学生のAI利用は、すでに身近なものに

就職活動でAIを使った学生は84.9％

マイナビが2026年4月に実施した「2027年卒 大学生キャリア意向調査4月＜就活生のAI利用について＞」では、就職活動でAIを利用したことがあると答えた学生は84.9％でした。
全国の学生全員の状況を示す数値ではありませんが、回答者の間でAI利用が広く浸透していることが分かります。

ただし、就職活動の各プロセスにおける生成AI等のツール活用と、ES全編の記述作成をAIに全面的に依存・委任する行為とは、その性質および評価上の位置づけにおいて明確に区別して捉える必要があります。
具体的には、本人が執筆した文章の校正・添削、実務経験やエピソードの構造的整理、企業研究や業界分析における情報収集の補助など、ツールの活用態様には多様なグラデーションが存在します。

「AIを使った学生」という一つのくくりで評価すると、企業が本来確かめたい能力や人柄を見落としかねません。

文章を整えることと、経験を作ることは別

本人の経験を読みやすく整えるためにAIを使う場合と、経験していない活動や成果をAIに作らせる場合では、問題の性質が異なります。

活用方法としては、学生自身が作成した自己PR文案の誤字脱字の校正や、指定文字数に応じた推敲・要約といった補助的利用が挙げられます。
一方、実際には担当していない役割を自身の実績として書けば、内容の正確性が問題になります。
これは、AIを使わずに書いた場合も同様です。

企業側は「どの程度AIを使ったか」だけでなく、「書かれていることは事実か」「本人が内容を理解し、説明できるか」を分けて確認しましょう。

AI利用を認める場合でも、生成された文章を確認せずに提出してよいわけではありません。
提出内容に本人が責任を持つという前提は、学生に伝えておきたいところです。

AIが書いたESは見抜けるのか

「AIらしい文章」は、判定の根拠にならない

抽象的な表現が多い、構成が整いすぎている、企業理念に沿った言葉が並んでいる。
こうした文章に、AIの利用を疑うことはあるかもしれません。

しかし、就職活動の例文を参考にしたり、大学のキャリアセンターで添削を受けたりしても、似た特徴は生まれます。
文章の印象だけで、AIが書いたと断定することは避けましょう。

OpenAIは、文章がAIによるものかを判定するツールを2023年に公開しましたが、精度の低さを理由に同年7月に提供を終了しています。
当時の説明では、人が書いた文章の誤判定や、短文・英語以外の文章での限界も示されていました。

これは、市場に存在するすべてのAI検出・判定サービスが同一の精度や性能を備えていることを意味するものではありません。
ただし、判定結果を選考の採否基準として利用する場合には、日本語のESに対する検証データの妥当性や、誤判定（偽陽性・偽陰性）が発生する確率およびリスクについての慎重な検証が求められます。
特に「AI使用率」等の数値表示については、それ自体を直ちに事実と異なる申請や不正の不変的証拠として取り扱うことは避け、慎重な事実確認を伴う運用設計を行うことが不可欠です。

違和感は、面接で確認する項目に変える

ESを読んで気になった箇所は、AI利用の証拠を探すのではなく、追加で確認したい内容として整理します。

ESで気になる点	面接で確かめたいこと
「課題解決力を発揮した」など抽象的な説明が続く	何に困り、本人が何をしたのか
大きな成果が書かれているが、役割が分からない	チーム全体の成果と本人の担当範囲
企業への共感が書かれているが理由が薄い	どの情報や体験から関心を持ったのか
活動の時期や成果の説明に食い違いがある	前提条件や表現の意図に認識の違いがないか

対話において説明内容に曖昧さが見られる場合であっても、即座に不実記載や虚偽申告と断定することは避けるべきです。
緊張感や質問趣旨に対する認識の相違に起因して、一時的に回答のロジックや整合性が乱れるケースが存在するためです。

