「ポートフォリオを作ったのに、書類選考で落ちてしまう」——ShiftBの無料相談会で、転職志望者の約65%が抱えるリアルな悩みです。
実は、エンジニア転職でポートフォリオが評価されるかどうかは、技術力の高さだけでは決まりません。 採用担当者が見ているのは「入社後にチームで活躍できるか？」という視点であり、 ToDoアプリやTwitterクローンのようなよく見るポートフォリオでは、 どれだけコードがきれいでも他の候補者に埋もれてしまいます。
しかし、「個人開発で実際に使われるプロダクト」をポートフォリオとして提出すると、状況は一変します。 僕自身、前職時代に採用面接で100名以上のエンジニア候補者のポートフォリオを見てきました。 また、ShiftBでは受講生142名の個人開発をサポートしてきた中で、 どのようなポートフォリオが実際に内定を勝ち取っているのか、明確なパターンが見えてきました。
この記事では、転職で評価される個人開発ポートフォリオの作り方を7つのポイントに分けて徹底解説します。 「何を作ればいいかわからない」「作ったけど評価されない」という方に向けた、 採用担当者視点の実践ガイドです。
転職市場で個人開発ポートフォリオが最強な理由
エンジニア転職において、ポートフォリオは「スキルの証明書」です。 しかし、すべてのポートフォリオが同等に評価されるわけではありません。スクール課題のポートフォリオと個人開発のポートフォリオでは、 採用担当者の評価が大きく異なります。
スクール課題 vs 個人開発——採用担当者の評価の違い
| 評価ポイント | スクール課題型 | 個人開発型 |
|---|
| 独自性 | 他の候補者と同じ構成になりがち | 自分だけのオリジナルサービス |
| 課題解決力の証明 | 与えられた課題を解いただけ | 自分で課題を発見し解決している |
| 技術選定の根拠 | スクールが指定した技術を使用 | 自分で技術選定の理由を説明できる |
| 継続力の証明 | カリキュラム終了で開発終了 | リリース後も改善を続けている |
| ユーザー視点 | 動作すればOK | 実際のユーザーフィードバックがある |
| 面接での話のネタ | 技術的な話に限定されやすい | 企画・開発・運用・改善の全ストーリー |
ShiftBの受講生データでは、個人開発ポートフォリオで転職活動した人の書類通過率は62%で、 スクール課題のみの人（28%）の約2.2倍でした（2025年1月〜2026年3月、転職活動を行った受講生48名の実績）。
採用市場の変化——2026年に求められるもの
AI時代の到来により、エンジニアの採用基準が変わりつつあります。 もはや「コードが書ける」だけでは差別化できません。
- AIツールの活用力： Claude CodeやCursorなどのAIコーディングツールを開発フローに組み込めるか。 2026年の求人の約38%がAIツール活用経験に言及しています。
- プロダクト思考： 「何を作るか」を自分で考えられるか。 ただコードを書くだけの人材は、AIに代替されるリスクが高いと見なされます。
- 0→1の実行力： アイデアからリリースまで1人で完遂できるか。 スタートアップ企業ほどこの力を重視します。
個人開発のポートフォリオは、この3つすべてを一度に証明できる最強のアピール手段です。
「使われているサービス」の圧倒的な説得力
面接で「月間アクティブユーザー50人のサービスを運営しています」と言えるのと、 「Todoアプリを作りました」と言うのでは、採用担当者の反応がまったく違います。
実際にユーザーがいるサービスは、以下を暗黙的に証明します：
- ユーザーのニーズを理解してプロダクトを設計できる
- デプロイ・運用・監視の経験がある
- フィードバックを受けて改善するサイクルを回せる
- セキュリティやパフォーマンスなど実運用の課題に向き合っている
50人のユーザーがいるサービス＞100機能のTodoアプリ。 これが、転職市場のリアルです。
採用担当者がポートフォリオで見ている7つのポイント
僕自身が100名以上の候補者を評価した経験と、ShiftB卒業生を採用してくれた企業へのヒアリング（12社）から、 採用担当者が実際に見ているポイントを7つに整理しました。
ポイント1：課題設定の質——「なぜこれを作ったのか」
最も重要なのは、なぜそのサービスを作ったのかという動機です。 「勉強のために作りました」はNG。 「自分自身が◯◯で困っていて、既存のサービスでは解決できなかったから作りました」 ——この一言だけで評価が大きく変わります。
| 評価 | 課題設定の例 | 採用担当者の印象 |
