Python副業の案件種類と相場：自動化/可視化/スクレイピング｜“納品の型×見積根拠×契約リスク”をひとまとめ

結論：副業で月3〜10万円を安定して作る最短ルートは、案件種類を絞り、納品の型で効率化し、見積の根拠を言語化することの3点でエス。

本記事では、Python副業の主要7カテゴリ（Excel/CSV自動化・定例レポート・Webスクレイピング・API連携・ダッシュボード可視化・データ整形ETL・RPA補助）を、相場レンジ、必要スキル、納品物テンプレ、見積式、リスク/法務まで“そのまま使える”形でまとめます。
価格表テンプレ/提案文/検収基準もコピペOKで付属。

>>【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
>>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
>>Webスクレイピングの法的リスクと安全運用｜“規約→同意→頻度→記録”でトラブルを回避する実務ガイド
>>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
>>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】
>>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
>>クラウドソーシング攻略：失注しないポートフォリオ——“検索性×再現性×成果指標”の三種の神器

よくあるつまずき（最初の3件で消耗しないために）

最初の数件で消耗してしまう理由は、だいたい下の3つに集約されます。

• 相場が分からず安売り：時給換算が1,000円台に落ちやすい。
• 納品の型がない：毎回ゼロから作り直し、遅延と品質ブレが発生。
• 契約の穴：著作権／再利用／個人情報が曖昧で炎上。

対策はシンプル。先に案件の定義×価格表×検収基準を決めておくこと。本記事のテンプレを丸ごと使ってOKです。

7つの案件カタログ（相場×型×検収基準）

相場は目安です。実際は要件の明確さ／データ品質／依存ツールで上下します。※税・手数料・ツール費は別。

1) Excel/CSV自動化（pandas/openpyxl/xlwings）

まずはここから始めるのが近道。
既存のExcelテンプレへの書き出しや定例集計は、効果が見えやすく継続に繋がります。

• 相場：3〜8万円／件（単発）｜月額2〜6万円（毎月更新）
• 典型要件：CSV → 列整形 → ピボット → 既存Excelテンプレ出力 → メール送付
• 納品物：main.py、config.yaml（列マッピング）、README.md、run.bat/.sh、logs/
• 検収基準：サンプル3本で完全一致。異常時は logs/error_*.log に詳細を出力。
• 見積り式（例）：(要件整理2h + 実装8h + テスト3h + ドキュメント2h) × 時給4,000円 = 60,000円

初心者向け補足：このカテゴリは「既存のExcel作業を自動で再現」がゴール。
まずは1ファイル入出力／列名固定の“ミニ要件”から着手すると失敗しにくいです。

ミニサンプル（CSV→Excel書き出し）

何をしているか：CSVの列名を統一 → 月単位に集計 → 既存Excelファイルの所定シートへ出力。

# 目的：CSVを読み込み、列名を揃え、ピボットしてExcelテンプレに書き出す
import pandas as pd


src = pd.read_csv("sales.csv")
src = src.rename(columns={"日付":"date", "部門":"dept", "売上":"sales"})
# 月別×部門で集計
pivot = src.assign(month=pd.to_datetime(src["date"]).dt.to_period("M")).pivot_table(
index="month", columns="dept", values="sales", aggfunc="sum"
)
# Excelテンプレに追記
with pd.ExcelWriter("report.xlsx", engine="openpyxl", mode="a", if_sheet_exists="replace") as w:
pivot.to_excel(w, sheet_name="Pivot")

2) 定例レポート自動化（メール/PDF配信）

グラフ3枚＋一言サマリのPDFを自動配信。運用に乗れば継続率が高いジャンルです。

• 相場：5〜12万円/件（初期）＋月額1〜3万円（運用）
• 典型要件：CSV/DB→加工→Matplotlib/Plotlyで図→report.pdf出力→メール送信
• 納品物：report.ipynb／generate_report.py／scheduler.md（Windowsタスク/cron）
• 検収基準：図3枚（推移/構成/分解）と結論1行を含むPDF、所要時間≤10分/回

