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HandsOn AI日本語スピーキングテスト、提供開始3カ月で受験者数5,000名を突破。日本語能力試験(JLPT)との相関調査結果を公開
[26/08/21]
提供元：PRTIMES
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N1・N2保有者の5割以上が、該当するCEFRレベルの会話力に届かず。一方、N5・N4の4割は上回る結果に
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/188944/2/188944-2-1959cb20700b501d0c70b357e16fb727-2400x1260.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
株式会社HandsOn AI（本社：東京都江東区、代表取締役：横手倫也、以下「HandsOn AI」）は、2026年6月に提供を開始したAI日本語スピーキングテスト「HandsOn AI 日本語会話能力測定」の受験者数が3カ月で5,000名を突破したことをお知らせします。
あわせて、JLPTの受験結果を申告した1,000名分のデータを基に、JLPTのレベル（及びJLPT公式のCEFRレベル参考表示）と会話能力の関係についての調査結果を初めて公開いたします。
日本語学校のクラス分けや学習成果の確認、外国人材の採用・配属では、言語知識に加えて、相手の問いを理解し、自分の考えを組み立て、やり取りを成立させる力が求められます。また、認定日本語教育機関の教育課程では、「日本語教育の参照枠」を参照しながら目標・教育内容・学習成果の評価を設計することが重視されています。現場には、Can-do（何ができるか）と熟達度を共通言語としながら、多人数を継続的・客観的に評価できる仕組みが求められてきました。
共同開発者・学術顧問
武蔵野大学 グローバル学部
日本語コミュニケーション学科
神吉 宇一教授
日本語教育における主な活動内容
・元公益社団法人日本語教育学会副会長
・元文化審議会国語分科会委員
・文部科学省地域日本語教育アドバイザー
・文部科学省地域日本語教育のガイドライン（仮称）検討有識者会議・座長
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/188944/2/188944-2-27871ed3f363b7bcf3d85c20ed047192-550x367.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
神吉 宇一教授
神吉宇一教授 コメント
「外国につながる人たちが日本語で働き、学び、暮らす場面が広がるなかで、『話す力』を適切に把握し、学びにつなげる仕組みの必要性は高まっています。言語知識を測る試験と、実際のやり取りの力を測る評価を組み合わせることで学習者の姿がより立体的に見えてきます。
実は、話す力を人が評価しようとすると、かなりばらつきが出ます。理由は色々ありますが、それが人と人のコミュニケーションの難しい点であり、おもしろい点でもあります。ばらつきは悪いことではありませんが、一方で客観的に把握したいというニーズも確かにあります。本テストが、選抜のためだけでなく、一人ひとりの学習支援につながる道具として使われていくことを期待しています」
テストの概要
本テストは、PC・スマートフォンから受験できる、完全オンライン型テストです。スピーチ、図表説明、聴解、ロールプレイの4形式を通じて、会話の目的達成度（Can-do）と、表現の幅・正確さ・流暢さ・やりとり・一貫性の5指標を評価し、CEFRレベル及び項目別フィードバックを提供します。
受験時間：約20分
結果返却の形式：A1未満~C1+の会話レベル、Can-do達成項目、5指標ごとの評価フィードバック
結果返却までの時間：3営業日以内（受験者の母語で結果を返却）
管理者向け機能：受験URLの配信、受験状況・結果の一元管理、回答動画・不正検知の確認
詳細はこちら：https://h-on.ai/japanese-speaking-assessment
JLPTの保有レベルを申告した受験者から、レベルごとに100~300名（N5=300／N4=250／N3=200／N2=150／N1=100）を無作為に抽出した計1,000名。
JLPTの総合得点に対応するCEFRレベルの参考表示について
2025年12月から、JLPTの成績書類には総合得点に対応するCEFRレベルの参考表示が加わりました。各レベル合格者に対応するCEFRレベルはN5＝A1、N4＝A2、N3＝A2~B1、N2＝B1~B2、N1＝B2~C1です。この公式参考表示の範囲と、当社が測定した「話す力」の判定を照合しました。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/188944/2/188944-2-5eadeebdb61f4bd7c846067b012c75ff-2400x1592.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
1｜JLPTレベルが上がるほど、会話能力も上がる傾向
