学生アンケート、授業評価の自由記述、成績・GPA、入試データ。データ加工から集計、統計分析、AIによる自由記述の分類、レポート作成と学内共有まで、Exploratoryなら一つの環境で完結します。作業手順がそのまま残るので、翌年度はデータを差し替えるだけ。担当者が変わっても、同じ分析を引き継げます。
30日間の無料トライアル・トライアル中の無料導入支援あり
Exploratoryでは、データに対して行った加工・集計・分析が、すべてステップとして記録されます。完成した表だけでなく「作り方」が残るので、翌年度の更新も、担当者間の引き継ぎも、同じ流れのまま行えます。
Excel、CSV、データベース、Google スプレッドシートなどから、学生アンケート、成績、入試、学籍、就職データを取り込みます。サマリ・ビューで、各列の分布や欠損値をすぐに確認できます。
学部名・学科名の統一、年度の加工、欠損値の処理、縦横変換などをGUIで。学生アンケートと、成績・出席・休学・退学のデータを学籍番号で結合するといった、複数データの統合もかんたんです。処理はすべてステップとして記録されるので、翌年度も同じ手順で再実行できます。
学年別・学部別・性別など、IRでよく使う切り口でクロス集計。設問ごとの回答分布も一度の設定でまとめて作れるので、設問数の多い学生アンケートや授業評価も効率よく集計できます。
回帰分析、決定木、仮説検定、因子分析などの統計分析・機械学習をGUIで。たとえば、出席率・GPA・アンケートの回答のうち、どの要因が翌年度の中退と関係しているのかを、統計的な有意性とあわせて確認できます。AI関数による自由記述の分類・センチメント分析も行えます。
チャートや集計表に説明文を添えて、ノートとしてレポートにまとめます。AIノートエディターを使えば、チャートの傾向を読み取った解説文の下書きもすぐに作れます。データを更新すれば、レポートのチャートや集計表も最新の内容になります。
在籍者数・休学率・退学率・卒業率などの主要指標と、学部別の推移、アンケートの結果、自由記述のセンチメントを、一つのダッシュボードにまとめて学内に共有できます。閲覧者への追加課金はないので、役職者や学部の教員など、誰とでも簡単に共有できます。
担当者が変わっても引き継げる、再現可能なIR業務へ
「Excelで同じ作業をやれと言われたら、もうできないと思います。処理の手順がステップとして残ることは、業務を継続していくうえで大きな財産です。」事例の全文を読む →
「データを作って渡すIR」から「データを見ながら協働するIR」へ
「データフローを可視化する機能や、AIでデータの流れを説明するレポートを自動生成する機能が、すごくいいと感じています。」事例の全文を読む →
授業評価、学生アンケート、卒業生アンケートの自由記述を、AI関数で分類・要約・センチメント分析。結果は新しい列として追加されるので、学部別・年度別・満足度別に集計したり、成績などの定量データと組み合わせて分析したりできます。
数百〜数千件のコメントを要約し、主な意見・要望・不満をすばやく把握できます。
「授業内容」「教員の説明」「課題量」「設備」などのテーマに自動で分類できます。
AIで分類したテーマを、学部・学年・満足度別に集計・比較できます。
コメントをポジティブ／ネガティブ／中立に分類し、学生の受け止め方を把握できます。
毎年の授業評価・学生調査で、学生の声の変化を追跡できます。
国際教養大学では、授業評価の自由記述を「薦める／どちらともいえない／薦めない」に分類する作業をAI関数に置き換えました。いきなり切り替えるのではなく、AI関数の分類結果を過去の目視結果と比べ、全体の傾向がおおむね一致することを確かめたうえで、学内で採用を承認しています。分類処理もステップとして残るため、翌年度も同じ基準で繰り返し実行できます。
選択式設問の集計から、自由記述のAI分類、有意差の確認まで。設問数が多くても、同じ処理でチャートとレポートを一括で作れます。
科目・学部・年度ごとのGPAや成績分布を、一度作った処理で一括集計。単年度の確認だけでなく、時系列の変化を継続的に追えます。
