Pythonで自動化して副業・不労所得を稼ぐ方法5選！ほったらかしてても稼げるって本当？完全自動にする必要ある？
PythonはWebスクレイピングツールから生産性向上ツールとしての自動化ツールなどのソフトウェア開発に使われています。
ExcelのVBA（マクロ）やRubyなどのプログラミング言語でも自動化はできますが、Pythonはライブラリが非常に豊富なため開発効率が良いというメリットがあります。
この記事ではPythonで自動化して稼ぐ方法と、自動化に必要なライブラリを紹介していきます。
Pythonで自動化して実際どれくらい稼げるのか？
まず最初に、Pythonで諸々を自動化させた場合どれくらい稼ぐことができるのかを紹介していきます。
もちろんピンキリなので、一概に言い切ることはできませんが、月5万円〜10万円は稼げると思っています。
規模が大きくなれば20万〜100万も夢ではないでしょう。
今から稼ぐ方法をいくつか紹介していきますが、どれか一つだけではなく、すべての方法から少しずつ稼ぐことで5万円は稼げるはずです。
稼ぐ方法と一緒に参考サイトも載せていくので、自分でできそうな人はチャレンジしてみるといいでしょう。
自分には技術的なことはわからないという人でも、エンジニアの知り合いがいれば参考サイトを見せれば自動化ツールを作ってもらえるかもしれません。
参考にしてみてください。
株価や仮想通貨の情報をPythonで取得し、買い銘柄を買って稼ぐ方法
Pythonでは株価や仮想通貨の情報を取得するためのライブラリが豊富にあるため、含み益から稼ぐのは始めやすくおすすめのやり方だと言えます。
株価や仮想通貨の情報を取得し、買い銘柄を買って稼ぐ方法は以下のようになります。
- 株価や仮想通貨の情報を取得する
- 底打ちしたと思われる銘柄を判定して、通知をおこなうようにする
- 買い銘柄を買う
- 含み益が出たタイミングで銘柄を売る
売買までPythonで自動化することもできますが、ここは手動にしておくことをオススメします。
完璧なプログラムはありませんから、まずは買い銘柄を判定する部分まで自動化するだけでも十分といえるでしょう。
【プログラムで一部自動化！】僕が株を購入するまでの流れを大公開します
【コード解説】Pythonで株価データを取得する！【3つの方法を解説】
Python初心者が株価確認を自動化してみた【コピペでOK】
株価や仮想通貨をPythonで自動化するのに必要なライブラリ
株価や仮想通貨の情報を取得するためのライブラリはいくつかありますが、主なライブラリは以下のようになります。
その他にも様々なライブラリがありますが、この3つを利用すれば十分と言えるでしょう。
おすすめはYahooファイナンスです。
Yahooファイナンスは無料で使えるので、利用者も多く、情報も充実しています。
Yahooファイナンス
https://pypi.org/project/yahoo-finance-api2/
Yahooファイナンスは株価や為替などのリアルタイムデータを取得できる無料のWebサービスです。
直近でサポートが切れていますが、利用はまだすることができます。
使用する際は「yahoo-finance-api2」を利用します。
APIkeyが不要なのでパッと試したい人にオススメです。
参考：yahoo-finance-api2を用いたPythonによる株価の自動取得
参考：yfinanceとyahoo_finance_api2に株価取得数の上限があるか検証する
Alpha Vantage
Alpha Vantageは株価や為替などの情報を取得できる無料のWebサービスです。
Alpha Vantageは1日に250回までのアクセスが無料ですが、Yahooファイナンスよりもリアルタイムでデータを取得できるため、使い勝手が良いと言えます。
登録方法は、メールアドレスとパスワードを入力した後、「Get Free API Key」を選択してください。
登録が終わると「API Key」が表示されるので、これをメモしておきましょう。
Quandl
Quandlは、世界中の様々な市場データを取得できる無料のWebサービスです。
登録方法は、メールアドレスとパスワードを入力した後、「SIGN UP FOR FREE」を選択してください。
登録が終わると「API Key」が表示されるので、これをメモしておきましょう。
仮想通貨の場合は、以下のようなライブラリもあります。
CoinMarketCap
https://coinmarketcap.com/api/
CoinMarketCapは、仮想通貨の市場情報を取得できる無料のWebサービスです。
