コロナ禍における九州大学での LINE を用いた教育支援体制の構築
野口 岳 1) , 徳永 大空 2) , 東原 萌々子 2) , 藤本 俊介 2) , ウンクアンイー 2) , 島田 敬士 2)1) 株式会社イマーゴ / 九州大学
2) 九州大学
noggaku@imago.co.jp

Development of a Learning Support System Using Chatbots
Under COVID-19 Crisis at Kyushu University
Gaku Noguchi1) , Taku Tokunaga2) , Momoko Tohara2) ,Shunsuke Fujimoto2) , Kuan Yi Ng2) , Atsushi Shimada2)
1) imago co., ltd. / Kyushu Univ.
2) Kyushu Univ.

概要
九州大学では学生たちが中心となりボトムアップ型で学生支援・教育支援を行う体制として quickQ が組織されている。quickQ では、コロナ禍の様々な課題に対してチャットボットの開発・運用を通じて解決に貢献してきた。

2021 年までに 3 つのチャットボットを開発・運用してきたが、3 つを別々のアカウントで運用を続けることに様々なデメリットが存在することがわかった。2022 年 4 月に各チャットボットを「ワンストップ」という考え方に基づいて統合した。結果、2022 年 3 月から 6 月末時点で 21069 回の問い合わせをチャットボットによる自動応答を用いて解決した。現在は、2022 年 4 月入学者の 46 ％が利用するサービスとなっている。本稿では、ワンストップをベースとしたチャットボットの開発・運用について、設計思想や開発環境の紹介および 2022 年 6 月までのデータを元にした運用状況を報告する。

ンライン授業を 1.5 ヶ月の準備期間の中で実施する必1 はじめに要があった。学生・教職員は、zoom や Teams などの本論文の執筆メンバーが活動を行う quickQ は、九オンライン会議システムや Moodle などの LMS を各

州大学の学生たちが中心となり学内の課題を DX を用自の PC に環境構築し、基本的な操作方法を理解するいて解決する組織である。九州大学とのアライアンスことが求められた。pdf や動画での利用マニュアルををもとに活動する学生主体で構成された iQ Lab（株式公開したものの、3 月下旬からの 1 ヶ月の期間だけで会社 imago）と本稿の著者の一人であるシステム情報

約 1000 件の問い合わせがメールにて殺到した [1]。こ科学研究院の島田らが中心となり、九州大学内の様々のような事態の中、より効率的な問い合わせ対応を行な課題をチャットボットを用いて解決してきた。本稿

うべくオンライン授業に関わる全般のサポート事務局

では、quickQ におけるチャットボットの利用事例のとして quickQ は立ち上げられた。学生支援・教育支

中から九州大学の学生・教育支援の窓口のワンストッ

援の施策には「対象者全員が目的達成することが望まプ化を目的としたものを取り上げる。

しい場合」と「限られたリソースの中で最大限対象者への支援を行う場合」の大きく分けて２種類が存在す

2 開発の経緯ると考えている。これらは通信サービスで一般的に用チャットボットの実装についての説明の前に、九いられる言葉で、前者をギャランティー方式、後者を州大学にてチャットボットの開発・運用を行うこととベストエフォート方式と整理できる。当時抱えていたなった経緯を述べる。

オンライン授業のサポートは、ギャランティー方式の2.1

コロナ禍での有人対応支援支援が望ましいものであった。しかし、感染拡大によ2020 年 3 月、COVID-19 の感染拡大が広がる中、九り突然のテレワークへの移行による業務効率の低下、

州大学では多くの学生・教職員にとって経験のないオサポート対応の人員不足により、限られたリソースの73

中で対象者全員をオンライン授業の実施という目的達度の入学時期までに３つのアカウントを統合し、今後成に導く必要があった。また、多くの人がオンラインもサポート領域が拡大することを見越して、九州大学会議システムで授業を設定する方法も知らず、問い合の全てのサポートを一元化可能なチャットボットへわせ内容の多くが「どうしてかわからないが音声が聞と抜本的な再設計を行うこととなった。まず、チャッこえない」「なぜかカメラがオンにできない」といっトボット形式に関して協議を行った。チャットボット

