通信制高校・サポート校向けClaude Codeセミナー｜入学カウンセリング・学習進捗管理の自動化を解説
aikanri-admin
弊社GENAIでは、通信制高校・サポート校の方向けに 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、入学カウンセリングの記録整理、学習進捗管理、自治体補助金の申請書類の作成という3つの業務が、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。
通信制高校・サポート校では、入学カウンセリングから学習進捗管理、自治体補助金の申請書類まで、校長や事務長が抱える書類仕事の負担が積み重なりやすい傾向があります。中でも自治体補助金の申請書類は、1件あたり数十時間かかるケースも珍しくありません。
本記事では、Claude CodeとCodexがそれぞれ何者かという基本から、通信制高校・サポート校特有の業務が具体的にどう変わるか、仕組みの理由、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解説します。
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 「聞くAI」と「やり切るAI」、通信制高校はどちらが必要か Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアの校長・事務長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。使ったことがある方も多いと思います。
「入学カウンセリングの記録の取り方を教えて」「補助金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、実際の記録整理や申請書そのものまでは作ってくれません。
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。生徒名簿を読み込んで進捗をまとめる、申請書のドラフトを作る、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「今月の入学カウンセリング記録をまとめて」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的なまとめ方を説明してくれますが、実際にカウンセリングシートを開いて整理まではしてくれません。
Claude Codeは、そのカウンセリングシートのファイルを実際に開いて中身を読み込み、整理結果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。生徒名簿や学習進捗のデータを読み込ませ、対話しながら記録整理や書類の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、入学カウンセリングの記録整理や補助金申請書の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、通信制高校・サポート校での活用事例は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に慣れている方には、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、どちらも通信制高校向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを校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・記録整理・書類ドラフト作成 | ファイル読み込み・記録整理・書類ドラフト作成 |
| 通信制高校・サポート校での活用事例 | 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「このシートを整理して」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. 通信制高校・サポート校では、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。通信制高校・サポート校の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 入学カウンセリング記録の整理と転編入受け入れ判定の下書き
- 学習進捗管理・レポート提出管理・個別指導計画のドラフト作成
- 自治体補助金申請書類のドラフトとチェックリスト作成
- スクーリング(対面授業)の出席管理・スケジュール調整
- 月次経営レポート・卒業率/進学率の集計
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、不登校生徒への個別ケアや、保護者との信頼関係づくりのように、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 |
|---|---|
| 記録の整理・書類のドラフト作成 | 保護者・生徒との信頼関係づくり |
| 過去の様式を踏まえた申請書変換 | 不登校生徒への個別ケアの最終判断 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど事情が変わる進路相談 |
| 複数資料の突合・横断作業 | 教員・サポーターとの人間関係の構築 |
| データに基づく傾向の把握 | 面談での空気を読んだその場の対応 |
| 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 |
| 個別指導計画 | 生徒一人ひとりの事情に合わせた指導方針をまとめた計画 |
02 ADMISSION 入学カウンセリング・生徒募集業務が、Claude Codeでこう変わる 通信制高校・サポート校でもっとも生徒数と収入に直結する工程を、入力と出力で見ます
通信制高校・サポート校でもっとも生徒数と収入に直結するのが、入学カウンセリングと生徒募集の工程です。WEB資料請求から体験入学、カウンセリングを経て入学に至るまでの対応精度が、生徒獲得数にそのまま影響します。
精度が求められる一方、資料請求や体験入学の件数が増えるほど、カウンセリング担当や校長・事務長の負担は膨らみます。専任の入試広報担当を置けない中小の通信制高校・サポート校ほど、この負担が校長自身にのしかかりやすくなります。
入学カウンセリング記録
体験入学時のメモや面談内容を渡すと、生徒別のカウンセリング記録シートのドラフトが出てきます。
転編入受け入れ判定
