【共通テスト英語】Module 3: 設問類型別・解法アルゴリズムの習得

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【本記事の目的と構成】

Module 1では、共通テスト・リーディングという知的ゲームの全体像を掴むための「戦略的基盤」を構築した。Module 2では、その基盤の上に、スキミング、スキャニング、パラグラフリーディングといった、情報処理速度を極限まで高めるための「高速ナビゲーション技術」を実装した。あなたは今、膨大な英文の森を高速で踏破し、その論理構造の地図を頭の中に描く能力を手にしている。

しかし、戦場を高速で移動できることと、個々の戦闘に勝利することは同義ではない。本モジュールでは、その最終段階として、これまで培ってきた全ての能力を統合し、共通テストで出題される多様な設問タイプの一つ一つを、いかにして確実かつ効率的に撃破するかという、**極めて実践的な「解法アルゴリズム」**を習得する。もしModule 2が高速偵察部隊の養成であったとすれば、このModule 3は、偵察によって得られた情報に基づき、敵の拠点（設問）の種類に応じて最適化された攻撃計画を実行する「特殊作戦部隊」の訓練に相当する。

本稿は、単なる解法パターンの暗記リストではない。それぞれの設問タイプが、受験生のどのような認知能力を測定しようとしているのか、その「設計思想」のレベルまで踏み込み、その本質的要求に応えるための、論理的で再現性のある思考プロセスを体系化する。この目的を達成するため、本稿では以下の核心的課題に取り組む。

事実一致問題の攻略法と不正解選択肢の論理的欠陥分析: 全ての読解問題の基礎となる事実照合のプロセスをアルゴリズム化し、出題者が仕掛ける7つの典型的な「ディストラクタ（不正解選択肢）」の論理的欠陥を徹底的に解剖する。
推論問題へのアプローチ: 本文の記述を根拠として、どこまでが「論理的に許容される推論」で、どこからが「論理の飛躍」なのか、その境界線を見極めるための判断基準を確立する。
非連続的テクスト（図表・グラフ）の統合的読解: 視覚情報（Visual）と⾔語情報（Text）という二つの異なるモダリティの情報を、いかにして統合し、新たな結論を導き出すかの思考プロセスをアルゴリズム化する。
複数テクストの情報統合戦略: 複数の記事やブログ、メールといった情報源を横断的に読み解き、それらの情報を比較・対照・統合して一つの結論を導く、高度な情報処理能力を体系化する。
筆者の意図・意見を特定する技術: テクストの中から客観的な事実と筆者の主観的な評価を的確に識別し、そのスタンスや隠れた意図を読み解くための言語的指標を分析する。

本モジュールを修了したとき、あなたはもはや、設問に対して場当たり的に対応する学習者ではない。各設問の要求を瞬時に見抜き、最適化された思考のアルゴリズムを起動させ、出題者の意図を先読みしながら、必然的に正解を導き出す「問題解決のプロフェッショナル」へと変貌を遂げているだろう。

1. 事実一致問題の攻略法と不正解選択肢の論理的欠陥分析

事実一致・正誤判定問題は、共通テスト・リーディングの全大問にわたって出題される、最も基本的かつ重要な設問形式である。この問題の成否が、全体の得点を大きく左右すると言っても過言ではない。その本質は、選択肢で提示された命題が、本文の記述と論理的に矛盾なく一致するか否かを、一語一句のレベルで厳密に照合（Collation）する能力を測定することにある。曖昧な記憶や「なんとなく」の理解は通用しない。求められるのは、証拠に基づいて判断を下す、裁判官のような冷徹な論理的思考である。

1.1. 解答の絶対原則：全ての根拠は本文中にあり (The Principle of Textual Evidence)

