GASG 0728 発表資料

～部活動で活用するAIコーチングアプリ～ 園部亜唯彩

目次 • • • • • • 開発に至った背景 機能紹介 AI・データの活用 今後の展望 開発のプロセス ディスカッション・質疑応答

開発に至った背景

背景 現在の練習日誌 ⇒ • 記入する項目が多く、 考えが整理できない • 記入に時間がかかる

課題調査 ①現在の練習記録の使いやすさ 75%の生徒が 使いにくさを感じている

課題調査 ②現在の練習記録が使いにくいと感じる理由

課題調査 中学高校教員の1カ月の労働時間 運動部の先生は 300時間超え rochokyo.gr.jp/articles/2406_12.pdf

面倒だな～ 何を書けばいいの？ 記述が大変... 生徒 時間がなくて、 継続的なサポート が難しい… 先生

目的 生徒と先生相互の課題を解決し 部活動の競技力を向上させる

アプリ概要 生徒と先生をつなぐAIコーチングアプリ

使用言語・デバイス・開発環境 内容 目的 使用言語 Python Flet SQLite OpenAI API（GPT-4） • AI連携が容易 • 豊富なライブラリ デバイス Webアプリ (PC/モバイル対応） • インストール不要で使用可能 • アップデートの即時反映 開発環境 Python3.13.9 VS Code • 開発効率の高さ • 教育現場での実用性

アーキテクチャ

機能紹介

機能紹介

AI・データの活用

AI・データの活用 ①システムプロンプト ②キーワード分析 ③生徒の練習状況のプロンプト自動生成 ④Token・Temperatureの設定 ⑤成長の木 ⑥分析グラフ

AI・データの活用 ①システムプロンプト AIコーチの会話文生成・要約生成を制御する あなたは「RUN-TREE」専属の経験豊富なランニングコーチです。 生徒の成長の木を育てるパートナーとして、以下の役割と原則に従って対話してください： AIコーチ AI要約 【コアミッション】 8-12往復の会話で以下の4項目を自然に引き出し、 会話を完結させてください： • 練習内容 - 距離、時間、練習の種類、強度 • 成長点 - 良かった点、上手くいったこと、進歩 • 課題 - 改善点、難しかったこと、問題点 • 次回目標 - 次回意識すること、具体的な目標 【会話終了のタイミング】 • 4項目が収集され、8往復以上経過したら • 12往復に達したら適切に終了 • 生徒が終了を示唆したら即時終了 【対話の原則】 • 各応答は1-3文で簡潔に • 適切なアドバイスや励ましを提供する • 同じ質問を繰り返さず、自然な会話の流れを作る • 8往復目からは終了を意識する • 4項目が揃い、会話が充実したら自然に終了 【終了時の指示】 終了時は必ず以下の流れで締めくくってください： • 今日の振り返りを称賛する • 「練習記録」タブで詳細を記入するよう促す • 記録を保存するよう伝える 以下の会話を4項目で要約： 【練習内容】...【成長点】...【課題】...【次回目標】...

AI・データの活用 ②キーワード分析 生徒が入力した内容からキーワードを分析し、次の質問を生成する 質問内容 生徒が入力したキーワード 練習内容 走った / 距離 / km / 時間 / 練習 / ランニング / ジョグ/インターバル / スピード / 持久力 / アッ プ / クールダウン / メニュー 成長点 良かった / 上手く / 嬉しい / 楽しい / 調子いい / できた / 進歩 / 成長 / 改善 / 快調 / 順調 / 安定 課題 難しい / 大変 / 課題 / 問題 / 苦手 / 辛い / きつい / 疲れた / うまくいかなかった / 悩み 次回目標 次 / 目標 / 今後 / 次回 / 明日 / 来週 / 目指す / チャレンジ / 挑戦 / 計画 会話終了 ありがとう / 今日はこれで / 終わり / まとめ / おしまい / 終了 / 記録 / 保存 目的 • 各項目の収集情報を自動判定 • 次の質問生成のガイダンス作成 • 会話終了のタイミングの最適化

AI・データの活用 ③生徒の練習状況のプロンプト自動生成 AIコーチに対してプロンプトを自動生成することで、AIコーチ が次回の会話で生徒の練習状況を考慮して質問を生成できる ⇒それぞれの生徒に特化した会話文生成が可能 生徒が入力した情報 やる気 関心事 プロンプト 1～3 やる気が低めでした 4～7 やる気が普通でした 8～10 やる気が高めでした フォーム / 姿勢 / 走り方 フォーム改善に関心 疲れ / 回復 / 休み 疲労管理に関心 ペース / 速さ / タイム ペース配分の学習中 モチベーション / やる気 / 楽しい モチベーション維持に関心 目標 / 計画 / 継続 目標設定に関心 目的 次回の会話で、やる気を 高めたり継続したりする ための会話文生成 次回の会話で、関心事に 合わせた会話文生成

AI・データの活用 ④Token・Temperatureの設定 AIのモードを目的に応じて設定し制御する Token AIコーチ AI要約 200 250 Temperature 0.7 デフォルト 目的 • 簡潔な応答 • 会話にバリエーションをもたせ、コーチ として親しみやすいようにする • 会話を形式通りに要約 • 要約を十分な長さで出力

AI・データの活用 ⑤「成長の木」で生徒の成長を可視化 走行距離・振り返りの継続・自己ベスト更新のデータを線形計算モデルで反映 ⇒生徒のモチベーションアップ SVG＋Base64エンコードで動的画像生成

AI・データの活用 ⑥分析グラフで練習データの推移を確認 動的グラフ生成システムで走行距離・コンディションを時系列でグラフ化 ⇒データを即座に反映し、可視化してモチベーションアップにつなげる

今後の展望

今後の展望 AIコーチのモードを多様化し、他分野に展開する

開発のプロセス

プロセス 課題 目的 解決方法

プロセス AIコーチ 成長の木 AI要約 課題 モチベーションが保て 過去の練習を振り返る 練習日誌が書きにくい ない ことが難しい 目的 一目で過去の練習を振 効果的な振り返りを可 毎日練習日誌を記入し り返ることができるよ 能にする たくなるようにする うにする 解決方法 AIコーチと対話をしな 練習日誌の継続で成長 AIとの会話内容や入力 がら練習を振り返る の木を育てる 情報をAIが要約

プロセス

プロセス

プロセス • 試行錯誤のプロセス→考えることの大切さ • 色々なAIを試して特徴を知る • 考えを書き出して整理する作業

ありがとうございました。

ディスカッション・質疑応答