|---|
| ◎ | 飲食店でバイトした経験から、シフト管理の非効率さを解決したい | 実体験に基づいている。ドメイン知識がある |
| ○ | 友人のフリーランスが請求書作成に困っていたので自動化したい | ユーザーヒアリングができている |
| △ | SNSアプリを作ってみたかった | 作りたいだけでユーザー不在 |
| ✕ | スクールの課題でTodoアプリを作りました | 全員同じで差別化不可能 |
ポイント2：技術選定の理由——「なぜその技術を選んだのか」
React/Next.jsを使っていること自体は評価にならないです。大事なのは「なぜReact/Next.jsを選んだのか」を論理的に説明できるかどうか。
- 良い例：「SEOが重要なサービスなので、SSGに対応していてVercelでの無料デプロイが簡単なNext.jsを選びました。データベースはリアルタイム更新が必要なのでSupabaseを採用しました」
- 悪い例：「Reactが人気だと聞いたので使いました」
ポイント3：コードの品質——読みやすさと設計
完璧なコードを求めているわけではないですが、最低限の品質基準があります。
- コンポーネント分割が適切か（1ファイル300行以上は赤信号）
- 命名が意味のある名前か（
dataやhandleClickは避ける） - 型定義がしっかりしているか（TypeScript推奨）
- エラーハンドリングが適切か
- 環境変数で機密情報を管理しているか（
.envがGitHubに上がっていないか）
ShiftBの受講生で内定を獲得した人の92%がTypeScriptを使用していました。 2026年現在、型なしのJavaScriptでポートフォリオを作ると、 「なぜTypeScriptを使わないのか」と逆に質問されるリスクがあります。
ポイント4：GitHubの使い方——開発プロセスの可視化
GitHubリポジトリは「コード置き場」ではなく、あなたの開発プロセスそのものです。
- コミット履歴：意味のあるコミットメッセージで、開発の流れが追えるか
- ブランチ戦略：feature branchを切ってPRを出しているか（1人でも）
- Issue管理：今後の改善予定がIssueとして整理されているか
- README：プロジェクトの概要・技術スタック・セットアップ手順が書かれているか
採用担当者の約78%がGitHubのコミット履歴を確認するというデータがあります。 「1コミットで全コード」は論外です。最低でも50コミット以上の履歴があることが望ましいです。
ポイント5：UI/UXの質——見た目は思った以上に重要
「バックエンド志望だからデザインは関係ない」は大きな誤解です。 採用担当者（特に非エンジニアの人事担当）は、まず画面を見て評価します。
- Tailwind CSSやshadcn/uiなどのUIライブラリを活用して、最低限の美しさを確保する
- レスポンシブ対応は必須（スマホで確認できないポートフォリオは致命的）
- ローディング状態・エラー状態の表示がある
- 404ページをカスタマイズしている
ポイント6：デプロイ・運用——「動いている」ことの価値
ローカルでしか動かないポートフォリオと、URLを共有して即座にアクセスできるポートフォリオでは、 評価が天と地ほど違います。
| デプロイ状態 | 評価 | 理由 |
|---|
| 本番URL + ユーザーがいる | ◎ | 運用経験まで証明できる |
| 本番URLあり（Vercel等） | ○ | デプロイの基本スキルがある |
| GitHubのREADMEにスクショのみ | △ | 動作確認が困難 |
| ローカル環境のみ | ✕ | 確認すらできない |
Vercelなら無料で本番デプロイが可能です。 Next.jsで開発しているなら、デプロイしない理由がありません。
ポイント7：改善の継続性——「作って終わり」ではない
最後のポイントが、リリース後も改善し続けているか。 3ヶ月前にリリースして以来コミットがゼロのポートフォリオは、 「飽きて放置した」と見なされます。
週に1〜2回でいいので、以下のような小さな改善を継続しましょう：
- ユーザーフィードバックに基づく機能追加
- パフォーマンス改善（Lighthouse スコアの向上）
- アクセシビリティの改善
- テストカバレッジの向上
- 依存パッケージのアップデート
AI時代のアプリ開発コース
ShiftBのAIシフトコースは、Claude Codeで本格的なWebアプリケーションを作りながらAI駆動開発を身につけるコースです。ただ作って終わりではなく、コードを読め、セキュリティに責任を持って提案でき、要件定義などの上流工程まで担えるところまで現役エンジニアがサポートします。
