.環境の違いによる集中度変化の可視化可能性

集中⼒センシングソフトを⽤いて各種実験を実施し、遠隔教育におけるセンシング⼿段として活⽤できるかを⾒極める

◆⽬的

１．⽬的

3

2.

2-4. 実験パターン

2-3. 実験⼿順

2-2. 解析・⽐較⽅法

2-1. 画像処理ソフトウェアについて

実験⼿段

4

341

画像処理ソフトウェアについて

以降P8〜P19までは、集中⼒センシング技術の説明

集中⼒を可視化する画像処理ソフトウェアとして、
ミラクシアエッジテクノロジー株式会社にて開発を⾏っている集中⼒センシング技術を⽤いる。

2-1.

5

画像処理ソフトウェアについて(技術概要)

input

×

推定可能

その、複数のパラメータを用いて、感情、眠気、集中力を解析します。

動画からは、表情筋の動きや瞬き、視線、顔向き等を解析します。

写真からは、口角や眉間のしわの寄り方等を解析し、動作の仕組みですが、入力がカメラだけなので、写真データと動画データのみを使用します。

出力されるのは、感情/眠気/集中力の３種類のログデータになります。

集中力を可視化する画像処理ソフトウェアの概要です。カメラ映像を入力として、画像処理でセンシング結果を出力するソフトウェアになります。

表情筋の動き 瞬き(回数/速度) ⼼拍*1 視線・顔向き ・・・

6

映像データのみで＝ 感情・眠気・集中度を

2. 眠気レベル (5段階)
3. 集中⼒レベル(0-100%)- 7感情分類 ︓幸福,驚き,恐怖,怒り,嫌悪,悲しみ,平常
- 快適度
︓快⇔不快
- 興奮度
︓興奮⇔沈静3.センシング結果を出⼒
output 1. 感情推定結果

バイタル情報 (複数フレーム)(Windows / Linux / Android / iOS)

センシングSW

2.ソフトウェア処理

CPU

眉⽑・眉間、⼝⾓・⼝元、⽬、頬・・・

顔のパーツ (1フレーム)(USBカメラ等)

カメラ

1.カメラで顔を撮影

・カメラ映像を⼊⼒として、画像処理でセンシング結果を出⼒
・出⼒は、感情/眠気/集中⼒の３種類

技術概要

2-1.

342

[%]

7

15:00

眠気
レベル

15:30

16:00

注意
閾値

✓ ⾼精度

(⾮接触型)✓ ドライバ負担少After

定量化することが可能です。

例えばイベントのどの時間帯にどのくらいの人が幸福の感情がでたか、驚きの感情が出たかを瞬きにより眠気を検知し、アラートを出したり、眠くなりやすい道路を特定したり、事故削減への活用が考えられます。

10:00

1

2

3

4

注意

眠気検知の活用例は、ドライバモニタシステムです。

9:30✓ カメラで撮るだけ✓ 定量的、客観的

After

5

[Lv]

感情の可視化では、図のように複数名をカメラで撮影するだけで、

9:00

驚き

シーン2

怒り・悲しみ・・・

幸福

シーン1

- イヤークリップ型- シャツ型- 電極張り付け型

・ 装着煩わしい(接触型)

Before

画像処理ソフトウェアについて(活⽤例)■ドライバモニタシステム

活⽤例

2-1.

可視化したデータの活用方法の一例です。

0

20

40

60

80

100

・ アンケート集計
・ 定性的、主観的Before

画像処理ソフトウェアについて(活⽤例)■感情の可視化

活⽤例

2-1.

8

343

9

1章

2章

3章

2章の構成を変更
1章

2章

3章

眠気

集中度

集中

本レポートでは、この集中力検知を中心に活用方法や実験事例について述べています。

先ほどのページで説明した通り、集中が切れたポイントを解析し、その部分にフィードバックすることが考えられます。

このページでは、良質なコンテンツへの活用案です。

のどれかに寄与する必要があります。

・長時間学習・集中力・良質な教材

教育分野に活用するには、赤字で書いてある通り、

第三章

眠気

集中度

眠気

先ほどの集中力検知の活用例として考えられることを、6例ほど説明します。

第⼆章✓ コンテンツ⾒直し✓ 学習環境へ
フィードバック

After

集中が切れたポイントを解析し、その部分の構成を変更(分かりやすく、魅⼒的に)コンテンツの評価・⾒直し◆良質な教材(コンテンツ)への活⽤案(効果的な学習環境 = 良質な教材で集中⼒を保って⻑時間学習)

例えば、e-learningやオンライン学習等の様子をセンシングし、集中しやすいコンテ
ンツとそうではないコンテンツを可視化し、フィードバックする等の活用方法を検討しています。

第⼀章

集中度

画像処理ソフトウェアについて(教育分野での活⽤案)

センシング技術を⽤いて、どのように効果的な学習環境をつくるか

2-1.

集中力検知の活用例は、教育や学習システム向けを検討しています。

100
80
60
40
20
0

[%]

・ 経験と勘に基づく学習環境

Before

本レポートにて使⽤

画像処理ソフトウェアについて(活⽤例)■集中⼒計測

活⽤例

2-1.

10

344

11

日々の学習の様子を加味することで、より細かな難易度の調整も可能になることも考えられます。

集中

集中が切れている生徒さんに対し、適切に声掛けすることにより、集中力をキープできるということが考えられます。

『適切な声掛け』と書きましたが、塾やオンライン教育等で生徒の集中力/眠気等の状態をリアルタイムで把握し、先ほどは良質なコンテンツへの活用案を２例ほど示しましたが、このページ以降で集中力と長時間学習への活用案を４つほど紹介します。

眠気
３０％

集中度
９０％

○○太郎
⼩学５年⽣

(より魅⼒的に)コンテンツ構成を変更(コンテンツが難しい)

教材難易度Down

⤵

眠気
６０％

(既に学⼒有り)

なにもしない教材難易度Up(正しく学習できている)

集中度
８０％

○○明美
⼩学４年⽣

⤴

眠気
７０％

集中度
５０％

○○花⼦
⼩学６年⽣

また、教材の難易度選択においても、従来のようにテストの点数の変動のみで教材難易度を変更するだけではなく、

テスト
点数

眠気

受講中の各⽣徒の状態をリアルタイムに把握,タイムリーに声がけ

適切な声がけ

集中してない/眠い

集中

集中してる/眠くない

⽇々の学習の様⼦“テスト点数” vs “⽇々の学習の様⼦” の相関により教材難易度を変更

教材難易度の最適化(アダプティブラーニング)
眠気◆集中⼒と⻑時間学習への活⽤案(効果的な学習環境 = 良質な教材で集中⼒を保って⻑時間学習)◆良質な教材(コンテンツ)への活⽤案

画像処理ソフトウェアについて(教育分野での活⽤案)(効果的な学習環境 = 良質な教材で集中⼒を保って⻑時間学習)

2-1.
センシング技術を⽤いて、どのように効果的な学習環境をつくるか

画像処理ソフトウェアについて(教育分野での活⽤案)

センシング技術を⽤いて、どのように効果的な学習環境をつくるか

2-1.

12

345

その調⼦︕

起きて!!

眠気

学習をサポートすることも考えられます。

また、映像視聴であれば、ごらんのとおりアバター等が適切なアドバイスでその調⼦︕

学習の様⼦に応じて、アバターが適切なアドバイスを実施

アバターによる学習サポート
集中

13

集中

感情

考えられます。

授業の一コマの長さや、学習環境(照明や空調等)について、最適化することもこちらは少し未来の可能性の話ですが、統計的に集中力や眠気のデータを収集・解析し、

︓(思考系⇒暗記系)

眠気

集中/眠気/感情の⾒える化により、学習効果の⾼い環境を明確にする
BeforeAfter
授業⼀コマの⻑さ
学習環境
独⾃の(照明/空調/⾳楽)
過去を
ノウハウで
⾷事のタイミング
踏襲
最適化
学習順番

独⾃の学習ノウハウ◆集中⼒と⻑時間学習への活⽤案(効果的な学習環境 = 良質な教材で集中⼒を保って⻑時間学習)◆集中⼒と⻑時間学習への活⽤案

画像処理ソフトウェアについて(教育分野での活⽤案)(効果的な学習環境 = 良質な教材で集中⼒を保って⻑時間学習)

2-1.
センシング技術を⽤いて、どのように効果的な学習環境をつくるか

画像処理ソフトウェアについて(教育分野での活⽤案)

センシング技術を⽤いて、どのように効果的な学習環境をつくるか

2-1.

14

346

画像処理ソフトウェアについて(教育分野での活⽤案)

×

感情

解答時間の経時変化イメージ

経過時間

2.解答時間を計測

ごらんのとおり、問題を連続で回答し、その解答時間を計測することで、集中度を算出します。

個人に依存せず集中力を定量化出来るため、知的生産性と各種環境変化(照明等)の関係性を確認する手法として活用されています。

とある問題を数十分間解き続け、その解答時間の変化により集中力を定量化する手法でして、

16

3.分析し集中度を算出

これは、画像処理アルゴリズムとは独立した、テストになります。

15

1.問題を連続解答

個別最適化することも考えられます。

最も効果の出る
学習⽅法を
個別最適化

Aさん Bさん Cさん

集中

本ソフトの集中力検知技術のリファレンスとなっているラベルデータですが、CTRという方式をもとにしています。

朝⽅/夜型
集中持続時間休憩⽅法
︓

眠気・ある問題を数⼗分間解き続け、その解答時間の変化により集中⼒を定量化する⼿法
・個⼈に依存せず集中⼒を定量化出来るため、知的⽣産性と各種環境変化(照明等)の関係性を確認する⼿法として活⽤画像処理ソフトウェアについて(ラベルデータ)◆CTR (Concentration Time Ratio)とは︖

2-1.

さらには、前のページの環境最適化を発展させ、個人ごとに朝方・夜型や、適切に集中できる一コマの長さ等をセンシングデータ

×

⽣活習慣データ

A.I

独⾃学習ノウハウを、更に個⼈個⼈で最適化

テスト結果

個別最適化

◆集中⼒と⻑時間学習への活⽤案(効果的な学習環境 = 良質な教材で集中⼒を保って⻑時間学習)

センシング技術を⽤いて、どのように効果的な学習環境をつくるか

2-1.

