株式会社ベネッセコーポレーション

■会社概要
ベネッセコーポレーションは、「Benesse（よく生きる）」を企業理念に掲げ、幼児から社会人まで幅広い世代の学びを支える教育企業です。 
「進研ゼミ」や「こどもちゃれんじ」をはじめ、学校向けICT、大学・社会人向け教育、企業の人材育成など、多様な教育サービスを展開しています。 
近年は、教育×デジタルを成長戦略の中核に据え、グループ横断のDX組織「Digital Innovation Partners（DIP）」を中心に、データ活用やUX設計、内製開発を推進。さらに、生成AIを活用した新たな学習体験や業務変革にも積極的に取り組み、一人ひとりに最適化された学びの実現を目指しています。 
教育の本質を大切にしながら、最先端のデジタル技術・AIを融合させ、これからの教育のスタンダードを創造し続ける先進的な企業です。

■採用背景
中高生事業本部では、「進研ゼミ中学講座／高校講座」をはじめ、AIチューター・AI塾・スタディキャストなど、中高生の学びをAIで再定義するプロダクト群を運営しています。その差別化技術の中核として、生徒一人ひとりの演習時系列や学習履歴から、任意の問題の正答確率を予測する学習AIエンジン「StudentTwin（Knowledge Tracingモデル）」を研究開発しています。

StudentTwinは、問題IDや専門家が付与した単元タグを使用せず、問題文の意味埋め込みだけで生徒の習熟度を追跡する「識別子フリーKnowledge Tracing」という新しいアプローチを採用しています。公開ベンチマーク3種で既存手法を上回る結果を得ており、現在は国際会議（ICLR／LAKなど）への論文投稿を準備するとともに、関連特許2件を出願しています。

本ポジションでは、事業部CTOと共にStudentTwinの研究開発を担い、モデル設計・実験・論文化・プロダクト実装までを一貫して推進していただきます。「事業会社のR&Dが査読付き論文を発表し、その成果が翌月には進研ゼミやAI塾などの実プロダクトに実装される」というサイクルを回し、将来的には本部のR&Dを主導する立場を担っていただくことを期待しています。


■ミッション
StudentTwinをはじめとするR&D（学習AIエンジン、手書き文字認識の内製化、科目横断の埋め込み空間、特許化）が事業部CTO個人に集中している現状を解消し、研究開発を継続的に推進できる体制を構築することがミッションです。
また、複数のプロダクトで待ち状態にある、StudentTwinを前提とした学習プラン計算・問題生成・仮想テスト生成などの機能開発について、研究と実装の両面から推進していただきます。
さらに、本部の方針として位置づけている研究成果の外部発表（学会・論文・特許）にも取り組み、事業への実装と研究者としてのキャリア形成を両立していただくことを期待しています。

■業務内容
・Knowledge Tracing モデルの設計と実験: 生徒の演習時系列から正答確率を予測するモデル（Transformer / GRU 系・意味埋め込みベース）を設計し、公開データセットと自社学習ログで実験を回す
・評価プロトコルの運用と改善: 生徒単位分割・時間順・未出題問題の hold-out を守った厳密評価（AUC / ECE / キャリブレーション）を設計・運用し、結果を再現可能な形で記録する
・CPU 完結推論のためのモデル軽量化: 量子化（INT8 / 三値）・蒸留・ONNX 化により、モデルサイズ 5MB 以下・CPU 状態更新 p50 200ms 以下の制約で動くモデルを作る
・論文執筆と学会発表: 実験結果を国際会議（ICLR / NeurIPS / EDM / AIED / LAK 等）や人工知能学会に投稿し、社内外の研究者レビューに応答する
・特許化: 新規性のあるアイデアを発明提案書に落とし、弁理士・知財部門と連携して出願する
・プロダクト実装への橋渡し: 研究コードを本番リポジトリ（TypeScript ラッパー + Python ワーカー構成）に移植し、プロダクトチームと API 仕様・レイテンシ要件を詰める
・共同研究と外部連携: 社内の教育総合研究所、大学・外部研究者との共同研究を進め、教育データの取り扱い（プライバシー・匿名化）を設計する
・隣接テーマの R&D: 手書き文字認識、学習コンテンツの埋め込み空間設計、生徒状態からの学習プラン最適化など、StudentTwin の周辺テーマにも段階的に広げる

