試験問題の作成においては、問題の難易度に適切なバラツキを持たせ、学習者の理解度のバラツキが得点分布に近くなることが求められ、精度の高い問題正答率の予測は、問題作成時の有用な指標の一つになると考えられる。そこで、これまでに開発した模擬テストの正答率予測モデルに、生成AIを利用して生成した問題の特徴量を追加し、その効果を分析した結果を報告する。