自己PRを書こうとして、白い画面の前で手が止まる。「強みは責任感です」と書いてみたものの、どの会社にも出せる文章にしかならず、これで通るのか分からない。AIに聞けば早いと思いつつ、AIで作った自己PRは見抜かれるという話も聞く。そんな状態の人に向けた記事です。
この記事では、自己PRをAIで作る手順を「棚卸し→構成→添削」の3段階に分け、それぞれで使えるプロンプトをそのまま貼れる形で載せます。STAR法などの構成テンプレ、AI丸写しの自己PRが見抜かれる理由と対策、営業・事務・施工管理など職種横断の例まで、ハローワークと総務省・IPAの公的資料をもとに整理します。
自己PRをAIで作る手順は「棚卸し→構成→添削」の3段階
結論から言うと、自己PRをAIで作るときにAIに任せてよいのは「質問して材料を引き出す」「構成の型に当てはめる」「読み手の視点で削る」の3つです。エピソードと数字を作らせてはいけません。この分担を守れば、AIで作った自己PRは「自分では整理できなかった経験を、読める形にした文章」になり、丸写しの弱点を避けられます。
ハローワークの応募書類パンフレットは、職務経歴書を「応募先企業に対して自分の職務経験や能力をアピールし、自分を売り込むための手段」と位置づけ、作成の過程で過去の職歴を振り返って整理することが自己PRの材料になると説明しています（厚労省・ハローワーク）。つまり自己PRの土台は「振り返りと整理」であり、ここはAIが最も得意とする作業です。一方で「何を経験したか」はAIには分かりません。
先に決めておく3つの前提
プロンプトを貼る前に、次の3つを決めておくと出力の質が変わります。
- 応募先と職種を決める。「自己PRを書いて」ではなく「〇〇職の中途採用に出す自己PR」と伝えないと、AIはどの会社にも当てはまる文章を出します。
- 文字数の上限を決める。履歴書欄なら200〜300字、職務経歴書なら300〜500字が目安です。上限を伝えると添削の段階で削る基準が明確になります。
- 入力してはいけない情報を決める。社名・取引先名・顧客の個人情報・社内の未公開数字は入力しません。総務省の「生成AIはじめの一歩」は、個人情報や機密情報を入力しないことを利用時の基本的な注意点として挙げています（総務省）。IPAのテキスト生成AI導入・運用ガイドラインも同じ観点でリスクを整理しています（IPA）。社名は「前職（従業員300人規模の建設会社）」のように置き換えれば、自己PRの精度は落ちません。
無料の対話型AIで十分
ChatGPT・Gemini・Claudeなど、一般的な対話型AIの無料版で以下のプロンプトはすべて動きます。有料版でなければできないことはありません。大事なのはAIの性能より、こちらが入れる材料の具体性です。
自己PRの壁打ちプロンプト3つ（棚卸し・構成・添削）
3つのプロンプトは、順番に使うことを前提に作っています。棚卸しで出た材料を構成に渡し、構成で出た下書きを添削に渡す、という流れです。各プロンプトの〇〇の部分を自分の状況に置き換えてから貼ってください。
プロンプト1: 棚卸し — AIに質問させて材料を引き出す
自分で「強み」を考えようとすると抽象語しか出てきません。AIに質問役をさせて、具体的な場面と数字を引き出すのが棚卸しの狙いです。
あなたは転職支援のキャリアアドバイザーです。
私は〇〇職として〇年働いており、〇〇職（応募先の職種）の中途採用に応募します。
自己PRの材料を集めたいので、私に質問をして経験を引き出してください。
ルール:
- 一度に1問だけ質問し、私の回答を待ってから次に進む
- 「強みは何ですか」のような抽象的な質問はしない
- 「最近1年で一番大変だった仕事は何か」「そのとき最初に何をしたか」
「結果は数字で言うとどうなったか」のように、場面・行動・結果を聞く
- 数字が出てこないときは「おおよそでよいので」と促す
- 質問は最大8問。終わったら、私の回答を
