【題意を当てる2次対策(前)】試験委員目線で見る良いAI･悪いAI10選

近年、生成AI活用が広まり、受験生の学習手段は大きく変化しました。その一方で、公正な評価のため、思考プロセスの可視化がより重要になっています。試験委員は、旧来の丸暗記やパターン依存では太刀打ちできない出題を意図的に行い、「ベテ落とし」「ふぞ落とし」を狙う傾向が、R1以降明らかになってきました。

こうした状況下、受験生には自律的学習者としての姿勢が一層求められ、AIを有効活用しつつも独立した思考力を発揮し、自らの学習過程を調整できることが合格への鍵となるでしょう。

近年の生成AIの急速な発展により、受験生の学習環境は大きく様変わりしました。例えば、これまで受験生は参考書や予備校に頼っていたものが、今ではAIから解説や答案例を容易に得られるようになっています。その結果、学習方法の多様化が進み、一部の受験生は答案作成をAIに任せるケースも出てきました。

しかし、AIの便利さに過度に依存し人間が「考えること」を放棄する懸念も強まっています。実際、生成AIの広範な普及は、誤情報の拡散やAIへの過信による思考力低下といったリスクを社会に顕在化させています。教育現場でも、AIが提示する安易な答えを鵜呑みにしてしまい、自分で深く考える機会が減る恐れが報告されています。

試験委員もこうした動向を注視しており、AI時代に相応しい問題設定を行うことで、受験生の本質的な理解力と思考力を測ろうとしています。つまり、単なる知識暗記ではなく、AIを踏まえてなお求められる人間の思考力を試験で評価しようという流れが強まっているのです。

AI時代の到来により、試験の公正性の確保が一層重要となっています。誰もが高度なAIを利用できる環境では、出来上がった答案だけでは真の実力を測りにくくなるため、思考プロセスの可視化が求められています。

具体的には、解答に至るまでの論理的な構成や根拠の示し方に注目し、「なぜその結論に至ったのか」を書かせる出題が増えています。これにより、AIから得た知識をそのまま書き写すだけの受験者と、自分の頭で咀嚼し応用できる受験者を区別しやすくなるからです。試験委員の狙いは、与件文（事例企業の設定）をいかに活用して解答を組み立てているかを重視することで、実践的な思考力を持つ受験生を浮き彫りにすることにあります。

例えば、「与件企業の状況を踏まえて具体策を述べよ」という問いでは、単に一般知識を述べるだけでは高評価に繋がりません。与件から適切な根拠を抽出し、自分の言葉で論理的に説明できて初めて高得点となる仕組みです。このようにプロセス重視の評価によって、試験は受験者間に差をつけやすくし、真に実務に資する力を持つ人材を公平に選抜できるよう工夫が進むでしょう。

以上から、試験委員が受験者に求めるのは｢自走できる自律的学習者｣の姿勢です。自律的学習者とは、受け身ではなく自ら学習目標を立て計画・実行し、結果を省察して次に活かせる人のことです。AI時代には情報や答案の雛形を得るのは容易ですが、それを活用しつつ自分なりに応用・発展させるには主体的な学びが不可欠です。試験委員は、自律的に学ぶ力が高い受験生ほど合格後に現場で活躍できると考えており、試験問題もその資質を測る方向にシフトしています。

例えば、与件文から自ら課題を見出し解決策を構想できるか、未知の問題にも柔軟に対応できるか、といった点です。この根底にある考え方がメタ認知**（自分の思考を客観視し制御する働き）です。自分の解答作成プロセスを振り返り、どこに改善の余地があるか気づける受験生は、学習の質を高めるサイクルを回せます。その結果、より短期間で合格レベルに達することも可能になるでしょう。

実際、昨今の教育現場でも生徒・学生に主体的・対話的で深い学びが求められており、自律的な学び手を育成する流れがあります。試験の世界でもこれは例外ではなく、特に中小企業診断士のように実務能力が重視される資格では、自ら課題を発見し学び続けられる人材が評価されるのです。

過去問の解答を丸暗記する学習法は昔から見られる誤った行動ですが、AI時代にはその弊害が一段と深刻化しています。具体的には、受験生が過去の模範解答をAIに入力し暗記用の要約やテンプレートを生成してもらうケースがあります。一見効率的に感じられるものの、その結果、問題文が少し変化すると対応できないという弊害が顕著になります。

