0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

@qiitataroandhanako(Qiita Taro)

大学の課題で AI を「個人アシスタント」として使う：Phase 1 — 課題の分解とプロジェクト立ち上げ編

0
Posted at

0. はじめに — 「丸投げ」ではなく「個人アシスタント」として

大学の課題で生成 AI を使うことには、現在も多くの大学・科目で明確なルールがあります。多くの場合、次のような線引きが行われています。

  • NG: 課題の最終成果物（レポート本文・コード・回答）を AI に生成させて、そのまま提出する
  • NG: 出典を確認せずに AI が出した内容をコピーする
  • OK（多くの場合）: 自分の学習を補助する目的で、計画立案・要約・調べ物のとっかかり・コードレビュー的な質問に使う

本記事のテーマは、後者の 「個人アシスタント」としての使い方 です。私が実際に課題を進める際に行っていた Phase 1 — 課題の分解とプロジェクト立ち上げ の手順を紹介します。AI が肩代わりするのは「最終成果物の生成」ではなく、「最終成果物を自分で作るための足場づくり」 です。

注: 実際の運用に当たっては、必ず所属大学・科目のシラバスや AI 利用ポリシーを確認してください。本記事は一般的な「個人学習補助」用途を想定したものです。

1. 全体像 — Phase 1 〜 3 の流れ

私が課題に取り組むときは、大きく次の 3 フェーズに分けます。

  • Phase 1: 課題の分解とプロジェクト立ち上げ（本記事）
  • Phase 2: 各 TODO の実行（自分で考えて書く・解く・実装する）
  • Phase 3: 推敲・提出・振り返り

本記事では、最も AI アシスタントの恩恵が大きい Phase 1 だけを丁寧に扱います。

Phase 1 のゴールは次の 3 つです。

  1. 課題を 25 分で終わる粒度の TODO に分解する（Divide and Conquer × Pomodoro）
  2. Google Calendar の空き時間を踏まえて、各 TODO に着手日時を割り当てる
  3. 作業環境（Overleaf プロジェクト・GitHub リポジトリ・ローカル環境）を整える

2. Step 1 — 課題を 25 分単位の TODO に分解する

なぜ「25 分」か

ポモドーロ・テクニックでおなじみの 25 分は、

  • 着手のハードルが低い（「あと 25 分だけ」と思える）
  • 集中が切れる前に終わる
  • 進捗が可視化しやすい

という点で、課題のような「重く感じるタスク」と特に相性が良い単位です。

AI に分解を手伝ってもらうプロンプト例

課題の PDF やシラバスの該当部分をチャットに貼り付けたうえで、次のような依頼をします。

以下は私が受けている [科目名] の課題です。

  1. 課題全体を、私が一人で 25 分以内に完了できる粒度の TODO に分解してください。
  2. 各 TODO には、(a) 目的、(b) 期待される成果物、(c) 完了条件、を 1 行ずつ付けてください。
  3. 依存関係（順序）が明らかなものは、その順に並べてください。
  4. 解答そのものは書かないでください。私が自分で取り組むための足場が欲しいだけです。

ここで重要なのは、「解答そのものは書かないでください」と明示している点 です。AI が「親切のつもりで」途中まで解いてしまうのを防ぎます。

出力イメージ

たとえば、次のような TODO リストが返ってきます。

- [ ] (25min) 課題文を一通り読み、提出物の形式と評価基準を箇条書きにする
- [ ] (25min) 関連する講義ノートの該当章をスキャンし、使えそうな式・図に印を付ける
- [ ] (25min) レポートのアウトライン（節構成）を Overleaf に書き出す
- [ ] (25min) 問 1 を自力で解いてみて、詰まった箇所をメモする
- [ ] (25min) 問 1 の詰まった箇所だけ参考書/資料で確認し、清書する
- [ ] (25min) 問 2 ...
- [ ] (25min) 全体読み直しと typo チェック

このリストは Phase 1 の 「成果物」 であり、これがあると Phase 2 で迷子になりにくくなります。

3. Step 2 — Google Calendar を読ませてスケジュールに落とす

TODO 一覧ができても、実際にいつ着手するかが決まらないと進みません。ここで Google Calendar 連携の出番です。

やっていること

最近の LLM クライアントは、Model Context Protocol (MCP) などの仕組みを通じて Google Calendar の空き時間を読めるものが増えています。私はチャットに次のように依頼しています。

