時短と地頭を求める試験でありながら、ウチの試験委員は｢手抜き｣が嫌いで｢ひたむき｣大好き。｢そこで答案を加減点する｣仮説に立つと、試験がガラリと違って見えます。
事例を初めて解いた感想が「何この無理ゲー……」
これは従来の“知識で埋める”答案ではなく、“設問の意図を読み解き、因果関係で組み立てる”という難度の高いタスクへのシフトを示す。
とある超絶校の事例を解き、必要以上の微細ディティール与件と、その与件と全く無関係な超絶知識解答のギャップに驚く主人公。
※どこのE○Aを指すかは秘密。
そこでAIに助言を仰ぐと、SNSでバラ撒かれる｢覚えた知識の再現｣より、｢与件を再構成する｣試験の方向変化を示唆される。
設問には｢情報整理｣｢期待効果｣｢助言｣の3タイプがあり、うち｢助言｣は正解を当てることより、｢結論を導くプロセスに加点｣と仲間に教わる。
｢題意を捉える｣までを一旦AIに任せ、ヒトの役割を｢正しい根拠を因果でつなぐ｣と再定義。主人公の眼が輝き、自信に溢れる。
【はじめての当確②】AIが選ぶ不合格パターン5選
｢今年のA答案はどう書くの？｣とプロンプトしてもAIは一般論しか返さない。そこで｢あなたは試験委員として｣｢望ましくないと感じる答案を5つ挙げて｣と頼むと、ありったけを教えてくれます。
診断士｢2次｣をノウハウで解こうとし、再現答案集への過度な依存や、与件と離れた一般論を書いてしまう問題行動が散見されます。本章では、その代表的な5つの課題を具体例とともに深掘りし、生成AIの活用によってどう改善できるかを検討します。
不合格答案①：題意の読み違え(見落とし)
過去問(特に事例Ⅰ)ではヒトが80分で解けない作問が連続し、今になってAIで振り返ると｢当時の解説は誤解ばかり｣と気づくことがある。SNSや動画を信用せず｢自分で再構成｣する工夫で、最初の一歩を抜け出します。
不合格答案②：訊かれていない一般知識解答
80分の応用力＝地頭(大量情報を同時並行に処理する力)によるため、ムダ勉重ねておベテになるほど与件を無視した決めつけ知識解答に。そこで過去問は80分の自力で解く前に、AIアシスト(＝下拵え)させて書き始めます。
不合格答案③：パターン依存でアドリブ不足
この先万一おベテと出会っても｢決して仲間に入れない｣理由は、自分の答こそ正と主張するから。そうでなく過去問はAIに解かせてベストを取捨選択し、応用自在なアドリブ力を高めます。
不合格答案④：思考停止で因果が不足
ふぞろい＝与件根拠のサーチが生命線で、全て調べ上げる頃には80分が時間切れして因果に意識が回らない。その末路＝ふぞ答案と思って眺めると一目で納得です。
不合格答案⑤：おベテのヘタクソ答案は論外
調べるとわかるが、生成AIは｢クセと感情がない文章を書く｣のが得意。これが｢2次｣対策にピタリとすぐ気づくのが上位5%で、早くて数年後か一生気が付かないのが隣のふぞろいです。
今日のまとめ
生成AIは与えられた文章を構造的に分解し、質問の意図を捉えて論理的に再構成するよう設計されている。これにより選んだ与件根拠を因果で並べることで、論点が明快でズレのない100字答案を短期間で書けるようになる。(100字。生成AIで作成)