「研究内容」を魅力的に！履歴書の書き方例文12選【2026年版】

履歴書の「研究内容」で差がつく理由と、注意点

履歴書の「研究内容」の欄は、単なる過去の実績を羅列する場所ではありません。むしろ、あなたという人間の「思考力」「問題解決能力」「将来性」を最も端的に示せる、貴重な自己PRの場であると言えます。なぜなら、研究活動そのものが「課題を発見し、仮説を立て、検証し、結果を導く」という一連のプロセスを含むため、その内容を深く掘り下げることで、職務と直接的に結びつく能力をアピールできるからです。特に近年は、AIやDXの波により、単なる作業要員ではなく、自律的に課題解決できる人材が企業から強く求められています。したがって、ただ研究テーマを記載するだけでなく、その中で「どのような問題意識を持ち、どのような手法で取り組み、どのような成果（数値目標）を達成したか」を明確に示すことが、書類選考を突破するうえで極めて重要になります。

一方で、多くの就職活動者が陥りがちな注意点があります。それは、研究内容が「専門的すぎたり」「逆に抽象的すぎたり」することです。特に理系の研究職志望者は、自身の研究内容の詳細さに自信を持ち、専門用語を多用して記述しがちです。しかし、採用担当者が全員その分野のエキスパートとは限りません。逆に、文系や事務職志望者は、研究内容を「 mereな作業報告」としてしまい、そこに「なぜその作業をしたのか」という目的意識や、そこから得た「ビジネス上の知見」が含まれていないケースが見られます。これらは、見落とされてしまうか、あるいは逆に「何が言いたいのか分からない」という印象を与えかねません。効果的な書き方としては、あくまで「社会人基礎力」や「職務遂行能力」に繋がるエッセンスを抽出し、具体的かつ簡潔に表現することを心がけましょう。

職種・シーン別！研究内容を魅力的に伝える書き方12選

ここでは、職種やシーンに合わせて、研究内容をどのように魅力的に変換・記述すべきか、Bad（良くない例）とGood（良い例）を比較しながら12の具体例を提示します。ご自身の経験と照らし合わせ、どのようにブラッシュアップできるか参考にしてください。

技術職・研究職向け

技術職や研究職は、専門性の高さを評価される場です。しかし、ただ実験結果を羅列するだけでなく、なぜその研究が必要だったのか、そしてその経験が将来の職務にどう活かせるのかを論理的に語れるかが鍵となります。採用側は、あなたが持つ技術的なスキル（プログラミング言語、ツール、分析手法）と、それを活かすための論理的思考力をセットで見ています。

AI・機械学習：精度向上のためのモデル改善研究

Bad: 「画像認識の精度を上げるために、CNNのパラメータを調整したり、データを増やしたりして精度を上げる研究をしました。」 Good: 「医療用画像診断のAIモデル精度向上に向け、Deep Learning（CNN）を用いた研究を行いました。既存モデルの過学習を課題とし、データ拡張（Data Augmentation）とドロップアウト層の調整を実施。結果、検証データにおける正解率を89%から94%へと5%向上させ、学会発表における審査員からの質問に対し、技術的根拠を基に的確な回答を試みました。」 解説: 技術的な手法（CNN、データ拡張）を具体的に記載し、数値目標（89%→94%）を明確にしたことで、客观的な成果がわかりやすくなっています。また、発表経験を添えることで、コミュニケーション能力のアピールにも繋がっています。

ソフトウェア開発：新機能開発と性能評価に関する検討

Bad: 「Javaを使用して、新しい機能を開発しました。バグを減らすためにテストも行いました。」 Good: 「大規模Webサービスにおける新規機能開発プロジェクトでは、JavaとSpring Frameworkを用いてバックエンドAPIを設計・実装しました。特に、処理速度の低下を課題とし、アルゴリズムの見直しとキャッシュ機構の導入を提案・実装。負荷テストにより、同時接続数5000接続時でも応答時間を現行比30%短縮することに成功し、プロジェクト完了後には、チーム全体のコードレビュー導入の提案を行いました。」 解説: 使用言語（Java, Spring）の特定と、具体的な技術的改善（アルゴリズム見直し、キャッシュ）を記載しています。30%短縮という数値効果が、あなたがもたらす価値を明確に示しています。

