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LiveBoard（株式会社EVO）, Tomakomai-shi (2026)

25/01/2024

【キャンペーンページ】

EVOのLiveBoardは学習指導におけるあらゆる課題解決にきっと役立ちます。
キャンペーンページからぜひお問い合わせください。

【私立学校・専門学校】
https://lp1.evo-lb.jp

【学習塾】
https://lp2.evo-lb.jp

22/01/2024

🧪開発室バックログ #22🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第22回のテーマは「ただの下線じゃない」です。

✅下線を引くだけ？
今回の機能はものすごく地味です。なんせ下線を引くだけですから。

でも、文字として入力した部分に下線を引いたり、画面にペンで書いた文字に下線を引く、というのはどこにでもあるんですが、この動画で表示されている英文は「画像」です。つまり、もともと紙原稿だったものをスキャンしたり、PDFにしたものを貼り付けたりしたものなんです。

この場合、文字がどのように並んでいて、各行の一番下の位置がどこなのか、それを正しく読み取る必要があるのでなかなか面倒な処理なわけです。

もうひとつ特徴があります。これは英語の先生なら伝わると思うんですが、この下線はちゃんとベースラインに合わせてるんですね。g, j, p, q, y という、ちょっと下にはみ出す文字も正しく見抜いています。

なかなかスマートなこの下線機能ですが、あくまでも画像認識の実験的なものですので実装予定はありません。
実際はもう少し高度な処理に使おうと考えているのですが、それはまたいずれのお話ということで✏

11/01/2024

🧪開発室バックログ #21🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第21回のテーマは「清書ボタン」です。

✅手書きコンプレックス
LiveBoard という手書きアプリの開発に携わっている身として、まぁこんなことを言うのも気が引けるのですが…。
私は個人的に手書きが苦手です。なんと言いましょうか、一応大人なので、公式の書類とかそういうのはちゃんと書けるんですよ。背筋を伸ばして「ちゃんと書くぞ！」というモードになるので。

でも普段は絶望的に字が下手です。いや、もう少し正確に言えば、タッチデバイスのようなすべりのいい画面に細かい字を書くのがあまり得意ではありません。紙と鉛筆ならまだいいんですけどね。

ということで、なんだか良さげにきれいにしてくれる「清書ボタン」機能を試験的に作ってみました。
あ、ちょっと言い訳しておきますが、この動画ではかなり乱暴に書いてます。それでもしっかり認識してくれてますね✏

08/01/2024

🧪開発室バックログ #20🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第20回のテーマは「英検のリニューアル問題を作る」です。

✅6月試験から一部リニューアル
語学系資格はたくさんありますが、日本の小中高生にとっては英検が最も身近で取り組みやすい資格ですよね。
時代の変化に合わせて英検も何年かに一度リニューアルを繰り返しており、2024年第1回（6月実施）から一部新形式が導入されます。

そこで、今日はライティング問題の新形式問題を自動生成する機能をご紹介します。
今回は、特に条件が複雑で問題作りが面倒な準2級をターゲットにしてみましょうか。

準2級で追加されるのは、与えられたメールに対して、
・メール内にある質問に答える
・下線部のテーマに沿った質問を2つ入れる
という3つの内容を盛り込みつつ、40語～50語で返信するという形式です。2次試験のやりとりがそのまま英作文になったような感じですかね。

さて、この受信メール部分とその解答例を AI を仕込んだアプリで作るわけですが、単にメールなら何でもいいというわけではなく、ちゃんと上の条件を満たす解答を導き出せるような内容でないと問題として成立しません。そういう意味では、普通の長文を作るよりも難しい処理と言えます。

結果は画像の通りです。オレンジの部分が受験者が書く部分ですが、今回はここもアプリ側で自動生成しています。

準2級にしてはちょっと単語が難しめになっちゃいました。さらなる調整が必要かなーという感じはしますが、条件に合った問題がわずか数秒でできるというメリットは大きいと思います。

