新卒の履歴書「プロジェクト」欄で差をつける重要性
新卒採用の選考において、履歴書の「プロジェクト」欄は、単なる学業や部活動の経歴を羅列する場所ではありません。ここは、あなたの「実践力」「課題解決力」「数値思考」をアピールする、最も重要なセクションの一つです。多くの学生が経験をそのまま記載するため、採用担当者の目を引くためには、具体的な成果やそこから得た知見を効果的に伝える必要があります。特に、AIResumeMakerのような最新ツールを活用し、職種に合わせた最適な表現を施すことで、他の志望者との差を大きく開くことが可能です。
具体的な差は、職務経歴ではなく「経験から得た成果」の語り方にあります。例えば、単に「バイトをしていた」と書くだけでなく、「人手不足の状況下で業務フローを見直し、生産性を○○％向上させた」と数値で示すことで、即戦力としてのポテンシャルを評価されます。AIResumeMakerは、あなたが経験した内容を入力するだけで、このような企業が求める評価転換のフレーズを自動提案するため、採用担当者の心を掴む履歴書を効率的に作成できます。
また、プロジェクトの書き方一つで、志望動機や自己PRとの整合性も高まります。履歴書に記載した経験と面接時の話が噛み合っていないと、経歴捏造と疑われる可能性もありますが、AIResumeMakerが提供する構造化された記述例を参考にすれば、一貫性のある自己アピールが可能になります。まずは、職種別のBad/Good例を参考に、自身の経験をどのようにブラッシュアップすべきか理解を深めましょう。
職種別で見る！履歴書プロジェクトのBad/Good実例集
職種によって企業が求める能力は異なります。ITエンジニアには「技術力と論理的思考」、営業には「成果と数字」、事務職には「正確性と効率化」、クリエイティブ職には「センスと実行力」が重視されます。ここでは、具体的なBad例とGood例を職種ごとに提示し、どのような点を修正すべきか解説します。単に経験を埋め込むのではなく、どう見せるか、そしてどう語るかが勝負の分かれ目です。
IT・エンジニア職
IT・エンジニア職の採用では、技術的なスキルセットはもちろんのこと、いかに主体的に開発に参加し、課題を解決できるかが見極めのポイントになります。技術用語を羅列するだけでなく、その技術を用いて何を成し遂げたか、具体的な成果やデータで示すことが重要です。特に、近年の採用では、OSSへの貢献やGitHubのスター数など、公開されている実績を重視する傾向にあります。
Bad: クラウドファンディングサイト制作（大学の授業課題）
この書き方の問題点は、あくまで「授業課題」であり、主体性が感じられない点です。また、具体的な技術スタックや成果が明記されておらず、 어떤 기술을 사용했는지、どのような影響があったかが不明瞭です。採用担当者は、単なる課題提出で終わっていないか、チーム開発でどのような役割を果たしたのか知りたいと考えます。表現が抽象的であり、面接で深掘りする際の話のきっかけにも乏しいため、 BIографy的印象が薄れます。
Good: 画期的なECサイトをAWSで構築。アクセス数を月間1,500まで伸ばした
Good例では、使用技術（AWS）、目的（ECサイト構築）、そして具体的な成果（月間アクセス数1,500）を明確に記載しています。このように数値を盛り込むことで、単なる「経験」から「実績」へと印象が変わります。AWSを活用した経験や、アクセス数を伸ばした具体的な施策（SEO対策や広告運用など）について、面接で語ることで、エンジニアとしての論理的思考力をアピールできる材料になります。
Bad: アプリ開発（个人プロジェクト）
「个人プロジェクト」という言葉だけでは、そのモチベーションや開発規模、技術的深度が伝わりません。また、開発後の評価や運用状況がわからず、採用担当者からすれば「作りかけのアプリかもしれない」「技術的な評価が不明」という印象を与えてしまいます。エンジニアとして成長するための学習意欲や、摩耗する技術を追いかける姿勢が感じられない点がデメリットです。
Good: Flutterを使用してタスク管理アプリを開発。GitHubで100starを獲得
技術スタック（Flutter）、アプリの種類（タスク管理）、そして第三者からの評価（GitHub 100star）を明記することで、客観的な実績を提示できています。GitHubのスター数は、技術者コミュニティからの认可度を示す指標の一つであり、採用担当者にとって「需要のある」技術を扱える人材であると判断されやすいです。自ら課題を見出し、それを解決するプロダクトを公開したという主体性も伝わりやすくなります。
