Barney_Tech Blog

非プログラマの自己研鑽日記

【体験談】エンジニアがLancersを使って収入を得る方法

家にいながら仕事や副業ができる「ランサーズ」は、会社員から主婦まで人気のあるクラウドソーシングサイトです。

一歩勇気を出して副業を始める人は増えているようですが、同時に全く稼げずに退散してしまう初心者も増えています。

この記事では「登録後に何を始めれば良いか」や「クラウドソーシング初心者がどうやったら稼げるようになるか」といった初心者によくある疑問や流れを解説した内容になっています。

クラウドソーシングを初めて収入を得られるようになった筆者の経験をもとにした体験談となっています。

 

対象の読者

  • Lancersに興味があるエンジニアの人
  • Lancersには登録済みだが提案が通らないエンジニアの人

ライターなどエンジニア以外の人は対象外としています。

ぶっちゃけ調べるとライターなんかは玉石混合ですが、記事がたくさん出ているのでそちらを参照してください。

当方はあくまでエンジニア向けとなっています。

筆者のプロフィール

筆者は外資系の事業会社でITチームに所属する会社員で副業としてランサーズを始めました。

プログラミングについては少しかじった程度でTwitterにいるつよつよエンジニアでは全くないです。

特にプログラミングに関しては何とか物にできる程度で複雑なものは実装できません。

現在は月に大体50,000円から100,000円程度を4ヶ月連続で達成している程度です。

専業でやられている方の中にはもっと稼げている人はたくさんいると思いますが、副業なので現実的ではないです。

システム開発やデザインから入れる方なら普通に200,000円、300,000円と狙っていけるのだと思います。

ただ、最近は提案をしなくとも直接クライアントの方からメッセージをいただく機会が増えてきました。

 

Lancersで最初にやったこと

右も左もわからないのでとりあえず、セミナーに参加しました。

特に『ランサーズブートキャンプ』は参加してよかったセミナーの1つです。

hosting.lancers.jp

費用は15,000円しますが、ある意味受けてよかった点が結構あります。

特に「現役の稼げているLancersと繋がれたこと」が非常に大きいです。

Lancersの運営とパイプがあり講師を任されている人が登壇し数ヶ月にわたり稼ぐためのコツを教えてくれます。

正直、既に収入を得られている人には必要のないのですが何故か受注できないみたいな人はきっと答えがあります。

 

次にやったこととして以下、ざっくり羅列させていただきます。

まずはランク上げです。

ランクがないユーザでは幾ら提案したところでクライアントの目に映ることはありません。

レギュラーランク以上の提案のみクライアント側で表示されます。

プロフィールを埋めたり本人認証をするなど、受注せずともなれるのがレギュラーランクなので一気に駆け上がりましょう。

 

プロフィール作成は狭い領域で記載するのが良いです。

例えば、「エンジニアです」と漠然と書くよりも「WEB制作が得意なエンジニアです」と記載してようやく50点です。

「HTMLとCSSを使ったコーディングが1枚○日でX円でできます」くらいまで具体的に記載していった方がクライアントからの問い合わせ率が高くなりました。

クライアントにこの人は何がどのくらいでいくらで出来るのか、といったことをイメージさせると自分の予算や納期と勝手に照らし合わせてくれるので無駄がなくなります。

 

ポートフォリオ作成も有効です。

WEB制作ではペライチでも良いので何かしらサイトを作っておくと良いです。

実際の案件を見てもポートフォリオの提出が必須なプロジェクトをよく見かけます。

BEMなどで記載するコードの観点もそうですが、デザイン性が大事なように思います。

複数作れるのであれば「飲食店」、「美容院・サロン」、「コーポレートサイト」辺りは押さえておくと幅が広がるかなと思います。

私の場合は面倒だったので5,000円くらいで発注かけてポートフォリオを作ってしまいました。(ここまでで20,000円近く投資しているけど気にしない)

 

ここまでが準備の段階です。

ここからは提案活動の段階です。

私の場合はテンプレートに以下の内容を盛り込みました。

  • 何故提案したか
  • 職務経歴(隠せるところは隠しています)
  • 実績
  • 得意な言語

特に「何故提案したか」を盛り込むと当選率が飛躍的に上がりました。

例えば以前、従事したペットサロンのHP作成では「私も犬を飼っていて、サロンに行った後に犬が喜んでくれて私も嬉しかったので○○様(クライアント名)のサロンでの体験をより知ってもらうためにお手伝いがしたい」という内容を盛り込みました。

