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職務経歴書にAIを使ってみて、「楽になった気はするけど、何か不安が残る」
この感覚を持ったことがある人は、かなり多いと思います。
実際、AIに任せると文章はすぐに出てきます。白紙の状態から一文目を書くストレスもありません。
それなのに、完成したはずの職務経歴書を読み返すと、「これ、悪くはないけど、強くもないな････」という違和感が残り、そして手が止まる。
この現象には、はっきりした理由があります。
多くの人は、職務経歴書を書くという行為を「文章を書く作業」だと思っています。だから、文章生成が得意なAIに丸ごと任せればうまくいくはずだ、と考えます。でも実際、職務経歴書を書くというのは単なる文章作成ではありません。
中身を分解すると、少なくとも次の2つが混ざっています。
- これまでやってきたことを文章として整える「作業」
- その中で、何を評価ポイントとして前に出すかを決める「判断」
この2つは性質がまったく違います。
前者は、どちらかといえば機械的です。事実を並べ、言葉を整え、文として成立させる。ここに大きな創造性は要りません。
一方、後者はそうではありません。
「どの経験を強調すべきか」
「この実績は評価されるのか、されないのか」
「この表現で誤解されないか」
これらは正解が一つに決まらない判断です。しかも、採用側がどう読むかを想像しながら決める必要があります。AIを使って失敗する人の多くは、この2つを区別しないまま「全部まとめてAIに投げてしまう」ことをしています。
するとどうなるか。
AIは、作業の部分は非常にうまく処理します。文章は整い、構成もそれなりに見える。
ただ、判断の部分については無難な方向に平均化するしかありません。その結果として、
- それっぽいが印象に残らない
- どこが強みなのか、読み手に伝わらない
- 書いてあることは理解できるが、評価しづらい
こうした職務経歴書になります。
これは、AIの性能が低いからではありません。そもそもAIは「判断の責任」を引き受けるようには作られていないからです。ここを理解しないまま使うと、「AIを使ったのになぜか通らない」という状態に陥ります。
逆に言えば、「作業」と「判断」を意識的に切り分けるだけで、AIは一気に使える道具になります。
どこまでをAIに任せ、どこからを人が引き取るのか。
この線を引くことが、この記事全体の前提です。
次の章からは、この考え方を踏まえたうえで、具体的に「AIに任せていい部分」と「任せない方がいい部分」を一つずつ掘り下げていきます。
職務経歴書の作成をAIに任せない方がいい部分
「AIに任せると危ない」と言われても、正直なところ、どこがどう危ないのかは分かりにくいと思います。なので、ここでは実際にズレが起きやすい場面を、かなり具体的に見ていきます。
1. 実績の書き出しをAIに任せたときに起きるズレ
例えば、営業職の人が次のような情報をAIに渡したとします。
- 法人営業を担当
- 既存顧客中心
- 売上は前年比110％
- 社内表彰はなし
AIに「職務経歴書用にまとめて」と頼むと、だいたい次のような書き出しになります。
既存顧客との関係構築を通じて、売上前年比110％を達成しました。
文章としては、特におかしくありませんが、採用側から見ると、ここで必ず疑問が出ます。
- 110％は組織全体として相対的にどうなのか
- 市況が良かっただけではないのか
- この人の工夫はどこにあるのか
AIは「どこが評価される数字か」を判断できないので、とりあえず数字を前に出す構成になります。
本来であれば、
- 新規開拓が厳しい時期だった
- 担当顧客の業界が縮小傾向だった
- 引き継ぎ案件を立て直した
といった背景があるかもしれません。しかし、それを前に出すかどうかは人の判断です。
2. 業務内容をAIに任せすぎた結果、差が消える
次は事務職の例です。本人は、
- 業務改善を自発的に行っていた
- マニュアルを作り直した
- 他部署から問い合わせを受ける立場だった
という自負があります。
ところが、AIに業務内容をまとめさせると、
業務効率化にも取り組み、円滑な業務遂行に貢献しました。
こうなりがちです。
これは、事実としては間違っていませんが、採用側から見ると「よくある事務職」にしか見えません。
本来、人が決めるべきなのは、
- どの業務を“中心業務”として書くか
- どれを補足に回すか
という構成の判断です。
AIは「この人の強みは業務改善だ」とは判断しません。結果として、差が消えてしまいます。
3. 数字を入れたのに逆に弱くなるケース
「数字を書けばいい」と思ってAIに任せると、かえって評価が下がることもあります。
たとえば、
一見、具体的に見えますが、採用側はこう考えます。
- それは多いのか、普通なのか
- 他の担当者は何件だったのか
- 難易度はどうだったのか
数字の意味づけがないと、評価のしようがありません。
ここで、
- クレーム対応が中心だった
- 一人あたりの対応件数が多い部署だった
などを補足するかどうでしょう。これはAIには決められません。
4. 面接で破綻しやすい「AIっぽい一文」
最後に、実務で一番問題になる点です。
AIが書いた職務経歴書には、面接で必ず突っ込まれる一文が混ざります。
チームに貢献しました
円滑なコミュニケーションを心がけました
これらは説明を求められやすい表現です。「具体的には？」と聞かれたときに自分の言葉で説明できないと、「書類と中身がズレている人」という印象になります。このリスクを判断するのも人の役目です。
ここまでの話を整理すると、AIに任せてはいけないのは、
- 実績の“書き出し”をどうするか
