大学・短大向けClaude Codeセミナー｜総合型選抜・認証評価・科研費申請の書類仕事はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、大学・短大の方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー（60分）を開催しています。本記事では、総合型選抜のエントリーシート評価、認証評価・自己点検報告書のドラフト作成、科研費申請書のドラフト作成が、どこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
総合型選抜、認証評価、科研費申請、シラバス編成といった大学・短大特有の書類仕事は、いずれも年次で発生する定型業務でありながら、学長・学部長・研究推進部長の負担として積み重なりやすい領域です。
本記事では、Claude Code・Codexの基本的な仕組みから、各業務で何を渡すと何が出てくるか、そして導入時につまずきやすいポイントまでを順を追って紹介します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 大学・短大の書類仕事で見る、ChatGPTとClaude Code・Codexの違い Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアの教職員でも使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある教職員の方も多いと思います。
「総合型選抜のエントリーシートの評価基準を教えて」「科研費申請書の書き方のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の評価や書類作成そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。過去の入試データを読み込んで評価シートを作る、書類のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今年の総合型選抜のエントリーシートを評価観点別に整理して」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な評価の考え方を説明してくれますが、実際にエントリーシートを開いて評価まではしてくれません。
Claude Codeは、そのエントリーシートのファイルを実際に開いて中身を読み込み、評価観点別に整理したスコアリングの下書きをその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。入試データやシラバス、研究データなどの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら評価やドラフト作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、認証評価の自己点検報告書作成や科研費申請書のドラフト作成にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、大学・短大での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている教職員には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらも大学・短大向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・評価整理・書類ドラフト作成 | ファイル読み込み・評価整理・書類ドラフト作成 |
| 大学・短大での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「この書類を整理して」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. 大学・短大では、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。大学・短大の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 総合型選抜のエントリーシート・志望理由書の評価下書き
- 認証評価・自己点検報告書のドラフト作成
- 科研費(基盤研究/若手研究等)申請書のドラフト作成
- シラバス・カリキュラム編成のドラフト作成
- オープンキャンパス参加者への個別フォローメールの下書き
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、教員採用の最終判断や、教授会での意思決定、学生への個別の学修相談のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 書類の下書き作成・評価観点別の整理 | 教員採用や昇任の最終判断 |
| 過去の様式を踏まえた書式変換 | 教授会での意思決定 |
| 繰り返しの多い定型業務 | 学生への個別の学修相談 |
| 複数資料の突合・横断作業 | 受験生・保護者との信頼関係づくり |
| データに基づく傾向の把握 | その場の空気を読んだ判断 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| 自己点検報告書 | 認証評価に向けて大学が自ら作成する点検・評価の報告書 |
02 ADMISSIONS 総合型選抜と入試広報が、Claude Codeでこう変わる 大学・短大でもっとも学生募集の成否を左右する入試業務を、入力と出力で見ます
大学・短大でもっとも経営に直結するのが、入試業務、なかでも総合型選抜です。18歳人口減少が続くなか、定員充足率がそのまま学校の収入を左右します。
総合型選抜はエントリーシートや志望理由書、面接など評価項目が多く、入試広報部門の負担は年々重くなっています。専任の入試広報担当を増やせない中小規模の大学・短大ほど、この負担が学長や学部長にのしかかりやすくなります。
総合型選抜の評価下書き
エントリーシート・志望理由書を読み込ませると、評価観点別のスコアリング下書きが出てきます。
出願者カルテの自動生成
共通テスト・個別試験の結果と出願書類を渡すと、出願者ごとの横断カルテが出てきます。
オープンキャンパスのフォローメール
過去の参加者データを渡すと、個別フォローメールの下書きが出てきます。
SNS発信の下書き
広報方針とこれまでの投稿実績を渡すと、受験生向けSNS投稿の下書きが出てきます。
2-1. 総合型選抜のエントリーシート評価下書き
エントリーシートや志望理由書のPDFをClaude Codeに読み込ませると、評価観点(学修意欲・活動実績・志望動機の一貫性など)ごとに整理したスコアリングの下書きが出てきます。教員が一件ずつゼロから読み込む負担が減ります。
これまで入試委員が一件ずつ目を通しながらメモを取っていた作業のうち、評価観点別に整理する部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。
