「これ、楽にできない？」が仕事になる。直契約で受けてきた開発案件の話
こんにちは、ますです。
普段は企業と直接契約して仕事を受けているフリーランスエンジニアとして、Web開発、AI活用、業務改善といった仕事をしています。
以前の記事では、僕がどういう経緯で今の働き方になったのかを書きました。
今回は、僕が直契約で受けてきた開発案件や、信頼できるエンジニアと一緒に進めてきた仕事を紹介します。
「直契約案件って、本当にあるの？」「自分の経験でも関われそう？」と気になっている人に、実例をもとにイメージしてもらえたら嬉しいです。
これまでに関わってきた開発・業務改善の案件は、細かいものまで含めると185件以上。
ココナラ経由の副業案件も、別で96件あります。
クライアント名や細かい業務情報は出せないものもあるので、そこはぼかしながら書きます。
ただ、「これを作ってください」と募集要項の形にまとまった開発案件というより、最初はもっとふわっとした相談から始まることが多いです。
「この作業、毎回手でやっていて大変で」
「AIを使えそうな気はするけど、何から始めればいいか分からなくて」
「今の管理方法をもう少し楽にできないか」
「社内の情報共有や通知を自動化したい」
こういう相談を聞いて、必要なものを整理して、Webアプリや自動化ツール、AIを使った仕組みに落としていく。
そんな仕事をしています。
福祉事業会社の勤務・作業管理システム
就労支援B型の事業をしている会社で、利用者さんの作業記録や体温、欠席連絡の管理が、紙とGoogleフォームの併用で手間になっていました。
そこで、利用者さんが普段から慣れているLINEから送るだけで済むように、LINEの画面の中でそのままアプリを開けるLIFFという仕組みを使い、スタッフ側はNext.jsの管理画面で確認できるようにしました。
工賃の計算や振込用CSVの作成も自動化しています。
ITに慣れていない現場でも使い続けられることを最優先にした案件で、今も継続して関わっています。
▼ この案件の詳しい話はこちら
利用者さんはLINEで送るだけ。福祉事業の記録業務を仕組みにした話（近日公開）
薬局薬剤師のジョブマッチシステム
薬局と薬剤師をつなぐシステムの、ReactとLaravelを使った既存システムの改修と新規開発です。
この案件は、勉強会で知り合った「実務経験をこれから積みたい」というエンジニアの方に、業務委託で一部をお願いしながら進めました。
きちんと納品まで進み、その経験がReactの実務としてスキルシートに書けるものになり、その後の案件選びにもつながっていきました。
ひとりで全部抱えるよりも、信頼できるエンジニアと一緒に進めた方が、企業にとってもエンジニアにとっても良い形になる。
そう感じるようになった案件です。
▼ この経験から考えるようになったことは、こちらに詳しく書きました
飲食チェーンの領収書管理の自動化
数十店舗を展開する飲食チェーンで、本部のメンバーが、店舗から届く領収書や請求書を毎日手作業で保存していました。
各店舗の公式LINEに写真やPDFを送るだけで、Googleドライブに自動保存される仕組みを、Google Apps ScriptとLINEのメッセージングAPIで作りました。開発期間は1週間ほどです。
「毎日何時間もかけていた作業が自動化された」と喜んでもらえて、3年経った今でも使われています。
▼ この案件の詳しい話はこちら
領収書はLINEに送るだけ。飲食チェーンの毎日の手作業をなくした話（近日公開）
輸出入会社のChatwork翻訳システム
英語、簡体字・繁体字の中国語、韓国語、フランス語、ベトナム語やタイ語。
かなり幅広い言語のやり取りを、人が手動で翻訳していた会社です。
ChatworkとChatGPT APIを連携させて、誰から誰へのメンションかを見て、必要な言語に自動で翻訳する仕組みを作りました。
「翻訳を楽にしたい」というふわっとした相談から、運用の形まで一緒に設計した案件です。
その後も、改修や追加開発の相談をいただいています。
▼ この案件の詳しい話はこちら
多言語のやり取りを自動で翻訳。輸出入会社のChatwork×AIの話（近日公開）
採用マーケティング会社のITまわり整備
「社内のITまわりに詳しい人がいない」という相談から、Google Workspaceの導入、GoogleフォームとDiscordの連携、SNSデータの自動集計まで、社内の細かい面倒をひとつずつ整えていきました。
地味な改善ですが、現場の働きやすさにかなり効きます。こういう仕事は、継続的に関われる余地も大きいです。
医療系事業者向けのRAG・チャットボット開発
医療系の現場は電話問い合わせが多く、詳しい人に聞かないと分からないことが属人化しがちです。
社内の資料をもとにAIが答えを探して返す「RAG」という仕組みで、スタッフが必要な情報を探しやすくするチャットボットに関わっています。
医療系なので、AIに任せきりにはせず、回答範囲には慎重に。社内の知識を探しやすくする道具、というバランスを大事にしています。
通知システムやコミュニティ向けBot
Googleカレンダーの予定を読み取ってDiscordにリマインドを送る仕組みなど、通知系の自動化も作っています。
小さく見えますが、通知漏れや連絡忘れを防ぐ効果はかなり大きいです。
少し変わったところでは、社会人麻雀サークル向けに、日程調整や成績管理、実況風メッセージまで入ったAI込みのBotを作ったこともあります。こういう遊び心のある開発も好きです。
Web制作会社のAI導入・半自動LP制作
デザイナーのワイヤーフレームをもとに、フロントエンド制作の一部をAIで半自動化するデスクトップアプリを開発しました。
完全自動にはせず、人が確認しながら進める形にする。AIが得意な部分と、人が見るべき部分を分ける。そういうバランスを考えながらの開発でした。
共通しているのは、相談から始まること
ここまで紹介してきた案件に共通しているのは、どれも最初から募集要項のような形にまとまっていたわけではないということです。
手作業が多い。通知が漏れる。データが散らばっている。AIを使いたいけど、何から始めればいいか分からない。
そういう相談を聞いて、何が本当に必要なのかを整理して、必要な形にしていく。そこにWeb開発、Next.js、Node.js、ChatGPT API、RAG、GAS、LIFF、Discord Botなどを使っています。
技術はあくまで手段です。
大事なのは、
相手の業務に興味を持つこと。
今のやり方を理解すること。
何を変えたら現場が楽になるのかを考えること。
僕が関わっている案件はそういう仕事が多いです。
もし「この案件、近いことをやってみたい」と思うものがあったら、今の経験と、やってみたいことを聞かせてください。
▼ 一緒に進めるとき、どういう順番で進むのかはこちら
▼ まずは話してみたい方はこちら