AIが弱点を指摘:Ankiが忘却を防ぐ=「紙の勉強だけではNG」

「紙の過去問・参考書→スマホ1台で試験直前まで運用する」 実作業フロー。

1回だけ丁寧にやれば90日で回る仕組みが完成します。

STEP A：過去問・参考書のスキャン（PDF化）

目的：どこからでも検索でき、AIに読ませられるようにする。

1.用意：過去問（赤本等）・参考書を平らな場所で用意。明るい照明で撮る。
2.アプリ：Adobe Scanをインストール（無料）。起動→「ドキュメントスキャン」。
3.撮影方法：ページを1冊ごと連続で撮影（自動トリミング・角補正ON）。
　　数式や図は拡大して1ページに収める。
4.保存：PDFとして保存、
　　ファイル名は「med_nichidai_YYYY科目.pdf」のように規則的に。
5.バックアップ：Google Drive／Dropboxに自動アップロード設定（クラウド保管）。
　（参考：Adobe Scan公式）。
　　https://www.adobe.com/jp/acrobat/mobile/scanner-app.html

STEP B：OCR→テキスト抽出（構造化の第一歩）

目的：テキスト検索・コピー・AIへの投げ込みを可能にする。

1.Google Drive にアップロードしたPDFを
　　右クリック → 「アプリで開く」→ Google ドキュメントを選択。
2.自動でOCRされ、元画像の下にテキストが生成される。
　　数式は崩れることがあるので、
　　重要な数式・図はMathpixで画像→LaTeXに変換して保存。
3.「問題文」「選択肢」「解説」を問題単位で切り出し、テキストをコピー。

STEP C：問題データベースを作る（Notion推奨）

目的：問題を「検索able」「タグable」にして、
　　 頻出テーマや誤答原因で抽出できるようにする。

1.Notionに「問題DB（Table）」を作る。
カラム例：ID / 年度 / 科目 / 問題番号 / 問題本文（テキスト） / 選択肢 / 解答 / 解説 / タグ
（例：微分・反応速度・移動平衡） / ミス理由 / 正答率（自分） / 要復習フラグ。
2.OCRテキストを1問ずつテンプレに貼る。タグは必ず付ける（後で頻出抽出の要）。
3.参考：NotionはAPIがあり、後でCSV出力→Anki取り込みも容易。
https://www.notion.so/ja-jp

STEP D：誤答分類（エラータイプ・トラッキング）

目的：単に「間違いを直す」だけでなく
「なぜ間違えたか」を分類して再発防止する。

エラータイプ例（医学部向け）

•A 型：基礎知識不足（公式を知らない／現象を知らない）
•B 型：計算ミス（桁落ち・符号ミス）
•C 型：解法パターンの見落とし（設問の狙いを誤認）
•D 型：時間配分ミス（時間切れで粗い解答）
•E 型：語句混同（英語語彙誤解／臨床語彙ミス）
Notionに「エラータイプ」列を作り、間違うたびに該当タイプを記録。
週次で最も多いタイプに対応する学習を集中して行う
（例：計算ミス多→「計算チェックリスト」をAnkiに入れて反復）。

STEP E：Anki（SRS）で“公式・反応式・頻出問題パターン”を反復

目的：医学部で要求される公式・反応式・用語を忘れないレベルに。

1.Notionの「解法テンプレ」または「重要語句」テーブルをCSVでエクスポート。
2.Ankiで「Front（問い） / Back（解答） / Tags（科目）」の形式で取り込む。
o例カード：
Front「酸解離定数 Ka の定義」 / Back「酸 HA が H+ と A- に解離する平衡定数 Ka = [H+][A-]/[HA]」
3.数学の「解法手順」は分割カード（step1:着眼点、step2:公式、step3:計算）にする。
4.毎日通学時間や就寝前にAnkiを回す（SRSで効率的に記憶）。
　　AnkiDroidはAndroid無料、iOSはAnkiMobile有料。
　　https://apps.ankiweb.net/

STEP F：AIで類題自動生成＋チェック — ChatGPT を最大活用

目的：過去問の“バリエーション”を大量に作り、同一パターンを何度も解く。

運用例（Prompt例）
•「以下の過去問（問題文を貼る）と同じ解法パターンで、
　　計算値を変えた練習問題を5問作って。解答と途中式も付けて。」
•「この物理の解法でよくある計算ミスのチェックリストを5点作って。」
ChatGPTは“出題の狙い”を解析し、
弱点別にA/B/C優先の演習メニューを作成できます
（週次で使うとPDCAが超高速化）。
（注：APIを使えば、Google Sheets経由で自動生成→結果をSheetsに戻す自動化も可能。
　　　Zapier/Makeで連携）。