⼀問の回答時間画像処理ソフトウェアについて(ラベルデータ)347(眉、⽬、⿐、⼝等数⼗点)

動画から特徴点を抽出

特徴量を抽出(表情、顔向き、体動、瞬き等々・・)

CTRを活⽤し時間経過に応じた集中度を算出

集中度を分析することにより、ラベルデータ(CTR)が無くても、動画で撮影するだけで集中力が解析できるようになります。

・CTRによる集中力が高い際の特徴量(例えば、視線・体動が安定している等)

・CTRによる集中力が低い際の特徴量(例えば、よそ見をする、体動多い等)

その特徴量と、CTRによって算出した集中度をAIにより機械学習で学習させ、もう一つは回答時間です。

テストは数十分続くので、必ず集中と非集中の状態を含む結果が得られる形になっています。

最終的には、表情、顔向き、体動等の特徴量を抽出します。

その様子を同時に動画で撮影しておき、撮影した動画から特徴点を画像処理で解析し、まずCTRを実施してもらい、経過時間ごとに集中度を算出します。

18

AI(機械学習)により推定モデルを学習

そのCTRを用いて、どのように画像処理ソフトウェアを作っているかを説明します。

・55名分 x 90分 = 約5000分(80時間以上)のデータを使⽤CTR実施の様⼦
をカメラで撮影

解答時間を分析

100
80
60
40
20
0

[%]

・ラベル(CTRを活⽤)と、特徴量(表情・顔向き等)を⽤いて、AIにより集中⼒を可視化

時間をかければ必ず正解を選べる問題になっているので、解答時間に作用するのは集中力のみとなります。

工夫とは2点ありまして、一つは問題に特徴があります。

CTRには、とある工夫がされており、知識量/スキル/個人に依存しない定量的な結果が得られる形になっています。

画像処理ソフトウェアについて(ラベルと特徴量を⽤いたAI処理)◆画像処理ソフトウェアを⽤いた集中⼒の可視化

2-1.

特徴量

17

２.解答時間は数⼗分続き、必ず集中と⾮集中の状態を含む結果が得られる

1-1. ⼀定年齢以上の⼀般常識があれば、誰でも解ける(中学⽣以上)
1-2. 時間をかければ必ず正解を選べる(短時間で正解するには集中が必要)
1-3. 問題の難易度は⼀定にしてあるので、解答時間に作⽤するのは集中⼒のみ

１.問題の特徴〇以下の⼯夫により、知識量/スキル/個⼈に依存しない定量的な結果が得られる◆CTRの特徴

2-1.

ラベル

348

80

100

時間(分）

19

動画で撮影し解析しただけの赤の推定値が、CTRテストを実施した青の結果と同じ傾向になっていることがお分かりいただけると思います。

横軸が時間(90分)で、縦軸が集中度です。

55名分のデータで学習を行い、相関のチェックは別の18名分の動画で行っていま
す。

0

20

こちらも相関が見て取れます。

被験者２のデータです。

0.3

60

0.3

40

0.4

0.4

20

0.5

0.5

0

0.6

0.6

0.8

0.9

0.7

集中度

40

60

<被験者2>

80

100

ラベル
推定値

時間(分）

・55⼈のデータでモデルを学習して18⼈でテストした結果

20

画像処理ソフトウェアについて(ラベルと推定値の相関関係)

◆相関関係

2-1.

0.7

0.8

0.9

そのラベルデータと、画像処理結果(推定値)の相関関係です。

集中度<被験者1>

・55⼈のデータでモデルを学習して18⼈でテストした結果

ラベル
推定値

画像処理ソフトウェアについて(ラベルと推定値の相関関係)

◆相関関係

2-1.

349

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

0

20

こちらも相関が見て取れます。

被験者３のデータです。

集中度

40

60

<被験者3>

80

100

時間(分）

・55⼈のデータでモデルを学習して18⼈でテストした結果

ラベル
推定値

21

画像処理ソフトウェアについて(ラベルと推定値の相関関係)

◆相関関係

2-1.

(表情+顔向き等)

カメラ型

それに対して弊社の技術はカメラで撮影するだけの非接触式となり、簡易的に計測することが可能です。

脳波計やメガネ、呼吸計測等、すべて装着を必要とします。

現在世の中にある集中力検知技術は、ほとんどが接触式のものになります。

このカメラで撮影する方式の集中力検知ですが、他の方式との違いをまとめてみ
ました。

22

当社⽅式

⾮接触式 (装着不要)

導⼊容易性(設置⼤変)

簡易
脳波計型

接触式 (装着必要)

脳波計型

呼吸
計測型

導⼊容易性(設置簡単)

画像処理ソフトウェアについて(他⽅式との違い)

メガネ型

2-1.

集中状態

⾮集中状態

画像処理ソフトウェアについて(動作イメージ)

天井を⾒る

電話 スマホ
(

あくび
)

よそ⾒
下を⾒る

顔を⼿で覆う頭に⼿を乗せる

頬杖︑顔をかく

よそ⾒

350

23

それに対し、後半ではわざと色々な動作をしていますが、ごらんのとおり動作に合わせて集中力が変わっていることが見て取れます。

時間

5:40

前半の集中状態では画面をじっと見ているので、80%以上の集中力をキープしています。

こちらは動画データもございます。

実際にどのようなシーンで、どのくらいの集中力が検知できるかのデモになります
。

0%

50%

100%

集中度

2-1.

居眠り

解析・⽐較⽅法

録画

環境B(例︓ノイズあり)

教育関連の動画

録画
録画

デー
録画
デー
データ
タ
タ

タ

録画
録画

録画
デー
デー
データ
タ

(集中⼒センシング技術)

画像処理ソフト(集中⼒センシング技術)

画像処理ソフト

解析
ログ

解析
ログ

A/Bの環境は後述しますが、静寂と雑踏等、比較しやすい対極的な環境とします。

その様子を録画しておき、画像処理ソフトで集中力のログを作成し、結果を比較します。

まず被験者10名をそれぞれA/B別々の環境におき、教育関係の動画を視聴しても
らいます。

24

⽐較
考察

この技術を用いて、冒頭の目的にある『環境およびコンテンツの違いによる集中度
変化の可視化』をどのように解析するかを説明します。

被験者
10名

録画

環境A(例︓静寂)

被験者10名が、別々の環境(A/B)で教育関連の動画を視聴。
その様⼦を集中⼒センシング技術によって解析し、結果のログを⽐較する。

2-2.

351

実験⼿順

実験3
10分

休憩

実験4

25

・実験中は塾にいるイメージで動画を視聴する (⽴ち歩いたりしない)

〇注意事項

26

加えて、注意事項として、実験中は塾にいるイメージで動画を視聴してもらっています。

また、適切な条件で実験するため、撮影順をランダムにしたり、ダミータスクを準備したり、いくつか工夫を入れています。

10分

休憩

適度の休憩を挟み、複数回に分けて動画を視聴してもらいます。

実験2

中２英語、中３理科、高校数学等、複数コンテンツを準備しています。

10分

休憩

コンテンツイメージ

視聴するコンテンツは、適切な動画をインターネットからダウンロードしています。

実験1

・複数名で実施︓10名
・撮影順はランダム︓カウンターバランス考慮・ダミータスクを⽤意
︓終末効果を考慮
・実験間での環境を統⼀ ︓室内環境、時間帯、⾷事等・・
・コンテンツは複数⽤意 ︓中２英、中３理科、⾼校数Ⅲ・・〇その他

・教育系の動画を⾒る(塾を想定)⇒適切な動画をインターネットからダウンロード

当然、10名の環境にばらつきがあるとよくないので、時間帯、室内環境、食事時間
帯等は極力統一します。

1時間以上

業務

(コンテンツ閲覧
+録画)

ノートPC

Webカメラ

実験イメージ

実験⼿順〇視聴コンテンツ

2-3.

実験環境は、PCで動画を視聴し、Webカメラで録画を行います。

朝⾷〇実験フロー■ Side view

■ Bird view

︓PC + Webカメラ + CaptureTool(録画ソフト)
︓⾃宅 等※条件を統⼀(時間帯、室内環境、⾷事時間帯等)□イメージ(Webカメラ+PC)

機材
場所

〇実験環境

2-3.

352

Exp8

雑⾳(会話)

内容28

実験4、7、13については、終末効果(実験の最後のコマだと他と条件がかわってしまう)を防止するために、ダミータスクの位置付けで設けています。

例えば3行目であれば、実験1(Exp1)と実験2(Exp2)を比較することにより、雑音無しと雑音あり(工事音)の比較が可能になります。

学⽣ / 専⾨家 の⽐較

難易度 普 / 難易度 低 の⽐較

雑⾳なし / 雑⾳あり(会話) の⽐較

雑⾳なし / 雑⾳あり(⼯事⾳) の⽐較

9:00開始 / 14:00開始 の⽐較

15分動画 / 60分動画 の⽐較

比較のパターンはこの6種類です。

27

vs Exp3
vs Exp9

Exp1

雑⾳(⼯事⾳)コンテン 難易度
Exp11 vs Exp12 ツ
講師

vs Exp2

Exp1

vs Exp10

Exp8

時間帯

視聴時間

vs Exp6

Exp5
環境

分類

⽐較対象

〇⽐較パターン

実験パターン

大分類として、雑音、一コマの時間、コンテンツ難易度、時間帯、講師の違いがあり、それぞれ、雑音であれば雑音なし、工事音、会話音といくつかのパターンがあ
ります。

雑⾳なし
雑⾳あり︓⼯事⾳
雑⾳あり︓会話⾳
雑⾳あり︓クラシック(ダミータスク)
15分間
60分間
5分間(ダミータスク)
難易度︓普
難易度︓低
昼⾷30分後学⽣の説明
専⾨家の説明Vtuberの説明(ダミータスク)

内容

2-4.

実験パターンは以下の通り、13パターンあります。

講師

時間帯

コンテンツ難易度

⼀コマの時間

雑⾳

分類

実験番号
Exp1
Exp2
Exp3
Exp4
Exp5
Exp6
Exp7
Exp8
Exp9
Exp10
Exp11
Exp12
Exp13

実験パターン〇実験パターン

2-4.

