アイコンや図形で解析できない場合の原因と解決策｜AI ResumeMakerの診断方法と修正例

履歴書の解析エラーが発生した時の第一歩

履歴書作成において、AIツールやOCR軟體を利用してデータを抽出・最適化しようとした際、アイコンや図形、複雑なレイアウトが原因で解析エラーが発生することがあります。特に、書類を画像やPDF形式でアップロードする場合、意図しない要素が干渉して正しくデータを読み取れないケースが多々見られます。まずは、エラー画面の内容を冷静に確認し、「どの段階で失敗しているのか」を特定することが、解決への最初のステップです。焦らず、システムが表示するエラーメッセージや、アップロード直前のプレビュー画面を注意深くチェックしましょう。AI ResumeMakerのような高度なツールでも、入力元データの品質が不十分だと、解析精度が下がってしまいます。この第一歩が、以降のトラブルシューティングをスムーズに進める鍵となります。

エラーが発生した際、まず試すべきは「シンプルなデータでのテスト」です。例えば、レイアウトが複雑な既存の履歴書ではなく、まずは白紙に近い状態で手書き風の情報を入力した画像をアップロードし、正常に解析できるかを確認してみましょう。これにより、問題が「入力データの形状」によるものか、あるいは「システム側の制限」によるものかを区別できます。AI ResumeMakerは、通常、テキスト中心のシンプルな構成を最も得意としています。アイコンや装飾的な図形が多用されている場合、それらがOCR（光学文字認識）の邪魔をして、文字と画像の区別がつかなくなっている可能性があります。エラーの原因を特定するためにも、まずは入力データを分割して試行錯誤することが重要です。

また、アップロード前の具体的な確認ポイントとして、以下の3点を抑えておくことをおすすめします。1点目は「背景の有無」です。透かしやロゴ、カラフルな背景パターンが含まれていないかをチェックしましょう。2点目は「文字の認識精度」です。極端に小さいフォントや、デザイン性の高い書体は、AIに正しく読み取られないことがあります。3点目は「ファイル形式と解像度」です。汚い画質や非対応形式は、解析エラーの主要原因です。これらの基本要素をクリーンアップした上で再アップロードすれば、ほとんどの解析エラーは解消されます。万が一、これらの対策を施してもエラーが継続する場合は、より深層的な原因を探る必要があり、これがトラブルシューティングの出発点となります。

解析エラーの根本原因を特定する

解析エラーが発生する背景には、大きく分けて「データ形式の問題」と「ドキュメント内の要素の干渉」という2つの要因が存在します。AI ResumeMakerが画像やPDFを解析する際、まず行われるのがレイアウト分析と文字情報の抽出です。しかし、ファイル形式が非対応である、あるいは解像度が低すぎて画質が劣化していると、最初のレイアウト分析の段階で失敗してしまいます。また、履歴書の表面に重ね書きされた背景画像や透かし、あるいは表や罫線が複雑に絡み合っていると、AIが「これは文字なのか、装飾なのか」を判断できず、エラーとして処理を中断します。根本原因を特定するためには、これらの要因を一つ一つ切り分けていく作業が必要です。

ファイル形式と互換性の問題

多くのAI解析システムは、標準的な形式であるPDFやJPEG、PNG形式を最も安定して処理できます。しかし、WebPやHEICといった新しい画像形式や、特殊な圧縮設定が施されたPDF、スキャンデータそのままのTIFF形式などは、互換性の問題で解析エラーを引き起こすことがあります。特に、WebHEVCコーデックが使われているHEIC形式は、環境によっては正常に読み込めない場合があるため、まずはJPEGなど一般的な形式に変換して試してみてください。ファイル形式の変換は、多くのプレビューアや変換ソフトで簡単に行えるため、まずはここから疑うのが賢明です。

画像の解像度や画質も、解析精度に直接影響します。解像度が低すぎると、文字がギザギザに見えてしまい、OCRが文字として認識できなくなります。逆に解像度が高すぎると、ファイル容量が大きすぎてアップロードや処理が失敗することもあります。適切な解像度の目安としては、300dpi程度が理想的です。また、JPEG形式で過度な圧縮を行うと、ノイズが発生して画質が劣化し、文字の輪郭がぼやけてしまいます。このような画質の劣化は、特に背景色と文字色のコントラストが弱い場合に顕著に現れます。美しい履歴書を志向するあまり、薄い色の文字や模様の上に文字を重ねると、解析不能になるので注意が必要です。

