- はじめに
- 先に結論：ChatGPTは「作業」を減らし、「勝率」を上げる道具だ
- 先に結論：ChatGPTは「作業」を減らし、「勝率」を上げる道具だ
- ChatGPTを転職に使う前の準備（ここをサボると失敗する）
- 【コピペOK】職務経歴書を一発で整えるプロンプト10選
- 【例】Before→After（研究職/DX寄りの例を3本置く）
- 面接対策は「想定質問」より「深掘り対策」で勝てる
- 逆質問は“役員向け”と“現場向け”を分けるだけで勝率が上がる
- 企業研究は「要約」→「論点化」→「自分の接点」の順で速くなる
- 一番大事：AI感を消すチェックリスト（これがないと落ちる）
- 注意点（やらかし防止）
- まとめ：ChatGPTは「転職の作業」を削って、準備の質を上げる
- FAQ（SEO用：そのまま載せてOK）
はじめに
転職活動は、やることが多すぎる。
職務経歴書、企業研究、面接準備、逆質問、日程調整。しかも本業をやりながらだ。
ここで効くのがChatGPTだ。
ただし「丸投げ」ではなく、壁打ち相手と添削者として使うのが正解になる。実際、職務経歴書作成に使えるプロンプト例を公式系も含めて紹介している流れがあり、読者が欲しいのは“理屈”より“そのまま使える型”だ。
この記事では、転職で一番重い「文章化」と「準備の反復」を、テンプレ化して一気に軽くする方法をまとめる。
コピペで使えるプロンプトを20個以上載せるので、そのまま使ってほしい。
先に結論：ChatGPTは「作業」を減らし、「勝率」を上げる道具だ
ChatGPTでできることは大きく3つだ。
- 職務経歴書を“通る形”に整える（職務要約、実績の見せ方、自己PR）
- 面接の準備をテンプレ化する（想定質問、深掘り、回答の短文化）
- 企業研究を速くする（プレスリリース要約、強み弱み、競合比較）
ただし注意点がある。
採用側は「文章が綺麗すぎる」「抽象語が多い」などからAI利用を疑うことがある。だからAI感を消す工程が必須になる。
この記事はそこまで含めて設計してある。
先に結論：ChatGPTは「作業」を減らし、「勝率」を上げる道具だ
ChatGPTでできることは大きく3つだ。
- 職務経歴書を“通る形”に整える（職務要約、実績の見せ方、自己PR）
- 面接の準備をテンプレ化する（想定質問、深掘り、回答の短文化）
- 企業研究を速くする（プレスリリース要約、強み弱み、競合比較）
ただし注意点がある。
採用側は「文章が綺麗すぎる」「抽象語が多い」などからAI利用を疑うことがある。だからAI感を消す工程が必須になる。 note（ノート）+1
この記事はそこまで含めて設計してある。
ChatGPTを転職に使う前の準備（ここをサボると失敗する）
個人情報と機密はマスクする
会社名、製品名、プロジェクト名、固有の数値はそのまま入れない。
「A社」「新規プロジェクトX」「売上は約◯億規模」みたいに置き換える。
AIで作った文章をそのまま出すと、事実誤認や“それっぽい嘘”が混ざるリスクもある。最終確認は自分でやる前提だ。 就活市場
材料は「箇条書き」でいい。ただし4点セットだけ用意する
ChatGPTに渡す材料は、最初から文章である必要はない。
ただ、最低限これだけは用意してほしい。
- 何をやったか（業務）
- 何が課題だったか（背景・制約）
- どう動いたか（工夫・判断）
- どう良くなったか（結果：数字が理想）
この4点が揃うと、STAR法（状況→課題→行動→結果）に自然に乗る。STAR法は自己PRや面接で有効な型としてよく語られる。 kenjins.jp+1
【コピペOK】職務経歴書を一発で整えるプロンプト10選
ここからが本題だ。
以下は全部コピペで使える。「[]」だけ自分の情報に置換してほしい。
1）職務要約（3〜5行）を作る
あなたは転職エージェントの添削者だ。
以下の情報から、職務要約を日本語で3〜5行にまとめてほしい。
【職種/業界】[例：製薬メーカー/研究開発＋業務改善]
【経験年数】[例：7年]
【強み】[例：研究〜製造移管、DX、Excel/VBA、Python]
【実績】[箇条書きで3〜5個]
【希望職種】[例：DX/社内SE寄り、R&Dでも可]
制約：
・抽象語（貢献/尽力/対応）を多用しない
・数字が出せるものは入れる
・“面接で口頭再現できる”自然な文章にする
2）箇条書きを「職務経歴書の文章」に変換する
以下の箇条書きを、職務経歴書の業務内容として読みやすい文章に整えてほしい。
STAR（状況/課題/行動/結果）の順で、1テーマ=3〜6行にする。
【箇条書き】
・[ ]
・[ ]
・[ ]
3）実績を“数字”に寄せる（工数削減・品質・納期）
以下の実績を「職務経歴書で強い表現」に変えてほしい。
