自分たちが2割で受かる代償に、数あるスクールをほぼ絶滅に追いやる隣のふぞの繁殖力は見事の一言。今日のAIは、その手段である｢セミナーロンダリング｣をバッサリ行きます。
各スクールで学び、正規のカリキュラムを通じて知識やノウハウを獲得した試験合格者。この時点でのノウハウは個人とスクールに紐ついている。
合格直後の受験生に「受験生支援団体」が背後から忍び寄り、受験生支援を口実に見事な手際で勧誘。狙いがスクールノウハウを外部に持ち出させることにあると、この時点では気づかない。
合格者は「合格セミナー」で体験談の披露を求められ、その場の空気で自分の学習過程・弱点克服法・スクール教材の活用法など、うっかりスクールノウハウを告白してしまう。
各スクールから生まれたノウハウが、セミナーを通じて収奪・集約され、一瞬で同友館に独占される。その結果スクールの差別化が失われ、市場支配が進むと知って納得。
【【今日からできる】2次当確アクション20選～こんな悩みをすぐ解決！
右も左も知らないヒヨコ診断士を｢先生！｣｢先生！｣とおだてるD社の手腕は見事。合格者に｢これでいつかはセミナー講師？｣と勘違いさせる情弱商法として、消費者保護庁の監視下に入る日もすぐそこです。
隣のふぞを見ると油断しがちだが、試験委員が求める実際の合格ラインはノウハウ裸踊りの遥か上。この時期よくある悩みをリストにし、今からできるアクション20選をAI提案します。
Value：答案の価値を高める
この時期よくある悩み20選
①根拠探索に時間がかかり、要旨や数値を取り逃がして答がブレる。
②題意を外し、結論と根拠の順序が揺れて効果が曖昧になる。
③施策①②③の並列列挙に流れ、因果が断片化して日本語が破綻。
④同じ過去問を何度も解くと、正解を覚えてしまって収穫逓減。
⑤本番80分のタイムマネジメントで失敗し、悔やんでも悔やみきれない。
悩み：根拠探索に時間がかかり、要旨や数値を取り逃がして答がブレる。
AIが各段落を要約し見出し化、数値・固有名詞抽出と設問別タグ付けで根拠索引を生成し、段落番号対応表も出力して自動更新。参照箇所を即時特定できて思考の迷走を防ぎ、短時間でも因果が切れず精密な100字答案を安定再現でき、本番でも再現性が高い。
悩み：題意を外し、結論と根拠の順序が揺れて効果が曖昧になる。
AIが設問文を「何を・どう」に分解して対象範囲と制約条件を特定し、結論→根拠→効果の骨子を作って優先順位をつけて提案。題意と答え方の軸が事前に一致し、論点の重複や漏れが減って撤退基準も明瞭にすることで、結論先行の読みやすい安定A答案になる。
悩み：施策①②③の並列列挙に流れ、因果が断片化して日本語が破綻。
AIが事例～Ⅲ過去問を解析して課題→施策→効果の頻出型を抽出し、適用条件と併記した読みやすい100字の構文集を生成する。素早く適用することで誤用を避け、与件に沿う施策選定が因果でつながり、初見事例でも日本語としておかしくない100字答案を安定して再現できる。
悩み：同じ過去問を何度も解くと、正解を覚えてしまって収穫逓減。
AIで新作事例を作成し、別のAIに解答させて採点基準と講評を出力し、減点箇所をデータベース化し次の改善仮説にリンクする。新作演習事例での仮説検証を素早く回すサイクルが定着し、答案の再現性が高まり短期間で答案の精度とスコアがWで高まる。
悩み：本番80分のタイムマネジメントで失敗し、悔やんでも悔やみきれない。
AIが本番相当のタイムスケジュールと見直しチェックリストを生成し、合致・照合・因果・字数・表記等の順で点検するマニュアルにする。見直しの型が定まって時間配分が安定し、ミスの再発が抑えられ、緊張下も手順通り動けて当日は普段の8割の力で合格答案を書ける。
悩み→施策→効果の因果の順で、猫でもできる再現性・標準化を実現する生成AI。ふぞろいが生涯賭けてこの辺りまで、残り3/4はふぞが知らない差別化要素です。
Rarity：ふぞが一生知らない希少性
この時期よくある悩み20選
⑥科目ごとの知識がブツ切りで、理解が1つにつながらない。
