AI ResumeMakerが教える！ATSレポートの読み方初心者向け完全ガイド【2026年最新】

「ATS不合格」のリアルな理由がここに

履歴書を提出しても、一向に書類選考の連絡が来ない。もしかしたら、あなたの履歴書は「人間の目」に届く前に、すでに「機械」に不合格にされているのかもしれません。その犯人の名前は、ATS（Applicant Tracking System）。日本では「求人管理システム」や「採用管理システム」と呼ばれ、近年の採用プロセスで急速に普及しています。ATSは、人事担当者が膨大な応募書類を効率的に管理・スクリーニングするために用いられるソフトウェアであり、ただデータを整理するだけでなく、キーワードや書式を解析して、求人要件とのマッチ度を自動で評価する機能を持っています。多くの人は「内容さえ良ければ」と考えがちですが、ATSの存在を無視した履歴書は、せっかくの実績や能力も見られずに終わってしまう可能性が高いのです。

ATS不合格の最大の要因は、何よりも「キーワードの質と量」です。企業が提示する「仕事内容（Job Description: JD）」には、その職種で必要とされるスキルや知識を示す固有のキーワードが散りばめられています。例えば、「顧客管理」や「プロジェクトマネジメント」、「Excel」などがその一例です。ATSは、これらのキーワードが履歴書に含まれているかどうかを厳格にチェック。含まれていない、あるいは求められる文脈やスペルミスがある場合、スコアは低下します。また、近年のATSは単なるキーワード一致だけでなく、文脈や経験の具体性までをも解析する高度なAIを搭載しており、「数字で成果を示せ」「具体的なツール名を挙げろ」といった要求に応えられていない場合も、高スコア獲得は困難です。

さらに、意外と見落としがちなのが「書式」の問題です。ATSは解析エンジンであるため、特殊なフォントやカラーテーブル、複雑なレイアウトを正しく読み取れないことがあります。表組みや画像内に重要なキーワードを配置していたり、Wordのテキストボックス機能を多用していたりすると、解析不能として扱われ、せっかくの情報が埋もれてしまう危険性があります。これは、デザイン性を追求するあまり、かえって採用側に情報を届けられないという皮肉な結果を招きます。ATS不合格のリアルな理由とは、こうした「ツールと人間の両方」に読まれる前提を理解せずに、一方の都合だけで書類を作成してしまっている点にあるのです。

AI ResumeMakerでATSレポートを読み解く

ATSの仕組みを理解した上で、次に重要なのは、ご自身の履歴書が実際にATSにどのように評価されるかを「可視化」することです。AI ResumeMakerは、ただ履歴書を生成するだけでなく、生成した内容をATSの観点から診断し、具体的な改善点を提示する「ATSレポート」機能を備えています。このツールを使えば、なぜ不合格だったのか、どこを直せば良いのかを、感覚ではなくデータに基づいて知ることができます。具体的には、ターゲットとする求人（JD）と、あなたの職務経歴を入力するだけで、AIが両자를比較分析。不足しているキーワードや、アピールしきれていない強みなどを洗い出し、採用担当者目線でのフィードバックを提供します。

実践：JDと自身の経歴を入力して、弱点を特定する

AI ResumeMakerでATSレポートを活用する最初のステップは、分析のための「材料」を用意することです。具体的には、あなたが志望する企業の求人情報（JD）と、ご自身の職務経歴をツールにインプットします。JDは企業の公式採用ページや求人サイトからコピー＆ペーストするのが一般的です。重要なのは、尽可能詳細な内容を取得すること。業務内容や求めるスキル、希望条件などを含めた全文をコピーしてください。次に、自身の職務経歴です。これまでの実績をまとめたWordファイルやテキストデータを用意し、AI ResumeMakerの入力欄に貼り付けます。ここでは、経歴の羅列だけでなく、具体的な業務内容や成果を具体的に記述したデータを入力することが、正確な分析結果を得るための鍵となります。

