おかげさまでUbereatsを4ヶ月続けてこれました。今回はこのデータをふまえて、時給に換算すると？一件あたりの単価は？月収は？労働時間は？というところに触れていきたいと思います。

4カ月で2418件の配達を達成しました。一日あたりだいたい19.2件ですね。

私の週ごとの配達記録18週分を表にまとめたものです。最も左の列が期間を表しています。

全期間東京２３区、自転車での配達です。2/15までは20インチの西友で12000円で買った18kgの重い折りたたみ自転車を使っていました。2/16からはドッペルゲンガーのAURORA216に乗り替えています。

あまりにいい自転車だったのでRoomieで記事を書かせていただきました。ぜひ読んでみてください。最高速こそロードバイクに劣り、登り坂のペダルの軽さは電動アシスト自転車に負けますが、長く走っても疲れないまさに配達に適した自転車です。

ちなみに自転車の性能では同じ時間稼働した場合収入に顕著な差が出ないことがデータからわかっています。この話は後日また書きたいと思います。ですので自分に合った自転車で配達するのが良いと思います。私が推したいのは速さより、長時間乗っても疲れないことと、メンテナンスコストがかからない自転車です。東京エリアなら公式で月額制で用意されている電動のシェアサイクルが断然便利です。

では項目の解説とコメントをしていきたいと思います。

配達（配達件数）

配達件数です。週によって大きくばらつきがみられますね。配達件数が少なくても、１件あたりの距離が長かったり、クエストやブースト、プロモーションなどの補填が多い場合があり。配達件数が多いと必ずしも高売上というわけではないと思っていました。

上のグラフは折れ線グラフ(黄色)が配達件数、棒グラフ(オレンジ)が売上です。実際はバッチリ配達件数と売上が相関しています。

このことから一件あたりの配達単価にこだわるよりもひたすら配達件数を増やしていくのが単純に高売上のポイントであることがわかりました。

そしてなぜかプロフィール画面の配達件数とログデータ上の件数が6件の誤差が出ています。考えられるのはプロフは何らかの理由でキャンセルになった配達数をカウントしていないのではないかと思います。

時・分（オンライン時間）

アプリのオンライン時間を時と分に分けて入力しています。週によって様々ですね。時・分の右隣の列は計算用に時と分を足して時間(hour)単位で数字にしたものが入っています。

UberEatsは自分で勝手にオンラインしてリクエストを受けて仕事をするので、スケジュールはもちろん自己責任です。ついつい走り過ぎて次の日疲労で予定が狂うこともあるのでしっかり自己管理しないといけません。

過労死ラインが月20日8時間労働の場合、時間外が80時間以上とあるので週20時間までに留めるのがひとつの基準になると思います。

売上

週あたりの売上です。だいたい5万〜10万の間になりました。

売上とオンライン時間は上記のように相関があります。折れ線（青）がオンライン時間、棒グラフ（緑）が売上になっています。

長い時間やるだけそれなりに稼げるということが言えそうです。あとはラッシュ時や運次第という感じです。

時給

「売上÷オンライン時間」で計算しています。アベレージは1500円くらいですね。しかし週によって偏りが見られます。基本的に可動時間が短い週ほど高めになっています。

上記は折れ線グラフ（緑）が時給、棒グラフ（深緑）が売上です。時給はそれほど売上に影響されてないことがわかります。

ランチタイムやディナータイムなどの確実に稼げる時間帯を狙って行けば1600〜2000円にはなると思います。ただしこれは副業ならの話。本業としてやるならこうはいきません。

１月の月始めは低く出ています。これは正月休みの影響に加えて年末の日経平均の暴落が絡んでいたと思われます。このため配達リクエストが少ないため時給が低くなっています。当然UberEatsのお客様は富裕層が多いので東証一部上場企業に勤務していたり株式を保有しているなど、株価によって注文量が影響する可能性は否定できません。Uber側のAIも相関性ある株価や指標を目安に注文量予想をたてているのではないでしょうか。このところも追求できたらしてみたいと思います。

4/8〜4/14の週は旅行のため4日のみの稼働になっています。雨天がうまい具合に重なったので時給が1800円台になりました。副業などのピンポイントでやるならこれくらいの時給を狙いたいところです。

単価AV(平均単価)

その週の一件あたりの平均単価です。概ね500〜600円台です。売上に大きく売上、件数、時間に大きく差があるのに単価差は小さく抑えられています。ですので配達リクエストの少ない週、多い週があってもUber側がブーストやプロモーションで補填して調整しているのがわかります。

とはいえ100円の差は100件配達した場合10000円差が出る計算になります。本業でやるなら十分大きな差だと考えられます。この単価の上げ方こそは技術なのかもしれません。

