教員が作成したExcel／CSVをそのままアップロードすると、AIが列を自動判定し、学籍番号を匿名IDへ変換したうえで分析DBへ反映します。教育支援課での転記入力は不要になります。
ファイル取込
Excel（.xlsx）／CSV／教務システムからの出力ファイル科目別 提出状況ボード
2026年度 前期・医学科／看護学科| 科目 | 担当教員 | 種別 | 提出 | 状態 | 行数 |
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AIによる列の自動判定
教員ごとにフォーマットが違っても取り込めます取り込んだデータは34件の検証ルールを通過してから分析DBへ反映されます。人手の転記で起きていた突合ミス・重複・記入漏れを取込時点で検出します。
検証結果
2026/08/25 の取込分| ルール | 対象ファイル | 件数 | 重大度 | 内容 |
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※ 旧学籍番号（学籍番号変更処理を行った学生）は履歴テーブルを参照して名寄せします。
| 日時 | ファイル | 行数 | 結果 |
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分析基盤は特定ベンダーに依存しません。BIツール・学内ポータル・将来の新しい成績管理システムとは、API／MCPを通じて接続します。成績管理システムを入れ替えても、この分析基盤はそのまま残せます。
接続先
読み取り専用トークンで制御| 接続先 | 方式 | 用途 | 状態 |
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分析基盤側は取込インターフェースを差し替えるだけで、蓄積した縦断データ・レポート・AIクエリ資産を引き継げます。更改のたびに分析環境を作り直す必要がありません。
教員から提出されたExcel・CSVと入試・出欠データを統合し、個人ではなく学生集団（コホート）の教育成果を可視化します。表示中の個人情報はすべて匿名化フィルタ適用済みです。
学年別 平均GPA 推移
2020〜2025年度・医学科／看護学科入試区分 × 6年間パフォーマンス
入学者コホート追跡（匿名集計）| 入試区分 | 人数 | 平均GPA | 留年経験率 | 国試合格率 |
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保存済みレポート
教育審議会・自己点検評価用| レポート名 | 用途 | データ範囲 | 更新 | 状態 |
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日本語の質問文を SQLクエリに自動変換し、匿名化フィルタを通したうえで成績・入試・出欠の統合データに問い合わせます。生成SQLは常に開示され、そのまま編集・保存できます。
上の候補質問をクリックしても実行できます。
入学年度・入試区分・カリキュラム改訂の単位で学生集団を切り出し、教育プログラムの妥当性を比較検証します。抽出条件はそのままSQL化して保存できます。
| 指標 | 群A | 群B | 差 | p値 |
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カリキュラム改訂の効果検証
2019年度版 → 2023年度版（臨床実習前倒し）入学時（共通テスト・調査書）から6年次・国試までを1本の時系列として保持します。学籍番号はハッシュ化した匿名IDに置換され、権限に応じて再識別可否が制御されます。
| 匿名ID | 学科 | 学年 | 入試区分 | 累積GPA | 状態 |
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入学時成績と最終アウトカムの相関
共通テスト得点率 × 6年次総合評価（n=612）出欠・小テスト・再試験履歴から留年・国試不合格の予兆を検知します。個人を評価するためではなく、教育支援・面談の優先度づけに使う運用を想定しています。
検知リスト
モデル更新：2026/08/24 03:00| 匿名ID | 学年 | リスク | スコア | 主な根拠 | 推奨アクション |
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※ 検知結果は教育センター内で共有され、学生本人への通知有無は運用ポリシーで制御します。
この画面は構成B：教員のExcelから直接データを取得する案のデモです。既存の成績管理システムとは疎結合の独立した分析基盤を新設します。
教員が提出するExcel／CSVをそのまま取り込む独立DBを構築。既存システムからは独立して稼働します。
- ベンダーロックインを回避、外部連携・AI連携が柔軟
- 教員 → 支援課の転記入力を削減（月28.5時間の削減想定）
- 成績管理システムを入れ替えても分析基盤はそのまま継続
- 構築期間：約5か月（年度内稼働）
- 懸念：当面は現行システムとの二重管理が発生
現行の成績管理DBへ読み取り接続し、分析層だけを重ねる案です。移行作業がなく短期・低コストで立ち上がります。
※ 2つのデモは同じ分析画面を備えており、違いはデータの入り口だけです。
比較表
◎ 優位 ／ ○ 可 ／ △ 要検討| 評価軸 | 構成A：既存システムから取得 | 構成B：Excelから取得 |
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