【題意を当てる2次対策(後)】答がわかる時代の8月アクション3選

生成AIの登場により、従来「解答が公表されないため再現答案やパターン学習が頼り」という曖昧さ重視だった二次試験が、「設問の真意を的確に読み取り、期待される構想を示したうえでさらに付加価値を加える」ことを競う試験へと変貌しています。

これまでも再現答案がSNSで共有される一種の「お祭り」騒ぎが、全く別次元に進化するということです。

この変化に伴い、「題意を正確に読み解く力」が合否を分ける最大の差別化要因となりました。実際、二次試験で最も求められる力は「出題者の意図を理解する読む力」であると指摘されています。

表層的なキーワード合わせやフレームワークだけでは通用しなくなり、問いの根底にある企業課題やストーリーを把握する構想力が問われます。

こうした構造変化への対応策として、「8月の3アクション」が重要です。具体的には①過去問（R1〜R6）を徹底的に読み込み自力で解くことで出題者の意図を体得する、②AIを活用した学習仲間と相互検証を行って自分の構想を相対化・深堀りする、③セミナーや専門家情報で最新の採点基準や出題傾向をアップデートする。

これらがAAA評価（事例Ⅰ～ⅢでA判定を取ること）獲得に直結します。次章からは、これらのポイントについて詳述します。

以前は事前に覚えた答や定番フレーズを書き殴る「それっぽい回答」でも一定の評価が得られていましたが、AIによって容易に回答生成が可能になった今、採点者は受験生に「真に解くべき課題を見抜き、事例企業に即した具体的な構想（アクションプラン）を提示できる力」を求めています。

論理的には矛盾しない答案が書くのがやっとなテンプレ勉やキーワード暗記に対し、「設問と与件文に寄り添った答案」を書くことが本格的に問われる時代になりました。すなわち、第1～5問の表面的な問に答える以外に、事例全体を通じた全体像を捉え、正しい方向への助言で点差がつくようになったのです。

SNS上で受験直後に公開される再現答案は、答案再現性の向上と試験の振り返りにこそ有用であったものの、生成AI普及前でさえ全員の答案が多数派同質化する被害を招いていました。

特に『ふぞろい』のような書籍で解答パターンが伝播することで、モリモリキーワードでマス目を埋める「一見事例に寄り添う答案」になるものの、そもそも題意を取り違えて見当外れのショボンになる姿も見かけます。

ネットやAI時代で答案9,000枚の同質化がさらに進みかねない中、表面的なキーワードの数でなく、｢事例で問われた真芯を捉える｣に競争がシフトしたことに同友館が気づくのは、少なくとも数年先になるでしょう。

かつて予備校模試で「事例Ⅰ～Ⅲで全てA判定（AAA評価）」を取れば合格率100%とも言われました。しかし今、AIにより模範答案や解答分析も参照可能な時代では、単に80点満点に合わせるだけでは評価が伸びにくくなります。

ChatGPTのような生成AIは「それっぽいこと」を答えるのが得意ですが、真偽の判断までは保証しません。現実に、コンサルティング業務においてもAIが部分的に自動化される中で、人間はAIによる出力を鵜呑みにせず必ず吟味する姿勢が求められていると指摘されています。

これを試験に置き換えれば、AIでも生成可能な解答レベルを超え、出題者の期待に「＋α」で応える答案構想力こそがAAA評価をもたらす要因と言えます。

学習初期には、過去問を通してまず自分の頭で構想を練る体験が不可欠です。与件文を読み込んで事例企業の強み・課題を抽出し、自ら問いへの回答案（仮説）を立てるプロセスを繰り返すことで、試験に必要な分析フレームが腑に落ちていきます。

与件と設問を行き来しながら、ピラミッド構造的に思考する訓練を積み上げることで、「どこをどう組み合わせて答えるか」が見えてくるのです。

この段階で重要なのは、模範答案に頼らず自分なりの解法を試行錯誤すること。最初は時間がかかっても、答案作成の「構想力」が徐々に向上し、本番でのアイデア発想力につながります。