共通点や依頼文で共感したポイントなどを添えるだけで、きちんと読んでいると相手に伝わるので他の提案者よりも差をつけることができます。

 

それでも受注できない方向け

ここまでやったけど、出来ないよと言われてしまうと私としても悲しいので以下、本当は教えたくないですがやったことを記載していきます。

まずは「本名表示」と「本人アイコン」です。

相手が個人の可能性もありますが、大半がやはり法人や個人事業主の方々です。

特に実績もなくてあだ名の人に仕事を任せたいとは人は思いません。

ここは最初の受注ができるまでの我慢だと思ってやった方が良いです。

私は特に隠したいことがなかったので本名表示+本人アイコンでした。

 

次に意識したこととしては「提案までの速さ」です。

これはあるあるですが、まともな文章で提案が1件目に来たらとりあえず問い合わせしてみよう、となるわけです。

特に提案文に「メッセージで案件詳細をお打ち合わせさせてください。」という内容を添えておくだけで、すぐに返信がきます。

即レスは仕事でも大事なことなのでわかっているとは思いますが問い合わせが来たらとにかく早く返信してください。

ビデオ付きのミーティングもおすすめです。

承諾が得られればクロージングまでガッツリと持っていける可能性が飛躍的に上がります。

 

また、案件の種類として「サーバー移管」あたりもおすすめです。

単価はWEB制作には劣りますが、比較的受注しやすいジャンルだと思っています。

作業内容自体も簡単なので、わからなくても調べながらできると思います。

コーディングやデザイン案件に比べて何故か、人気がないジャンルです。

人それぞれなのかもしれませんが、私はコーディングよりも作業は楽だと感じてしまうので、おすすめしています。

 

受注のためにやってはいけないこと

何といっても「無理な納期を設定すること」です。

一度、評価が星5未満になるとシルバーランクになるのが意外と大変です。

評価の星4で5回に1回まで、それ星1に関しては20回に1回までです。

全19案件中18回も評価5を貰っていてもブロンズランクです。

自分のできない技術や納期を無理に取る必要は長期的に損になるので絶対にやめましょう。

 

次に「クライアントは選びましょう」です。

人間誰しも好き嫌いはあると思いますが、特に癖のありそうなクライアントの案件は絶対に引き受けないようにした方が吉です。

当選しても注文を請けるかどうかは当選後に選択できるようになっているので、必ず当選後に相手のプロフィールを見て評価の欄を見ましょう。

また、これは完全に私の感覚になりますが「メッセージが粗い」人も避けるのが妥当です。

理由は「スコープが曖昧」だったり「コミュニケーションコストが高い」からです。

見分け方としてはチャットのような形でメッセージを使ったり受け答えが曖昧だったり、やけに上からだったりと色々とあります。

興味があればDMください。

 

最後は出来ればですが「極端に安い値段で請ける」ことはやめましょう

理由は「実績として残る」からです。

厳密な金額は出ませんが、レンジでプロフィールに記載されてしまいます。

この人はこの値段で請けてくれたのだから、もっと安くできるな。とクライアントに思われてしまい思わぬ形で交渉を受けることがあります。

確かに最初の実績作りでタダでも良いから引受けてランクを上にあげたい、と思うかもしれませんが我々は技術屋です。

絶対に自分の技術を安売りしてはいけません。

 

