大規模言語モデルの発展により，作業の効率化・自動化や創造性の拡張が期待される．教育分野においても応用例の一つとして学習者の質問に答え学びを促進させるQAシステムの開発が期待されるが，現実の利用シーンに即したベンチマークが整備されていないため，QAシステムが対処すべき質問の性質が不明なため，開発で注力すべき機能の考慮が行えない．本論文では，教育現場でのQAシステム開発の一助となることを目指し，実際に行われた講義中において生徒から提出された質問を分析した結果を公開する．また大規模言語モデルを活用して得られた回答文を分析することで今後の課題を明らかにする．

大量のテキストデータで学習が行われ，タスクを表す指示文への応答を柔軟に行うように訓練された大規模言語モデルは，さまざまな自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮している[1,2]．大規模言語モデルを活用することによって人間が日々行うテキストによる知的作業を効率化・自動化し，また創造性を拡張することが期待される．そのため，さまざまな業界において業務効率化によるコスト低減や，新たな価値創出の機会が探られている．教育業界においても，大規模言語モデルを活用することによって学びを行う生徒の理解度を促進するために，生徒の質問に答える質問回答システムの開発が期待される[3]．質問と回答，場合によっては回答根拠となる文書群のペアを集めた質問回答データセットは数多く整備されているものの，教育現場での応用を見据えた質問を集めたデータセットは少なく[4]，さらに日本語でのデータセットは少ない．本論文では，教育現場でのQAシステム開発の一助となることを目指し，実際に行われた講義中において生徒から提出された質問を分析した結果を公開する．既存の質問回答データセットの質問とは異なり，教育現場で得られる質問には，質問文単体では回答のためのコンテキストが足りないものが多く，質問回答の際には受講生の理解度を推し量った上での回答，理解の手助けが必要であるという点を明らかにする．また大規模言語モデルを活用した質問回答システムの検討を行い，今後の課題について述べる．