学業アドバイザー1人あたりの担当学生数は平均296名ですが、大規模な教育機関ではその数は600名にまで達します。プロジェクト管理プラットフォーム内に構築されたAIエージェントは、面談のスケジュール調整、学位取得要件の追跡、登録保留の解消、およびリスクのある学生の特定を自動化することで、アドバイザーが学生の成果を実際に変える会話に充てるべき時間を確保できるようにします。
以下は、ClickUpに貼り付けだけで数分でアドバイジング業務のワークスペースを構築できる、すぐに使えるAIエージェントのプロンプトです。しかし、これを使用する前に、この種のシステムが解決しようとしている業務上の問題について理解しておくと役立ちます。多くのアドバイジングセンターにとって、問題はアドバイザーが学生のニーズを把握していないことではありません。ケースロード、保留事項、アウトリーチ、書類管理といった業務が、あまりにも多くの連携していないツールに分散しているため、チームが主体的に業務を進めることができないという点にあります。
この学業指導のセットアップはどのような方に適していますか
このセットアップは、アドバイジングセンターの責任者、アカデミックアドバイザー、学生支援チーム、学生定着担当スタッフ、履修登録サポートチーム、およびアドバイジング、アウトリーチ、学生フォローアップの調整を担当する管理者を対象としています。特に、学生管理システムは導入済みであるものの、ケース管理、履修制限、介入措置、アドバイジングの記録管理において依然として手作業による調整に依存している教育機関にとって有用です。
課題：アドバイジングセンターが「アドバイジング」ではなく「優先順位付け」に追われている
アドバイジングセンターを運営しているなら、数字があなたに不利に働いています。NACADAの全国アンケートによると、専任アドバイザー1人あたりの担当学生数の中央値は296名であり、大規模な教育機関では600名に達すると報告されています。このような比率では、個別面談は贅沢な存在になってしまいます。ほとんどのやり取りはトランザクション的な対応に終始してしまいます。履修制限の解除、履修免除の承認、そして今日だけで3回目となる前提科目の質問への回答などです。
その影響によるコストは数値化可能です。『Inside Higher Ed/College Pulse』のアンケートによると、学生の半数近くが卒業に必要な科目や履修順序について指導を受けておらず、学位取得の進捗状況について指導を受けたと答えた学生はわずか52%にとどまっています。 このギャップは、アドバイザーが学生を気にかけていないからではありません。その原因は、手作業に埋もれているアドバイザーにあります。学位プランをスプレッドシートに転記したり、履修登録のリマインダーを電子メールで送信したり、3つの異なるシステムに指導メモを分散して入力したり、予約をすっぽかした学生を追跡したりといった作業に追われているからです。
アドバイジングが事後対応型だと、学生は見落とされてしまいます。専攻未決定の学生は迷走し、編入クレジットは評価されないまま放置されます。最も指導を必要としている第一世代の学生は、自ら積極的に面談を予約する可能性が最も低いため、最も十分な指導を受けられないままになってしまいます。
マイアミ大学がこれを解決した方法：マイアミ大学は、学生対応業務の断片化を解消し、ClickUpに統合しました。連携の取れていなかったツールを一元化されたプラットフォームに置き換え、19,107件の学生とのやり取りを追跡するためのナレッジリポジトリとして活用しています。
マイケル・ターナー、副所長：
ClickUpは、業務を整理し、計画通りに進めるために私たちが活用している優れたツールです。このプラットフォームのおかげで、知識のリポジトリが作成されました。
ClickUpは、業務を整理し、計画通りに進めるために私たちが活用している優れたツールです。このプラットフォームのおかげで、知識のリポジトリが作成されました。
ここにこそチャンスがあります。アドバイジングシステムを置き換えるのではなく、学生サポートのワークフローを包括的に管理できる可視化された運用レイヤーを構築することです。このモデルを検証する最も手っ取り早い方法は、プロジェクト管理プラットフォーム内で実際に機能するアドバイジングセットアップを構築することです。
ご自身のアドバイジングセンターで同様のモデルを試してみたいですか？以下のプロンプトを参考に、ご自身のアドバイジングモデル、担当学生数、学生サポートの優先度に合わせて調整してみてください。
