2026年現在、予備試験受験生の間でAI（Claude・ChatGPT・Gemini等）を学習に取り入れる動きが急速に広まっている。ただし「とりあえず使えばよい」という認識は危険で、使い方を誤ると誤情報の取り込みや答案の質低下を招く。本記事では、短答・論文・口述の試験種別ごとに、AIに任せてよい範囲と任せてはいけない範囲を図解つきで整理する。
1. 2026年のAIと予備試験勉強の現状
AIの法律知識は年々精度が上がっているが、根本的な限界は変わらない。①学習データのカットオフにより最新判例を知らない、②存在しない判例・条文番号を自信満々に生成するハルシネーションがある、③事実認定や当てはめは問題文固有の作業であるため汎用AIには代替できない。この3点を前提に活用すれば、AIは強力な「壁打ち相手」になる。
特に論文対策では「AIに答案を書かせる」のではなく「自分が書いた論証をAIに読ませて点検させる」という方向性が正解だ。採点者が評価するのは事実へのあてはめの質であり、AIが生成した一般論的な論証は加点にならない。
2. 短答対策でのAI活用法
短答対策でAIを活用する最も有効な場面は、自分が間違えた選択肢の「なぜ間違えたのか」を深掘りするときだ。単に解答を確認するだけでなく、「なぜこの選択肢は誤りなのか、条文上どう解釈されるか」をAIに問い、自分の理解と照合する。
条文の趣旨や立法背景を確認する用途にも向いている。「なぜこの規定が設けられているのか」という問いに対してAIは読み応えのある解説を返すことが多く、概念の整理に役立つ。ただし条文番号は必ず六法で裏付けること。
過去問解説を自分の言葉で再説明させる「逆説明」も有効だ。「この選択肢が正しい理由を小学生にわかるように説明してください」と指示すると、自分が曖昧に理解していた箇所が浮き上がってくる。
3. 論文対策でのAI活用法
論文対策でのAI活用の基本姿勢は「添削係として使う」だ。AIに論証を書かせて答案に貼り付ける使い方は避けること。AIの生成論証は一般論に偏りやすく、本問の事実に踏み込んだあてはめが薄くなる傾向がある。採点者は具体的事実への当てはめを評価するため、抽象的な論証では得点に結びつかない。
有効な使い方は次の2つだ。①自分が書いた論証をAIに読ませて、要件の漏れ・判例引用の不備・論理の飛躍を指摘させる。②把握しきれていない反対説や別ルートをAIに挙げさせ、それを基本書で裏付けて必要なら取り込む。AIの回答はあくまで「叩き台」であり、必ず自分の言葉で書き直してから答案に取り込む。
判例の射程については特に慎重にすること。AIはもっともらしい年月日・事件名を生成するハルシネーションを起こしやすい。判旨が判例集・Elencoで確認できないものは答案に引用しないのが安全だ。
4. 口述対策でのAI活用法
口述試験は知識量より「問われた論点を即時に組み立て、言語化する力」が問われる。AIに試験官役を担わせて、自分の解答に対して反論・追加質問を出してもらう練習がフィットしやすい。プロンプト例：「あなたは予備試験の口述試験官です。民法の賃貸借について質問してください」。
この練習で重要なのは、AIの質問に必ず口頭または文章で自分が先に回答してから次に進むことだ。「答えを教えてください」と聞くだけでは、本番で必要な「自分で組み立てる」プロセスが身につかない。AIの正解を受動的に読むのではなく、自分の回答を出してからAIに評価させる能動的な使い方に徹する。
5. AIに任せてはいけないこと
AIに任せてはいけない最大のカテゴリは「判例の存在確認」だ。AIは存在しない判例の年月日・事件名・判旨を自信をもって生成することがある（ハルシネーション）。答案に誤った判例を引用してしまうと、採点者に知識の不確かさを露呈することになる。
次に任せてはいけないのは「事実認定・あてはめ」だ。あてはめは問題文固有の事実を法的評価に変換する作業であり、汎用AIには問題文の構造を正確に把握したうえで行うことが難しい。AIのあてはめを参考にする場合でも、問題文の事実を自分で拾い直して書き換えることが必須だ。
「論証の丸ごと生成」もリスクが高い。AIは要件を一通り述べることはできるが、①本問でどの要件が問題となるかの取捨選択、②当該問題の問われ方に即した論述の強弱調整、③採点者に伝わる答案構成、のいずれも自分で判断する必要がある。
6. 判例・条文確認でのリスク管理
AIが生成した判例情報を答案で使う前に必ず行うべきことは「判例データベースでの実在確認」だ。Elencoの判例検索・裁判所サイト（courts.go.jp）・判例タイムズ等で年月日・裁判体・判旨を確認する。5分の確認で誤引用を防げる。
条文番号も同様だ。特に号・項・ただし書の特定は自分で六法を開いて確認する。「38条1項本文」と「38条1項ただし書」では全く意味が異なる。AIが「38条1項」と返してきても、本文かただし書かは自分で判断すること。
7. 推奨する1日の活用フロー
1日のAI活用を短答・論文・口述に割り振る目安として、「午前：短答練習（AI解説を後追い活用）→ 午後：論文草稿+AI添削サイクル → 夜：口述模擬（15分）」という流れが機能しやすい。論文の添削サイクルは1問に対して「草稿→AI指摘→修正→再提出」を最低2周させると精度が上がる。
週単位では、「月〜水：論文メイン・短答補完 → 木金：口述模擬重点 → 土日：科目横断の総復習」という組み合わせが予備試験のスケジュールに合わせやすい。AI依存を防ぐため、AIなしで問題に向き合う時間を必ず確保すること。
8. ツール別の特徴と使い分け（2026年版）
【Claude（Anthropic）】長文の論証添削と法的論理の一貫性確認に強い。文脈を長く保持できるため、答案全体を通じた一貫性チェックに向いている。日本語の法律文書の処理精度が高い。
【ChatGPT（OpenAI）】広く使われているため、予備試験向けのプロンプト集・活用事例が多い。知識の幅は広いが、日本の具体的な判例・条文については誤情報が混じりやすい傾向がある。確認をより徹底することが必要だ。
いずれのツールも判例確認・条文照合は外部ソースで行うことが前提だ。ツールの選択より、「使い方の規律」の方が成績への影響が大きい。自分のワークフローに馴染むツールを1つに絞って習熟する方が効率的だ。
9. Elencoとの組み合わせ
汎用AIで得た情報の裏付けには、Elencoの条文検索・判例検索が使える。AIが「民法415条に基づいて…」と論証してきた場合、Elencoで415条の条文本文・改正経緯・関連判例を確認してから採用するという流れが実践的だ。
ElencoのAI演習（/practice）は、法律問題を解いた後にAIが解説・フィードバックを返す形式を採っている。汎用AIとの違いは、Elencoが条文・判例データと連動した回答を返す点だ。論点ごとの習熟度確認に活用してほしい。