AIエンジニアのポートフォリオの作り方
転職で評価されるAIエンジニア・データサイエンティストのポートフォリオの作り方について、必須コンテンツ・GitHub活用・公開方法を解説します。
AIエンジニアの転職において、ポートフォリオはスキルを証明する重要な資料です。学歴・経歴に不安がある場合でも、優れたポートフォリオがあれば大手企業の書類選考の通過率を大きく高められます。2026年のAI転職市場では、GitHubとKaggleを組み合わせたポートフォリオが標準的です。
必須コンテンツチェックリスト
GitHubプロフィールの整備
README.mdにスキルの概要・代表プロジェクト・連絡先を明記します。コントリビューショングラフが継続的な活動を示します。
機械学習プロジェクト（2-3本）
実データを使ったEDA・モデル構築・評価・改善までの一連の工程を、Jupyter Notebookで読みやすくまとめます。
デプロイ済みのデモアプリ
FastAPI/Streamlit/Gradioで作成したAIアプリをHugging Face SpacesやRender等で公開します。実際に動作するものを示せます。
Kaggle実績
コンペ参加履歴・メダル獲得・Notebookの公開が該当します。銅メダル以上は、書類選考での評価材料になります。
技術ブログ / Zenn・Qiita記事
学習内容や実装した技術の解説記事です。専門知識の発信は、面接官に好印象を与えます。
おすすめプロジェクトアイデア
独自データセットでのMLパイプライン
スクレイピング等で収集した独自データでEDA→特徴量エンジニアリング→モデル比較→最終評価
RAGシステムの構築
特定ドメインのPDFや文書をインデックス化し、LLMで質問回答するRAGアプリ
画像分類・物体検出アプリ
PyTorchで構築した深層学習モデルをAPI化し、Webアプリからリアルタイム推論
時系列予測ダッシュボード
公開データ（株価・気象・小売等）の時系列予測モデルとPlotlyダッシュボード
MLOpsパイプラインの実装
MLflowでの実験管理、GitHubActionsでのCI/CD、Dockerでのモデルサービング
GitHub活用のポイント
各リポジトリにREADME.mdを充実させる（概要・使い方・結果・今後の課題）
コミットメッセージを意味ある内容にする（「add feature」ではなく「Add cross-validation for model evaluation」）
requirements.txt / pyproject.toml で依存関係を明示する
データの前処理・特徴量エンジニアリング・モデリングをモジュール分割してコードの品質を示す
GitHubプロフィールのREADMEで代表作品をピン留めし、目に留まりやすくする
継続的なコントリビューション（週1コミット以上）で、学習を継続している姿勢を示す
よくある質問
Q1.プロジェクトが1つしかない場合でも応募できますか？↓
A.高品質なプロジェクトが1つあれば十分です。完成度の高いプロジェクト1つのほうが、未完成のプロジェクト5つよりも評価されます。まず1つを十分に仕上げ（EDA・モデリング・デプロイ・ドキュメント）、次にKaggleの参加実績を加えると、書類選考の通過率が大きく上がります。
Q2.仕事で使ったデータはポートフォリオに使えますか？↓
A.業務データは機密情報にあたるため、原則として使用できません。公開データセット（Kaggle・UCI Machine Learning Repository・政府統計）をご利用ください。ただし「業務でXX課題に取り組み、類似の公開データで実装した」という文脈での説明は問題ありません。
Q3.Kaggleのメダルがないと不利ですか？↓
A.メダルがなくても転職は十分可能です。Kaggleへの参加経験・公開Notebook・学習記録があれば、十分に評価材料になります。ただし、メダル（特に銀・金）があると書類選考の通過率が上がる傾向があります。メダル取得に時間をかけすぎるより、デプロイ済みのアプリのほうが面接で説明しやすいケースもあります。
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