入力例：ターゲットJD（営業職）のコピー＆ペースト

ここでは、例として「法人営業職」のJDを入力したと想定します。入力すべき内容は、単に「営業」という言葉が含まれているだけでなく、その職種独自の要求事項を網羅したテキストです。例えば、「【必須】新規顧客開拓経験、電話営業経験」「【望ましい】ITツール（SFA/CRM）を用いた提案営業経験」「年間売上1億円以上の実績」「チームリーダーとしてのマネジメント経験」「関東圏での活動経験」といった具体的なキーワードが含まれている必要があります。AI ResumeMakerは、このようなJDのテキストを解析し、その求人で何が求められているのかを数値化します。例えば、SFAやCRMといったツール名、売上目標の達成経験、チームマネジメントといったマネジメント要素が、後來のあなたの経歴と比較されるベースとなります。

また、JDには「Must（必須）」と「Preferred（望ましい）」が明記されている場合があります。AI ResumeMakerは、これらを区別して分析し、あなたが「必須」条件を満たしているか否かを優先的に評価します。もしJDに「関東圏での活動経験」と明記されているにもかかわらず、あなたの経歴が「大阪での活動」となっていた場合、地理的な制約からATSスコアが下がる可能性があります。このように、AIはJDテキストの隅々まで読み取り、あなたの経歴が求人要件とどの程度適合しているかを判定するため、入力時には、多少冗長でも情報は훔치지ずにすべてコピー＆ペーストすることをお勧めします。これが、正確な弱点特定の出発点となります。

入力例：自身の職務経歴（Wordファイルやテキスト）

次に、ご自身の職務経歴を入力します。ここでは、ただ経歴を羅列するだけでなく、AIが解析しやすい「成果」を伴った記述を意識してください。例えば、「株式会社〇〇で営業として勤務」という事実だけでなく、「株式会社〇〇にて、法人営業として新規顧客を開拓し、年間売上120%達成（売上金額：8,000万円）」のように、具体的な数字や結果を盛り込むことが重要です。AI ResumeMakerは、この「事実」と「成果」のバランスを分析し、履歴書の内容が抽象的すぎないか、具体性に欠けていないかを判断します。入力データは、Wordファイルをコピペするか、テキスト形式で直接入力します。このとき、箇条書きや改行を適切に使い、見やすく整理されたデータを入力することが、AIによる正確な読み取りを助長します。

また、使用したツールやシステム、資格名などは、正確な名称で入力しましょう。「Excel」を使う業務を行っていた場合、「表計算ソフト」と書くより「Excel」と具体的に記載した方が、JDに「Excel」というキーワードがあった場合にマッチしやすくなります。AI ResumeMakerは、入力された経歴テキストを、JDのキーワードと突き合わせ、どの用語が不足しているか、あるいは、どの用語が過剰に使われているかを分析します。例えば、JDで「コンサルティング営業」と求められているのに、あなたの経歴にその言葉が一切ない場合、「キーワード不足」として指摘を受ける可能性があります。このプロセスにより、あなたの経歴が、機械的なスクリーニングをくぐり抜けるための最適化が進むのです。

実践：AI分析結果（生成例）を確認し、スコアリングを理解する

JDと職務経歴を入力し、AI ResumeMakerの分析ボタンを押すと、詳細なATSレポートが生成されます。このレポートこそが、あなたを不合格から救うための「羅針盤」です。まず注目すべきは「スコアリング」です。AIは、キーワードの一致率、文脈の適合度、経験の具体性などを複合的に計算し、 alphabetic（A, B, C）やパーセンテージ（0～100点）などで結果を提示します。このスコアは、あなたの履歴書が現状でどのくらい「ATSに合格しやすい状態か」を示す指標です。例えば、B評価や60点台であれば、まだ改善の余地があると判断できます。AIは、単に点数を出すだけでなく、なぜその点数なのか、という理由を分解して提示します。

