FDEポートフォリオの評価基準は「導入の再現性」
採用側がポートフォリオで見たいのは、入社後に顧客先で同じことができるかです。したがって評価されるのは:
- ❌ Kaggleの順位・モデル精度の数字だけ
- ❌ チュートリアルをなぞったチャットボット
- ⭕ 実在の誰かの実データ・実業務で動き、使われ続けているもの
効く構成: 1プロジェクト=1ストーリー
| 要素 | 書くこと |
|---|---|
| 1. 課題 | 誰の・どんな業務の・何が困っていたか（ヒアリングで見つけた過程も） |
| 2. 技術判断 | なぜその構成にしたか。採らなかった選択肢とその理由 |
| 3. 実装 | 動くデモURL or 90秒動画＋コード（LLM/RAG/データパイプライン等） |
| 4. 導入と成果 | 実際に使われたか。時間削減・ミス減などの変化（小さくても実数で） |
| 5. 運用と改善 | 使われて分かった問題と直した内容＝伴走力の証明 |
題材の見つけ方（実務経験がなくても）
- 身近な業務の困りごとを拾う — 所属先の他部署・家族の仕事・地域の団体。ヒアリングから始めること自体がFDEの訓練になります
- 公開データ×実在の意思決定 — 例: 自治体オープンデータで実際の判断を支援するツール
- 自分の繰り返し作業の自動化 — 最低ラインですが、運用改善の記録があれば評価対象になります
作ったものは面接でそのままデモできる形（URL一発・データ入り）にしておくのが最強です。