AIで教育サービスはどう進化する？国内外8事例が示すEdTech次の一手

教育×AIが加速する背景と現場に求められる視点

2021年以降、全国の学校で本格的に導入されたGIGAスクール構想により、教育現場のICT基盤は大きく変化しました。GIGAスクール構想は、児童・生徒に1人1台の端末と高速・大容量ネットワークを整備し、「誰一人取り残さない」学びを実現することを目指す国のプロジェクトです※1。文部科学省も学習指導要領のなかで「情報活用能力」を学習の基盤になる資質・能力として位置付けており、ICTは学びを支えるインフラとして定着しています。

市場の変化もこの潮流を後押ししています。富士キメラ総研によると、GIGAスクール構想で導入された端末のリプレースが進む2025年度には、教育ICT市場が2023年度比で2.4倍へ拡大すると予測されています。さらに第2期にあたる「NEXT GIGA」の開始により、2030年度には市場全体がさらに成長する見込みです。※2

世界的にも教育にAIを活用するEdTech市場は急拡大しており、2024年の59億ドルから2034年には382億ドル規模（CAGR20.8%）への成長が見込まれています。日本市場もCAGR35%超という高い伸びが予測されており、中長期で投資が拡大する局面に入っています。※3

生成AIの普及が加速するなかで、教育分野ならではのリスクも明確になってきています。ハルシネーションによる誤情報の提示、著作権や個人情報保護の懸念、偏った出力が学習者に影響する可能性、生成物への過度な依存など、導入にあたって考慮すべき点は少なくありません。特に教材品質の担保や保護者への説明責任は、学校現場にとって重要なテーマで、これらがAI導入を慎重にさせる背景にもなっています。

こうした状況を踏まえて、教育事業者や学校現場では、技術を導入するかどうかだけでなく、どのようなルールと運用設計のもとで根づかせるかを見据えた判断が求められます。

教育×AI活用の3つの類型

教育分野でのAI活用は多岐にわたりますが、ここでは「学習支援」「教員業務支援」「校務・運営支援」の3領域に整理しました。

学習者の理解と定着を高める「学習支援」

AIは学習者一人ひとりの特性を読み取り、理解度に応じた最適な学習を設計します。代表的な活用は次の通りです。

• アダプティブラーニング（個別最適化）
  習熟度や解答の傾向をもとに、最適な問題の提示や学習ルートを自動生成する。
• 生成AIチューター
  質問と応答、ヒント提示、ステップ解説、思考プロセスの支援などを対話的におこない、個別指導のような学習体験を提供する。
• 音声認識・画像認識によるスキル評価
  英語スピーキングや手書き答案の自動認識により、即時フィードバックを実現する。

教員の事務・準備作業を軽減する「教員業務支援」

AIは授業の準備や採点といった負荷の高い教員の業務を肩代わりし、教育、指導に集中できる環境をつくります。

• 教材・テスト作成の自動化
  小テストや単元末テスト案の作成、問題データの蓄積と再利用を効率化する。
• 記述式答案のAI採点
  採点の負荷を大幅に削減し、フィードバック品質の平準化にも寄与する。
• 授業準備・クラス運営の支援
  指導案やワークシートの作成、児童・生徒の理解度を可視化するなど、授業づくり全体を支える。

学校運営と日常業務を支える「校務・学校運営支援」

教育機関や塾などの運営のさまざまな事務業務にもAIは活用され、校務全体の効率化を後押しします。

• 事務処理の効率化（文書生成・報告書作成）
  校務文書、週報、行事報告、議事録などを自動生成し、作業時間を削減する。
• 支援が必要な可能性の高い児童・生徒の予兆検知
  出欠データや行動ログを分析し、不登校や学習離脱の早期発見につなげる。
• 保護者の対応や情報共有の効率化
  保護者へのお知らせ文書の生成や問い合わせの対応、アンケート集計などを高度化する。

教育×AIの先進活用事例（国内）

ここからは、国内で先行する取り組みを3領域で紹介します。AIが教育の現場にどのような変化をもたらしているのか、実装のヒントと合わせて紐解きます。

Qubena（COMPASS）／アダプティブラーニングで学力の向上を可視化

取り組み
AI型教材「Qubena」を小中学校に導入し、学習ログや習熟度、解答の傾向をもとに児童のつまずき原因を特定し、最適な問題を提案する取り組みが進んでいます。自治体単位では、東大阪市などが全校導入を進め、地域全体の学力向上を目的に活用を広げています。

