# INKRIM

> INKRIM is a Japanese-language knowledge site about AI, education, governance, safety, and learning design. It publishes source-based reports, essays, and practical material for parents, educators, and operators.

## Primary Pages

- [Home](https://inkrim.com/): Site entrance and current editorial focus.
- [Reports](https://inkrim.com/reports): Source-based reports on AI policy, governance, safety, education, labor, and public data.
- [Columns](https://inkrim.com/columns): Opinion and hypothesis essays about education, learning, and AI.
- [AI Drill Kit](https://inkrim.com/kit): Practical guidance for building a home AI learning environment.
- [Drill](https://inkrim.com/drill): Public preparation notes for INKRIM drill materials.
- [About](https://inkrim.com/about): Site identity, editorial stance, and operating principles.

## Latest Reports

- [通信制高校の生徒が30万人を超えた——入学者の57%は中学3年で不登校だった](https://inkrim.com/reports/tsushinsei-koko-30man): 通信制課程の生徒数が令和7年度に30万人を超えた。学校基本調査の推移と、文科省が2026年4月に公表した通信制高等学校実態調査（速報版）から現在地を確認する。
- [中3の54.6%・高3の52.4%がCEFR目標水準に到達、政府目標6割にはなお届かず——英語教育実施状況調査](https://inkrim.com/reports/chukosei-eigoryoku): 文科省「令和7年度英語教育実施状況調査」から、中3のCEFR A1相当以上54.6%・高3のA2相当以上52.4%という達成率と、その数字が何を測っているのかを確認する。
- [教員不足は4年で約1.9倍に、不足率は特別支援学校が最も高い——文科省実態調査](https://inkrim.com/reports/kyoin-fusoku-jittai): 文科省「令和7年度『教師不足』に関する実態調査」から、学校種別の不足人数・不足率と、過去最低を更新した教員採用試験倍率を確認する。
- [生成AIで事務職の求人環境は悪化しているのか——有効求人倍率の14年を確認する](https://inkrim.com/reports/seisei-ai-jimushoku-kyujin): 厚生労働省の職業別有効求人倍率を2012年度から追うと、事務職の低さ自体は生成AI登場前からの構造。直近月の前年同月比較では事務職全体の倍率が職業計より大きく低下しているが、一般事務に絞ると低下幅は職業計に近い。
- [子どもの体力はコロナ前に戻ったのか——回復したのは中学校男子だけ](https://inkrim.com/reports/tairyoku-corona-kaifuku): スポーツ庁の全国体力・運動能力調査から、体力合計点の推移とコロナ前水準への回復度合いを学年・男女別に確認する。
- [不登校35万3970人、過去最多——12年連続の増加でも、増加率は鈍化した](https://inkrim.com/reports/futoko-kako-saita): 文科省調査から、小・中学校の不登校児童生徒数の推移、新規・継続の内訳、学校が把握した要因を確認する。
- [日本のAI法は何を決めたのか——規制より「推進とリスク対応」の法律](https://inkrim.com/reports/ai-act-nihon): 2025年公布・施行のAI法について、内閣府資料から位置づけを確認する。
- [AI事業者ガイドラインは何を求めているか——禁止ではなく、リスクに応じた運用](https://inkrim.com/reports/ai-jigyosha-guideline): 総務省・経産省のAI事業者ガイドライン第1.0版から、企業や自治体がAIを使うときの基本線を確認する。
- [モデル供給網をどう守るか——重み・データ・APIを資産として扱う](https://inkrim.com/reports/ai-model-supply-chain-security): NCSCのAI/MLセキュリティ原則から、モデル供給網とAI関連資産の管理を整理する。
- [AIレッドチーミングは何を試すのか——AISI手法ガイドの読み方](https://inkrim.com/reports/ai-red-teaming-methodology): AISIのAIセーフティに関するレッドチーミング手法ガイドから、攻撃者視点の評価を整理する。
- [AIセーフティ評価は何を見ようとしているか——AISI系ガイドを地図にする](https://inkrim.com/reports/aisi-ai-safety-evaluation): 内閣府のAI指針ページに並ぶAISI関連文書から、AI安全性評価の実務化を確認する。