他にも、「事例企業の強みを3つ挙げよ」という過去問の解答を暗記している受験生が、類似の問題で微妙に異なる設問（強みを2つ挙げよ、など）が出た際に対応できず混乱するといった事例があります。また、AIが生成した「完璧な解答例」をそのまま覚えてしまうと、本番で与件に即した独自の解答を作れなくなる恐れがあります。

試験委員は年々問題の表現を微妙に変えたり新規性のある設問を出したりしており、暗記答案の焼き直しでは太刀打ちできないよう工夫しています。にもかかわらずAIの力で解答を用意できてしまうために、むしろ以前より深い理解を伴わない暗記依存が増していく懸念は、今年で現実化してしまうでしょう。

二つ目の望ましくない行動は、定型フレーズ集への依存です。従来から予備校やテキストで「使えるフレーズ集」を丸暗記して答案に散りばめる受験生がいましたが、AI時代にはこれがさらに進み、AI生成のフレーズ集に頼るケースが出ています。

例えば、「SWOT分析の強みを書くときに便利な表現集」や「事例IVで使える定型文」などをChatGPTに作らせ、それをコピペして答案を埋めるといった行動です。一見すると高度な文章を手軽に得られるため魅力的ですが、問題はそうした定型句を皆が使うことで答案が均質化し、差別化できなくなる点にあります。実際、採点現場では複数の受験者が似たような表現・言い回しを使う答案が散見され、「どれも同じような内容で個性がない」と評価が下がることがあります。

さらに悪いケースでは、AI生成フレーズが与件に合致していないにも関わらずコピペされていることがあります。たとえば与件企業が小規模なのに「全社的なナレッジマネジメント体制の構築」など大企業向けのフレーズをそのまま使ってしまい文脈不整合を起こす例は、試験におけるAI利用の典型的な失敗例と言えます。

三つ目のケースは、因果関係を無視した事項の並列列挙です。本来、論述答案では一貫した論理（原因と結果の繋がり）を示す必要がありますが、悪い例として、与件から抜き出したキーワードをただ箇条書きで羅列する答案が見られます。AI時代には、これがさらに悪化する恐れがあります。

具体的には、受験生がChatGPTなどに「この与件から考えられる課題を箇条書きで教えて」と尋ね、そのまま箇条書きにした項目を繋げて答案にするケースです。AIは確かに関連項目を列挙してくれますが、それらの因果関係までは自動で整理してくれません。その結果、論理の一貫性がない答案が生まれがちです。

例えば、事例企業の課題として「売上停滞」「従業員士気低下」「設備老朽化」などをAIが箇条書きで出力し、それをそのまま答案にするとします。しかし、それぞれの項目間の因果関係や優先度が示されないため、読み手（採点者）は「で、結局何が一番の問題で、どう解決するのか？」と混乱してしまいます。

さらには、AIの列挙結果を鵜呑みにしたがために論理矛盾が生じることもあります。例えば「従業員士気低下の原因として業績低迷」と「業績低迷の原因として従業員士気低下」を同時に箇条書きしてしまい、因果が循環しているのに気付かないケースなどです。このように、AI任せで箇条書き列挙した答案は、論理破綻や主張のぼやけを頻発させ、大きな減点につながります。

四つ目のケースは、与件文の内容をやみくもに全部盛り込もうとする行動です。診断士｢2次｣では事例企業の与件が長文で与えられますが、そこに書かれている事実をすべて解答に入れ込もうとする受験生がいます。AI時代には、与件文をコピペして重要そうな文を全部拾い出し、それらを順不同に答案へ詰め込むという極端な例も想定されます。

実際に、「与件文を解析して根拠になりそうな文章を列挙してください」とAIに指示し、その出力をすべて解答欄に盛り込もうとした受験生の報告もあります。しかしこの方法では、根拠の乱打により解答の主張がぼやけ、一貫性がなくなります。採点者は、どの与件事実がどの主張に紐づくのか分からなくなり、かえって混乱するのです。

例えば、事例企業の課題を問われた際に、与件から抜粋した「従業員平均年齢45歳」「直近期の売上横這い」「新製品開発経験なし」等の事実を全部列記したとします。これでは情報過多で何が問題なのか焦点が定まりません。さらに、文章としての繋がりも希薄になるため、「で、結局何が言いたいのか？」という印象を与えてしまいます。

