AIエンジニアになりたい人のポートフォリオ案5選

AIエンジニアを目指すなら、勉強した内容を「見せられるもの」に変えるのが大事です。 最初から高度な研究実装を狙う必要はありません。 入力、AI処理、出力、改善ログがある小さなアプリを作るだけでも、学習の証拠になります。

ポートフォリオで見せたいのは、すごいAIモデルを作った事実だけではありません。 課題をどう分解し、どう実装し、どう改善したかが見えることです。

作りやすいポートフォリオ案

最初の題材は、入力と出力が分かりやすいものにします。

案	作りやすい理由	見せられる力
文章要約アプリ	入力と出力が分かりやすい	API連携、UI、評価
タグ提案アプリ	出力が短く改善しやすい	プロンプト設計、分類
学習計画ジェネレーター	自分の学習にも使える	フォーム設計、生成結果の調整
問い合わせ文の下書き作成	実用性を説明しやすい	ユースケース設計
音楽や画像のメモ整理	趣味とつなげやすい	データ整理、検索体験

どれも派手ではありませんが、AI API、画面、データ保存、公開URLという基本要素を入れやすいです。

最初に選ぶなら

最初はタグ提案アプリが作りやすいです。 入力が短くても動き、出力も短いので、プロンプト改善の結果が見えやすいからです。

たとえば、記事タイトルを入れると「AI」「初心者」「ポートフォリオ」のようなタグを返すアプリなら、実装範囲が小さくなります。 そのうえで、タグが広すぎる、似たタグが出る、表記ゆれがある、という改善点も見つけやすいです。

入れると評価されやすい要素

ポートフォリオには、完成画面だけでなく判断材料を入れます。

1. デモURL
2. GitHubリポジトリ
3. 使い方の説明
4. 工夫したプロンプト
5. 失敗例と改善例
6. 今後の改善予定

特に、失敗例と改善例があると「ただ作った」ではなく「考えて直した」ことが伝わります。 AIアプリは出力が毎回揺れるので、期待通りにならなかった例も価値になります。

記事化するときのポイント

完成品だけでなく、失敗したプロンプトや改善前後も残しましょう。 採用側や読者が見たいのは、完璧な答えより、問題をどう分解して直したかです。

記事にするときは、次の順番が読みやすいです。

• なぜ作ったか
• 何ができるか
• どう作ったか
• どこで詰まったか
• どう改善したか
• 次に何を足すか

この形にすると、学習ログ、ポートフォリオ、検索記事を同時に育てられます。