みなさんは、コンピュータサイエンスの中でも、*HCI（Human Computer Interaction）*という分野をご存知でしょうか？

情報システムと人との関わりについて研究する分野であり、あの*落合陽一氏*もこのHCIの研究をされています。

HCIの※トップカンファレンスが[CHI（カイ）](https://chi2021.acm.org/)と[UIST（ウイスト）](https://uist.acm.org/uist2021/)です。この2つのカンファレンスはHCIの最高峰として、研究者の注目を集めています。

※最も権威のある国際会議のこと

そんなトップカンファレンスのCHIで**Flower Jelly Printer**という*3Dプリンタでゼリーをデザインする研究成果*を発表した方がいます。

[CHI2021 Presentation] Flower Jelly Printer

その方は**宮武茉子（けまこ）さん。**

*ものづくりと料理をこよなく愛する、東京大学工学系研究科修士課程の1年生*で、これまでに*朝食ロボット*や*ホイップクリームを絞るロボット*など、独創的なロボットをいくつも開発してきました。

朝食ロボット Loraine

Interactive Cake Decoration with Whipped Cream

宮武さんのゼリープリンタの研究はCHI2021において、**People’s Choice Best Demo Honorable Mention Awardを受賞する**など、多くの反響を呼びました。

工学系研究科電気系工学専攻の宮武茉子（修士課程1年）らの研究が、The 2021 ACM CHI Virtual Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI’21) において、Best Demo Honorable Mention Awardを受賞しました。

今回は**食と3Dプリンターの現状、そして未来**について、宮武さんにお話をお聞きします！

~~ 宮武茉子：東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻修士課程在学中。2018年から2019年に朝食ロボットを開発する中で料理×工学の面白さに気づく。新しい料理を創作するには技術者の視点だけではなく料理人の視点を持つ必要があると感じ、現在は休学して調理師専門学校で日本料理・西洋料理・中国料理を本格的に勉強中。~~

## 食べ物をプリントする「フードプリンタ」とは

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3Dプリンタとフードって意外な組み合わせだなと感じました。こうした技術はどのようなもので、いつごろから存在したのでしょうか。

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食べ物を3Dプリンタでプリントする「フードプリンタ」の始まりはCandy Fabなのではないでしょうか。
*砂糖をレーザーで溶かして、冷えて固まったものを積み重ねていく技術*で、2006年ごろに作られました。

~~ Candy Fab 出典：[Robot In Gastronomy](http://robotsingastronomy.com/candy-fab/) ~~

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今は改良がなされて、*3Dプリンタの先を注射器に変えたもの*や、*構造物を作る際に溶かし出すプラスチックのフィラメントを食べ物に変えたもの*も出てきました。
今回私が作った「Flower Jelly Printer」も、注射器の先からゼリーを出しています。

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最初に開発されてから10年以上経ってるんですね。

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そうですね。ただ、まだまだ広く普及しているわけではありません。
**最近やっと一般人でも頑張れば手の届く価格になってきました**が、開発された当時は値段も高く、研究や一部のレストランで使われる程度でした。

~~ 市販されているフードプリンタの一つ、sweetin。一般人の手の届く価格とはいえ20万円くらいする。画像出典：[WiibooxSweetin HP](https://www.wiibooxsweetin.com/) ~~

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なるほど。
この3Dフードプリンタ、最先端の研究はどんなものなんでしょうか？

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CHI2020で発表された「FoodFab」という研究が有名です。
*クッキーの内部構造を3Dプリンタでデザインして、格子状やハニカム状のクッキーを作る研究です。*
この研究のなにが嬉しいかというと、**内部構造や密度によって食べたときの満腹感が変わる**んですよ。

FoodFab: Creating Food Perception Illusions using Food 3D Printing

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将来的には、*スマートウォッチから計測した運動量*と*主観的な空腹の度合い*から内部構造を選択し、**特定のカロリー内で満腹になるクッキーを自動でプリントしてくれる**ようになるかもしれないんです。
私もこのクッキーは食べたことないんですが、どんな食感なのか気になりますよね。

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もはやSFの世界ですね…！

## レーザーカッターからVR、さらには電気刺激まで!? 知られざる食への工学的アプローチとは？

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こういった食べ物とエンジニアリングをかけ合わせた研究は日本で盛んなのでしょうか？

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あまり知られていないのかもしれませんが、**食に関して工学的なアプローチで研究しているところは日本にもいくつかあります。**