効果
東大阪市の分析では、利用頻度の高い児童ほど学力テストで明確な伸びが見られました。習熟度を可視化することで、教員側もPDCAを回しやすくなっています。また、個別の最適化によって学習時間の効率化も実現。こうした効果は、経済産業省の「未来の教室」実証事業でも報告されています。

実装のポイント
学習指導要領と教科書単元に沿った設計のため、既存のカリキュラムを崩さず導入しやすい点が特徴です。また、つまずきの要因を明確に提示できるため、教員の改善が紐づけやすく、現場への浸透を後押ししています。

スタディサプリ（リクルート）／AI字幕で学習体験とアクセシビリティを改善

取り組み
全国約5,000校の高校のうち2,322校（2024年3月時点）が利用する「スタディサプリ」が、生成AIによる自動字幕生成を実装しました。WhisperとGPT-4oを活用したワークフローにより、学習内容に沿った正確な字幕を生成できる仕組みを構築しました。多くの学習者が利用しやすいよう、アクセシビリティ向上を主眼にした改善が進められています。

効果
利用校のレポートでは、字幕を活用することで「内容を追いやすくなった」「最後まで視聴しやすい」といった声が寄せられています。音声を出しづらい通勤・通学中でも学習しやすく、利用シーンの広がりが期待されます。

実装のポイント
既存の大規模サービスにAIを部分的に統合していくアプローチは、日本の教育サービスでも導入しやすいモデルです。アクセシビリティの改善を起点にしたAI導入は現場の受容性が高く、利用者にとっても価値を実感しやすいアプローチです。

tomoLinks（コニカミノルタ）／学力データ×AIで教員と経営の支援を両立

取り組み
tomoLinksは、学力調査や授業データなどを統合し、統計・AI分析を組み合わせて可視化することで、学力面の課題の把握から指導の改善、個別の最適な学びの支援までつなぐプラットフォームです。大阪市などの大規模自治体をはじめ、複数の自治体・地域で活用が進んでいます。

効果
高砂市では、約7,000人分の6年分データを高速分析し、指導改善の根拠となる「学力課題の見える化」を実現しました。大阪市でも11万人分の学力データを約1ヵ月半という短期間で解析し、経年変化や個別課題の把握を大幅に効率化。行政・学校の双方で、データドリブンな意思決定が進めやすくなっています。

実装のポイント
データの統合から指導の改善までを一連で支援する設計は、日本の学校現場のオペレーションと相性が良いアプローチです。また、教師が直感的に扱える可視化に重点を置いており、現場で活用が進みやすい設計です。

おたすけ学校AI（教育ネット）／生成AIで校務・文書業務を効率化

取り組み
教職員向けの生成AIサービスとして、通知文などの文書作成、授業の準備、アンケート処理、保護者向けの文面作成など、時間を要する業務を横断的に支援するプラットフォームです。全国の自治体・学校で導入が進み、なかでもさいたま市では約6,000名規模での活用が進行。自治体と企業が連携しながら、実装と実証を続けています。

効果
導入自治体・学校では、文書作成時間の削減や授業準備の効率化といった効果が報告されています。さいたま市では利用ログが公開されており、校務改善における実働データをもとにした検証が進んでいます。校務AIの実証としては国内でも有数規模のデータが蓄積され、改善サイクルが回り始めています。

実装のポイント
授業の準備や校務を横断した最適化は教育現場の負荷に直結し、なおかつAI導入の効果が実感されやすい分野です。また、文書のひな形生成に対して教員が確認・編集をおこなう半自動のワークフローは、学校現場との親和性が高く、導入ハードルを下げる設計です。

教育×AIの先進活用事例（海外）

国内での活用が広がる一方、海外ではAIを学習の設計や学校の運営に統合し、次世代の学習体験を先取りする取り組みが進行中です。ここからは、海外のケーススタディを見ていきます。

