ATS対策に強い！履歴書の「プロジェクト」経験の書き方ガイド【2026年版】

履歴書の「プロジェクト」経験がATSに評価される理由

昨今、履歴書の「プロジェクト」経験がATS（Applicant Tracking System、採用管理システム）によって厳密に評価される背景には、採用フローの効率化と精度向上を求める企業側の要請が強く働いています。特に2026年現在では、AIスクリーニング機能を備えたATSが多くの企業で導入されており、書類選考段階で大量の応募書類の中から最適な人材を自動抽出する役割を担っています。これは、従来の人間の目によるチェックが中心であった時代から、システムによる一次フィルタリングが不可欠な時代へと大きく変化したことを意味します。したがって、応募者はまずシステムの基準をクリアし、その後に人間の採用担当者に読まれるという二段階の審査を突破する必要があり、その扉を開く鍵こそが「プロジェクト」経験の書き方にあるのです。

採用フローにおけるAIスクリーニングの現状

現代の採用フローにおいて、AIスクリーニングは単なる補助ツールではなく、人事業務のコアプロセスとして確立しつつあります。大量の応募がある大手企業はもちろん、中規模企業でも導入が進んでおり、人材不足が叫ばれる中で人事担当者は書類選考に割ける時間を大幅に削減せざるを得ない状況にあります。AIスクリーニングは、設定されたキーワードや資格、経験年数などの數値データを基に、求人要件とのマッチ度を瞬時に計算し、順位付けを行います。このため、採用担当者の机に届くのは、スクリーニングを通過した上位数%の履歴書뿐이며、それ以外の書類は事実上、人間の目に触れる機会を失います。この現状を理解せずして、良いプロジェクト経験を記載しても、それは無駄な情報となってしまう危険性が高いのです。

人間の目を通す前にシステムに合格する重要性

履歴書を提出する際、最も重要なプロセスは、まず人間ではなくシステムに自分の価値を正しく伝えることです。ATSは、あなたが持つ技能や経験を感情や文脈ではなく、データとして読み取ります。つまり、文章の構成や表現の巧みさ以前に、システムがパース（解析）しやすい形式で情報が整理されているかどうかが鍵となります。例えば、独自のフォーマットや意図的な装飾は、システムによる文字の読み取りを妨げ、せっかの経験値が「未情報」として扱われる可能性があります。したがって、「人間が感動する履歴書」を書く前に、「システムが正しく数値データとして認識する履歴書」を設計するという発想の転換が、2026年における勝ち組就職活動の第一歩となります。

キーワード一致率とスキル評価の仕組み

ATSがプロジェクト経験を評価する際、最も重視するのがキーワード一致率とスキルの可視化です。採用側は求人票に「Python」「チームマネジメント」「コスト削減」などのキーワードを記載しており、ATSは履歴書の中からこれらの単語が含まれる頻度や位置を解析します。しかし、単にキーワードを羅列するだけでは不十分です。近年の高度なATSは、語句の前後関係（コンコンテキスト）を理解し、「Pythonを用いて」といった具合に、そのスキルがどのような状況で、どのレベルで使われたのかを判断しようとします。したがって、プロジェクト経験を記述する際は、単語そのものではなく、そのスキルが如何に業務に活かされたかを具体的な動詞とセットで記述し、システムに対して「そのスキルを確実に持っている」という証拠を提示する必要があります。

2026年版が目指す書き方の標準

2026年版の履歴書作成ガイドが目指すのは、単なるルールの変更ではなく、履歴書を通じたコミュニケーションの質を格段に高めることです。これまでは、経歴を淡々と列挙する「事実の記録」が一般的でしたが、現在では、その経歴が組織にどのような価値をもたらしたかをアピールする「成果の物語」へと転換することが求められています。企業は、あなたが何をしたか（What）だけでなく、なぜそれを行い、どのような結果（So what）を出したかを知りたいと考えています。この視点は、特にプロジェクト経験のように、具体的な行動と結果が含まれる箇所では、その真価を発揮します。

