2026年度 早慶英語長文問題 戦略的予測

Executive Summary

本レポートは、2026年度の早稲田大学および慶應義塾大学の一般選抜における英語長文問題の出題テーマを、学部別に詳細に分析し、予測するものである。近年の出題傾向、各学部のアドミッション・ポリシー、教員の研究分野、そして世界的な学術・社会動向を統合的に分析した結果、2026年度の入試は「システム変動（Systemic Change）」というメタテーマが基軸になると予測される。これは、テクノロジー、地政学、サステナビリティ、そして人間社会の各領域が相互に影響を及ぼし合い、既存の枠組みが変容していく様相を捉える視点である。

この動向は、受験生に対して単なる高度な語学力だけでなく、現代社会が直面する複雑な課題に対する「テーマリテラシー（Thematic Literacy）」を要求する。長文読解は、未知の英文を解読する作業から、既知の知的背景をもとに筆者の論理を迅速かつ正確に把握する戦略的情報処理へとその性質を変化させている。

主要な予測

• 社会科学系学部（早大政経・法、慶大経済・法）における「地経学（Geoeconomics）」の台頭: 従来の国際政治論に加え、経済、技術、サプライチェーンを国家の安全保障と結びつける地経学的視点からの出題が急増する。経済安全保障や技術覇権に関するテーマが中心となる。
• 商学系学部（早大商、慶大商）における「サステナビリティ経営の実装」: 企業の社会的責任（CSR）という概念的テーマから一歩進み、サーキュラーエコノミー（循環型経済）のビジネスモデルへの具体的な導入事例や、その経済的・倫理的課題を問う、より実践的な内容へとシフトする。
• 理工系学部（早大理工三学部、慶大理工・医・薬）における「科学哲学と学際的アプローチ」: 個別の科学技術の解説にとどまらず、AIによる科学的発見プロセスの変容といった科学哲学的な問いや、気候変動モデリング、疫学など、複数の学問領域が交差する複雑系（Complex Systems）に関するテーマが重視される。
• 人文科学系学部（慶大文、早大文・文構）における「テクノロジーと人間性の再定義」: SNSやAIが人間の認知、アイデンティティ、社会関係に与える影響を哲学・心理学・社会学的に考察する、深く抽象的な論考の出題が増加する。

2026年度 早慶両大学 学部別長文テーマ予測マトリクス

Section 1: Macro-Level Trend Analysis: The Thematic Landscape for 2026

大学入試問題、特に最難関とされる早慶の英語長文は、単なる語学力測定のツールではなく、その時代における最も知的刺激に満ちた重要課題を反映する鏡である。2026年度の入試問題を予測するためには、まず現代世界を規定するマクロな知的潮流を把握することが不可欠となる。これらの潮流は、各学部が長文テーマを選定する際の源泉となるからである。分析の結果、個別の事象ではなく、それらが相互に連関し合う「システム思考（Systems Thinking）」を要求するテーマが、分野を問わず前景化していることが明らかになった。

1.1 The Dominance of AI and Digital Society: From Ethics to Implementation

人工知能（AI）、特に生成AIに関する議論は、かつての未来的な思弁から、現代社会における喫緊の実装上・倫理上の課題へと急速に移行した。このテーマは、文理を問わずあらゆる学問分野にまたがるため、長文問題の宝庫となっている。過去の入試でもAIの社会的影響は既に取り上げられているが 、2026年度の出題はより具体的かつ多角的なものになるだろう。

• 生成AIが労働と創造性に与える影響: 生成AIがいかに専門職のあり方を再構築し、人間の創造性の定義そのものを揺るがしているかという分析 。これは商学系、SFC、さらには文学系の学部にとっても格好のテーマである。
• AI倫理とガバナンス: AIが内包するバイアス、アルゴリズムの責任の所在、そして規制の枠組みを巡る議論。法学部や政治経済学部が扱うべき中核的テーマと言える 。
• 人間とコンピュータの相互作用（HCI）と心理学: 常時接続社会やAIとの対話が人間の心理に与える影響は、『Harvard Business Review』でも2025年の重要テーマとして指摘されている 。人文科学系やSFCで出題される可能性が高い。
• 大学自身が向き合うAI: 早稲田大学が学内での生成AI利用に関する方針を示している事実は 、この問題が学術界自身の最重要課題であることを示唆しており、大学の自己言及的なテーマとして出題されることも考えられる。

