提案は送っているのに、なかなか返信が来ない…？
その原因は「スキル不足」ではなく見せ方の再現性にあります。
クライアントは一覧を5秒で判断します。そこで以下の3点が一目で伝われば、返信・受注は伸びます。
再現性：README・デモ動画・サンプル・テストまで一式
検索性：見つかるタイトル／タグ／英語併記
成果指標：数字で語る Before→After
この記事で身に付く力
- 検索で“見つかる”タイトル/タグ設計
- 数字で刺さる成果の見せ方（Before→After）
- 誰でも再現できるREADME/動画/テストの型
- 7分野×ポートフォリオ雛形の使い分け
まず結論：受注率を上げる“三種の神器”
検索性 × 成果指標 × 再現性
検索性 × 成果指標 × 再現性
-
-
検索性：タイトルを用途｜技術｜成果で三分割。英語併記＋関連タグ最適化。
-
成果指標：必ず数字で（例：
60→10分、成功率≥99%）。 -
再現性：README／デモ動画／サンプルデータ／テスト（
pytest）を揃える。一覧表示で上記3点が一撃で理解できると、返信率は目に見えて変わります。
-
運営者メモ（ふみとの実体験）
大手でのデータ/マーケ実務10年、副業含め100件以上の伴走をしてきました。
案件ログを見直すと、タイトル三分割＋90秒デモ追加＋検収基準の明記だけで、次の募集で返信率2.1倍になった例が複数あります。数字と手順の「見える化」は、それだけで強い武器です。
よくある失注パターンと対策
- 検索に出ない：用途名・技術名・成果がタイトルに無い／タグがバラバラ。
- 対策：三分割タイトル＋英語併記。タグを用途・技術・運用で体系化。
- 成果が曖昧：「できました」で終わり。所要時間や改善幅が無い。
- 対策：Before→Afterを数値で。例：
60→10分（-83%）。
- 対策：Before→Afterを数値で。例：
- 再現できない：README・動画が無い。
- 対策：入出力→操作→結果→検収を90秒動画＋5分版で用意。
ポートフォリオの情報設計テンプレ（1プロジェクト＝7点セット）
以下をコピペ置換すれば、そのまま“受注仕様”に整います。
1. タイトル：用途｜技術｜成果
例）Excel月次レポート自動化｜Python+pandas｜作業60→10分
2. サマリ（100〜150字）：課題→解決→成果（数値）
3. デモ動画（5分/90秒）：入出力→操作→結果（図3点＋結論1行）
4. README：目的/KPI、使い方、検収基準、制約
5. 再現手順：`make all` or VSCode「All」タスク
6. サンプル：入力CSV3本／出力PDF1本
7. テスト：`pytest` 2〜3本（入出力一致、実行時間）ワンポイント：make all が難しければ、python main.py --config config.yaml を README に明記。初学者にも再現可能に。
README雛形（日本語/英語サマリ）
# Excel月次レポート自動化（60→10分）
## 課題
- 会議前の集計/整形で60分かかっていた
## 解決
- pandasでETL→Excelテンプレ→PDF自動保存
## 成果（Before→After）
- 所要 60分→10分、エラー率 -100%（ログ化）
## 使い方
- `pip-sync requirements.txt`
- `python main.py --config config.yaml`
## 検収基準
- サンプル3本で一致、処理≤10分、`logs/`出力あり
## 制約/注意
- 個人情報なし、APIキーは環境変数
### English Summary
* Problem: Manual Excel reporting (60min each)
* Solution: Python ETL → Excel template → PDF auto-export
* Outcome: 60→10min, zero manual errors (logged)補足：コマンドはそのままコピペ実行できる形で書くのが親切です。
案件別ポートフォリオ・テンプレ（7種／コピペ可）
