AI支援を活用した開発経験をポートフォリオで正しく評価してもらう方法

近年、AIを活用してコードを生成しながらアプリ開発を行う学生や新人エンジニアが増えています。しかし、ポートフォリオや面接でその経験をどう評価してもらうかは悩ましい問題です。本記事では、AI支援を取り入れた開発経験を新卒採用で正しく評価される形にする方法を解説します。

AI支援による開発はスキル不足とみなされるか

設計や仕様策定、問題解決の考え方を自分で行い、AIを補助ツールとして活用している場合、それ自体はスキル不足とはみなされません。重要なのは、AIに生成させたコードの内容を理解し、意図通りに活用できる能力を持っているかです。

面接官は、自分でコードを書いたかどうかよりも、設計力や問題解決能力、理解力を重視する傾向があります。

ポートフォリオの説明では、AIをツールとして活用していることを正直に伝えつつ、自分が設計や仕様決定、コードの理解に責任を持っている点を強調すると良いでしょう。

例えば「設計や仕様は自分で策定し、AIを補助としてコード生成やデバッグに活用しました。生成されたコードの内容はすべて理解し、必要に応じて修正や最適化も行っています」と説明することで、実力があることを示せます。

面接では、ポートフォリオに載せたアプリの機能や設計意図、AIをどのように活用したかが質問されることが多いです。特定のアルゴリズムの動作やコードのロジックを理解しているかを確認される場合もあります。

そのため、生成されたコードの仕組みや処理の流れを説明できるように準備しておくと安心です。

AIを活用して作成したコードでも、自分の実力として評価してもらうには、Gitでの履歴管理やドキュメント作成が有効です。

具体例として、設計段階の仕様書やフローチャート、Gitコミットメッセージで自分の判断や変更内容を明確に残すことで、面接官に作業の主体性や理解度を示せます。

また、テストやデバッグの記録を残しておくと、単にAIに頼っただけではないことを証明できます。

AIを活用したコード生成は、設計力や理解力を示す強力なツールになり得ます。重要なのは、自分が設計・仕様策定の主体であり、生成されたコードを理解し制御できていることを明確に伝えることです。

Gitでの管理やドキュメント整備、面接での説明準備を行うことで、AI支援型の開発経験も十分にポートフォリオとして評価されるでしょう。