生成AIには誤答や依存のリスクがあるけれど、特に｢2次｣対策序盤に使うと有利。いつもの事実観察→推論→施策→効果の順で、隣のふぞとの格差を広げます。
SNS等で「AIがあればⅠ～Ⅲは消える」という誤解が広がっていますが、これはテンプレ答案やキーワード並列の量産を“合格力”と混同した見立てに基づきます。
試験は与件根拠に基づく因果・優先順位・現実性の判断を測りますので、AIでは完全代替できません。AIは下書き補助としては有効ですが、最終の論証責任は受験者にあります。
廃止ではなく、作問・採点設計を強化します。表層一致や定型フレーズの加点は絞り、根拠提示の明確さ、因果の通り道、設問間の整合を重視します。AI利用の有無でなく、自分の頭で検証した｢思考の爪痕｣をより評価軸に据えます。
事例共通で進む方向は①テンプレ解答の減点、②因果と解答一貫性に加点、③設問横断の整合確認の3つです。与件→論点→施策→効果の一本線が通り、根拠が段落レベルで特定できることを高く評価します。
事例Ⅰ：AI時代の人事・評価・処遇の設計を扱います。組織目的→役割設計→評価→処遇の因果を三文でまとめる練習をしてください。
事例Ⅱ：「施策の解像度」を問います。顧客像・提供価値・媒体/チャネル・KPIまで具体化し、効果を数値で語ります。
事例Ⅲ：“一施策・多効果”の多元解答です。工程・制約・品質/コスト/納期のトレードオフを因果で結び、優先順位を示します。
学習行動は、①与件に根拠タグを付ける→②AIで叩き台生成→③自分で因果と根拠番号を再構成→④音読で論理の段差を削る、のサイクルを回すことを推奨します。
【生成AIは予想も上手】AI時代の事例はなぜ・どう難化？～事例Ⅰ～Ⅲ詳細予測
仕事や試験で生成AIを上手に使うと、変化を予測し先取りできる。ただし｢2次｣は事例Ⅳの安定70点を実現しない限り、全員何をやっても2割のガチャなので、以下を採用する・しないはあなた次第です。
Step-1：都市伝説：「Ⅰ～Ⅲ」はAIに代替される？
近年、「AIは要素抽出や要約生成が速く、受験者に100字手書きをさせるのは非効率だから、事例Ⅰ～Ⅲは不要だ」という言説が見られます。生成AIは与件の語句を拾い、短時間で整った見かけの答案を作れます。この体験が「人が考えて書く工程はもう不要」という早計を生みやすくしています。
過去問学習の型と生成AIの出力特性が噛み合っています。頻出論点を前提にすれば、AIは“それらしい”骨子を即時に提示できます。さらに、字数制約が「整形された要約＝正解」という誤解を助長し、要素並べや言い換えで合格に近づけるという錯覚を与えます。網羅性とスピードはAIの強みですが、そこに「思考の質」の担保は含まれていません。
AI答案は抽象語が多く、与件の軽重に基づく取捨や優先順位づけが甘くなりがちです。設問趣旨からの逸脱や、因果が浅い提案の羅列が起きます。二次試験が測るのは、本質情報の選定、原因から施策・効果への論理構成、制約時間内の明晰な表現です。ここは素材生成では代替できません。したがって、「AI代替＝試験不要」は論理的に成立しません。
既存｢事例Ⅰ～Ⅲ｣がAIに代替されるなら、AI利用前提で作問採点を進化させるウチの試験委員。そして生成AI活用No.1国家資格を目指す噂が、頭をよぎります。
Step-2：試験委員の反論と事例共通の変化方向
二次試験は知識量ではなく、企業文脈の理解と論理展開力を測ります。過去の型に当てはめた定型文やキーワード並列は評価しません。与件から課題の因果を特定し、実行可能な施策へ結び、短い文章で要点を示す力を見ます。AI出力の模倣では、この思考工程を確認できません。
過去問の踏襲を避け、同一論点でも切り口や制約条件を変えます。与件の情報量とノイズを増やし、受験者に重要部分の取捨選択を求めます。設問は「原因→施策→効果」の明示を促す構造を強め、与件根拠に裏づけられた具体性、制約下での実現性、全体整合に配点を集中します。ふぞろいがよくやる抽象語や一般論の列挙は評価しません。
