IAは最終評価の20%——「試験前に確定できる2割」
IB Chemistryにおいて、IA（Internal Assessment：内部評価）は最終評価の20%を占めます。これは、本番の試験の出来に左右されず、自分の努力次第で事前に確定させられる2割ということです。
2024年5月試験のデータでは、Chemistry HLの7取得率は13.8%（受験者18,602名、平均評価4.7）、Chemistry SLは8.6%（17,118名、平均4.2）。HLとSLで5ポイント以上の差があります。この差の一部は、IAへの取り組み方の差でもあると考えています。
そしてIAで評価が伸び悩む最大の原因は、実験の技術的な難しさではありません。テーマ設定の時点で、評価基準に届きにくい設計になっていることです。
2025年新課程でIAの評価基準が変わった
Chemistry・Biology・Physicsは2025年5月が新課程の初回試験でした。IAについても評価基準が整理され、現在は以下の4つの観点で評価されます（各6点、計24点）。
- Research design（研究デザイン）
- Data analysis（データ分析）
- Conclusion（結論）
- Evaluation（評価）
旧課程と比べて基準の数が絞られ、ConclusionとEvaluationの比重が相対的に高まっています。つまり「実験をやってデータを取った」だけでは半分にしか届かず、そこから何を結論づけ、自分の手法をどう批判的に振り返るかが、評価の後半を決めます。
※ 評価基準の正確な名称・配点は、最新のSubject Guideで必ずご確認ください。
良いテーマの3つの条件
条件1：独立変数が明確で、自分で操作できる
「何を変えたら、何が変わるか」が一文で言えるテーマを選ぶことが出発点です。濃度、温度、pH、時間、触媒の量——測定でき、かつ自分でコントロールできる変数であることが必須です。逆に、変数が曖昧なテーマは、Research designの時点で評価が伸びません。
条件2：十分な量とレンジのデータが取れる
Data analysisで評価を得るには、分析に耐えるデータが必要です。目安として、独立変数は5水準以上、各水準で3回以上の繰り返し測定。データ点が3つしかなければ、傾向を論じることも、誤差を評価することもできません。テーマを決める段階で「この設定で何個のデータ点が取れるか」を計算しておくべきです。
条件3：自分の関心と結びついている
新課程では評価基準として整理されましたが、探究の動機が自分のものであることは依然として重要です。「なぜこのテーマを選んだのか」を自分の言葉で説明できないテーマは、Conclusionでの考察も表面的になります。日常生活、部活、地域の話題、進路で興味のある分野——出発点は何でも構いません。
よくある失敗パターン
教科書の実験をそのままなぞる
安全ではありますが、独自性がなく、Research designで頭打ちになります。既存の実験をベースにするのは構いませんが、必ず自分なりの変数や条件を一段加えましょう。
変数を欲張りすぎる
「濃度と温度の両方を変えたらどうなるか」と考えたくなりますが、変数が増えると何を検証しているのか不明確になり、統制変数の管理も破綻します。一つの独立変数に絞るのが鉄則です。
Evaluationが「時間が足りませんでした」で終わる
Evaluationは反省文ではなく、方法論の限界を化学的に論じるセクションです。「温度の統制が不十分で、この反応速度の測定に系統誤差が生じた可能性がある」というレベルまで具体化して初めて得点になります。
期限ギリギリで始める
Chemistry IAは実験の再実施が必要になることが珍しくありません。1回目でうまくいかない前提でスケジュールを組むべきです。
テーマを決める前に、評価基準を仮埋めする
実務的に最も効果的な方法をひとつ紹介します。テーマ候補を3つ挙げたら、それぞれについて4つの評価基準の欄を作り、「この基準で自分は何を書けるか」を一行ずつ仮に埋めてみるのです。
書けない欄があるテーマは、実験を始めてからも同じところで詰まります。この作業は30分ほどで終わりますが、数週間分の手戻りを防ぎます。
Structure and Reactivityの枠組みを活かす
新課程のChemistryは「Structure（構造）」と「Reactivity（反応性）」という2つの大テーマの下に、それぞれ3つのストランドが配置される構成になっています。IAのテーマも、この枠組みのどこに位置づけられるかを意識すると、シラバスとの接続が明確になり、考察に深みが出ます。
テーマ候補の出し方：3つの入り口
「面白いテーマが思いつかない」という相談は非常に多いのですが、多くの場合は考える入り口が1つしかないことが原因です。実務的には、次の3方向から候補を出すと詰まりにくくなります。
入り口1：シラバスの単元から逆に探す
反応速度論、平衡、酸塩基、酸化還元、熱化学——学んだ単元を一覧にして、「この単元で自分が測れる量は何か」を書き出します。たとえば反応速度論なら、濃度・温度・触媒量に対する反応速度。単元起点なので、考察でシラバスの理論と接続しやすいという利点があります。
入り口2：身の回りの現象から探す
市販の飲料の酸性度、洗剤の界面活性、金属の腐食速度、食品の抗酸化——日常の題材は動機を語りやすく、Conclusionでの考察にも厚みが出ます。ただし、独立変数を1つに絞れる形に落とし込めるかを必ず確認してください。
入り口3：進路と結びつける
医薬系志望なら薬物の安定性、環境系志望なら水質指標といった具合に、志望分野と接続させておくと、後の出願書類や面接でIAの経験をそのまま語れます。EE（Extended Essay）のテーマとの整合も考えておくと、Grade 12の負荷が下がります。
この3方向で候補を5〜6個出し、そこから前述の「評価基準の仮埋め」で絞り込むのが、最も手戻りの少ない進め方です。
まとめ
Chemistry IAは最終評価の20%を占め、試験前に確定できる貴重な得点源です。評価の伸びしろの大部分はテーマ決定の段階で決まります。実験の派手さではなく、独立変数の明確さ、データ量の確保、そして自分の言葉で語れる動機——この3点を満たすテーマを選び、評価基準を先に仮埋めしてから着手することを強くおすすめします。
執筆段階の具体的な進め方は理系IAの書き方ガイド、科目全体の対策はIB Chemistry対策ページをご覧ください。