※ 掲載内容はダイジェストです。詳細な実績・資料はご相談時に共有します。
Case 01: Python授業の採点・フィードバック効率化検証中
| 課題 | 数十〜数百人規模のPython授業で、コード課題の採点・フィードバック・成績処理にかかる時間が講師の負担になっていた |
|---|---|
| 対象 | 専門学校のPython初級講座 |
| 従来の作業 | 小テスト（Teams Forms）・最終課題・コード課題・コメントシート（Google Forms）の4系統を、手作業で集計・突合・採点していた |
| 解決方法 | 4系統のデータソースを統合する採点自動化パイプラインを構築。ローカルLLM（LM Studio）でコード課題を自動採点し、既存の講評生成スクリプトを拡張してスコア出力を統合 |
| 使用技術 | Python / LM Studio（ローカルLLM） / rapidfuzz（氏名の表記ゆれ突合、85%閾値） / CSV差分検証 |
| AI活用 | コード課題の自動採点にローカルLLM（Qwen/Gemma系）を活用。人手を介さず、生徒ごとのコードを評価 |
| 現状 | 実データでの検証フェーズ（Phase 2）。昨年度データとの並行運用で、採点結果の妥当性を確認中 |
| 他案件への応用可能性 | 同様の課題（採点・成績処理・フィードバック業務の負荷）は、大学・専門学校・企業研修全般に共通する。プログラミング教育以外の記述式課題の一次スクリーニングにも応用可能 |
※ 現在検証中のプロジェクトのため、成果指標は確定後に追記予定です。
Kyoto Anaba: AIコーディングを活用した多言語観光Webアプリ開発
| 課題 | 京都観光情報が有名観光地に偏り、地域の隠れた魅力が訪日客に見つけにくい |
|---|---|
| 対象 | 訪日外国人観光客、地域の隠れた見どころを探したい旅行者（日本語・英語対応） |
| 起点 | 放送大学のGISレポート「寺社巡りの"行きやすさ"と混雑傾向の地図化」（QGISでバス停密度による寺社アクセス性を分析） |
| 自分の役割 | 企画、データ整理、UI設計、開発、改善、多言語化 |
| 使用技術 | Python / Streamlit / GeoPandas / Folium |
| AI活用 | Claude Codeによる「バイブコーディング」で実装・改善を推進 |
| 成果物 | 日本語・英語対応の公開Webアプリ。約760スポットをバス停密度でスコアリング（500mバッファ圏内のバス停数から算出）、区・カテゴリ・名称で絞り込み可能 |
| 成果 | QGIS上の分析で終わっていた研究成果を、約760スポットを検索・絞り込みできる日英対応Webサービスへ転換。研究成果を一般利用可能な形まで実装・公開した |
| 改善点 | 公開前レビューで表示・多言語化に関する不具合を検出し、原因切り分けから修正・再検証まで実施 |
| 応用可能性 | 地理データのWebサービス化、多言語対応、AIコーディングを使った高速プロトタイピング、教育機関の研究レポートの実務転用 |
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