ハードウェア設計：回路最適化と省エネルギー化の実証実験

Bad: 「省エネを目標に回路を検討しました。そこそこ成果は出ています。」 Good: 「持続可能な社会に貢献するため、IoT機器の低消費電力化をテーマに研究を行いました。回路設計の最適化（部品点数の削減）とスリープ機能の強化を軸に、実機を用いた長期間テストを実施。その結果、待機時消費電力を従来比で40%低減することに成功し、その知見を基に、卒業研究論文として『超低消費電力回路設計における省エネルギー化手法』をまとめました。」 解説: 「なぜ研究したのか（持続可能性）」という目的意識から始まり、具体的な手法（部品点数削減、スリープ機能）、そして成果（40%低減）と、研究の全容が端的に伝わります。

クリエイティブ職・企画職向け

クリエイティブ職や企画職では、アイデアの斬新さだけでなく、そのアイデアが「なぜ必要か」「誰のためか」「どう効果を計るか」という論理的裏付けが重要です。研究内容を通じて、市場やユーザーを深く理解している姿勢と、課題を解決するための創意工夫をアピールしましょう。

マーケティング：顧客行動分析とリード獲得率向上の施策

Bad: 「アルバイト先で、販促チラシを配ったり、SNSを運用して集客を増やす研究をしました。」 Good: 「飲食店の売上向上を目指し、顧客行動分析とリード獲得率向上のための施策研究を行いました。具体的には、ターゲット層の来店傾向を分析し、ペルソナを設定。その上で、SNS（Instagram）でのターゲティング広告配信と、来店クーポンのABテストを実施した結果、クービン数を月間平均15件から45件へと伸ばし、売上への貢献度を数値で示す報告書を作成しました。」 解説: 「ペルソナ設定」「ABテスト」といったマーケティング用語を使い、具体的な数値改善（15件→45件）を提示しています。単なる作業ではなく、分析と改善のプロセスが評価されます。

プロダクト企画：ユーザビリティ検証と改善提案の取り組み

Bad: 「アプリの使い勝手が悪いと思い、自分で調べて改善案を出しました。」 Good: 「所属するサークルのマッチングアプリを対象に、ユーザビリティ検証と改善提案プロジェクトを主導しました。10名のユーザーへのインタビューとヒアリングを実施し、『マッチング後のアクション指針のなさ』を深刻な課題として抽出。具体的には、ガイドライン付きのchatbot機能を提案したところ、採用され、利用率が20%向上しました。」 解説: 「ヒアリング」という手法と、「課題抽出→改善提案→結果」というプロセスが明確です。企画職に求められる、問題発見から解決までの力が伝わります。

広告宣伝：ターゲティング精度向上とCTR改善のための研究

Bad: 「web広告の効果を上げるために、表示する画像を何種類か変えました。」 Good: 「ECサイトのリターゲティング広告において、CTR（クリック率）改善をテーマに研究しました。既存のクリエイティブの陳腐化を課題と捉え、年齢層別に3パターンのビジュアルとキャッチコピーを考案し、ABテストを実施。特に20代女性層向けにデザインを刷新したパターンでCTRを1.8%から2.9%へと向上させ、CVR（コンコンバージョン率）も約1.5倍に引き上げる成果を得ました。」 解説: 広告の専門用語（CTR, CVR）を正しく使い、数字での成果を明確に提示しています。改善に向けた仮説立案能力が伺えます。

営業・ビジネス職向け

営業・ビジネス職の研究内容は、いかに「売上」や「利益」に直結するかが最重要視されます。経験則や勘に頼った内容ではなく、データに基づいた分析と、その結果を踏まえた行動計画、そして実行力・実績が問われます。

新規開拓：業界動向分析とアプローチ効率化の実践

Bad: 「アルバイト先で、新しいお客様を開拓するために営業電話をたくさんしました。」 Good: 「フードデリバリーサービスの新規店舗開拓において、業界動向分析とアプローチ効率化の実践を行いました。従来の営業時間外の訪問が効率悪化の原因と分析し、事前に業績データを分析し、テレアポの最適な時間帯とアプローチトークスクリプトを作成。その結果、アポイント獲得率を20%向上させ、担当区域の契約締結数を月平均3件から8件へと伸ばしました。」 解説: 「データ分析」「トークスクリプト作成」といった、営業の体系的な手法を導入し、数値で効果を示しています。単なる作業量ではなく、効率化の能力が評価されます。