AI を使うメリットはもう一つあって、それは「テーマを自分で決められる」ということです。
英作文を苦手とする生徒さんも多いでしょうから、例えばゲームが大好きという生徒さんなら、テーマに video game を与えるだけでそれに沿った問題が生成されます。

既存の問題集ではこんなことはできませんよね。多彩なパーソナライズも AI の得意技ですので、上手に利用したいものです✏

22/12/2023

🧪開発室バックログ #19🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第19回のテーマは「誰でもリスニング教材が作れます！」です。

✅リスニング不足
英語の先生にお聞きします。リスニング教材…足りてますか？
おそらく多くの先生が困っているはずです。リスニング教材って圧倒的に数が少ないですよね。

もちろん、昔に比べれば教材の数も増えていますし、ネット上にも優れた素材はたくさんあります。でも、その素材を何でもかんでも教室で流すわけにはいかないですし、生徒のレベルに合った素材となるとキッズ向けの内容になっちゃいますね。
特に、共通テストや英検のように難易度や出題形式がある程度決まっているものは、できればそれに合わせた教材で練習したいものです。

仕方ない、自作しますか。でも、仮にスクリプトや問題文ができたとしても、誰が録音するんですか？
少なくとも2人のネイティブスピーカーが必要になりますし、共通テストなら4人の話者が出てきます。英会話教室のような環境ならどうにかなりそうですが、塾や予備校だとなかなか難しいですよねー。
結局、いろいろ教材を探し回っては「うーん…数が足りない…」と悩む、そんな感じの先生は多いと思います。

その悩み、今なら解決できます。

AI の急速な発展にともない、人間が指示すれば望む形式や内容の文章は AI が短時間で作ってくれるようになりました。
また、それと合わせて音声合成も大きく発展しており、単に高音質で読み上げるだけではなく、内容に即して感情が込もった音声をその場で生成できるようになりました。
（動画の音声をONにして実際に聞いてみてください）

もちろん、音声合成ならではの不自然さはまだあります。ネイティブが聞くと、イントネーションや間のとり方はやっぱり変なんだそうです。でも、あくまで練習用と考えれば十分実用的なレベルではないですか？

ボタンを押すだけで無限にリスニング問題が出てくるというのは、業務効率化の面でもサービスの量や質の面でも非常に魅力的だと思います✏

（おまけ）
つい先日、ヒップホップの曲に合わせて巧みなラップを刻んでいる動画を目にした時のこと。その音楽もラップも AI が生成したものだと知った時は本当に驚きました。こんな芸当ができるようになるのはずっと未来の話だと思ってましたから。

20/12/2023

🧪開発室バックログ #18🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第18回のテーマは「グーグルの新AI」です。

✅結局どっちがいいの？
今日はちょっとエンジニア寄りの内容です。

ニュースでは「グーグルがすごい AI を発表した」「いやいやあのデモ動画はフェイクだ」「それでも期待したい」などなど、グーグルが発表した新しい AI Gemini（ジェミニ）が話題になっています。おなじみ ChatGPT との数値比較など、専門的な内容はいろいろ発表されてるんですが、結局のところどうなの？という感じですよね。

ならば自分たちで作っちゃえということで、さっそくアプリに組み込んで速さと精度の比較をしてみました。左が今回発表された Google Gemini、右が ChatGPT です。

まず、速さについては明らかに Gemini の勝ちですね。何十回とテストしてみましたが、ほぼすべて Gemini の方が速いです。ただ、まだ使ってる人があまりいないから応答が速いという考え方もできます。

精度については引き分けだと思います。意外に思われる方もいるかもしれませんが、もともと生成系 AI は数学が苦手なんです。今回はあえて数学Ⅲの問題に挑戦してもらいましたが、どちらも合ってたり間違ってたりいろいろでした。

