次期学習指導要領の議論に基づく「中学校 情報・技術科」への対応案と教材活用について

最終更新: 2026年8月6日（中央教育審議会 情報・技術ワーキンググループ 第12回会議（2026年7月30日）の「取りまとめ(案)」等に基づく）

次期学習指導要領（新学習指導要領）に向けて、中央教育審議会の情報・技術ワーキンググループ（情報・技術WG）がまとめた「取りまとめ(案)」では、技術・家庭科（技術分野）＝中学技術を発展させた「情報・技術科」の創設と、その内容構成（1. 情報技術領域＝(1)情報の表現とデジタル化・(2)プログラミングと自動化・(3)情報基盤とシステム化／2. 情報を基盤とした生産技術領域＝(1)材料加工とデジタル製作・(2)生物育成とデータ活用・(3)エネルギー変換とスマート化・(4)技術の統合）が示され、学年ごとの単元例を含む学習イメージまで具体化されました。

さらに、総則・評価特別部会の取りまとめ(案)（2026年8月4日）では、その授業時数として第1・2学年で各学年最大70コマ程度、第3学年で最大35コマ程度（現行の技術・家庭科の技術分野の内容を含む）が示され、全面実施を待たず令和10年度以降に段階的に先行実施するための経過措置も検討されています（同資料p.88-89）。

本ページは、この学習イメージのうちフィジカルコンピューティング教材「AkaDako」と関連教材で現時点で既に実現できる部分を、学習イメージの記述に沿って整理したものです。

なお、本ページで紹介している教材は、現時点で公開しているもの・近日公開予定のものに限っています。いずれも現行の学習指導要領に即した教材であり、次期学習指導要領の内容が固まった段階で、新課程用の教材として再設計していく予定です。現段階では、「AkaDakoでどのような学びが実現できるか」のイメージをつかむ材料としてご覧ください。AkaDakoは常に進化しています。

※本ページは「情報・技術科」の学習内容全体を網羅するものではなく、AkaDakoが関連する範囲のみを扱っています。

対応マップ（サマリー）

内容項目（取りまとめ(案)）	対応	主な教材
1.情報技術領域 (1)情報の表現とデジタル化（第1学年）	○	Webページ制作・UIデザインの試作検証（JavaScript×AkaDako）、生成AI体験（データ分析等の座学は対象外）
1.情報技術領域 (2)プログラミングと自動化（第2学年）	◎	計測・制御、自動水やり装置、課題解決プログラミングカード
1.情報技術領域 (3)情報基盤とシステム化（第3学年）	◎	QRコード決済・IoT・チャット（双方向通信）、Cloud Plus
2.生産技術領域 (1)材料加工とデジタル製作（情報との統合面・第1学年）	○	インテリジェントひさし・ブラインド
2.生産技術領域 (2)生物育成とデータ活用（第2学年）	◎	スマートビニールハウス・自動給餌システム 等
2.生産技術領域 (3)エネルギー変換とスマート化（第2学年）	○	ソーラー・トラッカー 等＋電力測定ボード
2.生産技術領域 (4)技術の統合（第3学年）	◎	自動水やり装置＋通信＋生成AI（WG例示と同一の技術構成）
プログラミング教育の方向性「価値の創出」	◎	企画開発・広報体験（単元パッケージ・授業スライド付き）
AI自体を学ぶ／AIを活用して学ぶ	◎	生成AIカメラ、画像認識分別器、生成AI活用資料

◎=そのまま実施可能　○=組み合わせ・一部工夫で実施可能　予=対応教材を近日公開予定。サマリーの記号は項目単位の総合判定であり、個別の学習イメージへの対応は各セクションの表をご覧ください

1.情報技術領域 (1)情報の表現とデジタル化（第1学年）

データの収集・分析やデジタル化の原理、メディア特性などの座学部分は対象外ですが、Webページ制作と、アプリのUIデザインの試作・検証に対応します。

取りまとめ(案)の学習イメージ	教材	対応
「Webページ制作を通して、デジタル化されたさまざまな種類の情報を統合できることを体験して、インターネット上で情報が共有される仕組みや安全な利用方法をワークシートにまとめる」（1-c 情報がやり取りされる仕組み）	JavaScript×AkaDako ブラウザ上でWebページを制作し、その場で表示を確認できます（制作体験の部分に対応。仕組みや安全な利用の学習は別途）	○
「課題を解決するUIのデザインをいくつか発想し…どの表現が適切か評価しあい１つに決める」（④c）「自分の考えるUIなどの利用者の困りごとを解決するための情報デザインをアプリで実現する」（④d・単元例①「情報を伝えるアプリを作る」）	JavaScript×AkaDako（Vibe/Assist機能つき） AIの支援でUIを試作し、見た目・使いやすさをすぐ確認→評価・改善のサイクルを短く回せます	◎
「AIがデータをもとに生成を行う仕組みであることを知り、プロンプトを学習して様々な指示を試す。指示の仕方により生成物が異なることに気付き」（1-e AIやメディアの特性）	生成AIカメラ＋活用資料	○