すべて「図3点＋結論1行／検収／見積根拠」付き。置換するだけでOKです。
1) Excel／CSV 自動化
- タイトル：
Excel月次レポート自動化｜Python+pandas｜60→10分 - 成果：所要 -50分/回、エラーゼロ（ログ化）
- 検収：サンプル3本一致、処理≤10分
- 動画：CSV投入 → PDF自動生成 → メール送信（1分デモ）
2) 定例レポート（PDF／メール配信）
- タイトル：
週次KPIレポート｜Matplotlib+cron｜図3点+結論1行 - 成果：会議準備 -80%
- 検収：PDF生成≤3分、図の禁じ手なし
3) Webスクレイピング（安全運用）
- タイトル：
価格監視｜Requests+BS4｜重複<1%/対象95%+ - 成果：変更検知の平均遅延 -70%
- 検収：robots順守、429/403で停止、差分取得
4) API 連携 ETL
- タイトル：
SaaS API→Sheets 日次ETL｜成功率≥99% - 成果：手入力ゼロ、監視通知で障害 -50%
- 検収：バックオフ／リトライ、
secrets_template.json
5) ダッシュボード可視化
- タイトル：
KPIダッシュボード｜Tableau/Dash｜初期表示≤3秒 - 成果：意思決定時間 -30%
- 検収：KPI定義一致、図3点＋結論1行、アクセス権限設計
6) データ整形 ETL（DB／BigQuery／SQLite）
- タイトル：
CSV→DB ETL｜品質チェック（欠損/重複閾値） - 成果：品質指標の可視化、バッチ成功率≥99%
- 検収：
quality_checks.md、再現手順
7) RPA 補助（ブラウザ／デスクトップ）
- タイトル：
RPA補助フロー｜Selenium/pywinauto｜成功率≥95% - 成果：クリック数 -70%、所要 -40分/回
- 検収：
failsafe.md、再実行手順
5分で“案件に合わせる”カスタマイズ術
- 列名の置換：サンプルデータの列名を先方用語に（
config.yamlで外出し）。 - 動画の差し替え：1スライドだけロゴ・業界名を汎用表現に。
- 検収基準の翻訳：先方のSLA語（成功率／応答SLA）に言い換え。
検索に強くするタグ/キーワード運用
- 三分割タイトル例：
スクレイピング価格監視｜Python+Requests｜重複<1%/対象95%+ - タグ例：
python, pandas, matplotlib, tableau, automation, scraping, api, dashboard, remote, async, jst, pytest, ci - 英語併記：プロフィールとREADMEに
remote,async,Data Analyst,JSTを追加。 - 別名併記：
Excel自動化=excel automation、定例レポート=scheduled pdf report
目的（用途）／手段（技術）／運用（環境・SLA）の3層タグで整理すると検索ヒットが安定します。
失注→受注に変えた改善ログ（そのまま使える）
# Loss→Win Log
案件：週次PDF自動化（失注）
Loss原因：成果の数字が弱い／動画なし
改善：Before→Afterを明記（60→10分）、5分デモ追加、検収チェックリスト記載
結果：次案件で返信率 2.1倍、受注1件ABテスト例
- 件名：
[試作可] 週次レポート自動生成（60→10分）vs[ご提案] PDF自動化→ 前者CV +38% - 冒頭1行：
結論：60→10分を先頭に → 返信 +21%
安全運用（匿名化/権利/クレデンシャル）
- 匿名化：実案件はダミーデータ化・個人情報非掲載
- 第三者素材：図表/アイコン/フォントのライセンスをREADMEに記載
- OSS義務：
THIRD_PARTY_LICENSES.txtを同梱 - APIキー：
.envで管理、リポジトリに含めない
参考：見積り・契約・著作権の基本は別記事で体系化しておくと安心。
PFの“開き方”：テンプレリポジトリ＋自動整形
- Template Repository を使い、新規PFを即複製。
