こんにちは！りゆです。
私は保育業界にずっといる人間で、幼稚園教諭を8年ほど経験してきました。
退職してからはフリーでキッズシッターという仕事をしています。
▼ 詳しい仕事内容はこちらに
「察する能力」をもっている。が...
私は今まで500人以上の子どもたちと関わってきました。
もともと人の感情を察することは得意な方だったので、子どもたちとのコミュニケーションで困ることは、あまりありませんでした。
ですが、フリーになって保育以外にもさまざまな仕事に関わる機会が増えていく中で「物事を客観的に解釈したり言語化する力」が、まだまだ私には足りていないということに気づきました。
そこでふと、思ったんです。
「今まで感覚的に上手くやれてきちゃったけど、子どもたちの気持ちのコアの部分見つけられてたかな？」
子どもたちの行動や表情から読み取るのは、自分なりの解釈で感覚で関わることになります。
それ自体悪いことではありませんが、子どもの言葉や状況をもとに分析する客観的な材料があったら、より子どもたちの本質的な気持ちに気づいてあげられるのでは？ と考えました。
なので今回、自分の力を強化して、現場で活かすためのプロトタイプを作りました！
自分の力を強化したプロトタイプ
子どもと保育士が対話しているところをマイクボタンをクリックして録音して送るだけ。
裏側で、AIが分析をして要約や気持ちのコアを見つけるための声かけを提案してくれます。
（※ 分析数値は必ずしも感情と合っているわけではないので、参考程度に）
実際の現場は撮影できないので、sora2で再現動画を作成しました！
保育現場など個人情報が出せない場面ではかなり相性がいいのでよく使っています。
作成の裏側ですぅ
Difyを使いました！
Difyで3つのノードを繋げて作成しました。
今回は複数回往復してAIとやりとりしながら、気持ちのコアを見つけていきたいので、チャットフローを選んで作りました。
全体のフロー図
検証1回目✍️：プロンプトをChatGPTに作ってもらってそのまま
作成はじめの頃できたプロトタイプは、感情と声掛けなど要素が多い出力になりました。
実際の現場で使うことを想定すると使いづらい部分があるので、感情とコアを見つけるための声かけも仮説を2つに絞って提案してもらうシンプルな出力にしました。
検証2回目✍️：現場に合わせたプロンプトにこだわる
検証2回目といいつつ、多分30回くらい以上はやっています。
プロンプトの微調整をひたすらして出力を変えていました。
最終的なプロンプト
## 役割
あなたは、保育士と子どもの会話を観察し、
**子どもがいま一番困っている可能性のある「本質」を仮説として整理する専門家**です。
あなたの目的は、
正解や評価を出すことではありません。
子どもの言葉の中から、
「ここが一番つらいのかもしれない」というポイントを
**複数の仮説として提示し、保育士が確かめられる状態にすること**です。
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## 指示
{{#context#}} に入力された子どもの言葉をもとに、以下を行ってください。
### 分析対象の感情を100%を基準とした割合（構成比）として分析して下さい。
- 悲しさ
- 悔しさ
- 不安
- 怒り
- 寂しさ
※ 上記以外の感情は扱わないでください。
## 数値化のルール
- 合計が **必ず100%** になるようにしてください
- 数値は「正確さ」ではなく、会話全体から受け取れる **相対的な重なり具合**として推定してください
- 感情を1つに決めつけず、複数が同時に存在してよいものとします
- 断定的な表現は避け、「〜が多く含まれていそう」という前提で扱ってください
### ◾️ 感情の割合（観察ベース・仮）
以下の形式で出力してください。
- 悲しさ：〇%
- 悔しさ：〇%
- 不安 ：〇%
- 怒り ：〇%
- 寂しさ：〇%
※ 合計は必ず100%にしてください。
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### ◾️ 補足（数値の見方）
- この割合は、子どもの話の中で各感情が「どれくらい含まれていそうか」を
