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教育ポータル構想書(マイナポータル連携型・国内UI活用版)
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2025-10-23

教育ポータル構想書(マイナポータル連携型・国内UI活用版)

教育ポータル構想書(マイナポータル連携型・国内UI活用版)

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1. 背景・課題認識

日本教育現場では、児童・生徒がスマホSNSを利用することでいじめ犯罪自傷リスクが増大。

高齢者中年世代も、スマホOSの変化により操作が困難で、生活必要情報アクセス課題

端末・OSアプリ海外企業中心で、国民全体の生活基盤としての安全性・安定性が不十分。

政府アプリマイナポータル)の普及により、国民行政デジタルサービス依存する状況が増加。

デジタル機器利用がほとんど**「米や野菜次元」まで多用されていることを鑑み、教育端末・高齢者端末を国産基盤で統一し、安全安心情報圏を確立**する必要がある。

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2. 目的目標

国民生活の基盤化

デジタル機器利用がほとんど「米や野菜次元」まで多用されていることを鑑みて、OS/端末を国民に広く浸透させ、生活の基礎インフラとして安定供給する。

デジタル主権確立

Google等の海外情報収集・広告モデル政府が深く依存する状態是正し、国内企業技術サービス活用する。

国内UI活用による操作負荷軽減

LINE国内企業アプリUIUXを参考に、教育高齢者向け端末の基本操作形態転用

行政アクセスの一元化・簡素

マイナポータル教育ポータル連携させ、市役所役場などの行政サービス安全アクセスできる統一窓口を実現する。

子ども安全確保と早期介入

いじめの「撮影SNS拡散」を技術的に抑止し、第二次性徴期における心理的打撃を未然に検知・介入できる体制を作る。

世代間の使いやすさの回復

中年高齢者が既に慣れた操作感(ケータイ操作)と、子ども学習ニーズの双方を満たすUI/UX提供する。

災害レジリエンス

ネット遮断下でも安否確認避難情報機能する極小OSモードを整備し、国家レベルの迅速な対応可能にする。

産業育成と経済効果

NECLINE国内スタートアップ連携させ、端末・OSアプリの内製化・雇用創出を促進する。

透明性と倫理性の担保

情報利用の透明性(誰がいつ見たか監査ログ)と、プライバシー人権尊重する利用ルール制度的に確立する。


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3. 過渡期モデルAndroidベース国内UI活用

3-1. 教育ポータル構成

学校配布端末で動作MDM管理

マイナポータル連携

学習アプリ・連絡帳・SNS提供

国内企業アプリUIUXを参考に設計

操作方法は「トーク画面・アイコン・通知方式」を教育高齢者向けに最適化

災害対応機能オフライン通信メッシュネットワーク対応

AIによるいじめ自傷リスク自動検知

3-2. ターゲット端末

中学校児童用:学習・連絡帳・SNS災害対応

高齢者用:連絡・健康行政手続き・生活支援

共通ポイント

国内UIベース操作負荷を軽減

安全圏内通信のみ許可

端末署名MDMで改造防止


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4. 政府OS移行フェーズ国内UI転用含む詳細)

4-1. 技術方針

LINE国内アプリUIを基本形として、教育高齢者端末の操作性を最適化

TRON派生極小OSLife-TRON)に移植する際もUI/UX操作感を維持

互換レイヤーを用いて、Androidアプリ政府OS上で動作可能

4-2. サブフェーズ

サブフェーズ 目的 内容 主体

OS設計仕様確定 政府OS基盤設計 TRON系極小OS国内UI組み込み教育高齢者端末向け軽量UI操作性を設計 IPATRON協会NECLINE

移行用互換レイヤー開発 Androidアプリ継続利用 現行学習・連絡帳・SNSアプリ互換環境動作API/ID連携政府OS標準に統合 スタートアップNEC

教育端末・高齢者端末実証運用テスト UI操作性、災害モードログ管理確認 教育委員会・自治体

ポータルアプリ移行 データ統合 教育ポータル学習アプリSNS行政サービス政府OSネイティブIPANECLINEスタートアップ

全国展開・定着 完全移行 Android端末は段階的にフェーズアウト。全国学校・高齢者施設で展開 文科省総務省自治体

4-3. 運用プロセス

1. 試験校・施設政府OS端末導入

2. 互換レイヤーAndroidアプリを一時利用

3. AIリスク検知・ログ監査

4. 段階的にネイティブ化・全国展開


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5. 実行体制

政府政策策定・標準仕様ID管理

大手企業NECLINE):端末製造クラウド提供UI転用

スタートアップアプリ開発・UX改善AI解析

教育委員会・学校現場運用指導ログ監査

保護者地域:利用同意支援

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6. 次のステップ

1. 教育ポータル試験校導入

2. 端末・アプリプロトタイプ開発

3. マイナポータル連携技術評価

4. 教師保護者への操作教育

5. 運用ログAI検知精度の測定

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