まだ生徒向けアプリに使うのは無理ですね。少なくとも数学に関しては、もうしばらく先生の業務サポート用になると思います。

右側の ChatGPT は一見説明上手に見えますが、あらかじめ「説明は必要ない」という指示を出しているので、今回は Gemini の方が的確だということになります。そもそも、数学の先生にとっては数式の入力こそが面倒なわけで、説明部分は自分で書きたいですものね。

余談ですが、今回グーグルから発表されたのは Gemini Pro という前座です。2024年に Gemini Ultra という真打ちが登場するとのことですから、その頃には教育系アプリでもさまざまなブレークスルーがあると思います。

なんにせよ、ライバルが登場して切磋琢磨してもらうのはこちらにとっては大歓迎ですね✏

17/11/2023

🔶不登校児の未来像🔶
── オンライン学習の未来予測 ──

先頃、河野行政改革担当大臣が教育のデジタル化について「規制ではなく、子どもたちの学びを守ることが大事だ」との見解を示しました。それほど派手な発表ではありませんが、重要なことが2つ含まれています。

ひとつは、これが予算の無駄や事業効果について検証する場での発言だということ、そしてもう一つは明確に規制の見直しに言及したことです。いずれも、オンライン教育の将来性に対する肯定的な期待をもった発言と言えるでしょう。

これは、単なる制約やルールの見直しではなく、子供たちが持つ学びの欲求を大切にし、それを引き出す手段としてデジタル化を推進する姿勢を示しています。

🔻不登校児は牽引役かもしれない
教育のデジタル化において、端末の整備は順調に進んでいる一方で、通信環境やタブレット学習の活用方法においては地域差が問題となっています。この課題を解決するためには、地域ごとの調整やサポートの充実が必要なのは言うまでもありません。

特に、長期療養中や不登校の児童に焦点を当てることで、オンライン教育が本来持っている柔軟性とアクセシビリティという特長が発揮されるでしょう。

学校への通学が難しい不登校の児童でも、デジタルを活用した教育が可能となれば、学びの機会が格段に広がります。これにより、彼らが社会とのつながりを保ちながら学びを深めることができ、将来的には自らの可能性を追求する土壌が育まれるはずです。

🔻学習の高カスタマイズ性
不登校の是非についてはここで議論することは避けますが、「学校・保護者・地域」が三位一体となった積極的な学びのオンライン化を進めることで、図らずとも彼らは最先端の学習である「高カスタマイズ性」の恩恵を受けます。

もしかすると、大人になった時には指導者としてこの新たな教育手段の担い手になる可能性すらあります。もっとも、その頃にはきっとメンターとかインフルエンサーというような呼び方に変わっているんでしょうね。

オンライン教育は不登校児の学びにおいて大いに期待される教育手段であり、政府の積極的なサポートや規制の見直しは、子どもたちが学びの扉を開き、自らの可能性を追求するための重要な一歩です。
今回の河野大臣の発言は、それを明確に後押しするものと言えます。✏

23/10/2023

🧪開発室バックログ #17🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第17回のテーマは「ChatGPT でもできないこと」です。

✅ChatGPT をよく使う先生へ
今回は、普段の業務で割とよく ChatGPT を使う先生向けのお話です。例えば「クラス全員の答案を採点してアドバイスを付け加える」という業務に ChatGPT を使うとしましょう。もちろん AI で全て行うのは無理なので、あくまで補佐的に下書きを作らせるというイメージです。

使い慣れている方ほど、これはかなり面倒だと気づくはずです。

というのも、1人ずつ ChatGPT にコピペして、何秒か待って、出てきた答えをコピーして、次の生徒も同じことをして…の繰り返しになるからです。全然業務の効率化になってませんよね。
しかも、すぐに「1時間あたりのリクエスト数の上限に達しました」というメッセージが出て何も受け付けなくなり、困ったなぁ…となるでしょう。