STEP G：数式や図の自動化（Mathpix 等）

目的：
手書きの数式や参考書内の式を正確に取り込み、演習・チェックに使う。

1.Mathpix Snipで数式写真→LaTeXに変換。
2.LaTeX出力をAnkiのカード裏に貼って、式表示で暗記。
　　https://mathpix.com/

STEP H：模試化（本番想定）→ AI添削 → 再学習（週1回の心臓部）

目的：本番で得点できる“実戦力”を作る。

1.週1回、過去問1回分を本番時間で解く（時計・鉛筆・答案様式を本番通りに）。
2.スキャンしてPDF化→Google Driveに保存→ChatGPTに
　　「解答と部分点の目安、時間配分の改善点」を依頼
　　（問題文+自分の解答を貼る）。
oChatGPTは模範解答・採点基準の曖昧な部分を補助的に示せます
　（最終判断は自己or塾講師）。
3.Notionで弱点タグを更新→当該分野をChatGPTに類題生成させ→Ankiに入れて反復。
（参考：大学の過去問入手は公式案内で確認。パスナビなど有志で閲覧可能。）

STEP I：面接・小論文（医系に必須の場合）

1.小論文：過去の課題、医療倫理・時事ネタをChatGPTに投げて
　　「模範解答」「設問意図」「採点ポイント」を作らせる。
　　毎週2題を本番形式で書いて添削。
2.面接：ChatGPTで面接官役（標準質問＋突込み）をやらせ、
　　回答を録音 → 自分で聴き返して改善。
　　医学部は志望動機・医療観・倫理観が深掘りされるので、ロールプレイを数十回やる。
________________________________________

90日（3か月）具体スケジュール（週ごと）

短く要約した週次ロードマップ（一日目〜最終日までの流れを把握できるように）

1〜4週（Day1–30）基礎固め＆デジタル基盤構築

•Day1–7：過去問全体の構造確認（年度/方式ごとにPDF化）＋参考書スキャン
•Day8–14：Notionに問題DB立ち上げ（科目別タグ）＋Anki単語カード基礎作成
　（英語語彙・生物用語・化学定義）
•Day15–21：基礎演習（数学/理科の基礎問を毎日時間割で）＋ChatGPTで基礎の解説メモ作成
•Day22–30：模試1回（過去問）→AI添削→エラータイプ分類開始

5〜8週（Day31–60）実戦回転（量→質）

•週1回本番模試＋毎日Anki+ChatGPT類題10問
•エラータイプ別に週のテーマを設定（例：第5週は「計算ミス撲滅Week」）
•面接/小論文訓練を開始（週2回、30分）

9〜12週（Day61–90）仕上げ・安定化

•直近3年分の過去問“総復習”＋時間配分最適化（時間割で合格ライン到達）
•最後の2週は「高頻出50テーマ」だけをAnkiで毎日回す（Ankiの直前デッキ）
•最終週は睡眠・食事・会場シミュレーション（入試要項再確認）を優先
________________________________________

「誰もが知らない」＋差が出る一工夫（実践的・再現可能）

1.“エラー・カタログ化”：間違いを「犯す条件」まで書く
（例：「疲れていると符号ミスが出る」「午後に電池切れで時間配分ミス」）。
　毎回その条件も記録して、対策（カフェイン・休憩）までセットにする。
2.“自動類題ジェネレータ”：
ChatGPTに「この過去問パターンのバリエーション50問」を作らせ、
　　Google Sheetsに流し込み→ZapierでAnki CSV自動生成。
　　短期間でパターンの“弾”を大量に撃つ。
3.“ミニ模試の動画化”：
　　自分が試験を解く様子をスマホでトップダウン撮影（手元）→再生して時間の使い方・ペンの動き
　（怪しい符号処理）を可視化。改善項目を5つだけメモ→次回へ適用。
4.“公式暗記チャンク化”：
化学の反応式や生物の代謝経路を「3語以内のチャンク」に分け、
　　Ankiに音声で登録（耳で暗記）。
5.“面接のAIスコア”：録音をChatGPTに渡して
　　「話し方・論理展開・単語の選び方」を改善案で返してもらう
　（訓練50回で劇的改善）。
________________________________________
具体操作サンプル（すぐコピペできるPrompt例）