1.2 The New Geopolitical Reality: Power, Polarization, and Economic Security

安定したグローバリゼーションの時代は、大国間競争の激化と国際規範の再評価によって挑戦を受けている。これらのテーマは、歴史、経済、政治理論に対する洗練された理解を要求する。

• 地経学と「チップ・ウォー」: 半導体を巡る米中対立に象徴されるように、経済的手段を地政学的目的のために利用する動き 。これは早稲田大学政治経済学部や慶應義塾大学経済学部・法学部にとって、まさに学際的な理想的テーマである。
• 民主主義の未来: 「ストロングマン」と呼ばれる権威主義的指導者の台頭や、民主主義国家内における政治的分断の深化 。政治学や法学の古典的テーマであり、現代的な文脈で再び問われるだろう。
• 経済安全保障: 従来の効率性一辺倒から、サプライチェーンや基幹技術における強靭性（レジリエンス）の確保へと、国家および企業の戦略がシフトしている。慶應義塾大学の教員もこの分野の研究に積極的に関わっており、大学の関心の高さがうかがえる 。
• 参照すべき思想: ロバート・カプラン、ピーター・ゼイハン、ヘンリー・キッシンジャーといった思想家の著作は、これらの長文の背景にある大局的な戦略思考を理解する上で極めて有益である 。

1.3 The Sustainability Imperative: Circular Economies and Climate Science

サステナビリティは、かつてのニッチな環境問題から、現代の経済学と経営戦略の中核をなす原理へと進化した。特にSFCのようなイノベーションを重視する大学は、この分野に深く関与している。

• サーキュラーエコノミー・モデル: 資源を採取し、製造し、廃棄するという直線的な「Take-Make-Waste」モデルからの脱却を目指す概念。これは複雑なシステムレベルの思考を要し、特有の語彙（アップサイクル、デマテリアライゼーション等）の理解が不可欠である 。慶應義塾大学SFCがシンポジウムや研究イニシアチブを通じてこの分野を積極的に推進していることから 、SFCの入試で出題されることはほぼ確実視される。
• 気候科学と生物多様性: 『Nature』や『Science』といった科学誌で報告されるような、気候変動が生態系に与える直接的な影響 。理工系学部にとって自然なテーマである。
• 持続可能な開発と企業の責任: ESG（環境・社会・ガバナンス）の原則をビジネスモデルに統合する動き。これは商学系学部の入試で繰り返し見られるテーマである 。

1.4 The Human Element: Advances in Bio-Science, Psychology, and Social Justice

この潮流は、生物学的なレベルから社会的なレベルに至るまで、我々自身についての理解の進展をカバーする。これらのトピックは、しばしば倫理的な問いをはらみ、読解と思考の両面で受験生に挑戦する、説得力のある長文問題となりうる。

• 生命倫理と医療のブレークスルー: ゲノム編集、CAR-T療法のような先進的治療法 、あるいは老化研究がもたらす倫理的ジレンマ 。これらは医学部、薬学部、そして理工系学部の中核的テーマである。
• メンタルヘルスとウェルビーイング: テクノロジーの役割（HBRの分析に見られるように ）や社会的プレッシャーの影響を含め、メンタルヘルスへの関心が高まっている。人文科学系や社会科学系の学部にとって有力な出題候補である。
• 社会正義とアイデンティティ: 多文化主義、差別、公平性を巡る議論は、過去の早稲田大学政治経済学部の入試でも取り上げられており、今後も重要なテーマであり続ける 。

これらのマクロトレンドは孤立して存在するのではない。AI（1.1）は地政学（1.2）におけるツールであり（サイバー戦争、AI軍拡競争）、サーキュラーエコノミー（1.3）は地政学的リスクを伴う資源枯渇への対応策である。生命科学（1.4）は法整備や政治的枠組み（1.2）を必要とする倫理的問題を提起する。このテーマ間の相互連関こそが、「システム思考」が求められる背景である。例えば、早稲田大学理工学部の問題は、特定の科学的発見についてだけでなく、気候変動のような複雑なシステムにおける科学的モデリングの「プロセス」そのものを問い、1.1、1.3、そして科学哲学のテーマを横断する可能性がある。したがって、最も準備の整った受験生とは、これらの点と点を結びつける視点を持つ者である。

