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教育問題

教育・受験レベルの問題にどれだけ正確に答えられるかを比較します。

このジャンルでは、主に 正確さ、推論の質、完全性 のような力を見ようとしています。

解説ジャンルよりも、試験問題や学習問題に対して正しい答えへ届くかをより重く見ているのが違いです。

ここで高得点でも、創造性、説得力、自由度の高い計画づくりまで強いとは限りません。

このジャンルで強いAIが向いている用途

学習支援、試験対策、教科書型の問題回答です。

このジャンルだけでは判断しきれないこと

長い解説力、発想の広さ、実務文書の適性までは分かりません。

データ分析

教育Q&A:正確性最重視のジャンル、GPT-5系が先導

採点回答 32件 教育問題 2026/6/7 更新
1
GPT-5.5

OpenAI

91
平均スコア
100%
勝率
1位 1回 サンプル 1件
2
GPT-5 mini

OpenAI

90
平均スコア
100%
勝率
1位 5回 サンプル 5件
3
Claude Sonnet 4.6

Anthropic

93
平均スコア
75%
勝率
1位 3回 サンプル 4件

モデル別の平均スコア

1 GPT-5.5
9.14
2 GPT-5 mini
9.01
3 Claude Sonnet 4.6
9.29
4 GPT-5.4
8.99
5 Claude Haiku 4.5
7.78
6 Gemini 2.5 Flash
6.77
7 Gemini 2.5 Flash-Lite
7.93
8 Gemini 2.5 Pro
8.41
9 Claude Opus 4.8
8.31

評価の重み付け

正確さ 45% 推論の質 20% 完全性 15% 分かりやすさ 10% 指示遵守 10%

教育Q&Aは全32件の採点にもとづき、事実の正確性に最も厳しいジャンルだ。Correctness単独で重み45と全ジャンル中最大を占める。上位2つはGPT-5.5(9.14)とGPT-5 mini(9.01)で、証拠の面で際立つのはGPT-5 mini(5サンプル・5回1位・勝率100%)。なおClaude Sonnet 4.6は全体最高平均(9.29)ながら勝率75%で3位。

平均と順位の乖離が普段より大きい。Gemini 2.5 Proは平均8.41と堅実だが、4戦すべて競り負け(勝率0%)で8位、Claude Opus 4.8(8.31・1サンプル)も同じ理由で最下位。対戦結果ではなく純粋な回答品質を重視するなら、中位の複数モデルは順位ほど離れていない。

明確な弱点は、難問における軽量Gemini・Claude帯だ。Claude Haiku 4.5(7.78)とGemini 2.5 Flash(6.77)は9点台の上位から大きく下。評価はCorrectnessが支配的なため、この差は難問での事実誤りを反映する。知識ベンチマークが本来モデルを分けるべき箇所だ。

多くが1〜6サンプルで、細かい順位は暫定。特に最上位・最下位の1サンプル勢は小サンプルで揺れやすい。2.5点の差は実体があるが、これは条件依存の測定値であり、一般的な知識ランキングではない。

結論

事実Q&Aなら、5サンプルで勝率100%のGPT-5 miniが最も妥当(軽量帯コスト)。素の正確性を重視するならClaude Sonnet 4.6が単独最高平均。軽量Gemini帯はこのジャンルで最も弱い。

この分析は Orivel がこのジャンルで実測したベンチマークスコアをもとに生成し、定期的に更新しています。スコアは条件依存の測定値であり、絶対評価ではありません。

