教育データ分析・予測工数

教育機関の寄付者データ検索をAIで効率化し、回答待ちを解消

大学の寄付・募金担当部門が、学内に蓄積したデータを生成AIで横断検索できるようにし、条件を絞った個別レポートをすぐに得られるようにした取り組み。

使用ツール：Claude Enterprise

事例の要約

課題: 大学の寄付・募金担当部門で、寄付者に関する条件を絞った個別レポートを依頼してから受け取るまでに長い日数がかかり、担当者がすぐに情報を使えなかった。
取り組み: 大学が長年蓄積してきた学内データを、生成AIが扱える形に整える。
整えたデータを生成AIに接続し、寄付者情報を横断して検索できる仕組みを用意する。
担当者は条件を指定するだけで、絞り込んだ個別のレポートを得られる。
成果: 寄付者に関する問い合わせの回答が、従来の長い待ち時間から即時の結果提示に変わった。
担当者は条件で絞った個別のレポートをすぐに入手できるようになった。
AI活用に向けたデータ準備の期間も、初回と二度目の実装の間で大きく短縮された。

出典 Anthropic（Claude） claude.com/customers/syracuse

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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