ふぞノウハウが浸透しすぎ、全9,000枚が多数派同質答案だらけに。そこで改めて点差を付けるべく、本物試験委員がふぞノウハウ狙い撃ちを始めたとするのが、AI試験委員の見立てです。
こらこら、生まれつき組織論を苦手にする隣のふぞのフレーズ集に、組織慣性など存在しないかあえて遮断。そこでその太平の眠りを覚ませるか、今日は私が気合を入れてからかいます。

ふぞの2割合格メリット | すると8割落ちるデメリット |
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○学習指針の明確化 合格者答案の傾向や重要キーワードが可視化され、受験生が「何を書けばよいか」を把握しやすくなる。 | ×答案の同質化促進 多数の受験生が同じフォーマットやキーワードを使うことで、採点段階で思考力や独自性を判別しにくくなる。 |
○学習効率の向上 特に基礎力が乏しい受験生でも、テンプレート化された解答例を参考にすることで、短期間で必要要素を押さえられる。 | ×出題・採点基準の歪み 「ふぞろい狙い撃ち」の実行策として、より難解な出題や突飛な新作事例にシフトせざるを得ず、2割ガチャの運ゲー試験と知れ渡る。 |
○試験透明性の向上 採点基準や得点要素が共有されやすくなり、採点者と受験生の認識ギャップを縮める効果がある。 | ×学習姿勢の堕落 キーワード模倣に依存する受験生が増えると、基礎力の育成が後回しになり、合格しても実務で求められる思考力が不足するリスクが高まる。 |
【生成AI版】5分でわかるふぞろい / 隣のステマがついに断罪
猫でも2割で受かる裾野を広げるまでは良かったが、言うこと為すこと馬鹿丸出しだったのが運の尽き。隣の舐めプをAI試験委員がどう断罪するかにハラハラドキドキです。
序論:ふぞの2割合格はいつまで許容?
近年の診断士「2次」の学習傾向として、『ふぞろいな合格答案』などに示される多数派答案パターンを丸暗記・キーワード詰め込みで準備していかにモリモリするかで相対評価(合格者上位約20%)を狙う一部の動きが過激化しています。この傾向をそもそもオツムが弱くね? とする指摘は言いすぎとはいえ、試験委員の視点からも慎重な再検証が必要です。
本報告では、以下の骨子に沿って、「数学的思考」「言語的思考」「科学的思考」の基礎力不足が多数派答案志向を生んでいるとする仮説に基づき、「ふぞろい流ワンチャン2割合格法」の危険性・不安定さを指摘、さらには基礎力重視の学習姿勢の必要性を示します。また、受験生が今後いかに「ふぞろいノウハウ」を活用しつつ本来求められる思考力を伸ばすべきか、具体的提言を行います。
受験生の多数派答案・キーワード詰め込み傾向には、学力不足に加え過度の試験合格ノウハウの流布が影響している可能性がある。 | 「ふぞろいノウハウ」による受験戦略は安定せず、多数派同質化した答案に対する採点基準変更により得点変動リスクが高い | 講座・教材の利用方法や学習方針のバランスが重要であり、単一のスクールや出版社に偏重した勉強を続けると不合格リスクが高い。 |
東大出が8割当確する試験において、数学国語理科が苦手なノロマを2割合格させるふぞの功績は認めますが、あくまで「許容」「認容」と弁える謙虚さが必要でした。
Step-1:数学を苦手にすると答を覚える
「数学的思考」とは、具体的には事例Ⅳなどでの財務・会計計算力や資料分析能力を指します。
受験生の中には事例Ⅳを苦手とし、計算問題を「暗記の式や過去パターン」頼みで解こうとする者が少なくありません。その結果、与件とズレた、定型的な答え方(表層的な模倣)が増えがちです。しかし、事例Ⅳは独自の計算過程が求められる出題が中心であり、「単なる知識の暗記」では対応できません。
例えば、ある受験生は『30日完成!事例IV計算問題集』や『事例Ⅳ全知全ノウ』などの問題集を2周以上こなし、間違えた問題を3~4回反復して解いたと報告しています。しかし正解が一つに決まる会計の世界で求められるのは、自己流やノウハウで余計な工夫をするよりも、なぜその解き方が正しいかを探る謙虚さです。
いわゆる「ふぞろい流」学習法では、合格者の答案から抽出されたキーワードを元に自己採点を行い、得点を稼ぐ戦法があります。しかし、この方法はキーワード重視の表面的理解に偏りやすいという重大な欠点を内包します。
ネット上で既に指摘されているとおり、キーワード採点で高得点を狙いすぎると「文章の因果や結論の一貫性よりも語句の有無」が重視され、結局「キーワードを詰め込んだだけで読みづらい答案」が量産されてしまう危険性があります。これを「事例Ⅳ」の話にすると、計算式だけでなくその過程や説明を書くことで部分点になるような正しい解き方を選ぶ必要があります。
具体的には『全知識&全ノウハウ』事例Ⅳ編ですら、計算過程の途中経過を丁寧に書くことで部分点がもらえる可能性について言及しており、正答だけでなく「解法の論理性」自体が評価対象になるとしています。このことは、単に解答を暗記するのではなく、計算過程の「説明力=数学的思考力」が問われていることを示唆します。