営業・マーケティング職
営業・マーケティング職は、成果が数値で明確に測定される職種です。経験年数よりも、いかに実際の売上やリード獲得に貢献したかが重視されます。Bad例は「プロモーションをした」という事実の羅列に留まり、Good例は「売上を○○％向上させた」という結果を強調しています。AIResumeMakerを活用すれば、経験を売上貢献へと変換するための適切なキーワードを自動提案してくれます。
Bad: 飲食店のプロモーション企画を立案した
「企画を立案した」という事実は伝えられますが、それが店舗にどのような利益をもたらしたかが不明です。立案しただけで実行されなかった可能性や、実行された結果が芳しくなかった可能性も懸念されます。営業・マーケティング職では、企画力よりも「実行力」と「結果」が評価対象となるため、この書き方ではアピール力が弱まります。
Good: SNSを活用した新規客集め企画を立案・実行。売上を前期比120%に向上
使用した媒体（SNS）、取り組み内容（新規客集め）、そして定量的な成果（前期比120%）の3要素を網羅しています。これにより、採用担当者は「この人は自ら企画し、実行し、その結果を数値で管理できる人材だ」と判断できます。数字を出すことで、面接官の興味を引き、深掘り質問への回答も具体化しやすくなります。
Bad: 大学祭の実行委員（渉外担当）
役職名だけで、具体的な業務内容や成果が不明瞭です。「渉外担当」という言葉は、企業によっては人事部や総務部の業務と捉えられ、営業職としての適性が見えにくい場合があります。何をしたかではなく「何を成し遂げたか」が重要視されるため、単なる役職名の羅列は避け、具体的な活動内容に落とし込む必要があります。
Good: 企業協賛金の獲得に成功。前年度比で150%の契約金額を確保
営業職の本質である「金額を稼ぐ力」を具体的に示しています。前年度比150%という数字は、単に協賛金を獲得しただけでなく、前人を上回る成果を出したことを示唆しています。交渉力や提案力、そして目標達成への執念が伝わる表現であり、営業職としてのポテンシャルを存分にアピールできます。
事務・総合職
事務・総合職では、正確性、業務の効率化、そしてマネジメントや調整能力が求められます。Bad例は「ボランティア活動」など、志望動機との関連性が不明瞭な活動を記載する傾向にあります。Good例は、その活動の中で「どのような業務改善（特にDX化や属人化の解消）」をしたかを示しています。AIResumeMakerは、事務職に求められる「効率化」や「管理」といったキーワードを自然に文章に組み込む手助けをします。
Bad: 図書館でのボランティア
ボランティア精神や奉仕活動は評価できますが、事務職としての業務能力を示すには不十分です。図書館で何を担当し、どのような課題を解決したかがわからなければ、職務適性の判断材料になりません。面接官は、この経験から何を学び、事務職でどう活かせるのか知りたいと考えます。
Good: 蔵書データのデジタル化プロジェクトを主導。業務時間を30%短縮
「デジタル化」という現代的なキーワードと、「業務時間30%短縮」という効果をセットにしています。これにより、ITリテラシーと業務効率化の意識の高さがアピールできます。事務職は単純作業だけでなく、{}]の流れを改善する提案力が重視されるため、非常にGoodなアピール内容です。
Bad: サークルの会計担当
「会計担当」という役職名は、金銭管理の経験を示唆しますが、具体的な管理規模や業績について言及がないため、実務経験としての重みが薄れます。多くの学生が経験する範囲内の活動であるため、差別化にはつながりにくいです。
Good: 年間予算500万円の執行と管理を担当。赤字解消に貢献
管理規模（年間予算500万円）と具体的な成果（赤字解消）を示すことで、単なる会計担当者から「経営視点を持つ人材」へと印象を変えています。総合職として、予算管理や财务 insightを有していることを示す強力な証拠となるため、採用担当者の目を引くことができます。
クリエイティブ・-Based職
クリエイティブ職は、作品のクオリティやオリジナリティ、そしてターゲットへの訴求力が問われます。Bad例は「学業や部活動の記録」に留まることで、創造性や実務への適用可能性が見えにくいです。Good例は、プロの世界で通用するような「企画・制作・成果」という一連の流れを体現しています。
Bad: 文学部の卒業論文（日本文学について）