評価・判断にあたっては、確認すべき事実関係（状況、具体的な行動、関与度等）を明確に整理・提示した上で、学生自身が経緯や詳細を論理的に説明・弁明できる機会を保障する運用設計が不可欠です。

ESを残すかどうかは、「何を確かめるか」で決める

完成度の高い文章だけで評価しない

ESは、学生の経験や関心を事前に把握し、面接につなげる資料として活用できます。
ただし、文章の完成度や推敲の精度を、学生個人の本質的な思考力や実務における適性と無条件に直接結びつけて評価する手法については、その妥当性を慎重に再検証する必要があります。

組織内での協調性や周囲との協働推進力を採用評価基準とする場合、重点的に検証すべき要素は、洗練された表現による自己PRの文章構成力ではなく、他者と利害や意見が対立した際の具体的な対応行動および自らの役割に対する主体的な認識・スタンスです。

評価項目も「説得力のある文章か」から、「状況と行動が具体的か」「本人の役割が読み取れるか」へ置き換えられます。
職務上、文章を書く力そのものが必要なら、その力を別の課題で確かめる方法もあります。

AI対策としてESを難しくする前に、現在の設問と評価項目が、採りたい人物像につながっているかを確認してください。

ESの縮小や廃止にも、受け皿が必要

初期エントリー数が少なく、早期の相互理解および接点形成を優先する採用戦略においては、エントリー段階における長文のES提出義務を緩和・簡略化し、初回面談・インタビューの場を通じて実戦経験や行動特性を直接ヒアリングするプロセス設計が有効です。
一方、応募者が多い企業では、事前資料がなくなることで面接調整や確認の負担が増える可能性があります。

選択肢	向いている状況	事前に決めたいこと
ESを残して設問・評価を変える	面接前に経験を把握したい	書類で判断する項目と面接で確かめる項目
応募時のESを短くする	入力負担を減らし、接点を増やしたい	面接までに必要な情報の集め方
長文ESを廃止する	対話や実務に近い課題を中心に評価したい	面接枠、担当者、代わりの評価方法

履歴書の学歴や資格など、事実を確認する項目まで一律になくす必要はありません。
「応募受付に必要な情報」と「選考のための長文回答」を分けて整理すると、見直す範囲が明確になります。

本人の考え方を確かめる設問と面接へ

ESでは、一つの経験を具体的に聞く

「学生時代に力を入れたこと」を自由記述形式で尋ねるのみの設問設計では、成果や実績を過度に装飾・要約した定型的な回答が集約しやすい傾向にあります。
学生個人の思考プロセスや状況判断能力、行動特性の再現性を正確に測定・評価するためには、設問内において記述・具体化を求める評価要素（直面した課題、選択の理由、実際の行動等）をあらかじめ明確に指定・開示する提示方法が有効です。

設問例としては、次のような形が考えられます。

「周囲と協力して取り組んだ経験を一つ挙げ、当時の状況、あなたの役割、自分で判断して行ったこと、振り返って変えたいことを教えてください。」

役職や大きな成果がない学生も回答できるよう、授業、アルバイト、日常の活動なども対象にするとよいでしょう。

この設問でも、AIによる文章作成は可能です。
狙いはAIを使えなくすることではなく、面接で確かめる内容をそろえることにあります。
設問を増やしすぎず、自社が評価したい行動に絞ってください。

面接では、行動を選んだ理由まで聞く

面接では、ESの内容をもう一度話してもらうだけで終えず、経験の背景を順に確認します。

1. 当時、どのような状況で、何に困っていたのかを聞く
2. チームの取り組みと、本人が担当したことを分ける
3. ほかに考えた方法と、その行動を選んだ理由を確かめる
4. うまくいかなかった点や、今なら変えたいことを聞く

例えば、協力して成果を出した経験なら、「意見が合わなかった場面はありましたか」「相手の反応を受けて、やり方を変えたことはありますか」と掘り下げられます。

面接官同士では、共通の基本質問と評価項目を用意しましょう。
回答の流暢さだけで点数をつけず、「相手の意見を聞いた具体的な行動がある」など、判断の根拠を記録します。

