新卒・中途向け｜ATSスコアが低い履歴書の直し方【AI ResumeMakerでチェック】

ATSスコアが低い履歴書がもたらす落選リスク

履歴書の内容が素晴らしいものであったとしても、ATS（Applicant Tracking System）スコアが低いと、その价值が採用担当者に伝わる前に書類選考で脱落してしまうリスクが高まります。近年、特に大手企業や外资系企業では、採用管理システムによる一次フィルタリングが一般的になっており、単に経歴が豊富であるというだけでは通過できない仕組みが確立されています。ATSは、応募者が提出する履歴書のテキストデータを解析し、求人要件（Job Description）に記載された必須スキルや経験、キーワードと照合して数値化するため、独自のフォーマットや表現を多用すると検知されにくくなり、結果的にスコアが低下します。具体的には、職務経歴の羅列に終始していたり、アピールしたい強みが可視化されていなかったりする文面は、アルゴリズムにとって「評価対象外」と判断されやすい傾向にあります。また、近年の採用市場では、AI ResumeMakerのようなツールを活用して最適化された履歴書が増えつつあり、対策をしていない応募書類との間には、通過率に明らかな差が生じています。このリスクを避けるためには、単に「書類を提出する」のではなく、システムと人間の両方を意識した上で、如何に自分の強みを明確に伝えられるかという視点が不可欠です。

AI ResumeMakerで履歴書を最適化する実践ステップ

高いATSスコアを獲得するための最初のステップは、現在の履歴書を正确に理解し、改善点を特定することです。AI ResumeMakerは、単なる文章生成ツールではなく、入力された職務経歴や学業実績と、志望先の求人情報を比較解析し、最適化すべきポイントを具体的に提示してくれるツールです。このプロセスは、単に文章を書き換える作業ではなく、自身の経験を「市場価値の高い情報」として再構築する作業にほかなりません。具体的には、入力フォームに現状の履歴書データ（WordやPDFからコピペ）や、志望先のJD（Job Description）を貼り付けることで、AIが不足しているキーワードや、成果が見えにくい表現を瞬時に特定します。ここで重要なのは、AIのアドバイスを鵜呑みにするのではなく、なぜその指摘がされたのかを理解し、自身の経験に合致する形で修正を加えることです。このサイクルを回すことで、単なるテンプレートへの当てはめではなく、自分自身の強みを最大限に活かした履歴書を作成する準備が整います。

入力例：職務経歴書の改善ポイントをチェック

具体的な入力例を通じて、AI ResumeMakerがどのように改善点を洗い出すのかを解説します。ここでは、新卒と中途という2つの視点から、入力データの「悪い例」としてよく見られるパターンと、AIによるフィードバックのプロセスを想定します。ユーザーは、自身の経歴をありのまま入力し、その後、AIが判定したスコアや指摘を確認し、修正案を提示されます。このプロセスにより、自身の書類が「客観的に見てどのような印象を与えるか」を把握することができ、論理的で説得力のある経歴へと昇華させることが可能です。

新卒：学業・ゼミ活動の実績を成果で表現

新卒の就職活動において、学業やゼミ活動、サークル活動などの経験は、社会人としての基礎能力を測る重要な材料です。しかし、多くの新卒応募者が犯す過ちとして、「活動内容の事実羅列」に終始してしまう点が挙げられます。例えば、「学業に勤しんだ」「ゼミで調査活動を行った」「サークルで幹事を務めた」という表現は、誰にでも当てはまる一般的な内容であり、採用担当者に「その活動で何を学び、何を成し遂げたのか」という具体的な価値が伝わりにくいです。AI ResumeMakerに入力する段階で、このような表現を含む履歴書を解析させると、AIは「数値化可能な成果」「困難な課題とその解決策」「習得したスキル」への置き換えを求めます。

具体的な入力例として、「英語の授業で単位を取得した」という記述を想像してみましょう。AIは、この表現が「語学能力」を示すキーワード不足していると指摘します。改善のためには、例えば「TOEIC800点を取得（授業外での自主学習により）」や「英語ディベート大会でベストスピーカーを獲得（論理的思考力の向上）」のように、具体的な数字や結果を付加するようアドバイスされます。同様に、ゼミ活動における「レポート執筆」であれば、「業界大手企業を対象とした市場調査レポートを執筆し、教授より特に優秀な分析であったと評価された」という形に深化させることが求められます。このように、AIは単なる事実ではなく、その経験がもたらした「成果」や「成長」を抽出する手助けをします。

