毎月届く単位認定・読み替えの申請に、他校のシラバスと自校のシラバスを内容で突き合わせ、対応する科目の候補と根拠を出す

処理の起点を決める

申請の受付で、担当者が他校のシラバスを受付フォルダに置いたことを起点にします。 ファイル名には申請の番号と科目の順番を入れます。1つのファイルに複数の科目のシラバスが入っているときは、担当者が科目ごとに分けてから置きます。 分けずに置くと、2つの科目の授業計画が混ざって1つの科目として引かれます。

もう一つの起点は、自校のシラバスの確定です。 毎年、次の年度のシラバスが確定したら、その年度の分を索引に足します。前の年度の分は消しません。 読み替えは、学生が入学した年度の教育課程で行うからです。

入力データを集める

質を決めるのは、自校のシラバスが見出しごとに分かれているかです。 到達目標・授業計画・評価方法が別々の項目で入っていれば、それぞれを別の文として索引に入れ、引用もその単位で示せます。 1つの欄に全部が書かれている年度の分は、取り込みのときに見出しで区切ります。

過去の認定の判断は、別の索引にします。 同じ学校の同じ科目が以前にも申請されていれば、そのときの判断がいちばん強い材料になります。ただし、自校の教育課程が改編されていれば、当時の読み替え先がもう無いこともあります。

データの取得方法を決める

自校のシラバスの索引は、1つの文書を「1科目の1つの見出し」にします。

他校のシラバスも同じ見出しで区切り、見出しごとに検索します。 到達目標で引いた結果と授業計画で引いた結果を、科目ごとに合わせて順位を付けます。評価方法では引きません。 評価方法は試験かレポートかの違いで、内容が対応しているかの手がかりにならないからです。

{
  "size": 5,
  "query": {
    "hybrid": {
      "queries": [
        { "match": { "text": "記述統計 度数分布 相関 回帰分析 表計算" } },
        { "knn": { "vector": { "vector": [0.013, -0.022], "k": 50 } } }
      ],
      "filter": { "bool": { "must": [
        { "term": { "year": "2024" } },
        { "terms": { "department": ["経営学科", "全学共通"] } },
        { "term": { "section": "授業計画" } }
      ] } }
    }
  },
  "collapse": { "field": "course_id" }
}

過去の認定の判断の索引は、他校の学校名と科目名で先に引きます。 こちらは言葉の一致だけで足ります。同じ学校の同じ科目が見つかれば、そのときの判断と読み替え先を候補の先頭に置きます。見つかった場合も、自校のシラバスの検索は省きません。 当時の読み替え先が改編で無くなっていれば、今の教育課程の候補が要るからです。

絞り込みには、学生の学科だけでなく「全学共通」を必ず入れます。 教養の科目は学科の教育課程表に載らないことが多く、入れ忘れると、いちばん対応しやすい科目が候補から消えます。

collapse を使うと、返る科目が size より少なくなることがあります。 公式ドキュメントでは、上位の文書が同じ科目に集まると、まとめたあとの数が減るとされています。index.neural_search.hybrid_collapse_distinct_groups_enabled を有効にすれば、size の数だけ別の科目が返ります。 候補を5科目そろえたいので、この設定を有効にします。

AIへ渡す前に整形する

1. 文字の取り出し … PDFの文字の層から取り出します。文字の層の無いスキャンは、学生に電子版の提出をお願いするか、担当者が要点を入力します
2. 見出しでの区切り … 「到達目標」「授業の概要」「授業計画」「成績評価」などの見出しを手がかりに区切ります。学校によって見出しの言葉が違うので、見出しの言い換えの一覧を持ちます
3. 授業計画の整形 … 「第1回」「1.」のような回の番号を落とし、各回の主題だけを並べます。番号が残ると、言葉の一致が番号で当たります
4. 英語のシラバスの翻訳 … 留学先のシラバスは日本語に訳してから引きます。訳した文と原文の両方を残し、教員には原文も見せます
5. 長さの確認 … 埋め込みの入力は8,192トークンまたは50,000文字までです。シラバス1科目なら収まりますが、見出しごとに区切ったほうが引用の単位として使いやすくなります
6. 単位数と授業時間の取り出し … 他校の単位数と授業の回数・時間を項目として取り出し、比較表に並べるだけにします
7. 申請の情報との照合 … シラバスの科目名・単位数を、申請フォームに書かれた科目名・単位数と照らします。食い違えば別の科目のシラバスが添えられている可能性があるので、検索の前に担当者へ戻します

2番目に手間がかかります。 見出しの付け方は学校ごとに違い、「学修目標」「到達目標」「授業のねらい」が同じ意味で使われます。最初の3か月で出てきた言い換えを一覧に足していけば、その後はほとんど増えません。

AIに処理させる

させるのは、他校の科目と自校の候補の科目を見比べ、到達目標と授業計画のどの文が対応しているかを、引用で示すことです。

渡し方は、Claude の検索結果のブロック（search_result）にします。他校のシラバスと自校の候補を、それぞれ1つの検索結果として渡し、source に科目番号と年度、title に科目名を入れます。 中身の content は見出しごとの文に分けて入れます。引用は content の文の単位で付くので、分けておけば「到達目標のこの文」と「授業計画の第3回」が対応する、という形で返ります。

候補は5科目に絞ってから渡します。 多く渡すほど、どれかの科目に近い文が見つかり、「一部が対応」が増えて比較表が長くなります。 教員が読むのは比較表なので、候補の数は検索の側で決めます。

