転職活動における履歴書や職務経歴書の「質」はここ数年で大きく変わりました。背景にあるのは、生成AI（人工知能）の普及です。
「整った志望動機」「論理的にまとまった自己PR」など、文章としての完成度は確実に上がりました。以前であれば「何を言いたいのか分からない」書類も多かったのですが、最近はそうしたケースは減っています。
しかしその一方で、採用現場では別の違和感が増しています。それが「無意識の改ざん」とも言えるズレです。本人は正しい内容を書いているつもりでも、AIによって整えられた文章と実際の経歴との間に、微妙な乖離（かいり）が生まれてしまうのです。
しかもAIで生成しているだけに、自分では「完璧」と思って内容を確認せずに、転職志望者が企業に提出してしまうことが増えてきたようです。AIを利用していても最後にひと手間加えて、確認した上で志望企業に提出することをお勧めします。
「少しくらいなら」が積み重なる無意識な改ざん
AIを使って発生する典型的な「無意識な改ざん」例を挙げてみましょう。
・入社・退社年月が曖昧
・短期間で辞めた会社を省略
・配属期間を少し長く見せる
・派遣・業務委託を正社員のように表現
どれも「よくある話」です。そして多くの場合、本人は「これくらいは問題ない」と思っています。しかし本人は意図していないものの、面接ではこれらの経歴を深掘りする質問が入ります。
といっても、採用担当者は志望者の「嘘」を暴こうとしているわけではありません。ただ自然に履歴書の内容を確認しているだけです。
採用担当者は、志望者に質問を投げかけます。
「このプロジェクトはいつから関わりましたか」
「異動のタイミングはいつですか」
「その期間、別の業務はありましたか」
AIで無意識の改ざんが起きている履歴書や職務経歴書をベースに、採用担当者は質問を重ねていきます。これらの文書はAIによって改ざんされているので、転職志望者の実体験と文書の辻つまが少しずつ合わなくなっていきます。すると面接官の関心は「応募者の強み発見」ではなく、「どこの話がズレているのか」に移ってしまうのです。
AIが「それらしく」まとめすぎる場合
ケース1：実体験が伴わない
例えば、営業職の応募者が次のように書いてきました。
「顧客課題を構造的に整理し、最適なソリューション提案を実施してきました」
非常に良い表現です。しかし面接で深掘りしてみると実態はこうでした。
「既存の商品を提案していました」
「提案内容はほぼ決まっていました」
つまり担当してきた仕事自体は問題ないのですが、AIによって「上位」に言い換えられ、実態よりも履歴書の文書が高度に見えてしまっていたのです。
面接官はこう感じます。「書面は立派だが、実務経験との距離がかなりある」。その結果、面接官は「採用しても本当は提示した業務をこなせそうもないだろう」と判断をします。
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