AI時代のスキルシート、『上手に書ける』はもう武器にならない という記事がある。ChatGPTの普及により「整った文章を書く力」がコモディティ化し、差別化要素として機能しなくなった。代わりに価値を持つのは「なぜその技術を選んだか」「トレードオフをどう評価したか」といった、AIには出力できない固有の判断ログだという主張だ。現状認識は的確だと思う。
ただ、処方箋の部分に踏み込むと、見落とされている点がある。
「固有の判断を書け」という要求は、言い換えれば「自分の思考過程を言語化する力」を候補者に求めている。文章の構成力より、むしろ高度なメタ認知能力が前提になる。現場での判断とその背景を的確に言語化できるエンジニアは、以前から自己表現が得意な層と重なる可能性が高い。AI登場前に「整った文章で差をつけていた人」と「判断ログを書ける人」は、かなり同じ集団かもしれない。格差の軸が変わっているだけで、有利不利の構造は維持されやすい。
もう一つは、評価する側の問題だ。書類選考で「この判断理由は本物か、それともそれっぽく構成されたものか」を見抜けるかどうかは、書き方の話ではない。
「初期はFastAPIを検討したが、社内の運用ノウハウとの整合性を優先してSpring Bootに切り替えた」——元記事が例示するこの記述は確かに具体的に見える。だが同じ構文を使って、実際には別の経緯をそれらしく組み立てることは難しくない。「具体的な判断理由の書き方」という表現形式が広まれば、それ自体がAIで量産されるテンプレートになるまでの時間は短い。独自性の形式が均質化するのは、時間の問題だ。
評価側が「判断の解像度」を見抜けなければ、結局はフォーマット競争に回帰する。今度は「整った文章」ではなく「それっぽい判断理由」が均質化するだけで、問題の構造は変わっていない。
この議論が示唆することは、スキルシートの書き方の問題より先に、書類選考という評価プロセスの設計に問いを戻すべきだということだ。ドキュメント上で「固有性」を競わせる構造が続く限り、候補者はその軸に最適化するだけだ。面接や実技での補完なしに、スキルシート一枚で独自性を判定しようとすること自体に無理がある。
「何を書くか」より「何をもって評価するか」の再設計なしに、この問題は繰り返す。
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