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SCHOOL DESK 学習塾 × AI デモ(サンプルデータ)
株式会社ひかり学舎(仮名) 中高生の個別指導 5教室/生徒 420名/講師 68名

小テストの誤答から、つまずきの「本当の原因」がある単元までさかのぼる

「二次方程式が苦手」に見える生徒の多くは、その前の単元でつまずいています。単元のつながりと正答率の関係から原因の単元までさかのぼり、生徒ごとの次の2週間の学習計画と、教室全体で補強すべき単元を出します。(画面はサンプルデータによるイメージです)

中3 数学の小テスト4月〜9月

対象
中3 名(5教室)
小テスト
回(1回10問・前の学年の復習問題を含む)
設問のタグ
単元(中1〜中3の単元)
答案
誤答した答案のスキャン画像
CSV小テスト結果_中3数学_2026.csv
XLS単元の系統表.xlsx
PDF答案スキャン_誤答.pdf

    二次方程式につながる単元矢印は「前に学ぶ単元 → 後の単元」

    この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…「さかのぼり方」と「見かけの関係の外し方」を手順で渡す
    【小テストの結果(生徒×設問・単元タグつき)】【単元の系統表】【誤答した答案の画像】を渡します。
    
    1. 生徒ごと・単元ごとに正答率を出す(出題が10問未満の単元は判定しない)
    2. 正答率60%未満を「苦手」とする。苦手な単元の前に学ぶ単元を系統表でさかのぼり、
       その単元も苦手ならさらにさかのぼる。前の単元がすべて60%以上になった単元を「原因の単元」とする
    3. 前の単元が本当に効いているかを確かめる。
       全体の正答率が近い生徒どうし(4グループ)で、前の単元が苦手な生徒とそうでない生徒の差を出す。
       差が小さくなるものは「学力全体の差による見かけの関係」として、原因から外す
    4. 二次方程式の誤答を、答案の途中式から分類する
       (因数分解/展開/符号/平方根の±/移項/その他)
    5. 生徒ごとに、原因の単元から順に、次の2週間(授業4回)の計画を作る。
       中間テストの範囲の単元には、最後の回で必ず戻る。宿題は1日15分以内にする
    
    【守ること】判定は解答の内容だけで行う。性別・家庭環境などから「苦手」を推測しない

    出席・宿題・成績・面談の記録から、退塾の兆しを2〜3ヶ月前に見つける

    過去1年に退塾した名に辞める前に何が起きていたかを学習し、在籍中の名に当てはめます。失う可能性のある月謝と、生徒ごとの打ち手まで出します。

    過去1年間の在籍記録

    出席・宿題
    月ごとの出席と宿題の提出
    成績
    定期テスト・塾内テストの推移
    面談記録
    件(講師・教室長の記録)
    保護者
    電話・連絡帳・メールの履歴
    CSV出席・宿題_2025-2026.csv
    CSV成績推移.csv
    DOC面談記録
    CSV保護者連絡履歴.csv
      「学習する」を押すと
      退塾の前の変化がここに出ます
      この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…「兆し」の定義と、比べ直し方を渡す
      【過去1年間の在籍記録(退塾した生徒を含む)】【出席・宿題の記録】【成績の推移】【面談記録】【保護者との連絡の履歴】を渡します。
      
      1. 退塾した生徒ごとに、退塾の6ヶ月前から1ヶ月前までの宿題の提出率と、保護者からの連絡の回数を月ごとに並べる
      2. 次の兆しについて、退塾した生徒と続けた生徒で、当てはまる割合を比べる
         宿題の提出率が20pt以上下がった/成績が3ヶ月以上伸びていない/保護者からの連絡が60日以上ない/
         欠席・振替が増えた/面談で部活・他塾・費用の話が出た/担当講師が交代した
      3. 「成績が低い生徒ほど辞める」かどうかは、成績の伸び(上昇・横ばい・下降)をそろえて比べ直す
      4. 在籍中の生徒に当てはめ、過去に同じパターンだった生徒の退塾率を「退塾の確率」とする
         (件数が少ないパターンは、全体の退塾率に近づけて補正する)
      5. 月謝 × 卒業までの月数(最大12ヶ月)で、失う可能性のある金額を出す
      6. 解約の申し出があった契約は、特定継続的役務提供に当たるかを確認し、請求できる上限の範囲で精算額を出す
      
      【守ること】家族構成・家庭の事情・性別を兆しに使わない。保護者への連絡は、できたことから書き、
      引き止めの圧をかけない。本人が講師に話した内容は、本人の了承なく保護者に伝えない

      成績・学習時間・講師のメモから、保護者への月次報告と三者面談の準備を作る

      講師が毎月かけている報告書の時間を減らしながら、中身は良くします。書き方のルールを守った報告を1件ずつ作り、三者面談では過去の合格者のデータから志望校の判定と、保護者から聞かれそうな質問への答えまで準備します。

      K.M さん(中3・駅前教室)の9月の記録

      講師のメモ(9月)

      保護者への月次報告(9月分)送る前に担当講師が確認

      「保護者への月次報告を作る」を押すと、ここに作成します。小テストの分析(手順1)の結果も入ります。
      書き方のルールのチェック
      報告を作ると、ここで自動チェックします

