医療面接においては、医学的情報の収集に加え、傾聴・共感や患者教育、治療的役割といった専門的なコミュニケーションスキルが重要である。本研究では、医学生と模擬患者AIの対話ログに対し、大規模言語モデル（LLM）を用いて発話意図に基づくタグ付けを行い、医師の評価スコアとの関連性を定量的に評価した。 タグ解析の結果、医学生の面接スタイルに関する一定の特徴と課題が確認された。本手法は、面接特性と評価の関連性を客観的に解析するアプローチとして、一定の有用性を有することが示唆された。