✅まずは結論
生成AIは「素材の整理→叩き台→事実で磨く→求人別に最適化」の流れで使うと、短時間で“面接を呼ぶ”職務経歴書になります。
コツは定量化（数字）と役割の言語化、そして求人票のキーワード一致。この3点をAIに指示するだけで、精度が跳ね上がります。
🧩回答（先に箇条書き）
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📌求人票から必須スキルと動詞を抽出（例：「推進」「改善」「設計」）
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🧰AIに棚卸し質問を投げて素材を回収（期間・規模・役割・成果）
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📝AIにSTAR法で要約依頼（Situation/Task/Action/Result）
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🎯数字と比較を入れて具体化（「◯%改善」「◯人中トップ」）
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🔁求人別に微調整（キーワード差し替え、見出し順序の再配置）
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🔍ヒューマン目線で事実確認＆語尾統一→PDF出力
🚀ステップバイステップ解説（例つき）
1) 目的を決める（5分）💡
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ゴール：面接を取る。**“読む人が3秒で価値を理解”**できる文にする。
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例）「PMとして“遅延案件の立て直し”経験を前面に」など。
AIプロンプト例
「以下の求人票から、必須スキル・歓迎スキル・頻出動詞を抽出し、重み順に箇条書きにして。出力は日本語。
——求人票本文——
…（貼り付け）… 」
2) 素材の棚卸し（10〜20分）🧺
AIに質問インタビュー役を依頼し、漏れなく回答。
質問テンプレ
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期間／雇用形態／役職
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プロジェクト名・規模（人数／予算）
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目的とKPI
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担当範囲（意思決定・調整・実装・検証など）
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技術・ツール（例：Graph API、Amplitude、Fastlane）
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成果（数値・速度・品質・コスト）
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失敗からの学び（再発防止策）
AIプロンプト例
「私の経歴をヒアリングして“箇条書き素材”にまとめて。順番に質問してきて。目的はPM向け求人に出す職務経歴書の作成。」
3) 形式を選ぶ（3分）🗂️
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逆年表型：変遷が分かりやすい（一般的）
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プロジェクト型：案件推進力を強調したい人向け（PM／コンサル向き）
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ハイブリッド：上部を要約・下部を案件別
AIプロンプト例
「素材を“プロジェクト型”に再配置して。見出しは【プロジェクト名／役割／期間／規模／課題／対応／成果】で。」
4) 叩き台を出す（10分）🛠️
指示のキモは“STAR法＋数字”。
AIプロンプト例
「以下素材から、各プロジェクトをSTAR法で200〜250字に要約。成果は必ず“数値＋比較対象”で。
語尾は“〜した／〜に成功”で統一。
——素材—— …」
Before/After例
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Before：ユーザー満足度を改善。
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After：CSATを72→86へ14pt改善（6ヶ月）。主要不満3件をKJ法で特定→優先2件を実装し、問い合わせ率−28%。
5) 求人別チューニング（5〜15分）🎯
抽出した求人キーワードを、見出しと本文に自然に挿入。語尾・動詞も合わせる。
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例）求人に「推進」「設計」が多ければ、**「推進」「設計」**を見出し直下の最初の文に。
AIプロンプト例
「この叩き台を、求人の“動詞トップ10”に合わせて言い換え＆順番最適化。重みが高い順に上から配置して。」
6) 仕上げの具体化（5分）🔧
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数字：割合（%）、差分（▲◯）、期間（◯週短縮）
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比較：前後比較／ベンチマーク（同業他社平均など）
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役割：意思決定か、実装か、巻き取りか
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規模：人数・予算・同時案件数・PV／DAU
AIプロンプト例
「各“成果”に前後比較と分母を追加。可能なら相場との比較も補い、誇張は不要。事実ベースで。」
7) レイアウト整え（5分）🧼
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見出し：太字＋短文（例：『遅延案件の立て直し』）
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1項目は3〜5行で読み切れる長さ
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名詞重心でスピード感（例：「KPI再定義→週次レビュー→障害ゼロ連続6週」）
