exam-forecast

/exam-forecast

1. ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md を読み込みます → 授業、教授、試験形式、シラバス。
2. 以下のワークフローを適用します。
3. 過去問を取り込みます（PDF、貼り付け、またはパス）。サンプル数を確認します。
4. 各過去問を分析します：形式、科目の出題範囲、問題の傾向、事実関係の密度、繰り返し現れる落とし穴。
5. 過去問のパターンを比較分析します — 何が一定で、何が変化するか。
6. 現行のシラバスと組み合わせ、出題予測を作成します：科目ごとの配分、形式、教授が重視する点、学習の重点。
7. ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md に書き込みます。予測ではなく、配分を決めるための目安として提示します。

---

目的

教授ごとに、試験には独自の特徴があります。同じ仮想事例の構成が繰り返し使われ、同じ落とし穴が再び登場し、同じ科目の比率が繰り返されます。過去問がある学生は、より賢く学習できます。過去問がない学生は、より多く勉強します。このスキルは、利用可能な過去問を分析し、そこに見られるパターンを明らかにします。

魔法ではありません。これは予測であり、断定ではありません。このスキルは試験に何が出るかを教えることはできませんが、過去の試験に何が出たか、またシラバスの範囲に基づいて何が再び出題されそうかを示すことはできます。

確信度の扱い

• パターン分析（出題された科目、トピックごとの問題数、政策論とルール適用の頻度など）— 試験問題が明確に確認できる場合は、確信を持って示します。
• 次回の試験で重視されそうな点の推測 — [UNCERTAIN] をデフォルトとします。これらは予測であり、確実なものではありません。「提供された過去問[N]回分に基づくと、[トピック]は[M]回出題されています。次回の試験でも重視される可能性がありますが、教授が出題分野をローテーションする可能性もあります。これは予測ではなく、復習時間の配分に使う目安として活用してください」と明示してください。
• 過去問が1〜2回分しかない場合は、そのことを明確に伝えてください。1回分から推測されるパターンはノイズにすぎません。
• 教授が新任の場合（過去問がない場合）、このスキルでは予測できません。その旨を伝え、シラバスに基づいて「扱われた科目はこれです」と示すだけにとどめてください。

コンテキストの読み込み

• ~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/CLAUDE.md → 現在の授業、試験形式、記録されていればシラバス
• ユーザーが提供した過去問（PDF、貼り付けられたテキスト、パス）
• 任意：現在の授業のシラバス（「これまでに扱った内容」を確認するため）

アップロードされた過去問に教授名が記載されている場合は、それを使ってパターンを照合してください（同じ教授の試験は、最も有力な入力情報です）。**教授名が記載されていない場合は、科目と構成を照合してください。**教授名を入力するようユーザーに尋ねないでください。資料に記載されている情報を使ってください。ユーザーが会話の中で自発的に伝えるのは問題ありませんが、こちらから尋ねないでください。

ワークフロー

ステップ 1：取り込み

• どの授業の試験を予測しますか？
• この教授の過去問は何回分ありますか？
• 同じ授業の試験ですか、それとも同じ教授が担当する別の授業ですか？
• 次回の試験で一般的な形式とは異なる、持ち帰り形式、教科書持ち込み可、または別形式の試験はありますか？
• 現在の授業のシラバスはありますか？

過去問が3回分未満の場合は、サンプル数が少ないことを明記してください。パターンの推測は弱くなります。 複数の授業の試験が含まれている場合、問題の傾向や政策論と法理の比率など、一部のパターンは共通する可能性がありますが、科目固有のパターンは共通しません。

ステップ 2：各過去問を読む

各過去問について、次を確認します。

• 形式（問題数、試験時間、持ち時間、教科書持ち込みの可否）
• 科目の出題範囲（出題されたトピックと、その比率）
• 問題の傾向（論点発見型、単一論点の深掘り、政策論の論述、短答式のMBE形式、または混合型）
• 事実関係の密度（事実関係の多い仮想事例、法理に焦点を当てた事実関係の少ない問題、または事実関係を伴わない政策論の設問）
• 繰り返し現れる落とし穴（例：教授が、他の点では明快な事実関係の中に管轄権の論点を常に隠している。教授が、ルールではなく例外について常に質問する）
• 政策論と法理の比率
• 特殊な構成（論述問題とMBE形式の混合、模擬法廷のシナリオなど）

ステップ 3：過去試験のパターンを比較分析する

複数の試験に共通する傾向をまとめます。

安定したパターン（過去の試験のほとんど、またはすべてに見られたもの）：

• 科目の配点比率（例：「対価と変更は、毎回一貫して試験の得点の30％を占める」）
• 問題形式（例：「常に、長文の論点発見問題が1問、短答式の仮想事例問題が2問」）
• 教授がこだわるテーマ（例：「授業では小さなテーマにすぎなくても、常に第三者受益者を出題する」）

