Pythonで作ったのに「仕事にならない」と感じる人へ｜評価されない本当の理由
n2syscon
Pythonを学んで、サンプルコードも書いた。
ポートフォリオも一応ある。
それなのに——
「これ、仕事になる気がしない…」
そんな不安を感じていませんか？
結論から言います。
それはスキル不足ではありません。
多くの未経験者が「評価されない作り方」をしているだけです。
なぜPythonで作っても仕事にならないのか
未経験者のポートフォリオが評価されにくい理由は、大きく3つあります。
①「勉強の成果物」になっている
チュートリアル通りに作ったアプリ、
サンプルそのままのコード——
これらは「学習の証明」にはなりますが、
「仕事の代替」にはなりません。
②「誰の、何を解決するか」が書かれていない
仕事で評価されるのはコード量ではなく、
「何の作業を、どれだけ楽にしたか」です。
- 毎日30分かかっていた集計が5分になった
- ミスが多かった作業を自動化した
- 人が確認していた工程をAIで補助した
この視点が抜けていると、
どんなにコードを書いても「仕事感」が出ません。
③ AIを使っているのに「使い方」を語れていない
ChatGPTやCopilotを使っていても、
「どう使ったか」を説明できないと評価されません。
面接や案件相談で見られるのは、
AIを“使った事実”ではなく“使いこなし方”です。
評価されるPython成果物に変える3つの視点
① Before / After を必ず書く
READMEや説明文に、必ず以下を入れてください。
- 導入前：どんな作業だったか
- 導入後：何がどう変わったか
これだけで「仕事に近い成果物」に変わります。
② AIを「補助役」として説明する
例：
- 設計のたたき台をChatGPTで作成
- エラー調査をAIに任せて時短
- コメント生成・README作成を補助
これは現場で即使われているAI活用です。
③ 「次に改善したい点」を書く
完成度100％は不要です。
むしろ、
「次はここを改善したい」
「実務ではこう使えると考えている」
と書ける人の方が、
成長前提で評価されます。
作ったけど不安な人が次にやるべきこと
もし今、
「作ったけど自信がない」
「これで応募していいのか分からない」
と感じているなら——
“評価される基準”を先に知るのが近道です。
固定ページでは、
AI×Pythonで仕事につなげる全体像を
「応募準備 → 案件 → 面接 → 初案件」まで整理しています。
