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データ分析の職務経歴書を、質問に答えるだけで作成

データ分析の採用担当は、「ビジネスへのインパクト」「担当範囲と技術の使い方」「関係者を動かす力」を見ています。レジュメラボのAI職務経歴書メーカーは、データ分析の記入見本とこの3つの視点にそって質問し、答えた内容から職務要約・職務経歴・自己PRの下書きを作ります。

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データ分析の採用担当が見ている3つのこと

レジュメラボのデータ分析の書き方ガイドで、編集部がまとめた視点です。ツールの質問とチェックは、この3つにそって作っています。

  1. ビジネスへのインパクト

    採用担当が確かめること分析の結果、施策の効果・売上・コスト・CVR（購入率）などの数字がどう動いたかが書かれているか。AIで作業が速くなった場合も、その結果どんな判断や施策につながったかまで見られます。

    書き方分析の結果、施策の効果・売上・コスト・CVR（購入率）などの数字がどう動いたかを書きましょう。

  2. 担当範囲と技術の使い方

    採用担当が確かめること課題設定・集計・分析・提案・効果検証のどこを担い、SQL・Python・生成AIなどの道具をどう使い分けたか。AIに任せた部分と、自分で検証した部分の区別がつくかも含みます。

    書き方課題設定・集計・分析・提案・効果検証のどこを担い、SQL・Python・生成AIなどの道具をどう使い分けたかが伝わるように書きましょう。

  3. 関係者を動かす力

    採用担当が確かめること分析結果を、経営層や現場が判断・行動できる形で伝え、施策の実行につなげたか。AIの出力を含め、根拠と限界を添えて説明できるかが信頼につながります。

    書き方分析結果を、経営層や現場が判断・行動できる形で伝え、施策の実行につなげたことを書きましょう。

職務経歴の書き方：NG例とOK例

プロジェクトごとに「目的・役割・使用技術・成果」をセットで書く

NG例

休眠顧客の分析を行い、再購入を促進するための施策を提案しました。Pythonで機械学習モデルを構築しました。

「分析を行い、提案した」で終わっていて、施策が実行されたのか、効果があったのかがわかりません。採用担当がいちばん知りたい「その後」が抜けています。

OK例

目的：1年以上購入のない休眠顧客（約30万人）の再購入を増やす
役割：課題設定から分析、施策提案、効果検証まで一貫して担当
使用技術：SQL（BigQuery）、Python（scikit-learn）、Looker Studio
内容：購買履歴から再購入しやすさをスコア化し、上位20%にクーポンを配信

配信しない比較群と比べた数字なので、施策の効果が「たまたま」ではないことが伝わります。

このツールで聞かれること

「データ分析」を選ぶと、次の順に1問ずつ質問します。各質問でデータ分析の記入見本を見られ、わからないところは「あとで書く」で飛ばせます。

  1. お名前職務経歴書に載せる名前。イニシャルでもかまいません（任意）。
  2. 会社（直近から）会社名・在籍期間・事業内容・従業員数・雇用形態。部署や役職が変わった場合は分けて書けます。
  3. 担当した仕事だれに・何を・どのくらいの量で担当したか。「EC事業の売上・アクセス分析」「販促施策の効果検証」「EC売上ダッシュボードの構築」「集計作業を減らす」など、データ分析でよくある仕事の例をタップすると入力欄に入ります。
  4. 実績（数字で）その期間の実績を数字で。「獲得単価の改善」「ミス・事故の削減」「後輩の指導・育成」などの例から選べます。数字が思いつかないときの案内つき。
  5. 工夫したこと成果を出すためのやり方（任意）。「報告形式の作成」「ビジネス課題の分析」などの例があります。
  6. 会社の追加ほかに在籍した会社があれば、同じ質問をくり返します。
  7. 一番伝えたいこと職務要約に入れる、一番伝えたい実績や経験を1〜2文で。（分析で「何を動かした人か」を3〜5行で伝える）
  8. 活かせる経験・スキル応募先で活かせる経験・知識・スキルを3つほど（任意）。「何ができるか」を3つに絞る。
  9. テクニカルスキル使えるソフト・ツールと、どこまで使えるか（任意）。技術名に「何を・何年」を添える。
  10. 資格資格の取得年月と名前（任意）。
  11. 自己PR（強み1）強み（ひとことで）・具体例・結果（数字で）に分けて。強みは2つまで。「測る力」をAIの使い方でも示す。
  12. 自己PR（強み2）2つ目の強みがあれば（任意）。

話すだけで入力できます（音声入力）。Chrome・Safari など音声入力に対応したブラウザでは、各入力欄のマイクボタンを押して、質問に声で答えられます。スマホで長い文を打つ手間が減ります（対応していないブラウザでは、ボタンは表示されません）。

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記入見本の一部

ツールが下書きのお手本にしている、データ分析の記入見本から抜粋しました。

記入見本（データ分析）

■職務要約

Web広告代理店で約4年間、EC・通販企業の広告運用と効果分析を担当しました。2021年から株式会社サンプルリビングでEC事業のデータアナリストとして約5年半、SQL・Python・Tableauを使い、課題設定から効果検証までを一貫して担当しています。休眠顧客施策では年間約1,200万円の粗利増（試算）につなげました。直近では生成AI（LLM）による問い合わせ分類を導入し、精度検証まで担当しました。