353

3.

3-2-1. 視聴時間、時間帯
3-2-2. 雑⾳︓⼯事⾳、会話
3-2-3. コンテンツ

3-2. ⽐較結果

3-1. 全実験データ

実験結果

29

20
40
20

20
20

24
25

30
30

29
30

40
20
40

20
20
40

21
22
23

26
27
28

40
30
30

18
19
20

Exp3

40
20
20

13
14
15
40
20

30
20
20

10
11
12

16
17

40
30

8
9

Exp2

40
20

男

男

男
男
男

⼥
男

男
男
男

男
男
男

男
男

男
⼥
男

男
男
男

男
男

男
男
男

男
⼥

男
男

✓

✓
✓
✓

✓
✓

✓
✓
✓

✓

✓

✓
✓

✓
✓
✓

✓
✓
✓

✓

✓
✓
✓

✓
✓

午前
✓
✓

✓

✓

✓
✓

✓
✓

✓
✓
✓

✓
✓

環境
実施時間帯
昼⾷後 午後
なし
✓
✓

✓
✓
✓

✓
✓

✓
✓
✓

✓
✓

雑⾳
⼯事⾳

全実験データ
性別

被験者
年齢
(代)
20
20

5
6
7
Exp1

実験
番号

3
4

1
2

No

3-1.

✓

✓

✓
✓
✓

✓
✓

✓
✓
✓

会話

【⾼校受験対策】 理科【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【⾼校受験対策】 理科【英語】 中３ 現在完了形【英語】 中３ 現在完了形【⾼校受験対策】 理科【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【社会】 歴史 江⼾時代【⾼校受験対策】 理科【⾼校受験対策】 理科【数学】 数Ⅲ 双曲線【数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線【⾼校受験対策】 理科【受験対策】 数学 ⽂章題【⾼校受験対策】 理科【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【⾼校受験対策】 理科【⾼校受験対策】 理科【数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線【英語】 中３ 現在完了形【英語】 中2 be動詞の過去形【英語】 中2 be動詞の過去形【社会】 歴史 江⼾時代

【⾼校数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線【社会】 歴史 江⼾時代【数学】 数Ⅲ 双曲線【社会】 歴史 江⼾時代【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【⾼校受験対策】 理科【数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線

科⽬

✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓

映像コンテンツ
⻑さ
難易度
15分
60分
普通
易しい
✓
✓

✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓
✓

✓
✓
✓
✓

教育者
✓

講師
学⽣

30

専⾨家

354

20

40

30

30

37

38

39

40

40

20

20

34

35

36

20

40

32

33

Exp5

年齢
(代)

20

実験
番号

31

No

男

男

男

男

男

男

⼥

男

男

男

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

午前

昼⾷後

実施時間帯

午後

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

なし

環境

⼯事⾳

雑⾳

全実験データ

性別

被験者

3-1.

会話

【英語】 中３ 現在完了形【社会】 歴史 江⼾時代【社会】 歴史 江⼾時代【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【英語】 中2 be動詞の過去形【⾼校受験対策】 理科【数学】 数Ⅲ 双曲線【英語】 中３ 現在完了形【社会】 歴史 江⼾時代

【英語】 中2 be動詞の過去形

科⽬

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

15分

60分

⻑さ

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

易しい

難易度
普通

映像コンテンツ

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

教育者

学⽣

講師

31

専⾨家

20

40

30

30

47

48

49

50

20

20

40

20

20

男

男

男

男

男

男

⼥

男

男

男

被験者
年齢
性別
(代)

40

Exp6

実験
番号

46

45

44

43

42

41

No

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

午前

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

環境
実施時間帯
昼⾷後 午後なし
雑⾳
⼯事⾳

3-1. 全実験データ
会話【受験対策】 数学 ⽂章題【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【⾼校受験対策】 理科【社会】 歴史 江⼾時代【数学】 数Ⅲ 双曲線【英語】 中３ 現在完了形【英語】 中2 be動詞の過去形【受験対策】 数学 ⽂章題【英語】 中2 be動詞の過去形【受験対策】 数学 ⽂章題【数学】 数Ⅲ 双曲線【⾼校受験対策】 理科【受験対策】 数学 ⽂章題【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【⾼校受験対策】 理科【社会】 歴史 江⼾時代
【英語】 中３ 現在完了形【⾼校受験対策】 理科【社会】 歴史 江⼾時代
【受験対策】 数学 ⽂章題【数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線【受験対策】 数学 ⽂章題【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【数学】 数Ⅲ 双曲線【数学】 数Ⅲ 双曲線【社会】 歴史 江⼾時代【⾼校受験対策】 理科(実験 鉄+硫⻩)【⾼校受験対策】 理科【受験対策】 数学 ⽂章題【数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線【英語】 中３ 現在完了形【数学】 数Ⅲ 双曲線【受験対策】 数学 ⽂章題【⾼校受験対策】 理科【数学】 数Ⅲ 双曲線【英語】 中３ 現在完了形【社会】 歴史 江⼾時代【⾼校受験対策】 理科【数学】 数Ⅲ ２次曲線と直線【受験対策】 数学 ⽂章題

科⽬
15分

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

映像コンテンツ
⻑さ
難易度
60分
普通
易しい

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

教育者

講師
学⽣

32

専⾨家

355

30

20

20

20

73

76

20

72

75

40

71

77

20

70

40

30

69

74

20

68

Exp10

20

67

20

64

30

20

63

40

40

62

Exp9

20

61

66

30

60

65

20

20

30

58

59

57

20

55

40

20

54

56

40

53

Exp8

20

52

男

⼥

男

男

男

男

男

男

男

男

⼥

男

男

男

男

男

男

男

男

⼥

男

男

男

男

男

男

男

性別

被験者

年齢
(代)

30

実験
番号

51

No

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

午前

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

昼⾷後

実施時間帯

✓

✓

✓

✓

午後

環境

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

なし

⼯事⾳

雑⾳

3-1. 全実験データ

会話【数学】 数Ⅲ 関数の増減【理科】 中３ ⼒の合成と分解【数学】 数Ⅲ 分数関数の積分【数学】 数Ⅲ 関数の増減【数学】 数Ⅲ 関数の増減【社会】 公⺠ 地⽅について【理科】 中３ ⼒の合成と分解【数学】 数Ⅲ 分数関数の積分【数学】 数Ⅲ 関数の増減【算数】 ⼩６ 並べ⽅【英語】 中1 You areの使い⽅【英語】 中1 You areの使い⽅【算数】 ⼩６ 並べ⽅【算数】 ⼩６ 並べ⽅【国語】 ⽂法 名詞【英語】 中1 You areの使い⽅【国語】 ⽂法 名詞【国語】 ⽂法 名詞【社会】 歴史 室町時代

【数学】 数Ⅲ 分数関数の積分【数学】 数Ⅲ 関数の増減【理科】 中３ ⼒の合成と分解【社会】 公⺠ 地⽅について【理科】 中３ ⼒の合成と分解【社会】 公⺠ 地⽅について【理科】 中３ ⼒の合成と分解【数学】 数Ⅲ 分数関数の積分

科⽬

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

15分

60分

映像コンテンツ
⻑さ

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

易しい

難易度
✓

普通

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

教育者

学⽣

講師

33

専⾨家

30
20
20

92
93
94

40

20

90
91

20

20

87
40

20

85

89

20

84

88

30

83

Exp12

20
40

20

81
82

80

20

男

⼥

男

男

男

男

男

男

男

⼥

男

男

男

男

男

男

性別

✓

✓

✓

✓

午前

昼⾷後

実施時間帯

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

午後

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

なし

環境
⼯事⾳

雑⾳

全実験データ

被験者
年齢
(代)
40

Exp11

実験
番号

79

78

No

3-1.

会話

Deep Learning⼊⾨

Deep Learning⼊⾨

Deep Learning⼊⾨

Deep Learning⼊⾨

Deep Learning⼊⾨

Deep Learning⼊⾨

Deep Learning⼊⾨

Deep Learning⼊⾨

深層学習と再帰型ニューラルネット

深層学習と再帰型ニューラルネット

深層学習と再帰型ニューラルネット

深層学習と再帰型ニューラルネット

深層学習と再帰型ニューラルネット

深層学習と再帰型ニューラルネット

深層学習と再帰型ニューラルネット

深層学習と再帰型ニューラルネット

科⽬

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

60分

⻑さ

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

易しい

難易度
普通

映像コンテンツ
15分

教育者

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

学⽣

講師

34

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

専⾨家

356

15分︓79.39%(平均)60分︓73.30%(平均)

分類
視聴時間

15分

御覧のとおり、時間経過とともに集中力が低下しており、視聴時間の長さにおいて集中力が変化していることがわかります。

縦軸が集中度(0-100%)で、横軸は時間です。

比較しているのは、実験5(15分の動画視聴)と、実験6(60分の動画視聴)です。

60分

内容
15分動画 / 60分動画 の⽐較

時間経過とともに集中度が低下

まずは動画の視聴時間による比較です。

比較の結果になります。

集中度(%)

視聴時間において集中度の明確な差異が得られた

環境

⽐較結果 (視聴時間)

⽐較対象
Exp5 vs Exp6

3-2-1.

35

分類
時間帯という差があることがわかります

14:00-：73.78%

9:00-：82.67%

平均値で見ても、御覧のとおり昼食後のオレンジの折れ線の方が、集中力が低く、特に後半に従ってその傾向が強くなっています。

比較しているのは、実験8(朝9:00)と、実験10(昼下がり)です。

次は視聴時間帯による変化の実験です。

9:00-︓82.67%(平均)
14:00-︓73.78%(平均)

昼⾷後は集中度が低下

15分

内容
9:00開始 / 14:00開始 の⽐較

視聴時間帯において集中度の明確な差異が得られた

環境

⽐較結果 (視聴時間帯)

⽐較対象
Exp8 vs Exp10

3-2-1.