定量化できる可能性がある項目は、候補の数字パターンを複数出して。
（例：月◯時間削減、年◯時間削減、ミス率◯%低下、リードタイム◯日短縮）
【実績】
・[ ]
Code language: CSS (css)4）“弱い動詞”を強い表現に置き換える
（やりました/対応しました/頑張りました系を潰す）
以下の文章を、転職市場で通る表現にリライトしてほしい。
弱い動詞（対応・実施・従事）を、具体的な動詞（設計・主導・標準化・自動化・改善）に置き換える。
内容は盛らず、事実の範囲で強くする。
【文章】
[ここに貼る]
Code language: CSS (css)5）職務経歴書の「職務内容」を1行で要約する（見出し用）
以下の業務を、職務経歴書の見出しに使える1行に要約して。
（例：製造現場の帳票業務を自動化し、データ集計工数を年200時間削減）
【業務】
[ ]
Code language: CSS (css)6）自己PRをPREP×STARで作る
PREP（結論→理由→具体例→結論）にSTARを差し込む型は面接でも強い。 株式会社BRICS+1
あなたは面接官だ。
以下の材料から、自己PRをPREP法で300〜450文字で作ってほしい。
E（具体例）はSTAR（状況/課題/行動/結果）で書く。
【強み（結論）】[ ]
【理由】[ ]
【エピソード材料（箇条書き）】
・状況：[ ]
・課題：[ ]
・行動：[ ]
・結果：[ ]
【応募職種】[ ]
7）志望動機を「薄い動機」から「刺さる動機」に変える
以下の志望動機を、採用側が納得できる形に作り直して。
「なぜこの会社か」「なぜこの職種か」「入社後どう貢献するか」を必ず入れる。
抽象語を減らして、具体の接点（事業/課題/職務）を入れる。
【会社の特徴（自分の言葉で箇条書き）】
・[ ]
【自分の経験（箇条書き）】
・[ ]
【志望動機（現状）】
[貼る]
8）経歴の“ブレ”を一貫したストーリーにする
（研究→製造→DXみたいな遷移がある人に効く）
以下のキャリアの流れを、一貫性のあるストーリーにしてほしい。
転職理由はネガティブを避け、成長・再現性・貢献で語る。
200〜300文字で。
【経歴】
[年代順に箇条書き]
【転職でやりたいこと】
[ ]
Code language: CSS (css)9）職務経歴書の“過剰に綺麗”を崩す（AI感除去）
採用側は「綺麗すぎる文章」を警戒することがある。 note（ノート）+1
以下の文章からAI感を消してほしい。
条件：
・抽象語を減らす（柔軟性/対応力/貢献など）
・自分の判断や迷いを一文だけ混ぜる
・話し言葉に寄せすぎず、職務経歴書として自然に
【文章】
[貼る]
10）エージェント提出用に「読みやすさ最優先」で整える
職務経歴書として、採用担当が30秒で強みを掴める構成にしてほしい。
見出し→結論→実績（数字）→補足の順。
冗長な説明は削り、箇条書きも活用する。
【素材】
[ここに全部貼る]
Code language: CSS (css)【例】Before→After（研究職/DX寄りの例を3本置く）
ここ、1本だけだと弱い。3本あると読者の「自分もできそう」が跳ねる。
例1：研究〜スケールアップ
Before（メモ）
- 合成実験、条件検討
- スケールアップ
- 製造と打ち合わせ
After（整形）
新規化合物の合成条件検討からスケールアップ検討までを担当。小スケールで得た知見を製造条件へ落とし込むため、反応条件・品質リスクを論点化し、製造部門との技術ディスカッションを主導。スケール変更に伴うトラブル要因を事前に潰し、試作〜製造移行の手戻りを抑制した。
例2：DX/業務改善（工数削減）
Before（メモ）
- Excelで集計が大変だった
- VBAで自動化
- ミスが減った
After（整形）
Excel帳票の集計・転記作業が属人化していたため、入力ルールの標準化とVBAによる自動集計を設計。二重入力を廃止し、集計ミスの発生源を工程ごと削減。月次処理の作業時間を短縮し、担当者が分析・改善に時間を使える状態へ移行した。
例3：部門横断（調整力の具体化）
Before（メモ）
- 他部署と調整した
- 会議を回した
After（整形）
開発・製造・品質の関係者間で論点がズレていたため、目的・前提・制約を1枚に整理し、議論を「決める順番」に並べ替えて会議体を設計。合意形成の詰まりを可視化し、意思決定のスピードを改善した。
面接対策は「想定質問」より「深掘り対策」で勝てる
想定質問を20個出すのは簡単だ。
でも合否を分けるのは、だいたい深掘りだ。
【コピペOK】面接の想定質問を職種別に出す
私は[職種]に応募する。
中途面接で聞かれやすい質問を25個出してほしい。
