DX加速化推進事業

教員研修「校務へのAI利活用 その2」を開催しました

2026年3月17日、徳島大学高等教育研究センターの田巻公貴氏を講師にお招きし、教員研修「校務へのAI利活用 その2」を実施しました。前回の研修を踏まえ、今回はさらに踏み込んだ**「生成AIによる校務の効率化・自動化」をテーマに、具体的な活用手法を学びました。

1. 生成AI活用のステップ：まずは「触れてみる」ことから

研修の冒頭では、講師自身の体験談として、AIを全く使っていなかった状態から、検索の代わり、事務メールの作成、そしてAPIを活用した自動化へとステップアップしていった軌跡が紹介されました。 「とりあえず、使ってみる」という姿勢が重要であり、日常生活の些細な悩みからAIに相談してみることが、校務での活用に向けた第一歩になると語られました。

2. 安全な活用のための鉄則

AIを校務で利用する際の最低限のルールが改めて共有されました。

• 入力してはいけないもの： 生徒・保護者の氏名、生年月日、住所、成績、家庭状況などの個人特定が可能な情報。
• 活用してよい場面： 固有名詞を伏せた文書作成・添削、授業案やテスト問題の生成、匿名化されたアンケート分析など。 「入力した情報を第三者が見て問題がないか」「生徒や保護者が不快にならないか」という基準を持つことが推奨されました。

3. Gemini APIとGASによる校務の自動化

今回のメインセッションでは、Googleのスプレッドシート（GAS）にGemini APIを組み込み、大量のデータを一括処理する方法を実践しました。 具体例として、以下の自動化システムが紹介されました：

• 自動フィードバック挿入： 生徒の振り返り記述に対し、AIが即座にコメント原案を作成。
• アンケートの自動分類： 自由記述の内容を「肯定・否定・提案」などに自動で振り分け。
• 個別連絡事項の作成： 成績や授業の様子から、保護者向けメールの下書きを自動生成。

4. Google Classroomとの連携

さらに、Google ClassroomとGASを連携させ、人間の目を介さず、かつ効率的に学習を支援する手法も学びました。

• 未提出者への自動通知： 課題の提出状況を自動検知し、未提出者にリマインドメールを送信。
• そのためにまず、Google Classroomの作成から

5. 成果を最大化する「7Rプロンプト」

AIからより精度の高い回答を引き出すためのフレームワーク「7Rプロンプト」が伝授されました。依頼（Request）、役割（Role）、形式（Regulation）、ルール（Rule）、参照（Reference）、シナリオ（Run Scenario）、評価・改善（Review Refine）の7要素を意識することで、ベテラン教師のような視点での授業案や、誠実な保護者対応メールの作成が可能になります

講演内容をNotobookLMで作成しました。　CAS＋AIについては利用制限が発生したいるため、教育アカウントでの利用が難しいことがわかりました。