もちろん、最終的な合否判定は、これまで通り入試委員会と教員が行います。
総合型選抜の評価下書きは、その後の面接評価・合否判定すべての土台になります。ここを最初に整えることが、入試業務全体の時間短縮につながります。
| 評価観点 | 確認する内容の例 |
|---|---|
| 学修意欲 | 志望理由書の一貫性、将来の学修計画 |
| 活動実績 | 部活動・課外活動・資格・検定の実績 |
| 論理的思考力 | 小論文・レポート課題の構成力 |
| 面接評価 | 質疑への応答、コミュニケーション力 |
2-2. 出願者カルテと入試データの横断管理
共通テストや個別試験の結果、エントリーシートの評価、面接評価を渡すと、出願者ごとに横断したカルテのドラフトが出てきます。合否判定の最終確認は、入試委員会が行います。
📚 用語解説
出願者カルテ：出願者一人ひとりの試験結果・評価・活動実績などを一覧にまとめた管理資料です。入試委員会での合否判定の材料として使われます。
総合型選抜と一般選抜(共通テスト・個別試験)を併願する受験生も多く、複数の入試方式にまたがる情報をひとつのカルテにまとめておくと、入試委員会での議論がスムーズになります。
📚 用語解説
総合型選抜：学力試験だけでなく、志望理由書や面接、活動実績などを総合的に評価して合否を判定する入試方式です。旧AO入試にあたります。
定員充足率の議論でも、出願者カルテの蓄積が役立ちます。過去数年分の出願者データを横断して見ることで、どの入試方式でどの層の受験生が集まっているかの傾向をつかめます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 総合型選抜の評価下書き | エントリーシート・志望理由書 | 評価観点別のスコアリング下書き |
| 出願者カルテの作成 | 共通テスト結果・出願書類・面接評価 | 出願者ごとの横断カルテ |
| オープンキャンパスのフォロー | 参加者アンケート・過去の出願実績 | 個別フォローメールの下書き |
| SNS投稿の下書き | 広報方針・過去の投稿実績 | 受験生向けSNS投稿ドラフト |
| 入試データの傾向分析 | 過去数年分の出願者カルテ | 入試方式別の傾向レポート |
| 合格発表書類の作成 | 合否判定結果・様式 | 合格発表書類・入学手続き案内のドラフト |
たとえば「このエントリーシートを、学修意欲・活動実績・論理的思考力の3観点で整理して」と渡すと、観点別の評価下書きが数分で出てきます。
続けて「このスコアリング結果を出願者カルテにまとめて」と渡せば、共通テストの結果と合わせた横断カルテのドラフトが出てきます。これを土台に、入試委員会が合否を判定します。
毎回イチから評価観点を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の出願期でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. オープンキャンパスから出願への転換
オープンキャンパスの参加者アンケートと過去の出願実績を組み合わせて渡すと、参加者ごとに関心の高い学部・学科を推測した個別フォローメールの下書きを作らせられます。最終的な送信内容の判断は、入試広報担当が行います。
出願転換率が低いという課題を抱える大学・短大は多く、参加後のフォローを個別化できるかどうかが、その差を生む要因の一つになっています。
Claude Codeが担うのはエントリーシートの評価下書きとフォローメールの下書きまでです。最終的な合否判定と送信内容の判断は、入試委員会や広報担当が行います。
出願受付から合格発表までの期間が短い総合型選抜の後期日程ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。教員は評価内容の確認と最終判定に集中できます。
結果として、これまでは評価業務の負担を理由に規模を絞っていた入試方式にも、対応しやすくなります。入試業務の負担軽減は、募集機会そのものを広げる効果も持っています。
03 ACCREDITATION 認証評価・科研費申請も、大学・短大ではこう変わる 認証評価の自己点検報告書、科研費申請書、シラバス編成を具体的に見ます
総合型選抜以外にも、大学・短大には年間を通じて負担の大きい書類仕事があります。認証評価(自己点検報告書)、科研費申請、シラバス編成などです。
いずれも「毎年・毎年度・毎科目」発生する定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. 認証評価(自己点検報告書)の作成
各部局のデータと過去の認証評価結果、他大学の事例を読み込ませ、項目ごとにエビデンスを整理させ、自己点検報告書のドラフトを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
認証評価：大学設置基準に基づき、大学・短大の教育研究活動を7年ごとに第三者機関が評価する制度です。私学助成の審査にも関わります。
認証評価では、教育研究組織・教員組織・教育課程・学生支援・施設設備・管理運営・財務など、複数の観点から自己点検した内容を報告書にまとめる必要があります。項目ごとに参照する資料が異なるため、集計だけでも部局横断の作業が必要になります。
| 評価項目 | 主に見られる内容 | 主な参照資料 |
|---|---|---|
| 教育課程 | カリキュラムの体系性、学位授与方針との整合 | シラバス、履修規程 |
| 教員組織 | 教員数、業績、FD活動の実施状況 | 教員データベース、FD記録 |
| 学生支援 | 修学相談・キャリア支援の実施体制 | 学生支援センターの記録 |
| 財務 | 予算執行状況、私学助成の受給状況 | 決算書、助成金申請資料 |
さらに、大学設置基準に基づく設置認可や変更届の手続きが、認証評価のサイクルとずれることもあります。両方の時期が近い年は、部局データの整理と自己点検報告書の作成が同時並行になり、企画部門一人では手が回らなくなりがちです。
最終的な内容の確認と提出は、学長や部局長の仕事のまま残ります。「この部局データから、学生支援の実施状況を項目別に整理して」と渡せば、項目ごとの一覧表が返ってきます。
7つの評価項目すべてを一度に整理しようとせず、まずはデータが揃っている項目から着手するのが現実的な進め方です。
3-2. 科研費申請書のドラフト作成
過去の採択事例データベースと研究計画のメモを読み込ませ、研究目的・研究方法・到達目標といった項目のドラフトを作らせます。最終的な研究構想と独自性の記述は、教員が執筆します。
📚 用語解説
科研費：日本学術振興会などが交付する競争的研究資金です。基盤研究・若手研究・挑戦的研究など複数の種目があり、教員の研究活動を支える主要な資金源です。
科研費の申請は毎年10月から11月に集中し、教員一人あたり3から5本を起案することも珍しくありません。研究推進部の担当者による添削対応が追いつかなくなる時期でもあります。
