2026年1月17日～18日に実施された大学入学共通テストで、OpenAIの最新モデルGPT-5.2 Thinkingが主要15科目のうち9科目で満点を獲得した。
文系科目で970点、理系科目で968点（いずれも1000点満点）という驚異的な成績を記録。満点を獲得した科目は、数学Ⅰ・A、数学Ⅱ・B・C、化学、化学基礎、物理基礎、地学基礎、生物基礎、情報Ⅰ、公共・政治経済の9科目に及ぶ。
AIベンチャー・株式会社LifePromptが実施した検証では、GPT-5.2 Thinkingの得点率は97%に達し、同時に検証されたGemini 3.0 Pro（91〜94%）やClaude 4.5 Opus（91〜94%）を大きく上回った。
わずか10年前の2016年、国立情報学研究所の「東ロボくん」プロジェクトは偏差値57程度で東京大学合格を断念した。この劇的な進化が突きつけるのは、「AIが満点を取る時代に、大学教育はどう向き合うべきか」という根本的な問いである。
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大学入学共通テスト・主要15科目の9科目で満点を獲得、生成AIが入試で満点を取る時代に大学はどう向き合うべきか？
【編集部解説】
この事実が突きつけるのは、もはや「AIが入試で高得点を取れるかどうか」ではなく、「AIが満点を取る時代に、大学教育はどう向き合うべきか」という根本的な問いです。世界の主要大学は、この問いに対して明確な答えを出し始めています。
世界の大学が採用するAI対策は、大きく4つの象限に分類できます。横軸を「AI利用の制限（左）⇔ 許容（右）」、縦軸を「個別対応（下）⇔ 構造的対応（上）」とすると、9つの主要戦略が浮かび上がります。
左下象限（使わせない）では、技術的・物理的な禁止策、AI検知ツール、懲戒・制裁措置が展開されています。上智大学は2023年10月に初版のガイドラインを公表し、2025年11月に更新版を発表しました。生成AIを剽窃と同等に扱い、不正使用には厳格な対処を行っています。
慶應SFCでは2025年4月、課題PDFに透明度100%で不可視の指示文を埋め込み、AIに丸投げした学生を検知する巧妙な手法を導入しました。福澤諭吉『文明論之概略』に関する透明テキストを仕込むことで、AIが授業と無関係な内容を出力してしまう「トラップ」を設計。数名の学生がこれに引っかかり、生成AIのリスクを身をもって学ぶ結果となりました。
右下象限（使用申告）では、シンガポール国立大学（NUS）が2024年8月に更新したガイドラインで、AI使用時の詳細な申告義務を課しています。使用したツール名、プロンプト内容、どの部分をAIが生成したかを明記させることで、透明性を確保する仕組みです。
左上象限（構造的制限）では、評価方式そのものを変革する動きが加速しています。オーセンティック評価（現実世界の課題解決を評価）やIOA（Interactive Oral Assessment：対面口頭試問）の導入により、AIでは代替できない能力を測定します。上智大学の更新版ガイドラインも、この方向性を明確に示しています。
右上象限（構造的取り込み）こそが、現在最も注目される領域です。香港大学は2023年6月、生成AIを「読み・書き・視覚・デジタルに続く第5のリテラシー」と宣言し、全学生への必修化を決定しました。AI活用能力を、口頭、文章、視覚、デジタルと並ぶ5番目の必須スキルと位置づけたのです。
ハーバード大学のCS50では2023年夏から専用AIチューター「Duck」を導入。ChatGPTのように答えを与えるのではなく、ソクラテス式の質問で学生の思考を促します。「この問題にどうアプローチしますか？」と問いかけることで、学生の批判的思考力を育成する設計です。
産学連携も活発化しています。OpenAIは2025年3月、ハーバード大学、MIT、オックスフォード大学など15機関とNextGenAIコンソーシアムを立ち上げ、5000万ドルの研究資金を提供。医療診断の高速化、メタサイエンス研究、デジタルアーカイブの構築など、多岐にわたるプロジェクトが進行中です。
Anthropicは2025年4月、ノースイースタン大学、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスなどとClaude for Educationを開始しました。Learning modeは直接答えを提供せず、「どのようにこの問題に取り組みますか？」と学生に問いかけ、自律的な学習を促進します。
この戦略シフトの背景には、検出技術の限界があります。AI検知市場は2033年までに52億ドル規模に成長すると予測されていますが、検知ツールの精度は70%程度にとどまり、誤検知率も5%存在します。人間が書いた文章をAI生成と誤判定するリスクがあるため、検知結果だけでは評価に使えないのです。
技術的「いたちごっこ」の限界が、教育機関を防御型から統合型へと向かわせています。2023年初頭には左下象限（使わせない）のアプローチが主流でしたが、2025年現在、多くの大学が右上象限（構造的取り込み）へシフトしつつあります。
しかし、この変革は単なる技術導入ではありません。AIが満点を取る時代に、大学は何を教えるべきか。知識の暗記や計算能力ではなく、批判的思考力、創造性、倫理的判断力こそが、人間固有の価値として浮上しています。
香港大学の「第5のリテラシー」宣言、ハーバード大学の「思考を促すAI」、そして上智大学の段階的ガイドライン整備は、いずれもこの本質的な問いへの応答です。AIと共存する時代の学びとは何か。その答えを形作る作業が、今まさに世界中の大学で始まっています。
