はじめに
こんにちは、Gouです。
難関大や医学部を目指す生徒を担当している先生方、こんな悩みを抱えていませんか？
- 「熱心な生徒が、過去問（赤本）10年分を夏休み中に解き終わってしまった」
- 「第一志望校に特化した『初見の問題』を解かせたいが、市販の問題集では傾向が違う」
- 「早稲田の『あの学部』っぽい長文を探すのに、毎晩何時間もかけている」
過去問は「有限」です。解き終わってしまったら、似た傾向の他大学の問題を探すしかありませんでした。今までは。
しかし、ChatGPTを使えば、「〇〇大学風の長文問題」を無限に生成することが可能です。
今回は、早慶・旧帝大・医学部などの「出題傾向（クセ）」をAIに再現させ、完全オリジナルの予想問題を作る方法を解説します。
なぜAIで「志望校対策」ができるのか？
「AIに大学ごとのクセなんて分かるの？」と疑問に思うかもしれません。
しかし、GPT-5などの高性能モデルは、膨大なテキストデータを学習しており、「文体（Style）」の模倣が大得意です。
1. 「学部ごとのテーマ」を指定できる
例えば、早稲田大学の「社会科学部」なら社会問題、「理工学部」なら科学技術。
テーマを指定するだけで、その学部が出しそうなトピックの長文を一瞬で書きます。
2. 「難易度と語数」を調整できる
「英検準1級〜1級レベルの単語を使って」「語数は700語で」と指定すれば、本番と同じ負荷をかけることができます。
3. 「設問形式」を真似できる
「空所補充」が多い大学、「内容一致」が多い大学、「要約」をさせる大学。
それぞれの形式に合わせて、設問を作らせることができます。
【コピペOK】大学別・予想問題生成プロンプト
では、実際に使えるプロンプトを紹介します。
今回は例として、「早稲田大学（難関私大）レベルの、社会科学系の長文」を作らせてみます。
あなたは日本の難関大学受験の英語指導プロフェッショナルです。
以下の条件に基づいて、大学入試レベルの「英語長文読解問題」を作成してください。
【ターゲット大学の傾向】
・想定大学：早稲田大学 社会科学部 レベル
・テーマ：現代社会の課題（例：格差社会、AI倫理、環境問題などからランダムに選定）
・文体：アカデミックで論理的な評論文（The EconomistやTime誌のような文体）
・語数：約600〜800語
・難易度：CEFR C1レベル（英検1級に近い語彙を含む）
【出力内容】
1. 英文タイトルと本文
2. 設問：本文の内容に基づく4択の内容一致問題（5問）
3. 解答と、なぜその選択肢が正解なのかの日本語解説
4. 本文中で使われた難単語リスト（10個）と日本語訳※ 早稲田大学 社会科学部 の部分を、慶應義塾大学 医学部 や 東京大学 などに書き換えて使ってください。
実践！「早稲田風」の長文を作ってみた
実際に生成された結果がこちらです。
読んでみると、embedded（深く組み込まれた）や amplify（増幅する）といった、難関大でよく見る単語が自然に使われています。
テーマも「AIによる労働市場への影響」といった、いかにも入試に出そうなトピックです。
設問と解説も完璧
「本文の第2パラグラフの主張と一致するものは？」といった、本番さながらの設問が作られています。
解説もついているので、生徒に自習用として渡すことも可能です。
【上級編】「過去問」を読ませて再現させる裏技
さらに精度を高めたい場合、「Few-Shot プロンプティング（例示）」という技を使います。
ChatGPTに、実際の過去問（の本文の一部）をコピペして読み込ませ、
「この文章の『文体』『難易度』『論理展開』を分析して、これにそっくりな新しい文章を書いて」
と指示するのです。
こうすると、AIは「その大学特有のクセ」をコピーして、まるで「今年出題されるかもしれない双子の問題」を作り出します。
（※入力する過去問データは学習に使われない設定にするか、著作権に配慮して個人利用の範囲で留めてください）
まとめ：先生は「過去」ではなく「未来」を教えよう
「過去問（赤本）」は、あくまで過去のデータです。
しかし、目の前の生徒が立ち向かうのは「未来（今年）」の問題です。
AIを使えば、過去の傾向を踏まえた「未来の予想問題」を無限に提供できます。
「先生、この前の予想問題と同じテーマが出ました！」
そんな報告が聞ける日も、そう遠くはありません。
ぜひこの技術を使って、生徒の志望校合格をサポートしてあげてください。
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基礎的な単語テストや、汎用的な長文の作り方は、こちらの記事で解説しています。
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