【目指す答案】事例を何本解くのが合格目安？～AI作問解答採点添削対応版

｢2次｣学習時間を50・150・300hの3タイプに分けるとき、これは能力差ではなく投入時間の違いにすぎず、学習の質さえ担保すればどのモデルでも合格可能です。

50hモデル：前提知識と業務経験が厚く短期集中が効く層に適合し、毎回の演習に目的を一つだけ設定して高速で回すことにより、限られた時間でも因果構造の再現性を維持できます。
150hモデル：最も一般的で、週当たりの確保時間が安定している層に合い、骨子設計と答案化を分離して反復することで、出題の揺らぎに耐える標準的な地力を育てます。
300hモデル：過年度の思い込みを矯正したい層や基礎を再構築したい層に有効で、量に頼るのではなく、誤学習の除去と型の刷新を主目的に据えることで、うっかりベテ勉するほど落ちやすい逆選択を避けられます。

｢2次｣は80分で設問要求を解釈し、与件をサーチし、100字×5問を手書きで仕上げるマス目のゲームであり、本番で試行錯誤する余裕がないため、前工程での思考整流が得点を左右します。構想40分と清書40分が標準となり、答案の手書き力をいくら鍛えても前半の論点設計が甘ければ失点は避けられず、逆に前半で骨子を固めれば100字手書きは単なる作業となって不合格リスクが下がります。

よって学習到達目安は「手書き時間の増加」でなく「構想の精度と読みやすい100字の清書」となり、80分の時間制約下でうっかり100字手書きの量を追うほど、前半骨子の質が下がっていきます。

学習時間を手書き0.30、事例Ⅳ0.25、Word・AI0.25、構想・まとめ0.20と定め、1事例あたり学習時間を手書き120分、Word・AI40分と固定すると、50h→手書き9本、150hで21本、300h→45本と、100字×5問を手書き解答してよい上限が決まります。

手書き本数が一見過少に見えても、総アウトプット量はWord/AIが補完するため、因果表現の多様性と字数制御の精度がむしろ向上します。構想・まとめに配した0.20は本数換算せず、根拠表の整備、頻出因果のテンプレ化、与件引用の言い回しの標準化に充て、清書以前の誤差要因を計画的に削減します。

試験委員が採点で重視するのは、与件理解の正確さ、設問との対応関係、因果の妥当性と助言の実行可能性とされ、努力の多寡は評価どころか敵視されます。しかし万年不合格を重ねるおベテほど、100字の手書きに勉強時間を充てがちで、与件の読み替えや設問解釈の誤りを直す機会が減っていきます。

評価軸が「短時間で妥当な因果を構成し、100字に収める力」である以上、試験委員が本来求める学習とは前半40分の骨子作成ですから、100字の手書きや写経の増加はスコアに連動せず、むしろ誤った型を強化するリスクを増やします。

他に100字手書きの欠点は、疲労下の作業は文末処理や重複表現を固定化し、文章を読みにくくし｢思考の爪痕｣を消す方向に作用します。さらに過去問暗記の弊害として、文面の記憶は初見の文脈に転用できず、与件で問われた論点を見落とす原因になる。最後に学習生産性を誤認し、80分の事例を手書きで何本も解いてお勉強した気になるほど、前半骨子の作成スキルが上がらないまま時間が溶けます。

対処は「構想の可視化→口頭答案→Word100字→手書き最小化」の順で、書く前に因果を確定し、タイピングで字数と論理の誤差を計測し、最後に手書きで本番慣れすることが合理的です。

事例1本を手書き解答すると、解答80＋復習40＝120分3時間のお勉強になります。しかしAI事例をAI解答させると1事例に40分もかからず、さらに過去問の傾向に縛られない事例多様性の利点もあり、この多様性は「与件の別解発見」と「因果表現の選択肢拡張」をもたらして妥当解を導きます。

さらにAIに作問→解答→採点→100字添削を一気通貫で回させると、採点基準の再現と自分の癖の抽出が速まり、骨子作成ミスを次の演習までに修正できます。採点者が測りたい「効率的に答を導く力」は、演習一回当たりのアウトプットを最大化し、時短するほど安定高得点で合格しやすい事実を裏付けます。

本試験の答案作成40分は短縮不可の前提で、手書き練習偏重でふぞろいの根拠盛り詰め答案にならないよう、学習50h→9本、150h→21本(1事例あたり7本)、300h→51本を事例手書きの上限にします。前半期はゼロ〜ごく少数に抑え、骨子とWordで因果を固め、中盤期に採点結果が安定したら週一で導入し、直前3〜4週間で頻出パターンの確認に集中的に充てます。

一本ごとに「与件根拠の引用率」「因果の欠落有無」「100字適合率」を記録するなど、目標値を満たしてオーバーペースな時はWord運用に戻すなど、100字手書きがお勉強と思い込んでしまうミスを防ぎます。

演習は「骨子（箇条）→口頭答案→Word100字→AI採点→AI添削→再Word」の順で回し、毎回の学習目的を一つに限定して効果測定します。AI作問では与件の業種・制約・強み弱みを指定して設問を生成させ、解答では100字制約と因果三節（原因→対策→効果）を強制し、採点では要素の過不足と因果の破綻を数値で返し、添削では冗語削減と与件語句の適合を修正させます。

こうして一本当たり40分で完結するループで事例の総量を確保することで、語彙の最適化と因果の定型化が進み、実際の100字手書きで迷いが生じるリスクを避けます。

この最小手書き×AI作問解答にチームで取り組むときは、答案・骨子・採点ログをクラウドで一元管理し、命名規則とバージョン管理を定め、誰がどの観点でどの誤りを繰り返すかを可視化します。チームでは週次で相互レビューを行い、各自のトップ答案をテンプレ化して共有し、AIに合議要旨を要約させて次週の演習条件に反映します。

ダッシュボードには「100字適合率」「与件引用率」「因果欠落率」「所要時間中央値」を並べ、基準を下回る指標には手書きを厚く再配分する仕組みにすると良いでしょう。こうして「手書き最小化×Word/AI最大化×デジタル一元化」が循環し、試験委員が望む合格時短と、診断士＝生成AI活用度No.1国家資格となる複数効果を、同時多元的に達成できます。