Khan Academy（米国）／高度な学習体験を実現し、教員の負荷を削減

取り組み 
非営利教育団体 Khan Academyは、オンライン学習プラットフォーム「Khan Academy」に生成AIチューター「Khanmigo」を実装し、生徒に直接答えを示さず、Socratic（問答法）で思考を促す学習体験を提供しています。GPT-4を使ったヒント提示や理解度確認に加え、教員向けには授業案の作成、問題生成、学習者グルーピングなど幅広い機能を搭載。さらにMicrosoftと協働し、軽量LLM（Phi-3系）による低コストAIチューターの研究も進めています。

効果
2024–25年には年間アクティブ学習者が約1億人、Khanmigo利用者が約200万人に到達。教員向けAIツールは週平均で約5時間の業務削減につながるとKhan Academyが試算しています。学習支援、そして業務の効率化の双方でAI活用が定着しつつあります。

実装のポイント
問いかけを通じて学習者の思考を深める設計は、国内の個別最適化にも応用しやすいアプローチです。教員向け支援も、日本の学校現場の負荷軽減に直結します。軽量LLMの活用という発想は、国内の学校端末環境とも相性がよく、持続可能なAI導入の観点で参考になります。

Duolingo（米国）／ロールプレイとパーソナライズで継続率を最大化

取り組み
語学学習アプリとして世界的に利用されるDuolingoは、OpenAIと連携し、生成AIによる会話ロールプレイ機能「Duolingo Max」を展開しています。学習者のレベルに応じて会話内容が変化するAIロールプレイや、回答の文法・言い回しを解説する「Explain My Answer」を搭載。独自の音声認識モデルで発音評価も自動化しています。さらに、多様なレッスンを自動生成するためのAI制作フローを構築し、教材開発のスピードを速めています。

効果
2025年現在でDAUは5,000万人を突破し、前年比＋36%と大きく成長。有料サブスクライバーも前年同期比30％以上増加し、2025年第3四半期収益は前年同期比＋41％と過去最高を更新。AI機能の投入が、利用継続と事業成長の両面で成果につながっています。

実装のポイント
ロールプレイ型のAI学習は、語学だけでなく探究活動・キャリア教育など国内教育の対話型学習への応用も期待できます。また、教材生成パイプラインの考え方は、日本の教育事業者にとって制作工数削減の大きなヒントとなります。AI機能が有料プラン比率の向上という具体的な事業インパクトを生む点も注目されます。

Century Tech（英国）／AI×脳科学による予測で学習の定着率を向上

取り組み
Century Techは、英国発のAI企業で、学習科学とAIを統合したパーソナライズド・ラーニングの専門企業として欧州の学校で導入が進むEdTechスタートアップです。AIと脳科学（学習科学）を組み合わせたプラットフォームを提供しています。回答ログや行動データ、滞在時間を分析し、「次に学ぶべき内容」や「最適な復習タイミング」を自動で提案。教師には分析レポートを提示し、授業設計のPDCAを支援します。

効果
週20分以上学習した生徒は、英語・数学でグレード4以上の達成率が89％（全国平均65.1％）と大幅に上回り、グレード5以上も77％（全国平均45.9％）に達しました。もっとも活用した生徒は、活用頻度が低い生徒と比較して、数学で平均3段階、理科で約2.5段階、英語で1段階高い成績となるなど、継続的な利用と成果の相関が示されています。

実装のポイント
単なる「問題の出し分け」ではなく、学習科学にもとづいて理解度を可視化し、最適な復習タイミングを提示する仕組みは、日本の学校で求められる指導・改善のサイクル（学習ログの活用→課題把握→指導改善）と親和性が高いアプローチです。クラス規模が大きく、教員の時間的余裕も限られる日本の学校現場では、一人ひとりの理解度を細かく把握し、指導に反映することが構造的に難しくなっています。授業のPDCAをデータで回せる点は自治体の教育や国内EdTechにも応用しやすい特徴と言えます。

Canva for Education（オーストラリア）／教材の生成で教員の業務をDX

取り組み
Canva for Educationは、教員と生徒向けに無償提供されているデザイン教育プラットフォームで、生成AI機能（Magic Write／Magic Design）を統合しています。教材、スライド、ワークシート、掲示物、配布資料などを数秒で作成でき、膨大なテンプレートと1億点以上のアセットを持つCanva全体のライブラリを背景に、授業準備の属人性と作成負荷を大きく削減します。「教員の時間を取り戻す」をテーマに、継続的に機能を強化しています。