文学への造詣の深さは伝わるものの、クリエイティブ職（特にWebや広告、ゲームなど）で求められる「現代的な発信力」とは結びつきにくい場合があります。また、論文執筆という孤高な作業ではなく、チームでの制作や他者とのコミュニケーション能力も見られるため、アピールとして不十分です。
Good: 「若者向け読書アプリ」のコンセプト設計とプロトタイプ作成
「読書」という古典的なテーマを現代的な「アプリ」という媒体に落とし込んだ点に、クリエイティブ職としての変換力・発想力が光ります。コンセプト設計からプロトタイプ作成までの一連の工程を経験していることは、実務への適用可能性を示唆しており、企業側にとって魅力的な経験です。
Bad: 写真部での活動
「活動」という言葉だけでは、撮影した写真のクオリティや、その写真が誰に向けたものか、どのような目的で使われたかがわかりません。あくまで趣味の延長線上に見えてしまい、プロとしての力量を測るのが難しい表現です。
Good: 地域創生のための観光PR用フォトブック制作（100冊完売）
目的（地域創生・観光PR）、媒体（フォトブック）、そして具体的な成果（100冊完売）を明記しています。これにより、単なる撮影技術だけでなく、ターゲットを意識した制作力と、それをビジネスに繋げた実績が伝わります。100冊完売は、作品としての魅力と販売力の両方を示す証拠となり得ます。
AI ResumeMakerで実現する最適な履歴書作成
これまでに紹介したGoodな書き方を、自身の経騴に適用するのは想像以上に時間と労力を要します。AIResumeMakerは、あなたが入力した経歴データを解析し、職種に合わせて最適なキーワードや成果表現を自動提案するクラウドサービスです。これにより、経験が乏しくてもプロ並みの履歴書を作成することが可能になります。手軽に、しかし本質的な強みを伝えるための機能を備えています。
職種に合わせた「プロジェクト」の書き方最適化
AIResumeMakerのコア機能は、単なる文例の提示に留まらない点です。あなたが志望する職種、例えばSEかWebデザイナーか、営業か事務職かによって、強調すべきキーワードや語彙を自動で振り分けます。これにより、閲覧する採用担当者に対して「この求人にぴったりの人材だ」という印象を与え、ES通過率を高めることを目的としています。
AIが強調すべきキーワードを自動提案
あなたが「大学でPCを操作していた」と入力した場合、AIResumeMakerは「Word/Excelの操作経験」ではなく、職種に応じて「データ分析」「業務効率化」「タスク管理」といった、より実務に近いキーワードへの変換を提案します。特に、IT職種であれば「GitHub」「AWS」、マーケティング職であれば「SEO」「コンバージョン」など、最新の業界用語を自然に文章に組み込む手助けをします。
成果を数値で表現する文章への自动変換
「図書館の蔵書を整理した」という経験を、AIResumeMakerに入力すると、「データベースを構築し、検索時間を○○％短縮した」といった、数値化された成果表現への言い換えを提案します。定性的な経験を定量的な成果に変換するロジックをAIが学習しているため、あなたが気付かなかったアピールポイントを掘り起こす可能性があります。
Word形式での出力とカスタマイズ
履歴書作成ツールを使い始める上で、出力形式は非常に重要です。多くの企業が独自のWord形式の履歴書テンプレートを採用しているため、PDFだけでは対応できない場面が多々あります。AIResumeMakerは、編集した内容をそのままWord形式で保存できる機能を備えており、企業の求めるフォーマットに簡単に貼り付けることができます。
編集後の内容をそのままWordで保存可能
ツール上で作成した履歴書を、複雑な操作をすることなくWordファイルとしてダウンロード（出力）できます。これにより、サードパーティ製のソフトウェアを用意する必要がなく、誰でも簡単に利用可能です。Wordで出力されるため、文字詰めや改行の微調整も容易に行えます。
企業ごとに微調整して即提出できる体制
一度作成したデータを元に、志望企業に合わせてキーワードを少し変更し、再びWordで出力するという作業がサクサク進められます。大量のESを出願する就活生にとっては、差別化と効率化を両立できる点が大きなメリットです。微調整した内容をそのまま保存・提出できるため、ミスの防止にも繋がります。
その他の求職活動でAI ResumeMakerが役立つポイント
AIResumeMakerは履歴書作成だけでなく、選考に落ちないための全体的な戦略立案も支援します。ES提出後のカバーレター生成や、面接対策、さらには長期的なキャリアパスの設計まで、一貫してサポートするツールとして機能します。就職活動全体を見渡したとき、最も効率的な行動をとるための知恵袋のような役割を果たします。