転編入希望者の在籍履歴・単位取得状況を渡すと、受け入れ可否の判定材料と必要書類の一覧が出てきます。
学習進捗管理
LMSの学習ログとレポート提出状況を読み込ませると、生徒別進捗ダッシュボードのドラフトが出てきます。
自治体補助金申請
過去の申請書式と対象生徒データを渡すと、申請書ドラフトとチェックリストが出てきます。
2-1. 入学カウンセリング記録の整理と転編入判定
WEB資料請求フォームの回答や体験入学時の面談メモをClaude Codeに読み込ませると、生徒別のカウンセリング記録シートのドラフトが出てきます。ゼロから手作業で記録を清書し直す必要がなくなります。
これまでカウンセリング担当者が面談メモを見返しながら手打ちしていた作業のうち、記録を整形する部分だけを、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、記録された内容が実際の面談と合っているかどうかの最終確認は、これまで通りカウンセリング担当者が行います。
入学カウンセリングの記録整理は、その後の転編入判定・学習サポーターアサインすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| 工程 | 整理する記録の例 |
|---|---|
| WEB資料請求対応 | 問い合わせ内容・希望コースのメモ |
| 体験入学予約 | 参加日程・保護者同伴の有無 |
| カウンセリング面談 | 生徒本人・保護者からの相談内容 |
| 転編入受け入れ判定 | 在籍履歴・単位取得状況・出席日数 |
たとえば「この体験入学メモから、生徒別のカウンセリング記録を作って」と渡すと、記録シートのドラフトが数分で出てきます。
続けて「この記録と単位取得履歴から転編入の受け入れ可否を整理して」と渡せば、判定材料と必要書類のリストが出てきます。これを土台に、担当者が最終判断をします。
毎回イチから条件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、次の入学希望者でもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-2. 学習進捗管理・個別指導計画への活用
同じ考え方で、LMSの学習ログやレポート提出状況を読み込ませれば、生徒別の進捗ダッシュボードと個別指導計画のドラフトを作らせられます。最終的な指導方針の判断は、学習サポーターや教員が行います。
不登校特化コースや転編入受け入れが多い学校ほど、生徒ごとの事情が複雑になりやすく、進捗管理に時間がかかります。ダッシュボードで遅れが見えやすくなれば、声かけのタイミングを逃しにくくなります。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 入学カウンセリング記録 | 体験入学メモ・面談内容 | 生徒別カウンセリング記録シート(ドラフト) |
| 転編入受け入れ判定 | 在籍履歴・単位取得状況 | 受け入れ可否の判定材料と必要書類一覧 |
| 学習進捗管理 | LMSの学習ログ・レポート提出状況 | 生徒別進捗ダッシュボード(ドラフト) |
| 個別指導計画 | 進捗データ・面談記録 | 生徒別の個別指導計画ドラフト |
| 宿題リマインド文面 | 未提出レポートの一覧 | 生徒・保護者宛リマインドメールの下書き |
Claude Codeが担うのは記録整理と判定材料の作成までです。最終的な合否や指導方針の判断は、カウンセリング担当者や学習サポーターが行います。
体験入学からカウンセリング、入学までのリードタイムが短い時期ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。年度末や進級シーズンなど、資料請求が集中する時期でも、担当者は面談そのものと最終判断に集中できます。
結果として、これまでは書類作成の負担を理由に後回しにしていた個別フォローにも、時間を割きやすくなります。入学カウンセリングの負担軽減は、生徒一人ひとりへの対応の質を上げる効果も持っています。
03 AUTOMATION 学習進捗管理・スクーリング運営・補助金申請書類も、同じように変わる スクーリング運営、自治体補助金申請、採用・SNS発信を具体的に見ます
入学カウンセリング・学習進捗管理以外にも、通信制高校・サポート校には年間を通じて負担の大きい書類仕事があります。スクーリング運営、自治体補助金の申請、教員/サポーターの採用、SNS発信などです。
いずれも「毎年・毎月・毎回」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. スクーリング(対面授業)運営の出席管理とスケジュール調整
スクーリングの参加希望・宿泊手配のデータを読み込ませ、出席簿と宿泊スケジュール表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
スクーリング：通信制高校で単位認定に必要な、対面での授業や面接指導のことです。校舎での日帰り開催のほか、宿泊型・季節集中型で実施する学校もあります。
スクーリングは季節集中型や宿泊型で実施する学校も多く、参加人数・宿泊部屋割り・移動手配など、通常の授業運営より調整項目が増えます。項目ごとに参照する資料が異なるため、集計だけでも横断作業が必要になります。
| スクーリング形態 | 主な調整項目 | 主な参照資料 |
|---|---|---|
| 日帰り型 | 出席確認、教室割り当て | 参加希望名簿 |
| 宿泊型 | 部屋割り、移動手配、食事手配 | 参加希望名簿、宿泊施設の空室状況 |
| 季節集中型 | 複数日程の出欠管理、補講対象者の抽出 | 出欠履歴、単位取得状況 |
最終的な出欠の確定と単位認定の判断は、教員や事務長の仕事のまま残ります。「この参加希望名簿から、部屋割りと移動班を作って」と渡せば、調整済みの一覧表が返ってきます。
すべての項目を一度に自動化しようとせず、まずは出欠管理や部屋割りなど、資料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. 自治体補助金申請書類のドラフト作成
過去の申請書式と、修学支援新制度の対象となる生徒データを読み込ませ、申請書のドラフトとチェックリストを作らせます。数字の最終確認と提出は、これまで通り事務長や経理担当が行います。
📚 用語解説
修学支援新制度：経済的な事情がある生徒の授業料などを国や自治体が支援する制度です。対象者の判定や必要書類の準備に、事務作業の負担がかかりやすい分野です。
