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毎日がアップデート中

正社員エンジニアとして働きつつ、フリーランスでツール開発やライティングも行っています。AIの力も借りながら、自分らしい働き方を模索中。日々の工夫や学びを記録しています。

昨日の副業は、新しい開発はせず、過去に作ったツールの棚卸しをしていました💻

フォルダを整理していたら、昔作ったスクリプトやシートが大量に出てきたからです。

GAS、スプレッドシート、Python、ちょっとした自動化ツール。

「これ何のために作ったんだっけ?」というファイルもちらほら。

せっかくなので、一度全部数えることにしました。

ファイル名を一覧にして、
「今も使っている」「もう使っていない」で仕分け。

結果。

自作ツールは合計32個。

そのうち、今も定期的に使っているものは9個だけ。

残り23個は、ほぼ触っていません。

案件用に単発で作ったものや、試しに作って終わったものが大半でした。

体感では「結構活用している」つもりでしたが、数字にすると3割以下。

思ったより少なめです。

フォルダの中身も、現役より“過去資産”の方が圧倒的に多い状態。

とりあえず、使っていないツールは別フォルダに移動して整理。

昨日やったのはそれだけ。

新機能ゼロ、売上ゼロ。

ただの棚卸し作業でした。

でも、ディレクトリだけは少しすっきりしました。

今日はまた別の作業に戻ります。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

最近、副業の作業がずっとGASとスプレッドシート中心になっています💻

それはそれで便利なのですが、
気づけば同じ技術ばかり触っている状態。

案件の募集内容を見ても
「AWS経験者歓迎」

「クラウド環境構築できる方」
みたいな文言がちらほら出てきます。

このままだと選択肢が増えないなと思い、昨日はAWSを触る日にしました。

まずはアカウント作成。

本人確認や支払い設定をして、管理画面にログイン。

その後、
EC2、S3、Lambdaあたりを一通りクリックして中身を確認。

とりあえず
・S3にファイルをアップロード
・EC2のインスタンス作成画面を触る
・料金ダッシュボードを見る
この程度の軽い操作だけ。

本格的な構築まではやっていません。

ほぼ「触ってみただけ」です。

ただ、これまで見たことのなかった画面や用語が大量に出てきて、
IT初心者に戻った感覚。

気づけば2時間くらい触っていました。

成果物は特になし。

残ったのはAWSコンソールのブックマークだけ。

昨日はそんなスタートの日でした。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

先日、副業で「軽微な修正案件」を1件受けました💻

募集内容には
「既存シートの簡単な修正」「すぐ終わる内容」
と書かれていて、作業感覚としては1〜2時間くらいの想定。

軽めのタスクとしてちょうどいいと思い、そのまま応募しました。

今回は試しに、最初から作業時間をすべて計測。

開始と終了を都度メモして、
提案・確認・修正・やり取りも全部含めて記録しました。

結果。

・提案文作成 20分
・仕様確認・やり取り 40分
・既存シート解析 60分
・実装修正 90分
・動作確認・テスト 60分
・納品準備・最終連絡 30分

合計 約5時間。

想定の倍以上でした。

実装そのものは1時間半程度で終わっていますが、
実際はその前後の確認や解析にかなり時間を使っています。

「軽微修正」といっても、
既存データの読み込みや挙動チェックの方が手間がかかることが多い。

作業ログを見返してみると、コードを書いていない時間の方が長めでした。

最初の感覚だと2時間案件。

実測すると5時間。

数字にするとだいぶ印象が変わります。

こういう小さい案件ほど、思ったより時間が膨らみがちです。

今回の記録はそのまま残しておきます。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

昨日はクラウドワークスを開いて案件チェックから始めました💻

GAS、スプレッドシート、自動化、Excelなど、別々に絞り込み。

ただ、条件に合う案件がほとんどありません。

単価が低い、内容が薄い、工数が読めない。

30分ほど眺めましたが、応募はゼロで終了。

無理に出しても消耗するだけなので、こういう日はさっさと切り替えます。

代わりにやったのは、いわゆる裏作業。

・過去ツールのコード整理
・不要ファイル削除
・テンプレの微修正
・提案文の使い回し部分の書き直し
・作業ログの記録

表に出ない作業ばかりです。

売上は当然0円。

でも、こういう細かい整備は案件が入ると手が止まるので、時間が空いている日しかできません。

気づけば2時間くらい経っていました。

応募も納品も無し。

売り上げることに対しては何も進んでいない日ですが、だいたい毎回こんな感じです。

案件が無い日は、作るより今後のために整える時間になっています。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