JLPTレベルが上がるにつれて、会話能力の分布も段階的に上位へ移っています。
CEFRで「自立した言語使用者」の入口に当たるB1以上の割合は、N5保有層では0%でしたが、N4では14%、N3では22%、N2では52%、N1では81%まで増加しました。
一方、A1以下の割合は、N5保有層の43%から、N4では13%、N3・N2では3%、N1では0%まで減少しています。
この結果から、言語知識・読解・聴解の能力と会話能力には、全体として一定の相関性があると考えられます。ただし、同じJLPTレベルでも会話能力には幅があり、JLPTレベルだけで個人の「話す力」を判断することはできません。
参考｜CEFRのレベル区分
CEFRでは、A1・A2を「基礎段階の言語使用者」、B1・B2を「自立した言語使用者」、C1・C2を「熟達した言語使用者」と区分しています。
出典：文部科学省「日本語教育の参照枠」
2｜下位のJLPTレベルでは、参考表示を上回る「話す力」
JLPTのCEFR参考表示と当社の会話レベルを照合すると、1,000名のうち44%が公式参考範囲の外に分布していました。なかでも下位レベルでは、JLPTから想定される水準以上の会話能力を持つ受験者が目立ちました。
参考表示がA1のN5保有層では、57%が一段階上のA2と判定されました。A1未満は18%で、公式水準を下回る人よりも、上回る人のほうが多い結果です。
参考表示がA2のN4保有層でも、14%がB1以上と判定されました。一方、A1以下は13%でした。
この背景の一つとして、日本語における文字習得の負担が考えられます。日本語では、ひらがな・カタカナに加えて多数の漢字を習得する必要があり、特に非漢字圏の学習者にとって、大きな学習ハードルになります。
今回の結果は、生活や仕事を通じて日常会話を身につけていても、文字・語彙・読解の習得が追いつかないという、初学者に見られる傾向と一致しています。JLPTレベルだけで判断すると、実際の会話能力を過小評価し、実務のコミュニケーションを取れる生徒や候補者を見落とす可能性があります。
3｜一方で、上位のJLPTレベルほど「話す力」が追いついていない
N3保有層では97%が参考範囲のA2〜B1に収まった一方、N2保有層では48%が下限のB1に届きませんでした。N1保有層では、参考範囲の下限であるB2以上が29%にとどまり、71%がB1以下でした。つまり、JLPTレベルが上がるほど、「資格から想定される水準」と「実際に話せる水準」の差が広がっています。
その背景として、N2やN1の試験では、より難解な漢字や語彙、複雑な文章を理解する力が求められる一方で、それらの言語知識の習得は、会話能力の向上には必ずしも寄与しないことが考えられます。
この傾向は、「N1・N2を持っていても、現場での会話力が想定に届かないことがある」という受入企業の実感とも一致しています。
入学前から卒業・就職まで、同じ評価基準を用いて、会話力の伸びを継続的に把握できます。
定量的な評価を組み合わせることで、教員による面接や日常観察を補完し、支援が必要な学習者の早期発見にもつなげられます。
特に、認定日本語教育機関においては、「日本語教育の参照枠」に基づく目標設定と学習成果評価を、Can-doと会話レベルによって一貫して捉えるための補助データとして活用できます。
人材紹介企業・登録支援機関
候補者のJLPTレベルに加えて、「実際にどのくらい話せるのか」を定量的に把握したうえで紹介できるようになります。
会話力に強みのある候補者を根拠をもって推薦し、支援が必要な点については入社前に受入企業と共有することで、JLPTレベルだけに頼らない人材紹介が可能になります。
会社名 : 株式会社HandsOn AI
設立 : 2025年1月
資本金 : 5,100万円
代表 : 代表取締役 横手倫也
所在地 : 東京都江東区
認証 : ISO/IEC 27001:2022（ISMS）認証取得
Webページ : https://h-on.ai
お問い合わせ : https://h-on.ai/form/contact
■ 参考情報
日本語能力試験（JLPT）「4つの特徴」: https://www.jlpt.jp/about/points.html
日本語能力試験（JLPT）「CEFRレベル参考表示」：https://www.jlpt.jp/about/cefr_reference.html
文部科学省「日本語教育の参照枠」: https://www.nihongo-ews.mext.go.jp/information/framework_of_reference?hl=ja
文部科学省「認定日本語教育機関の認定等に関すること」: https://www.mext.go.jp/a_menu/nihongo_kyoiku/mext_02666.html
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/188944/2/188944-2-1959cb20700b501d0c70b357e16fb727-2400x1260.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
株式会社HandsOn AI（本社：東京都江東区、代表取締役：横手倫也、以下「HandsOn AI」）は、2026年6月に提供を開始したAI日本語スピーキングテスト「HandsOn AI 日本語会話能力測定」の受験者数が3カ月で5,000名を突破したことをお知らせします。
