AIエンジニア転職 2025年12月12日

【2025年最新】AIエンジニア転職ポートフォリオ完全ガイドGitHub活用術も解説

AIエンジニアへの転職を目指すなら、ポートフォリオは最強の武器になります。特に未経験者にとって、実際に動くプロジェクトを見せることが、技術力を証明する唯一の方法です。この記事では、採用担当者の目に留まるポートフォリオの作り方、GitHubの効果的な活用法、おすすめプロジェクト例まで徹底解説します。

目次

  1. 1. AIエンジニア転職でポートフォリオが重要な理由
  2. 2. ポートフォリオに含めるべき5つの要素
  3. 3. おすすめAI/MLプロジェクト例7選
  4. 4. GitHubを最大活用する方法
  5. 5. ポートフォリオサイトの作り方
  6. 6. 採用担当者に刺さるアピールポイント
  7. 7. よくある質問（FAQ）
  8. 8. まとめ

AIエンジニア転職でポートフォリオが重要な理由

2025年現在、IT職の有効求人倍率は3.26倍と売り手市場が続いています。しかし、AIエンジニアは専門性が高く、「未経験歓迎」の求人は限られているのが現実です。

そこで重要になるのがポートフォリオです。履歴書や職務経歴書だけでは伝わらない「実際にコードが書ける」「モデルを構築できる」という事実を、具体的なプロジェクトで証明できます。

ポートフォリオがあると有利な理由

  • 1. 技術力の可視化：書類だけでは伝わらないスキルを具体的に示せる
  • 2. 学習意欲のアピール：自主的に学び、アウトプットする姿勢を示せる
  • 3. 面接での話題：プロジェクトについて深掘りされ、技術的な議論ができる
  • 4. 他の候補者との差別化：同じ未経験でも具体的な成果物で差がつく

AI実装検定協会によると、AIエンジニアになるための学習時間は未経験者で約600時間が目安とされています。ポートフォリオは、その学習成果を形にしたものです。

採用担当者の本音

「未経験者の書類は正直どれも似ています。GitHubのリンクがあると、その人の技術レベルやコードの書き方がすぐにわかるので、選考の参考にしています。」

ポートフォリオに含めるべき5つの要素

ただプロジェクトを並べるだけでは不十分です。採用担当者が見たいポイントを押さえた構成にしましょう。

1

プロジェクト概要と目的

「なぜこのプロジェクトを作ったか」「どんな課題を解決するか」を明記します。ビジネス課題への意識を示すことで、単なる技術デモではなく、実務で活躍できる人材だとアピールできます。

2

使用技術スタック

Python、TensorFlow/PyTorch、scikit-learn、AWS/GCPなど、使用した技術を明示します。求人票の「必須スキル」と照らし合わせて、マッチする技術をアピールしましょう。

3

コードと設計

読みやすいコード、適切なコメント、モジュール化された設計を心がけます。GitHubのREADMEにはインストール方法や実行方法を丁寧に書き、誰でも再現できる状態にしましょう。

4

結果と精度

モデルの精度（Accuracy、F1スコアなど）、処理速度、改善の過程を数値で示します。「ベースラインから精度を15%改善した」など、具体的な成果を明記しましょう。

5

デモとビジュアル

実際に動作するデモ（Streamlit、Gradio、Hugging Face Spacesなど）や、結果を可視化したグラフ・画像を用意します。視覚的にわかりやすいと、採用担当者の印象に残ります。

おすすめAI/MLプロジェクト例7選

どんなプロジェクトを作ればいいか迷っている方に、分野別のおすすめ例を紹介します。求人で求められるスキルに合わせて選びましょう。

プロジェクト 分野 使用技術例 難易度
画像分類モデル 画像認識 CNN, PyTorch, ResNet 初級
感情分析ツール 自然言語処理 BERT, Transformers, Hugging Face 中級
株価予測モデル 時系列分析 LSTM, Prophet, pandas 中級
レコメンドシステム 推薦システム 協調フィルタリング, Surprise 中級
物体検出アプリ 画像認識 YOLOv8, OpenCV, Streamlit 中級
チャットボット 生成AI/LLM LangChain, OpenAI API, RAG 上級
MLOpsパイプライン MLOps MLflow, Docker, AWS SageMaker 上級

2025年に特に評価されるプロジェクト

  • - RAGシステム：LLMと外部データを組み合わせた検索拡張生成は需要急増
  • - LLMファインチューニング：特定ドメインに特化したモデル調整
  • - MLOps：モデルのデプロイ・監視・再学習の自動化

