FLL Challengeの審査基準・受賞例｜ロボットと課題解決を推薦の実績へ

ロボットの製作やプログラミングに加え、社会の課題を調べ、解決策を提案する。FLL Challengeは、こうした活動にチームで取り組む国際的な大会です。

日本ではFIRST Japanが開催しています。高校生は主に高校1年生が対象となるため、早い時期から活動を考えたい大会の一つです。ロボットの設計・プログラミングと、調査・試作・改善の経験は、工学・情報系などの総合型選抜や公募推薦で、自分の学びを伝える材料になります。

現行の公式案内・審査表と、2026年2月の全国大会の受賞例をもとに紹介します。

FLL Challengeの対象と活動

公式案内では9〜16歳を対象とし、日本での参加学年は、その年の4月2日時点で小学4年生〜高校1年生とされています。1チームは2〜10人です。

シーズンごとのテーマについて調査する活動と、自律型ロボットの開発に取り組みます。2025〜2026シーズンは考古学がテーマでした。発掘作業の道具や素材など、技術的な課題を掘り下げることもできます。

参加を検討するときは、学校や地域のチーム、必要な機材、活動できる期間を早めに確認しておくと準備しやすくなります。

出典：FIRST Japan・FLL Challengeの概要、現行シーズンの大会案内

総合評価の4部門

FLL Challengeは、次の4部門で構成されます。

現行の日本向け案内では、総合評価で4部門を同じ割合で扱います。ロボットゲームは全体の4分の1です。

ロボットゲームは2分30秒の競技を3回行い、最も高い得点を採用します。一方、プロジェクトやデザインでは、発表と質疑応答を通じて研究・開発の内容を伝えます。

競技の得点と、開発・課題解決・チーム活動の説明をそろえることが、総合評価への備えになります。

出典：FIRST Japan・競技と総合評価の方法

イノベーション・プロジェクトの審査基準

公式の審査表では、問題を見つける段階から、解決策を共有する段階までを評価します。

審査表では、調査や改善を実際に行った証拠があるかも見ています。聞き取りの記録、試作品の変化、意見を受けて変えた部分を残すことが、発表を具体的にする準備になります。

ロボットデザインとコアバリュー

ロボットデザインでは、競技戦略に合った機構やコードの使い方、テストと改善、学んだ内容の説明などが評価されます。うまく動いた設定に加え、失敗した条件と直した理由も整理しておくと、開発の過程が伝わります。

コアバリューは、発見、革新、影響、共生、協力、楽しむ姿勢に関係します。チーム全体の活動から確認され、専用の独立したプレゼンテーション時間はありません。

例えば、メンバーごとの担当だけでなく、意見を出し合った場面、他者の考えで改善した点などを説明できると、協力して学んだ内容が具体的になります。

出典：FIRST Japan・公式審査ルーブリック、コアバリューの評価方法

チャンピオン賞と各部門賞の違い

チャンピオン賞は総合的な評価による賞です。部門賞は、プロジェクト、デザイン、コアバリュー、ロボットゲームそれぞれの成果を表彰します。

2026年2月15日に開催された全国大会では、次のチームが表彰されました。

このほか、能力の伸びに着目するブレークスルー賞などもあります。総合順位、各部門の賞、成長や意欲に関する賞は、それぞれの意味を分けて理解するとよいでしょう。

出典：FIRST Japan・2026年全国大会の入賞結果、公式審査表・副賞の説明

総合1位の例：機構・制御の工夫と新素材

MUL-TROVEは、中学1年生〜高校1年生の9人で全国大会に出場し、総合1位とコアバリュー賞を受賞しました。

学校の報告では、ロボットにオムニホイールや自己位置推定などを取り入れています。西東京市の紹介でも、駆動輪の切り替えや制御の工夫により、安定して高得点を取れるようになったと説明されています。

プロジェクトでは、日本発の素材LIMEXを使い、伝統的な編み方と藍染を広める活動に取り組みました。体験しやすいようキット化する工夫も紹介されています。

機構や制御の開発と、素材を使った課題解決の活動を並行した例です。ロボットの仕組みとプロジェクトの内容を、それぞれ具体的に説明できることが分かります。

出典：武蔵野大学中学校・高等学校の全国大会報告、西東京市・ロボットとプロジェクトの紹介

プロジェクト賞の例：発掘時の姿勢を支える道具

TEAM NARI-ITA Asterは、発掘作業でしゃがむ姿勢を支える「しゃがサポ」を提案し、全国大会でプロジェクト賞と総合3位を受賞しました。

学校だよりによると、企業や専門家への取材に加え、地域のイベントなどで多くの人に試してもらい、意見を受けて改善を繰り返しています。小学生から高校1年生までのメンバーで取り組んだ例です。

困りごとを調べ、試作品を使ってもらい、直す。公式審査表で重視される改良の過程を、自分の活動へ取り入れる際にも参考になります。これは公表された活動内容の紹介であり、個別の採点結果の解説ではありません。

出典：板橋第五小学校・2026年3月の学校だより

ロボットの活動を理系推薦へ

推薦対策では、担当した機構やプログラム、改善の根拠、調査で考えが変わった場面を整理すると、自分が学んだ内容を示せます。高校での次の研究や制作へ発展させると、大学で深めたい専門分野ともつながります。

情報系資格や統計検定なども、制御、分析、利用者調査に生かす学びとして組み合わせられます。資格・制作・探究の実績を、自分の関心に沿って積み上げることが、志望理由を具体的にする方向です。

スキルパスでは、大学院生や現役の理系大学教員による指導のもと、資格対策、探究テーマの具体化、データ分析、制作・発表の準備を支援します。

実績の組み合わせ方と理系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。ロボットやプログラミングへの興味を進学につなげたい方は、無料受験相談でご相談ください。

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