効果
AIツールを導入した米国Berkeley County Schoolsでは、教材作成時間の短縮により年間約18,000時間の業務削減が報告されています。現在、月間1億人以上の教員・生徒・教育関係者が利用し、80万校以上、16,000以上の学区で活用されるなど、世界的に浸透した教育基盤となっています。

実装のポイント
生成AIによる教材作成は、日本の教員が抱える授業準備や資料作成の負荷に対して即効性の高い領域です。テンプレートを編集する前提のCanvaの設計は、新任教員でも短時間で一定品質の教材を作りやすく、国内の学校現場とも相性が良いアプローチです。また、AIが全自動で作るのではなく、教員が安心して編集できるひな形ベースの設計も参考になります。

先進事例に見る教育×AIのポイント

8つの国内外事例を振り返ると、技術の高度さだけでは成果は生まれず、いかに設計し、現場に根づかせるかが成否を分けていました。導入・定着の鍵となるポイントを整理します。

AIと人の役割をどう線引きするか

役割が曖昧なまま導入すると、判断までAIに任せてしまうか、使い所が定まらず現場の負荷が増えるかの両極端に陥りやすくなります。AIと人の役割分担を起点に、運用プロセスを逆算していくことが重要です。

導入スピードより、データとルールの基盤づくりを優先

AI活用が進んだ自治体・学校ほど、データの形式や管理ルールを早い段階で整備している点が共通していました。学力データのクリーニング、学習ログの取り方、セキュリティと運用ルールの明確化など、基盤を整備してこそ、高度な運用が成立します。日本は自治体・学校ごとにICT環境が分散しているため、導入のスピードよりも、実際の運用に耐える仕組みを設計することが不可欠です。AIの精度や高度さより先に、データを一貫して管理・連携できる環境が成果を左右します。

分散環境では単体で完結する設計が強い

学校現場は端末やネットワーク、権限設定などが自治体ごとに異なるため、複数ツールの連携はログイン方式やファイル形式の違いもあって、運用の負荷が高くなりがちです。だからこそ、教材作成から配布までを一つで扱えるツールは定着しやすく、専門知識がなくても利用できる「単体完結型」の設計が成果につながります。

「人の力をどう増幅するか」が、教育×AIの価値を左右する

2025年のスタディサプリのサービス再編は、EdTechが「機能を積み上げるだけでは評価されにくい」局面に入ったことを示唆するものです。生成AIが急速に進化する一方で、教材の品質や説明責任への懸念から、導入には慎重さも残ります。いま市場が求めているのは、多機能性ではなく、教育現場それぞれの指導スタイルに自然に溶け込める適応力です。

海外では、AIを「現場で無理なく使える姿」にまで丁寧に最適化したサービスが成果を上げ始めています。共通しているのは、高度なアルゴリズムの誇示ではなく、教師や学習者が日々安心して使い続けられる運用性・UI・安全性を軸に設計している点です。これは、AIを置き換えるのではなく、学習者と教師の思考や判断を引き出す補助線として機能させる取り組みと言えます。

また、AIの活用には誤答生成やバイアスだけでなく、学習者の思考を奪うリスクや、教員の判断がブラックボックス化する構造的な課題もあります。だからこそ、教育におけるAIの価値は、これらのリスクを丁寧に制御しながら、人の判断・関係性・経験をどれだけ増幅できる仕組みに落とし込めるかが重要です。こうした視点は、教育現場そのものが持つ構造とも深く関わっています。

教育の現場には、データだけでは読み取れない判断や関係性の積み重ねがあります。AIが真価を発揮するのは、それらを代替するときではなく、人の知見をより深く、広く使える状態へと増幅する設計が機能したときです。

教育×AIの次なる競争軸は、機能を積み増すことでも、より高度な技術を搭載することでもありません。人とアルゴリズムの協働関係を、教育のリアルにどこまで適合させられるか。その思想を明確に言語化し、設計として具現化できる企業こそが、教育×AIの次の10年をつくっていきます。