Section 2: Waseda University - Faculty-Specific Topic Forecasts

2.1 政治経済学部 (School of Political Science and Economics)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 高度な分析能力を要求する国内最高峰の学部。カリキュラムは批判的精神を備えたグローバルリーダーの育成を目的とし 、近年の改革では数学を必須化するなど定量的・データ分析的スキルが重視されている 。試験内容は挑戦的だが、英文自体の難易度は以前よりは標準的になっている傾向がある 。
• 過去のテーマ分析: 政治哲学（ピーター・シンガーの倫理学 ）、社会問題（多文化主義、移民 ）、経済史・制度論（投票方式、世界の富裕化の歴史 ）に焦点を当ててきた。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：地経学と経済外交（Geoeconomics and Economic Statecraft） 国家が地政学的目標を達成するために、関税、経済制裁、技術管理といった経済的手段をいかに利用するかを分析する論考。これはマクロトレンド1.2（地政学）と経済学の原理を直接的に統合するテーマであり、学部の名称、およびグローバルな舞台で活躍するリーダーを育成するという目標と完全に一致する。また、カリキュラムにおけるデータ駆動型分析へのシフトも反映している。
  • 次点予測：デジタル公共圏の政治哲学（The Political Philosophy of Digital Public Spheres） ソーシャルメディアやオンライン上の言論が、いかにして民主主義のプロセスを再形成しているかを論じるエッセイ。言論の自由、偽情報、政治的分断といった問題に触れる。これは過去の投票制度や社会力学といったテーマ を引き継ぎつつ、デジタル時代に合わせてアップデートしたものであり、マクロトレンド1.1と直結する。
• 情報源と語彙の推奨: The Economist（Politics, International, Businessセクション）、Foreign Affairs。重要語彙：sovereignty（主権）、protectionism（保護主義）、supply-chain resilience（サプライチェーンの強靭性）、decoupling（デカップリング）、spheres of influence（勢力圏）、information warfare（情報戦）。

2.2 商学部 (School of Commerce)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 現代的なビジネス・経済問題に焦点を当てる、実践的かつ学術的に厳格な学部 。その英語試験は早慶レベルの基礎と見なされている 。
• 過去のテーマ分析: テクノロジーとビジネスの交差点（AIの社会的影響 ）、企業倫理（CSR ）、そして新しい経済概念（グリーンテクノロジー ）に強く焦点を当てている。出典は

  The New Yorker、The Guardian、Harvard Business Reviewなど多岐にわたる 。

• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：生成AI時代の労働の未来（The Future of Work in the Post-Generative AI Era） Harvard Business ReviewやThe Economistのような媒体から、生成AIが企業の階層構造、求められるスキル、生産性や雇用への影響をどのように変えているかを論じる記事。これは過去のAI関連テーマ の直接的な進化形であり、現代のビジネス界における最重要の議論（マクロトレンド1.1 ）と一致する。
  • 次点予測：ステークホルダー資本主義の実践（Stakeholder Capitalism in Practice） 利益追求と社会的・環境的責任（ESG）の両立を試みる企業のケーススタディや分析。理論的なCSR から、実践における課題へと焦点を移す。これはマクロトレンド1.3と、同学部の現代的な企業戦略への関心を反映している。
• 情報源と語彙の推奨: Harvard Business Review（Strategy, Operations, Leadershipに関する記事 ）、

  The Economist（労働・経営に関するコラム "Bartleby" ）。重要語彙：

  stakeholder vs. shareholder（ステークホルダー対株主）、corporate governance（企業統治）、automation（自動化）、reskilling（リスキリング）、sustainable business models（持続可能なビジネスモデル）。

2.3 法学部 (School of Law)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 膨大な英文量を高速で処理する能力が求められる「時間との戦い」が特徴 。テーマは社会論が多いが、小説や随筆も出題され多岐にわたる 。約1000語の長文2題に加え、英作文も課されるため、時間的制約は極めて厳しい。
• 過去のテーマ分析: テクノロジーの社会的影響（フェイクニュースの拡散 、TikTokの成功要因 ）や、現代社会を考察するインタビュー記事など、幅広い社会論が中心。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：AIの法的・倫理的枠組み（Legal and Ethical Frameworks for AI） AI、特に自律型システムや生成AIが引き起こす法的問題（責任の所在、知的財産権、差別的バイアスなど）を論じ、その規制のあり方を問う文章。これはマクロトレンド1.1の核心的テーマであり、法学部の専門性と直結する。高度な情報処理能力を試す上で、具体的かつ複雑な論点を提供できる格好の素材である。
  • 次点予測：デジタル主権とデータガバナンス（Digital Sovereignty and Data Governance） 国家が自国のサイバー空間や市民のデータをどのように管理・保護すべきか、という「デジタル主権」を巡る国際的な議論。これはマクロトレンド1.2（地政学）と密接に関連し、現代の法学が直面する新たな課題を反映している。
• 情報源と語彙の推奨: The Guardian (Opinionセクション)、The New York Times (Sunday Review)、MIT Technology Review。重要語彙：digital sovereignty（デジタル主権）、regulatory framework（規制の枠組み）、algorithmic bias（アルゴリズムのバイアス）、liability（法的責任）、accountability（説明責任）。

