プロダクトマネージャー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

プロダクトマネージャー（PdM）の職務経歴書でよくあるのが、「企画から開発、リリースまで担当」と工程を並べて終わる書き方です。これでは、プロジェクトを進行した人なのか、何を作るかを決めた人なのかが伝わりません。PdMの職務経歴書で伝えるべきなのは、「何を根拠に、何を作ると決め、リリース後に何が変わったか」です。

PdMの役割は会社によって大きく違います。BtoBのSaaSとBtoCのアプリでは追う数字が違い、既存機能の改善と新規の立ち上げでは求められる判断も違います。採用担当は、自社で任せたい範囲とプロダクトの種類と裁量が重なるかを最初に確かめます。

この記事では、Webエンジニアを経て決済SaaSの会社でPdMを6年半務める人の記入例をもとに、項目ごとの書き方を解説します。2026年のPdMには欠かせない、AI機能を企画した経験と、日々の仕事でAIを使った経験の書き方も詳しく紹介します。

プロダクトマネージャーの職務経歴書の記入例

まずは完成イメージです。ECパッケージの開発会社と決済SaaSの会社でWebエンジニアを6年経験し、2020年からPdMとして既存機能の改善と新サービスの立ち上げを担ってきた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セットです。

データで読む：PdMは「作った人」より「効果まで確かめた人」が求められている

書き方に入る前に、PdMの職務経歴書で何を示すべきかを、公的な調査のデータで見ておきます。3つのデータを重ねると、見えてくることは1つです。AIの導入が進むいま、企業が求めているのは「作った人」より、課題を決め、作り、リリース後の効果まで確かめた人です。

企業がいちばん足りないと感じているのは、目的から効果検証までを担う人

情報処理推進機構（IPA）の「DX動向2024」では、DXに取り組む企業に「最も不足している人材」を人材類型の中から1つ選んでもらっています。1位は「ビジネスアーキテクト」で41.9%。2位のデータサイエンティスト（19.1%）の2倍以上でした。

出典：DX動向2024（情報処理推進機構）（図表3-4・3-5、2024年6月27日公表）

ビジネスアーキテクトは、目的設定から導入、導入後の効果検証までを、関係者をまとめながら一気通貫で進める人材と定義されています。PdMと同じ職種区分ではありませんが、「課題を決め、作り、効果を確かめる」という流れは、PdMの仕事の芯と重なります。

足りないのは「最後まで」担える人です。企画とリリースで終わる実績では、この人材像の半分しか示せません。実績は「課題をどう見つけたか → 何を作ると決めたか → リリース後に何が変わったか」の順に書き、記入例の「照合に関する問い合わせを月約420件から約150件に削減」のように、効果を確かめたところで締めくくりましょう。

AIを自社の製品に使う企業は、まだ約1割

同じIPAの「DX動向2026」では、AIを導入・検討している企業に用途を聞いています。上位は文書の要約や作成、情報検索などで、いずれも8割前後でした。一方で、「自社製品・サービスの高度化」は10.9%にとどまっています。

出典：DX動向2026（情報処理推進機構）（図表3-9、2026年7月30日公表）

AIはまず、社内の仕事を効率化する道具として広がっており、製品そのものに組み込む使い方はまだ少数です。AI機能の企画に関わった経験は、多くの企業がまだ手をつけていない領域の経験です。書き方は、後の「2026年のPdMとAI」の章で詳しく解説します。

AIで顧客満足度や売上が上がった企業は5%未満。その差を埋めるのがPdM

AIを導入して効果があった企業に、具体的な効果を聞いた結果です。「業務の効率化・迅速化」が91.6%で最も多く、「顧客満足度の向上」は4.5%、「売上や利益の向上」は3.9%でした。

出典：DX動向2026（情報処理推進機構）（図表3-14、2026年7月30日公表）

AIを入れることと、利用者や事業の数字が良くなることの間には、まだ大きな差があります。その差を埋めるのが、課題を選び、評価の基準を決め、効果を測るPdMの仕事です。だからAI機能の実績は「AIを導入した」ではなく、利用者の作業時間や完了率など、利用者側の数字の変化で書きます。記入例が、照合の作業時間を1社で月約4時間から約1.5時間に短縮したことを書いているのはこのためです。

まとめると、PdMの職務経歴書では、作ったものの説明に加えて、何を根拠に作ると決めたかとリリース後に利用者や事業の数字がどう変わったかを書けるかで差がつきます。では、採用担当は書類のどこを見ているのか。次の章で確認しましょう。