GitHubを最大活用する方法

GitHubはAIエンジニアにとって最も重要なポートフォリオプラットフォームです。単にコードを置くだけでなく、戦略的に活用しましょう。

READMEの書き方

READMEはプロジェクトの「顔」です。以下の構成で書くと、採用担当者に伝わりやすくなります。 

# プロジェクト名

## 概要
このプロジェクトは〇〇の課題を解決するために作成しました。

## デモ
[デモサイトへのリンク] または [GIF画像]

## 使用技術
- Python 3.10
- PyTorch 2.0
- Streamlit
- AWS Lambda

## インストール
```bash
git clone https://github.com/username/project.git
pip install -r requirements.txt
```

## 使い方
```bash
python main.py
```

## 結果
- 精度: 92.5%（ベースライン85%から+7.5%改善）
- 推論速度: 50ms/画像

## 今後の改善点
- データ拡張による精度向上
- モデルの軽量化

草を生やす（Contribution Graph）

GitHubの「草」（緑色のコントリビューショングラフ）は、継続的な学習・開発の証拠になります。毎日コミットする必要はありませんが、定期的な活動を心がけましょう。

草を増やすコツ

  • - TILリポジトリ：その日学んだことをMarkdownで記録
  • - 小さなコミット：READMEの修正やドキュメント追加もOK
  • - OSS貢献：バグ修正やドキュメント改善でコントリビュート

プロフィールの最適化

GitHubプロフィール（github.com/username）も整えましょう。プロフィールREADME（同名リポジトリ）を作成し、自己紹介、スキル、代表プロジェクトを掲載します。

ポートフォリオサイトの作り方

GitHubだけでなく、ポートフォリオサイトを持つとさらに効果的です。技術力だけでなく、デザインセンスや情報整理能力もアピールできます。

おすすめの構築方法

GitHub Pages（無料）

静的サイトを無料でホスティング。Jekyll、Hugo、Next.jsなどと組み合わせ可能。

初心者向け

Notion（無料）

ノーコードで簡単にポートフォリオを公開。Webページとしてシェア可能。

初心者向け

Streamlit / Gradio

Pythonだけでインタラクティブなデモを構築。MLモデルの動作を見せるのに最適。

中級者向け

Hugging Face Spaces

MLモデルのデモを無料でホスティング。AI/MLエンジニアに特化。

中級者向け

ポイント

ポートフォリオサイトのURLは、履歴書・職務経歴書・LinkedIn・Wantedlyなど、あらゆる場所に記載しましょう。採用担当者が見つけやすい状態にすることが大切です。

採用担当者に刺さるアピールポイント

技術的に優れていても、それが伝わらなければ意味がありません。採用担当者の視点を意識したアピールが重要です。

技術的なアピール

  • 1 定量的な成果：「精度92%」「処理速度50ms」など数値で示す
  • 2 改善プロセス：「ベースラインからXX%改善」「試行錯誤の過程」を説明
  • 3 再現性：誰でも環境構築・実行できる状態にする

ビジネス視点のアピール

  • 1 課題設定力：「なぜこの問題を解決したかったか」を説明
  • 2 実用性：「このモデルが使われるシーン」を想定
  • 3 ドメイン知識：金融、医療、製造業など業界特有の課題への理解

よくあるNG例

  • - チュートリアルをそのままコピーしたプロジェクト
  • - READMEが空、または説明不足
  • - エラーが出て動かない状態で放置
  • - 業務コードの無断公開（絶対NG）

よくある質問（FAQ）

Q. AIエンジニア転職にポートフォリオは必須ですか？

未経験や実務経験が浅い場合は必須です。AI分野は専門性が高く、書類だけでは技術力を証明できません。ポートフォリオがあることで、実際にコードが書ける・モデルを構築できることを具体的に示せます。

Q. ポートフォリオに何個くらいプロジェクトを載せるべきですか？

質の高いプロジェクトを3〜5個程度が理想です。数が多すぎると採用担当者が見きれません。それぞれのプロジェクトで異なるスキルを示せると効果的です。

Q. GitHubのREADMEには何を書くべきですか？

プロジェクト概要、使用技術、インストール方法、使い方、結果・精度、今後の改善点を書きましょう。特に「なぜこのプロジェクトを作ったか」を明記すると、問題解決能力をアピールできます。

Q. Kaggleのコンペ参加はポートフォリオになりますか？

なります。特に上位入賞（メダル獲得）は強力なアピールポイントです。順位が低くても、ノートブックを公開してアプローチの過程を説明することで、分析力を示せます。

Q. 業務で作ったコードをポートフォリオに使えますか？

原則として使えません。業務コードは会社の所有物であり、公開すると守秘義務違反になります。代わりに、同様の技術を使った個人プロジェクトを新たに作成しましょう。

まとめ

AIエンジニア転職において、ポートフォリオは最も効果的な自己アピール手段です。特に未経験者にとっては、「実際に手を動かせる」ことを証明する唯一の方法といえます。

この記事のポイント

  • ポートフォリオは技術力を可視化し、他候補者との差別化になる
  • プロジェクト概要、使用技術、結果、デモを必ず含める
  • GitHubのREADMEとプロフィールを整える
  • 2025年はRAG、LLMファインチューニング、MLOpsが注目
  • 定量的な成果と課題解決の視点でアピールする

まずは1つ、興味のあるプロジェクトから始めてみましょう。完璧を目指す必要はありません。継続的に改善し、アウトプットを積み重ねることが、AIエンジニア転職成功への近道です。

関連記事