# 模試運営の負荷と AI 活用の現状

- 著者：小川 修一郎（デザイン研究者／デザインコンサルタント）https://jamjet-iqbal.com/
- 初出：2026-09-18、更新：2026-09-18
- 正規の URL（HTML）：https://jamjet-iqbal.com/notes/mock-exam-operations-ai-industry/
- 英語版：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/mock-exam-operations-ai-industry/（Markdown：https://jamjet-iqbal.com/en/notes/mock-exam-operations-ai-industry.md）
- 言語：ja
- キーワード：mock-exam, assessment, scoring, automated-essay-scoring, CBT, benesse, kawaijuku, edtech, education-industry, operational-load, japan

> 国内の模試運営を工程ごとに分解し、負荷と AI 到達点を対応づけた産業調査。負荷は記述式の採点に集中し、デジタル化が実際に短縮したのは申込・回収・答案の電子化・返却の前後工程である。採点の自動化は限定的で、デジタル採点は採点を消さず検証工程を新設した。需要側は少子化、供給側は教員不足と採点労働市場の縮小が同時に進む。

## 概要

同じ模試の中で、マーク式の結果は即日に返り、記述式は1週間から2週間かかる。
ベネッセが2024年9月に始めた進研模試のオンライン受験会場は、この二つの返却時期を並べて示している。
差を生んでいるのは採点者の数でも機械の速度でもない。答えが機械可読な形で存在するかどうかである。

本ノートの問いは「模試の運営はどの工程で詰まり、AI はどこまで入っているか」である。
対象はベネッセ、河合塾、駿台、Z 会、リクルート、atama plus などの事業者と、文部科学省と大学入試センターの公的資料である。
収集は `mode: industry` で行い、公的機関、調査会社、当事者証言、労働市場の4系統から台帳を作った（`source/review/mock-exam-operations-ai/industry.md`）。

結論を先に述べる。
運営の負荷は**記述式の採点**に集中している。
デジタル化が実際に短縮したのは採点そのものではなく、その前後の工程（申込、回収、答案の電子化、返却）である。
採点を置き換えた例は限られ、置き換えた場合も新しい検証工程が生まれている。

## 運営工程のどこが重いか

模試の運営は、問題作成、印刷と配送、実施、回収と電子化、採点、成績処理、志望校判定、返却、分析という工程に分かれる。
このうち最も重いのは採点であり、その重さは公的資料の数字に現れている。

大学入試センターは、共通テストに記述式を導入する場合の体制を試算した。
受験者最大53万人に対し、採点者は**8千人から1万人**、実働800人/日、各正答条件を2名で採点し、採点期間は20日から60日という規模である。
同センターの理事長は、成績提供日の遅れを含めて約20日間で採点を終える必要があり、少なくとも2人以上による採点とチェックが要ると述べた。
そのうえで、記述式の性質上**採点ミスをゼロにすることは極めて困難**であり、ミスの発生を前提に成績確認、成績修正、救済対応を設計する必要があるとした。
記述式の導入が見送られた理由の一つは、この体制が実際に組めるかが確定しなかったことである。

採点は、人を集めれば済むというものでもない。
第200回国会の答弁書は、採点を在宅で行えるかを問われ、仕様書が求める部屋の要件を満たさない場所での採点は認められないと答えた。
要件には警備員の配置、二重扉、資料の持ち出し管理、外部への送信の禁止が含まれる。
答案を持ち出せないため、採点は会場に人を集めて行うしかない。

学校の側でも、採点は教員の時間を最も多く食う業務の一つである。
文部科学省の教員勤務実態調査は、業務記録の項目「成績処理」の定義に**試験問題作成と採点を含めている**。
その時間は教諭の平日で小学校25分、中学校36分である。
TALIS 2024 では、日本の教員の課題の採点と添削は小学校4.1時間、中学校4.3時間で、週当たりの仕事時間そのものが小学校52.1時間、中学校55.1時間と参加国中最長である。

