マッキンゼー Solve アセスメントは、紙式の問題解決テスト（PST）に代わり、マッキンゼーがグローバルで標準採用しているゲーム形式のデジタルテストです。1セッションは2つのミニゲーム（通常はエコシステム・ビルディングとレッドロック）で構成され、所要時間は約60〜81分です。ケース面接ステージに進む前に、受験者の約70%がふるい落とされます。Solve はアルゴリズムによってスコアリングされ、意思決定の順序・クリックパターン・時間配分が記録されるため、でたらめな回答はペナルティの対象となります。本ガイドでは、ミニゲームの内容、スコアリングの仕組み、準備ロードマップ、そして一部のオフィスで現在も実施されている旧来のPSTに関する経緯を解説します。
マッキンゼーのSolveアセスメントは、候補者の約70%をケース面接に到達する前に選別します。2020年頃から、マッキンゼーのゲーム形式デジタルアセスメントであるSolveは、紙ベースの問題解決テスト（PST）に代わり、グローバルの標準として採用されています。2026年にマッキンゼーへの応募を検討している場合、ほぼ確実にこのテストを受けることになります。
本ガイドは、Solveアセスメントに関する総合リファレンスです。その概要、遭遇するミニゲームの種類、アルゴリズムによるスコアリングの仕組み、そして効果的な準備方法について解説します。また、旧来のフォーマットを引き続き使用している一部の地域オフィス向けに、レガシーPSTに関する簡潔なセクションも明確なラベルとともに掲載しています。
マッキンゼーSolveアセスメントとは？
Solve（「マッキンゼー・デジタルアセスメント」、あるいは開発元の企業名にちなんで歴史的に「Imbellusゲーム」とも呼ばれる）は、生態系をテーマにした戦略ゲームのセットです。多肢選択式の問題に答えさせるのではなく、シミュレーション環境に候補者を置き、どのように意思決定を行うかを観察します。
典型的なセッションの構成は以下の通りです：
- セッションあたり2つのミニゲーム。 マッキンゼーのミニゲームの中から2つが割り当てられます。多くの候補者はエコシステム・ビルディングとレッドロック・スタディ（データ分析調査）の組み合わせを経験します。一部の候補者はSea WolfやPlant Defenseなど他のゲームに遭遇することもあります。
- 合計約60〜81分。 2つのゲームは短い移行時間を挟んで連続して実施されます。各ゲームには独自の画面上タイマーが表示されます。
- アルゴリズムによるプロセスベースのスコアリング。 Solveは最終的な回答だけでなく、意思決定のシーケンス、クリックパターン、時間配分を記録します。行動を測定するため、無作為な推測は積極的にペナルティの対象となります。
- 選別フィルター。 Solveは面接ラウンドの前に位置し、応募者の約70%を選別します。約30%がパーソナル・エクスペリエンス・インタビュー（PEI）および面接官主導のケースに進みます。
重要なポイント：Solveは雑学を詰め込めばよいクイズではありません。問題解決プロセスを評価する行動アセスメントであり、準備とは真に再現性のある分析的習慣を身につけることを意味します。
マッキンゼーがPSTからSolveへ移行した理由
紙ベースのPSTには既知の限界があり、Solveはそれを解決するために設計されました：
- 試験対策への脆弱性：候補者が問題パターンを暗記し、真の問題解決能力なしに合格できてしまっていた。
- 文化的・言語的バイアス：読解量の多い問題は、英語を母国語としない受験者に不利だった。
- シグナルの限界：多肢選択式フォーマットでは最終的な回答しか把握できず、そこに至る思考プロセスを捉えられなかった。
- 運営コストと不正リスク：監督付きの紙テストは実施コストが高く、それでも不正に対して脆弱だった。
Solveはこれらの課題に対し、結論だけでなく意思決定のプロセスを測定することで対応しています。ゲーム形式のフォーマットにより、マッキンゼーははるかに豊富な行動データを取得でき、候補者にとってもより魅力的な体験を提供します。
Solveのミニゲーム
Solveは少数のミニゲームのプールから構成されており、セッションごとに2つが割り当てられます。具体的な組み合わせはアルゴリズムによって決定され、オフィスやサイクルによって異なる場合がありますが、圧倒的に多い組み合わせはエコシステム・ビルディング＋レッドロックです。
flowchart TD
A["マッキンゼー Solve アセスメント"] --> B{"2つのミニゲームが割り当てられる"}