たようなもので、サポートを求める際に自分がどのよには、一般的に大きく分けて３種類の分類がなされてうな原因で行き詰まっているのか説明することが難しいる。

いケースが多かった。この場合、対面での窓口を設定するなどして対処するのがコロナ以前では主流だったが、感染拡大により外出が禁止されている中ではそれが叶うこともなく、オンライン上で相談しようにも、そもそもオンライン会議システムが利用できないというジレンマの構造にあった。できる限り対象者にとって相談しやすい環境を整えるために、メールと LINEでの有人サポート対応を行うことになった。補足だがシナリオ型

あらかじめ想定されたシナリオに基づいてユーザーが選択肢を選ぶもの
辞書型 ユーザーがフリーワードを入力することで、あらかじめ用意されたコンテンツから最適なものを提案するもの

AI 型 あらかじめ AI に学習させたデータをもとに自然なコミュニケーションをチャット上で行うもの

この頃はまだ LINE でのチャットボットによる自動化

以上３つの型から選択していくこととなる。経緯の中はなく、1 対 1 の有人によるサポートである。

で上述したとおり、quickQ で扱うサポート領域は、問2.2

チャットボットの開発・運用とサポート領域のい合わせの際に自身がどのような原因で行き詰まって拡大いるのか説明することが困難な場合が多いため、シナ有人対応で得られた知見をもとにチャットボットリオ型を前提に設計することが決まった。次に、ユーの第 1 弾として、オンライン授業のサポートを行うザビリティを維持しながらサポート領域を拡大するチャットボットの開発を行った。オンライン授業のサための方法論についての協議を行った。これまでのポートアカウントは 99% [2] の問い合わせをチャット

チャットボットでは、対象領域のサポート窓口部門でボットで対応することができるようになり、有人対応の有人対応負担をいかに下げるかを最優先事項としては個人の環境に依存したイレギュラーな相談を月に数いた。そのため、チャットボットのシナリオ導線は網件程度受けるまでに落ち着いた。ここまでのオンライ羅的に FAQ をカバーする設計になっており、多いとン授業支援がきっかけとなり、2020 年 10 月頃から「九きには 10 回以上ボタンを選択しなければ回答にたど

州大学 With & Beyond コロナ時代における学生のたり着けないような設計になっていた。そこで、チャッめの安心・安全プラン」[3] の枠組みの中で、教育 DXトボットに全ての FAQ を説明させるのではなく、ど推進の一環で学生・教育支援全般にチャットボットでの web ページに行けば求めている内容が書かれていのサポートを実施することとなった。当時特に早急にるかの案内に留める方式を採用した。繰り返しになる対応が必要だったのは、2021 年度入学の新入生に向けが、多くの場合において利用者は問い合わせをする際たサポートだった。Microsoft 365 などのツール類のに、自分自身がどのような原因で悩んでいるのかを把セッティング、オンライン授業の準備、寮や奨学金、握していない。そのため新しいチャットボットは、自履修などの相談受付など、学内を閉鎖しても当たり前分の悩みがどの web ページに該当し、どの窓口で相談のように支援が行き届く体制を 2020 年度の反省を踏できるのかの案内を目的に置き、これをワンストップまえて実施する必要になった。そこで、2021 年度新入という考えで整理することにした。図 1 にワンストッ生の入学時期までに新たに PC セッティングに対応すプのイメージ図を示す。

るチャットボットと学生生活支援用の２つのチャットボットを開発することになった。

2.3

ワンストップ化に向けた検討

3 チャットボットのシステム構成
この章では、まずチャットボットを実現するシステ

2021 年 3 月、2 つのチャットボットが公開された。
しかし、利用者視点で見たとき３つのアカウントを目的に応じて使い分ける必要があり、利便性が高いとは言えない状況にあった。こうした背景もあり、2022 年

74

ムに求められる条件を 3.1 節で述べる。その後、3.2 節で、チャットボットの実装方法について述べる。

図2
図1

データベースのテーブル構成

ワンストップのイメージ図

テーブルの 3 つのテーブルから構成されている。図 2

3.1

継続的な運用を見据えた開発に、それぞれのテーブルを示す。

上述したチャットボットは、常に最新の情報をできデータベースにデータを保存するだけでは、チャッるだけわかりやすい形でユーザーに提供する必要があトボットの改善にはつながらない。収集したデータをる。そのためには、最新情報を収集すること、チャッ分析し、改善のヒントを素早く得ることが必要である。