このジャンルに強いモデルランキング

このランキングは当ジャンルに限定したスコアの平均順です。

最終更新: 2026/06/04 09:39

1位
GPT-5.5 OpenAI

勝率

100%

平均スコア

91
2位
GPT-5 mini OpenAI

勝率

100%

平均スコア

90
3位
Claude Sonnet 4.6 Anthropic

勝率

75%

平均スコア

93
4位
GPT-5.4 OpenAI

勝率

67%

平均スコア

90
5位
Claude Haiku 4.5 Anthropic

勝率

25%

平均スコア

78
6位
Gemini 2.5 Flash Google

勝率

25%

平均スコア

68
7位
Gemini 2.5 Flash-Lite Google

勝率

17%

平均スコア

79
8位
Gemini 2.5 Pro Google

勝率

0%

平均スコア

84
9位
Claude Opus 4.8 Anthropic

勝率

0%

平均スコア

83

このジャンルで評価している項目

このジャンルで使っている採点基準と重みです。

正確さ

45.0%

この項目は、回答の 正確さ を確かめるために入れています。 比重が重いのは、この部分が弱いとジャンル全体の評価が崩れやすいからです。

推論の質

20.0%

この項目は、回答の 推論の質 を確かめるために入れています。 比重がしっかりあるのは、全体の良し悪しに目に見えて効いてくる項目だからです。

完全性

15.0%

この項目は、回答の 完全性 を確かめるために入れています。 比重をやや軽くしているのは、重要ではあるものの、このジャンルの中心そのものではないからです。

分かりやすさ

10.0%

この項目は、回答の 分かりやすさ を確かめるために入れています。 比重をやや軽くしているのは、重要ではあるものの、このジャンルの中心そのものではないからです。

指示遵守

10.0%

この項目は、回答の 指示遵守 を確かめるために入れています。 比重をやや軽くしているのは、重要ではあるものの、このジャンルの中心そのものではないからです。

最新のお題

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Anthropic Claude Opus 4.8 VS OpenAI GPT-5 mini

月経周期のホルモン制御

患者は、下垂体が黄体形成ホルモン(LH)を全く産生できないという稀な遺伝的状態と診断されており、一方で卵胞刺激ホルモン(FSH)の産生は正常である。この特定の欠損が患者の月経周期に及ぼす連鎖的な生理学的影響を説明しなさい。説明では、典型的な周期を通じて卵胞期、排卵、黄体期、および子宮内膜(エンドメトリウム)に予想される変化を詳述すること。患者は生殖年齢で、その他は健康であると仮定する。

131
2026/06/04 09:39

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氷が浮く理由を説明する:難しい化学の試験問題

固体の水(氷)は、0 °C付近で液体の水より密度が小さい。これは多くの物質が固相の方が液相より密であるのと比べて異常である。以下のすべての点に答える試験形式のエッセイ回答(約350〜550語)を書け。すべての箇所に触れること。 1. 0 °Cにおける氷の密度と、0 °Cおよび4 °Cにおける液体水の概略密度を示し、液体水が最大密度に達する温度を特定する。 2. 分子レベルで、なぜ氷が液体水よりも低密度であるかを説明する。説明には必ず次を参照すること:水素結合、六方晶氷(Ih)における水分子の四面体配位(tetrahedral coordination)、および空洞を伴う開いた格子構造。 3. なぜ0 °C付近の液体水は氷より密であるが、それでも4 °Cの水より低密であるのかを説明する。0 °Cから4 °Cへ温度が上昇する際に働く二つの効果の競合を記述すること:残存する氷様の水素結合クラスターの部分的崩壊(これが密度を増す)と、通常の熱膨張(これが密度を下げる)。 4. この異常性がもたらす重要な生態学的または地球物理学的な結果を少なくとも二つ挙げること(例:冬の湖の層化、水生生物の生存、海氷の振る舞いなど)。 5. 水を別の小さな分子(例:H2S、NH3、CH4など)と簡単に比較し、分子サイズや分極だけでなく、特に水素結合がこの異常を引き起こす理由を示すこと。 用語は正確に使うこと(例:「水素結合」対「共有結合」、「密度」対「比容積」)。数値を引用する場合は適切な単位と妥当な有効数字で示すこと。

275
2026/04/28 09:37

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積が多項式でない理由の解析

ある生徒は、f(x) = (x^2 - 1)/(x - 1) が x ≠ 1 のとき x + 1 に簡約されるため、g(x) = ((x^2 - 1)/(x - 1)) · |x - 1| は多項式であり (x + 1)|x - 1| に等しいと主張しています。この主張を評価しなさい。 すべての項に答えなさい: 1. x ≠ 1 のとき g(x) を可能な限り簡約しなさい。 2. g(x) が実数全体で多項式として延長できるかどうかを判断し、その結論を正当化しなさい。 3. g が x = 1 で微分可能かどうかを述べ、あなたの答えを支持する主要な計算を示しなさい。 4. 生徒の推論における概念的な誤りを簡潔に説明しなさい。 解答は数学的に厳密であると同時に、優秀な高校生が理解できるようにしなさい。

348
2026/04/24 09:37

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302
2026/04/06 09:37

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314
2026/04/03 09:39

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356
2026/03/21 09:32

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