言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

日本語小論文に対する採点およびフィードバックの生成
中本 さや香 1 嶋田 和孝 1 岡本 芳明 2 中河内 孝 2
1 九州工業大学大学院 2 湘南ゼミナール
nakamoto.sayaka478@mail.kyutech.jp shimada@ai.kyutech.ac.jp{okamoto 1990,nakakouchi 1219}@shozemi.com

概要
自動文書評価 (Automated Writing Evaluation) は教
育工学分野で広く研究されているテーマのひとつである．本研究では生成 AI である GPT-4 を用い，児童が書いた日本語小論文の自動採点を行う．採点基準として複数の観点を設定し，各観点について点
数，その点数を与える根拠，児童へのフィードバッ
クを生成する．GPT-4 による採点および人手による採点を行い，その比較を行った．また，GPT-4 によって生成された根拠文やフィードバックに対し，定性評価や考察を行った．その結果，GPT-4 による高品質な採点結果およびフィードバックの生成が確認され，小論文教育への活用可能性が示された．

1

はじめに

近年の学校教育では Society 5.0 時代を見据え，知識や技能だけでなく，論理的思考力や表現力の育成が求められている [1]．それらの能力の育成には，小学生からの小論文指導が効果的であることが主張されている [2]．小論文を書く力を向上させるには，頻繁に高品質なフィードバックを受けて見直すことが有効である [3]．しかしフィードバックの作成には労力がかかるため学校や塾などの教育機関では十分な演習環境を用意することが困難である．そこで，近年登場している高性能な生成言語モデルを利用した小論文の自動評価が注目されている．
小論文の自動採点 (Automated Essay Scoring: AES)
システムは，1966 年に Page ら [4] が開発した重回帰モデルを用いたシステム Project Essay Grade: PEG
を 筆 頭 に，言 語 処 理 技 術 の 向 上 と と も に 様 々 な
シ ス テ ム が 提 案 さ れ て き た [5] [6] [7]．1990 年 台
から 2000 年台初頭にかけて，世界的なテスト機関である Educational Testing Service: ETS によって，
e-rater [8] [9] が実用化されている．E-rater は自然言語処理技術によって抽出した文法や用法，語彙などの多様な言語特徴量を基に予測する．E-rater を参考にして石岡らによって作成された Jess [10] は日本語の小論文に対する最初のシステムである．修辞・
論理構成・内容などの観点から抽出した言語特徴を利用して小論文の評価を行う．2010 年代頃より
ニューラルネットワークを利用した自然言語処理が注目されはじめた．AES の分野においてもニューラルベースのシステム [11] [12] [13] や言語特徴量とニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッ
ド手法 [14] [15] が研究されてきた．
2023 年に，OpenAI による GPT-4 [16] などの最先端で高品質な生成系言語モデルが開発された．教育工学分野では，生成系言語モデルの教育応用が注目され，様々な研究がされている [17] [18] [19]．
Mizumoto ら [20] は ChatGPT を用いた AES 応用に
つ い て 可 能 性 を 調 査 し，そ の 有 用 性 を 示 し た．
Naismith ら [21] は GPT-4 を用いて小論文の談話一貫性について採点および採点の根拠を生成し，人間評
価者と採点結果および根拠文の比較を行った．
このような生成系言語モデルを用いた先行研究
は主に英語の小論文を対象としており，日本語の小論文への応用はまだ研究されていない．本研究ではGPT-4 を用いて日本語小論文の採点及びフィード
バック生成を行い，それらの質を評価する．

2

実験設定

小論文データ 本研究では湘南ゼミナールが保持する 29 件の小論文を使用した．テーマは「外国人に紹介したい日本のいいところ」である．これらの解答者は全て小学 5 年生で，350 – 400 字程度の文字数が指定されている．表 1 は本研究のために国語教師が作成したルーブリック (評価指標) で，小論文の課題条件に沿った指標が設定されている．
生成系言語モデルの設定 使用した言語モデルは― 1142 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 1: ルーブリック．
Criterion 1
外国人に伝える日本のいいところが書かれている
3 適切な記載があり，わかりやすい．(端的で一般的な言葉でまとまっている)
2 記載はあるが，内容が適切でない (例: 日本
特有のことでない)，もしくはわかりにくい(例: 具体的すぎる・長すぎる．)

表 2: 各ペア間の RMSE 計算結果．表中の K, N, S は
人間採点者のイニシャルである．小さい RMSE の値
はペア間の誤差が小さいことを表す．
Pair

Criterion 1

GPT-4, A

0.186

0.491

0.670

0.449

GPT-4, B

0.871

0.871

1.160

0.967

GPT-4, C

0.871

0.643

0.643

0.719

Ave.

