量より質を問う｢2次｣対策では、学問とは｢努力するもの｣｢継続するもの｣なる昭和のスポ根がおベテの始まり。｢今なぜこの時代に、100字手書きの非効率？｣の疑問を持つのが、試験当確の第一歩です。
初学受験者が悩みながら答案用紙に向かい、従来の“手書き量稽古”の非効率さを疑問視している。ヘンテコ試験への問題意識がここから始まる。
初めて事例を解いた別の初学者が時計を見ながら冷静に分析し、80分では解けない量の事例による時間不足が焦りや本番での思考停止を招くと指摘。初学でもこの程度のセンスは持っておきたい。
隣の合格自慢でフル装備したパーティーが次々怪物に倒される姿を見て、過去問暗記のノウハウ勉が本番では通用しないと悟る。やや異なる意味で隣のベテが8割落ちる姿が蜜の味。
ここで1つの解決策が浮かび、このモンスターは昨年の合格ノウハウに詳しく翌年即座に攻撃を変えてくる。そこで相手も知らないAI活用を仲間に呼びかける。
【100字手書きは非効率】お勉強を｢やったつもり｣が積もって8割不合格
事例過去問とは歴戦のおベテが全国7か所に集められ、毎年その8割が屈辱を味わう意地悪クエスト。｢そもそも初学者が100字手書きで敵う相手でない｣と正しく現状認識することが、隣のノウハウ勉を避けスト当確する大前提です。
Step-1：事例本数を増やす｢量稽古｣がベテの始まり
診断士｢2次｣では、限られた時間で複数の100字答案を仕上げるための思考設計と圧縮表現が大切ですが、「とにかく手で書く」反復は修正や比較や検索のたびに手間と時間がかかり、その結果、書き直す回数が減って試す機会も減り、思考の精度が上がりません。
これに加え、手書きをPCに打ち直す作業も単なるムダであり、結果として「枚数は増えたが中身は変わらない」という“やったつもり”ばかり積み上がります。従ってこれからの学習投資は「作業の量」ではなく「一回の改善幅」に配分し、少ない手間で改善を重ねる環境へ移行して、思考→構成→圧縮の反復＝｢思考の質と速度の両立｣を高めるべきです。
過去の高得点答案に基づく解答パターンは、初学段階でこそ基礎的な方向性を与える一方、与件固有の事情に合わせて「原因―施策―効果」を再設計しなければ一般論の並列に落ち、採点者に根拠の示し方が伝わりません。
その様なふぞろい勉をうっかり続けて与件にない主張が紛れると、ベテ答案にランクUPし、整合性が崩れて読み手がすぐに納得できる力を失います。ゆえにノウハウやフレーズ集は“あくまでパーツ”として控えに回し、与件表現を毎回を拾い直し、制約下での施策と効果の連鎖を自分の言葉で組み直すことが、ふぞ答案への同質化を断ち切り安定A評価をキープするコツです。
得点開示の普及で「どこが評価されたか」を検証できるようになり、学習は回数主義から一回ごとの完成度主義へと重心が移りました。出題側も与件の具体事実を根拠に、課題と施策を因果でつなぐ短い文章を要求する傾向を強め、一般論の逃げ道を狭めています。
したがって、学習工程は「根拠抽出→因果骨子→100字整形→検証→改稿」を標準化し、各周回で改善点を可視化して次の周回に織り込む循環を作ることで、得点の再現性を高められます。
｢答案の型｣｢パターン｣を連呼して、試験本番でいかに考えないか＝思考停止度を競うのが隣のふぞろい勉。ふぞが考えないから試験委員が思考を促すか、試験委員の意図をふぞが全く理解しないかのどちらか、または両方です。
Step-2：全員得点開示～試験委員の意向を踏まえて最新アクション
万年おベテ相手の受験産業による過度な焼き直し依存を避けるため、毎年の新作事例は文脈・制約・役割を入れ替え、定型の当てはめを成立しにくくしています。この設計では曖昧な一般論はふるい落とされ、与件整合の具体策と、その選好理由を含む因果の一本線だけが残ります。
