小中学校では学校用務におけるデータ関連の作業の増加により，学校現場のDX/UX化が進められている．コストのかかる作業の1つに，生徒の学力に加えて扱いが難しい個人事情など明文化されない条件によるクラス編成がある．本研究では学校業務のデータ関連作業の効率化の1つとして，多種多様な属性を考慮した最適化な教室クラス編成システムの構築を行った．最適化手法としては相互結合型ニューラルネットであるホップフィールドネットワークを用いて拘束条件に対応する生徒の配置を機能化して，数値実験により提案手法の有効性を検証を行った．