職務経歴書はどこまで“盛れる”？生成AI時代の採用リスク対策

30秒でわかるこのコラムの要約

・生成AIの普及により、職務経歴書や自己PRを短時間で「それらしく」整えることが簡単になっています。
・文章を読みやすくすること自体は問題ありませんが、実績、役職、担当範囲、在籍期間などの事実まで誇張されると、企業側の採用リスクになります。
・採用担当者は「文章の完成度」と「職務経歴の信頼性」を切り分けて見る必要があります。
・書類選考と面接だけでは、経歴詐称や過去の勤務実態、トラブルの有無まで十分に確認できないケースがあります。
・重要ポジションや管理職、金銭・機密情報を扱う職種では、採用前のバックグラウンドチェックを検討することが有効です。
・企業防衛リスクサービスでは、採用判断の材料を補完するためのバックグラウンドチェックをご提供しています。

生成AIで職務経歴書は簡単に「強く」できる時代に

採用活動において、職務経歴書は応募者を判断する重要な資料です。

どの会社で、どのような仕事を担当し、どのような成果を上げてきたのか。

採用担当者はそこから応募者の経験や能力を読み取り、面接へ進めるかどうかを判断します。

ところが、生成AIの普及によって、職務経歴書を作成する環境は大きく変わりました。

これまでは、

「文章を書くのが苦手」

「自分の経験をうまく言語化できない」

「職務経歴書の書き方が分からない」

という応募者も少なくありませんでした。

現在では、生成AIに自分の職歴や担当業務を入力すれば、

「採用担当者に伝わりやすく直して」

「マネジメント経験を強く見せたい」

「営業実績が魅力的に見えるように書き換えて」

と指示するだけで、整った文章を短時間で作ることができます。

これは応募者にとって便利なツールであり、文章表現を整えること自体に問題があるわけではありません。

しかし、人事担当者にとって注意すべきなのは、

「文章を整えた職務経歴書」と「事実まで盛られた職務経歴書」は別物

という点です。

生成AIは、入力された情報をもっともらしい文章に変換することを得意としています。

そのため、事実の境界が曖昧な情報でも、非常に説得力のある文章として仕上がってしまう可能性があります。

採用側には、従来以上に、

「文章が上手かどうか」

ではなく、

「書かれている内容が本当にその人の経歴なのか」

を見る視点が求められるようになっています。

「盛る」と「虚偽」の境界はどこにあるのか

職務経歴書では、誰でも自分を良く見せようとします。

例えば、

「営業を担当していた」

という経験を、

「法人顧客に対する新規開拓営業を担当し、顧客課題に合わせた提案活動を実施」

と書く。

これは単なる言い換えです。

また、

「後輩に仕事を教えた経験がある」

という事実を、

「新人メンバーの育成を担当」

と表現することも、実態と合っていれば大きな問題ではないでしょう。

問題になるのは、その範囲を越えた場合です。

例えば、

実際は営業チームの一員だったにもかかわらず、

「営業チームの責任者として売上管理を担当」

と記載する。

プロジェクトに参加していただけなのに、

「プロジェクトを主導した」

と書く。

チーム全体の成果を、

「自分が達成した売上実績」

として記載する。

数か月しか担当していない業務を、

「長年経験した専門領域」

のように表現する。

このような書き方になると、単なる表現上の工夫ではなく、採用判断に影響する事実の誇張になっていきます。

さらに、

・実際には就いていない役職を書く
・在籍期間を延ばす
・存在しない資格を書く
・担当していないプロジェクトを書く
・退職理由を事実と大きく異なる内容にする
・勤務していない企業を職歴として記載する