ご自身のアドバイジングセンターで同様のモデルを試してみたいですか？以下のプロンプトを参考に、ご自身のアドバイジングモデル、担当学生数、学生サポートの優先度に合わせて調整してみてください。
ご自身のアドバイジングセンターで同様のモデルを試してみたいですか？以下のプロンプトを参考に、ご自身のアドバイジングモデル、担当学生数、学生サポートの優先度に合わせて調整してみてください。
ご自身のアドバイジングセンターで同様のモデルを試してみたいですか？以下のプロンプトを参考に、ご自身のアドバイジングモデル、担当学生数、学生サポートの優先度に合わせて調整してみてください。
プロンプト：AIを活用したアドバイジング業務ワークスペースを構築する
このプロンプトをコピーしてClickUp Brainに貼り付け、独自のClickUpスーパーエージェントを作成し、所属機関の詳細を入力するだけで、ケースロードダッシュボード、学位取得状況の追跡、面談ワークフローなどを備えた、アドバイジング業務用の完全なワークスペースが完成します。
このワークフローを活用することで、タスクの階層構造、アウトリーチのロジック、リスクチェックポイント、アドバイジングのワークフローなどを含む、運用体制の強力な草案が作成できます。その後、チームは自組織のアドバイジングモデル、学生層、人員キャパシティに合わせてこれをカスタマイズすることができます。
このワークフローを活用することで、タスクの階層構造、アウトリーチのロジック、リスクチェックポイント、アドバイジングのワークフローなどを含む、運用体制の強力な草案が作成できます。その後、チームは自組織のアドバイジングモデル、学生人口、人員キャパシティに合わせてこれをカスタマイズすることができます。
プロンプト：
→ 初めての助成金管理用スーパーエージェントを作成する準備はできていますか？
ClickUp Brainを開き、上記のプロンプトを貼り付けて、ワークスペース用のカスタム「スーパーエージェント」を作成してください。
ClickUpでの設定方法（4つのステップ）
スペースを設定する前に、担当学生数、面談予約、学位取得の進捗状況、登録保留、介入ワークフローなど、チームがすでに使用しているアドバイジングデータを収集してください。これには通常、学生の分類、専攻または未決定のステータス、担当アドバイザー、GPA、取得クレジット数、学位審査情報、登録保留、および最近のアドバイジング連絡履歴が含まれます。正確な入力データから始めることで、自動化、ダッシュボード、およびアウトリーチワークフローの信頼性が大幅に向上します。
- ワークスペースの構造を作成する「Academic Advising」という専用のスペースを設定します。 アドバイジングのワークフローに合わせてフォルダを追加します。「Active Caseloads」にはアドバイザー別または学部別の学生リストを、「Appointments & Outreach」には予約された面談、飛び込み相談、グループアドバイジング、および積極的なアウトリーチキャンペーンを、「Registration & Holds」には保留事項の解決、登録制限の解除申請、および登録準備状況を、「Major Exploration」には専攻未決定の学生と専攻決定のワークフローを、「Interventions」にはリスクのある学生、留年防止サポート、およびフォローアッププランをそれぞれ配置します。
- すべての学生タスクにカスタムフィールドを設定する学生タスクテンプレートにカスタムフィールドを追加することで、指導対象となる学生の各記録に、チームが積極的な指導や進捗管理を行うために必要な主要データを含めることができます。学生ID、学年区分、専攻・副専攻、担当アドバイザー、累積GPA、取得単位数、リスクレベル、前回の指導連絡日、登録保留状況、次回の面談日などのフィールドを含めましょう。この一貫した構造により、ダッシュボード、自動化、およびケースロード管理の信頼性が大幅に向上します。
- プロンプトをClickUp Brainに貼り付ける新しいスペースでClickUp Brainを開き、上記のプロンプトを貼り付けてください。機関名、機関の種類、アドバイジングモデル、アドバイザー数、平均ケースロード、現在使用しているツールなどの変数を入力します。生成された出力を活用して、ケースロードダッシュボード、予約ワークフロー、保留管理システム、介入プロセスの初稿を作成し、その後、ご自身のアドバイジングモデルに合わせて調整してください。
