NotebookLM④ 来校者データベースを分析させる
勤務校で来校者や会議などをデータベース化しています。職員の動向を把握するためのものなんですが、NotebookLMに分析させられると面白いのではないかと思い、会議データベースを分析してみました。結果はこちら。とても興味深いです。
NotebookLMの可能性を探るためにも同じく、来校者のデータベースを分析させてみることにしました。プロンプトは会議の分析に使用したものを少しアレンジしてみました。現時点では、NotebookLMを、道具として生かすためにはアイデアとプロンプトが肝です。もう少しAIが洗練されていけば、プロンプトを工夫せずとも役に立つ情報を引き出せるようになるかも知れませんが、現時点ではいろいろと試しながら、持っているデータから何を引き出せるかの経験値をためたいと思っています。
＜プロンプト＞
来校者の一覧から校内においてどのような用務が多いのかを分析したい。以下の３点についてお願いします。
１．来校者の数を集計した上で、来校者の分類をしてほしい。主な来校者とその用務の傾向を上位５つピックアップしてください。
２．誰が対応にあたるケースが多いかを集計し、校内で仕事が偏っていないかを把握したい。また、働き方改革として用務自体を削減、もしくは別に人間にふることができないかを検討してください。
３．最も忙しかった人に対して、業務の考察に基づいたポジティブなフィードバックをかけてあげてください。評価できる点について具体的に記述するとともに、「また明日から頑張ろう」という気持ちが起きるようなねぎらいの言葉をかけてください。
＜プロンプト終わり＞
結果は、区切り線以下です。
来校者分析と業務改善提案
１．来校者の分類と上位5つの傾向
来校者数： ソースから延べ109件の来校記録を確認しました。
来校者の分類と上位5つの傾向：
1.授業関係者（講師・ボランティア等）: 授業関係の来校者は 34件 と最多です。特に、日本語指導、外部講師による授業、教育実習などが含まれます。
2.保護者: 授業参観、教育相談、PTA関係、学校行事への参加など、様々な目的で来校しています。その件数は 24件 でした。
3.点検・工事関係者: 電気点検、消防設備点検、保健室クーラー設置工事、配膳台納入など、校舎や設備に関する来校が 14件 ありました。
4.行政・関係機関: 教育委員会、子ども家庭課、警察署、消防署など、行政や関係機関からの来校は 12件 でした。
5.その他: 上記以外の来校者として、SC（スクールカウンセラー）、ICT支援員、業者など、様々な方が来校しています。その件数は 25件 でした。
２．対応者別来校件数と業務分析
対応者別来校件数:
●教頭: 44件と最も多く、特に点検・工事関係者、行政・関係機関からの来校への対応が多い傾向です。
●主幹・教務: 37件で、授業関係者、保護者からの来校への対応が多い傾向です。
●校長: 19件で、行政・関係機関からの来校への対応が多い傾向です。1489...
業務の偏り:
上記データから、教頭先生と主幹・教務の先生に業務が集中している傾向が伺えます。特に教頭先生は、点検・工事関係や行政・関係機関など、比較的多岐にわたる来校者への対応を迫られるケースが多いようです。
働き方改革に向けた検討:
1.点検・工事関係: スケジュール調整や連絡業務などを事務職員に依頼できるか検討する。
2.資料の受け渡し: 事前に資料を共有するシステムを導入したり、郵便や宅配便を利用するなど、来校の必要性を減らす。
3.簡単な問い合わせ: 学校ウェブサイトにFAQページを設けるなど、来校せずとも情報を得られるようにする。
３．教頭先生へのフィードバック
教頭先生へ
いつも本当にお疲れ様です。 来校者記録を拝見すると、教頭先生は学校全体のために、本当に多くの方々とやり取りを重ね、学校運営を支えてくださっているのだと、改めて頭の下がる思いです。
特に、点検や工事関係、行政・関係機関など、多岐にわたる来校者対応は、調整も大変なものだったと思います。 先生のおかげで、先生方が生徒と向き合う時間、保護者の方とゆっくりお話する時間が生まれていることを、どうか忘れないでください。
これからも、大変なことも多いと思いますが、先生と一緒に、より良い学校を作っていきたいと思っています。 また明日から、一緒に頑張りましょう！
数値だけで判断はできないのはもちろんですが、こうしてデータをもとに業務を捉えると、意外な発見や課題が見えてきます。 例えば、今回の分析では、教頭先生の多忙さが浮き彫りになりました。来校者対応は、学校運営に不可欠な業務ですが、教頭先生に業務が集中している状況は、働き方改革の観点からも見直す必要があるかもしれません。
NotebookLMによる分析は、新たな可能性を感じています。 学校が持っているデータと、AIによる分析力を組み合わせることで、これまで埋もれていた情報を引き出したり、より効率的で効果的な処理ができたり、はたまた新しい何かを生み出すことができるかも知れません。
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