AIエンジニアの理想的なポートフォリオとは?具体例や作成手順も

悩む人

AIエンジニアって、どんなポートフォリオを作るといいの?
そもそも作る必要あるの?

とお悩みの方へ向けた記事になります。

先日のツイートです。

AIエンジニアのポートフォリオは、以下がおすすめ

・顔、モノ、文字の画像認識プログラム
・Web情報を自動で収集する〃
・Excelの自動化〃

いずれもPythonのライブラリを使えば、わりと簡単に作れる

Excelは「VBAにはできないけどPythonにはできる」こともある

この記事を読むメリット
  • 良質なポートフォリオが作成でき、AIエンジニアとしての採用率が上がります。
目次

AIエンジニアの理想的なポートフォリオとは?具体例や作成手順も

AIエンジニアの理想的なポートフォリオとは?具体例や作成手順も

AIエンジニアを目指してポートフォリオ作成を試みるも、どんなものを作ればいいかわからない方は多いでしょう。

今回の記事では、「AIエンジニア」に特化した理想的なポートフォリオの具体例や、作成手順、有効活用のポイントを見ていきます。

以前、未経験からエンジニアとして転職した筆者の観点で解説しますので、ぜひ参考にしてください。

AIエンジニアがポートフォリオをつくるメリット

AIエンジニアがポートフォリオをつくるメリット

AIエンジニアがポートフォリオを作成するメリットは、以下のとおり。

その①:スキルの証明となり採用率が上がる
その②:入社後のミスマッチが減る
その③:自己成長を可視化できる

それぞれ紹介します。

その①:スキルの証明となり採用率が上がる

その①:スキルの証明となり採用率が上がる

メリット1つ目が、スキルの証明ができ、採用率が上がることです。

いくら勉強をがんばったところで、その一定の知識を証明できなければ、AIエンジニアにはなれません。

ポートフォリオがあれば、企業に就職するときもフリーランスとして仕事をとるときも、採用される可能性が高まります。

その②:入社後のミスマッチが減る

その②:入社後のミスマッチが減る

入社後のミスマッチが減るのも、メリットのひとつです。

採用担当者がポートフォリオを確認することで、作った人が

  • どんなスキルをもつ人なのか
  • どんなこだわりをもつ人なのか
  • どんなことをやりたがってるのか

がわかるからです。

自分に合った企業を選ぶためにも、開示できる情報は、増やすに越したことはありません。

その③:自己成長を可視化できる

その③:自己成長を可視化できる

3つ目のメリットは、自己成長を可視化できることです。

過去に自分が作ったポートフォリオを見返すことで、改めて自分のスキルを評価するきっかけになります。

このように自己評価を繰り返すことで、自分の自信にもつながるでしょう。

AIエンジニアがポートフォリオに載せるべき項目

AIエンジニアがポートフォリオに載せるべき項目

AIエンジニアがポートフォリオに載せるべき項目は、主に以下です。

その①:自己紹介
その②:スキルセット
その③:ポートフォリオでこだわった・苦労した点

それぞれご紹介します。

その①:自己紹介

その①:自己紹介

ポートフォリオの内容にもよりますが、自己紹介はぜひとも盛り込みたい内容です。

具体的には、以下を記載するのがいいでしょう。

自己紹介の内容
  • 氏名
  • 生年月日
  • 職歴
  • 出身・在住地
  • 長所・アピールポイント

自分をより知ってもらうことも、ポートフォリオの目的です。

その②:スキルセット

その②:スキルセット

ポートフォリオに記載すべき項目として、スキルセットも挙げられます。

スキルセットは、採用担当者がもっとも気にしている部分といっても過言ではないためです。

  • 具体的にどんな言語やフレームワークを、どのくらい使えるのか
  • AIエンジニアとしてどんなスキルがあり、どんなことができるのか

しっかりと記載することで、採用担当者を安心させることにつながります。

その③:ポートフォリオでこだわった・苦労した点

その③:ポートフォリオでこだわった・苦労した点

ポートフォリオのこだわりポイントや苦労した点は、掲載しておくのがいいでしょう。

理由は以下のとおりです。

  • 記載しないと、とくに見てもらいたい部分を見逃される可能性が上がるから
  • 採用担当者との会話が盛り上がるきっかけにもなるから

AIエンジニアのポートフォリオの具体例

AIエンジニアのポートフォリオの具体例

AIエンジニアのポートフォリオには、以下のようなものがあります。

その①:画像認識プログラム
その②:Web情報の自動収集プログラム