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まず、*レーザーカッター*と*コンピュータによる判別技術*を用いた調理の研究があります。
例えばベーコンを画像認識して、脂身と赤身の部分を識別し、脂身だけレーザーで焼くという研究なんかですね。

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脂身の部分だけ焼くなんてことができるんですね！
健康管理に一役買いそうです。

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VRの分野だと、東京大学の鳴海先生は*VRによって食材の大きさを実際よりも大きく見せる*ことで**満腹感を制御する**研究をされています。

Augmented Satiery: Interactive control of our perception of satiety

~~ 東京大学の鳴海先生の研究。VRゴーグルをかけるとクッキーの大きさが変わる ~~

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食べた量は同じでも、VRで大きく見せると満足感が変わるんですか？

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そうなんです。
ダイエットにもってこいですよね。

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さらには、*電気刺激*や*電気味覚*なんて分野もあります。
CHI2020では、*五味のそれぞれに対応する電解質が入ったゲル*を舌に当ててコントロールすれば、**味が全て表現できる**という研究を、明治大学の宮下先生が発表されていました。

[CHI2020] Norimaki Synthesizer: Taste Display Using Ion Electrophoresis in Five Gels

~~ 明治大学の宮下先生の研究。~~

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すごい研究がたくさんあるんですね、全然知りませんでした。

## 3Dプリンタをつかって3Dプリンタの部品を製作！？ハードウェアの仮説検証も個人で回せる時代に

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食べ物とエンジニアリングの研究がたくさんあることはわかりましたが、宮武さんはフラワーゼリーの3DプリンタでCHIに採択されたんですよね。
フラワーゼリーってあの中に花が咲いてるゼリーですよね？

~~色鮮やかなフラワーゼリー。[Flower Jelly Printer: Slit Injection Printing for Parametrically Designed Flower Jelly](https://youtu.be/qEqCNaLogpM)より~~

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そうです！

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人間の手で作るのも難しそうですね…。
これって人の手で作る場合はどうやって作るんですか？

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**花びら型のナイフが市販されているので、それでベースとなるゼリーに切り込みを入れ、注射器でゼリーを流し込みます。
それが固まったら完成です。

~~ 100均などでも売られており、容易に入手ができる。画像出典：[Amazon](https://www.amazon.co.jp/フラワーゼリー道具-お花型-ズイーツデコ-ゼリー道具先頭-フラワーゼリーケーキ-Jelly-Flower-Gelatin-１０種類-ステンレス/dp/B01M34E7AH) ~~

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3Dプリンタで作るとしてもこのナイフは使うつもりだったので、研究を始めるにあたってとりあえずこのナイフは買いました。
しかし、次のナイフからはパラメータを微調整するために、**3Dプリンタで自作**していました。

~~ 宮武さんが最初に自作したフラワーゼリーナイフ。フラワーゼリーのナイフは、薄さや切っ先の角度、注射器の太さなど様々なパラメータが存在する。 ~~

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3Dプリンタを使うことで、試行錯誤を高速で進められたんですね。
現代のものづくりだ…！

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**ただ、この方法にはひとつ欠点があったんです。
実家の3Dプリンタは比較的安価なものだったので、*あまり精度の高いものが作れなかった*んですよね。

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ある問題を解決するために結構な時間をかけていたんですが、結局**研究室の3Dプリンタで作成してみたらすぐに解決して。**
今までの苦労は何だったんだと思いましたね（笑）

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花びら型のナイフの薄さや切っ先の角度、注射器の太さは試行錯誤して何パターンも試されたんですか。

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そうですね。まずはナイフだけ印刷して、**自分が3Dプリンタ役になってゼリーを作っていました。**
3Dプリンタで自動化したいところもまずは手動で試行錯誤し、*「いけるな」と思ったら自動化していきました。*

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私は以前にも朝食を作るロボットやホイップクリームを絞るロボットを作っていたので、*仮説検証のサイクルを回すことには慣れていました。*

東京大学本郷テックガレージ

~~ 宮武さんがロボットを作っていた、本郷テックガレージ。東大の学生がハードウェアやソフトウェアの設計など、技術的なサイドプロジェクトを行うために利用するスペースとして利用されている。 ~~

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かねてからものづくりに慣れ親しんでおられたんですね！
設計の際に利用されているソフトウェアはどんなものなのでしょうか。