自治体補助金の申請書類作成は、1件あたり40〜80時間かかっていたという声もある、通信制高校・サポート校でもっとも重い書類仕事のひとつです。書式は自治体ごとに異なり、毎年少しずつ変わることも珍しくありません。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 自治体補助金申請書類作成 | 1件あたり40〜80時間 | 1件あたり10〜20時間程度に圧縮できた例あり |
| 入学カウンセリング記録 | 1件あたり1〜2時間 | 1件あたり15〜30分程度に圧縮できた例あり |
| 学習進捗管理(生徒1名/月) | 30〜60分 | 5〜10分程度に圧縮できた例あり |
| スクーリングの出欠・部屋割り集計 | 日程ごとに数時間 | 参加希望名簿からの自動整理で大幅短縮できた例あり |
| 月次経営レポート作成 | 取りまとめに数日 | 生徒数・卒業率データからの自動ドラフト作成 |
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 教員/サポーター採用書類と新人研修
応募者情報や教員免許の確認事項を読み込ませ、選考シートや面接質問リストのドラフトを作らせられます。採用の合否判断は、これまで通り校長や採用担当者が行います。
📚 用語解説
技能連携校(サポート校)：通信制高校と技能教育の連携協定を結び、学習支援や独自カリキュラムを提供する学校のことです。通信制高校本校とは別に、日々の学習サポートを担う役割があります。
新人研修の資料についても、過去の研修資料や労働基準法上の留意点を読み込ませておけば、新しく採用したサポーター向けの研修資料ドラフトを作らせられます。
3-4. 販促・SNS発信、月次経営レポートの集計
YouTubeやInstagramでの発信文面の下書き、キャンペーン企画書のドラフト作成にも同じ考え方が使えます。生徒数・卒業率・進学率のデータを突き合わせて、理事長や経営層向けの月次経営レポートにまとめます。
私立学校設置認可や修学支援新制度の対応で運営の透明性を求められる場面でも、生徒数の推移や卒業率の見える化にかかる集計時間を減らせます。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 学習サポーター | 生徒個別の事情に応じた対応が労働集約 | 学習進捗管理・宿題リマインド・個別指導計画の下書き |
| 校長/事務長 | 募集・補助金申請・経営レポートを1人で抱える | 入学カウンセリング記録・補助金申請書のドラフト作成 |
| 経理・総務 | 修学支援新制度の書類と決算期が重なる | 対象者判定と申請書チェックリストの作成 |
| 理事長 | 複数校運営で卒業率/進学率の見える化が必要 | 月次経営レポートの自動ドラフト作成 |
校長・事務長がClaude Codeを使う場面は、職員室のパソコンの前とは限りません。面談の合間にスマートフォンで学習進捗を確認したり、移動中に翌週のスクーリング準備を見直したりする使い方もできます。
学校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、残業削減につながる場面も少なくありません。
自治体補助金の申請書類作成や月次経営レポートの作成は、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。
3-5. 外部講師連携・特色コース企画への活用
eスポーツコースやプログラミングコースといった特色コースを運営する学校では、外部講師との連携調整や進路相談の資料作成にも時間がかかります。過去の企画書や講師プロフィールを読み込ませておけば、新しい企画書のドラフトを作らせやすくなります。
進路相談で使うキャリア教育の資料も、生徒の希望進路と過去の進学実績データを渡すと、面談用の参考資料ドラフトが出てきます。最終的な進路の助言は、これまで通り担任やキャリア教育担当が行います。
| 特色コース | 企画運営の負担 | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| eスポーツコース | 外部講師連携・大会日程調整 | 講師プロフィール・日程の一覧化、企画書ドラフト作成 |
| プログラミングコース | 教材選定・進捗管理の資料作成 | 教材候補比較表、生徒別進捗レポートの下書き |
| 進学コース | 進路相談資料・過去の合格実績整理 | 進路希望と実績データを突き合わせた参考資料作成 |
AIが担うのはドラフト作成と集計の下準備までです。入学の合否・単位認定・提出の判断は、これまで通り校長・教員・有資格者が行います。
04 MECHANISM 校長・事務長目線で見る、AIが校務書類を作れる3つの理由 Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが校務の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校務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。
ここまで見てきた入学カウンセリングや補助金申請の例も、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、生徒名簿や学習進捗のExcel、補助金申請の様式PDF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。「まとめ方を教えてくれる」のではなく「実際にまとめてくれる」——この一歩の差が、校務の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「この形式で整理して」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。
自治体補助金の申請や学習進捗の集計のように、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
生徒名簿・LMSの学習ログ・過去の申請書類など、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。補助金申請の集計はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、生徒名簿・出席記録・修学支援新制度の対象条件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。
