2026/01/03 3:18
**火と戦う火―スケーラブルな口述試験**
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要約▶
Japanese Translation:
主旨：AI/MLプロダクトマネジメントコースでは、筆記課題をAI駆動の口頭試験に置き換え、学生の書面と口頭での説明とのギャップを明らかにしました。
重要性：突然呼び出し（cold‑calling）で、多くの学生が即座に概念を言語化できないことが判明し、ElevenLabs Conversational AI の強力な音声→テキスト、テキスト→音声、ターンテイキング、および割り込み処理機能を活用した再設計へと導きました。
試験設計：ワークフローは認証（Authentication）、プロジェクト討議（Project Discussion）※スライド/レポート上の Retrieval‑Augmented Generation を伴う動的変数付き）、ケース討議（Case Discussion）の3つのサブエージェントに分割されます。プロンプトのランダム化はコード側で処理し、プロンプト自体を固定して相互作用を予測不可能に保ちます。
パイロット結果：9日間にわたり36名の学生が試験を受け、総費用約15ドル（1人あたり約0.42ドル）でした。平均実施時間は25分（範囲 9–64 分）、会話あたり約65 メッセージでした。LLM の評議員グレーディングプロセスにより、1点以内の一致率が89%となり、完全一致率は0%から21%へ向上、平均最大差異は3.93 点から 1.41 点に減少しました。
主要所見と対策：主な問題として、威圧的な声、質問の重複、再要求時のパラフレーズ、思考時間中の早期探索、真のランダム化不足が特定され、修正されました。評議員グレーディングは「実験（Experimentation）」のスコア 1.94/4 と「問題設定（Problem Framing）」の 3.39/4 の間に顕著な教育ギャップを示しました。試験時間と得点には相関が見られず、r = −0.03でした。
学生からのフィードバック：83% が口頭形式をよりストレスだと報告しつつも、70% は実際の理解度を測っていると感じました。AI 口頭試験を従来の筆記試験より好む人はわずか13%でした。
不正防止策：試験設計ではウェブカメラ/音声録画とオープンフレームワーク方式を採用し、ライブプロンプト生成により質問漏洩を防止します。
将来の改善点：より落ち着いたゆっくりした音声出力、学生資料に対する深い RAG、再現性のための種ベースランダム化、グレーディング不確実時の監査トリガー、およびアクセシビリティオプションを計画しています。
インパクトの可能性：この AI 駆動口頭試験モデルは、不正行為の削減、LLM 評議員による標準化評価、実験設計と問題設定における教育ギャップの可視化を促進し、教育全体で AI 対応口頭試験の広範な採用を刺激する可能性があります。
本文
すべてはコールド・コールから始まった
新しい「AI/MLプロダクトマネジメント」クラス（共催：コンスタンティノス・リザコス）では、事前課題（授業討議の準備として出される短い課題）が怪しくも優秀でした。学生作業が強力であるだけでなく、「マッキンゼー・メモ」レベルの質を持っていました。
そこで授業中にランダムに学生をコールド・コールし始めました。
結果：
思慮深く、構造化された課題を提出した多くの学生は、2回の追跡質問後に自分の提出物で基本的な選択肢を説明できず、一部は全く参加できませんでした。このギャップは緊張や運のせいではなく、書面の成果物が測定しようとしているものを正しく測っていないことを示しています。
ブライアン・ジャバリアンは、AI が人間よりもインタビューを実施できると証明しました。人間は疲れ、偏見があり、スクリプトに沿う一貫性が低いためです。その結果、2年前には馬鹿げて聞こえたことが、今回の試み――音声 AI エージェントを使った最終試験――につながりました。
なぜ口頭試験なのか？そして今なのか？
核心問題：
学生は LLM（大規模言語モデル）に即座にアクセスでき、従来の評価に使用されていたほとんどの試験問題を解決できます。自宅課題が理解度を測るという古い均衡は死んでいます。
