拓海先生、最近またモデル評価の話が出てきて部下に説明を求められたのですが、選択式テスト（マルチプルチョイス）と自由回答の評価で議論があると聞きました。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、結論を先に言うと、最近の研究では「回答マッチング（answer matching）」という手法が、従来の選択式評価より実務的で信頼できる結果を示しているんですよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ず理解できますよ。
回答マッチングですか。言葉の意味は想像できますが、具体的にどう違うのですか。現場に導入するときにどんな利点があるのかを知りたいです。
いい質問です。ざっくり3点で説明しますね。1）選択式は「選ぶ」能力を測るが、生成能力を直接評価しないこと。2）回答マッチングはモデルに選択肢を与えず自由に回答させ、その回答と正解を“照合”すること。3）最近の研究では、この照合に最新の言語モデルを使うと、人間の採点に非常に近い一致度になるんです。
なるほど。要するに、選択肢があるとモデルが選択肢の並びや特徴だけで答えを当てにいって、本当の理解を測れない、ということですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。選択肢にはしばしば“ショートカット”があり、モデルは選択肢の統計的特徴だけで正答を選べてしまいます。回答マッチングはその罠を避け、本当に何が答えられるかを見るわけです。
それは分かりやすい。ですが現場的には、採点の自動化とコストの問題が気になります。回答を自由にさせたら人手で判定しなければならないのではありませんか。
良い懸念ですね。ここでも3点にまとめます。1）最新の大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）を“判定役”に用いることで自動化が可能であること。2）小さめのモデルでも十分に人手と同等の一致度が出る場合があること。3）ただし元の問題文が選択式向けで曖昧な場合は、人手によるフィルタリングが必要になる、という点です。
選択式問題そのものが自由回答の評価に不向きということですね。現場のデータで使う場合は、問題設計から見直す必要があるのですか。
まさにその通りです。研究では、選択肢ありきで作られた質問は単独では解が定まらないことが多く、フィルタリングで半分以下に削られた例もあります。だから現場で評価基盤を作るなら、最初から生成回答を想定した質問設計か、事前に参照解（reference answers）を複数用意するのが望ましいです。
これって要するに「選択肢を無くして自由回答にし、その評価を別のモデルにさせる」方法に切り替えるべき、ということですか。
その理解で合っています。言い換えると、評価設計を「判定モデルを含めたエコシステム」で考えるのです。導入時は小さな実験で判定モデルの一致度（human agreement）を確認し、問題の曖昧さを取り除く修正を繰り返す運用が現実的です。
投資対効果の話に戻すと、評価方法を変えることで我々のプロジェクト評価やモデル選定が変わる可能性があるということですね。導入効果が見えないと経営判断ができません。
そこも重要な観点です。要点を3つにしますね。1）評価が変わるとモデルのランキングが変わり、採用するモデルが異なる可能性がある。2）判定モデルのコストはあるが、長期的には正しいモデル選定で運用コストや誤判断コストを下げられる。3）まずは小規模なA/Bテストで経済効果を測るのが安全です。
よく分かりました。では最後に、私が会議で部下に説明するときに使える短いポイントを教えてください。私の言葉で締めたいです。
いい締めくくりですね！短く3点です。1）選択式は速いが“見せかけの正解”を生む可能性がある、2）回答マッチングは自由回答の真価を測り、より信頼できる評価を与える、3）まずは小さな実験で判定モデルの一致度と費用対効果を検証する、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます、拓海先生。では私の言葉でまとめます。評価は選択肢を与えるか否かで質が変わる。選択式は速くて便利だが本当に理解しているかは分からない。回答マッチングは生成回答の「中身」を判定モデルで照合することで、人間評価に近い判定が得られ、導入は段階的な実験でリスクを抑えつつ進める、ということですね。
1.概要と位置づけ
結論から言うと、本稿で示された考え方は、言語モデルの評価を根本的に変える可能性がある。従来の多くの評価が選択式（multiple choice）に依存してきたのは、採点の自動化と客観性を確保するためであった。しかし選択式はモデルの真の生成能力を直接測らないため、評価の信頼性に限界がある。
この研究は、生成された自由回答（free-form responses）を参照解と突き合わせる「回答マッチング（answer matching）」という評価設計を提案し、その実用性と妥当性を示した。具体的には、評価対象モデルに選択肢を与えず自由に回答させ、その回答と正解を現代の言語モデルで照合する手法である。
なぜ重要かと言えば、企業がAIを実務に使う際には「モデルが本当に期待どおりに振る舞うか」を信頼して判断する必要があるからだ。選択式評価では見落とされる振る舞いや、選択肢特有のショートカットに起因する誤判定が実運用で問題になる可能性がある。
本稿は、この回答マッチングが人間の評価者間一致度（inter-annotator agreement）に匹敵する精度を持ち得ること、そして評価結果が従来の選択式評価と比較してモデルランキングを変え得る点を明らかにした。結果的にモデル採用や運用方針が変わる可能性が示唆される。
検索ワードとしては、”answer matching”, “free-form evaluation”, “LLM-as-judge” などが有効である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は評価のスケーラビリティを重視して選択式の利用を推進してきた。選択式は採点が高速で自動化しやすく、評価インフラを整備する敷居が低い点が魅力である。しかし、選択肢設計に依存するため、問題文だけでは解が定まらないケースが存在する。