また、AIが与件文から抽出した断片情報には重要度の差がありますが、無差別に投入すると重要な根拠と瑣末な情報の区別がつかなくなる問題もあります。結果として、せっかく与件から根拠を大量に書いているにも関わらず、「内容が散漫」「説得力に欠ける」と評価され、得点には結びつかない答案になってしまいます。

五つ目の望ましくない行動は、事前に用意した解答パターンに固執することです。これは「焼き回し答案」とも呼ばれ、与件文の内容に関わらず、あらかじめ決めていた模範解答やひな形を流用してしまう行動を指します。AI時代においては、この傾向がさらに顕著になり得ます。

例えば、受験生がChatGPTで「〇〇業界のSWOT分析模範解答例」を事前に作成・暗記し、本番で実際の与件企業にそぐわないのに同じ内容を書いてしまうケースです。具体的には、業種も状況も異なるのに、毎回同じフレームワークと提案を書く受験生がいます。

事例I～IVそれぞれに「鉄板パターン」があると信じ込み、与件を深く読まずに解答を書き出すため、当然ながら与件と回答内容にズレが生じるケースはより深刻です。たとえば、実際には資金が潤沢な企業なのに、汎用テンプレートで「資金調達力の強化が必要」と書いてしまったり、家庭的な雰囲気の企業なのにテンプレート通り「トップダウンの権限移譲を図るべき」と提案してしまったりといった具合です。これらは与件無視の典型であり、AIのおかげで高度な文章になっていても本質的にピント外れな解答となります。

事前決めつけに固執する背景には、「過去に聞いた合格者のパターンを真似れば安全」という心理があるようですが、AIによりより洗練された汎用テンプレートが簡単に手に入るため、その誘惑は増しています。しかし、そうした答案が大量発生すると、試験委員はすぐに見抜きますし、大量の「焼き回し答案」は合格枠に入れないよう採点で調整される傾向すらあります。

六つ目のケースは、思考停止状態で学習を続けてしまうことです。特にAIを使う場面で顕著に現れます。具体的には、ChatGPTなどが生成した解答や解説に対して全く疑問を持たず、そのまま受け入れてしまう状態です。例えば、ある受験生が演習問題をAIに解かせ、出力された解答が誤っていたにもかかわらず、自分で検証せずに「合っている」と思い込んで暗記してしまう、といったケースがあります。その結果、誤った知識が蓄積され、本番でも誤答を書いてしまうという事態に陥ります。

また、AIが示した答案に対して「ここは本当に妥当だろうか？」と一切考えず、言い回し一つ直すことなく写して提出する受験生もいます。これではAI任せであり、自分の思考が完全に停止しています。以前から、解答集や予備校回答を写して学習する「思考停止勉強法」は問題視されていましたが、AIはさらに強力な存在であるため、その傾向を助長しています。

便利なAIに慣れてしまった結果、与件文を読む力の低下や問題分析の怠慢が見られるケースもあります。最悪の場合、AIが与件を誤読して見当違いの解答を出しても、それに気づけずそのまま書いてしまうのです。このように、AI活用において人間側の思考停止が続くと、誤答率がじわじわと上昇し、合格から遠ざかります。

七つ目のケースは、文章を詰め込みすぎて読みづらい答案を書くことです。中小企業診断士試験では解答欄の文字数制限がありますが、それを意識するあまり、文字をびっしり詰め込んで改行も段落もなく書き連ねる答案が散見されます。いわゆる「壁文字」のような状態で、一息で200字以上書いてしまうケースもあります。

AI時代には、この傾向が悪化する懸念があります。なぜなら、ChatGPTなどに答案を作らせると、かなり長文の回答を提案してくることがあり、それを削らずにそのまま書こうとすると非常に密度は高いが読みにくい文章になってしまうからです。また、AIが生成した凝った表現や専門用語を詰め込んだ結果、ますます文章が複雑化・冗長化し、一読して理解しにくい答案が横行する恐れもあります。

