前提知識を考慮した数学の確率問題自動解答の精度向上

大規模言語モデルによる文章生成の品質が大幅に向上し，さまざまな分野への応用が期待されている．しかし，数学などの教科における個別学習での使用には，各教科の問題に対する解答精度が低いなどの課題がある．本研究では，大規模言語モデルの一つであるGPT-4を用いて高校数学における確率分野の問題に対して自動解答を行い，不正解となる場合の原因の分析を行った．分析の結果，GPT-4に不足していると考えられる分野の前提知識を追加して解答生成を行い，解答精度が向上するケースがあることが分かった．題材として，従来研究で高い精度を出すことが難しいとされている確率分野の問題を取り扱うこととした．その結果，前提知識を考慮することで，解答精度の向上が見られる事例があった．