小論文問題の設問要求を分解・分析する

小論文の設問分析をAIに依頼する際、よくある失敗は問題文をそのまま貼り付けて模範解答を出力させてしまうことです。AIが代筆した文章を読んでも本番の試験場では使えず、練習としての学習効果も残りません。試験で点数を落とす最大の原因は「文章力がないこと」ではなく、「3つ問われているのに2つしか答えていない」といった設問要求の見落としです。このプロンプトは解答ではなく、要求事項の分析のみを抽出します。

2番目の段落でステップを4つに分けているのは、各段階で防ぐべきミスが異なるためです。文を分解するステップ1により、「比較し」「説明し」「提示しなさい」がそれぞれ個別の指示であることが明確になります。1文にまとまっていると、1つの指示として読み飛ばしてしまいがちです。ステップ3では明記されていない期待事項を扱いますが、根拠の提示を義務付けることで、AIが一般的な小論文のアドバイスを並べるだけの事態を防ぎます。

3番目の形式の段落では、結果を減点基準のように配置させています。「書き漏らすと減点される要素」がリスト化されていれば、答案を書き終えた後にチェックリストとして照合できます。課題自体を「分析」に限定した意図と連動する仕組みです。最後の段落で文字数の配分まで計算させるのは、1,200字の小論文で比較だけに800字を使ってしまうと、後ろの2つの問いに答えるスペースがなくなるためです。

4番目の段落にある「（推測）」表記の指示と、問題文を """ で囲む処理は同じ目的を持っています。問題文には「説明しなさい」といった命令形が含まれているため、区切りがないとAIがそれを自身への指示と誤認して答案を書き始めてしまいます。入力データであることを明確に区別することで、設問の分析に留めさせます。

課題文そのものを入力していないため、AIは（A）や（B）の内容を推測で埋めてしまいます。一見それらしい1,200字が生成されますが、実際の課題文とは異なるため本番では0点に近く、練習として読んでも自分がどこを見落としているのかが分かりません。設問の要求がいくつあるのかさえ確認できないまま終わってしまいます。