- [不登校特例校から「学びの多様化学校」へ——令和7年指定まで26校](https://inkrim.com/reports/manabi-tayouka-gakko): 文科省の設置者一覧から、不登校児童生徒向けの特別な教育課程を持つ学校がどれくらい増えたかを確認する。
- [MEXCBTは2.8万校・890万アカウントへ——公的CBT基盤の現在地](https://inkrim.com/reports/mexcbt): 文部科学省CBTシステム（MEXCBT）の登録校数・アカウント数から、学力調査と学習基盤のデジタル化を確認する。
- [AI事故を数える仕組みが必要になる——OECD AIMの見方](https://inkrim.com/reports/oecd-ai-incidents-monitor): OECDのAI Incidents and Hazards Monitorから、AIインシデント監視が政策と企業実務に与える意味を整理する。
- [安全なAIシステム開発はどこから始めるか——NCSC共同ガイドの4段階](https://inkrim.com/reports/secure-ai-system-development): NCSCのGuidelines for secure AI system developmentから、設計・開発・展開・運用の見方を整理する。
- [新卒3年以内離職率——高卒38.4%、大卒34.9%、小規模事業所ほど高い](https://inkrim.com/reports/shinsotsu-rishoku-3nen): 厚生労働省の新規学卒就職者の離職状況から、就職後3年以内にどれくらい離職しているかを確認する。
- [私立大学の定員割れは316校——改善しても、なお過半数](https://inkrim.com/reports/shiritsu-daigaku-teiinware): 私学事業団の入学志願動向から、私立大学の入学定員充足率と未充足校の割合を確認する。
- [夜間中学は69校——「義務教育をもう一度」の受け皿は広がっている](https://inkrim.com/reports/yakan-chugaku): 文科省の夜間中学ページから、公立夜間中学の設置状況と制度の狙いを確認する。
- [国のAI関連予算はどれくらい増えたのか——令和8年度当初で約5,027億円](https://inkrim.com/reports/ai-yosan-suii): 内閣府のAI関連予算資料から、AI政策がどの程度の予算規模になっているかを確認する。
- [LLMアプリの危険は何から始まるか——OWASP Top 10を見る](https://inkrim.com/reports/llm-security-owasp): OWASP Top 10 for Large Language Model Applicationsから、生成AIアプリ特有のセキュリティリスクを確認する。
- [大学のAI教育は専門学部だけのものではなくなった——MDASH認定制度を見る](https://inkrim.com/reports/mdash-ai-kyoiku): 文科省の数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度から、大学教育にAI基礎が広がる構造を確認する。
- [AIは電気をどれくらい使うのか——データセンター需要は2030年に2倍超へ](https://inkrim.com/reports/ai-datacenter-denryoku): IEAの「Energy and AI」から、AIデータセンターと電力需要の現在地を確認する。
- [国産生成AI開発は何に投資しているか——GENIACを見る](https://inkrim.com/reports/geniac-kokusan-ai): 経産省・NEDOのGENIACから、日本の生成AI開発支援がどこへ向かっているかを確認する。
- [行政は生成AIをどう調達するのか——利活用とリスク管理を同時に進める](https://inkrim.com/reports/gyosei-ai-chotatsu): 内閣府のガイドライン一覧から、デジタル庁の政府向け生成AI調達・利活用ガイドラインの位置づけを確認する。
- [AI導入契約で何を確認するべきか——契約チェックリストが必要な理由](https://inkrim.com/reports/ai-keiyaku-checklist): 経産省のAI契約チェックリストの位置づけから、生成AI導入で契約上見るべき論点を整理する。
- [生成AIに個人情報を入れてよいのか——個人情報保護委員会の注意喚起を読む](https://inkrim.com/reports/seisei-ai-kojinjoho): 個人情報保護委員会の注意喚起から、生成AI利用で最初に線を引くべき情報を確認する。
- [AIのルールは一つではない——政府ガイドライン一覧から見る分野別の広がり](https://inkrim.com/reports/ai-guideline-map): 内閣府のAI指針ページに掲載された各府省庁ガイドライン一覧から、AIルールの全体像を確認する。
- [コンテンツ制作で生成AIを使う前に見るべきこと——制作現場のAI利用ガイド](https://inkrim.com/reports/contents-seisei-ai-guide): 経産省のコンテンツ制作向け生成AIガイドブックの位置づけから、制作現場でのAI利用の論点を整理する。
- [自治体AI導入は何から始めるのか——先行事例ではなく業務選定が先](https://inkrim.com/reports/jichitai-ai-guidebook): 総務省の自治体AI活用・導入ガイドブックの位置づけから、自治体AI導入の入口を整理する。
- [子どもの生成AI利用——高校生46%、中学生31%、小学生9%](https://inkrim.com/reports/kodomo-seisei-ai): こども家庭庁の最新速報とベネッセ調査から、子どもたちとAIの距離を確認する。