AIシフトコースを見る →ポートフォリオの題材選び——評価される題材・されない題材
題材選びは、ポートフォリオの成否を8割決めます。 どれだけ技術力があっても、題材が悪いとその力を発揮できません。
避けるべき題材ワースト5
| 順位 | 題材 | 避けるべき理由 | 作っている人の割合 |
|---|
| 1 | Todoアプリ | 全員が作るので差別化不可能 | 約45% |
| 2 | Twitter/Xクローン | 本物と比較されて見劣りする | 約22% |
| 3 | ECサイト（Stripeチュートリアル通り） | テンプレ感が強く独自性がない | 約15% |
| 4 | チャットアプリ | FirebaseのリアルタイムDBを使っただけに見える | 約12% |
| 5 | 天気予報アプリ | API叩いて表示するだけで技術力が伝わりにくい | 約8% |
これらの題材がダメなのではなく、「独自の課題解決」が見えないまま作ると埋もれるということです。 例えば、Todoアプリでも「ADHD当事者向けの優先度自動判定Todoアプリ」なら、 課題設定が明確で差別化ができます。
評価されやすい題材の特徴
採用担当者に刺さるポートフォリオには、共通の特徴があります：
- 自分の実体験から生まれている： バイト先、前職、趣味のコミュニティなど、リアルな課題がベース
- ターゲットユーザーが明確： 「誰でも使える」ではなく「◯◯な人のための△△ツール」
- 既存サービスとの差別化がある： 「◯◯はあるけど、△△がないから自分で作った」と言える
- 実際に使ってくれるユーザーがいる： 身近な人でいいので、リアルなユーザーがいると圧倒的に強い
- 応募先の業界・技術と関連がある： SaaS企業に応募するならSaaS型サービスが理想的
ShiftB受講生に人気の題材カテゴリと評価
| 題材カテゴリ | 具体例 | 評価されやすさ | 開発難易度 |
|---|
| 業務効率化ツール | 請求書自動生成、シフト管理、日報管理 | ★★★ | 中 |
| ニッチコミュニティ | 特定趣味のSNS、読書記録共有、筋トレ仲間マッチング | ★★★ | 高 |
| AIツール | AI文章要約、画像生成プロンプト共有、学習計画AI | ★★★ | 中 |
| データ可視化 | 家計簿ダッシュボード、学習進捗トラッカー | ★★☆ | 中 |
| 情報キュレーション | 技術記事まとめ、イベントカレンダー | ★★☆ | 低 |
題材選びのフレームワーク「3C分析」
マーケティングの3C分析をポートフォリオの題材選びに応用します：
- Customer（ユーザー）：誰の、どんな課題を解決するか？身近に最低3人いるか？
- Competitor（競合）：既存サービスは何があるか？何が足りないか？
- Company（自分）：自分のドメイン知識・技術力でどこを差別化するか？
この3つが交わるポイントが、あなたにしか作れないポートフォリオの題材です。
AI時代のポートフォリオ戦略——バイブコーディングを武器にする
2026年、AIコーディングツールの普及により、ポートフォリオの作り方自体が変わりつつあります。 この変化を脅威ではなくチャンスとして活用する方法を解説します。
「AIで作ったポートフォリオ」は評価されるのか？
結論から言うと、AIを使うこと自体はマイナスにならない。 むしろ、2026年の採用現場では「AIツールを活用できること」がプラス評価になるケースが増えています。
ただし、重要なのは「AIに丸投げした」のか「AIを道具として使いこなした」のかの違いです。
| アプローチ | 採用担当者の評価 | 面接で聞かれること |
|---|
| AIに丸投げ（コードを理解していない） | ✕ 不採用リスク高 | 「このコードの意味を説明してください」で詰まる |
| AIを補助的に活用（自分で設計・レビュー） | ◎ 高評価 | 「AIとの協業で工夫した点は？」で具体的に語れる |
| AI不使用（すべて手書き） | ○ 普通 | AIツールの知識がないと見なされるリスク |
バイブコーディングでポートフォリオを作るメリット
- 開発速度が3〜5倍： 従来3ヶ月かかっていた開発が、3〜4週間で完成可能。 短期間で完成度の高いポートフォリオが作れる。
- 技術の幅を広げられる： AIの補助があれば、未経験の技術にもチャレンジしやすい。 「テスト書いたことがない」→ AIでテストを学びながら実装、が可能。
