拓海さん、最近部下から『テストの選択肢をAIで自動生成できる』って話を聞きまして。弊社でも教育系の子会社があって関係あるかなと。DiVERTって論文が話題らしいですが、何が良いんですか？
素晴らしい着眼点ですね！DiVERTは選択式問題（Multiple-choice Questions（MCQs））の「誤答（distractors）」を、どんな間違いが原因で生まれたのかを文章で表現しながら作る手法ですよ。大丈夫、一緒に整理していけるんです。
要は、ただ間違った選択肢をポンと出すだけではなく、その選択肢がどんな勘違いから生まれたかまで分かるということですか？それって現場で役に立つんでしょうか。
その通りです。DiVERTは誤答の背景にある『誤りの種類』を変分推定（Variational Inference）で学ぶ手法で、誤りを説明するテキスト（soft error tokens）を生成できるんです。これにより、教師や教材作成者が生徒の誤解を把握しやすくなりますよ。
ただ、うちの担当は『数学の応用問題は難しいからAIだと精度が出ない』と言っていました。数学の誤答生成が特に難しいのはどういう点ですか？
素晴らしい着眼点ですね！数学の誤答は単に語彙ミスではなく、計算過程や分数の掛け算・割り算など手順の誤り、あるいは公式の適用ミスといった「プロセスの誤り」を反映する必要があるんです。つまり、出力が正確であるだけでなく、誤りが人間にとって意味ある形で説明できることが重要です。
それを踏まえて、DiVERTは何を学ぶんですか？要するに誤りのパターンをラベル化するようなものですか？これって要するに誤りを『文章化してラベル化する』ということ？
そうなんです、鋭いですね！要点を三つにまとめると、1) 誤りの潜在表現を変分的に学ぶ、2) その表現をテキスト（人が読める説明）として生成する、3) 生成された説明に対応した誤答（distractors）を制御して作る、という仕組みです。これにより、教師は生徒の誤解を直接参照できるんです。
なるほど。技術としては先手のLLMを使うのですか、それとも別のやり方ですか。コスト面も気になります。
良い質問です。DiVERTは必ずしも最先端の有料LLMだけに依存しません。実験では7Bパラメータ級のオープンソースモデルを基盤（base model）として用い、それでもGPT-4oを用いる先行法に匹敵あるいは凌駕する成果を示しています。つまりコストを抑えつつ、誤りの解釈可能性を高めるアプローチなんです。
現場に入れるとしたら、どの程度の手間と効果が見込めますか。投資対効果を知りたいのです。
要点を三つでお答えします。1) 初期導入は問題データの整備とモデルの微調整が必要であること、2) 運用では生成された誤答と説明を教材に組み込み、教師のフィードバックで精度が向上すること、3) 効果としては教材作成工数の削減と誤解検出の迅速化が見込めることです。小さく試して効果を測るのが現実的です。
わかりました。最後に一つだけ、これを導入した場合のリスクや懸念点を教えてください。現場の反発や誤った説明が出る可能性はありますか。
大丈夫、懸念点は整理できますよ。主なリスクは誤った誤り説明が出てしまうこと、データ偏りで特定の誤解を過剰に生成すること、運用で教師が介在しないと品質が落ちることです。だからこそ人間のレビューを組み合わせて運用設計することを推奨します。
なるほど。少し整理します。DiVERTは『誤答』だけでなく『誤りの説明』も出す仕組みで、コストを抑えつつ教材品質を上げられる可能性があると。まずはパイロットで教師のレビュー付きで試す、ということで合っていますか。
その通りですよ、田中専務。小さく始めて学びを回す。できないことはない、まだ知らないだけです。一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉で整理します。DiVERTは『選択肢を作るだけでなく、その選択肢がどういう誤りから生まれたかを説明する』仕組みで、まずは教師レビューを入れたパイロットで導入効果を確かめる、という理解でよろしいですね。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。DiVERT（Distractor Generation with Variational Errors Represented as Text）は、選択式問題（Multiple-choice Questions（MCQs））における誤答（distractors）を単に生成するだけでなく、その誤答が生じた「誤りの種類」を文章として表現しつつ生成できる点で教育現場における問題作成と学習診断を変える可能性がある。従来の手法がテンプレートや解答プロセスから誤答をサンプリングするのに留まっていたのに対し、DiVERTは変分的手法を用いて誤りの潜在表現を学び、それを人が読める説明に落とし込むため、教師が生徒の理解のどの段階でつまずいているかを直接読み取れるようにする。
まず基礎として、選択式問題は正解と複数の誤答から構成され、誤答は単にランダムな間違いではなく学習上の特定の誤解や手順ミスを反映する必要がある。次に応用として、誤りを説明するテキストを付与できれば、教師は誤答の原因に基づくフィードバックや個別指導を迅速に設計できる。教育プラットフォームやインテリジェントチュータリングシステムへの統合により、学習効率を高める運用が期待できる。
学術的には、DiVERTは変分推定（Variational Inference）と大規模言語モデル（Large Language Models（LLMs））を組み合わせ、誤り表現をテキスト化する新しい枠組みを提示する点で位置づけられる。実務的には、教材作成の工数削減と誤解の可視化を両立させるツールになり得る。企業が教材事業を持つ場合、ここに投資して短期的な試験導入と教師レビューを組み合わせることで、投資対効果が見込みやすい。
