大学のカリキュラム編成は、学生の履修希望・教員の専門性・教室キャパシティなど多数の制約条件を同時に満たす必要があり、教務部門にとって年度最大の負荷業務となっています。私が法人向け AI 導入支援を行う中でも、「毎年2〜3か月かけて編成しているが、最終段階で大幅な調整が発生する」「Excel で複数案を管理しきれず、過去の知見が活かせない」といった声を多数いただいてきました。本記事では、Claude Code を活用して履修データ分析から時間割案作成までを支援し、編成期間短縮の可能性を探る実務アプローチを解説します。最終決定は教務委員会が行う前提で、AI が担える範囲と判断を委ねるべき領域を明確に切り分けます。
本記事の結論: Claude Code は履修傾向分析・制約条件の整理・複数案生成を支援できるが、教育方針や教員配置の最終判断は教務委員会が行う前提で活用する
カリキュラム編成業務の全体フローと AI 支援の適用範囲
大学カリキュラム編成は、一般的に以下の 6 ステップで構成されます。
1. 学生履修データ分析 — 過去 3 年間の履修実績・単位取得率・曜日時限ごとの受講者数推移を集計
2. 必修選択バランス設計 — 各学年・学科の卒業要件と履修モデルを照合し、開講コマ数の仮配分を決定
3. 教員配置計画 — 各教員の担当可能コマ数・専門領域・前年度実績を踏まえ、科目割当案を作成
4. 教室割当 — 受講予測人数と教室定員・設備（PC 教室・実験室等）を照合し、使用教室案を策定
5. 時間割案作成 — 教員の他授業・会議予定・教室稼働状況を考慮し、複数の時間割パターンを生成
6. 調整・最終決定 — 教務委員会で複数案を比較し、教育効果・教員負荷・学生利便性の観点から決定
Claude Code が支援できるのは主にステップ 1〜5 の データ集計・制約条件の可視化・複数案の自動生成 です。ステップ 6 の最終判断は教育方針・教員間の調整・学生の学修環境など定性的要素が大きく、AI に委ねるべきではありません。データ分析業務全般への Claude Code 活用と同様、「判断材料の準備を効率化し、意思決定の質を高める」位置づけで導入します。
適用範囲の注意点: 教員の個別事情（育児・研究プロジェクト等）や学科間の政治的配慮は AI では処理できません。あくまで「制約条件を満たす案の候補」を生成し、人間が最終調整する前提です。
過去 3 年間の履修傾向分析と開講コマ数の需給予測
カリキュラム編成の起点は、過去データに基づく需要予測です。Claude Code に以下を依頼できます。
- 履修データの集計: 学務システムから出力した CSV（学生 ID・科目コード・年度・学期・単位取得可否）を読み込み、科目ごとの履修者数推移・単位取得率・再履修者数を集計
- 曜日時限別の受講者分布: 1 限〜5 限の各コマで何人が受講しているか、曜日ごとの偏りを可視化
- 必修科目の開講コマ数試算: 「2 年次必修科目 A は例年 120 名受講、1 コマ定員 40 名なら 3 コマ必要」といった試算を自動化
実装例（Claude Code へのプロンプト）:
過去3年分の履修データCSV (student_id, course_code, year, semester, grade) を読み込み、
以下を出力してください：
1. 科目ごとの年度別履修者数と単位取得率の推移表
2. 曜日時限別の総受講者数ヒートマップ（どの時間帯に集中しているか）
3. 次年度の必修科目について、想定履修者数÷定員で必要コマ数を試算した一覧Claude Code は Python pandas でデータを読み込み、集計表と可視化グラフを生成します。従来 Excel で手作業していた作業が数分で完了し、複数年度の比較も容易になります。
個人情報の取扱い: 学生 ID や成績データを Claude に送信する前に、匿名化（ハッシュ化等）または集計済みデータに加工する運用が必要です。学内データ保護規程を確認してください。
教員配置計画と制約条件の整理・可視化
教員ごとの担当可能コマ数・専門領域・前年度実績を整理し、「どの教員がどの科目を何コマまで担当できるか」のマトリクスを作成します。Claude Code は以下を支援できます。