採点は、教員の側でも事業者の側でも、同じ位置に重くのしかかっている。

## デジタル化が短縮したのは採点の前後である

事業者の側で進んだのは、採点を速くする技術ではなく、採点の周辺から人手と紙を外す設計である。

河合塾の全統模試は年間延べ約270万人が受験する。
その DX で変えたのは実施形式ではない。
紙の冊子と解答用紙はそのまま残し、申込から成績確認までの流れをデジタル化した。
模試結果を確認できるようになる時期は従来より10日から14日早くなった。
解答は生徒がスマートフォンで撮影してアップロードし、採点者は画面上で採点する。
答案の回収と仕分けが発生しなくなり、バックアップの複製も要らなくなった。
河合塾が模試統括部の担当者を通じて語ったのは、申込、実施、返却が分断され、目視と人的運用のエラーチェックに工数がかかっているという認識だった。
受験から成績返却までの1か月というリードタイムを、1週間でも短縮したいという目標が語られている。

短縮の内訳を分解すると、削られたのは答案が物理的に移動してデータになるまでの時間である。
採点という作業そのものの速度は変わっていない。

ベネッセの進研模試でも構図は同じである。
マーク式を CBT にすると結果は即日で返る。
記述式は CBT と解答用紙の併用で、返却は1週間から2週間程度かかる。
同じサービスの中で、機械可読な部分だけが即日になる。

デジタル化が最も効いたのは、実は採点より後ろの返却工程だという見方もできる。
電子化された答案は採点後にそのまま集計と帳票生成へ流れる。
駿台グループのエスエイティーティーは、センター試験後などに帳票数が12万人分以上になると述べており、旧基幹システムは約3000種類の帳票を出力していた。
デザインを変えるたびにプログラムの変更が必要で、COBOL 技術者の確保も難しくなっている。
帳票生成が人手とレガシーに依存している現場では、答案の電子化は採点より下流の工程を軽くする。

## 採点の自動化はどこまで来ているか

記述式の自動採点は、研究段階を出て運用に入りつつあるが、範囲は限られている。

ベネッセ i-キャリアの GPS-Academic は、大学向けの思考力測定テストで記述と論述の採点に AI を使う。
従来1か月から2か月かかっていた採点と返却が即日になるとして、2026年度版から提供される。
2024年度の実績は215大学、28万人である。
出題形式と測定項目と採点品質は現行のまま維持すると説明されている。

全国学力・学習状況調査の CBT 化では、自動採点は「一部に活用」という表現にとどまる。
文部科学省は、CBT 化によって解答の読み取りと電子化の作業が不要になり、採点に要する時間が短縮されると説明する。
約200万人分の解答が機械可読なデータになることが前提にある。
ただし自動採点で置き換える範囲は明示されていない。

公的機関の研究も続いている。
大学入試センターは理化学研究所と自然言語処理と AI による採点支援を共同研究してきた。
文部科学省の検討会議の資料には、問題作成や採点の効率化の工夫事例を収集して提供するという項目が残っている。

一方で、自動採点が届いていない範囲は現場の証言に現れる。
デジタル採点システムを導入した学校の事例では、定期テストの採点が12時間から3割から4割短縮したという報告があるのと同じページに、**国語の論述問題は採点時間が変わらなかった**という報告が並ぶ。
採点を機械が代替するのは、正誤が一意に決まる問題までである。

## デジタル採点は採点を消さず、検証工程を生む

デジタル採点を入れると採点が不要になる、という予想は成り立たない。

河合塾は、模試の採点とは別に「採点チェック」という職務を募集している。
全国の採点者が付けた採点を、河合塾が作った採点基準に沿っているかを PC 上で確認し、誤りを修正する仕事である。
募集要項には「採点自体を行うお仕事ではありません」と明記されている。
時給1,500円、1日3時間から5時間、週3日程度という条件で、年間12回の記述式模試に合わせて人が集められる。

