近年きんねん，新あらたな認可にんか法人ほうじんの設置せっちや新しんNISA制度せいどの導入どうにゅうを背景はいけいに，様々さまざまな年齢ねんれい層そうを対象たいしょうとした金融きんゆう教育きょういくへの関心かんしんが高たかまっている．これに伴ともない，チャットボットやロボアドバイザーなどの金融きんゆう教育きょういくを支援しえんするサービスの増加ぞうかが予想よそうされる．これらのサービスにおける大だい規模きぼ言語げんごモデル（LLM）の利用りようの増加ぞうかが見込みこまれる．しかし，LLMはしばしばブラックボックスとされ，出力しゅつりょく結果けっかに人種じんしゅ差別さべつなどのバイアスが含ふくまれていることが問題もんだいとなる． そこで，本ほん研究けんきゅうでは，金融きんゆう教育きょういくの文脈ぶんみゃくにおける大だい規模きぼ言語げんごモデルのバイアスを測定そくてい・評価ひょうかする指標しひょうの開発かいはつを目指めざす．行動こうどう経済けいざい学がくの考かんがえ方かたを参考さんこうに，リスク選好せんこう，時間じかん選好せんこう，社会しゃかい的てき選好せんこうに関かんするLLMの評価ひょうか方法ほうほうを開発かいはつする．また，提案ていあんした評価ひょうか指標しひょうを用もちいてGPT 3.5d や PaLM などのLLMを評価ひょうかし，その結果けっかを紹介しょうかいする．