この設問タイプに取り組む上での絶対的な鉄則は、**「全ての判断根拠は、例外なく本文中に存在する」**ということである。

正解の条件: 正解となる選択肢は、必ず本文中の特定の記述によって、直接的あるいは論理的に明確に裏付けられている。
不正解の条件: 不正解となる選択肢は、必ず以下のいずれかの条件を満たす。
1. 本文の記述と明確に矛盾する
2. 本文中には一切記述が存在しない
禁止事項: あなた自身の背景知識、常識、個人的な意見を解答の根拠としてはならない。たとえ選択肢の内容が事実として正しくても、本文中にその記述がなければ、それは不正解である。

この原則は、あなたの思考を本文という閉じた宇宙の中に限定し、余計な憶測から解放するための、最も重要な規律である。

1.2. 事実一致問題の解法アルゴリズム

以下の4ステップから成るアルゴリズムを機械的に実行することで、解答の速度と精度を最大化できる。

ステップ1：選択肢の精密な分解とキーワード特定
- まず、各選択肢を主語(S)、動詞(V)、目的語(O)、修飾語(M)などの意味の構成要素に分解する。「誰が/何が」「どうした」「何を」「いつ」「どこで」「なぜ」といった情報を正確に把握する。
- その中で、スキャニングの起点となるキーワード（固有名詞、数字、専門用語など、本文中で見つけやすい語句）を特定する。
ステップ2：キーワードによる本文内スキャニング
- 特定したキーワード、あるいはそのパラフレーズ（言い換え）をターゲットとして、本文を高速でスキャンし、関連箇所を探し出す。
ステップ3：該当箇所の精読と比較・照合
- 関連箇所を発見したら、その周辺（最低でもその文全体、できれば前後関係も）を精読する。
- ここで、選択肢の記述と本文の記述を、一語一句のレベルで厳密に照合する。特に、主語、動詞、目的語、数量、時制、そして肯定/否定といった要素が完全に一致するかを確認する。
ステップ4：不正解選択肢の論理的欠陥の分析
- 正解を確信するため、そしてより難しい問題に対応するため、他の選択肢が「なぜ」「どのように」間違っているのかを能動的に分析する。このプロセスこそが、あなたの読解精度を飛躍的に向上させる。不正解の選択肢は、無秩序に作られているわけではなく、受験生を特定の思考の罠へと誘導するために、意図的に設計されている。

1.3. 不正解選択肢の微視的解剖：7つのディストラクタ・パターン

出題者は、受験生の読解の曖昧さや思考の隙を突くために、特定のパターンの不正解選択肢（ディストラクタ）を用意する。（基礎英語：Module 9, セクション1.3）で提示された以下の「7つの論理的欠陥」を完全にマスターすることで、あなたは出題者の思考を先読みし、これらの罠を冷静に見抜くことができるようになる。

極端な断定・範囲のすり替え (Extreme Generalization / Scope Shift)
- 欠陥: 本文では some, many, sometimes, may, tend to のように限定的に述べられている事柄を、選択肢では all, every, always, must, only のように断定的に言い換えている。
因果関係の逆転・混同 (Reversed/Confused Causality)
- 欠陥: 本文では「Aが原因でBが起こった」と述べられているのに、選択肢では「Bが原因でAが起こった」と、原因と結果を逆転させている。
比較対象・基準のすり替え (Switched Comparison)
- 欠陥: 本文の比較構文（A is larger than B）の、比較対象や比較の基準を、選択肢で巧妙にすり替えている。
事実と意見の混同 (Fact vs. Opinion)
- 欠陥: 本文では、ある人物の「意見」や「主張」として述べられていること（He argues that…）を、選択肢では客観的な「事実」であるかのように記述している。
本文に記述なし (Not Mentioned)
- 欠陥: 選択肢の内容自体は、常識的に正しそうであったり、本文のテーマと関連があったりするが、本文中にはその内容を裏付ける記述がどこにも存在しない。
巧妙な単語の言い換えによる意味の歪曲 (Deceptive Paraphrasing)
- 欠陥: 本文の単語を、一見すると似ているが意味やニュアンスが異なる単語に言い換えることで、全体の意味を歪めている。
肯定的/否定的評価の逆転 (Reversed Evaluation)
- 欠陥: 本文では筆者が肯定的に評価している事柄を、選択肢では否定的に、あるいはその逆で記述している。

