AI で職務経歴書を磨く 7 ステップ
ChatGPT に丸投げすると平凡になるが、プロンプトを構造化すると 30 分で職務経歴書の質が 2 倍上がります。本記事では実証済みのプロンプト 7 パターンを公開します。
プロンプト1: STAR形式変換
「以下の業務経験を STAR 形式（Situation, Task, Action, Result）に再構成してください。各セクションは 2-3 文以内で簡潔に、数値があれば必ず含めてください。
業務経験: ◯◯」
効果: 抽象的な経歴を、面接で語れる具体エピソードに変換できます。
プロンプト2: 数値強化
「以下の文章を、数値が見える表現に書き直してください。数値が不明な場合は、業界平均からの推測値を [推定] と明記して提案してください。
文章: ◯◯」
効果: 「貢献した」「改善した」を具体的な「20% 改善」「年商 5 億円規模」に変換。
プロンプト3: 業界キーワード補強
「以下の職務経歴書を、◯◯ 業界の中途採用担当者が ATS で検索しそうなキーワードを 5 つ自然に組み込んで書き直してください。元の文脈を壊さず、無理な詰め込みは避けてください。
職務経歴書: ◯◯」
効果: ATS（自動マッチングシステム）の通過率が上がります。
プロンプト4: 競合候補との差別化
「私は ◯◯ 業界の ◯◯ 職に応募しています。同じポジションに応募する競合候補が書きそうな自己 PR と、私の自己 PR の差別化ポイントを 3 つ分析してください。
私の自己 PR: ◯◯」
効果: 没個性な自己 PR を、選ばれる自己 PR に変換。
プロンプト5: 役職別トーン調整
「以下の文章を、◯◯ 職向けのトーンに調整してください。
- エンジニア: 簡潔、技術選定の根拠を含める
- 営業: 数値先出し、結果優先
- コンサル: ロジカル、構造化、Pyramid Principle
文章: ◯◯」
効果: 同じ内容を、面接官の期待に合わせて最適化。
プロンプト6: 弱みの言い換え
「以下の経歴上の弱み・空白を、ポジティブに言い換えてください。ただし嘘や誤魔化しは禁止です。事実を別の角度から見せる表現を提案してください。
弱み: ◯◯」
例: 「転職回数 4 回」→「多様な業界でキャリアを構築」
プロンプト7: 模擬面接質問の生成
「以下の職務経歴書を読んで、面接官として聞きたい質問を 10 個生成してください。優先順位順に並べ、各質問の意図（何を確認したいか）も添えてください。
職務経歴書: ◯◯」
効果: 想定問答の準備材料を一気に獲得。
注意点
- AI 生成の文章は必ず自分の言葉に書き直す（面接で深掘りされたとき詰まらないため）
- 数値は実際の数値で検証してから使用（嘘の数値は致命的）
- 同じプロンプトを 2-3 回回して、最適な出力を選ぶ