集中度(%)

36

357

分類
雑⾳(⼯事⾳)内容
雑⾳なし / 雑⾳あり(⼯事⾳) の⽐較

比較しているのは、実験1(雑音無し)と、実験3(会話)です。
こちらも期待値と異なり、明確な差分は見受けられませんでした。
考察は最後のページに入れています。

こちらは期待値と異なり、明確な差分は見受けられませんでした。

考察は最後のページに入れています。

37

雑⾳なし︓85.11%(平均)
雑⾳あり︓81.76%(平均)

明確な差異なし

同じく環境による変化の実験です。

15分

内容
雑⾳なし / 雑⾳あり(会話) の⽐較

比較しているのは、実験1(雑音無し)と、実験2(工事音)です。

雑⾳なし︓86.35%(平均)
雑⾳あり︓84.21%(平均)

明確な差異なし

分類
雑⾳(会話)

15分

雑⾳(会話⾳)において集中度の明確な差異認められない環境

⽐較結果 (雑⾳︓会話⾳)

⽐較対象
Exp1 vs Exp3

3-2-2.

次は環境による変化の実験です。

集中度(%)雑⾳(⼯事⾳)において集中度の明確な差異認められない環境

⽐較結果 (雑⾳︓⼯事⾳)

⽐較対象
Exp1 vs Exp2

3-2-2.

集中度(%)

38

358

分類
難易度

内容
難易度 普 / 難易度 低 の⽐較

そのため、例えば中学の数学等は簡単すぎて難易度が合わず、集中力が低下したと考えられます。

つまりプロはそれだけ生徒を引き付けて、授業をしていると考えられます。

同じ内容でも、教え方の違いにより素人とプロの違いで、集中度が変化し、御覧の通り、プロに比べて学生の授業の方が、集中力が低下していることがわかります。

今回、弊社の社員をつかって実験をしており、基本的には理系で4年制大学を卒業したエンジニアになります。

御覧の通り、低難易度のオレンジの線の方が集中力が低い結果となりました。

15分

比較しているのは、実験11(学生の授業)と、実験12(専門家やプロの授業)です。

39

学⽣ ︓76.01%(平均)
専⾨家︓83.71%(平均)

学⽣(素⼈)の説明は集中⼒が低下

同じくコンテンツによる変化の実験です。

15分

内容
学⽣ / 専⾨家 の⽐較

比較しているのは、実験8(普通の難易度)と、実験9(低難易度)です。

難易度 普通︓83.80%(平均)
難易度 低い︓72.42%(平均)

低難易度コンテンツは集中⼒が低下

分類
講師

講師の違いにおいて集中度の明確な差異が得られた

コンテンツ

⽐較結果 (講師の違い)

⽐較対象
Exp11 vs Exp123-2-3.

次はコンテンツによる変化の実験です。

集中度(%)

コンテンツの難易度において集中度の明確な差異が得られた

コンテンツ

⽐較結果 (コンテンツの難易度)

⽐較対象
Exp8 vs Exp93-2-3.

集中度(%)40359

考察、まとめ

雑⾳なし / 雑⾳あり(会話) の⽐較

難易度 普 / 難易度 低 の⽐較

学⽣ / 専⾨家 の⽐較

難易度

講師

雑⾳なし / 雑⾳あり(⼯事⾳) の⽐較

雑⾳(⼯事⾳)雑⾳(会話)

9:00開始 / 14:00開始 の⽐較

時間帯

〇

〇

×

×

〇

〇

結果

・個⼈ごとの体感を可視化・定量化することが可能⇒ 遠隔教育における学習者の状態を可視化し声掛け等のサポートに使える可能性あり⇒ 個別最適化に使⽤できる可能性あり

・コンテンツの質を可視化・定量化することが可能⇒ 映像コンテンツへのFBに使⽤できる可能性あり

視聴動画とは別に会話⾳声ファイルを再⽣再現⽅法
視聴動画とは別に
⼯事⾳ファイルを再⽣：突発的なものではなく、継続的に流れていたので、自然な会話で：振動が再現できていない

また、音に関する個人差、については、工事も会話もどちらも継続的に流していた
ため、個人によっては慣れが発生した可能性が考えられます。

等の要因で、集中力低下の要因にならなかった可能性が考えられます。

・会話
はなかった

・工事音

実験の再現方法の不備、については

また、差異が出なかった雑音実験ですが、この理由としては、「実験の再現方法の不備」と「音に対する個人差」の２点が要因と考えています。

等、いくつかの活用シーンが考えられます。

・個別最適化に使用

・遠隔教育における学習者の状態を可視化し、声掛け

また、個人の体感を可視化できたことにより、これにより、コンテンツであれば、集中力が低いコンテンツは改善するようにフィー
ドバックする等、高位平準化させることに活用できる可能性があります。

これは実験者の体感とも一致しており、体感を定量化できたと考えています。

41

考察・実際の⼯事では⾳だけでなく振動も発⽣するため想定した環境を再現できていない可能性が⾼い・⼯事⾳は継続的だったため、個⼈によっては慣れが発⽣した可能性がある・会話⾳は継続的だったため、個⼈によっては慣れが発⽣した可能性がある・会話⾳は継続的なものだったが、突発的に発⽣する会話のほうが実環境としては⾃然であり、集中⼒低下につながった可能性がある

まとめですが、雑音実験を除き、低下要因の有無に対して集中力の差異を得られた、と考えています。

雑⾳(会話)

雑⾳(⼯事
⾳)

分類

〇考察
上記の通り、雑⾳実験については集中度の明確な差異が⾒られなかったがこの理由として「実験の再現⽅法の不備」や「⾳に対する個⼈差」が考えられる。

コンテンツ

環境

内容

15分動画 / 60分動画 の⽐較

視聴時間

分類

・雑⾳実験を除き、低下要因の有無に対して集中⼒の差異を得られた (体感を定量化)

4.

考察、まとめ︓ 可視化データ取得後の活⽤⽅法検討
︓ 遠隔教育等、実環境での効果確認

３．活⽤⽅法検討
４．実証実験

主には、4点、特に3番を中心として活用方法を検討し、1/2をカバーする実証実験が必要になると考えています。

以上の結果を受けて、今後集中力センシングを遠隔教育に適用していくにあたり、さらなる実験が必要となることが考えられます。

︓ 被験者の⼈数、実験パターンの追加

２．実験のN増し

今後必要となる評価・実験

１．ロバスト性評価 ︓ 被験者(年齢、性別等)、環境(背景、照度)のパターン振り42〇今後
集中⼒センシングを遠隔教育に適⽤していくにあたり、今後はさらなる実験を通して有⽤性を⽰していく必要がある。

4.

附録⑨【開発】PBL 教材（配布版）

360

⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した
防犯システムの開発、導⼊と「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」技術要素の検証

⼀般社団法⼈安全安⼼社会構築教育協会
1

０．オリエンテーション（１）講師紹介
渡邉道雄（わたなべ

みちお）

安全安⼼社会構築教育協会代表理事、元神奈川県警⽣活安全部⻑

（２）グループ分け
A
B
C
D

2

361

（３）PBLとは

 「Project Based Learning」の略称
 様々なプロジェクトテーマを課題として、学⽣のプロジェクトチームによって、課題を解決させていく教育の⽅法。

 課題の解決によって、専⾨知識の活⽤能⼒の他、計画⽴案・実⾏能⼒、プレゼン

テーション能⼒、チームでの活動能⼒等といった実務スキルや問題解決能⼒の向上を⽬指す。
◆ 通常の学習 ◆◆ PBL演習による学習 ◆１．教員主導で講義・演習を実施

１．学⽣主導で計画を⽴て、準備し実⾏

新しい知識の獲得（知識先⾏）

課題や問題の認識提⽰された課題の解決

新しい実践

２．講義（知識）や演習を通して学ぶ

講義

２．実務の擬似体験を通じて学ぶ

演習

報告や交渉

３．知識や技術の習得

ドキュメント作成

３．総合⼒（実務スキル）を養う
3

１．PBL課題（１）学習⽬標
クライアントの要求及び課題の分析等に基づいて、Society5.0に適合する⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊と「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」の提案に必要な基本システ
ムと技術要素を検討し、提案書を作成する。

（２）学習テーマ① ヒアリングの整理② 開発要件の検討③ 提案書の作成（３）学習時間・全15時間（1.5時間×10回）（４）学習⽅法
・グループワーク（ZOOMブレイクアウトルームを想定）→別途説明資料を参照
4362

（５）学習内容、時間割当と使⽤教材
学習内容

時間

作成シート

オリエンテーション

講義

0.5

演習１︓ヒアリングの整理

講義
＋
GW

3.0

シート①︓ヒアリングのまとめ

演習２︓開発要件の検討

講義
＋
GW

4.0

シート②︓開発要件

演習３︓提案書の作成

講義
＋
GW

5.5

シート③︓提案書

プレゼンテーション準備

GW

1.０

プレゼンテーション

GW

0.5

講師評価

講義

0.5

合計

15.0

5

（６）学習の状況設定• ネット広告⼤⼿SA社の警備で⾼い評価を受けている（株）ABC警備
は、クライアントである⽼舗百貨店「KS屋」を運営する（株）O社
から委託を受け、百貨店での窃盗等の刑法犯罪を抑⽌するために
 IT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊を検討することになり、さらにシステムの付加価値をつけるため
 「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備（複数警備会社の警備現場を統合管理して⾏う警備）」等を追加して提案することにした。
• 学習者は、㈱ABC警備に⼊社したシステム担当社員
として、上位者の指⽰を受けながら、基本システムと技術要素を検討し提案書を作成する。
6

363

２．演習
（進め⽅）
演習１ ヒアリングの整理↓
演習２ 開発要件の検討↓
演習３ 提案書の作成

7

演習１ ヒアリングの整理（１）学習⽬標• ヒアリング内容に基づいて、クライアントの要望と課題を要点にまとめることができる。

（２）演習項⽬①ヒアリング内容の理解②ヒアリングのまとめシートの作成③作成内容を発表（３）設定状況• O社が運営する⽼舗百貨店「KS屋」は、店内での窃盗等の刑法犯罪の発⽣件数が多く、同店の所在地を管轄するS警察署⽣活安全課から、公表されていないものの「S警察署は県内でもトップクラスの刑法犯認知件数で、数年来、⾼い⽔準で推移しており、その指数治安が改善されないのは、同店内で多発する刑法犯が要因の⼀つ」との指摘を受けた。
• 現状が続けば、ブランドイメージの低下にも繋がりかねないことから、最新のIT技術を活⽤した防犯システムを導⼊し、店内及び周辺における犯罪の抑⽌に取組むことにより、S警察
署管内の指数治安の改善に結びつけ、社会貢献に繋げることとした。