同じことは学校の側でも起きている。
全国学力・学習状況調査を CBT 化する議論では、読み取りによる電子化の工程が消える代わりに、採点の質をどう担保するかが課題として残る。
採点を機械に置き換えるほど、置き換えた結果を人が確かめる工程が要る。

採点を自動化しても、その判断が正しいかを保証する責任は人に残る。
この構造は、効率化の数字だけを見ていると見落とす。

## デジタル化は負荷を消さず、置き換える

紙の工程をデジタルに移すと、消える負荷と新しく生まれる負荷がある。

全国学力・学習状況調査の CBT 化で消えるのは、問題冊子の印刷、約3万校への配送、回収、調査当日までの厳重な保管である。
代わりに生まれるのは端末とネットワークの運用である。
文部科学省は、実施時に端末やネットワークの不具合が起きる可能性をゼロにはできないという前提に立ち、日程と時間帯を分散させる設計を求めている。
令和7年度に中学校理科で先行実施した悉皆 CBT では、45校（全体の0.5%）が実施日に調査を完了できず、44校が後日実施になった。

紙の工程には、紙に固有の損失もある。
会計検査院は、全国学力・学習状況調査の印刷業務請負契約12件（契約額10億387万8657円）を検査し、視覚障害のある児童生徒用の問題用紙は印刷した201,430部のうち100,302部（49.8%）が学校に送付されずに処分されていたと指摘した。
通常文字の問題用紙の未送付率は7.4%である。
予備分を除いても88,479部が過大に印刷され、割高額は約710万円に上った。
実人数が確定する前に部数を決めなければ間に合わないという工程の性質が、過剰印刷と廃棄を生んでいる。

受験者側の受け止めも一様ではない。
atama plus と駿台が2020年に実施したオンライン模試は約2万8千人が受験し、アンケートには3,085件の回答が集まった。
結果がすぐ分かることや場所と時間を選べることは満足度4.0以上だったが、問題用紙の見やすさと設問の解きやすさは満足度2程度だった。
次回もオンラインを選びたいという回答は19%で、選びたくないが40%である。
理由には PC 操作への不慣れ、目の疲労、家庭では緊張感が足りないことが挙げられた。

運営側のデータ処理にも、デジタル化固有の負荷がある。
リクルートのスタディサプリでは、学校の到達度テスト結果の CSV を日次で取り込むバッチの処理時間が団体ごとに30分から8時間までばらつき、翌日のジョブ起動時刻まで動くと困るという制約と戦っている。
処理量のばらつきは、紙を運んでいた時代には表に出なかった負荷である。

## 需要側の縮小と供給側の人手不足

模試の運営を支える側の条件は、両側から狭まっている。

需要側では、子どもの数が減っている。
文部科学省の学校基本調査（令和7年度）で、小学校の在学者は5,812,375人、中学校は3,105,297人といずれも過去最少になった。
小学校の在学者は昭和33年の13,492千人から半分以下になっている。
学校の数も小学校18,607校、中学校8,827校と減り続けている。

供給側では、教員が足りない。
令和7年度採用の教員採用選考の競争率は全体2.9倍で過去最低になり、小学校は2.0倍、中学校は3.6倍である。
採用できずに欠員が出ている状態を数えた調査では、令和7年度の5月1日時点で3,827人が不足し、前回の令和3年度の2,065人から1.85倍に増えた。
小学校では学級担任の不足が1,086人に上る。

採点を支えてきた労働市場も縮んでいる。
ベネッセは模擬試験等の採点スタッフを募集しており、採点運営管理スタッフは四年制大学と大学院在学中の学生に限られ、時給は新宿で1,230円から、梅田で1,190円からである。
河合塾は答案1枚あたり20円前後から125円前後の出来高制で採点者を募っている。
学習塾の倒産は令和7年に東京商工リサーチで55件、帝国データバンクで46件と、いずれも過去最多になった。
同じ調査で、売上50億円以上の大手塾は9割超が黒字、売上5億円未満の中小塾は約4割が赤字と、規模による二極化が示されている。

