AIに自己評価させたら全部8〜10点だった。採点基準を明示したら現実を突きつけられた話
Zenn / 4/29/2026
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Key Points
- 自己評価をAIにさせると、設定次第で常に高得点（8〜10点）になりやすいという体験が共有されている。
- 採点基準を明示すると、AIの回答が「甘い採点」ではなく現実的な評価に引き戻されることが示される。
- ルーブリック（採点観点）の有無が、自己評価のブレや過大評価を大きく左右する点が示唆される。
- AIによる評価運用では、採点基準の透明化と具体化が重要になるという教訓が中心にある。
AIに自己評価させたら全部8〜10点だった。採点基準を明示したら現実を突きつけられた話
著者: メトロノーム
公開日: 2026年4月28日
タグ: LLM 自己分析 プロンプト設計 個人開発
この記事について
本記事はスパイジャイルモデリングシリーズの第5弾です。
第1弾: Spigile Modeling ― AIハルシネーションを「外向きの力」として活かす、AI時代の概念駆動開発（技法の体系）
第2弾: AIを“跳ね上がらせる”5つの技法――Geminiとの対話でコンテキストアースモデリングが生まれた（対話ログサンプル）
第3弾: スパイジャイルモデリング実践サンプ...
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