就活や転職では、
「自己分析をしましょう」
「企業研究をしましょう」
「就活の軸、転職の軸を作りましょう」
とよく言われます。
しかし、実際にやってみると難しいものです。
自分の強みを書き出しても、求人票とどう結びつければいいのか分からない。
企業研究をしても、自分に合っているのか判断できない。
面接で志望動機を聞かれても、どこか表面的な答えになってしまう。
私自身、転職活動を振り返ると、自己分析をしていたつもりでも、自分の経験や欲求を十分に整理できていなかったと感じます。
そこで私は、ChatGPTとの壁打ちを使いながら、
自分の経験を棚卸しし、
欲求を整理し、
求人票への意味づけを言語化し、
企業選びにつなげる方法を考えました。
この記事では、その手順を8ステップで紹介します。
正直、少し大変な工程に見えるかもしれません。
でも、これをやらずに就活や転職の面接に臨むと、結局、
「成長できる環境に魅力を感じました」
「御社の理念に共感しました」
「これまでの経験を活かしたいです」
といった、どこか薄い言葉しか出てこない気がするのです。
面接で説得力を持つのは、きれいな言葉ではなく、自分の実体験です。
その実体験を思い出し、自分なりに意味づけし、応募先とつなげる。
そのために、AIとの壁打ちを使ってみる。
これが、この記事で紹介したい方法です。
全体像
先に、全体像を整理しておきます。
流れは次の8ステップです。
- 経験を棚卸しする
- AIとの壁打ちで欲求を抽出する
- AIの回答への違和感を掘り下げる
- 欲求ポートフォリオを作る
- 求人票を要素に分解する
- 求人票への意味づけを言語化する
- 欲求と求人票を仮に数値化してつなぐ
- 違和感を観察し、自己理解を更新する
最初に強調しておきたいのは、この方法は「正しい会社」を機械的に選ぶためのものではないということです。
入社してみなければ分からないことは、たくさんあります。
上司。
同僚。
担当する仕事。
忙しさ。
職場の空気。
求人票だけでは見えないことは多いです。
それでも、
自分がなぜその企業に惹かれるのか。
なぜ迷っているのか。
面接で何を語るべきなのか。
それを整理する価値はあります。
この方法は、会社選びの正解を出すためではなく、自分の意思決定を理解するための方法です。
STEP1 経験を棚卸しする
最初にやるのは、強みや適職を考えることではありません。
まずは材料集めです。
自分の経験をできるだけ広く棚卸しします。
就活生なら、例えば次のような経験です。
- アルバイト
- 部活動
- サークル
- ゼミ
- 研究
- 学園祭
- 受験
- 趣味
- 人間関係
- 家族との関係
- 失敗した経験
- 嬉しかった経験
社会人なら、例えば次のような経験です。
- 仕事
- 異動
- 上司との関係
- 成功体験
- 失敗体験
- 資格取得
- 転職活動
- 副業
- 家庭や生活上の選択
- 苦手だった職場環境
- やりがいを感じた仕事
ここで重要なのは、立派な経験だけを探さないことです。
自分にとって当たり前の経験ほど、自分では見落としやすいからです。
「これは大したことではない」
「誰でもやっていることだ」
と思っている経験の中に、自分らしさが隠れていることがあります。
私も以前、面接で「これまでの人生で一番チャレンジしたことは何ですか」と聞かれ、その場でうまく答えられなかったことがあります。
しかし帰り道に一時間ほど考え続けていると、大学院への進学、資格試験、転職、仕事で新しい取り組みを提案して進めた経験など、いろいろなことを思い出しました。
経験がなかったのではありません。
自分にとって当たり前になりすぎていて、「チャレンジ」として認識できていなかったのです。
だから、まずはAIに質問してもらいながら、経験を掘り起こすところから始めるのがよいと思います。
プロンプト例
自己分析をしたいです。
私の経験を棚卸しするために、一問一答で30問インタビューしてください。