1.4. ケーススタディによる徹底分析

ケーススタディ1（極端な断定）：2024年度追・再試験第6問A 問1
- 【課題文・設問】(Article about Belief Perseverance) Although this tendency itself is neither good nor bad, it may cause conflicts… Belief perseverance can also protect you from potentially fake information.
  - Question: BP (Belief Perseverance) … can be 39 .
  - Options: ① a barrier which stops people from expressing their opinions ② a cause of positive or negative outcomes for anyone ③ a major disadvantage for people who are easily convinced ④ an obstacle preventing us from keeping our beliefs strong
- 【思考プロセスと選択肢の微視的分析】
  - 正解導出: 本文には、BPが conflicts（対立）というネガティブな結果を引き起こす可能性がある一方で、protect you from... fake information（偽情報からあなたを守る）というポジティブな結果ももたらしうることが示されている。したがって、②「誰にとっても肯定的または否定的な結果の原因となりうる」が、この両側面を包括した最も適切な記述である。
  - 不正解選択肢の分析:
    - ① a barrier which stops people from expressing their opinions: 本文にはそのような記述はない。【本文に記述なし】。
    - ③ a major disadvantage for people who are easily convinced: BPは「信念を維持する」傾向であり、「説得されやすい人」とは逆の特性である。また、本文では「良くも悪くもない」とされており、「大きな不利益」と断定するのは不適切。【本文の記述と矛盾】。
    - ④ an obstacle preventing us from keeping our beliefs strong: BPは「信念を強く保つ」傾向そのものであり、それを「妨げる障害」ではない。意味が正反対である。【肯定的/否定的評価の逆転】（ここでは性質の逆転）。
ケーススタディ2（巧妙なパラフレーズ）：2023年度本試験第6問A 問1
- 【課題文・設問】(Article about getting to know aquatic species) Despite what you may expect, certain ocean animals will come right up to you. … Dan McSweeney… was studying whales underwater, one came charging at him. … The whale stopped, opened its mouth, and “passed” him some tuna. … McSweeney believes that because of the air bubbles coming from his tank, the whale recognized him as a similar animal…¹
  - Question: The author mainly wants to say that 39 .²
  - Options: ① a good place where people can interact with octopuses is the ocean ② eye contact is a key sign of friendship between different species ③ interactions with sea creatures c³an be started by either side ④ people should keep sea creatures at home to make friends with them
- 【思考プロセスと選択肢の微視的分析】
  - 正解導出: 冒頭文で「海の動物があなたの方へやってくることがある」と述べ、その例としてクジラがマグロを渡してきた話を紹介している。後半では、人間がタコに近づいていく例（getting into the sea and having them come to you might work better）も挙げられている。これらの例は、「交流は、人間と海洋生物のどちら側からでも始められうる」という③の主張を裏付けている。
  - 不正解選択肢の分析:
    - ① a good place where people can interact with octopuses is the ocean: これは本文の内容と一致するが、あくまでタコに関する部分的な内容であり、クジラの話を含んだ文章全体のmainlyな主張ではない。【論点の矮小化】。
    - ② eye contact is a key sign of friendship...: タコが「視線を返す」という記述はあるが、それが「友情の鍵となるサイン」とまでは述べられていない。【極端な断定】。
    - ④ people should keep sea creatures at home...: 本文は海での自然な交流を主眼としており、飼育を推奨するものではない。【本文に記述なし】。

2. 推論問題へのアプローチ：本文の記述から論理的に導出可能な結論の境界線

推論問題は、事実一致問題よりも一歩進んだ思考力を要求する。設問は infer, imply, suggest, most likely といった語句を含み、本文に直接書かれていない事柄について、記述を根拠に論理的な結論を導き出す能力を試す。この問題の核心は、どこまでが本文から支持される「妥当な推論」で、どこからが根拠のない「飛躍した憶測」なのか、その境界線を見極めることにある。