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余白と箇条書きでスマホでも視認性◎
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形式：PDF（A4・1〜2枚）
AIプロンプト例
「本文を“スマホで読みやすい1–2枚PDF前提”に圧縮。各プロジェクトは見出し→3〜4行。冗長表現を削除。」
8) 最終チェックリスト（3分）✅
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事実：年／社名／役職／期間は正しい？
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守秘：社外秘を匂わせてない？数字は相対表現に置換済み？
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一貫性：語尾・表記ゆれ（Graph/Microsoft Graph）
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連絡先・リンク：GitHub／ポートフォリオ／note
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PDF名：
職務経歴書_八千_2025_1027.pdf
AIプロンプト例
「校閲者として重複・表記ゆれ・誤字を洗い出して“修正提案のみ”を出力して。」
🧠水平思考のヒント（差がつく小ワザ）
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🎯“特殊任務”の翻訳：現場用語はビジネス語に変換（例：火消し→“遅延案件の再計画と利害調整”）
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🧮“家計簿ルール”：成果は“収入（売上UP）・支出（コストDOWN）・貯金（リスク↓）”のどれ？に必ず分類
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🗺️“三つの地図”：個人の成果／チームの成果／事業インパクトを分けて書くと読み手が迷わない
⚠️AI活用の注意点（利点と欠点）
利点
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速い、漏れが減る、言い換えが豊富、求人への当て込みが楽。
欠点 -
事実誤認や盛りすぎが起こり得る。あなたの最終責任で監査が必要。
対策 -
数字の根拠メモを同時に保存／社外秘は相対表現へ／主語を自分に寄せすぎない（チーム功績はチームで）。
✍️使えるコピペ用テンプレ（短文・語尾統一）
見出し：課題／役割／成果（数字）
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課題：◯◯の遅延・品質低下。
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役割：PMとしてKPI再定義、要件整理、意思決定を推進。
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対応：週次レビュー／ボトルネック除去／Graph移行PoC。
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成果：障害率−38%／納期遵守95%／CSAT＋14pt（6ヶ月）。
AI指示文：
「上のテンプレに合わせて、私の素材をSTAR法で再構成。各プロジェクトは最大4行、名詞多め、数字必須。」
🔮採用トレンド（推測を明示）
ここからは推測ですが、今後は“成果の検証可能性”がより重視されます。面接で「再現性のあるプロセス」を問われるため、職務経歴書の段階からプロセス→成果の因果を短く置くと有利です。
🧾サンプル：1案件の完成形（コピーOK）
『Microsoft Graph移行：問い合わせメールの安定化』
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役割：PM／8名規模／期間6ヶ月。
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課題：SMTP認証廃止に伴う送信不達・保守コスト増。
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対応：Graph APIへ段階移行、PoC→スプリント化、フォーム横断で認証方式標準化。
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成果：配信成功率97%→99.8%（+2.8pt）／障害対応時間−42%／関連問合せ−28%。再発防止策をRunbook化し、引継ぎ1日で自走。
🧰仕上げのデザインと運用
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フォントは可読性重視（源ノ角／游ゴ）。見出しは太字、本文は9.5〜10.5pt相当。
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ファイル運用：
素材.mdと成果根拠.xlsxを別保存→次の応募で即リライト。 -
添付順：カバーレター→職務経歴書→ポートフォリオ→推薦状。
🧯よくあるNG
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「担当しました」だけで何を変えたか不明
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具体数字ゼロ
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求人票と動詞がズレたまま
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守秘情報の直書き（取引先名・売上実数）
📎最終プロンプト（丸ごと使える）
「以下の素材と求人票から、PM向け“プロジェクト型”職務経歴書を作成。
STAR法で各案件200〜250字、数字＋比較必須
求人の頻出動詞を見出しと冒頭に反映
語尾“〜した／〜に成功”で統一、名詞多め
スマホで読みやすい1–2枚PDF前提
仕上げに校閲として表記ゆれ／冗長表現の削除案を別欄
——素材——
……
——求人票——
…… 」
🔻要点3行まとめ
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求人票の動詞＆キーワードを先に抽出して、AIに“そこへ当て込む”
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STAR法＋数字＋比較で叩き台→事実で磨く
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スマホで読みやすい1–2枚PDFに整えて、案件ごとに再利用可能な素材管理