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この記事の情報は、2026年8月時点のものです。UNAMの技術委員会は現在も、事件の原因と責任の所在について調査を続けています。確認試験の詳しい実施方法についても、今後さらに調整される可能性があります。
2026年、メキシコ国立自治大学（UNAM）は初めて、学士課程の入学試験を全面的にオンラインへ移行しました。遠方の受験者が一度の試験のために長距離を移動する必要をなくすため、AI試験監督、安全ブラウザ、人による審査を導入しました。しかし、試験結果の発表後、100問以上正解した受験者の割合が、過去5年間の3.5％から16.3％へ上昇していたことが判明しました。大学側は最終的に、約5万8,000人を対面式の確認試験へ参加させ、入学資格を改めて確認することを決定しました。
今回の問題を、単純に「AI試験監督が不正行為を発見できなかった」とまとめることはできません。試験中、システムは実際に警告を発しており、UNAMも受験者の約2％について入学手続きを取り消しました。しかし、監視記録と全体の得点分布の間には、無視できないずれが残りました。2台目の端末、カメラの死角、外部からの支援、代理受験サービスの販売疑惑は、カメラをもう1台追加するだけでは解決できません。AI試験監督、オンライン試験、遠隔評価の導入を検討している学校や企業にとって、UNAMの事例は制度全体を検証する現実的なストレステストになっています。
UNAMのオンライン入学試験で何が起きた？初の遠隔受験から5万8,000人の再受験まで
UNAMでは従来、学士課程の入学希望者の大半に、指定された試験会場での受験を求めていました。2026年に初めて試験を全面的にオンラインへ移行し、5月23日から6月10日まで実施しました。受験者は、指定された仕様を満たすパソコン、カメラ、マイク、安全ブラウザを使用し、決められた時間帯にシステムへログインして解答する必要がありました。
出願者は191,306人で、実際に試験を受けたのは158,712人でした。大学側は、オンライン形式によって遠方や海外に住む受験者の交通費、宿泊費、移動負担を減らし、実際の受験率も高められると説明していました。試験開始後、UNAMは最初の週末に55,840人が受験し、プラットフォームは安定して稼働したと発表しています。一方、498人は規則違反を理由に、試験を中断されるかシステムから退出させられました。
7月16日、UNAMは試験結果を発表する前日に、募集要項や大学の規則に違反した受験者約2％について、入学手続きを取り消したと発表しました。この時点で大学側は、当初の予定どおり合格者を発表し、その後の登録手続きを進める準備をしていました。
UNAM入学試験の高得点者が3.5％から16.3％へ増えた理由
今回の問題を大きくしたのは、少数の受験者がシステムから退出させられたことではなく、7月17日の結果発表後に明らかになった得点分布でした。
UNAMの学士課程入学試験は、全120問で構成されています。2021年から2025年まで、100問以上正解した受験者の割合は平均約3.5％でした。しかし、2026年には16.3％へ上昇しました。異常な高得点は医学部や法学部など競争率の高い学科にも集中しており、一部の教員、受験者、統計研究者から、試験結果が受験者の実力を正しく反映しているのかという疑問が出始めました。
ベルリン自由大学の人工知能研究者Raúl Rojasは、2021年から2026年までの得点分布を比較し、2026年の受験者の成績を二つの統計的な集団へ分けました。一方は過去5年間の分布に近いものでしたが、もう一方は高得点帯へ大量に集中していました。Rojasは、この偏りを、試験問題が突然簡単になったことや受験者全体の学力向上だけで説明するのは難しく、多数の受験者が外部から支援を受けたという仮説と整合しやすいと指摘しています。
ただし、統計上の異常だけで、特定の受験者が不正行為を行ったと証明することはできません。得点分布が過去と大きく異なることを示しているだけであり、受験記録、プラットフォームのデータ、試験問題の安全管理をさらに検証する必要があります。UNAMが高得点者の結果を一律に取り消さず、対面式の確認試験を実施することにしたのも、このためです。
Territorium Lifeはどのように試験を監督した？AI警告・安全ブラウザ・人による確認
UNAMが採用したオンライン試験プラットフォームは、Territorium Lifeが提供しています。試験システムには、本人確認、顔・音声認識、カメラとマイクによる記録、画面操作の監視、安全ブラウザ、異常行動の警告などが含まれていました。安全対策として、同じアカウントから複数の端末へ同時にログインすることを防ぎ、ほかのアプリへの切り替え、コピーと貼り付け、スクリーンショット、外部ディスプレイの使用を制限する機能も設定されていました。