2.4 文学部・文化構想学部 (School of Humanities and Social Sciences / School of Culture, Media and Society)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 両学部は問題構成が酷似しており、対策を同時に進めやすい 。200～600語程度の中程度の英文が多数出題される形式で、総語数が多いため速読力が必須となる。
• 過去のテーマ分析: テーマは極めて多様。文学部では「ハチの個性」「環境言語学」「宗教と政治」「文学批評」「古英語詩」など、人文科学の広範な領域から出題されている 。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：グローバリゼーション下の文化的アイデンティティ（Cultural Identity in a Globalized World） グローバル化が進む中で、地域や個人の文化的アイデンティティがどのように変容し、あるいは維持されようとしているのかを考察する文化人類学的・社会学的論考。多文化主義や文化の盗用といった現代的な論点を含む。これは過去の多様なテーマ性を引き継ぎつつ、マクロトレンド1.2および1.4と関連する普遍的なテーマである。
  • 次点予測：テクノロジーと人間表現の交差（The Intersection of Technology and Human Expression） デジタルアート、AIによる文学創作、バーチャルリアリティにおける身体性など、テクノロジーが人間の芸術表現や自己表現のあり方をどのように変えているかを論じる文章。マクロトレンド1.1を人文科学の視点から捉え直すもので、文化構想学部の関心領域とも強く合致する。
• 情報源と語彙の推奨: 学術エッセイ集、Aeon、The New Yorker、National Geographic (文化関連記事)。重要語彙：cultural identity（文化的アイデンティティ）、globalization（グローバル化）、transhumanism（トランスヒューマニズム）、digital humanities（デジタル人文学）、authenticity（真正性）。

2.5 理工三学部（基幹理工学部・創造理工学部・先進理工学部） (Faculty of Science and Engineering)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 「日本一難しい」とも評される、極めて難易度の高い英語試験で知られる 。求められるのは特定の科学知識ではなく、

  高度な論理的思考力、抽象的な議論の構造を把握する能力である 。複数の長文を横断的に理解させる設問など、形式も独特 。合格点は5割～6割程度と低い水準で推移する 。

• 過去のテーマ分析: テーマは科学分野にとどまらず、非常に哲学的・抽象的。「人口移動の理論」「道徳的判断のメカニズム」「科学におけるモデルの役割」「進化論から見た老化と死」など、分野を横断する根源的な問いが多い 。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：AI駆動型の科学的発見に関する科学哲学（The Philosophy of AI-Driven Scientific Discovery） AIや機械学習が、従来の仮説検証型とは異なる形で科学的発見をもたらす中で、科学的方法論そのものがどう変わるのかを問う論考。「理解」とは何か、説明不能なAIが導き出した結論を科学的知見と呼べるのか、といった根源的な問いを含む。このテーマは、テクノロジー（マクロトレンド1.1）と、同学部が最も重視する抽象的・論理的思考力 を完璧に融合させるものであり、特定の専門分野に偏らないため、三学部共通問題として最適である。
  • 次点予測：複雑系理論と創発的特性（Complex Systems Theory and Emergent Properties） ミクロレベルの単純なルールが、マクロレベルでいかにして予測不能な複雑な振る舞い（創発）を生み出すかを説明する文章。生物学（アリのコロニー）、経済学（市場の暴落）、疫学などを例にとる。これは、文章の論理構造を正確に把握するという、この学部で最も試される能力 を直接的に問うものであり、「システム思考」というメタテーマとも完全に一致する。
• 情報源と語彙の推奨: Scientific American、NatureやScienceの巻頭言や展望記事、科学哲学に関するエッセイ。重要語彙：epistemology（認識論）、causality vs. correlation（因果関係と相関関係）、emergent behavior（創発的振る舞い）、complex adaptive systems（複雑適応系）、black box algorithm（ブラックボックス・アルゴリズム）、paradigm shift（パラダイムシフト）。