といった場合には、より重大な問題になります。

企業側にとって重要なのは、

「どこまで盛ったらアウトか」

という線引きを議論することではありません。

採用判断に必要な事実について、

「正確な情報をもとに採用できているか」

という点です。

生成AIによって「経歴の違和感」が見抜きにくくなる

以前であれば、職務経歴書の誇張にはある程度の違和感が表れやすい傾向がありました。

例えば、

文章の一部だけ不自然に詳しい。

経歴と自己PRの内容がかみ合わない。

役職の割に担当業務が曖昧。

専門用語の使い方がおかしい。

こうした違和感から、面接官が追加質問をすることもできました。

しかし生成AIを使えば、全体の表現や文体を統一できます。

担当業務、成果、自己PR、志望動機まで、一貫性のある文章を作ることも可能です。

つまり、

「見た目の完成度が高い＝経歴の信頼性が高い」

とは限らなくなってきています。

むしろ、書類が整っているからこそ、内容をそのまま信じてしまうリスクもあります。

採用担当者は、

文章そのものの完成度と、経歴の事実性を切り分けて評価する必要があります。

採用現場で特に確認したい5つのポイント

1．役職と実際の権限が一致しているか

職務経歴書の中でも、誇張が起こりやすいのが役職やマネジメント経験です。

例えば、

「リーダー」

「マネージャー」

「責任者」

という言葉は、企業によって意味が大きく異なります。

正式な管理職として人事評価や予算管理まで担当していた人もいれば、数人のチームを取りまとめていただけというケースもあります。

そのため、

「マネージャー経験5年」

という記載だけで判断するのではなく、

・何人を管理していたのか
・人事評価を行っていたのか
・採用や配置に関与していたのか
・売上や予算の責任を負っていたのか
・最終的な意思決定権があったのか

まで確認することが重要です。

特に管理職採用では、肩書よりも実際の権限と責任を見る必要があります。

2．個人実績とチーム実績を分けて確認する

営業職やマーケティング職などでは、

「売上〇億円達成」

「前年比150％を達成」

「新規顧客100社を獲得」

といった実績が記載されることがあります。

しかし、その数字が、

本人一人の成果なのか、

チーム全体の成果なのか、

会社全体の数字なのかによって意味は大きく変わります。

面接では、

「その数字のうち、あなた自身が直接担当した部分はどこですか」

「達成するために、具体的に何をしましたか」

「チームの中でどのような役割を担当しましたか」

といった質問を行い、実績の内訳を確認する必要があります。

3．在籍期間と退職理由に不自然さがないか

在籍期間は、比較的客観的に確認しやすい項目です。

それでも、

短期間の勤務を長く見せる。

空白期間を隠す。

複数の職歴を一つにまとめる。

といったケースは考えられます。

また、職務経歴書上では、

「キャリアアップのため退職」

「新しい分野へ挑戦するため退職」

などと記載されていても、実際の退職経緯が大きく異なる可能性があります。

もちろん、転職回数が多いこと自体を問題視するべきではありません。

重要なのは、

「応募者から説明された経歴と事実が一致しているか」

です。

4．過去の勤務実態と本人の説明に矛盾がないか

書類と面接だけでは確認しにくいのが、以前の勤務先でどのような人物だったかという点です。

面接では、応募者自身が自分について説明します。

当然ながら、

「自分は大きなトラブルを起こしました」

「前職では周囲との関係が悪化していました」

と積極的に話す人は多くありません。

そのため、

面接で非常に印象が良かったにもかかわらず、採用後に、

「指示に従わない」

「周囲とのトラブルが多い」

「経費や数字の扱いが雑」

「機密情報の管理に問題がある」

といった事実が判明する可能性もあります。

面接の印象と勤務実態は、必ずしも一致しません。

5．採用するポジションに応じて確認レベルを変える

すべての応募者について、同じ深度の調査が必要というわけではありません。

企業が負うリスクは、採用するポジションによって異なります。

例えば、

・経営幹部
・管理職
・経理、財務担当者
・採用、人事担当者
・情報システム担当者
・顧客の個人情報を扱う担当者
・営業秘密を扱う担当者
・多額の金銭を扱う担当者

などは、企業の重要な情報や権限にアクセスする可能性があります。

採用後に問題が発生した場合の影響も大きくなります。

そのため、

「どの候補者を、どこまで確認するか」

という基準を社内で決めておくことが重要です。

面接を増やせば採用リスクは減らせるのか

採用ミスマッチを防ぐため、

一次面接、二次面接、最終面接と、複数の面接を行う企業も多くあります。

複数の社員が候補者を見ることは、採用判断の偏りを減らすうえで有効です。

しかし、面接を増やしたからといって、経歴の事実確認ができるわけではありません。

候補者が、

「前職では15名の部下を管理していました」

と説明した場合、

一次面接でも二次面接でも、その説明を前提に質問が進む可能性があります。

つまり、確認する人が増えても、

「情報源が応募者本人だけ」

である状態は変わりません。

採用選考には、

応募者本人から得られる情報と、

それ以外の情報を組み合わせるという視点が必要です。

生成AIの利用そのものを問題視する必要はない

ここで注意したいのは、

「生成AIを使って職務経歴書を書いている応募者は信用できない」

という話ではないことです。

生成AIを文章作成に利用することは、今後さらに一般的になるでしょう。

文章を整理したり、表現を改善したりするためにAIを使うこと自体は、採用上の問題ではありません。

企業が確認すべきなのは、

「AIを使ったかどうか」

ではなく、

「その内容が事実かどうか」

です。

むしろ採用担当者側も、生成AIを前提とした選考設計へ変えていく必要があります。

例えば、

・具体的な数字について深掘りする
・担当範囲を詳細に質問する
・役職と権限を分けて確認する
・成果を出すまでのプロセスを質問する
・過去の失敗やトラブルについて聞く

