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―

1.1背景と問題意識家計管理や資産形成における金融アドバイスの重要性は広く認識されている一方,人的アドバイザーには高コスト,利益相反（販売手数料目的の推奨）,地域・経済状況によるアクセス格差といった課題がある.近年の大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）の発展により,24時間利用可能で低コストなAI金融アドバイザーへの期待が高まっている.しかし,ファイナンシャルプランニングの本質は,単に金融知識を正確に伝えることではなく,相談者一人ひとりの事情・価値観に応じた「その人にとって納得できる提案」を行うことにある.リスク許容度,家族構成,倫理的制約,優先順位は個人によって大きく異なり,画一的な正解は存在しない.1.2既存研究の限界LLMの金融領域への応用に関する研究は進んでいる.Fiebergら[1]は32モデル×64投資家プロファイルでポートフォリオ適合性を評価し,Heanら[2]は金融リテラシーテストによる質問応答（QA）正答率を測定した.また,SIGIR2025では嗜好抽出から助言生成までの2段階評価が報告されている[3].しかし,これらの研究には共通の限界がある：(1)単発回答での評価が主であり対話を通じた情報収集・提案の過程が評価されていない,(2)「金融知識の正確性」は測定されるが「個別事情への適応力」は未評価,(3)ルーブリックによる多面的評価がなく「納得感」の定量化が困難.1.3本研究の貢献本研究は以下の3点で貢献する：1.模擬相談者の体系的設計：価値観・制約・開示パターンが異なる12カテゴリのLLMConsumer（模擬相談者）を設計