しみずがおか幼稚園 — 開発費ゼロで残業ゼロ、年間1,260時間を削減したAI活用DX

企業概要

• 法人名: 学校法人アルコット学園
• 施設名: しみずがおか幼稚園（神奈川県横浜市旭区）
• 創立: 1960年
• 規模: 園児約160名、職員30名
• DX推進責任者: 鈴木雄大副園長（前職：ITエンジニア）

背景と課題

少子化による園児数の減少、職員の早期退職、そして2024年のベテラン主任退職による知見継承の断絶という複合的な課題を抱えていた。採用難が続くなか、外部からの人員補充は現実的でなく、「既存スタッフが余裕を持って働ける環境」をAIで実現することを目指した。

導入したAIシステム

カスタムGPTによる事務自動化（10種以上）

• 「なんでもポケット」：園だより・連絡帳・指導要録などの定型文書を自動生成するカスタムGPT
• メール作成支援：保護者向けメールの下書き自動生成
• 園ブログ作成：行事・活動の記事を自動生成

AI主任（知識継承AI）

12年勤務のベテラン主任が退職するにあたり、その知見・経験をGPT-4に学習させ「24時間対応の質問AI」として運用。新任職員の教育コストを大幅に削減した。

電話対応の自動化

音声解析IP電話「MiiTel」と自動音声応答「CallCall-IVR」を連携し、保護者からの電話問い合わせを自動テキスト化・自動対応。電話終了5分以内に自動分析レポートと感情分析結果を担当職員へ送信する仕組みを構築した。

セキュリティ対策

「ChatGPT Team Plan」で個人情報の非学習化を確保。管理職のみ重要データへのアクセスを許可し、職員研修も実施。

成果

実装方法

開発費ゼロを実現した技術選定

外部開発会社や専門SIerは一切利用しない「完全内製」を貫いた。鍵は副園長自身がITエンジニア出身であること。既存契約のGoogle Workspace（Gmail・Driveなど）とChatGPT Team Plan（1ユーザー月額30ドル程度）のみを組み合わせることで、初期開発費ゼロを実現した。

カスタムGPT「なんでもポケット」の構築

ChatGPTのGPT Builder（ノーコードツール）を使い、園独自のシステムプロンプトと文書テンプレートを登録。コーディング不要で10種以上のカスタムGPTを内製し、職員が自然言語で操作できるUIに仕上げた。

MiiTel × CallCall-IVR 連携フロー

1. 保護者から固定電話に着信 → CallCall-IVR が自動音声で用件を振り分け
2. 通話録音を MiiTel がリアルタイムでテキスト化
3. 通話終了5分以内に MiiTel API が Chatwork API へ Webhook 送信
4. 担当職員のChatworkに自動分析レポート（感情スコア・要約・次アクション）が届く

すべてAPIのノーコード連携で実装し、月額SaaS費用のみで運用している。

AI主任（知識継承システム）の構築

退職前のベテラン主任と複数回のヒアリングセッションを行い、回答・判断パターンをGPT-4のシステムプロンプトに体系化。「指導計画の相談」「保護者対応の文例」など質問カテゴリごとに出力形式を定義し、新任職員がSlack感覚で質問できるカスタムGPTとして提供した。

自前で実装するなら（参考コード）

ChatGPT Team Plan のノーコードGPT Builderが最速ですが、OpenAI APIを使えばより柔軟なカスタマイズが可能です。

1. 文書自動生成（OpenAI API）

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 環境変数 OPENAI_API_KEY を設定

SYSTEM_PROMPT = """あなたは幼稚園の事務支援AIです。
- 園だより: 季節の挨拶・行事告知・お願い事項の3段構成
- 連絡帳: 今日の様子・食事・排泄・お迎え時間の箇条書き
- 保護者メール: 件名候補も含めて出力
個人情報は含めず [氏名][日付] などのプレースホルダーを使うこと。"""

def generate_document(doc_type: str, context: str) -> str:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": f"文書種別: {doc_type}\n補足情報: {context}"}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# 使用例
draft = generate_document(
    doc_type="園だより（10月号）",
    context="運動会（10/19）・ハロウィンイベント（10/31）・インフルエンザ流行注意"
)

2. MiiTel Webhook → AI分析 → Chatwork通知

MiiTelの「通話終了Webhook」をトリガーにGPT分析→Chatwork通知を自動実行するFlaskサーバー。

import os, requests
from flask import Flask, request, jsonify
from openai import OpenAI

app = Flask(__name__)
client = OpenAI()

def analyze_call(transcript: str) -> str:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content":
                "保育園への電話内容を分析し、"
                "①要約（1行）②感情（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）"
                "③次のアクションが必要な場合はその内容を出力してください。"},
            {"role": "user", "content": transcript}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

@app.route("/webhook/miitel", methods=["POST"])
def miitel_webhook():
    data = request.json
    analysis = analyze_call(data.get("transcript_text", ""))
    # Chatwork API で担当者へ通知
    requests.post(
        f"https://api.chatwork.com/v2/rooms/{os.environ['CW_ROOM_ID']}/messages",
        headers={"X-ChatWorkToken": os.environ["CW_API_TOKEN"]},
        data={"body": f"[info][title]📞 電話レポート[/title]{analysis}[/info]"}
    )
    return jsonify({"status": "ok"})

ポイント: MiiTelダッシュボードの「Webhook設定」でこのサーバーのURLを登録するだけで連携完了。コーディングはこのサーバー1つのみ。

導入のポイント

• ゼロ予算での実現：高額SaaSを使わず、既存のGoogle WorkspaceとChatGPT Team Plan（月額費用のみ）で実現
• 内製による即応性：外部ベンダーを介さず副園長自身が実装・改善できる体制
• 職員巻き込み：研修で全職員がAIを使えるよう育成し、利用率100%を達成

幼稚園という組織でも、ITバックグラウンドを持つ人材が1名いれば大規模なAI活用が可能なことを示す先進事例として注目を集め、近隣の保育園へのDX支援も開始している。

参照

• 日経クロステック「幼稚園でAIを活用、残業なし・時間外労働1260時間削減」（2025年2月）