【定員削減時代の試験合格】R7採点変化が促す次のアクション～デスクワークを捨て現場の肌感

【1. 試験実施の基本方針】
R7年度より、中小企業診断士試験は歴史的な転換点を迎えます。合格者枠を従来の1,600名から1,200名、そして最終的に1,000名へと厳格化する過程で、我々が選抜したいのは「正解を知っている優等生」ではありません。 AIが台頭する現代において、与件文（2次情報）をきれいに整理するだけのデスクワーク能力は、もはや無価値です。診断士に求められる真の価値は、AIがアクセスできない「現場」にあります。 我々は、パソコンの前を離れ、工場の油の匂いを嗅ぎ、経営者の言葉にならない呻きを聞き取る「フィールドワーク（1次情報収集）」の能力を最優先で評価します。これまでの受験ノウハウ、フレームワーク、100字トレーニングといった机上の空論を一律で排し、自らの足で稼いだ情報で勝負できる人材のみを合格とします。

【2. 求める診断士像と評価基準】
これからの診断士に必要なのは、論理的な整合性よりも「現場を動かす泥臭さ」です。 デスクワークで作成された美しい資料よりも、フィールドワークで得た「生々しい事実」を重視します。 誰かの借り物の知識ではなく、自らの頭で考え、カオスな状況下で意思決定を下せる「思考の独立性」を評価します。 情報処理はAIに任せなさい。人間であるあなた方は、感情、熱量、そして現場の空気感という1次情報を収集し、経営者に決断を迫る役割を担うのです。 「整理」ではなく「発見」を。「分析」ではなく「行動」を。「正解」ではなく「納得解」を。 我々は、2次情報の処理屋を求めていません。1次データ収集のプロフェッショナル、すなわち現場の探求者を求めています。

【3. 受験生へのメッセージ】
教科書を捨てよ、街へ出よう。 過去問の分析に時間を費やす暇があるなら、一社でも多くの中小企業の実態を見に行きなさい。 合格枠削減は「狭き門」ではありません。「本物の門」への回帰です。 AI時代において、人間が人間に対してコンサルティングを行う意義。それはデジタル化できないアナログな情報の価値を再認識することです。 自ら考え、自ら動き、自ら傷つきながら答えを出す。そんな「野武士」のような精神性を持つ者だけが、これからの1,000名の枠に残ることができます。 ノウハウに頼るな。自分の感性を信じろ。机上の勉強を捨てて、現場のリアルに触れろ。それがR7年度試験のすべてです。

【1. 撲滅すべき学習メソッド】
我々試験委員が、R7年度試験において最も忌避するのは「100字トレーニング」に代表される、古い知識の詰め込み学習です。 「100字トレーニング」は、不必要な知識を凝り固まって覚えさせ、柔軟な思考を奪う害悪でしかありません。このようなキーワード暗記は、2次試験での失点に直結します。 また、「ふぞろい」な解答を恐れ、予備校が教える「金太郎飴」のような画一的なテンプレート解答を記述することも禁止します。 「過去問の回転」も無意味です。過去問はあくまで過去の遺物であり、未来の答えではありません。何周回したかを誇る前に、その周回がいかに思考停止作業であったかを恥じなさい

【2. 通用しない受験テクニック】
「SWOT分析」や「ドメイン定義」といったフレームワークに、与件文の言葉をパズルのように当てはめるだけの作業は、コンサルティングではありません。それは単なる「作業」です。 「論理的であれば点が入る」という誤解を捨てなさい。現場の実情を無視した空虚なロジックは、経営者を怒らせるだけです。 「多面的に書けば部分点が入る」という浅ましい考えも捨てなさい。総花的なアドバイスは、誰の心にも響きません。 「きれいな字で書く」「マス目を埋める」といった形式主義も、本質的な評価対象ではありません。

【3. 旧来型の思考プロセス（Bad Mindset）】
「正解を教えてください」という姿勢。コンサルタントに正解などありません。 「覚えれば受かる」という幻想。記憶力テストはAIの仕事です。 「みんなと同じ答え」を書こうとする同調圧力。その他大勢は、これからの1,000名の枠には入れません。 デスクワークだけで完結しようとする怠慢。現場に行かず、ネット検索とコピペで済ませようとする姿勢は、即座に見抜かれます。

過去問学習は基礎知識の習得には有用ですが、作成された時代背景と現在のビジネス環境は異なるため、絶対解として暗記するのではなくケーススタディとして扱う姿勢が不可欠です。

正解をなぞるだけの学習から脱却し、時代による前提条件の違いを考慮しながら解答プロセスを検証することで、変化の激しい現代でも通用する柔軟な応用力が身につくのです。

SWOT分析のような汎用的なフレームワークや解答テンプレートはあくまで道具であり、実際の企業支援では目の前の状況に合わせてカスタマイズする応用力が求められます 。

形式知を機械的に当てはめる作業を止め、顧客の個別の事情や制約に応じてツールを使いこなすことで、実務の現場で真に実行可能な解決策が生まれるのです。

与えられた設問に受動的に答えるだけでなく、与件文の背後にある複雑な経営環境や潜在的な課題を、自らの推論によって見つけ出す能動的な姿勢が強く求められます 。

表面的な事象の奥にある本質的な問題をアクティブ・ラーニングによって探求することで、AIには代替できない高度な課題発見能力が養われることになるのです。

従来の分析や資料作成業務の多くが生成AIなどのテクノロジーによって効率化される中、診断士が担うべき付加価値は情報の解釈と経営者の意思決定支援へと移行しています 。

データ整理などの作業時間を圧縮し、浮いたリソースを人間にしかできない高度な判断業務に充てることで、専門家としての市場価値が長期的に維持されるのです。

インターネット上のデータや書類といった二次情報だけでなく、現場の空気感や経営者の表情といった五感で感じる一次情報こそが、AIには代替できない重要な判断材料となります 。

デスクワークを離れて現場に足を運び、そこにある生の情報を直接収集して文脈を読み解くことで、デジタルデータでは決して捉えきれない競争力の源泉が見えてくるのです 。

机上の空論に陥ることなく現場で実行可能かを常に問い続け、ステークホルダーとの対話を通じて解決策を共創する伴走型支援のあり方が重要視されています 。

一方的な指導ではなく共に悩み考えるプロセスを共有することで現場の納得感が高まり、絵に描いた餅で終わらない実効性のある経営改革が実現するのです 。

資格を取得すれば一生安泰という静的なモデルは過去のものとなり、資格を基盤として継続的にスキルを更新し続ける動的なモデルへの移行が不可欠となっています 。

合格をゴールとするのではなく、変化し続ける社会ニーズに合わせて自身の能力を絶えずアップデートすることで、診断士は長く社会に貢献できる専門家であり続けられます。

難易度の高い試験への挑戦プロセス自体が、AI時代に不可欠な論理的思考力や仮説検証力を養うための極めて有効なリスキリングの機会であると捉えるべきです 。

単なる合否という結果だけでなく、学習を通じて多面的な視野を獲得する過程そのものが、ビジネスパーソンとしての実務能力を飛躍的に高めることに繋がります。

新たな基準で厳選される1,000名の合格者には、変革の時代において中小企業の経営革新をリードする自律的なプロフェッショナルとしての役割が期待されています 。

他律的に動くのではなく自らの意志で課題に立ち向かう人材を輩出することで、診断士制度は日本経済の変革を支える強力なエンジンとして機能するのです。