在宅でできるPython仕事10選：安全に始めるポイント｜小さく始めて、確実に継続する案件設計

01｜Excel定例の自動化（ETL→Excel→PDF）

現場で一番ニーズが多い“時間削減案件”。まずはここから。

• 目安：初期6〜12万円／運用1.5〜5万円/月
• スキル：pandas/openpyxl、CLI、タスクスケジューラ
• 納品：main.py、config.yaml、report_template.xlsx、README、scheduler.md
• 検収：サンプル3本一致、処理≤10分、ログ記録
• 安全：社外データ持ち出し禁止、PIIは非取得

やることイメージ：

1. main.pyでETL→Excel→PDFの自動生成。
2. config.yamlで入出力パスや日付を切り替え。
3. タスクスケジューラで毎週自動実行。

最小コード例（何をしているか）：

# 目的: CSVから集計し、Excelに書き出してPDF化する最小フロー
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook


# 1) 読み込みと集計
sales = pd.read_csv("data/sales.csv")
by_day = sales.groupby("date")["amount"].sum().reset_index()


# 2) Excelテンプレに貼り付け
wb = load_workbook("report_template.xlsx")
ws = wb["Summary"]
for i, row in by_day.iterrows():
ws.cell(row=i+2, column=1, value=row["date"]) # 日付
ws.cell(row=i+2, column=2, value=row["amount"]) # 合計
wb.save("report.xlsx")


# 3) PDF化（WindowsならExcel COM、Mac/Linuxは印刷PDF等を使用）
# -> 手順書にPDF化手順を明記し、実行ログを残す

上は“流れの理解”のための最小例。実務では入出力チェックやログ、例外処理を追加します。

02｜週次KPIレポート自動配信（Matplotlib/Tableau）

「図3点＋結論1行」の読みやすいPDFを定期配信。

• 目安：初期8〜18万円／運用1.5〜5万円/月
• スキル：Matplotlib/Tableau、メール送信、PDF整形
• 納品：PDF1本（図3点＋結論1行）、Tableauダッシュボード
• 検収：PDF生成≤3分、KPI定義一致、図の禁じ手なし
• 安全：社内権限の最小化、配信リスト厳格管理

設計のコツ：図は「推移・分解・構成」の3点＋結論1行。メール件名に結論を先出し。

03｜Webスクレイピング（価格/在庫の変更検知：API優先）

“差分検知×通知”は継続化しやすい。ただし法務順守が最優先。

• 目安：初期7〜15万円／運用1〜4万円/月
• スキル：requests/BS4、差分取得、レート制御
• 納品：fetch.py（UA/429停止/差分）、compliance.md（規約/robots履歴）
• 検収：対象95%+、重複<1%、429/403で停止
• 安全：規約/robots順守、CAPTCHA回避NG、PII非取得

差分検知の最小イメージ：

# 目的: 取得した価格が前回と変わったら通知する
import requests, json
from bs4 import BeautifulSoup


url = "https://example.com/item"
ua = {"User-Agent": "YourApp/1.0"}
html = requests.get(url, headers=ua, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
price = soup.select_one(".price").text


prev = json.load(open("prev.json")) if os.path.exists("prev.json") else {}
if prev.get(url) != price:
# 通知処理（Slack等）
print("価格が更新されました", price)
prev[url] = price
json.dump(prev, open("prev.json", "w"))

実務ではアクセス頻度・停止条件（429/403）・記録をcompliance.mdで明文化。

04｜SaaS API連携（Slack/Spreadsheet/Notionなど）

• 目安：初期8〜16万円／運用1〜3万円/月
• スキル：API認証、リトライ/バックオフ、ジョブ監視
• 納品：etl.py、secrets_template.json、README
• 検収：成功率≥99%、障害通知、レート制御
• 安全：キーは.env、最小権限スコープ

05｜データ整形/品質ダッシュボード（欠損/重複監視）

• 目安：初期8〜18万円／運用1〜2万円/月
• スキル：pandas/Great Expectations等、可視化
• 納品：品質レポート、quality_checks.md
• 検収：閾値ルール通過、失敗時の通知
• 安全：PIIフィルタ、ログに個人情報を残さない

06｜需要予測ミニ（ARIMA→LightGBM）レポート

• 目安：初期10〜25万円／運用1〜3万円/月
• スキル：時系列前処理、ベースモデル、過学習対策
• 納品：予測PDF、再現ノートブック、requirements.txt
• 検収：期間外CV、MAPE/SMAPE基準、ベースライン比較
• 安全：過去データの匿名化、外部持ち出し禁止

07｜RPA補助スクリプト（手作業のクリック削減）

• 目安：初期7〜14万円
• スキル：pywinauto/Selenium（規約順守）、例外/リトライ
• 納品：操作スクリプト、failsafe.md（停止/再実行手順）
• 検収：手順書どおり成功率≥95%
• 安全：ヘッドレス検知回避等は実施しない、社内規定遵守

08｜異常検知/アラート（売上/在庫/アクセス）

• 目安：初期8〜16万円／運用1〜3万円/月
• スキル：統計的閾値、分布ドリフト、通知（Slack/メール）
• 納品：アラート設計書、monitor.py、SLAカード
• 検収：再現テスト、偽陽性/偽陰性の目安合意
• 安全：通知権限/宛先の限定、アラート疲れ対策

09｜社内ミニAPI/ツール（FastAPI/Streamlit）

• 目安：初期10〜25万円
• スキル：FastAPI/Streamlit、簡易認証、Docker
• 納品：app.py、Dockerfile、README、Makefile
• 検収：起動≤3秒、基本フロー完了、簡易負荷テスト通過
• 安全：社内ネットワーク限定、秘密情報は環境変数

10｜DB整備（SQLite→BigQuery/Cloud移行の下ごしらえ）

• 目安：初期8〜18万円
• スキル：SQL/SQLite、スキーマ設計、ETL
• 納品：スキーマ、load.py、移行手順書
• 検収：件数一致/指標一致、テストデータで再現
• 安全：サンプルは匿名化、権限は読み取り最小