【2次スタートアップ②】ベテ･ふぞ･ロジカル答案の違い / 試験で目指す答案To-Be

説明 ベテラン答案は、長年にわたり蓄積された知識や各スクールの指導ノウハウを基にしています。試験の出題傾向や求められるスキルの変化に気づかず、依然として古い情報源に依存する傾向があります。

具体例 ある設問で「最近のプライシング手法を述べよ」と問われた際、サブスクリプションの定義が浮かばず、全く別な答をするか、｢サブスク｣と省略してしまう。

説明 ベテラン答案は、SNSからの情報取得をあまり行わず、従来の紙媒体やスクール講義に依存します。そのため、最新の情報やトレンドに疎く、リアルタイムの議論や現代的な視点が不足しています。

具体例 経営戦略に関する設問で、最近のベンチャーやスタートアップ企業のケースが浮かばず、ポーターの5フォースや価値連鎖の話題ばかりを答案に書いてしまう。

説明 ベテラン受験者は、常に最新の情報発信を競うYouTubeを苦手にし、だんだん視聴しなくなります。視覚的・聴覚的な情報取得が少なく、文字情報に偏るため、その独特の文章の悪いクセがなかなか改善されません。

具体例 「時流に乗り遅れたゆで蛙をどのように一掃するか」という設問に対峙した時、それが自分を指すことにぼんやりと気が付き、脂汗をたらりと流します。

説明 ベテラン受験者のITリテラシーは標準的かややその下で、大量の情報を取捨選択する能力が不十分です。蓄積された知識をすべて盛り込みたいという衝動に駆られ、情報過多となることが多いです。

具体例 「企業の課題と解決策を述べよ」という設問で、企業の全体像や歴史、細かい業務プロセスに関する情報を過剰に盛り込み、本来の課題と解決策がおろそかになる。

説明 ベテラン答案は、知識の詰め込みに注力するあまり、読み手にわかりやすく配慮した文章構成に欠けます。情報が多すぎて論理的な流れが不明瞭になり、普段からどんな仕事をしているのかと、採点者に疑念を持たれます。

具体例 ｢理由を答えよ｣と言う設問に対し、訊かれていない知識や助言を書いてしまうほか、句読点を極端に省略するため、採点者にも一般的にも通じにくい答案になる。

説明 ふぞろい答案は、紙媒体やスクール講義にも一定程度依存しますが、主な情報源は与件文です。知識への関心は低く、与件からいかに多く抽出したキーワードで、答案をモリモリにすることを最重視します。

具体例 設問で「新規事業の展開について述べよ」と問われた際、与件文中の具体的なキーワードや10年フレーズ集を多用します。自分の意見を述べることを避け、これが結果的に吉になります。

説明 ふぞろい答案はSNSからの情報を最重視し、リアルタイムの意見やトレンドを反映させることがあります。SNSで得られる多様な視点や情報を活用していかにもありきたりな答案を書くことで、おベテのようなバツ出しを回避できる利点があります。

2) 具体例 「最新のマーケティング手法を述べよ」という設問で、SNSで流行している具体例やトレンドを多く取り入れるものの、もともと物事の見方が浅いので、うすっぺらい印象を与えがちになる。

説明 ふぞろい答案はYouTubeからの情報も活用しますが、依存度は中程度です。視覚的・聴覚的な情報を取り入れることで、より多様な情報源からの知識を答案に反映させます。

具体例 YouTubeで言われることは結局どれも同じ内容になるので、自分にはこれは時間のムダと気が付き、早々とXに回帰して学習刺激を得ようとすることが多い。

説明 ふぞろい答案はITリテラシーや情報の取捨選択能力にやや劣り、大量の情報を整理しきれない場合があります。与件文から多くのキーワードを抽出して加点がある一方で、情報の統合が不十分で、構成が破綻することもしばしばです。

具体例 ふぞろいとは良くも悪くも平均的で特徴のない典型的な日本人であり、そのITリテラシーは中の上程度とされます。

説明 ふぞろい答案は、読み手に好感や共感を持たれる文章構成が欠けることがあります。与件文のキーワードを多用するため、論理的な流れが途切れがちで、全体としてのまとまりに欠けます。

具体例 ふぞろいがSNSで読み書きするのは1行20文字の短文なので、いざ100字をかかせると文章の繋がりが弱く、答案としての説得力や一貫性についてはベテ答案よりも劣る(が、余計なことを書くよりよほどマシ)。

説明 クールでロジカルな答案は、紙媒体やスクール講義からの知識への依存を抑え、最新の情報やトレンドを取り入れ、バランスの取れた情報源を活用します。

具体例 設問で「新規事業の展開について述べよ」と問われた際、従来の｢2次｣ノウハウの範囲にとどまらず、最新の｢1次｣出題で示唆された新傾向を考慮に入れる。

説明 クールでロジカルな答案は、SNSからの情報を競合情報として参考にすることはあっても、原則それを採用しません。SNSで得た情報を客観的に分析し、必要なものだけを取捨選択して利用します。

具体例 ｢このテキストやノウハウがオススメ！｣とするSNSを見掛けた時、試験の主催側もこの情報をチェックするだろうと感じ、それをどうやって8割落とすかの方向に発想を切り替える。

説明 クールでロジカルな答案は、YouTubeなどの動画コンテンツからの情報も活用します。視覚的・聴覚的な情報を取り入れ、多様な情報源からの知識を論理的に整理して答案に反映させます。

具体例 YouTubeでの試験情報発信が既に一巡しているトレンドに気が付き、その内容そのものよりも、どのように情報発信すると好感共感されやすいかをチェックする。

説明 クールでロジカルな答案は、ITリテラシーが高く、大量の情報を効率よく取捨選択する能力があります。必要な情報を的確に抽出し、それを論理的に整理して提示します。

具体例 確率2割ガチャの試験では、どう合格するかのノウハウ探しよりなぜ8割落ちるかの原因特定が先と考え、生成AIを使って理由を調べ、自分なりの合格仮説を立てる。

説明 クールでロジカルな答案は、読み手が好感や共感しやす論理的で明快な文章構成になっています。情報を整理してわかりやすく提示し、論理的な流れを保ちつつ、与件から必要な根拠やキーワードを引用して答案に貼り付けます。

具体例 ｢助言せよ｣という問題で小さなオツムで一生懸命覚えた施策を列挙するのでなく、事例企業が抱える課題や備える強みを生かす形で、時間切れにならないよう適切な答案を編集する。