【アフターAI】モダンポートフォリオで抑えたいところ

まんじです〜

今回はアフターAIのモダンポートフォリオで抑えたいところっぽい話でも書こうかと思います。

結論、3つ適当に話します。

• ロジックの説明ができるかどうか
• モダンな技術スタックを抑えられてるか
• AIの理解度・キャッチアップ量

はい、ぶっちゃけ採用する側とかもよく分かってないんですけど、AfterAIのモダンポートフォリオで抑えたいところっていうテーマで話していこうかと思います。

1. ロジックの説明ができるかどうか

1つ目が、ロジックの説明ができるかどうかっていうところですね。

いわゆる非機能要件とかそういう風に言われるんですけど、例えばAPIのこのエンドポイントにはとサーバーサイドバリデーションで、こういうバリデーションをつけていて、かつそのバリデーションがZodを使ってるのかとか、なんたらかんたらバリデーターのライブラリーを使ってるのかとか、そういったところのちゃんと説明ができるかっていうところ。

他にもフロントエンドのこの画面はReact Hook FormとZodで状態管理をしていて、なんでuseStateじゃなくてReact Hook Formを使ってるのかとか、そういったところとかであったり、どういったタイミングでバリデーションをかけてるのかとかであったり。

ちょっとバリデーションの話ばっかになっちゃったんですけど、他にもローカルではどういった環境構築の方法を取ってるのかとかであったり、CI/CDはどういう風に入れてるのかとか、そういったところの説明ができるっていうのはやっぱ今必要かなっていう風にすごい思いますね。

なんか、AIでバイブコーディングでとりあえず作ってそれっぽいものができればいいっていう風に考えがちではあるんですけど、バイブコーディングでとりあえず動くものをポートフォリオにして出したところで、実務の技術レベルになるとやっぱりそのもうちょっとこう深い理解度が求められるシーンっていうのが結構あったり。

あのコードベースでは結構それっぽいものが出てきてもビジネスプロジェクトの兼ね合いでそのコード的には正しいけどこれはこうなのかとか、そういったところの検討というか、考えることができないといけないんで、なんでモダンなポートフォリオで抑えたい要件としてはやっぱりちゃんと説明ができるかっていうところは今一度、ポートフォリオを作ってる時もそうですし、ポートフォリオを作り終わってからもやっぱ説明できるようにはしたいっていうのはすごいありますね。

あと後でちょっと話そうと思ってたんですけど、そういったロジックというか非機能要件のところに加えて、こういったところは例えばClaude Codeでざっくりと出して、そっから自分で確認してちまちま開発してるとか、そういった感じで、なんていうかその過程もそうですし、ちゃんとコードベースでどうなってるかっていうところもなんかその作る過程とコードベースの方両方なんか説明できるっていうのを目指したいっていうのがあって。

そこが結構今難しいところっちゃ難しいところなんですけど、説明できるようにやるとかであったり、考えながらやるとか、分かんないところはちゃんと調べるとかそういった一手間をポートを作ってる時とかにやったりすると、昔よりもすごく勉強しやすいんで、なんでそこら辺をやっぱやるといいのかなっていう印象ですね。

2. モダンな技術スタックを抑えられてるか

2つ目に、モダンポートフォリオで抑えたいところとしては、これはなんかAIが出る前と変わんないんですけど、モダンな技術をちゃんと抑えたいっていうのはやっぱありますね。

例えばフロントエンドだったらNext.jsでサーバーサイドは、Next.jsのAPIでもいいですし、もしくはGoとかですね。あとそこら辺に付随して、CI/CDとかDockerとかで、あとデプロイするサーバーも、AWSとかGCPとか、VPSでも僕はいいと思うんですけど、そういったなんか定番の技術スタックは使いたいっていうのはありますね。

ちなみにVercelとか、あとFirebase使ったりとか、Supabaseとかは個人的にはちょっと今のAI時代はちょっとなしかなっていう風にはちょっと思ってはいますね。

昔だったら良かったと思うんですけど、最近の方がなんかAIができるから、もうちょっと広範囲かつ深いところまでなんかポートフォリオで触れて欲しいなっていうのはあるんじゃねっていう風に個人的には思ったりします。

あとそのモダン技術スタックの選定というか、定番どころはあるんですけど、その定番どころをなんでそれを使ったのかみたいな、いうところはちゃんとこう言語化して人に説明できるようにしたいっていうのはやっぱありますね。

なんでAPIのサーバーをGoでさせたんですかっていう風に聞かれた時に、これこういう理由でGoにしましたみたいないうのは言えると、いいすね。

ちなみにそういった理由のところなんですけど、AIで出た回答を丸暗記するんじゃなくて、なんか自分で調べてみたり、AIに聞いてみたりして、なんかこれっぽいんで、これが良さそうなんでこうしましたみたいな感じに、自分の言葉で言えるっていうのが個人的には結構重要だと思います。

