実力が伝わるポートフォリオ作品のアイデア20選

優れたポートフォリオ作品のアイデアは、実在する人の実際の課題を解決し、一つか二つのスキルを明確に示し、完成しているものです。つまり、動いていて、ドキュメントがあり、説明できる状態であることです。審査する人はポートフォリオ一つに数分しか使いません。そのため、実在のユーザーのために作った動くアプリ（クラブの予約システム、公開データのダッシュボード、調査に基づいたリデザインなど）は、有名な製品の模倣より高く評価されます。以下に、役割別に分けた20のアイデアを、それぞれ何を示すか、最初に作るべきバージョン、そして正直な難しい点とともに紹介します。

これらはすべて、リンクで共有できるWebアプリまたはサイトとして作れます。3〜4作品ができたら、ポートフォリオサイトの作り方で見せ方を確認してください。

強いポートフォリオ作品の条件

フロントエンド開発者向け

1. アクセシブルなフォームライブラリのデモ

• 示せること： セマンティックHTML、キーボード操作への対応、エラーメッセージ、スクリーンリーダーでのテスト。
• 最初のバージョン： よくある5種類のフォームパターン（サインアップ、住所、日付範囲、ファイルアップロード、複数ステップ）を正しく作り、各アクセシビリティの判断を説明するページを添える。
• 難しい点： 自動チェックツールだけでなく、実際のスクリーンリーダーでテストすること。Webサイトをアクセシブルにする方法にチェックリストがあります。

2. 実在のページを再現し、改善する

• 示せること： レイアウト、レスポンシブデザイン、細部への配慮。
• 最初のバージョン： 課題が明確な公開ページ（分かりにくい時刻表、ごちゃごちゃしたメニューなど）を選び、作り直し、課題を解決したバージョンを、before/afterとともに公開する。
• 難しい点： 敬意を払うこと。自分の文章と画像を使い、コンセプトであることを明記し、ロゴを真似たり、その企業の作品として見せたりしないこと。

3. 速度を保つデータ量の多いテーブル

• 示せること： パフォーマンス、並べ替え、絞り込み、ページ分割、読み込み状態。
• 最初のバージョン： 公開データセットから取得した1万行以上のテーブルを、検索、フィルター、保存したビューとともに作る。
• 難しい点： 計測すること。変更前後の読み込み時間を示しましょう。

4. オフラインでも使えるチェックリストアプリ

• 示せること： Service Worker、ローカルストレージ、オンライン復帰時の同期。
• 最初のバージョン： 電波がなくても動作し、接続が戻ったら同期するチェックリスト。ネイティブアプリとプログレッシブWebアプリの違いで選択肢を解説しています。
• 難しい点： 同じリストを2台の端末で同時に編集したときの同期の競合。

フルスタック・バックエンド開発者向け

5. 実在の小規模ビジネス向けの予約システム

• 示せること： データモデリング、ログイン、メール、タイムゾーン、エッジケース。
• 最初のバージョン： サービス、空き時間、予約、確認メール、管理者画面。予約ビルダーで基本部分を設定し、難しいルールに集中しましょう。
• 収益化の可能性： 事業者が実際に使うなら、少額の月額料金。
• 難しい点： ダブルブッキングとキャンセル。どう防いだかを文章にまとめましょう。

6. 役割を持つ複数ユーザーのクライアントポータル

• 示せること： 認証、権限、ファイルアップロード、セキュリティの考え方。
• 最初のバージョン： クライアントは自分のファイルとメッセージだけを見られ、スタッフは全体を見られる。クライアントポータルの作り方とポータルビルダーを参照してください。
• 難しい点： あるクライアントが別のクライアントのデータを見られないことの証明。テストの内容を説明文に含めましょう。

7. 監査ログ付きの在庫管理ツール

• 示せること： リレーショナルデータ、履歴テーブル、レポート。
• 最初のバージョン： 商品、在庫の動き、在庫不足のアラート、誰が何を変更したかのログ。在庫ビルダーから始めましょう。
• 難しい点： 2人が同時に在庫を更新したときに、数を正しく保つこと。

8. ドキュメント付きの公開API

• 示せること： API設計、バリデーション、レート制限、ドキュメント。
• 最初のバージョン： 興味のあるデータセットを対象にした小さなAPIで、キー、制限、ドキュメントページを用意する。REST APIの作り方で全体の形が分かります。
• 難しい点： 分かりやすいエラーメッセージ。APIの利用者が最も気にするポイントだからです。

9. バックグラウンドジョブのパイプライン

• 示せること： キュー、リトライ、定期処理、監視。
• 最初のバージョン： CSVを取り込み、バックグラウンドで処理し、完了したらレポートをメールで送るアプリ。バックグラウンドジョブの実行方法を参照してください。
• 難しい点： 失敗。ジョブが途中で失敗したときに何が起きるかを示しましょう。

データと分析

10. 問いを立てた公開データのダッシュボード

• 示せること： データのクレンジング、グラフの選択、ストーリーの伝え方。
• 最初のバージョン： 一つの公開データセットと、一つの明確な問い（「どのバス路線が最も遅れることが多いか？」など）、3つのグラフ、そして文章による回答。レイアウトはダッシュボードビルダーで作れます。
• 難しい点： データが示さないことを言えるか。データの欠落や注意点を明記しましょう。

