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【第77回】部活動で活用するAIコーチングアプリ「RUN-TREE」~練習日誌の振り返りと「成長の木」で生徒と指導者の課題を解決する~ 産総研AITeC「Generative AI Study Group

2026/07/28(火)
10:00〜12:00

主催:産総研人工知能技術コンソーシアム(AITeC)

こんな方におすすめ

  • 部活動・スポーツ指導における生成AI活用に関心がある方
  • 対話型AIを用いたコーチング・振り返り支援アプリの開発事例を知りたい方
  • 教育現場における生徒のモチベーション設計やゲーミフィケーションに興味がある方
  • AIを活用したアプリケーションの開発プロセスや今後の展望に関心があるエンジニア、研究者
  • 学習・練習の記録と可視化による行動変容に関心がある方

本文

こんにちは!GASG(Generative AI Study Group)主催の杉山です。

https://www.gasg.server-on.net/

https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/

第77回となります。

今回は、茨城県立水戸第一高等学校3年の園部亜唯彩氏をゲストにお招きし、部活動で活用するAIコーチングアプリ「RUN-TREE」についてご紹介いただきます。

園部氏は、一般社団法人人工知能学会が主催する全国規模の中高生対象コンテスト「JAPAN AI CUP 2025」の中高生AI・DS探究部門において「AI・DS優秀賞」を受賞されました。本セッションでは、その受賞テーマである「RUN-TREE」の取り組みをお話しいただきます。

「RUN-TREE」は、部活動における練習日誌の記録・振り返りや、先生による進捗確認の負担を解消し、競技力向上を目指すAIコーチングアプリです。部活動の現場では、練習日誌を書くこと自体が生徒の負担になりがちで、指導者にとっても一人ひとりの進捗を丁寧に確認する時間の確保は容易ではありません。「RUN-TREE」はこの両者の課題に着目し、対話型AIによる練習の振り返り支援と、日々の努力を可視化する「成長の木」機能によって、生徒のモチベーションを高めながら、生徒・指導者双方の負担を軽減することを目指しています。

本セッションでは、開発に至った課題意識から、アプリの機能、開発のプロセス、AIをどのように活用しているか、そして今後の展望までを、開発者本人の視点からお話しいただきます。

当日のトピック

  • 開発に至った経緯:部活動の現場でのどのような課題意識から開発が始まったのか
  • 機能紹介:対話型AIによる練習の振り返りや、努力を可視化する「成長の木」機能など、「RUN-TREE」の主要機能
  • 開発のプロセス:アプリをどのように形にしていったのか、その過程と工夫
  • AIの活用:コーチングや振り返り支援において生成AIをどう組み込んでいるか
  • 今後の展望:「RUN-TREE」が目指す部活動・スポーツ指導の未来
  • ディスカッション、質疑応答:開発の詳細や応用可能性について自由にディスカッション

生成AIを部活動・スポーツ指導という現場の課題解決にどう活かすのかを、開発者の実践から学べる機会です。

研究者、教育関係者、スポーツ指導者、学生、エンジニア、一般の方を問わず、どなたでもご参加いただけますので、お気軽にご参加ください。皆様のご参加を心よりお待ちしております!

開催情報

  • 日時:2026年7月28日(火)19:00から
  • 形式:オンライン(Zoom)
  • 参加費:無料

ゲストプロフィール

園部 亜唯彩 氏

茨城県立水戸第一高等学校3年。部活動における練習日誌の記録・振り返りの課題に着目し、AIコーチングアプリ「RUN-TREE」の開発に取り組む。一般社団法人人工知能学会主催「JAPAN AI CUP 2025」の中高生AI・DS探究部門にて「AI・DS優秀賞」を受賞(受賞当時2年)。

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