📜 要約
### 主題と目的
本調査は「転職活動における生成AI利用意向」をテーマに、求職者と企業の双方における生成AIの現状利用率・潜在的意向、具体的活用領域、得られる効果および生じうる課題を整理し、求職者が転職活動で生成AIを戦略的に活用するための指針を示すことを目的とします。
### 回答
**1. 現状利用率と潜在利用意向**
以下の表は主な調査結果をまとめたものです。
| 指標 | 数値・傾向 | 出典 |
|----------------------------|-----------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------|
| 転職活動での利用率 | 34.8% | https://www.persol-career.co.jp/newsroom/news/research/2024/20240827_1573/ |
| 業務での利用率 | 19.8% | 同上 |
| 潜在的利用意向 | 約70% | https://www.hrpro.co.jp/trend_news.php?news_no=3208 |
| 学生の利用経験増加 | 前年比23.7ポイント増 | https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/ |
| 内定獲得率/内定社数の向上 | 生成AI利用者は非利用者の約2倍 | https://www.hrpro.co.jp/trend_news.php?news_no=3208 |
| スカウト率向上 | 職務経歴書AI生成で+40% | https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study |
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**2. 主な活用領域**
- 自己PRの作成:33.4%
- 自分に合う仕事のマッチング支援:28.4%
- 志望動機の作成:27.2%
- エントリーシートの推敲:68.8%(学生)/作業時間短縮:62.6%(学生)
- 模擬面接や想定問答集の生成
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**3. 転職活動で得られるメリット**
1. 時間・労力の大幅削減
- 職務経歴書を最短30秒で生成、スカウト率40%向上(ビズリーチ事例)
2. 文章の質向上
- STAR法やPREP法などフレームワーク適用が容易
3. ミスマッチ防止
- 企業研究に注力でき、応募先との適合度を高める
4. 誤字脱字・文法チェック
- 自然言語処理による高精度校正
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**4. 注意点・課題**
- 生成内容の吟味と修正:AI出力は画一的・個性に欠ける場合があるため、自身の経験に合わせた肉付け必須
- 事実確認(ハルシネーション対策):企業情報・職務経歴は必ず公式情報で裏取り
- 個人情報入力の回避:氏名・住所・連絡先はプロンプトに含めない
- AIリテラシーの習得:仕組み理解とプロンプト設計、成果物の評価能力が必要
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**5. 推奨ツール一覧**
- ChatGPT(初心者向け/GPTs機能でプロンプト省略可)
- Perplexity(対話量多く自己分析に最適)
- Claude(文章品質が非常に高いが使用上限に注意)
- Bing AI、Gemini(旧Bard)
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**6. 企業側の見解と人材評価の変化**
- 約9割の企業が求職者の生成AI利用に好意的(https://www.persol-career.co.jp/newsroom/news/research/2024/20240827_1573/)
- 半数以上が「AI出力を自身で調整するなら問題ない」と回答
- 今後は「生成AIを使いこなす力」自体が評価軸に昇格の可能性
- 規制動向:米ニューヨーク市 Local Law 144(2023年7月施行)等、人権・バイアス監査の義務化
### 結果と結論
1. 生成AIは転職活動の「書類作成から面接対策、自己分析」まで幅広く効率化・質向上に貢献し、内定獲得率やスカウト率の向上といった具体的成果が示されています。
2. 一方で「ハルシネーション」「個人情報リスク」「AIリテラシー不足」といった課題を理解し、出力内容の吟味・修正、事実確認を徹底することが不可欠です。
3. 企業側も求職者のAI活用を歓迎しつつ、最終的な品質保証は人間の責任と捉えています。今後、生成AI活用スキルは新たな評価軸として定着し、これを戦略的に身につけることが転職成功のカギとなるでしょう。
🔍 詳細
🏷 転職活動における生成AI利用の現状と意向
## 転職活動における生成AI利用の現状と意向
現代の転職活動において、生成AIの活用はもはや無視できない潮流となっています。2022年末にChatGPTが登場して以来、その利便性と可能性から、求職者の間で急速に浸透し始めています。現在のところ、転職活動を行った人の約3人に1人(34.8%)が生成AIを活用しており、業務での活用率(19.8%)を上回る結果が報告されています[2](https://www.persol-career.co.jp/newsroom/news/research/2024/20240827_1573/). [cw4rb8q1ha1oy3zf1woa667p]。さらに、潜在的な利用意向は7割程度に達しており[3](https://www.hrpro.co.jp/trend_news.php?news_no=3208), [6](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/), [7](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/)、今後、その利用率はさらに増加すると予想されています。
特に注目すべきは、生成AIを活用した求職者が、活用しなかった求職者に比べ、内定獲得率や内定社数が2倍以上に向上するという具体的な成果が出ている点です[3](https://www.hrpro.co.jp/trend_news.php?news_no=3208), [8](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001853.000002955.html)。これは、生成AIが単なる効率化ツールに留まらず、転職成功に直結する強力なツールとして機能し得ることを強く示唆しています。また、2025年卒の大学生においては、就職活動での生成AI利用経験がある学生が2024年卒から23.7ポイント増加し、利用経験の有無が逆転するほど、学生の間でも利用が加速しています[1](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/), [7](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/)。彼らの利用目的としては、エントリーシートの推敲が68.8%と最も多く、作業時間の短縮が62.6%と回答されています[2](https://career-research.mynavi.jp/reserch/20260526_96625/)。
