解釈可能性の高い自動採点モデルを用いた小論文採点支援システムの構築

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．