直接依頼を受けるためにしたこと

実績がつき始めると、自分のプロフィールに発注者が訪問していただけたりします。

私は案件で関わっている方以外がプロフィールに訪問していただいたら必ず、その方のプロフィールを見るようにしています。

半分くらいの確率でプロフィールを作成していただいているので中身を見てみましょう。

過去に募集した案件を見るのも有効です。

自分のスキルセットと近かったり、力になれそうだなと感じた場合は即座に営業メッセージを送りました。

営業メッセージでは以下のことを記載しました。

  • 訪問のお礼
  • プロフィールに共感したこと
  • 自分のスキルセット
  • 稼働状況
  • 案件依頼のお願い

案件依頼のお願いと言っても「何か私に手伝えることがございましたら、何なりとお申し付けください。ご相談も乗らせてください。」などのシンプルなものです。

そうすると20%くらいの確率で困っていることを相談してきてくれたりします。

その後は文面や依頼内容を見て自分にできるかどうかの判断をすれば良いです。

直接依頼はやはり単価が高く、内容も美味しいものが多いです。

参考程度に私の場合は同じ内容でも公募されているものに比べて20,000円から最大100,000円ほど単価が違いました。

まとめ

以上、クラウドソーシング初心者の私が定期的に収入を得られるまでにやったことです。

丁寧に、誠実に対応することに気をつけていれば50,000円程度の収入を得るのは案外難しい話ではありません。

ただし、このお客さんちょっと話通じないなと思ったり、金額や納期が自分の思っているものと違う場合は必ず断りましょう。

時間はかかりますが実績と評価が伴えば必ず良い案件に巡り会えます。

Lancersは実は単価が安いと言われがちですが、直接依頼は高単価でかつ良い案件も多い印象です。

地道に一歩ずつ頑張っていきましょう!

 

知識0からG検定に合格した勉強方法

以前、受験したG検定について忘れないうちに記録に残したいと思い執筆いたします。

今後受験する誰かの参考になればと思っています!

 

概要

2020年11月7日(土)に開催された第3回目のG検定を受験した際の備忘録として記載していきます。

私でも知識0から一発合格できたので勉強方法さえ間違えなければ合格はそこまで難しくないなという印象です。

 

G検定は自宅で受験ができてカンペを見ながら受けていいという寛大な試験です!

とは言っても、約200問を120分で解いていかなければいけないため1問ずつ調べていると全く時間が足りなくってしまいます。

合格最低点や正答率のボーダーは公開されていませんが体感で6割から7割ほど正解していると合格している印象です。

 

計算が必要な問題もあるため、如何に暗記できる問題を早く解いて落ち着いて計算問題を解けるかが勝負の分かれ目です。

特に、歴史上の人物やディープラーニングの手法については暗記していればすぐに解けてしまうので、こういった簡単な問題をどれだけ漏らさず回答できるかが重要です。

試験内容

受験日 2020年11月7日(土)

受験料 12,000円(学生は5,000円)

問題数 191問(多岐選択式)

※通常は220問程度

試験形式 オンライン(CBT, 自宅受験)

出題範囲 シラバスより出題

www.jdla.org

結果通知日 2020年11月18日(水)頃

受験をおすすめする人

などが個人的に該当するかなと思います。

 

もう既に実装まで出来たり、CS系の職種に就いている方などは簡単かなと思います。

試験難易度もそこまで高くないので気軽に1ヶ月間で1日1〜1.5時間程度確保できるのであれば選択肢に入ってくるかなと思います。

2020年第3回の合格率と出題傾向

公式サイトを見ると問題数は220問程度と書かれていますが、2020年第3回は191問でした。

問題数がこれまでより30問近く少なかったから難易度は時間制約には余裕があった回でしたが、合格者数を見ると60%を切っており出題難易度としては難しい回だったようです。

ledge.ai

とはいえ半数以上が合格しており、しっかりと対策をすれば問題なく合格することができます。 

厳密に書くことは出来ませんが、2020年第3回は法律に重きがあったと振り返ったときに思いました。

この回の近辺にディープフェイクの問題がネットで騒がれている時期であり、筆者はこれは試験に出てくるだろうなと考えておりました。

 

jp.techcrunch.com

G検定は世相をよく反映した問題がよく出題されるので、AIや機械学習といった分野で最新のトピックをおさらいしておくと良いかもしれません。

試験合格の戦略

筆者は文系の学部卒でIT企業に入社したので特に前提知識があったわけではないです。

ただ会社の案件で必要になりそうだったので取得したといった形でした。

※結局使わなかったですが…

受験まで1ヶ月をちょうど切ったところで勉強を開始し、土日は用事で全て埋まっていたため、行き帰りの電車の約1時間とお昼休憩約30分をひたすら20日程度続けただけです。

試験5日前くらいから3時間ずつ寝る間を惜しんで勉強していました。

当時は6時に電車に乗り帰りが21時を過ぎていたので本当に辛かったです。

合計としては45時間程度の勉強時間となりました。

 