1.情報技術領域 (2)プログラミングと自動化（第2学年）— 当社教材が最も厚く対応

取りまとめ(案)の学習イメージ	教材	対応
「栽培における課題を例として、必要なセンサや動作を考えながら、かん水システムを設計・製作し、実際に動作させながら、計測や制御の働きを確認・分析する」（1-b）	自動水やり装置	◎
「かん水システムの計測部分をAIによる画像認識に変更し、従来のセンサとの違いや特徴を比較する」（1-b）	生成AIカメラ（Cloud Plus）	◎
「アルゴリズムの考え方や、小学校で学習したプログラムの基本的な構造を、簡単なプログラミングを通して確認する」（③a）	課題解決プログラミングカード	◎
「センサ等による装置への情報の入力から、装置の出力による動作までの一連の情報処理の手順を構想し、図に表す」（③b）「センサのどの値で動作を切り替えるか、閾値を分析などしたうえで…試行錯誤しながら調整して組み立てる」（④d・単元例②）	計測・制御（設計書ワークシート付き）	◎
「材料加工で製作した製品にAIの機能を加え、動作の一部を自動化する構想を考える」（1-e ロボティクスやフィジカルAI等の先端技術）	フィジカルAIアプリ開発	◎
「AIを補助的に用い、計測・制御システムのプログラムを制作する」（③c・単元例②）	Python×AkaDako・JavaScript×AkaDako ブラウザだけで動き、AkaDakoのセンサー・アクチュエーターと連携できるコーディング環境。AIがコード作成を支援するVibe/Assist機能つき（Pythonはステップ実行・デバッグ対応）	◎
「簡単な個人認証プログラム作成を体験し、その仕組みや情報を安全に守る方法をワークシートにまとめる」（1-d）	Scratch×AkaDakoで実施可能 （パスワード照合などの簡単なプログラム例。専用教材は今後拡充）	○

1.情報技術領域 (3)情報基盤とシステム化（第3学年）

取りまとめ(案)の学習イメージ	教材	対応
「身近な情報システム（交通系ICカード、ネット通販の注文・配送管理、天気予報の配信など）と、AIやIoTなどの技術との関わりについて調べて話し合う」（1-a）— 決済システムを調べるだけでなく、自分たちで作って仕組みを体験できます	QRコード決済（双方向通信を使ったシステム構築）	○
「情報通信ネットワークを通して、いくつかのサービスがデータをやり取りしながらつながっている仕組みについて調べたうえで、お天気アプリなどの身近なデータのやり取りを例に、具体的にどのようなデータをどのようなサービスと連携しているか調べ、ワークシートにまとめる」（1-b）	チャット（双方向通信） ＋天気ブロック（郵便番号付近の天気・気温・降水確率・暑さ指数を取得。基本プログラムに実装済み）	○
「簡単なIoTシステムを作ることによって解決できそうな課題を吟味し、グループの課題として設定する」「それぞれのプログラムがネットワークを介して正しく連携して動くか動作を検証・改善し、試作品を完成させる」（単元例②）	IoT／簡易緊急地震速報システム・校内環境モニタリング ＋地図ブロック（地図表示・ピン立て等。対応教材を準備中）	◎
「API等の外部サービスと連携する方法を知り、簡単な情報サービス連携アプリの開発を課題に設定する」「天候や交通、地図に関わる一般的なユーザのニーズを調査する」（③a・③b・単元例①）	天気ブロック（基本プログラムに実装済み） ＋WebAPI・スプレッドシート・LINE連携（Cloud Plus）	◎
「情報システムにAIを取り入れる方法等を調べて考え、AIなどの先端技術を組み込んだ情報システムの可能性について話し合う」（1-d）	AI見守り介護システム・ナースコール ほか	○

情報を基盤とした生産技術領域

生産技術領域は「デジタルも活用して」ものや仕組みを生み出す領域として再構成されます。AkaDakoでは、この「生産技術×情報技術の統合」の構造に合わせた教材群を公開しています（工具による加工・栽培そのものなど各技術固有の実習は従来の実習教材の領域であり、AkaDakoは「情報技術との統合」部分を担います）。