数学的基礎力の欠如が表層的な答案を生んでいるという指摘はやや短絡的です。財務分析には明確なルールが存在し、それを習得すれば誰でも高得点科目にできるという見解もあります。
実際、ある資料では「財務分析には確固としたルールがあり、それを習得すれば逆に得意科目にすることも充分可能」だと述べられています。つまり、必要な計算能力や分析手順を体系的に学べば、多くの受験生がクリアできる部分です。
受験生は膨大な答練ではなく、要点を絞った演習を反復して「計算プロセスを自分のものにする訓練」を行うべきです。具体的には、計算問題集を繰り返し解いて算出過程の一貫性を体得することが重要であり、その基盤があれば本番でも落ち着いて対応できます。
1.計算力・分析力は明確な学習法で向上可能であり、演習・反復が重要。
2. 表面的なキーワード埋めではなく、部分点に至る計算プロセスや理論の重視が大事。
3. 基礎演習の不足がパクリにつながるよりも、学習戦略の偏りがうすっぺらい同質答案を生む。
会計ルールを分かっていない自己流ノウハウや誤った解説を18年蓄積したのがD社のノウハウ本。そうでなく万国共通ルールで動く会計の世界では、最も正しい解き方は常に一つになります。
Step-2:国語を苦手にするとパターンで決めつけ
「言語的思考」とは、受験生が与件文や企業状況から得た情報を論理的に組み立て、的確な助言や分析を文章で表現する能力を指します。これが不足すると、単なる与件文からの抜き書きや、模範解答からの定型句コピペに頼りがちとなり、結果としてどの受験生の答案も似通ってしまう問題が生じます。
実際、受験生コミュニティでは「二次試験では知識を羅列するだけでは評価されない。設問の切り口や視点を重視せよ」との指摘がなされています。つまり答案は知識の一覧ではなく、ケース固有の課題に切り込む「視点」や「アプローチ」が求められており、答えの構造や論理性が重視されます。
ふぞろい流学習では、キーワード採点によって高得点を意図的に狙う傾向があります。しかしこれは答案の読み手(採点者)にとっては好ましくない副産物を生むことがあります。
あるスクールでは、「キーワードの多さで点を狙うと、答案が分かりにくくなる。ふぞろい採点で60点以上取れても、実際の得点開示ではかなりのバラツキが出てくるケースもある」と指摘しています。実際に公式『ふぞろい』ブログでも、「キーワード採点だけでは答案の質を完全には推し量れない。因果関係の表現の良し悪しや答案の一貫性・整合性、誤字脱字など様々な要素が得点に影響する」と近年になってさすがに認めるようになりました。
これらの指摘は、言語的思考の質がまさに採点要素になっていることを示しています。単語が多く並んでも、論理が飛躍していたり理由付けが弱い答案は減点される可能性が高いのです。
したがって、受験生はキーワード習得だけに偏るのではなく、伝わる文章を書く練習が不可欠です。具体的には、答案作成時に「論点同士を因果関係でつないでいるか」「『与件に沿っているか』を常に意識する」「文章に冗長部分があれば推敲して削る」といった訓練が求められます。
また、解答テンプレートの利用やフレームワークの活用は有効ですが、問題文や与件文ごとに柔軟に応用する必要があります。複数の参考解答を比較検討しながら、自身の答案の読解性・説得力を高める演習も有効です。
実際、ある合格者は複数の模範解答と自分の答案をふぞろい採点で比較し、不足点を可視化して改善したと報告しています。このように、論理性や文章構成力の向上に努めることが、同じ答案の大量生産を防ぎ、合格ラインを確実に超える回答につながります。
1. 今の「2次」では「知識を述べる」のでなく、「視点・構造」で回答することが重要。
2. キーワード重視による文章の一貫性喪失は、本来の評価軸(因果・論理性)で減点要因となる。
3. 解答作成時は与件に沿った論理展開と可読性を意識し、第三者チェックで答案の質を高めたい。
「2次」の国語読み書きが注目されるのは、国語の試験を涙目否定してきたベテノウハウがついに一掃されたため。さらに生成AIを使うと国語力がレベチになるため、R7事例は見たこともない難化が予想されます。
Step-3:科学的アプローチ(仮説・検証)を苦手にすると過去問偏重
「科学的思考」や「仮説検証思考」は、経営課題に対し原因を分析し仮説を立て、与件情報で検証・結論付ける能力です。診断士のケース問題では、与件文に潜む経営課題を読み解き、適切な仮説を立てた上で解決策を示すことが求められます。
これが不十分な場合、解答は「フレームワークの丸暗記」や「表面的な対策列挙」に終始し、説得力や深みを欠いたものになります。たとえば、売上減少の原因を問う設問で単に「4Pで改善策を挙げました」と述べても、何がどう原因であるかの検証が欠けていれば不十分です。
「ふぞろい流」学習では、表層的なキーワード獲得に終始しがちです。しかし、前章で触れた通り答案の評価には因果・論理性が重視されるため、漠然とした答えでは合格は難しいと言えます。
