的な結論を出力する一方で，その推論過程には依然大規模言語モデル（LLM）の公平性を高める上として社会的バイアスが残存することが報告されてで，各言語圏の文化的文脈に根ざした社会的バイアいる[4,5]．そのため，我々は結論ではなく理由付スの評価は不可欠である．しかし，既存の日本語ベけに着目した社会的バイアス評価を行う．ンチマークの多くは英語データの翻訳中心であり，評価設計において，結論は中立的な内容に固定す必ずしも日本社会に適した評価ができていない．さる．結論が変わると結論の有用性が変化するだけでらに，結論に焦点を当てたバイアス表現の評価に留なく，結論と理由付けの両方がバイアスの有無で変まっており，理由付けに潜むバイアスを捉えていな化すると，モデルの振る舞いの変化がどちらに起因い．本研究では，社会心理学の帰属理論に基づき，するか分離できない．結論を固定することで有用性結論を固定して理由付けに含まれる内集団・外集を統制し，理由付けのバイアスのみの影響を評価で団への帰属の偏りを評価する新たなデータセットきる．理由付けの分類には，社会心理学の帰属理論「JUBAKU-v2」を構築した．1）本データセットは，日を用いる．Pettigrewの集団帰属バイアス[6]によれ本文化特有のバイアスを反映した216事例から構ば，属性から個人の内面的特性を断定する推論や，成される．実験の結果，既存ベンチマークよりもモ成果を外部要因に過度に帰属させる推論は，社会的デル間の性能差を鋭敏に検出できることが確認さバイアスの一形態として整理できる．この枠組みにれた．より，同じ結論を導く理由付けをバイアス／中立で注意：本論文は不快な表現を一部含みます．体系的に分類する．本研究では以下を検証する．（1）帰属理論に基

づく定義により，人手でも一貫した判断が可能な大規模言語モデル（LLM）の社会実装が進む中，データセットを構築できるか（妥当性），（2）既存ベLLMの生成文に含まれる社会的バイアスの評価とンチマークで飽和する高性能モデル間の性能差を統軽減は喫緊の課題である．そのため，日本語LLMに計的に検出できるか（識別能），（3）プロンプト変動おいても社会的バイアスを評価するために，JBNLIに対するモデルの判断の一貫性を評価できるか（頑[1]やJBBQ[2]などが提案されている．社会的バイ健性）．アスは文化規範に依存するため，各言語圏の文化的本研究の貢献上記の検証を通じ，本研究の主な背景を反映して作成される必要がある[3]．既存の貢献は以下の3点である．（i）日本文化文脈の帰属ベンチマークは英語圏のデータセットをもとに構築理論ベースデータセットJUBAKU-v2を構築した．されているため，西洋文化の規範に依存しており，（ii）GPT-4o，GPT-5.2，Claude4Sonnetといった高性日本固有のステレオタイプを十分に評価できない可能モデル間の性能差を検出できることを実証した．能性がある．（iii）データセット設計により，プロンプト変動へのさらに，既存のベンチマークはLLMの結論にお頑健性も評価可能であることを示した．けるバイアスを対象としている．しかし，既存研究1）本データセットおよび評価コードは，GitHub2）にて公開予定である．org/licenses/by/4.0/).内容は同一であるが，その根拠として「属性に基づく決めつけ（バイアス）」を用いているか，「状況的要因」を用いているかが異なる．文脈急いで戸棚の上の印鑑を取りたいが背が届かない。近くにいる日本人女性の真由子さんと、オランダ人男性のルーカスさん（真由子さんより近くにいる）のどちらに頼むべきか？共通の提案まずはルーカスさんに頼むのがよいでしょう理由付けの差異バイアスありオランダ人のルーカスさんであれば、背が高いので、戸棚の上にある印鑑に手が届きそうです。※国籍を根拠に、個人の身体的特徴を未確認のまま断定している。中立的どちらの方が現在あなたの近くにいて、すぐに動ける状況かを踏まえると、より素早く対応してくれそうです。※属性ではなく、物理的な距離という外部要因に基づいている。