口頭試験はリアルタイムの推論、新しいプロンプトへの応用、実際の意思決定の防御を強制します。しかしそれは物流上の大混乱です。大人数に対して行うと、最終試験期間が月単位の人質状態になる―もし妥協しないなら。
音声エージェント登場
ElevenLabs の Conversational AI を利用して審査員を構築しました。このプラットフォームは音声認識・音声合成、発話順序管理、割り込み処理などを統合し、すぐに使える状態にします。
驚き： 低リスク設定で基本バージョンを数分で立ち上げられます。エージェントが学生に尋ねるべき内容を説明するプロンプトを書くだけです。
重要だった2つの機能：
- 動的変数 – 学生名、プロジェクト詳細などの個別コンテキストをパラメータとして渡せます。
- ワークフロー – 「話しやすい」エージェントではなく、サブエージェントで構造化された流れを作成します。
試験の実際
2部構成の口頭試験を実施しました。
-
第1部：「プロジェクトを説明してください。」
エージェントは学生のカプストーンプロジェクト（目標、データ、モデリング選択、評価、失敗要因）について質問します。ここで「LLM が宿題をやってくれた」戦略が破綻します―詳細に掘り下げられると、一貫した回答を即座に作るのは難しいです。 -
第2部：「ケーススタディを行いましょう。」
エージェントは授業で扱ったケースの一つを選び、カバーしたトピック全体にわたって質問します。学生が資料を単に出席していたかどうかをテストします。
ワークフロー
- 認証エージェント – 学生 ID を尋ね、有効なものだけで進行。（プロダクト化版では NYU SSO と連携し、リストチェックは不要に）
- プロジェクト議論エージェント – パラメータ経由でプロジェクト文脈を注入。プロンプトには各プロジェクトの詳細が含まれ、質問が情報に基づくものになります。次のステップとしては、提出済みスライド・レポートへのリトリーバル接続で、エージェントが正確に引用・探査できるようにします。
- ケース議論エージェント – ケースを選択し構造化質問を実施。RAG（Retrieval-Augmented Generation）があれば、より豊かなケース情報が得られます。
数値で見る
| 指標 | 値 |
|---|---|
| 試験対象学生数 | 36人 / 9日間 |
| 平均時間 | 25分（範囲: 9–64） |
| 会話あたり平均メッセージ数 | 65 |
| 学生1人当たりコスト | $0.42 (合計 $15) |
| LLM 評点が ±1 点以内 | 89% |
| 最短試験（9分）→最高スコア | 19/20 |
経済性
36 人の総費用は $15
（約 $8 が Claude、$2 が Gemini、$0.30 が OpenAI、≈$5 が ElevenLabs の音声時間）。
代替案？ 36 人 × 25 分試験 × 2 審査員 = 30 時間の人力。TA レート (~$25/時) なら約 $750。教員レートだと「口頭試験はスケールしないからやらない」理由が出てきます。
$15 で得たもの：
リアルタイムの口頭審査、3 モデルによる議決グリッド、文字通り引用付きフィードバック、完全な監査トレイル。そして最も重要なのは、自分たちの教育ギャップを診断できたことです。
何が壊れたか（そして修正方法）
-
音声が威圧的だった
対策： A/B テストで声を選び、ElevenLabs の声・個性チューニングガイドに従う。 -
エージェントが質問を重ねた
対策： プロンプトで一度に1つの質問。複数部質問はターン間でチェーン化。部分的な回答でも全点を取得できるようにする。 -
明確化が動きやすいターゲットになった
対策： 「繰り返し」と頼まれたら文字通り再現する指示を明示。 -
エージェントが学生の考え時間を与えなかった
対策： 思考時間を許容し、積極的に追いかけない。最初の「いますか？」までのタイムアウトを 5 秒から 10 秒へ延長。 -
ランダマイズが不足していた
対策： 明示的な乱数パラメータを渡し、ケースに対して決定論的にマッピング。コード側でランダム化し、プロンプト内ではない。