- AIリテラシー自体が評価される： 「Claude Codeを使った開発フロー」をREADMEやポートフォリオサイトに記載すること自体が、 AI時代のエンジニアとしての適性を証明する。
面接で「AI使いました」と言うときの注意点
- 設計は自分で行ったことを明確にする（ER図やワイヤーフレームを見せる）
- AIが出力したコードを自分でレビュー・修正したプロセスを説明する
- AIでは解決できなかった課題と、その解決方法を語れるようにする
- 使用したAIツール（Claude Code、Cursor等）と具体的な活用方法を整理する
AIを活用したポートフォリオ開発の具体的フロー
- 自分で設計（要件定義・ER図・画面設計）→ これはAIに頼らない
- CLAUDE.mdで開発ルールを定義 → AIの出力品質を安定させる
- Claude Codeで実装 → 機能ごとにプロンプトを分けて段階的に開発
- 自分でコードレビュー → AIの出力を理解し、必要に応じて修正
- テストもAIで補助 → 「テストを書いて」ではなく「このケースのテストを書いて」と具体的に指示
ShiftBでは、この「設計は人間、実装はAIと協業、レビューは人間」のフローを推奨しています。 受講生の85%がこのフローでポートフォリオを完成させ、 平均開発期間は26日（従来の手書き開発は平均78日）でした。
AI時代のアプリ開発コース
ShiftBのAIシフトコースは、Claude Codeで本格的なWebアプリケーションを作りながらAI駆動開発を身につけるコースです。ただ作って終わりではなく、コードを読め、セキュリティに責任を持って提案でき、要件定義などの上流工程まで担えるところまで現役エンジニアがサポートします。
AIシフトコースを見る →ポートフォリオ開発のロードマップ【4週間で完成させる方法】
「いつか作ろう」と思っていると、永遠に完成しません。 ここでは、4週間で転職に使えるポートフォリオを完成させる具体的なロードマップを紹介します。
Week 1：企画・設計（所要時間：約15時間）
| 日 | タスク | 成果物 | 所要時間 |
|---|
| Day 1-2 | 課題の深掘り・ターゲット設定 | 課題定義書（1ページ） | 3時間 |
| Day 3 | 競合調査・差別化ポイント整理 | 競合比較表 | 2時間 |
| Day 4-5 | 画面設計（ワイヤーフレーム） | Figma or 手書きワイヤーフレーム | 5時間 |
| Day 6-7 | DB設計・技術選定・CLAUDE.md作成 | ER図 + 技術選定メモ + CLAUDE.md | 5時間 |
Week 1が最も重要です。ここで手を抜くと、開発中に何度も手戻りが発生します。 特にER図は面接でも「データベース設計について説明してください」と聞かれるため、 しっかり作り込みましょう。
Week 2：コア機能の実装（所要時間：約20時間）
- 環境構築（Next.js + TypeScript + Tailwind CSS + Supabase）：2時間
- 認証機能（Supabase Auth）：3時間
- CRUD機能（メインのデータ操作）：8時間
- UI実装（shadcn/uiでベースUI構築）：5時間
- デプロイ（Vercelへの初回デプロイ）：2時間
Week 2の終わりには、最小限動くプロダクト（MVP）がVercel上で公開されている状態を目指します。 完璧を求めず、まず「動くもの」を公開しましょう。
Week 3：機能追加・UI改善（所要時間：約20時間）
- 差別化機能の実装（AIを活用した機能など）：8時間
- レスポンシブ対応：3時間
- エラーハンドリング・ローディング表示：3時間
- OGP画像・ファビコン設定：2時間
- テスト実装（主要フローのE2Eテスト）：4時間
Week 4：ドキュメント・仕上げ（所要時間：約15時間）
- README作成（次セクションで詳しく解説）：3時間
- ポートフォリオサイト作成 or Notionで実績ページ作成：4時間
- ユーザーテスト（身近な人3人に使ってもらいフィードバック反映）：4時間
- Lighthouseスコアの最適化（Performance 80+目標）：2時間
- 最終確認・リリースノート作成：2時間
合計約70時間。平日2時間 + 休日5時間で4週間あれば十分完成できるスケジュールです。 ShiftB受講生の平均は65時間でポートフォリオを完成させています。
ポートフォリオで差がつくドキュメンテーションの書き方
コードだけではポートフォリオの魅力は伝わりません。READMEとポートフォリオサイトは、採用担当者が最初に目にする「表紙」です。