さらに各質問に対して「深掘り質問」を2個ずつ付けて。
【職種】[例：製薬メーカーのDX/業務改善]
【経験】[箇条書き]
Code language: CSS (css)【コピペOK】回答を「短く・論理的」にする（PREP）
PREPは面接の定番の型として紹介されることが多い。
以下の回答を、PREPで60秒以内に話せる形に短縮して。
抽象語を削り、具体の一文を必ず入れる。
【質問】
[ ]
【回答（現状）】
[ ]
Code language: CSS (css)【コピペOK】「弱点」「転職理由」を地雷回避で整える
以下の転職理由/弱点を、ネガティブを残しつつ地雷を避けた表現にして。
条件：
・他責にしない
・学び/改善/再現性で締める
・言い訳に見えない
【文章】
[貼る]
逆質問は“役員向け”と“現場向け”を分けるだけで勝率が上がる
逆質問は「最後のアピール」になり得るので、テンプレ化の価値が高い。実際、逆質問をAIで作る記事は“コピペOKのプロンプト”を前面に出している。
【コピペOK】役員面接で刺さる逆質問を作る
あなたは上場企業の役員だ。
以下の会社/職種に対して、役員が「考えているな」と感じる逆質問を10個出して。
調べれば分かる質問は禁止。経営判断・投資・中長期の論点に寄せる。
【会社情報（要約）】
[ ]
【職種】
[ ]
【コピペOK】現場面接で刺さる逆質問を作る
あなたは現場のリーダーだ。
以下の職種で、入社後の立ち上がりが速くなる逆質問を10個出して。
（評価指標、期待役割、失敗パターン、チームの進め方など）
【職種】
[ ]
【自分の経験】
[ ]
Code language: CSS (css)企業研究は「要約」→「論点化」→「自分の接点」の順で速くなる
ChatGPTに「要約して」で終わると弱い。
おすすめはこの3ステップだ。
- プレスリリース要約
- 強み・弱み・競合比較
- 自分の経験との接点（志望動機の素材化）
公式系のキャリア記事でも、職務経歴書作成にChatGPTを使う際のポイントやプロンプト例が紹介されていて、要点把握にAIを使う流れは一般化している。
【コピペOK】プレスリリースを「面接で使える論点」に変える
以下の文章（プレスリリース/IR）を要約した上で、
面接で使える論点を5つ抽出してほしい。
さらに「応募者として刺さる接点」を3つ提案して。
【文章】
[貼る]
一番大事：AI感を消すチェックリスト（これがないと落ちる）
AI文章は整いすぎる。採用側が警戒するポイントとして「綺麗すぎる」「抽象語が多い」などが挙げられることもある。
だから最後にこれを通す。
AI感を消す7項目チェック
- 抽象語（貢献・対応力・尽力・柔軟性）が連発されていないか
- 主語がデカくなってないか（「組織を変革」みたいなやつ）
- “自分が決めたこと”が入っているか（判断・優先順位）
- 制約が入っているか（納期、品質、規制、工数）
- 結果が具体か（数字 or 変化が一文で言える）
- 面接で口頭再現できるか（暗唱できない文章は危険）
- 盛ってないか（事実確認）
【コピペOK】最終監査プロンプト（自分の文章を通す）
あなたは採用担当だ。
以下の職務経歴書の文章について、
1) AIっぽい箇所 2) 抽象語 3) 盛って見える箇所 4) 深掘りされそうな箇所
を指摘して、修正案も出して。
【文章】
[貼る]
Code language: CSS (css)注意点（やらかし防止）
- 個人情報・機密は必ず伏せる
- AI出力は事実確認する（それっぽい嘘が混ざることがある） 就活市場
- 綺麗すぎる文章は最後に崩す（AI感除去） note（ノート）+1
まとめ：ChatGPTは「転職の作業」を削って、準備の質を上げる
- 職務経歴書は、箇条書き→STAR/PREP→数字→AI感除去の順で一気に仕上がる
- 面接は、想定質問よりも深掘り質問の準備が効く
- 逆質問は、役員用/現場用でテンプレを分けるだけで強くなる
- 企業研究は、要約だけで終わらず論点化→接点化までやると志望動機が刺さる
転職は、情報戦というより「準備の反復」だ。
その反復をChatGPTで圧縮できる。だから勝率が上がる。
FAQ（SEO用：そのまま載せてOK）
Q. ChatGPTで作った職務経歴書はバレる？
A. そのまま出すとバレやすい。“綺麗すぎる文章”“抽象語の多用”が典型的な違和感になるので、AI感除去の工程を必ず挟む。
Q. 個人情報はどこまで隠すべき？
A. 会社名、製品名、プロジェクト名、固有の数値はマスクが無難。事実確認も含めて最終責任は自分で持つべきだ。
Q. 面接対策で一番効く使い方は？
A. 想定質問の羅列より、「深掘り質問を2個つける」運用が強い。回答はPREPで短くし、具体例はSTARで固める。