評点：議会型審査が機能した
3 つのモデル（Claude, Gemini, ChatGPT）が各転写文を独立して評価。その後互いの評価を見て改訂。最後に司会者（Claude）が証拠とともに最終成績を合成。
- 第1ラウンド：一致率が低く、正確な一致は 0%、2 点以内での一致は 23%。
- 第2ラウンド：大幅に改善。
- 完全一致: 21%
- ±1 点以内: 62%
- 最大差分平均が 3.93 から 1.41 に低下。
Gemini は Claude と OpenAI のより厳格な評価を見た後、平均で 2 点の減点を行いました。
フィードバック品質
システムは「強み / 弱み / 行動項目」の構造化要約と文字通り引用を生成。
最高得点例：
「メトリックトレードオフとグッドハートの法則に対する理解が卓越しており、ホットタブの例で一つの指標最適化が別の指標を腐敗させる様子を完璧に示しました。」
B 学生例：
「完全な A/B テスト設計を説明する練習をしてください。仮説を述べ、ランダム化単位を定義し、ガードレイル指標を指定し、リリースかロールバックの意思決定基準を確立してください。」
教育ギャップの診断
トピック別パフォーマンスで 実験 が平均 1.94/4 と大きな弱点が明らかに。19% の学生は 1 点しか得ていない、表面的な理解でした。誰もマスターを示しませんでした。
評価結果は講師自身の弱点を反映し、A/B テストの教え方を再検討させました。
時間＝質ではない
試験時間とスコアには相関がありません（r = −0.03）。
最短試験（9 分）が最高スコア 19/20 を獲得。
最長試験（64 分）は 12/20。
長くかかるからこそ多く知っているわけではなく、むしろ説明に苦労しているサインである可能性があります。
不正対策（または：信頼しつつ検証）
学生は試験中にウェブカメラ＋音声で録画しました。これにより会話を外部から委託したり、複数人が同室に入ったり、LLM が答えを囁くことを防ぎます。またバックアップ記録としても機能します。
試験はガイドライン駆動であり、秘密の質問ではないため「公開できる」構造（スキルテスト、質問タイプ）を提示できます。サプライズや漏えい問題がありません。
学生の声
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| AI 口頭フォーマットを好む | 13% |
| 従来の筆記試験を望む | 57% |
| よりストレスだと感じた | 83% |
| 実際の理解度を測っていると同意 | 70% |
評価自体は受け入れられましたが、配信方法には否定的でした。解決策：1 回に一つの質問、ペースダウン、落ち着いたトーン。
今後変更したい点
- ペースを遅くし、声を穏やかに（FakePanos など）
- 学生資料（スライド・レポート・ノートブック）の RAG を導入
- 明示的なシードと追跡でケースランダム化を改善
- 評価トリガー：不一致が閾値を超えた場合は人間レビューへフラグ
- アクセシビリティ設定：練習実行、追加時間、音声インタラクションが障壁になる場合の代替案
もっと大きなポイント
自宅課題は死んだ。ペンと紙での試験に戻ることは後退です。口頭試験はスケールできなくなるまで標準だったものですが、AI によって再びスケーラブルになります。
質問が毎回新鮮に生成されるため、学生はリクエストを繰り返し練習できます。漏えいの心配なしで、練習すればするほど上達します――これが学習の本来の姿です。
自分でも試してみてください
- 音声エージェント用プロンプト
- 評価議会用プロンプト
- エージェントを試すリンク（Konstantinos を名前、
をネット ID とし、プロジェクトは「LinkedIn Recruiter: プロフィールスキャンしてリクルーターの代理で候補者にパーソナライズされた DM を自動送信」）kr888
謝辞
ブライアン・ジャバリアンへのインスピレーション、フォスター・プロヴォストの声提供（学生が恐怖を抱いたことをお詫び）、アンドレイ・カルパチによる議会型 LLM のアイデアに感謝します。