- 業務内容の“主役”を何にするか
- 数字を出すか、背景を出すか
- 面接で説明できる表現かどうか
つまり「読む側の反応を想定する必要がある部分」です。ここをAIに任せると、文章は整いますが評価は伸びません。
職務経歴書の作成をAIに任せていい部分
ここまで読んで「じゃあ、AIは結局どこで使えばいいの？」と思っているはずです。
結論を先に言うと、人が判断を下す前の段階、つまり「考えるための材料を揃える作業」は、AIに任せた方が効率も質も上がります。
具体的に見ていきます。
1. 職務内容を“漏れなく”洗い出す作業
まず、AIが一番役に立つのがココです。
多くの人は、自分の仕事を思い出そうとすると、目立つ業務だけだったり、最近やっていた業務だけを中心に書いてしまいます。
そこでAIに、たとえば次のように投げます。
- 営業事務としてやっていた業務をすべて列挙して
- ITエンジニアの業務を工程ごとに洗い出して
すると、
- 自分では「当たり前すぎて書かなかったこと」
- 忘れていた業務
- 補助的にやっていた仕事
まで含めた一覧が出てきます。この段階では良し悪しを判断しなくていいのがポイントです。
「あとで削る前提で、全部出す」という、この作業は人がやると抜け漏れが出やすく、逆にAIの方が安定します。
2. 職務要約の“型”を作ること
職務要約が書けない理由の多くは、「何を書けばいいか」ではなく、「どういう構成にすればいいかわからない」からです。
ここでAIを使うと、
- 経験年数
- 職種
- 主な業務
を元に、それらしい構成の文章を一度作ってくれます。
ただ重要なのは、この時点では内容の正確さや強さを求めないことです。目的は、
- 3〜5行に収めると、これくらいの情報量になる
- 職務要約はこういう順番で書かれる
という型を把握することです。
型が見えた状態で人が手を入れるのと、白紙から考えるのとでは負担具合（ストレス度）がまったく違います。
3. 文章を「職務経歴書の文体」に寄せる作業
自分で書いた文章を見て、
- 日記っぽい
- 口語すぎる
- 同じ言葉が続く
と感じたことがある人は多いはずです。
この段階では、AIはかなり実務的に使えます。
たとえば、
- この文章を職務経歴書向けに整えて
- 無駄に長すぎる（くどい）表現を削って
- 事実ベースで書き直して
と指示すると、「書類として成立する文章」に変換してくれます。
ここでも重要なのは、意味を変えさせないこと。評価や判断をさせるのではなく、あくまで「言い換え」「整理」に限定します。
4. 複数パターンを並べる作業
人が一番疲れるのは、「この書き方でいいのか？」と迷い続けることです。
AIを使うと、
- 同じ内容を別パターンで
- 強め／控えめ
- 箇条書き／文章
といった複数案を一気に出せます。
これによって、
- どの表現がしっくりくるか
- どこが言い過ぎか
を比較しながら判断できます。ここでも「選ぶ」のは人です。ただ、選択肢を用意する「作業」はAIに任せる。この役割分担がいいです。
この章のまとめ
ここまでを整理すると、AIに任せていいのは、
- 職務内容を洗い出す
- 職務要約の型を作る
- 文体を整える
- 複数案を出す
といった、「考える前の準備」「下書き」「整理」です。
逆に言えば、ここを人が一人でやろうとすると時間がかかりすぎます。
となると、「じゃあ毎回ChatGPTに指示を書けばいいのか？」という疑問が出てくるかもしれません。
実際には、
- 職務経歴書向けの指示を考える
- 構成を毎回ゼロから作る
これ自体がまた負担になります。だからこそ、最初から職務経歴書用にAIが組み込まれているサービスが意味を持ちます。
ここからは、ここまで整理した考え方を踏まえて、実際のサービスをどう見ればいいかを確認します。
「AIに何を任せるか」という視点で見るレジュマップの位置づけ
ここまで、「AIに任せない方がいい部分」「AIに任せていい部分」を整理してきました。
この整理を前提にすると、AI機能がある職務経歴書作成サービスは“AIがどの工程を担う設計になっているか”で見た方が実態をつかみやすくなります。
AI機能がある職務経歴書作成サービスの「レジュマップ」ですが、「AIが担う工程」という観点で整理すると、
- 職種・雇用形態ごとに、入力項目や例文が用意されている
- 12のステップに沿って必要な情報を入力していくので職務経歴書作成の進捗状況が一目で分かる
- 志望動機や自己PRの欄では、キーワードを入力することでAIが文章のたたき台を生成し、その内容をそのまま使うことも、自分でアレンジを加えることもできます
- いつでもプロのアドバイザーに添削・アドバイスを受けられる
として、AIが判断を代替するサービスというよりは、人が判断する前に材料やたたき台を用意するサービスとして位置づけられます。
「AIに任せていい部分」として、
① 職務内容の洗い出し
② 職務要約の構成・型づくり
③ 文体の整理・言い換え
④ 複数案の提示
と整理しましたが、レジュマップの機能説明を見る限り、これらの工程と重なる部分が多いことが分かります。
一方で、
- 実績の取捨選択
- 数字の意味づけ
- 面接で説明できるかどうかの最終判断
といった工程については、利用者側が考える前提となります。
とはいえ、プロ相談（添削・アドバイス）への導線が用意されていることで、「必要に応じて人の目で確認する」というサービスも用意されています。
したがって、レジュマップは、AIを文章作成・整理の補助として使いたい人や判断そのものは自分で行いたい人はもちろん、最後にプロの意見を確認したい可能性がある人にとって、構造的に無理が少なく、AIと人の役割分担を意識して職務経歴書を作りたい人にとって、検討しやすい選択肢だと言えるでしょう。
