シン読解力 の商品レビュー

新井紀子(著者)

2026/04/13

学校では教えない！国語や読書では身につかない！学び直しで大人も失敗！キャリアアップでつまずく！５０万人のデータによる衝撃の発見！（e-hon）

2026/04/11

独壇場って書いてあったなあ。
読解力が必要なのは同意だが、仕事で国語能力を評価しても全く本質的じゃない。RSTというテストに評価をおきすぎている。

好きな単語
自己完結的な文章
課題内在性認知不可、課題外在性認知不可

2026/04/04

『シン読解力 学力と人生を決めるもうひとつの読み方』を読んで

本書を読むと、「教科書が読めるかどうか」が、学力から社会に出たあとの働き方まで、大きな分岐点になっていることがよくわかる。
新井紀子さんが構築した「リーディングスキルテスト（RST）」という診断テストのデータをもとに、「読解力」の本質を、学術的にも、実務的にも、整理し直す一冊だ。
とくに印象的だったのは、「教科書が読めない子どもの話」が、「仕様書や文書が読めない社会人」へとそのままつながる構図だ。

本書の骨格と要点

RSTは、係り受け、照応（指示語の指し示す相手）、同義文判定、推論、イメージ同定、具体例同定の6つの観点で、「事実を伝える文章」がどれだけ正確に読めるかを測るテストである。
これを使って、全国の子ども・大人を対象にした大量のデータが示され、「能力値1.5未満」の人は、教科書や問題文の意味を正確に読み取れないため、学力が伸びず、志望できる進路や職種がかなり制限される、という傾向が示される。

ここで「学習言語」というキーワードが登場する。
それは、日常会話よりも厳密で、条件や例外・前提を明示し、できるだけ曖昧さを減らした形で書かれる、教科書やテスト・新聞・文書の言葉の使い方を指す。
つまり「学ぶための言葉」が、人間の認知的限界のなかで、どれだけ論理的に圧縮されているか、という視点が本書の中心にある。

私の読解スタイルと、本書の関係

職場で「この文書・仕様書が読めない」と口に出すと、だいたいは「条件分岐・限定・前提」が、ワーキングメモリの限界を超えているのが原因だと感じてきた。
一方、自分は、文章を音読しながら読むやり方ではなく、視空間的に「論理構造の図」をイメージし、そのうえで「どの部分が前提で、どの部分が条件で、どの部分が結論か」を優先順位づけて読むスタイルを、かなり自然に身につけている。

この読解スタイルは、本書で言う「シン読解力」に近いと感じた。
「文をなぞる」のではなく、「構造を押さえる」。
「一部の語や接続詞を、自分の論理構造図に結びつける」。
そうした動きが、教科書や仕様書を、「読める・読めない」という二元的な区別から、「どの段階まで読めるか」の連続的な構図へと、うまく変えてくれていると考えている。

AI時代の「読む力」

AIが文章を書くようになった今日、「書く力」より「読む力・検証する力」が重要になっているとも、本書は示唆している。
AIは、とれることは書ける。ふわっと整った文章を、高速に生成できる。
しかし、条件の抜け、例外の考慮、その場での前提の変化を、きちんと追いかけて読めるかどうかが、実務上の違いを大きく分ける。

RSTで「能力値2.0以上」の人は、AIが出してきた文章を、自分の「論理構造図」に合わせて、どこが前提・どこが制約・どこが結論かを、1文ずつ確認し直す作業を、自然に意識しながらやっている。
一方、能力値が1.5未満の人は、AIが「流暢な文章」を出すことに「もう読めている」と感じてしまい、抜けや前提のゆるさを見逃しやすい。

本書は、「読解力」を、国語のテストで止まらず、「学力と人生を決めるもうひとつの読み方」として、視野を広げた上で、自分の読解スタイルを確認するためのマップを、読者に与えてくれている。

2026/04/04

いままで説明文とか記法が専門的だなと漠然と思ってたけど、その理由がわかっておぉってなった
エンジニアは(エンジニアに限らずかもだけど) 仕様書やレファレンスやソースコードのコメントやslackのやりとりやあらゆるところでシン読解力的な読み書きが必要になるので、これを意識できるとコミュニケーションも捗りそう

2026/03/31

「シン読解力」とは文章を正確に読み解く力、と言う。それを測る「RST」（Reading Skill Test)と言う読解力のスキル測定があり、その分析を基にスキルアップの方法を伝授している。今後のAI(チャットGPT）との共生で倍増できる能力をつけることに効果ありという。但し「シン読解力」とは生まれつの才能であると注釈付きだが、「正しく解釈しさえすれば、誰もが同じ認識にたどり着ける」を前提としたトレーニングを提唱している。気になったのは「新聞が読めない大人」が多くいる、と言う。下記にその例題を３つ掲げた。果たして正解を出せる人はどれくらいいるだろうか。

問題１：ガソリン車からEVへの大転換「EVシフト」は、自動車部品の製造に欠かせない工作機械にとって、EV部品の増産に向けた設備投資や、新たな加工に対応する為の機械更新といった大きな需要が期待できる機会だ
質問「この文章において当てはまるものはどれか選択しなさい」
１、EVシフト　２、工作機械　３、EV部品の増産　４、設備投資

問題２：雇い主が働き手に最低支払うべき時給「最低賃金」の今年の引き上げ額をめぐる議論が２６日、始まった。過去４年は政府の旗振りの下で年３％のベースで引き上げられてきたが、今年は新型コロナウイルスによる経済への打撃を踏まえて政府や経済界から慎重論が出ており、「３％」は見えづらい情勢だ。
質問「（　　）に慎重論が出てきる」（　）は次のどれが入るのか
１、３％の引き上げ　２、最低賃金　３、最低金銀の引き上げ　４、ベース

