Pythonポートフォリオの具体例は？ゼロからの作成手順を紹介

2023年5月12日2026年3月4日

悩む人

AIが急激に伸びているから、AIエンジニアになりたい！
そのために、Pythonでポートフォリオを作りたい！
…でも、どんなものがいいんだろう？

とお悩みの方へ向けた記事になります。

先日のポストです。

初心者がPythonでAIポートフォリオを作るのはカンタン

Pythonには、標準でライブラリが充実している

さらにフレームワークの種類もたくさんあるから

書籍やネット教材でひととおり使い方を学んでポートフォリオを作れば、PythonやAIエンジニアも夢じゃない#駆け出しエンジニアと繋がりたい
— モリ｜フリーランスWebライター (@MockRoll) May 12, 2023

初心者がPythonでAIポートフォリオを作るのはカンタン

Pythonには、標準でライブラリが充実している

さらにフレームワークの種類もたくさんあるから

書籍やネット教材でひととおり使い方を学んでポートフォリオを作れば、PythonやAIエンジニアも夢じゃない

この記事を読むメリット

初心者でも作れるPythonポートフォリオの具体例が、難易度別にわかる
「面接で評価される」ポートフォリオにするためのコツがわかる
Pythonエンジニアのリアルな年収・単価相場がわかり、学習のモチベーションにつながる
Django・機械学習・株分析など、方向性ごとのおすすめテーマがわかる

Pythonポートフォリオの具体例は？ゼロからの作成手順を紹介

近年、急激に需要の高まりを見せている「AI」。

今後の将来性を信じてAIエンジニアを目指すものの、

悩む人

どんなポートフォリオを作ったらいいのかわからない…。

と悩む方は多いのではないでしょうか。

今回の記事では、Pythonポートフォリオの具体例とともに、作成手順や作り方のコツも紹介します。

PythonでAIのポートフォリオはかんたんに作れる！

「AIのポートフォリオ」と聞くと、

「なんだか難しそう…。」
「初心者がつくれるものではないよね。」

という第一印象を抱く人も多いでしょう。

しかしこれからPythonを学ぶ初心者でも、AIのポートフォリオは意外とかんたんに作れます。

Pythonには、AIをつくるための「ライブラリ」や「フレームワーク」が充実しているためです。

ライブラリとは

かんたんに言うと「Pythonが標準装備している機能のかたまり」です。

たとえばライブラリの中には、

Tensorflow（機械学習機能）
OpenCV（画像処理、判定機能）
OpenPyXL（Excelの読み書き機能）
Pandas（データ分析機能）
Beautiful Soup（スクレイピング機能）
ほか

