【2024年最新】共通テストを色んな生成AIに解かせてみた（ChatGPT vs Bard vs Claude2）
2023年の流行語大賞にも選ばれた「生成AI」。
ChatGPTだけでなく、Google BardやClaude2など似たようなAIチャットボットも登場し、性能も日に日に上がっている感覚がありますね。
しかし、結局どれが一番賢いんだろう？と思いつつひとまずChatGPTを使っている方も多いはず。
そこで、今どのチャットAIが一番頭良いのか白黒つけてしまおう！ということで、ちょうど週末に行われた大学入試共通テスト2024を使って学力テストを行いました！
参加する学生は、
①GPT-4くん
②Google Bardちゃん
③Claude2さん
の三名です
果たして誰が学力王の座に輝くのか・・・？
選手入場
①GPT-4くん
一人目は、皆さんご存じChatGPTです。Open AI予備校に月額＄20の課金して学力武装しています。
特徴としては、プロンプトの研究が進んでおり、画像やPDFファイルの読み取りもできて、プラグインなど外部ツールとの連携もお手のものといった万能さがあります。
今回は、テキストでの読み込みをベースに、プロンプトとwebブラウジング、画像入力の機能を駆使して共通テストを解いてくれます！
②Google Bardちゃん
二人目はGoogleハイスクールの優等生、Bardちゃんです。
他の二人と違って、ファイルの読み込みや外部ツールとの連携などは今はまだできませんが、レスポンスの速さと画像読み込みの性能には定評があります。
今回は、得意の画像認識を武器に、可能な部分は全て画像のまま読み取りながらテストに立ち向かいます。
③Claude2さん
三人目はAnthropic塾からの刺客、Claude2さんです。ChatGPT超えの最強LLMが日本上陸！と話題になりました。
最大100,000トークン(=75,000語)という長いテキストに対応できる処理能力の高さと、嘘を言いにくいという安全性の高さを兼ね備えていると噂です。
今回は、テキスト入力に特化した回答を行ってくれるようです。
決戦の舞台：2024大学入試共通テスト
試験問題には、ちょうど週末に実施された2024年の大学入試共通テストを用います。
テストするのは、国語・英語（リーディング）・数学（1A, 2B）・社会（世界史・日本史）・理科基礎、のたっぷり5教科7科目です。
今回は、河合塾さんの「2024年 大学入試共通テスト速報」から問題と正答をお借りして検証させていただきました。みなさんもぜひ一度目を通してみてください！
実験方法
基本的には、テキストか画像で試験問題をAIに入力し、それに対するテキストでの出力内容をもとに答え合わせをする形式を採ります。
試験問題を読み取らせる上での工夫点は二つです。
①文字と表はテキスト化する
Google Documentの文字起こし機能と、マークダウン形式による特殊記号や表をテキスト化を活用します。詳しくは以前のnote「ChatGPTに共通テスト（旧センター試験）を解かせてみた」をご覧ください(https://note.com/lifeprompt/n/n75b6f4bf4e05)
②グラフや図は、テキスト化するor画像ファイルに変換する
画像はそのままPDFもしくはpng形式で貼り付けることも可能ですが、枚数制限がある場合などもあるため、「」といった形でリンク化して入力するのとで適宜使い分けます。
結果発表：やはりGPT-4はバケモノだった
まずは試験の結果をご覧ください
ということで、優勝は断トツでGPT-4くんとなりました！
一目見ただけでも面白そうな結果になりましたね、GPT-4が数学以外の科目で受験者平均を突き放してしまいました。Claude2もGPT-4には及びませんでしたが複数科目で受験者平均を上回っています。
この結果の表を眺めるだけでもいくつか傾向が読み取れそうです。
①GPT-4がすべての科目で他二つのツールを圧倒
②数学科目に関してはどのAIも全然点取れていない
③高得点を狙えている科目でも、満点は取れていない
共通テストの結果を深掘り
①GPT-4がすべての科目で他二つのツールを圧倒
こちらに関しては、以下の理由が考えられます。
GPT-4の生成AIとしての性能がシンプルに高い
他のAIに比べてプロンプトや効果的な活用方法が研究されているため、ポテンシャル発揮率が高かった
とりわけリンク化された画像を読み取る性能や、解釈が定まっている事実を的確に取り出す能力の高さは、社会や理科を回答させている中で実感できるレベルでした。
②数学科目に関してはどのAIも全然点取れていない
こちらの理由としては、AIたちが以下の二重苦を抱えていた説が有力です。
生成AIの計算スキルが高校数学の範囲を簡単に溶けるレベルまで進化していなかった
共通テスト数学の特殊な解答形式に対応できなかった
後者に関して。共通テストの数学は最も形式に癖がある科目であり、ただ計算をするだけでなく問題の空欄に書かれているカタカナに正しく数字や記号をあてはめなくてはなりません。今回の検証では、専用のGPTsを組んだGPT-4はまだカタカナへの当てはめミスは少なかったですが、Google BardやClaude2については即興のプロンプトでは対応できずミスを連発してしまっていました。
(引用：河合塾 2024年大学入試共通テスト解答速報 問題PDF)
③高得点を狙えている科目でも、満点は取れていない