教員の側の負担軽減が効くかについては、否定的な知見もある。
国立教育政策研究所は、教員146人の2時点のパネルデータを分析し、業務での ICT 活用によって業務時間が削減されるとは断言できないと結論した。
業務時間が長い教員ほど ICT を使う機会が多いという逆の因果も指摘している。
自治体の自己申告では、尼崎市がデジタル採点の導入後に「負担感が軽減した」と答えた教員の割合75%（目標60%）を報告しているが、残業時間の削減率のような定量指標は設定されていない。

## 調査の範囲と手順

本ノートは、模試運営の工程ごとに負荷と AI の到達点を対応づける目的で、2026年9月18日に収集した産業コーパスを要約したものである。
公的機関の一次情報、調査会社の方法論明示の定量、事業者と開発者の一次証言、労働市場統計の4系統を `source-researcher` の4 profile で並行収集した。
労働市場の profile は本来デザイン職を対象とするため、対象職種を教育とテスト運営の職務に読み替えて適用した。
台帳（方法論、ポジション判定、除外した販促項目の全件）は `source/review/mock-exam-operations-ai/industry.md` に置いてある。

事業者の発信には、自社製品の優位を方法論なしに数値で主張する部分が混じる。
河合塾の環境効果、教育ソフトウェアの導入実績と効率化満足度、atama plus の「国内最大規模」、ベネッセの「業界初」は販促として分離し、本ノートでは事実として扱っていない。
パーソルビジネスプロセスデザインの教員残業20%削減と DNP リアテンダントの削減率は、標本と比較条件が非開示のため台帳から除外した。

数値はすべて出典元の報告として記し、本ノートの側で断定していない。
教育とテスト運営の運営者数、採点スタッフの雇用形態別の就業者数、模試単独の市場規模を方法論つきで示す統計は見つからなかった。
文部科学省の主要な PDF の多くはテキスト層を展開できず、数値を報道と索引経由で確認している。
詳細は末尾の「未検証事項」に集約した。

## 未検証事項

- 大学入試センターの採点体制の試算（採点者8千人から1万人、約20日間、2名以上）は理事長の提出資料と仕様書に基づくが、指定 URL は404で PDF 本文を直接取得できていない。
- 記述式導入見送りの理由（採点体制、採点精度、自己採点の不一致）は文科大臣の記者会見に基づくが、会見全文を直接取得できていない。
- 河合塾の採点料（答案1枚あたり20円前後から125円前後）は採用サイトの記載に基づくが、個別の FAQ 資料は取得できていない。
- ベネッセ i-キャリアの GPS-Academic の記述と論述の AI 採点（215大学、28万人、2026年度版）は配信資料の本文を取得できていない。
- ベネッセホールディングスの FY2024/3 の売上と利益、進研模試の年間受験者約45万人は検索経由の情報で、決算資料の一次取得はできていない。
- TALIS 2024 の数値（週当たり仕事時間、採点と添削、事務業務、校長の教員不足感）は教育専門紙の報道に基づく。文部科学省の PDF は本文を取得できていない。
- 教員勤務実態調査の時間外在校等時間の年間推計値、および都道府県単位の有効求人倍率は、推計値または地域値であり全国値ではない。
- 尼崎市の「負担感が軽減した」75% は主観評価指標であり、労働時間の削減量ではない。
- 学校単位のデジタル採点の短縮事例（12時間から3割から4割短縮、半分以下）は、いずれも統制のない一事例で一般化できない。
- DNP のデジタル採点システムの導入校数は、同一ページ内に約4,200校、約4,800校、シリーズ累計約4,900校の記載があり不整合である。
- 経済産業省の関連資料（未来の教室、EdTech 導入補助金、特定サービス産業動態統計）は HTTP 403 で到達できていない。公表物が存在しないという意味ではない。