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ソフトウェアは既存のものをベースにしました。
3Dプリンタは*Gコード*というシンプルな仕組みのコードで動くんですが、これはCADのデータとPythonを使った動作の詳細を与えるコードから生成できるんです。

~~ Gコードの例。座標位置の情報や、プリンタの速度、動きなどを決定する。参考：[Ultimaker Support](https://support.ultimaker.com/hc/en-us/articles/360012733080-What-is-g-code-) ~~

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とはいっても、「花」をCADデータで制作するのも大変そうですし、Pythonで動作の詳細を設定するのも簡単じゃなさそうです。

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まずCADに関しては、すごく便利なプラグインがあるんです。
**Grasshopper**というプラグインなんですが、パラメータを操作するだけで形を変えられるんです。
例えば、花びらの枚数をスライダーに接続して"5"にすると花びらの枚数が5枚になったり、"8"にすると8枚になったりします。

~~ Rhinocerosのスクリーンショット。画像は宮武さんから提供。~~

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**ビジュアルプログラミングで3Dのオブジェクトを作るような感じです。**
めちゃくちゃきれいな幾何学模様などをデザインできて奥深いんです。
ここにGrasshopperの本があるんですけど、これを見ると色々なオブジェクトが作れるんですよ。
*幾何学模様をパラメータ変えるだけでデザインできて*、わたしはとても好きです。

~~ 石津優子・堀川淳一郎著『Parametric Design with Grasshopper 増補改訂版 建築/プロダクトのための、Grasshopperクックブック』。宮武さんが参考にしていた一冊だ。 画像出典：[Amazon](https://www.amazon.co.jp/Parametric-Design-Grasshopper-増補改訂版-プロダクトのための、Grasshopperクックブック/dp/4802511213) ~~

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動作の詳細はどのように定義するのでしょうか？

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座標が与えられているので、*次の座標に到達するまでの挙動をsin・cosなどを活用して定義するだけ*です。
あとは3Dプリンタがコードに沿ってゼリーにナイフを入れたり、モーターでナイフを傾けたり、ナイフを前後上下左右に動かしたりしてくれます。

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なるほど！3Dプリンタが動く仕組み、今まで知りませんでした…

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CHIで発表した3Dプリンタは**自分で改造した**んですが、変わらずさきほどの仕組みで動いています。。

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*モーターの位置を変えて、自分で新たにサーボモーターを取り付けて、さらに回路も交換しました。*
もともと私が採用した3Dプリンタは、**利用者が好き勝手に改造することを前提に作られてる**んです。
ソフトもハードも回路もオープンソースになっています。

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余談ですが、こうしたデータをオープンソース化した人が、私の3DプリンタをTwitterで見つけてくれて、"Great Work!"みたいなリプライが返ってきて驚きました。

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人口が少ないコミュニティならではの希少な体験ですね！羨ましい。

## 「ゼリーの粘度」から、「写真の美しさ」まで。CHI採択のための試行錯誤とは

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今回宮武さんの制作された3Dゼリープリンタは既存のフードプリンタとどう違うのでしょうか？

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既存のフード3Dプリンタでは**ゼリーをプリントできなかった**んです。
普通のフード3Dプリンタだと、*注射器から食べ物を少しずつ押し出して積み重ねていく*か、*注射器を温めて硬いものを溶かし出していくか*の二択になります。

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例えばチョコレートだと、*温めて出したらすぐに冷えて固まる*ので積み重ねられます。
しかしゼリーだと、*固まるまで1時間以上かかりますし*、**すぐ固まるような配合にしたらおいしくなくなってしまいます。**
かといって固まった後に出すと透明や滑らかな質感もなくなるなど、色々難点があったんです。

~~ チョコレートのファブリケーションができる[mycusini](https://mycusini.com/en/)。画像をよく見るとチョコレートが層状に積み重ねられているのがわかる。出典：[3DPid.arts](https://idarts.co.jp/3dp/3dps-choco-3d-printer-mycusini/) ~~

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そんな難しいゼリーに敢えて挑戦した背景は何だったのでしょうか。

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教授に「**これが3DプリンタでデザインできればCHI通るよ**」と言われたからです（笑）
今までのフード3Dプリンタは、**プラスチック用の3Dプリンタの下位互換のように思えてもやっとしていた**、という理由もあります。
*これまでの3Dプリンタにとらわれず、新しい3Dプリンタを作りたい*と考え研究を始めました。

