Vol.152

CON T E N T S【コラム】ラーニングアナリティクスの今，そして…… …島田 敬士【解説】大学独自の文章生成 AI 導入の必要性と今後の展望…塙 雅典・坂田信裕・岡村康弘・森澤正之【解説】DX 推進人材を育成する─香川大学の DX 推進の取り組み─…八重樫 理人

COLUMN基 応
専 般

ラーニングアナリティクスの今，そして……
ラーニングアナリティクス（以下，LA）とは，データの分析に基づいてより効率的かつ効果的な教育・学習を実現することを目指した研究です．教育・学習に関するデータを活用して，学習活動のリアルタイム分析，ドロッ
プアウト傾向の予測，成績予測，教材推薦，学習困難個所の特定，教材改善点の提案などを行う研究が進んでいます．筆者も 2013 年頃から LA に関する研究を始めました．パターン認識や画像・映像処理，自然言語処理などの技術を応用して，学習活動の特徴化やパターン化を行う中核技術の開発や，分析結果を現場に届けるフィードバッ
クシステムの開発に勤しんできました．
LA 研究を始めて 10 年の節目が近づいた 2022 年秋に世界のニュースを駆け巡った生成 AI が，教育分野へも大きなインパクトをもたらしました．研究室で取り組んでいた LA 研究も生成 AI を利用した取り組みに舵を切る転機が訪れました．従来は LA システムの利用者には分析結果を数値やグラフで示すことが主流でした．一方，生成AI は利用者に対して自然な会話体や文章でデータの分析結果や，データに基づく学習・教育の改善提案ができるようになり，利用者視点での利便性や解釈性が格段に高まりました．技術者，研究者の観点からもデータ分析過程における特徴抽出や数値化処理を生成 AI やバックボーンの大規模モデルを利用した方が安定して高い精度の結果を得られることも増えてきました．
毎日のように新しい技術が登場し，データ分析性能が飛躍的に向上し，さまざまな教育・学習支援ツールが開発されている最近の状況を鑑みると，『どんな質問にも的確に答えてくれる AI』が登場する日もそう遠くないのかもしれません．ただ，そのような未来が訪れたとき，それは果たして LA が目指していた世界なのかなと思うのです．
調べる時間を短縮できる，時間をかけて覚える必要がなくなる，という意味では「効率的」という目的は達成できているのかもしれませんが，「効果的」という点はどうでしょうか．なんでも AI に頼ることが当たり前になれば，「考える」という機会が失われる恐れもあります．これから先，AI と共存・共生する機会が広がっていく現代社会において，学習者の「考える」という行為をどのように育んでいくかが今後ますます重要になるように思います．
そのような社会のニーズに対してこれからの LA はどのような一石を投じることができるのか，研究者として考える日々は続きそうです．

島田敬士（九州大学大学院システム情報科学研究院）（正会員）atsushi@ait.kyushu-u.ac.jp
九州大学大学院システム情報科学研究院教授．ラーニングアナリティクス，パターン認識，メディア処理，画像処理に関する研究に従事．2019 年 IPSJ/IEEE-CS Young Computer Researcher Award，2020 年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞などを受賞．
本会シニア会員．

LO G OT YP E D E S I G N . . . M e g u m i N a k a t a
ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
ぺた語義に掲載された記事は，情報処理学会 Web ページの「教育・人材育成」からどなたでもご覧いただけます .

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024

251

基 応
専 般

ARTICLE

大学独自の文章生成 AI 導入の必要性と今後の展望Jr.

塙 雅典 坂田信裕 岡村康弘 森澤正之

山梨大学 教育統括機構 大学教育・DX 推進センター

します．この次の段階として荀子は「知る」を持って文章生成 AI とその状況きていますが，これは別の表現をすると，知識を習2022 年 11 月 30 日にアメリカのベンチャー企業

得したり振り返りやまとめを通じて気付きや理解をOpenAI が文章生成 AI サービス ChatGPT を公開し得たりする「認知の内化」に相当します．これに対してから１年強が経過しました．ここでは「文章生成て学びの最終段階の「行う」は「認知の外化」と言われAI」という言葉を「大規模言語モデル（LLM）またはる段階，内化した知識や理解や気付きを書き出した

