AI履歴書メーカー ランキング2026：失敗しない選び方と比較ポイント

2026年、なぜAI履歴書メーカーの選択が失敗を分けるのか

2026年の就職市場は、AI（人工知能）の普及によってかつてないほど苛烈な競争が繰り広げられています。求人への応募者数が増加し、採用担当者が1つの書類に費やす時間はわずか数秒〜数十秒に短縮されています。このような状況下で、AI履歴書メーカーの選択肢をどう判断するかが、単なる作業効率の問題を超えて、採用の合否を分ける重要な分水岭となりました。もはや、従来のワードプレスや手書きに近い作業スタイルでは、AIによって自動で最適化された竞争者にスピードと精度の両面で劣るため、脱落を免れません。失敗しないためには、単に「便利なツール」という認識を超えて、「自分を最大化するための戦略的武器」としての位置づけで選択する必要があります。

就職戦争の激化とAIツールの普及がもたらす新常識

採用担当者が求める「即戦力」の証明にAIが必須となる背景

企業が求める「即戦力」とは、もはや入社後の育成コストを著しく削減できる人材を指します。採用担当者は、応募者の経歴だけでなく、その経歴が自社の求めるビジネス成果とどの程度合致しているかを瞬時に判断しています。ここでの決定的な差が生まれるのが、キーワード戦略です。AI履歴書メーカーは、求人情報（JD）から重要なスキルや成果指標を抽出し、応募者の経歴に自然に組み込むことで、採用側の要件とのマッチ度を数値的に高めます。2026年現在、この工程を手作業で行うことは、ミスの発生率が高く、かつ時間効率が極めて悪いため、AIを活用して「論理的かつ精密なアピール」を行うことが、即戦力性を証明する必須のプロセスとなりつつあります。

新卒・キャリアチェンジャーが乗り越えるべき「情報格差」と「選択肢の過多」

新卒学生やキャリアチェンジャーにとって、現在の就職市場は「情報格差」と「選択肢の過多」という二重の困難に直面しています。一方面では、ネット上に溢れる情報の多くは陳腐化したノウハウであり、実効性のある戦略は必ずしも共有されていません。另一方面では、数多くの求人から自分に合ったものを選び、かつその求人に最適化された書類を量産することは、個人のリソースだけでは限界があります。AI履歴書メーカーは、このギャップを埋める役割を果たします。具体的には、過去の採用データに基づいたロジックで文章を最適化するため、情報の質を担保し、また複数の企業への応募作業を高速化することで、選択肢の過多に起因するプロセスの停滞を防ぎます。これにより、質の高い選択と集中したアピールが可能となります。

失敗しないための基礎知識：AI履歴書メーカーの仕組み

入力（JD・職務経歴）から最適化出力までの内部ロジックを理解する

多くのユーザーが理解していないことの一つに、AI履歴書メーカーが単なる「自動入力支援ツール」ではないという点があります。その内部ロジックは、大きく「入力解析」「キーワードマッピング」「文脈推奨」「書式最適化」という4つのステップで構成されています。まず、ユーザーが貼り付けた求人情報（JD）をAIが解析し、採用要件を構造化します。次に、その要件とユーザーの職務経歴を突き合わせ、不足している要素やアピールすべき強みを自動で検出します。そして、採用担当者の目を引くように「動詞」や「数値」を含んだ表現へと書き換え、最終的に採用画面で読みやすい書式へと自動整形します。この一連の流れを理解せずにツールを選ぶと、単なるテンプレート機能で終わってしまう粗悪品を選んでしまい、結果的に時間の無駄遣いに終わります。

「単なるテンプレート生成」と「AIによるロジカル思考の抽出」の決定的な違い

市場には「レイアウトが綺麗なだけ」のツールと、真に「AIが内容を捏成する」ツールの2種類が存在します。前者は、あくまでユーザーが考えた文章を整形するものであり、内容のブラッシュアップや論理構成の補強は一切行いません。一方、後者は、入力された経歴の断片から「なぜその業務を遂行したのか」「どのような成果を出したのか」というロジカルなストーリーを抽出し、文章化します。2026年現在、採用市場で効果を発揮するのは明らかに後者です。なぜなら、企業は事実の羅列ではなく「その人物がどう課題解決してきたか」という思考プロセスを評価したいと考えているからです。失敗しないためには、ツールが「思考を抽出」し、論理的必然性のある文章を生成できるか否かを、実際の生成サンプルを確認して判断する必要があります。

