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未経験の勉強やポートフォリオでAI（ChatGPT等）を使うのはアリ？面接での説明の仕方と線引き【2026年版】

※本記事にはアフィリエイト広告（PR）を含みます。

「エラーが出るたびにChatGPTに聞いて解決している。これって勉強になっているんだろうか」「ポートフォリオをAIに手伝ってもらったけど、面接で怒られたりしないかな」——未経験からIT・Web業界を目指して学習している人から、この1年でいちばん増えた悩みがこれです。

数年前までは「調べ方が分からない」が初心者の壁でした。今は逆で、AIに聞けば答えらしきものがすぐ返ってきます。動くコードも出てくる。だからこそ「便利すぎて、自分に何が残っているのか分からない」という不安が生まれます。

先に結論を書きます。未経験の学習やポートフォリオ制作でAIを使うこと自体は、今の採用市場でマイナスにはなりにくいと考えられます。ただし条件があります。出てきたものを自分で説明できる状態になっていることです。ここが崩れていると、AIを使っていた事実そのものではなく「自分の作ったものを語れない」という一点で評価を落とします。

なお、採用基準は企業・職種・年齢・地域によって大きく変わります。「この使い方なら必ず受かる」という方法はありません。判断材料のひとつとして読んでください。

「AIを使うと実力がつかない」は半分正しくて、半分間違い

未経験者向けの発信では、AI活用について正反対の主張が並んでいます。「AIを使わないと時代遅れ」という声と、「初心者がAIを使うと絶対に伸びない」という声です。どちらも一部は当たっています。

正しいほうから書きます。AIに丸投げすると、初心者がいちばん伸びる場面を飛ばしてしまいます。プログラミングの学習で力がつくのは、実は「エラーの原因を仮説を立てて絞り込む」時間です。ここは地味でつらい代わりに、実務でそのまま使う筋肉になります。エラーメッセージを貼って返ってきた修正コードをコピペするだけだと、この筋肉が育たないまま先に進んでしまいます。

一方で「だから一切使うな」は現実的ではありません。実務側では、ChatGPTやGitHub Copilot、Cursorのような支援ツールがすでに日常の道具になっている現場が増えています。AIを触ったことがない状態で入社すると、入社後に別の壁がやってきます。

つまり問題は「使うか使わないか」ではなく、どの工程を自分でやり、どの工程をAIに任せるかの線引きです。ここを決めないまま使うと、便利さに流されて全部任せる方向に行きます。

未経験の学習 ｜ AIの使い方3パターン

AIとの付き合い方で、身につくものが変わる

同じ時間を使っても、残るものが違ってきます

学習の進み方面接での説明のしやすさ入社後の伸び
AIに丸投げしてコピペ 動くけれど中身は不明 ○ 短期的にはいちばん速い × 仕組みを聞かれると詰まる × 想定外のエラーで手が止まる
AIに聞きながら自分で書く 設計と判断は自分が持つ ○ 詰まって止まる時間が減る ○ 選んだ理由を自分の言葉で言える ○ 調べ方・切り分け方が身につく
AIを一切使わない 昔ながらの独学スタイル △ エラーで長時間止まりやすい ○ 全部自力なので説明はできる △ AI前提の現場に慣れる時間が要る
  • ※採用基準や選考課題でのAI利用可否は企業ごとに異なります。応募先のルールを必ず確認してください（最終確認日：2026-07-27）

IT転職ナビ

未経験がAI学習でハマりやすい3つの落とし穴

1. 「分かった気」で先に進んでしまう

AIの説明は、たいてい分かりやすく整っています。読んだ瞬間は理解できた気になります。ところが1週間後に同じ場面が来ると、また同じ質問をしている。これは理解ではなく、納得の感覚だけが残っている状態です。

対策はシンプルで、AIの説明を読んだあとに、見ないで自分の言葉で書き直すこと。書けなければ理解できていません。数十秒で済むわりに効果が大きい方法です。

2. 動くコードが出てくるので、設計を考えなくなる

「ログイン機能を作って」と頼めば、それらしいコードが出てきます。ここで抜け落ちるのが「なぜその作りにするのか」という設計の思考です。未経験の選考で見られるのはコードの量ではなく、この判断のほうです。

