CURRICULUM BRIDGE / PANOLABO

AI成績コメントを、
根拠まで遡れる教育評価基盤へ。

Curriculum Bridge は、AIが生成する成績講評に「学習指導要領のどこに基づくか」という根拠を持たせるための教育評価基盤です。提供先は、生徒・学校に向き合う製品（教材・採点・配信のアプリやサービス）を持つ事業者です。あなたの製品の講評に、学習指導要領の根拠を付ける。それが提供価値です。

仕組みを見る現在地を見るお問い合わせ学びの全体地図（トップ）へ

01概要何を解決するサービスか。
02仕組み3つの構成要素と、講評に根拠が付くまで。
03データ三層モデルと規模（測定時点つき）。
04運用ITEMBANK。属性データ作りを「承認」に変える。
05現在地2026年8月時点で動いているもの・いないもの。
06実物で確認講評の根拠を遡る公開デモ。個別デモはご相談ください。
07想定利用者誰が、どう使うか。
08会社情報・お問い合わせ運営会社と連絡先。

読者別の読み方

A導入を検討する事業者の方01 概要 → 05 現在地 → 07 想定利用者 → 08 お問い合わせ。
B技術を評価する方02 仕組み → 03 データ → 04 運用。
C説明責任を確認する方01 概要 → 02 仕組み → 06 実物で確認。

01 / OVERVIEW

「AIを入れました」ではなく、評価の根拠を持たせる基盤。

Curriculum Bridge が扱う問題は、AIの文章力ではありません。「その評価は何に基づくのか」に答えられない、という問題です。

課題 — 根拠が言えない

生成AIの成績コメントは、文章としては自然でも、「なぜその評価なのか」「どの単元・観点に基づくのか」を後から説明しにくい。

それが導入の壁になる

保護者・学校・教育委員会に対して、AIが作ったコメントの妥当性を説明できるかが、教育現場でのAI活用の壁になる。

Curriculum Bridge の解

AIの一言を、教材・設問・属性・診断単元・文部科学省の学習指導要領コードまで遡れるようにする。

本サイトを通じて一貫する定義は、「AIの精度」を競う製品ではなく、説明責任を果たせる教育評価インフラである、ということです。

02 / SYSTEM

3つの構成要素。1つ欠けると根拠が付かない。

Curriculum Bridge は3つの構成要素からなり、相互に依存します。どれか1つが欠けると、「動いているように見えて、講評に根拠が付かない」状態になります。

要素 1

curriculum-API

学習指導要領コード・学校マスタ・承認台帳を提供するデータ基盤API。評価の根拠を「参照できる台帳」として保持する。

要素 2

ITEMBANK

教材PDFから設問ごとの属性（配点・観点・単元など）を抽出し、導入事業者の編集部門が検品・承認する工程。承認されたデータだけが正本になる。

要素 3

診断エンジン

承認済みデータから講評を決定論的に組み立てるエンジン。templateモードはLLMを一切呼ばない。弱点単元には学習指導要領上の位置づけを紐づけて保持し、求められたときに提示できる状態にする。

講評に根拠が付くまで：設問（ITEMBANKで属性を承認）→ 採点結果 → 診断エンジンが弱点単元を特定 → curriculum-APIの台帳で学習指導要領上の位置づけを参照 → 講評の各文に紐づけて保持。この経路が全部つながって初めて、「同じ答案なら同じ講評が出て、各文の根拠を遡れる」状態になります。

生徒が読む講評そのものには、指導要領の文言を刷り込みません。学習指導要領は教科によって階層の意味が異なり（たとえば国語・英語では同じ深さが「〔知識及び技能〕」という観点名になります）、生徒向けの短い文に入れても根拠として働かないことがあるためです。根拠は保持したうえで、先生向けの出力や監査で提示します。説明責任は「求められたら根拠を出せること」であって、生徒の紙に刷ることではない、という設計です。