学生時代、仕事、アルバイト、趣味、人間関係、失敗経験、嬉しかった経験、嫌だった経験などを幅広く聞いてください。
1問ずつ質問し、私の回答を踏まえて次の質問を選んでください。就活向けなら、次のように指定してもよいです。
就職活動の自己分析をしたいです。
学生時代の経験を棚卸しするために、一問一答で30問インタビューしてください。
アルバイト、部活動、サークル、ゼミ、研究、受験、人間関係、失敗経験、頑張った経験、嫌だった経験などを幅広く聞いてください。
1問ずつ質問し、私の回答を踏まえて次の質問を選んでください。転職向けなら、次のようにします。
転職活動の自己分析をしたいです。
これまでの仕事経験を棚卸しするために、一問一答で30問インタビューしてください。
仕事内容、成功体験、失敗体験、上司や同僚との関係、やりがいを感じた仕事、ストレスを感じた仕事、評価された経験、辞めたいと思った経験などを幅広く聞いてください。
1問ずつ質問し、私の回答を踏まえて次の質問を選んでください。一問一答にするのがポイントです。
一度にたくさん聞かれると、画面を上下に行ったり来たりすることが多いですし、同時にいろいろ考えるのは疲れてしまいます。
1問ずつ集中して答えていく方が、自分の記憶をたどりやすくなります。
STEP2 AIとの壁打ちで欲求を抽出する
経験が集まったら、そこから欲求を抽出します。
欲求というと少し大げさに聞こえるかもしれません。
ここでは、
「自分が何を求めているのか」
「どんな状態だと満たされるのか」
「どんな状態だと苦しくなるのか」
という意味で考えます。
例えば、次のような欲求が出てくるかもしれません。
- 安心したい
- 認められたい
- 成長したい
- 挑戦したい
- 自由でいたい
- 人の役に立ちたい
- 自分で決めたい
- 生活を安定させたい
- 専門性を高めたい
- 人間関係のよい環境で働きたい
ここで大切なのは、AIの回答を正解として受け入れないことです。
AIには、あくまで仮説を出してもらいます。
自分一人で考えていると、どうしても同じ言葉ばかり使ってしまいます。
しかしAIは、自分とは違う言葉で説明してくれます。
その言葉によって、
「確かにそうかもしれない」
「いや、それは少し違う」
という反応が生まれます。
この反応そのものが、自己理解の手がかりになります。
プロンプト例
ここまでの回答を分析してください。
私が繰り返し反応しているテーマを整理し、
・欲求
・価値観
・苦手な環境
・やりがいを感じやすい場面
を仮説として提示してください。
断定せず、「なぜそう考えたのか」も説明してください。もう少し丁寧に整理したい場合は、次のように聞いてもよいです。
ここまでの回答から、私が何を大切にしているのかを整理してください。
特に、
・嬉しかった経験に共通する欲求
・嫌だった経験に共通する価値観
・ストレスを感じやすい環境
・力を発揮しやすい環境
に分けて分析してください。
ただし、断定ではなく仮説として提示してください。STEP3 AIの回答への違和感を掘り下げる
ここが、AIを使った自己分析で重要な部分です。
AIが出した分析に違和感がある場合、その違和感は無視しない方がいいです。
例えばAIが、
「あなたは承認欲求が強いようです」
と言ったとします。
それに対して、
「承認されたいというより、人の役に立ちたい気持ちの方が近い」
と思うかもしれません。
この場合、AIが外れたから意味がない、というわけではありません。
むしろ、
「承認されたい」
「人の役に立ちたい」
「評価されたい」
「信頼されたい」
という言葉の違いを考える入口が生まれています。
自己分析では、この違和感が大事です。
AIの分析がしっくりこないときは、
「なぜ違うと感じるのか」
を考えることで、自分の感覚が少しずつ見えてきます。
違和感を深掘りするプロンプト
あなたは私を「承認欲求が強い」と分析しました。
私は少し違和感があります。
なぜそう判断したのか、根拠を説明してください。
また、
・承認されたい
・人の役に立ちたい
