「教育現場にAIを実装する」って、思ったより泥臭い。けど、そこが面白い。

こんにちは、株式会社mugendAIです。

私たちは、2024年6月創業のAI×教育スタートアップです。
ミッションは、「すべての教育現場にAIを」。

現在は、小論文AI添削・総合型選抜対策AIサービス「アオマル」を中心に、教育現場の先生・生徒がAIを自然に使える世界をつくっています。

……と書くと、なんだか綺麗に聞こえます。

でも実際の開発現場は、もう少しカオスです。

受験生「この小論文、何が悪いかわかりません」
先生「この時期、添削が100本あります」
AI「論理構成・根拠・表現を評価します」
開発者「その評価、ちゃんと教育現場で使える形になってる？」
受験生「この小論文、何が悪いかわかりません」
先生「この時期、添削が100本あります」
AI「論理構成・根拠・表現を評価します」
開発者「その評価、ちゃんと教育現場で使える形になってる？」

そうです。
私たちが向き合っているのは、ただのAIプロダクト開発ではありません。

“人の思考”と“教育現場のリアル”を、プロダクトに落とし込む仕事です。

教育AI、だいたいプロンプトだけでは終わらない問題

AIプロダクトを作っていると、最初はこう思いがちです。

「LLMに投げれば、だいたいいい感じになるのでは？」

ところが教育現場では、そんなに甘くありません。

小論文ひとつを添削するにも、

• 何をもって「論理的」とするのか
• 高校生にとって理解できるフィードバックになっているか
• 先生が確認・管理しやすい形になっているか
• 志望校や課題文ごとの差分をどう扱うか
• AIの出力をどこまで信用してよい設計にするか

みたいな問いが、無限に出てきます。

完全にこれです。

開発前「AIで添削できます」
開発中「評価軸とは何か」
開発後「先生が使えるUXとは何か」
運用後「この例外ケース、誰が想定した？」
開発前「AIで添削できます」
開発中「評価軸とは何か」
開発後「先生が使えるUXとは何か」
運用後「この例外ケース、誰が想定した？」

そして、だいたい例外ケースは現場からやってきます。

でも、そこが面白い。

私たちが作っているのは「AIっぽい何か」ではなく、現場で使われるAIです

mugendAIが目指しているのは、デモで映えるAIではありません。

先生が忙しい時期にも使える。
生徒が一人でも改善を回せる。
学校や塾の指導が、より良く、より続けやすくなる。

そんな、教育現場に本当に入り込むAIです。

今年5月には、教育系最大級の展示会「EDIX」にも出展しました。
現場の先生方、教育関係者の方々と直接話すなかで、改めて感じたことがあります。

それは、教育AIのニーズは確実にある一方で、
「AIだからすごい」だけでは、現場では使われないということ。

大切なのは、AIの精度だけではありません。

精度：もちろん大事
速度：もちろん大事
UX：めちゃくちゃ大事
運用設計：思ったより大事
現場理解：結局ここ
精度：もちろん大事
速度：もちろん大事
UX：めちゃくちゃ大事
運用設計：思ったより大事
現場理解：結局ここ

教育現場にAIを届けるには、モデル・プロンプト・UI・データ・業務設計の全部がつながっている必要があります。

この複雑さに、私たちは真正面から向き合っています。

スタートアップなので、もちろん全部あります

mugendAIは、2024年6月創業のシード期スタートアップです。
資金調達はシードで約3,000万円。

つまり、いわゆるこういうフェーズです。

仕様書：ある。でも変わる。
優先順位：ある。でも毎週変わる。
やること：多い。
裁量：でかい。
責任：でかい。
面白さ：かなりでかい。
仕様書：ある。でも変わる。
優先順位：ある。でも毎週変わる。
やること：多い。
裁量：でかい。
責任：でかい。
面白さ：かなりでかい。