「場面」「自分が取った行動」「結果（数字）」「そこから言える強み」の4列の表にまとめる
このプロンプトの要点は「一度に1問」と「抽象的な質問をしない」の2つです。AIは放っておくと「あなたの強みは何ですか」と聞いてきます。それでは自分で考えるのと変わりません。場面・行動・結果を順に聞かせることで、自分では気づいていなかったエピソードが出てきます。
8問答え終わると、4列の表が出ます。この表が自己PRの材料です。表の「結果（数字）」の列が空欄だらけなら、もう一度質問に戻って「おおよその数字」を足してください。
プロンプト2: 構成 — 型に当てはめて骨組みを作る
材料が揃ったら、構成の型に当てはめます。ここでもAIには「並べ替え」と「言い換え」だけをさせ、材料に無いことは書かせません。
以下は私の経験の棚卸し結果です。この材料だけを使って、
〇〇職の中途採用に出す自己PRの下書きを作ってください。
[ここにプロンプト1で出た4列の表を貼る]
条件:
- 構成はSTAR法（状況→課題→行動→結果）で、最初の1文に結論（強み）を置く
- 文字数は〇〇字以内
- 材料に無い数字・エピソード・固有名詞を足さない。足りない場合は
「【要確認: ここに数字】」と書いて空けておく
- 「責任感」「コミュニケーション能力」のような抽象語は、必ず具体的な行動に置き換える
- 最後の1〜2文で、この強みを応募先の〇〇の業務でどう活かすかを書く
- 下書きは2案作り、それぞれの違いを1行で説明する
「材料に無いことを足さない」「足りない場合は【要確認】と空ける」の2行が、この段階で最も重要です。この指示が無いと、AIはもっともらしい数字を勝手に入れます。それをそのまま出すと、面接で「この数字の根拠は」と聞かれて答えられず、そこで自己PR全体の信頼が崩れます。
2案出させるのは、比較すると自分の好みと応募先への合い方が見えるからです。1案だけだと、それが良いのか悪いのか判断できません。
プロンプト3: 添削 — 採用担当者の視点で削る
下書きができたら、書き手の立場を離れて、読み手の立場で添削させます。自分で書いた文章は自分では削れないので、ここはAIに向いた作業です。
あなたは〇〇業界で中途採用を担当している人事です。
1日に50通の応募書類を読む立場で、以下の自己PRを添削してください。
[ここにプロンプト2の下書きを貼る]
添削の観点:
1. 最初の1文だけ読んで、この人の強みが分かるか
2. どの会社にも出せる文章になっていないか（応募先固有の要素があるか）
3. 数字や固有名詞が無く、抽象語で終わっている箇所はどこか
4. 面接で「具体的には?」と深掘りされたとき、答えに詰まりそうな箇所はどこか
5. 〇〇字を超えている場合、削るべき文はどれか
出力の形式:
- 観点ごとに問題点を指摘し、修正案を示す
- 最後に修正後の全文を出す
- 私の経験に無い内容を足さない。足りない部分は「【要確認】」で示す
観点4の「深掘りされたとき詰まりそうな箇所」は、AI丸写しの弱点を先に潰すための項目です。自己PRは書類選考を通るためだけでなく、面接で話す原稿にもなります。添削の段階で「ここを聞かれたら何と答えるか」を用意しておくと、面接での一貫性が保てます。
プロンプトが思うように動かないときの直し方
3つのプロンプトを回していて、よくあるつまずきは次の3つです。
- 棚卸しで一度に何問も聞いてくる。「一度に1問だけ」と再度指示するか、「まず1問目だけ聞いてください」と返します。最初の1〜2往復で型が決まれば、以降は安定します。
- 構成で材料に無い数字が入る。「この数字は私の材料にありません。【要確認】に戻してください」と返します。AIは指摘すれば直しますが、指摘しなければ残ります。出力を見るときは、数字を一つずつ棚卸しの表と照らし合わせてください。
- 添削で全部を書き換えてくる。「指摘と修正案を出すだけで、全文の書き換えは最後に1回だけ」と指示を足します。添削のたびに全文が変わると、どこを直したのか追えなくなります。
