年収を上げたい人へ｜Claudeで職務経歴書を整える12個のプロンプト

AI脱社畜

2026/06/18

¥490

こんにちは、AI脱社畜です。

元ブラック企業の社畜から、AIで脱出した普通の会社員です。

転職サイトを開くたびに、あの気持ちになりませんか。

「自分の経歴、こんなもんか……」と。

スキルも実績もあるはずなのに、いざ言語化しようとすると言葉が出てこない。

ChatGPTに投げたら「それっぽい文章」は出てくるけど、なんか薄い。

「同じ経験をした他の候補者と、どこで差がつくんだろう」——そう感じたまま、応募ボタンを押す手が止まる。

この記事では、Claudeを使って職務経歴書をエグゼクティブ級に磨き上げるプロンプトを12個、まとめて公開します。

前半5個は無料で全部使えます。

コピペで即動きます。

ChatGPTで書いた職務経歴書、Claudeに通すと別物になります

ChatGPTで一度書いた職務経歴書を、そのままClaudeに通して書き直させる。

これだけで仕上がりが変わります。

なぜClaudeなのか。

3つの特性が、職務経歴書という文書と相性がいいんです。

Claudeが職務経歴書に強い3つの特性

1つ目は、長文処理の安定感です。

Claudeの主力モデル（Sonnet 4.6など）は最大100万トークン（日本語で約75万字分）を一度に読めます。

職歴を全部投げ込んでも、最後まで矛盾なく繋がった文章を返してくれます。

2つ目は、日本語ビジネス文書の自然さです。

ChatGPTで書いた文章を読み返したとき「ちょっと翻訳調っぽいな」と感じる瞬間、ありませんか。

Claudeはここが微妙に違います。

採用担当者が読んだときの引っかかりが少ないんです。

3つ目は、フレームワーク駆動の文章生成です。

STAR法やXYZ法のような構造を指定すると、Claudeはその枠を律儀に守って書いてきます。

論理が崩れないので、職務経歴書のような「型」が大事な文書と相性がいいんです。

ChatGPTで書いた人が次のステップとしてClaudeを使う理由

ゼロから作り直す必要はありません。

ChatGPTの素材を活かしながら、Claudeで「磨き込み」だけやらせる。

これがいま一番コスパのいいやり方です。

「ChatGPTで書いたもの、無駄にならないんだ」と思ったら、ここからが本番です。

プロンプト1〜5｜棚卸しから骨格設計まで、ここまでは無料で動かせます

ここから、実際のプロンプトを5個続けて公開します。

全部コピペでそのまま使えます。

Claudeを開いて、上から順番に試してみてください。

プロンプト1｜キャリア棚卸しインタビュー

職務経歴書を書く前に必要なのは「素材集め」です。

自分の頭の中にある経歴・スキル・実績を全部出し切る必要があります。

でも、自分一人で考えても抜けが多い。

そこで、Claudeに採用担当者役をやらせて、こちらが答える側に回ります。

質問されると、不思議と思い出せるんです。

いわばClaude相手の「模擬面談」です。

あなたは経験豊富な転職エージェントの面談担当者です。
これから私の職務経歴書を作成するために、私のキャリアを棚卸ししたいと思っています。

以下の流れで、私に質問を投げかけてください。

1. 直近の職務について、業界・職種・役割・在籍期間を聞く
2. その職務で達成した実績を3つ、具体的なエピソード付きで聞き出す
3. 実績の背景にあった課題、自分が取った行動、得られた結果を順番に深掘りする
4. 同じ流れで、過去の職務についても遡って聞いていく
5. 最後に、私自身が気づいていない強みを整理して返す

質問は一度に1つだけ、私が答えやすい順番で投げかけてください。
私が答え終わったら、次の質問に進んでください。

プロンプト2｜実績の数値化と定量表現への変換

「売上に貢献した」「業務効率化に取り組んだ」。

こういう抽象表現、書類選考で完全にスルーされます。

数字に変換するだけで通過率が変わります。

ここが面白いところなんです。

「数値を出せ」と言っているだけじゃなく、「どの指標で測るか」まで一緒に考えてくれる。

「実績はあるけど数字がない」というケースでも、Claudeが「どこかに数字がないか」を質問しながら引き出してくれるんです。

あなたは外資系コンサルティングファームの採用担当者です。
以下の私の実績文を、定量的で具体的な表現に書き換えてください。

【元の文章】
（ここに自分の実績を1〜3文で貼り付け）

【書き換えのルール】
- Google流「X by Y, measured by Z」の構造で書き直す
  X = 何を達成したか（Accomplished X）
  Y = どんな指標で測ったか（as measured by Y）
  Z = どんな手段・行動で（by doing Z）
- 数値が不明な部分は「ここに数値を入れる」と明示して、私に質問してください
- 採用担当者が30秒で読んで価値が伝わるレベルに整える

