AI効果でふぞが試験脱落するのは良いとして、みんなAIを使うと差が付かない？ そこでプロンプトの上手下手で、格差どころか二極化を加速します。
生成AIを使い、｢2次｣合格期待値を2割→4割に倍増
AIをうっかり素人使いすると、ネットやSNSに溢れる受験生目線！受験生支援！の同友館ネタを掴んでしまいがち。そこでAIへのプロンプトの冒頭に｢あなたは診断士の試験委員｣と入れ、隣のふぞと差別化を。
主人公はAIに質問するも、返ってくるのは相変わらず一般的で型にはまった解答。「ふぞノウハウ」が頭を支配しており、新しい視点が得られず停滞中。
ここで仲間から聞いたのは、プロンプト冒頭に「あなたは試験委員です」と入れること。この一文でAIの視点が採点者側に切り替わり、答案の方向性を一変させるきっかけとなる。
AIの返答が一気に具体的になり、題意の把握・書き方・施策を明確化。必要な情報を根拠とともに提示し、採点者が好む構成へと変化する。
改善した答案によって合格期待値が2割から4割へ倍増。主人公は手応えを感じ、本番への自信を大きく高める。
| 入れない場合（一般的な生成） | 入れる場合（試験委員視点を指定） | |
|---|---|---|
| 回答は過去問に似た語句の拾い出しや、教科書的な知識の組み合わせにとどまり、出題意図の「なぜこの設問なのか」には踏み込めない。受験産業視点の“解き方のパターン”に依存しやすく、論点を外すリスクがある。 | ①論点の深さ・題意理解 | 試験委員として「受験者のどの能力を測りたいか」「この設問で何を差別化したいか」を考え、設問の意図や評価軸に深く切り込む。その結果、合格ボーダーライン受験層との差がつく思考・構成・根拠選びを可能にする。 |
| 表現が曖昧で冗長になりやすく、「誰が読んでも伝わる簡潔な構成」や「採点者が評価しやすい文章設計」が欠如する。特に因果関係や段落構成に一貫性がなく、減点リスクが高い。 | ②文章構成・表現の質 | 採点者の視点で「一読して理解できる」「構造が明確」「採点がしやすい」答案を書く前提になるため、自然と①主張②根拠③効果が明確な3文構成や、因果でつなぐ論理展開になる。文章の質・構成力が飛躍的に向上する。 |
| 「この問題は○○が出ているから△△を覚えよう」という過去問依存型の暗記や再現中心の暗記に陥りやすい。再現性はあるが応用力に乏しく、初見問題や新傾向に対応できない。 | ③学習戦略・対策の示唆 | 「この出題は〇〇という能力を測るために設計された」「今後は□□が評価される」という設問設計の意図を踏まえた、本質的な学習計画・教材選定・構文訓練につながる。変化対応力のある実力が育つ。 |
【はじめての当確③】ふぞろいを避けるコツ10選
ChatGPTがついに5になり日々賢さが増す中、試験にAIを使わない手はない。そこに｢あなたは診断士の試験委員です。｣の冒頭プロンプトを一言加えると、AIの答がみるみる安定します。
Step-1：論点の深さ・題意の理解
AIで題意理解が先行すると、与件読み時の根拠サーチ精度が上がり、100字マス目の推敲により注力できる。
初稿から論点がぶれにくくなり、修正は根拠の精緻化や表現改善に注力できます。題意一致率を指標化する習慣がつくと、演習回数が少なくても精度の高い答案が蓄積します。※仮説として、この習慣が安定A答案の比率を高めます。
| 入れない場合 | 入れる場合 |
|---|---|
| AIが設問を表面的に読んでしまい、論点の核心を外しがちになる。与件の根拠不足や誤用で解答のピントがボケやすい。 | プロンプト指定により、設問の狙いや差別化視点を明確化し、不要情報を排除。題意一致率が向上する。 |
