お客さまの声
業務内容
仕様の確定(要件定義のプロセス)
基本的に、作成するEAのロジックについてクライアント様の資料を拝見しながら、Googleドキュメントを使用し仕様書の形に書き下します。その過程で不明な点があった場合などは質問をし、曖昧な点を詰めていきます。そのようにして出来上がった仕様書をクライアント様とこちらの双方で内容が正しいことを確認し、OKが出た時点で作成に移ります。
要件定義のプロセスを経て出来上がった仕様書を見て、最終的なお見積り結果をお出しします。
また依頼内容が客観的な形で定まっていない場合で、まず基本的なロジックを実装して、その後に試行錯誤を繰り返しながら作成していきたい場合は、
「要件定義→仕様確定→納品→動作確認」という1つのイテレーション(開発の最小単位)を繰り返しながら、理想のものに近づけていく形になります(この場合、見積もりが取れるのは個々のイテレーションにおける仕様の確定がなされた時点となり、要件定義の工程は時間給で承ります)。
基本料金
オプション料金
- お急ぎ作成
- 50,000円 / 納期 +14日
事例
-
〇 プロジェクトの目的
バイナリーオプションの取引を自動するため、MQL4で書かれたEAの売買シグナルを、ペイロードとしてAPI経由で別のサーバーへ送信すること。
〇 体制・人数
複数人(本案件においては何人が関与してしたか分かりませんが、多くかの方が関与する案件でした)
■ 自分のポジション・役割
MQL4で書かれたEAの売買シグナルを、ペイロードとしてAPI経由で別のサーバーへ送信するコードを作成して実装しました。
■ 目的を達成する上での課題
MQL4からAPIを使いシグナルを送信するのは初めてだったのでその点のスキルの習得が課題となりました。
■ 課題に対して取り組んだこと
Web上を始めとして、様々なリソースを調べる事で解決しました。
■ ビジネス上の成果
クライアントの希望に沿ったシグナルの送信機能を備えたEAを納品できました。 -
■ プロジェクトの目的
〇 Youtube動画の広告から広告サイトのLPのURLを収集し、広告サイトのデザインの参考とするため。
■ 体制・人数
〇 複数人(私自身、全体で何人が関与しているかはっきりとは把握しておりませんでした)
■ 自分のポジション・役割
〇 Youtube動画で再生される広告動画のURLをAWS上で動作するスクレイピングシステムを作成し、そのスクレイピングシステムからGoogleスプレッドシートに「企業名・LPのURL」の形で送信し、Googleスプレッドシートにリアルタイムで反映されるシステムを構築しました。
■ 目的を達成する上での課題
〇 実際の技術的な課題の大きさに比べてクライアントの自動化の要求が大きく、Youtubeへのログインも含めて自動化したいというニーズがありました。
〇 完全な自動化は難しい(例外や、エラーの発生などで人間がメンテナンスする必要がある点)一方で、Googleアカウントへのログインを自動化するという点でニーズに応える点が課題でした。
〇 技術上の限界を含めた自動化の期間の限定や、人手の介入が必要となる条件について説明を行ない納得のいくシステムの実装に結びつける点も課題となりました。
■ 課題に対して取り組んだこと
〇 AWS上で動作するインスタンスの柔軟な稼働のリクエストや現在の稼働状況を伝え、効率的にサービスを利用するべく取り組みました。
〇 他のメンバーとの連絡を行ない、共同で作業をするさいに必要な情報共有を行ないました。
〇 「極力」自動化の範囲を広げたいというニーズに応えるため、技術面ではPythonモジュールである「undetected-chromedriver」といった自動でのスクレイピングに対応するモジュールの使用も交えて最大限ニーズに応えるべく取り組みました。
■ ビジネス上の成果