### 転職活動における生成AI利用の現状
転職活動における生成AIの主な活用方法は多岐にわたります。最も利用されているのは「自己PRの作成」で33.4%、「自分に合う仕事のマッチング」が28.4%、「志望動機の作成」が27.2%と続いています[0](https://career-research.mynavi.jp/column/20231228_67452/)。これらは、求職者が自身の強みやキャリアプランを言語化する際に、生成AIが強力なサポートとなることを示しています。履歴書や職務経歴書の文章を洗練させたり[14](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/)、面接対策として模擬面接を行うことも可能です[14](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/)。特に学生の就職活動では、エントリーシートの作成や推敲、自己分析、面接対策に広く利用されています[1](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/), [3](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/)。
企業側も求職者の生成AI利用に対して肯定的な見方を示しており、約9割の企業が好意的な印象を持っています[7](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/journal/news/614/), [18](https://www.persol-career.co.jp/newsroom/news/research/2024/20240827_1573/)。これは、企業自身も生成AIの活用を進めている背景があり[1](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/), [6](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/)、AIを効果的に使いこなせるスキルが新たな評価軸となりつつあることを示唆しています。多くの企業は求職者の生成AI利用に特別な対策を講じる予定はないとしていますが、一部では「面接での質問内容を工夫する」や「エントリーシートの内容を精査する」といった対応を検討している企業もあります[1](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/), [16](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/)。
### 生成AIがもたらす転職活動のメリット
生成AIを転職活動に活用することには、以下の主要なメリットがあります[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5)。
* **時間と労力の削減**: 応募書類の作成にかかる時間と労力を大幅に削減できます。例えば、ChatGPTは数十秒で文章を生成することが可能です[1](https://www.daijob.com/guide/global-business/%E8%BB%A2%E8%81%B7%E6%B4%BB%E5%8B%95%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E7%94%9F%E6%88%90ai%E3%81%AE%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9%E3%82%92%E8%A7%A3%E8%AA%AC%EF%BC%81%E3%83%A1%E3%83%AA%E3%83%83%E3%83%88%EF%BC%81)。大手転職エージェントのビズリーチでは、生成AIを活用して職務経歴書を最短30秒で生成し、スカウト率が40%向上したという検証結果も報告されています[13](https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study)。これにより、求職者は企業研究や自己分析など、より本質的な活動に集中できると考えられます。
* **文章の質向上とノウハウ活用**: AIは文章の構成、論理展開、言葉遣いなどを評価し、具体的な改善策を提示することで、応募書類の質を向上させます。STAR法やPREP法といった、効果的な自己PRや志望動機を作成するためのフレームワークも、AIを活用することで容易に適用できるようになります[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5)。
* **ミスマッチの防止**: AIが書類作成のたたき台を提供することで、求職者は企業文化や職務内容への理解を深める時間を得られ、入社後のミスマッチを防ぐことに繋がります[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5)。
* **誤字脱字チェック**: AIの自然言語処理技術は、誤字脱字だけでなく、文法や句読点、不適切な表現まで瞬時にチェックし、正確かつ迅速に文章を校正します[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5)。これにより、提出書類のプロフェッショナルな印象を高めることができます。
### 生成AI活用における注意点と課題
生成AIは強力なツールである一方で、その活用には注意が必要です[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5)。
* **生成内容の吟味と修正の必要性**: AIが生成する文章は、求職者の実体験や能力を的確に表現していなかったり、個性に欠けたりする場合があります。プロンプト(指示文)の工夫で改善は可能ですが、生成された内容を鵜呑みにせず、必ず自身の言葉で吟味し、修正することが不可欠です[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5), [5](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5). [13](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/).
* **事実確認の重要性**: AIは学習データに基づいて情報を出力するため、古い情報や不正確な情報(ハルシネーション)を生成する可能性があります[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5), [13](https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study). [10](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/). 特に職務経歴や企業情報など、応募に関わる重要な内容は、必ず信頼できる情報源で確認し、修正する必要があります。著作権侵害や個人情報保護法違反のリスクも存在するため、コンテンツのダブルチェックは必須です[13](https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study). [10](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/). 個人情報(名前、住所、電話番号など)を直接AIに入力することは避け、情報漏洩のリスクを最小限に抑えるよう心がけましょう[10](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/).