大きな組織の一部として決められた機能を作るというより、
「何を作るべきか」から一緒に考えるフェーズです。

CTO候補・リードエンジニア候補の方には、単にコードを書く人ではなく、
プロダクトと組織の技術的な芯を一緒につくる人として関わってほしいと思っています。

たとえば、こんなテーマがあります。

• AI添削・AI面接練習の品質改善
• 教育現場で使いやすい管理画面・生徒管理体験の設計
• LLMを活用したプロダクトアーキテクチャの改善
• 学習ログ・添削ログを活用した改善サイクルの構築
• 先生・生徒・運営メンバーのフィードバックをもとにした高速改善
• 今後の開発組織・技術選定・開発文化づくり

まだ完成された組織ではありません。
むしろ、これから作る余白しかありません。

こういう人は、たぶん楽しいです

mugendAIに合いそうなのは、こんな人です。

AIプロダクトを“ちゃんと使われる形”にすることに興味がある人。
論文やデモだけではなく、現場の業務やユーザー体験まで含めて考えたい人。

0→1、1→10の境目が好きな人。
綺麗に整った開発環境よりも、まだ決まりきっていない状況で意思決定することに燃える人。

教育に対して、どこか当事者意識がある人。
受験、学習、先生の負担、地方と都市部の教育格差。そうしたテーマに少しでも引っかかるものがある人。

「それ、AIでやる意味ある？」をちゃんと考えたい人。
何でもAIにするのではなく、人間がやるべきこととAIが支援すべきことを切り分けたい人。

逆に、こういう環境です。

完璧な仕様書がないと動けない → つらいかも
変化が嫌い → つらいかも
教育現場の泥臭さに興味がない → つらいかも
でも、カオスを構造化するのが好き → 最高かも
完璧な仕様書がないと動けない → つらいかも
変化が嫌い → つらいかも
教育現場の泥臭さに興味がない → つらいかも
でも、カオスを構造化するのが好き → 最高かも

「すべての教育現場にAIを」は、かなりでかいIssueです

私たちのミッションは、すべての教育現場にAIを。

正直、かなり大きいです。
Issueの粒度としては、完全にEpicです。

Epic: すべての教育現場にAIを
 ├─ Feature: 小論文添削AI
 ├─ Feature: AI面接練習
 ├─ Feature: 志望理由書支援
 ├─ Feature: 先生向け管理画面
 ├─ Feature: 学習ログ活用
 └─ Feature: まだ誰も設計していない未来
Epic: すべての教育現場にAIを
 ├─ Feature: 小論文添削AI
 ├─ Feature: AI面接練習
 ├─ Feature: 志望理由書支援
 ├─ Feature: 先生向け管理画面
 ├─ Feature: 学習ログ活用
 └─ Feature: まだ誰も設計していない未来

教育は、一人ひとりの人生に深く関わる領域です。
だからこそ、AIの力で変えられる余地が大きい。

先生がもっと本質的な指導に時間を使えるように。
生徒が「待つ」ことなく、自分の考えを磨けるように。
場所や環境に関係なく、質の高い学習支援にアクセスできるように。

そのためのプロダクトを、私たちは作っています。

最後に：カジュアル面談、しませんか？

ここまで読んで、少しでも

教育AI、意外と面白そう
LLMプロダクトを現場実装するの、興味ある
シード期の技術組織づくり、ちょっと話を聞いてみたい
mugendAI、名前は聞いたことなかったけど気になる
教育AI、意外と面白そう
LLMプロダクトを現場実装するの、興味ある
シード期の技術組織づくり、ちょっと話を聞いてみたい
mugendAI、名前は聞いたことなかったけど気になる

と思った方は、ぜひ一度お話しましょう。

いきなり選考でなくて大丈夫です。
転職意欲がまだ高くなくても大丈夫です。
「CTO候補って実際どんな期待値？」
「今の技術スタックや開発体制は？」
「教育AIって、技術的にどこが難しいの？」
そんな話からできれば嬉しいです。

教育現場にAIを届けるのは、簡単ではありません。
でも、簡単ではないからこそ、エンジニアが本気で取り組む価値があります。

すべての教育現場にAIを。
この大きなIssueを、一緒に解きませんか？

カジュアル面談でお待ちしています。