2.6 国際教養学部 (School of International Liberal Studies)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: ReadingとWritingが独立した時限で実施される特殊な形式を持つ 。長文読解では、段落の要約や内容の正誤識別が中心的な設問形式であり、論旨を正確に把握し、簡潔にまとめる能力が問われる 。
• 過去のテーマ分析: ヨーロッパの企業史（レゴ社の沿革）や歴史（植民地の歴史）など、国際的なビジネスや歴史、文化に関するテーマが多い 。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：グローバルサプライチェーンの歴史的分析（A Historical Analysis of Global Supply Chains） 現代のグローバル経済を支えるサプライチェーンが、歴史的にどのように形成され、パンデミックや地政学的緊張によってどのように変容を迫られているのかを分析する文章。これは過去の企業史や国際関係史のテーマ を引き継ぎつつ、マクロトレンド1.2（地政学）および1.3（サステナビリティ）と結びつく、時宜を得たテーマである。
  • 次点予測：異文化間コミュニケーションの課題とデジタル化の影響（Challenges in Cross-Cultural Communication and the Impact of Digitalization） ビジネスや外交の現場における異文化理解の重要性と、オンラインコミュニケーションがそれに与える影響（非言語的要素の欠如など）を論じる文章。国際教養学部の核心的な学問領域であり、現代的な課題を反映している。
• 情報源と語彙の推奨: 国際ビジネス史に関する書籍、National Geographic、The Economist (Internationalセクション)。重要語彙：cross-cultural communication（異文化コミュニケーション）、supply chain（サプライチェーン）、logistics（物流）、global history（グローバルヒストリー）、geopolitical risk（地政学的リスク）。

Section 3: Keio University - Faculty-Specific Topic Forecasts

3.1 経済学部 (Faculty of Economics)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: バランス感覚と多角的な視点を尊重し、学問的基礎に基づいた厳密な思考力を備えた人材の育成を目指す 。英語試験は、ある政策的課題に対して賛成・反対の両論を提示する

  二項対立型の長文が最大の特徴 。この形式は、多面的な社会問題を分析する能力を直接的に試すものである。自由英作文もこのテーマと連動することが多い 。

• 過去のテーマ分析: 顔認識技術、公的芸術支援、最低賃金制度、移民受け入れなど、賛否が分かれる社会経済的なテーマが一貫して出題されている 。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：高齢化社会の経済政策（The Economics of an Aging Population） 日本の（そして世界の）人口動態の変化に対する具体的な政策を巡る両論併記の文章。例えば、「賛成論：高齢者介護や自動化技術への大規模な公的投資（シルバー・ニューディール）を実施すべきだ」に対し、「反対論：市場原理に基づいた解決策、規制緩和、そして移民受け入れの拡大で対応すべきだ」といった対立構造。このテーマは時宜を得ており（マクロトレンド1.4 ）、日本に直結する課題であり、かつ同学部得意の二項対立形式に完璧に適合する。
  • 次点予測：巨大テック企業規制論（Regulating Big Tech: Antitrust vs. Innovation） 「賛成論：競争を促進するために巨大テクノロジー企業を分割すべきである」という主張と、「反対論：それらの企業規模こそがグローバルな競争力とイノベーションに不可欠である」という主張を対比させる。マクロトレンド1.1と1.2を結びつける、世界的な経済論争である。
• 情報源と語彙の推奨: The Economist（一つの問題に対し多角的な視点を提示することが多いLeadersやBriefingセクション ）、ブルッキングス研究所などのシンクタンクが発行する政策レポート。重要語彙：

  demographic dividend/drag（人口ボーナス／オーナス）、fiscal sustainability（財政の持続可能性）、dependency ratio（従属人口指数）、antitrust（独占禁止）、monopoly（独占）、network effects（ネットワーク効果）。

3.2 商学部 (Faculty of Business and Commerce)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 早慶レベルの基礎と位置づけられ、標準的で質の高い問題が出題される 。高得点での競争が予想されるため、確実な解答力が求められる 。
• 過去のテーマ分析: 未来予測（2050年の世界 ）、新しい経済概念（ユニバーサル・ベーシック・インカム ）、企業の責任ある行動（価値主導型リーダーシップ ）など、未来志向で実践的なテーマが多い。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：サーキュラーエコノミーのビジネスモデル（Business Models for the Circular Economy） 製品の修理、再利用、再製造などを通じて、廃棄物を出さずに資源を循環させるビジネスモデルの具体的な成功事例や、その導入における課題を分析する文章。これはマクロトレンド1.3の核心であり、過去の「責任あるビジネス」というテーマ をより具体的かつシステムレベルで発展させたものである。
  • 次点予測：ハイパー・パーソナライゼーション時代のマーケティング倫理（Marketing Ethics in the Age of Hyper-Personalization） AIとビッグデータを活用して、個々の消費者に最適化されたマーケティングがもたらす便益と、プライバシー侵害や消費者の操作といった倫理的問題を論じる文章。マクロトレンド1.1を商学部の視点から捉えたものであり、現代的な課題意識を反映している。
• 情報源と語彙の推奨: Harvard Business Review（Marketing, Operationsセクション ）、