画像の解像度不足と画質劣化

画像の解像度不足は、肉眼では確認できないレベルでも、AIの解析精度には致命的な影響を与えます。例えば、スマホで撮影した履歴書が手ぶれしていたり、拡大しすぎていたりすると、テキストのピクセルが崩れ、文字としての特徴を失ってしまいます。AI ResumeMakerが正常に解析できるよう、まずは鮮明でピントが合った画像を用意することが大前提です。可能であれば、スキャナーや専用のアプリを使って明るさやコントラストを調整し、背景を白く処理した上でアップロードすることを推奨します。

画質劣化の另一个の原因として、ファイルの保存方法が挙げられます。何度もコピー・ペーストを繰り返した画像や、画面を撮影したスクリーンショットは、ノイズが含まれていることが多いです。また、PDFを編集ソフトで書き出した際に、フォント埋め込みが正しく行われていないと、文字化けや表示崩れが発生し、AIが文字を読み取れなくなります。AI ResumeMakerで解析エラーが出た際は、データの保存方法や編集履歴を振り返り、できるだけ純粋な状態の画像データを用意することが重要です。クリーンなデータは、解析成功率を飛躍的に向上させます。

非対応ファイル形式（WebP, HEICなど）

近年、Webサイトの高速化やスマホのカメラ性能向上に伴い、WebPやHEICといった高効率フォーマットが普及しつつあります。しかし、これらのフォーマットは一部のAI解析エンジンやブラウザで完全に対応していないことが多く、予期せぬ解析エラーの原因となります。HEICはiPhoneの標準画像形式ですが、AndroidやPC環境によっては表示や処理ができないため、まずはJPEG/PNGに変換することを徹底してください。ファイル形式の変換は、専用の変換サイトやアプリ（※）を利用すると簡単に行えます。

PDFに関しても、作成元のソフトや設定により互換性が異なります。例えば、IllustratorやPhotoshopで作成されたレイヤー構造が複雑なPDFや、セキュリティ設定がかけられたPDFは、解析データとして不完全であることがよくあります。AI ResumeMakerが解析を拒否する場合、それは「データとして認識できない」あるいは「セキュリティリスクがある」と判断されている可能性があります。通常のWordやExcelからエクスポートしたPDF、あるいはスマホのOCRアプリで保存したPDFが最も解析しやすい形式です。まずは汎用性の高い形式への書き出しから試してみましょう。

ドキュメント内の要素の干渉

ファイル形式に問題がなくても、ドキュメント内部のレイアウトや装飾が原因で解析エラーが発生することがあります。AIは人間のように「ここは見出し」「ここは本文」という文脈を理解するのではなく、あくまで画像や配置された要素として認識します。そのため、背景画像や透かし、複雑な表や罫線が文字と重なると、文字領域が不明確になり、解析精度が著しく低下します。特に、透かし（ウォーターマーク）やロゴは、文字の背後に配置されていることが多いですが、AIにとってはそれが文字情報よりも強く認識され、干渉してしまうことがあります。

また、複雑なレイアウトも問題の原因となります。たとえば、左右に分かれた多段組のレイアウトや、写真やアイコンが文中に散りばめられている構成は、AIが文章の流れを正確に追えなくなります。AI ResumeMakerが解析する際、通常は左上から右下へ向かって順番にデータを取得しますが、配置が複雑だとその順序が狂い、文字が化けたり、抽出漏れが発生したりします。解析精度を高めるには、尽可能、単一の列で構成されたシンプルなレイアウトを意識することが大切です。

背景画像や透かし書きの影響

職種によっては、デザイン性を高めるために背景に企業ロゴや抽象的な模様、あるいは透かし書きを配置するケースがありますが、これらは解析の天敵です。AIは文字と背景のコントラストを元に文字を抽出しますが、背景が複雑であると、文字の輪郭が見分けられなくなってしまいます。また、透かし書きは薄く表示されることが多く、肉眼では区別がつきやすいですが、画質が悪い場合やコントラスト設定によっては、AIが「文字情報」として誤認識してしまうこともあります。解析エラーを防ぐためには、背景は白一色にし、透かし書きは極力控えることが推奨されます。