pre-commit（Black／Ruff／isort）で「保存＝整う」運用。- VSCode の 「All」タスク で
Format → Lint → Testを一括実行。
新規PF作成→最低限の整形→テストまで10分で回る作業線を作る。
見せ方強化：スクショ/動画/図の“型”
- スクショ：
Before/Afterの対比を1枚に - 動画：
目的→入力→操作→結果→検収の90秒版＋5分版 - 図：推移/分解/構成の3点セット＋結論1行
プロフィール最適化（5分で完了）
ヘッダ：Excel自動化/可視化/スクレイピング｜60→10分｜成功率≥99%
サマリ：実務10年。ETL／ダッシュボード／レポート自動化が得意。図3点＋結論1行で意思決定を支援。非同期SLA（一次24h／解決48h）。
キーワード：python, pandas, matplotlib, tableau, automation, scraping, api, dashboard, pytest, ci, remote, async
稼働/連絡：Asia/Tokyo、朝活／夜活対応。録画・議事テンプレあり。評価ダッシュボード（自分用KPI）
- 応募→返信率、返信→面談率、面談→受注率、受注→継続率
- PFビュー数、動画再生率、PDF DL 数
- 1案件あたり所要（前処理／実装／検収／ドキュメント）
ダッシュボードは自分の改善サイクル。数字で“詰まり”を特定して一箇所ずつ直す。
まとめ：数字と手順を“見える化”すれば勝てる
スキルの多さより、伝わる設計が受注を決めます。
三分割タイトル、Before→After、README＋動画＋テストの三種の神器をテンプレで揃え、5秒判定で勝ちにいきましょう。
レビュー文化ある伴走で“受注PF”を仕上げる
差し戻しが具体的な伴走ほど、PFは早く“受注仕様”に到達します。無料カウンセリング/体験で、KPI/検収のレビューや動画フィードバックの有無を数値で確認し、三種の神器を一気に整えましょう。
TechAcademy データサイエンスコース（受講料：174,600円～ ※更に割引あり）
株式会社キカガク AI人材長期育成コース（受講料：237,600円~）
この記事から次に読むべきもの（内部リンク）
-
-
初案件はこの一通で決まる｜返信率を上げる提案文テンプレ45選【コピペ可／検収基準・見積り付き】
初案件の提案、何を書けば“選ばれる”の？ 長文は読まれないし、自己PRだけだと響かない…今すぐ使える“型”が欲しい！ 提案は自己紹介ではなく、「相手のKPIを上げる約束」です。 本記事では、現場で磨い ...
-
-
見積り・契約・著作権：トラブルを避ける基本知識｜“スコープ×検収×知財”を先に決める
※本記事は一般的な情報提供であり、法律相談ではありません。個別の案件は専門家へご相談ください。 副業やフリーランスのPython案件、なぜ揉めてしまうの？ 結論：揉める原因は ①要件の曖昧さ ②検収基 ...
-
-
データ可視化レポート納品の型：Tableau/Matplotlib｜“図3点＋結論1行＋運用”で伝わる・続く・刺さる
結論：レポートは「データ→図」ではなく「意思決定→図」の順で設計します。最短で伝わり、運用で“使い続けられる”型は次の4点です。 迷ったら「結論→推移→分解→構成→打ち手→運用」。これで会議は10分で ...
-
-
作業時間を半減する環境構築：VSCode/タスクランナー｜“保存で整う・ワンキーで回る”仕組み化テンプレ
副業でも本業でも、作業時間の半分は『環境と段取り』で削れます。 本記事は、次の4点を“コピペで導入できる”形で提供します。 対象読者：Pythonでデータ分析や自動化を行う初〜中級者。VSCodeを日 ...
-
-
単発を“毎月継続契約”に変える｜週次10分レポートと改善バックログの型
単発納品を“毎月の継続契約（リテイナー）”に変えたい。結局、何から整えればいい？ 毎週のレポート会って長くなりがち…。10分で意思決定まで持っていくコツは？ 結論：リテイナー化の鍵は ①意思決定に直結 ...
-
-
【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。 この記事で身に ...
最近のコメント