顧客管理：離職率低下とLTV向上のための施策立案

Bad: 「お客様への定期的な訪問やプレゼント送付を通じて、関係構築を深める研究をしました。」 Good: 「BtoB商材の営業アシスタントとして、顧客離職率低下とLTV（顧客生涯価値）向上のための施策を立案・実行しました。購入後の接触頻度が低い客層を分析し、業界動向を共有するメルマガ配信と、季度ごとの訪問面談を制度化。実施3ヶ月で解約率を5%減に抑えると同時に、追加注文による売上を月平均100万円増加させました。」 解説: 「LTV」という重要な指標を用いつつ、具体的なアクション（メルマガ、訪問面談）と、売上・解約率への具体的な数値貢献を明確に記述しています。

商談効率化：成約率向上に向けたプロセス改善の取り組み

Bad: 「営業の商談時間を短くして、たくさん回る方法を考えました。」 Good: 「法人営業の商談プロセスを見直し、成約率向上の研究を行いました。商談のステージを4段階に分け、各ステージのキックポイントを明確化し、提案書のテンプレート化を推進。これにより、商談準備時間を前月比30%短縮し、かつ、提案の精度が向上したことで、成約率を15%から22%へと引き上げました。」 解説: 「プロセス改善」「テンプレート化」という業務効率化の視点と、成約率という営業の最重要指標の改善を両立させています。

事務・管理職向け

事務・管理職の研究内容は、「業務の効率化」「コスト削減」「組織作り」といった、会社の基盤を支える力が問われます。具体的な業務フローの改善経験と、その結果として生み出した「時間的・金銭的価値」をアピールすることが有効です。

業務効率化：DX推進とペーパーレス化の導入検討

Bad: 「事務作業のペーパーレス化を進めて、書類整理をスムーズにしました。」 Good: 「事務部門のDX推進とペーパーレス化の導入検討プロジェクトに参画し、業務効率化を主導しました。既存の紙ベースの稟議書申請フローを分析し、クラウド型のワークフローシステムを導入。承認プロセスの可視化と自動化により、承認完了までの平均日数を5日から1日へと短縮し、年間で約1,200時間の業務時間を削減する成果を挙げました。」 解説: 具体的なシステム名（クラウド型ワークフロー）や、削減した業務時間（1,200時間）を提示することで、単なるペーパーレス化ではなく、DXの推進者としての貢献が明確になります。

コスト削減：購買プロセス見直しと予算管理の最適化

Bad: 「事務用品の発注方法を見直して、少しでも値段が安いものを選ぶようにしました。」 Good: 「間接部門のコスト削減に向け、購買プロセスの見直しと予算管理の最適化に取り組みました。主要な消耗品のサプライヤーを再評価し、複数社からの比較発注を制度化。また、月次の予実管理表を導入し、支出の可視化を進めた結果、購買コストを前年比15%削減し、予算超過を防ぐ管理体制を構築しました。」 解説: 「比較発注」「予実管理」といった管理手法を用い、具体的な削減率（15%）を出しています。管理職としての資質が垣間見えます。

人事施策：離職率分析と定着率向上のための制度設計

Bad: 「社員の不満を聞くアンケートを取って、雰囲気を良くする活動をしました。」 Good: 「入社3年以内の若手社員の離職率低下を課題とし、定着率向上のための制度設計に着手しました。アンケート分析とヒアリングを基に、『メンター制度』の導入と『研修カリキュラムの見直し』を提案。実施後1年で対象者の離職率を前年比50%改善させ、社内満足度調査の評価も向上させる成果を得ました。」 解説: 「離職率」という定量的な指標と、「メンター制度」という具体的な施策を結びつけています。人事担当者として、組織課題を解決する力が評価されます。

AI ResumeMakerで研究内容を強化し、書類選考突破率をアップさせる

ここまで、職種別に研究内容を魅力的に見せる書き方の具体例を12選解説しました。これらのGoodな例を作成する際、重要なのは、ご自身の経験を正しく抽出し、適切な言葉に変換することです。しかし、履歴書を書く際に、「自分の経験がどの程度アピールになるか」「どのような言葉を使えば響くか」と判断するのは、実は非常に難しい作業です。特に、自身の専門分野と異なる業界や職種に挑戦する場合、アピールポイントの切り取り方を誤り、本来持つ実力が伝わらないというケースも珍しくありません。

こうした課題を解決するためにおすすめしたいのが、キャリア支援サービスの活用です。特に、AI技術を活用した最新のツールは、あなたの経験を効果的にブラッシュアップする手助けをしてくれます。

