2026年8月24日／株式会社東京ネット工務店 海老沢敦
① 事実
5人に1人が、辞めた会社での肩書きを書き換えていました
全米経済研究所（NBER）が2026年7月、こういう論文を出しました。
論文にある一文が、そのまま結論です。
確立された米国のLinkedIn利用者の19.7%が、すでに辞めた職の肩書き、または職務内容の記述を、あとから書き換えている。
すでに辞めた会社の話です。 いま在職している会社の記述ではありません。過去の、終わった職歴のほうを、あとから直している。
データは人材データ企業 Revelio Labs が集めたもので、2020年から2026年まで、毎月のスナップショットを取り続けています。 毎月見ているので、いつ、どこが書き換わったかが分かります。
書き換えは、転職と強く連動していました。 職を移るときに、前の職歴を直しています。
増えた言葉と、減った言葉がありました
論文は、書き換えられた記述にどんな言葉が入ってきたかを見ています。
遡及的な編集には、2022年以降のAI関連語彙の急激な増加と、最近の在宅勤務およびDEI関連語彙の減少が見られる。
タグ＝雇用, 統計
DEI（多様性・公平性・包摂を進める取り組み）の語彙も、在宅勤務の語彙も、減っています。
足す方向と、削る方向が、同時に起きています。
⚠️ 論文が出している具体的な数字は、19.7%の一つだけです。 増加と減少については「急激な増加」「最近の減少」と書かれているだけで、何パーセントかは示されていません。 ここは、そのまま受け取るしかありません。
書き換えが強いのは、立場の弱い層でした
もう一つ、論文が観測しているものがあります。
LLMに関連する文章上の特徴が、ChatGPT以降に急増している。とくに学歴が低い層と、下位ランクのビジネススクール出身のMBA保有者において顕著である。
LLM（大規模言語モデル＝ChatGPTのようなAIの土台になっている技術）に書かせた形跡が、文章に出ているということです。
それが強く出るのは、立場の弱い側でした。
⚠️ 論文は、書かれた内容が本当かどうかを判定していません。 測っているのは、書き換えたという事実と、言葉がどちらへ動いたかまでです。
出典：Nicholas Bloom, Gideon Moore, Lisa K. Simon, Caelan Wilkie-Rogers, "Time Travel on Professional Profiles," NBER Working Paper 35546
https://www.nber.org/papers/w35546
② 構造
経歴は、過去の記録ではなく、現在への表示です
辞めた会社での肩書きは、事実としては動きません。 2019年にその会社で何をしていたかは、2026年になっても変わらない。
それでも、19.7%が書き換えています。
書き換えているのは、過去ではありません。いま、それがどう見えるかのほうです。
在宅勤務の語彙が消えたのは、その言葉がいま評価されないからです。 DEIの語彙が消えたのも同じです。AIの語彙が増えたのは、いま評価されるからです。
同じ人の、同じ過去が、年によって違う姿で出ています。
⚠️ 嘘をついたわけではありません。 在宅勤務していた事実を経歴から外しても、嘘にはなりません。書かないだけです。 肩書きを言い換えるのも、多くの場合は嘘ではない。事実を、どう言うかの問題です。
それは技術です。 自己紹介をどう書くかは、就職活動で身につけるものの一つです。19.7%は、不正の数字ではありません。
表示は、維持しなければなりません
書いてしまうと、そこから先は、現在に合わせ続ける必要が出ます。
評価される言葉が変われば、書き換えたくなる。 在宅勤務が価値だった年と、そうでない年がある。そのたびに、直すかどうかを判断することになります。
19.7%は、その維持を続けている人たちの数字です。
書いていない人は、書き換えようがありません。
書いた側は、どう読まれるかを選べません
Vol.30で、こう書きました。 ある創業者が「私はコードを1行も書いていません」と発表し、その3日後にセキュリティ企業が調べ始めた、という号です。
同じ一文が、発信した側には実績の表明で、探している側には「防御が薄い」という告知でした。 書いた本人は、どちらで読まれるかを決められませんでした。
経歴も同じです。
立派な実績として読まれるか、自慢話として読まれるか。 書いた側では決まりません。読む側で決まります。
AIで書いたかどうかは、評価に効きません
論文は、AIが書いた形跡を検出しています。
⚠️ 形跡があることと、中身がどうかは、別の話です。
情報の評価に効くのは、書いてあることが正確かどうかと、切り口が独自かどうかです。何を使って書いたかは、そこに寄与しません。
それでも「AIで書いたらしい」という判定は、評価を動かします。 中身と関係なく動きます。これは感情の反応であって、評価ではありません。
⭐ この号の論点と、同じ形です。 経歴が自慢話に読まれるのも、AIで書いた文章が手抜きに読まれるのも、内容への評価ではなく、形式への反応です。
当社の話を書きます。当社は、この媒体のためにAI編集デスクを作りました。
毎朝7時57分に、3つの軸でAIが検索し、事実と数字と出典を集めて溜めます（Vol.29で書いた仕組みです）。記事も、AIと組んで書いています。
そのうえで、文体のルールを持っています。書いたあとに、決まった言葉を検索して潰します。
「〜ではなく」という否定形。比喩。「たぶん」「〜くらい」といったぼかし。「ここが重要です」のような、書いた意図の説明。
⚠️ このルールは、AIらしさを消すためのものではありません。読みにくくなるからです。
AIに書かせると、読みにくくなることがあります。 効果を狙った言い回しが増えて、事実が薄まる。読むと、いいことを言っているようで、何を言っているのか分からない。
理由は分かりません。 ただ、そうなる書き方には決まった形があるので、その形を一覧にして、書いたあとに潰しています。
人が書いても、同じことは起きます。AIだと、分かりやすく出る。それだけです。
歴史循環：新しいのは、月次で見えるようになったことです
履歴書が時勢に合わせて書かれるのは、昔からです。 求人票の言葉に寄せる、流行の資格を上に持ってくる。やってきたことです。
新しいのは、それが観測できるようになったことのほうです。
Revelio Labsは2020年から毎月、同じ人のページを記録しています。 だから19.7%という数字が出ました。
⚠️ ここに、この号の裏側があります。書き換えた本人は、書き換える前の姿が残っていることを知りません。 消したのは表示だけで、記録は、データを持っている側に全部あります。
Vol.30の逆です。 あちらは、判断が記録されていないから線が引けない、という話でした。今回は、記録されていることに、本人が気づいていない。
立場によって、選べる手が違います
求職者は、書かないという選択肢を持っていません。 経歴を出さなければ、選考に乗りません。だから、書き換えるほうへ行きます。
会社を経営している側は、消せます。 自社のサイトに何を書くかは、自分で決められる。
同じ「表示をどうするか」という問題でも、規模と立場で、取れる手が違います。
③ 自分事
私も、去年から書き換え続けていました
転職活動はしていません。 ただ、当社のWebサイトを、去年から試行錯誤で更新し続けていました。
悩んでいたのは、経歴です。