「事実」ではなく「成果」で語る構成への転換

「事実」ではなく「成果」で語る書き方への転換は、履歴書のパラグラフ構成そのものに影響を与えます。例えば、「Webサイトのリニューアルプロジェクトに参加しました」という事実の羅列は、ATSにおいても人間においてもインパクトが弱いです。一方、「既存サイトのコンバージョン率を向上させるために、UI/UXリデザインプロジェクトのリードとして参加し、ユーザビリティテストの結果を反映させた結果、離脱率を15%改善しました」という書き方は、課題、行動、結果のすべてを含んでいます。この構成に変えることで、単なる参加者から、プロジェクトの成果を創出した人物として評価される可能性が高まります。重要なのは、あなたがそのプロジェクトの「ただの実行者」ではなく、「価値創造の貢献者」であることを示すことです。

汎用性を捨て、職種に特化した情報設計

汎用的な履歴書は、あらゆる職種に対応できるように作られていますが、それ故にどの職種に対しても刺さらない、薄い内容になりがちです。2026年のATS対策では、この汎用性を捨て、志望職種に完全に特化した情報設計を行うことが推奨されています。これは、一つのプロジェクトであっても、応募先の職種に合わせて記載の重点を変えることを意味します。例えば、エンジニア職に応募する場合は、そのプロジェクトで使用した技術スタックや、コードの品質向上、パフォーマンス改善の具体的な数値を強調します。一方、プロジェクトマネジメント職の場合は、タスク管理、チームの編成、予算管理、ステークホルダーとの調整など、リーダーシップとマネジメントに関するエピソードを抽出して強調する必要があります。これにより、ATSはもとより、採用担当者に対して「この人はまさに我々が求めている人材だ」という強い印象を与えることができます。

ATSスコアを最大化するプロジェクト記述の鉄則

ATSスコアを最大化するためには、ただ経験を書くだけでなく、システムが好む形式で情報を構造化する必要があります。ATSのアルゴリズムは、一連の文章よりも、箇条書き（ブルレットポイント）や、特定のセクション（Role, Duration, Technologyなど）に明確に分けられた情報に対して高いスコアを与える傾向にあります。これは、システムが特定のデータを抽出しやすいからであり、例えば「使用技術」のような項目があれば、その中に含まれるキーワードを確実に読み取ることができます。したがって、プロジェクト経験を記載する際は、自由記述欄のように思いついた順に書くのではなく、あらかじめ定められた骨格に沿って、システマティックに情報を整理することが不可欠です。

構造化データで的理解を促進

構造化データは、ATSによる理解を促進するための最良の手段です。これは、Webサイトの構造化データ（Schema markup）が検索エンジンにページの内容を正しく伝え、検索順位を上げるのと同じ原理です。履歴書においても、各プロジェクトの記述を「Role（役割）」「Duration（期間）」「Technology（技術スタック）」「Result（成果）」といった明確なカテゴリーに分けて記述することで、ATSは各キーワードを正しく分類し、求人要件とのマッチ度計算を精密に行います。例えば、DevOpsエンジニアを目指す場合、「Infrastructure（インフラ）」というラベルの中に「AWS, Docker, Kubernetes」といったキーワードを配置すれば、そのプロジェクトがインフラ構築に関連していることが明確に伝わります。

ロール・期間・技術スタックの明示

具体的に、プロジェクト経験を記述する際には、最低限以下の3点を明示することを鉄則としてください。まず「ロール（役割）」です。これは、単に「参加した」という曖昧な表現を避け、「リードエンジニア」「プロジェクトマネージャー」「ブランディングデザイナー」など、あなたの具体的な立ち位置を定義します。次に「期間」です。これは単なる日付ではなく、プロジェクト全体の期間（例：2025年4月～2025年12月）と、ご自身の担当期間がいつからいつまでかを明確にします。最後に「技術スタック」です。これは、使用した言語、ツール、フレームワーク、ソフトウェアなどを具体的に列挙します。これらを明示することで、履歴書は単なる日記帳ではなく、あなたのスキルセットを体系的に示す「技術仕様書」へと昇華します。

箇条書き形式でのデータ整理

箇条書き形式は、読みやすさと並んで、ATS対策において非常に有効です。一文が長くなりがちな文章形式では、キーワードが埋もれてしまい、システムに認識されにくい可能性があります。一方、箇条書きは、各行が独立した事実や成果を示すため、ATSがキーワードを拾い上げ、スコアリングしやすい形式になります。ただし、注意点として、「〜でした」「〜いたしました」といった長い文章を箇条書きに使うのではなく、「キーワード：具体的な内容」という短い表現を心がけましょう。例えば、「開発環境：Python (Django), PostgreSQL」のように、コロン（:）やスラッシュ（/）を使って情報を整理することで、パーサー（解析ツール）による誤判別を防ぎ、正確なスキル評価を促進します。