B --> C["エコシステム・ビルディング"]
B --> D["レッドロック・スタディ"]
B -.occasional.-> E["Sea Wolf"]
B -.occasional.-> F["Plant Defense"]
C --> G["制約付き最適化"]
D --> H["データ分析"]
E --> I["システム思考"]
F --> G
G --> J["プロセスベースのスコア"]
H --> J
I --> J
J --> K["PEI・ケースへ進む、または選別される"]
```### エコシステム構築（コアゲーム）
**課題**: 山岳地帯、サンゴ礁、またはそれに類する生息環境が提示され、30〜40種の候補種リストが与えられます。あなたのタスクは、その環境の制約条件（高度、気温、地形の種類、湿度など）のもとで持続可能な食物連鎖を形成する種のセットを選択することです。
**本当に試されていること**: 制約付き最適化と体系的な仮説検証です。アルゴリズムは以下の点を観察しています。
- 選択を始める前に、すべての制約条件を読んで理解しているか
- 体系的なアプローチで問題に取り組んでいるか（例：生産者から始めるなど）
- 選択がうまくいかない場合に戦略を修正しているか
- ゼロから作り直すのではなく、効率的にバックトラックしているか
**基本戦略**:
1. **まず制約条件をマッピングする（2〜3分）。** 何も選択する前に、すべての種カードを読み、それぞれが必要とする環境条件をメモします。栄養段階（生産者 → 一次消費者 → 二次消費者 → 頂点捕食者）ごとに頭の中でグループ分けしましょう。
2. **食物連鎖の一端から始める。** 生産者（植物・藻類）から上に向かって作業する方が、生産者は依存関係が少ないため通常は容易です。地形に合った生産者を選び、次にその生産者を食べ、*かつ*環境制約を満たす一次消費者を探します。
3. **紙を活用する。** シンプルなグリッドを作成します。左側に種を縦に並べ、上部に環境制約条件を横に並べます。これにより、同じ情報を何度も確認し直す手間が省けます。
4. **行き詰まったら一段階バックトラックする。** 有効な頂点捕食者が見つからない場合、最初からやり直さないでください。二次消費者の一つを別の選択肢と入れ替え、その上位に新たな選択肢が開けるかどうかを確認します。
5. **提出前に食物連鎖全体を検証する。** 下から上へエネルギーの流れをたどります。すべての種は（生産者を除き）その下に少なくとも一つの食料源を持ち、すべての環境制約を満たしていなければなりません。
エコシステム構築のより詳細な戦術的解説については、[エコシステムおよびレッドロック戦略ガイド](/en/guides/mckinsey-problem-solving-test-strategy/)をご覧ください。
### レッドロック・スタディ（データ分析）
**課題**: レッドロック・スタディ（"Redrock"とも表記）は、研究パケットを中心に構築された調査ゲームです。グラフ、表、散布図、テキストなど複数ページにわたる生態学的データが含まれています。一連の質問に答えるためにデータを抽出・統合・応用するケースに取り組みますが、進むにつれて元の資料を参照しにくくなることが多いです。
**本当に試されていること**: 時間的プレッシャーのもとで定量的情報を抽出・統合・応用する能力です。これは[収益性ケース](/en/case-types/profitability/)や[財務分析](/en/case-types/financial-analysis/)で使うのと同じ力です。
**基本戦略**:
1. **読みながら構造化されたメモを取る。** 暗記しようとしないでください。データソース（グラフA、表Bなど）ごとに整理しながら、重要な数値、傾向、関係性を書き留めます。
2. **スケールと単位を明示的に記録する。** 誤答の多くは軸の読み間違い（千と百万、月次と年次など）から生じます。単位を書き留めましょう。
3. **関係性を特定する。** どの変数が連動しているか？どの表がどのグラフと対応しているか？メモの中で関連するデータポイント間に矢印を引きましょう。
4. **各質問を二度読む。** 答えが含まれているデータソースを特定します。メモが整理されていれば、探し回る必要はありません。
5. **証明されていることと単に示唆されていることを区別する。** 正解はデータによって直接裏付けられていなければならず、単にもっともらしいだけでは不十分です。
