@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02008161,
 author = {髙木,健佑 and 小島,一秀},
 issue = {8},
 month = {Mar},
 note = {現在，eラーニングは広く普及しているが，そこで扱われる問題集の多くは手作業で作成されている．その作成に伴う多大な労力が，eラーニングの効率的な導入を妨げる一つの要因となっている．そこで，本研究では，大規模言語モデル（LLM）とルールベース処理を組み合わせ，資格の保有者に対して，規範に基づいた適切な行動を問う4択問題を電子化教科書から生成する作問支援ツールを提案する．LLMの単純使用では，出題対象の指定が困難であることや重複した問いが生成されること，明らかに誤りと分かる偽選択肢が多く生成されることなどの問題があった．提案手法では，問題文や選択肢の生成といった高度な処理にはLLMを使用し，出題対象の選定や重複の防止といった確実性が求められる処理にはルールベース処理を使用することで，問題の解決を図った．さらに，LLMを用いた処理では，作問過程を段階的に分割して処理内容を具体化することで，意図しない処理を抑制している．評価では，基本情報技術者試験に含まれるシステム監査人を対象とした．その結果，LLMの単純使用と比較して，重複や不適切な選択肢の生成を抑制し，効率的な作問が可能であることを確認した．},
 title = {大規模言語モデルとルールベースを組み合わせた作問支援ツール - 適切な行動を問う4択問題の生成},
 year = {2026}
}