悪条件かつ初心者であったため抽象から具体を意識するように勉強していきました。

特に読み物から練習問題という手順で行いました。

前日は特に早く寝て、当日は何も考えずリラックスした状態で受けることが大事だと思います。

当日の数時間焦ってやったところで点数はそこまで変わらないというのが私の見解です。

使用した教材

まず初めに手に取ったのが『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』という本です。

www.amazon.co.jp

この本は一般的な試験対策本と違い専門用語が羅列されていません。

その点、試験の点数に直結する本ではないのですが私のような初心者には平易な言葉でわかりやすく文にまとまっている方が最終的な理解度が高くなると考え読みました。

結果として、この後にテキストを読むことになりましたが出てきたなと感じる用語も多く基盤作りには最適な書籍だと思われます。

ただ、最新の動向としては少し古くなりつつあるものもあるので読了後のアップデートは欠かせません。

 

次に読んだものとしては定番ですが『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版』です。俗にいう白本です。

※私が受験した時は初版でした。

www.amazon.co.jp

レビューを見ると情報が散見されていたり読みづらいというものがありますが、私に言わせると読むまでの知識武装の導入が足りていないと思っております。

その点、上記で示した『人工知能は人間を超えるか』を導入で読んでおくとすんなりと入ってくると思います。

このテキストは多くて2周ほどで良いと思います。

わからない単語や用語は繰り返し読んでいかないと奥の章になるにつれて前章の知識を応用したりするので、よくある試験対策のわからない用語はすっ飛ばすといったことはお勧めできません。

骨まで染み込ませるイメージで1つ1つ丁寧に味わっていくことが大事だと思います。

私は2周ほどで終わりましたが、丁寧に読んでいったので結構時間を取られました。

 

最後に練習としてやったのが『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版』です。俗にいう黒本です。

※こちらも筆者が受験時には初版でした。

book.impress.co.jp

受験1週間前から着手しました。

白本で徹底的に理解を深めた後に5周か6周ほどやりました。

この周回は自信のない問題+間違えた問題という計算なので全ての問題を都度繰り返しといていたわけではありません。

 

加えて、TwitterやニュースなどでAIやディープラーニングの最新の動向を抑えておくことや時間が余ればAI白書を読むことをお勧めします。

www.ipa.go.jp

勉強方法

正攻法としては過去問を解いてから、問題集を繰り返し、テキストはリファレンスの代わりにする。といったものが挙げられるかと思います。

しかしながら、私の場合は意味を理解してどういう時に何が必要なのかしっかり理解したい人間なので文章でまず体型的に理解して、用語と意味、用途を理解する。

その上で試験対策として問題になれるといった手順を踏みました。

単なる受験対策という面では非常に非効率なので必要に応じて上記の2パターンのうち自分がどちらの側なのかを理解した上で学習計画を立ててください。

黒本でもそうですが、実際の試験よりやや簡単な問題が出題されるので過去問に触れることは大事だと思います。

協会の公式HPや各種学習サイトに過去問があるので検索して受けてみるのも良いかもしれません。 

もしもの時のカンペ

カンペに頼りきりだと時間がいくらあっても足りないですが、心の余裕の確保やもしもの時にあったりすると便利です。というか必ず用意してください。

筆者も体感で10問程度はカンペがあったお陰で得点できたと考えております。

紙に書くことはあまりお勧めしません。

家のデスクにサブでモニターがない場合は紙でも良いですが、ネットで落ちているカンペや自分で間違えた問題を中心にスプレッドシートExcelでまとめていおいてキーワード検索をかけるのが一番効率的だと思います。

以下に参考として、カンペを置いておきます。

herumo.hatenablog.com

postgresweb.com

ponpokonikki.blogspot.com

30-jingineer.com

必要に応じて自分で探してみてください。

まとめ

以上、G検定の合格体験記として記述していきました。

会社にもデータ分析チームが居てデータベースから情報が欲しいと言われた時にどういった意図で何が欲しいのかといったコミュニケーションをする際に非常に役に立っています。

試験自体は簡単ですが、学習後にどう活かすかが本当の意味での本番だと思いますのでこれから受験される方は意識してみると良いのではないでしょうか。