また、AI ResumeMakerは、新卒者が持つ可能性を最大限に引き出すためのキーワード提案機能も備えています。たとえ実務経験がなくとも、「チームワーク」「課題解決力」「粘り強さ」といった soft skills は、具体的なエピソードと紐付けることで説得力が増します。入力の段階で、自身の経験を「いつ・どこで・何を・どのように・そして何を得たか」の5W1Hで整理して入力することで、AIがその内容をビジネスで活かせる強みに変換し、適切なキーワードを割り振ってくれるのです。これにより、採用担当者が求める人物像と、自身の経験とのマッチング度を高め、書類選考を通過する確率を高めることができます。

中途：職務要件との紐付けとキーワードの反映

中途採用においては、前職での実績そのものよりも、その実績が「志望先の事業や業務にどのように貢献できるか」が重視されます。多くの中途応募者が、自身の経歴書を「職務経歴の履歴書」のように作成してしまい、その結果、ATSのキーワード一致判定で見逃されるケースが多発しています。入力例として、「営業職として新規開拓を担当」という表現があった場合、AI ResumeMakerは、その表現が抽象的であり、具体的な販売促進施策や成果が見えていないと指摘します。

ここで行われる改善プロセスは、極めて実践的です。AIは、志望先のJDに記載されている「顧客関係管理」「SFA導入」「チームマネジメント」といったキーワードを分析し、入力された経歴をこれらのキーワードと紐付けるよう提案します。具体的には、「新規開拓」を「SFAツールを活用したデータ分析に基づき、アポイント獲得率を前年比150%に向上させた」という形に変換します。この際、AIが自動的に「Roe（投資収益率）」や「KPI管理」といった専門用語を補完してくれることで、専門性の高い経歴へと昇華します。

中途採用の另一のポイントは、経歴の「横展開」です。「特定のプロジェクトでのみ使用したスキル」を「他部署や次期職種でも通用する汎用的な能力」として再定義する必要があります。AI ResumeMakerは、入力された具体的な業務内容から、汎用性の高いスキルを抽出し、履歴書上でのアピール機会を増やします。例えば、小規模なチームでのプロジェクト管理経験であっても、AIが「プロジェクトマネジメント」「リーダーシップ」といった管理職に求められるキーワードを付与し、スコアを向上させる手助けをします。これにより、単なる「作業者」ではなく「貢献者」としての地位を確立し、採用担当者の目に留まりやすくなります。

生成例：AIが作成した最適化後のサンプル

入力とフィードバックを受け、AI ResumeMakerが最終的に生成するサンプルは、単に見た目が整ったものではなく、ATSスコアと人間の採用担当者の両方に対応した「最適化された履歴書」です。具体的な生成例を確認することで、その有用性を実感できるでしょう。ここでは、上記の入力例（新卒・中途）が、どのような出力形式に変換されるのか、そしてその結果がもたらす効果について触れます。

Word/PDF出力：そのまま提出できるフォーマット

AI ResumeMakerで生成された履歴書は、そのまま提出可能という点で非常に実用的です。多くの就活生や職業人は、履歴書作成ツールを使い倒した後、最終段階で「形式が崩れる」「印刷した時に見栄えが悪い」といった問題に直面しますが、このツールはWord（.docx）およびPDF形式でのエクスポートに対応しています。

具体的には、生成された内容をWord形式でダウンロード（取得）した場合、一般的なビジネス文書として適切なフォント（游明朝やMS明朝など）や行間隔、文字サイズが自動で設定されます。これは、採用担当者が履歴書を開いた瞬間に「読みやすい」「丁寧である」という印象を受け、心理的な好印象につながります。また、PDF出力機能は、提出先の指示に合わせた汎用性の高い対応が可能であり、端末依存なく畫像が崩れずに表示されるため、安心して提出できます。

特に、ATSスコアを重視した生成プロセスを経ているため、見た目だけでなく、内部データの構造も最適化されています。見出しタグや項目の区切りが適切に管理されているため、提出先のシステムが解析を行っても、正しく内容を認識し、スコアリングに反映させることができます。つまり、人間目線のデザイン性と、システム目線の構造化の両方を同時に満たすフォーマットで出力される点が、最大の強みと言えます。

ATSスコア向上：採用担当者に読みやすい構成

生成サンプルの最大の特徴は、その構成の明晰さにあります。AIは、自身が学習した数千件以上の採用データに基づき、採用担当者が最も重要視する情報をドンピシャで文章の上位に配置します。具体的には、単なる「職務経歴」の羅列ではなく、「スキルの要約」「職務経歴」「成果・実績」「資格・教育」など、採用のプロが求める項目に自動で分割・整理します。

