AIを使った小論文添削とは？

AI小論文添削は、人工知能（AI）を使用して学生が書いた小論文を添削するサービスです。AI小論文添削サービスでは、以下のような要素でAI特有の利点を利用することができます。

1. 大量のデータ処理能力：AIは、大量のテキストデータを迅速に処理し、統計的な分析を行うことができます。これにより、一般的な文法の誤りや、よく使われる表現などを効率的に特定し、改善することが可能です。

2. パターン認識：AIは、過去のデータから学習することで、文書内の一貫性のない表現やスタイルのブレを特定し、改善案を提示することが得意です。

3. 自然言語処理（NLP）の能力：AIは、自然言語処理を用いて文章の意味を理解し、文脈に合わせた提案を行うことができます。これにより、文章の流れを自然にし、理解しやすくすることが可能です。

4. 即時性：AIは、リアルタイムでのフィードバックを提供することができます。これにより、学生は即座に自分の書いた文章を改善することが可能です。

5. 客観性：AIは、個人の主観や偏見を持たずに、一貫した基準で文章を評価し、フィードバックを提供することができます。

6. アクセシビリティ：インターネット接続さえあれば、どこからでもAI添削サービスを利用することが可能です。これにより、地理的な制約を受けることなく、質の高い添削を受けることができます。

これらの能力を活かし、AI小論文添削サービスは、学生がより良い文章を書くためのサポートを提供します。AIの提案を参考にし、最終的な文章の質を高める為専任講師がマンツーマンで学生自身の判断とスキルを向上させてゆきます。

ガイドラインに沿った構成

文科科学省より定められている初等中等教育段階における生成AIの利用に関するガイドラインによりますと、、⾃ら作った⽂章を⽣成AIに修正させたものを「たたき台」として、⾃分なりに何度も推敲して、より良い ⽂章として修正した過程・結果をワープロソフトの校閲機能を使って提出させることを推奨しています。

このように学校に向けた生成AIの活用は、今後どんどん教育現場にも入り込んでゆきます。ONLINESTUDYのAI小論文添削ステップは、自分の作った文を「たたき台」としてより良い文章を作ってゆくことができる新しいタイプの小論文添削です。

AI小論文添削ステップ

準備するもの

Gmailアカウント（安全性の高いGoogle認証採用）

ステップ1

ご決済完了後、Emailよりアカウント設定完了通知をお送りします。マイページからログインします。

ステップ2

与えられた課題の小論文（１回目）を提出。タブの切り替えでDraft1,2,3に切り替えられます。

ステップ3

AI添削を行い、専任講師がフィードバックを行います。24時間以内に完了通知をお送りします。マイページから添削を確認してください。

ステップ4

改善策を確認し校正した小論文（２回目）を提出します。24時間以内に完了通知をお送りします。マイページから添削を確認してください。

ステップ5

改善策を確認し校正した小論文（3回目）を提出します。最終評価を行います。

以上が1課題に対してのサイクルになります。１回書いたら終わりではなく、３回まで改善することで、質の高い小論文に仕上げることができます。

AI小論文添削サンプル画面

マイページ画面では、課題のタイトル、小論文の進行度合いが表示されます。Draft1（１回目）Draft2（２回目）Final（３回目）で1課題が終了します。課題提出ボタンで小論文を提出。専任講師によるAI添削が完了すると添削結果ボタンから結果を見ることができます。

過去の課題もいつでも見返せますので、ご自身の成長記録を確認しながら進めることができます。

AI小論文添削システム構造について

当社のAI小論文添削システムは、CBT型(Computer-Based Testing/Training)の一体的ワークフローによるend-to-end CBT workflow system with AI-based scoring and feedback optimizationです。

作成→提出→AI一次返却→同一画面で再提出までをブラウザ内で完結させ、紙・人手中心のプロセスを置換します。

メリットは次の通りです。

1) 業務KPIの改善

● 返却時間の短縮:画面遷移や手作業を排し、AI一次返却を即時化→再提出も同一画面で反復可。

● 人的依存の低減:一次添削をAIにオフロードし、添削員は二次チェック等の高付加価値に集中。

● スループット向上:同一UI上で入力→返却→修正のループが止まらないため、1人当たり処理件数が増える。

2) 品質・再現性の担保

● ルーブリック適用の均質化:プロンプト・評価基準をコード化し、出力のぶれを抑制。

● ログによる証跡性:提出時刻・モデル・プロンプト・返却内容をタイムスタンプ付きで保存→再現可能・監査可能。

3) 受講者の学習効果

● 即時フィードバックで反復学習:短いループで改善点を試行→定着が早い(PBT方式の待ち時間を解消)。

● 離脱率の低下:同一画面で完結するため体験が途切れず、完了率が上がる。

4) セキュリティ/運用メリット

● ログイン制御と権限分離:生徒・講師・管理の権限を分け、情報漏えいリスクを低減。

● スケール容易:需要ピーク時にAI推論を水平スケール、人的採用なしで処理能力を伸ばせる。

5) コスト構造の改善

● 変動費→準固定費化:配送・紙・人手の都度コストを圧縮し、需要に応じて推論リソースのみ増減。

学校や塾などでの導入ご希望の方は、ご相談ください。カスタマイズしたシステム構築も行えます。