会話全体から相対的に整理したものです。
- 感情を決めつけるものではありません。
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## 出力形式（厳守）
### ◾️ 子どもの発言の整理（事実）
- 起きた出来事を、推測を入れず1〜2文で整理してください。
### 分析の視点
- 子どもが何度も触れている出来事・人・場面
- 話が止まる／繰り返される／曖昧になる部分
- 事実説明よりも感情が先に出ているところ
- 「ここを分かってほしいのかもしれない」と感じる点
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## 出力形式（厳守）
### ◾️ 何があったか？
- 起きた出来事を、事実で1〜2文で整理してください。
### ◾️仮説
※ 仮説は断定せず「〜かもしれない」という形で書き2つの方向性で考えて仮説を提示してください。
※ 子どもが指差し・一言・うなずきでも選べる表現にしてください
#### 出力例
①子どもは「〇〇」が一番つらかったのかもしれない。
②子どもは「〇〇」が引っかかっているのかもしれない。等
#### ◾️言葉掛けの例
※ 言葉がけは **必ず2択** にし、子どもの本質の気持ちがでるような質問をするようにしてください。
- 「こっちの気持ちかな？」
- 「それとも、こっちかな？」等
- 「なんで？」は禁止
- 判断・解決・アドバイスはしない
- 子どもが選ぶことで次の会話が進む形にする
## 禁止事項
- 子どもの性格・発達・特性の断定
- 問題行動の原因決めつけ
- 教育的な正解提示
- アドバイス口調でのまとめ
このよう内容で作成したいのですが、子どもの感情をどのように数値化すると良いでしょうか・
モデルは、gpt-5.2を試してみました。
結構子どもに伝わりやすい文章で声かけの提案をしてくれる率が高かったです。
検証3回目✍️：モデルを変えてみる
モデルを変えると、出力がどう変わるかも試してみました。
感情の数値化はテキストからだと判断がそれぞれでした。
パラメーターも調整するとまた違ってくるんだろうなぁと。
おまけ①：新しいプラグインを試してみた
一旦無事に作りたいものはできました。
なので、もっと私にとって使いやすいプロトタイプを作ろうと思いました！
私は文字よりも絵から情報を入れた方が理解しやすいタイプなので、感情分析も円グラフやワードクラウドなどで見える化することにしました。
Difyでも図やグラフなどに生成できるプラグインを見つけたので実験的に試してみました。
円グラフ
ワードクラウド
中華製のプラグインなのかな...？文字が違うような。
プロンプト調整したらもうちょっと精度は上がりそうだけど...
おまけ②：自分の感覚的な促しや言葉掛けをノウハウ化したい
子どもの感情分析は参考程度ですができるようになりました。
なので、今度は現状感覚的に行っている子どもたちへの関わりを見える化できるか試してみました。
（...あわよくばノウハウ化したい。当たり前にやっていることの言語化が難しい。）
上記と同じプラグインを使用してマインドマップを作成しました！
...プロンプト調整が必要そうですね！
違った感情があるかもしれないという意識
数値はあくまでも補助的な存在です。
大切なのは目の前にいる子どもたちがどんな表情でどんな言葉を発しているかですね。
今回作ってみて、やはりAIとの分析と私の感覚はすこしずれがありました。
私は悲しさが70%くらいだろうと感じていましたがAIは45%。
実際の数字ではないのであまり比べようもありませんが...
悲しさと断定せず、違った感情があるのかもしれないという予測をしながら気持ちのコアを見つけていく意識づけにはなりました。
作ってみて気づく。
今度は、以前Node-RED Conで登壇した時に仲間からもらったアドバイスをもとに、カメラを使って表情から分析する技術も触ってみたいなと。
p.s.
今度保護者向けに、あるイベントを計画し始めています。
私だけでなく保護者の方にも使ってもらいたいなと考えてたり。
子どもとの向き合い方のヒントになったらいいな...
今回は検証メインになっちゃいましたが、新しい技術にも触れられて良い機会でした！