A. 過去問から類題作る（ChatGPT用）

以下は日本大学医学部 2024年の化学の過去問です（問題文を貼る）。
この問題と※同じ解法パターン※で、数値と分子を変えた類題を5問作り、
各問に解答と途中式をつけてください。
難易度は本問と同じ程度でお願いします。

B. 週次レビュー用（ChatGPTに貼るテンプレ）

以下は私の今週の学習ログです（表形式で貼る）。
各科目について
①理解度の解析（1-5で）、
②弱点抽出、
③次週の重点学習（A/B/C優先度付）、
④推奨学習時間（分）
を提案してください。形式は箇条書きで。

C. 面接ロールプレイ（ChatGPTに）

あなたは医学部面接官です。
志望理由・医療観・チーム医療での役割など、
10問の本番想定質問をしてください。
私の回答を添削し、改善点を3つ示してください。
________________________________________
チェックリスト
（最短で合格力を作るために毎日やること：30分で済む日常ルーチン）
•Anki 30分（英単語・医療用語・反応式）
•1本短問（理科）を本番の時間で解く→すぐNotionにミス分類（10分）
•ChatGPTで今日の「やるべき1点」を作る（5分）
•日次学習時間をGoogle Sheetsに記録（5分）
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🎯 目標設定

•大学：日本大学 医学部（偏差値 約67〜70）
•期間：試験3か月前（90日）
•戦略：AI・スマホ・OCR・自動化・PDF・Anki・ChatGPT・Notion などを統合し
「人間の理解限界を突破するAIハイブリッド学習」
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ステップバイステップ実行法（具体操作：誰でも再現できる）

以下は 「紙の過去問・参考書→スマホ1台で試験直前まで運用する」 実作業フロー。
1回だけ丁寧にやれば90日で回る仕組みが完成します。

STEP A：過去問・参考書のスキャン（PDF化）

目的：どこからでも検索でき、AIに読ませられるようにする。

1.用意：過去問（赤本等）・参考書を平らな場所で用意。
明るい照明で撮る。
2.アプリ：Adobe Scanをインストール（無料）。
起動→「ドキュメントスキャン」。
3.撮影方法：ページを1冊ごと連続で撮影（自動トリミング・角補正ON）。
数式や図は拡大して1ページに収める。
4.保存：PDFとして保存、ファイル名は
「med_nichidai_YYYY科目.pdf」のように規則的に。
5.バックアップ：Google Drive／Dropboxに自動アップロード設定（クラウド保管）。
（参考：Adobe Scan公式）。
https://www.adobe.com/jp/acrobat/mobile/scanner-app.html

STEP B：OCR→テキスト抽出（構造化の第一歩）

目的：テキスト検索・コピー・AIへの投げ込みを可能にする。

1.Google Drive にアップロードしたPDFを
右クリック → 「アプリで開く」→ Google ドキュメントを選択。
2.自動でOCRされ、元画像の下にテキストが生成される。
　　数式は崩れることがあるので、
重要な数式・図はMathpixで画像→LaTeXに変換して保存。
3.「問題文」「選択肢」「解説」を問題単位で切り出し、テキストをコピー。

STEP C：問題データベースを作る（Notion推奨）

目的：問題を「検索able」「タグable」にして、
頻出テーマや誤答原因で抽出できるようにする。

1.Notionに「問題DB（Table）」を作る。
　※カラム例：ID / 年度 / 科目 / 問題番号 / 問題本文（テキスト） / 選択肢 / 解答 / 解説 / タグ
（例：微分・反応速度・移動平衡） / ミス理由 / 正答率（自分） / 要復習フラグ。
2.OCRテキストを1問ずつテンプレに貼る。タグは必ず付ける（後で頻出抽出の要）。
3.参考：NotionはAPIがあり、後でCSV出力→Anki取り込みも容易。
　　　　　https://www.notion.so/ja-jp