ポイント：先に意思決定で使う指標を決めてから図を選ぶと、レポートが“刺さる”＆運用も続きます。

3) Webスクレイピング（requests/BeautifulSoup/Selenium）

差分取得や在庫/価格監視など、事務の置き換えに直結。ただし規約/個人情報への配慮は必須です。

• 相場：3〜10万円/サイト（静的）／10〜25万円/サイト（動的/ログイン/画像DL）
• 典型要件：一覧→詳細→CSV保存／差分取得／画像DL／簡易監視
• 納品物：crawler/（spiders/ parsers/）／robots_check.md／rate_limit.yaml
• 検収基準：対象URLの95%以上取得、重複率<1%、robots.txt順守

法務の要点：利用規約・個人情報・著作権（画像／テキスト）に注意。同意・頻度・ログ保全を運用に含めましょう。

4) API連携（SaaS/広告/GAなど）

• 相場：5〜15万円/連携（ETL）／+2〜5万円（リトライ/監視）
• 典型要件：API→JSON→pandas→DB/Google Sheets→メール通知
• 納品物：secrets_template.json／retry_policy.yaml／status_dashboard.md
• 検収基準：日次成功率≥99%、API制限に対するバックオフ実装

5) ダッシュボード可視化（Tableau/Power BI/Plotly/Dash）

• 相場：10〜30万円/件（初期）＋月額1〜5万円（運用/軽微改修）
• 典型要件：KPI定義→図選択→フィルタ/ドリルダウン→公開/権限設計
• 納品物：dashboard.twbx または dash_app/／kpi_definition.md
• 検収基準：KPI定義との一致、初期表示3秒以内、データ更新自動化

6) データ整形ETL（CSV→DB/BigQuery/SQLite）

• 相場：5〜20万円/件（初期）＋月額1〜3万円（運用）
• 典型要件：スキーマ設計→クリーニング→ロード→品質チェック
• 納品物：schema.sql／etl.py／quality_checks.md（欠損率/重複率）
• 検収基準：欠損率／重複率が設定閾値未満。再現手順どおりに再構築可能。

7) RPA補助（Python＋Selenium/pywinauto）

• 相場：5〜12万円/フロー（ブラウザ/デスクトップ操作）
• 典型要件：ログイン→定形操作→CSV出力→検証
• 納品物：flow_diagram.md／runner.py／failsafe.md
• 検収基準：成功率≥95%、再実行手順の明記

価格表テンプレ（コピペ可）

以下を自分の条件に合わせて編集し、案件ページや提案文に貼っておくと交渉がスムーズです。

# 価格表（目安）
- 企画・要件定義：4,000円/時（最小2h）
- 実装：4,000〜6,000円/時（難易度で変動）
- ドキュメント/教育：3,500円/時
- 月次運用：15,000円〜（監視/軽微改修込み）
- 緊急対応：通常単価×1.5（営業時間外）
**固定価格例**：
- Excel/CSV自動化ミニ：60,000円〜
- レポート自動化（PDF/メール）：80,000円〜
- スクレイピング（静的）：70,000円〜／（動的）：120,000円〜

見積の式（共通）
総額 = (要件定義h + 実装h + テストh + ドキュメントh) × 時給 + ツール費 + 予備10%

納品の型（誰でも運用できる再現性）

“引き継げる形”で渡すことが継続のカギ。以下のフォルダ構成とREADME雛形をベースにすれば、保守も楽になります。

project_root/
  README.md         # 目的/使い方/検収基準
  config.yaml       # 入出力パス/列マッピング/閾値
  main.py           # エントリポイント
  requirements.txt  # 依存
  logs/             # 実行ログ
  samples/          # 入力サンプル/出力サンプル
  tests/            # 最小pytest（2〜3本）
  scheduler.md      # 予約実行の手順（Windowsタスク/cron）

