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1. なぜLLMが大学入試を解くのか？衝撃の実験に挑戦
2026年1月に実施された大学入学共通テストを、GPT、Claude、Geminiなどの最新LLMが解いたという衝撃の実験結果が話題です。これにより、AIが日本の教育現場で果たす役割が大きく変わる可能性があります。読者の多くが気になるのは「本当にAIが大学入試を解けるのか？」という疑問。今回は実際の成績やモデルごとの得意不得意を詳細に分析します。
この実験では、Claude Opus 4.5やGPT-5.2、Gemini 3 Proなど10モデルが参加。国語、英語、地理、日本史、世界史、公共・倫理といった全科目を1回の試行で解きました。特に画像入力の有無や処理速度の違いが結果に与える影響は注目すべき点です。
驚くべき結果として、Gemini 3 Flashが満点に近い849点（94.3%）で1位を記録。一方でGPT-5.2は707点（78.6%）と4位に終わったため、AIの性能差が明確に浮き彫りになりました。
読者の中には「LLMを活用して受験勉強はできるのか？」と考える人も多いでしょう。今回の結果は、AIが教育分野で果たす可能性を示す重要な一歩です。
2. 参加モデルと実験環境｜10モデルが戦った実力チェック
実験に参加したモデルは、AnthropicのClaude Opus 4.5、OpenAIのGPT-5.2、GoogleのGemini 3 Pro・Flash、Zhipu AIのGLM-4.7など計10モデル。各モデルの特徴と性能が結果にどう影響を与えたのかを分析します。
注目すべきはGoogleのGemini 3 Flashが国語で満点を達成した点。日本語の理解力が極めて高いことが示されています。一方で、GLM-4.7は画像入力に対応できないため、地理の図表問題で64.4%と苦戦しました。
処理速度面では、Claude Haiku 4.5が14分で処理を完了するなど、高速性を活かしたモデルも存在。ただし正答率は55.4%と低く、速度と精度のバランスが重要であることを示唆しています。
実験環境ではOCRツール（Zerox、Gemini 3 Flash API）と画像参照を併用。ただしLLMは1回の試行のみであり、採点スクリプトも自作のため、公式採点基準とは異なる可能性があります。
3. 科目別成績｜国語と英語リーディングが勝負を分けた
国語ではGemini 3 Flashが100%で圧勝、Claude Opus 4.5も96.5%と健闘。一方でGLM-4.7は75%と大きく遅れを取っています。日本語の理解力と文章の読解力が勝負の鍵となりました。
英語リーディングではGemini 3 Proが満点を記録。GPT-5.2も94%と高得点を獲得。ただし、日本語と英語の両方を扱うモデル（例：Claude Opus 4.5）は、多言語処理能力が課題となりました。
地理ではGPT-5.2が80%でトップ。ただし、問28のように図表を読む問題では全モデルが不正解となりました。これはLLMが視覚的情報を正確に解釈する技術が未成熟であることを示しています。
日本史と世界史では、Gemini 3 FlashとClaude Opus 4.5が97%でトップタイ。歴史的事実の記憶力と論理的推論力が重要だったと分析されています。
4. モデルごとの強みと弱み｜画像処理が生死を分ける
Gemini 3 Flashは国語・日本史に強みを発揮する一方で、地理が苦手な傾向。GPT-5.2は公民系科目（倫理・政経）で満点を達成しましたが、地理では80%と中段層にとどまりました。
GLM-4.7は画像入力非対応のため、図表問題で明確な不利を喫しました。地理の成績は64.4%と大きく下回り、画像処理の重要性が改めて浮き彫りになりました。
タイムアウト問題も見られ、GPT-5.2は地理総合/歴史総合/公共の3科目で90分経過後も応答がなかったため0点。処理速度の遅さが致命的なデメリットとなりました。
一方で、Claude Haiku 4.5は14分で処理を完了しましたが、正答率は55.4%と低め。高速性と精度のバランスをどう取るかが今後の課題です。
5. 実用性と今後の展望｜AI受験勉強の可能性
今回の結果は、LLMを活用した受験勉強の可能性を示唆しています。特に国語や英語の読解問題では、AIが答えを導き出すプロセスを学ぶことで、受験生の思考力が鍛えられるかもしれません。
ただし、地理や図表問題のような視覚的情報の処理能力は未成熟。今後はLLMと画像認識技術（例：Stable Diffusion、ComfyUI）の組み合わせが進化する可能性があります。
読者に向けた具体的な活用方法としては、AIを「問題の解説ツール」として活用することを提案します。例えば、GPT-5.2の公民系得意性を活かして、倫理や政経の問題を深く学ぶことができます。
今後の展望として、LLMが大学入試の「代替手段」となる可能性も議論されています。ただし、人間の柔軟な思考とAIの論理的処理を融合させる教育モデルが求められると考えます。