たとえば、プロダクトName（※）のようなAIカバーレター・履歴書生成サービスなどは、あなたの持つスキルや経験、そして志望職種の求人情報を分析し、その場で最適な文章を生成してくれます。例えば、「研究内容」の欄にただ『Javaでの開発経験あり』と記入しただけの場合、AIなら「バックエンド開発におけるJava活用経験」といった、より職種にマッチしたキーワードや、具体的な成果を数値で盛り込んだ表現に自動で書き換えてくれる機能を持っています。

また、単なる文章生成だけでなく、ご自身が設定したキャリアプランや経歴に応じて、面接で聞かれそうな質問リストや、模擬面接のフィードバックを提供してくれるサービスも登場しています。履歴書に書いた内容を元に、OG面接や本面接でどのような質問が飛んでくるのか想定し、回答を作り込んでおくことで、選考の突破率をより一層高めることができます。

これから就職活動を始める学生、あるいはキャリアチェンジを検討している方々にとって、AIツールはもはや足腰の存在です。自身の経験を最大限に活かすため、そして、書類選考という関門を確実に突破するために、こうした最新のテクノロジーをぜひ賢く活用してみてください。

「研究内容」を魅力的に！履歴書の書き方例文12選【2026年版】

Q. 新卒で学術的な研究経験は豊富ですが、実務経験が少ないため履歴書の「研究内容」を書くのが不安です。どう書けば企業に評価されますか？

実務経験が少ない新卒の場合は、研究内容こそがあなたの「仕事」であり、実績をアピールする場です。ただ研究テーマを羅列するのではなく、成果やそこから得た知見を具体的に表現することが重要です。たとえば、_bad_「卒業研究では〇〇を研究しました」「データ分析を行いました」のように、業務日報的な書き方では、その先の成果が見えにくく、採用担当者に響きません。ここでは、_good_「AIを活用した画像認識技術の研究（成果：学会発表・論文掲載）」のように、研究タイトルだけでなく「成果（学会発表、論文掲載、得られた数値）」を明確に併記しましょう。ここに「なぜ取り組んだのか（課題発見力）」「どう解決したか（課題解決力）」を一言添えると、研究内容が即、ビジネスパーソンとしての強みに繋がります。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能を使えば、あなたの研究内容を職務経歴書のように見せる最適な構成に整え、キーワードを自動で埋め込んでくれます。少しの情報だけで、実務経験相当の説得力を持たせることが可能です。

Q. キャリアチェンジで応募する業界と、大学時代の研究内容が全く違います。どうアピールすれば'])??

学部・大学院の専攻が志望職種と直接関係ない場合、重要なのは「研究で身につけた思考力や業務フロー」をビジネスの成果に翻訳することです。_bad_「専攻は〇〇ですが、頑張ります」と書くと、未経験者として映り、motivationのみのアピールに終わります。_good_「大学では化学の研究をしていましたが、原因究明から実験、結果の分析、改善策の立案という一連のプロセスを経験しており、この論理的思考を御社のマーケティング分析に活かせると考えています」と、研究の「プロセス」を強みに変換してアピールします。これにより、未経験でも「即戦力となる思考回路を持つ人材」として評価されます。AI ResumeMakerの「AIカバーレター生成」機能は、あなたが提出する履歴書の内容を解析し、未経験職種との接点を見つけて自動で文章化します。履歴書とカバーレターで矛盾のないストーリーを一瞬で構築できるため、転職活動の効率が劇的に上がります。

Q. 研究職から一般職・総合職への転職を考えています。「研究内容」はどう書けば「堅苦しさ」をなくせますか？

研究職の経歴は専門性が高いため、一般職の採用担当者には「硬くて分かりにくい」「難しすぎる」と感じられがちです。これを避けるには、専門用語を極力減らし、誰にでも伝わる「ビジネス言語」に変換する必要があります。_bad_「CRISPR-Cas9を用いた遺伝子改変実験を実施した」のように、特殊な用語をそのまま使うと、理解が難しいです。_good_「新しい技術を用いて、課題解決のためのプロトタイプを作成し、効果を検証しました」のように、研究内容を「課題→解決→検証」というビジネスの定石に当てはめて書きましょう。これにより、研究職としての専門性を活かしつつ、どの職種でも通用する「問題解決力」をアピールできます。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能は、入力した専門内容を一般職でも通用する表現に自動で書き換え、キーワードを最適化します。これにより、採用担当者に「分かりやすい人材」として、より早く評価してもらいやすくなります。