# README雛形（抜粋）
## 目的
## 使い方
- `python -m pip install -r requirements.txt`
- `python main.py --config config.yaml`
## 検収基準
- サンプル3本で判定一致、エラーはlogs/に出力
## 制約／注意
- 個人情報は含めない／APIキーの保護

契約・法務・セキュリティ（要点だけ）

• 契約書：成果物の著作権/ソース再利用範囲、再委託可否、検収/支払サイト、秘密保持を明記。
• 個人情報：匿名化/マスキング、持ち出し禁止、アクセス権限は最小。
• スクレイピング：規約/robots.txt、利用目的、画像/テキストの著作権。
• 成果の使用許諾：ポートフォリオ公開の可否（匿名/ダミーデータ化）。

提案文テンプレ（初回接触｜約300字）

最初は“ミニ構成＋短納期”で信頼を得るのがコツ。
以下をコピペ→要件に合わせて3行だけ調整すればOKです。

ご担当者様
○○（データ可視化/自動化）を担当している◯◯と申します。CSV→Excelレポートの自動化とWebスクレイピングで計50件以上の実績があります。以下の“最小構成”で2週間以内の試作が可能です。
・入出力の定義（config.yaml）
・エラーログ/再実行の手順（README）
・検収用サンプル3本
まずは固定価格60,000円のミニ版で、合意いただければ月次運用へ拡張できます。要件をお聞きできれば24h以内に見積をお戻しします。

検収基準テンプレ（合意書に転記）

- 入力：提供CSV/URL/API（再現可能）
- 出力：Excelテンプレ/PDF/DBテーブル
- 精度：サンプル3本で一致、差分は再現可能なログを提示
- 成功率：運用時の日次ジョブ成功率≥99%
- 変更管理：Issueで申請→影響見積→合意後に実装

トラブル回避：よくある失敗と予防策

• スコープ肥大：仕様追加は別見積。change_request.mdで合意。
• データ品質不足：品質チェック表（欠損/重複/異常）を初回に提出。
• 環境差異：Pythonバージョン/依存を固定（requirements.txt）。
• 属人化：README/ログ/サンプルで運用引き継ぎ可能に。

単価を上げる打ち手（成果で語る）

• “結果”で語る：作業時間-50分/回や欠品率-1.0ptなど成果指標を実績化。
• 定額運用に切替：月額1.5〜5万円で軽微改修＋監視をパッケージ化。
• 改善提案：ダッシュボード化、A/B運用、API連携のアップセル表を添付。

読者タイプ別“最初の1本”

• 社会人（転職狙い）：sales_daily_report.py（CSV→Excel／PDF）→ レポート自動化をポートフォリオ化。
• 副業目的（収益化）：スクレイピング＋Google Sheetsで在庫／価格監視。
• 在宅中心：API → PDF の非同期ジョブ（夜間実行）で時間を固定。

学習/伴走サービス（まずは体験から）

質問初動とレビューが速い環境は、納品の型の習得が早い。
迷ったら無料カウンセリング/体験で基準を数字で確認しましょう。

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今日決める3つ（ここまで読んだら行動）

1. 得意カテゴリを1つに絞る（自動化/スクレイピング/可視化）。
2. 価格表と検収基準をコピペして自分版に編集。
3. 提案文テンプレで3件に打診（クラウドソーシング/社内）。

14日で初案件まで（実行表）

Day1-2：価格表/検収基準/READMEテンプレを整備
Day3-5：PF最小（CSV→Excel/PDF）を公開（GitHub/動画5分）
Day6-7：提案文送付10件（3件にカスタム）
Day8-9：ヒアリング→SOW（範囲/成果物/検収）を合意
Day10-12：実装/テスト/ドキュメント
Day13：検収→修正→納品
Day14：運用提案（定額プラン）

次に読むべき記事（内部リンク）