書き換え後の文章を3パターン提示してください。
それぞれ、強調するポイントを変えてください。

ここで一度、手を止めてください。

自分の今の職務経歴書から、一番自信のある実績を一文だけコピーして、上のプロンプトをClaudeに投げてみてください。

所要時間は3分です。

「売上に貢献した」がどう変わるか、自分の目で見てから先に進むのが、この記事を一番得する読み方です。

書類1ページ目の第一印象、これだけで変わります。

プロンプト3｜STAR法で自己PRエピソードを組み立てる

STAR法は「Situation（状況）・Task（課題）・Action（行動）・Result（結果）」の4段構成で自己PRを組み立てる古典的なフレームワークです。

Claudeはこの枠を律儀に守ります。

あなたは外資系企業の人事責任者です。
私のエピソードを、STAR法で自己PRに整えてください。

【私のエピソード】
（ここに、自分の代表的な仕事のエピソードを箇条書きで3〜5行）

【出力形式】
- Situation: どんな状況・背景があったか（2〜3文）
- Task: 自分が解決すべき課題は何だったか（1〜2文）
- Action: 具体的に何をしたか、なぜその選択をしたか（3〜4文）
- Result: 数値で示せる結果と、組織への影響（2〜3文）

各セクションは事実に基づいて書いてください。
不足している情報がある場合は、書き始める前に私に質問してください。

プロンプト4｜採用担当者目線の弱点チェック

自分で書いた文章は、自分では弱点が見えません。

Claudeに採用担当者役で「読みづらいところ」「不明瞭なところ」「減点されそうな箇所」を出させます。

ここが鳥肌が立つポイントで、3種類の採用担当者を同時に演じさせられるんです。

大手日系の人事部長、外資系ヘッドハンター、スタートアップの代表。

それぞれが見る「落としたい理由」は全然違います。

全員が共通して指摘してくる箇所が、本当に直すべき箇所です。

あなたは3社の採用担当者です。それぞれ違う視点でレビューしてください。

採用担当者A: 大手日系メーカーの人事部長（保守的、実績重視）
採用担当者B: 外資系IT企業のヘッドハンター（成果と再現性重視）
採用担当者C: 急成長スタートアップの代表（カルチャーフィットと熱量重視）

以下の職務経歴書を3人それぞれの視点で読み、各5項目ずつ
「読みづらい・伝わらない・減点される」箇所を指摘してください。

【職務経歴書】
（ここに自分の現在の職務経歴書を貼り付け）

最後に、3人の指摘の中で「全員が共通して指摘している点」を抜き出し、
最優先で直すべき箇所として教えてください。

プロンプト5｜採用担当者の閲覧順で骨格を設計する

採用担当者が最初の30秒で見る順番は決まっています。

冒頭・直近の職歴・実績ハイライト。

この順番に並び替えるだけで、書類の通過率が変わります。

あなたは年間300名以上の職務経歴書をスクリーニングしてきた採用担当者です。
私の素材を、採用担当者が最初の30秒で読む順番に並べ直してください。

【私の素材】
（ここに、プロンプト1〜4で出てきた素材を全部貼り付け）

【設計のルール】
- 冒頭3行で「この人を会わせたい」と思わせる要約を作る
- 直近の職歴 → 過去の職歴の逆時系列で並べる
- 各職歴の中で、最も強い実績を上に持ってくる
- スキル・資格は最後にまとめる
- 全体で2ページに収まるように調整する

並び替え後の骨格を、見出しと各セクションの3行サマリーで提示してください。
最後に、なぜこの順番にしたかの根拠を1段落で説明してください。

プロンプト1〜5を使い終わると、手元に「自分の経歴の骨格」ができています。

素材は揃った。

ここからが磨き込みです。