数値と動詞による客観性の確保

履歴書のプロジェクト経験をアピールする際、客観性はあなたの発言の信頼性を決定づけます。「頑張った」「努力した」といった主観的な言葉は、誰が書いても同じであり、あなた独自の価値を伝えることができません。客観性を確保するためには、具体的な「数値」と、行動を明確にする「動詞」が不可欠です。数値は、あなたの成果を計測可能なものにし、動詞は、あなたがその成果を創出するためにどのような行動を取ったかを示します。この組み合わせにより、「誰が見ても量化可能な成果」として、あなたのポテンシャルを評価しやすくなります。

「〜を担当しました」から「〜を改善しました」への修正

多くの応募者が陥りがちな表現が、「〇〇を担当しました」という一文です。これは、あなたが業務を遂行した事実を示す一方で、その結果如何には触れず、あくまで「業務の実行者」であることを示唆します。これを「〜を改善しました」「〜を実現しました」といった、結果を含む動詞に修正することで、あなたが「価値の生産者」であることをアピールできます。例えば、「顧客データベースの管理を担当しました」は「顧客データベースの検索速度を50%向上させ、運用コストを年間100万円削減しました」に変えることができます。この修正により、単なる作業の実行者から、課題解決能力を持つプロフェッショナルへと評価が変わります。

売上・コスト削減・生産性向上の具体例提示

具体的な数値例として、特に効果的なのが「売上」「コスト削減」「生産性向上」の3要素です。これらは企業の経営指標と直結しており、採用担当者が「採用した場合、この人にどんな利益があるか」を具体的にイメージしやすくなります。例えば、営業プロジェクトでは「新規顧客を50社開拓し、売上を前年比120%に伸ばした」、ITプロジェクトでは「業務システムを自動化し、チームの作業時間を週あたり10時間削減した」といった記述は、具体的でありながら、あなたの貢献度を明確に示しています。もし具体的な数値を出すことが難しい場合でも、「売上向上に貢献」「業務効率化の推進」といった言葉を使い、その結果を少しでも具体的に表現する努力をしましょう。

ツール活用で時短・高品質な作成を実現

ATS対策に強い履歴書を作成するためには、専門的な知識と時間が求められます。しかし、現代では高度なAI技術を活用したツールが登場し、この難易度の高い作業を大幅に簡略化することができるようになっています。特に、AI ResumeMakerのような専門ツールを活用することで、手工作業にかかる時間を短縮し、かつ高品質な書類を仕上げることが可能になります。これにより、ユーザーは書類作成の負担から解放され、面接対策や自己分析、キャリア戦略立案といった、より本質的な就職活動に集中できるようになります。

AI ResumeMakerによる最適化フロー

AI ResumeMakerは、単なる履歴書のテンプレート提供サイトではなく、あなたの経歴と求人要件をAIが分析し、最適化するプロセスをサポートします。基本的なフローは、まずユーザーが自身の基本情報や職務経歴、保有資格などを入力します。次に、志望する職種や業種、具体的な求人票のURL（またはキーワード）を入力すると、AIがその求人に求められるスキルやキーワードを自動で抽出し、あなたの履歴書に最適な位置に配置していきます。この自動化により、人間が目視で行っていたキーワード調整や、文章の推敲作業を迅速かつ的確に行うことができます。

機能①: 履歴書最適化とキーワード自動挿入

AI ResumeMakerの中心的な機能の一つが、履歴書全体の最適化とキーワードの自動挿入です。ATSのアルゴリズムが求める重要なキーワードを、ユーザーが入力した職務経歴の中から自動で探し出し、文章の流れを崩さずに自然に組み込んでくれます。例えば、プロジェクト経験を入力した際に、AIが「この箇条書きに『マーケティングオートメーション』というキーワードを追加するとスコアが上がります」とアドバイスし、一键で修正することも可能です。これにより、専門的なSEO知識がなくても、高いATSスコアを獲得するためのキーワード戦略を実行できます。