A, B

0.851

0.719

1.083

0.884

1 記載なし

A, C

0.851

0.719

0.670

0.747

Criterion 2

B, C

0.643

0.910

0.851

0.801

Ave.

0.712

0.72550.846–

自分の経験が書かれている
3 適切な内容 (主張と繋がっている) で，わかりやすい
2 記載はあるが，内容が適切でない (例: 主張
したい内容と繋がっていない)，もしくはわ
かりにくい

各評価指標に対する，期待される GPT-4 の出力内容は以下の通りである．
• 点数 (1 〜 3 点)．
• その点数をつける根拠となる小論文内の文章．

1 記載なし• その点数をつける根拠の説明．

Criterion 3• 生徒に対するフィードバックコメント．

日本の良さを残すため，もしくはもっとよくしていくために必要なことが書かれている

人手採点

GPT-4 の採点結果と比較するために，

3 適切な内容 (主張と繋がっている) で，わかりやすい

本研究では 3 名の国語教師が人手採点を行う．本論

2 記載はあるが，内容が適切でない (例: 主張
したい内容と繋がっていない)，もしくはわかりにくいする．評価者 A と B は 22 年間，そして評価者 C は3 年間の国語教師としての経歴を持つ．

文では以降 3 名を評価者 A, B, C と呼ぶことで区別

1 記載なし結果と考察

4“gpt-4-0613”1）(以降 GPT-4 と呼ぶ) である．GPT-4 には出力を制御するためのパラメータが存在する．本
研究では出力のランダム性を最小限にとどめるために “temperature” を 0.0 に設定し，残りのパラメータ
は既定値のままとした．

3

Criterion 2 Criterion 3

手法
プロンプト設計

GPT-4 は入力されたプロンプト

採点

GPT-4 および 3 名の人間採点者の採点結果から，全ての組み合わせにおいて平均二乗誤差(Root Mean Square Error: RMSE) を算出した結果を表2 に示す．
RMSE は以下の式で計算する．
v
t 𝑛
1Õ
RMSE =(𝑠1𝑖 − 𝑠2𝑖 ) 2
𝑛 𝑖=1

(1)

(命令) を元に出力を行う．一般的にプロンプトはシ

ここで 𝑛 は小論文の総数，𝑠1𝑖 と 𝑠2𝑖 は比較対象の 2

ステムプロンプトとユーザープロンプトとに分けらつの採点結果を示す．RMSE の値が小さいほど，ペれる．本研究で設計したプロンプトの概要を以下に

ア間の採点誤差が小さいといえる．GPT-4 と評価者示す．プロンプト全文は付録 A に表す．

A のペアが平均的に一番小さい RMSE 値を得た．一• システムプロンプト: 期待される GPT-4 の振る方，評価者 B は他の評価者と離れた採点結果にな舞いる傾向にあり，特に GPT-4 とは特に大きな差が生– 日本語小論文の専門家であるという役割じた．また，評価指標間でも誤差の程度に差が存– 採点タスクの説明．

在し，特に Criterion 3 で大きな誤差を持つペアが多• ユーザープロンプト: 小論文課題，ルーブリッ

かった．表 3 は，ペア間で発生した誤差の程度ごと

ク (評価指標) ，評価対象の小論文に件数をまとめた結果を示す．Criterion 1 では全てのペアにおいて誤差が 2 点生じている採点は存在

1） https://openai.com/research/gpt-4

しなかった．Criterion 2 においては，全ての人間評― 1143 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 3: ペア間の採点誤差の分布．表中の数値は小論文の件数を示す．±0 はそのペア間の採点が一致していることを示す．
Criterion 1

