隙あらば既存の誰もが気づかぬ新情報が飛び出し、9,000人が争う2割のガチャを一瞬でゲームチェンジするAI時代。試験委員が急速に｢2次｣→｢1次｣シフトを進める狙いを、1次・2次データの扱い方の違いで切り取ります。
大量情報を同時高速処理する診断士の強み
それは｢組織･人事｣に限らず｢マーケ｣｢行動経済学｣｢情報｣知識も同時に参照し、1次データは恣意性の少ない元データ、2次データは何かの意図で加工済と使い分けること。
今日紹介する｢隣のふぞとの格差社会｣とは、生成AIが苦手なあのよわよわオツムでは、1次を避け2次データ限定利用の方が2割でまだ受かる。では用語の定義からどうぞ。
| 1次データとは | 2次データとは | 大量情報の同時高速処理ならAI |
|---|---|---|
| 白書の統計や企業の有価証券報告書など、収集者による加工前の生情報を指します。数字の算出過程や測定条件まですべて自分で確認できるので、真偽を検証し再計算できる信頼性があります。 | 診断士試験でいえば、試験合格のために加工された参考書やノウハウ本を指します。全体像を短時間でつかむのに便利ですが、受験産業の主観や作為が混じるため、いい年こいてハズレを掴まない慎重さが問われます。 | 診断士試験対策では、2次データでまず大枠を捉え、次いで試験委員に狙い撃たれないよう１次データに軸足を移す手順が有効であり、例えば10年分のキーワードを回収するお勉強は試験委員に嫌われます。 |
| 統計の年代や出典を把握することで解釈の誤差もコントロールでき、財務諸表や現場での計測情報はビジネスをデータドリブンする上での貴重な材料になります。 | 特に出典が曖昧な数字や古い制度情報は鵜呑みにせず原典と照合する癖が大切で、怠れば実務で誤った助言をして信頼を損なう恐れがあります。 | AIは速さと網羅性で頼れる補助輪ですが、最後の答え合わせを一次データで行う姿勢が、情報量増大時代でも論理を崩さない最短学習ルートになります。 |
| 診断士が企業を分析する際も、この一次情報に基づく方が一般に説得力が高まります。 | 生成AIで作られた模擬答案も同様で、便利さの裏に推論抜けや更新遅れが潜む点を意識する必要があります。 | この往復を重ねる過程で図表を瞬時に読み取り要点を抽出する技能が養われ、試験本番の時間制約下でも高得点を狙えるようになります。 |
【そうだったのか】1次･2次データの取り扱い / 隣のふぞと格差社会
｢1次｣｢2次｣を連続して捉え自在にクロスオーバーする上位5%に対し、｢1次と2次は別物です！｣を連呼し試験委員46名に嫌われ続けた隣のふぞろい。その誤りを謝る様子すらゼロな所に、早くも悪い予感しかしません。
Step-1：生成AIが1次･2次データに与えるインパクト
診断士受験産業がこれだけ一気に衰退したのは、生成AIブームへの乗り遅れが最大要因。その要因のこれまた要因が、｢1次｣ド易化で大量発生した実力不足Fラン層への課金に夢中になったこと。
Step-2：2次処理加工業＝受験産業の末路と転換
学習環境変化に動じることなく、デジタルに対応する素振りもなく、紙の書籍と子飼い合格者によるノウハウ拡散の負け残りを選んだ同業D社。アレで2割も合格する所が、当試験の闇の深さです。
Step-3：データ処理の差で格差拡大
生成AIの普及で2次データ加工業が衰退し、同時に｢2次｣作問の脱過去問が加速する。その変化に同業D社が全く追随しないのは、｢過去問の答を知りたがる｣Fラン層が課金対象だからです。
今日のまとめ
そうだったのか：診断士試験が｢2次｣→｢1次｣シフトするのは、生成AIによる2次→1次データシフトの加速と一致する。
そして東大･外資コンサル･会計士といった上位5%の世界で日々の仕事にAIを活用するのは常識以前。試験をまず2割で合格するまでは同じでも、その情報処理差による格差社会は拡大中です。