など、ほかにもたくさんの種類の機能があります。

ライブラリを使うことで、よりかんたんにプログラムを作れます。

フレームワークとは

「よく使う機能をあらかじめ用意した骨格、枠組み」のことです。

たとえるならケーキのスポンジ部分。

スポンジという土台さえあれば、あとは自分好みにクリームなどを装飾するだけで、ケーキが完成します。

このようにフレームワークを使うと圧倒的な時短になるので、いまやフレームワークを使わない企業はありません。

なお、有名なPythonのフレームワークには、

Django
Flask
Bottle

などがあります。

ライブラリとフレームワークの違いは、ケーキに例えると

ライブラリ　→　クリームや果物などの「具材」
フレームワーク　→　スポンジなどの「土台」

といった認識で差し支えありません。

これらをうまく駆使することで、初心者でもAIポートフォリオを作成することは、十分に現実的になります。

Pythonでポートフォリオをつくる手順

Pythonポートフォリオの作成手順としては、主に以下のとおりです。

手順①：Pythonの基礎を書籍やネットで学ぶ
手順②：完成したものをGitHubにて公開する
手順③：Web上で動くものならURLで公開する

それぞれ解説します。

手順①：Pythonの基礎を書籍やネットで学ぶ

まずはPythonの基礎を学ぶことから始めましょう。

まず基礎がわからないことには、ポートフォリオを作ることはできないためです。

ネットや書籍、またプログラミングスクールを活用することで、

Pythonのインストール
データベースの準備
標準ライブラリの使い方
フレームワークの使い方

といった基礎をひととおり学ぶことができます。

独学を希望するのであれば、書籍「スッキリわかるPython入門」や、Progateで十分です。

一方、「ポートフォリオまで含めて誰かにレビューしてもらいたい」という方は、以下のようなポートフォリオ制作支援付きのスクールを検討するのも手です。

ポートフォリオ制作支援のあるスクール

DMM WEBCAMP：大手DMMグループ運営・提供。未経験者向けのスクールでNo1。

TECH CAMP：年齢制限なしの転職保証。転職成功率も98%と高い。

ポテパンキャンプ：提携企業は「Web系自社開発」がメイン。カリキュラムもRuby。

手順②：完成したものをGitHubにて公開する

基礎を学んで作りあげたポートフォリオは、GitHubにて公開しましょう。

ポートフォリオは「自分の実力を証明するもの」です。

コードが誰でも見れる状態になっていないと、ポートフォリオとしての意味がなくなってしまいます。

手順③：Web上で動くものならURLで公開する

たとえばチャットボットなどといった、Web上で動くものであれば、URLでも公開しましょう。

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。

初めてのサーバー選びで悩んでいる方は、ロリポップなら月額121円から始められるので、ポートフォリオ公開用としてコスパが良いです。

おすすめのレンタルサーバー

ロリポップ：WordPressとの相性抜群。価格も優しく個人利用には十分。

エックスサーバー：国内人気No1。高スペックで通信速度・安定感ともに定評。

ConoHa WING：WordPress簡単セットアップに対応。通信速度と金額のバランス◎。

サーバーアップロードについては、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も参考にどうぞ。

Pythonでつくれるポートフォリオの具体例

初心者がPythonでつくれるポートフォリオには、以下のようなものがあります。

難易度	テーマ	主なライブラリ	向いている人
初級	Excel自動化	OpenPyXL	事務・営業経験を活かしたい人
初級	Web情報の自動収集	Beautiful Soup	フリーランス案件を獲得したい人
中級	DjangoでWebアプリ	Django	Web系エンジニアを目指す人
中級	株価データの分析	Pandas, Streamlit	データ分析職・金融系を目指す人
上級	画像認識プログラム	OpenCV, TensorFlow	AIエンジニアを目指す人
上級	機械学習モデル構築	scikit-learn, PyTorch	機械学習エンジニアを目指す人

ここではそれぞれ順に紹介していきますが、結論、迷ったら初級のExcel自動化かスクレイピングから始めましょう。

大切なのは「すごいもの」を作ることではなく、「自分の経験や課題に紐づいたもの」を完成させることです。

【初級】Excel自動化（OpenPyXL）

初心者がPythonでつくるポートフォリオに、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、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。

実例：「月次売上レポートの自動生成ツール」

未経験からPythonエンジニアに転職したAさん（28歳・元営業職）は、前職の経験を活かして「月次売上レポートの自動生成ツール」をポートフォリオとして作成しました。

具体的には、以下のような機能です。

複数の店舗別CSVファイルを一括読み込み
売上・粗利・前年比を自動計算
店舗別のグラフを自動生成し、Excelシートに貼り付け
関数ひとつで「今月のレポート.xlsx」として出力