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今年のCHIまでに、どのくらいの時間をかけられたのでしょうか？

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去年の5月にスタートしたので、だいたい1年間くらいですね。
コロナの自粛期間は実家にいたのですが、3Dプリンタをamazonで購入して改造していました。
*去年の6月くらいにはプロトタイプができていました。*

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先生の反応もよく、手応えを感じて、*定量評価やユーザースタディ*など、研究上必要なことに取り組み始めました。
そのために、ゼリーの粘度を計測して、温度がどれくらいのときに粘度がどうなっていると花びらがきれいに仕上がるのか**試行錯誤を繰り返していました。**

~~ 宮武さんの試行錯誤の過程を記述したslack。ゼリーの材質から撮影手法まで幅広いこだわりを感じる。画像は宮武さんから提供。~~

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論文の提出は9月で、そこから査読への回答です。
「ここの情報がないけれど、どうなっているの」などたくさんのコメントが来ました。
*説明文を査読者に送り、12月に仮採択が決まりました。*

フラワーゼリーを作ることのできる3Dプリンタを開発し、最高峰の国際会議「CHI」でデモを発表した東京大学大学院工学系研究科の宮武茉子さん。食べ物の3Dプリンタとはどんなものなのか？どんな技術によって支えられているのか？将来どんな食べ物が生まれるのか？など、食と情報技術にまつわる様々な疑問に答えていただきました。

けまこさん

食べ物を3Dプリントする「フードプリンタ」は、いまや一般の人でもギリギリ手が届く値段

食への工学的アプローチは、3Dプリンタ以外にもレーザーカッターからVR、さらには電気刺激を使ったものまで幅広い

フラワーゼリーを3Dプリントする「フラワーゼリープリンタ」は、宮武さんのハード・ソフト両面での試行錯誤から生まれた

食の研究では、技術の新規性や美しさだけでなく、「美味しさ」も重要な要素

3Dプリンタでゼリーをデザイン？東大院生が追究する「おいしい研究」とは

「働き方改革」「GIGAスクール構想」など、教育現場の効率化とICT化が求められている今。

*全国100以上の自治体・1,200以上の小中学校で採用され、30万人に利用*（2021年7月現在）されているのが、**AI型タブレット教材「[Qubena（キュビナ）](https://qubena.com/)」**です。

~~Qubenaは、AIを活用したタブレット教材。小中学校の5教科を網羅した教材や、学校法人 河合塾と共同開発した高校生向け数学教材など、幅広い学習に対応している。~~

Qubenaは、生徒一人ひとりの習熟度に応じて**AIが最適な問題を出題するアダプティブラーニング教材**。

2021年度には、世田谷区や名古屋市の全公立小中学校、北九州市の全公立中学校及び一部の特別支援学校にも教材として正式採用されるなど、教育インフラになりつつあります。

多くのIT教材が続々登場する中、Qubenaはどうやって公立学校に受け入れられたのでしょうか。普及の背景と開発のこだわりポイントについて、Qubenaを開発・提供している株式会社COMPASS 未来教育部部長の木川俊哉さんからお話を伺いました。

## トライアルでの高評価が正式採用につながった

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2021年度に入ってから、Qubenaは続々と公立小中学校に導入されていますよね。
さまざまなIT教材がある中で、Qubenaの導入が進んだ背景を教えてください。

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多くの自治体・学校に導入されたきっかけは、**千代田区立麹町中学校で行われた実証でQubenaの学習効果が認められたことです。**
そこで多くの自治体や学校にQubenaを知っていただくことができました。
そして2020年から、**経済産業省の「[Edtech導入補助金](https://www.edt-hojo.jp/)」**がスタート。

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GIGAスクール構想によって、小・中・特別支援学校のIT端末普及率は95％以上になったものの、学習ソフトがまだ普及しておらず、端末を活用できない状態でした。
そのため政府は、Edtech補助金を使ってQubenaのような**AI教材や学習ソフトを無料で導入実証できる**ようにしたのです。

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補助金があれば導入のハードルは下がりそうですね。

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2020年は、Edtech補助金によって多くの自治体に使っていただきました。
そこで現場の先生方から評価され、2021年から自治体としての予算化・正式採用という流れになったのです。

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先生方は、Qubenaのどのような点を評価されたのでしょうか？