例えば、中途採用の生成例では、職務経歴の各項目ごとに「キーワード密度」を計算し、重要な技術や業務内容が目立つように強調表示（太字や箇条書き）が施されます。これにより、忙しい採用担当者が数秒で「この人は自社が求めている人材か」を判断しやすくなり、書類選考でのミスマッチを防ぎます。また、文章の表現も「主体的かつ客観的な表現」に統一されており、自信がある印象を与えつつ、過度な自己アピールにならないバランスを保ちます。

ATSスコア向上という点では、生成された文章に含まれるキーワードの豊富さが貢献します。入力データを分析し、不足しているスキルや経験を、違和感がない範囲で文章中に自然に織り交ぜることで、システムによる検索・一致率を高めます。この結果、単に「提出した」という状態から、「確実にシステムとヒトの両方へのアピールに成功した」という状態へと履歴書の質を引き上げます。

迭代：入力例から生成結果を磨き上げる手順

一度生成された結果で満足せず、より完璧に近づけるための「迭代（ループ）」のプロセスが、AI ResumeMakerの真価を発揮する場面です。これは、生成結果をベースにさらにフィードバックを得て、条件調整を行うことで、より適合度の高い履歴書にブラッシュアップする作業を指します。この作業は、単なる修正ではなく、AIと対話しながら自分自身の「キャリア価値」を磨き上げる作業と捉えることができます。

フィードバック：AIアドバイザーの指摘を反映

一度生成された履歴書に対して、AI ResumeMakerはさらに深いレベルでのフィードバックを提供します。例えば、生成された文章に対して「この成果の根拠が不明確です」「表現が主観的すぎます」といった指摘や、ATSスコアの弱点となる「キーワードの偏り」「文書長の過不足」を具体的に示します。ここでは、AIアドバイザーの視点を冷静に受け止め、なぜそのような指摘がされたのかを分析します。

ユーザーは、このフィードバックを元に、元の入力データ（職務経歴など）を再度見直します。指摘された箇所が、具体的なエピソード不足や、成果の数値化不足が原因である場合、自身の記憶やデータを掘り起こし、より具体的な情報を入力します。この「入力修正」のプロセスが、単なる文章修正とは一線を画します。 Neural Data（脳内の情報）を整理・構造化し、AIが理解しやすい形で再入力することで、次回の生成精度が飛躍的に向上します。

具体的には、「チームを牽引した」という表現を「5名のチームを編成し、週1回のMTGを開催」という事実情報に置き換え、再入力します。AIは、この具体的なデータを元に、「リーダーシップ」「チームマネジメント」といった適切なキーワードを付与し、より説得力のある文章を再生成します。このサイクルを2〜3回繰り返すことで、当初は伝わり辛かった自身の強みが、明確な根拠とともに浮き彫りになります。

再生成：条件調整でより適合度の高い履歴書に

フィードバック反映の次は、再度の生成です。ここでは、単に修正するだけでなく、AIに対して「より志望企業に近づける」という条件調整を行います。例えば、「生成された履歴書のトーンを、より保守的な金融機関向けに」「ITスタートアップ向けの熱意が伝わるように」といった指示を追加で与えることで、層に合わせた最適化が可能です。

Iniialな生成例が「汎用性の高い履歴書」だった場合、この段階では「特定の職種・業界に特化した履歴書」へと変貌します。AIは、入力された志望動機や、過去の生成履歴を参照し、条件に合致する最適な表現を選択します。例えば、技術職向けであれば、具体的な技術スタックや開発環境への言及を強化し、營業職向けであれば、売上成長率や顧客獲得数を前面に打ち出します。

この繰り返し（迭代）により、最終的に完成する履歴書は、あなたの経歴そのものでありながら、志望先が求めている人物像に完璧に近づいた「最適解」になります。単にデータを入力して出力を受け取る受動的な利用ではなく、AIの能力を最大限に引き出し、自分自身のキャリアを最適化するという能動的なプロセスを通じて、確実な書類選考通過へと繋げます。

より通過率を高めるためのカバーレターと面接対策

履歴書の最適化が完了したら、次は選考通過率をさらに高めるための「書類の追加要素」と「面接対策」に移ります。ATSスコアが少しでも高い履歴書を作成しても、提出先によってはカバーレター（職務経歴書）の提出が必須となるため、これに対応した準備が必要です。また、書類選考を突破した後の面接で如何に印象を残すかが、最終的な内定獲得には不可欠です。AI ResumeMakerは、履歴書作成だけでなく、これらの関連工程も包含したサポート体制を整えています。

