AI活用のポートフォリオでは、派手な画面よりも、なぜ作り、どう確かめ、どこを直したかが重要です。守秘義務に配慮しながら、思考と実装を伝えましょう。
課題と利用者
誰のどんな困りごとを対象にしたかを書きます。業務の前後関係まで示すと、機能の必要性が伝わりやすくなります。
構成と判断
使用技術、データの扱い、モデルの選び方、人による確認工程を簡潔に図解します。採用側が再現性と安全性を判断しやすくなります。
失敗と改善
期待どおりに動かなかった例と修正内容は、実務力を示す情報です。精度だけでなく、速度、費用、運用負荷も含めて振り返ります。
EDITOR'S NOTE
この記事は採用を検討する方へ向けた一般的な情報です。個別の募集条件や業務内容は、各募集職種ページと選考時の案内をご確認ください。