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評価されたポイントは大きく2つあります。*生徒が自主的に勉強してくれるツールであること*、そして*先生が使いやすいこと*です。
特に「**生徒が自主的に勉強してくれる**」というポイントは高く評価していただけました。

## テンポ感の良い学習で、「生徒が自主的に勉強してくれる」ようになった

### 「ナノステップ」「迷わない導線」「手書き」でテンポ感を生み出す

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小中学生が自主的に勉強してくれるなんて、先生にとっては夢のようなツールですね…！
でも、先生が苦労して生徒に勉強させているのが普通ですよね。
なぜ、生徒が自主的に勉強してくれるんですか？

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**問題がサクサク解けてテンポ感がいい**状態を実現できているからです。
「*問題がわからない*」「*使い方がわからない*」といったつまづくポイントがなければ、生徒は自然と勉強に集中できるんです。

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*今の小中学生はスマホのゲームやアプリに慣れている*ので、それらと同じくらいテンポ感よく使えるように意識しています。

#### balloon writer_yano left
テンポ感を重視されているんですね。
では、テンポ感はどのように設計されているんでしょうか？

#### balloon compass_kigawa right
生徒にとって**「無理ゲー」にならない問題を出す**ようにしています。
頑張れば自分で解けるレベルの問題を出すことで、勉強に没頭できるわけです。

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生徒がなんとか解ける問題って絶妙な難易度ですよね…。
どうやってそんな絶妙な難易度の問題を作成されているんですか？

#### balloon compass_kigawa right
問題の粒度を非常に細かくすることで、どんな生徒にとってもちょうどいい難易度を実現しています。
「スモールステップ」よりさらに細かく分けていく。私たちはこれを「**ナノステップ**」と呼んでいます。

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ナノステップ…？

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具体例で説明しますね。
例えば、中学1年生が「正の数・負の数」を勉強し始めるとします。
Qubenaでは、最初の問題で温度計が表示され、「気温が0度より高いのはどちらか選びなさい」という問題が出てくるんです。

~~実際の学習画面。右側の四角い枠に回答を記入する。~~

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温度計なら小学校の授業で使ったことがあるので、たいていの子は正解できます。
そして、この問題の後に、「0よりも大きい数を何というか」を問い問題が出てきて、「正の数」を選ぶと正解になる。
ここでようやく、ひとつ前の温度計の問題との関連性に気付きます。

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このように、*教科書の説明を噛み砕いて、一つひとつ問題にしています。*
そうすると、**生徒は問題を解くだけで、自然と教科書の内容が理解できる仕様**になっています。
いわば、教科書の行間を埋めるような細かい問題設計になっているんです。

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これならつまづくことも少なくて、没頭できそうですね！

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テンポを生み出すために、ナノステップだけでなく**生徒が迷わないわかりやすい動線も意識**しています。
普段の学習では、まず問題集とノートを出して問題を解き、終わったら自分で採点して…とやることが多いんですよね。

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でもQubenaなら、学習したい節を選んでスタートすれば、その節が終わるまで自動的に出題されていき、採点まで自動でやってくれる。勉強だけに集中できるつくりになっているんです。
ボタンなども最低限にして、「どこを押せばいいかわからない」と迷わせないUIにしています。

#### balloon writer_yano left
シンプルかつ、一直線に勉強できる仕組みということですね！

#### balloon compass_kigawa right
加えて、解答欄に**手書きで答えを記入する仕様もテンポの良さにつながっている**と思います。
タイピングして入力する仕様だと、使い慣れないうちは「この記号はどこにあるのか」と悩んでしまい、問題を解く手前でつまづきます。

#### balloon compass_kigawa right
Qubenaは手書きだから、ボタンを探す手間は不要です。ノートに書く感覚で回答できることも、テンポ感を生み出す要因のひとつになっているのです。

### 問題の要素分解×習熟度付与で個別最適化を実現

#### balloon writer_yano left
AIによる個別最適化も、生徒たちの学習しやすさの大きな要因だと思います。どのような仕組みで実現しているんでしょうか？

#### balloon compass_kigawa right
**問題が持っている要素を1つずつタグづけ**して、各タグごとに「理解できているか？」という**習熟度を付与**しています。
裏に蓄積された習熟度を踏まえて、「この子はこの要素がわかっていない」と判別し、個別最適化させているのです。こうして、*問題を解けば解くほど習熟度の予測精度が高まる*仕組みになっています。 

