レジュメのプロジェクト経験は、いざ書こうとすると「何から書けばいいのか」と筆が止まってしまいがちです。

そこで転職ドラフトのPdM(プロダクトマネージャー)が、AIからの6つの質問に答えるだけで草案を作成できる新機能「プロジェクト経験作成サポート（正式版）」を徹底検証しました。

今回は「ラフな入力」と「標準的な入力」の2パターンを用い、AIがどれほどの精度でレジュメを仕上げるのか、その実例を紹介します。

そもそもプロジェクト経験作成サポートとは？

転職ドラフトのプロジェクト経験作成サポートは、AIからの6つの質問（プロジェクト概要、課題、成果など）にチャット形式で答えるだけで、その内容を魅力的な文章にまとめ、レジュメの草案を作成してくれる機能です。

この機能は、チャットの会話内容だけでなく、プロジェクト経験ページで入力した「使用技術」や「役割」などの情報も組み合わせて文章を作ってくれます。そのため、技術スタックなどを事前に選択しておくと、より精度の高いレジュメが完成します。

項目	記入内容
プロジェクト名	予約プラットフォームのパフォーマンス改善
プロジェクト概要	Webサービス
参画期間	2024年からの1年以内
担当工程	設計、実装、運用/保守
経験職種	バックエンドエンジニア
使用技術	TypeScript, NestJS, MySQL, Redis, AWS (ECS, RDS)

記入イメージ

「何を書けばいいかわからない」
「ゼロから文章を考えるのが大変」
そんなエンジニアのために、レジュメ作成の「第一歩」を強力にサポートしてくれる機能になっています。

機能に込めた背景や思いの詳細は、こちらのnoteをご覧ください。

口語で気軽に回答（短いパターン）

まず検証したのは、あえて時間をかけず、かなり口語的な表現で短く回答したケースです 。
具体的には以下のような内容を入力しました。

質問	回答（記入内容）
Q1. プロジェクトは何のために、 どのような内容を行いましたか？	予約殺到で落ちるサービスの改修と高速化。
Q2.チームの組織構成と、その中で のあなたの役割は何ですか？	6人のチーム。バックエンドの設計と実装。
Q3. 開発手法と、特に担当された 主な業務内容は何ですか？	アジャイル。APIのロジック作成とDBチューニング。
Q4：プロジェクトを遂行する上での 最大の課題は何でしたか？	アクセス増でDBが即死して、サイトが止まること。
Q5：その課題を解決するために、 あなたが工夫した 具体的な取り組みは何ですか？	Redisでキャッシュ貼って、重いクエリを全部整理しました。
Q6：あなたの取り組みの結果、 システム、業務、またはビジネスに どのようなプラスの変化がありましたか？	3倍速くなって落ちなくなり、予約数が25%伸びました。

「DBが即死して」など、かなりラフな言葉を使っていますが、この回答からどんなプロジェクト詳細が生成されたのでしょうか？

検証の結果、「DBが即死」といった極端にラフな表現であっても、AIが文脈をくみ取り、「データベースがダウンしてサービス全体が停止する」など、審査に通用する表現へと適切に変換されることが確認されました。

また、プロジェクトページで事前に選択した「使用技術（TypeScriptやAWSなど）」も自然な文脈で組み込まれるため、短文の回答でも情報の密度がたもたれます。

少し具体的に回答（普通のパターン）

次に、少し具体的に回答したパターンを検証しました。

質問	回答（記入内容）
Q1. プロジェクトは何のために、 どのような内容を行いましたか？	予約の集中で落ちるサイトを直すため、 予約APIの高速化と刷新をしました。
Q2.チームの組織構成と、その中で のあなたの役割は何ですか？	6名(エンジニア4名)。 バックエンド担当として、 DB設計とキャッシュ実装をやりました。
Q3. 開発手法と、特に担当された 主な業務内容は何ですか？	アジャイルです。 ダブルブッキング防止のロジックと、 DBの高速化に一番時間を使いました。
Q4：プロジェクトを遂行する上での 最大の課題は何でしたか？	DB負荷が高すぎて、 セール時にすぐサイトが落ちること。 売上機会を逃していました。
Q5：その課題を解決するために、 あなたが工夫した 具体的な取り組みは何ですか？	Redisでキャッシュ層を作り、 DBへのアクセスを減らしました。 あとは重いクエリのインデックス修正です。
Q6：あなたの取り組みの結果、 システム、業務、またはビジネスに どのようなプラスの変化がありましたか？	速度が3倍になり、サーバーダウンもゼロに。 結果、予約数が25%増えました。

特定の技術的キーワード（例：ダブルブッキング防止など）を意識して回答したところ、以下のようなプロジェクト詳細が生成されました。

「ダブルブッキング防止」のような具体的なドメイン知識が含まれると、AIはその背景にある「信頼性の重要さ」や「ロジックの複雑さ」までを推測し、より説得力のある文章を構成してくれます。

すべてを完璧に説明しようとしなくても、「一番苦労したポイント」や「こだわった技術」を一つ混ぜるだけで、オリジナリティのあるレジュメへと仕上がることが分かりました。

よりよいレジュメにするためのポイント

生成された文章を見ると、所々に [AIが推測] という記述があることに気づくと思います。

例：『[AIが推測]APIのレスポンス時間を継続的にモニタリングし、パフォーマンス改善を繰り返しました。』

これは入力情報だけでは足りない部分を、「この文脈なら、こうしたプロセスも経ているはず」とAIが提案してくれている部分です。AIの提案内容が自身の経験と合っていればそのまま使い、違っていれば修正や削除してレジュメを完成させてください。

基本情報やラフなチャットをもとにAIが生成した内容を、自身であらためて振り返る。この「AIとの共同作業」が、たった数分でハイクオリティなレジュメの原案を作り出す鍵となります。

おわりに

転職ドラフトは、現状に満足することなく、これからもプロダクトに向き合い続けます。
エンジニアと企業の双方が、互いに本気で選び、選ばれる。そんな「絶好の出会い」を誰にでも提供できる場所になれるよう、これからも転職ドラフトは進化しつづけます。

まずはレジュメ作成の「壁打ち相手」として、気軽にこの新機能を試してみてください。