R7合否は試験委員の腕次第であり、隣のふぞろいを見習い余計な口出しなどせず、静かにお正月を迎えるのが吉。そこで登録後の活躍が待ちきれない方、2026受験を検討中の方のために、最新Ⅰの役立て方をサーチしました。
| 分析軸 | 第1期：フレームワーク期 | 第2期：因果期 | 第3期：実装・自走期 |
|---|---|---|---|
| ①AI時代の変化 | 考えられるか(事前知識) | 助言せよ(フリー助言) | 具体的に述べよ(根拠で助言) |
| ②解答技術の進化 | 幸の日も毛深い猫 | 100字1文3節因果 | 解像度の高い具体施策 |
| ③選抜目的の変化 | 知識の教育 | 問題解決型人材 | 自走型人材 |
事例ⅠはⅣのように1つの答に定まらず、組織・人事という曖昧な領域を扱うためその答は毎年進化し、4事例中最も難易度が高く評価基準も変動しやすい。
受験者には特に事例Ⅰにおいて、過去問依存のパターン化や決めつけを避ける「柔軟性」と「覚悟」が求められる。
初期の事例Ⅰは、与件根拠をフレームワークに基づいて分類し、それをなんとかマス目に書くことが評価の主軸だった。抽象的なフレーズ連呼（例：権限→部門→階層→ネットワーク→コミュニケーション）でも、周囲がもっとデタラメ解答ならそれで加点されていた。
AI進化と全答案の均質化により、単なる知識の当てはめでは差別化できなくなった。この時期は、なぜ？(原因)→それで？(結果)という因果のつながり（100字1文3節構成）で書けば加点になった。
試験制度が「実務者選抜」の役目を強め、評価の重点が「理論の正しさ」から「現場での実行可能性と成果」に移動した。与件文の具体的根拠を使い、「誰が」「何を」「どう実行するか」という行動設計レベルまで落とし込んだ実装助言が、加点のマストになっていく。
【これからの事例Ⅰ】AI普及･解答技術･選抜目的の3軸で事例の進化＋将来予測
ここで自らの全ての思考を放棄し、同友館ノウハウをパクれば合格！とはしゃぐ間抜けの痛さが目に余る。上位5％が実装･実行シフトを意識するとき、未だに事例Ⅰが｢幸の日も｣では、試験委員にからかわれる末路も納得です。
今や生成AIに頼むと、どんなトンデモ仮説も具体化して返してくれる。そこで｢事例Ⅰがどう進化して｣｢また来年はどう変化｣を仮説検証し、隣の熾烈なパクリにクリティカルパンチを食らわせます。
Step-1：事例ⅠR3→R7の進化を定量化
| 年度 | 段階判定 | 特徴キーワード | AI要因 | 解答技術 | 選抜目的 | 試験委員の意図推定コメント（100〜150字） |
| R3 | 第1期 知識 | 網羅・理論・構造化 | ★★ | ★★★ | ★★★ | 知識を網羅的に適用し、与件情報をフレームワークに構造化できる基礎的な診断能力を測る段階。知識再現型の答案が増える中で、情報の抜け漏れなく整理する力を評価の中心に置いた。 |
| R4 | 第2期 因果 | 因果・施策整合性・多角化 | ★★★ | ★★★★ | ★★★★ | 多角化（農業から加工・直営店）に伴う組織課題に対し、施策の「効果」と「根拠」の因果関係を明確に記述する論理的思考力を要求。単なる知識適用ではなく、なぜその施策が必要かを問い始めた。 |
| R5 | 〃 | 因果・PMI・組織統合 | ★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | 難易度の高いM&A後の組織統合（PMI）を題材とし、異なる組織文化や経営方式をいかに論理的に統合するかを問うた。実務で遭遇しやすい課題設定を通じて、思考プロセスと施策の整合性を深く追求した。 |
| R6 | 第3期 実装 | 実装・ITガバナンス・行動設計 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ | ITシステム導入や組織間対立といった、現場での「実行」と「ガバナンス」が問われる題材を設定。設問要求も「具体策」「実行設計」へと進化し、診断士に求められる実行段階での具体的な提案力を評価し始めた。 |