## 参照文献

すべて 2026-09-18 アクセス。台帳の詳細は `source/review/mock-exam-operations-ai/industry.md`。

### 公的機関（T1）

- 文部科学省「学校基本調査－令和7年度 結果の概要－」. https://www.mext.go.jp/content/20251226-mxt_chousa01-000044291_01.pdf
- 文部科学省 学力調査室「全国学力・学習状況調査の CBT 化について」. https://www.mext.go.jp/content/20260615-mxt_chousa02-000035736-02.pdf
- 文部科学省「教員勤務実態調査（令和4年度）集計（確定値）」. https://www.mext.go.jp/content/20240404-mxt_zaimu01-100003067-2.pdf
- 中央教育審議会 学校における働き方改革特別部会 資料3. https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo3/079/siryo/__icsFiles/afieldfile/2017/11/08/1397673_3.pdf
- 文部科学省「大学入試のあり方に関する検討会議 進捗状況」. https://www.mext.go.jp/content/230210-mxt_daigakuc02-000025543_03.pdf
- 文部科学省「大学入学共通テスト 記述式問題関連資料」. https://www.mext.go.jp/content/20210330-mxt_daigakuc02-000013827_5.pdf
- 文部科学省「統合型校務支援システムの実証研究」. https://gkz781swok1ivzu2.www.mext.go.jp/a_menu/shotou/zyouhou/detail/1404427.htm
- 文部科学省「リーディングDXスクール事業 実践事例（習志野市立第一中学校）」. https://leadingdxschool.mext.go.jp/files/achieve_r6/jirei/C112210001824_1_3.pdf
- 文部科学省「教師不足に関する調査（令和7年度）」. https://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/kyoin/mext_00018.html
- 文部科学省「令和7年度公立学校教員採用選考試験の実施状況」. https://www.mext.go.jp/content/20251218-mxt_kyoikujinzai01-000046447_1.pdf
- 文部科学省「教員勤務実態調査（令和4年度）速報値」. https://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/mext_01232.html
- 文部科学省「学校における働き方改革に関する答申（第213号）掲載ページ」. https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chukyo/chukyo3/079/sonota/1412985.htm
- 会計検査院「平成26年度決算検査報告 第3章第1節第6 文部科学省」. https://report.jbaudit.go.jp/org/////h26/2014-h26-0147-0.htm
- 衆議院「第201回国会 質問第32号 答弁書」. https://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_shitsumon_pdf_s.nsf/html/shitsumon/pdfS/a201032.pdf/$File/a201032.pdf
- 衆議院「第200回国会 質問第73号 答弁書（記述式採点の実施要件）」. https://www.shugiin.go.jp/Internet/itdb_shitsumon.nsf/html/shitsumon/b200073.htm
- 総務省統計局「サービス産業動態統計調査 2025年5月分（速報）」. https://www.stat.go.jp/data/mbss/kekka/pdf/m202505.pdf
- 尼崎市「デジタル採点システム活用状況報告」. https://www-city-amagasaki-hyogo-jp.cache.yimg.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/042/897/kekkahokoku07.pdf
- 国立教育政策研究所「業務での ICT 活用と業務時間の関係」. https://www.nier.go.jp/05_kenkyu_seika/pdf_seika/r06/r060709_03_honbun.pdf