AIが受験者の不正行為を自動的に決定するわけではありません。UNAMによると、システムは不審な行動の可能性を検出して警告を生成するだけであり、最終的には大学側の担当者が映像、音声、操作記録を確認し、試験を中止するか、結果を取り消すかを判断します。
問題発生後、Territorium Lifeは、同社が担当する技術的な範囲ではプラットフォームが想定どおりに動作し、1回の試験で同時に1万人を超える受験者へ対応したこともあると説明しました。同社は、高い安全性が求められる試験の完全性を維持するには、技術的な監視だけでは不十分であり、試験問題の管理、試験設計、大学側の運用も関係すると主張しています。
この説明で疑問が解消されたわけではありません。プラットフォームは、受験者が同じパソコン上で別のウェブページへ切り替えていないことを確認できます。しかし、部屋の反対側にスマートフォン、タブレット、別のパソコンが置かれているかどうかを確認するのは困難です。システムが記録できるのは画面やカメラに映っている範囲であり、その外側には依然として死角が残ります。
AI試験監督はなぜ不正行為を防げなかった？遠隔試験が抱える構造的な弱点
AI試験監督は、異常を記録し、リスクの高いケースを選別するための仕組みに近く、試験の完全な公平性を証明できる閉鎖された試験会場ではありません。UNAMの事例は、プラットフォームが正常に録画し、安全ブラウザで操作を制限し、警告を生成していても、システムから見えない外部条件によって試験全体が影響を受ける可能性を示しています。
安全ブラウザは受験用パソコンを制限できても、別の端末までは管理できない
安全ブラウザは、受験に使っているパソコン上の操作を制限できます。検索エンジンを開くこと、ウィンドウを切り替えること、問題をコピーすること、特定のショートカットキーを使うことなどを禁止できます。しかし、こうした制限は通常、ソフトウェアをインストールした端末にしか作用しません。受験者がカメラに映らない位置へスマートフォン、タブレット、2台目のパソコンを置いていた場合でも、主要な受験端末は正常な状態を保てます。画面は切り替わらず、安全ブラウザも終了しないため、システムが警告を出さない可能性があります。遠隔試験監督に関する研究でも、こうしたツールは、衝動的で目立つ規則違反を抑止する効果は期待できる一方、2台目の端末の使用、カメラ外への資料の配置、遠隔地にいる第三者からの支援といった、事前に計画された不正行為を必ずしも発見できないと指摘されています。
AIの警告は異常を示すだけで、不正行為を自動的に確定できない
受験者が下を向く、視線を外す、背景に音が入る、顔が一時的にカメラから外れるといった行動は、警告の対象になる可能性があります。しかし、これらはインターネット接続の中断、家族の通過、機器の問題、身体的な事情によって起きることもあります。UNAMは試験期間中、周囲の音が聞こえただけで試験が取り消されるわけではないと説明していました。AIが生成した警告は人による確認が必要であり、大学の担当者は前後の映像やほかの記録も確認しなければなりません。一つの信号だけで規則違反を判断することはできません。この設計は誤判定を減らす一方、審査の負担を増やします。受験者が15万人を超え、一人ひとりについて長時間の映像、音声、操作記録が残る場合、担当チームが全記録を最初から最後まで確認するのは困難です。実際には、システムが高リスクと判断した場面を先に抽出し、警告を受けたケースへ審査を集中させることになります。
警告されなかったからといって、問題がまったくなかったとは限りません。警告されたからといって、必ず不正行為を行ったとも限りません。
試験問題の流出や外部支援は、映像上の証拠を残さない場合がある
UNAMは、試験期間中に個人や企業が受験者とその家族へ、不正行為に関係する疑いのある受験支援サービスを販売していたことを確認しています。大学側は7月3日に刑事告発を行い、関係当局へ調査を求めました。現時点では、すべての異常な高得点を同じ手法によるものと判断することも、すべての試験問題が流出していたと断定することもできません。しかし、試験が複数の日程と時間帯に分かれて行われる場合、問題の重複率、試験問題のバージョン数、問題バンクの管理方法がリスクへ直接影響します。
カメラによる監視が扱うのは、受験者がその場で行っている行動です。問題が事前に流通していたか、別の試験時間帯へ解答が伝えられていたか、第三者が遠隔で支援していたかという問題は、別の安全管理に属します。これらすべてを同じ試験監督ソフトウェアだけで処理することはできません。