| 作業内容 | Claude Code の役割 | 人間の判断が必要な部分 |
|---|---|---|
| 教員基本情報の整理 | 氏名・職位・専門分野・担当可能コマ数の一覧表作成 | 育児・研究休暇等の個別事情の反映 |
| 科目と教員の適合性チェック | 専門分野キーワードと科目シラバスの照合 | 教育方針・実験設備の習熟度など定性判断 |
| 前年度実績との差分確認 | 担当コマ数の増減・新規担当科目のリストアップ | 教員間の公平性・負荷バランスの調整 |
実装例:
教員マスタCSV (faculty_id, name, rank, specialty, max_courses) と
科目マスタCSV (course_code, title, required_specialty) を読み込み、
specialty キーワードが一致する教員-科目の組み合わせ一覧を作成してください。
前年度実績CSV も参照し、担当コマ数が前年比±2コマ以上変動する教員をハイライトしてください。出力された候補リストをもとに、学部長・学科主任が「教員 A は新プロジェクトで多忙なので減コマ」「教員 B は昇任したので基礎科目から専門科目へシフト」といった調整を行います。Claude Code は制約条件の可視化と候補案の初期生成を担い、最終的な配置決定は人間が行う分業です。
教室割当とキャパシティ照合の自動化
受講予測人数と教室定員・設備要件を照合し、使用教室案を生成します。スケジュール調整業務の Claude Code 活用と類似のアプローチです。
照合ポイント:
- 定員超過の防止: 受講予測 80 名の科目に定員 60 名の教室を割り当てない
- 設備要件の充足: 「PC 実習」科目は PC 教室、「実験」科目は実験設備のある教室に限定
- 移動時間の考慮: 同一教員が連続コマで担当する場合、建物間移動に 10 分以上かかる教室組み合わせを避ける
Claude Code に以下を依頼します。
科目一覧CSV (course_code, estimated_students, equipment_required) と
教室マスタCSV (room_code, capacity, equipment_available, building) を読み込み、
以下の制約を満たす教室割当案を作成してください：
1. estimated_students ≤ capacity
2. equipment_required ⊆ equipment_available
3. 同一教員の連続コマは同じ building 内の教室を優先
複数案を生成し、教室稼働率（各教室の使用コマ数／総コマ数）も計算してください。生成された複数案を教務担当者が比較し、「建物 A の教室稼働率が高すぎる」「実験室の空きコマが午後に偏っている」といった偏りを調整します。
複数時間割案の自動生成と比較評価
教員の空きコマ・会議予定・教室稼働状況を考慮し、複数の時間割パターンを生成します。最適化問題として定式化するアプローチです。
制約条件の例:
- 教員 A は月曜 3 限に定例会議があるため授業不可
- 学生の昼休み（12:00-13:00）は原則授業を入れない
- 同一学年の必修科目は同じ時限に重複しない
- 教室 X は火曜午後に学外イベントで使用不可
Claude Code は制約充足問題（CSP）のソルバーライブラリ（python-constraint 等）を用いて、複数の時間割案を生成できます。
教員予定CSV (faculty_id, day, period, available)、
教室予定CSV (room_code, day, period, available)、
科目-教員-教室の割当案CSV を読み込み、
上記制約をすべて満たす時間割を5パターン生成してください。
各パターンについて、以下の評価指標も計算してください：
- 教員の連続授業コマ数の最大値（負荷の偏り）
- 学生が1日に受講する必修科目数の最大値（詰め込み度）
