AI利用が当たり前になった今、出願エッセイは「書けるか」だけでなく、「どう書いたか（プロセスの誠実さ）」まで問われる時代に入りました。現場の空気感を知るうえで参考になるのが、毎年発表されるKaplanによる入試担当者調査です。2025年の調査では、多くの大学がAI利用に関する明確な公式方針をまだ持っていない一方で、入試担当者は「AIが個性を薄め、文章が一般論になりやすい」「他の記述と文体が合わず不自然に見える」といった懸念を示しています。
また、別の集計では「ブレスト用途を許容する方針がある大学は一部で、禁止する大学もある／多くは方針未整備」という構図が示されています。
ここで大事なのは、“白黒の正解”を探すより、リスクを最小化する運用ルールを家庭・本人で持つことです。おすすめは、AIを「発想の補助」と「表現の磨き」に限定し、「内容（経験・事実・主張）」の生成には使わない、という線引きです。

■安全な使い方（推奨）
1. ブレインストーミング：問いの分解、切り口の候補出し、ストーリー構造（起承転結）案
2. 構成の整理：段落ごとの役割、論点の抜け漏れチェック、読み手の疑問点の洗い出し
3. 校正・改善：文法、冗長表現、語彙の重複、読みやすさ（ただし“言い回しの大改造”は避ける）
4. 反論テスト：自分の主張に対して「弱点は何か」を指摘させ、補強材料を考える

■避けるべき使い方（高リスク）

・エッセイ全文の自動生成（内容が一般論化し、個性が消える）
・体験の“盛り”や創作（事実確認を求められたときに破綻する）
・複数校のサプリメントをテンプレで量産（設問に真正面から答えていない文章になりやすい）
・文体が急に変わる改稿（他の回答・推薦状・学内成績との“人物像”がズレる）

■AI時代に評価されるエッセイの条件
入試で読みたいのは「上手い文章」より、「その人の意思決定と学びの跡」です。具体的には、

・選択の理由（なぜそれを選んだ？）
・行動のプロセス（どうやってやり切った？）
・失敗からの修正（何を変えた？）
・他者との関係（誰にどう影響を受け、与えた？）
この4点が“具体エピソード”で語られていれば、AIが作りにくい、本人固有の文章になります。

■実務ルール（推奨する「AI利用ガイド」）

・一次情報は本人のメモから：出来事の日時、役割、成果、数字、周囲の反応を箇条書き
・AIに渡すのは「論点」まで：事実の追加生成は禁止
・最終稿は必ず“声に出して”確認：口にしたとき不自然な語彙は削る
・学校別ポリシーの確認：大学や出願プラットフォームが示す方針を優先

■入試担当者が“違和感”を覚えるサイン

・冒頭が抽象的で、具体が最後まで出てこない
・「私は多様性を大切にします」など価値観がスローガンで終わる
・高度な語彙が散りばめられているのに、固有名詞や現場の描写が少ない
・他の回答（短文質問、活動リスト）と語彙・トーンが一致しない

■オリジナリティを守る3ステップ

1. “現場のディテール”を入れる：場所、道具、数字、相手の反応（1つで十分）
2. “迷い”を正直に書く：選択肢AとBで何に悩み、何で決めたか
3. “次の一手”で締める：学びをどう学術・将来テーマにつなげるか

AIは便利ですが、便利さゆえに「平均点の文章」を量産します。平均点を超えるのは、本人しか持っていないディテールと意思決定です。そこを中心に据えれば、AIは強力な補助輪になります。
※最後に：AI利用の可否や範囲は大学・年度で変わり得ます。迷ったら必ず各大学の一次情報を確認し、「本人の経験を本人の言葉で」届ける設計に戻りましょう。