ここで差別化されるのは、評価対象の出力が「生成的（generative）」である点に正面から向き合っていることだ。選択式が回避してきた自由回答の採点問題に、別の言語モデルを判定器として組み込むことで実用的な解を与えた点が本研究の核心である。
さらに本研究は、人間の採点とモデル判定の一致度を定量的に比較し、回答マッチングの妥当性を示した。重要なのは、単に理想論を述べるのではなく、既存のベンチマークを再評価し、実際にランキングが変わることを示した点である。
差別化のもう一つのポイントは実務志向だ。評価を単なるリサーチ指標ではなく、モデル選定や運用判断に直結するエコシステムとして位置づけ、導入時の実務的な問題（問題設計の曖昧性、判定モデルのコスト）も論じている。
以上により、本研究は評価手法の“精度”だけでなく“実用性”をも向上させる新たな道筋を提示している。
3.中核となる技術的要素
まず用語を整理する。大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）は自然言語を生成・理解する能力を持つが、その出力は自由形式であるため評価が難しい。回答マッチングは、この自由形式出力を「参照解（reference answer）」と照合するプロセスである。
照合自体には最新の言語モデルを“判定者（judge）”として用いる。判定者は評価対象の出力と参照解を比較し、意味的に一致するかを判断する役割を果たす。このとき重要なのは、判定者の性能と一致基準をあらかじめ定める運用である。
また実用上の工夫として、選択式向けに作られた問題は曖昧さを含むことが多いため、そのまま変換すると誤判定が増える。したがって問題のフィルタリングや参照解の拡充が必要になる。つまり評価は問題設計と判定モデルの両輪で成り立つ。
最後に技術的制約として、判定モデルの計算コストとバイアスに注意が必要である。小規模モデルでも高い一致度を示す事例がある一方で、判定者自身が誤判断をするリスクを評価運用で管理する必要がある。
これらの要素を組み合わせることで、評価の信頼性と実用性を両立する枠組みが成立するのである。
4.有効性の検証方法と成果
研究では、既存の複数のベンチマーク（例: MMLU-Pro、GPQA-Diamond）を用いて比較実験を行った。人手での採点データを収集し、多様な評価方法（選択式、自動化されたLLM判定、回答マッチング）との一致度を比較したのが検証の骨子である。
結果として、回答マッチングは最近のモデルを判定者に用いると、人間の評価者間一致度にほぼ匹敵する高い合意率を示した。一方で選択式評価や参照なしでのLLM-as-judge（LLMを単独で判定に用いる方法）は人手採点と整合しにくいケースが多かった。
また検証はランキングへの影響も示した。評価手法を回答マッチングに変えると、モデル間の相対順位が入れ替わる事例があり、これは単に数値が変わるだけでなく、どのモデルを採用するかという実務判断に直結する。
検証はさらに実務的な課題にも踏み込み、問題のフィルタリングでデータセットの半分以上が除外される事実や、除外後に科目分布が偏る点など、実運用での注意点も明確化した。
総じて、回答マッチングは単なる理論上の提案ではなく、実データで実用的な利点を示す検証がなされている。
5.研究を巡る議論と課題
まず議論の焦点はコスト対効果である。判定モデルを運用するための計算資源と、その整備に伴う人手コストが問題となる。だが長期的な視点では、より正確な評価により誤ったモデル選定を防げるため、総コストを下げる可能性もある。
次に問題設計上の課題が残る。選択式で設計された質問は単独で解が定まらない場合があり、これを放置すると回答マッチングの精度は落ちる。従って問題設計段階で生成評価を念頭に置くか、参照解を充実させる工夫が必要である。
さらに判定モデル自体のバイアスと信頼性の問題がある。判定者が特定の表現や文化的背景に偏ると、一見正しい回答を不当に低評価する恐れがあるため、判定基準の透明性と検証が欠かせない。
最後に技術的な運用課題として、評価のスケーラビリティと再現性の確保が挙げられる。実務導入では小規模なパイロットを通じて一致度や運用上の課題を洗い出し、段階的に展開することが現実的な解決策である。
これらを踏まえ、回答マッチングは有望だが、導入には設計・検証・運用の一貫した体制が求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
まず実務側では、既存の選択式ベンチマークを回答マッチング向けに再設計する取り組みが必要である。具体的には、問題文をより具体化するか、参照解を複数用意することで、評価の一貫性を高める工夫が求められる。
研究面では、判定モデルの小型化と効率化が鍵になる。小さなモデルでも高い一致度を発揮する場合があるため、計算コストを抑えつつ信頼性を保つためのアーキテクチャや蒸留（distillation）技術の研究が重要である。
運用面では、企業が現場で実験的に導入する際のガイドライン整備が必要だ。評価の初期段階で一致度やバイアスを可視化する指標を定め、A/Bテストで経済効果を検証する運用フローを確立することが推奨される。
最後に教育面の取り組みとして、評価設計のノウハウを社内で共有することが重要である。経営層が評価手法の違いとその業務上の意味を理解していることが、適切な投資判断とリスク管理につながる。
総括すると、回答マッチングは評価の質を高め、実務におけるモデル選定の信頼性を向上させ得るが、運用には段階的な導入と継続的な検証が不可欠である。
会議で使えるフレーズ集
「選択式は速いが、選択肢の特徴で答えさせている可能性があるので、生成回答を評価する必要がある」
「回答マッチングは判定モデルを用いて自由回答の中身を照合する手法で、人間評価に近い一致度を示している」
「まずは小規模なパイロットで判定モデルの一致度とコストを検証し、問題設計の改善を並行して進めましょう」
引用元: arXiv:2507.02856v1
N. Chandak et al., “Answer Matching Outperforms Multiple Choice for Language Model Evaluation,” arXiv preprint arXiv:2507.02856v1, 2025.