その③:Excel自動化プログラム

それぞれご紹介します。

その①:画像認識プログラム

その①:画像認識プログラム

AIエンジニアのポートフォリオとして、画像認識プログラムが挙げられます。

Pythonの標準ライブラリである「OpenCV」を活用することで、

  • 画像内の人の顔を認識
  • 建物や物体の認識
  • 画像内の文字の認識
  • 検出した要素の自動編集(色などの変更)

などができるプログラムをつくることができます

これらの実現には、いくつもの画像データを読み込ませる「機械学習」を行う必要があります。

そのため、AIのポートフォリオとして有効でしょう。

その②:Web情報の自動収集プログラム

その②:Web情報の自動収集プログラム

Web情報の自動収集プログラムも、AIエンジニアのポートフォリオのひとつ。

具体的には、

Web上から文章や画像などの情報を自動で集め、集めた情報の中から特定の条件で絞り込みが行えるプログラム

を指します。

こちらのプログラムを作ることで、たとえば、

  • 家電製品の型番と価格を絞り込む
  • 自分が気になる不動産の情報を絞り込む

といったことが可能となるでしょう。

こちらもPythonの標準ライブラリ「Beautiful Soup」を用いることで、かんたんに実装できます。

ちなみに、このデータ情報の収集は「クローリング」、絞り込みは「スクレイピング」という名称で呼ばれることが多いです。

その③:Excel自動化プログラム

その③:Excel自動化プログラム

AIエンジニアのポートフォリオに、Excelの自動化プログラムもあります。

AIとは関係ないと思われがちですが、たとえばPythonを用いればExcel上で

  • グラフの自動生成
  • 複数ファイルのデータの自動計算
  • WebデータとExcelの連携

などの処理が可能になります。

使用できる標準ライブラリは、「OpenPyXL」です。

ExcelといえばVBAですが、「VBAにはできないけどPythonにはできる」機能もあります。

またPythonは、VBAよりも処理スピードが早いこともメリットです。

IT業界のみならずExcelを使用する企業は多いため、Excel自動化をポートフォリオとして作ることで、汎用性の高いスキルをアピールできます

AIエンジニアのポートフォリオの作成手順

AIエンジニアのポートフォリオの作成手順

AIエンジニアのポートフォリオの主な作成手順は、以下のとおりです。

手順①:完成像を明確にする
手順②:実現に必要なスキルのみ習得する
手順③:サーバーにアップロードして公開する

それぞれ解説します。

手順①:完成像を明確にする

手順①:完成像を明確にする

まずポートフォリオを作る前に、完成像を明確にしましょう。

完成像が見えてないと、回り道や途中変更が増え、効率がわるいからです。

さらに言うと、完成像を明確にする前に、自身が目指す企業や携わりたい技術も明確にしておくことが重要です

目指すゴールを決め、それの実現のためにどんなポートフォリオが必要か、固めてから動きましょう。

手順②:実現に必要なスキルのみ習得する

手順②:実現に必要なスキルのみ習得する

ポートフォリオの完成像が定まったら、それの完成に必要なスキルのみ学びましょう。

たしかにプログラミング言語やフレームワークの基礎知識のインプットは必要です。

しかし、そのインプットを行って満足してしまい、肝心のポートフォリオづくりを忘れてしまう初心者が多いのが現状です。

隅から隅までインプットしていたらキリがないですし、あくまで目的はポートフォリオの完成

インプットは3割程度にとどめ、あとは必要な部分だけを、作りながら学ぶのがおすすめです。

手順③:サーバーにアップロードして公開する

手順③:サーバーにアップロードして公開する

作ったポートフォリオは、WebページのURLとして公開するのが最適でしょう。

Web上で自由に閲覧できる状態にしたうえ、プログラムコードをGitHubなどで公開すれば完ぺきです。

ちなみに、URLで公開する場合、サーバーとドメインの契約が必要になります。

以前の記事、【初心者向け】作成したHTMLをサーバーにアップロードする方法を参考にどうぞ。

AIエンジニアがポートフォリオをより効果的にするには

AIエンジニアがポートフォリオをより効果的にするには

AIエンジニアが、ポートフォリオをさらに効果的なものにするなら、以下のことを実践すべきでしょう。

その①:GitHubやSNSでコードを公開する
その②:なるべくこまめに更新する
その③:「採用したくなるもの」を目指す
その④:スクールのポートフォリオ支援を利用する