レッドロックは本質的にデータ解釈のタスクであるため、[レッドロック・データ分析ガイド](/en/guides/mckinsey-pst-data-interpretation/)のドリルが直接役立ちます。
### 出題頻度の低いゲーム：シーウルフとプラント・ディフェンス
ほとんどの受験者はこれらに遭遇しませんが、認識しておく価値はあります。
- **シーウルフ（システム思考）**: 複数のラウンドにわたって個体群を管理するゲームです。天候、食料の入手可能性、競合他者の行動などの条件が変化する中でリソースを配分し、適応していきます。最も重要な変数を特定し、二次的な影響を予測し、条件が変化した際に適応することが求められます。単一の指標を過度に最適化することは避けてください。ゲームは通常、複数の成功基準を同時に追跡しています。
- **プラント・ディフェンス（制約付き最適化）**: 防御生物を配置して生息地を守るタワーディフェンス形式のゲームです。各配置にはリソースが必要で、脅威はさまざまな強さで特定の方向から到来します。リソースを投入する前にすべての脅威を評価し、複数の脅威をカバーできるチョークポイントに防御を配置し、後半の強力なウェーブに備えてリソースを温存しましょう。
これらのゲームに特化して過度に準備する必要はありません。根底にあるスキル——体系的な分析、リソース配分、適応力——は、エコシステムとレッドロックが評価するものと同じです。
## Solveのスコアリング
Solveはアルゴリズムとプロセスによって採点されます。これが旧PSTとの根本的な違いです。スコアリングの次元を理解することで、意図を持って練習できるようになります。
### マッキンゼーが測定するスキル
| スキル | 意味 | ゲームでの現れ方 | 示し方 |
|--------|------|-----------------|--------|
| **批判的思考** | 情報を論理的に分析する | 意思決定シーケンスの質 | 利用可能なデータから導かれる意思決定を行う |
| **意思決定** | 分析に基づいて行動する | 選択のスピードと正確さ | 十分な情報が得られたら行動する。熟慮しすぎない |
| **メタ認知** | 戦略を一貫して実行する | アプローチの一貫性 | 無作為な探索ではなく、明確で再現可能な方法を示す |
| **状況認識** | 変化を予測する | 新情報への対応力 | 条件が変化したら迅速に対応する |
| **システム思考** | 原因と結果を理解する | 結果を予測する能力 | 行動する前に二次的な影響を考慮する |
### アルゴリズムがあなたの行動を読み取る方法
マッキンゼーはスコアリングの計算式を公開していませんが、設計目標は受験者のレポートを通じて明確かつ一貫しています。
**結果よりもプロセス。** 二人の受験者が同じ答えに到達しても、スコアが異なることがあります。体系的な探索を通じてたどり着いた受験者は、試行錯誤で偶然たどり着いた受験者よりも高いスコアを得ます。
**時間配分はシグナルである。** 真に複雑な意思決定により多くの時間を、単純な意思決定により少ない時間を比例的に費やすことは、問題の難易度に対する適切な判断力を示します。これはテレメトリです。アセスメントはあなたの時間とクリックの行き先を記録しています。
**一貫性は評価される。** 明確で再現可能な方法論は、理由なくゲームの途中でアプローチを切り替えることよりも優れています。
**リカバリーも評価される。** ミスは致命的ではありません。素早く認識し、なぜ起きたかを理解し、体系的に修正することこそ、マッキンゼーが求めるメタ認知そのものです。
**無作為な行動はペナルティを受ける。** スコアリングは行動に基づいているため、推測や素早い無秩序なクリックは積極的にスコアを下げます。PSTのような「当てずっぽう」戦略は通用しません。
### スコアリングの重み付けの目安
マッキンゼーは正確な重み付けを公開していません。以下の分布は受験者からの集約されたフィードバックとサードパーティ分析を反映したものであり、方向性を示すものであって公式なものではありません。
| スコアリング次元 | 推定される重み | スコアを下げる行動 |
|----------------|--------------|-----------------|
| 問題解決アプローチ | 最高 | 無作為なクリック、明確な戦略の欠如 |
| 意思決定の質 | 高 | 利用可能な情報を無視する |
| 適応力 | 中程度 | 条件が変化しても対応しない |
| 効率性 | 低め | 単純な意思決定に過度な時間をかける |