・評価されたい
・信頼されたい
の違いを整理してください。
私の回答から見ると、どれに近そうか一緒に考えてください。別の例として、AIが
「あなたは安定を重視しています」
と分析したとします。
それに対して、
「安定というより、納得できないリスクを避けたいだけかもしれない」
と思うかもしれません。
その場合は、次のように聞いてみます。
あなたは私を「安定を重視している」と分析しました。
私は少し違和感があります。
安定を求めているのか、納得できないリスクを避けたいのか、予測できる環境を求めているのか、違いを整理してください。
私の回答から見ると、どれに近そうか一緒に考えてください。逆に、AIの言葉に違和感がない場合も価値があります。
自分では「安定したい」と思っていたものを、AIが「予測可能な環境を求めている」と言い換えてくれるかもしれません。
自分では「資格取得が好き」と思っていたものを、AIが「努力が形になることに安心感を持っている」と説明してくれるかもしれません。
言葉が変わると、見え方も変わります。
言い換えを依頼するプロンプト
あなたの分析には納得しています。
さらに理解を深めたいので、私の特徴を別の言葉で言い換えてください。
心理面、キャリア面、働く環境、人間関係の観点から、それぞれ説明してください。
私自身が使っていない表現も提案してください。AIは答えを出す存在というより、自分の考えを別の角度から照らしてくれる壁打ち相手です。
この感覚で使うと、自己分析がかなり進めやすくなります。
STEP4 欲求ポートフォリオを作る
次に、抽出した欲求を整理します。
私はこれを「欲求ポートフォリオ」と呼んでいます。
投資のポートフォリオのように、自分の中にある欲求は一つではありません。
安心したい。
認められたい。
成長したい。
挑戦したい。
自由でいたい。
それらが混ざり合って、意思決定に影響していると考えます。
例えば、私の場合は次のようなイメージです。
- 安心 30
- 承認 25
- 成長 20
- 挑戦 15
- 自由 10
合計100点になるように、欲求に点数を配分します。
ここで重要なのは、正確な数字を作ることではありません。
仮置きすることです。
数字にしてみることで、
「思ったより安心を重視している」
「成長したいと言っているが、実は承認もかなり大きい」
「挑戦したいが、不安も大きい」
といったことが見えてきます。
欲求ポートフォリオは、完成品ではありません。
あとから何度でも修正してよいものです。
むしろ、修正する過程に価値があります。
プロンプト例
ここまで整理した欲求をもとに、欲求ポートフォリオを作りたいです。
以下の欲求に合計100点を配分するなら、どのような仮説が考えられますか。
ただし、AIが決めるのではなく、私が修正できるように、根拠と確認質問も提示してください。欲求の候補がまだ整理できていない場合は、次のように聞いてもよいです。
ここまでの自己分析をもとに、私の欲求を5〜7個に整理してください。
そのうえで、それぞれに合計100点を配分する欲求ポートフォリオ案を作ってください。
ただし、断定せず、私が違和感を持ちそうな点も指摘してください。STEP5 求人票を要素に分解する
次に、求人票を読みます。
ただし、いきなり
「良い会社かどうか」
「自分に合っているかどうか」
を判断しない方がよいと思います。
まずは、求人票を要素に分解します。
例えば、次のような項目です。
- 年収
- 勤務地
- 勤務時間
- 残業
- 福利厚生
- 業務内容
- 求める人物像
- 会社規模
- 業界
- 成長性
- 社風
- 裁量
- 評価制度
- 研修制度
- キャリアパス
ここでは、事実と印象を分けることが大切です。
求人票には、客観的な情報もあれば、受け取り方が人によって変わる表現もあります。
例えば、
「若手にも裁量があります」
「成長環境があります」
「少数精鋭です」
「スピード感のある職場です」
といった表現です。