AIカバーレター生成：強みを伝える文章作成

カバーレターは、履歴書だけでは伝わりきらない「志望動機」や「熱意」、そして「強み」を論理的に示す場です。しかし、書き方のコツを知らないと、単なる自己PR文になってしまい、採用担当者を惹きつけることができません。AI ResumeMakerのカバーレター生成機能は、履歴書のデータを元に、論理的で説得力のある文章を自動で作成します。

テンプレート利用：職種に合わせた最適な表現

AIカバーレター生成機能は、単なる定型文を出力するわけではありません。ユーザーが前工程で作成した最適化済み履歴書のデータを読み取り、「あなたのどの強みを、どのように志望企業の課題解決に結びつけるか」を計算します。例えば、ITエンジニア志望であれば「技術的探求心」と「論理的思考力」を、販売職志望であれば「コミュニケーション能力」と「傾聴力」を軸に、具体的なエピソードを織り交ぜた文章を生成します。

生成プロセスにおいては、職種に合わせた「テンプレート」を自律的に選択・適用します。これは、数千件以上の成功例を学習したAIが、現在の職種で最も効果的な文章構成（序論・本論・結論）を自動で選択することを意味します。これにより、ユーザーは難しい文章作法を学ぶことなく、専門性の高いカバーレターを短時間で完成させることができます。

編集・調整：Wordエクスポート後の微調整も可能

生成されたカバーレターも、履歴書同様にWord形式でエクスポート（取得）可能です。これにより、提出直前まで微調整を加えることができます。例えば、応募先企業の社名や、具体的な事業内容に合わせて、語句を一つ変更するだけで、パーソナリティの伝わる文章に仕上がります。

また、提出形式が企業の採用サイト上の入力欄である場合、テキストエディタで整形してから貼り付ける必要が出てきます。Word形式で出力されているため、文字数制限や改行位置の確認が容易になり、提出直前のミスを防ぐ役割も果たします。このように、AIが生成した「完成品」を、ユーザーが「最終製品」へと仕上げる柔軟性を兼ね備えています。

面接シミュレーション：AI模擬面接で弱点を克服

書類選考を通過した後、最大の関門である面接に備えます。多くの人は、想定外の質問や、緊張による回答の詰まりに苦しみます。AI ResumeMakerの面接シミュレーション機能は、実際の面接に近い形式で質問を投げかけ、ユーザーに回答を求めることで、本番までに弱点を克服するのを支援します。

Q&A練習：実際の質問に近い形式で回答をブラッシュ

AI模擬面接では、志望職種や業界、そして生成された履歴書の内容に基づき、実際の面接官が投げかけるであろう質問リストが生成されます。「自己PR」「ガクチカ」「志望動機」「逆質問」といった定番項目はもちろん、履歴書の経歴に基づいた深掘り質問にもリアルタイムで対応します。

ユーザーは、音声またはテキストで回答し、その内容をAIにフィードバックしてもらいます。この「回答のブラッシュ」は、単に正しい情報を伝えるだけでなく、如何に「熱意」や「思考プロセス」を相手に伝えるかを学ぶ場となります。

フィードバック：回答の論理構成と具体性を確認

AIは、ユーザーの回答内容を分析し、論理構成や具体性について客観的な評価を下します。例えば、「回答が長く、核心が伝わりにくい」「具体例が不足している」「志望企業への志向性が弱い」といった指摘や、改善のヒントを提示します。

このフィードバックを元に、回答を書き直し、再度シミュレーションを実施します。この繰り返しにより、本番での回答の質が格段に向上し、結果的に面接官への好印象に繋がります。AIによる日頃のトレーニングは、緊張を和らげ、自信を持って面接に臨むための強力な武器となるでしょう。

転職成功率を上げる全体像と次のアクション

本記事では、ATSスコアが低い履歴書がもたらすリスクを解説し、AI ResumeMakerを用いた具体的な最適化ステップ、さらにはカバーレターおよび面接対策まで、一連の流れを解説しました。転職や就職の成功は、運や実力だけではなく、如何に自身の価値を正しく「伝える」かというプロセスにかかっています。

正しいツールを活用し、自身の経歴を客観的に分析・最適化し、面接まで万全の体制を整えること。これら一連のアクションこそが、確実な内定獲得へと繋がる最も効率的なルートです。まずは、自身の現状の履歴書をAI ResumeMakerでチェックし、どの部分に改善の余地があるのかを把握することから始めてみてください。