大規模マルチモーダルモデル（LMM）」に基づき入力

り他者に説明したりすることで行動や実践に移すこされた自然文や画像・音声等を解析し，その結果にとに相当します．

基づいて LLM や LMM の仕様上適切な回答を自然ある問いに対して学生が文章生成 AI の出力から文で出力するシステム・サービスと規定します．以

安直に答えを得ようとする場合，思考力を涵養する

前は一部の LLM 研究者などだけのものだった文章ために重要な学生自身の認知の内化と外化のプロセ

生成 AI 技術は，ChatGPT のサービス提供開始をスが欠落します．これは汎用文章生成 AI が与えら契機に急激に普及しました．今では Google Gemini，

れた入力に対して率直に回答を返すように設計されAnthropic Claude 2，Microsoft Copilot など代表的ていることに起因します．文章生成 AI システムをなもののみならず，派生サービスも含め多様なサー

学びに適切に利用するには，学生がその出力を批判

ビスが提供されると同時に，社会にさまざまな波

的に検討し自身の思考や学びを深める形で活用する

紋を投げかけています．文章生成 AI 登場以前にも，ように指導するだけでは十分でなく，文章生成 AI

Stable Diffusion や Midjourney などの画像生成 AI

システムが学生の学びを支援する補助システムとしについてはすでに賛否両論さまざまな議論がなされて構築されている必要があります．

ていました．しかし，文章生成 AI が画像生成 AI

ある質問を学生から受けた場合に，その答えだけと大きく異なるのはその教育界への影響です．ここを直接的に教える大学教員は多くなく，学生自身がでは教育と文章生成 AI との関係性やその有効な活考えて答えに辿り着けるようにヒントや参考文献を用方法を考えてみましょう．

提供するでしょう．これは，自ら調べ，さまざまな
断片的な情報を突き合わせて検証し，それらを取捨選択して論理的な説明を構築するプロセスこそが学

大学教育と文章生成 AI

びそのものであるからです．一方文章生成 AI は与古代中国の儒学者荀子は，学びの過程を「聞く」

えられた質問に対して率直に回答を生成するため，

「見る」
「知る」
「行う」の 4 つの段階と位置づけてい多くの場合答えのようなものを提供してしまうことます．
「聞く」と「見る」は入力源が言語（音声か文章で，学生の学びの機会を奪ってしまいかねません．

かは問わない）か画像かの差だけでほぼ同じであり，そこで大学などで文章生成 AI 環境を導入するには，いずれも新しい情報を単純に受け入れる段階に相当

以下の 3 点が必要になります．

-【解説】大学独自の文章生成 AI 導入の必要性と今後の展望 -252

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024

（1）危険性を学生にきちんと伝えること者の確保と開発期間の長さも課題となります．次（2）
適切な利用方法を学ぶ機会を提供することに，Microsoft Azure OpenAI（AOAI）サービスの（3）
安全安心な利用環境を提供すること活用が考えられます．これは，上記の方法をよりセ

筆者らの所属する山梨大学では，2023 年度開始

キュアなクラウド環境で迅速に構築できる可能性が直後の 4 月 6 日に大学教育・DX 推進センター主ありますが，先の課題に加えて LLM エンジン提供

催の FD 研修会「大学教育と AI 対話サービスの共側のアップデートへの対応が遅滞したり，Azure 他

存にむけて」を開催，同 25 日には学長メッセージの追加サービス利用費が加わるため開発維持コスト

で文章生成 AI の学内での利用に関する基本的な考が増加します．3 つ目の選択肢は，オープンソース

え方が示されました．6 月には学生，教員，学科長の LLM を自前のサーバ上で稼働させて独自チャッ（教育学部は学部長）を対象に文章生成 AI の認知状

トボットシステムを構築する方法です．この方法で況に関するオンラインアンケートを実施しました．

は，API 利用費の問題は解消できますが，オープ

10 月 2 日には再度文章生成 AI に関する全学教育

ンソースの LLM を稼働させるためには高度な技術

FD 研修会「大学教育における文章生成 AI の利活用的知識・スキルが必要であり，また，本稿執筆時点にむけて」を開催し，アンケート結果報告や活用事

ではオープンソースの LLM の性能は GPT-4 等に例の紹介，次に説明する Stack AI☆1を活用した学は遠く及ばないことなどが問題になります．本学で内向け独自の文章生成 AI チャットボット体験機会

