こんにちは、スカイ予備校の校長、五十嵐です。
小学生の頃から負けず嫌いな性格で、何事にも強い対抗心を燃やしていたという紗菜さん。勉強自体は好きではなかったものの、テストで順位が出るようになった中学校で、その負けん気が学習への強いモチベーションになりました。高校に進学してからは思うように結果が出せず、初めての大きな挫折を経験することに。しかし、「臨床検査技師になりたい」という夢を見つけ、努力を重ねた結果、見事に第一志望に合格。今回は、E判定から大逆転を果たした紗菜さんの努力の軌跡をお届けします。
記事の監修者：五十嵐弓益（いがらし ゆみます）
【全国通信教育】最短合格オンラインのスカイ予備校 校長
■小論文指導歴27年
これまでに指導した生徒は4000人以上、独自のSKYメソッドを考案で８割取る答案の作り方を指導。
２０２0年４月から、完全オンラインの大学受験予備校となる。過去3年間で国公立大学合格125名。
高１から入会者は国公立大学合格率９３％
高２から入会者は国公立大学合格率８６％
高３の4月から入会者は国公立大学合格率７３％。
スカイ予備校の指導方針は、「大人になっても役に立つ勉強法の習得」です。「自分の人生は自分で切り拓く」教育をします
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スカイ予備校・五十嵐監修｜予想問題3問＋解答例・採点ポイント付き
挫折を乗り越え、「夢」を力に変えた高校時代
紗菜さんは中学時代、勉強も部活動も全力で取り組み、テストでは常に上位。ソフトテニス部でも県大会に出場するなど、文武両道の生活を送っていました。そのままの勢いで進学校に進学しますが、そこで彼女を待っていたのは、「自分のやり方が通用しない」という現実でした。授業についていくのが精一杯で、課題に追われる毎日。バドミントン部での活動にも夢中になり、勉強とのバランスをうまくとれず、焦りと悔しさを感じる日々が続きました。
「もし戻れるなら、その日のうちに復習をして、分からないところは早めに解決しておきたかった」と当時を振り返ります。高校3年になっても志望校が定まらず、不安ばかりが募っていきました。そんな中、ふと思い出したのが、昔見た医療ドラマ。そこで憧れた「臨床検査技師」という職業が、自分の進みたい道だと気づいた瞬間でした。
E判定からの逆転合格。全力を出し切ったAO入試
志望校が定まると、紗菜さんは共通テストの点数が重視されるAO入試に照準を合わせ、本格的な対策を開始します。まずは基礎固めに集中し、理科や社会の暗記、英語のリスニング強化など、毎日のルーティンを大切にしました。夏以降は難易度の高い問題に挑戦する日々。結果がなかなか出ず、模試ではE判定やD判定が続きましたが、「難問をどれだけ得点できるかが合否を分ける」と自分を奮い立たせ、努力を重ねていきました。
冬休みには1日13時間以上の勉強をこなし、英語と国語のリーディングは毎日3回分を解く徹底ぶり。時間を5分短縮して演習するなど、試験本番を意識した学習法で実力を高めていきました。その結果、直前の模試では初のA判定を獲得。共通テスト本番でも8割の得点を達成し、出願資格をクリア。英語記述試験や面接試験でも、医学分野の知識を深掘りして準備を重ねたことで、落ち着いて臨むことができました。
今、「頑張ってよかった」と心から思える
現在は念願だった臨床検査技師への道を進みながら、専門的な授業や実習に日々奮闘する日々を送っています。「学びがそのまま将来の仕事につながっている」と実感しながら、やりがいを感じているそうです。一方で、大学でもバドミントンサークルに参加し、仲間との時間や体を動かすことでリフレッシュも忘れません。塾講師のアルバイトでは、自身の経験を活かして生徒に寄り添った指導を行い、休日はカフェの接客もこなすなど、文武両道ならぬ「文働両道」の生活を送っています。
未来を目指す高校生・保護者の方へ
「高校1・2年生には、部活動ややりたいことにも本気で取り組んでほしい」と紗菜さん。高校生活は勉強だけではありません。でも、少しずつでも予習・復習を積み重ねることが、受験期に必ず力になります。
高校3年になったら、迷っても不安でも、「本当に行きたい」と思える大学を目指して、挑戦してほしい。紗菜さん自身、夏の時点ではE判定でも、あきらめず努力を続けたことで、合格を勝ち取ることができました。
「死ぬ気でやれば、意外となんとかなる」――これは彼女が実際に体験した、リアルな言葉です。
そして、保護者の方々へ。受験期は精神的にも大きな負担がかかる時期です。何か特別なことをしなくても、そっと寄り添って見守るだけで、子どもにとって大きな支えになります。