入学カウンセリングでも同じことが言えます。資料請求フォーム・体験入学メモ・過去の在籍履歴という、性質の異なる3種類の資料を横断して、記録整理と転編入判定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。合否・単位認定・提出の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 通信制高校・サポート校での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | 生徒名簿や申請様式を開いて、集計やドラフト作成ができる | 体験入学メモからカウンセリング記録シートを作成 |
| 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 | 毎月の学習進捗集計を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | 生徒名簿・出席記録・申請条件などをまとめて参照できる | 補助金申請の対象者判定を横断して一括集計 |
| 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 | 個別指導計画ドラフト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 通信制高校がAI導入でつまずきやすいポイントと現実的な対処 個人情報の取り扱い・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeを通信制高校・サポート校の現場に導入する際、多くの学校が最初につまずくのは、生徒・保護者の個人情報をどこまでAIに渡すかという線引きです。
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. 個人情報の取り扱い範囲
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、情報システム担当が不在の学校でも無理なく運用できます。
生徒の家庭事情や不登校の背景など、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・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 事務長・情報システム担当 |
| 慣れてきた段階 | 校内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 | 各業務の責任者 |
5-2. 校内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、自治体補助金の申請や学習進捗管理など、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」と全教員に一斉導入するよりも、まず事務長か教頭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 |
|---|---|
| 個人情報の取り扱い | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 校内定着 | 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生徒ごとの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、入学カウンセリング記録と補助金申請書類と月次経営レポートを、初日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、学習サポーター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。「この進捗データを生徒別に整理して」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、自治体ごとの様式の違いを考慮せずに補助金申請のドラフトをそのまま使い、様式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 | 補助金申請や学習進捗管理など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 自治体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 |
| 学習サポーターがプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は事務長や情報システム担当が一緒に操作する |
| 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 | 生徒ごとの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・どの生徒・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。生徒ごとの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。
補助金申請の書類や私立学校設置認可の対応は、後から自治体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、そのまま簡易的な監査ログとして役立ちます。
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。
複数校運営の理事長からは、本校・分校・サテライト校でそれぞれ別々の運用ルールになってしまい、情報がバラバラになるという相談もよく聞きます。まず本校で型を作り、そのやり方をそのまま分校に横展開する進め方であれば、校舎ごとに一から検討し直す手間を省けます。
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、入学カウンセリング記録の整理や補助金申請書類のドラフト作成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、通信制高校・サポート校向けに話す内容 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 | 通信制高校・サポート校の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 入学カウンセリング記録、学習進捗管理、補助金申請書類の実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」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・コース構成(不登校特化/eスポーツ/プログラミング等)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。通信制高校・サポート校の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