分析結果には、単なるスコアだけでなく、具体的な「不足キーワードの指摘」や「強み・弱みの判定」といったフィードバックが含まれます。AI ResumeMakerの生成例では、例えば「JDには必須キーワード『SFA』『CRM』が見つかりませんでした」と指摘されるかもしれません。また、「『営業経験』という表現が抽象的です。『新規開拓』や『既存顧客管理』といった具体的な業務内容を記述してください」といったアドバイスが表示されることもあります。加えて、「強み」としては「実績を数字で表現できている点がGood」と評価され、「弱み」としては「チームマネジメントの経験が不足している」と指摘されるなど、採用担当者の視点を模したフィードバックが得られます。これらの情報を読み解くことで、あなたの履歴書が、人間の目ではなく、最初に立ちふさがるAIの目を通過するためには、どの部分をどう修正すべきかが明確になります。

生成例：不足キーワードの指摘と、具体的なシシナリオ提案

AI ResumeMakerが出力する具体的な生成例を詳しく見てみましょう。仮に、ターゲットJDに「テレアポ営業経験」「SFAツール活用」というキーワードが含まれていたとします。あなたの職務経歴が、訪問営業中心で、SFAを触った経験がなかった場合、AIは以下のようなレポートを生成する可能性があります。「指摘事項: JD必須キーワード『テレアポ』『SFA』が検出されませんでした。現状の経歴では、JDとのマッチ度が低いため、書類選考突破率が低下します。」そして、シナリオ提案として、「あなたが経験した『電話でのアポイント取得』を、『テレアポ』というキーワードに書き換えることを推奨します。また、CRMツールの経験がある場合、SFAとの類似性を考慮し、『顧客情報を管理するSFA相当のツールを活用』と表現を修正すると、関連性が評価されやすくなります」といった具体的な修正指示が入ります。

このシナリオ提案の価値は、ただ「直せ」と言われるのではなく、「どう直せば、どう評価されるか」が示される点にあります。AIは、JDの文脈を理解した上で、「このキーワードがあれば、スコアが＋10点稼げる」「この表現なら、経験値がUpして見える」といった仮説を提示します。例えば、「事務作業」として記述していた内容を、「Excelを用いたデータ整理」と具体的に変更することで、IT系職種のJDで評価が高まる、といったアドバイスです。このレベルの具体的な提案に従って履歴書を修正すれば、単なる感覚的な修正ではなく、客観的なデータに基づいた効果的なブラッシュアップが可能になります。

生成例：強み・弱みの自動判定と、採用担当者目線のフィードバック

AI ResumeMakerのレポートには、キーワード分析に加え、あなたの「強み」と「弱み」を自動判定する機能もあります。これは、単に点数をつけるだけでなく、採用担当者の「人間目線」を模したフィードバックです。例えば、「強み」の項目には、「営業職としてのキャリアが一貫しており、経歴のブレがない点が評価できます」「数字を用いて成果を具体的に提示できており、信頼性が高い」といったポジティブなコメントが表示されます。これは、あなたの履歴書の中で、特にアピールすべきポイントをAIが見つけ出し、抽出してくれているのです。

一方、「弱み」の項目には、「経歴の年数に対して、実績の内容が薄く、具体性に欠ける部分があります」「主導的な業務内容が見えづらく、チーム内での役割が不明確です」といった、客観的な指摘が入ります。これは、あなた自身が「こんなことを書いたかな？」と見落としがちな点を、AIが冷静に分析し、提示してくれるものです。例えば、「チームでプロジェクトを成功させた」と書く代わりに、「チームリーダーとして5名のメンバーをまとめ、プロジェクトを成功させた」と修正することで、主体性が伝わり、採用担当者の評価を大きく左右します。この「強み・弱み」の判定により、あなたは自分の履歴書を、客観的な視点から再確認し、魅力を最大化するための修正ポイントを具体的に把握できるようになります。

実践：「どう直せばいい？」具体的なアクションを立案する

AI ResumeMakerから提示されたATSレポートを読み解いたら、次はいよいよ実践的な修正作業に入ります。ここで重要なのは、AIの指摘を単に受け入れるだけでなく、あなた自身の「言葉」に変換して、履歴書に反映させることです。具体的なアクションの立案は、単にキーワードを追加するだけでなく、文章全体の構造や表現を変えることを意味します。AIが指摘した「不足キーワード」を、あなたの経験と照らし合わせて、自然に盛り込む作業や、AIから提示された「弱み」を解消するためのアピール方法を検討します。この段階で、AI ResumeMakerが生成した「改善例」を参考に、自身の履歴書を書き換えていきましょう。

