教育サービス事業部では全国の教育機関に向けて「デジタルで社会（教育）をどう変えるか」というテーマで取り組んでいます。社会課題の解決には、深い洞察と構造的な理解が求められています。仮説を立て、本質を見抜き、価値として伝える力。これらは、社会を変えるために不可欠な力と考えています。私たちは、その力を教育や社会の現場で実装し、価値に変えることに挑戦しています。研究の先にある未来を一緒に描いてみませんか。
インターンシップ期間中は、以下3つのテーマの中で必要となる専門性とマッチングが高いいずれかのプロジェクトもしくは複数のプロジェクトに参画いただく予定です。

テーマ１：初等中等教育を支えるエビデンスベースの教育データ活用
＜業務内容＞教育格差や地域間格差の解消は、日本の教育政策における重要課題です。学習履歴、探究活動、校務データ、遠隔教育利用状況などの教育データを活用し、エビデンスベースで学習成果や教育施策の効果を定量的に分析します。単なるデータ分析にとどまらず、教育現場の課題を構造化し、AIを活用した個別最適化支援や教育政策・学校現場における意思決定への示唆創出に挑戦いただきます。
＜望ましいスキル＞教育政策分析・教育経済学・教育工学等の知見、統計解析・因果推論によるデータ分析経験、社会課題を構造化し仮説検証できる能力、海外の教育政策・教育動向・教育機関に関する英語文献調査経験

テーマ２：多文化多言語の子どもの見取りと学びの支援（大学共同研究・実証×AI）
＜業務内容＞ 外国ルーツの子どもや多文化多言語環境で学ぶ児童生徒が増加する中、その学習状況や「ことばの力」を適切に把握することが求められています。大学との共同研究および中央省庁との実証を通じて、生成AIや自然言語処理技術を活用し、対話データから子どもの学習状況や言語発達を可視化する新たな評価モデルの構築に挑戦します。教育評価・言語研究・AI研究を横断しながら、学術的知見の創出と教育現場への社会実装の両立を目指します。
＜望ましいスキル＞自然言語処理（NLP）・生成AI等を活用したテキスト／対話データ分析への関心または経験、言語教育学・第二言語習得研究の知見、評価指標設計や質的研究法の経験、海外の教育政策・教育動向・教育機関に関する英語文献調査経験

テーマ3：教育×データ×AIで大学の未来を創る
＜業務内容＞大学には学修、研究、経営に関する多様なデータが蓄積されています。本テーマでは、大学におけるData & AI活用を推進し、教育DX・研究DXの実現を目指します。学修成果の可視化、AIエージェントによる研究支援、研究データ活用基盤の設計、大学経営の高度化などを対象に、研究と実ビジネスの両視点から未来の大学モデルを構想・実証いただきます。研究成果をPoCに留めず、実運用・事業化まで見据えた検討に参画できることが本テーマの特徴です。
＜望ましいスキル＞ 機械学習・生成AI・データサイエンスに関する経験、データ分析・モデル開発経験、研究成果の社会実装や教育分野への応用に関心を持つ方、海外の教育政策・教育動向・教育機関に関する英語文献調査経験

富士通Japan株式会社

Public&Education事業本部 教育サービス事業部

データサイエンティスト

公共、文教

AI

神奈川県

ハイブリッド（オンライン＆対面）

【2か月コース】2026年12月1日（火）～2027年1月29日（金）

週3日 7時間程度/日

Excel・PowerPoint・Word基礎レベル

• テーマ１：教育政策分析・教育経済学・教育工学等の知見、統計解析・因果推論によるデータ分析経験、社会課題を構造化し仮説検証できる能力、海外の教育政策・教育動向・教育機関に関する英語文献調査経験
• テーマ２：自然言語処理（NLP）・生成AI等を活用したテキスト／対話データ分析への関心または経験、言語教育学・第二言語習得研究の知見、評価指標設計や質的研究法の経験、海外の教育政策・教育動向・教育機関に関する英語文献調査経験
• テーマ３：機械学習・生成AI・データサイエンスに関する経験、データ分析・モデル開発経験、研究成果の社会実装や教育分野への応用に関心を持つ方、海外の教育政策・教育動向・教育機関に関する英語文献調査経験

• ・社会課題を構造化し、データに基づいて仮説検証を行う力
• ・Data&AIを活用した分析・価値創出力
• ・異分野の専門家と協働し、研究成果を社会実装につなげる力