もし、背景画像や透かし書きをどうしても残したい場合、あるいは既存のデータにそれらが含まれている場合は、画像編集ソフトを使って背景除去を行う必要があります。背景や透かしを白抜きにしたり、文字部分だけを切り取ったりすることで、AIが文字を正確に認識しやすくなります。AI ResumeMakerを効果的に活用するなら、まずは解析用の「素のデータ」として情報をアップロードし、最適化された内容を確認してから、最終的にデザインを施すと良いでしょう。解析精度とデザインの両立を図るなら、データの管理を分けるのがコツです。

複雑なレイアウトと重なった要素

履歴書の作成において、見出しにアイコンを使用したり、表の罫線を太く应用したりすることは視覚的に分かりやすいですが、これらがAIの解析を妨げることがあります。特に、文字とアイコンが密接しており、文字がアイコンの一部として認識されたり、表の区切り線が文字の区切りとして認識されたりすると、データ構造が崩壊します。AI ResumeMakerは、シンプルなテキストデータを最も好んで処理します。要素が重なることなく、各行が独立して存在するレイアウトが、解析エラーを防ぐには最も効果的です。

具体的には、リストや箇条書きはインデントを調整して整え、写真やアイコンはテキストフローから分離して配置することが重要です。重なった要素を修正するには、ドキュメントを単純化し、装飾要素を削除してから再度解析を試す方法が有効です。AI ResumeMakerで解析エラーが出た際は、レイアウトを最小限に留めたシンプルなデータで再挑戦し、正常に解析できることを確認してから、少しずつ装飾を加えていくと、どの要素が問題の原因だったかを特定しやすくなります。

AI ResumeMakerによる診断と修正

AI ResumeMakerは、単に履歴書を生成するだけでなく、解析エラーが発生した際にも詳細な診断情報を提供し、ユーザーが問題を解決できるよう支援します。解析が失敗した場合、エラー画面やログに具体的な原因が表示されることが多いため、まずはそのメッセージを読み解くことが重要です。また、アップロード前に簡単なチェックリストを用いて入力データを確認すれば、多くのエラーを未然に防ぐことができます。AI ResumeMakerの診断機能を最大限に活用することで、手作業での試行錯誤を最小限に抑え、効率的に問題を解決できます。

エラー内容の診断方法

解析エラーが発生した際、AI ResumeMakerが表示するエラー内容には、一般的に「ファイル形式」「解像度」「レイアウト」「文字認識」といったカテゴリー別の原因が記載されています。例えば、「画像が荒く、文字が認識できません」というメッセージであれば、解像度不足や画質劣化が疑われます。「レイアウトが複雑で、データを抽出できません」というメッセージであれば、背景や表の干渉が原因だと推測できます。これらのエラーメッセージを注意深く確認し、該当する箇所を修正することが、迅速な解決へと繋がります。

エラー内容を特定するもう一つの方法として、AI ResumeMakerの内部的なログやデバッグ情報を確認する方法があります。これはやや高度な方法ですが、アップロード後の結果詳細画面や、サポートページに記載されているエラーコードを調べることで、より詳しい原因を知ることができます。例えば、特定のフォントが原因でエラーが出ている場合や、PDFのバージョン互換性に問題がある場合など、具体的な技術的要因が判明することがあります。これらの情報を元に、フォントの変更やPDFの再保存といった具体的な対処を行いましょう。

AI ResumeMakerのエラーログを確認する

多くのクラウドサービスと同様に、AI ResumeMakerも内部で処理ステップごとのログを記録しています。ユーザーが直接ログを閲覧できるかどうかはツールの仕様によりますが、エラー発生時には「 Parsing failed（構文解析に失敗）」「OCR error（文字認識エラー）」「Layout analysis error（レイアウト分析エラー）」といった分類が表示されることが一般的です。これらのログ情報は、問題解決のための最も客観的な手がかりとなります。具体的なエラー名を把握しておけば、カスタマーサポートに問い合わせる際も、的確な情報を伝えることができます。

エラーログを確認する際は、ファイルを分割してアップロードし、どの部分で失敗するのかを特定するのも有効です。例えば、1枚のPDFに履歴書とその他の書類が含まれている場合、不要なページが解析の邪魔をしている可能性があります。AI ResumeMakerが「エラーが発生しました」と表示したら、まずはファイルを小さく分け、シンプルなデータで試すというプロセスを踏むことで、原因を特定しやすくなります。