⑦過去問のパターンを覚えてしまい、新規事例でサッパリ。
⑧自答案のどこで失点したかを特定できず、改善策が見つからない。
⑨答案の良い・悪い点どちらかばかりに目が行き、改善バランスが悪い。
⑩やればやるほど題意を外し、キーワード以外の施策が不明。
悩み：科目ごとの知識がブツ切りで、理解が1つにつながらない。
AIが人事×財務と販促×ITなどの科目またぎ知識を複数提案し、コスパタイパを意識した｢つながる学習｣で答案の厚みをサポート。視点が多層化して施策が具体に根差し与件制約との整合が取りやすく、覚える知識を減らして整理し、実務のいざというときに素早く取り出せる。
悩み：過去問のパターンを覚えてしまい、新規事例でサッパリ。
AIが年度別採点傾向を比較要約して作問採点変化を感知(Sense)し、次の年にも使える構文を構築し100字答案例として捕捉(Seize)する。試験委員の題意を汲むことで作問変化しても骨子がブレず、試験委員が合格者構成を変容(Transform)する流れを捉えて、試験に当確する。
悩み：自答案のどこで失点したかを特定できず、改善策が見つからない。
AIが再現答案を収集し、キーワードの数以外の設問合致率・効果具体度などのKPIを設けて採点し、自答案との差分で勝ち負けを明確にする。弱点が定量可視化され着手点が絞れることで参考にすべき他者強みを明確にし、最短距離で今年の安定A答案にまっしぐら。
悩み：答案の良い・悪い点どちらかばかりに目が行き、改善バランスが悪い。
AIが同一設問の良例と悪例を生成し因果欠落や抽象過多を指摘し、数値プロセスへの言い換え案を提示し、答案の置換を支援する。癖の自覚が進み抽象列挙が因果文へ置換され、読みやすさと説得性が両立して採点者の負担が下がり、合格圏評価へ引き上げられます。
悩み：やればやるほど題意を外し、キーワード以外の施策が不明。
AIに誤答パターンを登録して題意外し・因果飛躍・根拠薄をタグ化し、次のAI作問に反映して克服履歴を可視化する。再発しやすい癖が早期に検知され対策が習慣化し、弱点の穴埋めが計画通り進むことで下振れが減り、答案やスコアのバラつきを防げる。
キーワードの数を増やす一択で、やればやるほど理由は①②③。以上により○○の盛り詰め化するふぞ答案。そこでAIを使い、キーワード盛り詰め以外の改善策をバランス良く実行します。
Imitability：ふぞが苦手なAI利用で模倣困難
この時期よくある悩み20選
⑪根拠が増えてオーバーフローし、理由は①②③の並列列挙に。
⑫100字が埋まらない一方で、いざ埋めても加点されない所が多い。
⑬事例Ⅱの150字、Ⅲの120～150字の書き方がとにかく苦手！
⑭段落と設問の対応、また解答に使った根拠段落を特定しづらい。
⑮AIを使ってみたものの、与件を採点させるだけで精一杯。
悩み：根拠が増えてオーバーフローし、理由は①②③の並列列挙に。
AIに100字1文三3節の訓練素材を生成させて主述と接続重複を検出し、箇条並列を禁じて施策→仕組み→効果に書き換えた因果答案例を眺める。列挙が消えて因果の流れが一目でわかり、読み手の迷いを減らすことで採点時の負担が下がり、短時間でキーワード＋αの加点がもらえる。
悩み：100字が埋まらない一方で、いざ埋めても加点されない所が多い。
AIに110字答案を生成させヒトが100字に推敲することで、結論→仕組み→効果になる100字1文3節因果の構文構造を身に着ける。加点要素を残したまま冗長表現を排し、読点の位置も安定して結論まで一気に読ませ、多数派同質答案に埋もれない｢キレイな100字の因果答案｣になる。
悩み：事例Ⅱの150字、Ⅲの120～150字の書き方がとにかく苦手！
AIが提唱する｢これにより/これに加え｣を使って主効果と副次効果を分離し、100字なら1文で示す因果を、120字以上は2文で示せることを確認。因果接続詞を使うことで採点者の集中力が途切れず、冗長な言い回しやマス目の浪費を避け、一気通貫で読みやすい120字答案になる。
悩み：段落と設問の対応、また解答に使った根拠段落を特定しづらい。
