｢2次｣合格発表はまだ先で、｢1次｣学習を本格化するのは4月でOK。そこで12～3月の受験オフシーズンをどう活かすとストレートで当確できるのか、前提→日程/調達/工数計画→暗記法の5部構成で、【2026年合格目標】のトップを爆走します。
診断士の基本スキルは、SWOTや3Cなどの知識フレームワークを使い、課題を整理して特定する力です。
問題の本質を素早く掴むことで、助言の方向性が正しく定まり、以降の戦略が無駄なく回り始めます。
1次試験で大量の知識を高速に習得することで、課題特定の引き出しが増え、即判断できる“反射神経”が身につきます。
学習を進めるほど経験値が積み上がり、フレームワーク活用力が一気にMaxまで強化されます。
合格に必要な時間を逆算し、教材を絞り、過去問回転を継続管理する。
学習計画を生産管理のフレームに落とし込むことで、迷いや疲れによる脱線を防ぎ、安定して前に進めます。
計画に対し、誤差が出たら即PDCAで修正するスピードこそ、上位5％ストレート組の決定的な差です。
無駄がない運動で学習効率が最大化され、本試験日にピークを合わせる“当確ロード”が実現します。
【2026年学習計画①】｢量から質｣になり、｢1次｣は同じ時間でタイパ高得点
公式統計資料に基づく診断士｢1次｣｢2次｣の受験･合格者数の推移
来期集客を図るベテ専スクールが作問者も驚く珍解釈をするなら、ウチがするのは後講釈。R3から｢1次｣合格率･合格数を減らし｢2次｣合格枠を減らすと読めば、R8｢2次｣は【量から質】に変わると先を読み、来年のストレート当確を先取りです。
Step-1：｢1次｣｢2次｣合格率･合格数が先行指標
近年の一次試験では、選択肢の長文化や複数の論点を統合する事例問題が増えているため、単なる定義の暗記では制限時間内に正解を導き出せなくなっています。
知識を断片的に覚えるのではなく、経営戦略における適用性や財務会計における経営判断のように、知識を統合して運用する思考力が求められているのです。
｢1次｣応募者数が3万人近くにまで安定して微増を続ける一方でその合格者数合格率を下げる傾向が見られるのは、受験者全体の学習レベルが向上すると、次は上位層の実力者をより厳しく選抜している構造があるからです 。
合否が知識の量ではなく正確性と活用速度というわずかな差で決まるため、目標を合格ラインではなく、知識を高速処理できる上位5%の選抜枠に置く必要があります。
上位層が持つ助言力・即断力とは、曖昧な状況でも即座に正しい知識を引き出し、適切なフレームワークを適用して結論を出す能力の統合を指します。
この能力を養うためには、単なる単語暗記を捨て、知識が「いつ、どのように機能するか」という因果関係をネットワークとして記憶する構造理解暗記へと質を変える必要があります。
具体的には｢診断士には1,000時間｣を連呼して上位5%に一斉に嫌われたのが、古き良き受験産業。次に｢1次｣難易度･合格数を見て｢2次｣の変化を読み、その変化を受けて｢1次｣対策を変えのがストレート当確する上位5%です。
Step-2：｢2次｣作問採点が促す量→質の転換
診断士の実務では、目の前の現象（症状）から、その裏にある真の原因（課題）を特定することが核心であり、フレームワークはその思考の道筋を整理する必須ツールです 。
したがって、1次学習の目標は、SWOT分析やVRIO分析などの名称を覚えることではなく、知識が「いつ、どのように機能するか」という因果関係を理解することに置くべきです。
診断士の力量は、2次試験で求められる助言の解像度の高さで評価されますが、それはクライアントが即座に実行できるレベルの具体性を要求されるからです 。
抽象的なIT導入ではなく、〇〇システムを△△部門が導入するなど、「背景・目的・適用条件」まで深く理解した1次知識の奥行きが、この具体性の源泉となります。
合格に必要な「暗記の質」は、想起速度、応用可能性、ネットワーク密度という3つの指標で測られ、単なる記憶量ではなく現場で使える知識としての価値を追求すべきです。
知識をマーケティング戦略や財務分析などのカテゴリで整理し、科目横断的に有機的に結びつけることで、現場で即座に引き出せる機能的な知識DBを構築します。
｢1次｣⇔｢2次｣は相互に影響するため、専任講師1人が｢1次｣｢2次｣を通して教えるTACのような大手校が本来有利。しかし｢2次｣対策のFラン化が深刻になり、さらにスクール需要が事実上消滅すると、量→質への転換を促すのはネットの役目になります。
Step-3：｢1次｣と｢2次｣をセットで考える
1次試験の学習は、知識をカテゴリとフレームワークで整理し、2次試験中に瞬時に検索可能な状態にするための知識DBを構築する作業です。
2次試験の助言というアウトプットは、このDBから必要な情報を与件文と瞬時に統合する作業であるため、DBの質が解答の論理的な一貫性を決定します。
認知科学的観点から、知識を自動化することで、検索や抽出にかかる内在的負荷が減少し、ワーキングメモリという思考資源を複雑な思考のために解放できます 。
1次試験で知識処理を90秒以内に完結させる高速処理能力は、2次試験の80分事例分析でアドリブ力を発揮するために不可欠な認知的な余裕を生み出します。
制約条件の理論（TOC）によれば、1次知識の「質の高さ」が、合格という目標達成におけるシステム全体の処理能力を決定するボトルネック工程となります 。
知識DBの質が低いままでは、2次演習というアウトプットの下流工程をいくら強化しても、引き出すべき情報がないため、最終的な解答の質が根本的に制限されてしまうからです 。
診断士の試験委員は｢合格者の多様化｣｢多くの人にチャンス｣と考え、特定受験産業の解答メソッド･ノウハウを狙い撃ちして幅広く機会を与える。さらに【量より質】重視の時代に入り、｢1次｣高得点→｢2次｣当確の流れが加速します。
今日のまとめ
2次｢事例Ⅰ～Ⅲ｣対策は生成AIで実質代替済なので、｢Ⅳ｣対策さえ済ませれば今後は目を瞑っても当確AAAAに。そこで1次暗記を量→質に変え、同じ学習時間でより高得点のタイパ、具体的には脳のワーキングメモリを鍛えて進めるあなたが大好きです。