* **AIに関する知識と学習の必要性**: AIを効果的に使いこなすためには、AIの基本的な仕組みや使い方、出力結果の解釈などを理解する時間と努力が求められます[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5), [15](https://shift-ai.co.jp/blog/26876/). [8](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/). これが不足すると、かえって転職活動に集中できなくなる可能性もあります。
### 転職活動に役立つ生成AIツール
転職活動で特に推奨される生成AIツールとそれぞれの特徴は以下の通りです[17](https://note.com/oisan0127/n/nf7bc9828aca5):
* **ChatGPT**: AIを使ったことがない初心者におすすめです。GPTs(アプリのような機能)でプロンプト(指示文)なしで使えるAIが搭載されており、無料で使えるAIの中でも精度が高いと評価されています。2024年5月25日からはGPTsも無料版で利用可能になり、性能もGPT-4oに向上しました。
* **Perplexity**: たくさんやり取りしたい人や、自己分析に深く使いたい人向けです。
* **Claude**: 文章の質が非常に高いですが、使用上限に達しやすいため、転職活動の上級者向けとされています。
* その他、Bing AIやGemini(旧:Bard)も文章作成AIとして利用できます[13](https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study)。
### AIの浸透が転職市場に与える影響と今後の展望
生成AIの普及は、転職市場全体に大きな変化をもたらしています。企業側でも生成AIの活用が進み、求人検索画面のフィルタに「生成AI活用企業」が追加されるなど、その動向が可視化され始めています[21](https://findy-code.io/blog/gen-ai-usage-250325/)。人材紹介業界では、履歴書・提出書類作成の効率化、職種理解の向上、ミスマッチの防止、面接対策の支援などに生成AIが活用され、業務時間を30%削減した事例も報告されています[20](https://momo-gpt.com/column/recrutzinzai/)。
このような状況下で、求職者が生成AIを効果的に活用しない場合、効率性や品質の面で他の求職者と差をつけられるリスクがあります[13](https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study)。企業は、応募書類の「文章で伝える力」だけでなく、いかに生成AIを効果的に活用できるかという「生成AI活用スキル」を評価するようになる可能性も指摘されています[1](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/), [17](https://career-research.mynavi.jp/column/20240809_84095/)。生成AIを使いこなすことは、新しいテクノロジーへの好奇心や学習能力の証明ともなり得るでしょう。
一方で、AIを活用した採用活動に対する規制の動きも加速しています。米ニューヨーク市では、採用や昇進の判断におけるAI(自動雇用決定ツール:AEDT)の利用を規制する「Local Law 144」が2023年7月5日に施行され、企業にバイアス監査の実施や応募者への事前通知を義務付けています[0](https://www.works-i.com/research/labour/column/roundup/detail031.html)。これは、AIの公正な利用を担保し、求職者が不当な差別を受けないための重要なステップと言えます。
| 地域 | 法律・法案名 | 概要 | 規制の対象 | 法律施行・法案提出日 |
|----------------|------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------|------------------------|--------------------|
| ニューヨーク市 | Local Law 144 | 採用や昇進におけるAEDTの利用について、事前通知やバイアス監査などを義務づける | 利用企業と人材紹介会社 | 2023年7月5日施行 |
| イリノイ州 | Artificial Intelligence Video Interview Act(HB 2557) | 動画面接の分析におけるAIの利用について、事前通知や応募者の同意の取得などを義務づける | AIの利用企業 | 2020年1月1日施行 |
| カリフォルニア州 | Assembly Bill 331 | 採用や昇進、教育、医療サービス、医療保険、賃貸契約の入居審査などにおける自動判断システム(ADS)の利用について、事前通知やバイアス監査などを義務づける | 利用企業と開発企業 | 2023年1月法案提出 |
[0](https://www.works-i.com/research/labour/column/roundup/detail031.html)
転職活動における生成AIの利用は、効率化と成功率向上の両面で大きな可能性を秘めていますが、その効果を最大限に引き出すためには、AIの特性を理解し、適切に使いこなすスキルが求められます[8](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/). [10](https://buntan-shikoku.media/beginners-guide-to-using-generative-ai/). 求職者は、生成AIを単なる文章生成ツールとしてではなく、自己分析や戦略立案を深めるための「思考のパートナー」として活用し、人間ならではの個性や経験を付加することで、より競争力の高い転職活動を展開できるでしょう。