#### balloon compass_kigawa right
例えば、分数の割り算の問題であれば「分数」「割り算」「約分」「分母を揃える」など、さまざまなタグがあります。
この問題に正解できれば、「これらのタグはすべて理解できているだろう」と判断できるわけです。

#### balloon compass_kigawa right
もし次の問題で分数のかけ算を間違えたら、分数は理解できているけど、かけ算は理解できていないと判断されます。そうしたら次からはかけ算を理解できるよう出題していくんです。

#### balloon writer_yano left
なるほど！
しかし、算数や数学の問題では、パッと答えが出るものばかりではなく、途中にいくつか計算式を挟まなければ解けない問題もあると思います。途中まで理解しているけど不正解、という場合はどう判断されるのでしょうか？

#### balloon compass_kigawa right
確かに、複雑になればなるほど含まれる要素が増えていくので、どこがわかっていないかの判定が難しくなります。
そこで先ほどの**ナノステップが生きてくる**んです。

#### balloon compass_kigawa right
問題のレベルを一気に上げるのではなく、*タグ1つ増える程度のナノステップで出題していく*ので、何を理解していて何を理解していないのか、細かく確認できます。
**問題の要素をとにかく細かく刻むことがポイント**なんです。それによって精度の高い個別最適化が可能になります。

#### balloon writer_yano left
精度という点では、生徒がクイズのように解いて「たまたま正解したもの」を、AIが「理解している」と判断してしまわないのか気になります。

#### balloon compass_kigawa right
10問のテストで判断するのであれば、そういった現象は起こりうるでしょうね。そのためQubenaでは、*「たまたま正解したもの」が統計上の誤差になるくらい多くの問題を解いてもらっています*。
1ヶ月で1000問解いた子もいるくらいなので、理解度の精度はかなり高いはずです。

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1000問！そんなに解けるものなんですね。

#### balloon compass_kigawa right
Qubenaは「テンポよく解けて集中できる」UI設計なので、不可能ではありません。時間をかけずにたくさん解いてもらうことで、AIの予測精度を高められています。

## 「直感的な操作」と「広いカバー範囲」で、どんな先生にも使ってもらるツールへ 

### 先生のために、徹底したチューニングで直感的に使えるように

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ここまでのお話で、生徒視点でのQubenaの使いやすさが理解できました。
先生視点での使いやすさはどう設計されているんでしょう？

#### balloon compass_kigawa right
**直感的に使えるようなUI/UX**、これに尽きます。
どんなサービスでも重要だと思うんですが、先生方に使っていただくためには特に重要なんです。

#### balloon writer_yano left
それはなぜでしょうか？

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ひとつは、**先生方は※ICT教材への慣れの個人差が大きい**からです。
学校の先生には幅広い年齢の方がいらっしゃいます。必然的に、Webアプリやネイティブアプリといったデジタルなツールへの慣れにも*大きな個人差*があります。
中には**スマホを使っていない方**もいるんです。

※主に電子黒板や教育用のタブレット端末・PCを指す。ICTは「Information and Communication Technology」の略。

#### balloon compass_kigawa right
シンプルで直感的に使えるツールでないと、ICT教材に慣れていない先生には使っていただけないんです。

~~先生用ツールの画面。スタイリッシュさを残しつつ、シンプルなUIになるようこだわったそう。~~ 

#### balloon writer_yano left
幅広い年代の先生に使っていただくために、直感的に操作がわかる必要があるんですね。

#### balloon compass_kigawa right
もうひとつの理由が、先生の忙しさです。
*先生って、めちゃくちゃ忙しいんです。*
ですので、マニュアルを読む時間もほとんど取れません。
それでも問題なく使ってもらえるように、UI/UXは**マニュアルを読まれない前提**で設計しています。

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すごくシビアな条件ですね…！

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とにかくユーザテストを回して、結果やフィードバックを元に改良を繰り返しました。
今の仕様に辿り着くまで、*フルリニューアルを3回行ったんですよ（笑）*。 

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3回も！大変だったんだろうなと想像できます…。

#### balloon compass_kigawa right
さらに今年から、**ブラウザ上で動かせるWebアプリに変更**したんです。
これまでは、アプリストア経由でタブレットにインストールしてもらっていたのですが、それだとなかなかアップデートされなくて。