改善例：文章リライト（「事実」→「数字と成果」への変換）

AI ResumeMakerから「数字での表現が不足している」と指摘された場合、具体的な改善例を参考に、文章をリライトしていきます。修正前が「営業職として、新規開拓を担当し、売上を伸ばしました」という事実のみの記述だとします。このままでは、ATSも人間も「どのくらい売上を伸ばしたのか」という成果を理解できません。ここで、AIの改善例を参考に、数字を盛り込んだ表現に変換します。修正後は「法人営業職として、新規顧客50社を開拓し、年間売上を前年比120%（売上金額：8,000万円）に伸ばしました」となります。このように、「50社」「120%」「8,000万円」という数字を加えることで、経歴の信頼性と具体性が格段に向上します。

この「事実から数字と成果への変換」は、ATSのスコアリングにおいても非常に効果的です。多くのATSは、単語の羅列だけでなく、数値やパーセンテージを含む文脈を高く評価します。例えば、「売上を伸ばしました」という曖昧な表現よりも、「売上200%達成」という明確な数値表現の方が、求人要件とのマッチ度を正確に判定できるためです。AI ResumeMakerは、こうした数字の有無や、成果を示す動詞（「達成」「改善」「創出」など）の使用を分析し、具体的なリライト案を提示します。あなたは、その提案を受け入れ、自身の実績に合った数値を当てはめることで、圧倒的な説得力を持つ履歴書へと仕上げていくのです。

改善例：レイアウト調整（Word形式での見出し配置や強調ポイント）

文章内容だけでなく、履歴書の「見た目（レイアウト）」や「書式」もATSレポートで指摘される可能性があります。AI ResumeMakerは、Word形式での出力前の段階で、ATSが読み取りやすいレイアウトかどうかを確認し、改善点を提示します。例えば、「特殊なフォントや表組みは避け、標準的な見出し配置を推奨します」といったアドバイスです。修正例として、これまで画像やテキストボックスを使って配置していた「資格」や「スキル」の欄を、ATSが解析しやすい「箇条書き」や「標準的な段落」に変更します。また、強調したいキーワードには、太字や下線ではなく、箇条書きの先頭に配置するなど、シンプルな構造を心がけます。

具体的には、Word形式で作成する場合、見出し（H2やH3）を明確に使い、ファイル全体の構造を整理します。AI ResumeMakerが出力した内容をWordに貼り付ける際、段落設定やフォントを統一し、余計な装飾を極力排除します。これは、ATSが「テキスト情報」として正しくデータを抽出するためには不可欠なプロセスです。例えば、奖励や賞与の詳細を表形式で記載するより、箇条書きで「業績優秀賞（2025年）」のようにシンプルに記載した方が、ATSに悪影響を与えることなく情報を伝えることができます。この「レイアウト調整」により、内容の質だけでなく、機械への親和性も高め、最終的な通過率を向上させることが可能になります。

「通過率」に変えるためのブラッシュアップ術

ATSレポートによる分析と修正作業は、1度きりのものではありません。重要なのは、修正した内容を再度AIに評価させ、より良い状態に近づけるための「ブラッシュアップ」を繰り返すことです。この「迭代（いたぶ）」と呼ばれるプロセスにより、最初はB評価だったスコアがA評価に昇格し、書類選考の通過率を確実に高めることができます。AI ResumeMakerの強みは、この迭代プロセスを非常に効率的に行える点にあります。修正を加えるたびに、リアルタイムでスコアが変動し、どの調整が効果的だったかを瞬時に確認できるため、無駄な作業を省略し、最適解にたどり着くまでの時間を短縮できます。

