職務経歴書・スキルシートに「AIを使った経験」をどう書く？例文とNG例【2026年】

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公開日

2026/10/28

職務経歴書・スキルシートに「AIを使った経験」をどう書く？例文とNG例【2026年】

職務経歴書に書くAIの経験は、「生成AIを活用」だけでは伝わりません。何に・どの工程で使い、どう確かめ、どれだけ変わったかまで書くと、案件の必須スキルと照らし合わせてもらえます。
この記事では、テックスペースのAI関連の募集中案件292件の「必須スキル」欄に実際に書かれている言葉を集計し、それに合わせた書き方を紹介します。職種別（バックエンド・フロントエンド・インフラ・データ・PM）のNG例とOK例、守秘義務のチェックリストもあわせてどうぞ。

この記事の要点

テックスペースのAI関連の募集中案件292件（2026年10月28日取得）のうち、169件（57.9%）が必須スキル欄にAIの経験や知識を書いている
多い書き方は「LLM・生成AIを組み込んだ開発の経験」（88件）と「AIコーディングツールを使った開発の経験」（67件）
ツール名を挙げる案件は42.0%。一方で「等」「いずれか」と書いてツールを限定しない案件も42.6%ある
AIの経験年数まで指定しているのは17件（10.1%）。品質・評価・リスクに触れる案件は19件で、「ChatGPT等を調査に使用するレベルは不可」と書く案件もある
書くのは「対象・工程・規模・確認の方法・変化」の5つ。社名、社外秘のコード、プロンプトの全文は書かない

AI時代のエンジニアの戦い方の全体像は、AI時代のエンジニアの戦い方｜案件データで見る、仕事が残る人・単価が上がる人にまとめています。

「AIを使った経験」は職務経歴書のどこに書く？

AIの経験は、独立した欄を作るより、プロジェクト経歴の「担当業務・実績」に、工程とセットで書くのが基本です。読み手は、案件の必須スキルと、あなたのプロジェクト経歴を見比べるからです。

この記事でいう「AIを使った経験」は、次の2種類を指します。

種類	意味	案件での呼ばれ方
AIを使って作る	Claude Code・Cursor・GitHub Copilotなどで、普段の開発を進めた経験	AI駆動開発、コーディングAIツール、Agentモードでの開発
AIを組み込んで作る	LLMのAPI・RAG・AIエージェントを、システムの機能として作った経験	LLMアプリ開発、RAG構築、AIエージェント開発

どちらの経験かで、書く場所と中身が変わります。

書く場所	書くこと	記入例
スキル要約	ツール名・使い始めた年月・業務か個人か	AIコーディングツール：Claude Code（2025年4月〜・業務）、GitHub Copilot（2024年10月〜・業務）
プロジェクト経歴	どの工程で、何を任せ、どう確かめ、何が変わったか	下の「職種別のNG例とOK例」を参照
自己PR	AIとの役割分担の考え方、品質の守り方	AIの出力は必ずテストとレビューを通してから取り込む、というルールで運用してきた

職務経歴書の全体の書き方（PARモデル、担当工程の○の付け方、テンプレート）は、フリーランスエンジニアの職務経歴書・スキルシートの書き方で紹介しています。この記事は、AIの経験の部分だけに絞っています。

AI関連案件の必須スキル欄には、どんな言葉が書かれている？

AIの経験を求める案件は、「AIを組み込む開発」と「AIツールでの開発」の2つが中心です。テックスペースのAI関連の募集中案件292件の「必須スキル」欄を、2026年10月28日に読みました。

必須スキル欄のAIの書かれ方（169件、重複あり）	件数	割合
LLM・生成AIを組み込んだ開発の経験（LLM API・RAG・AIエージェントなど）	88件	52.1%
AIコーディングツールを使った開発の経験（AI駆動開発・Agentモードなど）	67件	39.6%
品質・評価・リスク（出力のレビュー、回答精度の評価、リスクの判断など）	19件	11.2%
業務での活用・導入の推進（業務効率化、利用ルールづくり、定着化など）	18件	10.7%
機械学習・モデル開発	12件	7.1%

対象は、テックスペースの「生成AI・AI開発」「機械学習・AI」「LLM」「Claude Code」「Cursor」のページに載る案件のうち、募集中のもの（重複を除いて292件）
残りの123件（42.1%）は、AIのページに載っていても、必須スキル欄にAIの経験を書いていない。AIを使う現場でも、まず求められるのは普段の開発経験

