同志社大学 小論文の過去問（2026年度）解答例と解説

同志社大学の2026年度 推薦選抜入学試験（理工学部）の小論文を解きます。インテリジェント情報工学科・情報システムデザイン学科の問題で、テーマは人工知能が雇用などに与える「正の影響」です。

問題の原文は、同志社大学の大学学部 過去の入学試験問題のページの「学校推薦型選抜」→「理工学部 インテリジェント情報工学科・情報システムデザイン学科」から開ける問題PDFで読めます。

総合型選抜（自己推薦入学試験）ではなく、学校推薦型選抜の問題を選んだ理由も書いておきます。同じページには2026年度の自己推薦入学試験の小論文も載っていますが、公開されている学部はどれも、課題文が「著作権の都合上」掲載されていません。課題文を読まずに解答例を書くことはできないので、問題文がすべて公開されている学校推薦型選抜の中から、この1問を選びました。

問題の概要

試験時間は、2027年度 入学試験要項（PDF）のうち理工学部推薦選抜入学試験（工業高等学校等）のページ（学部別PDF）にある選考日程の時刻（小論文 9:30〜10:30）から読み取ったものです。2026年度の問題PDFには、試験時間・字数の記載はありません。解答用紙も公開されていません。

設問の要旨

• 前置き：人工知能の急速な進化で、雇用などへの影響が盛んに議論されている。影響には正と負の両面がある
• 問い：将来、情報技術を開発する立場になる可能性が高いあなたの考える
  1. 「正の影響とは何か」
  2. 「どのような技術があれば正の影響を増やせるか」
• 条件：具体例を挙げながら説明する

なお、2027年度の要項では、この推薦選抜は工業・情報に関する学科や総合学科、工業高等専門学校などの生徒を対象に、理工学部の10学科で各1名を募集しています。選考は書類審査・小論文・面接および口頭試問です。

出題の意図

同志社大学は、この問題について出題の意図・解答例・講評を公開していません（過去問のページには「問題」だけが置かれています）。以下は、設問の文言と要項から読み取れることです。

• 要項のQ&Aは、この制度の趣旨を、高校や高専ですでに学び培った理工学関連の知識・能力を、入学後に発揮してほしいものと説明しています
• 設問は、受験生を「情報技術を開発する立場になる可能性が高い」人として扱っています。つまり、利用者や評論家の立場ではなく、作る側から考えることが求められていると読めます
• 「負の側面」があることは前置きで認めたうえで、問いはあえて正の影響だけを聞いています

採点の基準は公開されていないので、どこに何点という形では言えません。

設問の読み方

1. 問いは2つ。両方に答える

「正の影響とは何か」と「どんな技術があれば増やせるか」の2つです。前半だけを熱心に書いて、後半が1〜2文で終わる答案になりがちです。後半こそ「開発する立場」が生きる部分なので、厚めに書きます。

2. 「雇用など」が出発点

前置きは雇用への影響を例に挙げています。正の影響を雇用と無関係な話（たとえば趣味の楽しさ）だけで書くと、問題の流れから外れます。雇用・働き方とのつながりを一度は示すのが安全です。「など」なので、医療や教育、暮らしへの影響に広げることもできます。

3. 「正の影響」を定義してから例を出す

「便利になる」「効率が上がる」だけでは、正の影響の中身がぼやけます。誰にとって、何が、どう良くなるのかを一文で言い切り、それを具体例で支えると、後半の「どんな技術で増やすか」にもつなげやすくなります。

4. 「具体例」は確かな範囲で

具体例は、高校生が知っている範囲の技術（音声の文字起こし、機械翻訳、画像の認識など）で十分です。数字や企業名、出どころの分からない事例を作らないことが大切です。覚えていない統計を書くより、仕組みを正確に説明するほうが説得力があります。

5. 字数指定はないが、60分で書ける量にする

字数の指定はありません。定義、具体例、技術、まとめの4段落で書くと、全体で700〜900字程度が60分で書きやすい量です。これは大学が示したものではなく、時間と設問から考えた目安です。