採用担当がプロダクトマネージャーの職務経歴書で見ている3つのこと

こうした変化と、PdMの採用の現場でよく言われる傾向を踏まえると、採用担当は次の3つを確認しています。どの項目を書くときも、このどれかが伝わるかを意識しましょう。

1. どんなプロダクトで、どこまで責任を持っていたかBtoBかBtoCか、利用社数・利用者数、既存機能の改善か新規の立ち上げか。PdMの役割は会社によって幅が広いため、採用担当はまず、任されていた範囲と裁量が自社のポジションと重なるかを確認します。
2. 課題をどう見つけ、何を作るかをどう決めたかデータやユーザーの声から課題を特定し、要望に優先順位をつけ、開発・デザイン・営業と合意して進められるか。「納期どおりに作る」プロジェクト管理ではなく、「何を・なぜ作るか」を決める力が見られます。
3. リリース後にKPIがどう動いたか問い合わせ件数、完了率、導入社数、取扱高など、成果をリリース前後の数字で示せるか。作って終わりにせず、効果を確かめて次の打ち手につなげているかが評価の中心になります。

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。PdMの書類で差がつくのは、工程の多さではなく、判断の根拠と結果の数字です。

職務要約：PdMの年数・プロダクト・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。PdMの年数・プロダクトの種類と規模・一番の成果の3つを入れます。開発やデザインなど、PdMになる前の経歴も一言添えると、強みの土台が伝わります。

職務経歴：担当範囲は規模とチームで、成果は「課題→施策→KPI」で

職務経歴は、担当したプロダクトや時期ごとに、【担当】【課題発見】【成果】【優先順位】などの見出しをつけて書きます。下の画像の3つのポイントを押さえましょう。

PdMは自分の手で作るわけではないため、何人のチームと、どの範囲を進めたかを書いて初めて担当範囲が伝わります。

課題発見・優先順位づけ：「何を根拠に、何を作り、何を作らなかったか」

要望は営業・CS・経営など、あらゆる方向から届きます。すべてに応えるのではなく、基準を持って選んだ経験こそが、PdMとしての判断力の証拠になります。

基準を決めてロードマップを合意したことを書けば、作らないものを決める力も伝わります。面接で聞かれやすい「見送った要望の例」も1つ用意しておきましょう。

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

「AIを活用した」だけでは何も伝わらないため、課題・評価・リスクへの手当て・効果をセットで書きます。データの章で見たとおり、AIで顧客満足度や売上まで上がった企業は5%未満です。利用者の数字が変わったことを示せれば、それだけで目を引きます。詳しくは後の「2026年のPdMとAI」の章で解説します。

活かせる経験・知識・スキル：応募先の求人に合わせて3つ選ぶ

ここでは、職務経歴から応募先で再現できる経験を3つ程度に絞って書きます。ツール名はスキル欄に任せ、「何ができるか」を書きましょう。

スキル・ツール・資格：分類ごとに「何を・どこまで・何年」

PdMのスキル欄は、ツール名の一覧より、PdM業務・データ分析・AI活用のように分類して、経験の量と年数を添えるほうが伝わります。

自己PR：強みは2つまで。判断の根拠とKPIで示す

自己PRは「強み → それを発揮した場面 → KPIの変化」の順に書きます。PdMの自己PRで評価されるのは人柄より、判断の進め方と結果です。

プロダクト・経歴別：PdMの職務経歴書の書き分け方

PdMの書き分けは、「どんなプロダクトを担当してきたか」と「どこからPdMになったか」で考えます。応募先のプロダクトと自分の経歴の組み合わせで、前に出す実績を選び直しましょう。

タイプ	採用担当が見るポイント	強調したい経験・数字
BtoB SaaSのPdM	顧客企業の業務を理解し、事業の数字につなげる力	導入社数、解約率、問い合わせ件数、営業・CSとの合意
BtoC（アプリ・EC・メディア）のPdM	多くの利用者の行動データから改善を回す力	利用者数、継続率、購入率、A/Bテストの回数と結果
エンジニア・デザイナーからPdMへ	作る側の経験を、何を作るかの判断に広げてきたか	仕様の提案、利用者の調査への関わり、任された範囲
営業・CS・事業企画からPdMへ	顧客の声を、プロダクトの改善に変えた経験	要望の整理、改善提案の採用、関わった機能の数字