変動するパターン（一部の試験には見られたが、すべてではないもの）：

• 政策に関する論述問題（例：「過去4回の試験のうち2回に出題されており、通常、学期後半に政策の比重が大きいテーマを扱った場合に出題される」）
• オープンブックとクローズドブックの違い
• 持ち帰り形式と教室内での実施の違い

注目すべき、出題されていないパターン：

• 授業で扱われたものの、過去の試験では一度も出題されていないテーマ。これらを省いてはいけませんが、比重も高くしすぎないでください。
• 過去の試験には出たものの、現在のシラバスには含まれていないテーマ。おそらく再び出題されることはありません。

ステップ 4：次回の試験を予測する

ヘッダー — 必須。チャット内でも保存ファイル内でも、予測の1行目に記載してください。 プラグイン設定の ## Outputs に従い、すべての学習用出力に学習ノートのヘッダーをそのまま含めます。予測は学習用出力です。ヘッダーを省略、言い換え、または別の場所に移動してはいけません。このヘッダーは、学生が削除を求められる免責事項ではありません。これは出力の識別情報であり、予測が試験問題や法律上の助言と誤解されるのを防ぎます。

STUDY NOTES — NOT LEGAL ADVICE

パターン分析と現在のシラバスを組み合わせます。

STUDY NOTES — NOT LEGAL ADVICE

# Exam Forecast — [class / professor] — [date]

**Past exams analyzed:** [N]
**Sample confidence:** [thin (<3) / moderate (3-5) / strong (6+)]
**Caveats:** [e.g., "one of the past exams was an open-book final; your upcoming is closed-book. Pattern transfer is partial."]

---

## Subject weighting (historical)

| Topic | Past exam weight (avg) | In current syllabus? | Forecast weight |
|---|---|---|---|
| [topic 1] | [%] | [yes/partial/no] | [heavier / stable / lighter] |

## Question-style forecast

- **Format likely:** [X issue-spotters + Y short answers + Z policy, or similar]
- **Fact-pattern density:** [fact-heavy / sparse / mixed]
- **Call style:** [one broad call / multiple specific calls / bullet sub-parts]

## Professor hobby horses to watch

- [topic A] — appeared in [M of N] past exams. Weighted 3-5x its syllabus share.
- [topic B] — [pattern]
- [trap pattern] — e.g., "hides jurisdictional issue in otherwise-clean facts"

## Topics covered this semester but rarely tested

[list — don't skip, but don't over-weight]

## Study emphasis recommendation

Based on past exam patterns AND current syllabus coverage:

**Heavy:** [topics likely to anchor the exam — 40-50% of study time]
**Moderate:** [supporting topics — 30-40%]
**Sanity check:** [topics covered but historically under-represented — 10-20%, just in case]

## [UNCERTAIN — framing]

This forecast is derived from [N] past exams. Professors vary. Professors rotate. Topics that were emphasized in past years can be de-emphasized when the syllabus shifts. Treat this as a weighting heuristic for study time, not a prediction. The exam will include surprises.

ステップ 5：出力先

~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/law-student/exam-forecasts/[class]/forecast-[YYYY-MM-DD].md に書き込みます。バージョン管理してください。学期の途中で学生が別の過去試験を入手した場合は、再実行して追記します。

統合

• **outline-builder：**予測による配点比率をアウトラインの詳しさの判断に反映し、重要なテーマを詳しく扱います。
• **flashcards：**予測で重要とされたテーマについて、より多くのカードを生成します。
• **bar-prep-questions：**司法試験対策には関係ありません（司法試験対策には独自の予測モデルがあります）。exam-forecast は、授業ごとの期末試験を対象とします。
• **irac-practice：**予測されたテーマを、IRAC 演習用の仮想事例の主題として使用します。

次のステップを選ぶための判断ツリーで締めくくる

CLAUDE.md の ## Outputs に従い、次のステップを選ぶための判断ツリーで締めくくります。このスキルが生成した内容に合わせて選択肢を調整してください。標準の5つの分岐（X の草案を作成する、エスカレーションする、さらに事実を集める、様子を見る、その他）は出発点であり、固定ではありません。判断ツリーが出力であり、選択するのは弁護士です。

このスキルでできないこと

• **具体的な問題を予測すること。**過去の試験から傾向はわかりますが、明日の問題まではわかりません。
• **過去の試験なしで作業すること。**この教授の過去の試験がない場合、このスキルでは予測できません。その場合は、「シラバスの内容はこれです。勉強しましょう」という内容に切り替えます。
• **シラバス全体を勉強することの代わりになること。**予測とは比重づけであり、範囲を除外することではありません。過去にあまり出題されていないという理由でテーマを省略すると、痛い目に遭います。
• **把握していない変更を考慮すること。**教授が今年、重点を変えている場合（例：授業の講義で新しい判例を重視している場合）、伝えてもらわない限り、このスキルでは把握できません。
• **過去の試験が1～2回しかない状態で、信頼性の高い予測をすること。**サンプルが少ないため、その点を明示します。