Aさんいわく、「営業時代、毎月この作業を手動で2時間かけてやっていた。Pythonなら30秒で終わる」というエピソードが面接で大ウケしたそうです。

面接官からは「自分の実務課題をプログラムで解決している点がよかった」「ただコードを書けるだけでなく、業務理解がある人だと感じた」と評価されたとのことです。

ポイントは、「技術的にすごいもの」ではなく「実際に役に立つもの」を作ったこと。

初級レベルでも、自分の経験に紐づけた「問題解決型」のポートフォリオは、面接での評価が高い傾向にあります。

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。

【初級】Web情報の自動収集（Beautiful Soup）

Web情報の自動収集プログラムも、初心者がPythonで作れるポートフォリオのひとつです。

わかりやすくいうと、

Web上から文章や画像といった情報を自動で集める
集めた情報の中から、特定の条件で絞り込みを行う

などの機能をもった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。

実例：「賃貸物件の相場チェッカー」

フリーランスとしてPython案件を獲得したBさん（31歳・元事務職）は、自身の引っ越し経験をきっかけに「賃貸物件の相場チェッカー」を作成しました。

仕組みとしては、以下のとおり。

賃貸サイトから物件情報を自動取得

エリア・間取り・築年数ごとに平均家賃を算出

「相場より安い物件」だけをCSVでリスト化

毎日自動実行し、新着のお得物件をLINEに通知

Bさんがこのポートフォリオをクラウドソーシングのプロフィールに載せたところ、「うちのECサイトの競合価格を自動で収集できないか」という依頼が入り、初案件の獲得につながったそうです。

スクレイピングは「データを集めて→加工して→アウトプットする」という流れが明確なので、初心者でも完成させやすいのがメリットです。

ただし、スクレイピングには注意点もあります。サイトの利用規約でスクレイピングを禁止しているケースもあるため、必ず対象サイトの規約を確認してから行いましょう。

【中級】Djangoで作るWebアプリ

中級者におすすめなのが、PythonのWebフレームワーク「Django」を使ったWebアプリの開発です。

Djangoは、Pythonのフレームワークの中でもっとも案件数が多いのが特徴で、管理画面・ユーザー認証・データベース連携が標準で備わっており、「作りたいものをすぐ形にできる」フレームワークです。

InstagramやSpotifyなど、世界的なサービスの一部にもDjangoが使われています。

実例：「社内ナレッジ共有アプリ」

Web系自社開発企業に転職したCさん（26歳・文系大卒）は、Djangoで「社内ナレッジ共有アプリ」を作成しました。

いわゆる「社内Wiki」のようなもので、機能としては以下のとおり。

ユーザー登録・ログイン認証
マークダウンで記事を投稿・編集
タグ検索・カテゴリ分類
記事へのコメント・いいね機能
管理画面から投稿の承認・削除

CさんはこのアプリをRender（旧HerokuのようなPaaS）にデプロイし、実際にURLで触れる状態にして面接に臨みました。面接でのポイントは、GitHubのコミット履歴だったそうです。

面接官から「コミットの粒度が適切で、何を考えながら開発したかが見える」「README.mdに設計意図やER図を書いていたのが好印象」と評価されました。

逆に落ちた企業では、「ToDoアプリやブログは他の応募者も全員作っている。もう一歩踏み込んだ機能がほしかった」と言われたとのこと。

Djangoポートフォリオのコツは、CRUD（作成・読み取り・更新・削除）だけで終わらせないことです。検索機能やユーザー権限、API連携など「もう一機能」を加えると、他の候補者と差がつきます。

【中級】株価データの分析・可視化

Pythonはデータ分析との相性が非常によく、株価データの分析・可視化はポートフォリオとして人気の高いテーマです。使用するライブラリは主に以下のとおりです。

Pandas：データの読み込み・加工
Matplotlib / Plotly：グラフの描画
yfinance：Yahoo Financeから株価データを自動取得
Streamlit：分析結果をWebアプリとして公開

金融系やデータ分析系の企業を目指す方には、とくにおすすめのポートフォリオです。

実例：「日本株スクリーニングツール」

データ分析職に転職したDさん（29歳・元経理）は、「日本株スクリーニングツール」をStreamlitで作成し、ポートフォリオとして公開しました。機能としては、以下のとおり。

東証プライム上場銘柄の株価を自動取得
PER・PBR・配当利回りでフィルタリング
移動平均線・ボリンジャーバンドのチャートを自動描画
「割安度スコア」を独自ロジックで算出し、ランキング表示

