「2次」対策の勉強会を覗いてそのショボさに慄然とし、ド苦学の道を選んでなんとか2割合格。そんな闇の業界裏事情がマンガで流出するのも、AI時代の先端です。

ベテラン受験生が机を叩きながら怒鳴り、周囲はドン引き。長年のやり方を押し付ける姿に緊張感が漂う。
セリフ(ベテ):「ベテの力を侮るな。この道一筋15年!」
セリフ(メンバー心の声):「うわ、ここ最悪…」
PC画面にAIが現れ、冷静に代替案を提示。空気が和らぎ、場が整う。
セリフ(AI):
「その意見もあります。」
「ではこちらの見方はどうでしょう。」
簿記得意メンバーが電卓を持って指摘。AI案と人の知識が合わさり、計算ミスを発見。
セリフ(簿記メンバー):「計算を最小にするのがⅣの解き方だ。」
全員が笑顔で円陣。AI画面も加わり、強い一体感。
セリフ(全員):「診断士はAI×コミュ強資格だ!」
ナレーション:「型の押し付けも簿記の不安も、もう要りません。」
【ベテ勉の悪夢を回避】士業最強コミュ強資格、AI×チームで診断士
合格時短を進める試験委員視点で、何をさせてもベテは目障り。さらに毎年ベテを雇い入れて安売りノウハウを振りまく受験産業を一掃する上で、おベテの根絶は欠かせません。
試験委員がベテを毛嫌いし、ふぞを8割を落とす毎年の作問採点基準変更の結果がウチの2割ガチャ。そこを生成AIアシストで、「組織学習に強いコミュ強資格」に大転換です。
Step-1:試験でAI×チーム学習の3大効果
生成AIは与件の要約、設問意図の再表現、因果の骨子化を即時に行います。四人が同じ「認識の土台」に立って議論を進められるため、初期合意が早く、答案の筋がぶれにくくなります。人の議論は要点抽出に時間がかかりがちですが、AIが粗視化の抜けを可視化してくれるので、議論を構成の精緻化に集中できます。
試験委員の視点では、根拠位置と因果の筋が明確な答案は安定して加点されます。AIはこの構造化を前処理として支え、全員の精度を底上げします。
今夜からの実行例:与件→要約→因果骨子→反証検討を一回転させ、骨子の欠落をAIに照合させてみてください。
同一骨子から、語彙の強弱・視点・因果の焦点を変えた複数表現をすぐに生成できます。年度差(安全運転重視か、着想の鮮度重視か)に合わせた出し分けが可能になります。四人は「核の骨子は一つ・表現は複線」で検討し、最後に最適案を統合します。
試験委員の視点では、題意の芯を外さず事例設定に即した切り口を示す柔軟さが評価されます。AIは「芯を固定し、衣を変える」反復を短時間で支援し、表現の引き出しを増やします。
今夜からの実行例:同一骨子で「端的」「解像度高め」「提案寄り」の三稿を書き、読み比べで最適解を選んでください。
生成AIは暗黙知の言語化を助け、チーム内の知識流通を加速します。弱点の多くは「説明不足」より「翻訳不足」から生じます。AIを介した用語統一と手順のプロトコル化により、誰が書いても一定品質に到達しやすくなります。
試験委員の視点では、型の有無ではなく、型が事例の事情に沿って運用されているかが問われます。プロトコルは思考を縛るためでなく、速く正しく進めるためのレールです。
今夜からの実行例:設問別の最小手順(読む→抜く→因果→打鍵)を200字で明文化し、全員で同じ順に運用してみてください。
そもそもAI時代は常に意識&行動チェンジが求められ、おベテを続ける時点で資格喪失。おベテを地の果てまで蹴とばして初めて、試験的に望ましい組織学習が成立します。
Step-2:AI時代の推奨チーム学習3選
反復序盤は誤り検知と矯正が最も速く進みます。四人で短サイクルの骨子→打鍵→即時フィードバックを回し、序盤に負荷を集中させましょう。回数が進むほど微差調整に移るため、序盤の密度が学習曲線の立ち上がりを決めます。AIの一括添削と比較読解で「同じ誤りを二度しない」仕組みを作るのが近道です。
試験委員の視点では、初動の読み取りが正確で、その後の因果が崩れない答案が安定して評価されます。
今夜からの実行例:1事例を「45分粗解→15分AI添削→10分エラー目録化」の70分ユニットで2回転してみてください。
共同化では、各自の思考ログを音声や文字でそのまま共有します。表出化では、AIに説明させて要約の骨を削り、言い換え可能な核を抽出します。連結化では、四人の強み(戦略・組織・マーケ・財務)を横断し、骨子の抜けをAIで網羅チェックします。内面化では、最終稿から「残す文」と「捨てる文」を選び、自分の型に取り込みます。
