外国語学習者の語学力を客観的かつ迅速に判定する需要が高まっている．読解力，聴解力，作文力の測定については，筆記試験やリスニング試験の作問あるいは採点の自動化が検討されている．一方，会話力の測定については十分に検討されていない．本稿では，外国語の会話力測定のための面接試験の自動化に向けて，生成する質問の難易度を選定する手法を提案する．本手法では，受験者の能力に応じて柔軟に質問の難易度を選定するために，受験者の返答の適切さを利用する．日本語学習者会話データベースの模擬試験データを用いて実験を行い，本手法の有効性を確認した．

留学や就職で海外に渡る人が増加するにつれて，外国語学習者の語学力を評価する需要が高まっている．語学力の評価では，読解力，聴解力，作文力，会話力の測定が行われる[1]．このうち，読解力，聴解力，作文力の測定については，試験問題の作成や採点などにおいて，自動化が検討されている（例えば，[2,3,4]）．一方で，会話力の測定については，自動測定を目的とした研究があるものの[5]，その検討は十分ではない．会話力を測定するための試験はその形態により，モノローグ試験と面接試験に分けられる．モノローグ試験では，事前に決められた質問に対する受験者の返答によって会話力を評価する．すなわち，モノローグ試験は，試験中に質問が変更されることがなく，静的な試験であるといえる．一方，面接試験は，面接官が受験者との会話を通して質問を柔軟に変更しながら，その返答に基づき会話力を評価するものであり，動的な試験であるといえる．会話力の測定においては，実世界での会話の要素を試験に反映させることが期待されている[6]．面接試験は，モノローグ試験と比較して，高い信頼度で会話力を測定でき，実世界での人間同士の会話のシミュレートも容易である．そのため，近年のコンピュータを利用した言語アセスメントは，対話的または動的な方略を導入し，個々の学習者に焦点を当てた測定へと移行している[7]．本稿では，外国語の会話力測定のための面接試験の自動化に向けて，生成する質問の難易度を選定する手法を提案する．本手法では，受験者の能力に応じて柔軟に質問の難易度を選定するために，受験者の返答の適切さを利用する．面接官と受験者の対話文脈に加えて，直前の返答の適切さを入力として，面接官の次の質問の難易度を選定する．難易度を選定するためのモデルとして，BERT[8]を採用した．模擬面接試験のデータセットを用いた実験を行い，本手法の有効性を確認した．