- 継続的な管理のための自動化を設定する手動でのフォローアップを頻繁に行うことなく、アドバイジング業務を円滑に進めるための自動化を設定しましょう。ルールを使用して、能動的なアウトリーチを実行したり、未解決の登録保留をエスカレーションしたり、単位取得上限に近づいている専攻未決定の学生にフラグを立てたり、面談後の書類作成を促したり、見落とされる前にリスクのある学生を特定したりすることができます。
「Academic Advising」という専用のスペースを設定します。アドバイジングのワークフローに合わせてフォルダを追加します。「Active Caseloads」にはアドバイザー別または学部別の学生リストを、「Appointments & Outreach」には予約された面談、飛び込み相談、グループアドバイジング、および積極的なアウトリーチキャンペーンを、「Registration & Holds」には登録制限の解除、登録オーバーライドの申請、および登録準備状況を、「Major Exploration」には専攻未決定の学生と専攻決定のワークフローを、「Interventions」にはリスクのある学生、留年防止のサポート、およびフォローアッププランをそれぞれ配置します。
学生タスクテンプレートにカスタムフィールドを追加し、すべての指導対象者の記録に、チームが能動的な指導や進捗管理を行うために必要な主要データを確実に含めましょう。学生ID、学年区分、専攻・副専攻、担当アドバイザー、累積GPA、取得単位数、リスクレベル、前回の指導連絡日、登録保留状況、次回の面談日などのフィールドを含めます。この一貫した構造により、ダッシュボード、自動化、およびケースロード管理の信頼性が大幅に向上します。
新しいスペースでClickUp Brainを開き、上記のプロンプトを貼り付けてください。教育機関名、教育機関の種類、アドバイジングモデル、アドバイザー数、平均担当学生数、現在使用しているツールなどの変数を入力します。生成された出力を活用して、担当学生数ダッシュボード、面談ワークフロー、保留管理システム、介入プロセスの初稿を作成し、その後、自校のアドバイジングモデルに合わせて調整してください。
自動化機能を活用して、手動での継続的なフォローアップなしにアドバイジング仕事を円滑に進めましょう。ルールを設定することで、能動的なアウトリーチの実行、未解決の登録保留事項のエスカレーション、クレジット上限に近づいている未専攻学生へのフラグ付け、面談後の書類作成の促し、そして見落とされる前にリスクのある学生を特定することができます。
これらのワークフローを繰り返し使えるシステムにまとめたいですか？ClickUpで助成金管理ワークスペースを構築しましょう。
💡 プロのヒント： アドバイジング業務全体にシステムを展開する前に、履修登録保留、学業不振学生へのアウトリーチ、面談のフォローアップなど、1つのワークフローから始めてみましょう。小規模なパイロット運用を行うことで、チームはテンプレート、業務の引き継ぎ、自動化ルールを調整し、その後スケールアップすることができます。
学業指導タスクにおすすめのカスタムフィールド
これらのフィールドにより、学生のケース管理、面談、学位プラン、保留事項の解決、および介入ワークフロー全体にわたって一貫した運用記録が作成されます。
| フィールド | タイプ | 目的 |
|---|---|---|
| 学生ID | 短いテキスト | 学生固有識別子 |
| 分類 | ドロップダウン | 1年生、2年生、3年生、4年生、大学院生、編入生 |
| 専攻・副専攻 | ドロップダウン | 学生の履修計画または進路ステータス |
| 担当アドバイザー | メンバー | 学生を担当する主担当アドバイザー |
| 累積GPA | 番号 | 学業状況の概要 |
| 取得クレジット数 | 番号 | 学位取得に向けた進捗状況 |
| リスクレベル | ドロップダウン | 緑、黄、赤 |
| 前回のアドバイジング連絡 | 日付 | 学生とアドバイザーの最新のやり取り |
| 登録保留 | ラベルまたはドロップダウン | アドバイジング保留、学費未納による保留、予防接種未完了による保留、行動規範違反による保留、特例承認が必要 |
| 次回の面談 | 日付 | 次回のアドバイジングミーティング |
| 学位取得のステータス | ドロップダウン | 順調、見直しが必要、リスクあり、卒業審査 |
| 専攻未決定 | ドロップダウン | 専攻決定済み、専攻検討中、専攻候補を絞り込み中、専攻決定予定 |
📘 こちらもご覧ください： 助成金ワークフローに最適なフィールドを決めるために、すべてのカスタムフィールドの種類を確認しましょう。
学業指導における主要な自動化の例