## Columns

- [AIが答えないのは、危ないからとは限らない](https://inkrim.com/columns/kiken-dakara-janai): AIがある分野の質問だけ一貫して答えを濁す時、危険だからではなく、安全ルールの作り方が生む死角かもしれないという話。
- [AIの「終わりました」を信じない——任せる前に完了条件を書く](https://inkrim.com/columns/kanryou-jouken): AIに仕事を任せるとき、長い指示より効くのは「何を確認できたら終わりか」の定義である。作業と完了を分けて考える。
- [AIへの指示は13個のボタンに収まった——左手デバイスが映す、人間に残る仕事](https://inkrim.com/columns/hidarite-device): よく打つ指示を集計して物理ボタンにしたら、残ったのは「承認」「復唱」「反証」だった。作業の指示がひとつもない理由を考える。
- [AIとの約束は忘れられる——「お願い」と「仕組み」、プロンプトとフックの話](https://inkrim.com/columns/onegai-to-shikumi): 「毎回必ずやって」と頼んでも、AIは守るとは限らない。自然言語の指示と機械的な強制の違いは、AIに何を任せてよいかを見分ける軸になる。
- [「たぶんできそう」を身につける——AIが何でもしてくれる時代に、それでも勉強する理由](https://inkrim.com/columns/tabun-dekisou): AIはエンジニアの「たぶんできそう」を現実にする道具になった。ならば人間に残る仕事は、見立てを立てることだ。
- [勝負はこの5年。AIの格差が固定される前に](https://inkrim.com/columns/shoubu-no-5nen): AIの進化がピークに当たるこれからの5年で、活用の差は生活の差になっていく。そして一度ついた差は、たぶん縮まらない。
- [AIを使い倒すには、結局「4教科」が要る](https://inkrim.com/columns/kiso-gakuryoku): AIに指示が出せるか。AIの答えを理解できるか。その分かれ目は、驚くほど古典的な基礎学力にある。
- [学歴の意味は25歳でわかる。中学受験は12歳で終わる](https://inkrim.com/columns/25sai-no-koukai): 「勉強しておけばよかった」が腹に落ちるのは社会人になってから。だがその時、やり直せる入試はもう残っていない。
- [AIで増やし、学びに回す——親子2代の循環をつくる](https://inkrim.com/columns/oyako-2dai): AIの利用量はこれからも増え続ける。ならば家庭の戦略はひとつ。AIで所得を増やし、それを子どもの学びと資産形成に回すことだ。
- [生成は簡単、信用が難しい——AIに仕事を任せて残った本当の課題](https://inkrim.com/columns/seisei-wa-kantan): AIに作らせること自体は、もう誰でもできる。難しいのは、作られたものを信用してよいか決めることだ。
- [教育の意思決定は、誰がいつ下しているのか——不可逆のカレンダー](https://inkrim.com/columns/ishikettei-calendar): 中学受験は親が決め、就活は本人が決める。決定権が移っていく時間割を一度、表にして眺めてみる。
- [感覚を信用しない——データで子育てするという実験](https://inkrim.com/columns/kankaku-wo-shinjinai): 「なんとなくここが弱い気がする」で決めない。家庭学習を計測可能にしてみて、わかったこと。

## AI Drill Kit

- [AIドリルキットとは何か——毎日回る学習ドリルの全体像](https://inkrim.com/kit/kit-towa): 問題を作るツールではない。記録・分析・設計・生成・検証・配信が毎日回る小さな学習システムだ。受験・資格試験にも応用できる。
- [毎日のレッスンが回る仕組み——データベースを捨てた話](https://inkrim.com/kit/lesson-loop): 静的ファイルと生ログだけで学習システムは動く。データベースを捨てたことで、事故から戻れる設計になった。
- [生成した問題を、学習者に出す前に疑う——検証ゲートの設計](https://inkrim.com/kit/kenshou-gate): AIは滑らかに間違える。だからこのキットでは、問題を作った後に4層の検証ゲートを通してから配信する。
- [始め方——必要なものは3つ、技術作業はAIに渡す](https://inkrim.com/kit/hajimekata): Cloudflareのアカウント、Claude Code、そして教材と試験範囲。セットアップはAIに渡せるが、判断まで手放すわけではない。
- [なぜ市販の学習アプリではなく、自作するのか](https://inkrim.com/kit/naze-jisaku): 優れたアプリは山ほどある。それでも家庭で仕組みを持つことには、置き換えの効かない3つの理由がある。

## Drill

- [公開ドリルとは——低学年の算数を、毎日15問](https://inkrim.com/drill/drill-towa): インストールなし、ブラウザだけで動く公開版として準備中の、音声つき低学年算数レッスン。
- [何が出るのか——4つの領域と、その配分の理由](https://inkrim.com/drill/shutsudai-ryoiki): 時計、お金、数の組み立て、長さ。教科書の「単元」ではなく、生活の「つまずき」から選んだ。
- [音とテンポの設計——「読めない」を算数の障害にしない](https://inkrim.com/drill/oto-to-tempo): 全問読み上げ音声つき、待ち時間なしの静的配信。低学年向けの体験は、内容より先にテンポで決まる。
- [なぜまだ公開していないのか——記録機能と子どものデータの話](https://inkrim.com/drill/kokai-junbi): 家庭内ツールを公開サービスにする境目には、技術ではなくデータの倫理の問題がある。準備中の理由を正直に書く。

## Machine-Readable Indexes

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