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。必須コンテンツ・GitHub活用・公開戦略を解説。
AIエンジニアの転職においてポートフォリオは「スキルの証明書」です。学歴・経歴に自信がない場合でも、優れたポートフォリオがあれば大手企業への書類通過率を大幅に上げられます。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でスキルサマリー・代表プロジェクト・連絡先を明記。コントリビューショングラフが継続的な活動を示す。
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・改善のフルサイクル。Jupyter Notebookで可読性高くまとめる。
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。実際に動くものを見せられる。
Kaggle実績
コンペ参加履歴・メダル獲得・Notebookの公開。銅メダル以上は書類選考でのアピール材料になる。
技術ブログ / Zenn・Qiita記事
学習内容・実装した技術の解説記事。専門知識のアウトプットが面接官に好印象を与える。
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活用のコツ
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
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、すぐ目立つようにする
継続的なコントリビューション（週1コミット以上）がアクティブな学習姿勢を示す
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.1つでも高品質なプロジェクトがあれば十分です。ただし「1つの完成度の高いプロジェクト」の方が「5つの未完成プロジェクト」より評価されます。まず1つを徹底的に磨き（EDA・モデリング・デプロイ・ドキュメント）、次にKaggle参加実績を加えると書類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NGです。公開データセット（Kaggle・UCI Machine Learning Repository・政府統計）を使いましょう。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メダルがないとダメですか？↓
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アピールになります。ただしメダル（特に銀・金）があると書類通過率が明確に上がる傾向があります。メダル取得に時間を掛けすぎるより、デプロイ済みアプリの方が面接での話題として使いやすいケースもあります。