【ありがとう2023】事例Ⅱ年忘れで共感UP / 読みやすくわかりやすい文章力

後方予測型の生成AIは文脈を考慮し、文章を一貫性あるものにすることが得意です。読者は文章全体の流れを追いやすくなり、知識の断片がなくなるため、読み手はストレスなく、心地よく文章を読み進めることができます。また、学習データから得た自然な表現力により、読者は違和感なく、自然な言葉の選び方に触れることができ、これが読みやすさを高めます。

後方予測型のモデルは長い文脈を理解し、情報の構造や関連性を把握します。読者はこれにより断片的な情報を繋ぎ合わせやすくなり、文章全体の理解が深まります。適切な言葉選びによって冗長な表現が抑えられ、必要な情報がクリアに伝わるため、読者は混乱なく情報を消化しやすくなります。また、読み手の知っている現状を先に提示し、次に推論された情報を後に持ってくることで因果関係が明確化され、わかりやすさが一層増します。

後方予測型のAIは人間の言語パターンを学習し、感情表現や態度の表現に優れています。読者はこれによって生成された文章に親しみを感じ、共感を抱きやすくなります。知っている情報から新しい情報へと展開される構造によって、読者は自分の経験や知識と照らし合わせながら共感しやすくなります。これにより、文章が読者との感情的なつながりを生み出し、共感を喚起するのです。

R1年の設問文では、企業の状況や戦略にフォーカスが当てられていました。一方で、R5年では顧客や市場の視点からの分析が強調されています。これは、コロナ禍において顧客行動や市場環境の変化が企業戦略に与える影響をより詳細に把握し、適応する必要性が高まった結果です。

R1年の設問文では、SWOT分析や協業戦略といった一般的な経営戦略が問われました。対照的に、R5年では具体的な市場ニーズへの対応や販売方法の提案など、より具体的で実践的な課題解決が求められています。これは、コロナ禍において企業が実際の課題にどれだけ効果的に対処できるかが重要視されるようになった結果と言えます。

R5年では、ホームページやSNS、スマートフォンアプリの活用によるオンライン・コミュニケーションの強化が問われています。これはコロナ禍において、顧客との接触を制限する必要が生じ、デジタルプラットフォームの活用がますます不可欠になったためです。設問がデジタル化の戦略的な導入に焦点を当てることで、時流の変化に柔軟に対応できる企業を養成する狙いが反映されています。

古い年度の事例における商店街やネイルサロンの情報はある程度整理され、わかりやすい構造です。しかしながらコロナ禍後のR5年では、市場動向や競合状況など、経営判断に必要な情報がより分散されて提示され、読者は多岐にわたる情報を結びつけながら制限時間内にスピーディーに全体像を理解する必要があります。

古い年度の事例企業の設定はその基本情報が中心であり、それほど深い洞察を求められません。しかし、コロナ禍後のR5年では、事業の歴史や変遷、リスクへの対応など、より詳細な情報が必要とされ、経営者の意図や判断に影響を与える事象などサイコ面が強調されてきたことが注目です。

古い年度の与件文では事実と事業者の意図が明確に区別されてきましたが、コロナ禍後の与件文では、事業者の判断や戦略が情報と絡み合い、客観的な事実と主観的な意図を見極める難しさが強調されるようになってきました。これは予め決めつけたパターンやテンプレに傾注する同業D社のノウハウが避けられ、より【訊かれたことに答えるコミュ力】を求めるようになったと言えるです。

与件文に書かれた具体的なデータや例を引用することで、経営者の判断や市場の変化がより鮮明になります。例えばコロナ禍後における売り上げの実数やマーケットシェアの変動などを挙げ、それが経営戦略にどう影響したかを具体的に読み取り、答案に引用しましょう。

100字のマス目では並列列挙による根拠詰め込みを避け、要点を結びつけた文章を書く練習を意識することで、だれでも簡潔かつ的確な表現ができるようになります。経営者の決断がどのように結果に影響したかを簡潔にまとめ、因果関係をわかりやすく示す文章を考えましょう。

企業経営者並みに多忙な試験委員の採点心理を考えると、専門用語や難解な漢字を避け、シンプルで理解しやすいひらがなを積極的に使うことで、読みやすい答案を書く配慮が歓迎されます。これからは理論や概念など難しい内容を伝える際に、難解なオジサン文ではなく、どの世代にも読みやすくわかりやすい文章で伝える力が求められていくのです。