「いやいや、ChatGPT に人数分まとめて入力すればいいんだよ」と思うかもしれません。でも今度は文字数制限に引っかかりませんか？せいぜい数千文字までですから。しかも、何人もまとめて入力すると精度落ちませんか？なんか短い答えしか出てこなくなりますよね。
結局は自分で全部書き直すことになって、やっぱり業務効率化とはほど遠いです。

ChatGPT はもちろん便利なんですが、もともと「短い応答を繰り返して自分の望む答えを引き出す」という、まさに会話に特化した AI なので、長々とした文章を何十人分もいっぺんに処理するのは実はあまり得意ではないんです。

前置きが長くなってしまいました。アプリにすればこれらの問題が解決できます。

今回は「高校生物の難しい記述問題の答案を5点満点で採点し、具体的なアドバイスを付け加える」という処理を、なんと66人分同時にやってしまおうというミッションです。
66人という数字にそれほど意味はなくて、単に画面の収まり具合が良かっただけです。動画向けに最初の3人以外はすごく小さく表示していますが、ズルなしでちゃんと文章は入れてますよ。

結果は動画で一目瞭然ですね。あっという間に全員分の処理が終わります。✏

06/10/2023

🧪開発室バックログ #16🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第16回のテーマは「手書きテストの自動採点」です。

✅手書き文字の採点
教育業界のデジタル化がどんどん進んでいるとはいえ、入試はまだ紙に鉛筆で書くというスタイルが主流ですよね。ただ、そのほとんどは単純な記号や語句を判断する形式ですから、それならアプリでやっちゃおうというのが今回の自動採点の実験です。ある模試の解答用紙に LiveBoard を使って生徒さんに実際に書き込んでもらいました。

処理のポイントは「解答欄の位置の特定」と「手書き文字の認識」ですかね。緑色の枠は「認識精度その他の理由で正解かどうか判断できないので、人間が目視で採点してね」という意味ですが、結果的に、この緑枠以外はすべて正しく◯✕をつけることができました。予想以上に精度は高かったです。

開発陣の結論としては、まだ細かい調整がされていない現段階でも、精度・実行速度ともに「十分実用に耐えるだろう」というものでした。完全に機械まかせにするのは不可能ですが、これまでと比べて圧倒的に少ない数の採点者で済むことになります。

今回はAIを使わない処理ですが、AI併用で採点の精度を高める（特に文章の記述問題とか自由英作文）なども面白そうですね✏

22/09/2023

🧪開発室バックログ #15🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第15回のテーマは「ぐじゃ消しとぐり消し」です。

✅消しゴムに持ち替えずに消す
いろいろなツールや機能が増えてくるにつれ、それを選ぶボタンも増えてきますよね。
でも、あくまで個人的にはという前置きをした上で、私自身は「メニュー項目やボタンの数はできるだけ減らしたい」派です。ユーザーがどんな操作をしたいかは、できる限りアプリ側で忖度してあげるべきだと思っています。

そんなひとつが、今日ご紹介する「ぐじゃ消しとぐり消し」です。何か文字を書いた上から「ぐじゃぐじゃっ」とか「ぐりぐりっ」と線を書き加えたら、それはもう消しゴムと判断して良くないか？という忖度なわけです。

消しゴムを使う時って、当たり前ですが消しゴムに持ち替えるじゃないですか。それはまあいいんですが、そのあとすぐにまたペンに戻すために持ち替えますよね。この2回の持ち替えを省略したい！という機能です。

問題は、どうやって「ぐじゃぐじゃ」とか「ぐりぐり」だと判断するかです。単に線が密集してるという判断基準だけだと「薔薇」とか書いてる途中に消えちゃうかもしれませんよね。それはとっても困るわけで。

そこでこのデモでは、線の密集ぐあいはもちろんですが、加えてペンが動く方向のばらつきも判断材料にしています（真面目に書くなら「ペンの方向ベクトルの標準偏差」ですね）✏

