平均30点の科目で100点、これからはすべての高得点が疑われます
韓国の税理士試験首席がAI不正行為を自白しました
ビジネス1万6,856人の平均が30点だった科目で生まれた100点
韓国には税理士（Certified Tax Accountant、CTA）という国家専門資格があります。税金の申告や税務調整、税金不服申立て手続きを代理する職業です。試験は二段階に分かれています。今年の第63回1次試験には1万6,856人が受験し、18.09%が合格しました。2次試験は政府が最低合格人数を700人と定めて実施しており、昨年の2次合格率は10.48%でした。何年もかけて準備する人が珍しくない試験です。
今年の1次試験科目である税法学概論では、受験者1万6,856人の平均点が30.18点でした。この科目で100点を取った人がいました。彼は1次試験の160問中159問を正解し、論述式の2次試験でも800点満点中663点を取って首席となりました。この人をAさんと呼ぶことにします。
2026年11月15日、Aさんは不正行為を自白し、警察に自首しました。自白によると、体に隠した超小型カメラが試験問題を撮影し、試験場の外で生成AIが答えを作り、Aさんはスマートフォンでその答えを確認していました。
韓国の外の読者にはなじみのない試験でしょうが、試験によって資格を与える社会であれば、どこであっても同じ問いを避けることは難しいでしょう。AIが解いた答えと人が解いた答えを、試験はどうやって見分けることができるのでしょうか。
監督官のすぐ前、1列目中央の席
A氏の2次試験の席は、監督官のすぐ前にあたる1列目中央でした。彼を監督した委員4人のうち、不審な行動を見たという人はいませんでした。試験を主管する韓国産業人力公団1も、電算で判読する1次採点資料で特に異常を見つけられませんでした。疑惑は試験の手続きの中からではなく、点数を不審に思ったオンラインコミュニティから始まりました。
同じ手口が常に通用したわけでもありませんでした。A氏は第61回公認会計士1次試験でも電子機器と生成AIを使ったと明かしていますが、その試験では不合格でした。失敗した不正行為はありふれた不合格として終わり、成功した不正行為は高得点としてのみ残ります。どちらにしても答案用紙には痕跡がありません。
自白動画の中でA氏が明かした動機は、30代で始めた受験生活がどこまで長引くか分からないという恐怖でした。合格にかかっているものが大きな試験であるほど、同じ誘惑に駆られる受験者はまた現れるでしょう。
政府は電波探知機の導入、試験場CCTVの拡大、修能（韓国の大学修学能力試験）試験場でのスマートグラス判別要員の配置を対策として打ち出しました。ところが公団が税務士2次試験の監督委員教育資料に盛り込んだ注意事項はスマートグラスであり、オンラインで最初に提起された疑惑もAIスマートグラスでした。実際に使われたのは超小型カメラとスマートフォンでした。監督はすでに知られた機器を狙い、不正行為は次の機器へと移っていきます。電波探知機が導入されれば、また別の方法が出てくるでしょう。
翌日から、他の高得点者たちが疑われ始めました
自白が知られたあと、国内のコミュニティには今年の試験で出た異例の結果を七行にまとめた投稿が出回りました。ロースクール入学試験のリート（LEET）2、医学・歯学専門大学院入学試験のミート（MEET）、税務士、関税士、鑑定評価士、5級公務員試験が一つのリストに入っていました。私はこのうちリートの満点だけを報道で確認し、残りの項目が事実かどうかは確認できませんでした。
リストに挙がった人たちがAIで不正行為をしたという根拠はありません。リートの満点者はメディアの取材に自分の勉強法を詳しく説明しており、不正行為に関連する報道もありません。それでも同じリストに入れられました。
こうした疑念は今回の事件より前からありました。今年9月、リート実施19年にして初めて満点者が出たとき、受験生コミュニティの最初の反応は「捏造じゃないのか」だったそうです。税務士事件は、その漠然とした疑いに実際の事例を一つ結びつけてしまったわけです。
この疑念もまた、不正行為が残したコストです。試験がAIによる高得点と人間による高得点を見分けられないなら、正直に高い点数を取った人にも潔白を示す方法がありません。点数が高いほど疑いも大きくなります。試験の点数は本来「この人はこれだけ知っている」と社会に保証する仕組みですが、その保証が一番上から揺らいでいるのです。
AIは2023年からこれらの試験の合格ラインの近くにいた