カスタムフィールドの設定が完了したら、手動でのフォローアップを繰り返すことなく、ケース管理、アウトリーチ、保留措置、および介入ワークフローを円滑に進めるための自動化機能を構築しましょう。
| いつ… | その後… |
|---|---|
| 学生が60日間、アドバイザーとの連絡がない場合 | 能動的なアウトリーチタスクを作成し、アドバイザーに割り当てます |
| 専攻科目の中間成績がC未満になった場合 | 学生を「イエローリスク」としてフラグ付けし、フォローアップ面談のタスクを作成する |
| 登録開始前に学生にアドバイジング保留が設定されている場合 | 保留解除タスクを作成し、分類ごとにアウトリーチ業務の優先順位を付けましょう |
| 専攻未決定の学生が、専攻を決定せずに45クレジットに達した場合 | 専攻検討チェックリストのトリガーを起動し、アドバイザーに通知する |
| 学生が「赤」リスクとしてフラグが立てられました | 2週間および6週間のフォローアップチェックポイントを設定した介入プランタスクを作成する |
| 面談が「完了」としてマークされます | アドバイザーに対し、メモ、アクション項目、紹介先、および次回のフォローアップ日を記録するようプロンプトします |
📘 こちらもご覧ください：自動化におけるカスタムフィールドの仕組みについて
アドバイジングのライフサイクル全体におけるエージェントの役割
学業指導のためのAIエージェントは、単にコースカタログに関する質問に答えるチャットボットではありません。これは、プロジェクト管理ワークスペース内で稼働し、現在チームが手作業で行っている構造化された反復作業——ケース負荷の追跡、リスクのある学生の特定、登録保留の管理、および指導のやり取りの記録——を代行するシステムです。
| ライフサイクルフェーズ | 担当者の役割 | 従来の方法との違い |
| 学生の受け入れと割り当て | 新入生を専攻、学年、担当学生のキャパシティに基づいてアドバイザーに自動割り当てし、事前アドバイジングのチェックリストを生成します。 | 手動によるスプレッドシートを使ったケース負荷の調整と電子メールによる紹介 |
| 学位プラン | 学位取得要件、履修順序、クレジット進捗を追跡し、4年での卒業が見込めない学生を特定します | アドバイザーが毎学期、DegreeWorksとスプレッドシートを手作業で照合している |
| 積極的なアウトリーチ | 学生がマイルストーンを達成できなかった場合にトリガーを自動実行：60日間連絡なし、45クレジットを超えて専攻未決定、中間試験の成績アラート | 学生が自ら状況を申告し、面談を予約する必要があるリアクティブ型モデル |
| 登録サポート | 保留解除のキューを管理し、登録期間前にアドバイジングの承認を一括処理し、オーバーライドリクエストを追跡します | 電子メールのやり取り、窓口での待ち行列、そして直前の登録ラッシュ |
| 専攻選択 | 専攻未決定の学生が、専攻決定に向けた探索活動、キャリア診断、教員ミーティングを通じて進捗状況を追跡します | 記録や説明責任を伴わない、気軽な進捗確認 |
| 介入と引き継ぎ | リスクスコアリングで支援が必要な学生を特定し、フォローアップスケジュールを含む介入プランを作成し、アドバイザーの引継ぎ時に全履歴を引き継ぎます | アドバイザーの退職や学生の専攻変更に伴い、組織内のノウハウが失われる |
実際のClickUp環境でSuper Agentsがどのように機能するかご覧になりたいですか？以下の解説動画で、AIが生成するワークフロー、タスク、自動化機能が実際にどのように連携しているかをご確認ください。
教育機関の種類に応じたバリエーション
上記のプロンプトは、ClickUpを利用しているすべての高等教育機関で活用できます。ご自身の教育機関に合わせてプロンプトを調整してください：
| 教育機関の種類 | 主な調整点 |
| R1研究大学（アドバイザー1人あたり600名以上の学生） | プロンプトをそのまま使用してください。学部アドバイザーとの連携レイヤーを追加してください。大学院生の指導トラックを含めてください。専攻決定時の、中央および学部レベルでの指導引継ぎと統合してください。 |
| R2大学（アドバイザー1人あたり300～500名の学生） | リスクスコアリングを「順調」と「注意が必要」の2段階に簡素化します。専攻検討のワークフローを縮小し、30クレジット以上取得した未決定の学生に焦点を絞ります。編入生の評価を優先度の高いワークフローとして追加します。 |