AIがキーワード単位で使った設問とその引用段落番号を一覧表にし、根拠レス解答箇所にアラームを出して削除か再根拠付けを促し自動更新する。採点者に加点されない言い回しが早期に見つかり、ムダ表現やふぞろいフレーズが排除されて主観混入が抑え、採点者にスムーズに加点しやすい安定A答案になる。
悩み：AIを使ってみたものの、与件を採点させるだけで精一杯。
AIがチーム学習前にドラフトを提示して与件概要と解答骨子を示し、答案の是非自体に学習時間が偏らないようにする。議論の出発点をそろえてその日の学習ゴールが早く定まり、意見の差分も因果で統合され、短時間でも完成度の高い、量より質のチーム学習になる。
大量情報を同時大量に出力し、優先順位をつけた処理＝スコア獲得力を高めるのが、AIを使ったチーム学習。たった100字の因果構築に苦慮する隣のふぞでは、ここのだいぶ手前でギブアップです。
Organization：4人1組チーム学習で組織化
この時期よくある悩み20選
⑯チーム学習をやってみたものの、翌週はまた同じ所で議論がループ。
⑰100字手書きに気を取られ、マイ答案こそがベストとベテ同士で罵り合い。
⑱提案内容が古くて解像度が低く、やればやるほどふぞ答案に。
⑲勉強会をしよう！の掛け声倒れで中身がからっぽ。
⑳同じ過去問を解くほど80分が作業化し、思考停止が進んでふぞ答案に。
悩み：チーム学習をやってみたものの、翌週はまた同じ所で議論がループ。
AIが学習会議事録を要約し論点別に整理し時間超過・題意外し・根拠探索停滞の原因を因果特定し、改善課題を抽出して記録する。次回は前回の反省からスタートさせてその日の達成課題を明確にし、同じ失敗再発を減らし、タイムロスを防いで｢学習時間の質｣を高めて好パフォーマンスへ。
悩み：100字手書きに気を取られ、マイ答案こそがベストとベテ同士で罵り合い。
AIが複数答案を因果明瞭度・与件照合率・効果具体度で採点し、要素を抽出し共通化し、改善ポイントをダッシュボード提示する。恣意的評価を抑えて改善が全員に波及し、上位答案の勝ち筋を共有して各自の着手点が揃い、チームの答案が一つに揃って全員当確に一歩近づく。
悩み：提案内容が古くて解像度が低く、やればやるほどふぞ答案に。
AIが人事・マーケ・生産のトレンドを収集し要約し、与件に適合する実装プロセスとして解答要素候補として提示する。解答マス目が抽象から具体に落としこまれて与件制約と整合し、実行可能性の高い施策として採点者の好感を得る。
悩み：勉強会をしよう！の掛け声倒れで中身がからっぽ。
AIが週次演習・復習・弱点補強を編成し達成率を可視化、遅れに対してアラートを出して、次週での挽回を促し、予定以上の効果達成を支援する。予定した事例の回転本数が維持されて学習バランスが改善し、｢2次｣本番2週間前に合格実力到達を実感できる。
悩み：同じ過去問を解くほど80分が作業化し、思考停止が進んでふぞ答案に。
キーワード数から思考の爪痕への転換をAIが促し、量でなく質の学習になっているかを互いに注意し、80分での与件→骨子→記述のプロセスの精度を上げる。事例を回転させた本数勝負の過去問バカから距離を置き、12週間の｢2次｣対策を質と思考中心へ転換し、ふぞろいが連呼する多数派同質答案が8割落ちるファクトを確かめながら、安定AAAA答案の全員当確を実現する。
市中の診断士勉強会を覗いたところでどこもサッパリで、おベテが罵り合う or キーワードを盛り詰めするかのどちらか、またはその両方。そうでなく日頃のビジネスでAIを使い倒す同士で手を組むと、全く違った組織学習が実現します。
今日のまとめ
この当確20選はAI作成されており、たとえ試験のトップ合格でも同時にやるのはまず困難。そこでAI事例AI解答のPDCAサイクルを速め、気になる所から1つずつやってみます。
そのワーキングメモリの制約上、大量情報の同時処理に向かないのがヒトの脳。そこでAIを使って外部ストレージに文章化する癖をつけ、今の悩みは一つずつ解決できる自信をつけます。