AIが専門職試験の問題を解くという事実は、突然出てきた話ではありません。2023年2月に学術誌PLOS Digital Healthに掲載された研究では、ChatGPTが米国医師免許試験（USMLE）の公開問題で52.4〜75.0%の正答率を出したと報告されています。この試験の合格ラインは60%前後です。同年に公開された米国・ドイツの研究チームの論文では、GPT-4に例題と電卓のようなツールを与えた条件で、公認会計士（CPA）を含む会計資格試験4種の客観式問題において平均85.1%を記録しました。弁護士試験でGPT-4が上位10%の成績を出したというOpenAIの発表については、2024年に誇張だとする再検証論文が出ています。
満点ではありませんでしたし、数値をめぐる論争もありました。実際の試験会場で受けた結果でもありません。それでも、人間が何年も準備する試験の合格ラインの近くに、3年前のモデルがすでに達していたという事実は変わりません。
選択式も論述式も、同じ理由で突破されます
選択式の試験が多いのには理由があります。採点が速く、機械で判読でき、正解が一つしかないので争いが少ないからです。ところが、この長所は不正行為をする人にとっても同じように有利に働きます。試験場の外にいるAIが中にいる受験者に渡すべき情報は、設問一つにつき数字一つだけです。書き写すのにほとんど時間がかからず、答案用紙には解答のプロセスが残りません。答案用紙だけを見ては、人間が正解した159問とAIが正解した159問を区別することはできません。
では、論述式に変えれば解決するのでしょうか。今回の事件は、その処方箋にも答えを出しました。Aさんが首席を取った二次試験は論述式でした。自首の前日である11月14日に報じられたインタビューで、Aさんはこの二次試験の成績を挙げて疑惑に反論しています。論述式での高得点を潔白の根拠として掲げたわけです。その一日後、彼は二次試験でも不正行為をしたと認めました。
理由は単純です。生成AIは、番号を選ぶ作業よりも長い文章を書く作業の方が得意な道具です。問題を撮って送り、答えを受け取ることさえできれば、論述式の答案は書き写すのに少し時間がかかるだけです。紙の答案用紙には何を書いたかだけが残り、その内容を誰が考えたのかは残りません。公団はAさんの二次答案を採点の専門家に再検討させていましたが、結論が出るより先に本人の自白が出てしまいました。
Oswarldの視点
私は大学で学生を教えながら、採点する側が面倒だとしても、論述試験と面接形式の口述試験を導入すべきだと一貫して言ってきました。自分の講義でも実際にそうやって評価してきました。学生に試験を受けさせたあと、実際に理解しているかどうかを改めて問うことを試験としてよく使います。論述や口述では、頭に浮かんだことをすぐに書いたり話したりできる学生と、そうできない学生とがはっきり分かれます。
2024年1月に書いた文章でも、AI文章作成ツールが広まるにつれて、文章の完成度だけでは学生が内容を理解しているかどうか分かりにくくなり、自分が書いた文章を口頭で説明させる口頭防御3が必要だと書きました。著書『思考を預ける人々：ホモ・ブレインレス』でも、AIが医学・法学・会計の試験に合格するという事実を扱いました。
今回の件は、その判断をもう少し狭めてくれました。紙に書く論述だけでは足りません。論述が評価手段として役目を果たすには、答案を書いた本人にその答案について改めて問えなければなりません。
問い返す試験が筆記試験と違う点は、質問があらかじめ決まっていないことです。採点者は答えを聞いて、その場でなぜそう判断したのか、条件が変わると結論がどう変わるのかを問います。次の質問が前の答えによって変わるので、受験者は何を聞かれるか事前には分かりません。誰かが代わりに作ってくれた答えは、最初の質問までは持ちこたえても、続く質問でつまずきやすいものです。
国家試験は大学の講義とは規模が違います。1科目に1万6,856人が受験する試験で、全受験者を口述で評価することはできません。それでも最終段階に口述を置く方式はすでに存在します。韓国の技術士4試験は、論述式筆記試験の合格者に30分ほどの口述面接を課します。専門資格試験でも、2次論述式試験の合格圏に入った受験者に自分の答案を説明させる手続きを検討する価値はあります。口述がすべての不正行為を防いでくれるわけではありません。ただし答案に書かれた内容が受験者自身の頭から出たものかどうかを、試験手続きの中でもう一度確認することはできます。
この手続きは、疑いをかけられている高得点者にとっても必要です。今は満点を取った人がコミュニティの疑念の前でできることといえば、インタビューで勉強法を説明する程度です。試験の中に問い返す段階があれば、高い点数を取った人が、その点数が自分のものであることを公式の手続きの中で示せます。
