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なぜ AI は二次試験に強いのか
はじめに
本サイトを利用されている方であれば、すでに実感しているはずです。
自分の答案を Gemini や ChatGPT に添削させると、
- 設問要求のズレを正確に指摘する
- 与件文との対応関係を冷静に確認する
- 採点されやすい表現へ整理し直す
といった、一貫性のあるフィードバックが返ってきます。
論点の不足や構成の甘さも、感情を挟まず淡々と指摘されるため、 「予備校講師より二次試験の構造を分かっているのでは」と感じた方もいるでしょう。
では、なぜ AI（大規模言語モデル、LLM）は、ここまで中小企業診断士二次試験の添削と相性が良いのか。 本記事では、AI の文章生成・評価の仕組みと、二次試験がどのような構造で答案を評価しているかを対応づけて整理します。
1. LLM は「理解」ではなく「予測」で文章を作る
LLM は人間のように意味を理解して考えているわけではありません。 やっていることを単純化すると、次の処理です。
- 入力された文脈をもとに
- 次に来る確率が高い語を選び
- それを一語ずつ積み重ねる
つまり LLM は、
「この流れなら、次はこれが来やすい」
という確率計算を繰り返して文章を生成しています。
2. 「次に来そうな言葉」を当てるとはどういうことか
例えば、
「むかしむかし、あるところに おじいさんとおばあさんが」
と聞けば、多くの人は次に「いました」と予測します。
これは、
- 過去に同じ表現を何度も見聞きしており
- この文脈では「いました」が来る確率が非常に高い
と知っているからです。
LLM がやっていることも本質的には同じです。 ただし、人間とは比較にならない量の文章を材料にしています。
3. AI は膨大な文章から確率分布を学習している
LLM は、
- 書籍
- 記事
- 論文
- ビジネス文書
- 会話文
といった大量のテキストを事前学習しています。
その結果、
- この文脈では何が来やすいか
- どの表現が自然か
を、統計的な確率分布として内部に持っています。
「もっともらしい次の一語」を選び続けた結果、 人間が書いたように見える文章が生成されます。
4. LLM の起点は「翻訳技術」
現在の LLM の基盤であるトランスフォーマーは、もともと機械翻訳の精度向上を目的に発展してきました。
翻訳は、
- 原文の文脈を捉え
- 意味を壊さず
- 別言語のルールで書き換える
という処理です。
これは「理解して新しい主張をする」作業ではなく、 意味を保ったまま、文脈に応じて表現形式を変換する作業です。
文脈を捉えた変換の具体例
例えば、英語の
I was so scared.
という文は、直訳すれば「私はとても怖かった」です。 しかし実際の翻訳では、話し手の文脈によって表現が変わります。
- 強気な男性キャラクターのセリフであれば → 「マジで怖かったぜ！」
- 気弱な女性キャラクターの独白であれば → 「本当に怖かったの…」
意味は同じでも、
- 話し手の性格
- 場面の雰囲気
- 前後の文脈
を踏まえて、最も自然な表現が選ばれるのが翻訳です。
LLM が得意としているのは、まさにこの 「文脈全体から、もっともらしい表現を選び直す」 という処理です。
重要なのは、ここで選ばれる表現が、 原文にそのまま書いてある内容の写しとは限らない、という点です。
文脈上、
- 何が前提として共有されているか
- どこまで説明するのが自然か
- どの程度の抽象度が求められているか
を踏まえ、不足している部分を補いながら表現が再構成されます。
翻訳において 「原文に書いていないが、書かないと不自然になる表現」が補われるのと同じです。
5. 二次試験も「文章変換」の試験である
翻訳が「原文を素材に、文脈に合う表現へ書き換える作業」であるなら、 中小企業診断士二次試験（事例 I〜III）も、これと非常によく似た構造を持っています。
- 解答の起点は与件文にある
- しかし、与件の記述だけでは説明が足りない設問も多い
- その場合、経営の基礎知識や一般論を用いて文脈を補完することが求められる
つまり二次試験の答案作成とは、
与件文を素材にしつつ、設問文脈に合う経営的な表現へ書き換える作業
だと捉えられます。
このとき受験生は、
- 与件に何が書かれているか
- 何が省略されているか
- ここでは「普通なら何を書くか」
を判断しながら文章を組み立てています。
これはまさに、翻訳において 文脈に応じて表現を補完しながら言語変換する作業と同型です。
