AIスキルのポートフォリオ作り方2026｜転職・副業・社内評価につながる実績のまとめ方
最終更新日: 2026年2月20日
「AIを学んでいる」と伝えても、転職・副業・社内評価に結びつくのは成果物の記録があるときだけです。 この記事では、ポートフォリオに含める成果物の種類、シーン別の見せ方、GitHubとNotionでの公開方法を5ステップで整理します。 まず「過去3ヶ月でAIを使った業務」を1つ書き出し、そこから構造化するのが最短ルートです。
「AIを学んだ」だけでは評価されない理由
学習の証明と実務の証明は別物です。「使える」を見せるには、課題と成果がセットの記録が必要になります。
ChatGPTを毎日使っている、動画で生成AIを学んだ、資格を取得した。これらは学習の証拠にはなりますが、 転職・副業・社内評価の文脈では「どんな課題をどう解決したか」の記録がなければ実力の判断材料にならないのが現実です。
採用担当者や副業の発注者が知りたいのは「ツールを知っているか」ではありません。 「この人に業務を渡したとき、どんな成果が出るか」です。その判断材料になるのが成果物の記録——いわゆるポートフォリオです。
2026年時点でも、生成AIを「何らかの形で使っている」社会人が増えているという調査・報告があります。差がつくのは「課題→手法→成果」の構造で記録できているかどうかです。 メール対応を時短した、会議資料の下書きを15分で作れるようになった、こうした記録が積み重なってポートフォリオになります。
AI学習のロードマップについては社会人のための生成AI学習ロードマップで詳しく解説しています。学習の進め方と並行して、記録の習慣を始めるのが効果的です。
学習証明と実務証明の違い
| 種類 | 例 | 評価者の判断材料になるか |
|---|---|---|
| 学習証明 | 資格取得、受講履歴、YouTube視聴 | 基礎知識の確認にはなるが限定的 |
| 実務証明 | 業務課題をAIで解決した記録（成果物＋数値） | 「この人に任せたらどうなるか」が判断できる |
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今すぐ無料で登録する（30秒）AIポートフォリオに入れるべき成果物の種類
プログラミングができなくても作れる成果物は多くあります。自分の業務と重なるカテゴリから1つ選んで始めるのが現実的です。
プロンプト集（業務特化型）
「どんな業務に使えるか」が伝わるプロンプトをカテゴリ別にまとめたもの。メール返信、会議アジェンダ作成、レポート下書きなど業務名を明記することが重要です。
ポイント: 成果の再現性が高く、非エンジニアでも作成・公開できます。
業務自動化フロー
Make・Zapier・n8nで構築したワークフローのスクリーンショット＋手順書。「どんなトリガーで何が動くか」をREADMEや説明文で明示すると評価されやすくなります。
ポイント: 社内での再現や転用のしやすさが、実務力の証拠になります。
分析ダッシュボード
ChatGPTやClaude、Notionデータベースと連携した集計・可視化の実装例。実データを使う場合は個人情報・機密情報を必ず匿名化・ダミー化してから公開します。
ポイント: 課題→分析設計→解釈のフローを書くと意思決定支援の文脈が伝わります。
生成AIで制作したコンテンツ
AI支援で制作した記事、提案資料、図解スライドなど。「AIが生成した初稿にどんな編集を加えたか」を添えると、品質担保の判断力が伝わります。
ポイント: 最終成果物だけでなく「プロセスの記録」が差別化になります。
Notionテンプレート・業務設計ドキュメント
自社や副業先で整備したAI活用の運用ルール、業務フロー、チェックリストをNotionでテンプレート化したもの。再利用性が高く、導入支援の文脈で評価されます。
ポイント: AIの使い方を「組織に広げる力」を証明できます。
AIエンジニアと非エンジニアのポートフォリオの違い
AIエンジニアのポートフォリオは「モデルの実装・ファインチューニング・API連携」など技術的な実装が中心です。 非エンジニアは「業務課題の定義・ツール選定・プロセス設計・業務定着」の実績を中心に組み立てます。 技術力より問題解決力を見せるのが非エンジニアポートフォリオのポイントです。
転職・副業・社内評価、シーン別の見せ方
同じ成果物でも、見せ方の構造を変えると評価の質が変わります。目的に合わせた「フレーム」を先に決めてから整理します。