具体例として、句読点も少なく延々と接続詞でつないだ長文、段落分けなし、箇条書きなしの答案が複数の受験生で見られるなどです。採点者側からすると、非常に読みづらく、「不可読レベル」と評価されかねません。結果として、せっかく内容に良い点があっても、読み手に負担を強いる表現だと減点されるという不利益が生じます。

八つ目のケースは、過去の古い試験問題に遡りすぎた学習です。中小企業診断士試験では過去問演習が重要と言われますが、それにも適切な範囲というものがあります。望ましくない行動として、10年以上も前の古い問題まで遡って勉強し、その傾向に引きずられてしまうケースが挙げられます。AI時代には、膨大な過去問データにアクセスしやすいため、この古問漁りがさらに過剰になる恐れがあります。

例えば、受験生がChatGPTに「平成○年の事例Iの解答例」を生成させ、それらをひたすら学習するといった行動です。しかし試験委員も時代に合わせて出題傾向を変えており、あまりに古い傾向に引っ張られると現行傾向とのミスマッチが起こります。その結果、最新の試験では不要な知識を書いてしまったり、ポイントを外した回答をしたりする可能性が高まります。

実際、「昔は○○理論がよく出たから」とそればかり勉強した受験生が、最近の試験でその理論が全く出ず徒労に終わったり、無理にそれを解答に織り込んでピント外れになったりする例があります。AIがあるため100問でも200問でも短時間で解答や解説を得られますが、人間がそれを咀嚼する時間と労力は有限です。結果として、「こんなにやったのに点が伸びない…」と徒労感を抱き、モチベーションが下がる懸念が強まります。

九つ目のケースは、時間管理の失敗により一般論だけを書いてしまう状況です。特にAIを本番直前まで使おうとする受験生に見られる問題です。例えば、自宅や控室でギリギリまでChatGPTで答案アイデアを練っていた受験生が、試験開始後に思うように解答が浮かばず、残り時間が少なくなって焦った挙句、AIから得た汎用的な内容をそのままコピペ同然に書き付けてしまうケースです。

具体的には、「人材育成の重要性」「PDCAサイクルを回すべき」「コミュニケーションの活性化」等、与件企業固有の事情にほとんど触れない一般論回答が見られます。これでは与件文を無視しており、試験委員が最も評価を下げるパターンです。時間切れでテンパっているため文章も粗く、箇条書きで理想論を羅列しただけのような答案になりがちです。

AIを待ちすぎたことがそもそもの敗因ですが、AIの回答に依存する学習を続けてきた受験生ほど、本番でAI無しでは手が止まるという事態に陥りやすいと言えます。そして結果的に、「とりあえず書かねば」と焦って一般論を埋めるものの、得点にはつながらず失敗するという悪循環です。

最後で最悪のケースは、同じ思考パターン・記述パターンを繰り返し過ぎてクセが固定化することです。中には、「80分間で解答を書く訓練」と称して、毎回まったく同じ手順・同じ構成で答案を書く練習ばかり積む受験生がいます。一見良さそうに思えますが、それが行き過ぎると答案の多様性が損なわれ、どんな問題でもワンパターンな解答になってしまうという弊害があります。

AI時代では、この傾向がさらに極端になる可能性があります。なぜなら、AIが提案する「模範的な解答構成」や「便利な解答フレームワーク」を常に使い続けると、受験生自身の発想の幅が狭まり、結果としてすべての問題に対して同じようなアプローチしかできなくなるからです。

例えば、どの事例でも「強み・弱み・機会・脅威」のSWOT構成でしか答えを書かなくなったり、必ず「課題→原因→解決策」の3段構成で書くだけになったりして、問題に応じた柔軟な回答ができなくなるといったことです。こうしたクセの固定化は、試験委員から見ると画一的で融通の利かない答案と映ります。加えて、同じパターンばかり練習しているため、出題がそのパターンにハマらないと対応できずに失点します。

実際、「今年の事例IIはいつものフレームに当てはまらず戸惑った」という声や、模試で毎回同じような答案を書いている受験生が本番で応用が利かず失敗した例があります。要するに、訓練のしすぎで癖が強くなりすぎてしまい、それが多様性を奪い、結果として試験でマイナスに作用するという皮肉な現象です。