令和4年度の事例Ⅳで労働生産性が明示的に問われた事実は、日本のホワイトカラー生産性低下を試験委員が問題視している表れです。
試験は、AIの得意な“同質作業の高速化”（要約・整理・網羅）を前提に、人が担うべき役割を“新たな付加価値の創造”へ切り替える行動転換を促します。作問はAIが量産する一般論を通用しにくく設計し、採点は与件固有の本質選択、具体的な因果構成、制約前提での実行可能性に点を置きます。
受験者には「AIで素材を整え、人は構想と価値設計で差をつける」という生産性向上の実践を求めます。これは、周囲と同じことを速くこなすのではなく、同じ時間でより大きな価値を生む思考への転換です。
従来の人類では思いもよらない、意外な根拠を見つけて組み合わせてくるのが生成AI。実務で使いもしない超絶理論を、試験合格目当てのFラン相手にぶっこくベテ専スクールが最初の犠牲者です。
Step-3：Ⅰ～Ⅲ個別変更点と正しい学習行動
① 作問・採点変化の方向
作問は「人材特性×制度×文化×働き方」の整合を問う複合化へ進みます。採点は与件根拠に基づく原因→施策→行動変容→成果の連鎖と、導入順・副作用への手当の現実性を重視します。これにより抽象語の並列は得点しにくくなります。
② その背景と狙い
AIは一般論の網羅は得意ですが、固有人材の癖や評価運用の歪みへの当て込みと設計の具体は弱いからです。委員は同質作業の速さではなく、役割再設計と学習設計で新たな付加価値を生む思考を促し、ホワイトカラー生産性低下への行動転換を狙います。
③ 「2次」対策上の具体的アドバイス
与件の人物・部門描写を根拠に原因を一つに束ね、制度設計と運用像を簡潔に示し、期待される行動変容と測れる成果で結びます。副作用への手当と優先順位も添えます。AIの列挙は素材にとどめ、因果で仕上げる姿勢を徹底してください。
① 作問・採点変化の方向
作問はSTP単線から体験設計と収益導線を含む統合設計へ進みます。採点は与件固有の顧客像・接点・供給制約に即した具体化と、体験→集客→購入→関係深化の一貫性、さらにKPIの明示を重視します。名詞止めは評価されにくくなります。
② その背景と狙い
AIは施策を大量提示できますが、与件制約に接続した一本化と成果の測定設計が甘くなりがちです。委員は限られた資源で価値を最大化する設計力を選抜したく、同額投下でLTVを伸ばす思考を鍛える狙いで、統合性と測定可能性を問います。
③ 「2次」対策上の具体的アドバイス
誰に何をどの体験で提供し、どの導線で収益化し、どの指標で追うかを三文で書き切ります。与件の数値・季節・チャネル・地域資源を引用し、供給制約に無理のない設計に落とし込みます。抽象語を削り、具体名詞とKPIで骨太に仕上げます。
① 作問・採点変化の方向
作問は｢生産管理｣知識の暗記から、人員・段取り・能力・需要変動など制約下での最適化へ移行します。採点はボトルネック同定→打ち手→効果指標の前後比較と、低投資で効く実装筋を重視します。標語や一般論の羅列は加点されにくくなります。
② その背景と狙い
AIは「自動化・外注化」など常套句に流れやすく、現場の能力・手順・WIPに即した設計が甘くなります。委員は不確実な需要と人員の現実で回る改善を選抜したく、CT・WIP・歩留まり等を小さく速く改善する思考を促す狙いで評価軸を設けます。
③ 「2次」対策上の具体的アドバイス
与件から詰まり地点と数値を抜き、段取り短縮・並列化・ロット／引当見直し・前後工程同期・簡易デジタル連携など低コスト策を一本の因果で示します。最後にCT・WIP・納期遵守・一次合格率など測定指標で効果を結び、現実性を担保します。
生成AIの急速な普及を受け、R7｢事例Ⅰ～Ⅲ｣は既存過去問と全く別の出題をするのが確定。そこを予想し具体策に落とし込むなら、AI活用一択です。
今日のまとめ
あら、R6｢Ⅳ｣が大ボーナスになったのは、当受験業界の｢Ⅳ｣指導がデタラメ以下の間違いだらけ。であればその誤りを是正すべく、｢事例Ⅰ～Ⅲ｣を一旦AIに代替させて、点差をつけない目が十分あります。