【保存版】Python副業の始め方：月3〜10万円を目指す現実的ステップ

Pythonの副業って本当に稼げるの？どうやって最初の1円を作ればいい？

結論、月3〜10万円は“再現性のある型”で十分現実的です。やるべき順番とテンプレをこの記事に全部まとめました。

副業が続かない“3つの壁”と突破口

壁1｜何を売るかが曖昧：スキルの羅列だけだと、顧客の課題→納品イメージが伝わりません。
壁2｜単価が上がらない：毎回作り捨てだと見積根拠が弱く、相場負けします。
壁3｜炎上・赤字：要件定義が甘く、追加依頼や手戻りで時間が溶けます。

90日ロードマップ（週10時間×12週間）

Day1–30：商品化＋見本作成

狙い：最短で3商品をカタログ化し、デモを用意。GitHubに公開して「見せて選ばれる」状態を作ります。

• 商品A｜Excel業務の自動化：CSV→整形→Excel→PDF→メール送信（社内想定）
• 商品B｜可視化レポート：月次KPIダッシュボード（折れ線／棒／100%積み上げ＋注釈）
• 商品C｜軽量スクレイピング：規約順守の価格／在庫集計（合法範囲のみ）

成果物：デモ3本（READMEに目的/使い方/納品範囲）。
テンプレ条件：make all で再現、pytest -q が通る、PDF雛形付き

Day31–60：営業テンプレ＋初受注

• 提案文テンプレで10件提案
• 要件ヒアリング票で範囲を固定（SOW）
• 2〜4h試作 → 見積 → 合意 → 納品

KPI：提案10→商談率30%→受注2〜3件。

Day61–90：単価UP×リピート化

• 改善提案（自動更新／週次レポ）で継続契約へ
• テンプレ化：共通モジュール／CI／READMEを部品化

KPI：継続2件、月売上3〜10万円（単発＋保守合算）。

稼げる“納品の型”ベスト6（工数/価格の目安）

価格は相場例。難易度・納期・秘匿で調整してください。

1. Excel集計の自動化（2〜6h｜1.5〜4万円）
   • CSV→集計→Excelテンプレ→PDF→メール送信（Gmail APIやSMTP）
   • 付加価値：エラーログと再実行ボタンで“壊れない”を保証
2. 月次KPIレポート（4〜12h｜3〜8万円）
   • 売上／客数／構成比のダッシュボード（PNG／PDF）＋注釈＋打ち手提案
3. 在庫・価格の軽量スクレイピング（3〜10h｜3〜10万円）
   • 法的・規約を厳守。robots.txt／利用規約／API優先
4. アンケート集計＋可視化（4〜10h｜3〜8万円）
   • CSV→クリーニング→クロス集計→グラフ3枚＋要点サマリ
5. 簡易需要予測（売上・来店）（6〜16h｜5〜15万円）
   • 季節／曜日／移動平均→MAEで評価、閾値運用の提案付き
6. 既存レポートの高速化・省力化（2〜8h｜2〜6万円）
   • 手作業加工をpandasに置換し、1/5時間で回るように

コピペ可：納品の骨組み（Excel自動化の例）

初学者向け解説付き。この例では、CSVの売上データを月単位に集計しExcelへ出力します。
さらに、Makefileで「一連実行」を自動化し、pytestで「壊れていないか」を最小限確認します。

1) メインスクリプト sales_monthly_report.py

import argparse
from pathlib import Path


import pandas as pd




def main():
# 1) 引数（入力CSVの場所と出力先）
p = argparse.ArgumentParser()
p.add_argument("--input", required=True, help="入力CSVのパス（date,sales列を想定）")
p.add_argument("--out", default="reports", help="出力フォルダ（既定: reports）")
args = p.parse_args()


# 2) 出力フォルダ作成
out = Path(args.out)
out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)


# 3) データ読み込み（dateを日時型に）
df = pd.read_csv(args.input, parse_dates=["date"]) # 例: 2025-01-15, 1200


# 4) 月（Year-Month）列を追加
df["ym"] = df["date"].dt.to_period("M").astype(str) # 例: 2025-01


# 5) 月単位に合計
monthly = df.groupby("ym", as_index=False)["sales"].sum()


# 6) Excelへ保存
out_file = out / "monthly.xlsx"
monthly.to_excel(out_file, index=False)
print(f"OK: {out_file}")




if __name__ == "__main__":
main()

コードの意図（要点）

• argparse：入力と出力の場所をコマンドラインから指定可能にして、再現性を高めます。
• parse_dates=["date"]：CSVのdate列を日付型として読み込み、月集計を正しく行えます。
• to_period("M")：日付から**年月（YYYY-MM）**だけを抽出し、集計キーにします。
• groupby：月ごとの売上合計を作成。
• to_excel：Excel納品にそのまま使える形で保存。