AIで準備してきた学生にも、そうでない学生にも同じ基準で確認することが、公平な運用につながります。

必要に応じて、短い課題を組み合わせる

ESや面接だけで判断しにくい能力は、仕事に近い課題で補う方法があります。
例えば、提示された情報を整理して提案の要点をまとめる、短い文章を読んで確認事項を挙げる、といった課題です。

課題を実施するときは、評価したい能力を先に決めてください。
情報整理力を見るのか、相手に伝える力を見るのかが曖昧だと、面接官ごとの好みで評価が分かれてしまいます。

AIの利用条件も目的に合わせます。
本人だけで考える力を確認する場面と、AIを使って成果物を改善する力を確認する場面では、ルールが異なってきます。
利用可能な道具、制限時間、評価項目は事前に案内しましょう。

AI利用のルールは、学生と採用担当者の両方に

学生には「使ってよい範囲」を伝える

「AI利用禁止」とだけ伝えても、誤字の修正まで禁止なのか、経験の整理は認められるのかが分かりません。
曖昧なルールのままでは、学生も面接官も判断に迷います。

AIによる文章整理を認める場合の案内例は、次のとおりです。

「ESの作成にあたり、生成AIを用いた経験の整理や文章の推敲は可能です。ただし、記載内容はご自身の経験・考えに基づき、事実と相違がないことを確認してください。面接では、記載した経験や判断の背景について伺います。」

利用の申告を求めるなら、「利用したか」だけでなく、整理・添削・下書き作成などの用途を聞くと、準備の過程を把握しやすくなります。
その回答を何のために使うかも明らかにし、AIを利用しない学生を不利に扱わない運用にしてください。

企業側も、ESを外部AIにそのまま入れない

採用担当者がESの要約や確認にAIを使う場合も、応募者情報の取り扱いに注意が必要です。

個人情報保護委員会からの示達においては、生成AIに個人情報を入力する際には利用目的の範囲内かを確認し、個人データについてもサービス提供事業者が機械学習に利用しないことなどを十分に確認するよう求められています。

採用現場では、会社が認めたサービスか、入力できる情報の範囲はどこまでか、保存や学習の設定はどうなっているかを確認しましょう。
氏名を削除しても、大学名や所属先、具体的な経験の組み合わせから本人が分かる場合があります。

AIの要約に抜けや誤りがあれば、そのまま評価へ影響するおそれもあります。
面接前には原文に戻り、合否の判断理由を担当者自身が説明できる状態にしておきましょう。

【まとめ】
生成AIの利活用が拡大する環境下においても、採用選考における本質的な評価対象は、学生自身がどのような状況下で何を思考し、いかに動いたかという行動事実およびプロセスです。
文章の補正や推敲を誰が行ったかという表面的な完成度のみでは、本人の真の資質や適性を測定・特定することは困難です。

まずは、現在のESから一つ設問を選び、「この質問で何を評価しているか」「面接では何を追加確認するか」を採用チームで言葉にしてみてください。
そこから、設問の修正、評価基準の共有、ならびに学生向けのAI利用ガイドライン策定へと、段階的かつ合理的に展開することが可能となります。

変更後は、ES提出率、書類確認と面接にかかる時間、面接官の評価が分かれた理由を確認しましょう。
提出率は、提出依頼をした学生のうち実際に提出した割合として集計すると、応募負担の変化を追いやすくなります。

応募経路や選考時期の違いにも注意しながら、学生の負担と企業の確認精度を両方見直すことが、AI時代のESを扱う第一歩です。

＜ 出典 ＞
・株式会社マイナビ
「マイナビ 2027年卒 大学生キャリア意向調査4月＜就活生のAI利用について＞」

・OpenAI
「New AI classifier for indicating AI-written text」

・個人情報保護委員会
「クラウドサービスで提供されている生成AIサービスに関して個人データをプロンプトに入力するに当たり留意すべき点は何か。」