登録方法はありません。
登録が終わると「API Key」が表示されるので、これをメモしておきましょう。
Bittrex
https://bittrex.github.io/api/v3
Bittrexは、仮想通貨の取引所です。
登録方法は、メールアドレスとパスワードを入力した後、「SIGN UP FOR FREE」を選択してください。
登録が終わると「API Key」と「Secret Key」が表示されるので、これをメモしておきましょう。
この他にも様々なライブラリがありますが、この2つを利用すれば十分と言えるでしょう。
おすすめはCoinMarketCapです。
CoinMarketCapは無料で使えるので、利用者も多く、情報も充実しています。
情報収集系の仕事を請け負い、手間のかかる仕事を自動化して稼ぐ方法
PythonではWebスクレイピングツールの「Scrapy」というフレームワークを使って、Webサイトから情報を収集することができます。
Webスクレイピングツールを使うことで、手動で情報を収集する必要がなくなるため、情報収集系の仕事も自動化して稼ぐことができます。
なお、Webスクレイピングツールを使用する際は相手先のWebサイトに許可を得た上で使用してください。
Pythonのライブラリを使うことで、様々な仕事を自動化することができます。
自動化によって手間のかかる仕事を自動で行うことができるため、その仕事を続けて稼ぐことができます。
ここでは、手間のかかる仕事を自動化するライブラリをいくつか紹介していきます。
Selenium
Pythonのライブラリの1つであるSeleniumを使うと、Webブラウザを操作して自動化できます。
Webブラウザを操作することで自動で情報を収集することができるため、Webサイト上で手間のかかる仕事を自動化することができます。
seleniumを使うと情報取得だけでなく、ブラウザの操作（クリックやスクロール）まで自動化できるため、より人間の動きを再現できます。
Beautiful Soup
Pythonのライブラリの1つであるBeautiful Soupを使うと、HTMLやXMLの解析ができます。
HTMLやXMLの解析をして情報を収集することができるため、Webサイト上で手間のかかる仕事を自動化することができます。
Requests
Pythonのライブラリの1つであるRequestsを使うと、Web APIを利用して情報を収集することができます。
Web APIを利用することで、Webサイト上ではなくWebサーバーから直接情報を取得することができるため、Webサイト上で手間のかかる仕事を自動化することができます。
競馬のレースをPythonでAIに予測させて馬券を当てて稼ぐ方法
競馬の予想は、過去のデータから未来のレースを予想する機械学習を用いることができます。
機械学習はプログラミングの知識が必要ですが、Pythonのライブラリを使うと簡単に行うことができます。
この記事では、Pythonで競馬の予想を行う方法と、予想に必要なライブラリを紹介していきます。
ライブラリ
競馬の予想には、機械学習の知識が必要です。
機械学習はプログラミングの知識が必要ですが、Pythonのライブラリを使うと簡単に行うことができます。
Pythonで競馬の予想を行うために必要なライブラリは以下の通りです。
- pandas
- numpy
- scikit-learn
pandasはデータ分析ライブラリ、numpyは数値計算ライブラリ、scikit-learnは機械学習ライブラリです。
データの取得
競馬の予想をするために、まずは過去のデータを取得してきます。
競馬のデータは、「競馬データサービス」というサイトで公開されています。
競馬データサービスとは、競馬会が提供している過去のレースデータのダウンロードサービスです。
ダウンロードしたデータはcsv形式です。
csvファイルは、コンマ区切りのテキストファイルのことです。
Excelなどのスプレッドシートソフトウェアで開くことができます。
競馬データサービスからダウンロードしたデータを、pandasのデータフレームに変換します。
pandasのデータフレームは、2次元のデータを扱うためのデータ構造です。
pandasのデータフレームに変換することで、データの加工や分析を行うことができます。
データの加工
予想するために必要なデータを抽出します。
競馬のデータは、過去のレースの結果データです。
予想するためには、あるレースの結果データから次のレースでどの馬が勝つかを予想する必要があります。