過去に採択された申請書の構造や論点の立て方を読み込ませておくと、新しい申請書のドラフトにも同じ「型」を反映させられます。大学ファンドやJST、AMEDなど、制度によって様式や重視される観点が異なる点も、事前に読み込ませておけば反映されます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. シラバス・カリキュラム編成のドラフト作成
前年度のシラバスとカリキュラム変更のメモを渡すと、新年度のシラバスドラフトが出てきます。到達目標や評価方法の記述など、毎年ほぼ同じ形式で作成する部分の負担を軽くできます。
📚 用語解説
シラバス：各授業科目の到達目標・授業計画・評価方法などをまとめた、学生と教員が共有する授業設計書です。
GPAの分布や履修状況のデータを渡せば、カリキュラム改革の検討資料として、科目間のつながりを整理した一覧を作らせることもできます。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 科研費申請書の作成 | 1本あたり15〜25時間 | 1本あたり5〜8時間程度に圧縮できた例あり |
| 総合型選抜エントリーシート評価 | 1件あたり15〜20分 | 1件あたり5〜7分程度に圧縮できた例あり |
| 自己点検報告書の作成期間 | 6〜12ヶ月(教員総動員) | 3〜4ヶ月程度に圧縮できた例あり |
| シラバス編成 | 科目ごとに手作業で作成 | 前年度データを土台に自動ドラフト作成 |
| 出願者カルテの作成 | 出願期ごとに手作業で集計 | 入試データを連携した自動集計 |
3-4. 教員公募書類・FD/SD研修記録の整理
教員公募の応募書類や、テニュアトラック評価に関わる業績整理も、過去の公募要領と応募書類のフォーマットを読み込ませれば、選考資料の整理までを任せられます。最終的な採用判断は、これまで通り人事委員会や教授会が行います。
📚 用語解説
テニュアトラック：任期付きの助教などとして採用し、一定期間後の審査を経て期限のない教授・准教授へ移行できる制度です。審査に必要な業績整理の負担が大きい制度でもあります。
FD/SD研修の実施記録も、認証評価の自己点検報告書に添付するエビデンスとして使われます。開催記録と参加者データを渡せば、年間の実施状況をまとめた一覧表のドラフトが出てきます。
📚 用語解説
FD/SD研修：教員の教育力向上を目的とするFD(ファカルティ・ディベロップメント)と、職員の業務力向上を目的とするSD(スタッフ・ディベロップメント)の研修です。実施記録の整理と報告が義務付けられています。
労働基準法に関わる勤務時間の管理や、非常勤講師の契約更新スケジュールの一覧化も、人事データベースを読み込ませれば下書きとして整理できます。契約内容の最終確認は、人事担当と法務担当が行います。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 教員公募書類の整理 | 公募要領・応募書類フォーマット | 選考資料の整理ドラフト |
| FD/SD研修記録のまとめ | 開催記録・参加者データ | 年間実施状況の一覧表ドラフト |
| 非常勤講師契約の管理 | 人事データベース・契約書式 | 契約更新スケジュールの一覧ドラフト |
3-5. 学長・研究推進部長、それぞれの負担
学長や学部長には、定員充足や教員配置といった、毎年の経営判断業務があります。稼働状況や充足率を一覧化しておくだけでも、判断のスピードは変わります。
背景には大学設置基準における教員数の配置要件もあり、学部・学科の定員規模によって必要な教員数が変わります。見落とすと次年度の学生受け入れに関わる、地味だが重要な確認項目です。
研究推進部側は、科研費申請の支援に加えて、大学ファンドや外部資金の制度差分の把握も負担になりやすいです。繁忙期が科研費シーズンと決算期に重なりやすいことも、負担を重くしている要因です。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 学長/学部長 | 定員充足・教員配置の判断が属人化 | 充足率・配置状況の一覧化、判断材料の整理 |
| 研究推進部長/URA | 科研費支援と制度差分の把握が年次で重なる | 過去採択事例DBと連携した申請書ドラフト作成 |
| 入試広報部長 | 評価とフォロー対応が出願期に集中 | 評価下書きとフォローメールの下書き作成 |
| 教員 | 授業・研究・書類作成の時間配分が難しい | シラバスや報告書のドラフト作成の負担軽減 |
研究推進部長がClaude Codeを使う場面は、事務所のパソコンの前とは限りません。出張の合間にスマートフォンで申請書の進捗を確認したり、移動中に採択事例のドラフトを見直したりする使い方もできます。
事務所に戻ってからまとめて作業する必要がなくなること自体が、負担軽減につながる場面も少なくありません。
科研費申請書のドラフト作成や自己点検報告書の項目整理は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのはドラフト作成と整理の下準備までです。申請・提出・合否や評価に関する判断は、これまで通り教員や学長・部局長が行います。
04 MECHANISM なぜ、大学・短大の書類仕事をここまで任せられるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが書類仕事を代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を大学の書類仕事に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた総合型選抜や認証評価の例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自校のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、入試データやシラバスのExcelファイル、科研費申請書のWordファイルといった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい書類を作ったり、既存の書類を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文書を作ったりしてくれる事務職員のような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「評価方法を教えてくれる」のではなく「実際に評価下書きを作ってくれる」——この一歩の差が、書類仕事の時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この観点で評価して」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
科研費申請書の作成やシラバス編成のように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