条件の細かさ

同じ169件で、条件がどこまで細かく書かれているかを数えました。

条件の書き方	件数	割合	実際の書き方（例）
ツール名を挙げている	71件	42.0%	「Claude Codeを利用したAI駆動開発経験」
「等」「など」「いずれか」で限定しない	72件	42.6%	「AIツール（Claude Code・GitHub Copilot等）を活用した開発経験」
「実務」「業務」「本番」と明記している	31件	18.3%	「AI駆動開発の実務経験」
AIの経験年数・期間を指定している	17件	10.1%	「開発経験半年以上」「実装または検証経験2年以上」
PoC・検証の経験でもよいと読める	10件	5.9%	「システム開発またはPoC経験」
本番に出した実績を求めている	3件	1.8%	「PoCではなく本番投入実績」
個人開発でもよいと書いている	2件	1.2%	「AI駆動開発の経験（個人開発可）」
知識・理解だけを求めている	5件	3.0%	「LLMの知識」「RAGの知識」

年数の指定は、半年以上が3件、1年以上（程度を含む）が6件、2年以上が8件でした。開発全体の「3年以上」よりも短い期間で書かれています。

よく出てくるツール・技術名は、次のとおりです。

ツール・技術名	件数	割合
Claude Code	31件	18.3%
AIエージェント	27件	16.0%
RAG	22件	13.0%
AI駆動開発	22件	13.0%
プロンプト（プロンプトエンジニアリング・プロンプト設計）	16件	9.5%
Cursor	15件	8.9%
GitHub Copilot（Copilot Studio・Microsoft 365 Copilotを除く）	14件	8.3%
OpenAI・Azure OpenAI	8件	4.7%
Codex	7件	4.1%
LangChain	6件	3.6%
LangGraph	5件	3.0%

テックスペースの案件ページには「歓迎スキル」の欄がありません。歓迎の条件は、業務内容の欄に「尚可としてデータパイプライン構築、GCP、RAG、生成AIの経験があれば活かせます」「生成AIの活用経験は歓迎ですが、AIに頼らず自身でコーディング・修正できることが前提です」のように書かれています。業務内容の欄も最後まで読んでください。

必須スキル欄の言葉と、職務経歴書で示すこと

案件の言葉ごとに、職務経歴書で何を見せればよいかをまとめました。左の列は、実際の募集中案件の必須スキル欄の文言です。

案件の必須スキル欄の言葉	職務経歴書で示すこと
「AI駆動開発の経験」「Agentモードでの開発経験（GitHub CopilotやClaude Codeなど）」	使ったツールと機能（補完か、エージェントに作業を任せたか）、任せた工程
「コーディングAIツール（Copilot・Cursor・Devin・Claude等）を用いた開発経験半年以上」	業務で使い始めた年月。プロジェクト期間ではなく、実際に使った期間
「AIコーディングを品質を担保して使いこなせること」「AI生成物（コード等）の品質チェック経験」	AIの出力をどうレビュー・テストしたか。取り込まなかった例
「LLM／RAGを組み込んだWebアプリ開発経験2年以上」	組み込んだ機能、利用者の規模、本番か試作か、担当した期間
「生成AIの応答品質評価／パフォーマンス改善の実施経験」「LLMの回答品質に対するテスト／評価手法の策定経験と回答精度改善経験」	評価の方法（質問の数、正解の作り方）と、改善の前後の数字
「ChatGPT・Gemini・Claude等の生成AIを業務で利用し既存業務の工数削減・品質向上・標準化または自動化を行った経験と業務プロセスまたは業務ツールとして関係者に展開した経験」	対象の業務、前後の工数、展開した人数や部署
「生成AI利用時の主体的なリスク整理と判断経験」	入力してよい情報の整理、利用ルールの作成、使わないと判断した場面
「生成AIを用いた開発経験（生成AI APIを用いたシステム開発等、ChatGPT等を調査に使用するレベルは不可）」	調べ物ではなく、開発の工程でどう使ったか

最後の行のように、調べ物や文章の下書きに使っただけでは「開発経験」と数えないと明記する案件もあります。使い方の深さを、書類で区別して見せることが大切です。

コスモくんポイント案件の必須スキル欄は「どのツールで」「どの工程を」「どれくらいの期間」の3つで読むと整理しやすいよ。同じ言葉で書き返すのがポイントだよ！

AIの経験を必須にする案件は単価が高い？

単価の上限で比べると、AIの経験を必須にする案件のほうが、高い帯が多めでした。

必須スキル欄	単価が明記された件数	単価の上限の中央値	上限が月91万円以上
AIの経験・知識がある（169件）	136件	月72万円	20.6%
AIの経験・知識がない（123件）	102件	月70万円	8.8%

