【史上最大発想転換】与件の根拠は種まき→摘み取り / マシマシ与件時代の決定打

• この方法では、まず試験の与件（問題の内容や要件）を注意深く読み取ります。
• 与件で使えそうな根拠や情報を、与件自体に書かれているか、または関連するキーワード/フレームワーク集から拾い集めます。
• 拾い集めた根拠を全て洗い出し、それからどの設問に適用するかを検討します。
• 試験の各設問に対して適切な根拠を選択しようとしますが、その設問対応付けがしばしばズレるため、【おやコイツはふぞ信者】の目印になります。

• この方法は、設問解釈の時点で与件に含まれている可能性が高い根拠を想定することから始まります。
• 試験の設問を読む際に、与件に関連する情報や根拠を想像し、必要な根拠だけを選択します。
• 解答用紙の該当箇所に、選択した根拠を埋め込むことで、設問に対する回答を構築します。

• 最近のビジネス環境では、デジタル化が急速に進行しており、情報の取捨選択がますます重要になっています。
• このような状況下で、診断士試験の解答方法も変化しています。
• 以前は情報を広くまき散らす（種まき方式）よりも、情報の選別と的確な使用（摘み取り方式）が評価される傾向にあると言えます。

まず、同じ事例を解いた仲間から答案を収集します。こうやって異なる視点やアプローチを得ることが、ベスト答案の材料を揃える第一歩になります。

収集した仲間の答案を、生成AIに提供します。AIはこれらの答案を解析し、共通の要素や優れたアイデアを取り入れて、ベスト答案を生成します。AIのアルゴリズムに指示を与え、特定の要件やスタイルに合わせた答案を生成するよう調整します。

AIによって生成された答案を受け取ったら、それを推敲し、文章の論理的な構造や表現を調整します。因果関係が明確で、要点が的確に表現された100字の答案を仕上げます。必要に応じて文法や表現の修正を行い、高品質な答案を完成させます。

生成AIは、収集された答案からキーワードを抽出し、これらのキーワードを読みやすく整理・並べ替えます。この段階では、キーワードの選択よりも、それらを整理することに焦点が置かれます。AIはキーワードの重要性を判断し、適切な順序で並べることで、読み手にとってわかりやすく情報を伝えることを目指します。

ビジネスコミュニケーションにおいて、並列列挙よりも因果関係を示す表現が説得力を持つことが重要です。生成AIはキーワードを結びつけ、因果関係を明示的に示す表現を促進します。これにより、答案が論理的かつ説得力のあるものとして評価される可能性が高まります。

診断士試験の採点基準がキーワードの単なる選択から、キーワードを用いた因果関係の文章構成力にシフトします。試験官は答案の中でキーワードが適切な文脈で使用され、因果関係が明確に示されているかを重視します。キーワードの選定だけでなく、それらを繋げるスキルや文章構造の妥当性が評価の中心となります。

得点開示(2015年)以前の診断士試験では、試験の目的は主に診断士としての基本的な知識とスキルを教育することでした。試験の受験者に対して与件（問題の根拠情報）は限られており、知識の保有量や理解度を評価するためのものでした。

以前の試験では、与件の根拠情報が限られていたため、各設問に与件を割り当てる「ふぞろいのキーワード種まき方式」が適していました。受験者は与件から正しい答えを推論するスキルを養うことが求められました。

試験の得点が開示されるようになると、受験者は正解答案を参考にすることが可能になりました。これにより、正しい答えが明らかになり、与件の根拠情報が増加しました。その結果、試験は与件の豊富さや多様性ではなく、与件から必要な情報を効率的に摘み取るスピードや適切な情報の組み合わせ方を競うものとなり、根拠全ての種まき方式から、必要な情報を高速に抽出する「摘み取り方式」へのシフトが加速しました。