【AIクライシス(後)】自律・自走する時代の選ばれる国家資格へ

現代の企業環境はデジタルな進化が年々早まり、従来の指示待ち型では変化に対応しきれなくなっている。大量の情報や急速な技術革新の下では、現場の社員が自律的に状況を分析し、迅速に判断・行動することが求められている。

こうした「自走型人材」とは「仕事を自分事として捉え、責任を持って主体的に進める能力」を持つ人材であり、組織の競争優位に欠かせない存在である。

特に生成AIの台頭により、定型業務はAIに任せ、最初に課題を発見して解決策を実行する“自走力”こそが人間に求められる能力だという指摘もある。

中小企業診断士試験は、こうした自律的思考力を鍛える“思考訓練装置”として注目されている資格である。出題企業の与件を読み解いて問題点を発見し、仮説を立てて因果関係を説明するプロセスは、実務的な診断業務の疑似体験にほかならない。

本稿では、診断士試験勉強をあえて学習課題と捉え、生成AI活用の学びと組み合わせることで、いかに自走型人材の育成に寄与できるかを探る。特にChatGPTを中心に他の生成AIも取り上げ、教育面と実務面の両視点から効果を論じる。

中小企業診断士の二次試験は、与えられた事例企業の状況（与件文）から「現状分析→課題（問題点）の発見→提言（解決策）の提示」という論理的な答案構成が要求される。

まず事例文を読み、企業の強み・弱みや外部環境を分析して課題を抽出し、その原因や背景を踏まえて解決策を提案する。この過程では解答の「正解」がひとつではないため、自分なりに思考を構造化し、限られた字数や制約内で優先順位を付けて意思決定する力が必要となる。ある受験経験者によれば、特に「問われたことに対してストレートに答える」「因果関係をわかりやすく説明する」ことが肝要だという。

採点者が多くの答案を短時間で評価するため、なぜその解答に至ったのかが直感的に分かるように、設問の意味（題意）を踏まえて主語を明示するなど、論述の論理構造を明確にする訓練になる。

また、学習過程で答案を書く習慣（再現答案の作成）が奨励されているのも特徴である。受験後に自分の答案を振り返り、間違えたポイントや思考過程を言語化することで、自分の思考パターンを客観視し内省する機会となる。実際、学習コミュニティでは「再現答案を作ることで自分の誤解に気づき、客観的に自己評価できる」といった声も多い。

さらに、試験対策においてはロジックツリーなどを使って情報を整理する学習法も紹介されており、これにより参加者の論理的思考力が鍛えられ、コンサルタントに必要な助言能力の涵養につながるとされる。つまり、診断士二次試験の学習自体が、事実から課題を発見し仮説を構築する「仮説思考」を訓練する機会である。

このプロセスは、コンサルタントが現場企業をヒアリングする場面にも通じる。ある合格者は、自ら仮説を立てた上で社長に質問をする実務補習の経験から、「あらかじめ情報を集めて仮説を立て、質問して検証する過程は診断士試験と同じだ」と述べている。限られた時間内で成果を出すために、仮説→検証のサイクルを繰り返す力が鍛えられる場面が豊富にあるわけだ。

このように、診断士試験では「現状把握→課題設定→提言」の一連プロセスを伴う思考過程を繰り返すことが、受験者の「考える力」を高める訓練となる。

単なる知識詰め込みではなく、自ら仮説を立てて検証し、文章で因果を示す訓練を通じて、課題発見力や論理的思考力といった自走型人材に不可欠な能力が養われる。

生成AI（例：ChatGPT）を診断士試験のケース演習に組み込むことで、新たな思考訓練効果が期待できる。

具体的には、受験者がまず自分なりに答案案を作成し、AIに与件文や設問の制約条件とともに回答を問いかける。するとAIはあくまで参考情報として回答案や着眼点を提示するが、そのまま正解ではないため、受験者はAIの回答の誤りや不足点を検討し自力で修正・再構築する必要がある。この「解答案→AIへの問いかけ→AIの指摘→再構築」のサイクルを何度も繰り返すことで、受験者自身の思考プロセスが自然と磨かれる。

