近年、ChatGPTをはじめとした生成AIを活用した学習が広がっています。過去問の整理や知識の要約、さらには答案の叩き台を短時間で作成できる点は非常に便利です。
しかし、「答案を作れる」ことと「試験に合格できる」ことはイコールではありません。 技術士試験は受験者の実務経験や思考の深さを評価する試験であり、AIだけではカバーしきれない領域が数多く存在します。
そこでPMEは、AIの強みを生かしながら、その限界を補完し、合格に必要な力を養うサポートを行っています。
目次
1. 実務経験の棚卸しと答案化
- AIは模範的な答案や一般的な例を生成するのは得意ですが、受験者一人ひとりの実務経験を試験の評価軸（課題 → 解決策 → 効果 → 公益性）に沿って整理するのは困難です。
- たとえば「工場設備の省エネ改善」や「製造ラインのトラブル対応」といった具体的な経験を答案にどう反映させるかは、受験者自身の業務理解と専門的な指導が必要です。
- PMEでは、面談を通じて業務を深掘りし、「単なる仕事の記録」を「合格につながる論述材料」へと変換します。これにより、自分の経験を説得力のある答案へと仕上げることができます。
2. 論文構成の「型」習得
- AIの答案は見た目はまとまっていても、出題意図を外してしまうケースが多くあります。技術士試験では、採点者が評価しやすい「型」に沿った論理展開が不可欠です。
- 例えば「課題を具体的に示す → 技術的検討 → 解決策の比較 → 公益性や波及効果」という流れを外してしまうと、大きな減点につながります。
- PMEでは添削や個別指導を通じて、合格者に共通する論文構成パターンを身につけることができます。AIの叩き台を出発点に、「合格答案の型」へと仕上げる技術を磨くことができます。
3. 口頭試験での即応力
- AIは模擬質問を提示できますが、試験官との対話形式で深掘りされる質問に対しては不十分です。
- 例えば「なぜその解決策を選んだのか？」「他のリスクは考えられないか？」といった追加質問に、瞬時に論理的かつ倫理的に答える力は、実際の場面でのトレーニングが不可欠です。
- PMEの模擬面接では、試験官役とのやり取りを通じてリアルタイムの反応力を養成します。回答の癖や弱点をその場で指摘し、本番で動じない即応力を確実に高めることができます。
4. 試験官の視点・出題意図の理解
- AIは過去問の傾向を分析し、出題のテーマを整理することはできます。しかし「その設問で本当に評価したい力」が何かを判断することは苦手です。
- 技術士試験では「技術的課題の抽出力を見たいのか」「リスク管理の視点を評価したいのか」「倫理観を問いたいのか」によって答案のアプローチが変わります。
- PMEでは、これまでの合格者指導や出題傾向の分析を踏まえ、設問の意図を正しく解説します。受験者が「問いに正面から答える」答案を書けるように、試験官の視点を持った答案作成を指導します。
5. メンタル面・継続学習の支援
- AIは励ましの文章を生成することはできますが、実際の不安や焦りに寄り添うことはできません。
- 試験勉強は数か月から年単位の長期戦です。途中で挫折する人が多いのも事実です。特に「過去に不合格を経験した人」や「周囲に勉強仲間がいない人」にとって、孤独感は大きな壁となります。
- PMEでは、「やめなかった人が合格する」という信念のもと、継続的に受験者を支えます。小さな進歩を一緒に確認し、学習のペースを保ち続けることで、最後まで走り抜ける伴走者として支援します。
✅ まとめ
- AIが得意なこと：知識整理、過去問要約、答案の叩き台づくり
- PMEが得意なこと：実務経験の答案化、論文の型習得、口頭試験対応、メンタル支援
👉 AIを活用することで効率的に学びながら、最後の仕上げはPMEと共に。
あなたの実力を「合格答案」へと変える伴走者が、ここにいます。
