作問採点を毎年変え、過去問の答を覚えると落とし、初学優遇が鮮明すぎる｢2次｣。そこでAIは試験の公平を期し、【受験２年目だからできる反撃策】を囁きます。
ふぞろい勉＝過去問の答をひたすら覚える無限周回を、RPGの“迷宮ループ”に見立てる。
ふぞろい勉の弱点は、｢過去問の答を覚える｣｢80分の作業手順｣を同時進行させること。そこでAIに過去問を解かせてみる。
80分で解けない事例を解こうとするのが誤りだった！ AIに解かせてそのミスや誤りを客観視する。
難敵｢過去問｣もまずAIドローンに特攻させて壁を下げる。その上でやっと題意がわかる。
【反撃の2年目】過去問をAIに解かせてふぞろいループ回避
隣のふぞろい＝8割落ちる情弱ビジネスと笑われるのは、過去問偏重な商業主義の旗の下、｢答を覚える｣｢手順を揃える｣を同時にするため。そこで2年目は過去問をAIに解かせて｢解析｣し、｢答を覚える愚｣を避けます。
当試験ではふぞろいと一緒をするほど、合格ボーダーラインの確率2割に魔法の様に吸い寄せられる。そこで毎朝からかって、いかに日々アレの真逆をするかが当確ラインです。
Step-1：AI試験委員はお見通し～ふぞ勉吹聴5つの弱点
「ふぞろい勉」とは、過去の再現答案や合格ノウハウに依存し、自分で考えることなく模倣を崇める勉強法である。以下の5つの典型パターンに分類され、それぞれ思考停止や答案同質化の弊害が顕著とされる。
過去の合格答案を覚えて流用することで、事例企業の個別文脈を無視した答案になる。仮説構築力が欠如し、評価基準である「与件企業への適合性」を満たせない。
頻出用語を羅列すれば点が取れると誤解し、因果や論理性を軽視する。キーワードが多くても論理的整合性を欠く答案は減点対象となる。
合格者の「80分プロセス」などをそのまま真似る。設問形式が変化した場合に柔軟に対応できず、構成がズレて題意を外すリスクが高まる。
他人のノウハウに追従し、自分の学習軸を見失う。結果として、答案が画一化し、試験委員が評価したい多様性や独自性が失われる。
過去問を解くこと自体が目的化し、構造理解や応用力の養成がおろそかになる。初見問題への対応力が育たず、得点力が伸びにくい。
合格ボーダーラインの闇に紛れて上手いこと2割合格するには、キーワードを数えて多数派答案を目指すべし。その商魂が試験委員に公的規制されたことに同友館がいつ気づくかは、海より深い闇の中です。
Step-2：2年目の逆襲～過去問をAIに解かせ、ヒトは分析
過去問を何度も解くという従来の学習方法では、問題文の背後にある出題者の意図や出題構造を十分に掴むことが難しい。特に、過去問を「ただ繰り返し解く」ことで得られる知識は断片的になりがちで、問いの本質や背景にある評価設計にはなかなか到達できない。これは時間をかけて演習しても、成果につながりにくい非効率な学習となる。
そこで本章では、AIを活用して過去問の構造分析を効率化し、人間はその分析結果を基に演習に集中する「構造×演習の二軸モデル」を提案する。
第1軸：構造分析軸（AIの役割）
- 設問のタイプ（助言型、要因分析型、課題抽出型など）や出題テーマ（組織、人事、マーケ、生産など）を分類。
- 時制（過去分析、現在の把握、未来提案）ごとに問題をマトリクス化。
- 頻出パターンや論点、記述形式の変化を客観的に把握。
- これらの作業を人間ではなくAIに任せることで、分析の質と速度を飛躍的に向上。
第2軸：答案演習軸（人間の役割）
- AI分析で得たパターンや出題傾向を参考に、自分の頭で仮説を構築。
- 与件文から論点を抽出し、フレーム選択や文章構成を自力で行う。
- 分析済みの構造を参照しながら、限られた時間内で説得力ある答案を書く訓練を行う。