Dさんいわく、面接で一番ウケたのは「なぜこのスコアリングロジックにしたのか」の説明だったそうです。「技術力よりも、データをどう解釈し、どういう仮説で指標を設計したかを見ていた」と面接官に言われたとのこと。

株価分析ポートフォリオの強みは、「データ取得→加工→分析→可視化→考察」というデータサイエンスの一連の流れを1つの作品で見せられること。

なお、このテーマは「Python × 金融」というニッチな掛け合わせになるため、フリーランス案件でも差別化しやすいです。実際にDさんは転職後、副業で「社内の売上データ可視化ダッシュボード」の案件を月15万円で受注しています。

【上級】画像認識プログラム（OpenCV）

初心者がPythonで作れるポートフォリオに、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。

実例：「製造ライン不良品検出システム」

AIエンジニアとして内定を獲得したEさん（27歳・元工場勤務）は、前職の経験を活かして「製造ライン不良品検出システム」を作成しました。

仕組みとしては、以下のとおり。

製品画像（ネジやボルト）をカメラで撮影

OpenCVで画像の前処理（リサイズ・ノイズ除去・二値化）

TensorFlowで学習済みモデル（CNN）を使い、良品/不良品を分類

判定結果をCSVに記録し、不良品率のレポートを自動生成

Eさんのポートフォリオが評価されたポイントは、「データの前処理をしっかりとやっている」ことでした。

面接官いわく、「未経験者の画像認識ポートフォリオは、学習済みモデルをそのまま使っただけのものが多い。前処理の工夫やデータの偏り対策まで考えている人は少ないので、そこで差がついた」とのことです。

画像認識ポートフォリオで差をつけるコツは、モデルの精度だけでなく「なぜこの前処理をしたのか」「精度を上げるために何を試したか」という試行錯誤のプロセスをREADMEやドキュメントに残すことです。

【上級】機械学習モデルの構築

AIエンジニアを本気で目指すなら、機械学習モデルをゼロから構築するポートフォリオがもっとも強力です。画像認識が「目」のAIなら、機械学習モデルの構築は「脳」のAIを作るイメージです。

使用する主なライブラリは以下のとおりです。

scikit-learn：基本的な機械学習アルゴリズム（回帰・分類・クラスタリング）

TensorFlow / PyTorch：ディープラーニング

Pandas / NumPy：データの前処理・数値計算

Jupyter Notebook：分析過程の記録・共有

難易度は高いですが、このレベルのポートフォリオがあれば、AI系の求人で書類選考を通過する確率が大きく上がります。

実例：「飲食店の来客数予測モデル」

機械学習エンジニアとして年収650万円で転職したFさん（30歳・未経験）は、「飲食店の来客数予測モデル」を作成しました。

具体的には、以下のようなモデルです。

過去の来客データ（曜日・天気・気温・イベント有無）をCSVで用意
Pandasでデータクレンジングと特徴量エンジニアリング
scikit-learnのランダムフォレストとXGBoostで予測モデルを構築
2つのモデルの精度を比較し、より良いほうを採用
Streamlitで「明日の天気と曜日を入力すると来客数を予測するWebアプリ」として公開

Fさんのポートフォリオが高く評価されたのは、Jupyter Notebookに「思考の過程」が詳しく記録されていた点です。具体的には、

なぜこの特徴量を選んだのか
最初のモデルの精度が低かった原因は何か
ハイパーパラメータをどう調整したか
過学習をどう防いだか

といった内容がノートブックに記述されており、面接官から「この人と一緒に働いたら、ちゃんと論理的にコミュニケーションできそうだと感じた」と言われたそうです。

機械学習ポートフォリオの最大のポイントは、「モデルの精度」よりも「考えるプロセス」を見せること。実務では「精度95%のモデルを作ること」よりも、「なぜ精度が上がらないのか仮説を立てて改善できること」のほうが圧倒的に求められます。