トボットの分析・評価を継続的に行い、シナリオをよ

そこで、ブラウザ上で動作するダッシュボードを開発

りよい形に改善することが求められる。そこで、複数した。このダッシュボードは、予め定義された分析手メンバーによる定例会と、回答内容の蓄積・分析環境法に基づいて、データベースに蓄積されたデータを自の構築を行った。

動的に分析し、分析結果を可視化することができる。

3.1.1

最新情報の収集

このダッシュボードによって、どのようなカテゴリのチャットボットには、2.3 節で述べたようにしたよ質問が多いのかや、質問の解決率をみることができる。

うに様々な学務窓口の情報が集約されている。これら

これによって、情報の更新頻度や回答内容の精査がしの情報 1 つ 1 つに対してサポート関係者が最新かどうやすくなる。

か・正しいかどうかの判断を下すのは困難であった。

3.2

チャットボットの実装方法

そこで、各担当窓口の職員、教員、quickQ メンバー

ワンストップチャットボットの実装には、クライアが継続的にコミュニケーションを取れる環境を作るこントサーバモデルを元にシステムを構築している。まとでこの課題に対処した。具体的には、月に 1 度のずはじめにシステムのクライアント側について説明ミーティングを開催し、アップデートが必要な情報なし、その次にサーバー側について説明する。

どがないかなどの確認を行った。また、それらのメン

3.2.1

クライアント側

バーが共同で参加する slack チャンネルを作ることで、ワンストップチャットボットのクライアントは、チャットボットの情報のステータスや月 1 度の会議でLINE 社が提供する Messaging API [4] を利用しておは回収しきれない内容も共有することができている。

り、LINE 公式アカウント「九大総合サポート sup-

これによって、チャットボットの情報を最新の状態にportQ」[5] という名称にて展開している。LINE 公式保つことができている。

アカウントや Messaging API の詳しい仕様や用語に

3.1.2

チャットボットの分析・評価環境

ついては、字数の関係上省くため、各種引用先の LINE

チャットボットの導線や満足度を分析・評価するた社による開発ドキュメントをご確認いただきたい。本

めには、チャットボットが提供した回答に対するユー

項では、仕様に基づいた利用イメージの紹介にとどザーのフィードバックを収集・分析する必要がある。

める。

そのために、1. データベースの構築、2. 分析用ダッシュボードの作成を行った。

ワンストップチャットボットは、下記の通り主に 6つのメッセージ機能を用いてシナリオ導線を構築してデータベースは、チャットボットがユーザーに送っいる (図 3)。14̃ のメッセージ機能は、利用者がシナた回答の履歴を記録し、各回答に対するユーザーのリオ導線内で選択をするためのものである。5、6 のフィードバックを記録する。このデータベースは、メッセージ機能は、シナリオ導線の最後に位置する

users テーブル、histories テーブル、survey results

メッセージで、問い合わせに対する回答が記されてい75

図3

図4

メッセージ例

回答可否のアンケートメッセージる web ページの紹介や簡潔な説明を行うためのものである。
シナリオ導線の最後にテキストメッセージ・イメー
ジメッセージと共に、送信した内容で解決できたか否

図5

解決しなかった場合のメッセージかを聞くボタンが表示される (図 4)。「解決できませんでした」を選択した場合、最終シナリオ導線のサポートに該当する窓口を紹介する (図 5)。これらの仕様により、データベース上に各シナリオ導線の解決率を残すことができ、改善の可視化に役立てることができている。

3.2.2

サーバー側

ワンストップチャットボットシステムのサーバー側
は、九州大学が管理する Amazon Web Service (AWS)

76

表1

サーバーの構成要素構成要素

役割

Amazon Relational Database Service (RDS)

チャットボットの分析・評価に必要なデータを保存すること

Amazon DocumentDB (DocumentDB)

