下記の理由です。

モデル内部では“トークン”を数えている

• GPTは「単語(word)」ではなく、Byte Pair Encoding（BPE）などの方式で分割された「トークン(token)」を扱います。

• たとえば “unbelievable” はモデル内部で “un”, “believ”, “able” のように３つのトークンに分かれることがあります。

• つまり、AIに「この文章は何語ですか？」と尋ねると、モデルは内部トークン数をベースに推測した「語数(=トークン数に近い数)」を答えようとしますが、必ずしも人間が想定する“単語数”と一致しません。

  
  

おすすめの対策

「スペース区切りで単語を数える」 など、自分が何を「語」とみなすか（スペース、ハイフン、アポストロフィー、記号の扱いなど）を最初に指示します。
例）

“次のテキストをスペースで分割し、句読点を除いた単語数を数えてください。”

人間との会話は難しいのですよね。

スポーツで言えば試合です。

大きな理由の一つは、時間の制約です。

プレゼンの友は、あえて考える時間を作ることができるようにしています。

スポーツで言えば実践形式の練習です。

相手に気を遣わなくてもよいことも良い点のひとつですね。

あいまいさは減るかと思いますが、より細かく解説をすればするほど生徒のmotivationとは反比例されてしまう気がします。（肌感でしかないですが）　私も同じようなものを作ってはいますが回答が長ければ教師は評価しやすいですが生徒のmotivationをどうmanagementするかがこれからブラッシュアップしないといけないと改めて感じました。ただ内容はとても素晴らしいと感じました。貴重なお話ありがとうございました。

面白いサービスを教えていただきありがとうございます。

採点方法が異なりますが、他のスピーキングを測定するテストとの相関も気になります。

また目標が得点を高くすることであれば、誤りが多くても発話語数を増やすとか、対策ができてしまう気がします。