1.はじめに：現場の「教育進捗」がヒアリング頼みだった話
みなさんこんにちは！！MSPセクションのグループリーダーをやってまっす！石田（姉の方）ですっ！
我々は約3ヶ月かけてMSPに必要なカリキュラムを実施し、研修期間中は生徒と先生という形で実施します。
※MSPの研修についてはこちらでご紹介しております
しかし24時間365日、止まることのないMSP（Managed Service Provider）の現場。 新人研修において、ある「壁」にぶつかっていました。
指導者の交代と情報の断絶：
シフト制のため日ごとに先生が入れ替わる。
ヒアリング主体の進捗把握：
「誰が、今、どれくらい、何ができるようになっているのか」という核心部分を、担当先生へのヒアリングからの情報がほとんどで、先生やグループリーダーの工数が圧迫されていた。
評価の属人性：
先生の主観や経験によって、フィードバックの量や合格基準がバラバラになってしまう。
この状況を打破し、「進捗を誰でも一目でわかるように可視化し、確信を持って『独り立ち』を判断できるデータドリブンな材料（補助ツール）を作る」ため、AIアナリティクスシステムの開発に着手しました。
2. 爆速開発の裏側：Geminiとの「バイブコーディング」
このシステム、実は本格的な設計図を書くところから始めたわけではありません。Geminiとの対話だけでコードを生成し、その場で動かして修正する「バイブコーディング」で構築しました。
開発実績：
プロンプト回数：延べ300回以上のラリー（仕様定義からバグ修正、挙動の微調整まで、すべて対話で完結）。
開発期間：
構想からプロトタイプ完了までわずか約2日。
開発スタイル：
「このシフト表からカレンダー登録したい。でも土日は記号が違うし、先生は社員番号の若い順にしてほしい！」といった、現場の要件と熱量をそのままGeminiにぶつけました。Geminiがそのバイブス（意図）を瞬時に汲み取り、Google Apps Script（GAS）へと具現化。ロジックを1から組むのではなく、AIと感覚を同期させながら形にしていく、まさに「バイブコーディング」による爆速開発でした。
※今回はまだ検証段階のためGoogle Apps Script（GAS）を使ってシステムを構築しました。
3. システムの核心：「徹底したセキュリティ」と「人間による意思決定」
AIを導入する上で、私たちが最もこだわったのは「AIはあくまで判断の補助であり、良質なデータを提供すること」です。
① 徹底したセキュリティ
Meetの文字起こしログという機密性の高い情報を扱うため、Google Cloudのエンタープライズ環境を活用。外部の学習に利用されないクローズドな環境で、ガードレールを堅牢に構築しました。
② AIは「補助」、最終判断は「人間」
AIは答えを出す機械ではなく、人間が正しい判断を下すための「良質なデータ」を作る専門家です。
- 30項目の多角分析：ログから「報連相」「手順遵守」など30項目を10段階で採点。
- 根拠（Reason）の明示：「なぜこの点数か」の根拠をAIが示し、人間がそれを評価します。
- Human-in-the-Loop：AIの判定が現場感覚とズレた場合、人間がスコアを修正。この「修正理由」自体をAIが学習し、判定精度をMSPのプロ基準に近づけていく循環を作っています。
4. 検証（PoC）開始！現場はどう変わるのか？（期待される効果）
これから実際の現場で検証期間に入ります。このシステムによって、次のような変化が起こることを期待しています。
「ヒアリング」から「データ確認」へ
管理職がつきっきりでヒアリングしなくても、ダッシュボードを見るだけで、受講生がどのスキルで停滞し、どこで躍進したかが一目瞭然になるはずです。
引き継ぎコストの激減
指導者が交代しても、「前日までのAI評価サマリー」を読み込むだけでスムーズに教育を再開できる、ストレスフリーな引き継ぎの実現を目指します。
確信を持てる「独り立ち」判断
主観を排し、「手順遵守のスコアが安定して8点を超えている」といった客観データを、独り立ち判断を支える強力なエビデンス（補助材料）として活用し、受講生・管理者の双方が納得できる環境を作ります。
5. 【おまけ】超個人的！未来展望：Google Cloudへの載せ替えと「A2A構想」
検証を経て正式に導入が決まった暁には、現在のGAS環境からGoogle Cloud（Vertex AI等）の環境へとフルリプレースすることを検討しています。これにより、実行時間の制限を超えたさらに詳細なログ分析や、データの高度な蓄積・活用が可能になります。
そして、そのさらに先の発展形として構想しているのが、A2A（Agent to Agent）による自律型エコシステムです。
- AIサイロ化の打破：今後、アラート専門、セキュリティ専門、問い合わせ専門など、無数の「専門AI」が乱立するのではないかと想像しております。それらを一つひとつ人間が使い分けるのは非効率です。
- 中央司令塔（MSP System）: 中央のAIがユーザーの意図を汲み取り、「教育AI」や「MCPサーバーを持つ専門AI」に自律的に問い合わせ、結果を統合して人間に返す。
ベンダーの壁を越え、複数のAIが裏側で協力し合い、人間が「最高の決裁」を下せるデータドリブンな世界。そんなAIギルドのような基盤を、MSPセクションから作っていきたいと考えてます！
さいごに
AIは魔法の杖ではありません。しかし、現場の課題解決に徹底的に寄り添わせ、「人間が本来出すべきバリュー（教育や判断）」を再定義すれば、最も強力な武器になります。
そして最近は簡単に自分が考えていたことが短時間で形になるのが本当に楽しいです！
AI戦国時代に向けてこれからも往々に妄想しながらどんどん形にして、新たな発展をしていけるように活動したいとおもいます！
それでは次回の「それいけMSP！」もお楽しみに！（あるのか？ないのか！？乞うご期待！）
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それでは、皆さんと一緒に働ける日を楽しみにしています！！
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