は，学生を含む全学的なサービス提供を見据え，安を提供しました．これらはすべて文章生成 AI が今

全性やスケーラビリティの面での強化を図るため，後の大学教育環境を大きく変える可能性があること

実運用システムとしては AOAI を基盤としたシスに対する教職員間の意識共有を目指したものです．

テム構築を進めています．まずは基本的なチャット
ボットが本年度内に Teams 上から利用できるよう独自の文章生成 AI 環境構築へのアプローチになる予定です．
一方，文章生成 AI はまだ世の中に登場したば

文章生成 AI には大学教育においてもさまざまなかりであり，特に大学教育において効果的，倫理応用が期待されますが，個人環境での利用は，個人的，かつ・適切に利用する方法についての共通見

情報・機密情報の流出や著作権侵害など，さまざま

解はありません．そこで，実運用システムの構築な問題が起きかねません．そこで学内向け独自のと並行して，Proof-of-Concept（PoC）モデル構築

安心安全な文章生成 AI 環境の導入と新たなアプリ

環境として Stack AI を導入しました．Stack AI は，

ケーションの創出の検討を年度当初から並行して進ノーコードで文章生成 AI システムを構築できる

めています．

サービスであり，入力や LLM，出力などのブロッ

学内向け独自の文章生成 AI システムを構築する

クを Builder 画面上に配置し，ブロック間を接続しための選択肢としては，いくつかの方法が考えられてデータの流れを指定するだけで，高度な技術的知

ます．1 つ目の選択肢としては，LLM エンジンの識・スキルがなくてもさまざまなアプリケーション

API を利用し，自前 Web サーバにより独自チャッを誰にでも簡単に構築できます．LLM には Open

トボットシステムを構築する方法です．これの利点

AI の GPT シリーズ以外にも各社の最新 API を利は自在なシステム構築が可能な点ですが，開発費用できる上，LLM エンジンのアップデート対応も以外に API 利用費が定常経費として必要で，開発迅速です．文書や Web 上の URL，API などの多様☆ 1

Stack AI · No-Code Platform for Enterprise AI，https://www.
stack-ai.com/（最終アクセス：2024 年 1 月 23 日）

なデータソースに加えて Zapier Actions（Web ア
プリ連携自動化）や WolframAlpha（数学や科学向情報処理 Vol.65 No.5 May 2024

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けの知識計算エンジン）などに接続するためのプラか行わず，構築した文章生成 AI サービスのユー

グイン，文章以外にも画像や音声を使えるマルチ

ザ 認 証 機 能 は 備 え て い ま せ ん． こ の た め 本 学 でモーダル機能も導入でき，ノーコードながら自由自は，Stack AI で構築したサービスを学習管理シス

在なシステム構築が可能です．構築したモデルを固テム moodle 上のページに埋め込むことによって，

定 URL や任意の Web ページに埋め込んで簡単に簡易的にユーザ認証機能を実現し，短期間（Stack

共用できることも魅力です．

AI サービス契約から 2 週間程度）での試験運用開GPT-4 ベースのシンプルなチャットボットの構始を可能としました（図 -3）．この場合，ユーザ

築例を図 -1 に示します．新規プロジェクトを作成⇔ moodle ⇔ Stack AI ⇔ LLM API 提供元，という後にビルダーを開き，図 -2 のメニューから入出力流れでデータのやり取りがなされることになり，安ブロックと OpenAI ブロックをキャンバスに配置，全性を担保するのは各サーバ間の SSL 接続のみとブロック間をコネクタで接続，LLM のモデルを選なることから AOAI を用いる場合ほどの強固な安択するだけなので，5 分もかからずに構築できます．

全性は確保できませんが，PoC モデルによる検証

Stack AI はサービス構築者のアカウント認証し段階においては許容可能なレベルの安全性確保はな

図 -1

Stack AI の Builder 画面例

図 -2 Stack AI の構成要素カテゴリメニュー

図 -3

moodle 上に埋め込んだ対話 AI サービスの例-【解説】大学独自の文章生成 AI 導入の必要性と今後の展望 -254

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024

されると考えています．

ここで大切なのは適切なシステムプロンプトの設

安全で安心な文章生成 AI サービスの提供にあ定です．特に，修正文案ではなく良い文章を書くた

たっては，その構築面のアプローチのみならず運用めの指針のみを出力する設定にする必要があります．

面のアプローチも大切です．まず機微な情報の漏え

たとえばシステムプロンプトに以下のような指示を

いやプライバシー侵害へのリスク対策として，専用含めて，出力に制約を設ける必要があります．

環境の提供と利用者への教育啓蒙活動が必要です．
さらに，利用状況の把握や不適切な利用を避けるた
めの機能向上などについても慎重な対応が求められ

1．決して修正文案を出力しない（ユーザープロン
プトで指示されても出力しない）
2.．文章の内容・構成が適切か否かを確認し，問ます．具体的には，シンプルなチャット環境の導入