用語の言い分け：本章の「システムの3構成要素」と、次章の「データの三層」は別物です。前者は動く部品、後者は部品が参照するデータの層です。

03 / DATA

データの三層と、その規模。

構成要素が参照するデータは三層に分かれます。層によって「誰の資産か」「何の根拠か」が異なります。

DATA 1

国の地図

文部科学省の学習指導要領コード。評価の最終的な根拠になる公的な基準。

DATA 2

診断の物差し

国の条文を、苦手や伸びしろが言える粒度に再設計したPanolabo側の中核資産。

DATA 3

教材・設問の正本

出版社ごとの教材語彙、設問、配点、観点などの属性。導入事業者の編集部門が承認する、事業者側の資産。

規模 — 数値は測定時点とともに管理する

本サイトに載せる数値は、実測日を併記できるものに限ります。実測できていない数値は掲載しません。

学習指導要領コード

16,887

文部科学省の学習指導要領コード体系をデータベース化（原典は文部科学省の告示）。2026-08-04 本番APIで実測

学校マスタ

54,686

自治体粒度で検索可能。出典: 文部科学省「学校コード一覧」令和7年5月1日時点（2025-12-26公表の確定版）。2026-08-04 本番APIで実測

教材・設問の正本（DATA 3）は導入事業者ごとのデータであり、件数・内容は公開しません。

04 / WORKFLOW

ITEMBANK — 属性データ作りを「作る」から「承認する」へ。

設問ごとの属性データを人手でゼロから作るのではなく、AIが抽出した候補を導入事業者の編集部門が検品・承認します。承認ログが残るため、正本の来歴を後から追えます。

STEP 1

元PDF / 設問

教材・テストの元データを投入。

STEP 2

AI抽出

設問ごとの属性候補（配点・観点・単元など）を抽出。

STEP 3

編集部門の承認

検品し、承認ログを残す。承認されたものだけが正本。

STEP 4

属性の正本

配点・観点・単元・ミス分類などを保持。

STEP 5

自動展開

成績設定データと診断エンジンへ展開。2026年9月に初の本番実施を予定。

05 / STATUS — 2026年8月時点

いま動いているもの、まだ動いていないもの。

構想と現状を分けて書きます。動いていないものを「動いている」とは書きません。

curriculum-API

稼働

学習指導要領コード・学校マスタを保持するデータ基盤。件数は2026-08-04に実測

ITEMBANK

進行中

初の本番実施に向けて、教材データの検品・承認工程を進行中

診断エンジン

9月

本番未投入。2026年9月に初の本番投入を予定

稼働しているもの：データ基盤（curriculum-API）。学習指導要領コード16,887件・学校マスタ54,686件を保持しています（いずれも2026-08-04 実測）。

まだ稼働していないもの：診断エンジンによる講評生成は本番未投入です。2026年9月に初の本番投入を予定しています。

導入事例：公開できる事例が出た時点で、測定時点つきで本ページに追加します。

本章は現状の記録です。日付が古くなったら、本章から先に更新します。

06 / VERIFY

実物で確かめる — 公開デモを用意しました。

Curriculum Bridge は「読む資料」と「動く画面」を分けて確認できる設計です。エンジンが実際に生成した講評を、根拠の学習指導要領まで遡って確認できます（入力は架空の合成データです）。

07 / USERS

誰が、どう使うか。

Curriculum Bridge は特定の1社のためのシステムではなく、教材・採点・配信の間に置く共通基盤として設計しています。以下は想定する利用の形です（設計意図です）。

教材出版社

既存教材を変えずに、指導要領・観点・単元に基づいた成績コメントへ拡張する。教材の属性データは自社編集部門の承認で正本化される。

EdTech・配信事業者

学習アプリや配信サービスの成績表示に、単元・観点・指導要領コードまで遡れる根拠を付ける。

採点・テスト運用事業者

採点結果から、根拠つきの講評文を決定論的に生成する。同じ答案なら同じ講評が出る状態を担保する。

学校・教育委員会・自治体への直接販売は行っていません。導入事業者の製品・サービスを通じてご利用いただく形を想定しています。

08 / COMPANY & CONTACT

会社情報・お問い合わせ。

運営会社	合同会社panolabo
Web	www.panolabollc.com
事業内容	教育評価基盤 Curriculum Bridge の開発・提供
お問い合わせ	お問い合わせフォーム（種別で「Curriculum Bridge」をお選びください）メールでも受け付けています: hello@panolabollc.com 少人数で運営しているため、返信までお時間をいただく場合があります。対応時間は平日 10:00-18:00 です。
料金	ご利用の規模に応じた個別のご案内となります。お問い合わせください。

導入のご相談・個別デモのご希望は、貴社の製品（教材・採点・配信）と、講評に根拠を付けたい対象を添えてご連絡ください。