作問採点技術の進化によって、優秀な上位5%層を初学150hでスラスラ合格させる自信をつけた試験委員。そして次に注目するのは、昨年8割ガチャ不合格の憂き目に遭った、受験2年目組の底上げです。
当試験でよく見かける｢リベンジ君｣とは、1980年生まれの松坂大輔と同世代で現44歳になり、試験の合格対象年齢から外れた人生下り坂層。間違ってもそっちに踏み出さないよう、ペルソナを詳細化して注意します。
【生成AIが作成した、リベンジ世代のペルソナ】
①年齢 43歳（1980年生まれ）
②学歴 1999年 春、東京都内の進学校を卒業（野球部副キャプテン）
③職業 中堅IT企業 プロジェクトマネージャー
④家族構成 妻・子ども2人
⑤性格 負けず嫌い、再挑戦志向、計画的
⑥価値観 効率第一・ワークライフバランス重視、チームワークを尊重
⑦趣味 草野球（同窓会チーム）、筋トレ
⑧一言キャッチフレーズ 「チームに敗北は許さない、常にリベンジ！」
【解像度の高い理想版】受験2年目の6月施策 / 2次答案の具体･再現･実行可能性
日曜の試合の度にビールで乾杯し、そろそろ突き出たお腹を気にし始めた草おじさんに、万年ストーカーの如くリベンジされては試験委員もたまらない。そこで隣の草リベンジと真逆を目指す、現代アーバン型の合格スタイルを考えます。
｢リベンジ｣が合言葉と化した氷河期世代は、何かの不満をやたら試験にぶつけがち。ところがデジタル時代の世間と試験は、そんなアナクロ根性論の遥か先な。
| ①試験が好む3つの提案 | ②好まれる背景 | ③落としたくなるクソ答案 |
|---|---|---|
| 具体性：与件の数値や固有名詞、状況設定を引用し、どの採点者が見ても同じイメージを描ける記述があるか。 | 具体性・再現性・実現可能性が揃う答案は実務に役立つ提案力を示すため、試験が合格させたいペルソナに一致します。 | 一般論：企業固有の課題や状況を無視した「お決まりのフレーズ」では、事例企業に適用できず得点対象外となる。 |
| 再現性：提案手順がステップ化され、個人の努力や頑張りに依存せずに自社で実行可能な構成になっているか。 | 定量的な引用、手順の明示、制約への配慮という３軸で採点すれば、受験者間のバラつきが減り、試験の公平性を高めます。 | 抽象論：「市場拡大が重要」「コスト削減が必要」など漠然とした表現だけでは、加点３要素のいずれも満たさず“薄い答案”に終わる。 |
| 実行可能性：与件企業の人的リソース・予算・市場環境を踏まえ、過度に理想論でなく現実的な計画か。 | 受験生が具体的・再現的・実現的な答案作成を目指すことで、実務力に直結する試験としての評価を高めます。 | 時間切れの殴り書き：思考整理や構成ができず、事例文との整合性・論理の一貫性が失われた答案には、採点する気持ちすらなくなる。 |
道端の余計なウンコノウハウをうっかり踏むより生成AIを適切に活用する方が、採点者好みな答案の具体性・再現性・実行可能性を素早く高める。そして生成AIを使うことで、｢2年目の6月にどうアクション？｣を以下の通り具体性・再現性の高い施策に出来ます。
Step-1：｢2次｣より｢1次｣、2次データより1次データ重視
生成AIが提案する最も賢い2年目勉とは、まず｢正解が1つに決まる｣Ⅳの高度な計算練習で認知負荷を高める。次いで｢事例Ⅰ～Ⅲ｣について、どうやって8割落とすのか、なぜふぞで2割も受かるかを自力で仮説検証することです。
Step-2：生成AIを使った文章訓練
このドリルの問題点は、｢AIの誤り(ハルシネーション)がわからない｣とき。その時は上位5%のエラー検知力の源泉である、｢1次｣の嘘つき4択マークの正文化から再スタートです。
Step-3：1級意思決定会計で認知負荷UP
受験2年目のうっかり勉が多浪直結なのは、答を覚えてしまうと→毎年答が変わるから。そして｢正解と正しい解き方が必ず1つに決まるⅣ｣を活用せず、｢Ⅰ～Ⅲ｣のベテ勉ばかりに勤しむと、隣の万年8割ループが確定します。
今日のまとめ
今日のAI提案は、あえて｢隣のD社が決してパクってこない内容で｣のプロンプトを足したもの。ワンチャン150hで2割も受かるクソガチャ試験に今月このリソースをつぎ込むかは、あなたの【実現可能性】の判断次第です。