多肢選択肢問題では，正解ではないがもっともらしい，回答者を惑わす選択肢である誤答選択肢が重要である.誤答選択肢は人手による作成コストが高く，自動生成による作問者補助が期待されている.本研究では，看護師国家試験の一般問題を対象に，誤答選択肢同士の多様性に着目し，妥当かつより多様な誤答選択肢を生成する手法を提案する.提案手法では，LLMによる生成結果の多様性を高めるためにtemperatureを高い値に設定し，複数のtemperatureで得られた候補を集約する.加えて，LLM-as-a-Judgeにより非妥当な誤答選択肢を除外し，適切な誤答選択肢を抽出する.本手法により，実際の試験問題と同程度の多様性を持つ誤答選択肢を，高い品質を維持しながら作成できることを示した.

多肢選択肢問題は，ある問題に対し，複数の選択肢から1つまたは複数の正解を選択する形式の問題である.記述回答式の問題に比べ，採点に要するコストが低く，少ない労力で学習者の習熟度を効果的に測定できるテスト形式として，教育分野で広く用いられている.しかしながら，多肢選択肢問題においては，「問題文」「正解選択肢」「誤答選択肢」の3つを作成する必要があり，問題作成におけるコストの面には課題がある.特に「誤答選択肢」は，問題に対して複数用意する必要があり，作成コストが高い.適切な誤答選択肢を自動生成することは，多肢選択肢問題を作成する上で大いに役立つと考えられる.誤答選択肢を自動生成する方法として，以前よりさまざまな手法が提案されてきた[1]が，近年では大規模言語モデル(以降LLMとする)を用いたアプローチ[2]が多く見られ，日々研究が進んでいる.散瞳薬を用いた眼底検査を受ける成人への説明で適切なのはどれか.1．「角膜を観察します」