【2026年合格目標】思い切って受けて良かった診断士～合格前から大活躍

AI技術の急速な進歩により、情報収集や資料作成といった定型的なホワイトカラー業務の大部分が自動化されつつあります。そのため、組織内の決まった正解に効率的に辿り着くことだけが得意な人材はAIに代替され、付加価値の源泉が創造的な問題解決業務へとシフトしています。

その結果、国家資格である中小企業診断士試験は、単なる知識暗記ではなく、自ら問いを立てて解を提案できる「付加価値人材」を選抜することを意図して設計されているのです。

長年の経験によって確立された思考回路は、時に与件文に素直に基づいて考えるという本試験の制約を無視した我流の解釈を生み出すため、年齢が高くなるほど2次試験の合格率が低下するというデータがあります。

一方で、長年の経験で固着した思考回路から脱却し、新しい考え方を受け入れる柔軟性こそが、AI時代に求められる能力であり短期合格の鍵となる評価基準です。よって、受験者は自分の経験則ではなく、与えられた客観情報から論理を構築する行動が必要です。

AI時代に付加価値人材として活躍するためには、上司から降ってきた課題を処理するだけでなく、自ら課題を発見・定義し、正しく構造化する力が不可欠です。そこで、問題を漏れなくダブりなく分解するMECEの原則に基づき、経営戦略の3C分析やSWOT分析といったフレームワーク思考が威力を発揮します。

したがって、受験者はフレームワークを活用し、与件文（客観情報）に散りばめられた情報を整理しながら回答を導くプロセスを明確にすることで、論理構成が明確なアウトプットを目指すという方針が有効です。

AIによる定型業務の代替が進むことで、企業が従業員に期待する役割は、プロセス遂行を重視した「調整役」から、現実のビジネス課題を解決に導く創造性と実行力を持つ「課題解決者」へと大きくシフトしています。

そのため、単なる問題点の指摘ではなく、「○○という課題に対し△△の施策を提案し実行する」といったアクションプランまでセットで示すことが、採点上の評価基準となります。

課題解決型人材にとって重要なのは、単なる理想論ではなく、事例企業の規模・業態・資源を踏まえた具体的で実行可能な解決策を描き、それを実行に移す力です。

そこで、受験勉強を通じて、机上の空論よりも経営者の目線に立った現実的な提案を考え抜く経験を積むことで、機械には真似できない付加価値を生み出すスキルを身につけていくという効果が期待されています。

政府は「リスキリング」支援を掲げ、民間企業も人事評価で「イノベーション提案件数」などを重視するなど、官民でデジタル・課題解決分野への人材要件の再定義が進んでいます。このような動きは、日本的雇用に長く染みついた年功序列・暗黙知重視の評価から、成果創出・課題解決重視へと転換している結果と言えます。

さらに、中小企業診断士試験は、この社会的な流れに合致した人材フィルターと位置付けられており、合格者は企業内で変革の旗振り役となる、変革を主導する人材であることを評価の基準とします。

AIやビッグデータの浸透により、あらゆる業務でデータが取得・分析できるようになり、意思決定はデータドリブン（データ駆動型）であることが強く求められる時代になりました。

そのため、2次試験における事例IV（財務・会計）の存在は、受験者の財務会計への耐性を測るフィルターとして機能し、数字に強い人材が合格しやすい傾向にあるという評価基準が示されています。

データドリブンな意思決定力は、提言内容の説得力と成果検証に直結するため、課題解決策を提案する際、その根拠や期待効果をデータで示す必要があります。

さらにAI時代入ると大量のデータの中からノイズや偏りを見抜き、どのデータを採用するかを判断する定量数値での検証が求められ、データの質を見極める目を養う工夫が重要となります。

AIの進化は、補助金申請業のような誰でもできるタイミーバイト業務の一部を代替する一方で、人間がより高度な付加価値業務に専念できるチャンスです。

その結果、これからの試験合格者は、データに裏付けられた論理で提案しつつ、経営者の想いにも共感できるバランスの取れた中小企業診断士像を体現することが期待されます。