ヘルプデスクの職務経歴書の書き方｜採用担当に伝わる記入例と無料テンプレート

ヘルプデスクの職務経歴書でよくあるのが、「社員からのPCやシステムの問い合わせに対応」「丁寧な説明を心がけた」と書いて終わる書き方です。これでは、どれくらいの規模の窓口で、どんな問い合わせを、どこまで任されていたのかが伝わりません。採用担当が知りたいのは、どんな窓口を支え、問い合わせをどう減らし、窓口の状態を数字でどう説明できるかです。

ヘルプデスクの仕事は、電話やメールで答えるだけではありません。ナレッジの整備、アカウントや端末の管理、PCの入替、窓口の運営と、仕組みづくりの比重が増えています。2026年は、生成AIをナレッジづくりや問い合わせの一次対応に使う職場も増えてきました。

この記事では、社内ヘルプデスクの運用を受託する会社で9年半、一次対応からリーダー、スーパーバイザー（SV）まで経験した人の記入例をもとに、項目ごとの書き方と評価される理由を解説します。派遣・契約・常駐で働いてきた人の書き方や、AIの経験の書き方も詳しく紹介します。

ヘルプデスクの職務経歴書の記入例

まずは完成イメージです。社内ヘルプデスクの運用を受託する会社に入社し、自社のセンターで5社分の一次対応を2年半。その後、製薬会社に常駐するチームのリーダーを3年半務め、現在は3社の窓口をまとめるSVとして14名のチームを運営している人を想定しています。画像をタップすると拡大できます。

この記入例と同じ形式のテンプレートを無料で用意しています。Word・Excel・PDFの3形式で、空欄テンプレートと記入見本の2点セットです。

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ツールで聞かれる質問や記入見本は、ヘルプデスクの職務経歴書をAIで作成するページで先に確かめられます。

データで読む：ヘルプデスクの強みは「直す技術」より「聞いて、教えて、残す力」

書き方に入る前に、ヘルプデスクという仕事が公的なデータでどう描かれているかを見ておきます。厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」のヘルプデスク（IT）のページには、その職業で働く人へのアンケートをもとにした「しごと能力プロフィール」が載っています。3つのデータを重ねると、見えてくることは1つです。ヘルプデスクの強みは、機器を直す技術そのものより、相手の話を聞き、わかるように伝え、次に生かせる形で残す力にあります。だから職務経歴書では、その力が何を変えたかを数字で示すことが大切です。

「聞く・説明する・教える」は、SEよりも高い水準が求められている

job tag では、仕事に必要なスキルの水準を0〜7点で示しています。ヘルプデスク（IT）と、同じサイトのシステムエンジニア（基盤システム）を比べると、傾聴力はヘルプデスク4.4点・SE4.2点、説明力は4.0点・3.9点、指導は3.8点・3.6点、対人援助サービスは3.3点・3.1点で、いずれもヘルプデスクが上回りました。反対に、故障等の原因特定（2.8点・3.8点）、設置と設定（2.7点・3.9点）、プログラミング（2.3点・4.2点）はSEのほうが高くなっています。

出典：職業情報提供サイト（job tag）「ヘルプデスク（IT）」（厚生労働省）　しごと能力プロフィール（スキル）

job tag の数値は、その職業で働く人の一部へのアンケートの平均です。サイトのよくある質問にあるとおり、必ずしも職業全体を正確に表すものではありません。目安として読んでください。

編集部の読みでは、ヘルプデスクは「技術が浅い仕事」ではなく、技術を相手に合わせて翻訳する仕事です。この力は、書き方しだいで実績になります。記入例では、聞いた内容を分類して多い30項目を特定し、ナレッジ記事を約80件から約350件に増やして、一次解決率を約62%から約81%に上げています。「丁寧に説明した」と姿勢で書くのではなく、聞いた内容を何に変え、どんな数字が動いたかを書きましょう。2年目から新人6名の教育を担当した経験も、「指導」の力を示す具体的な事実です。

メールと電話で人と関わり、「正確さ」が強く求められる

同じページの「仕事の性質」（1〜5点）では、「他者とのかかわり」と「電子メール」がともに4.4点で最も高く、「厳密さ、正確さ」が4.0点、「電話での会話」が3.9点、「ビジネスレターやメモの作成」が3.8点と続きます。一方、「機械やコンピュータによる仕事の自動化」は2.3点でした。

