「河南省鄭州市で二回目の模擬試験の歴史科目が549点で、一本線は517点です。志望大学をどう選べばいいでしょうか」という質問が受験生や保護者にとってよく見られる検索パターンです。

この問題を従来の検索エンジンに投げてみると、上位には広告が表示され、その後は関連性の低いウェブリンクが並びます。AIチャットツールを使う場合も、訓練されたインストラクターや経験者の意見とは異なり、多くの場合、教育機関への誘導リンクや低品質な体験談が含まれる結果となります。

このような業界の課題を解決するために、5月27日、クーカー（Quark）は業界初となる大学志望動機策定シナリオ向けの「ディープサーチ」機能を発表しました。ユーザーはクーカーの検索ボックスに自然な言葉で大学志望に関する質問をし、「ディープサーチ」をチェックすることで利用可能です。

大学志望動機の策定は「ディープサーチ」機能が特に必要とされる典型的なシナリオです。全国には約3000の大学があり、専門分野は数え切れません。それぞれの専門分野には異なる合格基準や就職・大学院進学データがあります。受験生や保護者にとっては情報の霧の中に入り込むようなものです。

クーカーの大学志望動機策定機能はプロフェッショナルな「進路指導士」として機能します。クーカーはユーザーの意図を理解した後、以下の4つのステップで処理を行います：二回目の模擬試験の点数を有効な大学入試成績に変換する、志望可能な大学リストを取得する、目標とする大学の合格確率を分析する、そして最終的に多段階の個別志望動機案を提示します。これに基づいてユーザーはさらなる質問を追加できます。

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この過程ではダイナミックなスマート検索と複数の確認作業が行われ、検索データはクーカー独自の大学入試知識ベースに基づいており、データの正確さと信頼性が確保されています。知識ベースには過去の志望動機データだけでなく、大学院進学や就職に関するデータも含まれています。その中でも就職データは全国の100以上の主要都市の就職状況と、1000以上の大学の卒業生の進路情報をカバーしています。

信頼性のあるデータの提供だけでなく、大学入試志望動機策定のようなリスクが高く制約の多いシナリオでは、大規模モデルによる誤った情報の生成率を減らすことが非常に重要です。クーカーは大学専用の知識ベースに基づいて検索強化生成技術を使用し、複雑な質問に対する回答の正確性を大幅に向上させることができます。また、強化学習を通じて、回答内容が事実や質問内容と一致しない現象を大きく削減することができます。

今年でクーカーが大学入試志望動機策定サービスを無料で提供するのは7回目です。すでにリリースされている模擬選択志望動機機能を使えば、模擬試験の成績に基づいて志望動機の予測を行うことができます。それに伴い、異なる層の志望動機案を事前に把握できます。模擬志望動機策定中に大学や専門分野に関する疑問があれば、「大学入試ディープサーチ」機能を使って解決できます。事前の模擬志望動機策定は潜在的なリスクを効果的に回避し、無謀な志望動機策定の発生を防ぎ、政策の事前理解、データ整理、個人の好み評価を早めに行うことができます。