3. 間違った内容をそのまま信じてしまう

生成AIは、事実と違う内容を自信たっぷりに返すことがあります。初心者はその誤りに気づけません。公式ドキュメントで裏を取る癖がないまま学習を進めると、間違った理解が土台に入ったままになります。

自分がどの職種に向いているのか、そもそもの方向性から迷っている段階なら、IT/Web転職タイプ診断（無料）で適性の当たりをつけてから学習内容を決めるほうが、遠回りが減ります。

採用側が見ているのは「AIを使ったか」ではなく「説明できるか」

ここが本題です。

エンジニア採用の現場では、選考課題やコーディングテストの回答をAIに生成させる応募者が増えたことで、企業側が対策を進めているという報告が出ています。実際に、面接中に画面の外でAIに答えさせる「ゴースト」と呼ばれる事例が報告された企業もあります（出典は末尾）。

ただし、企業が問題視しているのはAIを使ったこと自体ではなく、実力を偽ることのほうです。技術面接の解説記事でも、AIを使ったかどうかより「生成されたコードに自分で説明責任を持てているか」が評価軸になるという指摘がされています。

未経験の選考に置き換えると、こういうことです。

  • 「AIを使いました」と言っても、それだけで落ちる可能性は高くない
  • 「AIが書いたので分かりません」となると、大きなマイナスになりやすい
  • 逆に「ここは自分で設計し、この部分をAIに任せ、出力はこう検証した」と説明できると、道具を使いこなせる人という評価に振れることがある

つまりAIの利用は、隠すものではなく、説明の仕方を準備しておくものです。

ポートフォリオでAIを使うときの線引き

未経験のポートフォリオでAIを使うなら、次の切り分けをおすすめします。

自分でやるべきところ

  • 何を作るか、誰の何を解決するかを決める
  • 画面の構成と、データの持ち方をざっくり決める
  • 実装した箇所が「なぜそう書いてあるか」を説明できる状態にする
  • 動作確認とエラーの切り分け

AIに任せてよいところ

  • 定型的な書き方の下書き（設定ファイル、繰り返しの多い処理）
  • エラーメッセージの意味を読み解く手助け
  • 自分が書いたコードのレビュー役、別解の提示
  • READMEや説明文の下書き

境目の目安は、その部分について面接で3分間しゃべれるかです。しゃべれないなら、まだ自分のものになっていません。作り直すか、理解し直すかのどちらかが必要です。

なお、そもそも何を作ればいいか決まっていない段階なら、先に題材の決め方を整理したほうが早いです。未経験からのエンジニア転職、ポートフォリオは何を作ればいい？も参考にしてください。

面接でAI活用をどう説明する？答え方の型

聞かれ方はだいたい2パターンです。「このアプリはどうやって作りましたか」と「AIは使いましたか」。どちらも、次の3ステップで答えると筋が通ります。

1. 使った事実を先に言う

「はい、生成AIを補助として使いました」。ここでごまかさないほうが印象は良くなります。隠して深掘りされるほうがダメージが大きいためです。

2. 分担を具体的に言う

「画面構成とデータの持ち方は自分で決めました。繰り返しの多い処理の下書きと、エラーの原因調査でAIを使っています」。分担が具体的なほど、判断を自分でしている印象が伝わります。

3. 検証したことを言う

「出てきたコードはそのまま使わず、公式ドキュメントで確認してから書き直しました。この部分は動作が想定と違ったので、自分で直しています」。ここまで言えると、道具として扱えている人に見えます。

逆にNGなのは「AIは使っていません」と嘘をつくことです。深掘りされたときに整合が取れなくなります。面接全般の答え方は未経験のIT転職、面接で聞かれること・逆質問はどうする？にまとめています。

AI時代に、未経験が伸ばしておくと効く力

2026年の転職市場では、生成AI関連の求人が増える一方で、「人を増やすよりAIで効率化する」方向に舵を切る企業も出てきていると報じられています。未経験の採用枠が今後どう動くかは断定できませんが、選ばれる基準が上がる方向の話は複数の媒体で共通しています。

