履歴書の「AIスキル」記載が急増──採用担当者が本当に見たいものとは

履歴書にAIスキルを書いたのだろう。

素晴らしい。

だが、いまの転職市場では同じことをする求職者が増えている。そして、あなたの書き方はおそらく間違っている。

Monster.comが発表した最新の『AI履歴書トレンドレポート』によれば、求職者の少なくとも8人に1人が履歴書でAIスキルに何らかの言及をしている。

2023年にAIへの言及があった履歴書は4%にすぎなかったが、いまやその数値はほぼ13%へと3倍になった。

しかし、さらに興味深い点がある。

「人工知能（artificial intelligence）」や「生成AI（generative AI）」といった基礎的なAIのバズワードや用語が、こうした履歴書の大半に登場している一方で、そこには大きな空白がある。

• メールでの回答によれば、具体的なAIツール、スキル、フレームワーク（実務で使えるAIスキル）に触れている履歴書は少数派である。
• AIの中核概念は、履歴書での言及頻度の伸びが最も大きかった。
• AIツールやフレームワーク、手法やスキル、そして最新のバズワード（例：AIエージェント）は、履歴書での言及の採用率が最も低かった。

多くの求職者は履歴書へのAIスキルの書き方を間違えている

つまり、履歴書は一見すると印象的に聞こえるものの、実際には人気があるだけで、ときに表層的なAI用語で埋められているにすぎず、相対的に弱く効果も薄い。これは、リモート職や、リーダーシップ、プロジェクトマネジメント、ビジネスアナリティクス、マーケティング、ソフトウェア開発など、年収10万ドル（約1500万円）以上の競争が激しい職種に応募する場合、特に重要である。

具体的なAIツール、スキル、フレームワーク（実務で使えるAIスキル）に触れている履歴書は少数派である。

これは私がクライアントの履歴書を作り直す際、現場で何度も目にしてきた問題である。

履歴書にAIへの言及が一切ないか、あったとしても非常に曖昧な表現にとどまり、活用の証拠も、成果を示す要素もない。

私が最近取り上げた複数の調査・研究でも、多くの採用担当者が、応募書類では実務で使えるAIスキルが強調されていることを望んでいると示されている。

雇用主が採用するのは、一般論としての知識を持っているからではない。求められるのは特定領域の専門性であり、それこそがAIの導入と統合において成果に直結するからだ。

AWSの調査によれば、10社中9社が今後数年でAIを中核に据える方針を持ち、すでに生成AIを導入している。つまり、プロセスやワークフロー、部門の機能のあり方が間もなく変わることを意味する。

この目標を短期間で達成するには、各部門の従業員が、人工知能について基礎レベルの理解を超えたものを備える必要がある。

履歴書で実務的なAIスキルを示すためのAI認定資格

少し前、私は、スキルアップとAIリテラシーの証拠として履歴書に記載すべき、プロフェッショナルに必要な主要AI認定資格について報じた。

私がこれまで推奨してきた認定資格や講座の多くは、AIへの理解がまったくない状態から出発する人が基礎を身につけるための、一般的な内容だった。例えば「生成AIの基礎（foundations of generative AI）」「AI基礎の入門（introduction to AI fundamentals）」「エージェンティックAI入門（intro to agentic AI）」といったタイトルの講座で、提供元は次のようなところである。

• Google Cloud Skills Boost
• Codecademy
• Microsoft Learn
• IBM SkillsBuild

しかし、AIが急速に加速し、組織が探索段階から実際の実装へと移行するにつれ、基礎理論から、特定の職種・機能でAIを実際にどう適用するかへと踏み込む認定資格のほうが、より関連性が高く不可欠になっている。例えば次のようなものだ。

• Generative AI for Leaders（CourseraでVanderbiltのこの講座を学んだ体験はこちらで紹介した）
• HubSpotの「AI for Marketers」認定資格（無料）

実務寄りのAI認定資格については、最近のForbes記事の別稿でも取り上げている。

履歴書に含めるべきAIスキルとは

では、採用担当者が履歴書で実際に見たいものは何か。

1. 専門領域に特化したAIツール。例えばマーケティング職なら：

• SEMrushのAIツール
• コンテンツ向けJasper AI
• Canva AI（およびChatGPTとの統合）

プロダクトマネージャーなら：

• バイブコーディング（およびReplitのようなバイブコーディングツール）
• UX（ユーザー体験）におけるAI
• AIを活用した機能設計

2. AIワークフロー。例えばプロジェクトマネージャーなら：

• プロジェクト遂行とコミュニケーションの各段階で、チームのプロセスを合理化し、ボトルネックを解消または低減するAI活用ワークフローを設計したか。
• 成果は何か（削減できた時間、コスト削減、離職率への好影響など）。

管理職やリーダー職でなくても（例えばビジネスアナリストでも）：

• 自分の職務の一部としてAIを使う独自のワークフローを構築したか。
• チーム内でAI活用を提唱し、同僚が業務に適用する方法を教えたりメンタリングしたりしたか。

実証された成果として、これらの具体例を示すこともできる。

要するに、一般的なAIリテラシーの時代は過ぎ去った。採用担当者の焦点はいま、「実務で使えるAI能力があるか」に移っている。

現時点では、こうしたAIスキルを履歴書に記載しているのはごく一部にとどまる。求職者として一歩抜きん出る現実的な機会が、ここにある。

（forbes.com 原文）