| 完了度 | 低め | ゲームを終了しない |
### フィルターを通過する
マッキンゼーはSolveの具体的な合格スコアを公開しておらず、正確なカットオフを主張するいかなる情報源にも懐疑的であるべきです。確信を持って言えることは以下の通りです。
- Solveは受験者の約**70%をふるい落とし**、約**30%が**面接に進みます。
- 「部分的な合格」はありません。PEIとケースに進むか、進まないかのどちらかです。
- 閾値は絶対的なものではなく競争的なものであり、オフィスや応募者プールによって異なる場合があります。
Solveは合否判定として扱ってください。目標は、架空の満点スコアを追い求めることではなく、明らかに構造化されたプロセスでフィルターを通過することです。
## 準備のロードマップ
Solveが評価するのは習慣であり、詰め込み学習ではありません。数週間にわたる構造化された練習は、直前の追い込みよりも効果的です。フルタイムで働く受験者に実証されているアプローチは4週間プランです。時間に余裕のある学生は2〜3週間に短縮できます。
```mermaid
flowchart LR
W1[第1週：基礎固め] --> W2[第2週：スキル構築]
W2 --> W3[第3週：シミュレーション]
W3 --> W4[第4週：仕上げと休息]
W1 --- W1D["フォーマットの理解\n診断的自己評価\n弱点の特定"]
W2 --- W2D["暗算ドリル\nデータ解釈\n戦略の構築"]
W3 --- W3D["本番形式の時間制シミュレーション\nプロセスの振り返り\n一貫性の構築"]
W4 --- W4D["軽めの練習\n3〜5つのルールの定着\nテスト当日前の休息"]
```4つのフェーズの概要：
1. **基礎と診断。** フォーマットを学び、診断テストを実施し、最も弱い2〜3つの領域を特定する。
2. **コアスキルの構築。** 暗算、データ解釈、体系的な問題解決を、第二の本能となるまで繰り返し練習する。
3. **完全シミュレーション。** 現実的な時間制限のある条件下で練習し、答えだけでなく*プロセス*も振り返る——どこで躊躇したり、即興で対応したりしたか？
4. **ピークと休息。** 戦略をいくつかのルールに集約し、十分に休んだ状態で臨む。疲労による損失は、直前の詰め込みで取り戻せる量を上回る。
日々の活動と時間配分を含む完全な日程表については、[4週間のマッキンゼー準備プラン](/en/guides/mckinsey-pst-preparation/)をご覧ください。
## 暗算：基礎となるスキル
Red Rockおよびsolveの分析パートでは、電卓を使わずに素早く計算する能力が求められます。暗算に投資した受験者は一貫して最大の改善を見せており、これが通過と不合格の分かれ目になることも少なくありません。
**パーセント計算**（最も頻出）：
- 10% = 小数点を1桁左に移動：840の10% = 84
- 5% = 10%の半分：840の5% = 42
- 15% = 10% + 5%：840の15% = 84 + 42 = 126
- 1% = 小数点を2桁移動：840の1% = 8.4
- 組み合わせ：840の23% = 20% + 3% = 168 + 25.2 = 193.2
**割り算のショートカット**：
- 5で割る = 2を掛けて10で割る：840 / 5 = 1680 / 10 = 168
- 8で割る = 3回半分にする：840 / 8 = 420 / 4 = 210 / 2 = 105
- 概算による割り算：2,350 / 7 ≈ 2,100 / 7 + 250 / 7 = 300 + 36 ≈ 336
**複利成長の推定**：
- 72の法則：2倍になるまでの年数 = 72 ÷ 成長率。8%の場合、約9年。
- 8%で5年間：1.08^5 ≈ 1.47を掛ける（100 → 約147）。
**毎日15〜20分のルーティン**：パーセント問題10問、割り算問題5問、複利成長の推定3問、そして多段階のビジネス計算問題2問（売上高 = 価格 × 数量、利益率の計算）。[暗算ガイド](/en/guides/mental-math-consulting/)では、速度が段階的に向上するようにこれらのドリルを体系化しています。
## 各ミニゲームの戦術的なヒント
### エコシステム構築：10の戦術的ヒント
1. 最初の3分間は読むだけにする——何もクリックしない。
2. 紙に制約マトリクスを作成する：左側に種、上部に制約条件を並べる。
3. 選択する前に必要な栄養段階の数を数える（通常3〜4段階）。
