説明

張雪峰の志望校選定方法論に基づき、大学入試の志望表を6次元リスクスキャンし、データ駆動の順位換算で各志望を守ります。再確認のみで推薦は行わず、「すでに埋めた志望表」に落とし穴がないかチェックします。 【v16 主な強化点】 ✅ 3層の運用アーキテクチャ：ガバナンス層（モード選択/ステップ制御/品質の赤線）+ 認知層（5段階のロール切り替え）+ 実行層（6ステップのワークフロー） ✅ 再確認モードの識別：完全再確認 / クイック事前チェック / 単一次元の詳細検査、必要に応じて選択 ✅ 5段階の専門家ロール：収集プランナー→データアナリスト→リスク監査人→レポート主筆→デリバリーコンサルタント ✅ 6次元リスクスキャン：滑り・不合格・調整の罠・学費・専攻マッチング・安全校の十分性——各次元のチェックリスト品質管理 ✅ 順位等価換算：動的な年次戦略（実際の実行時間に基づく）、過去3年間の合格順位を自動照会 ✅ 3段階のリスク警告：赤（ブロックレベル）/黄（推奨レベル）/緑（情報レベル）、各志望に修復提案を付属 ✅ 全表のグラデーション診断：挑戦・安定・安全の比率が20%-50%-30%の黄金配分に合致するか ✅ 標準化変数辞書+幻覚防止ルール：データソースの明記、推定値のマーク必須 【トリガーワード】志望再確認 / 志望表チェック / 不合格リスク / 返却リスク / 調整の罠 / バランス診断 / 大学入試志望再確認 【適用シーン】 - 志望表をすでに埋めたが、専門的な再確認で初歩的なミスを避けたい - 特定の志望が確信できず、合格確率を知りたい - 専攻グループに「調整の罠」がないか心配で、事前にチェックしたい - 張雪峰の順位換算方法で志望の妥当性を検証したい 提供：省+点数+順位+志望表 → AIが過去データを自動照会 → リスクスキャンレポートと修復提案を生成