2026年1月の共通テスト結果は、教育の歴史的転換点を象徴しています。活版印刷が知識の独占を崩し、蒸気機関が産業構造を変革したように、生成AIは教育の根本を問い直しています。この転換期に立ち会う私たちは、次世代の学びをどう設計するのか。世界の大学が示す9つの戦略は、その羅針盤となるでしょう。
【用語解説】
LLM（大規模言語モデル）
膨大なテキストデータから言語パターンを学習し、文章生成や質問応答を行うAIモデル。GPT、Gemini、Claudeなどが代表例である。
東ロボくん
国立情報学研究所が2011年から2016年まで開発した、東京大学合格を目指すAIプロジェクト。偏差値57程度で開発を停止した。
Authentic Assessment（オーセンティック評価）
現実世界の課題解決能力を測定する評価方式。従来の知識再現型テストではなく、実践的な問題解決プロセスを評価する。
IOA（Interactive Oral Assessment）
対面での口頭試問形式の評価。学生の思考プロセスや即応能力を直接確認でき、AI代替が困難な評価手法。
ChatGPT Edu
OpenAIが2024年5月に発表した大学向けChatGPTサービス。大学全体でのライセンス導入を可能にする。
【参考リンク】
【満点9科目！】共通テスト2026を最新版AIに解かせてみた｜株式会社LifePrompt（外部）
LifePromptによる共通テスト検証の詳細レポート。GPT-5.2 Thinkingが9科目で満点を獲得した実験の全容を公開
National Institute of Informatics（外部）
東ロボくんプロジェクトを推進した国立情報学研究所の公式サイト。AI研究の最前線を発信している
Introducing NextGenAI | OpenAI（外部）
OpenAIのNextGenAIコンソーシアム発表ページ。ハーバード、MITなど15機関との5000万ドル規模の教育連携を紹介
Introducing Claude for education | Anthropic（外部）
AnthropicのClaude for Education発表ページ。ノースイースタン大学など先進校との協働事例を掲載
Policy for Use of AI in Teaching and Learning | NUS（外部）
シンガポール国立大学の2024年8月版AIポリシー。AI使用時の申告義務など詳細なガイドラインを定めている
At The University of Hong Kong, a full embrace of generative AI shakes up academia（外部）
香港大学が生成AIを「第5のリテラシー」として全面導入した経緯を詳述。2023年6月の方針転換を報じている
Artificial Intelligence – CS50（外部）
ハーバード大学CS50のAI活用ページ。専用チューター「Duck」の仕組みと教育哲学を解説している
【参考記事】
Introducing NextGenAI: A consortium to advance research and education with AI（外部）
2025年3月4日、OpenAIがハーバード大学、MIT、オックスフォード大学など15の研究機関と5000万ドル規模のNextGenAIコンソーシアムを発表
Introducing Claude for education（外部）
2025年4月2日、AnthropicがClaude for Educationを発表。ノースイースタン大学、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス、シャンプレーン大学と全学導入契約を締結
At The University of Hong Kong, a full embrace of generative AI shakes up academia（外部）
2023年6月、香港大学が生成AIを「第5のリテラシー」として公式に位置づけ。読み・書き・視覚・デジタルに続く必須スキルとして全学生への教育を開始
Teaching CS50 with AI: Leveraging Generative Artificial Intelligence in Computer Science Education（外部）
ハーバード大学CS50における専用AIチューター「Duck」の開発と運用に関する学術論文。2023年夏から導入し、24時間365日のサポート体制を構築
Policy for Use of AI in Teaching and Learning | National University of Singapore（外部）
シンガポール国立大学が2024年8月7日に更新・承認したAI利用ポリシー。AI使用時の詳細申告義務を規定し、使用ツール名、プロンプト内容、生成箇所の明記を求める
慶應大学のAI対策が面白い PDFに透明度100で見えない文書を埋め込み（外部）
2025年4月、慶應SFCの総合政策学部でPDFに透明度100%の不可視テキストを埋め込むAI対策を実施。生成AIのリスクを体験的に学ばせる教育的トラップとして機能
上智大学 教育における生成AI利用に関するガイドライン（外部）
上智大学が2023年10月に初版を公表し、2025年11月に更新版を発表したガイドライン。生成AIの不正使用を剽窃と同等に扱い、段階的に対応方針を整備
【編集部後記】
AIが満点を取る時代、私たちが学ぶ意味とは何でしょうか。知識や計算ならAIに任せ、人間は創造性や倫理的判断に専念すべきなのか。それとも、AIと協働しながら新たな能力を開発すべきなのか。香港大学の「第5のリテラシー」、ハーバード大学の「思考を促すAI」は、いずれも明確な答えを示しています。学びの本質は変わらない。変わるのは、その手段と方法です。あなた自身は、AIとどう向き合いますか。
