neoAI-InstructBench:実際のLLM利用シナリオに根ざした日本語指示追従ベンチマーク
AI要約
複数の指示を同時に与えられたとき、LLMがすべてを順守できない問題に着目した日本語ベンチマーク「neoAI-InstructBench」が開発されました。100タスク・326指示で構成し、実際のユーザー入力から設計。GPT-5.2でも完遂率は67%に留まり、指示間の干渉や過剰思考といった実運用のボトルネックを明らかにしています。評価コードはGitHubで公開済みです。
AI要約
複数の指示を同時に与えられたとき、LLMがすべてを順守できない問題に着目した日本語ベンチマーク「neoAI-InstructBench」が開発されました。100タスク・326指示で構成し、実際のユーザー入力から設計。GPT-5.2でも完遂率は67%に留まり、指示間の干渉や過剰思考といった実運用のボトルネックを明らかにしています。評価コードはGitHubで公開済みです。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