丸暗記勉強から脱却し、知識を深く理解する学習行動への転換が必要です。例えば、過去問を解く際にChatGPTへ「解答を教えて」でなく、「なぜその解答に至るのか根拠を説明して」といったプロンプトを投げ、自分で“なぜ”を考える余地を作ります。自分自身でも『なぜその知識が重要なのか？』『どう応用できるのか？』と問い続ける習慣を持ちます。

丸暗記では出てこない疑問をあえて立て、AIと対話しつつ解消するのです。また暗記に頼らないために、自分の言葉で要約・説明する訓練も行います。一つの用語や理論を学んだら、AIを生徒役に見立てて噛み砕いて説明してみることで、自分が本当に理解できているかチェックできます。

例えば「経験曲線効果」を覚えるだけでなく、「なぜ生産累積がコスト低減につながるのか」を自分の言葉で説明し、その説明をAIに評価・訂正してもらう、といったプロセスです。このような能動的学習により、記憶すべき知識量は加速度的に減るでしょう。

決まり文句や他人の表現に頼りがちなフレーズ依存の学習から脱却し、論理自著の姿勢を確立することが重要です。具体的には、解答を作成する際に自分の思考を都度ノートに書き出す習慣をつけます。これによって、自分がどのように考えているかを客観的に捉えられ、不要な借り物表現に頼らずに済むようになります。

さらに、自分の言葉でリフレーズ（言い換え）する練習も有効です。例えば、予備校テキストに載っているフレーズを目にしてすぐ覚えるのではなく、難しい表現を噛み砕くことで、本質が見え、自分の中で咀嚼できます。その言葉を答案に使えば、それは既に自分の言葉と言えます。

また、論文構成をAIばかりでなく自分でドラフトを書く練習もマストです。先にAIに書かせるとどうしてもその言い回しに引っ張られますから、初稿は必ず自力で書き、その後でAIの提案と比較して良い部分だけ取り入れるようにします。これを徹底すれば、最終的に出来上がる答案の大部分は自分の表現になります。

テンプレ禁止デーを作るのも一手です。例えば週1回は一切フレーズ集を見ず、習った理論も名前を出さず、平易な日本語だけで解答を書きます。これによって、フレーズに頼らず自分の言語感覚で論理を構築する力が鍛えられます。

箇条書き並列で羅列するだけの解答スタイル（因果無視の並列列挙）を改め、因果構造化された論述に転換することが必要です。例えば、事例企業の問題点を述べる際、ただ「売上停滞と利益率低下」と2点箇条書きにするのではなく、「売上停滞によりスケールメリットが得られず利益率が低下している」のように一文に繋げます。

このとき、因果関係+具体データのセットで記述することで、羅列的な解答から論理的な一貫性のある解答に変わります。これを解答作成にも応用し、箇条書きは下書き用にとどめ、最終答案では箇条書きの各項目を因果で繋ぐ接続詞（「その結果」「なぜなら」等）を挿入して文章化します。

さらに、自分で小さな因果モデルを作る癖も有用です。すると書くべき要素が明確になり、同時に順序も決まりますから、単なる羅列にはならなくなります。AIに頼る場合も、「箇条書きでなく因果で説明して」と一言プロンプトを工夫するだけで出力の質が変わります。

与件の情報を無秩序に全て詰め込もうとする根拠乱打の悪癖を直すには、優先的証拠活用の姿勢が必要です。具体的方法として、AIを下書き（ドラフト）作成に利用しつつ、最終版は自分で取捨選択・洗練する「AIドラフト＋自家製リファイン」プロセスが有効です。

まず、ChatGPTに設問文と与件文を与え、ドラフト答案を作らせます。AIはしばしば与件の多くの事実を盛り込んだ回答を出してきますが、それを鵜呑みにせず、キーワードに色分けや番号付けをして分析します。例えば、AI案に含まれる根拠をすべて抜き出しリスト化し、それぞれに重要度（高・中・低）をマークします。そして、高にマークしたものだけ残し、中以下は思い切って削る決断をします。

この取捨選択作業こそが人間が行うべき判断であり、その選び抜いた根拠を核に自分の言葉で答案を組み立てます。こうすれば、与件根拠は必要十分なものに絞られ、論旨が通った簡潔な答案になります。普段の学習でも、一問一ポイント主義を心がけます。