■入社後のキャリアパス
〜3ヶ月: StudentTwin の既存実験（公開データ 3 種・72 構成）を再現し、評価プロトコルとコードベースを把握する。CTO と週次で研究テーマを議論する
〜6ヶ月: 自社学習ログでの評価を主導し、進行中の論文投稿（改訂・追試・レビュー応答）に共著者として貢献する
〜1年: R&D テーマを 1 つ主導し（例: KC 習熟プローブ、学習プラン最適化、手書き文字認識）、筆頭著者として論文投稿・特許出願を行う
〜2年: 本部 R&D の主担当として研究ロードマップを描き、2 人目以降の R&D 人材の採用・育成にも関わる

■チーム構成
事業部CTO 直下の R&D ポジション。
プロダクト開発チーム・知財部門・教育研究部門と横断で連携

◼️参考記事
▼AI×アダプティブラーニング教材アプリ進研ゼミ50年の知見とノウハウを活かした「AIStLike（AI ストライク）」
https://www.benesse.co.jp/benesseinfo/saiyou/interview/16/
▼AI StLikeについて
https://kzemi.benesse.ne.jp/op/stlike/index.html
▼進研ゼミ 中高生向「AIチューター」が、 第２回「Global EdTech Prize」のファイナリストに選出
https://company.benesse.co.jp/newsrelease/education/2026/09/24_6284.html

【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

その他

TypeScript

Python

Codex

Claude Code

GitHub

【ベネッセ/事業部CTO直下】100万人の学習ログ×PyTorchで教育AIの未来を創るR&Dエンジニア

■会社概要
ベネッセコーポレーションは、「Benesse（よく生きる）」を企業理念に掲げ、幼児から社会人まで幅広い世代の学びを支える教育企業です。 
「進研ゼミ」や「こどもちゃれんじ」をはじめ、学校向けICT、大学・社会人向け教育、企業の人材育成など、多様な教育サービスを展開しています。 
近年は、教育×デジタルを成長戦略の中核に据え、グループ横断のDX組織「Digital Innovation Partners（DIP）」を中心に、データ活用やUX設計、内製開発を推進。さらに、生成AIを活用した新たな学習体験や業務変革にも積極的に取り組み、一人ひとりに最適化された学びの実現を目指しています。 
教育の本質を大切にしながら、最先端のデジタル技術・AIを融合させ、これからの教育のスタンダードを創造し続ける先進的な企業です。

■採用背景
当社は「進研ゼミ高校講座」「進研ゼミ中学講座」をはじめ、中高生160万人以上が利用する学習管理アプリ「StudyCast（スタキャス）」や、生成AIを活用した学習支援機能（AIチューター）、これからの時代のための新規ビジネスモデルの塾事業など、学習・教育に関わるサービスを展開しています。

AIが社会やソフトウェア開発のあり方を大きく変えています。「進研ゼミ」を中心とした当社の事業部でもその変化に対応するために、既存の延長線上ではなく新規に、これからの技術や開発のあり方を探り実践する、プロダクト開発組織を立ち上げました。

そして、AI駆動による開発サイクルを回しながら、モダンな技術スタックへの刷新や、素早い価値デリバリー、事業に大きなインパクトを与えうる新技術の確立などを実現し、技術組織として着実に新たな段階へ進んでいます。
開発チームは少数精鋭ですが、事業領域の広がりにあわせて、担う範囲は今後さらに増えていく見込みです。
その中核メンバーとして、まずは既存チームでテックリードと協働するシニアエンジニアとして力を発揮いただき、業務範囲の拡大にあわせて、新たに立ち上がるチームの技術的なリードを担っていただける方を探しています。

■ポジション概要
100万人超のユーザーが利用するプロダクトの機能開発・改善を担い、技術的な意思決定に深く関わるポジションです。
入社当初は、テックリードと同じ開発チームの一員として、設計から実装、テスト、運用まで一貫して携わっていただきます。あわせて、その開発サイクル自体をAI活用前提で作り直すところまで、共に取り組んでいただきます。
AIの活用が進むにつれ、開発サイクルのどこがボトルネックになるかは日々変わっています。その都度ボトルネックを見つけ、仕組みづくりによって解消していくこと。それをこのポジションの中核的な役割と位置づけています。
その後、業務範囲の拡大にあわせて新たに立ち上がる開発チームにおいて、技術的な方向性をリードする役割を担っていただくことを期待しています。
※本ポジションはテックリード候補としての採用です。技量としては、テックリード相当の方を想定しています。