GitHubのREADMEに書くべき8項目
- サービス概要：1〜2文で「何のためのサービスか」を説明
- 課題と解決策：なぜ作ったのか、どう解決するのか
- デモURL：Vercelのデプロイ先リンク（最重要）
- 主要機能：スクリーンショット付きで3〜5機能を紹介
- 技術スタック：使用技術一覧と選定理由
- アーキテクチャ図：システム構成図（Mermaidで簡単に作れる）
- セットアップ手順：ローカル環境で動かすための手順
- 今後の改善予定：Issue化されたタスクへのリンク
良いREADMEと悪いREADMEの比較
| 要素 | 悪い例 | 良い例 |
|---|
| タイトル | 「my-portfolio」 | 「ShiftNote - フリーランス向け日報管理ツール」 |
| 概要 | 「Reactで作ったアプリです」 | 「フリーランスの日報作成を5分から1分に短縮するWebアプリ」 |
| 技術スタック | 「React, Node.js」（羅列だけ） | 「Next.js 15（SSG + ISR）/ Supabase（認証 + DB）/ Vercel」+ 選定理由 |
| スクリーンショット | なし | 主要画面3枚 + GIFアニメーション |
| デモURL | なし | Vercelデプロイ先 + テスト用アカウント情報 |
ポートフォリオサイトの構成例
GitHubのREADMEとは別に、ポートフォリオ紹介サイトを作ると、 非エンジニアの人事担当にもアピールできます。
- ヒーローセクション：名前 + 一言キャッチコピー + 顔写真
- About：経歴・スキル・転職の動機
- Projects：個人開発プロダクト（メイン1つ + サブ1〜2つ）
- Skills：技術スタック（アイコン + 経験年数/月数）
- Blog/Output：Qiita・Zennの記事リンク
- Contact：メールフォーム or SNSリンク
ポートフォリオサイト自体もNext.jsで作れば、もう1つの技術力の証明になります。 Vercelで無料デプロイ → 独自ドメインを設定（年間約1,500円）すれば、 面接で「このサイト自体も自分で作りました」と言えます。
技術ブログ・アウトプットの重要性
ポートフォリオに加えて、開発過程をブログに書くことで評価がさらに上がります。
- 開発中に詰まったエラーと解決方法（Zenn/Qiita）
- 技術選定の比較検討プロセス
- リリース後のユーザーフィードバックと改善の記録
- AIツールの活用テクニック
ShiftBの受講生で、転職活動中に5記事以上のブログを書いた人の内定率は74%で、 ブログなしの人（41%）の約1.8倍でした。
ShiftB受講生の転職成功ポートフォリオ実例分析
実際にShiftBの受講生が作成し、内定を獲得したポートフォリオの特徴を分析します。 個人情報は伏せていますが、パターンとして参考にしてください。
事例1：未経験→自社開発企業に内定（30代・元営業）
| 項目 | 内容 |
|---|
| サービス内容 | 営業チーム向け商談メモ管理ツール |
| 技術スタック | Next.js / TypeScript / Supabase / Vercel |
| 開発期間 | 4週間（バイブコーディング活用） |
| ユーザー数 | 前職の同僚8人が利用 |
| 評価されたポイント | 前職の営業経験を活かした課題設定、ドメイン知識の深さ |
| 応募数 → 内定 | 12社応募 → 書類通過8社 → 最終面接4社 → 内定2社 |
ポイント：前職の経験を活かした題材選びが最大の勝因。 「営業現場で本当に困っていたこと」を解決するサービスだったため、 面接で課題の説明に説得力があり、ドメイン知識の深さが評価された。
事例2：未経験→スタートアップに内定（20代・元飲食業）
| 項目 | 内容 |
|---|
| サービス内容 | 飲食店向けの食材在庫管理・発注アシスタント |
| 技術スタック | Next.js / TypeScript / Supabase / Claude API / Vercel |
| 開発期間 | 5週間 |
| ユーザー数 | 元バイト先の店長1名が試用 |
| 評価されたポイント | AI APIの実装経験、実ユーザーからのフィードバック反映 |
| 応募数 → 内定 | 20社応募 → 書類通過9社 → 最終面接3社 → 内定1社 |
ポイント：Claude APIを活用して食材の発注量をAIで提案する機能を実装。 「AIを使って何ができるか」を具体的に示せた点が、AI活用に積極的なスタートアップ企業に刺さった。
