本研究では，日本語の小論文採点を支援するシステムの開発を目的とし，モデルの解釈可能性向上を図るための手法を提案する．提案手法には，Attention，MaskingToken，およびSparseAutoencoderの3つを提案する．特にSparseAutoencoderを用いて特徴量ごとに概念を特定し，モデルの内部構造の解釈を可能にすることで，採点結果の透明性と信頼性を向上させることを目指す．実験結果より，SparseAutoencoderは概念抽出の精度が高く，解釈可能性の向上に寄与することが確認された．一方で，各特徴量と得点の関連性を明確にする課題が残されており，今後の研究ではこれを解決することで，小論文採点支援システムのさらなる改良を図る．

現在，2025年度において，日本語の小論文採点を支援するシステムは，小規模な採点に対応した試験的なシステムがWeb上で公開されている[1][2]．一方で，大規模な採点に対応したシステムは未だ普及していない．そこで，本研究では小論文採点支援システムのインターフェースをWebアプリケーションとして構築する．LLMによる自動採点機能を実装するにあたり，自動採点の信頼度を採点画面に表示することで，モデルの解釈可能性の向上を図り，ユーザーエクスペリエンスを向上させることを目指す．本研究では，モデルの解釈可能性向上を図るための手法として，Attention，MaskingToken，およびSparseAutoencoderの3つを提案する．特に，SparseAutoencoderを用いて特徴量ごとに概念を特定し，モデルの内部構造の解釈を可能にすることで，採点結果の透明性と信頼性を向上させることを目指す．実験結果より，SparseAutoencoderは概念抽出の精度が高く，解釈可能性の向上に寄与することが確認された．一方で，各特徴量と得点の関連性を明確にする課題が残されており，今後の研究ではこれを解決することで，小論文採点支援システムのさらなる改良を図る．