出典：職業情報提供サイト（job tag）「ヘルプデスク（IT）」（厚生労働省）　しごと能力プロフィール（仕事の性質）

ここから言えるのは、書類に書くべきことが2つあるということです。1つは、どの手段で、どれだけの相手と関わったか。記入例が「月 約2,400件の問い合わせ（電話・メール・チャット）」と受付の手段まで書いているのはこのためです。

もう1つは正確さです。アカウントの発行や削除は、1件のミスが情報漏えいや業務の停止につながります。記入例の「退職者アカウントの削除漏れ（2020年度 12件）を2021年度以降0件に」は、正確さを数字で示した一文です。編集部の読みでは、自動化の度合いがまだ低い仕事だからこそ、手順化やチェックの仕組みで正確さを保った経験は評価されやすい実績になります。

契約社員・派遣社員で働く人も多い。だから「どこで、どの立場で」を書き分ける

job tag の「就業形態」は、その職業で働いている人が多いと感じる形を聞いたものです（複数回答）。ヘルプデスク（IT）では、正規の職員・従業員が62.7%、契約社員・期間従業員が21.6%、派遣社員が17.6%でした。システムエンジニア（基盤システム）の90.9%・13.6%・11.4%と比べると、契約や派遣で働く人が多いと感じられていることがわかります。

出典：職業情報提供サイト（job tag）「システムエンジニア（基盤システム）」（厚生労働省）　就業形態

この数字は実際の人数の割合ではなく、働く人の感じ方です。それでも、ヘルプデスクには派遣・契約・受託会社からの常駐など、雇用主と働く場所が違う人が多いことがうかがえます。

こうした経歴は、期間ごとに「雇用主・就業先の業種と規模・立場」を書き分ければ、ばらばらに見えずにすみます。記入例は受託会社の正社員ですが、自社センター・製薬会社への常駐・自社センターのSVと、期間ごとに働く場所と役割を分けています。派遣で働いてきた人の書き方は、後の「書き分け方」の章で紹介します。

まとめると、ヘルプデスクの職務経歴書では、どの手段でどれだけの人を支えたか、聞いた内容をどんな仕組みに変えたか、正確さをどう保ったかを書けるかで差がつきます。次は、採用担当が書類のどこを見ているかを確認します。

採用担当がヘルプデスクの職務経歴書で見ている3つのこと

こうした変化と採用の現場でよく見られる傾向を踏まえると、ヘルプデスクの採用担当は、書類から次の3つを確認しています。

1. どんな環境を、どこまで支えてきたか利用者の人数、受付の手段、問い合わせの種類、アカウントや端末の管理まで担当したか。ヘルプデスクは会社によって範囲が大きく違うため、採用担当はまず自社の窓口と重なるかを確認します。
2. 問い合わせを「減らす」工夫をしてきたか答えるだけでなく、ナレッジ整備や手順化で、一次解決率を上げたり同じ問い合わせを減らしたりしてきたか。件数をこなした経験より、仕組みで変えた経験が重く見られます。
3. 数字で窓口の状態を説明できるか対応件数・一次解決率・応答率・処理日数などを、定義と前後の数字で示せるか。窓口の品質を数字で語れる人は、リーダーやSVを任せられると判断されます。

3つとも、答えになるのは「親切に対応した」という姿勢ではなく、規模・打ち手・数字です。「わかりやすい説明」「笑顔の対応」は、ヘルプデスクの応募者の多くが書きます。何人を支え、何を整え、何が変わったかを書きましょう。

項目別の書き方：OK例とNG例の違い

ここからは項目ごとに、NG例とOK例を並べて解説します。OK例は記入例からの引用です。ヘルプデスクの書類で特に差がつくのは、職務経歴の実績の書き方と、窓口運営・管理業務の書き方です。

職務要約：支えた規模・立場・一番の成果を3〜5行で

職務要約は、採用担当が最初に読む部分です。経験年数に加えて、受託か社内か・役割の変化・一番の成果を入れます。ヘルプデスクは同じ肩書きでも中身の幅が広いため、最初の数行で「どの範囲の人か」がわかることが大切です。

