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Re: Re: ★★★「必須+選択1+選択2+選択3」 の総合採点(過去論文採点基準に基づく)を行うプロンプト例

Name:たこやき  2025/10/11(土) 22:30:07 
なめたけ様

こんばんは。
その後いかがお過ごしでしょうか。
合格発表まで、いよいよ1か月を切りましたね。
私は現在、口頭試験に向けた対策を少しずつ進めております。

夏頃より、なめたけ様とは幾度か交流の機会をいただいておりますが、
これまでに伺ったAI採点の状況から拝察するに、4つの論文すべてでA判定が頻出していることに加え、技術士講師による採点でも高く評価されているようですので、
非常に期待値が高いのではないかと感じております。

あとは、採点者の采配が勝負の鍵を握ると思うのですが、
少なくとも、以下の5点は、採点者の主観差を受けにくい部分だと思うので、この部分についてAIの評価が高ければ、期待値は高めかと思います。
・題意適合性:問われたことに答えているか
・字数:指定字数を満たしているか
・文法・表記の正確性:誤字脱字、文法ミス、句読点、敬体・常体の統一など
・構成の明瞭さ:導入・本論・結論が明確か、段落構成が整理されているか
・論理の一貫:主張と理由、根拠と結論のつながりが成立しているか

一方、表現の巧みさ、視点や着想の独自性、内容の深さや説得力、こういった部分などは、採点者の主観差を受けやすい箇所なのだろうと思います。

つまり、論文に対するAIの解析は、この「主観差を受けにくい=ルールや基準で判断できる部分」が「どれだけ高い評価なのか」に着眼すべきだろうと思います。

昨年、OpenAIがまだO1の頃、私はO1による解析を行ったときに、継続的に60点以上を記録していたものはA評価、時折Bに下振れするものはB評価となっていました。
これは、今分析してみると、AIでAで実際にAだったものは、上記の「主観差を受けにくい箇所」についてAI評価が高かったものでした。
このような傾向から、AI解析における「主観差を受けにくい箇所」に重きをおけば、AI解析と実際の採点結果との間に、ある種の正規分布的な一致が見られるとすれば、AIによる評価の信頼性は比較的高いものと考えております。

なめたけさんもお時間があるようでしたら、AI解析において、この「主観差を受けにくい」箇所の評価をされてみるのもよいかもしれません。


というわけで、新しくご提示したプロンプトの2つめについて、「主観差を受けにくい箇所」を考慮した内容に修正してみましたので、よろしければご試用ください。
結果が出るまでは何とも言えませんが、
お互いに万全の準備をして、口頭試験に臨めるようにしていきたいですね。

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