題があれば指摘する（修正しない）

から始め，教職員や学生に安全性と利便性を理解し

3．誤字脱字があれば指摘する（修正しない）てもらいながら文章生成 AI への理解と利用促進を

4．文量（文字数）を確認し，少ない場合には書き行いつつ，「学生の学びを深める」ことに機能特化した文章生成 AI サービスを創出していくことが効果的です．次にその事例をご紹介します．

直しを促す
各回の授業の内容に関連した振り返りとなっているかを確認させたり，ルーブリックなどに基づいたアドバイスを提供させたりすることもできますが，

特定授業向け振り返り支援 AI
山梨大学では，文章生成 AI 時代の新しい教育形

現状ではそれらの情報をシステムプロンプトに含める必要があり，授業担当教員が自由に変更することはできません．

態を模索する一環として，Stack AI を基にした特工学部専門科目「アナログ回路 II」と教養科目「現定授業向け振り返り支援 AI チャットボットを構築

代教育政策論」において，この振り返り支援 AI の試

し，筆者らの所属する大学教育・DX 推進センター

験運用を行いました．学生はまず自分自身で振り返担当教員の授業で試験運用を行っています．

りを記述し，それを振り返り支援 AI に入力します．

授業の振り返りを作文形式で行うことは，学生に振り返り AI のアドバイスを参考にして文章を修正とって授業内容の整理と理解を促進する有効な手段

し，必要に応じ再度 AI で確認した上で，「元の振りです．しかし，フィードバックがなければ授業振り

返り文」「振り返り AI からのアドバイス」「修正し

返りは形骸化するリスクがある一方で，教員が毎回た振り返り文」の提出を学生に求めました（図 -4）．

の授業の全学生の振り返り文にフィードバックを提学生から提出された振り返り文を振り返り AI 利

供することは現実的ではありません．そこで，文章用前後で比較すると，利用者の 60% 以上の振り返

生成 AI を活用して教員負担を大きく増やすことなり文章量が増加し，振り返り文の妥当性（内容，文く授業振り返り作成支援を提供することで学生の学章の質，文章の量）が向上しました．学生にアンケー

びの質の向上を試みました．具体的な手順を以下にトを取ったところ，良い文章を書くために有益な示します．

コメントを AI から得られた，授業の振り返りが深1．Stack AI でチャットボットを構築

まった，AI が修正してしまわず良い点を指摘した

2．授業担当教員が作成した振り返り用システム

り要改善点を提案したりするだけなのが良い，など

プロンプトを LLM モジュールに設定
3．チャットボットを対象授業の moodle コースに埋め込み
4．受講学生に振り返り支援 AI の利用を案内

好意的な意見が多く見られました．一方，アドバイスの適切性は教師による検証が必要ですし，多くの授業で試行して学生の省察能力がどのように変化したかを長期的に検証することも課題です．

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024255

文章生成 AI と大学教育の今後

文章生成 AI 技術・サービスはいまだ黎明期にあり，今後数多くの有効活用事例が出てきて大学独自

山梨大学における文章生成 AI の教育への利活用の文章生成 AI は必要なくなるかもしれません．しの取り組みの一端をご紹介しました．文章生成 AI

かし提供されるサービスを利用するだけでは大学の登場は大学教育を一変させる可能性のある世紀の教育の革新は起こりません．黎明期にある今こそ，技術革新であることは間違いありません．パーソナ

AI 時代の大学教育の在り方を大学が主体的に模索

ルコンピュータ，インターネット，スマートフォン，していく必要があります．山梨大学では今後も文章自動翻訳など，技術革新はこれまでも大学教育に多生成 AI の能力を最大限に活かし，学生たちが批判大な影響を与えてきました．文章生成 AI もこの一的思考を育むなどの深い学びを得るための新たな環に過ぎません．単純に利用禁止とするのではなく，ツールとしての活用方法を模索していきます．