職務経歴：窓口の規模と役割を書き、実績は打ち手と前後の数字で

職務経歴は、ヘルプデスクの書類でいちばん重要な項目です。下の画像の3つのポイントを押さえると、同じ経験でも伝わり方が大きく変わります。

一次解決率を上げると、その分だけ二次窓口への引き継ぎが減ります。記入例の月約2,400件で計算すると、一次解決率約62%なら引き継ぎは約900件、約81%なら約450件です。率と件数の両方を書くと、数字どうしが裏付け合い、改善の大きさが具体的に伝わります。

窓口運営・管理業務の実績：SLA・シフト・アカウント管理は「約束」と「ミスの件数」で示す

リーダーやSVの経験、アカウント管理やPCの入替などの管理業務は、「担当した」で止めないことが大切です。窓口の運営は、顧客や社内と約束した水準（SLA：サービスの品質についての取り決め）をどう守ったかで書きます。管理業務は、速さと正確さの両方を数字にします。

データの章で見たとおり、ヘルプデスクの仕事には強い正確さが求められます。PCの入替も同じで、記入例では「3社 計約1,800台」の規模、キッティングの手順書の整備、「1台の作業時間を約90分から約50分に短縮し、2025年9月に予定どおり完了」と、量・工夫・期限の3つをそろえています。

AI・自動化の経験：何に使い、どう確かめ、何が変わったかを書く

生成AIを使った経験は、職務経歴の【取り組み】に1行で書くのが基本です。問い合わせの履歴には個人名や社員番号が含まれやすいため、入力しなかった情報と、公開前の確認を必ず添えます。

テクニカルスキル・資格：分類ごとに「何を・どこまで・何年」を書く

テクニカルスキル欄は、ソフトや製品の名前を並べるだけでは足りません。どの作業まで任されていたかがわかるように書きます。操作の案内だけなのか、アカウントの発行や権限の変更まで担当したのかで、採用担当の評価は変わります。

「活かせる経験・知識・スキル」の欄には、ツール名ではなく「問い合わせの傾向を分析し、ナレッジの整備で一次解決率を高める力」のように、何ができるかを3つ書きます。経験年数は職務経歴の期間と必ず突き合わせましょう。

自己PR：強みは2つまで。「減らした」「守った」を数字で示す

自己PRは「強み → 進め方 → 結果の数字」の順に書きます。ヘルプデスクの自己PRは「コミュニケーション能力」「丁寧さ」になりがちですが、それはどの応募者にも求められる前提です。採用担当が知りたいのは、その力で何を減らし、何を守ったかです。

経歴・応募先別：ヘルプデスクの職務経歴書の書き分け方

ヘルプデスクは、これまでの働き方と応募するポジションによって、採用担当が気にすることが変わります。どのタイプでも共通するのは、窓口の規模・打ち手・前後の数字の3つをそろえることです。まずは表で全体像を確認しましょう。

タイプ	採用担当が見るポイント	前に出すこと
一次対応が中心だった	答えるだけでなく、自分で工夫して窓口を良くできるか	対応件数と一次解決率、自分で作った手順やナレッジ
派遣・契約・常駐で働いてきた	経歴がばらばらでなく、経験が積み上がっているか	期間ごとの就業先の業種・規模と雇用形態、共通する強み
リーダー・SVに応募	チームを動かし、約束した品質を守れるか	チームの人数、SLAの目標と達成、シフトと品質の管理
社内SE・インフラを目指す	管理業務を正確に回し、仕組みを考えられるか	アカウント・端末・PC入替の規模と正確さ、学んでいる技術

一次対応が中心だった人

採用担当が見たいのは、決められた手順で答えながら、自分で何に気づき、何を整えたかです。件数と一次解決率は、自分の手元で数えられる数字です。

よくある落とし穴は、対応した問い合わせの種類だけを並べるケースです。「PC・メール・Office・業務システム」と並べるより、件数と一次解決率、自分で整えたナレッジを1つ書くほうが、仕事の質が伝わります。

派遣・契約・常駐で働いてきた人

データの章で見たとおり、ヘルプデスクは契約や派遣で働く人が多いと感じられている仕事です。採用担当が気にするのは、経歴がばらばらに見えないか、経験が積み上がっているかです。

よくある落とし穴は、短い就業先を1行ずつ全部並べるケースです。同じ派遣元で複数の就業先があれば、代表的な2〜3件を詳しく書き、残りは「ほか、製造業など3社で一次対応」のようにまとめます。