AI履歴書メーカーの核心比較：失敗しない4つの選び方ポイント

実際にAI履歴書メーカーを比較評価する際、注目すべきは単なるUI（ユーザーインターフェース）の美しさではありません。その中に組み込まれた「AIの精度」と「実務的な柔軟性」が、最終的な書類のクオリティを決定します。2026年の採用市場では、AIが自動生成した文章の「不自然さ」や「誤検知」が、採用担当者にとって「手抜き」として映り、逆効果となるリスクが高まっています。そのため、以下の4つのメトリクス、すなわち「入力と最適化の精度」「出力形式の柔軟性」「カスタマイズ性」「対策機能の有無」を严格に比較し、自分に合ったツールを選択することが失敗を防ぐ近道となります。

metic=入力と最適化の精度を比較する

入力例：ITエンジニア職のJDと3年間の実務経歴を比較基準にする

入力精度を比較するための具体的なテストコードとして、「ITエンジニア職（Webアプリケーション開発）」の求人情報を用います。ここには、「Python/Djangoによるバックエンド開発」「API設計」「データベース最適化」といった必須スキルが明記されていると仮定します。次に、ユーザーの職務経歴としては、「3年間、飲食店の受付システム保守業務」「マクロを用いたデータ入力業務」という、一見すると求人とのマッチ度が低い経歴を入力します。この状態で、AIが「飲食店の受付システム」を「Webアプリケーションの保守」と解釈し、また「マクロによるデータ入力」を「データベース最適化の経験」として論理的に変換できるか否かが、True AIなのか単なるテンプレートなのかの分かれ目になります。優れたツールは、ユーザーの経歴の本質を捉え、求人キーワードを自然に付与した文章を生成します。

生成例：入力データから抽出された「キーワード密度」と「実績の数値化」の精度

上記の入力に対して、高性能なAI履歴書メーカーが出力すべき理想的な生成例を紹介します。単なる「保守業務を行いました」ではなく、「業務効率化のためにPython製のスクリプトを導入し、データ入力作業の時間を30%削減した（数値化）」という形で、実績を具体的な数値に変換し、かつ求人キーワードである「Python」を文脈に合わせて組み込みます。また、「受付システム」という言葉を「顧客管理システム（CRM）」というより一般的な業界用語に置き換えるなど、採用担当者が理解しやすい言葉への最適化が行われているかも重要です。キーワードの単純な貼り付けではなく、文脈や動詞と結びついた「密度」の高い文章が生成されるツールを選ぶことで、書類の説得力が劇的に向上します。

metic=出力形式とカスタマイズ性を比較する

Word/PDF/PNGエクスポートの柔軟性と、Word編集後の再インポート機能の有無

生成された履歴書が、その後の編集工程においてどの程度柔軟に対応できるかは、実務上の重要なポイントです。基本的な機能として、PDFやPNG形式でのエクスポートはもちろん、Word形式でのダウンロード機能が備わっていることが望ましいです。なぜなら、企業によっては履歴書の書式に指定がある場合や、提出形式がWordを求めされるケースがあるためです。さらに、2026年現在の高度なツールであれば、生成したWordファイルを編集した後、再びAIツールにインポートして「修正後の文章をさらに最適化する」という機能を備えています。この「ループ機能」の有無が、最終的な完成度を大きく左右します。まずはエクスポートの形式の多さを確認し、自社のワークフローに組み込みやすいかをチェックしましょう。

求人企業のコーポレートカラーに合わせたデザイン調整機能の実装状況

履歴書の内容が重要である一方で、ビジュアル(first impression)も無視できません。特に、デザイン性が重視される業種（Web制作、広告、ブランディング等）や、大手企業の指定様式に対応するためには、デザイン調整機能が必須となります。AI履歴書メーカーを選ぶ際には、テンプレートのバリエーション数がどの程度あるか、またフォントの変更や配色の変更が自由にできるかを確認してください。また、最近のトレンドとしては、応募先企業のWebサイトやロゴから色コードを抽出し、履歴書のヘッダー部分に合わせて自動で配色を提案する「AIデザインアシスト」機能を搭載しているかどうかも、比較のポイントになります。見た目で「この会社を受ける意気込み」を伝えられる機能は、差別化要因となります。

