【2026年の幕開け】これまでで･今年が一番･伸びる年～2次と1次の役割逆転～

進化を続ける生成AIはSWOT分析をわずか数秒で完遂してしまうため、与件文の情報整理とキーワード回収業を営む診断士の市場価値はなくなり、AIがまだ進化中の現場固有の文脈を読み解く力が求められます。

従来の試験対策で行っていた強みや弱みの分類作業はAIが瞬時に処理する作業レベルに収斂するため、受験者はこれまでの情報整理に時間を使うのをやめ、AIが作る分析や提案が現場の実情に合っているかの検証にフォーカスすべきです。

財務諸表から流動比率や収益性を計算する作業もAIが無料･格安で行うコモディティ業務に過ぎず、勘が鋭い方から数字の背後にある「不良在庫の山」や「現場の疲弊」といった数字に表れない1次情報へのアクセスを高めます。

AIは過去のデータから確率論に基づきスクール解答のような60点答案を即座に作成できるので、採点者が好みそうなキーワードを羅列するだけのふぞろい対策は合格ボーダーライン以下となり、2次答案にはその上を行く付加価値が求められます。

もし職業診断士がAIと同じような無難な助言に終始すると、経営者は月額数千円のAIを利用するほうが合理的であり、高額な報酬に見合うだけの「人間ならではの泥臭い実行支援」ができなければ契約は即座に切られるでしょう。

したがってこれから目指す学習ゴールはAIのような綺麗な回答を作ることではなく、AIが提示した論理的な正論を、複雑で非合理な人間社会のリアリティと照らし合わせて「解像度が高く実行可能な具体策」に昇華させる能力の獲得です。

過去問の答やパターンをひたすら覚えるベテ勉ふぞ勉はAI以下の結果にしかならず、同じ事例問題を複数のAIに解かせて自分の回答と比較することで、AIが書いてきた提案骨子のカバー度をまず確認し、次にどうすればAI以上の提案になるかを考えます。

AIは論理的には正しいが現場無視の回答をしがちなので、自分の回答と比較して「従業員の士気」や「設備の老朽化」といった人間的な視点が含まれているかを客観視すれば、AIに勝てる自分の強みが明確になります。

財務分析においても単に計算して数値を当てるのではなく、AIに計算させた指標を見ながら「なぜ売掛金が増えたのか」を対話形式で深掘りし、数字の裏にある経営者の意図や現場のトラブルを推測する訓練が不可欠です。

1次｢経済｣｢運営｣などの7科目は暗記を鍛える他に、AIへの指示出し言語を学ぶ効果があり、この基礎知識を使ってより正確なプロンプトを入力することで、AIから専門的で精度の高い回答を引き出せるようになります。

AIは膨大な知識を持っていますが曖昧な指示には一般的な回答しか返さないため、「情報の非対称性」や「損益分岐点」といった専門用語を共通言語として使いこなし、AIという高性能エンジンの能力を最大限に引き出す必要があります。

知識を詰め込むこと自体を目的にするのではなく、AIに対して的確な命令を下すための「ボキャブラリー」として7科目の概念を習得するという意識転換が、AI時代における最も効率的な学習スタイルです。

経済学の「需要の価格弾力性」という概念を使って市場分析の枠組みをAIに指定したり、経営法務の知識を使って契約書の「リスク条項」をAIにチェックさせたりすることで、各科目の知識をAI制御の実用的な道具として使えます。

経営情報システムの学習においても単語の意味を覚えるだけでなく、システム開発における「要件定義」のプロセスを理解しておけば、AIにプログラムコードを書かせる際に正確な技術用語で指示を出して思い通りのアプリを作れます。

このように各科目の専門知識はAIの回答精度を高めるためのフィルターとして機能するため、知識が豊富であればあるほどAIに高度な仕事をさせることができ、結果として自分自身の業務レベルも飛躍的に向上します。

診断実務で行う｢情報整理→期待効果→助言｣の思考プロセスをAIに順を追って実行させるプロンプトを作成し、AIと何度かやり取りすることで、自然と論理的な構成力が身に付きます。

さらにAIは時として「ハルシネーション」と呼ばれるもっともらしい嘘をつくことがあるため、AIが出力した法的な判断や市場データが正しいかどうかを、自身の1次試験知識と照らし合わせて検算し必要な修正をすることで、プロとしてのあなたの価値が高まります。

テキストに出てくる「規模の経済」や「ボトルネック」といった用語を使ってAIにビジネス事例を作らせ、その内容が正しいかを自分で添削するトレーニングを繰り返すことで、知識定着とAI活用スキルの両方が同時にWで高まるでしょう。

Web上に存在する2次情報は全てAIが学習済みであると考え、これからの診断士は現場に直接足を運び、「工場の油の匂い」や「従業員の視線の動き」といったAIが触れることのできない1次データを収集することが最大の価値になります。

ビッグデータは全体的な傾向を示しますが「なぜ売れないのか」という個別具体的な理由は現場の文脈にあるため、人間が五感を使って違和感を感知し、その定性的な情報をAIに入力して初めて意味のある戦略が生まれます。

机上の空論ではない地に足のついた提案をするためには、スマホを置いて街に出るフィールドワークを行い、ネット検索では出てこない「店員の接客態度」や「棚の汚れ」といった生々しい事実をメモする習慣をつけるべきです。

AIは論理的に正しい正解を出せますが実際の企業経営には感情のもつれがあるため、正論では動かない「古参社員」のプライドや「社長」のこだわりを理解し、関わる人々の感情に配慮して組織を動かす人間力が不可欠です。

企業再生の現場ではしばしば「営業部」と「製造部」の利害が対立して膠着状態になるため、数値的な最適解を押し付けるAIの代わりに人間が間に入って調整し、双方が納得できる政治的な落としどころを見つける必要があります。

論理的な戦略（What）はAIに任せることができますが、それを誰にどのような伝え方で実行してもらうか（Who & How）をデザインするのは人間の役割であり、相手の心に響くストーリーを描く力こそがAIに代替されない最後の砦です。

これからの試験や実務はAIと人間がチームを組む形になるため、人間が現場で集めた1次データをAIに入力して高速で分析させ、出てきた仮説を再び人間が倫理観や現場感覚でフィルタリングして決定するプロセスが標準になります。

具体的な訓練として生成AIを頑固な「工場長」や「融資担当者」に見立ててロールプレイングを行い、AIが演じる抵抗勢力からの反論に対して感情的にならず粘り強く説得する交渉シミュレーションを繰り返します。

知識を頭に詰め込むだけの勉強は終わりを迎え、AIという優秀なスタッフを指揮しながら泥臭い現場を観察し、人の心を動かして変革を実行する「指揮者」としての振る舞いを身につけた者だけが、次の時代の合格者となります。