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スカイ予備校・五十嵐監修の予想問題3問＋解答例・採点ポイント付き
【予想問題】検査技術科学専攻 小論文練習問題（スカイ予備校監修）
テーマ：ビッグデータと臨床検査——検査値の解釈と医療AIの活用
課題文
近年、医療分野におけるデジタル化の急速な進展により、電子カルテ、ゲノム情報、ウェアラブルデバイスから得られる生体データなど、膨大な量の医療情報が蓄積されるようになった。こうしたビッグデータの活用は、臨床検査の領域においても新たな可能性を切り開きつつある。従来、検査値の解釈は主として各施設が定める基準値との比較によって行われてきたが、ビッグデータ解析の導入により、個々の患者背景を考慮したより精緻な判断が可能になりつつある。
臨床検査における「基準値」の概念は、長らく健常者集団の測定値から統計的に導き出された範囲として定義されてきた。しかしこの概念には、いくつかの根本的な限界が存在する。まず、基準値は年齢・性別・人種・生活習慣といった多様な因子を十分に反映していない場合が多い。たとえば、血清クレアチニン値は筋肉量に依存するため、高齢者や女性では同一の数値であっても腎機能の評価が大きく異なる。また、ある個人の「正常」はその人固有の生理的範囲に依存しており、集団平均から導かれた基準値がその人の異常を見逃すことも起こりうる。ビッグデータはこうした個別性に対応するため、「個人内基準値（personal reference interval）」という概念を実現する手段として注目されている。大規模な縦断的データを解析することで、各個人における検査値の変動パターンを把握し、その逸脱を早期に検出することが技術的に可能になりつつある。
一方、人工知能（AI）技術の臨床検査への応用も急速に進んでいる。深層学習を用いた画像解析は、末梢血塗抹標本における白血球の分類や、尿沈渣・細胞診の自動判定において高い精度を示しており、一部はすでに実用化されている。さらに、複数の検査値を組み合わせたパターン認識によって、敗血症や急性心筋梗塞などの重篤な病態を早期に予測するアルゴリズムの開発も進んでいる。こうしたAIの活用は、臨床検査技師の業務効率化に寄与するだけでなく、見逃しの減少や診断精度の向上といった患者アウトカムの改善にもつながると期待されている。
しかしながら、医療AIの普及に伴う課題もまた深刻である。第一に、AIモデルは学習に用いたデータの質と多様性に強く依存するため、特定の集団や施設で構築されたモデルが他の環境で同様の性能を発揮できるとは限らない。第二に、AIによる判断の根拠が不透明であるという「ブラックボックス問題」は、臨床現場における信頼性や説明責任の観点から依然として大きな障壁となっている。患者や医療従事者がAIの判断を適切に評価・監督するためには、解釈可能性の高いモデルの開発が不可欠である。第三に、大量の医療データを扱うことに伴うプライバシー保護や情報セキュリティの問題も無視できない。
臨床検査技師は、検体の前処理から測定・精度管理・結果報告に至る一連のプロセスを担う専門職として、これらの技術革新の最前線に立つ存在である。AIが検査業務の一部を代替するようになっても、測定原理の理解、異常値の批判的評価、臨床情報との統合的解釈といった高度な専門的判断は、依然として人間の知識と経験に委ねられる部分が大きい。すなわち、AIはあくまで臨床検査技師の判断を補助・支援するツールであり、その適切な活用のためには技師自身がAIの特性と限界を深く理解することが求められる。ビッグデータと医療AIの時代において、臨床検査技師に求められる役割は縮小するのではなく、むしろその質的変容と高度化が進むと考えるべきであろう。
設問
【設問1】設問1：課題文では、ビッグデータの活用によって「個人内基準値（personal reference interval）」という概念が実現しつつあると述べられています。従来の「基準値」の概念が抱える限界と、個人内基準値がそれをどのように克服しうるかについて、課題文の内容をふまえて600字程度で論述してください。
【設問2】設問2：課題文は、AIが臨床検査業務の一部を代替するようになっても、臨床検査技師の専門的役割は「縮小するのではなく、質的変容と高度化が進む」と結論づけています。あなたはこの見解をどのように評価しますか。医療AIの活用における利点と課題の両面を考慮しながら、臨床検査技師を志す者としての自身の考えを800字程度で論述してください。
※本問題はスカイ予備校・五十嵐校長が過去の出題傾向をもとに作成した予想問題です。実際の入試問題とは異なります。