Q. 研究内容は具体的に書けば書くほど良いですか？ 分量や書くべきポイントが分かりません。

研究内容を具体的に書きすぎるのもよくありません。履歴書のスペースは限られているため、端的に「成果」と「得られたスキル」を伝える必要があります。_bad_「研究内容：〇〇の研究。具体的には、まず…（長文）」と、実験の詳細を書き連ねると、要点が見えず、読み手を疲らせてしまいます。_good_「研究内容：〇〇の研究。成果：論文発表1件。学んだこと：チームでの協調性、_tgt_企業に必要な_Needs_の分析力」のように、箇条書きを活用して成果とスキルを分けて書きましょう。これにより、採用担当者は瞬時にあなたの強みを把握できます。AI ResumeMakerの「AI履歴書生成」機能を使えば、入力した情報をもとに、採用担当者が読みやすい最適な分量と構成の履歴書を自動生成してくれます。Wordでの編集も可能なので、最終的な微調整も簡単に行え、隙間時間に効率的に応募書類を完成させられます。

Q. 学会発表や論文掲載は、履歴書の「研究内容」にどう書けばインパクトがありますか？

学会発表や論文掲載は、研究職だけでなく、どの職種にとっても「成果」を証明する強力な材料です。ただ「学会発表あり」と書くのではなく、その内容や規模を簡潔に盛り込むことで、更に説得力が増します。_bad_「論文を執筆しました」「学会発表をしました」だけでは、その価値が伝わりにくいです。_good_「研究実績：国内学会（〇〇学会）での口頭発表（100件中選出）」「学術論文：英語論文を査読付き雑誌に掲載」と書くと、競争率や難易度が具体的にイメージできます。これは、ターゲット企業が求める「成果創出能力」を直接アピールできます。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能を使えば、このような「実績を数字で伝える」表現を提案してくれます。また、カバーレターで「なぜその研究に取り組み、発表に至ったのか」を補足すれば、より人間性まで伝わる魅力的な書類になります。

Q. 在職中ですが、現在の研究職を辞めて、新しい会社で研究職に転職します。現在の研究内容はどう書けば良いですか？

在職中で次の職種を探している場合、現在の研究内容は「継続的な実績」として捉えさせる必要があります。ただ「現在研究中」と書くのではなく、どのようなテーマに取り組み、どのような成果を出しているかを具体的に書き、現時点での実績を明記しましょう。_bad_「現在、〇〇の研究中です」と書くと、未完成の印象を与え、成果が見えにくいです。_good_「現在：〇〇の研究開発に従事（実績：プロトタイプ完成、特許出願中）」のように、現時点で出ている成果を明確にし、将来的な展望も含めると、積極的な姿勢が伝わります。AI ResumeMakerの「キャリア設計」ツールを使えば、市場トレンドを踏まえた上で、あなたの現在の研究内容がどのように評価されるかを分析し、アピールすべきポイントを洗い出せます。更に「模擬面接」機能で、研究内容について深掘りされる想定問答を事前に練習し、本番に備えることが可能です。

Q. 研究内容を書く際に、職務経歴書と履歴書で書き方を分けるべきですか？

職務経歴書と履歴書では、書く内容の「粒度」を変えた方が良いです。職務経歴書は詳細な経歴を記載するため、研究のプロセスや使用した機器、論文のURLなど、具体的な情報を盛り込みます。一方、履歴書の「研究内容」は、ご自身の強みや成果を端的に伝える「キャッチコピー」の役割を担います。_bad_「研究内容」の欄に職務経歴書と同程度の詳細を書くと、見栄えが悪くなり、採用担当者が目を通す時間を浪費します。_good_履歴書には「AIを活用した画像処理技術の研究（成果：論文掲載）」のように、職務経歴書の詳細な内容を要約した表現を記載し、詳細は職務経歴書で記述するようにします。これにより、採用担当者に「履歴書で興味を持たせ、職務経歴書で詳細を理解させる」という、好循環を作れます。AI ResumeMakerの「AI履歴書生成」機能は、職務経歴書の詳細な情報を入力すると、履歴書用に適切な長さに自動で要約・生成します。これにより、書類作成の工数を大幅に削減できます。