機能②: 職務要件ベースのAI履歴書生成

入力された情報を元に、職務要件に完全に適合した履歴書を生成する機能も非常に強力です。特定の求人票を参照し、その求人が求めている人物像（Must / Want）を分析し、あなた自身の経歴の中から、その要件に合致するエピソードやスキルを自動で抽出・配置します。これにより、「汎用的な履歴書」ではなく、「この求人に特化したカスタマイズ履歴書」を短時間で作成することが可能です。特に、キャリアチェンジで自身の過去の経歴と新しい職種の接点を見つけるのが難しい場合に、AIが橋渡し役を務めてくれます。

面接対策からキャリア設計まで網羅

優れたツールは、履歴書作成だけでなく、その後のキャリアパスまで見据えた機能を備えています。履歴書が通っても、面接で落ちてしまっては元も子もありません。AI ResumeMakerは、書類選考通過後のステージも想定し、具体的な面接対策や、あなたの強みを最大化するためのツールを提供しています。これにより、ユーザーは一貫したプロフェッショナルとしての姿を、履歴書から面接、そしてキャリア全体を通して構築できるようになります。

機能③: 強みを引き出すAIカバーレター生成

履歴書だけでは表現しきれない、あなたという人間の魅力や、なぜその企業を志望するのかという動機を伝えるためのツールとして、AIカバーレター生成機能があります。AI ResumeMakerは、あなたの履歴書データと志望動機を分析し、企業が求める人物像に刺さるような、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、単に「スキルがある」というだけでなく、「なぜその企業で、そのスキルを活かしたいのか」という熱意と論理的な思考を文章で表現し、採用担当者の心を掴むための材料を提供します。

機能④: プロジェクト経験を問う模擬面接練習

履歴書に記載した「プロジェクト経験」は、面接で深く掘り下げられる可能性が高いです。AI ResumeMakerの模擬面接機能は、あなたの職務経歴やプロジェクト経験をAIが分析し、面接官がもっとも聞きたがるであろう質問を自動で生成・提示します。「そのプロジェクトで最も困難だった点は？」「なぜその技術選択をしたのか？」「失敗から学んだことは？」といった具体的な質問に、事前に回答を練習することで、本番でスムーズかつ説得力のある回答を準備できます。実際の面接シーンを再現したフィードバックにより、不安を解消し、自信を持って本番に臨むことができます。

まとめ：実践と改善で勝ち残る就職活動

ATS対策に強く、かつあなた自身の価値を最大限に伝えるプロジェクト経験の書き方は、単なる技術や知識の羅列ではありません。それは、あなたのこれまでの成果を、ビジネスの論理とシステムのルールに沿って再構成し、未来の雇用主に確信に変えるプロセスです。2026年という時代において、就職活動は「自分を売る」ことではなく、「自分の価値を論理的に証明する」ことが重要視されています。実践的なアクションを起こし、常に改善を続ける姿勢こそが、競争激烈的な就職市場で勝ち残るための鍵となります。

今日から始める3つのアクション

今日すぐに行える具体的なアクションを通じて、あなたの履歴書を現状よりも一段階上のレベルへ引き上げましょう。まずは、現在の経歴データを整理し、次にそれをAIツールを用いて最適化し、最後に提出前の最終確認を行うという、3つのステップを実行します。この小さな一歩が、大きな成功への確かな足跡となります。

既存プロジェクトの数値化・構造化

まずは、手元にある過去のプロジェクト資料や日報、報告書を確認し、経験を数値化・構造化することから始めましょう。「売上を伸ばした」という経験は、「売上を〇%伸ばした（具体的な数値）」、「チームをまとめた」は「〇名のチームをマネジメントし、タスク完了率を〇%向上させた」というように、具体的な裏付けを加えます。また、箇条書き形式で「役割」「技術」「成果」を整理し、ATSが読み取りやすい形に整備します。この作業は面倒ですが、あなたの武器となるデータベースを構築する非常に重要な作業です。

AI ResumeMakerでの自動解析と修正

構造化されたデータを元に、AI ResumeMakerを活用して履歴書を作成・修正しましょう。入力したデータを基に、AIが自動でキーワードを分析し、不足しているスキルや、強調すべきポイントを提案してくれます。特に、職務要件ベースの生成機能を使い、志望先に最適化された草案を作成し、その後、ご自身の言葉で微調整を行うというプロセスを経ることで、効率的かつ高品質な履歴書を完成させることができます。

