※本記事にはプロモーションが含まれます
📋 ChatGPTで職務経歴書を完成させる方法｜SESエンジニアが3時間で書類を仕上げた手順
職務経歴書って、書き始めるまでが本当につらいですよね。「何を書けばいいかわからない」「自分の経歴に強みがある気がしない」「SES出身だから書くことが少ない気がする」——そう感じて、転職活動をずっと先延ばしにしていた僕が、ChatGPTを使って3時間で職務経歴書を完成させた手順を全部公開します。
僕はAWSインフラエンジニアとして3年働き、年収500万から700万に転職しました。その転職活動で一番役に立ったのが、ChatGPTを使った職務経歴書の作成でした。
この記事でわかること
- ChatGPTに渡すプロンプトと手順（コピペOK）
- SES出身者が職務経歴書で詰まるポイントの解決方法
- AIが作った文章をそのまま使ってはいけない理由
なぜSESエンジニアは職務経歴書が書きにくいのか
SES（客先常駐）で働くエンジニアが職務経歴書で詰まる理由は主に3つです。
① 「自分がやったこと」の境界が曖昧
SESでは複数の現場を経験しますが、チームの一員として動いていることが多く「自分がどこまで貢献したか」が明確でないと感じる人が多いです。
② 技術スタックが多すぎて整理できない
複数の現場で様々な技術を触っていると「結局何が強みなのか」がわからなくなります。
③ 「作ったもの」がなくて成果が書けない
運用保守・インフラ構築などの業務は「作った成果物」が見えにくく、実績の書き方がわからなくなりがちです。
ChatGPTはこの3つの問題を全部解決してくれます。
📋 ChatGPTで職務経歴書を作る手順｜ステップバイステップ
ステップ1：経歴の素材をテキストで準備する
最初に、以下の情報を箇条書きでメモ帳に書き出します。文章にする必要はありません。
・在職期間：2021年4月〜2024年3月
・会社：SES企業（従業員50名程度）
・担当した現場：
– 金融系企業（2021年4〜12月）：AWSのEC2・RDS設計・構築
– 通信系企業（2022年1月〜2023年6月）：インフラ運用・監視
– EC系企業（2023年7月〜）：Terraform・CI/CD構築
・使った技術：AWS（EC2, RDS, S3, CloudFront, ECS）、Terraform、GitHub Actions
・印象に残っている出来事：デプロイ時間を45分から8分に短縮した
このレベルの情報でOKです。
ステップ2：ChatGPTにプロンプトを入力する
以下のプロンプトをコピーして、先ほどの情報を当てはめてChatGPTに貼り付けます。
以下の経歴情報をもとに、自社開発のWebサービス企業のインフラエンジニアポジション向けに
職務経歴書を作成してください。
【条件】
– STAR法（状況→課題→行動→結果）を使って各プロジェクトを記述
– 数値実績があれば強調する
– SES出身として「多様な現場経験」を強みとして表現する
– 800〜1000字程度
【経歴情報】
（ここに箇条書き情報を貼り付け）
ステップ3：生成された内容をチェックして修正する
ChatGPTが職務経歴書の下書きを出力します。必ず以下の点をチェックしてください。
- 事実確認：実際にやっていないことが書かれていないか
- 数値の正確性：「デプロイ時間を50%削減」などの数値は実際と合っているか
- 自分の言葉：あまりにも硬い文体になっていないか
プロンプト例①：強みの言語化
私はSES企業で3年間、複数の現場でインフラエンジニアとして働いてきました。
AWS・Terraform・CI/CDを経験しています。
SES出身であることをポジティブな強みとして、自己PRを200字で作成してください。
転職先は自社開発のWebサービス企業を想定しています。
プロンプト例②：成果の数値化サポート
以下の業務内容について、具体的な成果として記述できる数値や改善点を
引き出す質問を10個してください。
（業務内容：AWSを使ったEC2・RDSのインフラ構築、月間1000万PVのサービスを担当）
プロンプト例③：弱点を強みに変換
「一社でずっと働いた経験がない」「プロジェクトに最初から関わった経験が少ない」
というSES出身の弱点を、自社開発企業向けにポジティブに表現する方法を教えてください。
これらのプロンプトを使うことで、自分では気づかなかった「SES出身の強み」が言語化されていきます。
AIで作った職務経歴書をエージェントに見せた結果
僕が実際にChatGPTで職務経歴書を作り、レバテックキャリアの担当者に見せたときのフィードバックがこれです。
「Terraformのインフラ自動化については具体的に書けているのですが、チームの中での役割や、技術的な意思決定にどう関わったかを追加するともっと伝わります」
このフィードバックを受けて、AIに「技術的意思決定への関与を追加してください」と再度依頼し、最終版が完成しました。
AIで土台を作り、エージェントで仕上げる。この流れが最も効率的です。
TechClipsエージェントも、IT専門特化でスキルシートの改善サポートが手厚いエージェントとして知られています。
[TechClipsエージェントに登録する] → TechClipsエージェント
⚠️ ChatGPTで職務経歴書を作るときの3つの注意点
注意点1：ハルシネーションに気をつける
ChatGPTは、存在しない資格名・スキルを職務経歴書に入れてしまうことがあります。出力された内容は必ず自分でファクトチェックしてください。「私はCKAD（Certified Kubernetes Application Developer）を持っています」と書かれたのに実際には持っていない、というケースを防ぐためです。
注意点2：機密情報を入力しない
現在・前職の会社名、プロジェクト名、クライアント名などをそのままChatGPTに入力するのは避けてください。「大手金融系企業」「通信キャリア系企業」のように抽象化してから入力しましょう。
Q1. ChatGPTで作った職務経歴書で書類選考は通過できますか？
AIで作ったかどうかは企業側にはわかりません。ただし、内容の質が重要です。「自分の言葉でチェックされた、事実に基づく職務経歴書」であれば、ChatGPTを使っても使わなくても選考通過率は同じです。むしろChatGPTで整理された明確な文章の方が評価されやすいことが多いです。
Q2. 職務経歴書に書けるような実績がない場合はどうすればいいですか？
「実績がない」のではなく「実績の見つけ方がわからない」場合がほとんどです。ChatGPTに「以下の業務内容から成果として書ける要素を探してください」と依頼すると、気づかなかった貢献点を引き出してくれます。また「チームの生産性に貢献した」「ドキュメントを整備した」なども立派な実績です。
Q3. 職務経歴書は何ページが適切ですか？
経験3年以内なら1〜2ページ、5年以上なら2〜3ページが目安です。ChatGPTで生成すると長くなりすぎることがあります。「最重要な経験に絞って2ページ以内に収めてください」という指示を追加することをおすすめします。
Q4. SESで複数の現場を経験している場合、どう整理すればいいですか？
「最も長く在籍した現場」「最も技術的に成長した現場」「志望する職種に最も近い経験ができた現場」の3つを軸に優先順位をつけましょう。ChatGPTに「3つの現場経験を、自社開発転職向けに優先度順に整理してください」と依頼すると、効率的に整理してくれます。
コメント