志望動機のAIチェック — ESが「AI生成」と判定される前に

まず、就活には「AI利用の可否」についての統一ルールがありません。エントリーシートでの生成AI利用を明確に禁止する企業もあれば、使ってよいと明言したうえで内容だけを見る企業もあり、何も定めていない企業も多くあります。応募先の募集要項と、提出フォームの注意書きを最初に確認してください。ここに書かれていることが、その企業におけるルールのすべてです。

そのうえで、知っておいたほうがよいことがあります。選考における実質的な検査は、検出ツールではなく面接で行われます。ESに書いた志望動機について「なぜそう考えたのか」「その経験のどこが具体的にそう思わせたのか」を掘り下げられたとき、自分の言葉で答えられるかどうか。ここで一貫しない場合、検出スコアが何％だったかは関係なく評価に響きます。逆に言えば、自分の経験から書いた志望動機であれば、スコアが高く出ても答えられます。

この場面に「安全なパーセンテージ」がないのはそのためです。大学のように機関がツールを運用して閾値を決めている構造ではなく、見られているのは文章と本人の一貫性だからです。

就活で広く推奨されるPREP法は、結論→理由→具体例→結論という順序で書く型です。ESの書き方指導、就活本、大学のキャリアセンター、どこでもこの型が教えられます。

AI検出器が測っているのは、文章の「次に来る語の予測しやすさ」です。型に忠実な文章は、構造そのものがテンプレートなので予測しやすくなります。さらに日本語のESには敬語の定型表現（〜させていただきました、〜と考えております）が高い密度で入ります。定型句とは、定義上もっとも予測しやすい語の並びのことです。

結果として、指導どおりに丁寧に書いた志望動機ほど、検出器のスコアは上がりやすくなります。これはあなたの誠実さを否定するものではありません。仕組みとしてそうなっている、というだけです。

そして実務的には、同じことがもう一つの問題を示しています。型に忠実で予測しやすい文章は、他の応募者の文章とも似ます。スコアが高く出たときに見直すべきなのは「どうやって数字を下げるか」ではなく「この文章に、自分にしか書けない部分がどれだけあるか」です。実際に見たもの、具体的な日付や場面、自分がうまくいかなかったこと。これらを足すと、文章としても選考材料としても強くなり、副産物としてスコアも下がります。