試験だけ変えれば済む話でもありません。そろばんが出てきたときはそろばんの使い方を、電卓が出てきたときは電卓の使い方を学びました。コンピューターやExcelもそうでした。いまや受験予備校がAIをうまく使う方法を考えています。私にはその点が印象的でした。
AIが専門職試験に合格したという事実は、逆から読むこともできます。専門家でない人もAIと一緒なら、少なくとも試験が問う水準の専門知識が必要な仕事をこなせるようになった、ということです。だとすれば、専門職の領域がどこにあるのか改めて見直す必要があります。試験で確認してきた知識と、仕事をしながら積み重なる経験やノウハウは別のものです。後者はしばしば暗黙知と呼ばれます。私は、法令を誰がより多く覚えているかは、これから先はあまり大きな意味を持たなくなると思います。
AIをうまく使う方法を教えることと、学生が自分で理解しているかどうかを問い返すことは、互いに矛盾しません。AIが出した答えが正しいかどうかを判断するには、その内容を理解していなければならず、問い返す試験が確かめようとしているのはまさにその理解です。
おわりに
監督機器は不正行為の機器が変わるたびに、また変えなければなりません。問い直す手続きは、機器が何であれ同じことを確認します。そしてその確認は、不正行為を見分けるためだけに使われるのではなく、正直に高得点を取った人を疑いから解放するためにも使えるのです。
💬 読者さんは、試験を受けたあとに誰かから「なぜそう答えたのですか？」と問い直されたことがありますか？ あった場合、どの質問が一番難しかったか、コメントで短く聞かせてください。
📨 資格試験を準備している方や、試験・評価を設計する同僚がいれば、この記事を伝えてください。
参考資料と関連リンク
事件報道
- ファイナンシャルニュース、税理士首席合格者の自首報道、2026年11月15日。リンク ……自白内容（超小型カメラ、生成AI、スマートフォン）、公認会計士1次試験不合格、座席と監督委員の回答、政府対策がまとめられています。
- 京郷新聞、税理士1次・2次成績関連報道、2026年11月12・13日。リンク1・リンク2 ……159問、税法学概論平均30.18点、2次663点の出典です。
- ヘラルド経済、監督委員教育資料と2次答案再検討報道。リンク ……スマートグラスの注意事項が盛り込まれた経緯がわかります。
- アジュ経済、オンラインコミュニティでの疑惑提起報道、2026年11月15日。リンク
- 税理士新聞、「税理士1次試験合格率18.09%」。リンク ……今年の1次受験者数と合格率です。
- 税理士新聞、「第62回税理士試験728人最終合格…合格率10.48%」。リンク
- 中央日報（米州中央日報掲載）、リート初の満点者インタビュー、2026年9月。リンク ……施行19年にして初の満点と、コミュニティの最初の反応が出ています。
AIと専門職試験の研究
- Kung et al., PLOS Digital Health, 2023年。PLOS報道資料 ……ChatGPTのUSMLE公開問題での成績です。
- Eulerich et al., Review of Accounting Studies, 2024年。リンク ……会計資格試験4種の客観式問題での結果です。実際の受験ではなく、問題サンプルを使った実験です。
- Martínez, Artificial Intelligence and Law, 2024年。リンク ……GPT-4の司法試験上位10%という主張を再計算した論文です。
著者の過去記事
- アン・グァンソプ、口頭試問で文章評価を補完しようという記事、2024年1月31日。リンク
📝 用語解説
각주
-
韓国産業人力公団（HRD Korea）：政府に代わって税理士、技術士といった国家資格試験の出題・実施・採点を担う公共機関です。 ↩
-
リート（LEET）：韓国のロースクール入学に使われる法学適性試験です。アメリカのLSATと似た役割を果たし、勉強してもなかなか点数が上がらない試験として知られています。 ↩
-
口頭試問（oral defense）：自分が書いた文章や答案を評価者の前で口頭で説明し、質問に答える方式です。学位論文審査でよく使われます。 ↩
-
技術士（Professional Engineer）：韓国の国家技術資格のなかで最上位の等級です。論述式の筆記試験に合格した人が、さらに口述式の面接を一度受けます。 ↩
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