本論では語彙学習を目的とした多肢選択式空所補充問題の作成のため生成AI等の技術を活用し，その性能を検証した．最初に英単語300語に対し，ChatGPTにプロンプトを与え問題文と錯乱肢を生成した．錯乱肢には人手で訂正の有無をアノテーションし，ChatGPTとGeminiを用いて自動訂正の可能性を検討した．結果として，問題生成については訂正が不要であった一方，錯乱肢生成では約17.8%で訂正を要した．この結果を受けて，生成AIの錯乱肢の訂正能力を検証したところ，F1値が最大0.291となり，不十分な結果となった．提案手法として，予め準備した錯乱肢をBERTの確率により選別する方式を試した結果，訂正が必要な場合は11.0%となり，生成AIに対する優位性が明らかになった．

LLMの台頭により自然言語処理技術は飛躍的な進歩を遂げたが，ChatGPTの登場はその技術の利用者層を格段に広げた．英語教育においてもその影響は大きく，翻訳，質問応答，文章生成，要約など様々なタスクをこなすことが可能なチャットボットは，教育者・学習者双方から注目されている．我々は英語教育における生成AIの活用先の一つとして語彙問題生成に着目し，能力を検証した．本論では，語彙問題生成の最高性能達成ではなく，実世界でのタスクにチャットボット応用した際に，どの程度の性能が得られるかを把握することを目的としている．具体的には，英語教員が汎用チャットボットを使用し，授業で使用する多肢選択式語彙問題を生成するという状況を想定している．そのため，アルゴリズムの改良やﬁne-tuningなど複雑な操作が必要な方法ではなく，zero-shotやfew-shot，プロンプト，単純なプログラミングなどにより実行できる手法でどの程度適切な問題が得られるかを明らかにすることがゴールとなる．本論で生成したい問題は多肢選択式の空所補充問題であり，問題文，正解肢1，錯乱肢3からなるフォーマットとした．以下に例題を示す．Masked-languagemodelisa(n)approachforimprovingnaturallanguageprocessing.(a)successful(b)devastated(c)tiny(d)optical