11. 個人の支出分析

• 示せること： 分類、時系列、プライバシーへの配慮。
• 最初のバージョン： 銀行の取引データを取り込み（公開版ではサンプルまたは匿名化したデータを使う）、自動で分類し、傾向を表示する。
• 難しい点： 実際の金融データを絶対に公開しないこと。

12. 小規模ビジネス向けのKPIトラッカー

• 示せること： ビジネスのニーズを指標に落とし込む力。
• 最初のバージョン： 知人の店やクラブのために、実際に尋ねられる5つの指標をスプレッドシートから更新する。スプレッドシートをアプリに接続する方法でつなぎ方が分かります。
• 難しい点： 指標を、オーナーのために選ぶのではなく、オーナーと一緒に選ぶこと。

デザイナー向け

13. 調査に基づくリデザイン

• 示せること： ユーザーリサーチ、課題の定義、反復的な改善。
• 最初のバージョン： 地元のサービスのサイトやアプリを使う3人にインタビューし、課題を一つ見つけ、改善案をデザインしてテストする。画面だけでなく、調査結果も発表しましょう。
• 難しい点： 実際のユーザーを集めること。短い会話を3回行えば十分です。顧客インタビューの方法が参考になります。

14. 小さな製品のためのデザインシステム

• 示せること： 一貫性、コンポーネント、ドキュメント。
• 最初のバージョン： 色、書体、余白、状態を含む10個のコンポーネント、そしてそれらが使われているライブページ。
• 難しい点： シール用のシートではなく、実際の製品の中で見せること。

15. モックアップだけでなく、動くプロトタイプ

• 示せること： デザインが実データでどう動くかを理解していること。
• 最初のバージョン： 自分のデザイン案の一つを、小さくてもよいので動くWebアプリとして作る。Mythexのようなaiアプリビルダーを使えば、説明文から動くアプリをライブプレビュー付きで作り、実データと実際のユーザーでテストできます。
• 難しい点： 自分で作った部分と、ツールが生成した部分を正直に区別すること。

プロダクトおよびノーコードの役割向け

16. 課題から公開までのケーススタディ

• 示せること： 課題の発見、優先順位付け、リリース。
• 最初のバージョン： 所属しているグループの中で小さな課題を見つけ、1ページの仕様書を書き、最もシンプルな解決策を作って公開し、利用状況を計測する。AIを使ったプロダクト要求仕様書の書き方にテンプレートがあります。
• 難しい点： 実際のものを計測すること。「メンバー20人中12人が1週目に使った」だけでも一つの成果です。

17. スプレッドシートを置き換える社内ツール

• 示せること： プロセスの考え方、変更の管理。
• 最初のバージョン： 職場、クラブ、慈善団体で使われている、乱雑な共有スプレッドシートを簡単なアプリに作り替える。スプレッドシートをアプリにする方法を参照してください。
• 難しい点： 人に切り替えてもらうこと。そのために何をしたかを文章にまとめましょう。

18. 公開ロードマップ付きのフィードバックポータル

• 示せること： ユーザーの意見の収集と優先順位付け。
• 最初のバージョン： ユーザーがアイデアを投稿して投票し、あなたが「予定」「対応中」「完了」のいずれかを付ける。顧客フィードバックポータルの作り方を参照してください。
• 難しい点： 公の場で断ること。

AIに焦点を当てた作品

19. 限定された一つの作業のためのAIツール

• 示せること： プロンプト設計、コストへの意識、不適切な出力への対処。
• 最初のバージョン： 一つの作業をうまく行う。例えばレシピを買い物リストに変換し、結果を保存し、間違いを修正できるようにする。LLM APIの使い方でキーとコストが分かります。
• 難しい点： どう評価したかを示すこと。テスト入力10件のうち何件が正しかったかを示しましょう。

20. 自分の文書を対象にした検索

• 示せること： 検索（リトリーバル）、チャンク分割、情報源の引用。
• 最初のバージョン： 公開文書のセット（クラブの規則、ゲームのマニュアルなど）をアップロードし、質問に対して、元の該当箇所へのリンク付きで回答する。RAGとはで方法を解説しています。
• 難しい点： 答えが文書にない場合に、そう認めること。

作品を完成させて見せる方法

1. 始める前に実在のユーザーを決める。 友人、クラブ、元の勤務先、または自分自身でもよい。
2. 2週間で小さなバージョンを公開し、 ユーザーの意見をもとに改善する。
3. コードをGitに入れる。 AIビルダーで始めた場合でも、エクスポートしましょう。AIで作ったアプリでGitを使う方法に手順があります。（Mythexでは、コードのエクスポートとGitHub連携はProプランで利用できます。）
4. コードを読んで理解する。 一部をAIが書いた場合は、AIが生成したコードのレビュー方法を参考に、面接で説明できる状態にしましょう。
5. 説明文を書く。 課題、ユーザー、作ったもの、主な判断、うまくいかなかったこと、次にやること。1ページにまとめましょう。
6. ライブのまま保つ。 壊れたデモのリンクは、ないよりも悪い印象を与えます。応募のたびにリンクを確認しましょう。

採用を目的としない作品のアイデアは、AIで作れるサイドプロジェクトのアイデアまたはWebアプリのアイデアを参照してください。

よくある質問