前職で企画職、Excelは毎日使っていた30歳の駆け出しフリーランスが、SQLもPythonも書けないまま「データクレンジングの業務委託やってみよう」と決めて5ヶ月経った体験談。Power Queryとピボットテーブルだけで本当に稼げるのか、自分で試した結果を正直に書く。
最初は「5万件くらい」と聞いて6万円で受けた案件が実は11万件あり、時給換算が半分まで落ちて赤字で納品した失敗から始まった。そこから小規模案件（〜5万レコード）だけに絞り込み、月124,800円までたどり着いた経緯を月次で残す。
データクレンジングの単価レンジ
案件規模と技術要件で単価が3桁以上変動する仕事。
| 案件タイプ | レコード数 | 報酬相場 | 必要スキル |
|---|---|---|---|
| 顧客マスタ名寄せ（小規模） | 〜5,000件 | 30,000〜80,000円 | Excel関数＋目視判断 |
| 住所表記ゆれ統一 | 〜20,000件 | 50,000〜150,000円 | Power Query＋関数 |
| 部署名重複排除 | 〜10,000件 | 40,000〜100,000円 | VLOOKUP＋目視確認 |
| 中規模名寄せ | 〜100,000件 | 150,000〜400,000円 | SQL or Python |
| 大規模クレンジング | 100,000件〜 | 500,000円〜 | Python＋機械学習 |
駆け出しが単独で受けるべきは上の3行、つまり5万レコード未満の案件。中規模以上はSQL・Pythonが必須になるので、Excelスキルだけでは納品品質が追いつかない。駆け出しの月10万円台はこの下位帯だけで構築できる。
月124,800円の内訳
| 案件 | 内容 | 単価 | 作業時間 |
|---|---|---|---|
| A社 顧客マスタ名寄せ（3,200件） | 月次定常契約 | 42,000円 | 18時間 |
| B社 住所表記統一（12,000件） | スポット1回 | 58,000円 | 24時間 |
| C社 部署名重複排除（4,800件） | スポット1回 | 24,800円 | 12時間 |
合計54時間で124,800円、時給換算2,311円。2ヶ月目から「個人事業主でも回せる小規模案件だけ」に絞り込んだ結果、4ヶ月目以降は月10万円台で安定した。
駆け出し5ヶ月の推移
| 月 | 完了案件数 | 月稼働 | 売上 | 手取り |
|---|---|---|---|---|
| 1ヶ月目 | 1件 | 20時間 | 22,000円 | 15,720円 |
| 2ヶ月目 | 2件 | 38時間 | 54,000円 | 42,060円 |
| 3ヶ月目 | 3件 | 48時間 | 86,000円 | 69,500円 |
| 4ヶ月目 | 3件 | 52時間 | 108,500円 | 88,370円 |
| 5ヶ月目 | 3件 | 54時間 | 124,800円 | 102,290円 |
手取りの差は国民年金17,920円、国保、クラウドワークス手数料（10万円以下部分20%、10万円超部分10%）、一部源泉徴収10.21%。5ヶ月目は売上10万円超の案件が1件あったので段階制の恩恵を受けて手数料率が少し下がった。
駆け出しで詰んだ3つの失敗
失敗1: 「見たところ」の件数で見積もった大規模案件
3社目の案件で「5万件くらい」とヒアリングで聞いて単価6万円で受けたら、実データが11万件あった。作業時間が倍、時給換算が半分、途中解約もできず赤字で納品。以降、契約前にサンプルCSVを必ず提供してもらうルールを設定した。
失敗2: 表記ゆれルールを発注者と合意しないまま始めた
B社の住所表記統一で、「東京都千代田区」と「千代田区」のどちらに統一するかを確認せず独断で処理。検収時に「逆だ」と指摘され、全件やり直しで6時間ロス。以降、ルール定義書を作って発注者にYes/Noで確認してから実作業に入るフローに変更。
失敗3: 個人情報を含むデータを自宅PCに長期保存した
A社の顧客マスタ（名前・メール・電話）を、納品後2週間自宅PCに残していた。発注者側から「個人情報保護法のためデータは納品後3日以内に削除してほしい」と契約書に書かれていたのを見落とし。NDAと契約書の「データ取り扱い条項」を契約前に必ずマークする運用に変更した。
向かない駆け出し
駆け出しフリーランスでも、次に当てはまるなら別のスキル領域を選んだ方がいい。
- Excel関数（VLOOKUP、IF、COUNTIF、TEXT関数）を毎日使っていなかった人
- 個人情報保護法の基本概念（個人情報、要配慮個人情報、匿名加工情報）を説明できない人
- 1件1件の目視確認で飽きる性格の人（名寄せは判断ルールだけでは決まらない部分が残る）
- SQL・Pythonを一切触ったことがなく、今後も学ぶ気がない人（中規模以上の案件に進めない）
- 発注者の機密データを自宅環境で厳格に管理する情報セキュリティ意識がない人
データクレンジングは「単調な作業の中に判断が混じる」という独特の負荷がある仕事で、向き不向きがはっきり分かれる。
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