社内マニュアルから新人研修の教材と理解度テストを作る

処理の起点を決める

教育担当が「研修テーマ」と「対象マニュアルの章」を指定したことを起点にします。フォルダ監視や定時実行にはしません。

理由は、どのマニュアルのどの範囲を教材にするかが、研修計画に依存する判断だからです。ここを自動化すると、まだ改訂中の章や、店舗によって運用が違う章まで教材化されてしまいます。起点は人が置きます。

改訂への追随だけは自動化の余地があります。マニュアルのファイルが更新されたことを検知して、「この章を根拠にしている教材が3本あります」と担当者に知らせる形にします。教材を作り直すかどうかは人が決めます。

入力データを集める

過去の教材を渡すのは、出力の粒度と語り口をそろえるためです。「新人向けに書いて」という指示だけでは、丁寧すぎる文章と要点だけの箇条書きが混ざります。見本を2〜3本渡すほうが確実です。

データの取得方法を決める

マニュアル： PDFをそのまま渡します。生成AIにPDFを送ると、各ページが画像に変換され、そのページから抽出したテキストと画像の両方が渡ります。図や作業写真の入ったマニュアルでも、レイアウトを含めて扱えます。1ページあたりのトークン消費は、内容の密度によって1,500〜3,000トークン程度が目安です。

ただし1リクエストの上限があります。 リクエスト全体で32MB、ページ数は100ページ（大きなコンテキストを使える設定では600ページ）が上限です。600ページのマニュアルを一度に渡すことはできません。章単位に分割して保管する前処理が必須になります。

よくある失敗例： 店舗からの報告フォームの回答をスプレッドシートに集め、研修テーマに関係する行だけを抜き出して渡します。全件を渡す必要はありません。

AIへ渡す前に整形する

1. 章単位への分割 … 600ページのマニュアルを、章ごとに10〜40ページのPDFに分けます。ページ数の上限に収めるためと、根拠ページの指し示しを分かりやすくするためです
2. ページ番号の対応表 … 分割後のPDFの1ページ目が、原本の何ページにあたるかの対応表を作ります。これがないと、根拠ページを言われても原本を開けません
3. 改訂日の記録 … 各章のファイル名に改訂日を入れます。教材にも同じ日付を残し、どの版から作った教材かを追えるようにします
4. 写真のみのページの扱い … 作業写真だけでテキストのないページは、根拠として引用できません。該当ページには短い説明文を追記しておきます

AIに処理させる

誤答の選択肢づくりが、この用途でもっとも人の手間を減らす部分です。 「よくある誤解を誤答にしてください」という指示を明示的に与えないと、正解以外が明らかに不自然な選択肢になり、テストとして機能しません。

指示内容を固定する

あなたは小売業の店舗運営を教える研修担当者です。
添付したマニュアルの指定範囲だけを根拠に、研修1コマ分の教材を作ってください。

【厳守事項】
- マニュアルに書かれていないことを書かないでください。
  業界の一般論、他社の事例、あなたの推測を混ぜないでください。
- 補足したほうがよいと判断した内容は、本文には入れず
  not_in_source に「補いたい内容」と「なぜ必要と考えたか」を書いてください。
- 各段落の末尾に、根拠にしたマニュアルのページ番号を示してください。
- 手順の順序を入れ替えないでください。マニュアルの記載順に従ってください。
- 数値（時間、温度、回数、金額）は、マニュアルの表記をそのまま写してください。
  丸めたり単位を変えたりしないでください。
- 理解度テストの誤答選択肢は、新人が実際に誤解しやすい内容にしてください。
  明らかに不自然な選択肢を作らないでください。
- 判断に迷った箇所は needs_review に列挙してください。

【研修の型】
1コマ45分。導入5分／講義20分／演習15分／まとめ5分。
理解度テストは4択5問。合格ラインは4問正解。

【教材の見本】（粒度と語り口をこれに合わせる）
{past_material}

【この章に関係する現場の失敗例】
{incident_records}

【対象範囲】
{manual_pdf} の第3章「レジ締めと現金管理」

「数値をそのまま写す」の1行が重要です。 「20分以内」を「およそ20分」と書き換えられると、教材としての意味が変わります。時間・温度・回数・金額は、書き換えを明示的に禁じます。

出力形式を固定する

{
  "lesson_title": "",
  "duration_min": 45,
  "sections": [
    {
      "heading": "",
      "body": "",
      "source_pages": [12, 13],
      "minutes": 5
    }
  ],
  "exercise": {
    "task": "",
    "model_answer": "",
    "source_pages": []
  },
  "quiz": [
    {
      "question": "",
      "choices": ["", "", "", ""],
      "correct_index": 0,
      "explanation": "",
      "misconception": "",
      "source_pages": []
    }
  ],
  "not_in_source": [
    { "content": "", "reason": "" }
  ],
  "needs_review": []
}

misconception に「この誤答を選ぶ人は何を誤解しているか」を書かせると、解説の質が上がります。また、Google フォームの誤答時フィードバックにそのまま使えます。

ここで一点、実装上の制約があります。 根拠を機械的に扱いたい場合、生成AIのcitations機能を使うと、引用元のページ番号（PDFでは1始まり）と引用された原文が構造化された形で返ります。ただしcitationsと、JSONスキーマを強制する構造化出力は同時に使えません。両方を指定すると400エラーになります。

どちらを取るかは、次のように分けます。

最小構成では前者、Apps Script でフォームを自動生成する半自動化では後者を選ぶことになります。

システムへ連携する

確定した設問を Google フォームの理解度テストにします。Apps Script の FormApp を使うと、次の操作ができます。

setPoints の既定値は0点です。設定を忘れると、全問正解でも0点のテストができます。 生成した設問JSONをそのまま流し込む処理を書くときは、配点の指定を必ず含めてください。

講義資料そのものは、Google ドキュメントまたはスライドに流し込みます。ここは体裁の問題なので、既存の教材テンプレートに差し込む形が扱いやすくなります。

人が確認する

全件、人が確認します。公開前の確認を省く運用にはしません。

理由は、教材が「新人がそのとおりに行動するための文書」だからです。誤った手順が載れば、そのとおりに実行されます。特に、現金の取り扱い、食品の温度管理、機械の操作手順は、誤りがそのまま事故や損失になります。

確認を速くするための設計が重要です。

• 確認シートで、生成された段落と根拠ページのマニュアル本文を左右に並べる
• not_in_source の項目を最上部に、色を変えて表示する
• 数値（時間・温度・回数・金額）を含む文を自動で強調する
• 前回版からの変更箇所だけを表示する切り替えを付ける（改訂時に効きます）

確認は2段階にします。 教育担当が原本との突き合わせを行い、現場の責任者が実務との整合を見ます。前者は「書いてあるとおりか」、後者は「実際にそうしているか」を見ます。この2つは別の確認です。

例外に対処する

記録を残す

• 元にしたマニュアルのファイル名と改訂日
• 生成した草案（修正前の状態）
• 人が修正した箇所と、修正前後の内容
• not_in_source に出た項目と、採否の判断
• 確認した教育担当と現場責任者、確認日
• 受講者の理解度テストの結果（設問ごとの正答率）

最後の項目が、教材の質を測る材料になります。特定の設問だけ正答率が極端に低い場合、受講者の理解不足ではなく、設問か教材の説明に問題があることが多くあります。 半年に一度、正答率の低い設問を洗い出して見直す運用にします。