【必ず受かる叶う化】助言が促す学習行動 / R7事例は度肝を抜く難化？

近年の診断士｢2次｣では、事例問題の中で「助言問題」の割合や難度が高まっている。これは単に知識を問うだけでなく、受験者に課題解決型の思考を要求する方向への変化を示しており、ブルームの改訂版タキソノミーの高次領域（評価・創造）に相当する問題が増加していると考えられる。

本研究ではまず、この出題傾向の変化を教育理論の枠組み（ブルームのタキソノミー）で整理し、試験委員の意図を明らかにする。次に、受験生にとってその変化がどのような認知的負荷と難易度上昇の体感をもたらすかを、認知負荷理論の観点から分析する。さらに、試験制度設計者が想定する実務能力、特に「助言・創造」フェーズの能力と、生成AI時代における暗記代替リスクへの対応策を考察する。

以上を踏まえ、直近３年間に２次試験を受験した約9,000名の受験者（初学者・多年度受験者・独学者含む）が取るべき望ましい学習行動モデルを設計・提案する。本レポートは論理性・客観性を重視し、各章末に小結を付し、学習者にとって実践的な示唆を提供することを目指す。

教育目標を分類するブルームのタキソノミーでは、認知の複雑さを示す階層が「記憶・理解・適用・分析・評価・創造」の６段階（改訂版では最上位に「創造（Create）」）に整理される。

従来の｢1次｣は知識の想起や理解度を問う下位２段階、｢2次｣はその応用で済ませてきたが、近年になって実務上の課題解決や改善策の提案（創造的応答）が出題され、後半の分析→評価→創造段階が意識されつつある。

例えば「社長が考えるX施策を企業に導入する際の課題は何か」「どの商品を、どのように販売すべきか助言せよ（100字以内）」といった設問は単なる知識の再生を超え、以下の複数の認知領域を同時に求める。

（1）与件情報を読み解き問題の本質を理解し（分析・理解レベル）、
（2）選択肢を検討・評価し（評価レベル）、
（3）独自の提案・助言を創出する（創造レベル）。

これをブルームの高次認知過程を問う出題と解釈すると、試験委員は診断士に求められる実践的スキルとして、”経営者目線で考えた課題発見と解決策の提案”を挙げ、記憶中心の知識テストから「診断・助言能力」を評価する試験へと重心を移していると言える。

記憶（Remember）: 基礎知識の列挙・定義（例：経営理論の法則を挙げよ）

理解（Understand）: 概念の説明・意義（例：マーケティングミックスとは何か）

適用（Apply）: 理論を具体的事例にあてはめ（例：A社の生産計画に最適な方式を適用せよ）

分析（Analyze）: 事例情報の要素抽出・因果分析（例：売上減少の要因を分析せよ）

評価（Evaluate）: 複数案から最善策を選択（例：コスト削減策の優劣を評価せよ）

創造（Create）: 新たなアイデア・提案の形成（例：新規事業アイデアを立案せよ）。

上記のうち、近年の事例問題では「助言問題」が事例の最終問として頻出し、「評価」～「創造」レベルの回答が求められている。これには①与件分析を踏まえた課題発見、②経営者の立場での助言範囲設定、③実務的な解決策の構築、④効果・リスクの検討といった多段階の思考プロセスが含まれる。

試験委員は、受験者が中小企業診断士として実務的な問題解決力を備えているかを評価する意図で出題しており、そこには単なる暗記では到達できない「付加価値創出」の能力を測る狙いがあると考えられる。

高次思考を要する助言問題の増加は、受験者に大きな認知的負荷を与える要因となる。認知負荷理論によれば、人間の作業記憶には処理できる情報量の限界があり、学習や問題解決時には内在的負荷・外在的負荷・細工的負荷の３種の負荷が同時に生じる。

助言問題では、①複雑な事例情報の理解（内在的負荷）、②時間制約・試験環境下での解答形式への対応（外在的負荷）、③効果的な解決策を組み立てる思考努力（細工的負荷）が重層的に作用するため、受験者には総合的に非常に高い負荷がかかる。

2次筆記は各事例80分・100点で実施され、事例I～IVが順に出題される。事例I～IIIでは通常「分析問題＋助言問題」の構成となり、１問目で現状分析、後続で助言・提案を求められる。与件文は数百～千字に及び、図表や資料も含まれるため、限られた80分内に読む・考える・書く作業を並行して行う必要がある。

特に近年、事例Ⅱの与件文は「長文で情報量が多い傾向」が指摘されており、分析だけでも相応の読解力と処理能力が要求される。その上で助言問題では、更に本質的な問題発見と提案立案が課されるため、受験者の内在的負荷（情報量×複雑度）は急増する。

