【教育×プロダクト開発】非エンジニアが「3教科×3年分」の学習アプリをAIで開発。情報を小出しにする設計で苦手な子が続けられる仕組みに

岡崎AI会メンバーの石本大貴が、自身の学習塾「ぐっとスクール」向けに開発した、AI活用の教材アプリ事例です。

勉強が苦手な生徒は、情報量が多いと嫌になる・繰り返し覚えるのが苦手という共通の傾向があります。そこで、情報を小出しにし、苦手な箇所だけを反復学習できる、ログイン機能付きアプリをAI活用で開発しました。

組み込んだのは、参考書12冊分・問題集6冊分(3教科×3年分)に相当する膨大な学習データ。AI以前であれば、一人で作るのは事実上不可能な作業量です。

課題

学習塾現場で長年見えていた、生徒側の構造的な悩みは以下のようなものです。

結果として「自分で勉強できない子」ほど、市販教材だけでは学力が伸びにくい状態が続きます。

石本のアプローチは「教材自体をアプリ化する」ことで、教える側・学ぶ側の負担を同時に減らす設計でした。

アプリの基本設計:
- フラッシュカード型(問題1問ずつ提示し、回答→正誤→次へ)
- 情報を「小出し」にすることで、苦手な生徒も心理的にやり始められる
- 正誤データを蓄積し、「苦手な箇所だけ」を反復するモードを搭載
- ログイン機能で生徒ごとの進捗を保存
データ規模:
- 参考書12冊分 + 問題集6冊分
- 3教科 × 3年分(中学校相当)
- AI以前なら一人で作るのは不可能だったボリューム
開発手段: 生成AIによるコード生成(石本本人は非エンジニア)。ログイン機構・データ管理・反復学習ロジック等もAIで実装

「人が書くのは時間的に無理だがロジックは決まっている」領域こそ、生成AIの威力が最も出る部分です。

注意点として、これは「AIが教育してくれる」アプリではなく「AIで作った教材を、人間の指導とセットで使う」前提の設計です。教える側の関与を抜くと、塾現場の学習効果は伸びにくい、というのが石本本人の立場でもあります。

この事例は教育分野に見えますが、本質は「大量の固定ロジックを、続けられる体験に変換する」ことなので、以下のような場面で再現できます。

最小構成のイメージ:

必要なもの:
- 生成AI(ChatGPT等、月額数千円〜)
- 体験設計を一緒に考えられるパートナー(社内 or 外部支援)
- 「アプリで何を続けてほしいか」のゴール定義
進め方:
1. 対象データ(マニュアル・教材等)を整理
2. 「続けてもらうための1画面」をデザイン(全部見せない・小出し)
3. AIに画面と機能を作らせる→動かしてみる→ユーザーに見せる
4. 反応データを見ながら2週間単位で改善
注意点:
- 「アプリを作る」ことが目的化しないように、最初に「誰が・何分続ければ成功か」を決める
- 個人情報・成績データ等を扱う場合はセキュリティ設計を初期から組み込む
- 運用フェーズの工数(問い合わせ対応・バグ修正)も最初から見込む