通知表の所見をAIで書く：19の例文、プロンプト、名前を入れないルール

3つの観察メモを通知表の所見にするプロンプトは？

プロンプトは、学年帯、教科、3つの観察メモ、トーン、長さで構成し、児童生徒の名前は入れません。2026年9月27日に実行した文面は次のとおりです。「あなたは教員が通知表の所見を下書きするのを手伝います。以下のメモだけを使い、私が挙げていない成果、成績、行動を作り出さないでください。学年帯：Grade 4。教科：算数。観察メモ：1. 複数の手順が要る文章題を正確に解く。2. 記述による説明を急ぎ、手順を書き忘れることが多い。3. 答えを教えずに、同じ班の友達を助ける。トーン：温かく率直に、保護者に向けて書く。異なる所見を3つ、それぞれ50〜70語で書く。児童は名前ではなく必ず『お子さん』と呼ぶ。各所見には、根拠のある強みを1つ、伸ばしたい点を1つ、家庭で練習できる具体的なことを1つ入れる。1〜3の番号を付ける。見出しと箇条書きは使わない。」

3つのモデルにOpenRouter経由で同じプロンプトを、1回ずつ、デフォルト設定で渡しました。9つの所見はすべて「お子さん」で通し、語数の上限内に収まり、メモにないことは作り出しませんでした。

各モデルの所見1を、無編集で示します。GPT-5.6 Luna：「Your child demonstrates strong mathematical thinking by solving multi-step word problems accurately and supports table partners thoughtfully without giving away the answer. A next step is slowing down written explanations and showing each step clearly. At home, ask your child to solve one multi-step problem and write a complete explanation, including the operation used and how they checked the answer.」

Claude Sonnet 5：「Your child solves multi-step word problems accurately, showing strong number sense and problem-solving skills. However, written explanations are often rushed, with steps skipped along the way. At home, please encourage your child to slow down and write out each step of their thinking, even when the final answer is already correct, to build stronger habits for more complex work ahead.」

Gemini 3.7 Flash：「Your child demonstrates strong math skills by accurately solving multi-step word problems. However, your child tends to rush through written explanations and often skips showing the required steps. At home, you can support your child's learning by having them practise writing out each calculation step clearly and explaining their thinking for multi-step problems before moving on.」

どの所見にも必要な手直しは同じです。「demonstrates」を「shows」に切り詰め、2つ目の「however」を削り、メモにはなかった、あなただけが知っている1つの具体例を足します。表でGeminiの料金だけ突出しているのは、172語を書く前に1,898トークンぶん考えたためです。30人のクラス全体では、2026年9月のOpenRouter料金で、同じ実行がGPT-5.6 Lunaで約$0.02、Claude Sonnet 5で$0.18、Gemini 3.7 Flashで$0.24になります。

AIの所見プロンプトに児童生徒の名前を入れてもよい？

いいえ。「Grade 4、観察メモ3つ」から作った所見は誰についてのものでもありません。ところが同じ文章に氏名、学籍番号、診断名が入ると、34 CFR 99.3が教育記録の個人を特定できる情報として挙げるものを含むことになり、それを学校の外へ共有することがFERPAの規律する問題になります。FERPA(34 CFR 99.3)に基づく米国の規則は、個人を特定できる情報を「児童生徒の氏名、保護者その他の家族の氏名」から始め、学籍番号、生体記録、生年月日まで列挙しています。同ページの同意の例外のうち、AIベンダーに当てはまるのは、学校の直接の管理下で「機関や学校が教育上のサービスや機能を外部委託した相手」です。これは学区が承認済みのツールと結ぶ契約のことで、一般向けのチャットボットとは結んでいない契約です。

英国のガイダンスはさらに率直です。教育省の教育における生成AIのページ(2025年8月12日更新)は「生成AIツールに個人データを使わないことが推奨される」と述べ、多くの無料ツールが入力をモデルの学習に使うと警告しています。この警告は一般向けのChatGPTにはそのまま当てはまります。2026年9月時点で、OpenAIのヘルプセンターはBusiness、Enterprise、Edu、APIのトラフィックを既定で学習から除外すると説明しており、Free、Plus、Proのユーザーは同じ扱いにするために、データコントロールで「すべての人のためにモデルを改善する」(Improve the model for everyone)をオフにする必要があります。

2026年9月27日に、9つのツールページをすべて読みました。Varsity TutorsとKnowtは児童生徒の名前を必須項目にしており、Monshaは氏名と代名詞つきのCSVまたはExcelの名簿を受け付け、ReportCards.aiはGoogle Classroomから児童生徒を取り込みます。9つのうち、ページ本文でFERPAに触れるものはありません。プライバシーポリシーへのリンクがあるものはいくつかあり、MagicSchoolとKhanmigoは学区向け契約を販売しているので、学校職員の例外の内側に入りえます。自分の学校が契約を結んでいるかどうかは、学区で児童生徒のデータを管理している担当者に尋ねる問題で、答えは記録として残っているはずですから、貼り付ける前に確認してください。それまでの実用ルールはAIチャットに貼ってはいけないものにあるとおりです。プロンプトには観察メモを入れ、名前は通知表に入れて、後で両方をつなぎます。

