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履歴書例
この職務経歴書フォーマットは、ATS(採用管理システム)でのパフォーマンスを最適化するために細心の注意を払って設計されており、あなたの応募が採用担当者やリクルーターの目に留まることを保証します。「自然言語処理」や「機械学習モデルのデプロイ」といったAIエンジニアリング関連の特定のキーワードを含めることで、ATSがあなたの専門知識を即座に認識するのに役立ちます。さらに、専門的なサマリーや職務経験セクションを、定量的な成果とともに実績を強調するように構成することで、検索クエリにおけるあなたのプロフィールの関連性が高まります。このテンプレートは、会話型AI開発のような業界特有のスキルも強調しており、テクノロジーセクターの競合他社の中から際立つために不可欠です。
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各セクションを読みやすく、応募職種に合った内容にし、ATSにも伝わりやすくするための実践的なポイントです。
01
氏名 市区町村、都道府県 電話番号 | メールアドレス LinkedInプロフィールURL | ポートフォリオURL(任意)
連絡先情報は、採用担当者が最初に目にするセクションです。簡潔かつプロフェッショナルに保ちましょう。メールアドレスは適切なもの(例:[email protected])を使用してください。LinkedInプロフィールは、あなたのプロフェッショナルな経歴を包括的に把握するために含めましょう。ポートフォリオや個人ウェブサイトは、クリエイティブ、技術、デザイン系の職種に推奨されます。
プライバシーのため、番地まで記載した完全な現住所は含めないでください。国によって特に要求されない限り、配偶者の有無、年齢、写真、社会保障番号などの個人情報は含めないでください。プロフェッショナルでないメールアドレスは使用しないでください。
連絡先情報の効果的なフォーマット例を参照してください。
山田 太郎 東京都千代田区〇〇町1-2-3 [email protected] 独身、28歳
山田 太郎 東京都千代田区 090-1234-5678 | [email protected] linkedin.com/in/taroyamada | github.com/taroyamada | taro-yamada.dev
02
職務経歴
[業界/役割名]において[数字]年の経験を持つ、結果志向の[役割名]。[主要なスキル/業界]に精通し、[主要な実績]の実績を持つ。 [主要技術/スキル]に習熟し、[対象業界/企業タイプ]に[具体的な価値]を提供することに尽力。
職務経歴はあなたの「エレベーターピッチ」です。3~5文程度で、あなたの経験、主要スキル、主要な実績を要約します。関連キーワードを使用して、求人情報に合わせて調整してください。あなたがユニークである理由と、潜在的な雇用主にどのような価値をもたらすかに焦点を当てます。
「新しいことを学び、キャリアを向上させるためのやりがいのある役割を探しています」のような一般的な目標は避けてください。採用担当者は、あなたが彼らに何をもたらすかを知りたいのであって、あなたが彼らから何を得たいかを知りたいのではありません。一人称代名詞(私、私の)は使用せず、簡潔かつインパクトのあるものにしてください。
弱い目標と強力な職務経歴の比較。
目標:新しいことを学び、キャリアを向上させるためのAIエンジニア職を探している勤勉な人間です。
自然言語処理(NLP)および機械学習モデル展開において6年以上の経験を持つシニアAIエンジニア。スケーラブルなマイクロサービスアーキテクチャを通じて応答時間を30%短縮し、ユーザーエンゲージメントを大幅に向上させました。Python、TensorFlow、AWS Sagemaker、およびクラウドベースのソリューションの専門家。
03
技術スキル
ソフトスキル
スキルを論理的にグループ化します(例: 言語、フレームワーク、ツール)。職務に関連する専門スキルに焦点を当てます。習熟度または関連性の順にスキルをリストします。ソフトスキルは、単なるリストではなく、職務経歴の箇条書きで示す方が効果的です。
面接で自信を持って使用できないスキルは記載しないでください。スキルの評価にプログレスバーやパーセンテージを使用しないでください(例: 「Java: 80%」)。特に要求されない限り、古い技術は含めないでください。