迭代：1度目は出力、2度目は微調整、3度目は最適化

最初のステップである「1度目」は、まずはAI ResumeMakerにJDと経歴を入力し、現状のスコアと弱点を把握します。ここでは、まずは多くの情報を入力し、AIに今の状態を診断してもらいます。2度目は、AIから提示された不足キーワードや、表現の修正提案を元に、自身の履歴書を書き換えます。ここでは、特に「微調整」に注力します。例えば、AIから「『コミュニケーション能力』という表現は抽象的です」と指摘されたら、「他部署と連携し、プロジェクトの円滑な進行を促進した」「プレゼンテーションで顧客を説得し、契約に至った」といった具体的なエピソードへと書き換えます。3度目は、修正した内容を再度AIに解析させ、スコアが向上しているかを確認します。

この迭代プロセスで最も重要なのは、「3度目」の最適化です。例えば、1度目の入力で「スキル：PC操作」と記述していた場合、AIは「PC操作は具体的ではない」と指摘します。修正案として、「スキル：Excel関数とVBA自動化」と具体的なツール名や技術名に修正を加え、再度解析を実行します。この結果、スコアが「B+」から「A」に変化した画面イメージを確認することができるのです。このように、AIのフィードバックを元に具体的なキーワードに修正し、再度評価を受けることで、あなたの履歴書は求人との相性が最も高い「A評価」の状態へと最適化されます。このサイクルを回すことで、ただ「いい履歴書」が作られるだけでなく、「ATSに勝てる履歴書」が完成するのです。

入力例：「スキル：PC操作」→「スキル：Excel関数とVBA自動化」への修正

PCスキルの記述を、ATSが評価しやすい単語へと修正する例を詳しく見てみましょう。もしあなたが職務経歴のスキル欄に「PC操作：Word, Excel, PowerPoint」と漠然と記述していたとします。多くの求人では、このレベルの記述では差別化できません。AI ResumeMakerのATSレポートでは、この表現を「汎用的すぎる」と指摘し、より具体的なスキル名を推奨します。ここで、あなたは自身の経験を振り返り、「Excelでは関数を使ったデータ分析や、ピボットテーブルを活用したレポート作成、さらにVBAを用いて業務の自動化をした経験がある」という事実を再確認します。

これを元に、入力例として「スキル：PC操作」を「スキル：Excel（VLOOKUP, SUMIF, ピボットテーブル）、VBAによるマクロ作成、PowerPoint（プレゼン資料作成）」のように修正します。この修正により、AI ResumeMakerの解析エンジンは、単なる「PCが使える」以上の高度な技術力を認識し、スコアを大幅にアップさせます。例えば、IT系の職種や、事務職でもデータ処理能力が求められる職種では、この「VBAによる自動化」というキーワードが、書類選考を勝ち抜く決定打となり得ます。この修正プロセスを経て、あなたのスコアが「B+」から「A」に変化した画面イメージを確認できれば、キーワードの重要性と迭代の効果を実感できるでしょう。

出力例：修正後のスコアが「B+→A」に変化した画面イメージ

迭代プロセスを経て、スコアがどのように変化するかを具体的にイメージしてみましょう。AI ResumeMakerのレポート画面では、修正前のスコアが「総合スコア：B+（75点）」として表示されていたとします。下方には、「不足キーワード: VBA」「成果表現が不足」といった指摘事項がリストアップされています。あなたは、この指摘を元に、職務経歴の該当箇所を修正し、再度解析ボタンを押します。すると、画面がリフレッシュされ、新的なスコアが表示されます。その結果、「総合スコア：A（92点）」に変化し、かつての指摘事項が消えている、あるいは「VBAの記述を確認」といった、より微細な最終確認のメッセージに変わっているのです。

この「B+→A」への変化は、単なる数値の変化ではなく、あなたの履歴書が採用企業のATSによって「合格圏内」に入ったことを意味します。A評価に到達したレポート画面は、あなたがその求人に適合していることを客観的に示す証拠であり、自信を持って書類提出できる根拠となります。また、この画面を保存しておけば、後で他の求人に応募する際にも、「どのようなキーワード設定が有効だったか」という参考データとして活用できます。AI ResumeMakerが提供するこの視覚的なフィードバックは、感覚に頼らず、データに基づいて履歴書の品質を向上させるための強力な武器となるのです。