満点が取れない理由はたまたまではなく、
問題の中に、一部(AIたちにとって)複雑な形式の問題が仕込まれており、それらを高確率で落としているから
です。これについては後ほど詳しく説明します。
AIについてアレコレ
総論：明確化した現行AIの得意不得意
共通テストを解いてもらう中で、今出回っているAIには、ツール名に関係なく次のような特徴があることが見えてきました。
①単純な知識問題や読解問題は瞬殺で正解するようになった
②複数の処理を同時に求められると急激にパフォーマンスが悪くなる
①例えば英語については、どのAIも75%以上の得点率と非常に高得点を記録しています。今のAIは英語がベースのLLMを背景に持っていることもあるでしょうが、共通テストの英語は、語彙のレベルや文章構造の複雑さに関しては我々の母語である日本語の現代文よりかは大分易しいものとなっているので、AIにとって処理しやすいのだと思われます。
他にも、一見点数がパッとしない日本史や理科基礎の科目に関しても、失点源はおおよそ指示が複雑な問題となっており(後述)、語句の穴埋めやシンプルな正誤問題ではほとんど正解しています。
②逆にAIが苦手としているのが、「複数の処理を同時に求められる問題」です。満点を取ることができなかった原因もこれです。
実際に、AIたちが苦しんでいた問題パターンをいくつか紹介します。
１、順序並び替え問題
次の問題を見てください。日本の史実を年代順に並び替える問題で、答えは⑤ⅢーⅠ－Ⅱ。各文の内容がどの年代にあたるかや歴史の前後関係を追えれば他の問題と難易度はさほど変わらないように見えますが・・・
それに対するClaude2の出力した回答がこちらです。
お気付きの方もいらっしゃるでしょうが、Claude2はⅠ,Ⅱ,Ⅲの文章の詳細な年代を特定することに成功しています。
なのであとは古い順にⅢ－Ⅰ－Ⅱと並べれば正解だったのですが、なぜか順番を間違えてしまいました。
このように、「与えられた文章の年代を特定する」「3つの出来事を古い順に並び替える」という動作一つ一つは簡単にできても、それを一つの問題の中で同時に求められると、年代特定が不正確になってしまったり、出来事の並び替えが正常に行えなくなってしまったりするのです。
これはGPT-4やGoogle Bardでも見られた現象で、生成AI全体が乗り越えられていない課題なのかもしれません。
２、図表の読み取り問題
こちらも同様で、「入力された図表を読み取る」「得られた情報をもとに問題を解く」というプロセス一つ一つはどのAIも一定高い精度で実現してくれるのですが、それを同時に求められると各プロセスの精度が落ちるように感じられます。
並び替えや図表読み取り問題など、複数の処理を同時に要求する問題は、旧センター試験から現行の共通テストに変更して以降どんどん増加・複雑化しています。
おそらくこうした知識や情報処理などの組み合わせを行わせる中で「いかに知識を活用できるか？」を問うのが共通テストの意義なのだと思われます。逆に知識の有無をストレートに問うていた旧センター試験の問題を解かせると、今のAIたちであればより満点に近い得点を取るでしょう。
各論：ツールごとに見える個性
GPT-4、Google Bard、Claude2に共通する点についてはお話ししましたが、これらのツールごとにも大きく異なる特徴が見られました。
GPT-4：優柔不断な優等生タイプ
GPT-4の最も特筆すべき特徴は、与えられた質問に対して時間をかけて回答を考えるかわりに、明確な根拠を示して高い精度の答えを出力する点です。
さらに厳密さを非常に気にする節があり、「一つ選びなさい」という指示を出しても自身が納得できる根拠を提示できないと判断した場合には「答えられません」という回答をするケースが散見されました。
Google Bard：コンプラ意識高めの一匹狼タイプ
Google Bardは、概ね使用感は他のAIと変わりませんが、特定のワードや文章形式を入力すると「回答できません」という拒否反応を起こすことがありました。
具体的には、会話形式の長文や、公序良俗に反すると判断された可能性のある単語を受け付けない仕様となっている（と思われます）。
例えば次のような質問をすると、「お手伝いできません」と言われてしまいます。
そこで、質問文の「風俗や恋愛を描いた」という文言を除いて再試行してみると、
しっかり回答してくれました。この例の場合、「風俗」か「恋愛」のどちらか又は両方が阻害要因となっていたようです。
Claude2：スタンス激強な頑固者
Claude2には、とにかく自分の見解を強く押し出して回答する傾向が見られました。また、仮に計算が上手くいかなかったり方針が立たなかった問題に対しても、必ず何らかの回答を当て込んでくる意志の強さを感じます。
まとめ
今回は、先週末に実施された共通テストを、GPT-4/Google Bard/Claude2の三種類の生成AIに受験させ、AIの性能の比較を行ってみました。その結果、特にChatGPTの性能向上に驚かされる結果となりました。
他にもAIツール間でユーモラスな差分も見えて、AIをより身近に感じてもらえたのではないでしょうか。
次は、正答率が低かった数学を筆頭に、プロンプトを改善するとどのくらい正答率を高められるかこれからチャレンジしてみます！
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