2.1. 推論の本質：根拠に基づく、抑制された論理の跳躍

妥当な推論とは: 本文中の複数の記述（証拠A、証拠B）を組み合わせ、そこから直接的に導かれる、論理的に必然性の高い結論のことである。「Aであり、かつBである。したがって、Cである可能性が極めて高い」という思考プロセス。
飛躍した憶測とは: 本文の記述を一部根拠としながらも、そこに自身の常識や過度な一般化を加えてしまい、本文だけでは支持できない結論に至ること。「Aである。だから（常識的に考えて）きっとDに違いない」という思考プロセスは、共通テストでは不正解となる。

2.2. 解法アルゴリズム：「証拠探し」と「飛躍チェック」

ステップ1：推論の方向性を特定する
- 設問を読み、何について推論することが求められているのか（筆者の感情、登場人物の性格、出来事の理由など）を把握する。
ステップ2：関連記述を網羅的に探索する
- 本文全体から、推論の根拠となりうる記述を複数探し出し、下線を引くなどしてリストアップする。
ステップ3：選択肢と証拠を照合し、「飛躍」をチェックする
- 各選択肢について、それがステップ2で集めた証拠群から「のみ」で導き出せるかを検証する。
- 自問すべき問い：「この結論を支持するために、本文に書かれていない、自分自身の知識や思い込みを付け加えていないか？」

2.3. ケーススタディによる徹底分析

ケーススタディ1（筆者の意図の推論）：令和4年度追・再試験第2問B 問5
- 【課題文・設問】(Article about recess before lunch) As a child, I remember being very hungry before lunch. You might say having lunch later is not practical. However, some say schools can offer a small healthy morning snack. Having food more often is better for students’ health, too.
  - Question: In the author’s opinion, more schools should help students 15 .
  - Options: ① adopt better eating habits ② enjoy eating lunch earlier ③ not visit the school nurse ④ not worry about changes in the timetable
- 【思考プロセスと選択肢の微視的分析】
  - 正解導出: 筆者は、「昼食が遅くなることで生徒が空腹になりすぎる」という問題点に対し、その解決策として「健康的な朝の軽食（a small healthy morning snack）」を提案している。さらに、「食事の回数を増やすことは生徒の健康にも良い」と付け加えている。これらの記述から、筆者が学校に対して「生徒の食習慣の改善（better eating habits）」を促していると推論するのは妥当である。よって①が正解。
  - 不正解選択肢の分析:
    - ② enjoy eating lunch earlier: 筆者は昼食を「遅らせる」ことの問題点について述べており、「早くする」ことを推奨しているわけではない。【本文の記述と矛盾】。
    - ③ not visit the school nurse: 養護教諭を訪れる生徒が減ることは、昼食前休憩の「結果的なメリット」として述べられているが、筆者が学校に「促している」中心的な意見ではない。【論点のすり替え】。
    - ④ not worry about changes in the timetable: タイムテーブルの変更は、筆者が挙げている「懸念事項（challenge）」であり、心配しないように促しているわけではない。【肯定的/否定的評価の逆転】。
ケーススタディ2（登場人物の感情の推論）：2025年度試行調査第3問問3
- 【課題文・設問】(Story about a girl dreaming of space travel) Suddenly, Sora felt a tap on her right shoulder. As she turned to look, a brilliant light filled her eyes. “You’ve got to get ready for school,” her mother said as she opened the curtains. “Oh, it was a dream…” Sora sadly said to herself as she sat up in her bed.
  - Question: How did Sora most likely feel at the end of the story? 13
  - Options: ① Bored ② Disappointed ③ Excited ④ Prepared
- 【思考プロセスと選択肢の微視的分析】
  - 正解導出: 本文には、宇宙旅行が「夢だった」と気づいたSoraが、sadly said to herself（悲しそうに独り言を言った）と明確に記述されている。「悲しい」という感情は、期待が裏切られたときの「がっかりした（Disappointed）」という感情と直接的に結びつく。よって②が正解。
  - 不正解選択肢の分析:
    - ① Bored (退屈した): 宇宙旅行の夢にexcited（興奮して）いたと書かれており、退屈していたという証拠はない。【本文の記述と矛盾】。
    - ③ Excited (興奮した): これは夢を見ている最中の感情であり、at the end of the story（物語の最後の）感情ではない。【時間軸のすり替え】。
    - ④ Prepared (準備ができた): 学校の準備はこれからであり、宇宙旅行の準備をしていたのは夢の中である。物語の結末の感情としては不適切。【本文の記述と矛盾】。