それぞれご紹介します。

その①:GitHubやSNSでコードを公開する

その①:GithubやSNSでコードを公開する

ポートフォリオのプログラムコードは、必ずGitHubやSNSなどで公開しておきましょう。

公開することで、以下のメリットがあるからです。

  • 専門スキルのアピールになる
  • 多くの人に見てもらえる

がんばってコードを書いても、それを見てもらえなければ効果は半減します。

また多くの人の目に留まるため、それ経由で仕事のスカウトが来る可能性もあります。

その②:なるべくこまめに更新する

その②:なるべくこまめに更新する

ポートフォリオは、こまめな更新が必要不可欠です。

しばらく更新されていないポートフォリオでは、見る側が不安を抱くためです。

現代において情報は、「質」以上に「新鮮さ」が求められます

手間と感じても、せいぜい4~6ヶ月に一度は更新するのがおすすめです。

その③:「採用したくなるもの」を目指す

その③:「採用したくなるもの」を目指す

ポートフォリオは「見た人が思わず採用したくなるもの」に仕上げるよう意識しましょう。

作る理由は、「AIエンジニアになるため」のはずです。

しかし、作っていくうちにだんだん目的が見えなくなり、自己満に走ってしまう方が跡を絶ちません。

「見る側がどう思うか」を忘れないことが、目的の達成のために大切です。

その④:スクールのポートフォリオ支援を利用する

その④:スクールのポートフォリオ支援を利用する

自分ひとりで作るのが難しい場合、「ポートフォリオ支援」があるプログラミングスクールを検討するのもひとつです。

こちらは「受講者自身が作りたいと思うポートフォリオづくりを支援してくれる」サービスなので、質の高いポートフォリオづくりにはうってつけ。

AIエンジニアへの合格率にも、大きく貢献するでしょう。

ポートフォリオ作成支援のついたスクール
  • TechAcademy:規模・知名度ともにNo1。AI・機械学習・データ分析コースも定評。
  • TECH BOOST:「挫折させないサポート体制」が特徴。AIコースは完全初心者向けで安心。
  • DMM WEBCAMP:大手DMMグループ。すべてのコースでポートフォリオ支援つき。

AIエンジニアの将来性は明るい?

AIエンジニアの将来性は明るい?

AIエンジニアは、将来性が明るいと考えていいでしょう。

経済産業省が2019年に公開した「IT人材供給に関する調査」では、2030年にはAIエンジニアの需要が24万人にのぼると予想されています。

2018年段階ではAIエンジニア需要数が4万人なので、じつに約6倍

また2023年現在、ChatGPTが急激な発展を遂げており、早くもあらゆる自治体や企業が参入しています。

さらにマイクロソフトが約1兆円超えの投資を行ったこともあり、今後さらに精度を上げて拡大していくでしょう。

そのため経済産業省の予想を超える拡大まで期待されていることから、今もっとも将来性が高い分野といっても過言ではありません。

まとめ

まとめ

以上、AIエンジニアのポートフォリオの具体例や作成手順について紹介しました。

記事の内容をまとめると、以下のとおりです。

本記事のまとめ
  • AIのポートフォリオは、採用率アップやミスマッチの軽減がメリット。
  • 自己紹介やスキルセット、こだわりポイントは掲載しよう。
  • 画像認識やWeb情報の自動収集プログラムは、ライブラリでかんたんに実装できる。
  • 手順はまずゴールを定め、必要なスキルのみ学習するのが大切。
  • 書いたコードは一般公開し、リリース後もこまめに更新することが大切。
  • AIエンジニアは、今もっとも将来性の高い分野といっても過言ではない。

ポートフォリオはスキルの証明にもなるうえ、自分自身のスキルを再確認するきっかけにもなります。

まずはじめに完成像や目的を固めたうえで、それに必要なスキルのみ、効率よく学んでいきましょう

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