4. 最も多くの地形制約に合致する生産者から始める。
5. 選択を確定する前に捕食者と被食者の適合性を確認する。
6. 行き詰まったら、最初から作り直すのではなく、1種だけ入れ替える。
7. 除外した種を記録し、再確認しないようにする。
8. 食物連鎖の複数の枝をつなぐ「キーストーン種」に注意する。
9. 提出前に連鎖が完成しているか確認する——すべての消費者に食料源があること。
10. 時間が余った場合、代替の組み合わせがより堅牢かどうか確認する。
### Red Rock：8の戦術的ヒント
1. 最初の30秒を使って資料の数を数え、設問のトピックをざっと確認する。
2. 各資料が持つ情報をメモした「データマップ」を作成する。
3. 重要そうなデータポイントの正確な数値を書き留める。
4. トレンドの方向は値を暗記しようとせず、矢印（↑ ↓ →）でマークする。
5. データセット内の外れ値を特定する——頻繁に出題される。
6. 軸のラベルを徹底的に確認する。引っかけになるよう設計されている。
7. 比較問題では、頭の中で保持しようとせず、値を並べて書き出す。
8. 時間配分を管理する：読み取りとメモに約60%、解答に40%。
### Solve全般のヒント
- **安定した接続。** 可能であれば有線接続を使用する。ラグは行動データを歪める可能性がある。
- **静かな環境。** 中断されると再集中が必要になり、アルゴリズムには一貫性のなさとして読み取られる。
- **全画面表示、気を散らさない。** アセスメントは集中パターンを追跡している。
- **公式デモが利用可能な場合はインターフェースを練習する。**
- **ページを絶対に更新しない。** セッションがリセットされたり、進捗が失われたりする可能性がある。
## よくあるミスとその回避方法
### 戦略的なミス
| ミス | なぜ問題か | 対処法 |
|------|-----------|--------|
| **説明を読まずに始める** | 重要な制約を見逃し、アルゴリズムには無秩序に見える | 不安なときでも、まずすべてを読むことを徹底する |
| **無作為な試行錯誤** | アルゴリズムが非体系的な行動を検出する | 常に各行動に理由を持つ |
| **最初からやり直す** | 時間を無駄にし、回復能力のなさを示す | 一度に一歩ずつ後退する |
| **時間管理を無視する** | 未完了の提出は最低スコアになる | 残り時間の25% / 50% / 75%でチェックポイントを設ける |
| **一つの次元を過度に最適化する** | ゲームは複数の基準をテストする | 速度、正確さ、適応力のバランスを取る |
### 技術的なミス
| ミス | なぜ問題か | 対処法 |
|------|-----------|--------|
| **不安定なインターネット接続** | ラグが行動データを破損する可能性がある | 有線接続を使用し、他のタブを閉じる |
| **モバイルで受験する** | 小さな画面はパフォーマンスを低下させる | 大きなディスプレイのノートPCまたはデスクトップを使用する |
| **ブラウザ拡張機能の干渉** | ゲームの要素をブロックする可能性がある | シークレット／プライベートモードを使用する |
| **騒がしい環境** | 中断がプロセスを分断する | 静かな部屋を確保し、同居人に伝える |
| **疲れた状態で受験する** | 認知パフォーマンスが20〜30%低下する | 最も集中力が高い時間帯にスケジュールする |
落とし穴のより詳細なカタログについては、[よくあるミス](/en/guides/mckinsey-pst-common-mistakes/)と[時間管理](/en/guides/mckinsey-pst-time-management/)のガイドをご覧ください。
## 練習リソース
**無料リソース**：
1. **マッキンゼー公式練習。** マッキンゼーはキャリアページにサンプル素材を掲載することがある——定期的に確認する。
2. **エコシステムと食物連鎖ゲーム。** 制約のもとで実行可能なシステムを構築するものであれば、適切な思考力を鍛えられる。
3. **暗算アプリ。** パーセント、割り算、推定のドリルは、Red Rockが求める計算速度を高める。
4. **論理・制約パズル。** 上級の数独スタイルのパズルは、体系的な消去法を鍛える。
5. **実際のデータ。** 政府の統計刊行物は、解釈するための本物のグラフや表を提供してくれる。