BtoB SaaSのPdM

BtoBでは、利用者は「顧客企業の担当者」です。採用担当は、顧客の業務を理解し、事業の数字につなげられるかを見ています。記入例の人物はこのタイプです。

BtoC（アプリ・EC・メディア）のPdM

BtoCでは、利用者の行動データから改善を回せます。採用担当は施策の数より、仮説を立てて検証し、数字で判断してきたかを見ています。

エンジニア・デザイナーからPdMへ

開発やデザインの経験は、開発チームと同じ言葉で話せるPdMの強みです。ただし、作る側の経験を並べるだけでは、PdMの適性は伝わりません。何を作るかの判断に関わった場面を探して書きましょう。

営業・CS・事業企画からPdMへ

顧客と直接向き合ってきた経験は、課題を見つける力の土台になります。採用担当は、顧客の声を「要望のリスト」で終わらせず、プロダクトの改善に変えた経験があるかを見ています。

あわせて読みたい：PM・PL（プロジェクトマネージャー・リーダー）の職務経歴書の書き方

2026年のPdM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。

まずは求人票に「生成AI」「LLM」「AI機能」などの言葉があるかを確認しましょう。記載があれば、AI機能の企画や仕事での利用を詳しく書く価値があります。記載がなければ、職務経歴とスキル欄に1行ずつ添える程度で十分です。

PdMとAIの関わりは「プロダクトに組み込む」と「仕事で使う」の2つ

PdMとAIの関わり方は、大きく2つに分かれます。1つは、AIを使った機能を企画し、プロダクトに組み込むこと。もう1つは、調査や分析などの日々の仕事でAIを使うことです。職務経歴書でも、この2つを分けて書くと、自分の関わり方が正確に伝わります。

パーソルキャリアの調査では、今後3年以内に中途採用が増える領域の最多が「データ・デジタル／IT企画系」でした。対象はAIを導入済みの従業員501人以上の企業の人事・採用担当者515人で、大企業に限った結果です。それでも少なくとも大企業では、AIを前提にした企画ができる人材を増やそうとする動きがはっきり出ています。

AI機能を企画・リリースした経験の書き方

AI機能は、通常の機能と違い、毎回同じ答えを返すとは限りません。そのため、PdMにはどこまでの誤りなら許せるかを決め、測り、防ぐ仕事が加わります。職務経歴書では、次の5つを押さえると、AIを扱える判断力が伝わります。

書くこと	中身	記入例での書き方
課題	誰の、どんな作業を良くするための機能か	振込名義が一致しない入金の照合
仮説	AIで何をすれば、何が変わると考えたか	（「照合候補を示す機能」という言葉に込めている）
評価の方法と基準	何のデータで、どの指標を、どの水準まで確かめたか	匿名化した照合データ約2万件で、第1候補の正答率92%を確認
品質・リスクへの手当て	誤りが出たときに、利用者が困らない仕組み	確定は利用者が行う仕様
成果	利用者や事業の数字がどう変わったか	照合を1社で月約4時間から約1.5時間に短縮

記入例では、仮説は1行に収めるため「照合候補を示す機能」という言葉に込めています。面接では「なぜAIで解こうと考えたのか」「正答率92%で出すと決めた理由は何か」を聞かれる前提で準備しましょう。書類に書ききれない判断の背景は、面接で話せるように整理しておきましょう。

AI機能の評価で書けるのは、正答率だけではありません。プロダクトによっては、次のような指標や配慮も経験として書けます。

• 誤りの種類の区別：見逃しと誤検出のどちらを減らすべきかを決め、基準を合意した
• 回答できないときの扱い：自信が低い場合は候補を出さない、人の担当者につなぐ
• リリース後の監視：利用者が候補を修正した割合など、本番での品質の数字を追った
• 費用と速さ：AIの利用料金や応答時間に上限を決め、採算の合う設計にした

次は、BtoCのプロダクトで、5つの要素をすべて入れた書き方の例です。

実装やモデルの調整をエンジニアが担った場合は、自分の担当が企画と評価の設計だったことを分けて書きます。

日々の仕事でのAI活用：調査・要件整理・分析

PdMの仕事は、ユーザーの声を集めて整理し、文書にして合意をつくる作業が多くを占めます。総務省の情報通信白書（令和8年版）でも、生成AIを一つ以上の業務で利用している企業は86.4%（「わからない」を除く）でした。PdMの仕事で現実的な使い方には、次のようなものがあります。

使い方	具体例	人が確かめること
ユーザーの声の分類	問い合わせ・アンケートの自由回答を、テーマ別に分類	分類の抜き取り確認、少数でも重要な声の見落とし
調査の整理	インタビュー記録の要点の整理、競合サービスの公開情報の比較	発言の意味が変わっていないか、情報の出どころ
要件の整理	要求仕様書のたたき台、確認漏れの観点出し	開発・デザインと合意した内容と合っているか
データ分析の補助	SQLの下書き、分析結果の読み取りの壁打ち	集計の条件と数字が正しいか