なんか面接の時とかにAIで出てきた回答とかネットにあるような情報をそのまんまコピペみたいな感じで言うのは結構個人的にはNGだと、NGというよりかは自分の言葉で話してくれる人の方がやっぱりシンプルなコミュニケーションなんで、面接とかっていうのは。

なんで自分の言葉で仮にその自分がよく分かっていなかったとしてもよくわかんないんですけどこういう風にAIから出てきてで調べてみると確かに、こんな感じが良さそうだなっていう風に思ったんでこれを使いましたみたいなそういう感じすね。

ちょっと話は脱線してしまったんすけど、AI自体のモダンポートフォリオは結構定番どころの技術スタックでモダンなものはやっぱすごい抑えたいっていうのはありますね。

3. AIの理解度とキャッチアップ量

3つ目の話としてはAIの理解度とか、キャッチアップぐらいをやっぱり知りたいっていうのはあるかなっていうところですね。

AIの理解度っていうのはどういう話かって言うと、AIがどういうところが得意で、どういうところがまだ人間がやらないといけないのかとかであったり、他にも例えばAIのキャッチアップですね。

ちょっと前まではCursorとかGitHub Copilotの単一のリポジトリーに対して、コーディングエージェントで実装するとかそういうのが結構定番だったんですけど、最近だとClaude Codeとかで複数のリポジトリーとかもコンテキストを多く読み込ませて、なんかより広範囲のコンテキストを読み込めるようにしてたりであったり、他にも外部サーバーとMCP使って通信してこういうことをできるとかであったり、そういった感じでなんかそのいい感じにAIが使えてるかっていうAIに関する最新のキャッチアップ外っていうのはモダンポートフォリオに含めたいというよりかはちょっと面接で聞かれたりはポートフォリオに関する質問と付随してあるかなっていうのはすごい思いますね。

ちなみになんかAIのキャッチアップに関して言うとやっぱりQiitaとかzennとかをちょいちょい隙間時間とかに見てあげて、それでなんかこういう風にみんな使ってるっぽいなみたいないうのとかをなんとなくしてで、それでちょっと気になったやつとかは自分で試してみるみたいないうのが結構いいかなっていう印象すね。

まんじからの感想

なんか最後に適当に個人的な感想を言うとモダンポートフォリオの技術スタックはもう大体もう定番のところが決まってるんでそこをちゃんと抑えたいっていうところをAIに壁打ちしたりしながらとかであったりそこら辺はちゃんとこうキャッチアップしたいとか調べたいっていうのはありますね。

繰り返しではあるんですけど、ロジックの説明とかそこら辺はちゃんとやっぱ言えるといいなっていうのはすごいありますね。

なんとなくなんかAIにプロンプト打ってこういうのをなんとなくできましたとかだと、バイブコーディング企業とかだったら別にいいと思うんですけど、モダン自社開発とかであったり、ちゃんと技術力があることによって仕事ができるみたいないう会社に応募してく時とかっていうのは、やっぱりロジックの説明とか自分の言葉でこれはこういう感じなんで、こういう風にしましたとかそういう風なところとかコードベースの理解ですねっていうのはやっぱりちゃんと必要かなっていう感じです。

なんかAIとかバイブコーディングで出して、そっからちびちび自分で理解したりとかであったり、ちびちび改良してく感じをしてく中で、ここはどういうロジックでこうなってるんですかとか、そういうのをAIに壁打ちとかしながらそっから理解を深めてくみたいなところは結構いいのかなっていうのは思います。

でも個人的になんか昔よりも求められるものというか、その結構広くかつ深くみたいなものが求められるようになってる感じはすごいするんで、ちょっとそこは難しいところかなっていうのは思ったりするところすね。

LVLPATHの未経験からの講座買ってもらって手順通りやってもらって自分に壁打ちやら質問してもらえれば、そこら辺の抑えたい技術スタックとか非機能要件とかあとはフィードバックとかしてるんで、よかったら安く売ってるんで是非。

最近結構時代変化が早くて結構厳しい時代だなっていう風には思うんですけど、逆に言うと時代変化が早いっていうことは逆になんかAIとか使って勉強とかしやすかったり、キャッチアップしやすかったり、実装しやすかったりとかそういったところがあるんで、逆に個人的には割といいんじゃねみたいな。

AIがなかった頃は、技術の勉強がむずくて大変っていうのもありましたけど、なんか個人的に勉強はすごいしやすくなってるんで、そういった点で良かったり、あとなんとなくなんですけど、AI使って爆速成長が昔よりも多分しやすいような気がするんで、そういったところで、頑張る人は頑張るといいのかなっていう印象です。

ってことで終わりです。