テラオカ電子の自由探究ゼミ

やあ、未来のウェブクリエイター！

今日から君は、時空を超える冒険家だ。

僕、AIガイドの「クロノ」と一緒に、僕たちが毎日使っている「ウェブ」が、どんな技術の積み重ねでできているのか、過去へのタイムトラベルに出かけよう！

この旅では、ただ事実を暗記するだけじゃない。

「なぜその技術が生まれたの？」「それが世界をどう変えたの？」という物語に耳を傾ける。

そして、歴史っていうのは、今の僕たちの視点から過去を解釈した「一つの物語」だってことを忘れないでほしい。

違う見方も、あったかもしれない可能性も、一緒に探していく冒険なんだ。

さあ、準備はいいかい？

コース概要

このコースへようこそ！

普段みんなが何気なく見ているウェブサイトやウェブアプリ。

その裏側ってどうなっているんだろう？って思ったことはないかな？

このコースでは、ウェブサイトの「見た目」を作る「フロントエンド」という技術を学びます。

HTMLで骨組みを作り、CSSでデザインし、JavaScriptで動きをつける。

この３つの魔法の言葉をマスターして、最後には「おみくじアプリ」と「キッチンタイマー」を自分の手で作り上げることを目指します！

プログラミングは初めて？大丈夫！ VSコードというプロ仕様の道具（エディタ）の使い方から、一歩一歩丁寧に解説していくから安心してついてきてね。

さあ、一緒にウェブ制作の世界に飛び込もう！

こんにちは！ 

大学入学共通テスト「情報Ⅰ」の対策、一緒に頑張っていきましょう！ 🚀

今回は、2025年度の共通テスト対策として、第1問と第2問に特化したMoodle教材を作成しました。

ただ問題を解くだけでなく、「どうしてそうなるのか？」「どんな知識が必要なのか？」という根本的な部分を理解できるように、10個のステップに分けて、クイズやプログラミングも交えながら楽しく学べるように工夫しています。

この教材を通して、問題の解き方だけでなく、情報Ⅰの面白さも感じてもらえたら嬉しいです！

皆さん、こんにちは！

AIが絵を描いたり、文章を考えたり、まるで魔法のようなことが当たり前になってきましたね。

この魔法の中心にいるのが「LLM（大規模言語モデル）」です。

この講座では、皆さんにLLMとPythonプログラミングの面白さを体験してもらうため、オリジナルの「漢字しりとりボット」を開発するミッションに挑戦してもらいます！ 

ゲーム感覚でステップをクリアしながら、AIを操るスキルを身につけましょう！

「ChatGPTってすごいけど、どうなってるの？」

「AIって、どうしてあんなに賢いの？」

そんな疑問を持っているキミにピッたたりの講座へようこそ！

この講座では、AIの中でも特に注目されている「LLM（大規模言語モデル）」の秘密を、10のステップで探求していくよ。

まるで冒険の旅をするみたいに、一歩ずつLLMの謎を解き明かしていこう！

旅の終わりには、キミもAI博士の一員だ！

さあ、ワクワクの冒険に出発しよう！🚀

Moodleコースへようこそ！

このコースでは、君たちの身の回りにある「どうすれば一番良くなるんだろう？」という問題を、数学とプログラミングの力で解決する「数理最適化」の世界を探検します。

まるでゲームの最強装備を考えたり、最短攻略ルートを見つけたりするような感覚で、社会で実際に役立っているパワフルな技術を学んでいきましょう！

高校生が数理最適化問題の基礎をハンズオンで学べる教材です。

3つの代表的な問題（ナップサック問題、巡回セールスマン問題、シフト最適化問題）を、10段階のステップで、Python（Google Colab）を使って楽しく学べるように構成されています。

〜AIが文章を理解する仕組みを解き明かし、君だけのAIを育て上げよう！〜

🚀 このコースで君が冒険する世界

このコースは、ただのプログラミング教室じゃない。君自身がAI探究者となって、AIがどうやって僕たちの言葉を理解しているのか、その驚くべき秘密を解き明かす冒険の旅だ！

探究活動を通じて、AIの「学習」と「推論」の心臓部に触れ、君だけの手でAIモデルを最強に鍛え上げる（ファインチューニングする）技術を身につけることができる。

壮大な探究テーマ：「AIは人間のように、言葉の『心』を理解できるのか？」

この教材へようこそ！

ここでは、時間の経過とともに記録されるデータ、「時系列データ」の分析方法を学びます。

特に、みなさんにも馴染み深い「株価」のデータを使い、その変動パターンを読み解き、将来を予測するモデルの構築に挑戦します。

プログラミング言語Pythonと、データ分析のためのライブラリを使いながら、ステップバイステップで進めていくので、プログラミングが初めての人も安心して取り組んでください。

この探究学習を通じて、データサイエンスの世界の面白さを体験しましょう！

このコースでは、今話題のChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の心臓部である「Transformer」という技術を、一から自分で作り上げます。