学習進捗管理では、LMSの学習ログを読み込ませるところから、生徒別ダッシュボードの作成までを実際に動かします。
自治体補助金の申請書類では、過去の申請様式と対象生徒データを読み込ませて、申請書のドラフトができるまでの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 |
|---|---|
| 不登校生徒の個別ケアはどこまで任せられるか | 記録整理と個別指導計画の下書きまでで、最終判断は教員・サポーターが行う前提です |
| 自治体ごとに補助金申請の様式が違うときはどうするか | 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 |
| 個人情報の取り扱いでどこまでデータを渡していいか | 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
参加対象は校長・事務長・経営者・会社役員としていますが、学習進捗管理や補助金申請を担当する事務スタッフ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、校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。複数人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 通信制高校・サポート校向けセミナー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 |
| 入学カウンセリング・学習進捗管理の変わり方 | 自校の生徒名簿を例にした質疑応答 |
| 個人情報の取り扱い・校内定着の考え方 | 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. 自治体補助金の申請書類は自治体ごとに書式が違いますが、AIに任せて大丈夫でしょうか。
A. 過去の申請書式や修学支援新制度の対象条件を土台にドラフトを作成する使い方が中心です。自治体ごとに書式が異なる点もあらかじめ読み込ませておけば反映されます。最終的な確認と提出はこれまで通り事務長や経理担当が行うため、書類の信頼性を保ったまま作成時間を圧縮できます。過去の様式との違いが大きい自治体ほど、事前に読み込ませておく資料の準備が重要になります。
Q. 不登校生徒への対応記録は個人情報を含みますが、AIに読み込ませても問題ないですか。
A. 校内の生徒名簿や面談記録をどこまで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集計・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。導入するかどうかの判断材料としてお持ち帰りいただけます。
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。最初の数回は事務長や情報システム担当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. スクーリングの出席管理や宿泊手配もAIに任せられますか。
A. 参加希望名簿や宿泊施設の空室状況を読み込ませ、出席簿や部屋割り・移動班のドラフトを作らせることができます。日帰り型・宿泊型・季節集中型のいずれでも、調整項目を一覧化する使い方が可能です。最終的な出欠確定と単位認定の判断は、教員や事務長が行います。
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を使った校務自動化ツールですが、通信制高校・サポート校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. Claude Codeを使うと、学習サポーターや教員の仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは記録整理や書類の下書き作成、集計までで、生徒との面談や個別ケア、保護者対応といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、生徒に向き合う時間を増やすための道具です。むしろ生徒対応に割ける時間が増えたという声もあります。
Q. セミナーは校長本人が参加しないといけませんか。
A. 校長・経営者・会社役員向けを基本としていますが、事務長や学習サポーターの方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。
空き日程を選んで、そのまま予約
Claude Code セミナー(参加無料・60分・オンライン)の予約フォームです。
日程調整のメール往復はありません。実際の空き日程が下に表示されています。
下の空き日程から選ぶだけで予約完了。
予約確定と同時に Google Meet の招待をお送りします。
【参加無料・1社1枠】通信制高校・サポート校向け Claude Code セミナーを予約する
オンライン(Google Meet) / 60分
空き日程から選ぶだけで予約が確定します
通信制高校・サポート校の校務は、入学カウンセリングの段階から、自治体補助金や修学支援新制度のように制度で決まった年次業務、学習進捗管理やスクーリング運営のように日々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。自校の生徒名簿や申請書類を例に、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・ジドウカさん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。
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか？
Claude Codeで業務自動化を90日で叩き込む
経営者向けの伴走型パーソナルトレーニング
AI鬼管理／AI社員・ジドウカさんへのお問い合わせ
この記事を読んで気になった方へ。
専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化・業務代行プランを無料でご提案します。
- 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