構成メモ

• 第1段落：結論（正の影響とは何か）（約120字）
  • 人が苦手・負担の大きい作業を肩代わりし、より多くの人が仕事に加われるようにすること
  • 雇用でいえば「仕事を奪う」ではなく「中身を変え、働ける人の範囲を広げる」
• 第2段落：具体例（約200字）
  • 音声の文字起こし → 耳の聞こえにくい人が会議に加わりやすくなる
  • 機械翻訳 → 外国語が得意でない人も海外とやり取りできる
  • 定型作業の自動化 → 人は相手の事情を聞く・例外を判断する仕事に時間を使える
• 第3段落：正の影響を増やす技術（約260字）
  • 前提：誤りに気づけなければ逆効果
  • 第一に、結果に根拠や確からしさを添える技術
  • 第二に、使う人に合わせて操作を簡単にする技術
• 第4段落：負の側面への目配りと締め（約150字）
  • 定型作業が減ると仕事が変わる人がいる → 学び直しを一人ひとりに合わせて支える
  • 「置き換える道具」ではなく「できることを広げる道具」として設計したい

第3段落を最も厚くしています。2つ目の問いへの答えで、「開発する立場」が直接問われている部分だからです。

解答例

　私は、人工知能がもたらす正の影響とは、人が苦手な作業や負担の大きい作業を肩代わりし、より多くの人が、より多くの仕事に加われるようにすることだと考える。雇用の面でいえば、仕事を奪うことではなく、仕事の中身を変え、働ける人の範囲を広げることである。

　具体例として、音声を文字に変える技術と機械翻訳を挙げる。会議の発言をその場で文字にできれば、耳の聞こえにくい人も同じ会議に加わりやすくなる。外国語が得意でない人も、翻訳を使えば海外の相手と資料をやり取りできる。これまで就きにくかった仕事に、道具の助けで就けるようになるのである。また、書類の入力や照合のような定型の作業を人工知能が担えば、人は相手の事情を聞いたり、例外に判断を下したりする仕事に時間を使える。

　ただし、こうした正の影響は自動的には生まれない。人工知能が誤った結果を出したとき、人がそれに気づけなければ、かえって混乱が広がるからである。そこで私は、正の影響を増やす技術として二つを考える。第一に、人工知能が出した結果に、その根拠や確からしさを添えて示す技術である。翻訳や文字起こしで自信の低い部分に印がつけば、人はそこだけを確かめればよく、安心して任せられる範囲が広がる。第二に、使う人に合わせて操作を簡単にする技術である。専門知識がない人でも、話しかけるだけで使える仕組みがあれば、恩恵を受ける人が増える。

　一方で、定型の作業が減れば、その作業をしていた人の仕事は変わる。だからこそ、新しい仕事に必要な技能を学ぶ教材や練習の場を、人工知能で一人ひとりに合わせて用意することも、開発する側が取り組むべき課題だと考える。私は将来、人工知能を、人を置き換える道具ではなく、人ができることを広げる道具として設計したい。

（733字）

※字数は、改行と空白（段落の頭の空きを含む）を除いて数えた文字数です（句読点は1字として数えています）。問題に字数の指定はなく、解答用紙も公開されていないため、60分で書ける量として700〜900字を目安にしました。本番では、用紙の大きさに合わせて長さを調整してください。解答例は、この記事のために書き下ろしたものです。大学が公表した解答ではありません。

解説

第1段落：「正の影響」を一文で定義する

最初に、1つ目の問い「正の影響とは何か」に結論で答えています。「便利になる」ではなく、「より多くの人が、より多くの仕事に加われる」と、誰にとって何が良くなるかまで言い切っています。

2文目で雇用に引き寄せているのは、前置きが「雇用など」を例に挙げているからです。「仕事を奪う」という負の見方を、「仕事の中身を変え、働ける人の範囲を広げる」と言い換えて、正の側面として示しています。

第2段落：定義を例で支える

具体例は2種類あります。

1. 文字起こしと翻訳：働ける人の範囲を広げる例
2. 定型作業の自動化：仕事の中身を変える例

第1段落の定義の2つの要素に、1つずつ対応させています。例を並べるときは、定義のどの部分を支える例なのかが分かるようにすると、答案がまとまって見えます。

どちらの例も、仕組みの説明にとどめ、数字や特定の製品名は書いていません。

第3段落：「開発する立場」で答える

2つ目の問いへの答えです。いきなり技術を並べるのではなく、まず「正の影響は自動的には生まれない」と前提を置いています。誤りに気づけなければ逆効果になる、という課題を示すことで、続く2つの技術が「その課題を解く技術」として読めるようになります。