完璧化：Word出力前の最終チェックと、カバーレターとの連携

ATSスコアがA評価を獲得し、内容のブラッシュアップが完了したら、最後は出力形式の確認と、全体のケアレスミスをなくす段階です。AI ResumeMakerは、履歴書の内容だけでなく、最終的な出力形態についてもアドバイスを提供します。具体的には、Word形式で出力する前の最終チェック機能です。これは、書式の崩れや、表示環境による誤解を防ぐためのもので、多くの採用担当者がWord形式のファイルを開くことを想定した上で、最適なレイアウトで出力することを勧めます。

また、履歴書単体だけでなく、カバーレター（応募の手紙）と連携させることも、通過率を高める上で有効です。AI ResumeMakerには、ATSレポートの結果を元に、カバーレターを自動生成する機能もあります。履歴書で強調したキーワードや成果を、カバーレターでも再確認させることで、求人への適合度を一層高めることができます。この「履歴書×カバーレター」の連携により、書類選考という関門を、より確実に突破できるようになります。

Word出力例：AI ResumeMakerで編集した履歴書をWord形式で保存

AI ResumeMakerでATS対策が完了した履歴書を、Word形式で保存する例を見てみましょう。出力機能を実行すると、ツール内で最適化されたレイアウトや内容がそのままWordファイル（.docx形式）として生成されます。このとき、AIは「印刷用レイアウト」「Web用レイアウト」などのオプションを提示し、応募企業の指示に合わせた形式を選択できるようになっています。例えば、特定の企業から「指定の様式で提出せよ」と指示がある場合、その様式に合わせて、内容を調整した上でWord形式でダウンロードすることが可能です。

出力されたWordファイルは、すでにATSに最適化されたフォント（游ゴシックやMS明朝など）、余計な装飾を排除したシンプルな段落構成、適切な見出し配置が施されています。これにより、あなたはWordファイルを手動で修正する手間を省略でき、提出直前の最終確認（URLリンクの有無、写真の配置など）のみに集中できます。この「generated by AI ResumeMaker」という裏付けのあるWordファイルは、内容の質だけでなく、プロフェッショナルな見た目を兼ね備え、採用担当者に良い印象を与えるでしょう。

連携例：ATSレポート結果を元に、AIカバーレターを自動生成

履歴書のATS対策を終えたら、次はカバーレターの作成に移ります。AI ResumeMakerの強力な連携機能として、ATSレポートの結果を元に、AIがカバーレターを自動生成する機能があります。例えば、ATSレポートで「SFAツールの活用経験」が強みとして評価された場合、AIはそのポイントを盛り込んだカバーレターを生成します。「御社の求人にはSFAツールの活用が求められておりますが、私は前職でSFAを活用し、営業活動の効率化に貢献いたしました」といった、履歴書と矛盾しない内容を、自然な日本語で組み立ててくれます。

これにより、あなたはカバーレター作成の手間を大幅に削減できるだけでなく、履歴書と内容の一貫性を保つことができます。ATSだけでなく、最終的に人間の採用担当者が読むカバーレターに対しても、履歴書で強化したキーワードや強みを効果的に伝えることができるため、書類全体の説得力が格段に向上します。この「ATSレポート → 履歴書修正 → カバーレター生成」という一連の流れを、AI ResumeMaker一つで完結させることで、あなたは本業の仕事や面接対策に集中することができるのです。

まとめ：これであなたもATS攻略マスター

ここまで、AI ResumeMakerを活用したATSレポートの読み方から、具体的な修正、そして最終的なブラッシュアップまで、一連のプロセスを解説しました。ATS不合格のリアルな理由は、単に内容が足りないからではなく「ツール（機械）」に読まれる前提が考慮されていなかったからです。しかし、AI ResumeMakerを使えば、その機械の評価基準を可視化し、弱点を特定し、具体的なアクションを立案することが可能です。最初はB評価だったスコアも、迭代と呼ばれる繰り返しの修正を経て、確実にA評価へと昇格させることができるでしょう。