つまり二次試験は、 意味を保ったまま、設問文脈に適合する表現へ変換する能力を測る試験です。
この構造が、翻訳由来の AI の得意分野と強く一致します。
6. AI が破綻しにくい理由 ①
離れた情報を同時に扱える
二次試験では、
- 与件前半の強み・環境
- 後半の課題・施策
を結びつける場面が頻出します。
人間はマーカーやメモで補助しますが、 AI は文章全体を一括で処理し、
- どの情報同士が関連するか
を数値的に計算します。
そのため、論理が飛びにくい答案を作りやすい。
※ただしこれは「正解を導く能力」ではなく、 論理構造を破綻させにくいという特性に過ぎません。
7. AI が破綻しにくい理由 ②
診断士答案に近い「型」を大量に学習している
LLM は、
- 結論 → 根拠 → 効果
- 現状 → 課題 → 対応策
といったビジネス文書の定型構造を大量に学習しています。
与件要素を、
- 既知の文章構造に当てはめる
という処理ができるため、 形式的に整った答案が安定して出ます。
8. 二次試験はブラックボックス試験である
二次試験には公式模範解答がありません。
その結果、
- 予備校 A では必須
- 予備校 B では不要、場合によっては減点
といった解釈の分裂が起こります。
これは、
- 講師の経験
- 指導方針
といった人間のバイアスが避けられないためです。
9. ブラックボックス性と AI の相性
AI は特定の予備校や講師の思想を前提にしません。
AI が出しているのは、
大量の文章データから見て 統計的に最も「正解らしい」答案
です。
- 極端な解釈に寄らない
- 無難で平均的
- 大きく外しにくい
という方向に自然と収束します。
10. 分量面でも二次試験は AI 向き
二次試験 1 事例の分量は、
- 与件＋設問：約 3,000 ～ 4,000 字
- 解答：約 500 字
と数千トークン程度です。
現在の LLM は、
- 数万〜数十万トークンを一括処理可能
なため、
- 与件全文を保持
- 設問ごとに参照しながら答案を評価
という処理は、負荷の小さいタスクです。
11. 人間はどこを補強すべきか
結論として、 AI は
答案を客観的に点検する装置
として使うのが最も効果的です。
12. 人間が失点しやすいポイント
- 与件の拾い漏れ
- 強み・課題・施策の紐付け不足
- 設問要求とのズレ
- 自分では論理的だと思っている飛躍
これらは本人には気づきにくい。
13. AI は感情抜きで構造を見る
AI は、
- 与件
- 設問
- 答案
だけを材料に、
- 根拠の有無
- 論理の接続
- 設問適合性
を形式的に評価します。
人間の添削者に入りがちな 「好み」「期待」「経験則」が入りません。
14. 正解がない試験だからこそ AI が活きる
公式解答がない以上、 評価は常に揺れます。
AI は、
統計的に中心に近い答案
を基準にするため、
- 大外しを防ぐ
- 極端な解釈を避ける
という用途に向いています。
15. 添削プロンプトとの相性
本サイトでは、過去問ごとに 専用の添削プロンプトを用意しています。
- 何を見るか
- どこを評価するか
が明示されているため、 AI の出力が安定します。
16. AI 添削で確認できる点
- 与件根拠の有無
- 要素の過不足
- 論理の分かりにくい箇所
- 設問ズレ
人間の自己採点では難しい部分です。
17. AI は合格の代替ではない
AI がいくら進化しても受験会場にはいきません。 試験を受けるのは受験生です。
重要なのは、
- 解答プロセスを固定し
- その結果を AI で点検する
という役割分担です。
当サイトのオススメ教材でも紹介している AAS 東京の解法テキスト に書かれているように、
- 与件文・設問文の読み方
- マーカーの引き方
- 答案メモの作り方
- 文章構成の順序
といった解法プロセスを毎回同じ型で回し、答案を AI で点検することが重要です。
まとめ
- 二次試験は「文章変換」の試験
- LLM は翻訳由来で文章変換が得意
- ブラックボックス試験と統計的評価は相性が良い
- AI は答案作成者ではなく論理チェック装置
- 目的は「楽」ではなく「ブレを減らす」こと
- そのための手段として、AI 添削は非常に相性が良い
※本記事は、ChatGPT 5.2 による下書きをもとに、筆者が内容を確認・修正し、 その後 ChatGPT や Gemini を用いて、文章の違和感や LLM に関する説明の妥当性を再確認したうえで作成しています。