AIが大学教育の裏方に　AIデータ社、「AI孔明 on IDX for Education」で出欠・成績管理を自動化

2025年6月30日、東京都のAIデータ株式会社は、大学・短大・専門学校向けに出欠・採点・成績管理をAIで支援する統合ソリューション「AI孔明 on IDX for Education」の提供を開始したと発表した。生成AIを活用し、教務業務の効率化と学生支援の高度化を目指す。

 AIが教務支援を一元化　出席・成績・学習ログを横断分析

AIデータ社が新たに提供する「AI孔明 on IDX for Education」は、教育機関で日常的に行われる出欠管理や成績評価、課題提出状況の把握、学習ログの分析などをAIが横断的に処理する統合プラットフォームである。
対象は大学、短大、専門学校で、既存のLMS（※）や教務システムとの連携により、膨大な教育データを「IDX」上に集約する。

この統合データ基盤により、教員は「課題未提出の学生リストを出して」「次回授業の理解度レポートを作成して」などの自然言語による指示をAIに与えるだけで、即座にレポート作成やデータ抽出が可能となる。

さらに、AIは出欠状況や課題提出履歴、学習ログ、ミニテスト結果など複数データを統合的に分析し、学習リスクの高い学生を自動抽出する機能も搭載。教員側は早期対応が可能になり、個別指導やフォローアップに活用できるという。

AIデータ社は今回のサービス開始に合わせ、実証導入パートナー校の募集も開始した。大学、短大、専門学校を中心とした学生支援強化を目指す教育機関に対し、AI導入を段階的に支援する。

また、LMS事業者や校務支援システムベンダー、図書館システム事業者、認証システムベンダーなどとのパートナーシップも広く募集している。同社では、PoC（概念実証）として学校ごとの実際の教材やデータを使った3日間の無料体験が提供される。

※LMS（Learning Management System）：教育機関で使用される学習管理システム。学生の出席状況、課題提出、テスト成績、学習ログなどを一元管理できるプラットフォーム。

「AI孔明 on IDX for Education」のメリット・デメリット

「AI孔明 on IDX for Education」の最大のメリットは、教員の事務負担を大幅に軽減できる点にある。自然言語での指示に対して即時にレポート作成やデータ抽出が可能であり、これまで煩雑だった出欠管理や課題提出状況の把握が迅速化される。
さらに、学習ログやテスト結果などの複数データを横断的に分析し、学習リスクの高い学生を早期に抽出できる仕組みは、教育現場での個別指導の質を高める効果が期待できる。

一方で、学生の学習データや個人情報を大量に取り扱うため、プライバシー管理やデータセキュリティへの懸念が残る。特にAIによる判断プロセスが不透明な場合、学生や保護者からの不信感を招く恐れもあるだろう。
また、AIによる分析結果が誤判定を含むリスクも否定できない。こうしたAI特有のブラックボックス性が、教育現場での受容において障壁となる可能性がある。

AI孔明の導入は教務効率と学習支援を両立させる好機となる一方で、運用体制や倫理面の整備なしには定着は難しいだろう。技術活用の成否は現場の信頼構築にかかっていると言える。