【必ず受かる叶う化】100字マス目の構造化 / 2025年度版助言理論

令和6年度の事例Ⅲでは、工程改善や工程管理業務の改善に関する助言問題が出題され、受験者の助言能力が問われました。また、令和4年度の事例Ⅰでは、新規就農者の獲得と定着に関する施策について助言を求める問題が出題され、診断士としての具体的な助言力が試されました。

これらの傾向は、診断士に求められる実務能力の高さを反映しており、単なる分析力だけでなく、実行可能な助言を提供する力が重要視されています。

改訂版「助言理論」を意識した2次試験対策として、以下の点が挙げられます。

• 与件文から企業の強みや課題を的確に抽出し、それに基づいた助言を構築する力を養います。
• 中小企業の実情を踏まえた、現実的で実行可能な助言にする訓練を行います。
• 課題と助言の因果関係を明確にし、説得力のある助言を構築する能力を高めます。
• 仮想的な企業事例を用いた訓練など、生成AIを活用して多様なケースに対応できる柔軟性を養います。

改訂版「助言理論」を実務に応用することで、診断士の存在価値をさらに高めることが可能です。

• 生成AIを活用して、企業の課題に対する迅速な診断と助言を提供し、企業の意思決定を支援します。
• 仮想的な事例を通じて、多様な業種や業態に対応できる助言力を養い、幅広い企業支援を実現します。
• 生成AIを活用した継続的な学習により、最新の知識やスキルを習得し、常に高いレベルの助言を提供します。

近年の中小企業診断士第2次試験における助言問題の増加は、診断士に求められる実務能力の高さを反映しており、改訂版「助言理論」を意識した2次試験対策と実務での応用は、診断士の存在価値を高め、生成AIを活用する国家資格としての注目度を高めることにつながるでしょう。

今後も、生成AIを活用した学習や実務への応用を進めることで、診断士としてのスキルをさらに向上させることが期待されます。

R1～R6の2次｢事例Ⅰ｣を見ると、いずれの年も必ず「診断士として助言せよ」という設問が少なくとも１問含まれており、R1～R3では概ね各年１問（主に100字）であったのに対し最近では1年に複数問出題されることが増えている。

例えばR4｢事例Ⅰ｣では、第2問「新規就農者獲得の施策」、第3問「大手取引先との関係構築」、第4問（設問1２）「組織構造の構築」など、助言が4問出題され、R5では同様に3問出題された。

内容面では、初期は主に企業文化や組織、人事制度に関する助言が多かったが、近年は「協力企業とのネットワーク強化」「M&A・経営統合時の配慮」「新市場進出の組織戦略」「物流・3PL事業への展開」など、テーマが広がりを見せている。

題意の変化も顕著で、単に課題の指摘に留まらず「課題→原因→助言→効果」の流れで論理的に組み立てることが要求される傾向が強まっている。例えばR4年度の大手取引先関連問題では「取引関係強化」と「新分野開拓」という二つの課題が示され、２課題を分けて助言すべきことが試験委員により明示されている。

従来の｢1次｣（企業経営理論）で学んだ助言理論の主要要素と、現代の助言問題との接続を考える。まず、SWOT分析などで企業の強み・弱み・機会・脅威を整理し原因を把握する手法は引き続き基本である。

たとえばR4｢Ⅰ｣第1問では「内部環境分析（SとW）」が設問に明示されており、過去の学習内容がそのまま活用できる。また、傾聴や対話を通じて経営者の真意・背景を理解し、持てる情報以上を読み解く姿勢も重要である。

一方、近年は知識や政策を丸暗記するだけでなく、「与件文から読み取れる現実と自らの知識を組み合わせて仮説を立てる」技能が問われる。倫理観についても、助言は法令遵守や持続可能性など社会的責任を考慮して行う点で、以前から変わらぬ価値である。

診断士が生成AI時代に身につけるべき助言スキルとは何かを仮説する。第2次試験が｢紙上企業診断｣とも呼ばれるように、受験生は仮想的なコンサルタントとして課題発見・分析・助言を行う必要がある。

その教育モデル化として、Bloomの認知領域の最上位「創造（Create）」を起点とした学習設計が提案されている。

具体例として、生成AI（ChatGPT等）を活用し「新規事業モデルをAIに作らせる」ところから学習を始め、AIが提示するアイデアを分析・評価（Evaluate）、さらに持続可能性や実装戦略を検討する。そして最終的に口頭試問や発表で知見を言語化する。このようにAIと共同創造しつつ学習を進めることで、創造力・批判的思考力・実践力のPDCAサイクルが回転しやすくなる。

診断士試験対策では、仮想診断シミュレーションやケース演習環境を整備し、生成AIをフィードバック役とした模擬コンサルティング訓練も組み込む。たとえば、ChatGPTに企業事例を出題させ、その結果に基づき追加質問で仮説を検証する演習等である。

最終的に「知識→理解→応用→分析→評価→創造」の流れを系統的に踏んで診断提案を磨くカリキュラムとすることで、生成AI時代にふさわしい助言人材を育成できる。

受験対策としては、型化された助言フォーマットを身につけることが有効である。典型的には「課題（Problem）→原因（Cause）→助言（Advice）→効果（Effect）」の流れで論理を展開する。

たとえば「課題: 売上低迷（Problem） – 原因: 顧客ニーズ未把握 – 助言: 顧客ヒアリング実施 – 効果: 商品企画が市場ニーズに合致」といった具合に、問題点とその解決策・期待される結果をセットで書くことが求められる。

また、設問解釈として「留意点」を問われる場合は、問題（課題）と対策（助言）のセット記述を行い、効果は補足情報として触れると良い

生成AIは学習支援にも有効である。以下のようなツール活用により、短時間で多数の演習反復が可能となり、学習効率とアウトプットの質を高められる。

• ①与件文要約支援：長文の与件からキーワードや要点を抜き出し、箇条書き要約を作らせることで、分析作業を効率化できる。
• ②仮説検証演習：答えを一度AIに作成させ、自分の解答と比較・議論することで、独自の仮説を検証する。
• ③PDCAサイクル練習：提案をChatGPTに評価させ、改善案を出させるなど、計画(Plan)-実行(Do)-検証(Check)-改善(Act)の循環練習に活用する。例えば、AIに「上記解答で説明不足な点は？」と問い返すと弱点が見つかる。