AIっぽい文章を直す　職務経歴書・自己PRを、自分の経歴メモと比べる手順

この記事で自分の下書きから探すのは、自分の言い方が別の言葉に替わった箇所と、自分が書いていない評価・効果・姿勢の決まり文句の 2 種類です。経歴メモにある事実で書き直すか、根拠がなければ削ります。例は、人材紹介会社で 4 年、事業会社の採用で約 6 年半働いた 32 歳の架空の人事担当者です。

生成 AI の学習コミュニティを運営し、リスキリング・導入支援を提供する株式会社 SHIFT AI が 2026 年 5 月 20〜24 日に採用・人事担当者 503 名へ行った自社のインターネット調査があります。そのうち、採用活動で AI を活用している中途採用担当者 152 名への複数回答では、AI 書類だと感じる理由として、57.8% が「表現は洗練されているのに、具体的なエピソードや数字が伴っていない」、次いで 56.6% が「文章が整いすぎていて、どの候補者も同じような完成度に見える」を挙げています（「【採用担当者503名に調査】新卒採用担当の64.0%が"AI書類"で選考落とし経験あり」、2026 年 9 月 23 日確認）。実際に AI 製かを判定した結果ではありません。

AI っぽい言葉を探す前に、事実と経歴メモをそろえる

担当していない業務、書いていない数字、実際より広い担当範囲が下書きに足されていたら、先に事実の問題として分けます。そこで見つかった箇所は、この記事の一覧に出ても事実の確認を優先してください。

AI に経歴を打ち込んで下書きを作った人は、そのとき送った文を経歴メモとして使えます。チャットに直接書き、手元に残っていなければ、下書きを閉じてから、以前の職務経歴書や業務記録を見て、自分がした仕事を普段の言い方で箇条書きにします。AI の下書きを短くまとめてメモにすると、両方に同じ言葉が入り、違いを探せません。

経歴メモにない事実を探す手順は、AIで書いた職務経歴書はバレるかに載せています。

AI っぽく読まれやすい 2 種類を探すプロンプト

貼り先は ChatGPT など、普段使っている対話型 AI の新しいチャットでかまいません。経歴メモと下書きを続けて貼り、次のプロンプトを送ります。

私の経歴メモと、それをもとに AI が作った職務経歴書の下書きを貼ります。
下書きの中から、次の 2 つを探して一覧にしてください。

【一覧 1】経歴メモと同じことを言っているのに、別の言葉に置き換わっている箇所

下書きを上から順に見て、1 行 1 件で、次の形で書き出してください。

下書きの言い方（そのまま引用）｜ 経歴メモでの言い方（そのまま引用）

入れるのは、経歴メモの語が別の語に替わっている箇所です（例: メモが「締めの作業」で、下書きが「決算業務」）。次のものは入れないでください。

- 経歴メモに無い事実が足されている箇所
- 経歴メモと同じ言葉がそのまま使われている箇所
- 日付や期間の書き方、助詞、語順、文末だけが違う箇所
- 経歴メモで「、」で並べていたものを、分けて書いただけの箇所
- 見出し、氏名や日付の欄、「主な業務・実績」のようなラベル

同じ組み合わせが何度も出てくるときは、最初の 1 回だけ書いてください。

【一覧 2】経歴メモのどの行にも元になる言い方が無い、評価・効果・姿勢の言い回し

下書きを上から順に見て、経歴メモのどの行を言い換えたものでもない言い回しを探してください。対象は次のような部分です。

- 書き手の姿勢や心がけを述べている部分
- 仕事の出来ばえへの評価を述べている部分
- 取り組みがもたらした効果を述べている部分
- 事実に付け足されて、関わり方や度合いを実際より大きく見せている部分

見つけた部分を、下書きからそのまま抜き出してください。1 行 1 件で、抜き出した部分だけを書きます。

- 担当した業務、数字、期間、役職、担当の範囲、使った道具のような事実を述べている部分は入れないでください（事実が足されているかは別に確かめます）
- 1 つの文に事実と言い回しが混ざっているときは、事実の部分を含めず、言い回しの部分だけを抜き出してください
- 一覧 1 に書いた箇所は入れないでください
- 同じ言い回しが何度も出てくるときは、最初の 1 回だけ書いてください