  Wired、Scientific American 。重要語彙：

  circularity（循環性）、upcycling（アップサイクル）、dematerialization（非物質化）、planned obsolescence（計画的陳腐化）、data privacy（データプライバシー）、consumer behavior（消費者行動）。

3.3 法学部 (Faculty of Law)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 早稲田大学法学部と同様、膨大な英文量を高速で処理する能力が求められる「時間との戦い」が特徴 。語彙レベルは高いが、奇問は少なく、速読即解能力が合否を分ける 。
• 過去のテーマ分析: テクノロジーが社会に与える影響（Twitterでの偽ニュース拡散 ）、著名人へのインタビュー記事 など、現代社会が直面する具体的な問題を題材とすることが多い。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：ビッグテック・プラットフォーム規制（The Regulation of Big Tech Platforms） 巨大IT企業が持つ社会的影響力（言論空間の支配、市場の独占など）に対し、国家はどのように規制を課すべきかを論じる文章。欧州のデジタルサービス法（DSA）などを例に、具体的な規制内容とその是非を問う。これはマクロトレンド1.1および1.2と直結し、現代法学の最前線にあるテーマである。
  • 次点予測：偽情報・誤情報の拡散メカニズムとその対策（The Spread of Misinformation/Disinformation and Countermeasures） 過去に出題されたフェイクニュースのテーマ をさらに掘り下げ、認知心理学的な側面や、プラットフォームのアルゴリズムが拡散にどう加担しているかを分析し、ファクトチェックやメディアリテラシー教育といった対策の有効性を議論する文章。
• 情報源と語彙の推奨: The New York Times (Technologyセクション)、MIT Technology Review、The Economist。重要語彙：platform regulation（プラットフォーム規制）、disinformation（偽情報）、content moderation（コンテンツモデレーション）、echo chamber（エコーチェンバー）、antitrust law（独占禁止法）。

3.4 文学部 (Faculty of Letters)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 120分で約2,000語の超長文1題のみ、そして紙の辞書持ち込み可という極めて特殊な形式を持つ 。この形式が要求するのは、速読力ではなく、文脈におけるニュアンスや筆者の意図を深く読み解く

  精読力と、それを的確な日本語で表現する記述力である 。アドミッション・ポリシーでも、古典から最新論文までを読み解く語学力と論理的思考力が求められている 。

• 過去のテーマ分析: 「戦争はなぜ起こるのか」 、「テクノロジーへの愛着と代償」 、「言語とアイデンティティ」 、「創造性の本質」 など、極めて抽象的で哲学的なテーマが一貫して選ばれている。出典は学術書や

  The New York Times、Aeonなどのエッセイが多い 。

• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：現代における政治哲学 — リアリズム vs モラリズム（Political Philosophy: Realism vs. Moralism in International Relations） バーナード・ウィリアムズの著作 に見られるような、権力や国益を重視する現実主義（リアリズム）と、人権や道徳的価値を重視する理想主義（モラリズム）との間の根源的な緊張関係を考察する哲学的な論考。これは時代を超えた哲学的論争であり、現在の地政学的状況（マクロトレンド1.2）とも呼応し、同学部が要求する深く抽象的な思索に完璧に合致する。
  • 次点予測：デジタル存在の現象学（The Phenomenology of Digital Existence） ソーシャルメディア、VR、AIとの対話が、我々の自己、時間、社会的つながりといった主観的経験をどのように変容させているのかを探求する哲学的なエッセイ。過去のテクノロジーへの愛着というテーマ を踏襲しつつ、より根源的・哲学的なレンズで考察するもので、マクロトレンド1.1および1.4 とも関連する。
• 情報源と語彙の推奨: 哲学・政治学・社会学の学術書（参考文献リスト などが参考になる）、

