AIエンジニアのポートフォリオ実例集【5つのテンプレート】

AIエンジニア・データサイエンティストの採用では、「学歴」よりも「何を作ったか」「どんな課題を解いたか」が重視されます。特に未経験・キャリアチェンジ組にとって、ポートフォリオは実力を証明する唯一の武器です。

AI職採用担当者が見るポイントは以下の3点です：

1. 問題設定の適切さ（なぜこのプロジェクトを選んだか）

2. 技術の深さ（なんとなく動く→精度向上への試行錯誤）

3. コードの質（可読性・コメント・テスト）

Kaggle銀メダル1つ、または丁寧なGitHubリポジトリ3件が「最低限」の目安と言われています。

【プロジェクト概要】

OpenAI API / Claude API を活用した業務文書の自動要約・分類アプリ

【技術スタック】

Python / LangChain / OpenAI API / Streamlit / FastAPI / Redis（キャッシュ）

【リポジトリ構成】

```

llm-doc-summarizer/

├── README.md

├── app/

│ ├── main.py（Streamlit UI）

│ ├── api/（FastAPI エンドポイント）

│ └── llm/（LLM処理ロジック）

├── tests/ （ユニットテスト）

├── docs/（アーキテクチャ図）

└── docker-compose.yml

```

【差別化ポイント】

・プロンプトエンジニアリングの工夫を文書化

・RAG（Retrieval Augmented Generation）を実装

・コスト管理（APIコール数・トークン数の最適化）

・デプロイまで完了させる（HuggingFace Spaces or Streamlit Cloud）

【採用担当者の評価ポイント】

生成AI活用の実務経験として評価が高い。APIの実装からデプロイまで一気通貫でできることを示せる。

【プロジェクト概要】

映画・商品・コンテンツの推薦システムの設計と実装

【技術スタック】

Python / scikit-surprise / LightFM / PyTorch / FastAPI / PostgreSQL

【リポジトリ構成】

```

recommendation-system/

├── README.md

├── notebooks/

│ ├── 01_collaborative_filtering.ipynb

│ ├── 02_content_based.ipynb

│ └── 03_hybrid_model.ipynb

├── src/

│ ├── models/ （各推薦モデル）

│ └── api/ （FastAPI推薦エンドポイント）

├── evaluation/ （精度評価・A/Bテスト設計）

└── data/ （MovieLens等オープンデータ）

```

【差別化ポイント】

・複数手法（協調フィルタリング・コンテンツベース・ハイブリッド）を比較

・コールドスタート問題への対処を記載

・A/Bテスト設計をドキュメント化

・オフライン評価指標（Precision@K・NDCG）の実装

【採用担当者の評価ポイント】

EC・メディア・サブスク系企業での採用でほぼ確実にプラス評価。実務直結度が高い。

リポジトリの中身と同じくらい重要なのが、GitHubプロフィール全体の見せ方です。

【プロフィールREADMEの必須項目】

・自己紹介（2〜3行、シンプルに）

・得意技術スタックのバッジ表示

・主要プロジェクトのリンクと1行説明

・コントリビューション統計

【ピン留めリポジトリ】

最大6件のピン留めを活用し、代表作を前面に出す。各リポジトリのDescriptionを必ず記入する。

【コミット頻度】

毎日のコミット（学習ログ・README更新でも可）で活発な開発者に見せる。連続コミット日数は採用担当者が確認するポイント。

【READMEの必須構成】

① プロジェクト概要（1〜2行）

② 背景・課題（なぜ作ったか）

③ 使用技術・アーキテクチャ

④ 実行方法（必ずローカルで動くようにする）

⑤ 結果・評価指標

⑥ 今後の改善点

⑦ 参考文献