【大学DX】「食堂はどこ？」の対応で、個別相談のチャンスを逃さない。オープンキャンパスを成功に導く「業務仕分け」術

なぜ、学生スタッフを増員しても「現場」は回らないのか？

「道案内なら、アルバイトの学生スタッフを増やせばいい」 そう思われるかもしれません。しかし、オープンキャンパスの現場では、以下の**「リソースのミスマッチ」**が志望度形成のボトルネックとなっています。

「魅力発揮」の機会損失

学生スタッフが道案内に追われると、高校生と「この大学を選んだ理由」を語り合う時間が持てません。本来、在学生との生きた対話こそが最強の動機付けになるはずです。

教育コストと精度の限界

複雑な校舎配置や最新の入試情報を全スタッフに徹底させるのは困難です。結局、確認のために職員の手が止まる二度手間が発生しています。

留学生・保護者対応の壁

語学堪能なスタッフを全エリアに常時配置するのは、コスト・人員ともに非現実的です。

大規模施設で実証された「AI防波堤」をキャンパスへ移植する

「商業施設の事例なんて、大学には関係ない」と思われるかもしれません。しかし、「初めて訪れる人」が「広大な敷地」で「目的の場所を探す」際の心理的負荷は、駅ビルも大学キャンパスも全く同じです。

駅構内の雑踏という過酷な環境で、外国語利用者の約6割を「音声対話」で解決に導いた
『AIさくらさん』（※1）のノウハウは、オープンキャンパスという喧騒の中でも確実に機能します。

大学キャンパスにおける導入効果シミュレーション（推計値）

年間の来場者数と、窓口への定型質問割合から算出した期待効果です。
・定型質問への対応工数
現状（有人メイン）：100%（全件対応）
導入後（AI＋有人）：30%（例外のみ）
改善効果：70%をAIが自動完結

・個別相談へのリソース
現状（有人メイン）：余裕なし
導入後（AI＋有人）：潤沢
改善効果：相談件数が約1.5倍に

・多言語対応
現状（有人メイン）：特定スタッフのみ
導入後（AI＋有人）：4ヶ国語以上
改善効果：24時間・全エリア対応

・時間外の案内
現状（有人メイン）：対応不可
導入後（AI＋有人）：可能
改善効果：夜間・早朝の機会損失ゼロ
※上記は『AIさくらさん』導入施設における平均的な業務削減率をもとにした試算モデルです。

大学キャンパスで『AIさくらさん』が果たす3つの役割

正門・受付での「無人誘導係」

「模擬授業のタイムテーブル」や「現在地からのルート」を案内。QRコードで地図をスマホに転送し、パンフレット配布の工数とコストを削減します。

留学生・海外保護者向けの「多言語コンシェルジュ」

言葉の壁による接客時間の長期化をAIが吸収。職員が翻訳機を使って格闘する時間をゼロにします。

平常時の「デジタル事務職員」

オープンキャンパス以外の期間は、在学生向けに「証明書発行機の場所」や「休講情報の確認方法」を案内。教務課の窓口混雑を劇的に緩和します。

職員と在学生は、「未来の後輩」との対話に集中しよう

DXの本質は単なる省人化ではありません。単純な案内業務をAIという「盾」に任せることで、大学の最大の資産である「人（職員・学生）」が、高校生一人ひとりの不安に寄り添う熱量のあるコミュニケーションに注力できるようにすることです。
令和8年度の予算申請や、次回のオープンキャンパス実施計画において、「なぜAIが必要なのか」「どのようなリソースが創出されるのか」を客観的に示すための資料をご用意しました。