試験委員の視点では、根拠と因果の接合部が自然であるかが見えます。SECIを回すと、この縫い目が粗くなりにくくなります。
今夜からの実行例:一本の答案について「根拠の行番号→因果句→施策文」を順に声出し説明し、AIに欠落箇所の指摘を求めてください。
共有ビジョンは「今年、四人全員で合格する」。自己マスタリーは「各人の弱点を一つに絞って伸ばす」。チーム学習は、合意形成ではなく仮説精度の競い合いとして設計します。AIは仮説の検証装置であり、最終判断は人が責任を持ちます。
試験委員の視点では、「自分で考え、自分の言葉で書いた痕跡」が評価の鍵です。AIに書かせ、人が追認した痕跡は、与件との縫い目の甘さとして現れます。
今夜からの実行例:演習ごとに「誰がどの一文を入れ、誰がどの一文を捨てたか」を議事として残し、次回の判断基準にしてください。
そもそもAI時代の診断士に最も求められるのは、行動を変えてチームを動かす組織学習。自分でそれすらできないおベテ=診断士を名乗る資格ゼロ以下になるのは、この時点で確定です。
Step-3:AI時代に避けたい留意点3選
同調は速度を生みますが、誤りの固定化も招きます。リーダー案やAI初稿に「異論役」が付かない回は危ういサインです。意見の衝突が生まれない時間は、精度が上がっていない時間と捉えるとよいです。
試験委員の視点では、気持ちよく流れた議論のままの答案は、前提の飛躍や因果の空白を残しがちです。
今夜からの実行例:骨子決定の前に「別解の仮タイトル」を必ず一つ出し、主案と一分で叩き合わせてみてください。
同一教材・同一AI設定・同一採点観で回し続けると、表現は磨かれても視点が痩せます。モデルやプロンプトの定期入れ替えと第三者レビュー日を設け、多様な指摘を歓迎する文化を保ちましょう。
試験委員の視点では、均質で丸い答案より、与件に刺さる粗い一文が評価される場面があります。多様性が角を生み、その角が加点のフックになります。
今夜からの実行例:同一設問を二つのAI設定で並走させ、異なる切り口の長所短所を短文で記録してください。
過去問は資産ですが、記憶した型の当てはめだけでは未知に弱いままです。設問の言い回しが変わる年に失速するのは、骨子が題意でなくパターンに結び付いているからです。毎回一問は「異業種・異市場・異制約」に置換した仮想問題で慣性を断ち切ると効果的です。
試験委員の視点では、「見覚えのある正しげな文章」より「与件に根差した一行の切れ味」が点を動かします。答を覚えるのではなく、答が生まれる手順を覚える発想が大切です。
今夜からの実行例:仕上がった答案からテンプレ語を三つ削り、与件の固有名・固有制約を一つ追加して再読してみてください。
この3つは簡単で、たまたま2割で今年受けさせると8割落ちる、隣のふぞろい自慢をクールに観察。これは確かに8割落ちると実感すれば、当確ラインはすぐそこです。
今日のまとめ
①過去問パターンの丸暗記
過去の模範解答や予備校答案をそのまま再現しようとし、事例企業の固有事情を無視。題意から外れても「この型が正しい」と固執する。
②与件軽視・自説優先
与件文の根拠よりも、自分の経験や得意分野の理屈を優先。結果として、事例設定と因果がかみ合わない答案になる。
③スクールのやり方を絶対視
「何年もやってきたから間違いない」と、解法や学習法を更新しない。採点基準の変化や出題傾向の揺れに対応できない。
④議論の独占・反論排除
学習会やチーム内で意見を一方的に押し付け、異なる視点を封じる。結果、答案の幅と柔軟性が失われる。
⑤解いた事例は質より数
文字数を埋めることを目的化し、因果が途切れたまま情報を詰め込みすぎる。冗長で読みにくく、評価が下がる。
⑥最新情報や理論を軽視
企業経営理論や事例研究の最新トピックに触れず、数年前の教材や古い事例だけで対策を続ける。
⑦独自略語・符号だらけの詰め詰め答案
自分にしかわからない記号や略語を多用し、採点者が一読して理解できない文章になる。
⑧事例Ⅳを軽視
「数字が苦手だからⅣは捨てる」と割り切り、得点源になり得る科目を放棄。全体得点の安定性を欠く。
⑨反省なき負のスパイラル
前年の答案や結果分析をせず、同じ解法・同じミスを繰り返す。学習行動が改善されないまま年数だけ重ねる。
⑩合格よりも持論の正当化
勉強会やSNSで「正しい答案像」論争に時間を費やし、自分の主張を通すことがゴール。
その欲を昇華させることでベテノウハウを振りまく受験産業も同罪に。
あらそれは簡単で、まず自分のベテ要素をゼロ以下に。AIならそのチェックリストを5秒で作ります。