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試験対策・添削

Exam preparation & feedback

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

大量の練習問題生成と即時フィードバックは予備校講師の何倍もの処理量をこなすが、記述式答案の評価一貫性や難関試験の出題傾向読みは人間の熟練講師に劣る場面がある

できること

個別レベルに応じた問題生成、誤答理由の説明、弱点分野の反復出題

まだできないこと

最難関試験における出題予測や記述式評価の完全な信頼性

なぜそうなのか

選択式・定型問題の生成・採点は成熟した一方、高度な記述評価は評価基準の一貫性確保が課題

これからの予測の根拠

生成AIの採点一貫性向上（ルーブリック学習）が進めば2028年までに記述式評価への信頼度も上がる見込み

いま使える主な道具

ChatGPT Study Mode、Coursera AI

根拠

• How AI will Transform the Tutoring Industry in 2026 2026
  Courseraの2026年2月レポートで学生の5人に4人がAIにより学業成績が向上したと回答

同じ分野のほかの仕事（学習・語学・スキル習得）

• 語学学習コーチング
• 宿題・学校学習の個別指導
• 新スキル習得の自習支援（プログラミング等）

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。