  Aeon、The New York Review of Booksなどの長文エッセイ。語彙は技術的ではなく、抽象的・哲学的になる：normative（規範的）、utilitarianism（功利主義）、deontology（義務論）、phenomenology（現象学）、authenticity（真正性）、alienation（疎外）、political realism（政治的現実主義）。

3.5 総合政策学部・環境情報学部（SFC） (Faculty of Policy Management / Faculty of Environment and Information Studies)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 「問題発見・解決」を理念に掲げ、文理融合の視点から実践的な知を追求する 。英語試験は英文量が非常に多く、ITや最新テクノロジーに関する未知の専門用語も登場するが、求められるのは単語の意味そのものよりも、文脈から意味を類推し、論旨を素早く掴む

  情報処理能力と瞬発力である 。

• 過去のテーマ分析: 「3Dプリンターが与える新しい考え方」「スタートアップ精神を維持する企業」など、常に最先端のテクノロジーや社会システムに関するテーマが選ばれる 。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：スマートシティと市民データ（Smart Cities and Civic Data） IoTセンサーやAIを活用して都市機能を最適化するスマートシティの構想と、そこで収集される膨大な市民データの所有権、プライバシー、ガバナンスを巡る課題を論じる文章。これはテクノロジー（マクロトレンド1.1）、社会システム、ガバナンス（マクロトレンド1.2）を融合する、SFCの理念を体現したテーマである。
  • 次点予測：分散型システムと新しいガバナンス（Decentralized Systems and New Forms of Governance） ブロックチェーン技術などを活用した分散型自律組織（DAO）や、中央集権的な管理者を必要としない新しい形の社会的意思決定システムについて論じる文章。SFCが探求する未来の社会像に合致し、技術的・社会的に極めて先進的なテーマである。
• 情報源と語彙の推奨: Wired, MIT Technology Review、SFCの教員が関わる研究プロジェクトやシンポジウムの資料 。重要語彙：

  smart city（スマートシティ）、decentralized governance（分散型ガバナンス）、human-computer interaction（人間とコンピュータの相互作用）、IoT (Internet of Things)、blockchain（ブロックチェーン）。

3.6 理工学部・医学部・薬学部 (Faculty of Science and Technology / School of Medicine / Faculty of Pharmacy)

• 確立されたプロファイルと学術的志向: 各学部ともに専門性が高く、それぞれの分野に関連した科学的・医学的なテーマが出題される。理工学部は年度による形式の変動が大きく、多様な問題への対応力が求められる 。医学部は記述問題の比重が高く、和訳や説明問題など総合的な英語力が試される 。薬学部は英文自体の難易度が高いとされる 。
• 過去のテーマ分析: 薬学部では「子供が助けを求めることをためらう心理的要因」 、医学部・理工学部ではそれぞれの専門分野に関連する最新の研究動向などが扱われる。
• 2026年度予測と根拠:
  • 最有力予測：生命倫理 — ゲノム編集とデザイナーベビー（Bioethics: Gene Editing and Designer Babies） CRISPR-Cas9などのゲノム編集技術がもたらす治療的可能性と、人間の遺伝子を改変することの倫理的・社会的・法的問題を論じる文章。これはマクロトレンド1.4の核心であり、医学・薬学・生命科学を学ぶ上で避けては通れないテーマである。
  • 次点予測：ヘルスケアにおけるデータサイエンスとAIの応用（Applications of Data Science and AI in Healthcare） AIによる画像診断支援、ビッグデータを用いた創薬プロセスの加速、個別化医療の実現など、データサイエンスが医療をどのように変革しているかを解説する文章。マクロトレンド1.1と各学部の専門性を結びつける、実践的かつ先進的なテーマである。
• 情報源と語彙の推奨: NatureやScienceの一般向け解説記事（News & Viewsなど） 、

  Scientific American、主要な医学・薬学ジャーナルの総説（レビュー）論文。重要語彙：bioethics（生命倫理）、gene editing（ゲノム編集）、clinical trials（臨床試験）、data-driven healthcare（データ駆動型ヘルスケア）、epidemiology（疫学）、personalized medicine（個別化医療）。

Section 4: Strategic Recommendations for Targeted Reading and Preparation

これまでの分析を踏まえ、2026年度の早慶入試に向けた、より効果的で戦略的な英語長文対策を提示する。単に単語を覚え、文法を学ぶだけでは、現代の入試が要求する高度な情報処理能力とテーマリテラシーには対応できない。