これらは魅力にも見えますが、人によっては不安にもなります。
求人票はテキストで貼り付けるだけでなく、スクリーンショットを貼り付けてもAIが内容を読み取って分析してくれます。私のようなめんどくさがりの人には、おすすめです。
ただし、個人情報や公開してはいけない情報が写り込んでいないかは確認してください。
プロンプト例
以下の求人票を分析してください。
まず、客観的な事実だけを整理してください。
次に、主観的な解釈が入りやすい表現を抜き出してください。
最後に、この求人票に魅力を感じやすい人、不安を感じやすい人の特徴を整理してください。STEP6 求人票への意味づけを言語化する
求人票の情報は、見る人によって意味が変わります。
例えば、
「若手にも裁量があります」
という言葉を見て、ある人は
「成長できそう」
と思うかもしれません。
別の人は、
「放置されそう」
と思うかもしれません。
「スピード感のある職場です」
という言葉を見て、ある人は
「刺激的で面白そう」
と思うかもしれません。
別の人は、
「忙しそうで疲れそう」
と思うかもしれません。
同じ言葉でも、自分の欲求や過去の経験によって受け取り方が変わります。
これを、私は「意味づけフィルター」と呼んでいます。
求人票を見ているつもりでも、実際には、自分の頭の中で意味づけしたものに反応していることがあります。
ここを言語化すると、
「なぜこの会社に惹かれるのか」
「なぜこの会社には惹かれないのか」
が少しずつ見えてきます。
プロンプト例
私はこの求人票を見て、次のように感じました。
・成長できそう
・少し忙しそう
・裁量が大きそう
・でも不安もある
この感想の背景にある欲求や価値観を推測してください。
また、同じ求人票に対して別の人ならどう解釈するかも整理してください。自分の感想がまだ出てこない場合は、次のように聞いてもよいです。
この求人票を見たときに、私がどのような点に反応していそうか、一緒に整理してください。
まず、魅力に感じそうな点と、不安に感じそうな点を分けて質問してください。
1問ずつ質問し、私の回答をもとに意味づけを整理してください。STEP7 欲求と求人票を仮に数値化してつなぐ
ここで、欲求ポートフォリオと求人票をつなげます。
例えば、自分の欲求が次のような配分だったとします。
- 安心 30
- 承認 25
- 成長 20
- 挑戦 15
- 自由 10
そして、ある企業に対して次のように感じたとします。
- 安心 6
- 承認 8
- 成長 8
- 挑戦 7
- 自由 5
この場合、仮に掛け算してみます。
- 安心 30 × 6 = 180
- 承認 25 × 8 = 200
- 成長 20 × 8 = 160
- 挑戦 15 × 7 = 105
- 自由 10 × 5 = 50
合計 695
この数字だけを見ると、この企業は自分に合っていそうに見えます。
ただし、この点数は答えではありません。
目的は、違和感を見つけることです。
数字に絶対的な意味はありません。
むしろ、仮の数字を置くことで、
「本当に安心は6点なのか」
「承認を高く見積もりすぎていないか」
「成長に惹かれていると思っていたが、実はブランドに惹かれていないか」
といった問いが生まれます。
数字は結論ではなく、考えるための基準線です。
次のステップで説明しますが、複数の会社に対して評価をすることで、その問いの解像度が高くなります。
プロンプト例
私の欲求ポートフォリオは以下です。
安心：30
承認：25
成長：20
挑戦：15
自由：10
この求人票を見た私の印象をもとに、それぞれの欲求に対して0〜10点で仮採点してください。
その後、各欲求の点数にポートフォリオの数値を掛け合わせて合計点を出してください。
ただし、点数は正解ではなく、違和感を見つけるための仮説として扱ってください。STEP8 違和感を観察し、自己理解を更新する
ここが最重要です。
点数が高いのに、なぜか行きたいと思えない。
点数が低いのに、なぜか気になる。
この違和感にこそ、自己理解のヒントがあります。