あわせて、JLPTの受験結果を申告した1,000名分のデータを基に、JLPTのレベル（及びJLPT公式のCEFRレベル参考表示）と会話能力の関係についての調査結果を初めて公開いたします。
■ なぜ今、「話す力」を測るのか
JLPTは、言語知識・読解・聴解を測る国際的に広く活用されている世界最大規模の日本語能力測定試験です。一方で、「話す」能力を直接測る試験科目は含まれておりません。日本語学校のクラス分けや学習成果の確認、外国人材の採用・配属では、言語知識に加えて、相手の問いを理解し、自分の考えを組み立て、やり取りを成立させる力が求められます。また、認定日本語教育機関の教育課程では、「日本語教育の参照枠」を参照しながら目標・教育内容・学習成果の評価を設計することが重視されています。現場には、Can-do（何ができるか）と熟達度を共通言語としながら、多人数を継続的・客観的に評価できる仕組みが求められてきました。
■ 「HandsOn AI 日本語会話能力測定」について
日本語の会話能力をしっかり測りたい、そうした現場の永遠の課題に応えるために生まれたのが、AI日本語スピーキングテスト「HandsOn AI 日本語会話能力測定」です。開発にあたっては、公益社団法人日本語教育学会の元副会長で、文部科学省の地域日本語教育アドバイザーも務める神吉宇一教授を学術顧問に迎え、問題構成から評価設計まで共同で開発を進めてきました。共同開発者・学術顧問
武蔵野大学 グローバル学部
日本語コミュニケーション学科
神吉 宇一教授
日本語教育における主な活動内容
・元公益社団法人日本語教育学会副会長
・元文化審議会国語分科会委員
・文部科学省地域日本語教育アドバイザー
・文部科学省地域日本語教育のガイドライン（仮称）検討有識者会議・座長
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/188944/2/188944-2-27871ed3f363b7bcf3d85c20ed047192-550x367.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
神吉 宇一教授
神吉宇一教授 コメント
「外国につながる人たちが日本語で働き、学び、暮らす場面が広がるなかで、『話す力』を適切に把握し、学びにつなげる仕組みの必要性は高まっています。言語知識を測る試験と、実際のやり取りの力を測る評価を組み合わせることで学習者の姿がより立体的に見えてきます。
実は、話す力を人が評価しようとすると、かなりばらつきが出ます。理由は色々ありますが、それが人と人のコミュニケーションの難しい点であり、おもしろい点でもあります。ばらつきは悪いことではありませんが、一方で客観的に把握したいというニーズも確かにあります。本テストが、選抜のためだけでなく、一人ひとりの学習支援につながる道具として使われていくことを期待しています」
テストの概要
本テストは、PC・スマートフォンから受験できる、完全オンライン型テストです。スピーチ、図表説明、聴解、ロールプレイの4形式を通じて、会話の目的達成度（Can-do）と、表現の幅・正確さ・流暢さ・やりとり・一貫性の5指標を評価し、CEFRレベル及び項目別フィードバックを提供します。
受験時間：約20分
結果返却の形式：A1未満~C1+の会話レベル、Can-do達成項目、5指標ごとの評価フィードバック
結果返却までの時間：3営業日以内（受験者の母語で結果を返却）
管理者向け機能：受験URLの配信、受験状況・結果の一元管理、回答動画・不正検知の確認
詳細はこちら：https://h-on.ai/japanese-speaking-assessment
■ 受験データから見えた3つの示唆
分析対象JLPTの保有レベルを申告した受験者から、レベルごとに100~300名（N5=300／N4=250／N3=200／N2=150／N1=100）を無作為に抽出した計1,000名。
JLPTの総合得点に対応するCEFRレベルの参考表示について
2025年12月から、JLPTの成績書類には総合得点に対応するCEFRレベルの参考表示が加わりました。各レベル合格者に対応するCEFRレベルはN5＝A1、N4＝A2、N3＝A2~B1、N2＝B1~B2、N1＝B2~C1です。この公式参考表示の範囲と、当社が測定した「話す力」の判定を照合しました。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/188944/2/188944-2-5eadeebdb61f4bd7c846067b012c75ff-2400x1592.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
1｜JLPTレベルが上がるほど、会話能力も上がる傾向
JLPTレベルが上がるにつれて、会話能力の分布も段階的に上位へ移っています。
CEFRで「自立した言語使用者」の入口に当たるB1以上の割合は、N5保有層では0%でしたが、N4では14%、N3では22%、N2では52%、N1では81%まで増加しました。
一方、A1以下の割合は、N5保有層の43%から、N4では13%、N3・N2では3%、N1では0%まで減少しています。