といった方法です。

表面的な文章ではなく、

「本人が実際に経験していなければ答えにくい質問」

を増やすことがポイントになります。

「採用してから分かる」では遅いポジションもある

採用後に、

「思っていた人物と違った」

ということは、どの企業でも起こり得ます。

しかし、その影響は職種によって大きく異なります。

例えば、経理担当者であれば会社の資金情報へアクセスします。

人事担当者であれば、社員の個人情報を扱います。

情報システム担当者であれば、社内システムへ強い権限を持つ場合があります。

営業責任者であれば、重要顧客との関係を任されます。

管理職であれば、多くの社員の評価や配置に影響を与えます。

こうしたポジションでは、

「採用してから様子を見る」

だけでは、企業が負うリスクが大きくなる可能性があります。

だからこそ、採用前に確認できる情報については、可能な範囲で確認しておくことが重要になります。

バックグラウンドチェックとは

バックグラウンドチェックとは、採用候補者について、本人から提出された応募書類や申告内容だけでは確認できない情報を確認し、採用判断の材料を補完するための調査です。

調査内容は目的やポジションによって異なりますが、

・職歴に関する情報
・経歴の整合性
・過去の勤務状況
・企業や事業との関係
・公知情報上のネガティブ情報
・コンプライアンス上確認すべき事項

などを確認することで、書類と面接だけでは見えにくい部分を補うことができます。

重要なのは、

バックグラウンドチェックだけで人を判断するのではなく、

職務経歴書、面接、適性、実務能力などと組み合わせて総合的に判断することです。

バックグラウンドチェックは「応募者を疑うため」のものではない

バックグラウンドチェックという言葉を聞くと、

「応募者を疑って調査するもの」

という印象を持つ方もいるかもしれません。

しかし、本来の目的はそうではありません。

企業側にとっては、

「重要なポジションを安心して任せられるか確認する」

ためのリスク管理です。

同時に応募者にとっても、

事実に基づいた正当な評価を受けるための仕組みになります。

採用担当者の感覚や面接官との相性だけで判断するより、

確認可能な情報を含めて採用判断を行う方が、選考の客観性を高めることにもつながります。

採用前に確認したいチェックリスト

採用担当者は、特に重要ポジションについて、次のような項目を確認しておくとよいでしょう。

【職歴】

□ 在籍企業と在籍期間に不自然な点はないか
□ 役職と実際の担当範囲は一致しているか
□ 担当業務の説明は具体的か
□ 短期間の転職について合理的な説明があるか

【実績】

□ 個人実績とチーム実績が区別されているか
□ 数字について具体的に説明できるか
□ 本人がどの工程を担当したのか明確か
□ 成果に再現性があるか

【人物・勤務状況】

□ 面接での説明と過去の勤務実態に大きな矛盾がないか
□ コンプライアンス上確認すべき事項はないか
□ 採用予定ポジションに適した人物か

【採用リスク】

□ 金銭を扱うポジションか
□ 機密情報を扱うポジションか
□ 個人情報を扱うポジションか
□ 管理職・経営幹部候補か
□ 採用後に問題が起きた場合の影響が大きい職種か

このように、

「誰でも同じように確認する」

のではなく、

採用ポジションに応じて確認レベルを設定することが現実的です。

生成AI時代だからこそ、採用判断を「文章力」から切り離す

生成AIによって、誰でも一定水準以上の職務経歴書を作成できるようになりました。

これは応募者にとっては便利な変化です。

一方で採用担当者にとっては、

「書類がよくできている人＝経験豊富な人」

とは限らない時代になったともいえます。

今後の採用では、

職務経歴書を読む力以上に、

書かれている情報の整合性を確認する力が重要になります。

見るべきなのは、

文章の美しさではありません。

どの会社で、

どのような立場で、

何を担当し、

どのような成果を上げ、

どのような働き方をしてきたのか。

その事実です。

企業防衛リスクサービスのバックグラウンドチェック

企業防衛リスクサービスでは、採用判断をサポートするバックグラウンドチェックをご提供しています。

職務経歴書や面接だけでは確認しにくい候補者の情報について、多角的に確認し、企業の採用判断を補完します。

例えば、

「管理職候補なので経歴を慎重に確認したい」

「経理担当者として重要な権限を渡す予定がある」

「職務経歴書の内容に確認したい点がある」

「役員・幹部候補を採用するため、通常より慎重に判断したい」

「面接だけでは人物像を十分に判断できない」

といったケースで、採用前のバックグラウンドチェックを活用することができます。

生成AIによって職務経歴書の文章がどれほど精巧になっても、企業が本当に知りたいのは文章力ではありません。

「その人に、自社の仕事を任せてもよいか」

ということです。

採用は、企業にとって重要な投資であると同時に、企業防衛の入口でもあります。

特に管理職、経営幹部、経理・財務、人事、情報管理など、企業の重要情報や権限を任せるポジションでは、採用後に問題が判明してから対応するのではなく、採用前に確認できる情報を確認しておくことが重要です。

「職務経歴書がよくできているから大丈夫」

から、

「重要な事実を確認したうえで採用する」

へ。

生成AI時代の採用活動では、こうした考え方が、企業と社員の双方を守る採用リスク対策につながります。