8364

（３）設定状況のつづき• ⽼舗百貨店「KS屋」を運営するO社では、センサー情報も活⽤し予測も含む安全安⼼情報を発信する等して、社会貢献しているネット広告⼤⼿㈱SA社での警備を⾼く評価し、担当した㈱ABC警備にIT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊を委託した。
• ㈱ABC警備の営業担当は社⻑と検討した結果、O社の要望に加えて、「統合コントロール
センターを中⼼としたジョイント警備（複数警備会社の警備現場を統合管理して⾏う警
備）」等を含む付加価値を持った提案を⾏うことした。
• ⽼舗百貨店「KS屋」の警備は⼤⼿警備会社に委託している。現状は、館内に「防災センター」を置き、館内及び周辺に設置された防犯カメラの画像を集中管理し、警備員の⽬視による確認する等して警備を実施しているが、運営会社であるO社はアナログで時代にそぐわないと認識しており、開発する防犯システムについては、最新のIT技術を活⽤し、• 建物内で発⽣している犯罪の数的減少という結果を出すこと• 建物が、歴史的建造物である上、周辺地域も県内有数の⽂化・商業圏であることから、屋内は勿論外の景観を壊さず、かつ、調和が保たれていること• 駅と直結する建物であるため、来客数が多く、雑踏事故防⽌にも効果を有することに加え、集客にも繋がること• 平常時の⽬⽴たない警備の実施と緊急時の迅速な対応を可能とするインフラとなること等の条件を満たして欲しいとの依頼がきている。
9（３）設定状況のつづき• あなたは上司とともに、運営会社であるO社の担当者にヒアリングを実施した。
• また付加価値をつけるために提案する「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイン
ト警備」について、⾃社の営業担当にヒアリングを実施した。
• 結果、O社の担当者、⾃社の営業担当から、次のようなヒアリング結果を得た。

10

365

(４)-①ヒアリングの内容

A︓クライアントO社の担当

・ヒアリング対象者は以下の通り。
クライアント名︓⽼舗百貨店「KS屋」を運営するO社
所在地︓兵庫県神⼾市中央区琴ノ緒町5-3
担当者︓総務部⻑伊東和雄• ⽼舗百貨店「KS屋」地下1階、地上７階、本館、新館、南館があり、連絡通路で結ばれている。本館は、歴史的建造物で、地域のランドマークとなっており、南館屋上には駐⾞場が設備されている。
• 営業時間︓9:00 - 22:00(B1〜⾷料品・フードコート)、9:00 - 21:00(1F〜6F)、10:00- 22:00(7F〜レストラン街) 、駐⾞可能台数100台。
• JR、私鉄が乗り⼊れるS駅に直結し、商業地域、繁華街に隣接する施設で、勤務する従業員は約1000名、パートタイムの⼥性が多い。通過客数も多く、来客数は⼀⽇10万⼈を越すこともあり、年中無休である。県内でもトップクラスの売上げを誇っている。

11(４)-①ヒアリングの内容

A︓クライアントO社の担当（つづき）• 現状は⽼舗百貨店の館内に「防災センター」を設置しており、館内外の防犯カメラを⼈が⽬視で確認する等して、警備をしている。このようなアナログな警備は、時代にそぐわないため、最新のIT技術を活⽤した防犯システムを開発して欲しい。
• 営業中は、常時、⼈の流れがあり、⼣⽅は買い物客に加え、通過客もいることから、低層階、地下は混雑する。また、レストラン街があることから、午後10時ころまでは、⼈の出⼊りがある。
• 管轄のS警察署安全管理課から、この地域で刑法犯の認知件数が多い要因は「KS屋」の店内での刑法犯罪が多発しているためであると指摘をされている。O社としては、この犯罪を未然に防ぎ、犯罪を抑⽌する防犯システムを開発、導⼊したい。
• 多く発⽣する犯罪は、地下の⾷料品売場での万引き（特に、午前中の⾼齢者）、２階から5階の⾐料品売り場での万引き（どちらかというと、婦⼈服売り場での発⽣が多い。
主な⼿⼝は、フィッティングルームに複数の⾐料品を持ち込み、⼀部を荷物に⼊れ、持ち帰る）、６階の書店での万引き、最近は、外国⼈グループによると思われる集団万引
きやスリ、7階催事場での万引き、レストラン街での無銭飲⾷、駐⾞場での⾞上狙い、駐輪場及び周辺道路での⾃転⾞盗が主なものである。また、窃盗犯の中には、クレプト
マニアも多く、従業員が把握している常習者もいる。
12366

(４)-①ヒアリングの内容

A︓クライアントO社の担当（つづき）• ⽼舗としての、ブランドイメージを⼤切にする余り、現⾏犯として、捕まえた時以外は、商品が無くなっても警察に届けず、商品管理上のミスとして処理していたことが判明し、これが悪循環となり、再犯を⽣む等、犯罪の減少に結びつかない可能性もある。
• 時々、⼥性トイレなどでの盗撮⾏為があるが、社会の⽿⽬を集めるような凶悪事件はな
いものの、もし、発⽣した場合は、お客様にケガさせることなく、かつ、逃⾛されても、早期に犯⼈の検挙に資するシステムとしたい。
• 建物が、歴史的建造物であることから、屋内は勿論外の景観を壊さないことに加え、周辺と調和を図りたい。
• 駅と直結する建物であるため、来客数が多く、雑踏事故も防⽌するとともに、来客数の増加にも繋がるようにしたい。
• 年末・年始をはじめとする各種セールなどの際は、雑踏事故が起こり得るほどの客数となり、密集状態になることから、同種事故は未然防⽌したい。
• エレベーターで⼈が挟まる、物が挟まったまま昇降してしまうなどの事故を防⽌したい。
• エスカレーターが密集状態になって発⽣する事故を未然に防ぎたい。
• 客商売であることから、平常時の⽬⽴たない警備と緊急時の迅速な対応を可能とするイ
ンフラとしたい。
13(４)-②ヒアリングの内容

B︓（株）ABC警備

営業担当

・ヒアリング対象者は以下の通り。
クライアント名︓（株）ABC警備担当者︓営業担当

太⽥圭吾• センサー情報等環境データとも結合するシステムとして、提案予定であるが、併せて、警備以外の付加価値を持たせた防犯システムを提供したいと考えており、そのようなシステ
ムは、競合他社にはない。
• 課題としては、従来の技術だけでは実現できない要素が存在する可能性がある。
• O社の要望以上に付加価値を持った提案にしたい。
• 客⾜を途切れさせず、犯罪や事故の発⽣を未然に防⽌し、街との調和を図るため、施設、
⼈、物体に関する情報等とセンサー情報を融合させ、物体の状況と⼈等の動き、進⾏・滞留状況等をAI解析し、制御するIT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊し、「スマート警備」を実現する。
• ターゲットは、社員、来訪者、地域住⺠。
• 館内の「防災センター」ではなく、他の警備現場も含めて（株）ABC警備の「統合コント
ロールセンター」が統合管理するジョイント警備により、経費/⼈員の削減を図る。これにより、中⼩警備会社の参⼊機会を創出し、警備業界の「寡占化」「⼈⼿不⾜」等の課題解
消を図る。

14

367

15

記⼊シート①︓ヒアリングのまとめ①
項⽬

内容

クライアント名
担当者
依頼内容

要点

16

368

記⼊シート①︓ヒアリングのまとめ②
項⽬

内容

クライアント名
担当者
依頼内容

要点

17

演習2

開発要件の検討（１）学習⽬標• クライアントの要求を整理・分析した結果を踏まえ、開発要件を策定することができる。

（２）演習項⽬①設定状況と開発提案の⽅向性の理解②開発要件の作成③作成内容を発表（３）設定状況• 今回のプロジェクトのクライアントであるO社の伊藤総務部⻑/（株）ABC警備の営業担当にヒアリングを実施したところ、本件の⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊と「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」の提案に対する要望
やイメージが明らかになった。
• しかし、そこで聞き取ったクライアントの要望は、例えば、「スマート警備」等、⾮常に漠然とした内容となっている。
• 現時点では、このような要望が具体的にどのようにして開発するシステムや「 統合コントロー
ルセンターを中⼼としたジョイント警備」に反映していくかを整理しきれていない。
• そこで、システム企画担当であるあなたは、このヒアリング結果を元に、開発要件の洗い出しを⾏うことにした。
18369

（４)開発提案の⽅向性
⽼舗百貨店「KS屋」及び周辺の状況、運営会社O社の要望、課題の解決策、開発に必要なIT技術等総合的に検討し、下記提案をすることとなった。
a)「⾼・多機能防犯カメラ」の開発・導⼊等
開発した「IoT⾼・多機能防犯カメラ」を導⼊、設置し、既存の防犯カメラを⽣かしな
がら、「KS屋」店内の警備状況を（株）ABC警備の「統合コントロールセンター」で統合管理する。収集した情報は、施設、⼈、物体に関する情報等と⼈感や温湿度等のセンサー情報と融合させ、個々の⼈の動き、集団の進⾏⽅向、滞留状況、距離、⾞両等の物体の動きなどを、AIで解析し、異常を検知した場合は、制御のための対応を⾏う。特に、⼈に関する情報については、「⽬」の動きを中⼼とした情報等を収集し、AI解析により、早期に犯⾏企図者を割り出し、犯罪を抑⽌する。
。

