東京大学大学院の医学博士課程、手書き解答をAI監視でオンライン試験化

この課程は将来の国際的リーダーとなる若手研究者の養成を掲げ、多様な人材を受け入れる環境づくりを求められていました。ところが海外在住者のように来日が難しい受験者へオンラインでの受験機会を用意しようとすると、数式や化学式を手で書かせる出題形式が壁になり、加えて生成AIを使ったカンニングの防止、試験監督者の業務負担、解答用紙を安全に回収する手立てといった懸念が重なっていました。

編集部の見立てでは、この困りごとの本質は「オンライン化が技術的に難しい」ことそのものではなく、受験機会を広げようとするほど試験の厳格さが揺らぐという、二つの要請の衝突にあったのではないでしょうか。会場に集めるという方式は、本人確認も監視も答案の回収も、場所の力でまとめて担保してくれます。その場所を手放すと、これまで意識せずに済んでいた機能が一つずつ課題として立ち上がる。手書き解答という条件は、その衝突をもっとも先鋭に映し出した部分だったと考えられます。

PCのWebカメラとスマートフォンのカメラという2方向から試験の様子をとらえる構成が、この仕組みの土台になっています。カメラを1台増やすかどうかは些細な違いに見えますが、単一の視点では画面の外で何が起きているかを確認しようがなく、そこに複数のAI技術による監視を重ねても得られる情報は増えません。角度の異なる映像を前提に置いたうえで判定の仕組みを組む、という順序が効いていると考えられます。

生成AIの悪用に対しては、厳格な本人認証と受験環境の制限という組み合わせで臨んでいます。不正らしい振る舞いを後から見つけ出す方向ではなく、そもそも不正な操作が成立しにくい状態を先に作っておく発想であり、抑止に軸足を置いた設計と読めます。生成AIのように出力が自然で痕跡を残しにくい道具が相手であれば、検知の精度を追いかけ続けるより、入口を締める設計のほうが運用として持ちこたえやすいはずです。

手書き解答をそのままオンラインに載せた判断も見逃せません。数式や化学式は、キーボード入力に置き換えた時点で書く行為の中身が変わり、測っている能力までずれてしまいます。解答形式を試験の側で妥協せず、監視と回収の手順のほうを作り替えて条件に合わせにいったところに、この取り組みの性格がよく表れています。監督者がリアルタイムで画面を見ながら受験者へメッセージを送り、監視を続けたまま解答用紙を回収する流れは、会場で監督者が担っていた声かけと答案の受け取りを、オンラインの手順として置き直したものと言えるでしょう。

この仕組みのもとで2025年10月の入学試験が実施され、2方向のカメラ監視とAIの活用によって、受験者全員が力を発揮できる厳格な試験環境が用意されました。手書き解答のオンライン化により、来日が難しい海外在住の受験者にも安全に受験の機会が届いています。運用面では、リアルタイム監視によって試験監督者の負担が軽くなり、解答用紙の配布や回収といった紙を前提とした業務の負担が大幅に減って、セキュリティを確保した提出プロセスが確立されました。受験機会の拡大と運営側の省力化が、別々の施策ではなく同じ仕組みから同時に生まれている点が、この成果の性格を示しています。