このとき、AIが出した他の候補と比較し、「なぜそれらよりそれが重要か？」も考えます。こうした優先順位付けの癖をつけることで、必然的に答案から不要な根拠が減り、主張が明瞭になります。長い解説文を100字にまとめる練習などを通じて、本質を抽出し不要部分を落とす能力を養います。これもAIを使い、AI要約と自分要約を比較して、自分の省き方が適切か検証すると良いでしょう。

事前に決めつけた解答パターンを頑なに守る固定答案の姿勢を改め、状況に応じ解答方針を見直す柔軟仮説修正のアプローチへ転換します。具体的には、AIと自分の回答を反復演習で何度も練り直すことが有効です。

例えば、一度問題を解いたあと、ChatGPTに自分の答案を添削・講評させます。そのフィードバックを受けて、自分の仮説（解答方針）に誤りや不十分さがあれば修正し、再度解答を組み立て直します。それをまたAIに評価させ、納得いくまでこのサイクルを繰り返すことで、「最初に思いついたからそれで行こう」という思い込みを排除し、より良い答案に進化させる習慣が身につきます。

また一つの問題に対し、あえて複数の違う仮説（視点や構成）で答案を書いてみます。例えば、「A案：組織面を重視」「B案：マーケ面から回答」「C案：財務データにフォーカス」等、複数作り、あとでどれが与件に最もマッチするか検討します。これによって、事前に決め打ちしたアプローチだけに頼らずに済み、最適な解答パターンを選択する柔軟性が養われます。

さらに、仮説リストを事前に準備しておくことも有効です。リストアップ自体をAIに協力してもらい、「この事例で考えられる施策案を網羅的に挙げて」といったプロンプトで様々な可能性を見ておくのも良いでしょう。

過去問演習の反復も効果的です。一度解いた過去問を数ヶ月後にもう一度解く際、前回と違う方針をあえて採用してみます。これで、自分の思考パターンの偏りに気づき、新たな解法を模索できます。

AI任せや他人任せで自分の頭を使わなくなる思考停止状態を克服し、自律的思考を促進する学習行動への転換が急務です。そのためには、多角的フィードバックの活用によって自分の考えを客観視し、自己修正する力を養うことが有効です。

具体的には、一つの問題に対して複数のソースからフィードバックをもらうようにします。可能であれば指導者や勉強仲間にも見てもらい意見を聞きます。そして、そのフィードバック内容を比較し、自分のどの点に改善余地があるか洗い出します。

AIからはロジック面、友人からは表現面、講師からは理論面など、異なる角度の指摘がもらえるでしょう。それらを総合的に検討し、自分自身で改善策を考えて答案を修正します。このプロセスで、他律的に答えを与えられるのでなく、自分で考え直す習慣がつきます。

キューカード法も有効です。自問用のカードに「この答案の弱点は？」「別の切り口は？」「与件を見落としてない？」など思考を促す問いをあらかじめ用意し、答案作成後に1枚ずつ引いて自分で答えます。半ば強制的に自分の答案を批判・検討する時間を作るわけです。これにより、漫然と書きっぱなしだった行為が、振り返りと改善を伴う能動的思考に変わります。

また、未知の問いを敢えて設定するトレーニングも有効です。難問に挑むことで、自分の思考を限界まで働かせる機会となり、普段使わない脳の筋肉を鍛える感じです。極論すれば、AIを使っても最後は必ず自分で疑って検証することをルール化することがポイントです。

ぎっしり詰め込んで読みづらい答案を書く詰め込み放置の状態から脱却し、可読性を確保した答案作成を心掛けることが必要です。自分が書いた答案を、仮想の聞き手（同僚や上司と想定しても良い）に向けて声に出して説明してみます。もし一息で読み切れない長い文があれば、そこで文を区切る必要があります。

また噛んでしまう言い回しや、自分でも意味が取りづらい箇所は、文章として問題があると判断できます。この口頭説明を通し、自然な文章に改善していきます。例えば、「そしてそして…」と繋げ過ぎていると感じたら文を二つに割る、「生産性を向上させることにより～を実現する」というややこしい構造なら「生産性を向上させれば～が実現できる」とシンプルに言い換える、といった具合です。

次に読み手の視点を常に意識するために、第三者チェックを取り入れます。自分では気づかない表現の癖や読みにくさは、他の人に読んでもらうと一発で指摘されることがあります。そうしたフィードバックをもとに、段落を増やす、句読点を打つ、接続詞を補うなど文章を整形します。

