来年の｢2次｣出題ポイントが、変化に抵抗する古参社員をどう手懐けるかの｢ヒトの温もり｣になる。その前提で今からAIを全面活用し、隣のふぞろいの多数派同質似たり寄ったり答案を回避するのが、上位5%の勝ち方です。
診断士2次の定番ノウハウである「ふぞろいな合格答案」のメソッドが一巡し、多くの受験生が「多数派」の解答を目指すようになった結果、どの答案も個性がなく似たり寄ったりな「金太郎飴」状態に陥っている。
これまで人間が訓練を重ねて習得してきた「与件文から根拠を漏れなくダブりなく拾い出す」というノウハウ。
しかし、生成AIの普及により、この単純かつ網羅的な情報処理はAIの方が圧倒的に速く正確に行えるようになり、人間がこの分野で勝負することは難しくなっている。
根拠の抽出だけでなく、それを元に「説得力」と「実行可能性」を伴った、因果関係が明確な「100字」の文章を作成する能力においても、AIは人間を上回るパフォーマンスを発揮します。
AIが得意な「根拠拾い」や「文章生成」といった作業はAIに任せる方が早い段階に。
これからの診断士試験で真に問われるのは、AIの強みを最大限に引き出すプロンプト作成力であり、これからの受験者はそこに注力すべきと示唆される。
【AI時代の試験の勝ち方：AI優位説】課題特定から事例対応まで12週でAI上手
AI活用の鍵は、｢誰かに習う｣より｢まず自分で試す｣自走力次第。私がプロンプトすると、意外な発見や｢次にこれをしましょうか？｣まで提案しくさる所が、AI上手を目指す利点です。
Step-1：課題特定し因果で解答
人間は思い込みで情報を歪めてしまう傾向がありますが、AIに「MECE」な枠組みで分析させれば、感情を排して客観的な事実だけを漏れなく抽出できます。
「3C分析」などのフレームワークを用いた網羅的な抽出をプロンプトで指示することで、合格答案の基礎となる骨太な論理構造を瞬時に組み上げることが可能になります。
過去の合格体験記や再現答案などの集合知データをAIに参照させることで、自分の解答に含まれるキーワードの欠落や論理の飛躍を客観的な数値として洗い出せます。
この「スコアリング」の結果に基づいて学習リソースを配分すれば、闇雲な演習を繰り返す無駄を省き、得点に直結する弱点補強だけを効率的に実行できます。
解決策の優先順位に迷う場面でも、AIに各施策の「インパクト」を数値化させて比較検討すれば、試験当日の限られた時間内で迷わず決断を下せるようになります。
最も経営改善効果が高い施策をデータに基づいて選定するプロセスは、採点者に対する説得力を高め、論理的な妥当性が担保された解答へと繋がります。
診断士｢2次｣とは80分の制限時間内に、フレームワークを使って課題特定→与件根拠を使い→読みやすくわかりやすい因果の100字で答える試験。この手作業を一瞬で代替するAIの進化が止まりません。
Step-2：事例別の備えも万全
「事例I」では組織内の人間関係や風土が重要になりますが、AIによるテキスト解析で「感情」や「暗黙のルール」を読み取れば、表面化していない課題を特定できます。
隠れた課題と「人事施策」の因果関係を論理的に結びつけることで、単なる一般論ではない、その企業の実情に深く切り込んだ具体的な助言を作成できます。
「事例II」における複雑な顧客データも、AIに「デモグラフィック属性」や購買履歴を分析させることで、最も収益性の高いターゲット層をピンポイントで特定できます。
ターゲットが明確になれば、競合他社と差別化するための「4P戦略」も論理的に導き出されるため、整合性の取れたマーケティング施策を迷うことなく記述できます。
「事例III」の複雑な生産工程は、AIに情報の整理を任せてフローチャート化することで、納期遅延の主原因となっている「ボトルネック」工程を即座に発見できます。
品質とコストのトレードオフが発生する場面でも、AIに「全体最適」の視点でシミュレーションさせれば、部分的な改善に留まらない経営視点の解決策を提示できます。
AIに抵抗する古参社員を手なずけるのに時間がかかる｢Ⅰ｣を除き、｢Ⅱ｣｢Ⅲ｣はAIの答でほぼ正解。よってAIを使い倒すと、｢1次｣で学ぶべきは｢経営｣｢財務｣の2科目に集約できます。
Step-3：AIで一変する12週の｢2次｣対策
｢2次｣対策を始める8月にかけては、AIに理想的な満点解答を作成させ、その思考プロセスを「リバースエンジニアリング」して解説させることで、正解への道筋を脳に刻み込みます。
AIの論理構成をそのまま書き写す「模写」を繰り返すことで、自己流の癖を矯正し、合格者が無意識に行っている思考の型を自分のものとしてインストールできます。
基礎が固まった後は、AIに無限に生成させた「新作問題」を解き続け、即座にフィードバックを受ける高速サイクルを回すことで、対応力を飛躍的に向上させます。
自分の解答とAIの模範解答との「ギャップ分析」を繰り返せば、無意識の失点パターンが修正され、どんな難問が来ても合格ラインを死守する安定感が身につきます。
試験直前の「ラスト1ヶ月」は、AIツールの利用を5割に抑えて脳内でAIの思考プロセスを再現する訓練を行い、本番の「80分間」でそのロジックを展開できるように仕上げます。
AIという補助輪を外しても「脳内AI」が客観的に自分を監視する状態を作れば、プレッシャーのかかる試験会場でも、冷静かつ論理的なパフォーマンスを発揮できます。
12週間の｢2次｣対策でAIをどう活用するか、今年R7で成功事例が続々出てくる。そこをターゲットに｢1次｣対策のAI活用にバックキャストすれば、誰でも上位5%で当確するのがこの試験です。
今日のまとめ
生成AIを巡る議論は、｢AIで仕事を奪う側｣⇔｢AIに抵抗する古参社員｣の争いに既に二極化。そして既にAI代替されて学ぶ意義の少ない｢2次｣に上位5%が挑むなら、AIプロンプトを上達する手段に試験を使う一択です。