(以降、セクション3、4、5も同様の深度と文字量で記述を続けます)

3. 非連続的テクストの統合的読解：図表・グラフ問題の解読アルゴリズム

共通テスト・リーディングでは、文章（連続的テクスト）だけでなく、グラフ、表、地図、イラストといった非連続的テクストが頻繁に出題される。これらの問題は、言語情報と視覚情報を統合し、新たな解釈や結論を導き出す、現代社会で必須とされる複合的なリテラシー能力を測定するものである。

3.1. 非連続的テクストの本質：情報の可視化と高密度化

機能: 図表やグラフは、複雑な数値データや関係性を、一目で理解できるように可視化し、少ないスペースに多くの情報を高密度に盛り込む機能を持つ。
課題: 受験生は、2つの異なる情報源（TextとVisual）を往復し、それらを脳内で統合するという、高い認知負荷のかかるタスクを遂行する必要がある。

3.2. 図表問題の解読アルゴリズム：Visual → Text → Synthesis

以下の3ステップのアプローチは、2つの情報源を効率的に統合するための思考のフレームワークである。

ステップ1：図表の徹底分析（視覚情報の抽出）
- 本文を読む前に、まず図表そのものをじっくりと分析する。これにより、先入観なく客観的なデータを読み取ることができる。
- チェックリスト:
  - タイトル: 図表が何についてのものか？
  - 種類: 棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、表、地図？
  - 軸（X軸、Y軸）: それぞれ何を表しているか？
  - 単位: パーセント、ドル、年、人数など、単位は何か？
  - 凡例 (Legend): 色や記号が何を表しているか？
  - 顕著な特徴・傾向:
    - 最大値・最小値: 最も高い値、低い値は何か？
    - トレンド: 時間の経過とともに、増加しているか、減少しているか？
    - 比較: 他の項目と比較して、顕著な差はあるか？
    - 例外・異常値: 全体的な傾向から外れた、特異なデータはないか？
ステップ2：設問と本文の分析（言語情報の抽出）
- 設問を読み、何が問われているのか（例：グラフの傾向の理由、特定のデータの意味など）を正確に把握する。
- 本文をスキャンし、図表に関連する記述、特に図表のデータを解釈したり、その背景を説明したりしている部分を探し出す。
ステップ3：情報の統合と解答の生成 (Synthesis)
- ステップ1で得た「図表からの客観的な事実（What）」と、ステップ2で得た「本文からの解釈・理由（Why）」を統合する。
- 解答は、多くの場合、「図表が示す〇〇という事実は、本文によれば△△という理由によるものである」という論理構造を持つ。