- 教室稼働率の標準偏差（教室利用の均等性）生成された 5 案を教務委員会で比較し、「案 3 は学生負荷が分散されているが、教員 B の負荷が高い」「案 5 は教室稼働が均等だが、1 年次必修が金曜に集中している」といった検討を経て最終決定します。
完全自動化の限界: すべての制約を数式で表現できるわけではありません。「ベテラン教員を1年次必修に優先配置」「学科間の調整で特定科目を譲る」といった暗黙知は、AI が候補案を出した後に人間が調整します。
調整フェーズでの Claude Code の活用と判断の委ね方
複数案が生成された後、教務委員会で以下のような調整が発生します。
- 教員からの変更要望: 「木曜 4 限を金曜 2 限に変更してほしい」
- 教室変更: 「受講者が予想より多く、教室を大講義室に変更」
- 科目追加・削除: 「特別講義を新設」「履修者僅少科目を閉講」
Claude Code は変更後の時間割が制約条件を満たしているかを即座にチェックできます。
変更案CSV（科目X の曜日時限を変更）を読み込み、
以下をチェックしてください：
- 変更後も教員の空きコマ・教室空き状況に矛盾がないか
- 同一学年の必修科目が重複していないか
- 教員の連続授業コマ数が3コマを超えていないか
問題があればその箇所をリストアップしてください。これにより、手作業で見落としがちな「変更が別の科目に与える影響」を即座に発見できます。最終決定は教務委員会が行いますが、制約違反の早期検出で手戻りを減らせます。
導入効果の見込みと運用上の注意点
Claude Code をカリキュラム編成に導入した場合、以下の効果が見込めます。
| 項目 | 従来の手作業 | Claude Code 活用後 |
|---|---|---|
| 履修データ集計 | Excel で数日 | 数分〜数十分 |
| 複数時間割案の作成 | 1案作成に数週間 | 複数案を数分で生成 |
| 制約条件チェック | 手作業で見落としリスク | 自動チェックで即座に検出 |
| 教務委員会での検討時間 | 複数案比較が困難で長時間化 | 定量評価指標付き複数案で効率化 |
ただし、以下の点に注意が必要です。
運用上の注意点:
- 初年度は並行運用: 従来手法と Claude Code 生成案を並行で作成し、結果を比較検証する期間を設ける
- 制約条件の明文化が前提: 「なんとなく避けている配置」は AI に伝わらない。制約を言語化・数値化する作業が発生する
- 教育効果の判断は人間: 「この科目配置が学生の学修効果を高めるか」は AI では評価できない
私がデジライズで支援した教育機関では、初年度に制約条件の洗い出しに 1〜2 か月を要しましたが、翌年度以降は過去の設定を流用でき、編成期間短縮の効果を実感いただいています。
まとめ
大学カリキュラム編成における Claude Code 活用のポイントは以下の通りです。
- 履修データ分析〜複数案生成 は Claude Code が支援可能
- 教育方針・教員配置の最終判断 は教務委員会が担う
- 制約条件の明文化 が導入成功の鍵
- 初年度は並行運用 で検証し、翌年度以降に本格運用
Claude Code は「判断材料の準備を効率化し、意思決定の質を高める」役割であり、教育の本質的判断は人間が行う前提で活用します。教育機関での Claude Code 活用事例も参考に、貴学の編成フローに適した導入計画を検討してください。
デジライズでは、大学・高等教育機関向けの Claude Code 法人導入支援 を提供しています。カリキュラム編成業務の分析から制約条件の洗い出し、プロンプト設計、教務担当者向け研修まで、2本柱でサポートします。
- 研修プログラム: 教務課職員向けの実践的ハンズオン（履修データ分析・時間割案生成の演習）
- コンサルティング: 貴学の編成フローに合わせた制約条件設計・複数案評価指標の策定支援
初回相談は無料です。「自学の編成業務に Claude Code が適用できるか知りたい」「制約条件の洗い出しから支援してほしい」といったご相談をお待ちしています。お問い合わせフォーム からお気軽にご連絡ください。
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