下から2行目が、いちばん起きやすい失敗です。 他校のシラバスが短いと、「統計学の科目であれば、通常は推測統計も扱うと考えられる」のように、書かれていない内容を補って対応させます。 対応の根拠にできるのは、シラバスに書かれた文だけです。

指示内容を固定する

あなたは大学の教務課で、単位認定の申請に添えられた他校のシラバスと、
自校の科目のシラバスを見比べる担当です。判断をするのは教員です。
あなたは、教員が判断しやすいように、対応する箇所を示してください。

【渡すもの】
- 他校の科目のシラバス（検索結果1）
- 自校の候補の科目のシラバス（検索結果2〜6）

【書くこと】自校の候補の科目ごとに、次の見出しで書いてください。
1. 対応している内容 … 他校の文と自校の文の対応を、両方を根拠にして書く
2. 他校の科目にあって、この科目に無い内容
3. この科目にあって、他校の科目に無い内容
4. 対応の程度 … 「大部分が対応」「一部が対応」「対応が見当たらない」のどれか1つ

【厳守事項】
- 対応の根拠は、渡したシラバスの文だけにしてください。シラバスに
  書かれていない内容を、一般的な授業の内容から補わないでください。
- 他校のシラバスが短く判断できないときは、4を「対応が見当たらない」とせず
  「シラバスの記載が少なく判断できない」と書いてください。
- 単位を認めるべきか、読み替えるべきかを書かないでください。
- 単位数や授業の回数の違いから結論を出さないでください。
- 評価方法の違いは、1〜3とは別に1文で書いてください。
- 渡していない自校の科目に触れないでください。

「判断できない」を別に言わせるのが大事です。 何も言わなければ、記載の少ないシラバスは「対応が見当たらない」になります。教員にとって、この2つはまったく違います。 前者は学生に詳しい資料を求めるもの、後者は認定しない方向の材料です。

「両方を根拠にして書く」は、引用を両側に付けさせるための指示です。 片方のシラバスだけを根拠にした文は、対応を示したことになりません。

出力形式を固定する

応答は、引用の付いたテキストのブロックで返ります。 引用は次の形です。

{
  "type": "text",
  "text": "他校の第4回〜第6回の相関と回帰の主題が、この科目の第8回〜第10回に対応する",
  "citations": [
    { "type": "search_result_location",
      "source": "OTHER-2026-031-02",
      "title": "データ分析入門（他校）",
      "cited_text": "相関係数と単回帰分析",
      "search_result_index": 0, "start_block_index": 3, "end_block_index": 4 },
    { "type": "search_result_location",
      "source": "2024-BA2105",
      "title": "経営統計",
      "cited_text": "相関と回帰による関係の把握",
      "search_result_index": 1, "start_block_index": 7, "end_block_index": 8 }
  ]
}

引用の cited_text は、渡した content の文の範囲をそのまま写したもので、文の途中だけを引くことはしないとされています。見出しごと、授業計画なら回ごとに文を分けて渡すのは、このためです。

Lambda は、引用から比較表を組み立てます。

引用が片側にしか付いていない文は、比較表に入れません。 対応の主張として不完全だからです。引用の付いていない文も入れません。 単位数・授業の回数・評価方法の列は、AIの出力ではなく、前処理で取り出した項目から埋めます。

Lambda は、引用の source が渡した科目のどれかであることも確かめます。 渡していない科目番号を指す引用は、比較表に入れません。

引用はすべての検索結果で有効にするか、すべてで無効にする必要があります。 一部だけ有効にするとエラーになるので、渡す検索結果はすべて citations.enabled=true にします。

システムへ連携する

教務システムには書き込みません。 認定の結果の入力は、教員の判断と教授会のあとに担当者が行います。

人が確認する

1. 候補の科目を見る … 学生の学科と入学年度の教育課程の科目か、全学共通の科目かを確かめます
2. 引用の対を読む … 比較表の対が本当に同じ内容を指しているかを確かめます。名前が同じだけの対応を見逃さないようにします
3. 「判断できない」の科目を分ける … 学生に詳しい資料を求めるか、教員に先に相談します
4. 単位の合計の印を見る … 上限に近い学生は、入学の経路と認定の根拠の区分を確かめます
5. 教員に回す … 比較表と引用の一覧を、該当の分野の教員に送ります

2番目で対が誤っていたら、担当者は比較表から外し、外した理由を残します。 この記録が、授業計画の区切り方や指示を直す材料になります。

目標は、300科目をならして1科目8分です。 候補と引用が正しければ、確かめて体裁を整えるだけで済みます。候補が外れている科目は、従来どおり教育課程表から探します。

例外に対処する

6行目は、この構成でいちばん効く例外です。 編入学の多い大学では、同じ短期大学の同じ科目が毎年申請されます。過去の判断が引ければ、教員が同じ判断を繰り返さずに済みます。

記録を残す

• 申請の番号、他校のシラバスの元のファイルと、区切ったあとの文
• 検索の条件（年度・学科の絞り込み）と、返った候補の科目と順位
• Claude に渡した検索結果と、引用付きの応答の全文
• 組み立てた比較表と、担当者が直した箇所
• 教員の判断の結果（認めた／認めない／資料を求める）と、読み替えた自校の科目

最後の行が、過去の認定の判断の索引に入ります。 判断がたまるほど、6行目の例外が効く場面が増えます。