就业活动的革命！那份志愿动机，谁来阅读？“AI撰写，AI选择”的招聘现状

志愿动机无法整理。希望将工作经历整理得更易读。想为申请的公司准备合适的自我介绍。在这种情况下，生成AI可以成为值得信赖的咨询伙伴。

然而，提交整理好的文章的公司也可能使用软件或AI来筛选申请文件。此外，如果招聘人员判断“这是AI全权撰写的文章”，可能会被排除在选拔之外。

无论是申请者还是选择者都在追求效率化。结果，在招聘的入口处，通过文件来评估什么的前提本身开始动摇。

德国新闻网站“op-online”于2026年10月14日刊登的dpa通讯社的文章，基于Indeed委托的调查，传达了这种变化。对于考虑日本的就业和转职活动来说，其中包含了不可忽视的问题。

“文章写得好”是否能成为个人能力的证明

调查是由市场调查公司Censuswide针对300家公司的招聘决策者进行的。

56%的受访者表示，每个职位的申请数量比去年有所增加，21%表示大幅增加。此外，他们估计收到的申请中，平均约三分之一是借助AI制作的。

然而，这只是招聘人员的认知。并不是通过技术手段验证申请文件的AI使用率而得出的数字。此外，仅凭这项调查也无法判断申请数量的增加在多大程度上是由AI引起的。

值得关注的是，对文件评价的变化。

关于传达申请动机和自身优势的“Anschreiben”，即所谓的求职信，54%的人回答说不再像以前那样作为判断材料。对于简历的措辞，46%的人表示其价值下降了，申请表的文字回答为43%，在家进行的选拔任务为33%。

随着AI能够生成完善的文章，文章的完成度与个人的理解力和经验难以联系在一起。招聘人员希望看到的是申请者的形象，但从文件中看到的可能是文章生成工具的性能。

不过，需要注意的是，调查对象为300人，文章也并不代表整个德国企业的调查。将其解读为“超过一半的德国企业不再重视申请动机”是不恰当的。

“使用AI”和“全权委托”并不相同

调查显示，41%的人表示，如果判断出申请是由AI明显全权撰写的，将直接从选拔中排除。

在这里需要区分的是，AI的使用本身和将申请内容完全委托给AI。

修正错别字。将过长的文章缩短。为整理经验提出问题。这样的使用方式与不进行事实确认就提交生成的文章的行为，个人的参与度有很大不同。

此次的数字并不意味着“只要稍微使用AI就会在41%的企业中被淘汰”。这是关于招聘人员判断全文由AI撰写的情况的回答，并不是显示该判断正确与否的数据。

仅仅因为文章写得很仔细，表达很一般，并不能知道是谁写的，怎么写的。

本来应该确认的是，经验是否属实，是否具备招聘工作所需的能力，是否能用自己的语言进行解释。如果“AI特征”的判断优先，则可能会失去这一目的。

企业也用AI进行选择——初次查看的时间“在1分钟以内”

另一方面，招聘的企业方也未必能仅凭人力阅读大量的申请。

调查显示，35%的人表示，首次确认申请文件的时间在1分钟以内。42%的人正式利用软件或AI进行初步筛选。

这42%包括软件处理，因此并不是所有的都是通过生成AI进行人物评估。需要分别考虑申请信息的整理、条件筛选、文件评价等具体的使用方法。

即便如此，在要求申请者提供“符合你个性的、经过深思熟虑的文章”的同时，企业方却在进行短时间的确认和自动处理，这种构图可能会让人感到不适。

如果申请者能够缩短制作时间，就更容易申请更多的企业。如果企业收到的文件增加，就会想推进选拔的自动化。这是从此次调查中可以考虑的一个循环，但具体发生的程度需要另行验证。

通过效率化，人与人之间的对话机会会增加吗？还是在相互理解之前，只有筛选变得更快？结果取决于引入的机制。

在SNS上，“看不到内容”和“对申请者也要效率化”的声音

这个问题也在SNS上引发了讨论。

这里介绍的不是对本次德国报道的直接反应，而是处理同一主题的LinkedIn公开帖子和评论。这是2025年的讨论，并不代表整个SNS的意见分布。

曾进行招聘的Simon Jones先生在帖子中表示，感觉由AI生成的求职信中，缺乏具体性的文章较多。另一方面，他在补充中区分了全文生成和文章辅助，并透露将求职信的提交替换为对简洁问题的回答。

评论区中，有人反驳说，考虑到需要大量申请的求职者的负担，申请者也需要节省时间的手段。此外，还有人指出，对于非母语者或在阅读和写作方面有困难的人来说，AI可以成为帮助表达的工具。

