Running in production

大規模オンデマンド講義のための、
次世代 LMS

大人数クラスで発生する「不正・採点負荷・動画配信コスト」という3つの課題を、Cloudflare のエッジで完結させたアーキテクチャで解決。チーム協働学習・ゲーミフィケーション・PWA 対応まで、大規模オンデマンド講義のために設計された次世代 Learning Management System。

数百名
規模の実運用
15 回
1 学期の全講義
¥0
サーバー運用費

4つの強み

大規模オンデマンド講義で発生する課題に、エッジネイティブで応えます。

多層不正対策設計

出題・認証・時間制御・コンテンツ保護を組み合わせた総合防御。大人数クラスでの不正受験を抑制するための仕組みを備えています。

AI 短文レポート自動採点(RAG 照合つき)

数百字の自由記述レポートを AI で即採点。講義の文字起こし(スライド・口頭解説・講義内動画/VTR)を RAG 照合して講義準拠性を検証し、「講義にない」誤判定や AI 生成誤認を抑制。教員による手動上書きも可能です。自動採点に失敗した提出は「要確認」として教員に必ず可視化され、サイレントに未採点のまま埋もれない設計です。

エッジ動画配信 + 視聴ログ

講義動画をエッジからストリーミング配信。視聴状況を記録し、平常点評価や学習状況の把握に活用できます。

チーム協働 + ゲーミフィケーション

ピアレビュー → チーム自動編成 → 匿名チャット → 共同レポート → 賞金ランキング。AI アイスブレイク bot が沈黙チームを自動活性化します。

こんな場面で使えます

大人数・オンデマンド・継続評価が求められる教育現場に最適です。

単位認定オンデマンド講義

数百名規模の通年講義で、不正対策と AI 採点を両立させた運用が可能です。

反転授業

動画視聴 + 小テスト + 短文レポートで、事前学習の進捗を把握できます。

模擬試験・資格対策

時間制限付きテスト・採点自動化・結果フィードバックの自動配信。

大人数クラスの課題採点

AI 採点と教員の手動上書きを組み合わせ、採点負荷を大幅に軽減できます。

学生協働学習・ピアレビュー

感想文ベースの匿名相互評価とチーム自動編成・共同レポートで、大人数クラスでも深い学び合いを実現します。

ゲーミフィケーション型学習継続

チーム賞金ランキング・EXP/Level・AI アイスブレイク bot で、オンデマンド講義の離脱を防ぎ学習継続を促します。

PWA スマートフォン学習

ホーム画面へのインストールに対応。スマートフォンからネイティブアプリ感覚でアクセスできます。

学生からの双方向フィードバック

受験画面からのバグ報告・質問に加え、講評画面から「講評が表示されない・課題と無関係」などの不具合報告を即受付。報告は AI を再実行せず教員の確認キューに届くため、追加コストなく採点の取りこぼしに気づけます。

主要 LMS 機能のカバレッジ

一般的な商用 LMS の主要機能を独自実装でカバーしています。

機能 対応
教材 + テスト組合せ(ユニット)✓ 実装済み
タイムライン / お知らせ✓ 実装済み
複数形式のテスト✓ 実装済み
資料配付✓ 実装済み
レポート採点✓ AI 自動採点 + 手動上書き
採点の講義準拠性検証✓ 講義文字起こしを RAG 照合(スライド・口頭・動画/VTR)
AI 生成レポート判別✓ 講義準拠シグナルで可視化(最終判断は教員)
採点の取りこぼし防止✓ 自動採点失敗を要確認として可視化・日次自動スイープ
期末試験✓ 時間制限付き試験モード
復習動画ページ✓ 締切後に講義録画・資料 PDF・引用動画を配信
音声読み上げ✓ 問題文・ヒントの合成音声
教材の進捗状況確認✓ 実装済み
成績評価 / CSV 出力✓ 実装済み
学生へのフィードバック✓ 実装済み
学生相互評価(ピアレビュー)✓ 感想文ベース・匿名割当・完了でチーム参加
学生協働学習✓ チーム自動編成・匿名チャット・共同レポート
ゲーミフィケーション✓ EXP/Level/メダル・賞金ランキング・チーム戦
AI アイスブレイク / モデレーション✓ 沈黙検知・話題自動投下・AI 通報判定
学生フィードバック収集✓ バグ報告・質問・講評不具合報告の双方向受付
要アクション可視化✓ 締切カウントダウン・未提出表示
利用状況モニタリング✓ 実装済み
PWA 対応✓ スマートフォンホーム画面インストール