■仕事内容
＜入社当初に担っていただくこと＞
Webアプリケーション及びモバイルアプリの設計〜実装〜テスト〜運用
新規機能開発および既存機能の改善
アーキテクチャ設計・技術選定への参画
コードレビューへの参加、およびレビュー基準づくりへの貢献
技術負債の優先度判断と解消
生成AIを活用した機能開発
AIを開発プロセスの構成要素として組み込み、チームの開発の進め方そのものを改善する取り組み

＜業務範囲の拡大にあわせて担っていただくこと＞
新規開発チームにおけるアーキテクチャ設計・技術選定の主導
コードレビュー基準・開発プロセスの策定
技術負債の解消計画の立案と推進
チームメンバーへの技術的なメンタリング・サポート

＜開発プロダクト例＞
・業界最大級の通信講座事業「進研ゼミ高校講座」「進研ゼミ中学講座」
　https://kou.benesse.co.jp/
　https://chu.benesse.co.jp/
・中高生160万人以上が利用する学習管理アプリ「StudyCast（スタキャス）」
　https://www.benesse.co.jp/zemi/studycast/
・生成AIを活用した学習支援機能（AIチューター）※「Google Cloud 第4回 生成AI Innovation Awards 最優秀賞受賞」
・新規ビジネスモデル塾事業のための業務システム
・その他新規サービス開発
　参考記事：https://www.benesse.co.jp/benesseinfo/saiyou/interview/16/

【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

フルスタックエンジニア

テックリード

Azure

MySQL

Firestore

Cursor

GitHub Actions

Notion

Slack

【ベネッセ/進研ゼミ/AI駆動開発】100万人超の学習プロダクトを支えるテックリード候補

採用背景
■ベネッセでは、各事業（『進研ゼミ』『こどもちゃれんじ』『学校向け教育事業』『社会人向け教育事業』『妊娠出産･育児等の生活サービス』etc.の事業領域)のデータを活用し、お客様の課題解決、サービス価値向上実現のため、事業・サービスやマーケティングの進化、事業グロースにおけるデータ利活用を支える、機械学習やAIを活用したサービスや仕組み作りに注力しております。

■本求人は事業課題や業務課題に関するAI/AIエージェント活⽤プロジェクトにおいて、プロダクトエンジニアリング経験を⼟台に、AI機能、AIエージェント、AIワークフロー、既存システム連携、⼈の確認‧承認を含む実⾏フローの設計‧実装‧運⽤改善を担うポジションです。

個別案件におけるAI機能開発を⾃⾛しつつ、Senior Tech Lead、AI Quality & Evaluation、AI
Platform & Reliabilityの各担当と連携し、将来的にApplied AI領域の技術リードを担うことを期
待します。

仕事内容
■PdM‧企画担当者‧業務側メンバーと連携し、AIを活⽤するユースケースや業務フロー整理
■LLM、RAG、オーケストレーション、ツール利⽤、API連携、既存システム連携を組み合わ
せたAI機能を設計‧実装
■AIエージェントやワークフローにおいて、どこを⾃動化し、どこに⼈の確認‧承認を残す
かを設計
■PoCに留まらず、本番導⼊に向けたエラーハンドリング、ログ、監視、代替動作、運⽤⼿順
を実装
■AI機能の品質を確認するための基本的な評価観点、テストケース、ログ、ユーザーフィー
ドバックの確認⽅法を整備
■AI機能だけでなく、UXや業務フローの改善仮説を⽴て、実装‧検証
■他の担当者と連携し、品質基準や評価観点を実装へ反映
■他の担当者と連携し、認証認可、ログ、監査、共通部品を理解し、個別案件で適切に利⽤
■実装で得た知⾒をドキュメント、サンプル実装、チェックリストとして残し、他メンバー
が再利⽤しやすい形に整備

【入社後のイメージ】
■6か⽉以内に、1つ以上のAI/AIエージェント活⽤案件で、設計‧実装‧テスト‧運⽤改善に
主要メンバーとして関わっていただく想定です（AI機能が本番または本番相当の環境で使われ始めている状態を目指します）。
■12か⽉以内に、単独案件でのAI機能またはワークフロー開発を案件リードとして推進していただき、そこで得た実装知⾒やドキュメントを、部を横断した開発に再利⽤できる状態を目指します。

※外部パートナー（大手クラウドベンダーやベンチャー企業など）、研究機関と連携しながら、知見を高めていくことができます。また資格研修やセミナー参加なども推奨しています。
AIエンジニアとしての専門性を高めつつ、BizDevやデータエンジニアなど、領域を拡大するキャリアの広げ方も可能です。