これで、あなたもATS攻略のマスターです。AI ResumeMakerを活用し、求人要件に最適化された履歴書を生成。Word出力し、カバーレターと連携させることで、書類選考の通過率を飛躍的に高めましょう。もしあなたが学生、キャリアチェンジャー、あるいは在職中で転職活動を進める newObjecであるならば、このツールはあなたの不安を確信に変える強力な味方となるはずです。まずは、ご自身の職務経歴と気になる求人を用意し、AI ResumeMakerの診断を受けてみることから始めてみてください。

AI ResumeMakerが教える！ATSレポートの読み方初心者向け完全ガイド【2026年最新】

Q. ATS（採用管理システム）の判定結果をもっとも効率よく改善するには、どうすればいいですか？

まずは、AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能を使って、あなたの現状の履歴書をATS仕様に自動変換するのが最短ルートです。具体的には、ツール上に職務経歴書を貼り付けると、AIがキーワードの密度や配置、ファイル形式（Word推奨）を瞬時に解析し、ターゲット職種に合わせてスコアリングします。JD（仕様書）を読み込ませるだけで、不足しているスキルやアピールすべき実績を自動抽出し、通過率を高める表現に書き換えます。Word形式での出力も可能なので、ATS対策をしつつ、人間の採用担当者にも読みやすい履歴書を1分で生成できます。まずはBIKSやGreenhouseなどの主要なATSが好む書式に整え、通過率を高めましょう。

Q. 自分の経歴とキャリアチェンジ先のJDを比較して、弱い部分を知りたいです。

AI ResumeMakerの「AI履歴書生成」と「キャリア設計」機能が強力に機能します。具体的な使い方は、希望する職種のJD（Job Description）と、ご自身の職務経歴をツールに入力します。AIが双方を比較分析し、経験値の不足しているスキルや、アピールすべき transferring skills（転移可能スキル）を具体的な単語（例：「プロジェクトマネジメント」「データ分析」）で提示します。これにより、「どの部分をどう強化すべきか」が明確になり、キャリアチェンジャーが陥りがちな「人事ロジックに刺さらない履歴」を回避できます。不足分は、AIカバーレターで補足説明を生成し、弱点をカバーする戦略が可能です。

Q. 履歴書のスコアは伸びるのに、面接に進むことができません。

それは履歴書とカバーレターのバランス、あるいは面接対策の甘さが原因である可能性が高いです。AI ResumeMakerでは、まず「AIカバーレター生成」機能で、履歴書だけでは伝わりきらない熱意や、職種への適合度を論理的に補強してください。次に、面接突破率を高めるために「AI模擬面接」機能を活用します。実際の面接シーンを再現した上で、あなたの経歴に特化した質問を生成し、回答のフィードバックまで提供されます。面接官が求める「深掘り回答」を事前に練習し、履歴書のスコアと面接の評価のギャップを埋めることで、内定に近づきます。

Q. 新卒や第二新卒で、経歴が少ないため履歴書に書く内容がありません。

経歴が少ない状況では、ツールの「職務要件と経験に基づくカスタム履歴書生成」機能で、ゼロベースから構成を組み立てるのが有効です。あなたの学び（単位や研究）やサークル・アルバイト経験を入力すると、AIがターゲット職種に必要な能力（例：チームワーク、課題解決力）に変換して、具体的なエピソードとして展開してくれます。また、「キャリア設計」機能を活用し、市場トレンドを踏まえた上で「将来的にどのようなスキルを磨けばよいか」という指標を得ることも重要です。これにより、経歴が薄くても、ポテンシャルと成長意欲をアピールする、HRロジックに強い履歴書を完成させられます。

Q. 履歴書を修正するたびに時間がかかるので、時間をかけずに複数の企業に応募したい。

AI ResumeMakerの最大のメリットである「スピード」と「パーソナライズ」で対応可能です。一度自身の基本情報を登録しておけば、個別のJD（仕様書）を読み込ませるだけで、その職種に最適化された履歴書を1分以内で生成・エクスポートできます。Word形式で出力して微調整した後、PDFに変換するというフローもスムーズです。さらに、AIカバーレター生成機能も連動して素早く作成できるので、大量の応募にも対応できます。これにより、時間の無駄を省き、面接対策やキャリア設計にリソースを割くことが可能になります。