Jupyter Notebookにマークダウンで思考過程を書き残すことで、コードだけでは伝わらない「エンジニアとしての思考力」をアピールできます。

Pythonで効果のあるポートフォリオに仕上げるコツ

Pythonで、より効果のあるポートフォリオに仕上げるコツは、以下のとおり。

その①：はじめに目的やゴールを明確にする
その②：なるべく「問題解決」をテーマにする
その③：「採用したくなるもの」を意識する
その④：スクールのポートフォリオ支援を利用する

それぞれ解説します。

その①：はじめに目的やゴールを明確にする

そもそもPythonの学習に取り組む前に、目的やゴールを明確にしましょう。

Pythonを使えるようになって何がしたいのか
そのために、どんなポートフォリオが必要なのか

これらが明確になっていないと、勉強の方向性も途中でぶれてしまいやすく、非効率です。

まずは目指すべきゴールと、ポートフォリオの完成像をはっきりさせたうえで、行動にうつすことが大切となります。

その②：なるべく「問題解決」をテーマにする

ポートフォリオは、「問題解決」をテーマにしたものにしましょう。

たとえば面接で

受験者

このポートフォリオを作ったことにより、〇〇という問題を解決できました！

ということをアピールできると、有利になるからです。

そもそも、IT業界はほぼすべて「問題解決」のために動いています。

すでに世の中にありふれているものではなく、なるべく「自分だけのニッチな悩みを解決するオリジナルのもの」を作ることが重要です。

その③：「採用したくなるもの」を意識する

精神論のようになりますが、ポートフォリオを作るときは「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。

そもそも、なぜポートフォリオを作るのかを突き詰めると、「AIエンジニアになるため」ではないでしょうか。

ポートフォリオを作っていくうち、だんだん目的が見えなくなり、自己満足に走ってしまう方も少なくありません。

「見る側がどう思うか」という意識を忘れず作ることが、目的の達成のために大切となります。

その④：スクールのポートフォリオ支援を利用する

どうしても自分ひとりで作るのが難しい場合、「ポートフォリオ支援」のついたプログラミングスクールを検討するのもひとつです。

「ポートフォリオ支援」とはスクールのカリキュラムとは別に、受講者自身が作りたいと思うポートフォリオ作成を支援してくれるサービスです。

プロの講師に支援してもらいつつ、オリジナルのポートフォリオの作成が可能になるので、AIエンジニアへの合格率も飛躍的に向上するでしょう。

Pythonエンジニアの年収・単価相場

Pythonエンジニアの年収は他の言語を扱うエンジニアと比べて高い水準にあります。

正社員の場合

正社員のPythonエンジニアの年収レンジは、400万〜850万円です。年代別のざっくりとした目安は以下のとおりです。

20代：400万円台
30代：500万円台
40代：600万円台

（参考：FLEXY / レバテックフリーランス）

AI開発やデータサイエンス領域に携わるエンジニアの場合は、これよりさらに高くなる傾向があります。

ちなみに、日本のビジネスパーソン全体の平均年収は約460万円（国税庁「令和5年分民間給与実態統計調査」より）です。

Pythonエンジニアは20代の時点で、すでに全体平均と同等かそれ以上の年収が見込めるというわけです。

フリーランスの場合

フリーランスのPythonエンジニアの年収は、正社員よりもさらに高くなります。各エージェントサービスの公開データをまとめると、以下のとおりです。

調査元	平均月額単価	年収換算
フリーランスボード（2025年）	76.2万円	約915万円
テクフリ（2025年）	約83万円	約996万円
エンジニアファクトリー（2025年）	82万円	約984万円

（参考：CodeZine、テクフリ、エンジニアファクトリー）

平均月額単価は76〜83万円、年収換算で900万円超というのが現在の相場です。

とくに「Python × AI」「Python × データ分析」の掛け合わせは単価が高く、月100万円を超える案件もめずらしくありません。最高単価は200万円/月という案件も存在します。

このように、Pythonエンジニアの転職市場は、売り手優位が続いています。ポートフォリオを完成させたら、IT業界の求人や案件に強いサイトに登録し、市場価値を確認してみてはいかがでしょうか。

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