**体系的な準備**：
- [4週間準備プラン](/en/guides/mckinsey-pst-preparation/)では、日々のスケジュールを提供している。
- [暗算ガイド](/en/guides/mental-math-consulting/)では、計算速度を体系的に高める。
- [マッキンゼースタイルのケース](/en/company/mckinsey/)で練習し、Solveが評価する分析的思考を養う。
**時間を無駄にすべきでないもの**：
- 高額な「Solveを攻略する」コース——マッキンゼーはアセスメントを定期的に更新している。
- フォーラムからの問題の暗記——暗記できる固定の問題バンクは存在しない。
- 速クリックのドリル——アルゴリズムが測定するのはクリック速度ではなく意思決定の質である。
## 過去の遺産：旧PST形式
> **歴史的背景。** 紙ベースの問題解決テスト（PST）は、マッキンゼーの旧来のスクリーニングテストである。ほぼすべての地域でSolveに移行し、廃止されている。このセクションは、担当地域のオフィスが旧PSTをまだ実施していると確認された場合にのみ読むこと——2026年の受験者のほとんどはこれを目にすることはないだろう。
PSTは60分・26問の紙ベース多肢選択式テストで、ビジネスロジック、データ解釈、暗算を測定するものだった。合格基準は正答率約70%（26問中約18〜19問）で、受験者の約30〜35%が通過した。
テスト全体に占める問題タイプの大まかな割合：
| 問題タイプ | 割合 | 問われた内容 |
|-----------|------|------------|
| 事実の読み取り | 約38% | 文章またはグラフによって直接裏付けられる記述を特定する |
| 事実に基づく結論 | 約14% | 複合データが*証明する*結論を判断する |
| 根本原因の推論 | 約13% | ある結果を最もよく説明する要因を特定する |
| 文章問題 | 約12% | ビジネスシナリオを数式に変換し、段階的に解く |
| クライアント解釈 | 約8% | データが最も支持する提言を判断する |
| 公式 | 約5% | 与えられた公式を適用し、単位換算に注意する |
Solveとの主な違い：PSTは最終的な答えのみを採点するため、推測にペナルティはなく、既知のパターンに対する試験対策が有効だった。Solveはこの両方を逆転させている——プロセスを採点し、無作為な行動にペナルティを課す。良い知らせは、根底にある分析スキルは大きく重複しているため、暗算とデータ解釈の練習はどちらの形式でも役立つということだ。PSTに臨むことが確認された場合は、時間制限付きの形式別ドリルのために[練習ガイド](/en/guides/mckinsey-pst-practice-guide/)に取り組んでほしい。
## Solve通過後：次のステップ
Solveを通過すると、マッキンゼーの面接ラウンドに進む。面接は2つの要素で構成される：
- **パーソナル・エクスペリエンス・インタビュー（PEI）。** リーダーシップを発揮した、インパクトをもたらした、または対立を乗り越えた経験についての構造化された行動面接。テーマごとに2〜3つの詳細なエピソードを準備する。
- **インタビュアー主導のケース。** インタビュアーがビジネス問題を通じて誘導するライブケース。ここでは、構造化された仮説主導の思考とクリーンな定量的作業が結果を左右する。
通過したらすぐに焦点を移す：
- [マッキンゼースタイルのケース](/en/company/mckinsey/)で練習し、インタビュアー主導の形式に慣れる。
- [収益性](/en/case-types/profitability/)や[市場規模推定](/en/case-types/market-sizing/)などの一般的なケースタイプに対して仮説主導の構造を構築する。
- [AIモック面接](/account?tab=mock&lang=en)で現実的な条件のもとリハーサルを行う。
## よくある質問
### マッキンゼーSolveアセスメントの所要時間はどのくらいですか？
セッションは約60〜81分で、2つのミニゲームが連続して行われ、それぞれに独自のタイマーと短い移行時間がある。ゲームは順番に進める——先にスキップしたり、終了したゲームに戻ったりすることはできない。