今日から [提出期限] までの私の Google Calendar を確認してください。

  • 30 分以上連続して空いている時間帯を平日 8:00〜22:00 の範囲で列挙してください。
  • 上で作成した TODO リスト（依存順）を、空き時間に 25 分 + 5 分休憩 の Pomodoro 単位で前から順に割り当ててください。
  • 1 日あたり最大 4 ポモドーロまでにしてください（過密スケジュールを避けるため）。
  • 既存の予定とは絶対に重複させないでください。

出力イメージ

- 5/28 (木) 09:00–09:25 課題文を一通り読む
- 5/28 (木) 09:30–09:55 関連する講義ノートをスキャン
- 5/28 (木) 13:30–13:55 アウトラインを Overleaf に書き出す
- 5/29 (金) 10:00–10:25 問 1 を自力で解く
- 5/29 (金) 10:30–10:55 問 1 の詰まり解消と清書
...

ここでも AI は 「いつ何をやるかの草案」を出すだけ で、最終的にカレンダーに登録するかどうかは自分で判断します。家族の予定や体調など、AI からは見えない要素が必ずあるためです。

効果

  • 「課題が終わらない」という抽象的な不安が、「明日の 9 時から 25 分やる」という具体的な行動に変わる
  • 提出期限から逆算した現実的な負荷感が見える（足りなければ TODO を削るか、早く始める判断ができる）
  • 開始のハードルが下がる（カレンダー通知で勝手に始まる）

4. Step 3 — プロジェクト & GitHub リポジトリのセットアップ

TODO とスケジュールが決まったら、最後に作業環境を整えます。レポート系課題で私が定型的に行っている手順は次の通りです。

Phase 1: Project & Repository Setup（チェックリスト）

  • Overleaf プロジェクトを作成: 課題用に新規の LaTeX プロジェクトを初期化する

  • GitHub リポジトリを作成: 命名規則は [CourseNumber]_[HW_Number]（例: CS101_HW3）

  • Overleaf と GitHub を連携: Overleaf の GitHub 連携機能で双方向同期を有効化する

  • ローカルにクローン:

    cd ~
git clone [Your_Repository_URL]

  • 課題 PDF を配置: クローンしたディレクトリ直下に、課題本体の PDF を保存する

なぜこの順序か

  • Overleaf を先に作る: 提出物が LaTeX レポートの場合、執筆環境を最初に確定させることで、TODO 実行時に「環境構築でつまずく」事故を防げます
  • GitHub を [CourseNumber]_[HW_Number] で命名: 学期が進むとリポジトリが増えるので、命名規則を最初に決めておくと検索性が上がります（例: CS101_HW1, CS101_HW2, MATH204_HW1 …）
  • Overleaf ↔ GitHub の連携: ブラウザで書いた内容がそのまま Git 履歴に残るため、「いつ何を書いたか」が後から辿れます。提出後の振り返りにも有用です
  • ローカルクローン: 図表やデータの前処理を手元のツールで行うとき、ローカルにファイルがあるほうが圧倒的に楽です
  • 課題 PDF を同じディレクトリに: 課題文と作業ファイルを 1 か所にまとめることで、コンテキストスイッチを最小化できます。AI チャットに課題文を貼るときも、ファイルを探さずに済みます

AI に手伝ってもらえる部分

  • .gitignore の雛形提案（LaTeX 用 + OS ノイズ除去）
  • リポジトリの README.md 初版（課題名・提出期限・参考資料リンクなど）
  • Overleaf プロジェクトの章立てテンプレート

ここでも、AI は「決まりきった雛形を素早く出す」役で、内容そのものは自分で決めます。

5. まとめ

Phase 1 でやったことをまとめると次の通りです。

  1. 課題を 25 分単位の TODO に分解する（AI は「足場づくり」のみ、解答は書かせない）
  2. Google Calendar の空き時間を読ませて、各 TODO に 具体的な着手日時 を割り当てる
  3. Overleaf + GitHub + ローカル環境を チェックリストに従って一気に整える

ここまでで、Phase 2（実際に問題を解く・書く）に入る前の 「迷いどころ」がほぼ消えます。AI が肩代わりしているのはあくまで段取り部分で、課題そのものに対する思考は依然として自分の手元にあります。

参考リンク

0
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?