第1章：なぜ人は「AIのせい」にしたがるのか
技術は、常に分かりやすい犯人になる。
生成AIも例外ではない。
本来議論されるべきなのは、
「どのような基準で評価しているのか」という評価軸の不在である。
しかし、この話題は語りにくい。
その結果、
「差別化できない」
「みんな同じになる」
という言葉だけが先行し、思考が止まる。
実際には、
生成AIが選考にどのような影響を及ぼすかを考えないまま、
そのまま提出しているケースが大半である。
人は本質的に楽をする生き物だ。
生成AIで作った文章を、
あえて時間をかけて書き直す人は多くない。
ここに、問題の核心がある。
それにもかかわらず、
結果が出なかったときには
「生成AIのせいだ」と語られる。
選択したのは本人であるという事実は、
ほとんど議論されないまま、
本質とは異なる場所で議論が展開されている。
第2章：評価しているつもりで、実は何も見ていない
採用側は、文章そのものを評価しているわけではない。
見ているのは、文章に残された「判断の痕跡」である。
しかし、その判断基準は共有されていない。
本来であれば、
読み手が内容を確認し、
フィードバックを返す仕組みがあれば、
このようなズレは生まれにくい。
ただし現実には、
採用担当者のもとには
一日に数百、場合によっては数千の職務経歴書が届く。
1枚1枚を丁寧に読むことは、
構造的に不可能である。
限られた時間の中で見られるのは、
論理の一貫性や、
「どのような判断をした人間か」という情報だけだ。
だが、その見方は
担当者個人の経験に依存しており、
明確な基準は存在しない。
その結果、
ある人は通り、
別の人は落ちる。
多くの人にとって、
書類選考は限りなく運に近いものになっている。
第3章：「正しさ」が評価を壊す瞬間
論理的であること。
きれいであること。
抽象度が高いこと。
これらは一般的には重要だとされている。
しかし実際には、
評価そのものではなく、評価の代用品になっているにすぎない。
- 「論理的に書け」
- 「きれいにまとめろ」
- 「抽象度を上げろ」
こうした指示はよく聞くが、
それだけで何を書けばよいかが分かる人は多くない。
結果として、
そこで思考が止まり、
無難で中身の見えない文章が量産される。
第4章：評価とは、再現性の仮説である
評価は、好き嫌いではない。
評価とは、その人を「使ってみる仮説」である。
だからこそ、判断プロセスが見えなければ、評価は成立しない。
ここで初めて、
「中身が見えない」と言われる理由が腑に落ちる。
職務経歴書で最も重要なのは、再現性を示すことである。
転職の文脈における再現性とは、以前の環境で出した成果を、次の環境でも再び出せると説明できることだ。
多くの職務経歴書には、「何をやったか」「どれだけ売ったか」は書かれている。
しかしそれだけでは、
- 環境が良かっただけなのか、
- 運が良かっただけなのかは分からない。
だからこそ、
- どのような条件だったのか
- 何が問題だったのか
- 何を考え、どのように工夫したのか
- その結果、何が起きたのか
を記載する必要がある。
第5章：この構造は、採用だけの話ではない
この構造は、採用に限らない。
- 事業計画
- 提案書
- 社内評価
- コンサルティング資料
いずれにおいても、再現性が示されなければ、判断はできない。
評価とは常に、「この人（この案）を使ったら、
同じことが起きるか」という問いだからである。