可能性を理解し適切に活用することが重要です．

【学生振り返り初稿】
接合型 FET では，電流の流れる場所をチャネルと呼びます．このチャネルは電圧 Vgs によって逆方向電流が掛けられると，狭くなって電流が流れにくくなります．Vgs が大きくなれば大きくなるほど，チャネ
ルが狭くなってドレイン電流が流れにくくなるため，この電圧によってドレイン電流をコントロールすることができます．このことは，接合型 FET の動作原理を理解するために重要なことであると考えました．
また，ドレイン電流と電圧 Vds の関係を考えると，オームの法則のみが適用されている訳ではないことが分かります．電圧 Vds が増えると P 型にマイナス，n 型にプラスがかかり，空乏層が広がります．よって，Vgs 一定の時ドレイン電流と Vds は比例の関係ではなくなります．
【振り返り支援 AI のアドバイス】
あなたの振り返りは，接合型 FET の動作原理についての理解を示していますね．特に，チャネルの狭まり方や，ドレイン電流と電圧 Vdsの関係について詳しく説明している点は良いと思います．しかし，あなたがなぜこれらのこと事実を重要だと感じたのか，それがどのように接合型 FET の理解に寄与するのかについてもう少し具体的に述べてみてはいかがでしょうか．また，この授業で学んだ他の内容についても触れてみてください．それにより，あなたの理解度がより深まると思います．
【学生振り返りの修正版】
接合型 FET では，電流の流れる場所をチャネルと呼びます．このチャネルは電圧 Vgs によって逆方向電流が掛けられると，狭くなって電流が流れにくくなります．Vgs が大きくなれば大きくなるほど，チャネ
ルが狭くなってドレイン電流が流れにくくなるため，この電圧によってドレイン電流をコントロールすることができます．このことは，接合型 FET の動作原理を理解するために重要なことであると考えました．
なぜなら，今回の接合型 FET を理解するにおいて，特性を表したグラ
フを理解することが重要であると考えたからです．今回の回路では直流等価回路を用いることができず，バイアス設計はグラフの特性を読み取っていかなければならりません．よって，特性表を理解するためにも，以上のことが収容であると考えました．
また，ドレイン電流と電圧 Vds の関係を考えると，オームの法則のみが適用されている訳ではないことが分かります．電圧 Vds が増えると P 型にマイナス，n 型にプラスがかかり，空乏層が広がります．よって，Vgs 一定の時ドレイン電流と Vds は比例の関係ではなくなります．電界効果トランジスタにはほかにも種類があり，エンハンスメン
ト型 MOS FET では電圧 Vgs をかけることで，表面がチャネルとなる
ようにします．Vgs が大きくなれば，ドレイン電流はより多く流れます．ディスプレション型 MOS FET では，最初から表面がチャネルとなっており，Vgs の極性を変えることによって，チャネルの幅を調整することができます．

図 -4（2024 年 1 月 30 日受付）塙雅典

hanawa@yamanashi.ac.jp

1990 年埼玉大・工・電子卒業．1995 年同大学院博士課程修了．博士（学術）．同年山梨大助手．2014 年同大学教授．光通信，信号処理の研究に従事．現在同大学副学長，大学教育・DX 推進センター長．2017 年電子情報通信学会教育優秀賞受賞．
坂田信裕

n.sakata@yamanashi.ac.jp

北里大学，防衛医科大学校，コロンビア大学，ミズーリ大学，ワシントン大学，信州大学医学部附属病院，獨協医科大学を経て 2023 年度から現職．博士（医学）．主な研究テーマは教育，医療等における ICT
複合領域．
岡村康弘

y.okamura@yamanashi.ac.jp

博士（工学）．
（株）日立国際電気，徳島大学を経て 2023 年度より山梨大学教育統括機構 大学教育・DX 推進センター特任准教授．主な研
究テーマは光ファイバ・水中光無線通信システム．
森澤正之

morisawa@yamanashi.ac.jp

1989 年山梨大学助手．2003 年同大学助教授．2013 年同大学教授．
2014 年より同大学教育センター（現大学教育・DX 推進センター）副センター長を兼務．博士（工学）．主な研究テーマは有機薄膜，光ファ
イバセンサ．

実際の学生の振り返り-【解説】大学独自の文章生成 AI 導入の必要性と今後の展望 -256

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024

ARTICLE

基 応
専 般

DX 推進人材を育成する─香川大学の DX 推進の取り組み─

Jr.

