AIに管理栄養士の国試を科目別に解かせた結果と、その読み方（2026年3月の1回分）

自分が作ったAI（aiyolab）に管理栄養士国家試験の過去問180問を解かせたところ、2026年3月21日の測定では、全体で91.7%（165/180問）正解でした。

この記事では、その科目別の結果を載せます。ただし、数字だけが一人歩きしないように、先に測定の条件を書いておきます。

この数字の条件

• 測定した時期：2026年3月21日の1回分です。その後、モデルやデータ（KB）は更新されており、現在の本番の精度を示すものではありません。
• 使ったAI：Claude Haiku 4.5に、国試の解説や食事摂取基準などの資料を検索して参照させる仕組み（RAG）を組み合わせたものです。
• 問題の選び方：第28〜40回の過去問から、9科目を各20問ずつ、測定のたびに無作為に選び直して180問にしています。応用力試験（本番の30問）は含みません。測定の回が違えば、問題も違います。
• 回答の設定：この測定は評価用の設定で、回答プロンプトに、間違えやすい論点の判断基準を書き足しています。本番のチャットとは構成が違うため、本番の精度とは別の数字です。

科目別の結果

3月21日の1回分の結果です。各科目20問なので、1問で5ポイント動きます。

• 人体の構造と機能及び疾病の成り立ち：20/20（100%）
• 基礎栄養学：20/20（100%）
• 栄養教育論：20/20（100%）
• 臨床栄養学：20/20（100%）
• 給食経営管理論：19/20（95%）
• 社会・環境と健康：18/20（90%）
• 公衆栄養学：17/20（85%）
• 応用栄養学：17/20（85%）
• 食べ物と健康：14/20（70%）

この結果をどう読むか

「4科目で100%」「食べ物と健康は70%」と並べると、AIの得意・不得意がはっきり分かれたように見えます。でも、そう読むのは危険です。

測定のたびに問題を選び直しているため、どの科目が満点になるかは回ごとに入れ替わります。実際、同じ「食べ物と健康」でも、ほかの回では20問中16〜18問（80〜90%）でした。この回の14問は、全ての回の中で最も低い値です。20問という小さな標本では、科目間の差は偶然のばらつきの範囲に収まることが多く、「この科目が得意・不得意」とまでは言えません。

この回で間違えた問題は、調理（硬さ調整）、伝統料理の配膳、ゲル化素材を使ったゼリー、食中毒の細菌・ウイルス、ノロウイルス、調味料でした。共通するのは、教科書の細部や、選択肢の読み分けが必要な問題だったことです。

数字を出す理由と、使うときの注意

科目別の結果を公開するのは、使う人が「どこまで信頼していいか」を自分で判断できるようにしたいからです。

AIの回答は、どの科目でも、間違えることがあります。aiyolabでは、AIの回答に根拠の出典を表示しています。回答は教科書やガイドラインで確認する前提で使ってください。

精度を隠す必要はないと思っています。条件つきで、できる範囲の数字を見せたうえで、それでも使いたいと思ってもらえるプロダクトにしたいと考えています。