Criterion 2

Criterion 3

Pair

±0

±1

±2

±0

±1

±2

±0

±1

±2

GPT-4, K

28

1

0

22

7

0

19

9

1

GPT-4, N

7

22

0

7

22

0

11

11

7

GPT-4, S

7

22

0

7

22

0

20

8

1

K, N

8

21

0

14

15

0

10

14

5

K, S

8

21

0

17

11

1

19

9

1

N,S

17

12

0

11

16

2

17

9

3

価者それぞれと GPT-4 の間では 1 点以内の誤差に収まっていることが確認できた．Criterion 3 では，(a) Criterion 1: 外国人に伝える日本のいいところが書かれている．

GPT-4 と人間，および人間 2 名の間で 2 点の誤差を持つ答案が多く発生した．図 1 は各評価者の採点結果の一覧を評価指標別で示したものである．ここで横軸は各小論文の ID を示し，縦軸は評価者を示す．
これらの結果より，人間採点者間でも結果に大きくばらつきがある答案が存在することが確認できた．
評価指標ごとにばらつきの程度が異なることから，
人間評価者の中でもルーブリックの解釈や適用尺に差があり，採点基準にも個人差が現れた可能性が考えられる．3 名の人間評価者間では採点結果が一致しているが GPT-4 が異なる採点結果を与えている答案も確認できた．例えば小論文 ID 10 の Criterion
3 における採点は，人間評価者が全員 1 点を与えて(b) Criterion 2: 自分の経験が書かれている．

いる一方で GPT-4 は 3 点を与えた．この小論文では「日本の科学の発展力」を日本の良さとして挙げ，「日本の科学を勉強し、それをウズベキスタンの科学の発展力をあげるのに生かしていきたい」という結論を述べている．ウズベキスタンの発展力を上げることは日本の科学の発展力を残すもしくはもっとよくしていくために必要なことではない．このように GPT-4 が間違った判断を行う場合があるため，実用化の際は人間が確認を行う段階を挟むなどの工夫が重要となる．
本研究で用いた GPT-4 は，出力が毎回全く同じであるとは限らない．しかし，小論文の採点において評価の基準や判断が一貫していることは重要である．そこで GPT-4 による採点の一貫性を確認するた
めに，同じ設定の GPT-4 を用いて追加で再度 29 件の小論文の採点を行った．2 回目の採点結果との一
致率は約 91%となり，十分に一貫した採点を行える(c) Criterion 3: 日本の良さを残すため，もしくはもっとよくしていくために必要なことが書かれている．

図 1: 各評価者の採点結果の一覧．横軸は各小論文の ID を示す．ヒートマップ内の数値は採点結果の点数を示す．

可能性が示された．

― 1144 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 4: GPT-4 が生成した根拠文に対する説得力の定性評価． 1: “全く同意できない”，2: “あまり同意で意できる根拠文が生成できた．根拠文によって採点きない”，3: “やや同意できる’, 4: “同意できる”．表

用により，採点や自動採点の確認を行う際に効率化

中の数値は小論文の件数を表す．

を図ることができるのではないかと考える．

Criterion 1

Criterion 2

Criterion 3

1

2

3

4

1

2

3

4

1

2

3

4

C

0

3

1

25

0

2

1

26

1

2

0

26

著者

0

2

4

23

1

5

4

19

0

3

5

21

者が注目するべき箇所を提案するなどの補助的な利フィードバックの生成

GPT-4 を用いた採点と根拠の生成に加え，生徒に対するフィードバックも出力した．いくつかの例を付録 B に示す．GPT-4 が生成したフィードバックは小論文の内容と評価基準を踏まえたアドバイスを中心とした前向きなコメント

また，時間コストに対する有効性を確認するためになる傾向にあった．評価指標に基づいて最小の評に，採点時間を比較した．3 名の人間評価者が 1 答価である 1 点が付与された答案には，小論文中で欠案あたりに要した採点時間はそれぞれ 1 分 37 秒，1