うまく動かないときに、プロンプト全体を書き直す必要はありません。動かなかった1点だけを短く指摘して返す方が、AIは修正しやすく、こちらも手間がかかりません。
3つのプロンプトを回すときの確認事項
- 棚卸しの表の「結果（数字）」に空欄が多いまま構成に進まない
- 構成と添削では「材料に無いことを足さない」を毎回指示する
- 添削後の全文を、声に出して読んで自分の言葉になっているか確かめる
- 応募先が変わったら、添削プロンプトだけ応募先を変えて回し直す
STAR法・PREP法で自己PRの構成を決める
自己PRの構成は、STAR法かPREP法のどちらかに当てはめれば、読み手が迷わない文章になります。どちらを使うかは、エピソードの「過程」を見せたいか、「結論」を先に強く打ち出したいかで決めます。中途採用の自己PRでは、結論を先に置いたうえでSTARの流れを短く入れる「結論＋STAR」の形が最も使いやすい構成です。
| 構成法 | 流れ | 向いている場面 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| STAR法 | 状況（Situation）→課題（Task）→行動（Action）→結果（Result） | 一つのエピソードを深く見せたいとき。職務経歴書の自己PR欄 | 状況の説明が長くなりがち。状況は1〜2文に抑える |
| PREP法 | 結論（Point）→理由（Reason）→具体例（Example）→結論（Point） | 履歴書の短い欄。結論を先に強く打ち出したいとき | 具体例が薄いと抽象論で終わる。具体例に数字を入れる |
| 結論＋STAR | 結論（強み）→状況→行動→結果→応募先での活かし方 | 中途採用の自己PR全般。書類と面接の両方で使える | 「応募先での活かし方」を忘れると自慢話で終わる |
STAR法の各要素で書くべき分量
STAR法で書くとき、分量の配分は「状況1割・課題1割・行動6割・結果2割」が目安です。自己PRで見られているのは「何が起きたか」ではなく「あなたが何をしたか」なので、行動の部分に最も文字数を使います。棚卸しの表で「自分が取った行動」の列が短い人は、構成プロンプトを回す前に、行動を3つ以上に分解して書き足してください。
結果は数字で書きます。「売上が伸びた」ではなく「担当エリアの売上を前年比で1割強伸ばした」のように、おおよその数字でも入れると具体性が上がります。数字が出せない仕事なら、「上司から〇〇の業務を任されるようになった」「同じミスがその後1年発生しなかった」のように、変化が分かる表現に置き換えます。
「応募先での活かし方」が抜けると自慢話になる
STAR法もPREP法も、そのまま使うと「過去の話」で終わります。自己PRの最後の1〜2文には、その強みを応募先のどの業務で使うかを書いてください。ハローワークの職務経歴書ワークブックも、マスターシートに全経歴を書き出したうえで、応募先企業に応じてアピールする内容を取捨選択することを勧めています（厚労省・ハローワーク）。同じ経験でも、応募先によって前に出す部分を変えるのが自己PRの基本です。
AI丸写しの自己PRが見抜かれる理由と対策
AIが出した自己PRをそのまま貼ると、採用担当者には高い確率で分かります。理由は文体ではなく「中身の無さ」です。固有名詞と数字が無い、どの会社にも出せる、面接で深掘りすると答えられない、の3点が揃うと、AIを使ったかどうかに関係なく落ちます。逆に言えば、この3点を埋めればAIで作ったこと自体は問題になりません。
見抜かれる4つのサインと対策
| 見抜かれるサイン | なぜAI丸写しに多いか | 対策 |
|---|---|---|
| 「責任感」「主体性」「コミュニケーション能力」で終わる | AIは材料が無いと抽象語で埋める | 棚卸しプロンプトで場面・行動・結果を出してから書く |