カバーレター生成機能
ESで自身の経験を記載した後、なぜその経験を志望企業で活かしたいのかを論理的に説明する必要があります。カバーレター（職務経歴書や応募の手紙）は、履歴書だけでは伝えきれない熱意やロジックを補足する役割を担います。AIResumeMakerは、入力された経歴と企業情報を元に、説得力のあるカバーレターを自動生成します。
プロジェクト経験と志望動機を自動連携
「なぜその技術を学んだのか」「なぜそのプロジェクトに取り組んだのか」という経緯と、「志望企業で何をしたいか」を自動的に結びつけ、論理的な文章を生成します。人事が「この人は自社で活躍できる」と思えるような、経歴と志望動機の整合性をAIが補完してくれるのです。
ES落とされないためのロジック構築支援
企業が求める人物像と、あなたの強みがどうマッチするかを分析し、その根拠を文章化します。感情的な表現だけでなく、客観的事実とロジックに基づいたアピールにより、ESの通過率を高めることを目的としています。
面接対策とキャリア設計
書類選考を突破した後の面接対策や、入社後のキャリアまで視野に入れた機能も充実しています。AIResumeMakerは、単なる作成ツールではなく、ユーザーのキャリア全体をサポートするパートナーを目指しています。
AIによる模擬面接でプロジェクトの伝え方を練習
あなたの経歴を元に、面接官が投げかけるであろう質問リストと回答のヒントを生成します。具体的には、「そのプロジェクトで何が大変でしたか？」「その経験をどう当社で活かしますか？」といった質問への回答を、AIとインタラクティブに練習できます。回答の論理構成や言葉遣いを磨くことで、本番での焦りを減らします。
市場動向に合わせたキャリアパスの提案
あなたの現在のスキルや経験を分析し、将来どのような職種・役職を目指すべきか、またそのための学習ロードマップを提案します。年収目標や将来像を明確にし、就職活動だけでなく、長期的なキャリア戦略を立てるための指標を提供します。
まとめ：AI ResumeMakerであなたの「プロジェクト」を強力なアピールに
新卒採用において、履歴書の「プロジェクト」欄は、経験の有無に関わらず、あなたのポテンシャルをアピールする最重要エリアです。Bad例に挙げたような、抽象的で具体的な成果のない記述は、採用担当者の心に響きません。代わりに、Good例のように「数字」や「具体的な行動」を盛り込むことで、即戦力としての価値を認識させることができます。
しかし、自身の経験を振り返り、それをGoodな表現に変換するのは容易ではありません。AIResumeMakerは、この変換作業を自動化・支援してくれる強力なツールです。職種に合わせたキーワード提案や、成果を数値で表現する文章への変換、そしてWordでの出力機能は、忙しい就活生にとって非常に心強い味方となるでしょう。
さらに、カバーレター生成や模擬面接対策といった、書類選考以降のステップまでサポートしてくれる点も見逃せません。AIResumeMakerを活用して、あなたのこれまでの経験を最大限にアピールし、2026年卒の採用シーズンを勝ち取りましょう。まずは、自身の現在の履歴書をアップロードして、AIによる診断を受けてみることをお勧めします。
新卒 履歴書 プロジェクト 例｜AI ResumeMakerで差がつく職種別実例集
Q1. 新卒の履歴書の「学業・プロジェクト経験」欄に書く内容が乏しく、書くべきことがわかりません。どう書けばアピールになりますか？
新卒の場合は、学業やサークル・アルバイト内の小さな成果でも「目的・役割・数字・成果」の構成で書くと説得力が増します。例えば、「メルマガ配信」なら「読者数○○人」「開封率△％向上」「コンバージョン数×件」のように量化しましょう。もし自らの言葉で整理しづらい場合は、AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能を使い、あなたの活動 내용を入力してキーワードや成果を補完してもらうのがおすすめです。具体的には、職種に合わせた必須キーワードを自動提案し、空白を埋めるヒントを出してくれます。また、短い文章でも「AI履歴書生成」機能を使えば、入力した経験を基にHRロジックに沿った文章を自動生成可能です。Word/PDF/PNGでのエクスポートもできますし、まずは1分程度で最適化のサンプルを試してみましょう。こうしたツールを活用し、語れる経験を構築していきましょう。
