学習履歴を分析する
過去問AI は学習履歴を localStorage に保存します。CSV エクスポートしてピボット分析すれば、弱点が数字で見えてきます。
エクスポート手順
- ダッシュボード（/account/dashboard）を開く
- 「履歴 CSV をエクスポート」ボタンを押下
- ローカル保存された CSV を Excel / Google Sheets で開く
分析軸
分野別正答率
ピボットテーブルで分野 × 正答率を集計。50% を下回る分野は重点復習が必要。
時間帯別パフォーマンス
回答時刻 × 正答率で「何時に学習効率が高いか」を可視化。多くの社会人は朝 6〜7 時、夜 21〜22 時が高い傾向。
連続正解の長さ
正解の連続記録を見ると、苦手分野の特定が容易。3 連続正解できない分野が真の弱点です。
復習回数の分布
同じ問題を 2 回以上解いた回数を集計。3 回以上反復した問題ほど定着率が高い相関があります。
分析結果を学習に活かす
- 弱点分野は AI コパイロットに「初心者向けに体系化して」と質問
- 高効率時間帯に難しい分野を集中
- 復習回数の少ない分野を意識的に増やす
よくある質問
Q. 学習履歴はどこからエクスポートできますか？ ダッシュボード の「履歴 CSV をエクスポート」ボタンから出力できます。学習履歴は端末の localStorage に保存されており、書き出した CSV を Excel や Google スプレッドシートで開けばピボット分析が可能です。週 1 回のエクスポートを習慣にすると進捗の推移を追えます。
Q. どの軸で分析すれば弱点が見えますか？ まず分野 × 正答率を集計し、正答率 50% を下回る分野を重点復習の対象にします。あわせて回答時刻 × 正答率で学習効率の高い時間帯を、連続正解の長さで真の苦手分野を把握すると、感覚ではなく数字で弱点を特定できます。
Q. 分析結果はどう学習に活かせばよいですか？ 正答率の低い分野は AI コパイロットに「初心者向けに体系化して」と質問して土台から作り直し、間違えた問題だけを解く 復習モード で集中的に潰します。集中力の高い時間帯に難しい分野を割り当てると、同じ学習時間でも定着率が上がります。
Q. どのくらいの頻度で履歴を見直せばよいですか？ 週 1 回のエクスポートと振り返りが目安です。毎日見ると短期の上下に一喜一憂しやすく、月単位だと修正が遅れます。週次で分野別正答率の推移を確認し、伸び悩む分野へ翌週の学習時間を寄せていくサイクルが効果的です。
まとめ
- 履歴 CSV を週 1 でエクスポート
- 分野別 / 時間帯別 / 反復回数で分析
- 数字に基づく学習計画修正
データは嘘をつきません。客観的な弱点把握で合格を最短化しましょう。