職種別のAIスキルについてはAI時代に必要なスキルを職種別に解説も参考にしてください。ポートフォリオ設計と学習計画を合わせて考えると効率的です。
転職活動
フォーカス: 課題→手法→数値成果の構造で記録
- 採用担当者が知りたいのは「何を改善したか」ではなく「どれだけ改善したか」。作業時間の短縮率、件数増加、品質指標など数値で記録します。
- 職務経歴書の「AI活用実績」欄にポートフォリオURLを添付するのが一般的。GitHubのREADMEかNotionページが主流です。
- 「AIを使った」より「この業務課題をAIでどう解決したか」に書き直すと、面接での説明も一貫します。
副業・フリーランス
フォーカス: 再現性と即戦力感を示す成果物
- 発注者は「自分の業務に使えるか」を最初に判断します。成果物に「前提条件・使用ツール・設定手順」をセットで記録するのが有効です。
- 過去の案件実績は守秘義務に配慮して匿名化・抽象化し、「どんな種類の仕事をしたか」だけ公開する形式が現実的です。
- ライティング支援・データ整理・自動化設計など、副業の種類に合わせてポートフォリオの構成を変えます。
社内評価・昇進
フォーカス: チームへの展開可能性を示す
- 個人の業務改善だけでなく「他の人でも再現できる手順書」があると、評価される場面が増えます。
- 月次レポートや業務報告に「AI活用セクション」を設けて定点観測形式で記録すると、年次評価に活用しやすくなります。
- 上司や部門長への提案時は「試算コスト削減額・時間短縮」を先に提示し、後から成果物の詳細を説明する順序が通りやすいです。
実際のキャリアチェンジ事例についてはAI時代のキャリアチェンジ事例集で、業種・職種別のBefore/Afterとともに整理しています。
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今すぐ無料で登録する（30秒）GitHubとNotionで公開する方法
公開先は成果物の種類によって使い分けます。どちらも無料で始められ、URLひとつで共有できるのが利点です。
GitHub
主な用途: プロンプト集・自動化スクリプト・分析コードの公開
リポジトリを作成し、README.mdに「背景・課題・構成・使い方・成果」の5項目を記載。機密情報が入っていないか公開前にdiffを確認します。
Notion
主な用途: 業務フロー・テンプレート・デザイン系ポートフォリオの公開
ページを「Public」設定にしてURLを共有。ページ内に目次・成果サマリー・使用ツールを上部に置くと、閲覧者が内容をすぐ把握できます。
ポートフォリオページを1枚にまとめる
GitHubとNotionのURLを1つのNotionページや個人サイトにまとめると、採用担当者や発注者に渡しやすくなります。 Notionの「ポートフォリオまとめページ」に各成果物の概要・URL・成果数値を一覧化する形式が使いやすいです。
成果物を増やすほど「更新日」が重要になります。古いコンテンツは削除より「アーカイブ」として整理し、 最新3〜5件を前面に出す構成にすると、継続的に活動していることが伝わります。
ポートフォリオ作成の5ステップ
「何から始めればいいかわからない」を解消するための順序です。最初は完璧を目指さず、記録を1件完成させることを目標にします。
Step 1
実績の棚卸しをする
「AIを使った業務」を過去3〜6ヶ月で書き出します。プロンプト設計、自動化、分析補助、資料作成のどれに当てはまるかカテゴリ分けします。量より「課題と成果が記録できるもの」を優先します。
Step 2
課題→手法→成果の構造で記録する
「ChatGPTを使って議事録を自動化しました」ではなく「週4時間かかっていた議事録作成を15分に短縮（プロンプト設計＋Zapier連携）」という形式で書き直します。この構造が評価の基準になります。
Step 3
最低3つの成果物を選ぶ
ジャンルが異なる3成果物（例：プロンプト集・自動化フロー・業務設計ドキュメント）を選ぶと、対応範囲の広さが伝わります。完成度が高い1点より、目的が明確な3点のほうが評価されやすい傾向があります。
Step 4
プラットフォームを選んで公開する
コード・プロンプトはGitHub、テンプレート・フローはNotionが主流。両方用意してURLを1ページにまとめると、転職・副業・社内説明のどの場面でも出しやすくなります。