この結果から、言語知識・読解・聴解の能力と会話能力には、全体として一定の相関性があると考えられます。ただし、同じJLPTレベルでも会話能力には幅があり、JLPTレベルだけで個人の「話す力」を判断することはできません。
参考｜CEFRのレベル区分
CEFRでは、A1・A2を「基礎段階の言語使用者」、B1・B2を「自立した言語使用者」、C1・C2を「熟達した言語使用者」と区分しています。
出典：文部科学省「日本語教育の参照枠」
2｜下位のJLPTレベルでは、参考表示を上回る「話す力」
JLPTのCEFR参考表示と当社の会話レベルを照合すると、1,000名のうち44%が公式参考範囲の外に分布していました。なかでも下位レベルでは、JLPTから想定される水準以上の会話能力を持つ受験者が目立ちました。
参考表示がA1のN5保有層では、57%が一段階上のA2と判定されました。A1未満は18%で、公式水準を下回る人よりも、上回る人のほうが多い結果です。
参考表示がA2のN4保有層でも、14%がB1以上と判定されました。一方、A1以下は13%でした。
この背景の一つとして、日本語における文字習得の負担が考えられます。日本語では、ひらがな・カタカナに加えて多数の漢字を習得する必要があり、特に非漢字圏の学習者にとって、大きな学習ハードルになります。
今回の結果は、生活や仕事を通じて日常会話を身につけていても、文字・語彙・読解の習得が追いつかないという、初学者に見られる傾向と一致しています。JLPTレベルだけで判断すると、実際の会話能力を過小評価し、実務のコミュニケーションを取れる生徒や候補者を見落とす可能性があります。
3｜一方で、上位のJLPTレベルほど「話す力」が追いついていない
N3保有層では97%が参考範囲のA2〜B1に収まった一方、N2保有層では48%が下限のB1に届きませんでした。N1保有層では、参考範囲の下限であるB2以上が29%にとどまり、71%がB1以下でした。つまり、JLPTレベルが上がるほど、「資格から想定される水準」と「実際に話せる水準」の差が広がっています。
その背景として、N2やN1の試験では、より難解な漢字や語彙、複雑な文章を理解する力が求められる一方で、それらの言語知識の習得は、会話能力の向上には必ずしも寄与しないことが考えられます。
この傾向は、「N1・N2を持っていても、現場での会話力が想定に届かないことがある」という受入企業の実感とも一致しています。
■ 導入企業における活用事例
日本語学校・高等教育機関入学前から卒業・就職まで、同じ評価基準を用いて、会話力の伸びを継続的に把握できます。
定量的な評価を組み合わせることで、教員による面接や日常観察を補完し、支援が必要な学習者の早期発見にもつなげられます。
特に、認定日本語教育機関においては、「日本語教育の参照枠」に基づく目標設定と学習成果評価を、Can-doと会話レベルによって一貫して捉えるための補助データとして活用できます。
人材紹介企業・登録支援機関
候補者のJLPTレベルに加えて、「実際にどのくらい話せるのか」を定量的に把握したうえで紹介できるようになります。
会話力に強みのある候補者を根拠をもって推薦し、支援が必要な点については入社前に受入企業と共有することで、JLPTレベルだけに頼らない人材紹介が可能になります。
■ HandsOn AIの今後の展開
今後は、AIロールプレイと組み合わせた「測る→学ぶ→再評価する」サイクルの提供に加え、ペーパーテストのAI自動採点・認定校基準の成績管理・自律学習支援などの教務DX、ならびにAI COE申請書類作成支援などをはじめとする校務DXを加速するAIサービスの開発を進めていきます。これらを通じて、日本語を学習する留学生・就労者や、教育に携わる学校・企業・組織の皆様を包括的に支援してまいります。■ 株式会社HandsOn AIについて
株式会社HandsOn AIは、「学びを越えて、世界を繋ぐ」をミッションに、日本語教育・人材育成領域におけるAI活用の新たなスタンダードづくりに取り組むスタートアップです。AI日本語学習、日本語会話能力測定、資格学習アプリなどを展開し、学習・評価データを通じて、学ぶ人の成長と教育・採用・就労の現場をつないでいます。会社名 : 株式会社HandsOn AI
設立 : 2025年1月
資本金 : 5,100万円
代表 : 代表取締役 横手倫也
所在地 : 東京都江東区
認証 : ISO/IEC 27001:2022（ISMS）認証取得
Webページ : https://h-on.ai
お問い合わせ : https://h-on.ai/form/contact
■ 参考情報
日本語能力試験（JLPT）「4つの特徴」: https://www.jlpt.jp/about/points.html
日本語能力試験（JLPT）「CEFRレベル参考表示」：https://www.jlpt.jp/about/cefr_reference.html
文部科学省「日本語教育の参照枠」: https://www.nihongo-ews.mext.go.jp/information/framework_of_reference?hl=ja
文部科学省「認定日本語教育機関の認定等に関すること」: https://www.mext.go.jp/a_menu/nihongo_kyoiku/mext_02666.html
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