【ラスト2週】本試験の意地悪問題～AI事例で備える初見対応

AIは過去5年分の事例Ⅰを大量に機械学習し、設問構成・段落配置・語彙分布を確率的に模倣するため、与件文の起承転結から設問意図までを高精度に再現します。これにより、AIが生み出す事例は既存の過去問よりも“過去問らしい”バランスに仕上がります。

ここで上位5%層はAIと同様に出題者の設計論理を再現できる訓練を重ね、事例自作によって作問心理を体得するため、わざと難しく作られた過去問に依存するベテふぞとの格差は広がる一方です。

AIのAttention機構は文全体の単語を均等に参照し、意味を平準化することで一貫性を保ちます。そのため、人間が重要だと感じる箇所に強弱をつけることができず、結果的に根拠が全段落に散り、どの部分も一見使えそうに見える、もっともらしい与件を作文します。

この傾向を理解しないまま読むと、段落の位置や分量を手掛かりに重要度を判定してしまい、選別を誤ります。上位層はこれを逆手に取り、与件を素直に読むのではなく、設問に照らして“使う根拠”を引き出す想定読みをすることでダミーを避けます。

AIは散布した根拠同士の矛盾を嫌い、全体を「意味のネットワーク」として最適整合させます。その結果、文全体は流麗だが焦点が曖昧になるという特徴を持ちます。

受験者にとっては一見親切な文章構造ですが、得点を左右するのは情報量ではなく“焦点化”の精度であり、AIが作る一見解きやすい与件ほど、「何を捨て、どの因果を束ねるか」という論理の再構成力が問われることになります。

現代風事例では、前半にCSR活動や地域貢献など一見関係の薄いダミー情報を挿入し、受験者の情報選別力を測ります。AIは平準化の過程でこれらを自然に散布するため、リアル試験委員はそれを利用して「読めば読むほど迷う」ダミー根拠を生成できます。

ここで有利になるのが、与件根拠を想定読みする上位5%層で、与件前半は肩の力を抜いて軽めに流します。この対極であるふぞろい層は、与件の全根拠をSWOTマーカーで塗りつぶしてからいかに全ての根拠を100字に盛るかに専念し、上位5%と全く異なる丸数字①②③並列列挙の盛り詰め答案に邁進します。

AIは自然文生成の際、誇張語・感情語・対比表現を組み合わせるリアルな語感を強みとします。これにより「DX推進室はお荷物部署となった」など、受験者が誤読しやすい“インタビュー根拠”を生成します。

上位層はこの性質を理解し、印象語の直後に置かれる真の根拠を探す読み方をします。具体的には「〜だが、実際には〜」の転換部を捉えてマス目に使います。感情にすぐ寄り添わず、因果で読み解く習慣ことで、このAI生成“ひっかけ”に耐える意識を持ちましょう。

リアル試験委員は与件文末で内容を要約する傾向があり、方針・制度・制約・人材が最終段落に集約されます。よってAI事例を作問する時はこの点をプロンプトに含め、第2〜5問の共通根拠を最後のラスト3段落に意図的に配置する構造にします。

上位層はこの重心配置を理解し、与件終盤を最初に読むことで事例企業の経営課題を最初に把握しようとします。ふぞろい層はこの真逆でSWOTに邁進した挙句に与件最後の重要根拠を外すため、AI与件では最後の数段落が論理の“集積点”になり、ここの読み取りが得点差になる想定で解きます。

AI与件では根拠が均等に散るため、設問別マーカーで共通・固有・ダミーを色分けする訓練が有効です。上位層は過去問で構造を分析し、設問目的ごとに色の意味を固定化して読みのスピードを高めます。

この習慣により、80分中の情報選別が自動化され、解答時間の再配分が可能になります。反対に遅れ層は全てをマークし、判断が鈍ります。AI型の平準与件ほど「色＝思考の地図」を持つことが、アドリブ対応力の核心です。

AI事例では課題語が分散するため、与件初読の段階で主要課題を5つ抽出する訓練が不可欠です。属人化・情報共有・権限移譲・人材育成・文化改革といった頻出テーマを事前に整理しておくことが効果的です。

上位層は読みながら「課題＋原因＋制約」を即時メモ化し、後の設問分析に再利用します。平均層は設問後に根拠を探し直すため時間を浪費します。AI的分散与件を前提にするなら、課題5選を反射的に抽出する力が得点安定の鍵となります。

近年の助言問題は、1施策で複数課題を同時に解決する“多元型思考”を評価します。AI作問でも、後半に複数課題を併記し、横断的施策を導くよう設計されています。

上位層は制度×文化、人材×情報などの組合せで一貫解答を構築しますが、平均層は設問を独立処理して因果を分断します。したがって本番では、共通根拠を核に「施策→効果→副次効果」を三層で束ね、1文中で二課題を統合する構成が求められます。これがアドリブ力の到達点です。