Panolabo Engine は「AIに考えさせる」ではなく、
教育現場の判断ルールを構造化し、再現可能な運用を実現します。
所見の書き方、評価基準が人によってバラバラ。引き継ぎで品質が落ちる。
同じ生徒データでも結果がブレる。保護者への説明に使えない。
AIツールを入れても「使いにくい」で終わり。現場で回らない。
教育現場は説明責任が必須。AIの出力を"自分の判断"として出せない。
ベテラン教員の「評価基準」「所見の書き方」をMessage Contractとして明文化。属人化を解消。
同じ入力には同じ品質の出力。100回やって100回同じ結果。担当が変わっても品質を維持。
全ての生成にログを残し、再実行可能。「なぜこの所見が出たか」を後から検証できる。
AIの出力を「自分の判断」として説明できる状態に。保護者対応にも使える品質。
採点結果から生徒一人ひとりの所見を自動生成。
バッチ処理で大量データを安定処理し、品質を均一化。
現在のAI活用状況をヒアリング。事故ポイントと改善余地を特定。
判断ルールをMessage Contractに落とし込み。再現可能な設計を構築。
既存システムにEngine APIを組み込み。運用マニュアル整備、引き継ぎ準備。
(マーケティング × 技術) + AI。伝言ゲームゼロで、設計から実装まで。