八重樫理人
香川大学

デジタル競争の敗因「ユーザ企業とベンダ企業の依存関係」に所属する教員，情報部所属の職員（技術系職員と一

経済産業省は 2023 年 5 月に「半導体・デジタル産

教員や実務家研究員に加えて，情報分野を専攻する

般事務職員の両方），ベンダ企業から招聘した実務家

1）

業戦略（改定案）」 を公表しました．この中で，日本香川大学の学部学生と大学院生から構成され，香川のデジタル競争の敗因は「ユーザ企業とベンダ企業の大学の DX 推進に資するさまざまな取り組みを行い相互依存関係にある」との指摘がなされました．一般ます．
「DX ラボ」の取り組みは，業務で用いる情報シ的にユーザ企業とはシステムを利用する側の企業を指

ステム（以下，業務システムと呼ぶ）
をアジャイル開発

し，ベンダ企業とはシステムを提供する企業を指しまする「業務システム内製開発」 ，業務の抱える課題

す．ユーザ企業の多くは情報関係の投資をコストと捉をユーザの視点で分析する「業務 UX 調査」，業務をえ，システム設計や開発などを複数のベンダ企業に競改善するアイディアを創出する「業務改善アイデアソ

争させ，それを委託することでコストを抑える戦略をン」 ，内製開発したシステムで得られたデータを分

とってきました．ユーザ企業によるベンダ企業へのシス

析する「業務データ分析」 ，内製開発やデータ分析

テム開発の委託は，システムをブラックボックス化させ，のスキルを獲得する「内製開発／データ分析ハンズオ

特定のベンダに依存するベンダーロックインを招くだけン」 など多岐にわたります．
「DX ラボ」で実施してでなく，ユーザ企業が情報化や DX 推進に関するさまいる「業務システム内製開発」と「内製開発／データ分

ざまなノウハウを獲得できず，ユーザ企業においてそ析ハンズオン」
についてここから詳しく説明します．

3）

4）

5）

6）

の推進に必要な人材が育成できない（DX 推進人材が育成できない）原因ともなっています．そんな状況の中，業務システム内製開発

一ユーザ企業である香川大学自身が適切に DX 推進のノウハウ獲得を目指し，それらを推進する人材の育「業務システム内製開発」では，高度なプログラミングス

成などを目指して設置したのが「DX ラボ」
です．

キル がなくてもシステムが開発できるローコード・ノーコー☆1

ドツールとして注目されているMicrosoft Power Platform

を用いて業務システムを開発しています．DX ラボが開発

香川大学 DX 推進研究センター「DX ラボ」

した業務システムは 70 を超え（2024 年 1 月現在）
，多く

香川大学は DX を推進すべく，2021 年 5 月に情報の業務システムが実際に香川大学で稼働しています．

メディアセンター（現在は情報化推進統合拠点 DX

香川大学において忘れ物や落とし物（以下落とし物）

推進研究センター）の中に「DX 推進部門」を設けるについては，届けられた部局で「拾った場所」と「日付」

2）とともに，その配下に「DX ラボ」を設置しました ．
DX ラボは，システム設計・開発を専門とする創造工
学部創造工学科情報システム・セキュリティコースを記載した付箋を落とし物に貼り付け，それをショー☆1

Microsoft：Microsoft Power Platform（オンライン）．https://www.microsoft.
com/ja-jp/biz/dynamics/power-platform.aspx（参照 2024-01-24）

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024257

ケースに展示する形で管理されています．落とし物をンダ企業が開発するような機能が豊富な高度なシステした学生は，落とし物をしたと思われる場所を管理すムは開発できません．しかしながらユーザ企業であるる部署のショーケースから自身の落とし物を探しま大学が求める必要最低限の機能は実装されています．

す．落とし物が届いていない場合は，ほかの部署が管忘れ物・落とし物管理システムは，他大学からの「自理するショーケースも確認します．学生からは「落と分の大学でも使ってみたい」という要望を受け，香川

し物について保管場所や問合せ先が分からない」，「窓

大学以外の複数の大学において稼働されています．

口が空いている時間しか落とし物を探せない」，「届いている落とし物が自分のものかどうかを確認するた
めに，実際に大学に行かなくてはならない」などの不満の声が担当に寄せられていました．また窓口で対応

内製開発／データ分析ハンズオン
香川大学の「内製開発／データ分析ハンズオン」は，する職員も，落とし物に関する問合せが多数寄せられ，

ローコード・ノーコードツールを用いた業務システム

他部局や他キャンパスへの落とし物の確認など，そのの内製開発やデータ分析を体験することで，それらの対応の業務工数も問題視されていました．この問題をスキルを獲得するだけでなく，自身の DX 推進の動解決するために DX ラボは，
「忘れ物・落とし物管理機づけとすることを目的に実施されています．
「内製システム」を開発しました．図 -1 は，忘れ物・落とし

