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title: GASG 0728 発表資料
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author: [Kunihiro Sugiyama](https://www.docswell.com/user/KunihiroSugiyama)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: GASG 0728 発表資料 by Kunihiro Sugiyama
published: August 28, 26
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# Page. 1

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～部活動で活用するAIコーチングアプリ～
園部亜唯彩


# Page. 2

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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


# Page. 3

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開発に至った背景


# Page. 4

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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


# Page. 5

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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


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課題調査
②現在の練習記録が使いにくいと感じる理由


# Page. 7

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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


# Page. 8

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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


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# Page. 10

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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


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アプリ概要
生徒と先生をつなぐAIコーチングアプリ


# Page. 12

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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


# Page. 13

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アーキテクチャ


# Page. 14

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機能紹介


# Page. 15

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# Page. 16

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機能紹介


# Page. 17

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AI・データの活用


# Page. 18

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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


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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】...


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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


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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


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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


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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


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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


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今後の展望


# Page. 26

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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


# Page. 27

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開発のプロセス


# Page. 28

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プロセス
課題
目的
解決方法


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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


# Page. 30

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プロセス


# Page. 31

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プロセス


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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


# Page. 33

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ありがとうございました。


# Page. 34

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ディスカッション・質疑応答