アップロード前の簡易チェックリスト

解析エラーを未然に防ぐための、アップロード前の簡易チェックリストをご紹介します。①ファイル形式はJPEG、PNG、PDFのいずれかであるか。②画像の解像度は300dpi前後で、明るくコントラストがはっきりしているか。③背景や透かし書き、ロゴなど、文字以外の要素は含まれていないか。④レイアウトは単一列で、文字と要素が重なっていないか。この4点をクリアしていれば、AI ResumeMakerの解析エンジンはほとんどの場合、正常に動作します。まずはこのチェックリストに従って、入力データを整えることから始めてみましょう。

また、ファイル名にもこだわると、トラブルシューティングが楽になります。解析用のデータには「resume_analyze.pdf」など、目的が明確なファイル名を付けて管理しましょう。複数のファイルを扱う際に、どれが解析用でどれが最終版なのかを明確に区別しておくことで、不要なエラーを減らし、作業効率を向上させることができます。AI ResumeMakerをスムーズに活用するには、データ管理の基本を徹底することも重要です。

修正例と具体的な対処法

実際の修正例を通じて、具体的な対処法を解説します。ここでは、よくある「背景画像が原因のエラー」と「OCR機能の活用」という2つのケースに焦点を当てます。AI ResumeMakerは、ユーザーが手軽に修正できるよう、様々な機能を備えています。まずは、問題が発生したデータを確認し、原因に合わせた修正を施すことで、解析成功率を大幅に高めることができます。

背景を除去して再アップロード

背景に企業ロゴや模様が入っている履歴書が解析エラーを起こす場合、最も効果的な修正は「背景除去」です。画像編集ソフト（スマホアプリやPCの標準機能でも可能）を使って、背景を白く塗りつぶす、あるいは文字と背景を分離させます。これにより、AIが文字部分だけを認識しやすくなり、解析精度が格段に向上します。背景除去後は、JPEGやPNG形式で保存し、再度AI ResumeMakerにアップロードしてみましょう。

もし、画像編集が苦手で背景除去が難しい場合、スキャナーや复印機の「文字のみ」や「ドキュメント」といったスキャンモードを活用する方法もあります。これらのモードは、元々背景を自動的に白く処理する機能を持っているため、手作業で修正しなくても、ある程度の背景除去が期待できます。まずはこれらの自動機能を試し、それでもダメな場合に手動での修正に移行すると、時間のロスを防げます。

OCR機能を活用した文字抽出

レイアウトが複雑で、AI ResumeMakerでの一括解析が難しい場合、あらかじめOCR機能を使って文字だけを抽出し、そのテキストデータをAI ResumeMakerに入力する方法が有効です。専用のOCRツールや、PDFリーダーのテキスト抽出機能を使えば、写真やアイコンを無視して、純粋な文字データだけを取得できます。取得したテキストを一旦メモ帳などに貼り付けて確認し、不要な改行や空白を整理してから、AI ResumeMakerの生成機能に入力すれば、正確な履歴書が作成できます。

この方法は、特に古い履歴書や、紙からスキャンしたデータを扱う場合に有効です。OCRで抽出した文字データをベースに、AI ResumeMakerが持つ「履歴書最適化」機能を使えば、内容を大幅にアップグレードできます。AI ResumeMakerは、テキストデータを入力することで、ターゲット職種に合わせたキーワードの提案や、強調点の自动调整を行ってくれます。まずはOCRで文字を確保し、その後にAIで最適化するという手順を踏めば、どんなに複雑なデータからでも高品質な履歴書を作成可能です。

今後の履歴書作成で失敗しないために

一度経験した解析エラーを、次回以降の作成で繰り返さないためには、作成の考え方そのものを変えることが重要です。AIによる解析や最適化を前提に、データの「生産者」としての視点を持ちましょう。具体的には、AI ResumeMakerの生成機能を活用して最初から解析しやすい形式で作成する、あるいはWord形式を活用してデータの再利用性を高めるといった対策が挙げられます。これらの習慣を身につけることで、今後の履歴書作成はirtuallyエラーなしでスムーズに進められるようになります。

AI ResumeMakerで確実に最適化

解析エラーのリスクを根本から減らす最善策は、最初からAI ResumeMakerを活用して履歴書を作成することです。AI ResumeMakerは、入力された情報を基に自動でレイアウトを構成し、最適なフォーマットで出力します。これにより、ユーザーが手作業で背景画像や複雑な表を配置する必要がなくなり、解析不能なデータが生まれる余地がなくなります。また、AIが内容を解析して職種に合わせたキーワードを自動で投入してくれるため、単に形式を整えるだけでなく、内容の質まで向上させることができます。