具体的な使い方：AI ResumeMakerで高合格率な履歴書を完成させるステップ

ここからは、具体的なツールの操作方法を通じて、如何にして高合格率の履歴書を完成させるかを解説します。本稿では、実践的なワークフローを実演するため、AI ResumeMakerというサービスを例に挙げます。AI ResumeMakerは、単なる文章生成に留まらず、入力された情報を最大限に活用し、カバーレターから面接対策までを一貫してサポートしてくれる、2026年現在においてもトップクラスの機能性を誇るツールです。このツールを活用する際のコアとなるワークフローは、「正確な入力によるAI最適化」と「連動した追加機能の活用」の2段階に分かれています。

metic=「AI履歴書生成・最適化」機能の実践ワークフロー

入力例：希望職種の求人情報（JD）と自身の職務経歴（Bullet Points）を貼り付ける

AI ResumeMakerで最初に行うべきアクションは、高精度な入力です。具体的には、応募予定の企業から提供された「求人情報（JD）」を丸ごとコピペし、続いて自身の職務経歴を箇条書き（Bullet Points）で入力します。この際、単に業務内容を羅列するのではなく、「担当したプロジェクト」「使用したツール・言語」「達成した数値成果」を分解して入力すると、AIがより多くの判断材料を得られます。例えば、「営業マン」としての経歴を入力する場合、「営業をしていた」と入力するのではなく、「新規顧客を開拓（月平均10社）」「既存顧客の維持率95%を達成」という形で具体的な事実を入力すれば、AIはその事実を「成果重視の営業」として最適化し、JDに適合させることが可能になります。

生成例：AIが自動で強調キーワードを付与し、PDF/Wordで瞬時にエクスポート

入力が完了し、最適化ボタンを押すと、AI ResumeMakerのエンジンが動き出します。生成例として、先ほどの営業のケースで考えてみましょう。入力データを分析したAIは、JDに求められている「チームマネジメント」や「売上目標達成」という言葉を、元の文章に自然に組み込みます。結果として、「個人成績120%達成」という数値と「チーム全体の売上を前年比110%に引き上げる」といったリーダーシップの表現が自動で付与された文章が生成されます。ユーザーは、この生成結果を確認し、気になる部分を微調整（編集）した後、希望の形式（PDFまたはWord）を選択して瞬時にエクスポートします。これにより、通常数時間〜数日かかっていた書類作成工程を、わずか数分で完了することが可能です。

metic=「カバーレター生成」と「模擬面接」で完璧に仕上げる

入力例：履歴書データと志望動機のキーワードを連携させて生成

履歴書の作成が完了したら、次は内定獲得に向けたアピール材料である「カバーレター（応募の動機書）」の作成に移ります。AI ResumeMakerの優れた点は、履歴書作成プロセスで入力したデータや、生成された履歴書の内容を、カバーレター生成に自動で流用（連携）できることです。ユーザーは、改めて文章を考える必要はありません。「志望動機」の欄に、求人で重要視されているキーワードや、自身の強みとなるスキルを入力するだけで、AIがそれらを組み合わせ、論理的で熱意の伝わるカバーレターを自動生成します。これにより、履歴書とカバーレターの内容に矛盾が生じるリスクを排除し、一貫性のあるストーリーを構築できます。

生成例：AIが面接官に質問リスト（Q&A）を作成し、回答のフィードバックを実施

書類選考が通過した後、次は面接です。AI ResumeMakerには「模擬面接」という機能があり、単に質問リストを羅列するだけでなく、AIが面接官の立場になってユーザーに質問を投げかけます。生成例としては、ユーザーが入力した経歴に基づき、「御社で活かせる経験は具体的に何ですか？」「前職を辞めた真の理由は何ですか？」といった、実際の面接で必ず聞かれるであろう核心的な質問を自動生成します。さらに、ユーザーが回答を入力すると、AIがその回答をフィードバックし、「もっと具体的な数値を入れると良い」「志望動機の熱量が伝わりにくい」などの改善点を提示します。この機能を活用することで、本番前のブラッシュアップが可能となり、緊張感を和らげながら実力を発揮できる準備が整います。

AI履歴書メーカー ランキング2026の展望と総括

2026年現在、AI履歴書メーカーは単なる補助ツールから、キャリア戦略の中枢を担うプラットフォームへと進化を遂げています。今後は、より高度なデータ分析に基づいた「最適な転職先の提案」や、過去の採用成功データを活用した「リアルな面接シシミュレーション」が標準装備されるようになるでしょう。この進化の波に乗り遅れるか、あるいはこれを最大限に活用するかで、個人のキャリア形成の質が大きく左右される時代が到来しています。総括として、AIツールの導入は「選択」ではなく「必須」の段階に入りつつあり、如何にして自分の強みをAIに正確に伝え、形にするかが、今後の職業人生を左右する鍵となります。