1ヶ月間の副業に使った時間をすべて記録していました🕒

特に理由はなく、
「実際どれくらい働いているんだろう」と思っただけです。

作業開始と終了時刻を、毎回スプレッドシートに入力。
修正対応、調査、提案文作成、細かい確認作業も全部含めて計測しました。

集計してみた結果。

1ヶ月の副業稼働時間は合計42時間。

平日の夜と土日を少しずつ足したら、この数字になっていました。

売上は約38,000円。

ここから単純に割ると、時給は約900円。

計算してみて、思ったより普通のアルバイト感覚の数字でした。

しかもこの42時間の内訳を見ると、
実装よりも確認や調査の時間の方が長い。

コードを書いている時間は体感よりかなり少なめ。

「副業=開発している時間」というイメージでしたが、
実際は細かい修正とやり取りでほとんど埋まっています。

毎日少しずつ作業しているつもりでも、
月単位で見るとそれなりの時間。

数字にすると現実がはっきり出ます。

とりあえず、今後も同じように記録だけ続けてみます。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

昨日の副業は、コードを1行も書いていません💻

作業時間はだいたい3時間。

やっていたのは、新しい仕組みが作れないかの構想だけでした。

何か形にする前に、
「そもそも何を作るべきか」
ここでずっと止まっていました。

AWSを使う形がいいのか、
AppSheetのようなサービスを使う形がいいのか、
それとも別の方法か。

方向性を決めきれず、メモを書いては消しての繰り返し。

実装に入る前の“考える時間”だけが続きます。

気づけば1時間。
コーヒーを入れて再開。

さらに1時間。

画面を開いているのに、何も成果物が増えない感覚。

結局、残ったのはアイデアの箇条書きだけ。

ファイルもコードもゼロ。

進捗としては何も動いていません。

副業というと「作った」「完成した」話になりがちですが、
実際はこういう構想や検討で時間が消える日の方が多い気がします。

昨日はそんな夜でした。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

昨日の副業は、新規開発ではなく、客先から届いていた修正対応の日でした💻

内容はすべて
「ここをこう直してほしい」
というピンポイントの依頼ばかり。

・表示項目を1列追加
・並び順を変更
・集計ロジックの条件を修正
・キャンセル時の挙動を変更
など、小さな改修がいくつも溜まっていました。

1件あたりの作業時間は10〜20分程度。
重たい実装ではありません。

なので軽い気持ちで
「今日中に全部片付けよう」
と手を付けました。

修正 → テスト → 反映 → 確認。

これをひたすら繰り返すだけの作業です。

ただ、地味に確認工程が多い。
シートを開き直して、動作を触って、数値をチェックして、また修正。

1件終わると、すぐ次。
タスクを消しては、また1件。

気づいたら時計は23時台。

「あと1件だけやって終わろう」と思って続行。

結局、最後の確認が終わったのは1時過ぎでした🌙

追加した機能はなし。
やったことは、依頼された修正を順番に処理しただけ。

作業ログを見ると、変更箇所だけはそこそこ多い。

副業の日は、こういう細かい改修対応で時間が埋まることが多いです。

今日も同じ続きを進めます。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

副業をやっていて良かったな、と思う瞬間がたまにあります。

それは、
副業で触った技術やツールが、
後日そのまま本業で使える場面に出くわしたときです。

最近も、まさにそんなことがありました。

副業では、
GoogleスプレッドシートとGAS(Google Apps Script)を使った
小規模な自動化案件をいくつか受けていました。

CSVの整形だったり、
集計処理だったり、
ボタン一発で処理を回す仕組みを作ったり。

いわゆる「ちょっとした業務ツール」です。

本業ではあまり触らない分野だったので、
最初は完全に手探りでした。

公式ドキュメントを見ながら、
エラーとにらめっこしながら、
ひたすら動かして覚えていった感じです。

しばらくして、
本業のほうで
「この作業、毎回手作業でやっているの面倒だよね」
という話が出ました。

内容を聞いてみると、
やっていることは単純なデータ加工。

「これ、GASでいけるな」と思いました。

試しに、
副業で作っていたスクリプトを少し書き換えて流用。

数分で簡単な自動化ツールが完成しました。

ボタンを押せば処理完了。

それまで人がやっていた作業が一瞬で終わります。

「早っ」と普通に言われました。

特別なことはしていません。

副業で何度も作っていた処理を、
