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わいわい28卒
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<適性検査について>
適性検査はカンニングができるものとできないものに分かれています。
なお、できるできないの話で推奨してるわけではございません。
<できる>
・SPI(web)
・玉手箱
・TG-web(監視なし)
<リスクあるが一応できる>
・TG-web(監視あり)
・SPI(テストセンターの自宅受験)
SPI自宅受験についてはリスク高めです。
<できない>
・C-GAB
※0%ではないが、カンニングで乗り越えようとする人を見たことはない。
C-GABはカンニングはできませんが、解答集の暗記で乗り越えている人が多いです。
企業によってはその他特殊なテストもありますが、上記テストが9割型を占めてます。
SPIテストセンターについてはカンニング可能とはいえ、リスクが高いので普通に勉強しましょう。
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6/14更新
【28卒：6月締切まとめ】
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【保存推奨|AIケースの攻略法】
AIケース面接の現時点でのハック仮説考えてみたので共有。海外のAI面接ツールや論文ベースの仮説なので参考までに。
大前提、皆さんも知る通りAIツールで高得点が出る回答と本番の戦略コンサルの面接で評価される指標は異なる。
単純に高得点取れる就活生が通過するという評価基準なのであれば、面接の内容を少し工夫する必要がある。
AIツールの採点者＝LLMには、論文で繰り返し確認されている採点のクセが存在する。
▼ なぜズレるのか
AIケース面接ツール（CasePrepared等）の採点軸は、ファームの面接ガイドを下敷きにした4つがほぼ共通で存在。
・構造（論点をMECEに分解できたか）
・計算（数字の処理が正確か）
・示唆（数字から意味を読み取れたか）
・伝え方（明快に話せたか）
問題は、この採点を裏で回しているのが汎用LLMだということ。
評価者としてのLLMが持つ偏りが、そのままスコアに乗る。
▼ 研究で確認されているLLMの採点バイアス
①長い回答を好む
→ ある検証では、長い回答を好む度合いがLLM +17.3%に対し、人間は +12.9%。人間より顕著に冗長さを過大評価する
②形式に弱い
→ 番号付きリストを中身を変えず水増ししただけで、LLM判定者が「より良い」と誤判定する
③文体 > 中身
→ うまく書けていれば、内容が薄くても多少間違っていても点が出やすい（形式・権威などの表層バイアス）
④順番に引っ張られる
→ 最初に提示された結論を好む位置バイアス
要するにLLMは中身の鋭さより形式が整っているかを高く評価しやすい。
▼ 結論、AI採点で点が伸びるパターンは何か？の個人的な仮説
・結論ファースト
・論点を口頭でラベリング（「論点は3つ。1つ目は〜」）
・各論点にサブ論点を2〜3個そえて網羅感を出す
・市場/競合/顧客/自社の4支店の分析を網羅性を出すために述べ、そこから得られる示唆を提示する
・フィラーを0にする
▼ AIケース面接をやる上での注意点
これはあくまでAIに最適化した場合。
本番の人間面接官の最適解とは一致しないため、AIケース面接では高得点でも通過できるかは別の話。
得点を最大化させるためには、海外の事例や論文などを読み漁り、ファクトベースでどのような立ち回りをすべきかの仮説を立て、Casematch（@casematch_ai ）などで得点が高くなるかを友人たちと検証しまくるのが良さそう。
▼ 出典はリプ
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