生成AI データ分析 EdTech Azure OpenAI
教育SaaS企業
生成AIアダプティブ学習システム
業界
教育
企業規模
スタートアップ（従業員50名）
プロジェクト期間
6ヶ月（PoC 3ヶ月 + 本格導入 3ヶ月）
チーム構成
TECMAH 3名 + クライアント 5名
課題・背景
学習継続率の低下と個別最適化の限界
既存の学習プラットフォームでは、学習者の多様なニーズや学習スタイルに対応できず、継続率が徐々に低下していました。
主な課題・ペインポイント
- 学習者の70%が3ヶ月以内に離脱
- 画一的なカリキュラムによる学習効果の限界
- 学習者の理解度・進捗の可視化不足
- 講師の個別対応コストの増大
ソリューション・アプローチ
GPT-4を活用したアダプティブ学習システム
生成AIとデータ分析を組み合わせ、学習者一人ひとりに最適化された学習体験を提供するシステムを構築しました。
プロジェクトフェーズ
1
Phase 1: 現状分析・要件定義
1ヶ月
- ユーザー行動データの詳細分析
- 学習者・講師へのインタビュー実施
- 競合サービスのAI活用状況調査
- 技術要件・制約条件の整理
2
Phase 2: PoCシステム開発
2ヶ月
- Azure OpenAI GPT-4の学習領域特化チューニング
- 学習者データと学習コンテンツの統合
- リアルタイム適応アルゴリズムの実装
- A/Bテスト環境構築・効果測定
3
Phase 3: 本格導入・運用
3ヶ月
- 全学習者への段階的ロールアウト
- フィードバックループ最適化
- 運用監視・改善サイクル確立
- 社内チームへの技術移転
成果・効果
学習継続率
Before: 30%（3ヶ月後）
After: 48%（3ヶ月後）
+18%
個別最適化により継続率が大幅向上
ユーザー満足度
Before: 3.2/5.0
After: 4.7/5.0
+1.5pt
より効果的な学習体験を実現
学習効率
Before: 平均80時間/コース
After: 平均65時間/コース
19%短縮
最適化により学習時間を短縮
講師サポート時間
Before: 週20時間/講師
After: 週12時間/講師
40%削減
AI支援により講師負荷を軽減
使用技術・手法
Azure OpenAI GPT-4
自然言語処理・学習コンテンツ生成
Python + FastAPI
バックエンドAPI・データ処理
React + TypeScript
フロントエンド・UI/UX
PostgreSQL
学習データ・ユーザー情報管理
Redis
リアルタイム処理・キャッシュ
Docker + Kubernetes
コンテナ化・スケーラブル運用
主要機能・特徴
パーソナライズド学習パス
学習者の理解度・学習スタイル・目標に基づいて動的に学習コンテンツを調整
学習効率19%向上
リアルタイム理解度判定
学習者の回答・反応から理解度をAIが即座に判定し、適切な次のステップを提案
学習継続率18%向上
AI学習アシスタント
24時間365日利用可能なAIアシスタントが質問対応・学習支援を実施
講師負荷40%削減
お客様の声
"AIを活用した個別最適化により、学習者の継続率が劇的に改善しました。特に、リアルタイムで学習内容が調整される仕組みは、従来では実現できなかった価値だと感じています。"
プロダクトマネージャー
教育SaaS企業