新卒・中途向け｜ATSスコアが低い履歴書の直し方【AI ResumeMakerでチェック】

Q. 私の履歴書はATSスコアが低いと指摘されました。具体的にどこを直せばいいですか？

ATSスコアが低い主な理由は、採用担当者が求めるスキルや経験が分かりやすく表現されていないことです。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能を使えば、その壁を一気に越えられます。まずは、あなたが応募したい求人票（JD）のコピーと、あなたの職務経歴やスキルをツールに貼り付けてください。AIがJDのキーワードとあなたの経歴を瞬時に比較し、何が足りていて、何が不足しているかを具体的に洗い出します。例えば、「チームマネジメント経験」という言葉がJDにあるのに、あなたが「チームを牽引した」とだけ書いている場合、「何人のチームで」「どのような成果を出したか」を具体的に書き加えるようアドバイスしてくれます。これにより、単に経験を羅列するだけでなく、採用側が求める評価軸に合致する履歴書へと変えることが可能です。

Q. 応募先の企業に合わせて履歴書を書き直すのが面倒です。効率化する方法は？

志望企業ごとに履歴書をカスタマイズするのは、確かに手間と時間のかかる作業です。AI ResumeMakerの「AI履歴書生成」機能は、この作業の劇的な効率化を実現するためにあります。あなたの基本的な経歴やスキルデータを一度登録しておけば、あとは応募したい求人票（JD）の内容を入力するだけで、その職種に最適化された履歴書を自動生成できます。例えば、Webマーケティング職に応募する場合と、プロジェクトマネジメント職に応募する場合では、アピールすべき経験の切り口が異なります。AIが職務要件とあなたの経験を紐付け、強みが伝わる形で文章化してくれます。生成後はオンラインで編集も可能なので、微調整をしてからPDFやWord形式で出力できるため、複数の企業に効率的にアピールできます。

Q. 履歴書だけでなく、カバーレターもATSに対応させたいのですが。

履歴書と同じく、カバーレターもATSで評価されることがありますが、書く内容に悩むことが多いかと思います。AI ResumeMakerには「AIカバーレター生成」機能があり、履歴書と連携して自動作成します。この機能は単なるひな形を提供するだけでなく、あなたがツールに入力した職務経歴や、応募先の求人票のキーワードを活用して、企業ごとにパーソナライズされたカバーレターを生成します。これにより、あなたがなぜその企業で働きたいのか、あなたのどんな能力が貢献できるのかを、論理的かつ熱意を持って伝えることができます。カバーレターは履歴書とセットで企業の第一印象を決定づける重要な要素です。ATSスコアが低いと感じたら、カバーレターも含めて総合的な見直しをツールで行うのが効果的です。

Q. 履歴書を修正したはいいけど、面接でどうアピールすればいいか不安です。

履歴書が良くなっても、面接で言葉にならなければ意味がありません。AI ResumeMakerの「AI模擬面接」と「面接対策」機能は、その不安を解消するためのトレーニングパートナーです。まず「AI模擬面接」では、実際の面接官のように質問を投げかけてくるので、あなたの回答を録音して練習できます。AIが回答の内容や話し方に対してフィードバックを返すので、客観的な改善点が明確になります。さらに「面接対策」機能では、あなたの履歴書内容から、面接官が深掘りしそうな質問リストを自動生成します。事前に「なぜそのプロジェクトを担当したのですか？」「失敗から何を学びましたか？」といった質問への答えを準備し、回答カードとして管理しておくことで、本番でも calm 且つ的確な回答ができます。履歴書の修正と並行して、面接対策まで一貫して行えるのが強みです。

Q. この先のキャリアまで考えながら、履歴書を書き直すことはできますか？

はい、可能です。履歴書をただ過去の経歴を記載するだけでなく、将来のキャリアビジョンを明確に示すことで、より説得力が増します。AI ResumeMakerの「キャリア設計」機能を使えば、市場のトレンドやあなたの経験を踏まえた上で、今後のキャリアパスや年収アップの可能性をシミュレートできます。例えば、技術職からマネジメント職へのキャリアチェンジを考えている場合、どのようなスキルを身につけるべきか、どのくらいの年収を目指せるかのヒントが得られます。この情報を活用して、履歴書の「志望動機」や「自己PR」の欄に、「将来的には〇〇な役職で貢献したいと考えており、そのために現在△△なスキルを磨いています」といった形で、未来志向のアピールを盛り込むことができます。これにより、単なる作成ツールではなく、あなたのキャリアを長期的に支援してくれるパートナーとして活用できます。