### 調査会社・シンクタンク（T2）

- 矢野経済研究所「教育産業主要15分野の市場規模」. https://www.yano.co.jp/press-release/show/press_id/3935
- 矢野経済研究所「eラーニング市場」. https://www.yanoresearch.com/en/press-release/show/press_id/4077
- 東京商工リサーチ「学習塾の倒産動向（2025年）」. https://www.tsr-net.co.jp/data/detail/1202296_1527.html
- 帝国データバンク「学習塾業界の倒産動向」. https://www.tdb.co.jp/report/industry/20260104_gakusyu25y/
- GMO メディア×船井総合研究所「子ども向け情報教育市場」. https://group.gmo/news/article/9536/
- Gartner「Government and Education IT Spending Forecast」. https://www.gartner.com/en/documents/5166331
- IDC Japan「国内 IT 市場予測」. https://mfe-prod.idc.com/getdoc.jsp?containerId=JPJ54214026&pageType=PRINTFRIENDLY
- McKinsey & Company「How artificial intelligence will impact K-12 teachers」. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Social%20Sector/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20will%20impact%20K%2012%20teachers/How-artificial-intelligence-will-impact-K-12-teachers.pdf
- HolonIQ「The Size and Shape of the Global Education Market」. https://www.holoniq.com/notes/the-size-shape-of-the-global-education-market
- Statista「Japan EdTech market size by category」. https://www.statista.com/statistics/1199709/japan-edtech-market-size-by-category/

### 事業者・開発者の一次証言（T3）

- 河合塾グループ「全統模試 DX」. https://www.kawai-juku.jp/stories/001618.html
- 河合塾 模試統括部「K-Web 採点チェック 募集要項」. https://www.kawaijuku.jp/recruit/ongoing/001480.html
- 河合塾 採点スタッフ募集. https://www.kawaijuku.jp/recruit/
- SHIFT「河合塾 全統模試の業務改革事例」. https://service.shiftinc.jp/case/kawai-juku/
- Z 会 在宅デジタル採点 募集要項. https://service.zkai.co.jp/home/jinzai/ten/boshu/saiten_tokuchou.html
- ベネッセコーポレーション「進研模試 メタバース受験会場」. https://company.benesse.co.jp/newsrelease/education/2024/09/24_6101.html
- ベネッセコーポレーション「生成 AI を活用したテスト作成の実証」. https://company.benesse.co.jp/newsrelease/education/2023/12/01_6029.html
- ベネッセ i-キャリア「GPS-Academic」. https://prtimes.jp/a/?c=120&r=1420&f=d120-1420-4b63116e4c2b17137e4121193c28d03b.pdf
- ベネッセコーポレーション 採点スタッフ採用情報. https://benesse.co.jp/benesseinfo/saiyou/st_s/
- Classi 開発者ブログ「CALE v2.0」. https://tech.classi.jp/entry/2023/12/12/090000
- Classi 開発者ブログ「レコメンドエンジンの品質保証」. https://tech.classi.jp/entry/2022/08/22/180000
- リクルート スタディサプリ「Argo Workflows による並列化」. https://blog.studysapuri.jp/entry/2026/05/28/argo-workflows-parallelism
- リクルート テックブログ「成績・分析 SQL のテスト計画を LLM で自動生成」. https://techblog.recruit.co.jp/article-6082/
- atama plus「学力の測定と学習をつなぐ検証プロダクト」. https://zenn.dev/atamaplus/articles/9db6713efa740e
- atama plus×駿台「オンライン模試」. https://corp.atama.plus/news/1506/
- ウイングアーク「エスエイティーティー 帳票基盤事例」. https://www.wingarc.com/product/usecase/61.html
- DNP「リアテンダント」. https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20172672_4986.html
- 教育ソフトウェア「採点ナビ 導入事例」. https://www.kyoikusw.co.jp/campaign-pages/saiten-navi/

## 関連ノート
[AIと教育学・学習科学の研究潮流：生成AIと学習の実証（2024–2026）](https://jamjet-iqbal.com/notes/ai-education-learning-sciences-trends/) ／ [デザイン教育のAI適応 — カリキュラム改革の現在地と構造的課題](https://jamjet-iqbal.com/notes/design-education-ai-adaptation/) ／ [AI活用前提の能力測定 — 資質×AIスキルの交互作用と測定フレームワーク](https://jamjet-iqbal.com/notes/ai-augmented-competency-measurement/)
[模試の採点と作問で、どの作業が置き換わったか](https://jamjet-iqbal.com/notes/mock-exam-scoring-item-writing-industry/)（採点工程と作問工程に限定した深掘り）