｢Ⅰ～Ⅲ｣最新開示スコアの傾向を読み解くと、従来型ノウハウ･パターン答案はどうあがいても60点前後以下。そして70点以上に共通するのが、｢AIが書けないヒトの温もり答案｣でした。
かつての「専門業務」だった高度な情報処理は、AIの進化により誰もが瞬時に行える「コモディティ作業」へと変化しました。
ネットや既存資料にある「2次データ」を右から左へ流すだけの仕事では、もはやプロとしての付加価値は生まれないのです。
AIによる出力結果の質は入力データの質に依存するため、まだデータ化されていない「現場の生きた1次情報」が鍵を握ります。
数値には表れない経営者の熱意や現場の「肌感覚」といった、ヒトならではの温度感ある情報こそが、今もっとも価値を持つのです。
膨大なデータの処理や定型的な分析はAIに任せ、人間はAIが決して触れることのできない「現場の宝石（情報）」収集に特化します。
この徹底した「分業」こそが中小企業の埋もれた資産を掘り起こす手段であり、診断士はその現場をリードする役割を担います。
AIの圧倒的な処理能力と、ヒトの泥臭い収集能力を掛け合わせることで、論理的かつ情熱的な「相手の心に刺さる提案」が完成します。
テクノロジーの力で業務を極限まで効率化しつつ、最終的な決断を促す「ヒトの温もり」で信頼を勝ち取ることこそが成功のカギです。
【2026試験の本格準備(前)】1次データと2次処理の役割逆転
隣のおじオバがノウハウ！パターン！と大はしゃぎしてきた2次情報処理スキル。それがどうAI代替されたか、代わりに1次データでいかに競うかを確認します。
Step-1：2次データ処理の｢限界費用ゼロ化｣
AIの学習コストが年率70%以上のペースで低下したことにより、誰もが優秀な知能をタダ同然で利用できる環境が整いました。
その結果、要約や翻訳といった処理業務の単価が暴落し、これまで専門家が担っていた知的作業のコストと価値は極限まで下がっています。
海外の決済大手がAI導入で700人分の業務を削減した事実は、情報を右から左へ流すだけの中間業務が機械に置き換わる現実を示しています。
管理職の業務の半分は自動化できると予測される中、情報を整理して報告するだけの仕事は急速に価値を失い、組織での居場所を失います。
金融界で若手の分析業務が消失したように、これまで下積みとされた調査や集計作業はAIが数秒で完了させる時代になりました。
誰もが大量の資料を即座に作れるため、単なる作業の速さや量では差別化できず、質の低い競争に埋没してしまう結果となります。
これまでの大手コンサルやIT企業の優位性は、｢それなりに優秀な若手を抱え｣｢好待遇で釣って馬車馬のように働かせる｣力勝負を挑める点にある。そこに少額コストでほぼ無限大にデータを処理する生成AIの躍進で、ビジネスの競争環境が一変しました。
Step-2：意味づけした1次データの価値急騰
ネット上の情報をAIが再学習し続けると回答精度が落ちるため、誰かのコピーである2次情報の価値は急速に劣化していきます。
人間だけが生み出せる新鮮な一次情報が枯渇しており、AIには生成できない本物のデータを持つことが企業にとって最大の防御壁となります。
データ偏重で携帯電話の巨人が没落したように、数値に表れない現場の感情や文脈はAIが収集できないため希少価値が高まります。
PC画面上の数値だけでは見えない、現場に足を運んで肌で感じた定性情報こそが、AIの死角を埋める重要な鍵となります。
例えば｢顧客対応にチャットボットを利用した航空会社｣が、AIの誤回答が起こした損害賠償責任を負わされたように、回答の出力結果を保証し、その内容に責任を負う行為は人間にしかできません。
混沌とした状況に対して納得できる意味を与えて決断するという、責任を伴う役割こそがリーダーに残された最後の聖域となります。
AI技術が発展し普及するほど、同じデータから生成する結論は似通い・同質化してしまう。そこでビジネスにおける競争優位は、｢1次データをどれだけ保有し｣｢新たにどう獲得するか｣にシフトします。
Step-3：データ処理はAIへ、ヒトの違いは収集能力に
個人がテンプレート販売などで数億円を稼ぐ事例のように、たった一人で大企業並みの成果を出すAI活用型の起業家が増加しています。
面倒な処理をAIに任せて垂直統合型の働き方を実践すれば、外部との調整コストが消滅し、極めて高い利益率を確保することが可能です。
日本の中小企業におけるAI導入率は約16%と低いため、いち早く導入して処理を自動化すれば圧倒的な先行者利益を獲得できます。
大手が参入できないニッチ市場で顧客と対話し、そこから得た深い文脈をAIで処理することで、独自の競争優位を築くことができます。
2026年以降のビジネスでは計算能力の競争はAIに譲り、人間は信頼と責任を担保する意味形成のプロセスに集中する必要があります。
効率化だけを追うのではなく、現場の一次情報へアクセスする権利と関係性を確保した者だけが、これからの時代を生き残ることができます。
AI活用を進める返す刀で高給取りのおじオバを黒字リストラする、大企業の収益性は高まる一方。その一部を中小企業に持ち込むだけで、診断士が生み出す付加価値は無限大です。
今日のまとめ
R7｢2次｣作問が、事例を一度AIに解かせ、それと異なる答になるよう制約条件を追加したのはほぼ確定。その狙いが机上の空論を捨て、相手の懐に飛びこむ｢ヒトの温もり｣重視であるのもほぼガチです。