開発／データ分析ハンズオン」は，当初学内教職員を物管理システムを示しています．忘れ物・落とし物管

ターゲットに開講していましたが，他大学や地元企業

理システムは，2023 年 5 月から香川大学教育・学生から開催要望を受け学外向けにも拡大させ，これまで

支援部学生生活支援課で実際に運用されています．忘25 回，延べ 700 人を超える受講生が参加しました．

れ物・落とし物管理システムの開発プロジェクトでは，2024 年 1 月時点の「内製開発／データ分析ハンズオ

アジャイル開発手法を採用し，落とし物の登録，閲覧

ン」の入門（基礎）編では，Word や Excel などを用いてを行える必要最低限の機能を有するシステムをわずか

基本的な事務業務ができることを受講条件とし，「アン

1 週間の開発期間でリリースしました．忘れ物・落と

ケート集計システム」「，イベント参加受付システム」「，問

し物管理システムは早朝深夜を含めた 24 時間 365 日

合せチャットボット」を開発します．入門（発展）編は，問合せ受け付けを可能としていて，窓口対応職員の業入門（基礎）編で開発されたイベント参加受付システム

務工数の削減のみならず学生の利便性についても大きで得られたデータをデータベースに格納するとともに，く向上させました．
「業務システム内製開発」では，ベBI ツールを用いて格納されたデータを可視化するシステムを開発します．図 -2 は，イベント参加受付システ
ムのデータを可視化した画面を示しています．
「内製開発／データ分析ハンズオン」は，ノーコード（プログラ
ミングなし）で，入門（基礎）編 ，入門（発展）編併せて 3
時間程度で実施できる内容となっています．

デジタル ONE アンバサダー
香川大学は，主体的に DX 推進に取り組む職員を任命する「香川大学デジタル ONE アンバサダー（以下，
アンバサダーと呼ぶ）」制度を開始させました．制度が
図 -1 忘れ物・落とし物管理システム開始された 2022 年 4 月には 36 部局 48 人でしたが，-【解説】DX 推進人材を育成する─香川大学の DX 推進の取り組み─ -258

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024

その後追加され，計 38 部局 65 人の職員が第 1 期部門から収集した Excel を所定のフォルダに置くだけ

アンバサダーに任命されています．アンバサダーには，で自動的に経営状況が可視化され，その結果が 部署

内製開発／データ分析ハンズオンの受講が推奨され，内の職員に共有されるシステムを開発しました．図 -3

1 年間に 105 の業務システムが開発されました．

は経営状況可視化・共有システムの画面を示していま

医学部経営企画課に所属するアンバサダーは，附属す．開発したシステムを用いることで，グラフの作成業

病院経営分析の業務を対象とした経営データの可視化

務の大幅な短縮がはかれるだけでなく，課内にリアルと情報共有を行う「BI ツールを使用した経営指標資料

タイムにそれが共有されるため，業務効率の大幅な向の作成および Teams での情報共有」を行いました．医

上が期待できます．医学部経営企画課に所属するア

学部経営企画課では，附属病院のおかれている経営

ンバサダーは，「自部門および他部門が利用している

状況をあきらかにすることを目的とし，病院内の業務

Excel ファイルは，『セルごとに文字を一桁ずつ入力す

データを収集してグラフ化する業務を行っています．各る』など，データとして活用しにくい形式で作成されて部門から収集した複数の Excel ファイル内のデータかいる」ことを指摘し，より効果的にデータを活用した業ら不要な文字列を削除したり，異なる列にデータを複務を行うため，業務の方法やルールを一部変更し，活写したり，手作業によって 1 つの Excel ファイルに統用しやすいデータを作成する必要性について言及しま

合し，Excel のグラフ作成機能でそれを可視化する業した．また，BI ツールの使い方などのノウハウを課内務が日常的に行われていました．扱うデータの種類がの他の職員とも共有し，可視化業務が行える職員を増年々増加し，かつ複雑化する中，集計作業に忙殺され，やすことにも貢献しました．経営状況が良好な他大学

