高等学校の「情報 I」では，「データの活用」と「情報デザイン」を連携させた学習活動の成果物として統計ポスターが制作されることがある．統計ポスターを情報デザインの観点から評価する際には，文章の内容に加え，レイアウトや配色等の視覚的な要素が大きく影響する．我々はこれまでに，ポスターの視覚的な要素に着目した CNN（畳み込みニューラルネットワーク）による自動評価モデルを構築し，その精度を検証してきた．本研究ではそのモデルを基盤として，生徒がアップロードしたポスターの視覚的な要素が基準を満たしているかを判定し，その信頼度を併せて提示するWebシステム「Vesper」を開発した．