※ 単価の上限は「MAX90万円」「55〜80万円」などの最大の数字。「スキル見合い」のみの案件は除いた。件数が少ないため、目安として見てください。

AIの経験があれば単価が上がる、とまでは言えません。ただ、AIの経験を条件にする案件に応募するなら、書類でそれを示せるかどうかが入口になります。AI・LLM案件の単価相場は、AI・LLM案件の単価相場と必要スキルでくわしく紹介しています。

「生成AIを活用」だけでは、なぜ伝わらない？

「生成AIを活用」だけでは、AIに何を任せ、どこを自分で判断し、何が変わったかが読み手に分からないからです。差がつくのは、使い方の中身です。

AIの経験は、次の5つをそろえると伝わります。

書くこと	内容	例
対象	何に使ったか	既存のAPI 12本の単体テスト
工程	どの工程で使ったか	詳細設計・実装・テスト・レビュー・運用など
規模・期間	どれくらいの量を、いつから	約300ファイル、2025年4月〜（6か月）
確認の方法	AIの出力をどう確かめたか	プルリクエスト単位で自分がレビュー、テストを通してから取り込み
変化	前後で何が変わったか	テスト作成が1機能あたり約2日→約1日

5つをつなぐと、次の形の1文になります。

「【工程】で【ツール】を使い、【対象】の【任せた作業】を行った。【確認の方法】をしたうえで取り込み、【指標】を【前】→【後】にした。」

「確認の方法」は、ほかの職務経歴書の項目にはあまりない、AIの経験ならではの欄です。案件にも「AI出力レビュー」「品質を担保して」という言葉が出てきます。AIの出力に責任を持てることを、ここで見せます。

職種別のNG例とOK例

NG例は、どれも「AIを使った」という事実しか書いていません。OK例は、5つの要素を入れています。数字はすべて例です。 自分の実績の数字に置きかえてください。

バックエンドエンジニア

項目	内容
案件の必須スキル欄の例	「AI駆動開発の経験」「LLM API（Gemini、OpenAI、Claude等）を利用したアプリケーション開発経験」
NG	生成AIを活用して開発効率を向上
OK（AIで作る）	Python（FastAPI）のAPI改修で、Claude Codeに既存コードの解析と単体テストの下書きを任せた。テストの観点は自分で作り、漏れをレビューしてから取り込んだ。テスト作成を1機能あたり約2日→約1日に短縮（2025年4月〜、約6か月）
OK（AIを組み込む）	社内の問い合わせ管理システムに、LLMのAPIで回答案を出す機能を追加。タイムアウト時の再試行、出力の文字数制限、個人情報を送らないための入力チェックを実装（本番運用、利用者約200名）
面談で聞かれやすいこと	AIの出力をどう確かめたか。AIの提案を採用しなかった例

フロントエンドエンジニア

項目	内容
案件の必須スキル欄の例	「Reactを用いたSPA開発経験とAIコーディングを品質を担保して使いこなせること」
NG	Cursorを使ってフロントエンドを開発
OK（AIで作る）	React（TypeScript）の管理画面の刷新で、Cursorのエージェント機能に既存コンポーネントの型定義の移行を任せた。差分はプルリクエスト単位で自分がレビューし、画面の表示も目視で確認。約120ファイルの移行を、見積もり4週間→2.5週間で完了
OK（AIを組み込む）	チャット画面に、LLMの回答を少しずつ表示する機能を実装。生成中の中断・再生成、エラー時の表示を設計した
面談で聞かれやすいこと	AIが出したコードのどこを直したか。表示崩れやアクセシビリティをどう確かめたか

インフラ・クラウドエンジニア

項目	内容
案件の必須スキル欄の例	「Claude Codeを用いたAI駆動開発の実務経験」「生成AIを活用した開発の知見（プロンプト設計・AI出力レビュー）」
NG	AIでインフラ構築を自動化
OK（AIで作る）	Terraformのモジュール化で、Claude Codeに既存のリソース定義の書き換え案を作らせた。planの差分を自分で確認し、検証環境で適用してから本番に反映するルールで運用。約40リソースの作業を3週間→1.5週間で完了
OK（AIを組み込む）	障害時のログをLLMで要約する仕組みを、検証環境で試作（PoC、本番化は未定）。認証情報やログ中の個人情報は、マスクしてから渡す設計にした
面談で聞かれやすいこと	AIツールにどこまでの権限を渡したか。認証情報をどう扱ったか

