ChatGPTに、ケース面接で良くある間違いを聞いてみた。
こちら、前回の続きです。
ChatGPTから、どのような生の声、が聴けるのか楽しみです。
質問方法ですが、今回も前回同様、雑な聞き方で出方をうかがってみます。
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以下、やりとり
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A)ケース面接で、良くやってしまう間違い、不適切な発言、不適当な問題解決ステップを教えてください。
Q）以下は、ケース面接でよくやってしまう間違いや不適切な発言、問題解決ステップです。
アサンプションの過剰な使用 アサンプションは、問題を簡単にするために仮定を置くことですが、仮定が事実と異なる場合には問題が発生します。また、過剰な仮定は、問題解決を妨げる可能性があります。
フレームワークの過剰な使用 フレームワークは、問題解決を整理し、構造化するために使用されますが、過剰に使用すると、問題解決を妨げる可能性があります。フレームワークを使用する場合は、柔軟に適用することが重要です。
問題を正しく理解できていない 問題を正しく理解しないと、解決策を見つけることはできません。問題を正しく理解するためには、質問をすることが重要です。
仮説を検証しない 仮説を立てることは重要ですが、それを検証しない限り、その仮説が正しいかどうかはわかりません。仮説を検証するためには、データを収集し、分析することが重要です。
話が脱線する ケース面接では、時間が限られているため、話が脱線すると、問題解決に必要な情報を得ることができません。話が脱線しないように、フォーカスを保ち、質問に答えることが重要です。
不適切な発言 面接で不適切な発言をすると、面接官に不快感を与える可能性があります。不適切な発言を避けるためには、冷静に考え、言葉を選ぶことが重要です。
レジュメの内容と一致しない レジュメの内容と異なる発言をすると、面接官に信用されない可能性があります。レジュメの内容と一致するように、準備をしっかりと行い、自己紹介を行うことが重要です。
⇒聞き方が抽象的なため、一般論での回答になってしまいました。
しかし、２は、なかなかに的を得ています。
つまり、良くある間違いとして、
抽出されるべき要素を起点に、最適なフレームを選択する
のではなく
フレームを起点に、あまり意味のない分け方をしてしまう
です。
例えば、川崎市のタクシー利用数をフェルミ推定して、というお題が出たとします。
やってしまいがちなのは、セグメント分解で、とりあえず
20歳ずつ×男女（いわゆる性年代）
で利用者を分解することです。
しかし、実際に利用者をイメージすると、例えば、
病院から少し距離のあるところに住んでいる妊婦さん、
川崎駅から距離のあるキングスカイフロントへの移動、
武蔵小杉から中原の富士通に移動するクライアント
等があるでしょう。
となると、これらがくくり出されるフレームを選択する、作る、必要があります。
言い換えれば、世間で言われている有名フレームをとりあえず当てはめる、では評価されない、ということです。
おそらく、ChatGPTへの質問の仕方では、上記のような補足解説が出てくるのだと思います。
質問文の構成など、模索中です。