配達中は300円台、400円台の配達がザラになるので、体感的には500円前後と考えていましたがデータにしてみると意外と高額になりました。正直なところこの金額は払い過ぎなのではないでしょうか。

分/件数（一件あたりのオンライン時間）

リクエスト1件もらうあたりの時間間隔です。だいたい22〜25分という感じになっています。やはりですがAIがオンライン時間を見ながら振り分けているのではないかと思います。それでも実際は1時間まるまる注文のないときもあれば1時間に5件というときもあります。とりあえず15分以上注文のないときは閑散時間帯と捉えて間違いないでしょう。

ちなみに30秒差が100件積み重なると50分の差が出ます。３分差が100件なら５時間です。重なるとけっこう大きいですね。

超過（週40時間を超える労働時間）

労働者法の週40時間を基準に時間外労働に近い時間を計っています。単位は時間(hour)です。その中で36協定の限度である15時間をイエロー、過労死ラインと言われる週20時間をオレンジ、さらにその5時間プラスの25時間以上をレッドで色分けしてみました。

レッドやオレンジの週は時給が低く非効率と言えます。しかしオレンジでありながら時給1570円台の週もあり、なんとも言い難いところです。

マイナスの週が4週ありますが、それぞれ正月休みや正月明け、確定申告書の準備週、旅行週となっています。平均的には週12時間の残業というカタチの労働スタイルで35万いけている感じになります。

できることなら週15時間以内グリーンのあたりで抑えたいところです。

月収（月収換算）

この週の時給効率で労働基準の週40時間でもし一月働いたらの予想月収です。時給をもとに割り出しています。だいたい25〜26万ですね。普通のサラリーマンと変わらない感じです。サラリーマンと違うのは、経費が全て実費ということと、社保厚生年金がないこと、ボーナスがないこと、有給がないこと、経理事務や確定申告を自分でしなければならないことです。もちろんこのところの費用もかかります。

これを考えるとおすすめの仕事とは言い難いですね。やはり副業としてやっていくのがいいのではないでしょうか？

30日（30日労働換算）

もしこの週の収入ペースで30日（つまりひと月）続けたらという数字です。40万超えている週がいくつかあります。ただいずれも20時間以上とかなり時間を使っています。つまり過労死ラインで働いてもMAX40万くらいしか稼げないということだろうと思います。

月収40万を超える仕事は世の中にそれなりにあると思います。ですから本業でやるなら効率がいい方ではないかもしれません。

また、このペースで配達をすると拘束時間が増え、UberEatsの最大のメリットである「好きな時間で自由に稼げる」のメリットが失われます。ですので多くとも35万程度が限度といえるのではないでしょうか。

まとめ

ご覧の通りUbereatsは高収入を狙う仕事ではないです。

ここには書けませんでしたが３５万台でもそれなりの工夫や装備とメンテナンスや諸々の経費が必要になります。自転車やバイクが好きであるのはもちろん、熱波や悪天候にも耐えうる忍耐と不測の事態を切り抜ける機転を常に発揮できなければ向いていないと思います。

そしてこの仕事で得られる発見は多く非常に勉強になることだらけですが、得られる技術というものはほとんどないです。きっちり挨拶できて、礼儀正しく配達していればそれで成立してしまう仕事です。

こんなシンプルな仕事でもそれなりに生活できる収入を稼げるのは驚きでしたが、気づきがあればこのような仕事はいくらでも世の中に存在すると思います。

デリバリーサービスは店というカタチの商売法が確立するまで商売の主流であり、近年にしてもピザや寿司、中華料理、出前館など様々な形態がすでにあったわけで、とり分け新しい業態でもないです。

しかし、今日の社会で生まれた自由時間の制約、住宅事情やプライバシーの問題など様々な問題にフィトするカタチでこのようなサービスも生まれてくるのです。便利なライフスタイルが新たな問題を生み、そこにビジネスチャンスがあると私はUbereatsを通して感じました。

UberEatsはまだまだ実験段階

単価AVを見るとわかりますが、一件の配達に際してUberは平均500〜600円を配達員に支払っています。お客様の配達手数料では明らか足らないですし、お店側からとる手数でもしっかり補填できているのかは疑問が残るところです。ですのでこのビジネスはまだまだ社会インフラとしては成立しておらず、まだまだ投資マネーをバラ撒いている段階という気がしています。

また、寒い時期だけのデータになるのでこの先暖かくなってくるとどうなるのか、またここも今ひとつ読めません。

明日はどっちに転ぶかわからないのがこの仕事の怖いところでもあると思います。

今回はここまでにします。次回は自転車を買い替えてからのデータ上の差について書けたらと思います。