AI・LLMエンジニア

【Software Engineer】AI/AIエージェントを⽤いたプロダクト機能開発‧運⽤改善を担うテックリード候補

私たちは教育・生活領域での事業を通して、人生に寄り添うサービスを提供しています。

中でも教育事業は、幼稚園〜高校、成人向け学習、大学教育、グローバルなオンライン学習まで幅広く展開しているのが特徴です。

また、2024年のMBOを経て意思決定が迅速化しており、進研ゼミのフルリニューアル実施や学校向けDXサービスの提供開始など、会社としてさまざまなことに挑戦している面白いフェーズです。
ベネッセとして培ってきた知見を活かしながら、更なるサービス価値向上、およびお客様の課題解決を目指し、機械学習やAIを活用したサービス・仕組みづくりにも注力しています。

そんな中で本求人では、AI/AIエージェントの活用プロジェクトにて、生成AI基盤の運用信頼性、監視、統制、権限制御、監査基盤を担ってくださる方を募集します。

■具体的な業務内容
・担当するAI/AIエージェントプロジェクトに対して、必要な共通実行基盤と制御点を設計・実装
・複数モデルや複数プロバイダを扱うモデルゲートウェイ、利用ルール、接続方式を設計
・人・サービス・AIエージェント・外部ツールの認証認可、権限委譲、秘密情報管理を整備
・Prompt / model / tool / policy の変更管理、版管理、段階リリース、切り戻しの仕組み作り
・Prompt、応答、tool 実行、承認操作のログ、トレース、監査証跡、秘匿化の仕組みを整える
・可観測性、利用状況、レイテンシ、コスト、障害情報をもとに、運用統制の仕組みを改善
・品質評価やリリース判定に必要なシグナルを、AI Quality & Evaluation 担当と連携して実行基盤へ接続
・ハイリスク操作に対する承認条件、人手介在条件、停止条件を定義し、運用フローに落とし込み
・共通部品、設計ガイド、テンプレート、運用ルールを整備し、複数案件で再利用できる状態作り

～入社後の成果イメージ～
・6か月以内
BenesseのAI/AIエージェント活用プロジェクトを対象に、モデル利用、認証認可、監査証跡、変更管理、運用統制の基本方針と進め方が整理され、具体案件で共通の前提として使われ始めている。主要な案件で必要な制御点が言語化され、関係者が同じ基準で設計と運用を進められる状態をつくる。

・18か月以内
共通部品、設計ガイド、運用ルール、監査や変更管理の進め方が複数案件で再利用され、属人的な判断に依存せずにAI/AIエージェントを安全かつ継続的に運用できる状態を実現している。案件ごとにゼロから制御を考えるのではなく、開発組織全体で再現性ある進め方を定着させる。

Kubernetes

OpenTelemetry

LangSmith

【AI Platform & Reliability】生成AIの継続運用を支える共通実行基盤と制御点を設計・実装するシニアテックリードを募集

私たちは教育・生活領域での事業を通して、人生に寄り添うサービスを提供しています。

中でも教育事業は、幼稚園〜高校、成人向け学習、大学教育、グローバルなオンライン学習まで幅広く展開しているのが特徴です。

また、2024年のMBOを経て意思決定が迅速化しており、進研ゼミのフルリニューアル実施や学校向けDXサービスの提供開始など、会社としてさまざまなことに挑戦している面白いフェーズです。
ベネッセとして培ってきた知見を活かしながら、更なるサービス価値向上、およびお客様の課題解決を目指し、機械学習やAIを活用したサービス・仕組みづくりにも注力しています。

そんな中で本求人では、業務課題をAI前提の実行フローへ落とし込み、本番導入と型化まで担ってくださる方を募集します。

■具体的な業務内容
・業務部門やPdM・企画担当者と連携し、曖昧な事業課題や業務を分岐・例外・手戻りを含めて workflow として整理
・AI/AIエージェント、RAG、外部ツール、既存業務システム、人の確認・承認を組み合わせた実行フローを設計・実装
・PoCに留まらず、本番導入に向けた品質、運用性、監視、代替動作、改善手順を設計
・個別案件で得た知見をテンプレート、参照実装、プレイブック、設計ガイドとして整備し、横断的に再利用できる形へ落とし込む
・workflow 単位の品質課題や運用課題を特定し、Prompt、RAG、tool use、業務フローのどこを改善すべきか判断
・AI Quality & Evaluation 担当、AI Platform & Reliability 担当と協働し、評価標準や共通基盤が必要な論点を適切に接続
・関係者向けの技術ドキュメントや実装ガイドを整備し、複数チームが自走しやすい状態を作る