3.3. ケーススタディによる徹底分析

ケーススタディ1：2023年度追・再試験第4問B 図表
- 【課題文・設問】(Article about units of length) The traditional Chinese unit of length called chi … was around 200 mm. However, over the years it increased in length and became known as the Chinese foot. Interestingly, the Japanese shaku, which was based on the chi, is almost the same as one standard foot. It is only 1.8 mm shorter. … the fathom (6 feet) … the standard inch, foot, and yard as 25.4 mm, 304.8 mm, and 914.4 mm respectively. … in Japan, window widths are measured in ken (6 shaku).Question: Which graph best represents the different length of the units from short (at the top) to long (at the bottom)? 47
- 【思考プロセスと選択肢の微視的分析】
  1. 指令の解読: shaku, Roman foot, standard foot, standard yard, fathom, ken の6つの単位を、短いものから順に正しく並べたグラフを選ぶ。
  2. ステップ1 (情報抽出と計算): 本文から各単位の長さをミリメートル(mm)に換算する。
    - standard foot = 304.8 mm
    - shaku = standard foot – 1.8 mm = 304.8 – 1.8 = 303 mm
    - Roman foot = 296 mm
    - standard yard = 914.4 mm
    - fathom = 6 feet = 6 * 304.8 = 1828.8 mm
    - ken = 6 shaku = 6 * 303 = 1818 mm
  3. ステップ2 (順序付け): 計算結果を短い順に並べる。
    - Roman foot (296) < shaku (303) < standard foot (304.8) < standard yard (914.4) < ken (1818) < fathom (1828.8)
  4. ステップ3 (グラフとの照合): この順序と、各棒グラフのおおよその長さに合致するグラフを探す。選択肢②がこの順序と視覚的表現に完全に一致する。
- 【結論】: 正解は②。この問題は、本文の複数箇所に散らばった言語情報（単位の定義）を抽出し、それらを数学的に計算し、最終的に視覚情報（グラフ）と照合するという、高度な情報統合能力を要求している。

(以降、セクション4、5も同様の深度と文字量で記述を続けます)

4. 複数テクストの情報統合戦略：広告、ブログ、記事における論点整理と相互参照

共通テスト・リーディングの大きな特徴の一つが、Eメールの往復、二者のブログ記事、あるいは記事とアンケート結果といった、複数のテクストを題材とした問題である。これは、単一のまとまった文章を読む能力だけでなく、断片化された情報源を横断的に読み解き、それらを比較・対照・統合して一つの結論を導く、より実践的な情報処理能力を試すものである。

4.1. 複数テクスト読解の課題：認知負荷の増大

複数テクスト問題が受験生にとって困難なのは、以下の理由により、ワーキングメモリへの認知負荷が極めて高くなるからである。

情報源の往復: テクストAの情報とテクストBの情報を比較するために、視線を何度も往復させる必要がある。
文脈の切り替え: 各テクストの筆者の立場や文脈（例：Aは肯定派、Bは否定派）を常に意識し、頭の中で切り替えながら読む必要がある。
情報の整理: どの情報がどのテクストに由来するのかを記憶し、整理する必要がある。

4.2. 複数テクストの解法アルゴリズム：マトリクス思考による情報整理

この高い認知負荷を管理し、情報を効率的に処理するための最も有効な戦略が、頭の中、あるいは問題用紙の余白に情報整理のマトリクス（表）を作成することである。

ステップ1：各テクストの個別スキミング
- まず、それぞれのテクストを個別にスキミングし、そのジャンル（ブログ、メール、広告など）、筆者、そして全体的な主張や目的を把握する。
ステップ2：設問の分解と対立軸・比較軸の特定
- 設問を読み、何と何を比較・統合することが求められているのか、その「軸」を特定する。（例：「価格」「保証期間」「メリット」「デメリット」など）
ステップ3：マトリクスの作成と情報マッピング
- 特定した軸を「行」に、情報源（例：人物A、人物B）を「列」にしたマトリクスを作成する。
- 各テクストを読みながら、該当する情報をマトリクスのセルに簡潔に書き込んでいく。
ステップ4：マトリクスを用いた解答生成
- 完成したマトリクスを見れば、情報源間の共通点、相違点、関係性が一目瞭然となる。これを用いて、設問に正確に答える。

4.3. ケーススタディによる徹底分析

ケーススタディ：令和4年度本試験第4問
- 【課題】: 中古品店を推奨するLenのブログと、新品を推奨するCindyのブログを読み、複数の設問に答える。
- 【思考プロセス】
  1. ステップ1（個別スキミング）: Lenのブログは「Second Hand」という中古品店の紹介。Cindyのブログは「save4unistu.com」という価格比較サイトを使い、新品の家電を比較検討するもの。二人の立場が明確に対立していることを把握。
  2. ステップ2（比較軸の特定）: 設問から、「推奨理由」「価格」「保証」「共通の意見」などが比較軸となることを予測。
  3. ステップ3（マトリクス作成）:

比較軸	Len	Cindy
推奨する店	Second Hand (中古)	Cut Price, Great Buy, Value Saver (新品)
主な主張	安く、環境に良い	保証付きの新品を買うべき
根拠	お金を節約できる、地元ビジネス支援	中古品はすぐ壊れ、保証がなかった
Microwave価格	$85	$88, $90(→$81), $95
TV価格	$250	$300, $295(→$265.5), $305
保証	なし(示唆)	有料(Cut Price), 1年(Great Buy), 5年(Value Saver)
共通の助言	`hurry!` (急げ！)	`Things go fast! Don't wait...` (すぐなくなる！)

    4.  **ステップ4（解答生成）**:
        * **問3 "Both Len and Cindy recommend that you 26 "** (両者が推奨していることは？)
            * マトリクスの「共通の助言」の行を見る。両者ともに「早く買うべき」という趣旨のことを述べている。
            * 選択肢② `buy your appliances as soon as you can` がこの内容と一致する。
        * **問5 (最安値問題)**
            * マトリクスの価格と保証の行を詳細に分析し、既述の通り解答を導き出す。
* **【結論】**: 複数テクスト問題では、このように情報を構造化・可視化するマトリクス思考が、混乱を防ぎ、正確な解答を導くための生命線となる。

5. 筆者の意図・意見を特定する技術：客観的事実と主観的評価の識別

共通テスト・リーディングでは、単に文章に書かれている事実を読み取るだけでなく、その事実に対して筆者がどのような**意見（Opinion）や意図（Intent）**を持っているのかを特定する能力が問われる。これは、テクストの表層的な意味だけでなく、その背後にある書き手のスタンスや感情を読み解く、高度な読解スキルである。

5.1. 事実 (Fact) vs. 意見 (Opinion) の峻別

この技術の基礎は、（基礎英語：Module 4）のクリティカル・リーディングでも触れられているように、客観的な事実と主観的な意見を明確に区別することにある。

事実 (Fact): 証拠によって真偽を検証できる、客観的な記述。
- 例: “The capital of Japan is Tokyo.”
意見 (Opinion): 話者の信念、感情、評価を含む、主観的な記述。
- 例: “Tokyo is the most exciting city in the world.”

出題者は、不正解の選択肢において、本文中の事実を筆者の意見であるかのように、あるいは筆者の意見を客観的な事実であるかのように巧妙にすり替えることがある。

5.2. 主観性を示す言語的指標（Linguistic Cues）の特定

筆者の意見や意図は、特定の言語的指標によって示されることが多い。これらの指標に敏感になることで、文章の主観的な部分を正確に捉えることができる。

評価的な形容詞・副詞 (Evaluative Adjectives/Adverbs):
- fortunately, unfortunately, surprisingly, sadly (副詞)
- beautiful, interesting, important, terrible, great (形容詞)
確信度・義務を表す助動詞 (Modal Verbs):
- should, must, ought to (〜すべきだ)
- may, might, could (〜かもしれない、という推量)
思考・判断を表す動詞 (Verbs of Judgment):
- I think..., I believe..., I feel...
- It seems that..., The author suggests that...
修辞疑問文 (Rhetorical Questions):
- 答えを期待せず、主張を強調するための疑問文。「〜ではないだろうか？」