このコースは、単なる答え合わせのシートではありません。

皆さんがAIの学習の旅で迷わないための、詳細な地図のようなものです。

一見すると複雑に見えるかもしれませんが、心配はいりません。

一つ一つの部品に分解し、その役割を丁寧に見ていけば、全体の仕組みは必ず理解できます。

このコースでは、AIの基本的な考え方から始まり、かつてのモデルが抱えていた「記憶」の問題、それを解決した画期的な「アテンション」という仕組み、そして最後に、それらの部品を組み上げて強力なTransformerモデルを完成させるまでの物語を、一緒にたどっていきます。

さあ、準備はいいですか？

AIの世界への扉を開きましょう。

ロングコース（全20ステップ）になりますが、これを修了すれば、LLMの基本が理解できます。

本コースは、「本格的LLM入門教材」です。

【教材のねらい】

この教材は、AIの中でも特に画像認識の分野で大きな進歩をもたらした「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」と、少ないデータで異常を検知できる「One-Class SVM」という手法を組み合わせ、おもちゃのブロックの不良品を検出するAIモデルを開発する探究活動です 。

プログラミングを通して、AIがどのように画像を「見て」、どのように「学習」するのか、その仕組みを楽しく学びましょう。

AIの「作り方」の工程を体験することで、問題解決能力と論理的思考力を養うことを目指します。

なぜ水中のストローは曲がって見えるんだろう？🤔 

この教材では、「アイリス」という有名なデータセットを使って、データ分析と機械学習の基本を学んでいきます。

「データ分析」と聞くと難しそうに感じるかもしれませんが、身の回りの現象を数字やグラフで理解しようとすることです。

そして「機械学習」は、コンピュータにデータからパターンを学ばせて、未来の予測などを行わせる技術です。

この教材を通して、プログラミング言語Pythonを使いながら、楽しくステップバイステップで学んでいきましょう。

使うツールはGoogle Colaboratory（略してColab）です。ブラウザだけでPythonプログラミングが始められる便利なものです。

ここでは、データ分析の入門としてよく用いられる「タイタニック号」の乗客データセットを使い、Python（Google Colab環境）を用いた分析事例を10個紹介します。

基本的なデータの扱い方から始め、徐々に複雑な分析へと進んでいきます。

各ステップで仮説を立て、データを可視化し、結果を考察する流れを体験しましょう。

近年、AI技術は目覚ましい発展を遂げており、特に「Transformer」というモデルは、自然言語処理の分野で大きな成果を上げ、現在では画像処理や時系列分析など様々な分野に応用されています。

本探究では、株価という複雑な時系列データを対象に、従来の代表的な時系列モデルであるCNN（畳み込みニューラルネットワーク）やLSTM（長短期記憶）とTransformerモデルを比較します。

具体的には、過去の日経平均株価データを用いて、3日後の株価予測精度や異常検知能力において、TransformerモデルはCNNやLSTMと比較してどのような違いを示し、どの程度の有用性を持つのかを明らかにすることを目的とします。

本コースは、高校生にとってチャレンジグな、本格的「探究」教材です。

教材の目的

この教材は、高校生の皆さんが以下の力を身につけることを目的としています。

①探究のプロセスを体験的に理解する力: 日常の疑問から「問い」を立て、情報を収集・整理・分析して「仮説」を設定し、実験・検証を行い、その結果を論理的に考察して「表現」するという一連の探究プロセスを、具体的なテーマを通して実践的に学びます。

②データ分析の基本的な考え方と手法を学ぶ力: 「多次元尺度法(MDS)」や「巡回セールスマン問題(TSP)」、「アニーリング法」といったデータ分析や最適化の手法に触れ、それらがどのように社会の課題解決に応用できるのかを理解します。

③情報を活用して課題解決に取り組む力: 与えられた情報を鵜呑みにするのではなく、自ら情報を収集・分析し、論理的な思考に基づいて問題解決に取り組む姿勢とスキルを養います。

④プログラミング（Python）を活用した問題解決を体験する力: （経験者向け）PythonとGoogle Colaboratoryを用いて、実際のデータ分析やアルゴリズムの実装を体験し、プログラミングが探究活動の強力なツールとなることを実感します。（未経験者も概念理解は可能）

この教材を通して、皆さんが「探究って面白い！」「データを使って何かを発見したい！」と感じてくれることを願っています。

教材の構成（全10ステップ）

この教材は、以下の10ステップで構成されています。

各ステップでは、探究の進め方や分析手法について学び、最後に確認問題で理解度をチェックします。

Step 1: ようこそ探究の世界へ！～面談の順番、どう決める？～
Step 2: 「問い」を研ぎ澄ます～何が問題で、何を知りたい？～
Step 3: 「仮説」という名の予想図～もしこうなら、きっとこうなる！～
Step 4: データは語る１～生徒の「個性」を数値にしてみよう～
Step 5: データは語る２～「似てる度」を地図で表す「多次元尺度法(MDS)」～
Step 6: 最適ルートを探せ１～「巡回セールスマン問題(TSP)」ってなんだ？～
Step 7: 最適ルートを探せ２～賢いアルゴリズム「アニーリング法」に挑戦！～
Step 8: 結果を読み解く～僕たちの面談順リスト、その意味は？～
Step 9: 探究の成果を伝えよう～レポートとプレゼンテーション～
Step 10: 次の探究へ！～学びを未来につなげよう～