AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内の若手から『画像を含む試験でAIに勝てるのか』と聞かれましてね。正直、画像付き問題でAIが使えるのかが経営判断に直結するので、論文で教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点だけ先にお伝えしますと、この研究は『マルチモーダル入力（multimodal input、MM、マルチモーダル入力）を含む大学レベルの理工系問題で、AIが視覚要素に弱いことを示した』のです。つまり、画像が絡む問題設計で人間は強く、現行の生成AIはまだ揺らぎやすいんです。
ほう。で、経営的には『AIを入れても現場の評価が壊れないか』がポイントです。実証はちゃんと人と比較してるんでしょうか。
そこがこの論文の肝なんです。単にモデルだけを評価するのではなく、各設問に対して実際の学生の回答（平均546人／問）と比べています。つまり『AIができないのはモデルの限界か、問題自体が難しいのか』を分けて見る設計になっているんですよ。
なるほど。要するに、AIが落ちるのは『問題のせい』か『AIのせい』かを見分けられる、ということですか？これって要するにそういうこと？
その通りです！端的に言えば三つのポイントで判断しています。第一に、201問の高品質な図付きSTEM問題データセットを作成した点、第二に、人間（学生）との比較で視覚要素がAIにとってボトルネックであることを示した点、第三に、問題設計によって学術的不正（academic integrity）に対する耐性を持たせられる示唆を出した点です。大丈夫、一緒に整理すれば導入判断ができますよ。
わが社で言えば、現場の作業指示書や図面をAIに読ませる場面が想定されます。論文の結果は『視覚情報が絡むとAIは人に劣る』と。だが、それはどの程度の差なんでしょうか。
具体的には、ベストモデルでも多数決集約（majority vote、過半数投票集約）で平均正答率58.5%と報告されています。人間は視覚を含む設問で一貫してAIより高い成績を示していますから、図面や写真を正確に読み取る必要がある業務では現段階で完全依存は危険です。ですが、AIはテキスト中心の問題では比較的強いのです。
現場での応用を考えると、『どの設問がAIに通用し、どれが人に頼るべきか』を設計段階で分けられれば投資対効果が見える気がしますね。実務への示唆はありますか。
まさにその通りです。論文は、問題設計を工夫することで『人には負担を増やさずにAIが苦手な要素を取り入れる』ことを提案しています。例えば、視覚要素が本質である設問をそのまま評価項目に残すことで、AIによる不正利用を抑制しつつ人の判断を活かせるのです。要点を三つにまとめると、評価軸の分離、視覚要素の活用、モデル特性に合わせたプロンプト運用です。
分かりました。最後に、私が取締役会で説明するために一言でまとめると何と言えば良いでしょうか。現場の責任者に伝えるとしたら、どんなフレーズがいいですか。
良いご質問です。短くて使いやすいフレーズはこれです。「画像や図面が関わる評価は人の判断を残しておく。テキスト化できる部分はAIで補助し、生産性と公平性を両立する。」これなら経営と現場の両方に刺さりますよ。大丈夫、一緒に運用計画も作れますから。
ありがとうございます。要するに、画像が絡む評価は引き続き人が主役で、AIはテキストや補助業務で役立てる——ということですね。私の言葉で言い直しますと、画像付き問題は人が守って、AIは書類作成や要約で援護する、という運用にします。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。この研究は、マルチモーダル入力（multimodal input、MM、マルチモーダル入力）を含む大学レベルのSTEM（Science, Technology, Engineering, Mathematics、STEM、理工系）試験において、現行の生成AIが視覚要素を含む問題で人間に劣る実態を、学生データと直接比較することで明確に示した点で意義がある。なぜ重要かと言えば、教育評価とそれに伴う学術的不正対策、さらに業務上の図面や写真を扱う場面でのAI導入判断に直結するからである。従来の評価は多くがモデル単体の性能測定に留まっており、問題自体の難易度とモデルの欠点を切り分けられていなかった。ところが本研究は201問の高品質な図付き問題データセットと、1問あたり平均546名という学生回答の集合とを用いることで、現実の学習者と比較した実効的な評価を行っている。経営判断の観点では、評価対象を明確に区分することで、どの領域をAIに任せ、どこを人的リソースとして残すべきかの判断材料を提供している。