AIに訊けば包み隠さず教えてくれる時代。当試験の合格率はなぜ2割？ そしてAIを活かす企業となくなる士業を予言します。
国家資格が上位2割などで選抜する狙いは、一定の資格基準を満たし、さらに信頼できる質の高いサービスを提供するためです。そこで、1次･2次･登録後の三段階でそれぞれ上位20%を選抜します。
1次試験は選抜の第一関門となります。試験内容は中小企業の経営に関する基礎知識や理解力を問うものであり、一定の難易度が求められます。この試験を通過することにより、応募者の中から上位2割を選び出すことができます。
1次試験を通過した合格者の中から、より高度な知識や実践的な能力を問う2次試験が行われます。2次試験では、実際の中小企業の経営課題に対する解析や提案が求められます。この段階での試験により、より優れた能力を持つ上位2割を選び出すことができます。
試験に合格し、登録された中小企業診断士は、その後も定期的な研修や継続的な活動を行うことが求められます。これにより、登録後の活動においても上位2割の診断士が積極的に参加し、キャリアやスキルの向上を図ることが期待されます。
診断士2次合格とは、｢これから稼ぐ｣ための2割のくじ引き入手に過ぎない。たまたま受かった程度がD社ヨイショをすると、採点基準を変えて狙い撃ちな。
【登録後にまた上位2割】伸びる企業と消える士業 / 上位2割でイノベーター
診断士合格程度で、起業は正直オススメしない。士業の定型業務や補助金ギルドは、AIに代替されてなくなる職業No.1です。
パレートの法則は「80：20の法則」ともいわれ、売上げの8割は2割の社員に依存するといった傾向を指します。ChatGPT登場前は組織内の情報伝達や共有に中間層60%が必要とされていましたが、この層が急に不要になります。
上位20%の情報が浸透するまでに時間がかかる一方で、中間層の従業員は情報のフィルタリングや伝達の役割を果たしてきました。彼らは組織内での情報の中継者としての役割を果たし、上位の情報を下位の従業員に伝えることで、組織全体の連携や意思決定に貢献してきました。
しかし、自然言語処理AIの登場により、情報の伝達やアクセスが劇的に向上しました。AIは大量のデータを高速かつ正確に処理し、膨大な情報を容易にアクセスできるようになりました。これにより、上位20%の情報がより効率的に組織全体に浸透する可能性が高まりました。
自然言語処理AIは中間層の従業員の仕事を奪う一方で、AIとの協働によって付加価値の高い仕事に取り組むこともできます。この6割を活かすか捨てるかで、組織の成果や効率性に差が出ることが想定されています。
組織行動とその特性から、上位2⇔中間6⇔下位2割に分けましょう。するとそれぞれ、リーダー型･メンバー型･ジョブ型に分類できます。
| 説明 | AIとの適合度 | 行動特性 | |
|---|---|---|---|
| 上位2割 ビジネスリーダー | 情報発信型。組織内でのリーダーシップや成果を追求し、能力やスキルを高めることを重視します。 | AIとの適合度は高く、情報発信や意思決定にAIを活用することで効果的な結果を生み出せます。 | 創造性: 新たなアイデアや解決策を生み出す能力があります。 発信力: 意見や情報を明確に伝え、他者に影響を与える能力があります。 |
| 中間6割 メンバー型 | 現状維持型。組織内での安定性と持続可能性を重視し、情報の追随や実行、チームメンバーとしての役割を果たします。 | AIとの適合度は比較的低く、AIの導入による業務の変革や刷新には柔軟性が求められます。 | 追随性: 指示や要件に忠実に従い、他者の指示に従い業務を遂行する能力があります。 実行力: タスクを効率的に実行し、結果を出す能力があります。 |
| 下位2割 ジョブ型 | 行動転換型。組織を離れ、新たな職業や業界で専門性や適性に基づいたキャリアを追求します。 | AIとの適合度は中間で、組織を去ってもAIを活用する可能性がある一方、新たな職業や業界での専門性を発揮します。 | 専門性: 特定の領域や分野で高いスキルや専門知識を持っている能力があります。 適性: 自身の能力や興味に合った仕事や役割を選び、最適な環境で活躍する能力があります。 |
以上のように、上位20%の選択肢は情報発信型であり、創造性や発信力、リーダーシップを持つ行動特性が求められます。中間60%の選択肢は現状維持型であり、追随性や実行力、メンバーシップが重要な行動特性となります。組織を去る選択肢では、専門性や適性を活かして新たな職業や業界でジョブマッチングを行う能力が求められます。
以下の表では5つのスキルにおいて、AIに代替される仕事、活用する仕事、今後の可能性をまとめています。総じて同友館キーワードなど模倣されやすい定型的なノウハウが一掃され、イレギュラーな事態への対処力やコミュ力へのシフトが進むと考えられます。
| 要求能力 | ×AIに代替されるノウハウ | ○AIを活用する仕事 | 今後の可能性 |
|---|---|---|---|
| 分析能力 | 初級のデータ解析やパターンの認識 | 新たなアルゴリズムやデータ解析手法の活用 | 市場や組織における問題点を速やかに深堀り |
| 課題把握力 | キーワード抽出や要約、100字訓練 | 自然言語処理で処理速度を上げ、行間を読む | コミュニケーション力の向上で取引先との互恵関係を促す |
| 説明提案力 | 過去問やキーワードをコピペしたような回答 | 根拠と知識を組み合わせた、納得できる提案 | 個社ニーズや制約を柔軟に捉えた提案が実現 |
| 解決力 | 企業の実態に即さないパターン回答 | クラスタリングにより問題点の解決を加速 | 持続性やリスク評価を踏まえ企業成長を加速 |
| 助言力 | 教科書的な一般論で型通りのアドバイス | 1次知識に基づく具体策や留意点を網羅する | 分析、提案、解決までの具体策を瞬時に提案 |
今日のまとめ
もし診断士で1,000万円稼ぎたければ、登録後にさらに2割の競争を覚悟する。診断士が会社で稼げなくなったオジサンの駆け込み寺ではないことを、次回からシリーズで紹介します。