入試データ・過去の認証評価結果・教員データベースなど、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。認証評価の自己点検報告書はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、各部局のデータを別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
総合型選抜の評価でも同じことが言えます。エントリーシート・志望理由書・面接評価という、性質の異なる3種類の資料を横断して、出願者カルテの作成を一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。評価の最終確認や、提出・送信の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 大学・短大での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 入試データやシラバスを開いて、整理やドラフト作成ができる | エントリーシートから評価下書きを作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎年度の科研費申請書作成を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 入試データ・教員データベースなどをまとめて参照できる | 認証評価の複数項目を横断して一括整理 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 自己点検報告書の表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS 大学・短大でのAI導入、つまずきやすいポイントと現実的な対処 学生情報の取り扱い・教職員への浸透・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeを大学・短大の現場に導入する際、多くの学校が最初につまずくのは学生情報の取り扱い範囲です。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. 学生情報の取り扱いとセキュリティ
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム部門が小規模な学校でも無理なく運用できます。
入試データや学生の個人情報など、機微な情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・整理・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 企画部門・情報システム部門 |
| 慣れてきた段階 | 部局フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各部局の責任者 |
5-2. 教員・職員への浸透
最初から全業務をAI化しようとせず、科研費申請書のドラフトやシラバス編成など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全学一斉導入するよりも、まず一つの部局や一人二人の教員が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自校に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自校が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自校の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自校のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| 学生情報の取り扱い | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 教職員への浸透 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自校の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを部局フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、科研費申請書のドラフトと認証評価の項目整理とシラバス編成を、初年度からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、教員がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「このシラバスを新年度の形式に整えて」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、認証評価機関ごとの様式の違いを考慮せずに自己点検報告書のドラフトをそのまま使い、記載不備で差し戻されるケースです。過去の様式との違いを事前に読み込ませておかないと、ドラフトの精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 科研費申請や認証評価など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 認証評価機関ごとの様式差異を考慮せず差し戻される | 過去の様式を事前に読み込ませ、書式変換の下書きから始める |
| 教員がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は企画部門や情報システム部門が一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 部局フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの案件で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。部局フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