STEP D：誤答分類（エラータイプ・トラッキング）

目的：単に「間違いを直す」だけでなく
「なぜ間違えたか」を分類して再発防止する。

エラータイプ例（医学部向け）
•A 型：基礎知識不足（公式を知らない／現象を知らない）
•B 型：計算ミス（桁落ち・符号ミス）
•C 型：解法パターンの見落とし（設問の狙いを誤認）
•D 型：時間配分ミス（時間切れで粗い解答）
•E 型：語句混同（英語語彙誤解／臨床語彙ミス）
　　※Notionに「エラータイプ」列を作り、間違うたびに該当タイプを記録。
　　※週次で最も多いタイプに対応する学習を集中して行う
　　（例：計算ミス多→「計算チェックリスト」をAnkiに入れて反復）。

STEP E：Anki（SRS）で“公式・反応式・頻出問題パターン”を反復

目的：医学部で要求される公式・反応式・用語を忘れないレベルに。

1.Notionの「解法テンプレ」または「重要語句」テーブルをCSVでエクスポート。
2.Ankiで「Front（問い） / Back（解答） / Tags（科目）」の形式で取り込む。
o例カード：
Front「酸解離定数 Ka の定義」 / Back「酸 HA が H+ と A- に解離する平衡定数 Ka = [H+][A-]/[HA]」
3.数学の「解法手順」は分割カード（step1:着眼点、step2:公式、step3:計算）にする。
4.毎日通学時間や就寝前にAnkiを回す（SRSで効率的に記憶）。
　　AnkiDroidはAndroid無料、iOSはAnkiMobile有料。
　　https://apps.ankiweb.net/

STEP F：AIで類題自動生成＋チェック — ChatGPT を最大活用

目的：過去問の“バリエーション”を大量に作り、同一パターンを何度も解く。

運用例（Prompt例）
•「以下の過去問（問題文を貼る）と同じ解法パターンで、
計算値を変えた練習問題を5問作って。解答と途中式も付けて。」
•「この物理の解法でよくある計算ミスのチェックリストを5点作って。」
ChatGPTは“出題の狙い”を解析し、
弱点別にA/B/C優先の演習メニューを作成できます
（週次で使うとPDCAが超高速化）。
（注：APIを使えば、
Google Sheets経由で自動生成→結果をSheetsに戻す自動化も可能。
Zapier/Makeで連携）。

STEP G：数式や図の自動化（Mathpix 等）

目的：
手書きの数式や参考書内の式を正確に取り込み、演習・チェックに使う。

1.Mathpix Snipで数式写真→LaTeXに変換。
2.LaTeX出力をAnkiのカード裏に貼って、式表示で暗記。
　　https://mathpix.com/

STEP H：模試化（本番想定）→ AI添削 → 再学習（週1回の心臓部）

目的：本番で得点できる“実戦力”を作る。

1.週1回、過去問1回分を本番時間で解く（時計・鉛筆・答案様式を本番通りに）。
2.スキャンしてPDF化→Google Driveに保存→ChatGPTに
「解答と部分点の目安、時間配分の改善点」を依頼
　（問題文+自分の解答を貼る）。
oChatGPTは模範解答・採点基準の曖昧な部分を補助的に示せます
（最終判断は自己or塾講師）。
3.Notionで弱点タグを更新→当該分野をChatGPTに類題生成させ→Ankiに入れて反復。
　（参考：大学の過去問入手は公式案内で確認。パスナビなど有志で閲覧可能。

STEP I：面接・小論文（医系に必須の場合）

1.小論文：過去の課題、医療倫理・時事ネタをChatGPTに投げて
　　　　　　「模範解答」「設問意図」「採点ポイント」を作らせる。
　　　　　　毎週2題を本番形式で書いて添削。
2.面接：ChatGPTで面接官役（標準質問＋突込み）をやらせ、
　　　　　　回答を録音 → 自分で聴き返して改善。
　　　　　　医学部は志望動機・医療観・倫理観が深掘りされるので、
ロールプレイを数十回やる。
________________________________________

90日（3か月）具体スケジュール（週ごと）

短く要約した週次ロードマップ（一日目〜最終日までの流れを把握できるように）

1〜4週（Day1–30）基礎固め＆デジタル基盤構築

•Day1–7：過去問全体の構造確認（年度/方式ごとにPDF化）＋参考書スキャン
•Day8–14：Notionに問題DB立ち上げ（科目別タグ）＋Anki単語カード基礎作成
　　　　　　（英語語彙・生物用語・化学定義）
•Day15–21：基礎演習（数学/理科の基礎問を毎日時間割で）＋ChatGPTで基礎の解説メモ作成
•Day22–30：模試1回（過去問）→AI添削→エラータイプ分類開始