例えば、助言問題では提案内容に対する裏付け(根拠・因果関係)が問われます。与件文との照合を怠って「体系的な枠組みだけを当てはめる」ような答案は、組み立てが脆弱で点差が付きやすいのです。
これに対し、科学的思考を鍛えた答案は、設問から導かれる仮説(例:労働分業が原因か? 賃金設定が原因か?)を立て、与件内の情報でその仮説を吟味・裏付ける構造を取ります。このように「仮説→検証→提言」の流れを意識することで、答案に説得力が生まれます。
科学的思考力を向上させるには、実践演習で次の手順を徹底することが効果的です。
- 設問内容を正確に読み取り、「何を因果的に示すことが求められているか」仮説を立てる。
- 与件文から該当する情報を抜き出し、その仮説が支持されるか検証する。
- 検証結果を踏まえて一貫した提言を論述するという訓練を繰り返す。
こうした手順で解答作成に慣れると、単なる表面的な回答ではなく論理構造が明示された答案が書けるようになります。現場の受験指導でも「因果関係の書き方」が採点上非常に重要であることが強調されており、やはり科学的な構成力こそ合否を分ける要素とされています。
1. 科学的アプローチとは設問から仮説を立て、与件で検証したうえで解答するプロセスを指す。
2. キーワード以外の加点基準は因果の論理性を評価するため、訊かれたことに答える筋道立った答案が好まれる。
3. 日頃から「仮説→情報収集→検証→提言」のステップで思考し、答案にその流れを明確に示す練習を取り入れる。
前回指摘の通り、同友館に取り立てられるためふぞ戦法で90~100点を目指してこそ真の勇者に。そうでなく、「さすがにキーワード以外で加点じゃなくね?」と思い直すのが試験当確への最初の一歩です。
AI試験委員の提言まとめ:ふぞろい比率を2割に抑えて8割当確へ
受験界ではしばしば「基礎力強化か? ふぞろい流戦略か?」という二者択一的な議論が見られますが、これは誤った前提です。実際には両者のバランスが重要であり、いずれか一方のみを選ぶのは危険です。
例えば、ある事例対策の指南書では「自己採点でふぞろい流に70点取れれば十分。それ以上は論理性や読みやすさの向上に注力すべき」(約70点到達でキーワード以外の質的要素へシフト)と述べられています。
すなわちふぞノウハウはたまたま2割合格(キーワード漏れの確認や弱点把握)にこそ寄与しますが、それに固執しすぎると文章の質や思考の本質を見失うことになるでしょう。
さらに注視すべきは、ふぞろいメソッド自体の不安定性です。実績ある指摘によれば、採点者による評価基準は年度ごとに変動が大きく、一つのパターンに頼っていると試験制度の変更に弱くなります。
過去の傾向から逆算しても、年度ごとに新傾向や新語句が出現するため、いくら過去のキーワードを覚えても本番でカバーし切れないリスクがあります。
さらに複数年度受験者の増加により合格率が約2割に収束している現状では、「何周も問題を解いてキーワードを詰め込めば受かる」という思い込みは危険です。事実、「ふぞろいノウハウだけで合格できる」という安易な期待は、合否結果の不確実性を高めるばかりで、万年ベテループにようこそになる危険をもっと周知すべきでしょう。
これらを踏まえると、受験生には「基礎力強化+ふぞろいノウハウ活用」の両立を強く提言します。具体的には、まず一次知識・思考トレーニングで文章構成力、計算力、論理的推論力といった基礎を固め、その土台の上でふぞろいのキーワードや過去答案を参照して実戦感覚を磨きます。
例えば、ふぞろいを使って自己採点する際にも、結果に一喜一憂せず、「このキーワードはなぜ必要か」「この得点漏れは論理のどこかに齟齬があったからか」を分析し、次に生かす思考訓練とすることが重要です。
また、複数の教材(同友館全ノウハウ、まとめシート、スタディング解答など)で答案分析し、答案の論点漏れや構成上の課題を比較検討することで、多角的に自分の弱点を把握する学習法が効果的です。最終的に、単にキーワードを覚えるのではなく「与件文に即した思考の流れでキーワードを活用する」訓練を繰り返す姿勢が求められます。
1.「ふぞノウハウ」は2割合格手段の一つに過ぎず、基礎力の有無を補填するものではない。
2. 年度による出題・採点基準の変化に対応できるのは、論理的・構造的に考える力と応用力である。
3. ふぞ採点で70点を超え始めたら、それ以上は質的向上(論理性・独創性・読みやすさ)に注力すべき。
いつもの留意点ですが、生成AIが得意とするのは仮説であって、その真偽を検証するのはヒトの責任。不確実性を高めて必ず8割落とす試験で当確するには、誰かのパクリを試みるより、生成AIを自ら使い倒す一択です。
今日のまとめ
しかし毎年変わる作問採点基準の尻を追いかけたら、年400枚の再現答案=ヘタクソな規模の経済で勝負する受験産業が成り立たない。そこで隣のステマを断罪するときも、ふぞを2割合格させて首の皮一枚残す、AI試験委員の配慮が大好きです。