フロントエンド・API・ストレージ・AI 採点を、
すべて Cloudflare のエッジで完結。
サーバー運用もスケール対策も不要です。

設計思想

大規模オンデマンド講義のための、エッジネイティブな「持たない」設計。

  • 「持たない」という選択

    サーバー、データベース、CI/CD サーバー、動画配信サーバーを持ちません。マネージドサービスの組み合わせだけで運用します。

  • エッジで完結

    フロントエンドから AI 採点まで、学生に最も近いエッジで実行。物理的な距離が短いほど、体感速度は向上します。

  • 大規模特化

    小〜中規模 LMS では想定されない「不正耐性」と「採点負荷」という2つの課題に正面から応える設計です。

  • 段階的強化

    実運用からのフィードバックを継続的に取り入れ、機能と信頼性を育てていく開発スタイルを採っています。

よくある質問

GX LMS の導入・運用に関してよくいただくご質問です。

どのような講義で利用できますか?
大人数(数百名規模)のオンデマンド講義に最適化されています。単位認定を伴う通年の大規模講義、反転授業、期末試験の代替テスト、資格対策の模擬試験など、幅広い用途に対応します。
既存の商用 LMS と何が違いますか?
サーバーやデータベースを持たないエッジネイティブ構成で、大規模クラスでも低コストに稼働します。AI 短文レポート自動採点、多層的な不正対策、エッジ動画配信など、大規模オンデマンド講義特有の課題に応える機能を備えています。
AI による採点はどの程度信頼できますか?
AI 採点は教員による手動上書きを前提とした補助ツールとして設計されています。採点時には講義の文字起こし(スライド・口頭解説・講義内で上映した動画/VTR を含む)を RAG 照合し、学生の記述が実際に講義で扱われた内容かを検証します。これによりスライドに明記されていないだけの正当な記述を『講義にない』と誤判定したり AI 生成と誤認することを抑えます。AI の講評は学生へのフィードバックとして提供しつつ、最終的な成績評価は教員が確認・調整できます。
AI 丸投げレポートは見分けられますか?
講義固有の用語・事例・データへの言及があるかを RAG 照合で確認し、講義内容に一切触れず一般論に終始するレポートを AI 生成の疑いとして可視化します。判定はあくまで教員確認のための補助シグナルで、自動で不合格にはせず、教員が最終判断します。
動画配信のコストはどの程度かかりますか?
Cloudflare のエッジから配信するため、従来型のビデオ配信サービスと比べて大幅に低コストで運用できます。視聴ログも同時に記録され、平常点評価や学習状況の把握に活用できます。
サーバーの運用保守は必要ですか?
不要です。フロントエンド・API・データストレージ・AI 採点のすべてを Cloudflare のマネージドサービスで構成しているため、OS 更新・データベース保守・スケール対策などの運用作業は発生しません。
不正対策はどのように行っていますか?
出題順序の制御、受験認証、時間制御、コンテンツ保護、受験履歴に基づくアクセス制御などを組み合わせた多層的な防御で、大人数クラスでの不正受験を抑制する仕組みを備えています。

技術スタック

全てマネージド・全てエッジ。サーバー保守ゼロで大規模クラスを支える構成。

Cloudflare Workers D1 SQLite KV R2 Object Storage Vectorize (RAG) Workers AI (埋め込み) AI Gateway Hono React 19 Vite 7 Tailwind CSS v4 TypeScript