Education
教育现场，“老师的时间”够用吗？
考试的命题与批改、家长联络、调查报告、ICT 的名册录入——本应投向教育的时间，往往被事务与数据作业夺走。Cor. 会配合现场课题，陪伴你迈出下一步。
01 / 常见课题
在教育现场，常听到的“卡住的理由”。
定期考试的“命题・批改・成绩处理”集中时期的不眠不休的赶工
考试期间，从命题到批改、成绩单制作集中在短期内完成，容易挤压本想用于备课与师生对话的时间。
家长对应・联络的手工方式与课外时间对应的常态化
电话、纸条、聊天等联络手段分散，放学后乃至休息日也要持续确认・回复——这样的负担在不少现场已成常态。
为向文部科学省或教育委员会提交的“海量调查物・报告书”而进行的数据汇总・文书制作
收集现场数据、按格式整理成文书的工作，正定期地吞噬着教师的工时。
新学期・分班后的“学生名册数据”向各类 ICT 工具手动注册账户时的差错
需要把名册手工录入・转录到多个 ICT 工具，容易出现注册遗漏或录入差错——尤其学期初的负担往往较大。
02 / Cor. 的同行
Cor. 会这样同行。
针对每个课题，我们会组合 AI 受托开发・AI 顾问・本地 LLM・Grift 一起推进。不做断言，而是珍视贴合现场课题的同行。
- AI 受托开发
把考试期的作业负荷，从梳理开始一起重新审视
在命题初稿制作、批改辅助、成绩数据汇总等方面，以人来做最终确认为前提，帮你做机制建设。
- AI 受托开发
把家长联络的分散，理顺成一目了然的流程
在联络渠道、回复初稿制作等方面，一起推进能减轻课外时间对应负担的流程设计。
- 本地 LLM・安全 AI
搭建支持调查・报告书制作中汇总・起草的体制
在不将学生信息外泄的前提下，帮你探讨便于推进数据汇总与报告书框架起草的环境。
- AI 受托开发
把名册数据与 ICT 工具的对接，从手工作业中抽离
一起完善名册转录与账户注册的自动化・对接机制，朝着减少录入差错与遗漏的方向推进。我们会活用教育类数据迁移的实装经验。
先从机密数据 AI 应用的推进方式开始整理吧。
结合行业约束，一起理清从何处着手。也可通过 Grift 了解估算依据的整理方式。
Grift 结果为咨询前的参考报价。正式金额与工期在确认需求后确定。