公務員試験の判断推理/数的推理やSPIの非言語問題が苦手な学生向けに、その克服を支援するAIをつくりたい。ただし、単に公務員試験やSPIで高得点がとれるようになることを目指すのではなく、基本的な数学や論理的な考え方やComputational Thinking(計算論的思考)を身につけることで、日常生活からデータサイエンスまでいろいろなことに役立つ力をつけることを目指したものとしたい。
就職試験を突破することを学習の動機付けとして利用するが、単に問題のパターンを覚えて合格点がとれるようにするのではなく、非言語問題を解くために必要な基本的な数学や論理的な考え方やComputational thinkingを身につけさせることを目指す。
また、すぐに答を教えるのではなく、学生に問い掛けるなどの対話を通して理解を深めることを目指す。
↑このリンク先に一般的な作り方が書いてあります。非言語問題チュータを作る場合は、「カスタム指示」として、上記のチュータについての説明文「公務員試験の・・・(中略)・・・深めることを目指す。」をカットアンドペーストで貼り付けるだけでも、そこそこ動くものはできるはず。その後、いろいろな入力に対するチュータの応答を見ながらカスタム指示を改良していくという流れです。本格的に改良する段階になったら、下記の開発方針を参照。
書籍やWeb上の試験問題等をGemにアップロードしてそれに基づいてGemに応答させるのは避けて下さい。私的利用であれば問題がないことが多いですが、このプロジェクトでは、チュータの公開あるいは販売を目指しているため、著作権を配慮する必要があります。
スマホ(AndroidおよびiPhone)のカメラで数式を撮影すると、その数式を易しく解説してくれるアプリ。大学の文系の学部でデータサイエンス、AI、機械学習、経済学などを教える際、数式が出てくると無視したり、あきらめてしまったりする学生が少なからずいるだろう。そうした学生が少しでも数式を理解できるようになることを支援する手軽に使えるツールを作りたい。学生のレベルとしては、小学レベルの算数で躓き始めた/中学レベルの数学が分からない/高校レベルの数学が分からない/高校の文系コースの数学は一応学習したなど、様々なレベルの学生が混在していることを想定し、レベルに応じた解説ができる必要がある。学生は手軽でないと使わないと思うので、スマホを取り出して数式をさっと写すだけで解説してくれるものにしたい。また、解説の中に分からない点があればそれについて質問できるものにしたい。ユーザインタフェースのデザインは気楽に使えて親しみやすく温かみのある雰囲気にしたい。
AIアプリ構築メンター(初学者向けお手軽)←GeminiのCanvasで作ります
注意:Google Workspaceアカウント(企業や学校のメールアカウント) で作ったCanvasは共有できないことがあるようです。個人のGoogleアカウントで作成して下さい。
ヒント1:ClaudeアーティファクトやGeminiのCanvasは、スマホのカメラで撮影できるようにするところが難しいかもしれません。その場合、いったんカメラで撮るとファイル保存されるのでそのファイルをアップロードするようにしたら実現しやすいはず。2026/4/27時点で、Claudeアーティファクトはスマホのカメラ撮影のところでつまずいています。GeminiのCanvasはGemini 3.1 Pro(無料版では使えない?)を使ったら一発でカメラ撮影可能なものができました。下記の構築例にこれを載せておきます。
ヒント2:Google AI Studioのバイブコーディング等を使うと、カメラでの撮影機能は実現しやすいと思いますが、その場合は、生成AIのAPIを自前で用意しないといけないという問題があります。ClaudeアーティファクトやGeminiのCanvas(下記のNew Gemも)の良いところは、生成AIのAPIを自前で用意しなくてよいところです。
New Gem(試験運用版)
パソコンで gemini.google.com にアクセス:個人アカウントを使用
左側の3本線アイコン 「三」をクリックしてメニューを開く
メニューから 「Gem 」をクリック
