ゆかり法を用いた解剖チームの最適化：仲間の相性に基づくアプローチ

Optimizing anatomy dissection teams using the Yukari method: A peer compatibility-based approach
Tohru Murakami, Toru Araki, Yuki Tajika, Hitoshi Ueno, Sotaro Ichinose, Hirohide Iwasaki, Hiroshi Yorifuji
First published: 03 October 2025 https://doi.org/10.1002/ase.70124

https://anatomypubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ase.70124?af=R

背景と動機

医学教育における解剖実習は少人数チームで行われるのが一般的
2014年、献体数の制限により急遽ランダムなチーム編成を行ったところ、チーム内の衝突が増加
この問題を解決するため、2015年に自動化されたチーム編成システムを開発

ゆかり法の仕組み

基本原理:

学生間の「相性(peer compatibility)」を最大化するアルゴリズム
事前のウェブ調査で各学生が全クラスメートを5段階で評価
Yukari 2(改良版)では、解剖への意欲と残業可能時間も考慮

技術的側面:

C++で書かれたヒューリスティック局所探索アルゴリズム
120人の学生を4人ずつ30チームに分ける場合、総当たりでは宇宙の年齢より長い計算時間が必要
この手法なら数秒〜数分で最適解を算出

データ収集:「ゆかりピア選好調査」

Yukari 1(2015年):

安全なオンライン調査を実施
各学生が全クラスメートを5段階で評価
- 5: 非常に望ましいチームメイト
- 1: 望ましくないチームメイト
- 空欄: 自動的に3として処理
事前説明会で「個人的好み」ではなく「学習上の相性」を基準に評価するよう指示

Yukari 2(2016年以降):

上記に加えて2項目を追加:
1. 解剖実習への意欲(1-5段階)
2. 遅くまで残る意欲(1-5段階)

主な成果

学業成績:

Yukari 2を使用したクラスは他の方法より約10%成績向上
チーム満足度、利用可能時間、チーム相性が成績と正の相関

学生満足度:

ランダム編成より有意に高い満足度
自己選択と同等の満足度
自己選択では約25%の学生が実習後に評価を下げたが、ゆかり法では半分以下

他の編成方法との比較

ランダム編成: 効率的だが満足度低い
自己選択: 初期満足度は高いが、社会的スキルに依存し、一部の学生にストレス
バランス型: 多様性は確保できるが学生の自己決定を尊重しない
ゆかり法: 効率性、平等性、学生の自己決定を両立

比較表

特性	ランダム	自己選択	バランス型	ゆかり法
学生の自己決定の尊重	低	高	低	高
学生の機会平等	高	普通	低	高
選択中の心理的快適さ	高	低	高	高
編成の効率性	高	低	高	高
計算負荷	低	低	高	高
初期印象	低	高	普通	高
満足度	普通	高	普通	高
後悔の少なさ	高	低	高	高
学業成績	(基準)	差なし〜高	差なし〜高	高