麴町学園女子中学校高等学校（東京都千代田区）は3月15日、校内の大築アリーナで「ロボッチャ®ジャパンカップ2025（RJC2025）」を開催する。大会は一般社団法人ロボッチャ協会が主催し、全国から約80チームが参加して年間チャンピオンを競う。

　ロボッチャは、パラスポーツのボッチャをベースに、ロボット工学とプログラミングを組み合わせたテクノロジースポーツ。大会では通常競技の10分の1サイズのコートとボールを使用し、参加チームが自作した投球用ロボットにプログラムで指示を出しながらゲームを進める。

　RJC2025は子どもから大人まで参加できるオープン部門として開催され、予選リーグ、敗者復活トーナメント、決勝トーナメントの3段階で優勝チームを決定する。競技を通じて、参加者同士の技術交流やコミュニケーションを促し、創造力や問題解決力を育むことを目的としている。

　麴町学園ではSTEAM教育の一環としてロボッチャを授業や探究活動に取り入れており、独自カリキュラム「みらい科」でプログラミングやデータサイエンス、エンジニアリングを学ぶ機会を提供している。学校説明会では在校生がメンターとしてロボッチャ体験を運営するなど、生徒主体の活動として展開している。

　2026年度には「ロボッチャ開発を通じたエンジニアリング・デザイン・プロセスの実践と探究」をテーマに、村田学術振興財団の助成を受けた研究プロジェクトも開始する予定。3Dプリンターなどのデジタル工作技術を活用し、状況に応じて柔軟に対応できる汎用ロボットの開発を目指す。

　また同学園は2025年に創立120周年を迎え、STEAM教育の拠点として3Dプリンターやレーザーカッターを備えた「デジタルラボ（デジラボ）」を整備。教科横断型の学習環境を整え、生徒が社会課題をテーマに探究する教育を強化している。

　TBSホールディングスは、ゴールドパートナーとして参画した「第7回Minecraftカップ」全国大会で、独自の企業賞「TBS賞」の受賞作品を決定した。大会は2月15日、東京大学大学院 情報学環・福武ホールで開催され、各地区大会を勝ち抜いたファイナリストが作品を発表した。

　大会テーマは「未曾有の災害から人類の命をまもれ！～レジリエンスを備えたまちづくり～」。過去最多となる836作品の応募があり、子どもたちは教育版のMinecraftを活用し、災害に強いまちづくりをテーマにした作品を制作した。

　TBS賞には「より強く!何度でも立ち上がる!未来の沖縄・沖縄マイクラ部」が選ばれた。作品は沖縄の伝統文化であるエイサーをモチーフに、古来の情報伝達の知恵と地域文化を未来の防災やレジリエンスの視点で表現した点が評価された。授与式では同社特任執行役員が「沖縄の子どもたちが未来に希望をつなぐというメッセージに胸を打たれた」とコメントした。

　大会関係者からは、ゲームを通じて学びを深める「Edutainment（教育×エンターテインメント）」の可能性にも期待が寄せられた。大会運営委員長で東京大学教授の鈴木寛氏は、子どもたちが取材や調査を行いながら作品制作に取り組むことが探究的な学びにつながると指摘した。

　また同社は、3月20日から東京・赤坂で開催する体験型イベント「AKASAKA あそび！学び！フェスタ 2026」で、教育版Minecraftを使ったワークショップを実施することも発表した。会場は赤坂サカスで、TBS番組と連動した「あそび×学び」のコンテンツを展開する。イベントは3月20日から22日まで開催され、入場は無料（事前登録制）。

　TBSグループは今後も、コンテンツ制作力と教育を掛け合わせたEdutainment事業を推進し、次世代クリエイターの育成を支援していくとしている。

　ナガセが、2026年2月25・26日に実施された東京大学の二次試験問題を用いて最新の生成AIの解答能力を検証したところ、3種類すべてのAIが得点率8割以上を記録し、最難関とされる理科三類の合格水準を上回る結果となった。最高得点は9割に迫る水準だった。

　検証では、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GPT‑5.2の3モデルを使用。文系・理系ともに得点率は8割を超え、例年6割前後とされる合格ラインを大きく上回った。総合得点ではClaude、Gemini、GPTの順となった。

　教科別では差もみられたが、文系数学では3モデルすべてが満点を記録するなど、記述式問題への対応力の高さが目立った。AIは単に解答を導くだけでなく、途中の思考過程を含む記述答案も正確に構成できる水準に達しているという。

　一方で課題も明らかになった。図形問題では図から情報を読み取る過程で苦戦し、「平面上に図示せよ」といった設問では計算式まで到達しながら図示ができないケースが確認された。また日本史では史料をもとに時代背景を踏まえて用語を書き換える問題に弱く、史料の要約にとどまる傾向が見られた。

　回答時間は人間を大きく上回る速さで、日本史や世界史は1～2分程度、最も時間を要する数学でも20分未満で解答した。

　今回の検証は、AIの事前学習の影響を排除するため、試験当日に問題を入力して実施。東進の教務部門が作成した模範解答と採点基準を用い、部分点を含めて得点化した。

　同社は、こうした検証結果をAI教育コンテンツの開発に活用する方針だ。東進ではAIを用いた志望校対策演習などを展開しており、累計200億件以上の学習データと約45万問の問題データベースをもとにAI教材の高度化を進めている。さらに、英作文や小論文の添削を支援する生成AIシステムを学校向けにも提供しており、教育現場での活用を拡大している。

　教育事業を展開するＭｏｏｎＪａｐａｎ（東京）とキヤノンマーケティングジャパンは、高校の「探究」学習で得られるデータを活用した新しい採用モデルの構築に乗り出した。生徒が授業を通じて培う主体性や粘り強さといった「非認知能力」を可視化し、企業との適切なマッチングを図る実証実験を進める。
　背景には、高校卒業後の高い離職率がある。厚生労働省の調査によると、令和４年３月に卒業して就職した生徒の37.９％が３年以内に離職しており、採用時における企業と求職者の情報不足が要因の一つとされている。現在の選考プロセスでは生徒の強みが十分に伝わりにくい一方、学校現場では長期にわたる試行錯誤のプロセスがデータとして蓄積されていることに着目した。
　今回の取り組みでは、ＭｏｏｎＪａｐａｎが保有する活動ログや成果物、教員のフィードバックなどのデータを構造化し、採用現場で活用できる形式に整備する。学校側は蓄積されたデータベースを基に相性の良い企業を生徒に紹介し、企業側は面接だけでは見えにくい能力を把握することで、採用判断の納得感向上や入社後の定着支援に役立てる仕組みだ。
　実証実験は２０２６年４月から11月にかけて、岡山県を中心とする瀬戸内エリアで実施される。同エリアの高校２から６校、および企業30から50社が参加する予定で、得られた成果をもとに将来的な全国展開を目指すとしている。