🖍 考察
### 調査の本質
転職活動における生成AI利用意向の調査は、求職者と企業双方の“書類作成や面接準備”といった定型作業ニーズと、“新たな評価軸”としてのデジタルリテラシーを可視化することを目的としています。
表面的には「AIツールを使うか否か」の二元論に見えますが、真に問われているのは以下の点です。
1. 求職者が自身の強み・経験をいかに迅速かつ高品質に言語化し、他者と差別化するか
2. 企業がAI活用スキルを「潜在的ポテンシャル」としてどう評価し、採用戦略に組み込むか
本調査の価値は、この両者の意思決定を支援し、「生成AIを単なる効率化ツールから、転職成功のキーエレメントへと昇華させる」戦略示唆を導き出す点にあります。
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### 分析と発見事項
1. 利用率と意向のギャップ
- 転職活動での生成AI活用率:34.8%(業務利用19.8%を大きく上回る)[出典](https://www.persol-career.co.jp/newsroom/news/research/2024/20240827_1573/)
- 潜在利用意向:約70%
→「必要性は感じつつも、実践のハードル(知識・リスク懸念)が残る」
2. 成果との相関
- AI活用者は非活用者に比べ内定率・内定社数が2倍以上[出典](https://www.hrpro.co.jp/trend_news.php?news_no=3208)
→「質とスピードの両面でのアドバンテージ」
3. 活用フェーズ別構成比
| フェーズ | 推定活用率 |
|---------------------|------------|
| 自己PR作成 | 33.4% |
| マッチング診断 | 28.4% |
| 志望動機作成 | 27.2% |
→書類作成工程で特に強みを発揮
4. 企業側の態度
- 約9割が求職者のAI利用を肯定的に評価[出典](https://www.persol-career.co.jp/newsroom/news/research/2024/20240827_1573/)
- 一方、「出力内容の吟味」を条件視する声が約半数
→「AIスキルは補助ツールとして捉え、最終品質保証は人間が担うべき」という共通認識
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### より深い分析と解釈
1. 「なぜ生成AI利用率は業務利用を上回るのか?」
1-1. 定型文生成ニーズの集中
1-2. 転職市場の競争激化による“質”の差別化圧力
1-3. 書類作成自体が多くの人にとって心理的ハードル
→転職活動は“アウトプットの質”が直接成果に結びつきやすいため、AI適用効果が顕著に体感される
2. 「なぜ企業はAI利用者に好意的か?」
2-1. デジタルリテラシーの証明
2-2. 自社内でもAI化推進中のためマインドマッチ
2-3. AI活用者は“自己学習力・課題解決力”を持つと期待
→AI利用は単なる文章生成ではなく、学び続けられる人材という評価指標に変化
3. 弁証法的視点:AI活用の功罪
- ポジティブ:スピードと質の両立、作業負荷軽減
- ネガティブ:個性の希釈、ハルシネーション(虚偽情報)リスク
→“AIと人間の協業プロセス”をどう設計するかが次フェーズの鍵
```mermaid
graph LR
A[転職活動] --> B[書類作成]
A --> C[面接対策]
A --> D[自己分析]
B --> B1{生成AI活用}
C --> C1{生成AI活用}
D --> D1{生成AI活用}
B1 --> E{質向上・時間短縮}
C1 --> F{想定問答の準備}
D1 --> G{適職診断}
```
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### 戦略的示唆
求職者・企業別に、短期~中長期の戦略を示唆します。
| 対象 | 期間 | アクション |
|------------|------------|----------------------------------------------------------------------------------------|
| 求職者 | 短期(~1ヶ月) | ・主要AIツール(ChatGPT等)のプロンプト設計演習<br>・出力の事実確認フロー構築 |
| | 中期(1~3ヶ月) | ・自己PR/職務経歴書のAI+人間二段チェック体制の実装<br>・面接対策でAI想定問答×実地練習 |
| | 長期(3ヶ月~) | ・AI生成履歴をポートフォリオ化し「デジタルリテラシー」を可視化<br>・AI利活用スキルの自己ブランディング |
| 企業 | 短期 | ・採用面接時に「オンライプロンプト実践」テストの導入<br>・求人票に「AI活用企業」のタグ付け |
| | 中期 | ・AIリテラシー評価尺度の開発(社内/エージェント連携)<br>・応募書類のAI利用度※チェックガイド策定 |
| | 長期 | ・入社後研修にAI活用モジュールを組み込み<br>・AI倫理ガバナンス体制の構築 |
※AI利用度のチェック例:プロンプトの洗練度、事実検証の痕跡、改変箇所の明示など
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### 今後の調査の提案
- AI生成履歴を活用した「候補者ポテンシャルスコア」の精度検証
- AI活用/非活用履歴書の面接通過率・入社後パフォーマンス比較
- プロンプト設計力を定量化する評価基準の策定
- 生成AI活用が生む“バイアス”とその軽減手法の実証研究
- 地域・業種別のAI利用意向差異とその要因分析
- 継続的な法規制・ガイドライン動向のモニタリング(Local Law 144ほか)
📚 参考文献
参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。