昨年70点なら60点、昨年60点なら50点と、今年のスコアを下げた｢事例Ⅰ～Ⅲ｣の中でも、特に点が伸びにくかった｢Ⅲ｣。その原因を、根拠を散らして｢無難なピンボケ答案｣を書けと説くスクール指導と睨んで、サーチします。
【狙い撃たれたスクール指導例】
"正解がないことへの対策は、どのような出題意図でも60点を取れる答案を目指すことです。中小企業診断士の2次試験には唯一の正解がありません。正解がなく出題意図がわかりにくい問題に対して、100点を狙うというのはリスクが高くなります。高得点を狙ったリスキーな解答より、どのような出題意図であっても合格点が取れる安全な解答で部分点を確保するほうが得策と言えます。"
出典：スタディング 中小企業診断士講座
世間の常識以前の話として、こんな間抜けを呼んで対価を払う中小経営者はゼロ人以下。いくら全てが後追いパクリでステマ出身スタディングとはいえ、試験委員の目に触れる所にこんなお痛を書いたら一発退場な。
整理されていないカオスな現場に、いきなり高度なAI導入を提案しても、データが整わずエラーを起こすだけで成果は出ない。
属人化した作業やブラックボックス化した工程が巨大な壁となり、AIの力を発揮させるための前提条件が満たされていない状態にある。
まず着手すべきは、IoTやタブレット等の製造DXツールを活用して現場データを収集・可視化し、作業の「標準」を定めることだ。
デジタル化された客観的な「基準」を作ることで、初めてAIが正しく学習し、分析を行うための強固な土台（インフラ）が整う。
標準化で得たデータを基に、生成AIなどを活用して、ベテラン職人の頭の中にある「カン・コツ」といった暗黙知を言語化・形式知化する。
形式知化されたノウハウは、生きたマニュアルとして共有可能になり、技能伝承を加速させ、組織全体のレベルを底上げする武器となる。
言語化された現場の強みを深く理解した診断士は、単なる現状改善にとどまらず、AIと人が協調する未来の生産体制をグランドデザインする。
現場のリアリティに基づく高解像度な戦略を提案し、C社の持続的な競争優位性を生み出すことこそが、これからの診断士の活躍の場だ。
【事例Ⅲ対策】スクールのピンボケ指導を避けて踏み込むS答案
製造DXで先行した大規模製造業がAI活用し、新たな付加価値を創る時代。まだそこに至らぬ中小製造業では、DX導入の要件定義にAIを使う【標準化発想】でR7｢Ⅲ｣の減点加点傾向を読み解きます。
R7第3問：制約違反の｢在庫｣で減点
製品在庫を持たずに短納期といえば半製品デカップリングポイント！ すぐそう決めつけるTACはじめスクール勢の前に、｢保有スペースの倉庫は禁止｣の制約条件が立ちはだかります。
R7第2問：コストダウンには精神論より｢標準化｣
オツムが少々ふぞろいな元人類が、好き勝手なノウハウを言い散らかしてきたのが試験のこれまで。AIの力でこれまでの｢好き勝手｣が試験委員の望む方向に形式化されたとき、｢Ⅲ｣大ボーナスの年がやってきます。
R7第4問：食品･医療が求める安全施策を具体化
これまでの｢Ⅲ｣ラス問は、第1問SWで捉えたC社の強みを書くのが鉄板。R7ラス問はそうでなく、｢これからのC社｣に必要な強みを書く、現場対応アドリブの柔軟性を問いました。
R8｢Ⅲ｣対策：事例Ⅱマーケで学んだ｢解像度｣をⅢに展開
R7｢Ⅲ｣作問採点の全体を通じ、AI代替黒字リストラに怯えるJTCホワイトカラー層がベテ専スクールに課金し覚えたノウハウ・パターンを低スコアに誘導。｢自社の現場をわかっていますか？｣｢彼らと対等にコミュニケーションできますか？｣。そう問いかける変化を感じるセンスが当確力です。
今日のまとめ
｢その企業に合った最適解より、どの企業でも合格点を取れる安全な助言｣？ そんなピンボケ指導を平気でWebに載せるノロマな受験産業をどう排除？ そこで来年の｢Ⅲ｣は一転大ボーナスになると予想します。