また、簡潔に書く練習も効果的です。1文を原則40字以内に収めるルールを設定し、それを超えたら文を分割するようにします。箇条書きを活用できる箇所は思い切って箇条書きにして、視覚的な読みやすさを確保することもあるでしょう。

最後に、視覚的フォーマットの整えも忘れずに。文と文の間に適度なスペースを空ける、箇条書き前後は改行する、など紙面を見て圧迫感が減るように工夫します。こうした取り組みで、答案の可読性を確保し、読み手に優しい答案へと改善します。

手当たり次第に昔に遡ってしまう過去問乱用勉を改め、傾向最適化を図った効率的な学習戦略に転換します。具体的には、5年より昔の問題は、頻出論点だけ拾い軽く目を通す程度に留め、深入りしません。

併せて、タイムマネジメントの習熟も重要な要素です。過去問を多くやる人にありがちな時間不足は、問題演習にあたり制限時間を設けて解く訓練で克服します。これにより、直近傾向の問題を余裕を持って解けるようになり、古い問題に手を広げる必要がなくなります。

その代わりに最新情報・トピックスを押さえることも傾向最適化の一環です。古い過去問に出てこないこうしたテーマは、直近5年の中で現れてくるため、そこから拾い上げて重点的にインプットすることで新しい問題形式・論点への対応力が身につくでしょう。

学習モチベーション管理も忘れてはなりません。過去問に埋没するとモチベが下がりがちなため、過去問を5年分回したら模試を受けて点数向上を実感するなど、自信をつけながら進めます。

AI頼みで時間切れに陥り、与件に即さない一般論回答を書いてしまう失敗を避けるため、80分を意識した与件準拠の解答作成が必要です。そのための具体策は、(1) AI依存抑制の自己ルール設定、(2) 与件分析力の強化です。

まず試験においてAIを使用できない以上、平時からAIへの過度な依存を避けるためのルールを作ります。さらに、一般論禁止チェックも導入します。書いた答案を見直す際、「この文に与件情報が入っているか？」と一文一文問い、一般論だけの知識解答があれば修正します。例えば「顧客満足度向上が必要」という文だけなら、与件のどの事実を基にそう言えるのか追記するか、そうでなければ削除します。この習慣で、与件に根ざした記述以外書かなくなります。

次に(2)の与件分析強化では、一般論で埋めてしまう人は与件の読み込みが浅いと反省し、与件から根拠を拾う訓練を強化します。具体的には、与件を読んだら必ず「この記述は何を意味する？」「課題or強みor要因のどれ？」と注釈を付けます。

また、与件を要約変換する練習も有効です。長い与件段落を一文でまとめ、その要約文を答案冒頭に盛り込むようにすると、自然と与件に準拠した解答になります。

最後に与件外知識の書きすぎを戒めるため、「持ち込み知識は一設問1つまで」などと自分にルールを課してみます。どうしても理論を書きたいなら、その前後に必ず与件情報を絡めるというルールです。これにより、隣の超絶スクールのような知識ひけらかし答案はほぼ回避できます。

ワンパターンな文章や構成に陥りがちな文章クセ固定化を克服するため、書いた答案を客観視して自分の癖を認識・修正する行動へ移行します。具体的には、演習や模試の後に、自分の答案を客観的に分析する時間を取り、気づいたことをノートに記します。

例えば、「また同じ接続詞ばかり使っていた」「すぐに『～すべきである』で結論してしまった」など、自分の文章の癖を箇条書きにします。そして、それに対して「次回はしかし以外の接続詞を使う」「結論の前に一文理由を挟む」など具体的な改善策も書き添えます。この振り返りノートを定期的に見返すことで、自分の傾向が把握でき、次回答案作成時に気づいて直せます。

さらに、模範答案比較も効果的です。自分の答案と高得点答案を見比べ、何が違うかをチェックリスト化します。絶対に模範が正解とも限りませんが、違いを認識することで自分のスタイルを客観視できます。

最後に、定期的な自己チェックテストを行います。例えば、「自分の文章の長所・短所を3つずつ挙げよ」と自問し、さっと答えられるようなら自己認識OK、出てこなければ振り返り不足と判断できます。