### どのミニゲームが出題されますか？ほとんどの受験者は**エコシステム・ビルディング**と**レッド・ロック・スタディ**の組み合わせに当たります。一部の受験者はシー・ウルフやプラント・ディフェンスなど他のゲームに遭遇することもあります。具体的な組み合わせはアルゴリズムによって割り当てられ、オフィスやサイクルによって異なる場合があるため、特定のゲームを当てにするのではなく、根本的なスキルを磨くことに集中してください。
### Solveのスコアリングはどのように行われますか？
アルゴリズムとプロセスによって評価されます。Solveはあなたの意思決定のシーケンス、クリックパターン、時間配分を追跡し、体系的で一貫したアプローチを高く評価します。スコアリングは行動ベースであるため、でたらめな推測や無秩序なクリックはペナルティの対象となります。「当てずっぽう」という戦略は通用しません。
### 合格率はどのくらいですか？
Solveは受験者の約70%をふるい落とし、約30%が面接ラウンドに進みます。マッキンゼーは具体的なカットオフスコアを公表しておらず、合格基準は絶対値ではなく競争的なものとなっているようです。合否判定として捉えてください。
### Solveに合格できなかった場合、再受験できますか？
オフィスのポリシーによりますが、通常12〜24か月間は再受験できません。再応募の際はアセスメントを最初から受け直すことになり、以前の結果は引き継がれません。待機期間を活用して、ケース練習やデータを多用する業務を通じて本物の分析スキルを身につけてください。
### Solveは本当にマウスの動きやクリックを追跡しますか？
はい。Solveは行動分析を使用しており、マウスの動き、クリックパターン、ホバー時間、意思決定のシーケンス、時間配分を追跡します。このテレメトリーによって、体系的な分析を通じて答えに到達する受験者と、無作為な探索によって到達する受験者を区別しています。意図を持って動き、目的を持ってクリックしてください。
### ゲームを終了できなかった場合はどうなりますか？
未完了のゲームはスコアが大幅に低くなります。完了することはスコアリングの評価軸の一つです。最適でなくても完了した解答は、途中放棄した解答より優れています。時間が不足してきた場合でも、素早くかつ論理的な意思決定を続けてください。急いでいても構造化された選択からは、アルゴリズムがポジティブなプロセスシグナルを読み取ることができます。
### PSTはまだ関係がありますか？
ほぼすべての受験者にとって、関係ありません。SolveはグローバルのデフォルトとしてPSTに取って代わりました。一部の地域オフィスでは旧来の筆記テストを引き続き実施している場合があり、その場合はリクルーターから案内があります。該当する場合は、上記の[旧PST形式のセクション](#legacy-the-former-pst-format)をご参照ください。
## 重要なポイント
- Solveはマッキンゼーのグローバルデフォルトとして紙のPSTに取って代わった、現行のゲーム形式アセスメントです。
- 1セッションは2つのミニゲーム（通常はエコシステム・ビルディング＋レッド・ロック）で構成され、所要時間は約60〜81分です。
- スコアリングはアルゴリズムとプロセスベースで、意思決定のシーケンス、クリック、時間を追跡し、無作為な行動にはペナルティが課されます。
- Solveは受験者の約70%をふるい落とし、約30%がPEIおよび面接官主導のケースに進みます。
- 知識の暗記ではなく習慣を鍛えてください。複数週にわたる構造化された計画に取り組み、本物の暗算力とデータ解釈スキルを身につけましょう。
- システムは必ず一方の端（上または下）から始め、中間からは絶対に始めないでください。また、仮説検証の過程を紙に記録してください。
- 不完全であっても必ずすべてのゲームを完了させてください。未完了の提出が最も低いスコアになります。
- 旧PSTはほぼすべての地域で廃止されています。オフィスから確認がある場合のみ対策してください。
## 準備を始めましょう
Solveが評価する構造的・定量的な思考力を鍛える最も確実な方法は、実際の問題に対する意図的な練習です。CasesCoachの[AIモック面接](/account?tab=mock&lang=en)では、ケースを分解し、プレッシャーの下で提言を守る練習ができます。これはSolveがゲームを通じて測定するのと同じ思考力であり、次のステップであるPEIおよび面接官主導のケースでも求められるものです。無料プランではフルケース3件とAIモックが含まれており、[Pro](/pricing/)プランでは835件以上の実際のケースと複数回のAIモックセッションが利用可能になるため、習慣が身につくまで徹底的に練習することができます。