〇 実際に人手の介入なく、Windows Sever上で50時間以上に渡ってスクレイピングシステムが動作し続け、自動でYoutube動画から広告動画からURLを収集し、企業名とその企業のLPのURLをGoogleスプレッドシートに反映させるシステムを構築できました。
〇 結果としてクライアント企業のニーズであった、参考となるLPのURLの収集を自動化するという点で、人手行なうのと比較してビジネスの飛躍的な効率化に資することが出来ました。 -
■ プロジェクトの目的
クリニックの業務効率化とサービス改善を目的として、患者の訪問パターンや治療効果を分析しやすい形で提供することで、経営判断のサポートを行うことでした。
■ 体制・人数
このプロジェクトは私1人で担当しました。
■ 自分のポジション・役割
プロジェクト全体の設計、データ集計、マクロの開発、グラフの設計と生成を1人で行いました。クライアントからの要件のヒアリングから最終的なデリバリーまで、全工程を自己管理下に置き、独立して遂行しました。
■ 目的を達成する上での課題
データが非常に散在しており、また一部データに不整合があったため、正確かつ一貫性のある情報を抽出することが大きな課題でした。
■ 課題に対して取り組んだこと
不整合のあるデータを検証し、クリーニング処理を施すことでデータの品質を向上させました。Excelの高度な機能を用いて、効率的かつ動的なグラフを生成するマクロを作成し、ユーザーが直感的にデータを解析できるようにしました。
■ ビジネス上の成果
このマクロによって、クリニック側は患者の行動パターンと治療成果を月次で迅速に分析することが可能となり、よりデータに基づいた経営判断を行えるようになりました。結果として、再来院率の改善と往診の効率化に寄与しました。 -
■ プロジェクトの目的
各FXトレードの時間・通貨ペア、損益などを全て記録し、保有時間や損益との関係やエントリーしたときの根拠などを全て細かく知るし、各トレードのデータをグラフなどの形で視覚化するマクロを作成いたしました。
■ 体制・人数
1人
■ 自分のポジション・役割
クライアントとのやり取りを全て1人で行ないました。
■ 目的を達成する上での課題
クライアントの依頼を聞き、それを成果物に反映させる点でこまめな連絡が必要でした。
■ 課題に対して取り組んだこと
打ち合わせを頻繁に行ない、ニーズを聞き取り最大限成果物に反映させるよう努力して満足していただきました。
■ ビジネス上の成果
クライアントが運営するWebサイト上で会員に配布するマクロとして有効に機能し収益の増加に寄与しました。 -
プロジェクトの目的:
・効率化のための手法の調査・希望に合った方法のコンサルティング
・実際の要望に沿った形での開発・納品
役割:
仕入を行なう上でのデータを管理されており、それを社内で効率的に管理できるようなシステムの構築を希望されていたため効率化の手法を提案し、ニーズに沿う形で実装・納品しました。
開発に際して、MicrosoftのOnedrive上で同期されている、2つのExcelファイルを1つのExcelファイで、指定された列のデータが変更された事を検知し、もう一つのExcelファイルの特定のシート上で、同じ固有の番号が割り振られた行を検索し、その検索した行に、変更されたデータを反映させるシステムを作成しました。
■ 体制・人数
このプロジェクトは私1人で担当しました。
■ 自分のポジション・役割
要件定義から・コーディング・テスト・納品まで
■ 目的を達成する上での課題
Pythonモジュールは仕様が頻繁に変わるため現時点での仕様を調べ、適切に実装する点が課題でしたが、Web上の情報を迅速に調査し適切に実装しました。
クライアントとのコミュニケーションを迅速に行ない、ニーズを汲んだ開発を行ないました。
実績・評価
221 件
満足
1 件
残念
金融・保険のその他 (システム開発)
2025年6月2日いつもありがとうございます。
金融・保険のその他 (システム開発)
2025年4月30日いつもありがとうございます。
IT・通信・インターネットのWebシステム開発・プログラミング