転職市場での「ツール勝負」時代の到来と今後のキャリア戦略

新卒・中途・キャリアチェンジャー別の賢いツール選択と活用法

ツール勝負の時代において、自身の属性に合わせた活用法を知る必要があります。新卒学生の場合は、経歴が浅いため「論理的思考力」や「学習意欲」をAIで抽出し、具体的なエピソードへと肉付けする機能が有効です。中途経験者の場合、自身の専門性を過不足なく伝えるため、職務経歴を詳細に入力し、キーワード密度を高める戦略が効果的です。特にキャリアチェンジャーは、過去の経験と志望職種の接点をAIに生成させることが最も重要で、経歴の「すり替え」ではなく「活用」として論理組み立てを助けてもらうことが内定への近道になります。ツールの機能を知り尽くし、自分の弱点を補う形で活用することが、賢い選択と言えます。

1分最適化とHRロジック搭載がもたらす採用通過率の向上シナリオ

正確なツール選択と活用がもたらす未来シナリオは明確です。応募から採用までのプロセスが劇的に短縮されます。例えば、複数の企業に応募する場合、従来は各企業に合わせて数十分〜数時間を要していた書類修正が、AI ResumeMakerのようなツールを使えば1分単位で最適化可能です。その結果、応募数を大幅に増やせるだけでなく、各書類の質を一定水準に維持できます。採用通過率の向上は、単なる運や採用市場の動向に左右されるものではなく、この「1分最適化」というスピードと、HRロジックに則った「精度の高さ」を両立させた場合に、確実に実現できるシシナリオです。自己投資として捉え、早めの導入を検討することが推奨されます。

失敗しないための最終チェックリスト

「入力の質」「出力の精度」「面接対策の充実度」を再確認する

最後に、失敗しないAI履歴書メーカーの選定について、最終的な確認項目を提示します。まず第一に「入力の質」です。ツールが、あなたの実績を正確に読み取り、且つ求人情報を深く理解できる入力方式を備えているかを確認してください。第二に「出力の精度」です。生成された文章が、AI由来の不自然な表現を含んでいないか、また求人キーワードを論理的に組み込みできているかをチェックしましょう。第三に「面接対策の充実度」です。履歴書作成だけでなく、その後の面接まで視野に入れた包括的な機能を提供しているかも重要な確認ポイントです。これら3つの要素をクリアしているツールは、採用通過率を高めるのに十分な性能を備えています。

今すぐ始める一歩：AI ResumeMakerでの最初の履歴書作成へ

採用市場の激化が予想される2026年、準備を始めるのが遅ければ、その分だけ苦戦を強いられることは間違いありません。AIツールの導入は、もはやハイエンドな技術ではなく、就職活動における「常識」になりつつあります。まずは、お使いのPCやスマホから、AI ResumeMakerのサイトにアクセスし、ご自身の職務経歴と気になる求人情報を用意してみてください。実際に試してみることで、自身の経歴を客観的に分析し、魅力的に変換するプロセスを体感できるはずです。新しい就職市場のルールを理解し、最早世代のツールを手に取ることで、確かな自信と実力を武器に、理想の職場への道を歩み出しましょう。

AI履歴書メーカー ランキング2026：失敗しない選び方と比較ポイント

Q: 新卒で履歴書作成が初めてです。AI履歴書メーカーはどのように活用すれば、自分の経験をアピールできますか？

「AI履歴書ビルダー」の機能を最大限に活用するのが効果的です。具体的には、学業や部活動、アルバイト経験などの「入力情報」を過不足なく入力しましょう。入力後、AIがその内容を解析し、採用担当者が注目する「リーダーシップ」や「課題解決能力」などのキーワードを自動で抽出・最適化してくれます。例えば、「飲食店のアルバイト」を入力すると、「チームでの業務効率化」「顧客対応による課題解決」などの活用例に自動変換し、職務経歴欄をブラッシュアップします。まずは、今までの経験を箇条書きで入力し、AIが生成した草案を確認することから始めてみてください。この作業を通じて、自身のアピールポイントを明確に理解できます。

Q: キャリアチェンジで応募する職種と現在の経験が噛み合いません。どうすれば関連性をアピールできますか？

「AI履歴書生成」のカスタマイズ機能が強力な武器になります。応募先の「求人情報（JD）」をツールにコピー＆ペーストし、現在の職務経歴と照合しましょう。AIがJDに含まれる必須要件や求めるスキルを抽出し、あなたの経験と▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▞▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚▚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