事例3：経験1年→年収120万円アップで転職（20代・SES→自社開発）
| 項目 | 内容 |
|---|
| サービス内容 | エンジニア向けの技術記事ブックマーク＆学習管理アプリ |
| 技術スタック | Next.js / TypeScript / Prisma / PostgreSQL / Vercel |
| 開発期間 | 3週間（Claude Code活用） |
| ユーザー数 | 月間アクティブユーザー35人 |
| 評価されたポイント | GitHub Actionsでのci/CD、テストカバレッジ70%以上、運用実績 |
| 応募数 → 内定 | 8社応募 → 書類通過6社 → 最終面接4社 → 内定3社 |
ポイント：実務経験1年だが、個人開発で月間35人のユーザーがいるサービスを運営していた。 CI/CDパイプラインの構築やテスト実装など、「実務レベルの開発プロセス」を個人開発で証明できたことが年収アップにつながった。
3事例に共通するパターン
- 自分の経験に基づいた題材選び
- 実際のユーザーがいる（たとえ1人でも）
- 技術選定の理由を論理的に説明できる
- リリース後も改善を継続している
- 開発プロセスがGitHubで可視化されている
よくある質問（FAQ）
Q1. ポートフォリオは何個作ればいいですか？
メインのプロダクト1つ + サブ1〜2つが理想です。 メインのプロダクトに全力を注ぎ、サブは技術の幅を見せるために小さなツールやライブラリでOK。 10個の中途半端なアプリより、1つの完成度が高いアプリの方が圧倒的に評価されます。
Q2. プログラミング未経験ですが、いきなり個人開発ポートフォリオを作れますか？
最低限、HTML/CSS/JavaScript/Reactの基礎（約100〜200時間の学習）を終えてからがおすすめです。 基礎がないまま個人開発を始めると、AIの出力を理解できず、面接で「このコードの意味を教えてください」と聞かれたときに答えられないリスクがあります。 バイブコーディングで開発速度は上がりますが、基礎理解は省略できないです。
Q3. ポートフォリオに使う技術はReact/Next.jsがベストですか？
応募先の企業が使っている技術に合わせるのがベストです。 ただし、迷っている場合はNext.js + TypeScriptが最も汎用性が高いです。 2026年のフロントエンド求人の約52%がReact/Next.jsを求めており、 転職市場での需要が圧倒的に高いためです。 バックエンドも含めたフルスタックを見せたいなら、Supabaseとの組み合わせが王道です。
Q4. ポートフォリオのデザインが苦手です。どうすればいいですか？
shadcn/uiやTailwind UIなどのUIコンポーネントライブラリを使えば、 デザインスキルがなくても十分きれいなUIが作れます。 また、v0.dev（Vercelが提供するAI UIジェネレータ）を使えば、 プロンプトからReactコンポーネントを生成できるので、デザインで悩む時間を大幅に短縮できます。 大切なのは「美しいデザイン」ではなく、「使いやすいUI」です。
Q5. ポートフォリオにテストは必要ですか？
あると大きなプラス評価になります。 必須ではないですが、特に自社開発企業やスタートアップに応募する場合、 テストがあるだけで「品質に意識がある」と評価されます。 すべてのコードにテストを書く必要はなく、主要なビジネスロジックと重要なユーザーフロー（ログイン → メイン機能 → ログアウト）のE2Eテストだけで十分です。 テスト初心者でも、Claude CodeやCursorを使えばテストコードの生成を補助してもらえます。
Q6. GitHubのプライベートリポジトリでも大丈夫ですか？
パブリックリポジトリを推奨します。 プライベートリポジトリだと、応募先の企業にGitHubのアクセス権を付与する手間が発生し、 書類選考の段階で確認してもらえない可能性があります。 「コードを公開するのが恥ずかしい」と感じるかもしれませんが、 採用担当者は完璧なコードを求めているわけではなく、成長の過程を見ています。
Q7. ポートフォリオの有料機能（Stripe決済など）はどう見せればいいですか？
Stripeのテストモードで動作するデモ環境を用意しましょう。 READMEに「テスト用クレジットカード番号: 4242 4242 4242 4242」と記載し、 採用担当者が実際に決済フローを試せるようにするのがベストです。 本番環境とテスト環境を分ける実装自体が、環境構築スキルのアピールになります。