職員がデータを見て附属病院の経営改善について考の附属病院とのデータを比較することで，自組織が抱える時間が十分に確保できない課題も抱えていました．

えるさまざまな課題を改善させ，結果として病院収入

また，Excel ファイルの更新が頻発すると，最新の情の増益につながったことも併せて報告しました．

報がどこにあるのか分からない状況になる課題もありました．医学部経営企画課に所属するアンバサダーは，附属病院のおかれている経営状況をあきらかにすべく，
BI ツールである Microsoft Power BI を用いて，各DX 推進人材を育成する
このような取り組みを推進していると，「香川大学は

図 -2 イベント参加受付システムデータの可視化

情報処理 Vol.65 No.5 May 2024259

すべてのシステムを内製開発した業務システムに置き術を組み合わせて，業務や社会の高度化や豊富化に換えようとしている」と誤解される方がいます．現時点

向けた取り組みを推進できる人材ではないかと考えでは，学務・教務システム，財務システム，人事システます．これからも香川大学の DX 推進の取り組みと，ムについては基幹システムと位置づけ，それらについDX 人材育成の取り組みにぜひともご期待ください．

ては基本的にパッケージシステムを導入しています．以否定しません．しかしながら開発されたシステムは，ベ

参考文献
1） 半 導 体・ デ ジ タ ル 産 業 戦 略（ 改 定 案 ），経済産業
省 商 務 情 報 政 策 局（2023）：https://www.meti.go.jp/pre
ss/2023/06/20230606003/20230606003-1.pdf（参照 2024-01-27）
2） 石川颯馬，山田 哲，末廣紀史，武田啓之，國枝孝之，米谷雄介，
後藤田中，浅木森浩樹，八重樫理人：香川大学の DX 推進環境の整備と DX 推進の取り組みについて─業務システムの内製開発による DX 推進─，情報処理学会論文誌教育とコンピュータ（TCE），Vol.8, No.1, pp.88–99 (2022).
3） 浅木森浩樹，山田 哲，矢谷鷹将，末廣紀史，武田啓之，國枝孝之，米谷雄介，八重樫理人：ユーザ主導による香川大学の業務システムアジャイル内製開発，学術情報処理，Vol.27, No.1,
pp112-118 (2023).
4） 椎木卓巳，山田 哲，末廣紀史，武田啓之，國枝孝之，米谷雄介，後藤田中，林 敏浩，八重樫理人：香川大学における学内業務システム内製開発にむけたアイデア創出と要件抽出の取り組み，学術情報処理研究，Vol.25, No.1, pp.78–85 (2021).
5） 米谷雄介，藤本 藍，松永貴輝，末廣紀史，武田啓之，八重樫理人：就活状況報告システムと就活状況可視化ダッシュボード，学術情報処理，Vol.27, No.1, pp218-223 (2023).
6） 浅木森浩樹，矢谷鷹将，山田 哲，末廣紀史，武田啓之，後藤
田中，米谷雄介，八重樫理人：香川大学における業務システム
内製開発ハンズオン（初級編）の実施とその効果，学術情報処理
研究，Vol.26, No.1, pp.120–125 (2022).

ンダが開発したシステムに比べて機能的にも信頼性に（2024 年 1 月 29 日受付）

前，香川大学は業務を適切に行うため，業務にシステムを合わせるべくそれらパッケージシステムを積極的に
カスタマイズする方式を採用してきました．しかし，業務の多様化・複雑化によってカスタマイズの範囲が拡
大し，カスタマイズにかかる費用がパッケージそのものの費用を超えるようなシステムも存在し，経営を圧迫する事態が生じ始めました．そこで，最近はパッケー
ジシステムのカスタマイズについてはできる範囲で最小限とし，不足する部分についてはローコード・ノーコー
ドツールで補う方針としています．
香川大学の「業務システム内製開発」には，ベンダに発注するシステム開発費を削減する効果があることはおいても劣る可能性があり，単にそれらを比較するものではないと考えます．情報技術の発展によってそれらの「民主化」が進み，情報技術者でなくても簡単なシステムであれば開発できる時代が到来しました．DX
推進人材とは今後も発展するさまざまな新しい情報技

八重樫理人（正会員） yaegashi.rihito@kagawa-u.ac.jp
香川大学創造工学部創造工学科情報システム・セキ
ュリティコース教授．香川大学情報メディアセンター，
DX 推進研究センターのセンター長を併任．ソフトウ
ェア工学，情報システム工学が専門．香川大学初代
CDO（Chief Digital Officer）．

図 -3 医学部附属病院経営状況可視化・共有システム-【解説】DX 推進人材を育成する─香川大学の DX 推進の取り組み─ -260

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