どちらの一覧でも、良し悪しの評価や、どう直すべきかは書かないでください。書き直した文も出さないでください。
該当が無い一覧には「該当なし」とだけ書いてください。

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【経歴メモ】
（ここに経歴メモを貼る）

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【下書き】
（ここに AI に作らせた職務経歴書を貼る）

次は、この人事担当者の経歴メモと AI の下書きにプロンプトを 1 回送った出力例の抜粋です。確認には、コマンドラインから使う開発者向けツール Codex CLI と、OpenAI の gpt-5.6-sol を使いました。ChatGPT の画面とは別の経路で、Web 検索は使っていません。

【一覧 1】

採用管理システムの導入｜HERPを入れるときの担当
採用データの可視化｜Notionで採用の数字を見る表を作った
カスタマーサクセス｜CS
統括｜まとめて見ている
ダイレクトリクルーティング｜スカウト
採用プロセスの見直し｜面談に現場のエンジニアに入ってもらうようにした
採用広報｜Wantedlyとnoteの記事
組織開発｜組織づくり

【一覧 2】

一貫して担当
改善
推進しています
継続的に運用できる仕組みを整備
求人理解の促進と関係強化
候補者体験を改善することを大切にしています
採用後の活躍・定着までを見据えた

一覧は直す命令ではなく、確認する候補です。一覧 1 は縦線の左が AI の下書き、右が本人の経歴メモです。ここから先は AI に書き直させず、メモと下書きを見て自分で決めます。

一覧 1 は、ずれが大きい行から見る

一覧 1 は、左の下書きと右のメモを見て次の順で仕分けます。1 行が複数に当てはまるときは、対応がずれている → 意味や範囲が広がった → 言葉だけが替わったの順にします。判断が厳しい側を先にすれば、広がった仕事を単なる言い換えとして残しません。

分け方	見分け方	扱い
対応がずれている	右側がメモの原文と違う、左右が同じ仕事を指さない	メモの該当箇所を探し直す
意味や範囲が広がった	左側で担当業務、相手、効果が増えた	言葉の修正を止め、事実を確認する
言葉だけが替わった	同じ事実を指し、左側でも実際の仕事を説明できる	メモに戻すか、左側を残す

「カスタマーサクセス｜CS」は略語を広げた行です。普段も「カスタマーサクセス」と呼び、実際の部署名や職種を正しく示すなら残せます。「採用プロセスの見直し｜面談に現場のエンジニアに入ってもらうようにした」は、左側のほうが広く読めます。ほかにも選考を変えた事実がなければ、メモにある行動へ戻します。

プロンプトは、同じ組み合わせを最初の 1 回しか出しません。一覧の左側を下書き全体で検索し、出てきた文をすべて見ます。ある箇所では同じ意味でも、別の箇所では仕事の範囲が広がっている場合があります。言葉を残すか決めるのは、全箇所を見た後です。

一覧 2 は、事実で書き直すか削る

一覧 2 は、メモのどの行にも元の言葉がない評価・効果・姿勢です。次の順で判断します。

裏付ける事実がメモや記録にある: 確かめられる行動や結果で書き直す
裏付ける事実がない、または評価・効果を言い切れない: 言い回しを削る

たとえば「候補者体験を改善することを大切にしています」と出たら、メモにある「面談に現場のエンジニアに入ってもらうようにした」へ戻します。「求人理解の促進と関係強化」に対応する事実がメモにないなら、その言い回しは削ります。

一覧 2 には、指示に反して業務名や希望などの事実が数行混ざることがあります。メモにない事実が出たら、最初の事実の確認へ戻します。1 回目の出力にあった「採用進捗・KPI管理を推進しています」のように事実と言い回しが混ざった行は、業務名まで消さず、「推進しています」だけを上の順で判断します。