| 主に学部生を対象とする教育機関（アドバイザー1人あたり100～250名の学生） | 関係性を重視したアドバイジングの記録を重視しましょう。多くのPUI（大学準備校）では共有モデルが採用されているため、教員アドバイザーとの連携も追加してください。オリエンテーション時に各学生と共同で作成した4年間の学習プランテンプレートを含めてください。 |
| コミュニティカレッジ（アドバイザー1人あたり400名以上の学生） | ガイド付き進路指導とメタ専攻の探索に重点を置きます。4年制学位の追跡を、準学士号および編入進路の追跡に置き換えます。併修およびデュアルクレジットのモニタリングを追加します。学資援助のSAP（学業成績基準）追跡を優先します。 |
| キャリア・職業訓練校（状況により大きく異なります） | 学位取得プランの追跡を、プログラム修了状況の追跡に置き換えてください。資格や認定の取得マイルストーンの追跡を追加します。業界への就職パイプラインと雇用主との連携調整に重点を置きます。資格試験の準備タイムラインを含めます。 |
学業指導を一元管理
担当学生数、学位取得の進捗状況、面談メモ、登録保留、介入プランなどが、共有された一元的なビューを持たずに別々のシステムに分散していると、アカデミック・アドバイジングは機能しなくなります。ClickUp Brain、カスタムフィールド、自動化を活用することで、貴機関はアドバイジング業務を、担当学生数の管理、学位取得の進捗管理、登録保留の解消、そして学生への積極的なアウトリーチを一元的にサポートする、再現性のある単一のシステムへと変革できます。
この取り組みの目標は、SIS（学生情報システム）、学位審査プラットフォーム、またはアドバイジングプラットフォームを置き換えることではありません。それらを巡る調整業務を軽減し、学生のライフサイクル全体にわたる可視性を高め、アドバイザーが学生の成果を実際に変える会話に費やす時間を増やすことにあります。上記のプロンプトを起点に、ご自身のアドバイジングモデルや学生層に合わせて調整し、チームが毎学期実際に活用できるセットアップを構築してください。
AIを活用した学業指導に関するよくある質問
いいえ。AIエージェントは、担当学生数（ケースロード）の追跡、履修制限の管理、メモの記録、リスクのある学生の特定など、アドバイザーが本来の指導業務に集中できない原因となる事務作業を自動化します。学生の成果を変えるような、関係性を重視した発達的な指導（第一世代の学生が専攻を探る手助けをしたり、学業不振の学生が留年警告を乗り越えられるよう指導したりすること）には、依然として人間のアドバイザーが必要です。エージェントは、アドバイザーがそうした会話に費やす時間を増やす役割を果たします。
AIエージェントのワークスペースは、既存の学生情報システムや学位審査システムと連携して機能します。SIS（Banner、PeopleSoft、Colleague）や審査ツール（DegreeWorks、uAchieve）からの学位取得進捗データは、各学生タスクのカスタムフィールドに同期されます。このエージェントは、基幹システムに取って代わるものではありません。学生データの上に、アドバイジングチームがタスク、アウトリーチ、コラボレーションを追跡するための運用レイヤーとして機能します。
ClickUpはSOC 2、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、およびISO 42001の認証を取得しており、SSO、ロールベースの許可設定、保存時および転送中のデータ暗号化をサポートしています。アドバイザーレベルの許可設定により、各アドバイザーは担当学生の情報のみを確認できます。AIモデルのトレーニングにはデータが一切使用されません。詳細については、セキュリティページをご覧ください。
学生とのアドバイジングのやり取りはすべて、メモ、アクションアイテム、紹介先、介入プラン、フォローアップスケジュールなど、学生のタスク履歴に記録されます。学生がアドバイザーを変更した場合（専攻の変更、アドバイザーの離任、担当学生数の再配分など）、アドバイジングの全履歴がタスクとともに引き継がれます。これにより、アドバイザーの交代時に最もよく聞かれる不満である「組織の知見が失われる」という事態を防げます。
いいえ。このプロンプトには、教育機関の種類やアドバイジングモデルに関する変数が含まれています。アドバイザー1人あたり150人の学生を抱える小規模なリベラルアーツカレッジでも、600人の学生を担当するR1大学と同様に、ドキュメント管理、業務引継ぎ、および積極的なアウトリーチ業務の自動化の恩恵を受けることができます。また、AIエージェントがキャンパス全体での助成金管理や 機関調査にどのように役立つかについてもご覧ください。