昨年過去問を解き終えた経験者は、「思考の鏡」としてのAI利用を考えます。たとえばChatGPTやNotebookLMに過去問を解かせ、自分の解答と比較してみます。

AIは設問に対して一つの模範案を示しますが、ヒトが80分では解けなくなった事例で【AIがどこを取り違えるか】を批判的に検証することで、自身の答えの甘さや見落としに気づけます。

NotebookLMのように情報ソースを指定できるツールを使えば、AI回答の根拠を追いやすくなり、ハルシネーションのリスクも減少します。このようにAIとの対話を通じて自分の思考過程を可視化し、批判的に補正する姿勢が、構想力を客観視・ブラッシュアップする訓練になります。

過去問は単なる教材ではなく、出題委員の考え方や時代背景を反映した提言集です。各年度の事例は、企業の業種・規模・課題といった要素が練り込まれています。

たとえば事例企業の課題が近年どのように変遷してきたかを俯瞰すると、委員が注目するテーマ（SDGsやデジタル化、労働環境など）が見えてきます。そうした分析を積み重ね、「設問が何を問うているか」「与件にどんなヒントが隠されているか」を自ら再構成する力を養うことが、合格答案を作る出発点です。

独学で黙々と問題を解くだけでは、自分の考えに固執して視野が狭まる恐れがあります。たとえば自分一人で解答案を作ると、自分の思考癖に引っ張られやすく、見落としや思い込みが修正されにくいからです。

その結果、本番で通用しにくい「点数はそこそこ取れるが深みのない答案」になりがちで、合格率20%前後という厳しい試験倍率の壁を突破しづらくなります。

学習仲間やグループ学習では、AIを一緒に使って相互検証することで、思考の深度が増します。たとえばグループでChatGPTに同じ設問を解かせ、各自の回答案と見比べれば、自分が提示していない新たな切り口や要素に気づけます。

対面あるいはオンラインの学習会で仲間と議論すると、「なぜこの視点を選んだのか」「解釈にズレはないか」をお互いに問い合うため、構想案が自然と絞られて深まるのです。

グループ学習では仲間との協働により、ある種の「構想の再現性」と感覚の共有が得られます。お互いに自分の考え方や知識を提示し合うと、共通の判断軸が形成されやすくなります。実際、ある合格者は「勉強仲間からの指摘を素直に受け入れ、客観的な意見を取り入れたことで解答レベルが上がった」と述べています。

また、複数人で異なる強みを出し合えば、誰かが気づいた要素が他のメンバーに共有され、答案改善につながります。診断士試験には「教え合い文化」が根強く、互いに学び合うことで不足部分を補い合うことができるのです。こうして得られた協調感覚は、本番でも回答要素の抜け漏れや論点のズレを防ぐ大きな力となります。

合格答案のルールは公開されません。そこで、外部セミナーや専門家の分析記事、YouTube解説などを活用し、最新の出題傾向や採点視点を学びます。

例えば、近年の二次試験ではデジタル活用策、地域連携、働き方改革などが背景にあることが推測されています。専門家の講演や模試解説では、こうした時事テーマが答案にどう反映されるか具体例が示されるため、採点者が「こう答えて欲しい」という視点の輪郭がつかめます。

情報源を吟味することが重要です。実力派講師の解説や診断協会の主催セミナーは、出題委員経験者や合格者の視点が反映されており信頼度が高い傾向があります。

また、オンライン動画や解説記事では、答案構成のポイントや最新事例の読み方を具体的に学べます。ただし、情報過多になると手法に振り回されがちなので、自分の「構想方針」と矛盾しないものを選んで吸収しましょう。

直近年度の過去問を分析し、新たに重視されているキーワードや設問構造の傾向を把握することで、構想の方向性を微調整できます。例えば、最近は個社の「強みを活用した差別化策」が強調されやすいなど共通点があります。

こうした知見を得ておくと、本番で迷った際に「あの年度はこんな課題が問われていたな」と自分の答えを補強・修正するヒントになります。学んだことを定期的にグループやAIツールで検証し、自分の構想に足りない観点を埋めていくことが有効です。