GAIA (汎用AIアシスタントベンチ)
読み: がいあ
最終更新: 2026-06-30・AI PICKS編集部
定義
GAIAとはMeta AIらが開発した汎用AIアシスタント向けの難易度別評価ベンチマークのこと。実世界の複合タスクをどこまで正確に解けるかを多段階で測る。
GAIA (汎用AIアシスタントベンチ)とは — 詳しく解説
GAIA(General AI Assistants)は、Meta AI・HuggingFace・AutoGPTの研究者が2023年に発表した汎用AIアシスタント評価ベンチマーク。難易度をLevel 1〜3に分類し、Level 3はトップモデルでも正答率が10〜30%に留まるほど高難度だ。 2026年時点の実運用では、GAIAスコアがモデル採用の参考指標として定着しつつある。ただし現場での落とし穴は「ベンチ上位=自社用途で優秀」という誤解だ。GAIAはWeb検索・ファイル読解・数値計算を組み合わせたマルチステップタスクが主体で、スタンドアロンLLM単体ではなくツール呼び出し込みのエージェント構成が前提となる。相場感としては、上位モデルのLevel 2正答率は60〜75%程度。 AI PICKSの事例でも、GAIAスコアを見ずにシングルターン能力だけでモデルを採用し、現場で複合タスクが破綻するケースが後を絶たない。導入前に自社タスクのステップ数とGAIA Level設計を照合することが選び方の第一歩だ。
GAIA (汎用AIアシスタントベンチ)の使用例
- 「複数LLMのGAIA Level 2スコアを比べてモデル採用を決めたい」— Level別正答率と自社タスクのステップ数を照合すること。
- 「GAIA Level 3レベルの難問に対応したい」— 単体LLMでなくツール呼び出し込みのエージェント構成が前提になる。
GAIA (汎用AIアシスタントベンチ)に関連するAIツール
GAIA (汎用AIアシスタントベンチ)の関連記事
関連用語
「評価指標」の他の用語
Massive Multitask Language Understanding。 57 分野・1.5 万問の LLM 知識評価ベンチマーク。
OpenAI 発の Python コーディング能力ベンチマーク。 164 問の関数実装タスク。
ユーザー投票による LLM の人間評価ランキング。 Elo レーティングで モデルを順位付け。
ベンチマークとは、AIモデルの性能を標準化されたテスト課題で数値化し、異なるモデル間を公平に比較するための評価基準セットのこと。MMLUやHumanEval等、用途別に数十種類が存在する。
SWE-benchとはGitHubの実際のIssueをAIが自動修正できるかを測る、コーディングAI評価の業界標準ベンチマークのこと。
GPQAとは、生物・物理・化学の大学院レベルの難問でAIの推論力を測る評価ベンチマークのこと。Googleで検索しても解けない設計が特徴。
用語がわかったら、次はツール選び
12カテゴリ・1468語以上を体系的に整理しています