19（４)開発提案の⽅向性（つづき）
b)「統合コントロールセンター」の設置等による経費削減（付加価値）
⽼舗百貨店「KS屋」店内の「防災センター」を廃し、他の警備現場を含めて、（株）
ABC警備の「統合コントロールセンター」で統合管理し、警備現場への中⼩警備会社の参⼊機会を創出するとともに、⼈員/経費の削減を実現する。併せて、ロボテックスにより、全ての現場、全ての契約警備会社のルーティンワークを処理するとともに、緊急に対応すべき事案については、アナログ機能による体感的操作により、指揮・命令を⾏い、事案への的確な対応を実現する。対応に増員が必要な場合は、契約している複数の中⼩警備会社から、出動要請も可能とする。

c)a)の「⾼・多機能防犯カメラ」の多⽬的活⽤（付加価値）「⾼・多機能防犯カメラ」の機能を活⽤し、出退勤管理、職員管理、出⼊り管理（バックヤード）、商品管理等を⾏い、⼈員/経費の削減につなげる。更には、顧客向けのオンライン接客実現の可能性も探る。
以上
20

370

（５）参考資料
 防犯カメラはプライバシーを侵害する︖知っておくべき注意事項とは⽣活110番https://www.seikatsu110.jp/prevent/pr_camera/27104/• 防犯カメラの映像で個⼈を特定できる場合、プライバシー侵害になるケースがある AI とセキュリティ

防犯や事故防⽌へのAI活⽤事例

OPTiM Cloud IoT OS
https://www.optim.cloud/blog/ai/ai-image-analysis-and-security/•

AI画像解析の進化とセキュリティへ応報（万引防⽌、侵⼊検知、事故防⽌） 複数の防犯カメラ映像から同⼀⼈物を探索
IT Leaders
https://it.impress.co.jp/articles/-/20540• 富⼠通研究所がロバスト⼈物探索技術を開発。これまで専⾨家が⼿動で⾏っていた⼈
物探索作業をＡＩ解析で⾃動で⾼精度な⼈物探索が可能となった。
21

記⼊シート②︓開発要件◆⾼・多機能防犯カメラ（１）
項⽬

要件

⽬的

⼿段

対象者
拡張性

22

371

記⼊シート②︓開発要件（つづき）◆⾼・多機能防犯カメラ（２）
項⽬

要件

保守運⽤

セキュリ
ティ
制約条件

23

記⼊シート②︓開発要件（つづき）◆統合コントロールセンター（１）
項⽬

要件

⽬的

⼿段

対象者
拡張性

24

372

記⼊シート②︓開発要件（つづき）◆統合コントロールセンター（２）
項⽬

要件

運⽤・保守
セキュリ
ティ
制約条件

25

演習３提案書の作成（１）学習⽬標• Society5.0に適合する⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊と「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」の提案に必要な基本シ
ステムと要素技術を検討し、提案書を作成することができる。

（２）実施項⽬① 設定状況とSociety5.0の理解② 提案書の作成（３）設定状況• あなたたちは先⽇、ヒアリングによって得た情報を元に、クライアントの要望、課題を整理し、開発要件を取りまとめた。
• これに基づいて、（株）ABC警備の営業担当である太⽥⽒と打合せを⾏ったところ、基本
⽅針、⽅向性等について、了承を得られた。
• そこで⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊と「統合コントロールセンター」を中⼼としたジョイント警備をO社の伊東総務部⻑へ提案するため、必要な基本システムと技術要素を検討し、提案書を作成することとなった。
• 現存するシステムで対応できないものは、新たにシステム開発が可能と想定することする。
26373

（４）参考資料
 AIセンシングとAI解析でアクティブに
PC-Webzine
https://www.pc-webzine.com/entry/2017/07/iotactive.html• IoTを組み合わせたActiveなネットワークカメラ活⽤を実現するパナソニック

 AIで劇的進化した「映像・画像解析ソリューション」
FUJITSU JOURNAL
https://blog.global.fujitsu.com/jp/2020-05-25/01/

AIで劇的進化した「映像・画像解析ソリューション」が、⼈物追跡の常識を変えるワケ AI活⽤事例
OPTiM AI Store - The AI strategy for your sotre
https://www.optim.cloud/ai-store/•

無⼈店舗化（⼊退店管理、商品選択・カートインの⾃動化・接客コミュニケーション・
キャッシュレス決済・万引き検出・迷⼦検出・侵⼊検知・マーケティング⽀援
27

O社 御中

⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した
防犯システムの開発、導⼊「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」

提案書
374

現状
XXXXXX⽬的
XXXXXX
XXXXXXXXXXXX
XXXXXX375

基本システム1. XXXX
• XXX
• XXX
• XXX
2. XXXXX• XXXX• XXXX• XXXX構成される技術要素
1. XXXXXX＜技術要素(Wifi接続等）＞
• XXX
• XXX
• XXX

376

構成される技術要素(つづき）
2. XXXXXXX＜構成要素（機器等）と技術要素＞• XXXX• XXXX• XXXX• XXXX• XXXX• XXXX

期待される効果
XXXXXX
XXXXXX
XXXXXX
XXXXXX377

附録⑩【開発】PBL 教材（解答例）

378

解答例

記⼊シート①︓ヒアリングのまとめ①
項⽬

内容

クライアント名

⽼舗百貨店「KS屋」を運営するO社

担当者

総務部⻑ 伊東和雄

依頼内容

犯罪を抑⽌するためアナログでの警備システムではなく、最新のIT技術を活⽤した防犯システムを開発、導⼊してほしい

•
•
•
•

要点

•

店内の犯罪（万引き、盗撮⾏為など）を未然に防⽌したい
逃⾛した犯⼈の早期検挙に役⽴つシステムにしてほしい
雑踏事故の防⽌やエレベータやエスカレータの事故を防⽌したい
歴史的建造物であるため、館内、館外においても景観を壊す事な
く、調和のとれたシステムであること
客商売のため、平常時は⽬⽴たない警備で、⾮常時は迅速な対応が可能であるインフラを持つこと

1

解答例

記⼊シート①︓ヒアリングのまとめ②
項⽬

内容

クライアント名（株）ABC警備担当者

営業 太⽥圭吾

依頼内容

O社の要望に加えて、「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」による防犯システムの開発、導⼊
•
•

要点
•

全体
• ターゲットは、社員、来訪者、地域住⺠• 警備以外の付加価値を付ける
スマート警備• 客⾜を途切れさせない• 犯罪や事故の発⽣を未然に防⽌• 街と調和を図る• 物体の状況と、⼈等の動き、進⾏・対流状況等をAIで解析
統合コントロールセンター• 他の警備現場を含めて統括する「統合コントロールセン
ター」を設置• 複合的な要素や技術警備を実施• 経費・⼈員削減と警備業が持つ⼤⼿警備会社の「寡占化」や
2
警備員の「⼈⼿不⾜」等の課題解消を図りたい
379

解答例

記⼊シート②︓開発要件◆⾼・多機能防犯カメラ（１）
項⽬

要件

⽬的

IoT多機能防犯カメラを導⼊して、センサー情報を収集し、AI解析を実施し、異常状態の検知、犯罪の未然防⽌する。

⼿段

カメラから、施設、⼈、物体に関する情報等と⼈感や温湿度等のセンサー情報と融合させ、個々の⼈の動き、集団の進⾏⽅向、滞留状況、距離、⾞両等の物体の動きや、⽬の動きなどをAIで解析し、異常状態や犯罪の企画者を検知する。検知した場合は、制御のための対応を⾏う。

対象者

⽼舗百貨店「KS屋」の社員、来客、来訪者、地域住⺠、O社の経営陣

拡張性

⾼・多機能防犯カメラを設置することで、出退勤管理、職員管理、出⼊り管理（バックヤード）、商品管理等までできる可能性がある。更には、顧客向
けのオンライン接客実現の可能性も探る。
3

解答例

記⼊シート②︓開発要件（つづき）◆⾼・多機能防犯カメラ（２）
項⽬

要件

保守運⽤

⾼・多機能防犯カメラの設置は（株）ABC警備が⾏い、運⽤については、「統合コントロールセンター」が実施する。

セキュリ
ティ

防犯カメラの情報は、個⼈を特定できる映像等が含まれており、個⼈情報を管理するため、⾼いセキュリティレベルが求められる。

制約条件

取り付けられる場所は、「KS屋」館内/外とする。その他の場所は、別途交渉や申請などが必要。

4

380

解答例

記⼊シート②︓開発要件（つづき）◆統合コントロールセンター（１）
項⽬

要件

⽬的

集中管理する「統合コントロールセンター」とロボティクスを活⽤して、⼈員・経費削減を実現する。

⼿段

他の警備現場を含めて統括する「統合コントロールセンター」を設置し、そこで統合管理を⾏う。
ルーティンワークは、ロボティクスを活⽤し、緊急で対応すべき事案は、ア
ナログでも管理できるようにして、的確な対応を実現する。

対象者

⽼舗百貨店「KS屋」の社員、来客、来訪者、地域住⺠

拡張性

中⼩警備会社の参⼊機会が創出され、警備業界の「寡占化」、「⼈⼿不⾜」の問題の解消を図る。

5

解答例

記⼊シート②︓開発要件（つづき）◆統合コントロールセンター（２）
項⽬

要件

運⽤・保守

「統合コントロールセンター」は、（株）ABC警備が運⽤し、緊急事態や状況によって、対応する⼈員の増員が必要であった場合は、契約している中⼩
警備会社に要請する。

セキュリ
ティ

収集する情報は、個⼈情報が含まれているため、⾼いセキュリティレベルが求められる。

制約条件

システム開発だけでなく、契約する中⼩警備会社が必要となる。

6

381

解答例

O社 御中

⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した
防犯システムの開発、導⼊「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」

提案書

解答例

現状
「KS屋」は、駅直結型の⽼舗百貨店で、⾮常に来客数が多く、多い
⽇で⼀⽇10万⼈を超す事もある。
売り上げは県内でもトップクラスだが、店内での犯罪（主に万引き等の窃盗犯）が多発しており、警察からも指摘を受けている。
現状が続けば、ブランドイメージの低下にも繋がりかねないため、最新のIT技術を活⽤した防犯システムを導⼊し、店内および周辺における犯罪の抑⽌、事故の防⽌に取り組み、延いては社会貢献に繋げたい。

382

解答例

⽬的
犯罪・事故の抑⽌IoT多機能防犯カメラを導⼊して、センサー情報を収集し、AI解析を実施
し、異常状態の検知、犯罪の未然防⽌する。

⼈員・経費の削減
他の警備現場も含めて集中管理する「統合コントロールセンター」と設置し、警備業務のルーチンワークをロボティクスを活⽤して、⼈員・経費削減を実
現する。