リーダー・スーパーバイザーに応募する

窓口全体の運営を任せるポジションです。採用担当は、チームを動かして、約束した品質を守り続けられるかを確かめます。

よくある落とし穴は、自分が受けた件数を中心に書くケースです。リーダーやSVとして応募するなら、チームの数字をどう動かしたか、メンバーをどう育てたかを中心に書きましょう。

社内SE・インフラエンジニアを目指す

ヘルプデスクから、社内の情報システム部門やインフラの仕事に進む人は少なくありません。採用担当は、管理業務を正確に回してきたかと、仕組みを考える力があるかを確かめます。

よくある落とし穴は、「社内SEになりたい」という意欲だけを書くケースです。ヘルプデスクで担った管理業務と、そこで考えた仕組みを具体的に書くほうが、次の仕事を任せられる根拠になります。

2026年のヘルプデスクとAI：職務経歴書にどう書くか

最初にお伝えしたいのは、AIの使い方や、AIの経験を求める度合いは、応募先によって大きく違うということです。IPAの「DX動向2026」プレス発表では、AIを導入している企業は従業員1,001人以上で8割近くにのぼる一方、101人以下では16.6%でした。

AIを使った経験がないからといって、書類選考で不利になると考える必要はありません。まずは求人票に「生成AI」「チャットボット」「AIを活用した問い合わせ対応」などの言葉があるかを確認しましょう。記載があれば具体的に書き、なければ職務経歴に1行添える程度で十分です。

社内ヘルプデスクは、生成AIの使い道として広がっている

総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、生成AIを業務で使っている日本の企業のうち、業務の種類ごとの活用状況では「社内ヘルプデスク」が約5割でした（議事録・メール作成補助は約7割、営業・販売は約6割）。社内の問い合わせ対応は、生成AIを試しやすい業務の1つになっています。

編集部の読みでは、これはヘルプデスクの仕事がなくなるという話ではありません。AIに答えさせるには、元になるナレッジが正しく整っていることが前提です。答えられない質問を人に引き継ぐ流れや、回答が間違っていないかを確かめる仕組みも欠かせません。データの章で見た「聞いて、教えて、残す力」は、AIを使う職場でこそ生きる力です。

ヘルプデスクで現実的なAIの使い方

2026年時点で、ヘルプデスクの現場で現実的な使い方は次のようなものです。どれも「下書き」や「候補」までをAIに任せ、判断と公開は人が行う使い方です。

使い方	具体例	人が確かめること
ナレッジ記事の下書き	対応履歴から手順をまとめた記事の案を作る（記入例の使い方）	手順が今の環境と合っているか、個人情報が残っていないか
問い合わせの分類・要約	月の問い合わせを種類ごとに分け、多い項目を見つける	分類の誤り、集計の数字が元データと合っているか
回答文の下書き	メールでの回答や、利用者への案内文の案を作る	内容の正しさ、社内ルールとの食い違い
引き継ぎメモの作成	二次窓口へ引き継ぐときに、経緯と試したことを要約する	事実が変わっていないか、抜けがないか
AIチャットボットの運用	よくある質問に自動で答え、答えられないものを人に回す	回答の正答率、人への引き継ぎが正しく動くか

問い合わせの履歴には、氏名・社員番号・PCの名前など、個人や社内の情報が多く含まれます。何を入力しなかったかを書けることが、ヘルプデスクがAIを使うときの信頼の土台です。

書き方：「使った」ではなく、任せた範囲と確かめ方まで

記入例では、職務経歴の【取り組み】に1行で書いています。

チームに広げた場合は、「AIで作った記事は必ずSVの確認を通してから公開する」など、チームで決めたルールも書きます。効果を測っていなければ数字を作らず、使った作業と確かめ方だけを書きましょう。

AIチャットボットを導入・運用した人は

社内向けのAIチャットボットの導入や運用に関わった人は、その経験を具体的に書くと強みになります。押さえたいのは次の4つです。

• 元になる情報：どのナレッジやFAQを、何件、どう整えてから読み込ませたか
• 確かめ方：よくある質問を何問用意し、正答率をどう測ったか。公開してよい水準を誰と決めたか
• 人への引き継ぎ：答えられない質問や、アカウントの停止など人の判断が必要な依頼を、どう人に回したか
• 結果：電話・メールの問い合わせや、夜間・休日の対応がどう変わったか