取りまとめ(案)の内容項目・学習イメージ	教材	対応
(1)材料加工とデジタル製作（第1学年） — 製作物にセンサー・制御を組み込む「情報技術との統合」面（資料p.80）	インテリジェントひさし・インテリジェントブラインド	○
(2)生物育成とデータ活用（第2学年） —「気温や土の状態などを継続して記録し、そのデータを基に水やりや環境の調整を行う」「AIを補助的に活用し、育成環境に関する過去の記録やデータを参考にしながら…計画にまとめる」（資料p.82）	スマートビニールハウス／自動給餌システム・水温見守り番・スマート・アクアリウム Cloud Plusのスプレッドシート連携で、データの継続記録・蓄積に対応	◎
(3)エネルギー変換とスマート化（第2学年） —「さらにそうした技術は情報技術によって高度化していることを調べて話し合い発表する」（資料p.82）	ソーラー・トラッカー／スマートビル管理システム・電力測定＋電力測定ボード	○

(4)技術の統合（第3学年）— WG例示と同一の技術構成で実施可能

「例：授業で製作したプランターを使って育てている花への水やりを家庭で忘れてしまうという課題に対し、『プログラミングと自動化』や『情報基盤とシステム化』で学んだセンサやプログラムを活用し、土が乾くと端末に自動で通知するプランターシステムを製作する」「例：授業で製作したプランターに、情報技術の学習で活用したセンサを取り付けるとともに、生成AIを補助的に活用しながら通知のためのプログラムを作成する」（資料p.84）

この学習は、自動水やり装置＋通信機能（LINE・メール通知）＋生成AIカメラの組み合わせで、現行製品の範囲で実施できます。WG例示の核心である「授業で製作したプランター」（材料加工の成果物）への統合についても、センサー・制御部を製作物に取り付ける形で対応できます。センサー・アクチュエーター・通信・AIを単一の環境で組み合わせられるため、既習技術の統合を教材の乗り換えなしに行えることが、この内容項目との適合の核心です。

取りまとめ(案)が目指す「価値を創出するプログラミング教育」への対応

取りまとめ(案)は、プログラミング教育の方向性を「正しく作れるか（手順・コード中心）」から次のように転換するとしています（資料p.65）。

どう使って価値を出すか（システム・プロセス中心）—「アルゴリズムやデータ構造を理解し、センサー等も扱ったプログラムで情報システムの仕組みを表現・改善しながら、目的に応じて活用し価値を創出する力を育成する」（中学校）

この「価値を創出する」学びを、技術の学習過程（仕組みの理解→課題の設定→構想→制作→評価・改善→俯瞰）に沿って1つの単元として通しで実施できる授業パッケージが、企画開発・広報体験（授業スライド付き）です。生徒が「イノベーター」として製品の企画開発を体験する構成で、取りまとめ(案)の学習イメージに登場する要素を横断的にカバーします。

取りまとめ(案)の記述	「企画開発・広報体験」での活動
「効率のよい情報収集の方法を計画して、ユーザーのニーズを調査し、分析して問題を特定する」（資料p.81）	問題の発見（問題の主なタイプを参考に身近な問題を見つける）→取り組む課題の設定
「プログラムの制作・修正において、アジャイルに試しながら改善していく方法があることを知ったうえで…プロトタイプを完成させる」（資料p.81）	最小限の機能をもつ製品をまず作り、改善を重ねて完成させる（中間発表つき。先生向け付録で開発手法も解説）
「発表会を開催し、ユーザからの評価を受け、社会に実装する上で必要なことをレポートにまとめる」（資料p.83）	製品の広報（魅力の整理→ターゲット設定→キャッチコピー→広報活動）＝技術の価値を社会に伝えるところまで拡張
「AIを補助的な役割として、情報やデータの整理・分析を含む問題発見や課題設定、設計及び制作の評価・改善の過程で活用する」（資料p.63）	AIカード・通信カードを組み合わせた製品づくり、生成AIを活用した課題設定

AIの学習への対応

取りまとめ(案)は「AI自体を学ぶ」内容と「AIを活用して学ぶ」考え方を学校段階別に整理しています（資料p.62-63）。中学校段階の記述との対応:

取りまとめ(案)の記述	教材	対応
「AIは情報処理の手順を自動化するため、膨大なデータを学習して予測や判断を行い利便性を高めていること」	画像認識分別器（生徒自身が教師データを作成して機械学習を体験）	◎
「様々な立場の人が関与し、AIを他技術と組み合わせて情報システムをつくることで、複雑な課題を解決できること」	生成AIカメラ＋みんなのAI作品集（46作品）	◎
「AIを補助的な役割として、情報やデータの整理・分析を含む問題発見や課題設定、設計及び制作の評価・改善の過程で活用する」	生成AI活用資料 （生成AIを「3人目のチームメイト」に）	◎