#### balloon compass_kigawa right
学校現場ってアップデートでアプリがうまく使えなくなった経験から、アップデートにネガティブになっている場合が多いんです。

#### balloon writer_yano left
私もスマホやパソコンのアップデートでうまく使えなくなった経験をしたことがあるので、なんとなく気持ちが分かります…
特に学校だと情シスが常備されているところも少なそうですしね。

#### balloon compass_kigawa right
アップデートしてもらえないと、どれだけ先生方の要望を織り込んでも反映されないので、お互いに幸せじゃないと思うんですよね。その点、**Webアプリだと自動的にアップデートを反映**させられて、スピード感のあるアップデートが可能になります。

#### balloon compass_kigawa right
私たちは今、Qubenaを毎週アップデートしています。先生からの不満や要望にすぐ対応することで、「報告したら対応してもらえるんだ」と実感してほしいんです。
そして、「いつまでも変わらない」という従来の学習系アプリのイメージを打破し、**先生方から見放されないアプリ**にできるよう頑張っています。

#### balloon writer_yano left
一度導入されても、使われなくなったら悲しいですよね。

#### balloon compass_kigawa right
そうですね。Qubenaを「意見を言えば変わるもの」と認識してもらい、先生とコミュニケーションがとれたらいいなと思っています。

### Qubenaひとつで全範囲カバー！コスパ度外視の開発で先生に安心を届ける

#### balloon writer_yano left
Qubenaには「コンパスや分度器を使った作図ができる」という特徴がありますよね。AI教材としては珍しい機能だと思います。どのような経緯で開発されたんでしょうか？

#### balloon compass_kigawa right
「**このアプリひとつあれば、数学の全範囲を網羅できる**」と、先生方に安心してもらえるよう開発しました。「計算問題には対応しているけど作図問題には対応していない」ツールだと、その単元に入るとき、先生はどうやって教えようか不安に思うかもしれませんよね。

#### balloon writer_yano left
先生方の不安や、教材としての使いづらさをなくすために開発されたんですね。

#### balloon compass_kigawa right
そうです。でも実は、コンパスや分度器を使う問題は、非常に限られているんです。問題数で言えば、*数学の全問題の0.5%くらい*。搭載しても、活躍する機会がほとんどない。
それなのに、開発は技術的にも難しく、手間も時間もかかりました。言ってしまえば、**コスパの悪い開発**なんです（笑）。

#### balloon writer_yano left
技術的にはどのような点が難しいのでしょうか？

#### balloon compass_kigawa right
まずは、**説明を読まなくても感覚的に使えるようなUIにするのが難しい**んです。そして、実際にコンパスの幅を広げたり針を点に留めたりする際の使用感も、細かいチューニングが必要。問題を解くうえでは作図手順も重要ですので、手順の正誤判定もできなければなりません。
これらの要件に対し、テストと調整を繰り返しながら使いやすいポイントを探っていきました。

~~タブレットの画面の中で、分度器やコンパスを動かして作図できる。~~

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先生が安心して使えるツールを実現するために、細部までこだわり抜かれているんですね。

## COMPASSは「教育環境のアップデート」を目指している

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Qubenaが、生徒にも先生にも使いやすいツールであることは理解できました。
しかし実際に学習効果は出ているんでしょうか…？

#### balloon compass_kigawa right
Qubena導入から3年が経過した東京都千代田区の麹町中学校では、過去2年の同時期・同単元のテストに比べて、**平均点が10点上がった**という報告を受けています。

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加えて、**学習速度も従来の約2倍になり、コロナ禍による休校の影響を受けることなく学習を進められた**そうです。世の中的には授業時間不足が嘆かれていたなか、麹町中学校では時間が余ったくらいだとか。
勉強の効率化と学力向上の両面で、Qubenaが役に立ったのかなと思います。

#### balloon writer_yano left
ただ使いやすいだけでなく、成果も出している…素晴らしい教材ですね！
このような教材を開発された背景には、やはり現代の教育業界に対する課題意識があるのでしょうか？

#### balloon compass_kigawa right
はい。大きな課題は「**先生が忙しすぎる**」ことです。

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2021年度から中学校に導入された新学習指導要領には、「現行学習指導要領の枠組みや教育内容を維持した上で、知識の理解の質をさらに高め、確かな学力を育成」とあります。
簡単に言えば、「*今までのことは維持したうえで、さらに高みを目指してください*」ということ。それって普通に考えてしんどいですよね。