具体的には、AI ResumeMakerの「AI履歴書生成」機能を活用し、自身の経歴と希望職種を入力するだけで、自動的に最適化されたレイアウトと内容を作成してもらいましょう。生成されたデータはPDFやWord形式でエクスポート可能であり、そのまま提出用として使用できます。これにより、解析エラーの心配は不要になるだけでなく、プロフェッショナルなレイアウトの履歴書を短時間で作成できるという利点もあります。

自動レイアウト機能の活用例

AI ResumeMakerの自動レイアウト機能は、ユーザーがテキストを入力するだけで、デザイン性と可視性を両立したレイアウトを自動生成します。例えば、職務経歴や資格情報を入力すると、箇条書きや表形式を自動で構成し、見出しの太さや文字サイズを最適化してくれます。これにより、手作業でレイアウトを調整する手間が省けるだけでなく、AIによる解析に最適な「均一でシンプルな構成」を確実に実現できます。結果として、アップロード時の解析エラーが激減し、スムーズなデータ抽出が可能になります。

また、自動レイアウト機能で生成されたデータは、Word形式での出力にも対応しています。Word形式で出力した後、必要に応じて微調整を加えることで、よりパーソナルな履歴書に仕上げることも可能です。ただし、ここで行う調整は、テキストの修正や強調程度に留め、極端なレイアウトの変更や背景画像の追加は避けるようにしましょう。AI ResumeMakerが提供する最適化された構造を守ることで、データの整合性を保ちつつ、個性を表現することができます。

Word形式での出力と再利用

AI ResumeMakerで作成した履歴書をWord形式で出力しておくと、後の修正や再利用が非常に楽になります。PDFは編集が難しいですが、Wordなら文字の追加や修正、日付の更新が容易です。また、Word形式のデータは、再度AI ResumeMakerにインポートして再解析し、新しい職種向けに最適化することも可能です。これにより、一枚の履歴書をベースに、複数の職種に対応したバリエーションを短時間で作成できます。

Word形式での出力と再利用を徹底することで、履歴書の「生産性」が飛躍的に向上します。例えば、応募先の求人票に合わせてキーワードを追加したければ、Wordデータを開いて該当部分を書き換え、再度AI ResumeMakerの最適化機能に掛けるだけでOKです。手作業で一から作り直す必要がなく、常に最新かつ最適化された状態の履歴書を維持できます。これこそが、AI時代の賢い履歴書作成法であり、エラーを防ぐ一番の近道です。

包括的なキャリアサポート

AI ResumeMakerは、単なる履歴書作成ツールではなく、転職活動全体をサポートする包括的なキャリアパートナーです。解析エラーを解決し、最適な履歴書を作成した後は、次に進む「カバーレターの作成」や「面接対策」へとステップアップできます。これらのツールを組み合わせることで、単に書類を提出するだけでなく、選考通過率を高めるための総合的な戦略を立案することが可能になります。

カバーレター生成で志望動機を強化

履歴書だけでは伝えきれない、志望動機や熱意を伝えるためにカバーレターは不可欠です。AI ResumeMakerの「AIカバーレター生成」機能を使えば、自身の経歴と企業の特徴を入力するだけで、プロ品質のカバーレターを自動生成できます。生成されたカバーレターは、職務適合度を高めるよう設計されており、履歴書と連動した説得力のある内容となります。これにより、書類選考の通過率をさらに高めることができます。

カバーレター生成機能は、特に文章作成に自信がない方や、忙しくて時間をかけられない方にとって非常に有効です。AIが生成した草案をベースに、自身の言葉で微調整を加えることで、短時間で魅力的な志望動機を完成させることができます。履歴書とカバーレターの両方をAIでサポート 받ることで、選考官へのアピール力を最大限に高めましょう。

模擬面接で通過率を向上させる

書類選考を突破した後は、実際の面接対策が重要になります。AI ResumeMakerの「模擬面接」機能は、実際の面接シーンを再現し、ユーザーの回答に対してフィードバックを提供します。これにより、本番前に紧张を和らげ、回答のブラッシュアップが可能です。また、「面接対策」機能では、企業別の質問リストや回答カードが提示され、反復練習を通じて自信を持って面臨できるよう支援します。

