2026/08/04 学校行事

第1回体験入学を実施しました ～IT系編～

 

8月1日(土)に令和8年度 第1回体験入学を実施しました。

杉工の体験入学は、前半と後半で違う科目を受講する2部制で

前半　数学 or 英語

後半　IT系 or 環境系

の内から事前に1科目ずつ選択する方式です。

今回はこの中からIT系で実施した内容をお伝えします。

 

IT系の1回目のテーマは『AI体験』でした。

今回のメインの先生は、なんと在校生！

授業の具体的な目的は大きく2つ。

 

1. 0～3までのハンドサインを画像認識するAIモデルを作成する。
2. 1で作成したモデルを使ってマイコンのLEDを制御するプログラムを組む。

 

授業の流れとしては、初めに「AIとは？」のような予備知識を学び、その後実技に入るという工科高校の「実習」という科目を踏襲しました。

 

（緊張のせいか、説明の声が小さい先生。　それでも、中学生の皆さんは静かに聞いてくれました。）

 

本来、AIのプログラムは複雑なアルゴリズムで成り立っているので、そのソースコードも複雑かつ長いものになります。

今回は Teachable Machine(※1) という専用のWebアプリを使うことで、プログラミングせずにAIを作成しました。

まず、Webアプリにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します。

そしてウェブカメラでそれぞれのハンドサインの画像を撮影します。

撮影後はAIモデルをトレーニングし、ハンドサインを認識できるようにしてから、AIモデルをプログラムコードとして出力します。

これで、マイコンを制御するために使うAIモデルのプログラムの完成です。

 

 

この授業で制御するマイコンは micro:bit です。

マイコン制御にはブロックを組み合わせることでプログラムが組める Scratch(※2) というWebアプリを使いました。

AIモデルを組み込む前に、

 

• アイコンをクリックすると音が出る
• 矢印キーを押すと、その矢印がLEDで表示される

 

といったような簡単なプログラムを作ってみます。

 

 

プログラミング方法の確認をした後は、いよいよAIモデルの組み込みです。

先ほど出力したAIモデルのプログラムコードのURLをScratchのプログラムに組み込み、ハンドサインに合わせて0～3の数字をLEDで出力させます。

ハンドサインと違う数字が出力される場合、「うまく出力できない＝AIの読み取りの精度がよくない」ということなので、もう一度Teachable Machineに戻ってAIのトレーニングをやり直します。

 

はじめのうちは0や1の画像認識はうまくいくことが多く、2や3など指の本数が増えるとうまく認識できないようでした。

AIに覚えさせる画像の撮り方を工夫したり、画像の背景に気を付けたりすることで、徐々に精度を上げることができました。

 

第2回体験入学は9月6日(日)に実施予定です。

次回のIT系のテーマは『Unityを使ったスマホゲームアプリ製作！』です。

今回とはまた違ったプログラミングなどを実施予定です。

詳細は 令和８年度　体験入学のご案内 のページをご覧ください。

 

 

(※1) Teachable Machine

Googleが提供する無料のAIモデル作成ツール。

URL：https://teachablemachine.withgoogle.com/

 

(※2) Scratch

マサチューセッツ工科大学メディアラボが開発した教育用プログラミング言語。

URL：https://scratch.mit.edu/