第一の技術（根拠や確からしさを添える）は、第2段落の文字起こしと翻訳の例に戻って説明しています。前の段落の例を使い回すと、話があちこちに飛ばずに済みます。第二の技術（操作を簡単にする）は、第1段落の「より多くの人が」に対応しています。

第4段落：負の側面にひとこと触れて締める

問いは正の影響だけを聞いていますが、前置きは負の側面にも触れています。定型作業が減れば仕事が変わる人がいる、と一度認め、それも技術で支える方向に話を戻しています。負の側面を長く論じると問いから離れるので、ここでは2文にとどめました。

最後の一文は、設問の「開発する立場になる可能性が高いあなた」に答える形で、自分の姿勢を述べています。

別の切り口で書くなら

• 医療や介護を例にする：画像から異常の候補を示す技術で、医師が見落としを減らせる、など。この場合も「最終的な判断は人がする」という線を引いておくと、後半の技術の話（根拠を示す、人が確かめやすくする）につながります
• 安全を例にする：危険な場所の点検や、重い物の運搬を機械と人工知能で担う、など。工業系の学びと結びつけやすい切り口です。志望理由書に書いた自分の学びと重なる例を選ぶと、面接・口頭試問でも話を広げやすくなります
• 後半の技術を1つに絞って深く書く：「2つ以上」という条件はないので、技術を1つに絞り、どんな仕組みで、なぜ正の影響が増えるのかを段階を追って書くこともできます。高校や高専で学んだ技術の知識を使える場合は、こちらのほうが具体的になります

よくある失敗

1. 2つ目の問いが薄い。「正の影響」の説明で字数を使い切り、「どんな技術で増やすか」が一言で終わる。後半を厚くします。
2. 負の影響の話が中心になる。前置きにある「負の側面」に引っぱられて、雇用が奪われる心配を長く書く。問いは正の影響です。触れるなら短く。
3. 具体例が抽象的。「いろいろな分野で役立つ」「生活が便利になる」で終わる。誰の、どんな場面が、どう変わるかまで書きます。
4. 作った数字や事例を書く。「〇割の仕事がなくなる」のような、出どころを示せない数字を書く。確かめられない数字は書かず、仕組みで説明します。
5. 「開発する立場」が抜ける。利用者の感想で終わり、自分が作る側ならどうするかがない。設問はわざわざ立場を指定しています。

この大学の対策

同志社大学の自己推薦入学試験・AO入試・推薦選抜入学試験の整理、学部ごとの選考の違い（小論文と口頭試問・面接の組み合わせ、日程のずれ）は、同志社大学の自己推薦入学試験の記事にまとめています。

ほかの過去問は、同じ過去の入学試験問題のページにあります。2026年度の学校推薦型選抜では、神学部、文学部国文学科、理工学部の電気工学科・電子工学科、機械システム工学科、機能分子・生命化学科、化学システム創成工学科なども問題が公開されています。総合型選抜（自己推薦入学試験）の小論文は、多くの学部で設問だけが読め、課題文は著作権の都合で掲載されていません。設問の形（字数や問いの数）を知る材料として使えます。

理工学部の推薦選抜は、小論文のあとに面接および口頭試問があり、2027年度の要項のQ&Aでは、口頭試問で数学・理科（物理・化学・生物のいずれか）・英語について問うとしています。小論文で書いた技術の話は、面接で深掘りされる前提で、自分が説明できる範囲で書きます。

情報・技術のテーマで使う言葉は科学の語彙、段落の立て方は段落構成の作り方、60分の使い方は時間配分でも整理しています。過去問の使い方そのものは過去問の入手法と使い方を参照してください。

まとめ

• 2026年度の推薦選抜（理工学部 インテリジェント情報工学科・情報システムデザイン学科）の小論文は、人工知能の「正の影響とは何か」「どんな技術で増やせるか」を具体例を挙げて説明する問題。字数指定なし、時間は2027年度要項では60分
• 大学は出題の意図・解答例を公開していない。設問は受験生を「情報技術を開発する立場」として扱っている
• 「正の影響」は誰にとって何が良くなるかを一文で定義し、具体例で支える
• 2つ目の問いを厚く。前の段落の例を使い回して、技術がどう正の影響を増やすかを説明する
• 数字や事例を作らず、仕組みの説明で具体性を出す