得点分布の異常は、なぜ結果発表後に初めて大きな問題になったのか
試験実施中、UNAMが主に確認していたのは、プラットフォームの安定性、規則違反に関する警告、個別受験者の行動記録でした。しかし、問題の全体像が明らかになったのは結果発表後であり、2026年の得点分布と過去5年間の分布を比較する分析が行われてからでした。
これは、大学側が試験中の行動監視を導入していた一方で、結果発表前の統計的な検証では異常を十分に発見できなかったことを意味します。大規模な試験では、受験者の行動を監視することと、得点分布が妥当かを確認することは別の作業です。前者は個別の行動を扱い、後者は全体の分布が突然変化していないかを確認します。どちらか一方だけでは、もう一方の問題を見落とす可能性があります。
2％の入学手続き取り消しから5万8,000人の再試験へ｜UNAMの判断が反発を招いた理由
試験結果の発表後、UNAMは技術委員会を設置し、オンライン試験の手続き、プラットフォームのデータ、全体の結果を検証しました。7月24日、大学側は7月27日から開始する予定だった書類提出と新入生登録の手続きを停止し、委員会の提案を待ちました。技術委員会は最終的に、対面式の確認試験を行うよう勧告しました。参加対象は二つのグループです。一つ目は、2026年の試験ですでに合格通知を受け取った受験者です。二つ目は、2026年の最初の試験で、志望する学科、キャンパス、受講形態について、2021年から2026年までの最低合格点以上を取った受験者です。
これは、過去5年間の受験者へ再受験を求める規則ではありません。過去5年間の最低合格点は、2026年の受験者のうち、確認試験へ参加できる範囲を定めるために使われます。約5万8,000人が確認試験へ招待され、試験によって割り当てられる約2万2,000人分の入学枠を競う見込みです。確認試験は対面会場で、人による監督のもと実施され、十分な数の異なる試験問題が用意されます。最終的な合格者は、最初のオンライン試験結果をそのまま使用するのではなく、確認試験の成績によって再度決定されます。UNAMは、遠方の受験者が再び長距離を移動する負担を減らすため、メキシコシティ以外にも試験会場を設置すると発表しました。2026年度の新入生は8月31日から授業を開始する予定で、すでに在籍している学生は8月17日に授業を再開する見込みです。
この措置には、どちらの立場からも不満が出ています。すでに合格通知を受け取った受験者は、大学側が誠実に受験した人と不正行為を疑われる人を区別せず、基準を満たした全員へ制度上の失敗による負担を負わせていると考えています。一方、最初の試験で不合格となった受験者は、異常な高得点によって合格点が引き上げられ、本来なら入学できた可能性のある人が押し出されたと主張しています。UNAMの前事務総長Patricia Dávilaは8月1日付で退任し、その後Javier de la Fuenteが就任しました。退任時期が試験問題と重なったため、メディアは事件後の重要な人事異動として報じました。ただし、大学側は今回の問題が退任の唯一の理由だったかどうかを明らかにしていません。
AI試験監督を安全に使うには？問題バンク・統計審査・異議申し立て
UNAMの事例は、すべてのオンライン試験が信用できないことを証明したわけでも、AI試験監督にまったく価値がないことを示したわけでもありません。問題は、高リスクの試験でAI試験監督を唯一の防衛手段として使用すると、システムから見えない不正行為が発生した際に、試験結果全体の信頼性が失われる可能性があることです。
AI試験監督を唯一の防衛手段にしない
カメラ、マイク、安全ブラウザは、確認できる行動を記録し、衝動的な規則違反を防ぐのに適しています。しかし、問題バンクの安全管理、試験問題のバージョン管理、試験後の統計分析を置き換えることはできません。大規模な試験では、問題のランダム抽出、出題順の変更、複数の同等な試験問題の作成を行い、異なる時間帯の試験で同じ問題が使われる割合を管理できます。試験日程が数日間にわたる場合は、問題がSNSや有料グループ内で流通する可能性も評価する必要があります。遠隔試験監督に関する研究では、監視ツールは多層的な防衛策の一部として使うのが適切だという見方が一般的です。事前に計画された外部支援や2台目の端末の使用を、ソフトウェアだけで完全に防ぐことは困難です。
結果発表前に過去の得点分布と比較する
合格発表の前に、過去の平均点、高得点者の割合、各問題の正答率、学科ごとの得点分布を比較する必要があります。特定の年度に突然大量の高得点者が現れた場合、SNSで議論が起きてから調査を始めるべきではありません。