模擬面接のフィードバックは、単に「合格・不合格」だけでなく、回答の具体性や論理的整合性に関するアドバイスを含む場合が多く、客観的な改善点を知るのに役立ちます。AI ResumeMakerのキャリアサポート機能を総合的に活用し、書類作成から面接対策まで一貫して行うことで、転職活動の成功率を確実に向上させることができるでしょう。

アイコンや図形で解析できない場合の原因と解決策｜AI ResumeMakerの診断方法と修正例

Q. 履歴書のスキルや経験をアイコンや図形（レベルゲージや星）で表現したのですが、AI ResumeMakerが解析できない、あるいは誤った認識をしてしまいます。どうすればいいですか？

症状：AIがスキルレベルを正しく数値化・評価できない、または図形を文字として認識できないことです。原因は、AIが画像データを正確に解釈できない点、および数値や具体的な文章表現に翻訳されていない点にあります。解決策は、まずAI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能で、元のファイルをアップロードする前に、スキルを数値や文章に変換することをお勧めします。具体的には、「語学力：TOEIC800点」「マーケティング：経験5年」といった形に書き直し、再度アップロードして解析を実行してください。Wordファイルでの入力や、ツール内の編集機能を使って、AIが誤認識しない具体的な表現に修正することで、適切なハイライトやキーワードの最適化が行われ、提出書類としての精度が格段に向上します。

Q. 履歴書に配置したグラフやチャート画像をAIResumeMakerで解析したいのですが、数値データとして認識されません。

症状：AIが画像内の数値や trend（傾向）を抽出できず、解析結果が空欄或者座りません。原因は、AIが画像データの奥行きや背景を正確に判断しにくい点、そしてOCR（文字認識）の限界です。解決策として、AI ResumeMakerの「AI履歴書生成」機能をご利用ください。具体的には、チャート画像を削除し、代わりに「売上を○○％向上」「コストを○○円削減」といった数値成果をターゲット職種に合わせて入力します。AIが職務要件と照合し、データを文章化してハイライト表示します。PNGやPDFではなくWord形式でエクスポートし、再度ご自身のPCで編集・確認することで、見栄えと正確性を両立させられます。

Q. 履歴書のレイアウトが複雑で、アイコンや図形が入っているとAI ResumeMakerで解析エラーが発生します。どう修正すればいいですか？

症状：アップロード時にエラーメッセージが表示される、あるいは解析結果が不完全になることです。原因として、AIが画像や複雑な配置を正しく解釈しきれず、データとして読み取れないことが挙げられます。解決策は、AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能で、まずはシンプルなテキスト形式のファイルを用意することです。具体的には、図形やアイコンを削除し、箇条書き形式で職務経歴や技能を再構成します。AIが自動でキーワードを抽出し、ターゲット職種に合わせた最適なレイアウトを提案します。Word出力後に微調整することで、見やすさと解析精度の両方を確保できます。これにより、採用担当者にも読みやすい書類が完成します。

Q. AI ResumeMakerでカバーレターを作成したいのですが、履歴書に図形やアイコンが多く使われていると、内容が正しく抽出されません。

症状：生成されたカバーレターが、実際の経歴やスキルとズレている、あるいは具体的なエピソードが欠落していることです。原因は、AIが画像や図形を文章情報として認識できないため、肝心の内容が抽出されない点にあります。解決策として、AIカバーレター生成機能を利用する前に、まず「AI履歴書生成」機能で、アイコンや図形をテキスト情報に変換しておきます。具体的には、職務経歴を「成果：○○（数値）」「担当業務：△△」のように明確に記述し、その内容を元にカバーレターを生成させます。これにより、AIが経歴の核心を正しく捉え、職種適合度の高いカバーレターを自動生成できるようになります。

Q. 模擬面接の質問リストが、履歴書の図形やアイコン部分をうまくカバーしてくれません。どう対策すればいいですか？

症状：AI ResumeMakerの模擬面接で、図形やアイコンで表現したスキルや実績に対する質問が出てこず、準備が偏ってしまうことです。原因は、AIが画像情報から具体的な質問を作成しにくい点にあります。解決策は、面接対策機能を活用する前に、履歴書の内容を「AI履歴書生成」でテキスト中心に整理し直すことです。具体的には、図形で表現していたスキルを「Excel：データ分析経験3年」「プレゼン：社内コンテストで優勝」といった具体的なエピソードに置き換えます。これにより、AIが経歴を深掘りした質問リストを生成し、より実践的な模擬面接の練習が可能になります。