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に大規模言語モデル（Large Language Model、LLM、大規模言語モデル）のテキスト応答性能やベンチマーク点数に注目してきた。しかし、その多くはモデル単体のスコアに依存し、人間との直接比較や視覚要素の影響を精査していない。本研究はここを埋める。具体的には、問題ごとに画像の種類や画像が果たす役割、問題形式、問題の複雑さを手作業で注釈し、その注釈に基づいて人間とAIの性能差を解析している点が差別化の中心である。さらに複数のモデルファミリと五つのプロンプト戦略を組み合わせて評価しており、モデルや運用方法による性能差も明らかにしている。要するに、単なる『何点取れるか』ではなく、『なぜ取れないのか』を設計レベルで解像度高く解析した点がこの研究の独自性である。
3. 中核となる技術的要素
技術的には三つの要素が中核である。第一に、201の大学レベルSTEM問題に対する詳細な注釈スキーマである。ここでは画像タイプや役割（説明用、計測用、問題文の一部など）を明示的に分けている。第二に、複数の視覚対応モデル（例：GPT-4o、o1-mini、Qwen 2.5 72B VL、DeepSeek r1、Claude 3.7 Sonnet）と五つのプロンプト戦略を比較する実験計画である。これは運用面で『どのモデルをどのように使えばよいか』を考えるための実践的指針を与える。第三に、評価指標として多数決集約（majority vote、過半数投票集約）などの集計手法を採用し、個別応答のバラつきと集合知の関係も検討している。これらを組み合わせることで、モデルの失敗が視覚的推論の欠落に由来するのか、あるいは問題そのものの人間にとっての難易から来るのかを分解している。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は人間の学生データとモデル応答の直接比較である。各問題は少なくとも五件の学生解答を集め、平均して546名の回答を得ているため統計的信頼性が高い。実験の主要な結果として、ベストのモデルでも多数決集約で平均正答率58.5%にとどまり、視覚要素を含む問題では学生が一貫して上回ったことが示されている。さらに人間の成績は問題特徴に対して比較的安定しているのに対し、AIは科目や問題形式に敏感であることが確認された。これにより、教育評価設計では視覚要素を活かすことでAIの介入による不正利用を抑える一方、学生の負担を増やさない設問設計が可能であるという実務的示唆が得られた。
5. 研究を巡る議論と課題
議論点としては、まず評価対象の一般化可能性がある。201問は質が高く幅広いが、それでも教育現場や産業の特殊な図面・写真とは異なるケースが残る。次に、視覚的推論の限界はモデル側のアーキテクチャや学習データに依存するため、将来のモデル改良で差は縮む可能性がある。また、現行の評価はプロンプト設計（prompt engineering、プロンプト設計）に敏感であり、運用によって結果が大きく変わり得る点も指摘される。加えて倫理と学術的不正対策の側面で、AIが説得力のある誤答を生成するリスクは残り、評価設計だけで完璧に防げるわけではない。政策面と技術面の両輪での対応が必要である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後はさらに多様な視覚資料（例えば産業図面や現場写真）を含むベンチマークの拡充、視覚推論の可視化と解釈可能性の向上、そして人間とAIの協働評価フローの実運用実験が求められる。また教育現場と産業の間で『どの評価軸を機械に任せ、どこを人が保持するか』という運用方針のガイドライン作成が重要である。検索に使える英語キーワードのみ列挙すると、multimodal STEM assessment、multimodal benchmarks、visual question answering、human-AI comparison、academic integrity in AI evaluationである。以上を踏まえ、企業は段階的にAI導入を進め、図面や写真を要する判断は当面は人的検査を残すという方針が現実的である。
会議で使えるフレーズ集
導入判断を迅速に行うための短いフレーズを用意した。まず、「画像や図を含む評価は人的チェックを残す」これでリスク管理の方針が示せる。次に、「テキスト化できる事務作業はAIで効率化し、人的判断はコア業務に集中させる」これで投資対効果の説明が容易になる。最後に、「段階的に運用してモデルの挙動を実データで検証しながら拡張する」これで関係者の不安を和らげられる。
