個別最適化学習の最前線―Classiが描く日本の教育DXと課題

教育現場のデジタル変革を推進する学習支援プラットフォーム「Classi」が、人工知能（AI）を活用した新機能の展開により、生徒一人ひとりに最適化された学びの実現を目指している。文部科学省が掲げる「個別最適な学び」の具現化を支援する一方で、教育データの利活用をめぐる透明性の課題も浮き彫りになっている。

AI連動で進化する個別学習支援

ベネッセコーポレーションが提供するClassiは、2024年12月に「ベネッセテスト成績連動課題配信機能」をリリースした。この機能は、生徒の直近3回のテスト結果と学習目標を分析し、約10分で取り組める最適な課題を自動配信する仕組みだ。従来、教員が個別に課題を選定していた作業負担を大幅に軽減し、生徒のライフスタイルに配慮した学習設計を可能にする。

2023年6月から提供されている「学習トレーニング機能」では、英語・数学・国語の主要3科目に加え、2024年度から「情報Ⅰ」、同年4月以降は高校範囲の理科・地歴コンテンツが順次搭載された。最新アップデートでは応用問題の配信も実現し、基礎から発展まで段階的な学習支援体制を整えている。これらの機能は、ベネッセの総合学力テストと連携し、客観的データに基づく個別最適化を実現する設計となっている。

教育現場の効率化と成果

佐賀県立佐賀農業高等学校や日本大学高等学校・中学校など、全国210万人超の生徒が利用する導入校では、学力向上や学習習慣の定着が報告されている。2025年5月に開始された「授業連動サポート機能」は、高校教科書の単元名対照表を提供し、教員が授業進度に合わせた課題配信を計画的に実施できる環境を整えた。今後、授業理解課題機能と教科書単元名連動配信機能が英語・数学で順次リリースされる予定だ。

Classiの管理画面では、生徒の詳細な学習状況や課題取り組み状況をリアルタイムで確認でき、教員の生徒指導業務を効率化する。出欠記録や学習履歴のタブレット集計により、面談指導の準備時間を削減し、多面的な生徒理解を促進する仕組みが評価されている。

セキュリティ強化の歩みと課題

2020年4月、新型コロナウイルス感染症による臨時休校でアクセスが集中し、ログイン遅延が発生した。同時期に不正アクセス事件も発生し、サービスが一時停止される事態となった。この教訓を受け、ClassiはGoogle CloudのSecurity Command Centerによる脆弱性管理、SSL/TLS通信暗号化、ウェブアプリケーションファイアウォール（WAF）、侵入検知システム、エンドポイント検知・対応（EDR）など、多層的なセキュリティ対策を継続強化している。

現在の動作保証環境は、Windows 11、Chromebook Chrome OS 141.0以上、iPadOS 16.0以上などが指定され、年度更新時のアカウント上書きなど、ログイン関連のトラブルシューティングも整備されている。公式サポートページでは、なりすましメールへの注意喚起や年末年始のサポート休止情報が定期的に発信されている。

データ利活用の透明性向上が課題

一方、教育データの利活用をめぐっては課題も残る。Classiは個人情報を含む学校単位データを暗号化保管し、アップロードデータにアンチウイルスチェックを自動適用するなど、データ保護体制を整備している。しかし、2025年版ホワイトペーパー（版1.4.1）では、アクセス権限管理や暗号化技術に重点が置かれる一方、収集した教育データの二次利用や分析・共有の具体的なポリシーは明示されていない。

文部科学省が推進する教育データの利活用は、個別最適な学びの実現に不可欠だが、プライバシー保護と透明性の両立が求められる。教育関係者からは、データ利用目的の明確化や保護者への説明責任強化を求める声も上がっている。

統合による新たな展開

2026年4月1日、Classi株式会社はベネッセコーポレーションに吸収合併され、ベネッセが同サービスを引き継ぐ。この統合により、ベネッセの教育コンテンツとの連携強化や、新たなAI機能の開発加速が期待される。累計利用者数の拡大と導入校の成果報告は、個別最適化学習の可能性を示す一方、定量的な成績向上データの開示や、教育データ利活用の透明性向上が、今後の信頼構築の鍵となるだろう。

日本の教育DXは、テクノロジーと倫理の両輪で進む必要がある。Classiの取り組みは、その試金石として注目される。