01/09/2023

🧪開発室バックログ #14🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第14回のテーマは「患者ボット」です。

✅数か月 → 2時間
看護学校では「患者さんが話した内容を的確にまとめて、チーム内で正しく共有する」という授業があります。その教材は、実際のカルテや経験を元にして、患者さんが言いそうな内容を看護学校の先生が考えて作ってるんだそうです。

この作業を肩代わりする「患者ボット」のようなプログラムがあるといいよねーという話は、社内でもずいぶん前からありました。ChatGPT が流行り始める1年以上前のことだったと思います。

当時、すでにアメリカには高度なシステムがあって、これを参考に作り始めたんですが…結果的には数か月で断念しました。アメリカ人のデータを日本人向けに置き換えるのが難しく、その調整には莫大なリソースがかかると判断したためです。体格や体質の違いだけではなく、遺伝的背景や生活習慣も異なりますからね。

それからさらに何か月かあと、ChatGPT をアプリに組み込む仕組みが公開されたその日のこと、何かいい例題はないかなぁと考えていました。「AI といえば知識があやふやで、そのくせよくしゃべる…それって患者さんそのものじゃないか！」と気づいたんです。
何か月も取り組んだ末にあきらめたものが、ほんの2時間で仕上がってしまいました。AI 恐るべしですね。

AI を使うメリットは、同じ症状や環境の患者さんであっても、違うセリフをいくらでも作れることです。クラスに40人の学生さんがいるなら、40通りのセリフがすぐに作れてしまうわけです✏

（おまけ）
先日、ネットニュースで「医師が ChatGPT を参考にしている」という記事がありました。一瞬、えっ？大丈夫なの？と思いますよね。実はこれ、医学的な専門知識を参考にするという意味ではなくて、AI 特有の「相手の立場に寄り添った話し方」を参考にするんだそうです。

正直これは盲点でした。塾や予備校の先生にとって生徒に寄り添った話し方をするのは当たり前ですから、AI の話し方を参考にするなんて考えもしませんでした。でも確かに、患者さんの立場に立って話すのが苦手なお医者さんがいてもおかしくないですもんね。勉強になりました。

25/08/2023

🧪開発室バックログ #13🔧

「開発室バックログ」とは、EVO開発陣の研究・試作中の機能について、技術的な難しい理屈は抜きにして紹介するコーナーです。
実装間近のもの、試作段階のもの、ボツになりそうなもの、そんないろいろを惜しげもなく共有しちゃいます！
第13回のテーマは「紙教材の切り分け」です。

✅地味な機能ですが
LiveBoard には「教材のPDFデータを大問ごとに切り分けてカード化し、単元に分類してデータベース化する」という機能があります。これだけ聞くと「PDFをページごとに画像にするってことでしょ？別に普通じゃない？」と思うかもしれませんね。いえ、違うんです。ページごとじゃなくて問題ごとに切り分けてるんです。さらに、

・いろんな原稿も同じサイズになるように解像度を計算
・並べ替えのために問題番号を消して■に置き換える
・答えの書き込みのために、小問ごとに余白を挿入
・ページをまたぐ問題の処理

などなど、非常に細かい処理を経て1枚のカードができあがります。さらに、テキストには解答・解説がついてますよね。あの2カラム構成の薄い冊子です。これも問題ごとに切り分けて問題カードと紐づけています。

言うまでもないですが、これを手作業でやるのは不可能ですよね。LiveBoard では画像認識と繊細なパラメーター調整で自動化を実現しています。まぁ…各出版社のクセのようなものがあるので、さすがに100％完全自動化というわけにはいかないんですけどね。いずれは完全自動化したいものです。
ちょっと地味なスクショですが、ちゃんとテキストの行を認識して、カードに分けたり余白を入れてるのがわかると思います✏

LiveBoard（株式会社EVO）