チャットボットの導線をデータとして保持すること[チャットボット用]
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)クライアント側のリクエストを処理すること[管理用]
チャットボット用 EC2 の死活監視とダッシュボードの動作環境を担うこと[6] 上にて、九州大学内部ネットワークおよび Sinet [7]

管理用 EC2 は、主に「チャットボット用 EC2 のを通じて AWS DirectConnect [8] で直接接続された死活監視」と「ダッシュボード」の主に 2 つの役割環境の上に構築されている。表 1 にチャットボット用を担っている。管理用 EC2 は、毎日予め設定されたのサーバーの構成要素を示す。

時刻にチャットボット用 EC2 に対して GET リクエ

RDS [9] は、AWS が提供する MySQL データベーストを送り、返ってきたレスポンスをもとにチャッスの 1 種である。チャットボットのシナリオ導線や満トボット用 EC2 に接続の障害が起きていないかを確足度を分析・評価するために、RDS を用いて「利用者認する。また、チャットボットの利用状況を確認すとチャットボットのやりとり履歴」と「チャットボッるために、データベースに保存されているデータをトが提示した各回答に対するユーザーのフィードバッ可視化するダッシュボードも管理用 EC2 上で動作しク」を記録する。ている。このダッシュボードは、プログラミング言語

DocumentDB [10] は AWS が提供する MongoDB

Python [12]、データ分析用ライブラリー pandas [13]、データベースの 1 種である。MySQL と違い、Doc-ダッシュボードによる可視化ウェブフレームワーク

umentDB はキーバリュー型データベースであるたStreamlit [14] の 3 つのツールを用いて実装した。

め、問い合わせの内容と、チャットボットの返信の1 対 1 関係を JSON 形式で保持することが可能であ4 運用結果と課題る。LINE 社が提供する Messaging API では JSON

ワンストップチャットボットは 2022 年 2 月末に開形式のデータを用いるやりとりが必要とされるため、発を終え、2022 年 3 月 1 日から運用を開始した。結MySQL ではなく、MongoDB を採用した。

果的に 2022 年度入学者の 46% が登録・利用を行い、チャットボット用 EC2 [11] は、LINE 社のサー2022 年 3-4 月期において 21,847 回の問い合わせメッバーとの接続に使われる仮想マシンである。質問者セージの対応を行った。これらの Bot の効果を確認すが LINE アプリ上でメッセージを送信すると、LINEるために別途アンケートを行い、利用頻度などの確認社サーバー側にメッセージが送信され、LINE 社サーをユーザーに対して行った。図 6、7 に友達登録者数

バーからチャットボット用 EC2 に対してリクエストと問い合わせメッセージ数の推移、図 8、9 にアンケーが行われる。リクエストの内容には、ユーザー id と送ト調査による利用頻度、解決率のグラフを、図 10 に信内容が含まれており、それらを元にチャットボット

2022/4 月中におけるダッシュボードから得られた回用 EC2 が履歴を RDS に保存し、DocumentDB から答傾向の結果を示す。

返信内容を取り出し、それらを LINE 社サーバー側へ2022 年 5 月には 4 月までのシナリオ導線内のボタ送り返す。画像を返信に含める際は画像の URL を送ンにて「解決しなかった」を選択した割合が高かったもり返すが、その画像を端末に直接配信するサーバーののを抽出し、原因の協議を各担当窓口と行った。協議役割もある。利用者の LINE アプリからのリクエスト結果を元にシナリオ導線の改善を行い、原因の可視化は、LINE 社サーバー側が持つ秘密鍵で署名されておと解決を 1 ヶ月の中でスムーズに行うことができた。

り、それらの確認をした後にリクエストの処理を行う

また、新入生支援の一環として行う PC カスタマ

ため、外部から不正なリクエストが行われにくい仕様

イズのサポートの領域においては、実験的な施策としとなっている。て新入生の作業における主教材となる動画を作成する

77

図9
図6

ワンストップチャットボットの解決率

新規友達登録者数の推移

図 10

ダッシュボードから得られた回答傾向と解決率なく目的を達成することに貢献した。
図7

問い合わせメッセージ数推移

現時点での主な課題として、入学準備における学生支援には大きく寄与しているものの、年間を通した学生支援という視点においては未だ発展途上の段階だという点がある。アンケートでは、図 9 から、チャットボットを用いた際に質問が「全て解決した」と「ほとんど解決した」と答えた割合の合計が 74.7% と、質問解決に高い成果を挙げていると言える。しかしその反面、図 8 からわかるように、入学当初にのみチャットボットを利用したと答えた学生が 86.4% にものぼっており、入学後及び在学中の年間を通じての学生支援に