チャットボットの製品選定や設定はベンダーや情報システム部が担い、ヘルプデスクはナレッジの整備と回答の確認を担当することもよくあります。自分が担った範囲を正直に書きましょう。

AIの経験を書くときの注意点

• 個人情報や社内の情報を入力していないことがわかるように書く。対応履歴は特に個人情報が多い情報です。
• 会社や顧客が認めたツールを、社内ルールの範囲で使ったことを前提に書く。受託の場合は、顧客のルールに従ったことも大切です。
• AIの出力をそのまま公開・回答せず、人が確認したことを書く。
• 盛らない。数回試しただけの経験を「活用」と書くと、面接で使い方を詳しく聞かれたときに答えに困ります。

AIを使っていない・禁止の職場だった人は

受託や派遣で働くヘルプデスクは、顧客や就業先のルールで生成AIを使えないことも珍しくありません。ルールに従って情報を扱ってきたこと自体が、ヘルプデスクとして大切な姿勢です。

代わりに、仕組みで問い合わせを減らした経験を書きましょう。記入例の「問い合わせを分類して多い30項目を特定し、ナレッジ記事を約80件から約350件に拡充」は、AIを使っていなくても、仕事のやり方を自分で変えられる力を示しています。チェックリスト化や、パスワードの自己リセットなどのセルフサービスの案内も同じです。

実績の数字が書けないときの対処法

ヘルプデスクの成果は「トラブルが起きなかった」「問い合わせが来なかった」ことも多く、数字にしにくいと感じる人が少なくありません。量・解決・整備・正確さの4つの切り口で探すと、書ける数字はたいてい見つかります。

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提出前のチェックリスト

書き終えたら、提出前に次の項目を確認しましょう。

• 職務要約に、経験年数・立場（受託か社内か）・役割・一番の成果が入っている
• 所属ごとに、利用者数・受付の手段・月の件数など窓口の規模を書いている
• 一次解決率・応答率などの率に、定義と前後の数字を添えている
• アカウント管理やPC入替は、件数・台数・処理日数・ミスの件数で書いている
• テクニカルスキルの経験年数が、職務経歴の期間と一致している
• 生成AIの活用は、使った業務・入力しない情報・人の確認方法をセットで書いている
• 顧客名や社内のシステム構成など、社外に出せない情報を書いていない

最後に、職務要約・職務経歴・自己PRで同じ数字（一次解決率、引き継ぎ件数、応答率など）を使っている箇所を読み合わせ、食い違いがないか、率と件数の計算が合っているかを確かめましょう。

よくある質問

一次対応しか経験がありません。アピールできることはありますか？

あります。対応件数と一次解決率、支えていた利用者の人数は、一次対応の立場でも書ける数字です。自分で書いたナレッジや、新人に教えた経験があれば必ず書きましょう。答えるだけでなく、窓口を良くしようとした経験が評価されます。

派遣で複数の会社のヘルプデスクを経験しました。どう書けばいいですか？

派遣元を会社として書き、その中で就業先ごとに期間・業種・規模・担当を分けて書くと読みやすくなります。雇用形態は省略せずに書きます。就業先が多い場合は、代表的なものを詳しく書き、残りはまとめましょう。

ITの資格がないと不利ですか？

資格がなくても、実務の経験と数字で十分に伝わります。ITパスポート試験や基本情報技術者試験、ITILの資格などを持っていれば資格欄に書きましょう。学習中の資格は、受験予定の時期とあわせて書くと意欲が伝わります。

コールセンターや家電量販店のサポートの経験は書けますか？

書けます。電話での対応件数、解決率、クレームへの対応、機器の設定の経験は、社内ヘルプデスクでもそのまま生きます。社外のお客様向けだった場合は、その違いを一言添え、対応の量と解決の工夫を中心に書きましょう。

AIを使った経験がないと、ヘルプデスクの転職で不利になりますか？

AIの活用をどの程度求めるかは応募先によって大きく違い、経験がないことだけで不利になるとは限りません。求人票にAIやチャットボットの記載がある場合は、ナレッジの整備や手順化など、仕組みで問い合わせを減らした経験を具体的な数字とともに書きましょう。