LLMによる個別事情に応じた金融プランニング能力の評価―価値観適合性に基づくルーブリック評価フレームワーク―

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.