2) Makefile（一連実行の型）

狙い：make all でセットアップ→処理→エクスポートまでワンコマンドで実行可能に。
検収や引き継ぎがスムーズになります。

.PHONY: all init run export test


all: init run export


init:
python -m pip install -r requirements.txt


run:
python sales_monthly_report.py --input data/sales.csv --out reports


export:
python scripts/export_pdf.py # Excel→PDF化などの後処理を想定


test:
pytest -q

3) 最小テスト tests/test_dummy.py

狙い：壊れていないことを数字で担保。小さくてもテストがあると、修正時の安心感が段違いです。

import pandas as pd


def test_sum_sales():
df = pd.DataFrame({
"date": pd.to_datetime(["2025-01-01", "2025-01-15"]),
"sales": [100, 200],
})
assert df["sales"].sum() == 300

営業テンプレ集（提案文／ヒアリング／見積／SOW／変更管理／請求）

1) 提案文（コピペ可）

はじめまして。〇〇（Python/データ可視化）を担当する◯◯と申します。
【提案】
・CSV→Excel/PDF→メールまで自動化（デモ：https://◯◯）
・月次KPIダッシュボード（PNG/PDF納品）
【体制と品質】
・Git/pytest/Makefileで再現性を担保／納品後1週間の無償修正
【概算】
・初期3.5万円〜（要件確定後に確定見積）
よろしければ10分の要件ヒアリングをご用意します。よろしくお願いいたします。

2) 要件ヒアリング票

目的/KPI：
入力データ：形式/容量/更新頻度：
出力：Excel/PDF/メール/ダッシュボード：
納期/予算/セキュリティ：
合意外の追加対応範囲（有償/無償の基準）：

3) 見積テンプレ

4) SOW（作業範囲定義）

・入力CSV2種、出力はExcel1点+PDF1点、メール送信（文面固定）
・修正は納品後1週間以内×2回まで（軽微な不具合に限る）
・仕様追加（指標/図の追加・データ構造変更など）は別見積

5) 変更管理（差分契約）

・変更依頼はGoogle Docsで赤入れ→差分見積
・合意後に着手、納期は+2営業日

6) 請求書テンプレ

・着手金30%／検収後70%（小規模は後払いのみも可）
・支払：当月末締め翌月末払い

価格表（目安）とアップセル導線

単価の起点：時給3,500〜5,000円（実績/レビュー後は6,000〜8,000円）。
値上げの根拠：①納品スピード（再現性）②品質運用（テスト/CI）③意思決定支援（打ち手提案）。
アップセル：単発→月次保守（5,000〜20,000円/月）、週次レポ、運用教育（1h/5,000〜）。

KPIの回し方（毎週15分）

• トラッキング：提案件数／商談率／受注率／平均単価／稼働時間／月売上
• 基準：提案10/週、商談30%、受注20%、平均単価4万円、稼働月20h → 月売上8万円

リスクと対策

• 法務：スクレイピングは規約／API最優先。保存・再配布・機密に注意。
• セキュリティ：鍵やパスワードは環境変数／Secretsで管理。共有禁止。
• 炎上防止：SOWと変更管理を先に合意。チャットの要点は文章で残す。

失注あるある7選（回避ガイド）

1. 見本なし提案 → デモURL必須。
2. 要件を聞かない → ヒアリング票をテンプレ化。
3. “できます”だけ → 納品範囲と品質保証を明記。
4. 見積が丸め → 工程×時間×単価の分解。
5. 納期遅延 → 中間納品（試作）を48h以内に。
6. 修正無限 → 回数/期間を先に合意。
7. 感情論 → 数字（KPI/時間/単価）で会話。

スクール選びのコツ（伴走レビュー×質問初動）

初受注までを短縮したいなら、次の2点を重視：

• 伴走レビュー：業務を再現した課題／具体レビュー／Git運用の相談のしやすさ
• 質問初動：返信の速さ／時間帯の柔軟性（夜間・休日）

TechAcademy データサイエンスコース（受講料：174,600円～ ※更に割引あり）

Tech Academy：質問初動の速さ×時間帯の柔軟性。短時間運用で継続に強い。

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株式会社キカガク AI人材長期育成コース（受講料：237,600円~）

株式会社キカガク：業務再現型の課題と具体レビュー。Git/GitHub運用まで相談しやすい。

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読者タイプ別ルート（3パターン）

• 社会人（転職×副業併用）：週10hを副業6h/転職4hに配分。Git/pytest/CIで面接にも刺さる証跡化。
• 副業特化：商品A/B/Cから1つに絞って深掘り→テンプレ化→単価UP。
• 主婦/夫（在宅）：非同期SLAとアーカイブが強いスクール＋家族合意メモで時間を固定。

ACTIONS：今日やること（30分）

• 商品カタログを決めてデモ3本の見出しを作る。
• 提案文テンプレを自分用に修正して3件投げる。
• 要件ヒアリング票で実際に1件聞いてみる。
• GitHubに雛形をpush（README/Makefile/tests）。

【学習/稼働期間】2025/10/01〜2026/01/15（12週間）
【固定スロット】
- 朝活 6:00-6:30（月〜金）
- 夜活 22:00-23:00（火・金・日）
【約束】
- 緊急時は即中断OK、翌日振替
- 週1で進捗共有（15分）

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