      報告書づくりの時間と人件費全講師の分

      報告1件の作成(これまで)
      AIの下書きの確認・修正
      講師の時給

      作成時間・時給はデモ用のサンプル値(想定)です

      三者面談の準備(10月)

      志望校の判定

      入試までに伸ばす偏差値

      面談で話すことと、聞かれそうな質問

      話す順番
        保護者から聞かれそうな質問と答え方
        この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…書き方のルールを番号つきで渡し、使わなかったメモも出させる
        あなたは個別指導塾の教室長です。【生徒の今月の記録(授業・宿題・小テスト・自習時間)】【講師のメモ】
        【つまずきの分析の結果】をもとに、保護者への月次報告を書いてください。
        
        【書き方のルール】
        1. 最初に「できるようになったこと」を、数字を添えて書く
        2. 課題は、原因と「次にやること」をセットで書く
        3. 他の生徒との比較・順位・平均との比較は書かない
        4. 専門用語は保護者がわかる言葉に言い換える(例:乗法公式の2abの項 → まん中の項)
        5. 他の生徒の名前や情報、本人が「親には言わないで」と話した内容は入れない。
           その内容は教室長への共有メモに分ける(安全に関わる内容は教室長が判断する)
        6. 数字は必ず記録から引用し、推測で書かない
        
        最後に、メモのどれを使い、どれを入れなかったかを、理由つきで一覧にしてください。
        三者面談の資料では、志望校の判定を「9月時点の模試」どうしで比べる(入試直前の成績と比べない)。

        問い合わせから入塾までの記録から、入塾率を分けている要因を見つけ、体験授業を変える

        過去2年の問い合わせ件を、経路別・時期別に分析します。体験授業で何をしたかで入塾率が大きく変わること、経路ごとの1入塾あたりの広告費とLTVから、広告費の配分まで出します。

        問い合わせ・体験・入塾の記録2024年10月〜2026年9月

        経路
        チラシ/Web広告/塾検索サイト/紹介/看板・通りがかり
        体験授業
        担当者・学習計画を見せたか・保護者の同席・連絡した日
        入塾後
        在籍した月数(在籍中は見込み)
        広告費
        経路ごとの年間の費用
        CSV問い合わせ台帳.csv
        CSV体験授業の記録.csv
        XLS広告費_2025-2026.xlsx

          問い合わせから入塾まで過去2年

          この処理の中身(AIへの頼み方の一部)…「担当者の差」を比べ直すところまで指示する
          【問い合わせの記録(経路・日付・学年)】【体験授業の記録(担当者・学習計画を見せたか・保護者の同席・連絡した日)】
          【入塾と在籍期間】【経路別の広告費】を渡します。
          
          1. 経路別に、問い合わせ → 体験 → 入塾の件数と率を出す
          2. 体験した生徒の入塾率を、体験の条件ごとに比べる
             (学習計画を見せたか/保護者の同席/問い合わせから体験までの日数/翌日までの連絡/担当者)
          3. 担当者の差は、学習計画を見せたかどうかをそろえて比べ直し、見かけの差でないかを確かめる
          4. 月ごとの問い合わせ件数と、体験までの待ち日数・入塾率の関係を出す
          5. 経路ごとに、1入塾あたりの広告費と、LTV(平均月謝 × 平均在籍月数)を計算して比べる
          6. 予算を移す試算は、移した先の獲得単価が1.3倍に悪くなる前提で、控えめに出す
          
          【守ること】チラシやWebの合格実績は、通年の在籍生と講習だけの生徒を分けて数える。
          年間契約や講習のパックを体験当日に結ぶ場合は、契約前の書面の交付を確認する
          このデモについて

          このAIを作る技術は、学べます。業務の効率化は、プロに任せられます。

          このデモの分析は、特別なシステムではなく、生成AIと、御社がすでに持っているデータ(小テストの答案、出席・宿題の記録、講師のメモ、問い合わせと体験授業の記録)で作れます。社員の方が作り方を学び、仕組みづくりと定着はプロが伴走します。

          学ぶ

          AI研修で、社員の方が「作れる」ようになる

          3ヶ月/対面・双方向/御社の実際の業務を題材に作ります
          • 保護者への月次報告・三者面談の資料の作成
          • 小テストの結果から、つまずきの原因と学習計画を出す方法
          • 報告の書き方のルールを言葉にして、AIに正しく頼む方法
          +
          任せる

          伴走サポートで、業務の効率化までプロに任せる

          研修後9ヶ月/チャットでの相談と月2回のミーティング
          • 全生徒のつまずきの原因と学習計画を、小テストのたびに更新する仕組み
          • 退塾の兆しの検知と、毎月の打ち手のリスト
          • 問い合わせから入塾までの分析と、広告費の配分の見直し
          • 生徒・保護者の個人情報の扱いなど社内ルールの整備
          このデモを、御社のデータで。
          このデモについて相談する→
          研修部分は、要件を満たすと人材開発支援助成金の対象になり、中小企業は経費の最大75%が助成されます。
          ※助成金には要件と事前の手続きがあります。伴走サポートは助成の対象外です。

          個人情報や機密情報をAIに渡す範囲など、安全に使うための社内ルールづくりも、研修の第2回(情報セキュリティ)で行います。