毎年更新する指標をレポートやダッシュボードにしておけば、データを差し替えるだけで最新版に。複数の部署が同じダッシュボードを見ながら、報告書を分担して作成できます。
教育・入試・財務・履修など学内の幅広いデータをダッシュボードにまとめ、教員・職員に共有。閲覧者への追加課金がないので、共有範囲を必要に応じて広げられます。
入試・募集のデータと入学後のデータ、アンケートの声を組み合わせ、学生募集や入試制度の改善に向けた示唆を得られます。
学生の属性、修学状況、アンケートの回答や自由記述を組み合わせ、支援施策を検討するための傾向を探索します。
大学IRでは、同じ分析を毎年・毎学期繰り返します。Exploratoryでは、データ加工からチャート、ダッシュボード、レポートまでの一連の流れが保存されるので、元データを新しい年度のものに差し替えれば、すべてが最新の内容に更新されます。
記録されたステップを再実行するだけで、数十の加工処理も数秒で完了。レポートやダッシュボードも自動で更新されます。
ステップ・ダイアグラムで、データがどこから来て、どの加工を経て、どのレポートに使われているかを図で確認できます。複雑な処理も後任者に引き継げます。
閲覧者への追加課金はありません。役職者、学部の教員、事務部門など、必要な人にレポートとダッシュボードを届けられます。
担当者はレポートを作るための作業ではなく、結果の解釈と改善策の検討に時間を使えるようになります。
Exploratoryでは、データ加工・統計分析・自由記述のAI分析・レポート共有を一つの環境で行え、その手順が組織に残るため、多くの大学IRで採用いただいています。
処理がステップとして記録され、後任者が確認・修正・再実行できます。人事異動を前提とする大学の業務に向いています。
取り込み、加工、集計、統計分析、AIによる自由記述の分析、レポート、共有まで。ツール間でファイルを受け渡す必要がありません。
どのプランでも、閲覧者に追加の費用はかかりません。IR部門だけでなく、教員や職員にデータを広げられます。
GUIで操作でき、プログラミングの知識は不要です。一方でRを基盤にしているので、Rを使ってきた担当者や、Rを使ったIR人材育成とも相性が良く、生成されたRスクリプトも確認できます。
個人情報や自由記述を扱う大学IRでは、どのデータを分析対象にし、誰にどこまで見せるかが重要です。Exploratoryは、その運用を仕組みとして支えます。
セッション・パラメーターを使えば、一つのダッシュボードを共有しながら、教員ごとに担当する学生のデータだけを表示できます。
事例：国際教養大学チーム機能で、検証中のプロジェクトと公開中のレポートを分けて運用できます。
事例：国際教養大学不要な列の除外や学生IDの匿名化をステップとして記録するので、毎回同じ処理を確実に適用できます。
AI関数は、対象にする列を指定して実行します。分析に必要な列だけを対象にできます。
無料導入支援サービスでは、データの扱い方や共有範囲の決め方も含めてご相談いただけます。
「ツールを導入しても、使いこなせるか不安」という声にお応えして、実際のIR業務に近いテーマで、目標設定から分析の仕組みづくりまでを一緒に進める無料導入支援サービスを提供しています。購入前・トライアル中からご利用いただけます。
週1回ペース、4週間〜8週間。現場の業務に合わせて定着を支援します。
学生アンケートのレポート更新、成績分布の集計、自由記述の分類など、優先するテーマを決めて進めます。
データ加工・集計・可視化・統計分析の流れを一緒に設計し、最終的に担当者自身が更新・応用できる形を目指します。
分析したいテーマ、使うデータ、最初に作りたいレポートを整理します。
Excel・CSVなどを取り込み、分析に使える形に整えます。
学部別・年度別・設問別など、必要な切り口で集計・可視化します。
レポートにまとめ、次回以降のデータ更新の手順を確認します。
必要に応じて、自由記述のAI分析、統計検定、レポートの自動更新などに広げます。
導入前によくいただく質問をまとめました。