#### balloon writer_yano left
そうですね、無茶なことを言われているような気がします。

#### balloon compass_kigawa right
しかし教育現場のICT活用は遅れていて、先生方の武器は増えていないんです。
「*やることが増えているのに武器が増えない*」なんて、矛盾していますよね。先生は忙しくなる一方です。そんな教育業界に対して私たちができるのは、**ICTの力で業務を効率化する**ことだと思っています。

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授業とその準備、テストの採点、宿題作り、成績管理など、先生がやるべきことはたくさんあります。それだけでも手一杯なのに、それらを終えてから、個々の生徒への対応や授業研究などに取り掛かるわけです。
先生たちはすでに、両手に抱え切れないほどの荷物を持っています。その*荷物を手放してもらうためにQubenaがある*のです。

#### balloon compass_kigawa right
具体例を挙げると、Qubenaによって小テストのあり方が変わります。
今は、小テスト作り、採点、成績管理までを先生が手作業で行っています。しかしQubenaがあれば、すべて自動化できるわけです。

#### balloon compass_kigawa right
先生の手間がかからないから、小テストの頻度を上げられます。テストを繰り返せばそれだけ学習効果が高まるので、生徒の成績も上がる。先生の使える時間も増えて、新しい教育ができる…そんな**好循環が生まれる**と思うんです。

#### balloon writer_yano left
先生の手間を減らして教育の質も上げ、教育業界の底上げをするわけですね。

#### balloon compass_kigawa right
はい。私たちはただ教材を作って売っているだけでなく、**教育業界のアップデートを目指しています**。
教育を良くするためには、先生方一人ひとりが「本当に必要は教育は何か」と考える時間を持つことが必要です。でも今の状況ではとても時間が取れない。だからその*時間を生み出すツールとして、Qubenaを提供している*のです。

#### balloon compass_kigawa right
GIGAスクール構想にある「これまでの教育実践の蓄積×ICT」には、大きな可能性を感じています。私たちは「Qubenaがその一助になれれば」という想いで開発しているんです。

#### balloon writer_yano left
COMPASS社さん、そして木川さんの熱い想いがひしひしと伝わってきました。
最後に、COMPASS社さんから伝えたいことはありますか？

#### balloon compass_kigawa right
COMPASSでは、子供たちの「未来を生き抜く力」のため教育業界のアップデートに一緒に取り組んでくれる仲間を募集しています。
興味を持たれた方は、[こちらのリンク](https://qubena.com/careers)からご連絡ください！

#### balloon writer_yano left
本日はありがとうございました！
Qubenaによってこれからの教育環境がアップデートされることに期待しています！

全国100以上の自治体・750以上の小中高校に採用されている、AI型タブレット教材「Qubena（キュビナ）」。2021年度も続々と導入学校・自治体が増えるなど、教育インフラとして広がっています。多くのIT教材がしのぎを削る中、公立学校にQubenaが受け入れられた理由とは？Qubenaを開発・提供する株式会社COMPASS 未来教育部部長の木川俊哉さんにインタビューし、普及の背景とUI/UX設計のこだわりポイントを伺いました。

アンドエンジニア編集部のメンバーです。

矢野

COMPASS 木川さん

「Qubena」が公教育現場に続々導入される理由は、生徒・先生ともに使いやすいよう作り込まれたUI設計にある

問題の要素を細かく刻んだ「ナノステップ」によって、高精度な習熟度予測を実現

「Qubena」はただのAI教材ではなく、忙しすぎる先生のための「武器」として教育現場のアップデートを担っている

ただのAI教材じゃない!?公教育現場に武器を増やす「Qubena（キュビナ）」のUI/UX設計を徹底解剖

自分の声を*フォント化して公開*したり、公開されている音声をYoutubeやオーディオブックなどに利用できる**「CoeFont CLOUD」**。

以前のインタビューでは、開発者の早川さんに開発状況や、実現したい未来についてお伺いしました。

そんなCoeFont CLOUDが**7/28に一般公開されました！**

「声」が「フォント」のように自由に使える | AI音声合成サービス CoeFont CLOUD

しかしこのCoeFont CLOUD、**「誰でも自分の声をフォント化できる」**とのことですが実際はどのようなものなのでしょうか？

今回は、*ナレーターとして活躍している田中 奈々*さんのご協力のもと、アンドエンジニア編集部でCoeFont CLOUDを体験してみました！

さらに後半では、CoeFont CLOUDの開発者である、株式会社Yellston（現：株式会社CoeFont）の代表・早川尚吾さんへのインタビューも！

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