小論文をAIが減点理由まで即返却

誰のため・何が得られるか（最初の5行）

• 東大/京大/早慶の小論文で落ちる原因を「減点理由」として明示
• Before→採点→減点理由→改善方針→After→次の一手の固定フォーマット返却
• 課題文型/資料型/志望理由書まで対応、語数・文体を自動チェック
• 反論処理や具体例の弱さをピンポイントで指摘
• 返却PDFサンプル（準備中）

返却フォーマット（固定で提示）

1. Before：提出された答案
2. 採点：100点＋大学別想定レンジ
3. 減点理由：主張/根拠/反論処理/具体例/構成/条件遵守を箇条書き
4. 改善方針：どこをどう直すかを短文化
5. After：改善例
6. 次の一手：再提出時の焦点と時間・字数の目安

評価基準（ルーブリック）を公開

• 主張：問いとの合致、明確さ
• 根拠：データ/事例/因果の提示度
• 反論処理：反対意見の提示と限定、再主張
• 具体例：抽象→具体の転換度、オリジナリティ
• 構成：序論→本論→結論の流れ、段落設計
• 条件遵守：語数・文体・指定視点の順守

各観点の配点と減点理由を返却PDFに明記します。

添削例（課題文型 400字想定の抜粋）

問題例：「生成AIの活用が高等教育にもたらす利点と課題を、賛否を踏まえて論じよ。」

Before（一部）： 生成AIは学習を効率化する。学生は多くの情報を得られるため、多様な視点で考えられる。一方で依存する危険があるが、適切に使えば問題ない…

AIスタディサポート vs 塾添削（上位校で効く理由）

対応する小論文の型

• 課題文型：要約＋意見、引用ルールまで指摘
• 資料型：グラフ・図表の読み取り→論述化を添削
• 志望理由書：具体性と将来展望の弱点を明示
• 課題解決型：問題→原因→解決策→効果の論理をチェック

使い方（5ステップ）

1. 答案を提出

手書き写真またはテキストで提出。問題文/資料も添付。

2. AIが多角的に分析

主張・根拠・反論処理・具体例・構成・条件遵守をチェック。

3. 固定フォーマットで返却

採点/減点理由/改善方針/After/次の一手をまとめて返却。

4. AI家庭教師に質問

なぜ減点されたか、どう直すかを対話で深掘り。

5. 改善して再提出

推奨字数と時間目安付きで再提出し、スコア推移を追跡。

よくある質問（検索語対応）

Q. 東大/京大の語数条件・評価観点は反映されますか？

はい。語数上限/下限、指定視点、評価観点を自動チェックし、違反は減点理由に明記します。

Q. 課題文要約のどこで減点されますか？

キーワード落ち・因果欠落・主張とのズレを検出し、引用すべき文を指摘します。

Q. 反論処理が弱いと言われます。

反論→限定→再主張の型を提示し、抜けている要素を減点理由として返します。

Q. 手書きの答案も添削できますか？

はい。写真アップロードで対応します。読みやすい文字を推奨します。

Q. 志望理由書にも使えますか？

志望先と将来像の具体性、経験との接続を評価軸として添削します。