図8

ワンストップチャットボットの利用頻度利用されるためのシステムの改善が今後必要となる。
また、分析面での課題としてアンケートでの解決率（図 9）とダッシュボードの解決率（図 10）との乖離がとともに、これを補完するための副教材としてチャッ挙げられる。ダッシュボードにおける解決可否の集計

トボットを活用する方針のもとで運用を行った。こは 3.2 で述べたように linebot 上での quick リプライ

れは、先に紹介したワンストップ化に伴い窓口の紹機能を使用している。そのため答えを得られた人や、介を主目的に置いたことによって、具体的な解決策のリンクを見つけられた人の回答は減り、逆に答えが見チャットボット内における説明を省いたことの影響をつからなかった人の回答は増えてしまう傾向にあると考慮しての施策である。その結果、2600 人ほどの新入考えられる。

生に対して主教材となる動画は約 2 万回再生されており、新入生が動画を複数回見ながら作業を行ったこと

5 終わりにが窺える。結果として、主教材としての動画と副教材

ここまで、quickQ が開発・運用しているワンストッとしてのチャットボットの役割分担によって、他のサプチャットボットの成果を報告した。チャットボット

ポート領域のシナリオ導線の負荷に影響を与えることは簡単な疑問に 24 時間答えることができるため、問78

い合わせの多くを待たせること無く解決することができ、コロナ以前と比べ窓口への負担軽減に貢献した。
これまでは、コロナ禍の未曾有の日々の中で発生する課題に対していかに対処するかに追われていた。これからは、得た知見を元に教育支援の DX 推進として「年間を通じての学生・教育支援」を目指し、蓄積されたデータ利活用を通じてワンストップチャットボットの改善を続けたい。

参考文献[1] 島 田 敬 士, 野 口 岳 、学 生 主 体 の オ ン ラ イ
ン授業サポート体制構築と他機関への展開の 可 能 性 、第 ９ 回 ４ 月 か ら 大 学 等 遠 隔 授 業に関する取組状況共有サイバーシンポジウ
ム 、https://www.nii.ac.jp/event/upload/20200529-6_ShimadaNoguchi.pdf、2020。
[2] 野口 岳、わたしたちは同じ 4 月を繰り返さない LINE を活用した学生支援、第 28 回大学等におけるオンライン教育とデジタル変革に関する サ イ バ ー シ ン ポ ジ ウ ム「 教 育 機 関 DX シ ンポ」、https://www.nii.ac.jp/event/upload/20210319-08_Noguchi.pdf、2021。
[3] 九 州 大 学 、https://www.kyushu-u.ac.jp/
ja/crisismanagement/riskmanagement/coronavirus/with-and-beyond/。
[4] LINEAPI,Corporation,

LINE

Messaginghttps://developers.line.biz/ja/services/messaging-api/[5] LINE 公 式 ア カ ウ ン ト supportQ, https://line.me/R/ti/p/%40220xquec .
[6] Amazon Web Services, Inc., What is AWS,
https://aws.amazon.com/jp/what-is-aws/[7] 学術情報ネットワーク SINET6, https://www.
sinet.ad.jp/aboutsinet[8] AmazonConnect,

WebServices,

Inc.,

Direct-https://aws.amazon.com/jp/

directconnect/[9] Amazon Web Services, Inc., RDS, https://aws.amazon.com/jp/rds/?nc1=h_ls[10] Amazon Web Services, Inc., DocumentDB
https://aws.amazon.com/jp/documentdb/[11] Amazon Web Services, Inc., EC2, https://aws.amazon.com/jp/ec2/?nc2=type_a[12] Python Software Foundation, Python, https://www.python.org/

79[13] NumFOCUS, Inc., pandas, https://pandas.
pydata.org/[14] Streamlit,Inc.,//streamlit.io/

Streamlit,

https: