投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及により、レポートやエントリーシートによるスキル評価が形骸化しつつある中、欧米の教育・技術コミュニティでは「口頭試問（Oral Exams）」への回帰と、それをAIでスケールさせる試みが注目されています。本記事では、この「AIを活用した対話型評価」のトレンドを紐解き、日本の人材採用や社内教育における活用可能性と、実務運用上の留意点について解説します。
「書く力」から「語る力」へ：評価軸の強制的な転換
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の進化により、教育機関や企業の採用現場は深刻な課題に直面しています。それは、「提出されたテキスト（レポート、コード、エントリーシート）が、本当にその本人の能力を示しているのか判別できない」という問題です。これに対抗する手段として、古くからある「口頭試問（Oral Exam）」の有効性が見直されています。リアルタイムで問いかけ、その場で答えさせることで、AIによる代筆を防ぎ、本質的な理解度を測ることができるからです。
しかし、口頭試問には「スケーラビリティ（拡張性）がない」という致命的な弱点があります。評価者である人間が一人ひとりと対話するには膨大な時間とコストがかかるため、数百人、数千人規模の対象者に対して実施するのは現実的ではありませんでした。
「スケーラブルな口頭試問」というアプローチ
そこで現在、技術コミュニティや一部の先進的な教育機関で議論されているのが、「AIを用いて口頭試問をスケールさせる」というアプローチです。これは、AIボットが生徒や候補者に対して質問を投げかけ、回答内容に応じて追加の深掘り質問を行い、その対話ログをもとに評価の一次スクリーニングを行うというものです。
ここで重要なのは、元記事の議論にもあるように、現在の技術段階では「AIに評価の全権を委ねるわけではない」という点です。AIはあくまで対話のファシリテーターとして機能し、最終的な採点や合否判断には、AIが生成した要約や評価スコアを参考にしつつ、人間（教授や採用担当者）が介在する「Human-in-the-Loop（人間が関与するループ）」の構造が維持されています。AIの評価精度は向上していますが、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクやバイアスの懸念が払拭できていないためです。
日本企業における活用シナリオ：採用と人材育成
このトレンドは、日本のビジネス現場においても重要な示唆を含んでいます。特に以下の2つの領域での活用が期待されます。
一つ目は「技術職・専門職の採用」です。コーディングテストや事前課題がAIで容易に突破できる現在、AIエージェントを用いた技術インタビューは有効なフィルタリング手段となり得ます。「なぜそのコードを書いたのか」「別のアルゴリズムならどうなるか」といったプロセスを問う対話をAIが自動化することで、面接官の工数を大幅に削減しつつ、候補者の思考プロセスを可視化できます。
二つ目は「社内教育・コンプライアンス研修」です。従来の「動画を見て最後に選択式のテストを受ける」形式は、形骸化しやすい傾向にありました。これを、学習内容についてAIと対話する形式に変えることで、社員の理解度をより正確に測定できます。例えば、営業ロープレの相手をAIが務め、商材知識の定着度をスコアリングするといった活用はすでに一部で始まっています。
運用上のリスクとガバナンス
一方で、この手法を日本企業が導入する際には、いくつかのリスクを考慮する必要があります。まず、「AIによる評価の透明性」です。AIがなぜその評価を下したのかがブラックボックス化している場合、不採用になった候補者や評価が低かった社員からの納得感（いわゆる「納得解」）を得ることが難しくなります。EUのAI法案（EU AI Act）でも、雇用や教育におけるAI利用はハイリスクに分類されており、日本国内においても説明責任を果たせる体制づくりが必須です。
また、音声データや対話ログのプライバシー管理、そしてAIが標準語以外のアクセントや独特の言い回しを正しく解釈できるかという「公平性」の検証も欠かせません。ツールを導入して終わりではなく、定期的に人間がAIの評価ロジックを監査する運用フローが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、今回の「スケーラブルな口頭試問」の議論から、日本企業の意思決定者が持ち帰るべきポイントを整理します。
1. 「成果物」から「プロセス」評価へのシフト
AIで成果物が簡単に作れる時代において、評価の対象は「何を作ったか」から「どう考え、どう対話できるか」へシフトしています。AIを、そのプロセス評価を効率化するためのツールとして位置付ける視点が重要です。
2. 完全自動化ではなく「判断支援」として導入する
特に人事評価や採用といったセンシティブな領域では、AIに決定権を持たせるのではなく、あくまで人間の判断を支援する「高機能なサマリーツール」として導入するのが、リスク管理と受容性の観点から現実的です。
3. ガバナンスとセットで設計する
「AI面接官」のようなツールを導入する場合は、不当な差別やバイアスが生じていないか、人間が定期的にモニタリングする仕組みを業務フローに組み込んでください。技術的な導入だけでなく、法務や倫理面でのガードレール設計がプロジェクトの成否を分けます。