統計審査では、全体の平均点だけを見るべきではありません。高得点者が特定の試験時間帯、問題バージョン、受験地域、端末環境へ集中しているかどうかも、異なる手掛かりになります。試験主催者は、結果発表を停止する条件を事前に定めることもできます。例えば、高得点者の割合が過去の範囲を一定以上超えた場合や、一部の問題で不自然に同じ解答が集中した場合は、先に人による確認を行い、その後で結果を発表するかどうかを判断します。
完全な記録を保存し、理解できる異議申し立て制度を用意する
AI試験監督が生成した警告を、内部コードだけで処理するべきではありません。受験資格を取り消された受験者は、どの時間帯の映像、どの規則が問題になったのか、再度人による審査を求められるのかを知る必要があります。
問題発生後、UNAMは一部の受験者に対し、試験取り消しの根拠を確認できるようにし、不合格者から提出された得点再確認の申請にも対応しました。こうした仕組みを試験前から規則へ明記しておけば、受験者は、いつ異議を申し立てられるのか、誰が審査するのか、どの程度の期間で結果が通知されるのかを理解できます。異議申し立て制度は、AIによる誤判定の被害を減らす役割も持ちます。異常を示す警告は調査の出発点であり、それ自体を不正行為の証拠とみなすことはできません。
試験前に、制度が機能しなかった場合の対応を決めておく
高リスクの試験では、結果に問題が発生してから、再試験を実施するかどうかをその場で議論するべきではありません。主催者は、問題の程度に応じた対応方法を事前に定めることができます。例えば、個別受験者の記録に明確な証拠がある場合は、その人の結果だけを取り消します。特定の試験時間帯で問題の安全性が失われた場合は、その時間帯だけを再試験の対象にします。得点分布全体の信頼性が失われた場合に、初めて大規模な確認試験を実施します。
再試験の対象範囲、交通費の補助、特別な配慮が必要な受験者への対応、異議申し立ての期限、新しい得点の計算方法についても、試験前の予備計画へ含める必要があります。制度に問題が発生したとき、「すべての結果を認める」か「全員が最初からやり直す」かという二つの選択肢しか残らない状況を避けられます。
今回のUNAMの事例は、AI試験監督がまったく役に立たないことを証明したわけではありません。システムは実際にリアルタイムで警告を生成し、試験記録を保存し、一部の規則違反と判断された受験者の資格を取り消しました。問題は、これらの機能だけでは、全体の得点が信頼できることを証明できなかった点にあります。
2台目の端末、外部支援、試験問題の流通、異常な得点分布は、カメラをもう1台設置するだけでは解決できません。高リスクの試験で遠隔形式を維持するのであれば、試験監督ソフトウェア、問題バンク管理、統計審査、人による確認、異議申し立て制度を一つの流れとして設計する必要があります。どこか一つでも準備が不十分であれば、再試験と遅延の負担を最終的に引き受けるのは受験者です。
よくある質問 FAQ
UNAMは初めて、学士課程入学試験を全面的にオンラインで実施しました。しかし、結果発表後に異常な高得点分布が確認されました。大学側は技術委員会を設置して調査し、最終的に、指定された得点条件を満たす2026年の受験者約5万8,000人へ、対面式の確認試験を実施することを決定しました。
2021年から2025年まで、100問以上正解した受験者の割合は平均約3.5％でした。しかし、2026年には16.3％へ上昇しました。統計分析では、過去とは明らかに異なる高得点者の集団が確認されました。ただし、統計上の異常だけで、個別の受験者が不正行為を行ったと証明することはできません。
いいえ。AIは主に、映像、音声、画面操作を記録し、不審な行動の可能性について警告を生成します。最終的にはUNAMの担当者が証拠を確認し、規則違反に当たるかどうかを判断します。
必要ありません。確認試験の対象は、2026年に合格通知を受け取った受験者と、2026年の最初の試験で、志望する学科、キャンパス、受講形態について、2021年から2026年までの最低合格点以上を取った受験者です。対象者は約5万8,000人と推定されています。
できません。安全ブラウザは主な受験用パソコンを制限でき、カメラとマイクも周囲の一部を記録できます。しかし、別のスマートフォン、カメラの死角、事前に手配された外部支援は、監視を回避できる可能性があります。技術研究でも、複数の遠隔試験監督ツールにおいて、不正防止策が回避される可能性が確認されています。そのため、AI試験監督を唯一の試験安全対策として使用するのは適切ではありません。