e.g.掲載日: 2019年8月23日5:56
高校入試の平均点や各校合格ラインの予想工数をモデルジェネレーターを用いて短縮
- 教育、
- 意思決定支援、
- 予測、
- 実施企業
- 英進館株式会社
- 技術提供
- 株式会社グルーヴノーツ
- 目的
- 予測データ算出の短縮化
- 概要
- 英進館株式会社は合格ライン予測を、株式会社グルーヴノーツの数値回帰AIを導入することで大幅に短縮した
- 効果
- 25人の教師が2時間かけていた予測を10分に短縮
- 課題/背景
- 経営する学習塾には3万5千人以上の生徒が通っている。毎年、公立高校入試の平均点や各校の合格ラインを試験翌日に公開するため予想作業を行っていた。これまでの実績として、実際の平均点と予測値の差は例年2%未満であり、受験生が合格の可能性を判断する材料となっていた。教師など25人程度が、約3000に及ぶ生徒たちの自己採点結果を約2時間かけて分析算出していたが、その作業量の負担が課題だった。
- 実施内容
- 英進館株式会社は25人の教師が2時間かけていた合格ライン予測を自動的に算出するため、株式会社グルーヴノーツのモデルジェネレーター（数値回帰AI）を導入し、平均点の算出に活用した。AIには過去十数年に及ぶ生徒の成績のほか、各校の倍率や受験者数などをあらかじめ学習させた。
- 結果
- 数値回帰AIを導入したのち、試験当日の自己採点のデータを入力したところ、2時間かかっていた予測が約10分で完了した。また、検証段階ではベテランの教師らが算出した点数とほぼ同じ結果を出しており、予測誤差は少なく精度の問題もなかった。AIを活用することで作業量の負担が減ったため、教師にしかこなせない業務により多くの時間を費やせるようになり、業務が効率化された。
- e.g.掲載日 2019年8月23日5:56
- 事例情報はe.g 登録時点のものになります。
- 掲載内容の更新や削除についてはこちらまでご連絡ください。