記入例では、職務経歴の【取り組み】に「問い合わせ分類に社内承認済みの生成AIを利用（個人情報は入れず、抜き取り確認）」と書いています。短い1行でも、社内ルール・入れなかった情報・確かめ方の3つがそろっているため、安心して任せられる使い方だと伝わります。スキル欄の「生成AIでの問い合わせ分類（2年）」とも内容がそろっています。

効果を測っていれば、何の作業がどれだけ変わったかを添えます。測っていなければ無理に数字を作らず、使った業務と確かめ方だけで十分です。

AIの経験を書くときの注意点

• 個人情報や顧客企業の情報を入力していないことがわかるように書く。インタビュー記録や問い合わせには、個人名や取引の内容が含まれがちです。
• 未公開の機能や、AI機能の精度の詳細など、社外に出していない情報は書かない。必要なら「社内の評価基準を満たしてリリース」のように表します。
• 会社のルールの範囲で使ったことを前提に書く。ルールのない時期に、個人のアカウントで仕事の資料を扱った経験は書かないほうが無難です。
• 盛らない。AI機能の「企画」と「開発」は別の仕事です。面接では、評価の方法や判断の理由を細かく聞かれる前提で準備しておきましょう。

AIを使っていない・禁止の職場だった人は

金融や医療など、情報管理の理由でAIを使えない職場は少なくありません。AIの経験がないことだけで評価が下がると考える必要はありません。PdMの評価の中心は、今も課題を見つけ、作るものを決め、効果を確かめる力です。

代わりに、データで課題を見つけた経験や、ルールにもとづく自動化の経験を書きましょう。たとえば、記入例の「入金明細の自動照合機能」は、AIを使わない自動化の企画です。精度を確かめてから広げる、誤りが出たときの手当てを決める、といった進め方は、AI機能の企画でもそのまま求められる力です。

実績の数字が書けないときの対処法

PdMは、守秘義務や担当期間の関係で、成果の数字を書きにくいことがあります。事業の数字が出せなくても、「利用者の変化」「進め方」「検証の量」の角度から書ける事実は見つかります。

あわせて読みたい：Webディレクターの職務経歴書の書き方

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、PdMの年数・プロダクトの種類と規模・一番の成果が入っている
• 担当プロダクトごとに、利用者の規模・チームの人数・連携した部門がわかる
• 成果を「課題→施策→KPIの変化」の形で、前後の数字と時点を添えて書いている
• 優先順位の決め方や、作らなかった判断にも触れている
• AIの経験は、使った業務・確かめ方・効果を書き、社内ルールや情報管理に触れている
• 未公開の機能、売上の内訳、取引先名など、社外に出せない情報を書いていない
• A4で2枚程度に収まり、スキルの経験年数が職務経歴の期間と一致している

よくある質問

社内の肩書きが「企画」「ディレクター」で、PdMではありません。どう書けばいいですか？

職務経歴には、実際の肩書きをそのまま書きます。そのうえで、職務要約や【担当】に「機能の優先順位の決定とロードマップの作成を担当」のように、PdMの仕事をしていたことがわかる中身を書きましょう。肩書きと仕事の中身を分けて書けば、読み違えられません。

PdMとPM（プロジェクトマネージャー）の経験が混ざっています。

両方を書いてかまいません。ただし、PdMの求人に応募するなら、「何を作るかを決めた経験」と「計画どおりに進めた経験」を分けて書き、前者を先に詳しく書きます。進行管理の経験は、PdMにとっても開発チームと計画を立てる力として活きます。

効果が出なかった施策も書いたほうがいいですか？

代表的な成果と並べて、1つ程度なら書く価値があります。何を仮説にし、どう確かめ、結果から何を決めたかを書けば、検証して学ぶ力として読まれます。ただし、言い訳に見えないよう、次の打ち手まで書きましょう。

AI機能の経験がなくても、AIプロダクトのPdMに応募できますか？

応募はできます。求人票で求められている経験を確かめ、近い経験を書きましょう。精度や誤りを扱う機能（検索・レコメンド・不正検知など）の企画、データで効果を測った経験、利用者の業務を深く理解した経験は、AI機能の企画にも通じます。個人で試したことは、仕事の経験と分けて「学習中」と書きます。

要求仕様書やロードマップの資料を提出してもいいですか？

会社の資料には社外秘の情報が含まれるため、そのまま出すのは避けます。必要なら、構成や進め方がわかる架空の例を自分で作り直して用意しましょう。