School Operations DXー優しさとロジックで、現場を変える技術。

校務DXという考え方―― 学校現場の“わがまま”を数理最適化し、Pythonで解決する方法

はじめに

学校の「校務分掌」（＝誰がどの役割を担当するか）を自動最適化する仕組みを、
数理最適化 × Python × 組織DX の視点から解説します。

本記事は以下3つのnote記事を技術者向けに再構成しています：

校務分掌の曖昧さを数学に翻訳する「数理モデル編」
https://note.com/sugerpowder/n/n20cf9754c3fc
Python × PuLP による「実装編」
https://note.com/sugerpowder/n/nc24030225931
現場で浸透させる「展開戦略（デジタルリーダー育成編）」
https://note.com/sugerpowder/n/nac7ee3658299

女性エンジニアが活躍しやすい領域である教育DX。
その代表格である 校務DX（School Operations DX） の技術的な全体像を、1本にまとめます。

目次

1. 校務DXとは何か？
2. 校務分掌は「数理最適化の教材」である
3. 実装：Python × PuLP で最適化エンジンを作る
4. 技術だけでは成功しない：現場への浸透戦略
5. 女性エンジニアと教育DXの相性
6. まとめ

1. 校務DXとは何か？

学校の仕事は、膨大で複雑で、人間依存です。

係・委員会の割り振り
行事役割（運動会・文化祭など）
試験監督
時間割
希望調査
人間関係の相性

これらは 組み合わせ爆発問題（Combinatorial Explosion） であり、
エンジニア視点で見ると 最適化する価値が高い領域 です。

2. 校務分掌は「数理最適化の教材」である

学校の曖昧な「わがまま」は、すべて数理的に表現できます。
この視点がDXの核心です。

（※ 詳細：https://note.com/sugerpowder/n/n20cf9754c3fc ）

2-1. 決定変数

教師 = i
役割 = j

x_{i,j} ∈ {0,1}

1 = 教員iが役割jを担当
0 = 担当しない

つまり、教師×役割の0/1マトリクスを埋める問題。

2-2. 目的関数（最適化したいこと）

学校における「良い配置」は次の3つ：

希望調査との一致（満足度最大化）
業務負荷の平準化（公平性）
相性・人間関係の管理（衝突回避）

これらを コスト（ペナルティ） として数値化し、最小化します。

Minimize Z = ペナルティの総和

2-3. 制約条件（絶対守る現実）

ハード制約（破ったら終了）

役割の定員
会議時間の重複禁止
資格が必要な業務
連続担当禁止

ソフト制約（破ってもペナルティ）

若手 × ベテランのOJT組み合わせ
性別バランス
年齢層バランス

この「翻訳」さえできれば、あとは機械が解く。

3. 実装：Python × PuLP で最適化エンジンを作る

Code編の詳細は以下：
https://note.com/sugerpowder/n/nc24030225931

3-1. ライブラリ

pip install pandas pulp openpyxl

3-2. データ構造化（ここが最重要）

AI/ORが失敗する9割は データが汚い からです。

結合セル
色で意味が変わるExcel
空白行
独自ルールの表記

→ TidyなCSV形式 にするだけで成功率が激増します。

3-3. コアロジック（主要コード）

モデル定義

prob = pulp.LpProblem("School_Duty_Optimization", pulp.LpMinimize)

変数（教師×役割の0/1）

x = pulp.LpVariable.dicts("x", (teachers, roles), 0, 1, pulp.LpBinary)

定員制約

for r in roles:
    count = pulp.lpSum([x[t][r] for t in teachers])
    prob += count >= df_roles.at[r, 'Min_Member']
    prob += count <= df_roles.at[r, 'Max_Member']

教員の担当数上限

for t in teachers:
    prob += pulp.lpSum([x[t][r] for r in roles]) <= df_teachers.at[t, 'Role_Limit']

希望ペナルティ

total_penalty = 0
for t in teachers:
    for r in roles:
        score = preference_score[(t,r)]
        total_penalty += x[t][r] * score

目的関数

prob += total_penalty

実行

prob.solve()

3-4. Streamlit でWebアプリ化

教頭先生がPythonを触れなくてもよい形にするため：

Excelドラッグ＆ドロップ
パラメータ調整スライダー
結果Excelのダウンロード

Pythonに数行足すだけでGUI化できるのが強みです。

4. 技術だけでは成功しない：現場への浸透戦略

展開編：

エンジニアが忘れがちなポイントですが、
システムが良ければ使われるわけではありません。

学校は「空気」「人間関係」「暗黙知」で動く場所。
だからこそ、導入戦略が重要です。

4-1. “完璧なデモ”は禁止

「これすごい！でも私には無理」
→ 失敗パターン

「あ、これくらいなら私も使える」
→ 成功パターン

4-2. ゲリラ研修（5分で十分）

職員会議の冒頭で「今日のAI時短テク」を1個だけ紹介。
これは教育現場で最も効く方法です。

4-3. 置き薬作戦（ラミネカード）

印刷機横に
「困ったときのAIプロンプトカード」
を置くだけで使用率が爆上がりします。

4-4. 保護者ファーストの説明

AI導入に不安を持つ保護者は多いです。

説明のポイント：

AIは宿題代行ではなく、リテラシー教育
誤答前提・検証義務
安全配慮（フィルタリング環境）

行政現場でも応用可能な設計思想です。

5. 女性エンジニアと教育DXの相性

教育DXは「技術 × 組織心理」の両面が必要な領域です。

女性エンジニアの強みが活きる場面：

曖昧な現場要件の翻訳力
利用者への共感力
多職種連携の調整
管理職・保護者への説明

学校は巨大な産業であり、DXは始まったばかり。
女性エンジニアが活躍できる余白が圧倒的に広い領域です。

6. まとめ

本記事では、

校務DXとは何か
学校の“わがまま”を数理モデル化する方法
Python × PuLP で実装する方法
現場に浸透させる組織DX戦略
女性エンジニアが活躍できる理由

まで、包括的に解説しました。

教育現場は、
技術で社会を変えたいエンジニアにこそ挑戦してほしいフィールド です。