生徒の感情分析 × 生成AIによる学習アシスタント

プログラミング学習をしている生徒の学習を生成AIがサポート！カメラに映る表情から、生徒の集中度や感情を分析し、雑談モードなどよりそうAIコーチを実現！

導入前の課題（Before）

プログラミング教育の現場では、専門知識をもつ教員の不足が続いており、1人の教員が数十名の生徒を同時に指導するケースが一般的でした。

その結果、学習中の「つまずき」が見過ごされやすく、理解度や進捗に大きなばらつきが生じていました。

さらに、生徒が感じる焦りや倦怠感は表情や態度に表れるものの、教員がそれをリアルタイムで把握することは困難で、個別に寄り添った声かけや適切なヒント提供が行き届かない状況にありました。

導入背景（WEELを選んだきっかけ）

【クライアント様からの回答】

WEELはオウンドメディアを通じて常に最新情報を発信しており、打ち合わせの際にも「感情分析 × 生成AI」の実現方法についての説明が具体的かつ分かりやすかったそうです。

また、R&Dにも積極的に取り組んでおり、社内での研究成果やリサーチ内容を共有してもらえたことから、「この会社となら一緒に成長できる」と感じたとのことでした。

さらに、他社では開発期間が長く、要件定義だけで数カ月を要するケースもある中、WEELは短期間で開発を進め、補助金取得支援にも柔軟に対応してくれた点が弊社を選んだ理由でした。

ソリューション概要

生徒がPCを使ったプログラミング学習をより効果的に進められるよう、AIコーチを開発。PCのカメラを活用して生徒の集中度やストレスレベルを分析し、生成AIが状態に応じた声掛けを行います。 「ちょっと疲れてきちゃった？」「ヒントが必要な時は伝えてね！」など、生徒に寄り添いながらモチベーションを維持するコミュニケーションを実現しました。

教材データベースと連携し、答えではなく“ヒント”を提示する設計によって、生徒が自ら考え解決する力を養えるようにしています。

技術スタック／全体アーキテクチャ

本システムは、学習者の集中度・感情解析からフィードバック生成までを一貫して行っています。

AI解析モジュールでは、カメラ映像をもとに学習者の集中度や感情をリアルタイムに分析。取得したデータをもとに、生成AIが自然言語での応答や学習支援メッセージを生成します。さらに、教材データベースと連携することで、学習内容に応じたヒントや教材を自動で提示することが可能です。

実装プロセス

本プロジェクトは、PoC設計から初期運用までを短期間で立ち上げ、学期内に効果検証を行えるスケジュールで進行しました。

体制面では、WEELのエンジニアおよびデータサイエンティストがモデル設計・対話設計を担当。一方で、クライアント側の教員が「教材構造」や「提示してよいヒントの範囲」を監修し、教育現場の視点を反映した運用設計を行いました。

また、週次レビューで学習ログを振り返り、AIの声かけのトーンやヒントの粒度を継続的にチューニング。現場のリアルな反応をもとに改善を重ね、実践的な学習支援システムへと磨き上げていきました。

プロジェクトのステップ

本プロジェクトでは、教育現場での実運用を見据え、AI設計から実証までを一貫して実施しました。

まず、教師が抱える課題や生徒の学習行動を分析し、AIが果たすべき「コーチ」としての役割を明確化しました。次に、カメラ映像をもとに集中度やストレス状態をリアルタイムで分析する感情分析エンジンを開発。学習者の状態を正確に把握できる仕組みを構築しました。

続いて、生成AIを用いた対話設計を行い、学習者の感情状態に応じて最適な声掛けや雑談を行う「AIコーチ」としての自然なコミュニケーションを実現しました。また、教材データベースとの連携により、学習内容に合わせたヒント提示も可能に。

最終段階では、実際の学習環境で効果検証とチューニングを繰り返し、教育現場での実用性と精度を高めました。

実装のポイント

本システムの開発では、「学習者に寄り添うAI体験」を実現するために、複数の要素を組み合わせた実装を行いました。

まず、カメラ映像から生徒の表情変化をリアルタイムに認識し、集中度や感情状態を解析する仕組みを構築。AIがその結果をもとに、学習者の心理状態に合わせた「寄り添い型」の対話を生成します。これにより、生徒が安心して学習を続けられる自然なUXを実現しました。

さらに、教材データベースとの連携によって、AIは直接的な答えを提示するのではなく、思考を促すヒントを提供。教師による個別対応のようなサポートを自動で再現することが可能になりました。

これらの仕組みにより、教師の業務負担を軽減しながら、生徒の主体的な学びを支援する新しい学習体験を実現しています。

導入後の成果（After）

生徒一人ひとりの集中度を維持しやすくなり、学習へのモチベーションが向上。AIがつまずきの瞬間をリアルタイムで検知し、適切なヒントを即時に提示することで、スムーズな理解促進を実現しました。

また、教師の指導負担が大幅に軽減され、少人数体制でも質の高い教育を維持可能に。結果として、学習効率と生徒満足度の双方が向上し、教師一人あたりが担当できる生徒数の最適化も進みました。

AIが「伴走者」として機能することで、教育現場全体の生産性と学習体験の質を高める成果が確認されています。

今後の展望

生成AIと感情分析を組み合わせた独自技術をもとに、より幅広い展開を予定しています。現在、感情分析 × 生成AIに関する特許を取得しており、その技術を多方面に展開・ライセンス提供する方針です。

展示会や商談を通じて興味を持った企業とのコラボレーションを進め、教育以外の領域にも応用を広げていく予定です。

担当者コメント

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