NIST、言語モデル自動ベンチマーク評価ガイド草案への意見募集を開始

発表の概要

NISTのCenter for AI Standards and Innovation(CAISI)は2026年1月30日、NIST AI 800-2 Practices for Automated Benchmark Evaluations of Language Modelsの草案を公開した。告知には2026年2月10日の更新情報とともに、2026年3月31日までの公開コメント受付（60-day comment period）が示されている。

この草案の目的は、AI評価におけるvalidity、transparency、reproducibilityを高める共通実務を整理することにある。単一のベンチマークを推奨する文書ではなく、評価設計から報告までのプロセス品質を引き上げるための指針として位置づけられている。

草案の主な構成

評価目的の定義とベンチマーク選定

評価の実装・実行手順

結果の分析・報告方法

用語の整合に向けたglossary

NISTは本草案をvoluntary guidanceとして提示し、今後は他の評価パラダイムに関する指針も追加予定だとしている。対象はAI deployer、developer、third-party evaluatorなどの技術者だが、調達担当や導入意思決定者にも有用な評価報告の質向上が意図されている。

なぜ重要か

現状のAI市場では、ベンチマーク結果が製品選定やガバナンス判断に直結する一方、実験条件や報告様式の不統一が比較可能性を下げている。NIST AI 800-2は、このギャップを埋めるために評価プロセスの標準的な考え方を提示する点で実務的な意味が大きい。

特にenterpriseや公共部門では、単発スコアよりも再現性ある評価設計と説明可能な報告が調達・監査で重視される。今回の意見募集は、将来の評価実務に影響する基礎ルール形成に関係者が直接参加できる機会と言える。

実務上の対応

評価結果を作成・利用する組織は、3月31日までに不足項目、曖昧表現、適用範囲の妥当性について具体的なフィードバックを提出することが望ましい。NISTは提出資料が公開対象になり得る点も明示している。