×
EDUCATION DX

採点・所見・通知表——
教員の"判断業務"をAIで再現可能に

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。

教育機関向け診断を依頼 導入事例を見る

教育現場のAI導入、こうなっていませんか?

属人化

ベテラン教員の"感覚"に依存

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。

出力ブレ

AIの所見が毎回違う

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。

定着しない

結局、人力に戻る

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。

責任曖昧

「AIがそう言った」で済まない

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。

SOLUTION

Panolabo Engine が解決すること

📋

判断ルールの構造化

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。

🔄

再現可能な出力

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。

📊

ログと再実行

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。

説明責任の担保

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。

CASE STUDY

導入事例:採点システム連携

教育出版社 / 採点システム

AI所見生成の再現運用

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。

大量
同時処理
数分
処理時間
100%
再現性

実現したこと

  • ✓ バッチ並列処理でスケーラブルに
  • ✓ 全件ログ取得で再実行・検証可能
  • ✓ 教員の「評価基準」をMessage Contractに構造化
  • ✓ 異動・担当変更でも品質維持

導入の流れ

1

現状診断(1〜2週間)

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。

2

設計・構造化(2〜4週間)

判断ルールをMessage Contractに落とし込み。再現可能な設計を構築。

3

Engine導入・運用開始

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。

教育機関向け診断を受けてみませんか?

貴校・貴社のAI活用が「再現可能か」を診断します。
売り込みではなく、適合チェックから始めます。

設計診断を依頼する 導入ガイドをDL(無料)

29年の判断 + AI で、成果を再現しませんか?

(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。