| R7 | 〃 | 自走・デュアル組織・HR戦略 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★★ | 主力事業と新規事業の「二兎を追う」組織体制の維持と、ベテランと若手それぞれの持続的な育成を問うた。組織が自ら課題を解決し、成長を持続させるための具体的な「自走設計」を提案する、実務家選抜の集大成。 |
JTCのぬるま湯勤めなふぞろいは全く知らないが、事例はあくまで｢中小企業｣。規模×組織×グローバルで稼げる大企業と違い、尻すぼみ×高齢化ステージで再成長を図る中堅企業には、大企業と異なる具体施策が求められます。
具体的には、なぜどのメガベンチャーもR7Ⅰ第4問のMVVに注力するか。それは自社を｢好き｣にさせて囲い込み、創発的な自走で新しいアイデアを生みだすには、｢ヤル気にさせる｣のが一番だから。
Step-2：分析軸の設定(AI要因→解答技術→選抜目的)
R3: 設問動詞は「説明せよ」など抽象度が高く、知識ベースでの解答がまだ許容されていた。
R6/R7: 設問に「具体的に述べよ」「策定せよ」といった行動段階の動詞が増加。
これは、AIでも容易に生成できる抽象的なフレームワーク適用型答案を排除し、現場の具体的制約を踏まえた実行設計というAIが苦手とする領域に加点の中心をシフトさせたことを示唆する。
R4/R5: 与件文の記述が多岐にわたり、課題間の因果関係や施策のトレードオフを読み解くことが要求された。
受験者の「知識」レベルが向上する中で、単なる知識の網羅性ではなく、「思考の深度と論理性」で差をつける出題設計に転換。特にR5のPMIは、多角的な視点（文化、人事、オペレーション）からの連鎖的な課題解決を求めるが、同友館のノウハウ流布により翌年には差がつかなくなる。
R6/R7: 出題テーマが「IT活用・ガバナンス」「デュアル組織の自走化」など、現代の中小企業経営者が直面する具体的な課題を反映。
知識の有無よりも「助言が現実の経営で成果を出し得るか」という成果志向度が重視されるようになった。設問が「助言」（提案）から「行動」（実行設計）へと、要求されるアウトプットがより実践的なものへ変遷した。
生成AIの普及により、R3～R6の1,600名合格バブルは終わりを告げ、R7合格枠を1,300に絞ってもまだ多い。診断士試験の学習法も合格基準も【量→質に変わった】目線で行動しないと、あっという間にふぞろい送りの刑です。
Step-3：設問文の動詞(解答要求)が具体化
| 段階 | 代表的な動詞 | 助言の抽象度・行動段階 | 試験の狙い | 評価の方向 |
|---|---|---|---|---|
| 第1期 (R3頃) | 述べよ、考えられるか | 抽象的、理論・概念の適用 | 知識と理論の理解度 | 理論的な正しさ |
| 第2期 (R4〜R5) | 述べよ、助言せよ | 中程度、施策と効果の因果の整合性 | 課題解決の論理的思考力 | 因果の整合性 |
| 第3期 (R6〜R7) | (具体的に)答えよ、述べよ、助言せよ | 極めて具体的、実行・実現のプロセス指示 | 現場での実行力と自走設計力 | 実行可能性と成果 |
第1期では、与件文がSWOT分析などのフレームワークに落とし込みやすい情報（強み・弱み）を中心に構成されていたのに対し、第2期以降（R4, R5）は、「（原因）→（結果）」や「（課題）→（対応の失敗/成功）」といった因果関係の記述量が増加したと推定されます。
具体的にはR5のPMI事例で、A社とX社の「業務ルーティン」「接客体制」「横のつながりの希薄さ」が、統合後のシナジーを阻害する「原因」として詳細に記述された。これをふぞろい丸数字①②③の並列列挙を避け、因果で書けとのサインと受け止めたかがR7の点差になります。
R6、R7では、抽象的な表現が減り、誰が、何を、いつまでに、どうやって実行するかという実行設計の具体性が、答案の得点源に直結する設計思想へと完全に移行したと評価できます。
まとめると～R3頃まではふぞろいフレームワークのフレーズ列挙で十分な加点があった。ところが受験技術の発展で点差がつかなくなると解答要求もグレードアップし、｢根拠を使った具体的で実装可能な助言｣まで要求されるのが現在です。
今日のまとめ
こらこら、すぐそうやって舐めプをするから、いい年こいたおじオバがみんな揃ってふぞろい送りに。そうでなくウチのミッション～バリューは、試験合格のためにAIでなく、AI上達のためにこの試験を使い倒すことです。