| 過去問（R1～R3）でも「誰に・何を・どうする」が欠ける事例は頻出。特に助言問題で顧客層や施策内容を曖昧にすると、採点者は設問未回答と見なし減点します。プロンプトを指定しない場合、どこの題意を外したか演習後に気づくまでに時間がかかり、改善機会を逃しやすくなります。 | 「試験委員です」指定を加えると、設問意図を能力評価の観点から読み解く傾向が出ます。与件文から根拠候補を抽出し、設問語と照合する過程が強化されます。※仮説として、この過程により題意外しは半減し、答案の焦点が安定化すると考えられます。 |
隣のふぞのように自分が使いきれないAIを敵視したり、かといってAIべったり依存のどちらも良くない。｢初期の題意の把握｣をAIに任せ、ヒトは次の｢文章構成･表現の質｣を優先するのがAI時代の｢2次｣の解き方です。
Step-2：文章構成・表現の質
答案のウェイトを×キーワードの数こそ正義！→〇採点者の読みやすさファーストにすると、答案の因果が整い、評価が安定する。
因果構造と設問語の適切配置は、加点判断を迅速にします。読みやすさが高い答案は、同点帯でも上位評価を受けやすい傾向があります。※仮説として、採点者本位の文章習慣が定着すれば、安定的に60点超を確保できるでしょう。
| 入れない場合 | 入れる場合 |
|---|---|
| 並列羅列や冗長表現、因果の欠落が多く、採点者から見て読みづらい。 | 1文3センテンスの因果と適切な接続詞により、採点者が読みやすい簡潔かつ論理的な文章になる。 |
| 答案の結論が曖昧な場合、読む側が根拠の出元を探す手間が発生します。設問語と解答語が対応しないと、加点要素を見逃される可能性もあります。R4以降は特に「因果の欠落」が致命傷になりやすく、構造不備はA答案から遠ざかります。 | 「主張→根拠→効果」の順に、採点者が期待する重要根拠を冒頭に配置しやすくなります。因果でつないで文意が明確になり、採点者が加点しやすい読みやすくきれいな国語に近づきます。 |
根拠選びと100字マス目の埋め方まで生成AIが下拵えしするので、あなたは採点者の視点で読み易い100字に推敲すればよい。これで12週間の｢2次｣対策の質が一変します。
Step-3：学習戦略・対策の示唆
12週間の高速PDCAで改善点を手順化し、試験当日の｢事例Ⅰ～Ⅲ｣安定AAAが可能。
演習→AI講評→改善→再演習を1週間単位で回すことで、答案ルール（因果必須・設問語明示）が自動化されます。※仮説として、このサイクルが定着すれば、当確ラインの合格期待値は大幅に上昇します。
| 入れない場合 | 入れる場合 |
|---|---|
| 場当たりな解答や暗記依存が増え、解答や施策の一貫性を欠いて安定得点が難しい。 | キーワード依存以外の試験委員視点の助言が加わり、仮説と施策の幅が広がる。 |
| 与件軽視や隣のパクりに依存すると、初見問題のアドリブ対応に難が出ます。演習のたびに解答スタイルが変わるため、再現性が低く、安定的なA答案にはつながりません。特にR4以降のふぞろい落とし事例では、この傾向が顕著なりました。 | 題意合致、根拠明示、キーワード配置、一貫性などを確認しやすくなります。観点が提示されて演習後の振り返り時間が短縮され、改善ポイントが明確化します。※仮説として、これによりPDCAのサイクルタイムが半減すると考えられます。 |
従来のふぞろいレベル12週の勉強成果を多くて4週、早い人なら2週でクリアするのがAI時代。今年は試験委員が願う合格時短とともに、ふぞろい落としの決定打になりそうです。
今日のまとめ
AI時代の100字マス目はさらに似るので、リアル採点者はキーワードの数より｢思考の爪痕｣にシフトする。次回はふぞ⇔上位5％AI答案のガチンコで、試験委員がどちらに加点するかを競います。