大規模言語モデル（LLM）を金融アドバイザーとして活用する期待が高まっている.従来研究では金融知識の正確性評価が主であったが,実際のファイナンシャルプランニングでは相談者の個別事情や価値観に即した「納得できる提案」が求められる.本研究では,価値観・制約が異なる12カテゴリの模擬相談者を設計し,GPT/Claude/Gemini系列計9種のLLMアドバイザーとの対話を通じて479件の提案を生成させた.「価値観一致」「実現可能性」「対話品質」の3観点・15項目のルーブリックで評価した結果,価値観適応型プロンプトの効果はモデルにより大きく異なることが判明した.Gemini-3-Pro（+27点）やClaudeSonnet系（+10～13点）では有効だが,GPT-5.1やClaudeOpusでは差が縮小・逆転する.運用上,プロンプトの有効性がモデル更新で変化し得ることから,LLM-as-a-Judgeによる継続的な自動評価システムの必要性が示唆された.

1.1背景と問題意識家計管理や資産形成における金融アドバイスの重要性は広く認識されている一方,人的アドバイザーには高コスト,利益相反（販売手数料目的の推奨）,地域・経済状況によるアクセス格差といった課題がある.近年の大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）の発展により,24時間利用可能で低コストなAI金融アドバイザーへの期待が高まっている.しかし,ファイナンシャルプランニングの本質は,単に金融知識を正確に伝えることではなく,相談者一人ひとりの事情・価値観に応じた「その人にとって納得できる提案」を行うことにある.リスク許容度,家族構成,倫理的制約,優先順位は個人によって大きく異なり,画一的な正解は存在しない.1.2既存研究の限界LLMの金融領域への応用に関する研究は進んでいる.Fiebergら[1]は32モデル×64投資家プロファイルでポートフォリオ適合性を評価し,Heanら[2]は金融リテラシーテストによる質問応答（QA）正答率を測定した.また,SIGIR2025では嗜好抽出から助言生成までの2段階評価が報告されている[3].しかし,これらの研究には共通の限界がある：(1)単発回答での評価が主であり対話を通じた情報収集・提案の過程が評価されていない,(2)「金融知識の正確性」は測定されるが「個別事情への適応力」は未評価,(3)ルーブリックによる多面的評価がなく「納得感」の定量化が困難.1.3本研究の貢献本研究は以下の3点で貢献する：1.模擬相談者の体系的設計：価値観・制約・開示パターンが異なる12カテゴリのLLMConsumer（模擬相談者）を設計