科研費の申請書や認証評価の報告書は、後から審査機関への説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な記録として役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、科研費申請書のドラフト作成や自己点検報告書の項目整理を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT セミナー当日、大学・短大向けに何を話すのか 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | 大学・短大の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 総合型選抜の評価下書き、認証評価の項目整理、科研費申請書ドラフトの実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「自校ならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加校の規模・学部構成に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。大学・短大の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
認証評価の自己点検報告書では、部局データを読み込ませるところから、項目別のエビデンス整理・報告書ドラフトができるまでを実際に動かします。
科研費申請書のドラフト作成では、過去の採択事例を読み込ませて、研究目的・方法・到達点のドラフトができる流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自校ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 科研費申請書はどこまで任せられるか | 構造のドラフトまでで、研究の独自性は教員本人が書く前提です |
| 認証評価機関ごとの様式が変わったときはどうするか | 過去の様式を読み込ませ、新様式への変換ドラフトを作ります |
| 学生情報の取り扱いはどこまで許容されるか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象は学長・学部長・経営者としていますが、科研費申請や認証評価を担当する研究推進部長や入試広報部長の方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、書類仕事を人に任せる想定がなく、学長お一人で全ての業務を完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数の教職員で業務を分担している学校ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING 大学・短大向けセミナーへの参加方法と、当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自校の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自校ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 総合型選抜・認証評価・科研費の変わり方 | 自校の入試データや部局データを例にした質疑応答 |
| 学生情報の取り扱い・教職員への浸透の考え方 | 自校の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自校の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自校に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 科研費申請書はAIに書かせると採択されなくなりませんか。
A. 過去の採択事例から研究目的や方法の構造をドラフト化する使い方が中心で、最終的な研究構想や独自性の記述は教員本人が行います。日本学術振興会の生成AI使用に関する方針にも配慮した使い方を前提としています。ドラフトを土台に、教員が内容を練り込む時間を確保できる点が主な効果です。
Q. 総合型選抜の評価をAIに任せると、公平性は保てますか。
A. AIが作るのはエントリーシートを評価観点別に整理したスコアリングの下書きまでで、最終的な合否判定は入試委員会と教員が行います。評価観点の設計自体は学校側が決めるため、判断の主体が変わるわけではありません。むしろ評価観点を明文化する過程で、評価のばらつきに気づきやすくなるという声もあります。
Q. 学生の個人情報や入試データをAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 学内のどのデータをどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の整理・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。
Q. パソコン操作に不慣れな教員が多い学校でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は企画部門や情報システム部門が一緒に操作するところから始める学校が多いです。ボタン操作より、日本語で何を伝えるかのほうが重要になります。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、大学・短大の現場業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自校が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. 認証評価の自己点検報告書は文科省の指針に沿う必要がありますが、AIに任せて大丈夫でしょうか。
A. AIは過去の認証評価結果や他大学の事例から項目立てを整理し、自己点検のエビデンス整理を手伝う位置づけです。最終的な記述内容と判断は学長・部局長が固定して行うため、指針に沿っているかの確認は従来通り学校側が担います。項目ごとの資料集めにかかる時間を圧縮できる点が主な効果です。
Q. セミナーは学長本人が参加しないといけませんか。
A. 学長・学部長・経営者向けを基本としていますが、研究推進部長や入試広報部長が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。複数名での参加もご相談に応じます。
Q. 通信制大学や社会人学生向けの入試・学生支援業務にも対応できますか。
A. 通信制大学特有のレポート添削やオンライン学生支援の記録整理にも、同じ「ファイルを読み込んで下書きを作る」考え方を応用できます。対面型の大学とは資料の形式が異なる場合もあるため、まず自校の資料形式に合わせた読み込み方をセミナーで確認いただくのが確実です。学生支援に関する最終判断は、これまで通り担当教職員が行います。
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大学・短大の書類仕事は、総合型選抜の評価から、認証評価や科研費申請のように制度で決まった年次業務、シラバス編成のように毎年積み重なる業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自校の入試データや部局データを例に、実際の画面を見ながら自校に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