箇条書きのキーワード並列列挙を避け、制約（人員・資金・チャネル・納期等）を明示したうえで、なぜその施策が妥当で、どの効果を先に取りにいくのかを短く言い切る文章が評価の中心になります。
同じ手順の反復は限界効用が逓減するため、100字手書きで勉強したつもりになればなるほど改善幅が小さくなります。今後は「1事例で最低1つ改善」を前提に、与件語に基づく根拠の濃さ、因果の連続性、名詞や数値による具体性、制約との整合、不要語の圧縮といった指標で毎回の改善度を数値化しましょう。
その達成版のみをナレッジとして保全して次回の出発点に据えることが学習効果を最大化し、基準線を段階的に引き上げて、答案は安定してA水準へ収束します。
今の｢事例Ⅰ～Ⅲ｣設問は一施策で複数の効果をねらい、トレードオフや実行順序の設計を読み取る｢多元解答｣へと進化しています。単線的な因果は説得力を欠くため、主軸の狙いに加えて副次効果や副作用への配慮、どの順で効かせるかという時間設計までを一文に織り込むことが、短い字数でも立体感をもたらします。
多面性と簡潔さのバランスを取りつつ、与件の語で支えることが、配点の厚い設問で差を生む鍵です。
R1→R6に解き進むと、各事例のクエストは平均的な隣の合格自慢のかなり上に設定されているとわかる。あの合格自慢とは｢合格｣よりも、｢これならベテよりマシだろう｣の｢許容｣と捉える方が正確です。
Step-3：実質AI元年のR7は、AI武装でようやくクエスト
手書き中心の訓練は、修正や比較のたびに多くの時間を使い、試行と記録が不足して改善が蓄積しません。ここで生成AIやOCRを併用すれば、答案の撮影→テキスト化→要約→比較をまとめて処理でき、作業時間を思考時間へと再配分できます。
AIが下書き整形と多案生成・比較を担い、人が与件照合と語の具体化・意思決定を担う分業に切り替えるほど、やり直しの一回は短くなり、因果の精度は上がり、完成までの時間は下がります。
AIに草稿を与え「原因と結果を明確に」と指示すれば因果関係がはっきりし、「固有名詞・数値・制約を入れて」と求めれば具体性が加わり、「与件と矛盾を指摘して」と促せば矛盾がないかの確認が回ります。
さらに、売上軸・利益軸・運用軸など観点別の複数案を生成して比較すると、制約に最も適合し読みやすい中心が見えてきます。最終的に最良案を与件語で具体化し、不要語を削って100字に整えるループを短く回すほど、時間当たりの学習効果は着実に増えます。
これからの実務で価値を生むのは、知識の量よりも、AIと協働して与件から現場で実行できる解決策を立てるスキルです。ゆえに試験そのものをAI運用の訓練場と捉え、週次でプロンプト設計（目的・制約・評価軸の明示）、生成ログの自己採点（根拠密度・冗長率等）、よく働いた指示文の雛形化、学習仲間との比較を回してください。
競争軸を「誰より多く書く」から「誰より速く正確に因果を表現し、毎回確実な100字を出す」へと更新すれば、試験合格は通過点となり、これからの診断士は生成AI活用度No.1国家資格として胸を張れるのです。
1文100字をA→B、B→Cの因果で構成する事例は生成AIとの親和性が高い。試験委員的に、診断士が協力してAIを倒そう！より、AIを使い倒す診断士を増やそうに事例の舵を切ってくるのは当然です。
今日のまとめ
日頃のビジネスでAIを使い倒すあなたなら、さすがにこの100字手書きは非常識。これが隣のノウハウ志向と思考停止の原因と見極めて、もう今年の試験は勝ち確です。