6. モデル比較表｜数値で見るLLMの実力
以下は主要モデルの総合成績と得意科目の比較表です。
- Gemini 3 Flash：849点（94.3%）｜国語・日本史得意｜地理苦手
- GPT-5.2：707点（78.6%）｜公民系満点｜地理80%
- Claude Opus 4.5：723点（80.3%）｜世界史97%｜国語96.5%
- GLM-4.7：644点（71.6%）｜地理64.4%｜画像入力非対応
この表から、画像処理能力と処理速度が成績に与える影響が明確です。読者は自分のニーズに合ったモデルを選ぶ必要があります。
例えば、地理を重点的に学ぶ場合は、画像入力に対応したGemini 3 ProやGPT-5.2が適しています。一方で、国語や日本史に強いモデルは、受験勉強の読解力養成に役立ちます。
ただし、タイムアウト問題があるGPT-5.2や、精度が低すぎるClaude Haiku 4.5は、特定の目的にしか向きません。読者は実用性を重視してモデルを選定してください。
7. 結論｜LLMの進化が教育を変える
今回の実験は、LLMが教育分野で果たす可能性を示す重要な一歩です。特に国語や英語の読解問題では、AIが人間の思考プロセスに近づいていることが示されています。
ただし、地理や図表問題のような視覚的情報の処理能力や、処理速度の課題は未解決です。今後の技術革新により、LLMが教育現場の「補助ツール」として定着する可能性は十分にあります。
読者にとって重要なのは、AIを「完全な代替」と見なさず、「補完ツール」として活用することです。例えば、LLMを活用した受験勉強では、答えを導き出す過程を学ぶことで思考力が鍛えられると考えます。
今後の展望として、LLMと画像認識技術の融合や、多言語処理能力の向上が注目されます。読者はこれらの技術の進化を追いながら、自分のニーズに合ったAI活用法を探していきましょう。
実際の活用シーン
LLMを活用した受験勉強は、単なる答えの導出を超えています。例えば、国語の現代文問題では、AIが文章の構造を分析し、登場人物の心理やテーマの読み取り方をステップバイステップで説明します。これにより、受験生は「なぜこの答えになるのか？」という思考プロセスを学ぶことができます。
英語のリスニング問題では、LLMが音声をテキスト化し、単語の意味やイントネーションの読み方を解説。さらに、AIは過去問の類似問題を自動生成し、繰り返し練習を可能にします。地理の図表問題では、画像認識技術と連携することで、地図や統計データの解釈をサポートします。
また、歴史の年表整理や公民の法制度比較など、情報の整理・分析に強いLLMの特性を活かした学習も可能です。AIは膨大なデータからパターンを抽出し、受験生に最適な学習ルートを提案します。
他の選択肢との比較
従来の受験対策ツール（例：問題集や通信講座）と比べ、LLMの最大の強みは「即時性」と「カスタマイズ性」です。問題集は固定された内容に限られますが、AIは受験生の弱点をリアルタイムで分析し、個別に問題を作成します。
一方で、専門教育ソフト（例：英語の音声認識ツール）は特定分野に特化した高精度な処理を提供しますが、LLMの多言語対応や幅広い知識ベースには敵いません。また、AIは「学習の過程」を可視化できる点で、人間の先生と同等の指導力を発揮します。
ただし、LLMは「感情的要素」や「生のインタラクティブ性」に欠けるため、人間の指導者と併用する形での活用が最適です。例えば、AIによる基礎学力の補強に加え、人間の先生が発想力や創造力を育む指導を行うことで、バランスの取れた教育が実現可能です。
導入時の注意点とベストプラクティス
LLMを受験勉強に活用する際には、まず「情報の信頼性」に注意が必要です。AIはトレーニングデータに基づいて推論を行うため、最新の知識や地域固有の問題には対応できない場合があります。特に、政治・経済の時事問題ではAIの答えに疑問を抱くべきです。
次に「過度な依存」を避けることが重要です。AIが答えを導く過程を理解せず、単に結果を利用するだけでは学力向上が見込めません。受験生はAIの回答を「参考資料」として活用し、自分で再現・検証する習慣を身につけなければなりません。
さらに、「学習の習慣化」にも気を配るべきです。AIは受験生の学習スケジュールを自動作成しますが、実際には「集中力の維持」や「モチベーション管理」は人間の役割です。AIを「学習のアシスタント」として位置づけ、自律的な勉強習慣を育むことが成功の鍵です。
今後の展望と発展の可能性
今後、LLMは「学習のパーソナライズ化」をさらに進化させるでしょう。AIが受験生の性格や学習スタイルを分析し、最適な教材や指導方法を提案する時代が来るかもしれません。また、画像認識技術の進化により、地理や理科の図表問題を正確に解釈できるようになる可能性があります。
さらに、教育現場におけるLLMの活用が制度化され、AIを活用した「個別指導型受験対策」が主流になるかもしれません。大学側もAIによる受験生の能力評価を導入し、より公平な入試制度が実現される可能性があります。
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