～入社後の成果イメージ～
・6か月以内
BenesseのAI/AIエージェント活用プロジェクトを対象に、Applied AI Engineering の基本となる実装パターン、設計観点、運用の進め方を整理し、具体的な案件で活用を始めている。主要な案件で、どこまでをAIに任せ、どこに人の確認・承認を置き、どのように運用・改善するかが関係者間で共有されている状態をつくる。

・18か月以内
複数プロジェクトで再利用されるテンプレート、参照実装、プレイブックの整備をリードし、Applied AI Engineering の開発が特定個人に依存せず進められる状態を実現している。案件ごとにゼロから設計し直すのではなく、標準的な進め方と判断材料が共有され、開発組織として再現性の高い実装・運用ができる状態をつくる。

【Applied AI Engineering】事業課題をAI前提の実行フローへ落とし込み再利用可能な解決パターンとして組織に実装するシニアテックリードを募集

私たちは教育・生活領域での事業を通して、人生に寄り添うサービスを提供しています。

中でも教育事業は、幼稚園〜高校、成人向け学習、大学教育、グローバルなオンライン学習まで幅広く展開しているのが特徴です。
進研ゼミ、進研模試、鉄緑会、東京個別指導学院、デジタルハリウッド大学、Udemy など、多様なブランドを通じて、数百万以上の学習者と家庭の個人情報・学習データを扱っているため、我々が扱う情報には大きな社会的責任があります。

またデジタル・ファーストの変革が急激に進んでいる中で、サイバー脅威への対応はかつてないほど重要性を増しています。
そこで本求人では、セキュリティ推進室のシニアメンバーとして教育事業のサイバーセキュリティを牽引し、CISO／部長と連携しながら高度な技術施策の設計・主導を担ってくださる方を募集します。

■主な職務内容
※弊社のセキュリティ組織における業務範囲は下記となります。
　ご経験に応じて何かしら複数の業務をお願いしたい次第です。

1. セキュリティアーキテクチャ設計・高度化（実装も担当）
・教育プラットフォームや顧客データを守るためのセキュリティアーキテクチャの設計・改善
・クラウド環境（Azure/AWS/GCP）の権限モデル、ネットワーク、監査基盤の高度化
・ゼロトラストモデル導入の推進（ID、デバイス、ネットワークの強化）
・CI/CDに統合されたDevSecOps基盤の設計・改善、ツール選定・運用最適化

2. 検知エンジニアリングとSIEM高度化
・SIEM/SOAR（Sentinel等）の検知ロジック・アラートチューニングのリード
・行動分析、攻撃シナリオの設計、脅威モデリング
・ログ収集基盤の整備とユースケース策定
・モニタリング運用の体系化、メンバー育成

3. 脆弱性管理・リスク管理のリード
・脆弱性管理のロードマップ策定と全社推進
・システム構成基準（CIS Benchmarks等）の策定・実装推進
・重大リスクの特定と経営層へのエスカレーション
・サービス横断のパッチ管理・資産可視化プロジェクトのリード

4. セキュア開発推進（アプリ/インフラ両面）
・プロダクト開発における設計レビュー、脅威分析（STRIDE等）の実施
・SAST/DAST/SCA などの導入・運用の主導
・Webアプリ/APIセキュリティのレビューやガイドライン整備
・インフラ（クラウド/オンプレ）のセキュリティリファレンス設計

5. 組織・体制構築支援（部長・CISOの技術右腕）
・室内メンバーの技術的育成、ナレッジ体系化
・外部ベンダーの評価・管理、PoC推進
・全社プロジェクトにおけるセキュリティ代表としての参画
・インシデント対応の技術リード（フォレンジック、再発防止策の設計）

セキュリティエンジニア

技術リードとして組織全体を底上げするシニアセキュリティエンジニアを募集

・進研ゼミ／こどもちゃれんじを中心とした通信教育事業（ 幼児〜高校生までの家庭学習サービス）
・学校向け教育支援事業（ 進研模試、GTEC、教材・ICTサービス、教員研修など ）
・学習塾・教室運営（ 英語教室、学習塾、個別指導などの対面教育サービス )
・大学・社会人向け教育サービス( 進路・学習支援、キャリア支援、オンライン教育（Udemy）など ）

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