SB Intuitions Tech Blog公式発表·2026年7月29日 10:00·約9分
JMT-Safety:日本語マルチターン安全性評価ベンチマークを公開
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SB Intuitions と早稲田大学は、日本語の複数ターン対話における安全性を評価するベンチマーク「JMT-Safety」を公開し、マルチターン環境での有害率上昇を実証した。
記事の3ポイント
日本語マルチターン安全性ベンチマークの公開
実対話に即したリスクを捉えるため、12,409件のデータからなる「JMT-Safety」が構築・公開された。
既存データの攻撃手法による拡張
既存の日本語データセット「AnswerCarefully」を土台に、8種類の攻撃手法を用いてマルチターン対話へ拡張した。
マルチターン評価の重要性の実証
主要23モデルの評価結果、すべてのモデルでマルチターンの有害率がシングルターンより上昇し、最大で約3.9倍に達した。
なぜ重要か・誰に関係するか
この発表の重要性は、日本語 LLM の安全性評価において、従来のシングルターンでは見逃されていた対話中のリスクを定量的に示した点にある。開発者や企業の AI 導入担当者は、モデルの評価基準をマルチターン対応へ見直し、より堅牢な安全対策を講じる必要がある。
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