Q. 研究内容を書く際に、どうやって企業が求めるキーワードを盛り込めば良いですか？

企業が求めるキーワードを履歴書の研究内容に盛り込むには、まず求人情報を徹底的に分析し、必要とされるスキルや経験を洗い出す必要があります。その上で、自身の研究内容と照らし合わせ、共通点や類似点を言語化しましょう。_bad_「研究内容を書く際は、ただ事実を書くだけで、求人情報のキーワードを気にしない」のは、採用担当者の目を引かない可能性があります。_good_「求人：データ分析力」「研究内容：研究データの統計処理（Python使用）」のように、求人で求められているスキルを、自身の研究経験から抽出・言語化して書くことで、契合度を高められます。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能は、あなたが入力した研究内容を解析し、ターゲット職種に合わせてキーワードを自動で最適化・ハイライトします。これにより、自分では気づかなかったアピールポイントを拾い出し、採用担当者に「あなたこそが弊社で求めている人材だ」と思わせることができます。

Q. 研究内容の成果が「論文掲載や学会発表」以外に、小さな成果や失敗談も書くべきですか？

論文や学会発表という大きな成果はもちろんですが、小さな成果や失敗から学んだ経験も、あなたの人柄や成長力を示す貴重な材料になります。ただし、履歴書の「研究内容」は成果を端的に示す場所なので、失敗談を詳細に書くのではなく、失敗から得た「学び」や「次の成果」に繋げた表現に留めましょう。_bad_「実験に失敗し、苦労しました」と書くと、ネガティブな印象を与えてしまいます。_good_「実験データの解析ミスから、より正確なデータ処理プロセスを構築。以降、ミスを大幅に削減」と書くと、問題解決能力や改善力が評価されます。AI ResumeMakerの「AIカバーレター生成」機能を使えば、履歴書には書けない「失敗から得た学び」を、熱意を込めて文章化できます。カバーレターでエピソードを交えて説明することで、履歴書の硬い内容と相乗効果を生み、あなたらしさを全面にアピール可能です。

Q. 研究職の面接で「研究内容について詳しく教えて」と聞かれた時、履歴書の内容をどう活用すれば良いですか？

面接で「研究内容について詳しく教えて」と聞かれた時、履歴書に書いた研究内容をただ復唱するのではなく、その時々の相手の反応や質問のニュアンスに合わせて、深掘りして話すのが効果的です。_bad_「履歴書に書いた通りです」と答えると、面接官の「知りたい」という欲求を満たせず、コミュニケーション能力の低さを疑われてしまいます。_good_「履歴書には〇〇と書きましたが、特に苦労した点は〇〇で、それを解決するために△△を考案しました。結果、□□という成果が出せました」と、具体性とストーリー性を加えて答えましょう。AI ResumeMakerの「AI面接対策」機能を使えば、履歴書の内容をもとに、面接官から投げかけられそうな深掘り質問を自動生成し、回答の練習ができます。事前に想定問答をシミュレーションしておけば、本番でも落ち着いて、研究内容の魅力を最大限に語れるようになります。

Q. 研究内容の「成果」を具体的な数字で表現する際、どのような点に気をつけるべきですか？

研究内容の成果を数字で表現する際は、単なる数値羅列ではなく、その数字が示す「意味」や「価値」を伝えられるように心がけましょう。_bad_「実験回数：30回」「データ量：10GB」のように、ただの記録を並べても、成果の大きさが伝わりにくいです。_good_「実験を30回繰り返し、従来比20%の精度向上を達成」「データ量10GBを分析し、重要な傾向を発見」と書くと、努力の結果が數値で明確に示され、説得力が増します。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能は、入力した情報を分析し、どのような数字表現が効果的かを提案します。具体的な成果を数字で表現し、その意味を言語化すれば、ただ研究に熱心なだけでなく、「成果を出せる人材」として、企業からの評価を大きく高められます。

Q. 研究職でキャリアチェンジする際、履歴書の「研究内容」でアピールする「強み」の選び方に迷います。

研究職から他職種へキャリアチェンジする場合、自身の強みを「研究者としての専門性」ではなく、「ビジネスで活かせる汎用的な能力」に焦点を当てて選びましょう。_bad_「細胞操作が得意」「データ解析ができる」のように、専門色が強すぎると、研究職以外のポジションでは「役に立たないスキル」と捉えられてしまう可能性があります。_good_「膨大なデータから課題を抽出する分析力」「期限内に目的を達成するためのプロジェクト管理力」「未知の事象に挑戦する探求心」のように、汎用性の高い能力を抽出し、研究内容と紐付けて書きましょう。AI ResumeMakerの「キャリア設計」ツールは、あなたのこれまでの経歴や研究内容から、活かせる強みを自動で洗い出してくれます。更に「AIカバーレター生成」で、その強みを志望動機に繋げてくれるので、書類選考で「なぜ、その職種なのか」を明確に伝えられるようになります。