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FA 様

貴重なご意見をいただきありがとうございます。
もちろん、みなさん、AI評価は
合否を左右する最終的な判断基準ではない程度に心得ているかと思います。

これは、
技術士二次試験の論文が論理性・実務経験・専門的判断の根拠といった技術士としての思考の質を重視しているため、AI評価だけでは測りきれない部分が多いからですよね。

加えて、
AIは文章の中の矛盾を見抜く力はありますが、
「内容の事実性」や「技術的妥当性」を深く検証する能力はまだ限定的だと思います。
故に、AIは“論理的虚構”にだまされやすい。
これが、AI評価が、「甘い採点」になる大きな理由だと私は考えます。

しかし。
「相対的傾向（どの部分が弱いか、強いか）」は極めて信頼性があると思います。

たとえば、AIが
「課題理解の部分が弱い」
「根拠の提示が抽象的」
「結論が再提示されていない」
と指摘した場合、それは高確率で実際の採点者も減点する部分です。

つまり、AI採点の点数そのものではなく、

“どの部分が評価され、どこが落とされるか”という分析が正しい活用法だと考えます。
これは、今回、祈願かなって口頭試験に進んだ場合（そうでない場合も）、AI評価を通じて、修正した思考力は非常に価値あるものになると思います

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