■ 背景と課題
いじめへの対応手順は、文部科学省の「いじめ防止対策推進法」および
「いじめの防止等のための基本的な方針」で定められており、内容は公開されています。
しかし現場では次の課題がありました。

・ガイドラインが複雑で、教員によって習熟度にばらつきがある
　→ 対応の抜け・漏れが生じ、法的リスクにつながる
・経験の浅い教員は、次に何をすべきか判断できず初動が遅れる
・案件の記録が紙やExcelに散在し、一元管理できていない
・管理職が全案件の進捗を把握するための工数が大きい
・重大事態の報告書作成に1件あたり2〜3時間かかっている

つまり「基準は公開されているのに、その通りに運用されているかを誰も確認できない」
という状態でした。

■ 解決アプローチ
案件を一元管理したうえで、ガイドラインに沿った対応ができているかを
AIが分析・サポートするシステムを構築しました。

・対応フローの7ステップ化
　発見から解消までを7段階で定義し、進捗に応じて自動遷移。
　いま何をすべきかが常に画面上に表示される状態にしました。

・ガイドライン準拠のアクション提案（RAG）
　文科省の基本方針を検索対象としたRAGを構築し、
　案件の状況に応じた次のアクションを、根拠となる記載とともに提示します。

・ヒアリングの不足情報の自動検出
　記録内容を分析し、ガイドライン上必要な確認事項の抜けを指摘します。

・音声からの記録作成
　聞き取りの録音をアップロードすると、文字起こしと話者分離を自動実行。
　手書き・転記の負担をなくしました。

・報告書の自動生成
　案件サマリーのWord出力に加え、重大事態帳票（都様式・国様式）に対応。

・管理職向けダッシュボード
　全案件の進捗を一覧で把握できるようにし、状況確認の工数を削減しました。

■ このプロジェクトで重視したこと
公開されているガイドラインを「読める形」にするのではなく、
「その通りに動けているかを検証できる形」にすることを目的としました。
経験に依存していた対応品質を、システムとAIで均一化するアプローチです。