加えて、与件文の把握や解答構成に余計な時間を割くことも外在的負荷を高める。例えば、複数の顧客ニーズと提供価値の組み合わせをミスするとミスマッチとなり致命的な減点要因になる（「食材にこだわる顧客に手軽な惣菜を提案する」などは不適切であるとされる。このように正確性への注意と時間配分の緊迫感が増すことで、全体的な認知的負荷がさらに上積みされる。

また、受験者自身のスキーマ（既有知識）の有無によっても負荷感は異なる。認知負荷理論では、事前知識をスキーマとして整理できれば作業記憶の負荷が軽減されるとされる。したがって、診断士試験で求められる多様なフレームワークや業務知識を習熟し、問題状況に応じて適用できるようにしておくことは、認知負荷を管理する上で重要である。

試験委員（試験設計者）が重視しているのは、中小企業診断士としての現実の経営支援能力である。試験案内にも「中小企業の診断及び助言に関する実務の事例に基づき、応用能力を判定することを目的とする」と明記されており、単なる知識テストではなく「診断」と「助言」の両輪で実務能力を評価する試験であることが示されている。

具体的には、事例企業の強み・弱みや経営課題を正確に分析し（診断）、経営者の立場に立って適切な解決策・助言を提案できる力が求められる。

特に「助言・創造フェーズ」に関しては、試験問題の意図と重なる実務能力が以下のように想定されている。例えば、「財務・会計を中心とした事例」（事例Ⅳ）では資金調達や投資判断等の具体策提案が、「組織・人事」（事例Ⅰ）では組織改革や人材育成策の提案が、「マーケティング」（事例Ⅱ）では新規市場開拓や販売チャネル戦略の提言が、「生産・技術」（事例Ⅲ）では生産プロセス改善や品質管理施策の提案が、それぞれ求められると想定される。

これらはいずれも実際の中小企業支援現場で診断士が行う業務に直結する内容であり、理論だけでなく実務適用力を伴う回答が期待される。つまり、試験設計者は受験者に対し、「経営者とともに課題を発見し、創造的な解決策を構築できるプロフェッショナル像」を想定していると考えられる。

さらに近年、生成AI（ChatGPT等）の登場により、事前学習の手段として暗記ベースの学習法が変容している。膨大な知識を容易に照合・出力できるAI技術を前にして、試験委員会は「単なる知識知識の丸暗記だけでは誤魔化せない」試験設計を志向していると推察される。

実際、試験問題の多くが企業固有の状況に即した事例内容で作成されており、回答にも事例固有の分析や文脈理解が要求される。これは、AIが提供する一般論や暗記知識をそのまま流用しても本質を突いた回答にならないよう工夫されているためである。

また、一部の試験対策校では対面での口述試験や模試を通じて、受験者の自発的思考を重視する取り組みが活発化している。これらはまさに「生成AI時代においても診断士本来の思考プロセスを守り育む」ことを意図した試験運営の一端と捉えられる。

生成AIの普及により、受験生はAIを参考にした学習が容易となった一方で、試験制度側にも新たな課題が生じている。教育研究では、「AIに依存した解答は表面的な学習に陥り、独立した分析能力の育成を阻害する」との指摘がある。

例えば、ChatGPTは高速かつ質の高い解答例を生成するものの、それに頼り切ると自ら考えるプロセスが省略され、論点を深く理解しないまま表面的な知識で満足してしまう恐れが指摘されている。加えて、AIがブラックボックス的に情報をまとめるため、評価・検証の視点（偏りや前提の吟味、現実適合性の判断）が欠けやすくなるという問題もある。

これらのリスクを踏まえ、試験委員は「単純な知識照合では再現できない解答」を重視する方向へ舵を切っていると思われる。具体的には、事例問題の選択肢（解答要素）を網羅するだけでは不十分で、複数の要素を適切に組み合わせる判断力や、企業固有の制約・背景に即した提案立案力が必要とされている。

試験設計の面からは、設問文や与件文に与える情報を微妙に変えることでAIの典型解答を外す工夫（逆説的な課題の提示や予測困難な状況設定）が観察される。例えば直近の試験では、顧客セグメントや事業環境を複雑に絡めた事例が多く、AIが一般解答を生成しづらい出題形式が増えている。さらに口述試験においても、受験者自身の思考過程を重視する質問が行われ、AIの即答コピペを防ぐ対応が進められている。

• 単なる知識羅列ではなく、事例情報への具体的な言及や事業状況のコンテクスト理解
• 複数の要素を関連付けて課題を整理するマッチング思考
• 自己の分析根拠・仮定を言語化し、独自性を示すプロセス（AIには難しいメタ認知的回答）