| 数字と固有名詞が一つも無い | 入力していない情報はAIには書けない | おおよその数字を自分で足す。社名は業種と規模に置き換える |
| 応募先を入れ替えても成立する | 応募先の情報を渡していない | 添削プロンプトで「応募先固有の要素があるか」を必ず見る |
| 面接で深掘りされると答えに詰まる | 自分の記憶に無い文章を暗記している | 添削プロンプトの観点4で、聞かれそうな箇所の答えを先に用意する |
| 文体が整いすぎていて話し言葉と違う | AIの出力をそのまま貼っている | 声に出して読み、自分が使わない言い回しを直す |
「AIを使ったか」より「自分の言葉になっているか」
採用担当者が気にしているのは、AIを使ったかどうかではなく、その自己PRが本人の経験を反映しているかです。書類の文章と面接での受け答えが噛み合っていれば、AIで整理したことを問題にする採用担当者はほとんどいません。逆に、書類が立派でも面接で中身を話せなければ、AIを使っていなくても落ちます。
AIに書かせた文章を暗記して面接に臨むのが、最も危険な使い方です。添削後の全文を声に出して読み、自分が普段使わない言い回しを自分の言葉に直す作業を必ず入れてください。この作業を経ると、面接で同じエピソードを膨らませて話せるようになります。
AI文章の検出ツールを気にしすぎない
「AIが書いた文章を検出するツール」で自己PRが判定されるのではないか、と心配する人がいます。そうしたツールの判定精度は文章の種類によって大きく変わり、人が書いた文章を「AI」と判定することも、その逆もあります。採用担当者が応募書類をそうしたツールにかける運用は一般的ではなく、気にするべきは検出ツールではなく、上の表の4つのサインです。
固有名詞と数字があり、応募先固有の要素があり、面接で深掘りされても話せる自己PRなら、どのツールで何と判定されようと、採用の判断には影響しません。逆に、検出をすり抜けるために文章を崩すような小細工は、読みにくくなるだけで意味がありません。
生成AIの出力を信じすぎない
総務省の「生成AIはじめの一歩」は、生成AIが事実と異なる内容をもっともらしく出力することがあると注意を促しています（総務省）。自己PRで言えば、「この経験は〇〇の資格に相当します」「この実績は業界平均を上回っています」のような評価を、AIが根拠なく付け加えることがあります。添削プロンプトに「材料に無いことを足さない」を入れているのはこのためですが、それでも出力に根拠の無い評価が混ざっていないかは、自分の目で確かめてください。
職種横断の自己PR例と志望動機との連動
ここまでの手順は職種を問わず使えます。違うのは、棚卸しで引き出す「数字」の種類と、構成の最後に書く「応募先での活かし方」の中身です。職種ごとに、どの数字を材料にするかの目安を整理します。
| 職種 | 棚卸しで引き出す数字の例 | 「活かし方」で触れる応募先の業務 |
|---|---|---|
| 営業 | 担当件数、前年比、新規と既存の比率、受注までの期間 | 応募先の商材の単価・商談の長さに合わせた進め方 |
| 事務 | 処理件数、削減した時間、ミスの減少、対応した部署の数 | 応募先の業務量や使用ソフトに合わせた改善の提案 |
| 経理 | 月次決算の日数、担当した科目の範囲、監査対応の回数 | 応募先の決算体制や会計ソフトに合わせた貢献 |
| 施工管理 | 担当した工事の規模と件数、工期、協力会社の数、無事故の期間 | 応募先の工事種別（建築・土木・設備）に合わせた経験の前出し |
| ドライバー | 配送件数、無事故の年数、担当した車格、時間指定の遵守率 | 応募先の配送形態（ルート・長距離・宅配）に合わせた強み |
| 製造 | 担当ラインの生産量、不良率の改善、改善提案の件数 | 応募先の生産方式や品質基準に合わせた貢献 |
未経験の職種に応募するときの棚卸し