持続的なアップデートが成功の鍵

一度作成した履歴書で完璧ではありません。市場のトレンドや技術、求人の傾向は常に変化しています。2026年版のガイドに沿った書き方を実践した後も、定期的なアップデートを続けることが重要です。常に最新の状態を維持することで、あらゆるチャンスに対応できる準備万端の姿勢を維持できます。

市場トレンドに合わせたキーワードの追加

業界のトレンドや、新しい技術・ツールの登場に合わせて、キーワードを追加・更新し続けましょう。例えば、DX（デジタルトランスフォーメーション）やAI、IoTといったキーワードは、今や多くの職種で重要視されています。自身の経験と照らし合わせ、新しいキーワードを自然に組み込むことで、時代に後れを取らない専門性の高さをアピールできます。

Word版出力と提出前の最終チェック

履歴書の作成が完了したら、必ずWord形式で出力し、提出前の最終チェックを行いましょう。Word形式で出力することで、PDFよりも多くのATSに親和性が高まります。また、提出前に、誤字脱字や、意図しないフォーマット崩れがないか、-humanの目で一度必ず確認し、完璧な状態で提出するように心がけましょう。

ATS対策に強い！履歴書の「プロジェクト」経験の書き方ガイド【2026年版】

Q1. 新卒で実務経験が少ない場合、どうやってプロジェクト経験を書けばATS対策になりますか？

新卒の方でも、学業やサークル、インターンシップ内の「プロジェクト」を実績として構成し直せば、十分にアピール可能です。まず、その経験を「いつ・どこで・誰と・何をしたか」ではなく、「目標に対する行動と結果」に変換することが重要です。具体的には、具体的な数値や成果を含めることが求められます。例えば、「飲食店の集客プロジェクトを立案し、SNSを活用して来店者数を前月比20%増加させた」といった形です。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能を使えば、あなたの経験を入力するだけで、ターゲット職種に必要なキーワードを自動で抽出・反映してくれます。これにより、経験が浅くても、採用担当者の目に留まりやすい書類を作成することが可能です。エピソードの書き方のコツを掴むのに役立つでしょう。

Q2. Web系の職種に転職したいのですが、プロジェクト経験を書く際に意識すべきことは何ですか？

Web系、特にエンジニアやプロダクトマネージャーの職種では、使用した技術スタックやフレームワーク、そして取り組んだ課題とその解決プロセスが重要視されます。「プロジェクト」を記述する際は、業務で使用した具体的なツールや言語、ライブラリ名を明記しましょう。また、ただ作業した事実を羅列するのではなく、「課題をどう分析し、どのようなアーキテクチャを設計し、結果としてパフォーマンスがどのように改善されたか」というストーリー性を持たせると効果的です。AI ResumeMakerなら、職務要件とあなたの経験を入力するだけで、これらの要素を盛り込んだカスタム履歴書を生成できます。Wordで編集したい場合も、ツール上で調整してから出力できるので、職種に合わせた微調整がしやすくなっています。

Q3. キャリアチェンジで前の職種とは異なる分野のプロジェクト経験をどうアピールすればよいですか？

キャリアチェンジの際は、前の職種での経験を新しい職種で求められるスキルに「翻訳」して伝えることが不可欠です。「プロジェクト」の内容をそのまま書くのではなく、その経験から得た「リーダーシップ」「課題解決力」「コミュニケーション能力」など、新しい職種でも通用する汎用的なスキルを抽出し、強調しましょう。具体的には、「チームのプロジェクトで〇〇という課題に直面した際、△△という方法で交渉し、結果として□□という成果を得た」という構成が有効です。AI ResumeMakerのAIカバーレター生成機能を使えば、あなたの経験と希望職種の求人要件を分析し、どう活かせるかを論理的に構成したカバーレターを自動で作成してくれます。履歴書と合わせて活用することで、キャリアの方向性の転換を明確にアピールできるでしょう。

Q4. プロジェクト経験を書く際に、具体的な数値（KPI）を出すのが難しいですがどうすればいいですか？

数値での成果が出しにくいプロジェクトでも、視点を変えることでアピール材料は見つかります。例えば、「チームメンバー5名で〇〇プロジェクトを進行し、タスク管理ツールを導入したことで、']];