5〜8週（Day31–60）実戦回転（量→質）

•週1回本番模試＋毎日Anki+ChatGPT類題10問
•エラータイプ別に週のテーマを設定（例：第5週は「計算ミス撲滅Week」）
•面接/小論文訓練を開始（週2回、30分）

9〜12週（Day61–90）仕上げ・安定化

•直近3年分の過去問“総復習”＋時間配分最適化（時間割で合格ライン到達）
•最後の2週は「高頻出50テーマ」だけをAnkiで毎日回す（Ankiの直前デッキ）
•最終週は睡眠・食事・会場シミュレーション（入試要項再確認）を優先
________________________________________

「誰もが知らない」＋差が出る一工夫（実践的・再現可能）

1.“エラー・カタログ化”：間違いを「犯す条件」まで書く
　　（例：「疲れていると符号ミスが出る」「午後に電池切れで時間配分ミス」）。
　　　毎回その条件も記録して、対策（カフェイン・休憩）までセットにする。
2.“自動類題ジェネレータ”：
　　　ChatGPTに「この過去問パターンのバリエーション50問」を作らせ、
　　　Google Sheetsに流し込み→ZapierでAnki CSV自動生成。
　　　短期間でパターンの“弾”を大量に撃つ。
3.“ミニ模試の動画化”：
　　自分が試験を解く様子をスマホでトップダウン撮影（手元）→再生して時間の使い方・ペンの動き
　　（怪しい符号処理）を可視化。改善項目を5つだけメモ→次回へ適用。
4.“公式暗記チャンク化”：
　　化学の反応式や生物の代謝経路を「3語以内のチャンク」に分け、
　　Ankiに音声で登録（耳で暗記）。
5.“面接のAIスコア”：
　　録音をChatGPTに渡して「話し方・論理展開・単語の選び方」を改善案で返してもらう
　　（訓練50回で劇的改善）。
________________________________________

具体操作サンプル（すぐコピペできるPrompt例）

A. 過去問から類題作る（ChatGPT用）
以下は日本大学医学部 2023年の化学の過去問です（問題文を貼る）。
この問題と“同じ解法パターン“で、数値と分子を変えた類題を5問作り、
各問に解答と途中式をつけてください。
難易度は本問と同じ程度でお願いします。
B. 週次レビュー用（ChatGPTに貼るテンプレ）
以下は私の今週の学習ログです（表形式で貼る）。
各科目について
①理解度の解析（1-5で）
②弱点抽出
③次週の重点学習（A/B/C優先度付）
④推奨学習時間（分）を提案してください。
形式は箇条書きで。
C. 面接ロールプレイ（ChatGPTに）
あなたは医学部面接官です。
志望理由・医療観・チーム医療での役割など、10問の本番想定質問をしてください。
私の回答を添削し、改善点を3つ示してください。
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推奨参考書（医学部向け：科目別）と理由

（実戦向けの必携本だけピンポイントで）
英語
•『速読英単語・必修編』＋『長文ハイパートレーニング』 — 長文処理速度と語彙。
数学
•『基礎問題精講（数III含む）』＋『理系標準演習』 — 医学部は標準〜やや難。
物理
•『名問の森 / センターから私大レベルの演習』 — 基礎→応用の橋渡し。
化学
•『化学基礎～化学の新演習』『リードα化学』 — 反応式・計算に強い。
生物
•『生物重要問題集』『生物の教科書で基礎固め』 — 用語と実験考察対策。
小論文・面接
•『医系小論文の基本と実践』＋ 面接集（過去問形式）
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チェックリスト
（最短で合格力を作るために毎日やること：30分で済む日常ルーチン）

•Anki 30分（英単語・医療用語・反応式）
•1本短問（理科）を本番の時間で解く→すぐNotionにミス分類（10分）
•ChatGPTで今日の「やるべき1点」を作る（5分）
•日次学習時間をGoogle Sheetsに記録（5分）
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追加の安全・運用ガイドライン

•著作権：過去問・参考書は正規ルートで入手する（大学公式や出版社）。
　　転載・共有は著作権に注意。
•試験当日の持ち物・ルールを必ず公式で確認（スマホ持込不可等）。
　　入試ガイドを参照。