そのためには、あるレースの結果データから次のレースで優勝する可能性が高い馬を予想する必要があります。
ここでは、ロジスティック回帰という機械学習手法を用いて、予想を行います。
ロジスティック回帰は、2つのクラスに分類することを目的とした線形モデルです。
2つのクラスとは、0と1の2つの値のことです。
0と1は、2つの事象の「真偽」を表します。
真とは、事実であることを表します。
偽とは、事実ではないことを表します。
ロジスティック回帰は、あるレースの結果データから次のレースで優勝する可能性が高い馬を予想することができます。
ロジスティック回帰を用いることで、あるレースの結果データから次のレースで優勝する可能性が高い馬を予想することができます。
モデルの学習
ロジスティック回帰モデルを作成します。
学習とは、あるデータからモデルを作成することです。
学習には、訓練データとテストデータが必要です。
訓練データは、モデルを作成するためのデータです。
テストデータは、モデルを評価するためのデータです。
モデルを評価することで、モデルがどの程度正確かを確認することができます。
モデルの評価
学習したモデルを評価します。
評価とは、モデルがどの程度正確かを確認することです。
正確さは、正解率と呼ばれる指標で確認することができます。
モデルの正確率は、80%以上であれば十分なので、80%以上であればモデルは有効です。
モデルの改善
モデルを改善する方法として、
- データの前処理
- モデルの選択
- ハイパーパラメータのチューニング
の3つがあります。
データの前処理とは、データを加工することです。
モデルの選択とは、モデルの種類を変更することです。
ハイパーパラメータのチューニングとは、モデルの設定を変更することです。
モデルの運用
学習したモデルを運用します。
運用とは、モデルを使って実際に予測を行うことです。
予測とは、あるレースの結果データから次のレースで優勝する可能性が高い馬を予想することです。
予測結果をもとに、馬券を購入します。
ポイントサイトなどのクリック操作をPythonで自動化してポイントを稼ぐ
ポイントサイトは時間をかければ稼げるものです。
しかし、1日8時間かけてクリックしてポイントを貯めるのは非効率です。
このような場合はPythonのSeleniumライブラリを使って Pythonを使って自動化してポイントを稼ぐ方法をご紹介します。
Seleniumはウェブブラウザを操作するためのライブラリです。
Pythonで Seleniumを使うことで、Chromeなどのブラウザを操作して操作を自動化することができます。
この方法を使うと、1日8時間かけてポイントを稼ぐことができるので、ポイントサイトでのポイント稼ぎが効率良くできるので、おすすめです。
また、Seleniumを使うことで、ポイントサイト以外でもWebサイトを自動で操作することができるので、自動でレポートなどを作成したり、フォームなどを入力したりすることもできます。
この方法を使うと、Webサイトを自動で操作して時間を短縮することができるので、非常に効率的です。
SNS運用を自動化して稼ぐ方法（せどり）
SNS上で商品を紹介して、そのリンクを踏んでもらって稼ぐ方法もあります。
やり方はいくつかありますが、有名なのは以下のアカウントなどです。
ツイッターなどで入手できるせどり情報としては以下のようなものが考えられます。
- Amazonの在庫復活情報
- メルカリやヤフオクで売れた商品情報
- ネットショップで売り切れたばかりの商品情報
上記を自動で呟き続けるようなbotをPythonで作成しておけば、未来永劫そこから成果が発生し続けさせることも可能かもしれません。
まとめ
Pythonを使った自動化で稼ぐ方法を5種類紹介しました。
個人的には完全自動にせずとも、Python＋人力を最初はオススメします。
- 株価や仮想通貨の情報をPythonで取得し、買い銘柄を買って稼ぐ方法
- 情報収集系の仕事を請け負い、手間のかかる仕事を自動化して稼ぐ方法
- 競馬のレースをPythonでAIに予測させて馬券を当てて稼ぐ方法
- ポイントサイトなどのクリック操作をPythonで自動化してポイントを稼ぐ
- SNS運用を自動化して稼ぐ方法（せどり）
これ以外にも稼ぐ方法はあるかと思いますが、おすすめはこの5つです。
どれか一つだけで5万円稼ぐという考え方ではなく、全部やって5万円稼ぐという思考方法をオススメします。
鳴かず飛ばずの時もありますので、まずはやってみて成果が出そうな手法が見つかればそっちにシフトすることもできます。
以上です。
読んでいただきありがとうございます。