■職務経歴（一部）

株式会社サンプルリビング（2021年4月〜現在）
事業内容：生活雑貨・インテリアのEC・店舗運営（45店舗）　売上高：380億円（うちEC95億円、2026年2月期）　従業員数：1,200名　雇用形態：正社員
期間業務内容
2025年10月
〜
現在

デジタルマーケティング部　データ分析グループ　主任（生成AI活用兼務）

【プロジェクト】LLMによる問い合わせの自動分類（2025年10月〜2026年3月）
目的：月約1万件の問い合わせ・レビューを分類し、改善の優先順位づけに使う
役割：分類項目とプロンプトの設計、精度検証、人が確認する範囲の設定
使用技術：社内承認済みの生成AI（個人情報はマスキング）、Python、BigQuery
成果：人の分類500件との一致率92%で導入。分類作業を月約60時間から約8時間に削減

会社名・人名・数字は、レジュメラボが作った架空の記入例です。ツールでは、各質問でこの見本の該当部分を開いて見られます。

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書けたらチェック

下書きができたら、レジュメラボ編集部の基準で100点満点のチェックをします。すでに書いた職務経歴書を貼り付けて、チェックだけ使うこともできます。

チェックする5つの項目

  1. 実績を数字で示せているか件数・期間・人数・割合・前後の比較など、比べられる数字があるか。
  2. あいまいな表現がないか「様々な」「積極的に」など、中身の伝わらない言葉に頼っていないか。
  3. 文章の長さはちょうどいいか職務要約・自己PRが、読みやすい字数に収まっているか。
  4. 担当・実績・工夫がそろっているか各期間に【担当】【実績】があり、空欄が残っていないか。
  5. この職種の採用担当が見る点を書けているか下の3つの点が、本文から読み取れるか。

データ分析で見る3つの点

  • ビジネスへのインパクト
  • 担当範囲と技術の使い方
  • 関係者を動かす力

提出前に、自分でも確かめたいこと

  • 職務要約に、業界・分析の対象領域・経験年数・一番の成果が入っている
  • プロジェクトごとに「目的・役割（自分の担当範囲）・使用技術・成果」が書かれている
  • 成果の数字に、比較の基準（比較群・施策前・前年など）を添えている
  • AIを使った業務は「使った場面・自分で検証したこと・効果」で書き、機密データの扱いにも触れている
  • テクニカルスキルに、技術ごとの使い方と経験年数を書いている
  • 社外秘の数字や顧客名を書いていない
  • A4で1〜2枚（多くても3枚以内）に収まり、誤字脱字がない

総合点とレーダーは会員登録なしで見られます。項目ごとのコメント、まず直すと良いところ、3つの点の評価、提出前の表記チェック（西暦と和暦の混在、在籍期間の重なりなど）は、無料会員登録で見られます。

書いた職務経歴書を貼り付けてチェック

よくある質問

数字が出しにくいデータ分析の実績は、どう書けばいいですか？

売上のような数字がなくても、件数・期間・人数・割合・前後の比較で数えると書けます。データ分析の記入見本では「開封率を平均18.2%から21.5%に改善」（前後の比較）や「成果：計24本のテストを実施し」（件数）のように書いています。ツールの実績の質問には「数字が思いつかないとき」の案内があり、わからない数字は「約」でもかまいません。空欄のまま進めた所は、下書きに「（数字を入れる）」の印が残るので、あとで確かめて入れられます。

データ分析の職務要約には、何を入れればいいですか？

「分析で「何を動かした人か」を3〜5行で伝える」が目安です。記入見本では、「EC事業」で対象領域がわかり、前職の広告運用にも触れているので、マーケティングの現場を知る分析者だと伝わります。採用担当が見る「ビジネスへのインパクト」「担当範囲と技術の使い方」「関係者を動かす力」のうち、いちばん伝えたい実績を1つ入れると、続きを読んでもらいやすくなります。ツールでは「一番伝えたいこと」を聞き、職務要約に入れます。

データ分析の自己PRは、何を書けばいいですか？

「強みは2つまで。「測る力」をAIの使い方でも示す」がポイントです。記入見本では、強みを「施策の効果を、正しく測れる形で設計する力」のように具体的な言葉にし、そのあとに場面と結果（数字）を続けています。「正しく測る」という分析職の核になる力を、事前の合意やA/Bテストの本数という具体的な事実で示しています。ツールでは強みを2つまで、「強み（ひとことで）」「具体例」「結果（数字で）」に分けて聞くので、答えるだけでこの形になります。

データ分析の職務経歴書は、無料で最後まで作れますか？

質問に答えて下書きを作り、総合点を見るところまでは、会員登録なしで無料で使えます。Word・PDFでの出力と、くわしいチェック結果（項目ごとのコメント、まず直すと良いところ、採用担当が見る3つの点の評価など）は、無料会員登録で使えます。かかる時間の目安は15〜20分で、途中でやめても続きから再開できます。自分で書きたい場合は、データ分析のテンプレート（Word・Excel・PDF）も無料でダウンロードできます。

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ブランクや転職回数、未経験への挑戦など、気になる事情がある人は、状況別のページから作ると、その事情の書き方まで質問にそって整えられます。

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監修：レジュメラボ編集部（編集長 佐藤 大貴）最終更新：2026年10月27日