データエンジニア

項目	内容
案件の必須スキル欄の例	「生成AI／RAG（Graph RAG含む）を用いたシステム開発またはPoC経験」「LLMの回答品質に対するテスト／評価手法の策定経験と回答精度改善経験」
NG	RAGを構築
OK（AIを組み込む）	社内規程（約300文書）を検索して答えるRAGをPoCで構築。評価用の質問100問と正解を作り、文書の分け方と検索する件数を見直して、正答率を約55%→約78%に改善（PoC、本番化は未定）
OK（AIで作る）	集計SQLの作成にAIを使い、出てきたクエリは件数と集計値を既存のレポートと突き合わせてから使った。月次レポートの作成を約8時間→約3時間に短縮
面談で聞かれやすいこと	評価用の質問をどう作ったか。正答率をどう判定したか

PM・PMO

項目	内容
案件の必須スキル欄の例	「Claude Code等AIコーディング支援ツールの導入推進経験」「AI活用を前提とした将来業務プロセス（To-Be）の設計および効果試算の支援経験」「生成AI利用時の主体的なリスク整理と判断経験」
NG	チームにAIを導入し、生産性を向上
OK	開発チーム（8名）へのAIコーディングツールの導入を推進。入力してはいけない情報とレビュー必須の範囲を、情報システム部門と利用ルールにまとめた。2か月の試行で、効果の測り方（試行前後4週間の比較）を決めたうえで、プルリクエストのレビュー待ちを平均約1.5日→約1日に短縮
面談で聞かれやすいこと	効果をどう測ったか。ルールをどう守ってもらったか。導入を見送った作業はあるか

職種ごとの案件の傾向は、AIコーディングツールを使う案件の単価と求められ方と、RAG・AIエージェント開発の案件とは？でも紹介しています。

コスモくん注意数字は概算でいいけど、測っていない数字は書かないでね。「どう測ったの？」と聞かれて答えられる数字にしよう。

PoCだけ・個人開発だけのときは、どう書く？

PoC（試作・検証）や個人開発の経験も、区別して書けば評価の材料になります。本番の実務経験に見せないことが大切です。

状況	書き方	案件の条件との関係
PoCだけ	「PoC（本番化は未定）」「検証環境のみ」と明記する	「システム開発またはPoC経験」のように、PoCでもよいと読める案件は10件。「本番投入実績」を求める案件は3件
個人開発だけ	「個人開発」と明記し、公開できるならGitHubのURLを書く	「個人開発可」「個人開発含む」と書く案件は2件
調べ物・文章の下書きだけ	「開発経験」とは書かない。スキル要約に「業務で調査・資料作成に利用」と書く程度にする	「ChatGPT等を調査に使用するレベルは不可」と書く案件がある
使い始めて日が浅い	使い始めた年月を書く。「2026年7月〜」のように	期間を指定する案件は「半年以上」から
現場でAIの利用が禁止されていた	その現場ではAIの経験を書かない。私用のAIに業務のデータを入れた経験は書かない	書けば、情報の扱いに問題がある人だと受け取られる

経験年数を足したり、PoCを本番と書いたりするのは「盛り」にあたります。面談の質問や参画後の作業で、書いた内容と実際の経験の差は表に出ます。

コスモくんポイントPoCや個人開発でも、「PoC」「個人開発」と書けば立派な材料だよ。区別して書くのがポイントだよ！

業務でAIを使った経験を書くとき、守秘義務で気をつけることは？

書いてよいのは、自分が何をしたかまでです。顧客名、社内システムの名前、AIに入れたデータの中身、プロンプトの全文、AIが作ったコードは書きません。職務経歴書は、応募先やエージェントなど、契約の外の人が読む書類だからです。

書かないもの	置きかえ方の例
顧客名・サービス名	業種と規模で書く（「大手保険会社」「金融系のBtoBサービス」）
社内システムの名前、プロジェクトの呼び名	役割で書く（「社内の問い合わせ管理システム」）
AIに入れた設計書・ソースコード・顧客データの中身	種類と量だけ書く（「社内規程約300文書」）
プロンプトの全文、AIが作ったコード	書かない。面談では、一般化した例で説明する
公開されていない数値（売上、正確な利用者数など）	「約」「規模」で書くか、書いてよいか担当者に確認する
公開前の機能や、使っているAIサービスの契約内容	書かない。公開済みの範囲だけにする

契約によっては、AIツールの利用そのものや、使ったツールの名前を外に出さない約束になっていることもあります。迷ったら、秘密保持契約の条項を確認し、担当者に聞いてください。