5.3. ケーススタディによる徹底分析

ケーススタディ：2023年度追・再試験第2問B 問5
- 【課題文・設問】(Article about recess before lunch) This is an interesting idea and more schools need to consider it. As a child, I remember being very hungry before lunch. You might say having lunch later is not practical. However, some say schools can offer a small healthy morning snack. Having food more often is better for students’ health, too. What about washing hands? Well, why not make it part of the schedule?
  - Question: In the author’s opinion, more schools should help students 15 .
- 【思考プロセスと選択肢の微視的分析】
  1. 指令の解読: In the author's opinion とあるので、筆者の主観的な主張・提案を探す。
  2. 言語的指標の特定:
    - This is an interesting idea: 筆者の肯定的評価。
    - more schools need to consider it: need to（〜する必要がある）という強い提案。
    - better for students' health, too: betterという比較・評価。
    - why not make it part of the schedule?: 「〜してはどうか」という提案の修辞疑問文。
  3. 主張の特定: 筆者は、昼食前の休み時間というアイデアを肯定的に捉え、空腹問題の解決策として「軽食」、手洗いの問題の解決策として「スケジュール化」を提案し、それらが健康にも良いと主張している。全体として、生徒の健康や習慣の改善を学校が支援すべきというスタンスである。
  4. 選択肢吟味:
    - ① adopt better eating habits: 「健康的な軽食」や「食事回数を増やす」といった提案は、まさに「より良い食習慣」を身につけさせるための具体策である。これが筆者の意見と最も合致する。
    - 他の選択肢は、既述の通り、本文の記述と矛盾したり、論点がずれていたりする。
- 【結論】: 正解は①。筆者の意見は、interesting need to better why not...? といった主観的な言語的指標が集中している箇所に明確に現れている。

6. Module 3「設問類型別・解法アルゴリズムの習得」の総括

本モジュール「設問類型別・解法アルゴリズムの習得」では、Module 1と2で築き上げた戦略的基盤と高速読解技術を、実際の得点に結びつけるための、極めて実践的な思考の武器庫を構築した。あなたはもはや、設問に対して無防備に、あるいは場当たり的に挑むのではなく、各設問の設計思想を理解し、最適化された解法アルゴリズムを携えた戦略家として対峙できるようになった。

第一に、事実一致問題に対して、我々は「全ての根拠は本文中にあり」という絶対原則を確立した。そして、その原則に基づき、選択肢を分解し、本文と機械的に照合する厳密なプロセスを学んだ。さらに、（基礎英語：Module 9）の理論を応用し、出題者が仕掛ける7つの典型的な不正解選択肢の論理的欠陥を微視的に解剖する能力を身につけた。これにより、あなたは正解を確信を持って選ぶだけでなく、不正解を能動的に排除する、攻守に優れた解答能力を獲得した。

第二に、推論問題の核心に迫った。本文の記述を根拠としながらも、そこに書かれていない事柄を導き出すこの設問に対し、「論理的に許容される結論の境界線」を見極める判断基準を確立した。単なる憶測や飛躍ではなく、複数の証拠を統合して導かれる必然性の高い結論だけを選択する、抑制の効いた思考法を習得した。

第三に、図表・グラフといった非連続的テクストの攻略法を体系化した。「Visual → Text → Synthesis」というアルゴリズムは、視覚情報と⾔語情報という異なる種類のデータを統合し、解答を生成するための、再現性の高い思考プロセスである。これにより、あなたは現代社会でますます重要となる、複合的な情報リテラシー能力を証明できるようになった。

第四に、複数テクストの情報統合戦略を探求した。複数の情報源が錯綜する、認知負荷の極めて高いこの設問タイプに対し、「マトリクス思考」という強力な情報整理術を導入した。これにより、情報を構造化・可視化し、複数のテクスト間の共通点・相違点・関係性を、冷静かつ正確に分析することが可能になった。

最後に、筆者の意図・意見を特定する技術を磨いた。客観的な事実と主観的な評価を峻別し、評価的な形容詞や助動詞といった「主観性を示す言語的指標」に敏感になることで、テクストの表層的な意味を超え、その背後にある書き手のスタンスや感情を読み解く、より深いレベルの読解力を手に入れた。

本モジュールで習得したこれらの解法アルゴリズムは、独立したものではなく、相互に連携して機能する。次のModule 4『大問別・戦術的アプローチの実践』では、これらのアルゴリズムを、第1問から第6問という、共通テスト固有の大問の文脈の中で、いかに戦略的に組み合わせ、適用していくかを詳述する。

【共通テスト 英語】Module 3: 設問類型別・解法アルゴリズムの習得