4.1 A Prioritized Reading List: Aligning Publications with Target Faculties

すべての受験生がすべての英文メディアを読む必要はない。志望学部の特性に合わせて、情報源に優先順位をつけることが極めて重要である。

• 社会科学系志望者（早大政経、慶大経済・法など）: 最優先すべきはThe Economistである。この週刊誌は、国際政治、経済、社会問題を網羅し、しばしば一つのテーマに対して多角的な視点（賛成・反対、歴史的背景、将来的展望）を提示する。戦略的な読み方としては、「The World This Week」で一週間の動向を把握し、「Leaders」で論説の構造を学び、志望分野に関連する地域セクション（欧州なら"Charlemagne"、アジアなら"Banyan" ）や「Briefings」で専門知識を深めるのが効果的である。
• 商学系志望者（早大商、慶大商など）: Harvard Business Review (HBR) を中心に据えるべきである。HBRは、経営戦略、リーダーシップ、マーケティングなど、ビジネス界の最新動向を扱う。その記事は、実践的なケーススタディ、研究に基づく新たな理論、そして未来を展望する大局的なエッセイなど、多様な形式をとっており 、商学部入試で問われる思考の型を網羅的に訓練できる。
• 理工系志望者（早大理工、慶大理工・医・薬など）: Scientific American、Nature、Science を定期的に読む習慣が不可欠である。特に、専門家以外にも理解できるように書かれた巻頭言、特集記事、「News & Views」セクション は、複雑な科学的トピックを明快に説明するスタイルであり、入試問題の英文と酷似している。専門的な研究論文そのものではなく、これらの解説記事に焦点を当てるべきである。
• 人文科学系志望者（慶大文、早大文・文構など）: The New York Times、The Guardian といった質の高い新聞の長文エッセイや書評、そしてAeonのようなオンラインマガジンが最適である。これらの媒体は、ジャーナリスティックな速報性よりも、思索の深さや文章の質を重視しており、慶應文学部のような精読を要求する試験への対策として極めて有効である。

4.2 Developing Thematic Background Knowledge: Moving Beyond Vocabulary

現代の早慶英語長文における最大の障壁は、単語の意味がわからないことではなく、文章が扱っているテーマそのものに馴染みがないことである。試験本番で初めて「サーキュラーエコノミー」という概念に触れた受験生は、その基本概念（アップサイクル、デマテリアライゼーションなど ）を理解するだけで多大な認知的負荷を強いられる。

一方で、事前にこのテーマに関する記事を2、3本読んでいた受験生は、「知識の配当（Knowledge Dividend）」を享受できる。彼らは既に基本的な語彙と概念的枠組みを保有しているため、認知的負荷が大幅に軽減され、筆者の主張のニュアンスや設問の意図を読み解くことに集中できる。この差は、特に時間的制約の厳しい試験において決定的なものとなる。

したがって、予測される高確率テーマ（地経学、AI倫理、サーキュラーエコノミー、生命倫理など）について、事前に自分なりの**テーマ別用語集（Thematic Glossary）**を作成し、主要な概念や論点をまとめておくことは、単なる付け焼き刃の知識習得ではなく、読解速度と精度を飛躍的に向上させるための強力な戦略的投資である。

4.3 A Framework for Active Reading and Critical Analysis

推奨されるメディアをただ漫然と読むだけでは、試験で問われる能力は身につかない。重要なのは、筆者の論理構造を能動的に分析しながら読む「アクティブ・リーディング」の実践である。慶應文学部の要約問題 や早稲田理工学部の論理構造を問う問題 は、まさにこの能力を試している。以下のフレームワークを日々の学習に取り入れることを強く推奨する。

1. 読む前に（Before Reading）:
   • このテーマについて、自分は何を知っているか？
   • 情報源は何か？（例：The Economistなら、リベラルで自由市場主義的な視点を持つ可能性が高い） その媒体が持つであろう視点を予測する。
2. 読みながら（During Reading）:
   • 筆者の**中心的な主張（Thesis Statement）**は何か？
   • 各段落の機能は何か？（例：証拠の提示、反論の導入、結論の要約など）
   • However, Therefore, In contrast といった、論理の転換を示すディスコースマーカーに印をつける。
3. 読んだ後に（After Reading）:
   • 文章全体の議論を、自分の言葉で3～5文で要約する。
   • この議論の最も説得力のある点、あるいは最も弱い点はどこか？

この単純なプロセスを繰り返すことで、英文を単なる文字の羅列としてではなく、意図を持った論理の構築物として捉える視点が養われる。これこそが、2026年度の早慶入試を突破するための最も本質的なスキルである。