古いツールや非推奨ライブラリだけを挙げ、直近の実務で使った関連技術が伝わらない書き方。
最近の実務で使ったPython、PyTorch、TensorFlow、AWS SageMakerのような現行技術を記載する。
スキルをパーセンテージで評価した:「Python: 95%」、「Java: 80%」
評価なしでスキル名を明確にリストした:Python、Java
ソフトスキルを職務経歴セクションに統合するのではなく、別個のリストに含めた。
職務経歴における具体的な実績を通じて、リーダーシップや問題解決能力を説明した。
04
役職名 | 会社名 | 勤務地 YYYY年MM月 – YYYY年MM月
職務経歴の核となる部分です。逆年代順(最新のものから)に記載してください。各箇条書きは強力な行動動詞で始めてください。単なる職務内容ではなく、達成したことやその影響に焦点を当ててください。影響を定量化するために数字(金額、割合、節約時間、影響を受けたユーザー数など)を使用してください。昇進や責任の増加を示してください。
「~を担当していた」「~を命じられた」のような受動的な言葉遣いは避けてください。日々のタスクをすべてリストアップせず、重要な貢献と測定可能な成果に焦点を当ててください。あなたの分野外の採用担当者が理解できない専門用語は避けてください。
職務経歴のDo/Don'tを示す実践的な例
社内プロジェクトのために機械学習アルゴリズムを実装した。
予知保全モデルを開発・展開し、機器のダウンタイムを35%削減した。
AIシステムのプロトタイプの作成を担当していた。
エンタープライズ規模のプロジェクトの基盤となる初期段階のAI技術を設計した。
05
学位名 | 大学名 | 場所 年月 – 年月
最も高い学位を最初に記載します。実務経験が豊富な場合は、学歴セクションは簡潔にまとめます。GPAは3.5以上の場合、または最近卒業した場合のみ記載します。関連する科目、学業プロジェクト、受賞歴、リーダーシップ経験などを強調します。
大学の学位を持っている場合、高校の詳細は含めないでください。履修した全ての科目をリストアップすることは避け、最も関連性の高いものだけを選択します。年齢差別が懸念される分野では、数十年前に卒業した日付を含めないでください。
学歴における「やってはいけないこと」「やるべきこと」を示す実践的な例
コンピュータ工学学士 | テック大学、ニューヨーク | 2015年5月~2018年12月
コンピュータサイエンス修士(機械学習専攻) | スタンフォード大学 | 2023年9月~2025年5月
06
プロジェクト名 | 使用技術
プロジェクトは、実務経験が不足している場合やキャリアチェンジをする場合に、実践的なスキルを証明するのに最適です。可能であれば、GitHubリポジトリやライブデモへのリンクを含めましょう。問題解決能力と、応募職種に関連する技術を示すプロジェクトに焦点を当ててください。
大幅に拡張していない限り、単純なチュートリアルは含めないでください。古くなっている、不完全な、または応募職種に関連性のないプロジェクトは避けてください。技術を羅列するだけでなく、何を構築し、それがなぜ重要なのかを説明してください。
プロジェクトにおける「やってはいけないこと」と「やるべきこと」を示す実践的な例
PythonとDialogflowを使用した基本的なチャットボットを作成。
自然言語理解(NLU)と感情分析を備えた高度な会話型AIプラットフォームを構築。
この役割に関する一般的な質問と、履歴書でそれをどのように最適に提示するか。
本番環境でのAI開発、モデルデプロイ、評価、データパイプライン、そして事業への効果を具体的に示すことが重要です。PythonやPyTorch、TensorFlow、クラウド環境の実務経験も明記しましょう。
解決した課題、使ったモデルやパイプライン、そして本番での結果を具体的に書くことです。広すぎるAI表現より、範囲が明確な説明のほうが信頼されます。
必須ではありません。多くの求人では、モデルを製品に組み込み、安定運用し、実運用で性能改善できる力が重視されます。
最近の実務で使ったPython、SQL、PyTorch、TensorFlow、AWS SageMaker、モデル監視、APIやデータパイプライン関連のツールを優先して記載すると効果的です。
世界中の求職者に信頼されているAI搭載の最適化で、履歴書を面接の磁石に変えましょう。