このように構造理解をAIに任せ、演習に集中することで、受験者の思考リソースを以下の学習に振り向けることが可能となる。
- 分析と演習の分離で学習効率向上： 同時に行っていた分析と演習を分離することで、時間の使い方が明確化。分析はAIに任せ、人間は思考訓練に集中。
- 過去問の再定義： 「何を解いたか」ではなく「どの構造を読み取ったか」という観点で過去問を捉えるようになる。これにより、出題傾向への深い洞察が可能となる。
- 試験当日のアドリブ対応： 問題の型やパターンを把握することで、初見問題にも「これは●●型だな」と瞬時に対応する応用力が養われる。
- 人間とAIの役割分担： AIはデータの整理・構造の可視化に特化し、人間は思考・判断・表現の部分を担う。これにより、人間の強みを最大限に活かした学習が実現する。
過去問を解く｢下処理｣をAIに任せることで、受験者本人は試験委員が求める題意の把握や問題解決力UPに専念できる。過去問の答100字をいちいち手書きせずに済む、受験2年目の反撃はここがスタートです。
Step-3：過去問をAIに解かせてインサイト
受験2年目：過去問をAIに解かせるメリット
過去問のキーワード探しや100字手書きで苦労することなく、以下の学びを次々得られる。
AIが複数年分の設問文・与件文を読み込み、出題テーマ、設問形式、字数制限、頻出ワードなどを分類・集計できる。その結果、たとえば「事例IIでは助言型が多い」「40字指定では2要素を述べるパターンが主流」といった事実が浮かび上がる。
このような分析結果は、出題委員の意図や設問設計の傾向を理解するうえで極めて有効であり、受験者が試験に向けて「どのような問いが想定されるか」を準備する助けとなる。
AIが出した答案を見て、「なぜこのように答えたか？」を逆算することで、問いの本質や設問者の狙いを読み取る訓練ができる。たとえば、AIが施策だけでなく効果まで書いている場合、「この設問では提案の実現可能性まで見られている」と気づける。
こうしたメタ認知的な問いの立て直しができるようになれば、本番でも問いに対する「解答の方向性」を正しく捉えた上で答案を組み立てられるようになる。
AIに多数の模範答案を生成させ、設問の種類ごとに有効な構文を抽出することで、構文テンプレート集を構築できる。たとえば：
- 理由説明型 → 「〜だから〜である」
- 助言型 → 「〜すべきである。なぜなら〜だからである」
- 課題抽出型 → 「〜という課題がある。それは〜による」
このようなパターンを把握しておくことで、本番での書き出しや段落構成に迷わなくなり、時間短縮にもつながる。
AIはあくまで思考補助ツールであり、出力を鵜呑みにすれば、再び「ふぞろい勉」のような思考停止状態に陥る。重要なのは、AIの出力を自分の頭で検証し、再構成して自分の言葉で書き直す姿勢である。
AIは「優秀な助言者」であっても「正解を保証する教師」ではない。この点を明確に意識しないと、本番でAIがいない状況下で実力を発揮できなくなる。
設問分析、プロンプト設計、答案構成、言葉選びなど、すべての主導権は人間が持つ。AIに問いを立てることで自らの論点理解が深まり、AIの出力を見て仮説を補強するという「対話的思考プロセス」が鍵である。
このサイクルを繰り返すことで、「AIを通じて出題者の視点を獲得し、自分の答案に反映する」という理想的な学習循環が成立する。
まさか受験2年目に、再びふぞろいシリーズとにらめっこして、数えたキーワードをマス目に詰める修行の毎日？ 人類をその苦行から解き放つ、AI勉の時代が開幕です。
前編まとめ
過去問を繰り返し解くのが合格ノウハウ！な隣のふぞの真逆をするには、新作演習事例を自由自在に作問できるAI上手が前提。後編はそこを具体化します。