AIに履歴書を作成させる時に避けたい3つのポイント
レジュメ・ジーニアスの調査では、AIに履歴書を書かせたことが露見しやすいポイントとして、作成時に避けておきたいもののトップ3を以下のようにまとめている。
・不自然な言い回しやトーン（51％）
・繰り返しや、あまりに総論的な言葉遣い（44％）
・曖昧な、あるいは大げさな説明（41％）
これら3つに続いて、「バズワードで埋め尽くされた文章」が4位（41％）、そして皮肉なことに、「まったくブレがなく文法的に完璧な書類」が5位（39％）に入っている。
「AIを使った」と見破られない履歴書を書くための3つのポイント
それでは、AIに作成させた履歴書をかぎ分ける「採用責任者の厳しいチェック」をかいくぐるためにはどうしたらいいのだろうか？
1. ChatGPTを、自分が書いた文章でトレーニングする
ChatGPTの設定やパーソナライズ機能を使い、自分の文体に基づいてトレーニングしよう。
専門的な職種に就いている筆者の知人の中にも、ChatGPTのトレーニング用資料として、手本とすべき文章をまとめたドキュメントをアップロードしている人がいる。この場合、LinkedIn（リンクトイン）の投稿やブログ、メールなど、その人がまったくAIを使わずに書いたもので、なおかつ最大のトラフィックや、最も前向きな反応をもたらしたものが学習の材料となる。
ChatGPT内に、新たにプロジェクトフォルダを作成して、このフォルダの「ソース」領域にこれらのドキュメントをアップロードし、接続されたチャットで参照できるようにするといいだろう。こうしておけば、履歴書やカバーレターといった採用書類を作成しようとする時に、自分ならではのトーン、文体や話し方の特徴にできる限り近づけて書かせることができるはずだ。
2. 冗長な表現がないかチェックし、具体性を持たせる
ChatGPTを始めとするAIツールには、同じことを何度も繰り返して言いたがる傾向が強い。さまざまな言い回しが使われているが、実際に意味することは同じ、というパターンだ。
履歴書にこうした傾向が出ると、時間や推敲の手間をかけず、AIで作ったことが明白になり、十分な熱意をもって考え抜かれていない、という印象を持たれてしまう。
この問題を回避する方策として、大規模言語モデル（LLM）の出力を、別のLLMを使った出力と突き合わせてクロスチェックする、というやり方がある。例えば、ChatGPTが作成した履歴書をGeminiにアップロードし、以下のプロンプトを入力してみよう：
私の履歴書に記されている事実関係やスキルについて、繰り返しや冗長な表現があれば指摘してください。
また、履歴書には高い具体性が求められる。ゆえに、以下のような内容は避けるようにしよう。
・バズワードや、「信頼を集めるチームプレーヤー」というような決まり文句。
・明確な表現や簡潔さを欠き、複数段落にまたがるダラダラとした記述。
・実績をアピールする際に、指標や特定の詳細を使った「影響力の数量化」が行われていない。