けている要素について指摘して具体的な改善案や解分 06 秒，1 分 37 秒であった．一方，GPT-4 は採点，説を含むフィードバックが多く見られた．2 点が付

根拠文，フィードバックの生成を含めて 1 答案あた

与された答案には，その小論文の良いところを褒めた上で改善に向けたアドバイスを行うフィードバッ

り 48 秒で出力し，十分に速いことを確認できた2）．
GPT-4 によって出力された採クが生成された．そして，最大評価点である 3 点が点の根拠文に対し，人間評価者 2 名 (評価者 C と第付与された答案には，その評価項目を達成している一著者) が定性評価を行った．各根拠文に対し，小ことを褒めるフィードバックが生成され，時にはさ

論文本文を踏まえた上で説得力があるかどうかを 4らなるアドバイスを与えるものもみられた．

段階で評価した．表 4 に示すように，ほとんどの根

5

採点根拠文の生成

拠文が高評価を得た．付録 A に示す出力例は，高評価を得た根拠文である．

おわりに本研究では，大規模言語生成モデルである GPT-4生成された根拠文に対して全く同意できない，とを用い，ルーブリックに基づいた日本語小論文の自評価された答案について考察する．対象の答案は日

動採点および自動フィードバック生成について調本の良さとして「昔ながらの食べ物」を主張してい査を行った．採点は人間評価者間の誤差と人間とる．
「最近、街にイタリアンやフレンチ、中華など

GPT-4 間の誤差が同程度以下に抑えることができてがふえ、家の近くにあったそば屋もつぶれてしまっいることを確認した．また，採点結果に対して，人た。もう少しでそう業 100 周年だった。そして、私も大好きな店で週に 1 回ほどは、いつも食べに行っ間が納得できるような根拠文を生成することが可能であることが示された．生徒に対するフィードバッ

ていた。」という小論文内の文章に対して，GPT-4クの生成では，生徒の小論文能力を引き上げるため

は「自身の経験として、地元のそば屋がつぶれてしの前向きで建設的なアドバイスがされることを確認

まったことや、そのそば屋が好きだったことを述べした．人間より速く安定して，同等の質で採点が可ているため、評価は 3 点です。
」と根拠を示し，3 点能であるという結果より，練習問題や小テストなど「そば屋がつぶれたことや好であると採点した3）．

の利用場面では自動採点システム単体への利用が可

きだったこと」は「昔ながらの食べ物が日本のいいところである」という主張を支える経験ではないた

能であると考えられる．一方で，間違いが発生する

め不適切である．また，「日本の良さを残すためにる定期テストや受験への応用については人間が内部必要なことが書かれていますが、その内容が主張とに介在するようなシステムの構築が求められる．

ことは完璧には防げないため，高い精度が求められ直接繋がっているとは言えません。」など，減点さ我々の分析結果は GPT-4 による自動評価の高い可れた箇所や理由が明確に言及されていない根拠文が能性を示すものであったが，本研究では，小学生の確認された．

書いた 29 件の小論文という限定的なデータが対象

このように一部未熟な結果もあるものの，概ね同であった．この結論を確固たるものにするためにはより幅広い属性の書き手による小論文を用いた分析

2） 実際には実行時間帯のアクセスの混み具合などで出力に要する時間は変動する．再度採点を行った際は 43 秒であった．
3） Criterion 2 に対する採点．人間評価者は全員 2 点を与えた．

が有益である．今後は教員や生徒が使用できる形のシステムを構築し，実証実験を実施していきたい．

― 1145 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本研究を遂行するにあたり，データセットをご提供いただいた湘南ゼミナール御中，および人手評価にご協力いただいた中河内先生，近藤先生，佐々木先生にこの場を借りて深く感謝を申し上げます．