解答例

基本システム1. ⾼・多機能防犯カメラ• AIプロセッサーをネットワークカメラに搭載• AI処理により、⾼精度な異常状態の検知、識別、判定が可能• AI処理により、出退勤管理、職員管理、出⼊り管理、商品管理が可能
2. 統合コントロールセンター• 他の警備現場を含めて統括し、集中管理を実施• 現場警備のルーティンワークをロボティクスを活⽤する• AI解析だけでなく必要時に応じて、⼈が画像や⾳声ができ、適切な判断指⽰ができる

383

解答例

構成される技術要素
1. ⾼・多機能防犯カメラ＜技術要素＞• 360度カメラ• WiFi接続• ⼈感センサー• 湿温度センサー
画像引⽤︓https://www.pcwebzine.com/entry/2017/07/iotactive.html• AI解析
• 顔認証、⼈の動き（⽬の動き）、
集団の進⾏報告、滞留状況、距離、⾞両などの物体の動きを検知• 犯⼈⾃動追尾システム

解答例

構成される技術要素(つづき）
2. 統合コントロールセンター＜構成要素と技術要素＞• Webアプリケーション• クラウド上のサーバ• 防犯カメラのセンサー/AI解析情報• クラウド上のデータベース• パトロールロボット• 顔認証• 画像認識• ⾳声認識• Wifi接続• ⾃律制御• 遠隔操作• 駆動機構• 移動制御画像引⽤︓https://robotstart.info/2017/05/07/securityrobot-knightscope-k5.html• バッテリー384

解答例

期待される効果
館内で発⽣している犯罪（万引きや盗撮⾏為など）の未然防⽌逃⾛した犯⼈を早期に検挙可能とする
雑踏事故、エレベータ、エスカレータ事故の未然防⽌
防犯カメラで監視することで、平常時は⽬⽴たない警備が可能
他の警備現場を含めて監視できるため、⼈件費、経費の削減
警備業が持つ⼤⼿警備会社の「寡占化」と「⼈⼿不⾜」の課題の解消を図られる
防犯だけでなく、出退勤管理、職員管理、出⼊り管理（バックヤード）、
商品管理等まで可能。更には、顧客向けのオンライン接客実現が可能。
また防犯カメラの情報から、マーケテイング⽀援（購⼊年代層や時間、服装などからマーケティング⽀援の情報となる）が可能

385

附録⑪【開発】PBL 教材（指導ガイド）386

⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した
防犯システムの開発、導⼊と「統合コントロールセンターを中⼼としたジョイント警備」技術要素の検証

指導ガイド

1

１．学習要項（１）学習⽬標• 仮想的にプロジェクトチームを組み、課題解決に向けた実践⼒を⾝に付ける。
• Society5.0適合する⼤規模商業施設における防犯システムと統合コントロールセンターにおける企画⽴案のプロセスを理解できる。
• 安⼼、安全な社会を構築するための課題の解決ができる。

（２）学習テーマ

学習を通じて、 Society5.0に適合する⼤規模商業施設における防犯システムのヒアリング、検討、提案（３）学習設定• 受講者たちは、「（株）ABC警備」に⼊社したシステム担当社員である。
• ⽼舗百貨店「KS屋」を運営するO社より、百貨店での窃盗等の刑法犯罪を抑⽌する防犯システムの開発を依頼された。
• 受講者たちはシステムに対して、必要なヒアリングや検討を⾏い、提案書を作成していく。

（４）前提知識• 情報技術者カリキュラム体系を中核とする学科に所属する専⾨学⽣（５）実施時間

全15時間(1.5時間×10コマ）

2387

１．学習要項（６）学習⽅法
・グループワーク（ZOOMブレイクアウトルームを想定）→別途説明資料を参照（７）学習内容、時間割当と使⽤教材
学習内容
オリエンテーション

時間

作成シート

講義

0.5

演習１︓ヒアリングの整理

講義 ＋GW3.0

シート①︓ヒアリングのまとめ

演習２︓開発要件の検討

講義 ＋GW

4.0

シート②︓開発要件

演習３︓提案書の作成

講義 ＋GW

5.5

シート③︓提案書

プレゼンテーション準備

GW

1.０

プレゼンテーション

GW

0.5

講師評価

講義

0.5
合計

15.0
3

演習1 ヒアリングの整理
1. 指導内容の概要
項⽬

内容

学習ステップ

演習１ ヒアリングの整理

学習者への課題

システム開発にあたり、関係者にヒアリングを⾏い、確認した状況に基づいて、ニーズや課題を把握する。

学習者の提⽰する
情報または情報源① 安全安⼼PBL（4）防犯システム開発と統合コントロールセンター

学習者が⾏う作業① ヒアリング内容の理解② ヒアリングまとめシート作成③ 作成内容を発表

学習者の成果物•

ヒアリングまとめシート

講師の役割

•
•

クライアント役（O社の担当/（株）ABC警備営業担当）
上司役

所要時間

3.0時間
4

388

演習1 ヒアリングの整理
2. 指導⽬標
コンピテンシー

指導⽬標

チーム活動

• 新たな事実が明らかになった場合や、講師・チームメンバからの本質的なコメントを受けた場合には、再度検討・⾒直しを⾏うなど柔軟に対応することができる。
• 講師やチームメンバからの質問に対し、的を得た回答や助⾔を⾏うことがで
きる。

情報分析⼒

• クライアントから得た情報を過不⾜なく整理することができる。
• 理解できない⽤語があった場合、必要な情報を調査することができる。
• 調査した情報をチームメンバと共有することができる。

企画提案⼒• 調査の結果を整理し、その内容の本質となる課題や原因を考え、資料としてまとめることができる。
• ⾃⾝の意⾒や思考を⽂章や⾔葉で伝える⼒を⾝に着けさせる。

交渉調整⼒• チーム内で意⾒が対⽴した場合は、ノートに意⾒をまとめたり、他の⼈の意⾒を聞いてみたりして、対⽴を解消するようチームの橋渡し的な役割を果たすことができる。

5

演習1 ヒアリングの整理
3. 提⽰する課題項⽬

内容① ヒアリング内容の理解提⽰されているヒアリング結果の内容をよく理解し、クライアント/⾃社毎にまとめ、本件に対するニーズや課題を整理する。

② ヒアリングまとめ
シートの作成①で整理した結果を基に、「ヒアリングまとめシート」を作成する。

③ 作成内容を発表まとめたヒアリングのまとめシートの内容を、チームごとに発表する。

成果物• ヒアリングまとめ
シート

6

389

演習1 ヒアリングの整理
4. 指導の留意点
項⽬

内容① ヒアリング内容の理解• 提⽰されている内容を正確に把握するために、理解できない⽤語などを抽出して、調査するようアドバイスする。
• 調査した情報から適切な要点を掴み、結論を伝え、チーム内の情報共有が図れるよう指導する。
• グループディスカッションにおいては、チーム内の全員が参加できるように、発⾔の少ないメンバーに対してはヒントなどを与え、発⾔を促す。

② ヒアリングまとめシートの作成• ヒアリング結果は、「現在の正確な状況」「利⽤者の課題」「防犯以外の付加価値を付ける」といったことに注⽬して、資料をまとめるよう指導する。

③ 整理した結果を発表• 発表の際には、誰がどのように発表するか事前にシミュレーション
しておくようアドバイスする。
• どのように考えたか、グループディスカッションで注⽬したことも発表させるようにする。

7

演習1 ヒアリングの整理
5. 評価のポイント
成果物

評価の⽅法・ポイント① ヒアリングまとめシート• ⼤型商業施設の課題について⼗分理解したことを⾒て取れるか• 必要な調査は⼗分にされているかどうか• 依頼者であるO社、追加提案をしたい⾃社の担当のそれぞれの「意図」が読み取れているか• クラインアントの「ニーズ」や「課題」を正確に検出することができているか• 論理的な説明がされているかどうか

8390

演習２ 開発要件の検討
1. 指導内容の概要
項⽬

内容

学習ステップ

演習２ 開発要件の検討

学習者への課題演習1 ヒアリングの整理で得た情報をもとに、どのようなシステム開発をするか開発要件をまとめる。

学習者の提⽰する情報
または情報源① 安全安⼼PBL（4）防犯システム開発と統合コントロールセンター② 参考URL③ 演習１ ヒアリングまとめシート

学習者が⾏う作業① 設定状況と開発提案の⽅法性を理解② 開発要件の作成③ 作成内容を発表

学習者の成果物•

開発要件シート

講師の役割

•

上司役

所要時間

4.0時間
9

演習２ 開発要件の検討
2. 指導⽬標
コンピテンシー

指導⽬標

チーム活動

• 新たな事実が明らかになった場合や、講師・チームメンバからの本質的なコメントを受けた場合には、再度検討・⾒直しを⾏うなど柔軟に対応することができる。
• 講師やチームメンバからの質問に対し、的を得た回答や助⾔を⾏うことがで
きる。

情報分析⼒

• 開発要件を検討、作成にあたり、必要な情報（制約情報やセキュリティなど）を収集することができるかどうか。
• 必要な情報、不要な情報を正確に切り分けすることができる。
• 調査した内容をチームメンバと共有することができる。

企画提案⼒• ヒアリング結果を踏まえた上で、システムを実現するために、ビジョンをもって開発要件を作成することができる。
• ⾃⾝の意⾒や思考を⽂章や⾔葉で伝える⼒を⾝に着けさせる。

交渉調整⼒• チーム内で意⾒が対⽴した場合は、ノートに意⾒をまとめたり、他の⼈の意⾒を聞いてみたりして、対⽴を解消するようチームの橋渡し的な役割を果たすことができる。

10391

演習２ 開発要件の検討
3. 提⽰する課題
項⽬

内容

成果物

① 設定状況と開発提案の⽅向性の理解ヒアリングで得た情報を基に、現在の防犯シス
テムにおいての課題やニーズを考慮した上で、開発要件を検討する。

② 開発要件の作成①の検討結果を資料としてまとめる。

③ 作成した内容を発表作成した開発要件の資料を、チームごとに発表する。

・開発要件シート11

演習２ 開発要件の検討
4. 指導の留意点
項⽬

内容① 設定状況と開発提案の⽅
向性を理解• 不明事項などがあれば、インターネットを利⽤して調査するよう指導する。
• 開発対象となる「⾼・多機能防犯カメラ」「統合コントロールセン
ター」の特徴を意識して読み取るよう指導する。