未経験の職種に応募する場合、棚卸しの表に「応募先の職種で使える経験」が無いように見えることがあります。その場合は、棚卸しプロンプトの冒頭に「私は〇〇職から〇〇職への未経験転職です。前職の経験のうち、応募先で共通して使える要素を探す前提で質問してください」と1文足してください。
たとえば販売から事務への転職なら、「レジ締めで毎日数字を合わせていた」「シフト表を作って10人の予定を調整していた」という経験は、事務の正確性と調整力の材料になります。ドライバーから営業への転職なら、「配送先の担当者と毎日顔を合わせ、時間指定の変更を交渉していた」という経験が、顧客対応の材料になります。経験そのものは変えられませんが、どの要素を前に出すかはAIとの壁打ちで見つけられます。
施工管理の例で見る「数字の置き換え」
たとえば施工管理なら、棚卸しの質問に「担当した工事で、工期と協力会社の数はどれくらいでしたか」と答えるだけで、「延べ床面積〇〇平方メートルの建築工事を、協力会社〇社と工期〇か月で無事故で引き渡した」という材料になります。この材料があれば、構成プロンプトは抽象語を使わずに書けます。施工管理に特化した自己PRの型とNG例は、次の記事で詳しく整理しています。
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自己PRと志望動機を同じ材料から作る
自己PRと志望動機は、別々に考えると矛盾します。自己PRで「新規開拓が強み」と書き、志望動機で「既存顧客を深く担当したい」と書けば、読み手は首をかしげます。棚卸しで出た4列の表を志望動機にも使い、「この強みが活きるから、この会社を選んだ」という一本の筋にしてください。職種別の志望動機の書き方は次の記事にまとめています。
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職種を問わず自己PRに入れる3要素
- 最初の1文に結論（強みを具体的な行動で言い換えたもの）
- おおよそでよいので数字を含むエピソード（状況→行動→結果）
- その強みを応募先のどの業務で使うか（1〜2文）
まとめ
自己PRをAIで作るときの分担は、AIに「質問して材料を引き出す」「型に当てはめる」「読み手の視点で削る」を任せ、エピソードと数字は自分で入れる、というものです。棚卸し・構成・添削の3つのプロンプトを順番に回し、「材料に無いことを足さない」を毎回指示すれば、AI丸写しの弱点である抽象語・数字の欠如・応募先との無関係を避けられます。
構成はSTAR法かPREP法、中途採用なら「結論＋STAR＋応募先での活かし方」が使いやすい型です。社名や個人情報は入力せず（総務省・IPA）、添削後の全文は声に出して読んで自分の言葉に直してください。書類と面接の受け答えが噛み合っていれば、AIで整理したこと自体を問題にする採用担当者はほとんどいません。
シゴトのホント編集部
AIに自己PRを「書かせる」人と「整理させる」人の差は、面接で出ます。書類に書いた数字の根拠を、自分の口で1分話せるか。それができる自己PRなら、AIを何回使っていても構いません。できないなら、棚卸しからやり直す方が早道です。
参照ソース
- 応募書類の作り方（パンフレット） — ハローワークインターネットサービス・厚生労働省 — 職務経歴書の目的（自分を売り込む手段）と、作成過程での振り返りが自己PRの材料になるという整理の根拠
- 職務経歴書作成のためのワークブック — ハローワークインターネットサービス・厚生労働省 — マスターシートに全経歴を書き出し、応募先企業に応じてアピール内容を取捨選択する方法の根拠
- 生成AIはじめの一歩〜生成AIの入門的な使い方と注意点〜 — 総務省 — 個人情報・機密情報を入力しないこと、出力が事実と異なる場合があることの根拠
- テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン — IPA（独立行政法人情報処理推進機構） — 生成AI利用時の情報漏えいなどのリスク整理の根拠
