この記事で分かること
– 300単元・9,000問超の手作業管理をAIで完全自動化した方法
– GAS製ウェブアプリ×Notion×Claude CodeをMCPで繋いだ3層システムの仕組み
– 学習塾以外の業種にも応用できる「個別最適化×自動生成」の考え方
概要
弊社では中小企業向けに、AI活用のご支援を行っております。
今回は、学習塾よりご依頼をいただき、AI研修と実装のご支援をさせていただきました。
前提状況とご支援の内容を、本記事でご紹介していきます。
| 項目 | 詳細 |
| 依頼者 | 学習塾 様 |
| 課題 | 300単元×30問＝9,000問超を手動管理。生徒ごとの苦手分析も毎回手作業 |
| 使用ツール | Google Apps Script（GAS）/ Notion / Claude Code / MCP |
| 結果 | 苦手分析→30問生成が「1行の指示」だけで完結 |
導入前の課題：9,000問超を一問ずつ手作業で管理
学習塾の講師には、授業準備に大きな負担が伴います。
今回ご依頼いただいた学習塾では、数学の問題を単元ごとに30問の演習問題を独自で作成。
それが全部で300単元あるため、合計で9,000問以上を手動登録・管理している状態でした。
さらに毎回の授業前には、
- 生徒が解いた問題と回答を確認する
- 間違いの多い分野（苦手分野）を手動で把握する
- その苦手に合わせた新しい演習問題を作成する
この3ステップを繰り返していました。
経験と知識が必要な本質的な業務である一方、時間とエネルギーを大量に消費する作業でもあります。
解決策：GAS×Notion×Claude Codeで構築した3層の自動化システム
システム全体の流れは下記の図の通りです。
① 生徒はウェブアプリで問題を解く（GAS製）
生徒が触れるのは、GAS（Google Apps Script）で構築したウェブアプリです。
問題はすべてNotionのデータベースから自動で引き出され、生徒はアプリ上で回答するだけ。回答データはリアルタイムでNotionに蓄積されていきます。
生徒側の操作はシンプルで、専用ツールのインストールも不要です。
② 蓄積された回答データをもとにAIが苦手を特定する
NotionにたまったすべてのアンサーデータをClaudeがMCP（Model Context Protocol）経由で直接参照します。
MCPとは、AIツールが外部サービスのデータをリアルタイムで読み書きできるようにする接続規格です。
これにより、AIがNotionの回答データベースを直接操作できる環境が整います。
- 正答率の低い単元・問題タイプを抽出
- 間違いのパターンを分析
- 生徒ごとの苦手分野を優先度付きで特定
講師が毎回手動で行っていた「回答確認→弱点把握」の工程を、AIがデータとして自動処理します。
③ 苦手分野に特化した30問を自動生成・Notionに登録する
特定された苦手分野をもとに、Claude Codeが演習問題を30問生成し、そのままNotionの問題DBへ自動登録します。次回の授業でGASアプリがその問題を引き出すことで、生徒は気づかないうちに苦手克服に特化した演習を受けている状態が完成します。
実際の操作：入力するのはこの1行だけ
システム完成後、講師の方が行う操作は以下の1行の指示だけです。
「●●さんの5月2週目の演習結果を基に、
苦手分野を克服するための新たな30問を生成してください」
これだけで、生徒ごとにカスタマイズされた演習問題30問が自動で完成します。
研修・構築前後の変化
| 導入前 | 導入後 | |
| 問題管理 | 9,000問を手動登録・管理 | Notion DBで一元管理 |
| 苦手分析 | 講師が手動で確認・把握 | AIがデータから自動特定 |
| 問題生成 | 毎回手作業で作成 | 1行の指示で即完成 |
| 授業準備 | 約3時間/日 | 指示と確認の30分のみ 本質的な指導に集中できる |
この仕組みは他にも使えます
今回は学習塾での活用事例でしたが、同じ構造はあらゆる業種に転用できます。
「データを蓄積しながら、相手ごとに個別最適化した対応をする業務」であれば、同様のAI自動化が可能です。
活用が見込める業種・業務の例：
- 社員研修・人材育成：受講者の理解度テスト結果をもとに、個人別のフォロー課題を自動生成
- 採用・面接準備：職種・スキルレベルに応じた面接質問リストを自動作成
- 営業提案：顧客の課題ヒアリング結果をもとに、提案資料の骨子を自動生成
- 士業（税理士・社労士など）：顧客の状況データをもとに、チェックリストや対応案を自動出力
まとめ：AIで自動化すべき業務の見分け方
今回の事例から得られる示唆は3点です。
- 繰り返しが多い業務はAIに向いている（9,000問の登録・毎回の苦手分析）
- “個別最適化”はAIが最も得意なこと（生徒ごとに異なる問題を生成）
- ツールを繋ぐことで、AIは実務に組み込める（GAS・Notion・Claude CodeをMCPで接続）
導入コストより、解放される時間と品質向上の価値のほうが大きいケースです。
弊社では中小企業の皆様に向けて、AI活用のご支援を行っております。
研修から伴走のご支援、構築のご支援まで一気通貫で対応することができます。
同じような課題でお困りの方は、お気軽にご相談ください。
現状の業務をお聞きした上で、どこを自動化できるかを一緒に考えます。
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