Recursiveは、教育現場におけるデジタル化の推進と教員の業務軽減化に貢献すべく、小中学校用の学校教材を発刊する教育同人社向けに、児童が手書き解答した紙の計算ドリルを自動で正誤判定するAIモデルを開発したことを、1月21日に発表した。
Recursiveと教育同人社は、AIを活用して従来多くの手間や時間を要していた紙教材の答え合わせに関する一連の作業の軽減と正確性、学習記録をデータ化し、さらには教員による児童の学習状況の見取りやすさを目指している。その取り組みの初期フェーズとして自動正誤判定機能を実現した。
RecursiveはAIのカスタム開発に強みを持ち、教育同人社が描く、持続可能な教育活動の実現に向けたビジョンを共有する企業として評価され、教育同人社の開発パートナーに選ばれた。教育同人社が、これまで学校教材の発刊にとどまらず変化する教育現場のニーズに柔軟に対応しながら、さまざまな形で教員を支援してきた使命感に共鳴し、Recursiveは紙教材をデジタルへとつなぐAIモデルの開発に取り組む運びとなった。
これにより、学年問わず答え合わせを児童自身で行えるなど教員の業務の負担を減らし、逆に教員でなければできない教務の充実や児童一人ひとりに寄り添った指導ができるなど教育の質向上にも寄与する。さらに紙教材をデジタルへとつなぐことで、日本の教育現場の教育データ利活用にも貢献していく。
具体的には、Recursiveが開発・提供しているドキュメントの分析・解析AIツール「FindFlow（ファインドフロー）」と、画像などのメディアを分析・生成するAIツール「PixelFlow（ピクセルフロー）」を組み合わせてカスタマイズし、教育同人社向けに小学校算数の計算問題の正誤判定・採点・成績集計ができるAIモデルの開発に着手。その第一段階として正誤判定機能を実装し、手書き解答をAIが自動で判定できる仕組みを構築した。
同モデルでは、児童が紙教材に手書きした解答をスマートフォンやタブレット端末のカメラで撮影すると、AIが解答を自動認識する。高度な物体検出およびOCR（光学式文字認識）技術を用いて、手書きの数字や記号をテキストデータに変換し、正解データとの照合を行い、迅速な正誤判定を実現している。
AIモデルのトレーニングには、教育同人社がこれまでに蓄積した多くの教材データを活用し、汎用性を高めるための徹底的な学習が行われた。その結果、横算形式と整数の四則演算に加え、従来のAIでは技術的な課題が大きかったひっ算形式や小数を含む四則演算の正誤判定も可能となり、高度かつ柔軟な判定が実現した。
今後、同モデルは教育同人社による協力のもと、2025年上半期をめどに一部の公立小学校でモニターが実施される。また、同モデルは現在、教育同人社により特許出願中であるほか、AIエンジン名「MITORU」として2024年12月27日に商標登録が出願された。
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