職務経歴書をAIで下書きするときも同じです。個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を入力する際の注意を呼びかけています（生成AIサービスの利用に関する注意喚起等）。総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン（第1.2版）も、AIの利用者に機密情報を不適切に入力しないよう求めています。現場の資料や、顧客の情報を貼りつけて下書きさせないでください。

提出前の守秘義務チェックリスト

顧客名・サービス名・社内システムの名前が入っていない
秘密保持契約で外に出せない情報（公開前の機能、非公開の数値）がない
プロンプトの全文や、AIが作ったコードを貼っていない
書いたAIツールの利用は、その現場で認められていたものだけ
職務経歴書の下書きにAIを使ったなら、顧客の情報や個人情報を入れていない
面談で話す内容も、書類と同じ範囲にとどめる

生成AIを仕事で使うときの情報漏えい・契約の注意は、生成AIを仕事で使うときの情報漏えい・契約の注意（フリーランス向け）でくわしく紹介しています。

コスモくん注意AIの経験を書くときは、入れたデータの中身やプロンプトは書かないでね。「何をしたか」だけで十分伝わるよ。

テックスペースで応募するときは、いつ職務経歴書を出す？

テックスペースでは、案件にエントリーしたあと、確認のメールが届きます。そのメールに、本人が職務経歴書を返送する流れです（案件参画までの流れ）。

ステップ	やること	AIの経験の書き方との関係
案件検索	単価・リモート頻度・言語などで探す。登録なしで見られる	必須スキル欄と業務内容のAIに関する言葉をメモする
会員登録	無料。最短2項目・10秒	―
エントリー	気になる案件の「案件にエントリーする！」から応募	届いたメールに、職務経歴書を返送する
面談・参画	オンラインで面談し、条件が合えば参画（最短で数日〜1週間程度）	書いたAIの経験を、確認の方法まで聞かれる

エントリーしてから書き始めると、返送が遅れます。先に職務経歴書の土台を作り、応募する案件ごとにAIの経験の書き方だけ合わせるのが効率的です。土台づくりには、職務経歴書・スキルシートの書き方とテンプレートを使ってください。

よくある質問

職務経歴書をAIで書いてもいいですか？

下書きや言い回しの見直しに使うのはかまいません。ただし、書いた内容は面談で自分の言葉で説明できる事実だけにしてください。顧客の情報や個人情報は、AIに入れないでください。

使ったAIツールの名前は書くべきですか？

書いたほうが、案件の条件と照らし合わせやすくなります。AI関連案件の42.0%は必須スキル欄にツール名を挙げていました。一方で、42.6%は「等」「いずれか」と書いており、ツールを限定していません。主に使ったツールと使った期間を書きましょう。

AIを使ったと書くと「自分では書けない人」と思われませんか？

確認の方法とセットで書けば、そう受け取られにくくなります。案件にも「AIに頼らず自身でコーディング・修正できることが前提」と書くものがあります。AIの出力をどうレビューし、どこを自分で直したかを書いてください。

業務でAIを使ったことがありません。AI関連の案件に応募できますか？

応募できる案件はあります。AI関連の募集中案件292件のうち123件（42.1%）は、必須スキル欄にAIの経験を書いていませんでした。並行して個人開発で試し、「個人開発」と分けて書くと、関心と行動を示せます。

AIの経験年数はどう数えればいいですか？

その技術を業務で使い始めた年月から数えます。プロジェクトの期間をそのまま年数にしないでください。AIの経験年数を指定する案件は17件で、半年以上・1年以上・2年以上が中心でした。

守秘義務で成果を数字にできないときは？

「約」「約○割」のような概算や、割合で書く方法があります。それも難しければ、規模（チームの人数、対象の件数）と工程だけでも書きましょう。書いてよいか迷う数字は、担当者に確認してください。

スキルシート（Excel）にはどう書けばいいですか？

使用技術の欄に「AIコーディングツール：Claude Code」のようにツール名を書き、担当業務・実績の欄に、この記事の5つの要素を2〜3行に縮めて書きます。経験年数をまとめる表があれば、AIツールの行も足してください。

まとめ

AIの経験は、独立した欄より、プロジェクト経歴の「担当業務・実績」に工程とセットで書く
AI関連の募集中案件292件のうち57.9%が、必須スキル欄にAIの経験・知識を書いていた。中心は「AIを組み込む開発」と「AIツールでの開発」
書くのは「対象・工程・規模・確認の方法・変化」の5つ。「確認の方法」がAIの経験ならではのポイント
PoC・個人開発・調べ物だけの利用は、区別して書く。盛らない
顧客名、社内システムの名前、AIに入れたデータの中身、プロンプトの全文は書かない

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