生成AI機能については、利用条件（提供条件）を定めています。詳細はAkaDako Cloud Plusのページからご確認ください。

小学校・高校との接続

小学校からの接続 — 同じ環境・同じカードで

取りまとめ(案)は、中学校の学習を「小学校で学習したプログラムの基本的な構造を、簡単なプログラミングを通して確認する」ことから始める系統性を示しています（資料p.81）。AkaDakoは小学校「情報の領域」から中学校まで同一の環境・カードで接続できるため、校種を越えた系統的な学びを、教材の乗り換えなしに実現できます。

高校情報科への接続 — ブロックからテキスト言語へ

取りまとめ(案)は、情報・技術科の各内容項目が高校「情報Ⅰ」へつながる関係を示しています（資料p.89）。プログラミング教育の方向性でも、高校段階は「情報Ⅰ＝プログラミングを用いて、要件定義、設計、実装、テスト、改善までを含めたシステム開発を行う」（資料p.65）とされています。

また、総則・評価特別部会の取りまとめ(案)（2026年8月4日）では、単位制の柔軟化により多くの必履修科目で減単（単位数の削減）が可能になる中でも、情報Ⅰは減単できない必履修科目として整理される方向が示され、情報Ⅱには「より発展的な課題解決や価値創造の実践のために必要な場合に、追加で一定の単位数を配当する例」を示す方向が示されています（同資料p.42・p.92）。高校情報科の位置づけは、次期課程で一段と確かなものになる見通しです。

AkaDakoは、中学校まで使ってきた同じデバイスをテキスト言語（Python・JavaScript）でも制御できるため、ブロックプログラミングからテキスト言語への移行を、デバイスを変えずに行えます。

高校段階で想定される学習	環境・事例
情報Ⅰ(4)アルゴリズムとシステム開発 — 「処理手順の設計・実装・評価」「利用者や社会への影響を考慮しながらAIを含む情報システムを設計・実装・評価」（資料p.91）	Python×AkaDako・JavaScript×AkaDako Vibe/Assist機能つき
情報Ⅰ(2)情報デザインとデザイン思考 — 「共感・定義・発想・試作・評価・改善を繰り返しながら…解決策を設計・創出する」（資料p.91）	JavaScript×AkaDako Webページを作り、その場で見た目・使いやすさを検証
情報Ⅰ(5)PBLによる課題解決の実践 — 「調査・分析、設計、実装、評価・改善を段階的に進め…試作と検証を通して」（資料p.91）	高校・大学での実践例 千葉県立市川工業高等学校（生成AIによる画像分析）、開志専門職大学（IoTシステム制作）ほか　→ 実践レポート

※データサイエンス、モデル化・シミュレーション、情報Ⅱの機械学習モデル構築など、高校情報科の学習の多くは本教材の対象外です。AkaDakoは「実装・試作を伴う場面」の選択肢としてご活用いただけます。

実施可能性について

技術・家庭科（技術分野）は担当教員の確保が長年の課題とされており、取りまとめ(案)も指導体制の整備を重要課題として挙げています。AkaDakoでは、専門外の先生でも60〜90分で指導への見通しを持てる研修モデル（初見模擬授業）を運用しており、中学校技術科教員向け研修での負担感・自己効力感の変化（AIの機械学習を教えることへの自己効力感を含む）を査読論文で報告しています。

教材の詳細、研修や実証事業のご相談など、お気軽にお問い合わせください。

本ページで対応を主張しないもの

導入をご検討の際の参考として、本ページが扱っていない内容を挙げます。

• (1)情報の表現とデジタル化のうち、データの収集・分析、デジタル化の原理、メディア特性などの座学部分
• 情報技術のリスク・法制度・健康影響・メディアの役割などの討議・調査中心の学習
• コンピュータの構成（2進数等）、アルゴリズムの批判的考察などの座学的内容
• 工具による加工、はんだ付け、栽培・飼育そのものなど各技術固有の実習（従来の実習教材の領域）

これらは「情報・技術科」の重要な構成要素であり、他の教材・教育活動と組み合わせて実施されることを想定しています。

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出典: 中央教育審議会 初等中等教育分科会 教育課程部会 情報・技術ワーキンググループ（第12回・2026年7月30日）「取りまとめ(案)」（原文PDF）、中央教育審議会 教育課程部会 総則・評価特別部会「取りまとめ(案)」（2026年8月4日・原文PDF）。本ページのスライド画像は情報・技術WG資料からの引用であり、著作権は文部科学省に帰属します。
更新履歴: 2026年8月6日 公開。今後の審議の進展に応じて更新します。