AI業界に刺さる履歴書・ポートフォリオの作り方【テンプレート付き】
AI業界の採用で重視されるポイント
AI企業の採用担当者は、一般的な転職市場とは異なるポイントを重視します。2026年のAI人材採用調査によると、採用担当者が最も重視する要素はポートフォリオ（78%）、次に実務経験（65%）、技術面接の結果（60%）の順でした。学歴や資格よりも、「何を作ったか」「どんな問題を解決したか」が問われます。
履歴書（職務経歴書）の書き方
フォーマットの基本
AI業界の職務経歴書は2ページ以内に収めましょう。構成は「サマリー → スキル → 職歴 → プロジェクト → 学歴」の順が推奨です。日本語と英語の両方を用意しておくと、外資系企業にも対応できます。
サマリーの書き方
冒頭3〜4行で自分の強みとキャリア目標を明確に伝えます。未経験の場合は「学習への情熱」ではなく「実際に作ったもの」を軸にしましょう。例：「Python・PyTorchを用いた画像分類モデルの開発経験あり。Kaggleコンペでブロンズメダル取得。LLMを活用した社内FAQ自動応答システムを個人開発しGitHubで公開中。」
スキルセクション
スキルは具体的に、レベル感が伝わるように記載します。「Python」だけでなく「Python（3年 / NumPy、Pandas、scikit-learn、PyTorch）」のように詳細を示しましょう。求人票のキーワードとマッチさせることが書類選考通過のコツです。
成果は数字で示す
「機械学習モデルを開発した」ではなく「商品レコメンデーションモデルを開発し、CTRを15%改善、年間売上を約3,000万円向上」のように、具体的な成果を数字で示すことが重要です。未経験者の場合は、個人プロジェクトの成果を数字で表現しましょう。
ポートフォリオの作り方
GitHub：コードの品質を見せる
GitHubリポジトリは、あなたのコーディング能力を直接示す最も重要なポートフォリオです。以下のポイントを押さえましょう：
READMEを充実させる：プロジェクトの目的、使用技術、セットアップ方法、結果のスクリーンショットを含めましょう。READMEの品質はコミュニケーション能力の指標として見られます。
コードの品質：適切なコメント、型ヒント、docstring、テストコードを含めましょう。プロダクションレベルのコードを書ける能力を示すことが重要です。
コントリビューショングラフ：継続的にコードを書いていることを示すため、週に数回はコミットする習慣をつけましょう。空白期間が長いと活動していない印象を与えます。
Kaggle：データサイエンス能力を証明
Kaggleのプロフィールは、データサイエンティストやMLエンジニアにとって最も客観的な実力証明になります。
コンペ参加：入門コンペ（Titanic、House Prices）から始めて、徐々にレベルを上げましょう。メダル獲得は大きなアドバンテージですが、参加すること自体にも価値があります。
ノートブック公開：分析過程をKaggle Notebookとして公開しましょう。データの探索的分析、特徴量エンジニアリング、モデルの比較検討を丁寧に記述したノートブックは、思考プロセスを示す最高の資料です。
技術ブログ：思考力と発信力を示す
Qiita、Zenn、note、はてなブログなどで技術ブログを運営しましょう。学んだことのアウトプット、プロジェクトの開発記録、技術的な気づきの共有が中心です。
おすすめのテーマ：「○○モデルを実装してみた」「Kaggleコンペの解法まとめ」「LLMを使った○○の自動化に挑戦」「論文を読んでみた：○○」。月に1〜2本のペースで継続することが大切です。
未経験者がポートフォリオを作る5つのプロジェクトアイデア
① 画像分類アプリ：PyTorchでCNNモデルを訓練し、StreamlitやGradioでWebアプリ化。「犬猫分類」「花の種類判定」「食品カロリー推定」など。デプロイまで行い、URLを共有できるようにする。
② 感情分析ダッシュボード：X（旧Twitter）のツイートやレビューサイトのテキストを収集し、感情分析を行うダッシュボード。Hugging Faceのモデルを活用し、Streamlitで可視化。
③ LLMを使ったチャットボット：OpenAI API（またはClaude API）とRAGを組み合わせた、特定ドメインのQ&Aチャットボット。自分の技術ブログや特定のドキュメントを知識ベースとして使用。
④ 時系列予測モデル：株価、天気、交通量などの時系列データを使った予測モデル。LSTMやTransformerベースのモデルを試し、精度比較を行う。
⑤ データ分析レポート：公開データセット（e-Stat、Kaggle Datasets）を使った詳細な分析レポート。ビジネスインサイトの抽出まで行い、NotionやGitHub Pagesで公開。
ポートフォリオサイトの構成
GitHub Pagesや Vercelで無料のポートフォリオサイトを作成しましょう。構成は以下がおすすめです：
トップ：名前、プロフィール写真、一言紹介、主要スキルのアイコン。
プロジェクト：各プロジェクトのカード（スクリーンショット、概要、使用技術、GitHubリンク、デモURL）。
スキル：技術スキルを視覚的に表示（プログレスバーやタグ形式）。
ブログ：技術ブログへのリンク集。
連絡先：メール、LinkedIn、GitHubへのリンク。
まとめ
AI業界への転職では、「何を知っているか」より「何を作ったか」が問われます。完璧なポートフォリオを目指す必要はなく、学習の過程を見せることに価値があります。今日からGitHubにコードをプッシュし、Kaggleのコンペに参加し、学んだことをブログに書いてみましょう。それが、AI業界への最も確実な近道です。
