志望理由書をAIで書く・直すのは、あり？

禁止する立場でも、勧める立場でもありません。何が起きるかだけを書きます。結論から言うと、AIに「書かせる」と面接で崩れ、AIに「聞く」と原稿は良くなります。違いは、原稿の中身が自分の経験から出ているかどうかです。

AIに書かせた志望理由書に起きること

文章の検出ツールで見つかるかどうかは、実はあまり問題ではありません。問題は面接です。志望理由書は提出して終わりではなく、面接官の手元に置かれ、「なぜ」を重ねて質問されます。AIが書いた文は、自分の経験から出た言葉ではないので、2回目の「なぜ」で答えが尽きます。深掘り質問への耐性という項目で、この崩れ方はほぼ確実に見えます。

もう1つ。AIが書く志望理由書は、驚くほど似ています。「多様な価値観」「主体的に」「社会に貢献」。読み手は毎年何百枚も読んでいるので、独自性の項目で「他の受験生と代替可能」と判断されます。

AIに聞くと、原稿は良くなる

逆に、自分で書いた原稿について、AIに次のような質問をするのは有効です。

• 「この原稿の主張に、なぜ？と3回続けて質問して」— 答えられない箇所が、直す場所です
• 「この原稿の中で、他の受験生でも書けそうな文を指摘して」— 具体性が足りない段落が分かります
• 「この原稿の時期・数字・役割に食い違いがないか確認して」— 矛盾点のチェックになります
• 「この学部のアドミッションポリシーを、動詞だけ抜き出して」— 方針との整合性を自分の言葉で確かめる材料になります

共通しているのは、AIに答えを作らせるのではなく、自分の原稿に質問させていることです。答えを書くのは自分です。

やめたほうがいい使い方

• 「〇〇学部志望の志望理由書を800字で書いて」出てくるのは、その学部を志望する平均的な誰かの原稿です。あなたの原稿ではありません。
• 自分の原稿を「もっと良くして」と丸投げする語彙が上がり、内容が薄まります。読み手には「言葉だけ立派」と見えます。専門用語の理解度で減点されやすい典型です。
• AIが出した数字やエピソードをそのまま使う面接で確認されたときに答えられません。事実は自分の記録から取ります。

当サービスは、AIをどう使っているか

隠さずに書きます。所見の下書きにAIを使っています。ただし、AIの出力がそのまま結果になることはありません。点数と講評は、評価者が志望理由書の全文を読んで確認し、必要なところを直して確定しています。人が直した割合（補正率）と、同じ原稿を3回採点したときの点のばらつきは、こちらで計測しています。

AIに送るのは、提出物の本文と志望大学・学部名までです。氏名・高校名・連絡先は送りません。AIを一切使わない形での診断も、お申し出があれば同じ内容・同じ日数でお受けします。詳しくは利用規約・プライバシーポリシーの第2部6に書いています。