前回、前々回のnoteから副業で25万円を稼げるようになり3ヶ月が経過しました。

https://note.com/datasience_panda/n/nf12188a6527a

このまま25万円稼げるなら会社員の給料がなくなっても暮らせるという状態を作れました。

当時の貯金は、約100万円。生活コストは月20万円ほどだったので、上記2つの案件がなくなったとしても、5ヶ月間は過ごせる。

自然言語解析のスキルが無いのに、無理矢理仕事を取って、納品できたパンダなら、死ぬ気になれば5ヶ月あれば0から売り上げを作ることができる！

そう思えたので、会社を辞めて、フリーランスとして独立をしました。

独立して、やりたかったのは事業・サービスを作り出すことです。

データサイエンスを学び始めたきっかけがこのnoteでも書いた、営業時代の非効率な業務を少しでもなくしたいという想いからでした。

それを実現するには受託をしていくことで、間接的に効率化を成し遂げていくということもできますが、やはり、自分で効率化を実現するプロダクトを作りたい。そう思いました。

そこで何か非効率なものはないかと周りにヒアリングを始めます。すると、私の母がケアマネージャーという介護保険の算定をしているのですが、その業務フローを聞くと非常に非効率だと感じました。

ケアマネージャーの業務はお年寄り・家族にヒアリングして、どのくらいの介護が必要かケアプランというものを作成することです。

要支援1~2、要介護1~5というレベルで区切られた中のどこにお年寄りが該当するかをそのヒアリングから算定します。

このどのレベルに該当するかはある程度、仕組み化されています。

自分で買い物は行けるのか、ベッドから起き上がれるのか、などなど様々な項目をヒアリングすることで、自動的にどのレベルか判定できるのです。

問題はその後、ここからがケアマネージャーの仕事の本領発揮です。

介護レベルにあったケアプランを策定しなければいけません。どんな介護用品が必要なのか、どんな手助けが必要なのか、ものすごい数の組み合わせからケアプランを作成しなければなりません。

そこで、ヒアリング内容と要支援1~2、要介護1~5のどのレベルに該当するかをINPUTすることで候補となるケアプランをレコメンドすることができれば業務効率化になるんではないかと考えました。

これこそ自然言語解析でヒアリングデータをクラスタ別に分けたり、重要単語を抽出し、要支援1~2、要介護1~5と掛け合わせることで、ケアプランをレコメンドするのです。

母の手を借りながら、業務フローを知りながら、サンプルデータを使いながら、プロトタイプを作っていきました。

そして、プロトタイプができて、営業をする中で衝撃的な事実に出くわすのです。

それは、私の母が請け負っている市と隣の市ではヒアリングフォーマットが異なるということです。そのため私の作ったプロトタイプをそのまま使えませんでした。

全国1700の地方自治体がありますが、これらをカスタマイズしないといけないのであれば、ものすごい工数が発生します。

さらに、、、ベテランケアマネージャーにプロトタイプを見せると、こんなレコメンドでは大して意味がないと言われてしまいました。

母のような新人ケアマネージャーにはケアプランを作ることは大変なことなため、レコメンドされることはある程度役立つのですが、ベテランの方だったら頭の中に既に正解があります。

私の作ったプロダクトは3年未満のケアマネージャーでかつ、その市でしか使えないものだったのです。これでは事業にならん、、と撤退しました。

こうして、新規事業は全く振るわなかったのですが、一方で受託の方は成功していました。

月額25万円の仕事は途切れず、さらに月40万円・時給6000円の仕事を獲得したのです。

これは私の先輩がECの受発注管理システムを運営しており、それが大ブレイクして、システムに大量のデータが溜まって、データ解析者を探しているということで、頂けた仕事でした。

そうして、新規事業を失敗しながらも、月額65万円の売り上げを立てていくことができたのでした。