【事例】E社（学習塾）｜報告書作成を2〜3時間→1時間以内に

※お客様のご意向により社名は仮名で掲載しています

生徒が増えるほど、紙の記録を確認して報告書にまとめる作業は重くなります。本記事では、個別指導型の学習塾E社が、社内のApps Script（Googleのサービスを自動化するプログラム）とAIを組み合わせて学習報告書の作成を効率化した支援実績を紹介します。CES UPは仕組みを丸ごと作るのではなく、内製チームの相談相手として精度と設計を後押ししました。AI研修・伴走支援を担当する灰藤が、進め方の判断基準まで解説します。

ご支援前の課題

E社の課題は、紙で運用している学習記録の確認が、人手に依存したまま増え続けていたことです。生徒一人ひとりが紙のタスク表・スケジュール表・実施記録をつけ、それをアルバイトスタッフが毎週手作業でチェックしていました。

個別指導型の塾にとって、生徒ごとの記録は指導の質そのものです。確認を省けば保護者への学習報告書の中身が薄くなり、丁寧にやろうとすればスタッフの時間が足りなくなります。生徒数が増えるにつれて、この板挟みが限界に近づいていました。

加えて、模擬試験の結果はPDFで届くため、設問ごとの正誤や分野を報告書に反映するには、手作業でテキストに起こす必要がありました。紙とPDFという2種類の「読み取り作業」が、報告書作成の前工程に積み重なっていたのです。

CES UPの切り口：全部作らず「後押し」に徹した理由

CES UPがE社で選んだのは、仕組みを代わりに作る支援ではなく、内製を後押しする支援です。ご担当者自身がApps Scriptを扱え、すでにOCR（画像や紙の文字をテキストに変換する技術）を使った仕組みづくりに着手していたためです。

CES UPの支援メソッドには「内製できる相手には後押しに徹する」という考え方があります。自社で作れる力がある会社に対して外部が全部を作ってしまうと、運用開始後に小さな修正が必要になるたびに外部に頼る構造が生まれます。E社の場合、担当者の手元に仕組みが残るほうが、生徒数の変化や帳票の変更にも早く対応できると判断しました。

この進め方は、研修で終わらせずに定着まで伴走するという、CES UPの全体方針とも一致しています。研修後の定着の考え方はAI研修を「やって終わり」にしない方法でも詳しく解説しています。

実施したこと（OCR精度の相談・NotebookLM・設問分類）

実施したのは、OCR運用の精度を担保するための相談、模試PDFのテキスト化の方法提案、設問分類の設計への並走の3点です。いずれも「作業そのもの」ではなく「作業が正しく回る設計」に関わる部分です。

ステップ1：OCR運用の精度をどう担保するかを一緒に決める

紙の記録を読み取る仕組みで最初に決めるべきなのは、読み取り結果が間違っていたときにどこで気づくかです。ご担当者とは、読み取り結果をそのまま報告書に流し込むのではなく、確認が必要な箇所を人が見られる状態にしておく運用を検討しました。

AIやOCRの精度は100%にはなりません。だからこそ「どこまで自動で任せ、どこで人が目を通すか」を先に決めておくと、運用開始後の手戻りが減ります。

ステップ2：模試PDFの2つの課題にNotebookLMを提案

模試PDFについては、2つの課題がありました。1つは手作業でのテキスト化に時間がかかること、もう1つはスキャンしたPDFをAIに直接読ませると読み取り精度が落ちることです。この2つに対して、CES UPはGoogleのNotebookLMを提案しました。

NotebookLMは、アップロードしたPDFなどの資料を「ソース」として読み込み、その内容に基づいて回答するAIツールです。公式ヘルプによると、回答にはソースからの引用が付き、引用を選ぶと元資料の該当箇所を確認できます（2026年9月時点）。模試の設問と回答を照合する際に、AIの出力と原本を行き来しながら確認できる点を重視しました。

ステップ3：設問分類の設計に並走する

模試の結果を報告書に活かすには、設問を分野や単元ごとに分類する必要があります。この分類の設計を、ご担当者と一緒に検討しました。分類のルールが曖昧なままAIに任せると、同じ設問でも回によって振り分け先が変わるおそれがあるためです。

分類の基準は人が決め、AIには決めた基準に沿った作業を任せる、という役割分担を意識しました。この考え方は、社内のApps Scriptで処理を組むときにも、そのまま設計のよりどころになります。

Apps ScriptはGoogle Workspaceと連携する業務アプリを作るための開発環境で、ブラウザ上で書いてGoogleのサーバーで実行できます（出典：Google for Developers「Apps Script overview」、2026年9月時点）。スプレッドシートやドライブと組み合わせやすいため、E社のようにGoogleのサービスで記録を管理している現場とは相性の良い選択肢です。

結果：報告書作成が2〜3時間から1時間以内に

ご担当者の計測では、学習報告書の作成時間が2〜3時間から1時間以内になりました。割合にすると、おおむね1/2〜1/3の時間で作れるようになった計算です。

ご担当者からの報告時点で、この仕組みは月数百件規模の報告書作成に使われていました。生徒数の増加に合わせて人手を増やすのではなく、仕組みで吸収できる形に近づいたといえます。

なお、この数値はCES UPが計測したものではなく、ご担当者が運用のなかで計測された結果です。仕組みを作り、回し、測ったのはE社のチームであり、CES UPはその過程の相談相手でした。

担当コンサルタントのコメント

E社の事例で改めて感じたのは、「自分たちで作れる会社」ほど、外部の役割を絞ったほうが成果が出やすいということです。すでに手を動かせる人がいる現場では、外部が全部を作るよりも、精度の落とし穴や設計の抜け漏れを早めに指摘するほうが役に立ちます。

もう1つは、AIの読み取りは「任せきり」にしない設計が前提になるということです。スキャンPDFのように精度が揺らぎやすい資料は、原本に戻って確かめられる手段を用意しておくと、現場は安心して使えます。NotebookLMを提案したのも、機能の多さではなく、この確かめやすさが理由でした。

学習塾に限らず、紙の記録を毎週チェックしている業務はどの業種にもあります。まずは「読み取る作業」と「判断する作業」を分けて書き出してみてください。AIやプログラムに任せられる範囲が見えてきます。

今後に向けて：同じ仕組みを広げるときのポイント

同じ仕組みを他の教室や他の帳票に広げるときは、読み取り精度の確認手順と分類ルールを文書にしておくことが重要です。担当者が1人で抱えている状態のままだと、その人が不在のときに仕組みが止まります。

• 読み取り結果を人が確認するタイミングと担当を決めておく
• 設問分類などの判断基準を、AIへの指示とは別に文書で残す
• 帳票の様式が変わったときに、どこを直せばよいかをメモしておく
• 作成時間などの効果を、導入前と同じ方法で定期的に測る

効果の測り方や、研修から定着までの全体像は中小企業の生成AI導入 完全ガイドにまとめています。自社でAIを使って効果を確かめてから提供する、というCES UPの考え方はマネーフォワード×Claudeを活用した自社事例もあわせてご覧ください。

同じ課題を持つ学習塾・教育事業者の方へ

紙の記録確認や報告書作成に追われている学習塾・教育事業者の方から、よくいただく質問をまとめました。

CES UP株式会社は、大阪を拠点に中小企業の生成AI導入・AI研修・業務改善ツール開発を支援する会社です。

公開日：2026年9月8日／最終更新日：2026年9月8日