電気学会高校生みらい創造コンテストは、電気・エネルギー・環境をテーマに、高校生が自分で考え、調べ、実験した成果を発表するコンテストです。身近な設備の省エネから、材料の性質やAIの活用まで、幅広い研究が受賞しています。
疑問を実験や計算で確かめ、その結果を自分の言葉で説明する経験は、理系の総合型選抜・公募推薦へつながります。提出形式、審査の観点、各賞と具体的な受賞研究を紹介します。
論文・スライド・ポスターの3形式で応募
主催は電気学会の電力・エネルギー部門、共催はパワーアカデミーです。国内の高校生と高専3年生までが対象で、個人・連名・グループで応募できます。
令和8年度の要項では、提出物を次の形式から選べます。形式にかかわらず、研究の背景、課題、自分の発想、方法と評価、まとめ、参考文献を整理します。
| 提出形式 | 令和8年度の目安 |
|---|---|
| 論文 | A4・3～5ページ、3,000字以上のWord文書 |
| パワーポイント | 表紙を含め8ページ程度。超過も可能 |
| ポスター | A1またはA0。PDF・パワーポイント・Wordで提出 |
図・表・写真のいずれかを含めて、研究内容を示す必要があります。未発表であること、指導教員の確認を受けることなど、応募条件も決められています。
令和8年度の要項では、すでに公表した作品に加え、他のコンテストへの応募作品や、学会発表を予定している作品も対象外です。
審査基準｜発想と、確かめ方の両方を伝える
令和7年度の公式講評では、論旨の展開、独創性、発展性、客観性、分析力、発想力など、幅広い観点から評価したことが示されています。
| 公式講評の観点 | 研究をまとめる際の準備例 |
|---|---|
| 論旨の展開 | 問い・方法・結果・結論がどうつながるかを説明する |
| 独創性・発想力 | 自分が気づいた疑問と、試した工夫を示す |
| 客観性 | 比較する条件や測定の方法を明らかにする |
| 分析力 | データから言えることと、その理由を考える |
| 発展性 | 得られた知見を、どんな次の研究や技術へ生かせるかを考える |
右欄は、講評を踏まえた準備の提案です。公式の点数配分を示すものではありません。
珍しいテーマだけでなく、何を比較し、何が分かったかを具体的に伝えることが、研究を深める軸になります。
出典：令和7年度・審査講評
最優秀賞・優秀賞・佳作賞の違い
令和7年度は、21校から29編の応募があり、最優秀賞1編、優秀賞1編、佳作6編が選ばれました。これらは3つの提出形式に共通する賞です。
| 賞 | 令和7年度の結果 | 令和8年度要項の副賞 |
|---|---|---|
| 最優秀賞 | ネオジム磁石の温度変化を調べた研究・1編 | 5万円 |
| 優秀賞 | 学校のエネルギー消費と省エネを調べた研究・1編 | 3万円 |
| 佳作賞 | 固体電池、AI判定、風車などの研究・6編 | 1万円 |
入賞者には賞状と盾が贈られ、表彰作品は学会の論文誌や公式サイトでも公開されます。研究を応募して終えるだけでなく、発表やその後の検証へつなげられる機会です。
最優秀賞の研究例｜磁石の性質を、測り方から工夫
鈴鹿高専の山口雄大さんは、「ネオジム磁石の温度変化」で最優秀賞を受賞しました。学んだ磁気の理論を、実際の実験で確かめようとした研究です。
最初は、加熱・冷却した磁石に付くクリップの数を、磁力の目安として調べています。その方法を振り返り、次にホール素子の出力電圧から磁束密度を測る方法へ進めました。温度を変えたときと、室温に戻した後の状態も比較しています。
最初の実験で気づいた測定上の課題を、次の測り方の改善へつなげた点が参考になります。高校で習う内容を、装置やデータを使って理解し直す取り組みです。
優秀賞の研究例｜学校の省エネを、データと計算で比べる
神戸女学院高等学部の門脇さつきさんは、学校施設のエネルギー消費を分析し、省エネ対策を検討した研究で優秀賞を受けています。
学校の建物ごとに、月別・用途別のエネルギー消費を比較し、冷房の負担に着目しています。その後、カーテンや複層ガラスなどの対策を、熱の計算と年間のシミュレーションで比べました。
対策を組み合わせれば常に効果が大きくなるとは限らない、という結果も考察しています。実際の消費データから課題を見つけ、対策の効果を計算で検討する流れは、建築・環境・エネルギー分野の探究にも参考になります。
佳作の研究例｜AIでバドミントンの判定を支援
東京都立多摩科学技術高校の戸谷結真さんは、バドミントンのサービス判定を支援する研究で佳作に選ばれています。
映像からシャトルを検出するYOLOと、時系列の動きから打ったタイミングを捉えるTransformerを組み合わせたシステムです。動画による評価に加え、その場で映像を処理する場合も試しています。
論文では、照明やカメラ位置など、撮影条件が変わった際の課題も検討しています。部活動で感じた困りごとを、AIによる検出・判定の課題へ具体化した例です。
資格と研究を、理系の総合型・推薦へ
物理検定や数検で学ぶ内容を、測定値の整理や計算へ使う方法があります。統計検定の学習を実験データの比較に、情報分野の学習を制御や画像処理へ広げることもできます。
資格で学んだことを、自分の研究で使った実績があれば、興味と行動の連続性を伝えられます。志望理由書や面接では、受賞とともに、自分の工夫や、大学で解明したい疑問を説明できます。
FLOW実績づくりから出願まで、高校生活の流れに沿って支えます
- STEP 01高1〜高2資格・コンテストに挑戦
理系大学が評価する資格やコンテストに、知識ゼロから挑戦します。
- STEP 02高2〜高3春高大接続プログラムに挑戦
大学・研究機関の講座や研究体験への参加を、応募から支援します。
- STEP 03高3夏〜秋出願書類と面接で仕上げる
志望理由書と面接に向けて、資格や探究の経験を自分の言葉で説明できるように支援します。
- 合格第一志望
合格へ
スキルパスで研究から推薦対策まで徹底伴走
スキルパスでは、大学院生・現役理系大学教員による指導を通じて、テーマ設定、資格対策、実験・データ分析、論文や発表の準備を支援します。
実績の組み合わせ方と理系の総合型選抜・公募推薦の戦略を踏まえ、志望理由書・面接まで徹底伴走します。関心のある技術や、学校の研究を進学へつなげたい方は、無料受験相談をご利用ください。