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る"}}],{"axis-id":1,"axis":"自 分 の 経 験 が 書 か れ て い
システムプロンプト
る", "scores":[{"1As a specialist in Japanese short essays (小論":"書 か れ て い な い", "2":"書い て あ る が 内 容が文), your task is to evaluate an essay in relation
適 切 で な い (主 張 し た い 内 容 と 繋 が っ て い な
to the provided prompt (問題).
い)", "3": "適切な内容 (主張と繋がっている) で，
わかりやすい"}}],{"axis-id":2,"axis":"日本の良さを残すため，もYou will be given a prompt (小論文課題), an
しく は も っ と 良 く し て い く た め に 必 要 な ことがessay (小論文), and a rubric. The essay will be
書 か れ て い る", "scores":[{"1":"書 か れ て い な
presented in individual sentences, each with aい", "2":"書いてあるが内容が適切でない (主張しunique ID. The rubric will contain several
たい内容と繋がっていない)，もしくはわかりにく
evaluation axes, each with a scoring range of 1 to 3.
い", "3": "適切な内容 (主張と繋がっている) で，
わかりやすい"}}]Your task is to score the essay according to the]rubric, identify the key sentence IDs that form
the basis for each score, provide a reason for the
出力例 (「日本の文化や祭りの多さ」を紹介する小論文にscore in Japanese, and give formative feedback
対する出力)
to the student for improvement. Please ensure to[select only the most important sentences that{"axis-id": 0, "score": 3, "key-sentences": [0,serve as strong evidence for your scoring1], "reason": "日本の良さとして、文化や祭りのdecisions.
多さを具体的に述べており、外国人に伝える内容として適切でわかりやすい。", "feedback": "日本の## Input format (JSON)
良さを具体的に述べることができています。このま{
ま続けてください。"},"prompt": <essay prompt>,"essay": [{"id":{"axis-id": 1, "score": 3, "key-sentences": [2,<integer>,"sentence":<sentence>}, {"id":3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], "reason": "自身の経験と<integer>,"sentence":<sentence>}, ...],
して、台湾から来た天光生との交流を通じて日本の"rubric": [{"axis-id": <axis-id>, "axis":
文化や祭りの多さを再認識し、それを外国人に伝え<evaluation axis>, "scores":{"1":<goal>, "2":
たいと思うようになったと述べている。内容が適切<goal>, "3":<goal>}}, ...]
でわかりやすい。", "feedback": "自分の経験を具}体的に述べることができています。このまま続けてください。"},## Output format (list of JSON){"axis-id": 2, "score": 2, "key-sentences": [10,[{"axis-id":<axis-id>,"score": <integer>,11], "reason": "日本の良さを残すために必要な"key-sentences":[<list of key sentence ids that
こととして、一人一人が力を合わせて日本の文化
provide the basis for the score>], "reason":<theを増やしていくことを述べているが、具体的な方
reason of the score in Japanese>, "feedback":
法や行動が示されていないため、内容が適切でな<formative feedback to the student to improve>},い。", "feedback": "日本の良さを残すために必要...]なことを述べる際には、具体的な方法や行動を示す
ユーザープロンプト (ここで<essay>は実際の小論文原文)とより良いエッセイになります。"}"prompt":]### テーマ
B 生成されたフィードバックの例
外国人に紹介したい日本の良さ### 課題条件
3 点を与えた小論文へのフィードバック (Criterion 3)- 「日本の良いところ」を自分の経験を踏まえて具日本の良さを守るための具体的な行動を提案するこ
体的に説明することとは非常に良いです。さらに、それらの行動がどの- 「日本の良いところ」をそのまま残すために必要ように自身の主張につながっているのかを明確にすなこと もしくは もっと良くしていくために必要なることで、より説得力のあるエッセイになります。
ことを、自分の経験を踏まえて書くこと
2 点を与えた小論文へのフィードバック (Criterion 3)
日本の良さを保つための意志を示すことができてい"essay":<essay>,
ますが、具体的な行動や提案が不足しています。例"rubric":
えば、ゴミ拾いを続ける、リサイクルを推進する、[環境教育を受けるなど、具体的な行動を提案する{"axis-id":0,"axis":"外国人に伝える日本の良いと、より説得力が増します。
ところが書かれている", "scores":[{"1":"書かれ1 点を与えた小論文へのフィードバック (Criterion 2)
日本の四季の良さを述べる際に、自分の経験を具体ていない", "2":"書いてあるが内容が適切でない的に書くと、より説得力が増します。例えば、自分(日本特有のことでない)，もしくはわかりにくいが四季の中で特に好きな季節や、その季節に経験し(具体的すぎる・長すぎる)", "3": "適切な内容で，た思い出などを書くと良いでしょう。
わかりやすい．端的で一般的な言葉でまとまっていA

本研究で用いたプロンプト― 1147 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).