Q2. IT・エンジニア職志望の新卒です。プログラミングの個人プロジェクトを履歴書にどう書けば採用担当者の目を引きますか？
技術職では「何を・どの技術で・どの精度で・いくらの影響があったか」が重要です。Bad例として「Pythonでデータ分析のプロジェクトをしました」だけだと、深みや成果が伝わりません。Good例としては「Python（Pandas, NumPy）を用いて約10万件の顧客データを分析し、不要な特徴量を削減。モデル精度をF1スコアで15％改善し、マーケティング施策の効率化に貢献」と書くのが効果的です。AI ResumeMakerを使えば、技術スタックや役割を入力するだけで、採用側が求めるキーワードを盛り込んだ表現に自動変換できます。特に「AI履歴書生成」は職務要件と照合して strengthens な表現を提案し、Word出力でそのまま提出可能です。また、志望動機やカバーレターにも「AIカバーレター生成」を使えば、技術スキルとビジネス貢献を一貫して伝えられる文章が作成できます。これにより、技術力と課題解決力の両面をアピールしやすくなります。
Q3. 営業・マーケティング職志望の新卒で、アルバイトや部活動の経験をどう活かして履歴書を書けばよいですか？
接客や勧誘、イベント企画の経験は「接触人数」「売上貢献」「提案数」「フォロー件数」などの数字に置き換えると効果的です。Bad例では「飲食店で接客をしていました」と書くだけだと、何ができたかが見えにくいですが、Good例として「幅広いお客様への接客対応でクレームを前年比20％減に抑えるとともに、月間売上を前月比10％向上」と成果を明示すると説得力が生まれます。AI ResumeMakerの「履歴書最適化」機能を使えば、入力した経験から関連キーワードを抽出し、営業・マーケティング職で重視される「交渉力」「提案力」「成果創出」の表現に自動最適化できます。さらに「AIカバーレター生成」を使えば、その経験を志望企業の事業内容に結びつけた文章を瞬時に作成可能です。カバーレターは履歴書の補完資料として提出機会も多いので、ツールで一貫性を担保し、採用担当者に「即戦力」としてのイメージを抱かせましょう。
Q4. 面接で「学生時代に頑張ったこと」を聞かれた際、どう話せば良いですか。履歴書のプロジェクト内容をどう発展させれば？
面接では、履歴書に書いた内容を「状況-課題-行動-結果（STAR法）」で肉付けして話すのが定石です。Bad例として「サークルでイベントを企画しました」とだけ話すと、個人の貢献が見えにくいですが、Good例としては「幹事として参加者獲得が課題だったため、Instagramを活用した宣伝と校内ポスター作成を立案。週2回の投稿で来場者数を前年比30％増にした」と行動と結果を具体的に語ります。AI ResumeMakerの「AI模擬面接」機能を使えば、あなたの経験に合わせた質問を自動生成し、面接官視点でのフィードバックが得られます。また「面接対策」機能では、志望企業別の質問リストや回答カードが用意されており、何度も練習を重ねて回答精度を高められます。履歴書のプロジェクト内容を軸に、数字や学びを盛り込んだストーリーを構築し、本番では自信を持って伝えられる準備をしておきましょう。
Q5. 書類選考突破後に実施される「面接練習」や「自己PR」のブラッシュアップに役立つ機能はありますか？
はい、AI ResumeMakerには「AI模擬面接」と「キャリア設計」の機能があり、書類通過後の対策も網羅的にサポートします。Bad例として「自己PRは長所を箇条書きにするだけ」だと、企業が求める価値と結びつきにくいですが、Good例としては「私の強みは課題解決力です。学生時代に△×という課題に対し、■という施策を実行し、結果として×％の改善を達成した経験を、御社の〇〇事業にも活かせると考えています」と職種や事業に紐付けた構成にします。AI ResumeMakerを使えば、履歴書のプロジェクト内容を元にした自己PR文を自動生成でき、面接官が求めるロジックに沿った表現に整えられます。また「キャリア設計」機能では、市場トレンドを踏まえたキャリアパス提案や年収計画のヒントが得られ、志望動機や将来像を深掘りする材料になります。模擬面接のフィードバックを繰り返し、面接当日は自分の強みと職種要件のマッチ度を明確に伝えられるように準備しましょう。
Try AI Resume Maker: Optimize your resume, generate a tailored version from a job description, and export to PDF/Word/PNG.