AIにESを生成させた末路｜採用官が見破る「AI作成ES」の3つの特徴と正しい使い方
Careo編集部AIでESを生成する際の注意点｜採用官が「AI製ES」を一発で見破る理由
「ChatGPTでES全部書いたら楽では？」
その気持ち、めちゃくちゃわかります。26卒の56.6%がAIを使ってESを推敲してるし、41.7%が生成も利用してる状況。もう「AIを使わない」ほうが少数派なんです。
だけど、です。
採用官は「AIで生成されたES」を、マジで一発で見破ります。
大手企業のESを見ると、同じ構造・同じ言い回しが増えて、採用官は「あ、これChatGPTだ」ってすぐ気づく。そして、その先に待ってるのは不採用。
本記事では、実際に「AIでESを生成したら落ちた」という失敗事例と、AIを正しく使いながら受かるESを書く方法まで、データと具体例をもとに解説します。
【この記事で学べること】
- 採用官が「AI製ES」を見破る3つの特徴
- AIでESを生成する際の注意点と危険なパターン
- AI活用で「受かるES」を書くための5つのステップ
- ESだけじゃなく全選考を管理する方法
26卒の過半数がAI利用｜なぜ「AI生成ES」だけで落ちるのか
まず、データから見ていきましょう。
マイナビ2026年卒就職白書によると、以下の状況です：
つまり、41.7%の26卒がAIで「ESそのもの」を生成してます。でも合格率が上がったわけではありません。むしろ、「AIで生成したES」だけを採用官に提出すると、以下の3つの理由で落とされます。
採用官が「AI製ES」を見破る3つの特徴
1. 「完璧すぎる構文」と「人間が書かない言い回し」
AIが生成したESは、文字通り「完璧」です。句読点の位置、接続詞の使い方、論理展開…すべてが整理されすぎてて、むしろ不自然。人間の学生が書いた文には「くせ」があります。その「くせ」がない = AIの可能性が高い。
採用官は「君の就活の本気度」を見たいのに、完璧な構文が返ってくると、「これ本当に本人が書いたの？」と疑います。
2. 「どの企業にでも当てはまる」内容になる
AIで「御社を志望する理由」を書かせると、こんな感じになりがち：
「貴社は業界内で革新的な取り組みを行っており、社会への貢献度が高いため、志望しました」
これ、楽天にも提出されてるし、トヨタにも提出されてます。採用官は何百枚も見てるので、「あ、これAI」って一瞬で気づく。同じ企業への複数応募者のESが似てたら、なおさら怪しい。
3. 「自分の経験」が薄くなる
AIが生成したESには、学生本人の「独特な失敗」「なぜそれをしたのか」という背景がありません。AIは学生の人生を知らないので、「一般的な学生の典型例」を書いてしまう。
採用官が知りたいのは「君だから」という差別化です。AIは差別化を生み出せないんです。
AIでESを生成する際の注意点｜実際の「落ちたケース」から学ぶ
ここからは、実際に「AIでES生成 → 落ちた」という28卒・27卒の事例を見ていきます。
ケース1：「自己PR」をAIで全生成 → 40社連続落ち
Y君（28卒）は、自己PRを完全にChatGPTで生成して、複数社に提出。結果、40社連続で落ちました。理由は：
- AIが「リーダーシップ」という汎用的なテーマを選んだ
- 具体的な数字（売上〇%向上など）が入っていなかった
- 「なぜそのリーダーシップが必要だったのか」という背景がない
- 採用官が「これで本当にリーダーシップを発揮したの？」と疑った
翌年、Y君が自分で書き直した内容は：
「ゼミの論文集発行プロジェクトで、製本の遅延が発覚。メンバーは『間に合わない』とあきらめ。僕は納期48時間前に外部の製本業者に営業電話をかけ、割増料金での対応を交渉。結果、期限内に500部完成。批判ばかりだったメンバーも『本当にありがとう』と言ってくれた瞬間が、今も忘れられません」
この書き直し版で、1社目から内定をもらいました。AIでESを生成する際の注意点は「体験の独自性」を削ると、一気に落とされるということです。
ケース2：「志望理由」をAIで推敲 → 面接で矛盾を指摘される
Z女（26卒）は、志望理由をAIで「洗練」させたら、面接で採用官に詰められました：
採用官：「ESで『グローバルな事業展開に惹かれた』と書かれていますが、その割に、ウチの日本国内事業への興味がESに書かれていませんね。なぜ？」
Z女：「あ…それは…」
AIが「グローバル」という一般的キーワードを選んだから、その企業の「実際の売上構成」（日本国内が60%以上）と矛盾してしまったんです。
AIでESを生成する際の注意点として、企業研究と矛盾しないかを必ずチェックすることが必須です。
ケース3：「成果」の数字を盛る → 面接で確認されて嘘がバレる
M君は、長期インターンの成果をAIで「盛った」ケース。ESでは「新規営業で売上30%向上」と書きましたが、実際には「参加した営業チーム全体の売上が30%向上したうちの、自分の貢献度は不明確」でした。