ある受験生ブログでは、ChatGPT活用のコツとして「事例や設問の制約条件をAIに学習させる」「AIの解答は即信じず与件に照らし合わせて検証する」「誤りをAIに指摘して再学習させる」「これを何度も繰り返す」といった手法が紹介されており、AIは使えば使うほど「自分の思考をフィードバックして高めてくれる」としている

このプロセスにおいて重要なのは、受験者がAIをただの答え生成器ではなく「思考の壁打ち相手」として活用する点である。AIとの対話を通じて、自らの解答への疑問や反論に直面することで、受験者は自分の思考を客観的に見つめる機会を得る。

言い換えれば、この学習サイクルは「自律型メタ認知」を育む装置と言える。メタ認知とは「自己の思考や行動を客観的に観察し評価する能力」のことで、現代の予測困難なビジネス環境では特に重要視されている。生成AIとの応答が、受験者に「なぜその解答になったのか」「別のアプローチはないか」と常に問い直させるため、自分の思考パターンへの批判的視点が養われる。

例えば、生成AIによる要約や論点抽出は簡便だが、出力内容が微妙にズレていたり最新情報が抜けていたりすることもある。受験者はそれに違和感を覚え、自ら情報を補足・修正することで思考を深める。まさに、お茶の水女子大の伊藤教授らが指摘するように、「生成AIが作成した不完全な回答を修正し適切な内容に書き換える」課題は、学生に「疑問を持つ力」「判断力」を養わせる効果がある。

診断士学習では、AIの提案を受けて自ら反論・修正しながら答えを作り込む体験が、このメタ認知能力を高める訓練になると期待できる。

このように、AIは受験者に仮説を問い直させ、思考を転回する機会を提供する。一方で最終的な判断は常に受験者自身に委ねられるため、AIに依存せず主体的に思考を深める「自走思考」が磨かれる。

単純作業をAIに任せ、より高度で創造的な思考へ集中できるこの経験は、従来の記憶学習では得られない「自分の思考への批判的まなざし」を育むことにつながるだろう。

診断士試験学習に生成AIを取り入れることで、自然とAIリテラシーも高まる。まず、ケース演習でAIを使う際には適切なプロンプト（指示文）を設計する能力が求められる。

例えば、ある企業事例の業界分析をAIに依頼する際には、「支援先の業種の業界特色・市場規模・課題・商品特性・取引チャネル」など分析項目をプロンプトに明示する。このように具体的な切り口をAIに与えることは、試験勉強における論点抽出力や要約力の向上につながる。

実際、NotebookLMやChatGPTを用いた活用例では、資料をアップロードし、上記の観点で情報を要約・整理させることで迅速に業界レポートを作成している。こうした演習を通じて、受験者はビジネス文脈で有用な情報を的確に引き出し、自らの言葉で再構成するスキルを自然と身に付けることができる。

さらに、資格学習を通じて培われたAIリテラシーは、ビジネス現場での実務能力とも統合され得る。生成AIは与えられた指示タスクを高速でこなすが、ビジョン設定や課題発見といった意思決定上流工程は人間にしかできない。実務においては、自分で課題を見つけて仮説を示し、関係者と合意形成を図る力が求められるが、AIと自走型人材の組み合わせはまさにそのプロセスを加速する。

例えば、上司やクライアントにAI作成のレポートを示しながら説明し、フィードバックを得ることで合意形成を迅速に進めることができる。また、AIにタスクを指示（プロンプト設計）し、その結果を評価・改善する「指示伝達力」も自走型人材が備えるべきスキルである。生成AIが定型業務を引き受ける環境下では、この「課題発見→仮説提示→AI活用→合意形成」のサイクルを繰り返す能力が、企業の競争力につながると考えられる。

実際、こうした視点では中小企業診断士試験は新たな役割が期待されている。ある診断士向け解説では、「AI活用度No.1国家資格としての診断士の権威を高める」との記述も見られ、試験学習がAIリテラシー向上の教育インフラとなる可能性が示唆されている。

生成AIを「使いこなす力」は単なる技術スキルではなく、経営課題を設定し解決に導く実務力の一部である。この試験学習モデルを起点に、AIリテラシー教育と実務演習を組み合わせた次世代人材育成プログラムが構築されれば、企業の現場で即戦力となる人材が育つだろう。