問題３：前２０２年、農民出身の劉邦が中国を統一して漢を建国し、郡県制と封建制を合わせた郡国制を採用した。前2世紀の武帝の時に最盛期を迎え、朝鮮半島やベトナム中部にまで支配を広げ、また北方の匈奴を破った。
質問「武帝の時に最盛期を迎えたのは（　）である」　（　）に入れるものはどれか
１、劉邦　２、漢　３、郡国制　４、農民

問題１：答えは２、問題２：答えは１、問題３：答えは２

2026/03/30

新井紀子先生の「シン読解力」を読んだ。先生の主張は学習言語(教科書や問題のための言語)と生活言語とは異なり、学習言語も科目によって違う。学習言語力は15歳くらいまでは成長とともに上がって行く傾向は見られるが、そこで頭打ちになるのが一般的。読書をすることによって、生活言語力は上がるかもしれないが、学習言語を意識して身につけないと、その科目が苦手科目になってしまう可能性があるというもの。巻末にドリルが少し付いていて、これはこれから取り組んでみたい。ただ、この話とは別に、前半にはAIの限界のような話が出てきて、要するに「良し悪しを明確に定義できないもの」例えば、「良い政治」とかは学習データに○×がつけ辛いのでモデル化しにくいという話と、外れ値の予測はAIが苦手というのは何となく分かった。前者ははっきりと◯×をつけられないとしても、多くの人が良いと思うものをベースに◯は付けられるような気がするけど、外れ値問題は統計処理をしている以上難しいのはよく分かる

2026/03/29

なぜ 生成 AIは嘘を付くのか、人間の本質はどこにあるのか、生活言語と学習言語の違い、などを、従来の読解力とは異なる「シン読解力」を通して解説された良書。

この本は、親や企業の経営者など、誰かを育てる立場の人に是非読んでほしい。 AIに対する誤解や不理解が改められるだけでなく、AIを(依存するのではなく)武器として活用するために人間の強みをどう伸ばすのか、のエッセンスが詰まっている。

2026/03/29

・人生で大事なこと。日本語を正しく読解すること。それを強く感じた一冊
・文章が読めなくなったのは活字離れが進んだからではないことを、事実ベースで描かれていたため、ロジカルに納得できた
・スマホが普及し、誰でもSNSを触る機会が増えた現代において、昔よりも文字を読む機会は格段に多くなっているはず。
・小説ばかり読んでいて気づけなかったが、読書の本質は現代の新しい知識を入れることなんだなと改めて考えさせられた一冊だった
・苦手な教科が出てしまうメカニズムと、苦手教科への対処法について、人との関わり方にも応用が効くのではないか。人と関わるために、2人で共通の言語を獲得する。辞書に載っている言葉の意味だけでは通じ合えない2人の中だからこそ通じ合う言葉。言葉とは本当はそういうものであろう。
・問題は半分程度しか正答できなかった。日本語の受け取り方の勉強になった
・「和文数訳」は英語はできるけど数学はできないのような方に、うってつけの学習方法であると感じた

2026/03/24

5年前に読んだ「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」の感想に「AIの本来の意味は人工知能だけど、今普通に使っているAIは「AI技術」の事。ディープラーニングも人間が教師データを設計してる訳で、AI技術の絶大な進歩のお陰であらゆる事が便利になったりはしても、コンピュータはあくまでも計算機でありシンギュラリティ（人間の能力を超える）は起こり得ない」と書いたが、その後ChatGPTなどの生成AIが出てきて、このところしきりに汎用AI（AGI）、超AI（ASI）なんて騒がれている中での新井先生のご意見は？との関心持って読んだが、やはりシンギュラリティは無い、と。
安心して良いのやら。

2026/03/04

東ロボプロジェクトで知った新井先生、前作の『AI vs〜』は読んで不安になった覚えがあって、今回も何となく嫌だなと後回しにしてたけど、ようやく読んだら面白くためになった。

AIが一般的になってきているが、平気で嘘をつくのでその見極めのためにも読解力がいる。

いわゆる国語の読解力ではなく、教科書に書いてあるレベルのことをきちんと読み取るシン読解力が子どもだけでなく大人でも身についてない人が多い。

シン読解力を測る「リーディングスキルテスト（RST）」を開発したが、進学実績と相関関係があるとわかった。（有能な社員を採用するのにも有用、ちなみに多くの企業はSPIとは相関がないと言うらしい）

この読解力は才能ではなくスキル。訓練で身につけられる。
まず小3までに語彙1万語を身につけ辞書がひけるように。そして人のワーキングメモリには限度があるので負荷を減らす。その上でRSノートというトレーニング。
ただし伸びるのは15歳までかも…

話は変わるが、生活で使う言語と算数・国語・理科・社会それぞれで使われている言語は違う。（特色やクセがある、あるいは独自ルールがあるような感じ）
教科書はその道の達人が書いてる＝その言語で書くので、教科ごとに使われる言語の特色やルールを理解していないとわかりにくい。

新井先生は数学（と体育）が大嫌いだったが、それは「数学の言語」を知らなかったからで、身につけたことで今では研究者に。
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私も数学がどうにもこうにもダメで文系に進んだんだけど、言語が違ったとは…思ったこともなかった。
文中に出てきたRSTの例題はほぼ正解できて一安心。
ただ訓練で身につくとのことだけど、低レベルを引き上げることはできても高レベルはやっぱり才能なんじゃないのかな。
ともかく教科書レベルをきちんと読み取る、教科ごとの言語を理解するというのは念頭に置いておきたいと思った。