ページの上部に新機能(試験運用版)の「New Gem」というボタンが表示されるのでそれをクリック
やさしい数式カメラ (岡)
↑学生の学習ログ(「何を撮影したか」と「どのような対話・レベル変更を行ったか」をセッション単位で記録する)をFirestoreに匿名で保存している。→教員側として「文系学生が躓きやすい数式パターンの分析」といった学習分析(Learning Analytics)のデータソースとして活用可能。
構築例:ここは、使ってもらいたいものができたら掲載する場所にします(掲載希望は岡まで知らせて下さい)
MathLens(松田隆聖):「探検」機能(身の回りのものから数学を見つけよう)は、斬新で、AIの機能をうまく生かしてますね
ユーザとの対話履歴を取得・保存できるようにしておいて、その履歴をAIに分析させて、システム指示の改良をさせるとよさそう。このためには、ユーザから事前了解をもらっておく必要があることに注意(対話履歴を利用してシステムを改良することへの許諾)。個人の対話履歴に基づいて自動カスタマイズする機能を作る手もある。大学で開発するメリットは、学内でいろいろなレベルのユーザを確保しやすいところ。
この評価・改良までしっかりやると、学習効果が高いアプリになり、SPIチュータであれば学生のSPI得点が向上し(アプリ使用の有無や使用前後での比較可能なデータを残す必要がある)、希望通り就職できる可能性が高まり、質の高い論文が書け、特許が取得できる可能性が高まり、起業できる可能性も高まるだろう。SPIはCナビ2とCナビ3で毎年5月に受検しているはずなので、その2つの受検の間にSPIチュータを使った場合(次からこのデータが取得できる)と使わなかった場合(これまでのデータがこれ)で、2つの受検間の得点差を調べると効果が定量的に評価できそう。Cナビ2:5/7 マークシートで受検、10/1 SPI解法講座、Cナビ3:5/14までにオンラインで受検、7/2 SPI解法講座
さらに、ユーザのペルソナを、チュータのテスト・評価に必要なだけのバリエーションで作成し(ここにも生成AI利用可能)、このペルソナとチュータを対話させ、収集した対話履歴に基づいて、システム指示の改良を行うこともできるはず。実際の人ユーザとペルソナを併用するのが望ましいだろう。
(この項目は書きかけ)
Photomath他:「問題を解く」「ステップを示す」が中心
⇔我々の狙い:
数式カメラ:数式を見た瞬間の離脱防止、数式読解アプリ、数式を文章の一部として読めるようにする、数式を恐れずに読むリテラシー
SPIチュータ:「このアプリは、SPI非言語の点数を上げるためのチュータである。ただし、単に解法パターンを暗記させるのではなく、問題文を分解し、重要な量を取り出し、図・表・式に変換し、手順を検証する経験を通じて、Computational Thinkingを育てる。学生にとっては就職活動のための実用的な学習でありながら、その背後では、AI・データサイエンスを理解するための基礎的な思考操作を身につけることを目指す。」;どこで詰まったかを見つけてくれる;問題文の条件整理;図表化;問題の型認識;文章から数式;問題を構造化し、変数化し、手順化し、検証する力をつける;SPI対策をしながら、「文章を構造に変換する力」を鍛えるアプリ;解き方を覚えるSPI対策ではなく、問題を分解して考えられるようになるSPIチュータ;学生からの利点:SPIが解けるようになる;教員からの利点:SPIを題材に、問題分解・抽象化・アルゴリズム的思考を育てる;どこで置いていかれたかの 診断をComputational Thinkingの語彙で作る(例:「今つまずいたのは、何を求めるかを決めるところです」)
CT語彙
学生向けラベル
分解
問題を小分けにする力
抽象化
大事な情報だけ取り出す力
変数化
わからないものに名前をつける力
表現変換
文章を表・図・式にする力
手順化
解く順番を決める力
デバッグ
ミスや矛盾に気づく力
一般化
似た問題に応用する力
Khanmigo他:個別化・対話・画像入力
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