例えば、次のようなことが見えてくるかもしれません。
- 安心を低く見積もりすぎていた
- 承認欲求を認めたくなかった
- 成長したいと言いながら、本当は疲れていた
- 企業名のブランドに反応していた
- 過去の嫌な経験から、特定の言葉に警戒していた
- 本当は自由よりも心理的安全性を求めていた
- 挑戦したい気持ちと、失敗したくない気持ちがぶつかっていた
ここで大事なのは、点数を信じすぎないことです。
数値化は、自分の気持ちを無理やり決めるためのものではありません。
むしろ、
「なぜこの点数なのに、しっくりこないのか」
を考えるための道具です。
AIとの壁打ちでは、この違和感を深掘りできます。
プロンプト例
A社の点数は高いのに、なぜか強く惹かれません。
逆に、B社の点数はそこまで高くないのに気になります。
この違和感について、考えられる仮説を10個挙げてください。
そのうえで、私に追加質問をしながら、どの仮説が近いか一緒に考えてください。別の聞き方もできます。
この採点結果に対して、私が違和感を持ちそうな点を予測してください。
その違和感から分かる可能性がある欲求や価値観を整理してください。
そのうえで、私に一問ずつ質問しながら深掘りしてください。AIの回答に違和感がある場合も、その違和感をそのまま伝えます。
あなたの分析には少し違和感があります。
特に、〇〇という部分がしっくりきません。
なぜそう感じるのかを一緒に整理してください。
私に追加質問をしながら、違和感の正体を探ってください。このやりとりを繰り返すことで、最初はぼんやりしていた感覚が、少しずつ自分の言葉になっていきます。
このSTEP全体で分かること
この方法で、正しい会社が分かるわけではありません。
入社してみなければ分からないことはあります。
上司。
同僚。
担当業務。
忙しさ。
職場の空気。
求人票だけでは見えないことは多いです。
それでも、この方法には意味があります。
なぜなら、就活や転職では、自分の経験を自分の言葉で語る必要があるからです。
「なぜこの会社なのですか」
「これまでに一番チャレンジしたことは何ですか」
「どんな環境で力を発揮できますか」
こうした質問に対して、表面的な答えだけで乗り切るのは難しいと思います。
企業理念を調べるだけでは足りません。
求人票を読むだけでも足りません。
自己分析ツールの診断結果を眺めるだけでも足りません。
自分がどんな経験をしてきたのか。
その経験から何を感じたのか。
どんな欲求が動いていたのか。
なぜその企業に惹かれているのか。
そこまで掘り下げて初めて、面接で語れる言葉になるのだと思います。
この8ステップは、遠回りに見えるかもしれません。
でも、自分の経験を思い出し、意味づけし、企業選びにつなげるための工程です。
逆にここを飛ばしてしまうと、面接ではどうしても、どこか借り物の言葉になりやすい。
だから私は、AIをフル活用して、一度は自分の経験と欲求を深く整理しておく価値があると思っています。
まとめ
最後に、流れをもう一度整理します。
- 経験を棚卸しする
- AIと壁打ちする
- 欲求を抽出する
- AIの回答への違和感を掘り下げる
- 欲求ポートフォリオを作る
- 求人票を分解する
- 意味づけフィルターを確認する
- 仮の数値化をする
- 違和感を観察する
- 自己理解を更新する
この方法は、正解の会社を選ぶためのものではありません。
自分がなぜ惹かれ、なぜ迷い、何を大切にしているのかを理解するための方法です。
就活でも転職でも、自分の経験を言葉にできることは大きな武器になります。
そのために、AIを「答えを出す機械」ではなく、「自分を思い出すための壁打ち相手」として使ってみる。
それが、私が実際に試してきたAI内省の使い方です。
もし自己分析や企業選びで迷っているなら、まずは一問一答で経験を棚卸しするところから始めてみてください。
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