定義
合成QAデータ生成とは、LLMを使って質問と回答のペアを自動生成し、RAGの評価やファインチューニングの学習データに用いる手法のこと。
合成QAデータ生成 (Synthetic QA)とは（詳しく解説）
合成QAデータ生成は、LLMに文書やナレッジベースを読み込ませ、想定される質問と模範回答のペアを大量に自動作成する手法で、RAGシステムの評価用データセット作成や、検索精度を測るベンチマーク構築に広く使われる。人手でQAペアを作成すると数千件規模では膨大な工数がかかるため、コスト削減の手段として採用されるケースが多い。ただし2026年時点の実運用では、生成されたQAが元の文書の表現をそのまま言い換えただけの簡単すぎる問いに偏りやすく、実際のユーザーが投げる曖昧な質問や複数文書にまたがる質問を再現できないという落とし穴が指摘される。また生成モデル自体の癖が回答の正解基準に混入し、評価結果が甘く出るリスクもあるため、一定割合は人手でのレビューを挟む運用が現場では定着しつつある。選定の際は、生成量だけでなく難易度分布やドメイン網羅性を制御できるツールかどうかを基準にするのが実務的とされる。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「合成QAデータ生成 (Synthetic QA)とは」 https://aipicks.jp/glossary/synthetic-qa
合成QAデータ生成 (Synthetic QA)の使用例
- 社内マニュアルPDFをLLMに読み込ませ、想定FAQ50問と模範回答を自動生成してRAG評価セットを作る。
- 問い合わせログが少ないチャットボットで、合成QAをテストケースとして拡充し回答精度を検証する。