そのうえで、未経験の段階で効きやすいのは次の3つです。

  1. エラーを切り分ける力：AIに聞くにしても、状況を正確に伝えられないと的外れな答えが返ってきます
  2. 公式ドキュメントを読む力：AIの誤りに気づける唯一の防波堤です
  3. 前職の業務知識：AIが持っていないのは、あなたが現場で見てきた業務の細かい事情です。ここは未経験者の数少ない武器になります

3つ目は軽視されがちですが、実は強いです。生成AI関連の職種そのものに興味がある人は、未経験から生成AIエンジニアへの転職は可能？も合わせてどうぞ。

今日からできる具体アクション

  1. 今作っている（作ろうとしている）ものについて、AIに聞いた箇所と自分で書いた箇所をメモで分ける
  2. 自分で書いた箇所を、コードを見ずに3分間説明してみる（録音すると足りない部分がはっきりします）
  3. 説明できなかった箇所だけ、公式ドキュメントで読み直す
  4. 応募先の選考課題に「AI利用の可否」の記載がないか確認する
  5. 学習の方向性そのものに迷っているなら、第三者に現在地を見てもらう

5番目は自分ひとりだと判断が難しい部分です。独学で進めていて、今のレベルが選考に通る水準なのか分からない人は、未経験のIT就職支援に対応しているサービスに一度相談して、現在地を見てもらうのが早い場合があります。

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よくある質問

Q. スクールの課題でAIを使ってもいいですか？

A. スクールごとにルールが違います。「学習効果のため課題ではAIを使わない」と明示しているところもあれば、AI活用そのものをカリキュラムに入れているところもあります。受講前のカウンセリングで確認するのが確実です。判断に迷う場合は、少なくとも「答えをもらう」使い方は避け、「詰まった理由を一緒に考えてもらう」使い方に寄せるほうが学習効果は残りやすいです。

Q. AIで作ったポートフォリオだと、すぐ見抜かれますか？

A. コードだけを見て断定するのは難しいですが、面接で深掘りされると差が出ます。設計の理由、エラー対応の経緯、あえて選ばなかった実装方法——このあたりを聞かれたときに答えられるかどうかで、理解の有無はかなり見えてしまいます。見抜かれるかどうかを心配するより、説明できる状態を作るほうが確実です。

Q. AIが使えるなら、そもそもプログラミングを学ぶ意味はありますか？

A. 意味はなくなっていない、というのが現時点での見え方です。AIの出力が正しいかを判断するには、判断できるだけの土台が要ります。ただし「言われた通りにコードを書くだけ」の作業の価値は下がっていく可能性があります。学ぶ範囲を、書く作業だけでなく「要件を整理する」「動作を検証する」方向まで広げておくと、変化に強くなります。

Q. 面接で「AIをどう使っていますか」と聞かれたら、何を答えるのが無難ですか？

A. 使っている事実、分担、検証方法の3点セットです。加えて「業務では会社のルールに従います」と一言添えると安心されやすくなります。企業によっては情報の取り扱い上、社外AIサービスの利用を制限しているためです。

Q. 独学とスクール、AI時代はどちらが有利ですか？

A. どちらが有利かは、その人が「詰まったときに人に聞ける環境があるか」で変わります。AIがあることで独学のハードルは下がりましたが、間違いに気づけない問題は残ります。人にレビューしてもらえる環境が全くない場合は、スクールや就職支援サービスを併用する価値があります。

まとめ

  • AIを使うこと自体は、未経験の学習・ポートフォリオでマイナスになりにくい
  • 分かれ目は「自分で説明できる状態か」。丸投げのコピペは面接で崩れやすい
  • 設計・判断・検証は自分、下書きと調査の補助はAI、が基本の線引き
  • 面接では隠さず、「使った事実・分担・検証」の3点を用意しておく
  • AIが代われないのは、前職の業務知識と、エラーを切り分ける力

学習の進め方が独りよがりになっていないか、応募のタイミングは合っているか——この2つは自分では判断しづらい部分です。独学の現在地を客観的に確認したい人や、未経験可の求人の見極めに不安がある人は、未経験・若手のエンジニア転職に対応したエージェントに相談してみるのも一つの手です。

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参考情報

※本記事は一般的な情報提供を目的としたもので、転職・収入を保証するものではありません。