② 開発要件の作成• 演習１のヒアリングの整理結果と設定情報と開発提案の⽅向性を理解して、どのようなシステム化をするかイメージするよう指導する。
• チーム内でどんな課題や要望を解消するかを明確にして、「⽬的」を検討するよう指導する。
• 「対象者」においては、このシステムの利⽤者であり、単純に依頼者だけではないことをアドバイスする。
• 「拡張性」とは、このシステムの本来もつ機能に加えて、本来の機能を損なわず、付加価値を加えたり、あとから性能を向上させる事が可能であることを指す。
• 「保守運⽤」については、運⽤や保守の意味を理解した上で、誰が何を⾏うかを検討するよう指導する。
• 「セキュリティ」ついては、どのような情報を取り扱うかに注⽬するよう指導する。
• 「制約条件」については、システムの導⼊にあたってシステム以外の要素で課題となる事項を検討するよう指導する。
12392

演習２ 開発要件の検討
項⽬③ 作成した内容を発表

内容• プレゼンテーションの際には、誰がどのように発表するか事前にシミュレーションしておくようアドバイスする。
• どのように考えたか、グループディスカッションで重視したことも発表させるようにする。

13

演習２ 開発要件の検討
5. 評価のポイント
成果物① 開発要件シート

評価の⽅法・ポイント• ヒアリング結果を充分活⽤できているかどうか• ヒアリング結果から視点を切り替えて、システム化を考えた場合に、業務としての課題を把握できているかどうか• 上記の課題を踏まえて、開発提案の⽅向性を理解できているかどうか• 「運⽤保守」「セキュリティ」「制約条件」などからシステム化のイメージをどれだけできているかどうか• 開発要件シートに書かれていることで⽭盾はないか• 発表の際に、チームで考えたことをしっかり発表できるかどうか

14

393

演習３ 提案書の作成
1. 指導内容の概要
項⽬

内容

学習ステップ

演習３ 提案書の作成

学習者への課題演習２ 開発要件の検討で検討した結果を踏まえて、⼤規模商業施設におけるIT技術を活⽤した防犯システムの開発、導⼊と「統合コントロールセ
ンターを中⼼としたジョイント警備」の提案書を策定する。

学習者の提⽰する
情報または情報源① 安全安⼼PBL（4）防犯システム開発と統合コントロールセンター② 開発要件シート③ 参考URL

学習者が⾏う作業① 設定状況とSociety5.0の理解② 提案書を作成

学習者の成果物

•

提案書

講師の役割

•
•

クライアント役（O社の担当/（株）ABC警備営業担当）
上司役

所要時間

5.5時間
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演習３ 提案書の作成
2. 指導⽬標
コンピテンシー

指導⽬標

チーム活動

• 新たな事実が明らかになった場合や、講師・チームメンバからの本質的なコメントを受けた場合には、再度検討・⾒直しを⾏うなど柔軟に対応することができる。
• 講師やチームメンバからの質問に対し、的を得た回答や助⾔を⾏うことがで
きる。

情報分析⼒

• これまでに収集、検討した情報を基に、提案書の各項⽬の記述に必要な情報を記載することができる。
• 必要に応じて調査した情報をチームメンバと共有することができる。

企画提案⼒• ⾃⾝の意⾒や思考を⽂章化させる⼒を⾝に付けることができる。
• 論理的な思考、構成、ITスキルを⾝に着けさせる。
• ⽂章だけでなく、絵や写真を使った資料作りができる。

交渉調整⼒• チーム内で意⾒が対⽴した場合は、ノートに意⾒をまとめたり、他の⼈の意⾒を聞いてみたりして、対⽴を解消するようチームの橋渡し的な役割を果たすことができる。

16394

演習３ 提案書の作成
3. 提⽰する課題
項⽬

内容

成果物

① 設定状況とSociety5.0の理解• 今回の設定状況と、配布資料の「複数警備会
社の警備現場の統合コントロールセンター（⼈間IoT）」を基にSociety 5.0の定義を理解する。

② 提案書を作成

演習２で作成した開発要件や設定状況や• 提案書
Society5.0を踏まえた上で、提案書を作成する。

17

演習３ 提案書の作成
4. 指導の留意点
項⽬

内容① 設定状況とSociety5.0の理解• 設定状況は、提案書の作成依頼とは、今までのまとめと違って、クライアントに提出する資料であることを意識するよう指導する。
• 「Society5.0定義」の理解は、次⾴の「複数警備会社の警備現場の統合コントロールセンター（⼈間IoT）」を使⽤して指導する。
• 必要に応じて下記の資料等を参考にする。
• 【3分で理解】Society 5.0で⽣活や企業の役割はどう変わっていく︖事例でかんたん解説︓dʼs JOURNAL
https://www.dodadsj.com/content/210209_society
5/• Society 5.0とは ︓内閣府
https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/

18

395

センサー等の情報を収集して、AIから新たな価値を⾒出す

19

演習３ 提案書の作成
項⽬② 提案書を作成

内容• 演習２開発要件を基に、課題や解決策を具体的に伝えらるよう、
チーム内で役割分担や時間配分などを相談するよう指導する。
• 提案書の作成においては、画像などを利⽤して、相⼿により理解してもらえるような資料にするようアドバイスする。
• 情報量が多すぎると相⼿に伝わりにくくなるため、適切な情報量を記載するよう指導する。必要によっては⼝頭で補⾜するなど、提案書を作るときに⼯夫するよう促す。
• しかし、情報量が極端に少なすぎると、相⼿に誤解を招いてしまう可能性があるため、適切な情報量とするよう注意するよう指導する。
• ディスカッションの前に、相⼿の話を聞く姿勢や、円滑な議論を進めるための⼯夫の仕⽅などを指導しておく。
• ディスカッション中には極⼒介⼊しないようにしつつも、議論が時間内に結論に達しない可能性が⾒受けられた場合には、アドバ
イスして解決に導く。

20

396

演習３ 提案書の作成
5. 評価のポイント
成果物

評価の⽅法・ポイント① 提案書• これまでに検討した結果を踏まえた提案書になっているか• これまでに検討した各種情報を基に、提案書の各項⽬の記述に必要な分析ができているか• 提案書の各項⽬について、必要⼗分な情報量が記載されているか• 提案書の各項⽬の⽂章について、読み⼿に伝えようとする姿勢が⾒て取れるか• 提案書の内容に実現性に関する配慮がなされているか• チーム以外のメンバーでも要点が理解できるようになっているか21

プレゼンテーション
1. 指導内容の概要
項⽬

内容

学習ステップ

プレゼンテーション

学習者への課題演習３

学習者の提⽰する
情報
または情報源① 提案書

学習者が⾏う作業① プレゼンテーション準備② プレゼンテーション

学習者の成果物

なし

講師の役割

•
•
•
•

所要時間

2.0時間

提案書の作成で作成した提案書をプレゼンテーションする。

上司役（株）ABC警備の営業担当役（株）ABC警備の社⻑役
O社担当役

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プレゼンテーション
2. 指導⽬標
コンピテンシー

指導⽬標

チーム活動

• プレゼンテーションを⾏う際に、役割分担等を明確にすることができる。

情報分析⼒

• プレゼンテーション時に、質問や指摘をされた際、これまでに収集、検討した情報を基に、的を得た回答や、発表者以外でも助⾔を⾏うことができる。

企画提案⼒• ⾃⾝の意⾒や思考を発表する⼒を⾝に付けることができる。
• ビジネスの場⾯での発表における態度、話し⽅、説明の仕⽅などを⾝に着け
させる。

交渉調整⼒

• 質問や指摘をされた際、これまでに収集、検討した情報を基に、適切に説明することができ、相⼿の信頼を得ることができる。

23

プレゼンテーション
3. 提⽰する課題項⽬

内容① プレゼンテーション準備

プレゼンテーションを⾏う際に、役割分担を明確にし、また想定される質問などに答えられるよう準備する。

② プレゼンテーション

提案書をチームごとにプレゼンテーションす
る。

成果物

24

398

プレゼンテーション
4. 指導の留意点
項⽬

内容① プレゼンテーション準備• チームの注⽬した内容を意識して伝えるようアドバイスをする。
• ディスカッションの前に、相⼿の話を聞く姿勢や、円滑な議論を進めるための⼯夫の仕⽅などを指導しておく。
• ディスカッション中には極⼒介⼊しないようにしつつも、議論が時間内に結論に達しない可能性が⾒受けられた場合には、アドバ
イスして解決に導く。

② プレゼンテーション• プレゼンテーションしているチーム以外は、提案書に対して何か１つでも質問をするよう指導する。
• 質問や疑問に関しては、発表者に対して誹謗中傷にならないように促す。
• 質疑は適宜ではなく、発表終了後にするよう指導する。
• 発表者は声量などに気を付けて相⼿に聞こえるよう、また早⼝にならないよう指導する。

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プレゼンテーション
5. 評価のポイント
成果物
プレゼンテーション

評価の⽅法・ポイント• チームの役割分担が明確となっているか。
• 資料の説明がわかりやすく適切か、また⽂章と⼝頭で説明することを意識的に分けているかどうか。
• 質問に対して的確な回答になっているか。
• また質問が適切かどうか。
• プレゼンテーションの仕⽅にビジネスが意識されているかどうか。
• 説得⼒があるかどうか。

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399

令和 2 年度 ⽂部科学省「専修学校における先端技術利活⽤実証研究」「最先端技術を利活⽤した IT ⼈材育成・専⾨学校の基盤開発事業」
成

果

報

告

書

本成果報告書は、⽂部科学省の教育政策推進事業委託費による委託事業として、⼀般社団
法⼈安全安⼼社会構築教育協会が実施した令和 2 年度「専修学校における先端技術利活⽤実証研究」の成果をとりまとめたものです。
2021 年３⽉
⼀般社団法⼈安全安⼼社会構築教育協会