求人票は、残す語の意味を確かめるために見る

一覧に出た言葉を一律に消すと、応募先が仕事内容や応募要件で使う業界の言葉まで消しかねません。そこで求人票を見て、自分の仕事と同じ意味で使われているかを確かめます。当サイト PREVIO で 2026 年 9 月 23 日時点の人事（採用）の掲載中求人を全件集計すると、一覧 1 に出た「採用広報」と「ダイレクトリクルーティング」は、それぞれ約 20% の求人文面にありました。割合は 5% 単位に丸めています。他の職種区分も併せ持つ求人を含み、タイトル・仕事内容・応募要件をつないだ文面が対象なので、会社紹介、事業説明、理念にだけ出た例も含みます。人事（採用）以外の人は、この割合を自分の職種に当てはめず、応募先の仕事内容と応募要件を直接見てください。

自分の求人票では、語が出た場所で扱いを変えます。

仕事内容・応募要件にあり、自分の仕事と同じ意味: その語を残してよい。直後に自分がした行動を書く
会社紹介にだけある: 募集する仕事の語とは限らないので、残す根拠にしない
どこにもない: 求人票に合わせる理由はない。普段使うメモの言葉へ戻す
求人票にだけあり、メモにも下書きにもない: この作業では新しく足さない。自分の経験と同じ意味かを別に確かめる

「ダイレクトリクルーティング」を残すなら、「ダイレクトリクルーティングを担当。LinkedIn とビズリーチで職種別の文面を作り、候補者にスカウトを送った」のように、語の後ろに事実を置きます。求人票にある語を残せば AI っぽく読まれない、という意味ではありません。

1 回の出力から始めてよい

まず 1 回で出た候補を仕分け、一覧 1 の左側の言葉を下書き全体で検索します。3 回送る必要はありません。AI が拾わなかった箇所は、この検索と読み直しで補います。

架空の人事担当者の同じメモと下書きを 2026 年 9 月 23 日に 3 回確認した記録では、一覧 1 は 46・34・33 行、一覧 2 は 15・17・14 行で、行数と抜き出しの切れ目が回ごとに変わりました。一覧 1 で 3 回とも左側の文字列が完全に一致したのは 13 個で、片方がもう片方を含むものまで数えると 27 個、一覧 2 の完全一致は 3 個です。総務・事務と法人営業の別の架空の経歴でも両方の一覧が出ましたが、各 1 回だけなので、職種ごとの行数は比べられません。

直した文から、実際の仕事を説明できるか確かめる

最後に、面接でその文について聞かれたつもりで、直した文を 1 文ずつ読み、次の 3 点を答えます。

その仕事をしたのは、いつ、どの会社・部署だったか
誰に対して、自分は何をしたか
残した語は、その行動や担当範囲を正しく表しているか

たとえば「採用広報を担当」と残すなら、本人の経歴メモは「Wantedlyとnoteの記事は月2本くらい。書くのは現場の人で、自分はネタ出しと締め切りの声かけ」です。「採用広報」がその範囲を広く見せるなら、事実をそのまま書きます。

最初の節で案内した確認は、メモにない仕事が足されていないかを見るものです。ここで確かめるのは、同じ事実をどの言葉で書けば、自分の担当範囲を面接で正しく説明できるかです。3 点に答えられない言葉は、メモの言葉へ戻すか、記録で確かめられる行動に書き換えます。

よくある質問

自分で書いた文章が AI 判定ツールで「AI の可能性が高い」と出たら、同じプロンプトを使えますか

このプロンプトは、AI の下書きとその元の経歴メモを比べる前提です。自分だけで書いた文には、そのままでは使いません。判定ツールの数値の読み方は、この FAQ の最後で案内する記事で扱っています。

志望動機にも使えますか

今回確認したのは、自己 PR を含む職務経歴書です。志望動機は、経歴だけでなく応募先を選んだ理由も元になるため、同じプロンプトでどこまで拾えるかは確かめていません。先に「なぜこの会社と仕事を選んだか」を自分の言葉で書き、AI の下書きと一文ずつ比べてください。

ChatGPT で作った文章はバレますか

応募先が何を使い、どう判断するかが分からないため、この記事では判定しません。AI で書いた文章が見抜かれるか、判定ツールの数値をどう読むかは、AIで書いた職務経歴書はバレるかで扱っています。