要するに、DiVERTは『誤答の生成』と『誤りの解釈可能性』を同時に達成する点で従来技術から一段の進化を示す。教師や教材作成者が直接使える形で誤りの説明を得られるため、運用上のハードルが下がる可能性が高い。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は概ね二つに分かれる。一つはルールベースや記号的手法でテンプレート化された誤答を生成する手法であり、これらは柔軟性が乏しくテンプレート外の問題に弱い。もう一つは問題解答過程で得られる誤りをサンプリングして誤答に転用する手法であるが、どの誤りが実際の学習者の誤解を反映するかの説明力に欠ける。
DiVERTの差分は、誤りの潜在変数を導入してそれをテキストで表現する点にある。具体的には、誤りを示す潜在表現を変分法で学び、その潜在表現から「soft error tokens」として誤り説明を生成する。これにより、生成された誤答は単に間違っているだけではなく、どのような認知的誤解や手順ミスが背景にあるかを示すため、教育的価値が高まる。
もう一点の違いは、DiVERTが必ずしも最先端の商用LLMに依存しない点である。実験では7Bパラメータ級のオープンソースモデルを基礎にして、高コストなモデルを用いる手法と同等以上の性能を示している。この点は実務導入における費用対効果を高める上で重要である。
要点としては、汎化性、解釈性、コスト効果の三点で先行研究と差別化される。テンプレートや単純なサンプリングよりも幅広い問題に適用でき、教師が直接理解できる誤り説明を生成するため実運用での有用性が高い。
3.中核となる技術的要素
中核は変分的生成モデル（Variational Autoencoderに類する枠組み）を応用して、誤りを表す潜在変数を学ぶ点である。ここで重要なのは、潜在変数を単に数値ベクトルで保持するのではなく、大規模言語モデル（Large Language Models（LLMs））を用いてその潜在変数を「人が読めるテキスト」に変換することである。このため誤りのラベル化が自然言語として出力できる。
技術的には、誤答を生成するための誤り事前分布（error prior）を定め、変分推定で真の誤り分布に近づけるよう学習を進める。誤り説明はsoft error tokensとしてモデリングされ、サンプリングや正規化項（KLダイバージェンス）を通じて制御可能な誤答生成が実現される。これにより特定の誤りタイプに対応した誤答の生成が可能となる。
また、DiVERTは生成過程の解釈性を重視する設計になっている。誤り説明が教師の作業プロセスに直接組み込める形式で出力されるため、誤答の妥当性検証や修正が現場で行いやすい。実装上は、基礎モデルの選択や学習データの整備が精度と実用性を左右するため、運用前のデータ準備が重要である。
4.有効性の検証方法と成果
DiVERTは実データセットでの評価を行っている。検証には数千問規模の数学MCQデータと数十万人の受験ログが活用され、生成された誤答の質を教師によるヒューマン評価で確認した。結果として、7Bパラメータ級のオープンソース基盤でも、商用最先端モデルを用いた既存法と比べて同等以上の誤答品質と誤り説明の妥当性が得られた。
評価は主に誤答の妥当性（plausibility）と誤り説明の解釈性（explainability）で行われ、教育現場の専門家が生成文を評価したところ、DiVERTの誤りラベルは人手で付与されたラベルと同等の品質を示したという報告がある。これが意味するのは、教師が参照可能な誤り説明として実用水準に達している可能性である。
さらに、誤り説明に基づくフィードバックを学習者に返すことで、診断の質が向上することが期待される。実際の学習改善効果についてはさらなる実地検証が必要だが、現段階の成果は教材や評価ツールへの実装可能性を示唆している。
5.研究を巡る議論と課題
有効性は示されたが、運用には議論と課題が残る。第一に、誤り説明が常に正確とは限らない点である。AIが生成する説明に誤りや偏りが含まれるリスクは無視できず、教師によるレビューを前提とした運用設計が必要である。第二に、データ偏りの問題で特定の誤解が過剰に強調される懸念があり、多様な問題タイプと受験者層での検証が求められる。
第三に、教育効果を定量化するための長期的な追跡研究が不足している点である。誤り説明が実際の学習改善につながるメカニズムを明確にするには、ランダム化比較試験など厳密な評価デザインが必要だ。第四に、実務導入の際はプライバシーやデータ管理、教師の負担をどう減らすかといった運用上の課題がある。
とはいえ、これらの課題は運用設計とヒューマン・イン・ザ・ループの組み合わせで解決可能である。企業や教育機関が初期段階で小規模な実証を行い、教師のフィードバックを取り込みつつ改善を進めることが現実的な道筋である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向性が重要である。第一に、生成される誤り説明の信頼性向上のための学習データの多様化とレビュープロセスの制度化。第二に、誤り説明を基にした学習介入（フィードバックや問題再設計）が実際に学習成果を高めるかを検証するための長期的な実証実験。第三に、実務導入を視野に入れた運用設計、特に教師の負担を軽減しつつAIが生成する説明をどう品質管理するかの標準化である。
検索に使えるキーワードとしては、DiVERT, distractor generation, variational errors, math MCQs, explainable mistakes, error prior, controllable generationなどが有効である。これらで文献や実装例を探索すれば、実際の導入に向けた情報収集が効率的に進む。
会議で使えるフレーズ集
DiVERTの要点を短く伝えるなら、こう言えばよい。「DiVERTは誤答だけでなく、その誤答がどのような誤りから生じたかを自然語で示すため、教師が生徒の誤解を直接把握できる点が革新的です」。運用提案をする際は「まずは小規模パイロットで教師レビューを組み込み、誤り説明の品質と学習効果を測定します」と続けると説得力がある。