此外，Jones先生本人解释说，他没有在申请者的筛选中使用AI。将这位帖子作者作为“企业使用AI但禁止申请者使用”的例子并不准确。

讨论揭示的是，招聘方要求具体性，而求职者希望减轻申请负担的错位。仅凭是否使用AI，无法完全捕捉双方的情况。

“无人查看即被淘汰”质疑人类的责任

此次调查中，还有一个令人关注的数字。

在使用技术手段进行事前筛选的受访者中，11%表示自动排除的文件不会由人重新确认就直接发送不录用通知。

这11%并不是针对整个调查对象的比例，而是在使用技术手段的群体中的比例。

原文将这种操作描述为被禁止的，但在制度方面需要补充。欧盟的一般数据保护条例（GDPR）原则上限制完全自动化的决策对个人产生法律效力或同等重大影响。然而，也有适用条件和例外，并不是所有自动处理都一律违法。

在招聘中需要考虑的，不仅仅是最后是否有人打开屏幕，而是能否实质性地重新审视判断。

如果必要的经验用其他词语表达，该怎么办？即使不符合一般的经历，是否能挖掘出对工作有帮助的能力的人？随着自动化的推进，验证被排除的申请的机制变得尤为重要。

在日本的求职活动中，应该如何处理“志愿动机的完成度”

德国的求职信与日本的申请表或工作经历书并不相同。即便如此，从自由记述中读取意愿、个性和对工作的理解这一点上，存在共同的课题。

例如，仅仅是适用于所有企业的高尚志愿动机，并不能让人了解该人为何申请。相反，即使文章有些生硬，但理解了工作内容，并具体说明了与自身经验的联系的申请，包含了有助于判断的信息。

厚生劳动省关于公正招聘选拔的指南明确指出，包括使用AI在内，需要保持对申请者广泛开放门户，并基于个人的适性和能力进行选拔的基本原则。

基于这一原则，企业需要考虑的不仅仅是文章的外观，还要考虑确认工作所需能力的方法。

例如，可以准备短期的工作任务，并在面试中要求解释判断的理由。如果是可以使用AI的任务，则需要明确条件，询问如何验证输出以及修正了什么。

这样不仅可以确认是否使用了AI，还可以确认驾驭工具的能力和对结果负责的能力。不过，如果任务过多，会增加申请者的负担，因此需要限制在工作所需的范围内。

申请者需要的是能够解释的经验和事实

对于申请者来说，仅仅是“是否使用AI”这一选择题难以应对。

首先需要确认的是申请方提出的使用规则。如果在家庭作业或文字考试中指定了AI的使用条件，则需要遵循。

在此基础上，即使是请人协助撰写文章，起点的事实也需要自己准备。负责的工作、面临的课题、自己的判断、结果、不成功的事情。只有具备这些材料，才能整理出需要传达给申请方的内容。

比起“为团队做出了贡献”这样一句话，自己承担了什么，与谁协调，如何推进工作更能成为面试中可确认的信息。即使是没有数字的经验，也可以具体展示角色和行动。

最后，需要确认自己能否解释所写的所有内容。还需检查是否混入了AI添加的经历、成果或实际上没有的技能。

正因为整理文章的能力变得广泛可用，支撑这些文章的经验和判断才显得更加重要。

能否将招聘的效率化转化为对话的时间

此次调查显示，AI改变了申请文件的制作和选拔的双方，其评价方法也被迫重新审视。

申请者能够减少撰写时间是有意义的。招聘人员能够减少信息整理的负担也是有意义的。如果能将这些余裕用于工作内容的说明和与候选人的对话，将会为双方带来利益。

相反，如果申请者发送自动生成的文章，企业自动排除，且无人验证其理由，那么处理的案件数只会增加。

企业明确评价什么，AI承认到什么程度，如何在选拔中使用。申请者根据事实传达自己的经验。

现在AI已经进入招聘的入口，所面临的问题是，在使用便利工具的同时，如何确认眼前一个人的能力。

出处

1. op-online／dpa：
   2026年10月14日刊登。Indeed委托，Censuswide针对300名招聘人员进行的调查的数字和注意事项。
   https://www.op-online.de/wirtschaft/kuenstliche-intelligenz-veraendert-bewerbungsverfahren-im-job-zr-94539784.html

2. LinkedIn：Simon Jones先生的帖子和公开评论
   关于AI生成的申请文的招聘方不满、申请者的负担、文章撰写支持的意义的讨论。不是对本次报道的直接反应，而是2025年的相关讨论作为参考。 Simon Jones
   https://www.linkedin.com/posts/simonrjones_jobs-ai-activity-7312526100763410434-YPRT

3. 欧洲数据保护委员会〈EDPB〉：关于个人权利的官方指南
   用于确认GDPR中关于完全自动化决策的权利和适用上的考虑。 European Data Protection Board
   https://www.edpb.europa.eu/sme/be-compliant/respect-individuals-rights_en

4. 厚生劳动省：公正招聘选拔“常见问题”
   确认即使在利用AI进行选拔时，也需要保持对申请者广泛开放门户，并基于适性和能力进行判断的基本原则。 厚生劳动省
   https://kouseisaiyou.mhlw.go.jp/question.html