面接で「その30%ってあなたの個人成果ですか？」と聞かれて、説明できず。その時点で落ちました。
AIでESを生成する際の注意点は、数字を盛るとボロが出るということです。
では、AIをどう使えば「受かるES」が書けるのか？
ここまで「AIの危険性」を書きましたが、AIそのものは悪くありません。使い方次第です。
「AIでESを生成する」ではなく、「AIを『添削ツール』として使う」に切り替えるだけで、合格率がぐっと上がります。
正しいAI活用：5ステップのES作成フロー
| ステップ | やること | AIの使い方 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 1. 下書き | 自分で「体験」を箇条書き | 使わない | 「独自の失敗」「なぜそうしたのか」を含める |
| 2. 構成 | 下書きを「起承転結」に整理 | 「この順番で伝わりやすいか」をAIに相談OK | AIの提案を受け入れすぎない |
| 3. 執筆 | 自分で「自分の言葉」で書く | 使わない | 「自分だったら何て言うか」を優先 |
| 4. 推敲 | 誤字・脱字・冗長性をチェック | 「この文は自然ですか？」「別の言い方はありますか？」を相談OK | 文章を完全に置き換えさせない |
| 5. 企業研究との照合 | 「志望理由」が企業の実態と矛盾していないか確認 | 企業情報の収集補助としてはOK | 最終判断は自分で。AIの情報は古い可能性がある |
ポイント：「AIで生成」ではなく「AIで推敲」に限定する。
生成（ゼロから作る）とは違い、推敲（既存の文を磨く）なら、「あなたの体験」が軸に残ります。採用官は「完璧な文」ではなく「あなたの物語」を見たいんです。
もう1つの視点：「AIで生成したES」を採用官が見破るのは…実はカンタン
採用官が「AI製ES」を見破る本当の理由は、構文ではなく、「深さ」です。
面接で「ESに書かれた『〇〇という経験』について、詳しく教えてください」と聞かれたときに、学生が「あ、あ…」と言葉に詰まる。そこで「あ、これAIで書かせたんだな」って気づくんです。
AIでESを生成する際の注意点として、面接で「実際に自分の言葉で説明できるか」が最終的な見破りポイントだということは、めちゃくちゃ重要です。
つまり、「AIで完璧に生成したES」を提出した瞬間、あなたはそのES内容を「面接で説明できる状態」に追い込まれます。でも、そのES内容は「自分の経験」じゃないから、説明できない。矛盾が生まれます。
逆に、「自分で書いたES」なら、面接でいくらでも話が広がります。採用官も「あ、この学生は本気でこの経験をしたんだな」と感じます。
AIでESを生成する際の注意点をまとめたチェックリスト
- ☐ ESの中核（自己PR・志望理由）は自分で書いたか？
- ☐ 具体的な「失敗」「なぜそうしたのか」が入っているか？
- ☐ その企業の「実際のビジネス」に言及しているか？（一般的すぎないか？）
- ☐ 面接で「詳しく教えて」と言われたとき、自分で5分以上話せるか？
- ☐ 数字を使ってるなら、その数字は「自分の個人成果」か確認したか？
- ☐ ESの言い回しが「自分らしさ」を残しているか？
このチェックリストで1つでも×があれば、AIの使い方を見直してください。
ES対策だけじゃ足りない｜全選考を管理する視点
ここまでESに焦点を当てましたが、正直なところ、ESだけで受かるわけではありません。
ES → 筆記試験 → 一次面接 → 二次面接 → 最終面接という一連の流れで、採用官は「矛盾がないか」「この学生は本物か」を見極めます。
だからこそ、ES段階で「自分の体験」に基づいた、「面接で説明できる内容」を書く必要があるんです。
Careoを無料で使えば、ES・筆記・面接・OB訪問をすべて一か所で管理しながら、AIコーチが「このESだと面接でこう聞かれやすい」「この企業の面接官は〇〇を重視する傾向」というアドバイスをくれます。AIでESを生成する前に、一度、自分の全選考戦略を見直してみてください。
最後に：AIでESを生成する際の注意点を忘れずに
「AIが当たり前の時代」だからこそ、逆に「自分の言葉で書いたES」が光ります。
26卒の56.6%がAIを使ってる今だからこそ、あなたが「自分で書いたES」を提出したら、採用官は「あ、この学生は本気だ」って感じます。
AIでESを生成する際の注意点：「生成」ではなく「推敲」に徹する。これが、受かるES作成の唯一の道です。
28卒の就活はもう始まっています。今週から「自分で書く」クセをつけて、次のESから実践してみてください。
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