そのまま持ってきただけです。

でも、
副業で触っていなかったら、
そもそも「GASでやろう」という発想自体が出なかったと思います。

本業だけだと、
どうしても使う技術が固定されがちです。

既存の環境、既存のやり方、既存のツール。

それが当たり前になります。

副業は、
半ば強制的に「知らない技術を触る場」みたいなところがあります。

案件ごとに違う技術が出てくるので、
自然と引き出しが増えていきます。

結果的に、
副業で覚えたものが本業に返ってくる。

この流れはちょっと面白いなと思いました。

副業=別の仕事
というより、
実験場みたいな感覚に近いのかもしれません。

最近は、
「これ副業で試してみるか」
という発想が普通に出てきました。

小さく触って、
使えそうなら本業へ。

そんな循環ができている気がします。

副業でやっていることが、
思わぬところで本業に役立つ。

今回はそんな、ただの実務エピソードでした。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

いつも通り、
夕食を済ませてパソコンを開き、
「今日はこの案件を進めよう」と作業開始。

特に変わった予定もなく、
淡々と進めるつもりだったのですが、
なぜか細かいトラブルが続きました。

大事件ではないけれど、
地味に時間を削られるタイプのやつです。

① ファイルが見つからない

昨日保存したはずの資料が見つかりません。

「確かこのフォルダに…」
「いや、別の案件フォルダか…?」
と探し回ること10分。

結局、
1つ上の階層に保存していました。

完全に自分のミスです。

作業時間より、
ファイル探索の時間のほうが長いという
ちょっと悲しいスタートでした。

② スクリプトが動かない

GASのテストを実行したらエラー。

さっきまで普通に動いていたのに止まりました。

「あれ?」と思って確認すると、
変数名を1文字だけ変更していました。

当然、参照エラー。

修正すれば一瞬ですが、
原因を探している時間が地味に長いです。

こういう“単純ミス系”が一番時間を使います。

③ コピペミス

納品用の文章をまとめているときに、
別案件の文章をそのまま貼ってしまいました。

案件名が違う。

これ、気づかず送ったら普通に事故です。

送信前に気づいてセーフでしたが、
ちょっとヒヤッとしました。

どれも大したトラブルではありません。

5分〜10分で終わるようなことばかりです。

でも、
こういうのが積み重なると、
気づけば1時間くらい消えています。

今日はまさにそんな感じでした。

結局、
予定していた作業量の半分くらいしか進まず。

「疲れているのかな」と思いながら終了。

たまにはこんな日もありますね。

副業の夜の、ただの記録でした。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。

 

副業を始める前は、
正直ここまで細かい管理はしていませんでした。

フォルダも適当、
ファイル名も適当、
「まあ探せば見つかるだろう」という感じです。

本業ではチームで管理されているので、
自分一人が多少雑でもなんとかなっていました。

でも副業は違いました。

全部、自分ひとりです。

どこに保存したか忘れたら、
それだけで時間が消えます。

過去のデータが見つからないと、
普通に作業が止まります。

誰も助けてくれません。

それが何回か続いてから、
自然とやり方が変わりました。

・案件ごとにフォルダを分ける
・日付+案件名でファイル名を付ける
・納品物、資料、メモを必ず分ける
・使い回す資料はテンプレ化する

こんな当たり前のことを、
副業をきっかけにちゃんとやるようになりました。

特に増えたのが「テンプレ」です。

見積書、
提案文、
納品メッセージ、
ヒアリングシート、
チェックリスト。

気づけば、
毎回コピペして使うファイルだらけになっていました。

最初は毎回ゼロから作っていたのに、
今はほぼ「複製して編集」だけです。

これ、仕事以外でも地味に役立っています。

家計の管理ファイルや、
ちょっとしたメモ、
プライベートの資料整理まで、
同じやり方で管理するようになりました。

フォルダ構成も、ファイル名も、
完全に“副業仕様”です。

特に何かを意識したわけではありません。

ただ、
副業で困らないように整えていった結果、
生活全体も同じ形になっただけです。

副業で身についたのはスキルというより、
こういう地味な「管理のクセ」かもしれません。

派手さはありませんが、
一番長く使っている変化な気がします。

 

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当記事は、ChatGPTで校正校閲を実施したものになります。