教員が通知表の所見をAIで書いても問題ない？

はい。学区がそのツールを認めている場合に限りますが、方針の流れは禁止ではなく、条件つきで認める方向にあります。ニュージャージー州のKearny Schoolsは2026年8月31日、NBC New Yorkに対し、教員がワークシート、小テスト、通知表の所見のために3つのLLMプラットフォームを使えると述べました。教育長のFlora Encarnacaoは、これは道具であり、教員自身のフィードバックや児童生徒との関係に取って代わるものではないと語っています。

教職員組合は条件を文書にしています。全米教育協会(NEA)のAIに関する教育委員会の方針案(2025年6月23日付)は、学区が「どのAIツールをどのように使うかを、教員、保護者、児童生徒に知らせなければならない」と述べ、2024年の方針声明は、そのツールが関わるあらゆる判断の中心に教員と児童生徒を置いています。オンタリオ小学校教員連盟(ETFO)の2024年11月15日付の会員向け助言は、「承認されたデジタルツールと教材だけを使う」こと、AIツールに何かを入力するときはプライバシーに注意することを求めています。オンタリオを取り上げるのは、「ai report card comment generator ontario」が独立したオートコンプリート候補になっているからで、同州の学習スキルの所見は大変な作業として知られています。

開示の問題は、方針よりも古くからあります。ワシントンDCのGeorgetown Day Schoolでは、学内新聞が2023年3月に、教員が第1学期の所見にChatGPTを使ったと報じました。ある教員は50件を超える所見の負担が軽くなったと語り、ある最上級生はそれを「freaky and a little bit of a betrayal of trust」と呼びました。その記事で保護者が反発したのはツールそのものではなく、1人あたり5分から10分の注意を節約しているという考え方でした。自分の3つの観察メモから作り、自分で編集した所見はその反発に答えられますが、学年と名前だけから生成した所見には答えられません。

利用の規模は、今では調査で測られています。Gallupの米国公立学校の教員2,232人への調査(2025年3月18日から4月11日に実施、同年6月公表)によると、その年に仕事でAIを使った教員は60%、少なくとも週1回使う教員は32%で、週に使う人は週5.9時間を節約しており、Gallupはこれを「1学年あたり6週間に相当」としています。したがって判断のルールはこうです。学区が承認ツールを指定しているか確認し、あるなら使う。承認されていないものには名前と成績を入れない。保護者に聞かれたら、自分のメモをもとにAIで下書きし、すべての行を自分で編集したと伝える。最後の一文は、実際にそうした場合にだけ成り立ちます。

AIが下書きして編集した、通知表の所見の例文19

上の実行で示した3つの所見と、以下の16を合わせて19になります。16は2026年9月27日にGPT-5.6 Lunaで、同じ形のプロンプト(4つの学年帯、4つの状況、40〜55語、[名前]のプレースホルダー、代名詞は「they」)を使って下書きし、すべて編集しました。「diligently」「imaginative」「demonstrates」を削り、綴りを米国式にし、結びの一文は保護者が今週できる1つのことにしています。[名前]の部分は、成績表にある名前に置き換えてください。チャットの中では置き換えないでください。

16の所見はすべて、強み、課題、家庭での一歩という同じ骨組みで返ってきました。プロンプトでそう求めたからで、それが狙いです。形のそろった所見集は点検しやすく、目の前の子どもとの違いも見分けやすくなります。長さにも意図があります。Monshaの生成ツールは、多くの通知表システムが受け付ける長さなので既定で500字の上限を設けています。上の16は262〜323字なので、あなたが足す一文の余裕を残して収まります。

AIの下書きを自分の言葉に見えるよう編集するには？

モデルが知りえなかった事実を1つ足し、モデルがいつも選ぶ言葉を削ります。1つ目は学期中の具体的な場面(分数の壁、科学の自由研究の問い、新しい転校生を助けた日)です。2つ目は「demonstrates」で、19の最初の下書きのうち6つがこの語で始まりました。保護者は1年に30人ぶんの所見を読むので、どの子も「demonstrates strong」何かだと気づきます。

次に、1つの所見ではなく、全体を読みます。Georgetown Dayの批判者が反応したのは、個々の所見ではなく、クラス全体の同じような文面でした。下書きを伸ばしたい点の文で並べ替え、一語一句同じものが2つあれば書き直してください。求めたトーンも確認してください。「温かく率直に」とだけ頼んだ9つの実行の下書きに感嘆符も「amazing」もなかったので、それらが混ざってきたらプロンプトがずれています。

1週間に90人ぶんを書くなら、ルールをどこに置くかが重要です。Whiziでは、所見のルール、トーン、語数の上限、「[名前]のままにし、実名は書かない」という指示を、プロジェクトの指示(最大32,000字、ログインしたアカウントなら利用可)に入れ、評価基準をファイルとして固定します。こうすると新しいチャットは最初からそれらを読み込んだ状態で始まり、同じメモを入力し直さずにGPT、Claude、Geminiに渡せます。Whiziには成績管理や学籍情報システムとの接続がないので、Monshaのクラス名簿アップロードやReportCards.aiのGoogle Classroom取り込みとは違い、実在の児童生徒に関する情報は、あなたが入力しない限り入りません。通知表に書き戻すこともありません。設定方法はプロジェクトのガイドに、ありきたりな文章になる問題全般は文章作成でのAIの使い方に、児童生徒に渡すページは宿題でのChatGPTの使い方にあります。