Step 5
更新サイクルを設計する
月1回15分の「ポートフォリオ更新タイム」を設定して習慣化します。新しい成果物を追加するだけでなく、既存成果物の「数値」や「手順」も定期的に見直すと、活動の継続性が伝わります。
最初の1件を選ぶ基準
- 実際の業務課題に直結している（架空の課題より評価されやすい）
- Before/Afterの変化が数値や時間で示せる
- 他者でも再現できる手順が書ける
- 機密情報や個人情報を含まずに公開できる
よくある質問（FAQ）
「未経験でも作れるか」「どこに公開するか」など、ポートフォリオ作成で迷いやすいポイントをQ&Aで整理します。
- Q. AIポートフォリオはプログラミング経験がなくても作れますか？
- A. プログラミング経験がなくても作れます。業務特化型のプロンプト集、Notionで整備した業務テンプレート、Make/ZapierなどのノーコードツールによるAI自動化フローが代表的な成果物です。「課題→手法→成果」の構造で記録できれば、コードを書かなくても評価の対象になります。
- Q. GitHubを使ったことがない場合、どこに公開すればいいですか？
- A. まずはNotionが始めやすいです。ページを「Public」にしてURLを共有するだけで公開できます。プロンプト・手順・成果をNotion上で整理し、URLをまとめたポートフォリオページを1枚作ることで、採用担当者や発注者に共有しやすい形になります。GitHubはコードやスクリプトが増えてきた段階で検討します。
- Q. 副業でAIスキルを証明するには何を見せればいいですか？
- A. 発注者が知りたいのは「自分の業務に再現できるか」です。成果物に「使用ツール・前提条件・設定手順・成果サマリー」をセットで記録すると評価されやすくなります。ライティング支援なら編集前後の比較、自動化なら処理時間の変化、分析支援なら出力したレポートの例を添付するのが効果的です。
- Q. 社内評価でAIポートフォリオはどう活用できますか？
- A. 個人の成果だけでなく「チームでも再現できる手順書」があると評価されやすくなります。月次報告や業務レポートにAI活用セクションを設けて定点観測の形式で記録し、年次評価のタイミングで提示するのが現実的です。上司への提案時は「作業時間の削減量・コスト試算」を先に提示すると話が通りやすくなります。
- Q. 転職活動でAIスキルのポートフォリオはどこに記載しますか？
- A. 職務経歴書の「自己PR」または「スキル・実績」欄にGitHubやNotionのURLを添付するのが一般的です。「AIを活用できる」と書くだけでなく、「〇〇業務を週4時間から15分に短縮（プロンプト設計＋Zapier連携）」のように課題と成果を数値で記載すると面接での説明と一致した印象が与えられます。
- Q. ポートフォリオに入れる成果物は何件必要ですか？
- A. 最低3件が目安です。ジャンルが異なる3点（例：プロンプト集・自動化フロー・業務設計ドキュメント）を選ぶと、対応範囲の広さが伝わります。1件の完成度を高めるより、目的が明確な3件を揃えるほうが初期段階では評価されやすい傾向があります。まず1件完成させてから追加する順序が現実的です。
- Q. AIエンジニアのポートフォリオと非エンジニアのポートフォリオは何が違いますか？
- A. AIエンジニアはモデルの実装・ファインチューニング・API連携など技術実装が中心です。非エンジニアは業務課題の定義・ツール選定・プロセス設計・業務定着の実績を中心に構成します。非エンジニアの場合は技術力より「問題解決の再現性」を見せることが評価のポイントです。
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まとめ
- 「AIを学んだ」証明ではなく「課題→手法→成果」の記録がポートフォリオの核心です。
- プログラミング経験がなくてもプロンプト集・業務設計ドキュメント・自動化フローで作成できます。
- 転職・副業・社内評価の3シーンでは、見せ方のフレームを変えることが評価につながります。
- GitHubはコード・プロンプト、NotionはフローやテンプレートのURLをまとめるのが主流です。
- まず1件完成させてから更新サイクルを設計し、継続的に積み上げる運用が長期的に有効です。
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