2025年4月13日細かな調整も確実に行ってくださいました。
出品者
パフォーマンス向上を目指すビジネス自動化サービス
-
221 件 満足1 件 残念
- 認定ランサー
- 個人
- 静岡県
フリーランスのプログラマーとして10年以上のキャリアを持ち、MetatraderとPythonを駆使した複雑な自動化ソリューションの開発に特化しています。FXトレーディングシステムの最適化、医療業界のデータ処理、及びAI技術を活用したビジネスプロセスの自動化により、クライアントのビジネス成果を大幅に向上させています。
▼主な業務/スキル
・自動売買システムの設計と実装
・高度なデータ分析と視覚化
・PythonとMQL4を利用したプログラム開発
・AIとの連携による新しいビジネスモデルの探求
・OpenAIのAPIを活用した業務自動化ツールで顧客の問題解決
Metatrader4での実績には、複雑なアルゴリズムのカスタムEA開発から、効率的なトレーディング戦略の設計まで含まれており、各クライアントの具体的なニーズに合わせたカスタマイズを行っています。
各プロジェクトの成功は、効果的な要件定義と丁寧なプロジェクト管理から始まります。顧客と密接に連携を取りながら、そのニーズに合わせた仕様を確定し、品質と期間内に納品することに尽力しています。
▼実績例
・FXトレードの自動化ツール開発で、取引効率を向上
・医療データ集計ツールを開発し、クリニックの業務効率を改善
現在の焦点
Pythonを用いた業務自動化の強化
AIとの連携による新しいビジネスモデルの探求
先端技術の習得の過程で得た知見などは依頼を受けるお仕事に関わらず、十二分に責任を持った形で最大限に活用してクライアント様の課題解決に貢献できるよう努力しています。
よくある質問
- 検収中(動作確認中)には気付かなかったバグが見つかりました
- 双方で内容について確認して同意した仕様書の内容に反する動作(バグ)をする事が検収後に発覚した場合、検収終了後であっても、4週間以内であれば無償でバグの修正を致します。 仕様に反する動作以外の改良点や修正点などは対象外となります。 具体的には、個々のプロジェクトで扱いは異なりますので、必ず個別のご依頼のさいにご相談いただき、話し合いの中で事前に決めていくこととなります。
- 作成後、プロジェクト完了前の仕様の変更は受け付けていますか?
- 変更の内容が工数の増加をさほど伴わないもの軽微なものであれば受け付けております(特定のインジケーターの計算期間をパラメーターで設定できるように変更してもらいたいなど)。 ただ、作成にあたりこちらが当初の想定から工数が増加しており、増加した分について許容範囲として追加の金額をいただかずに引き受けている場合はご遠慮下さい。 具体的な内容については、変更の可否を含めてご相談下さい。
- 要件定義はどのように行ないますか?
- 基本的に、要件定義はGoogleドキュメントを使用して行ないます。 事前にご用意いただいた資料のあるなしにかかわらず、作成を依頼するEAの仕様をGoogleドキュメントの形で、双方で理解出来る形で編集・作成して、その仕様書の内容のうち仕様の正確さについてはクライアント様が責任を持ち、作成した成果物が仕様通りに動作することに関してはこちらが責任を持つ形で作成された、仕様書の内容に沿って実装致します。 なお全てを時間給での依頼なさる方の場合は、作業時間に数えてよいのであればクライアント様の進め方に基本的には従います。
注文時のお願い
ロジックの内容を矛盾なく伝える事が苦手な方であったり、試行錯誤を繰り返しながら完成に持って行きたいという場合は、最低限の機能をまずは実装し出来たものを確認して頂き、次の案件で機能を追加してという事を繰り返すイテレーションという形式を取るか、時間給でうけたまわる形になります。
-
10,000円
EA・インジケーター作成
納期 1日 -
30,000円
EA・インジケーター作成
納期 3日 -
50,000円
EA・インジケーター作成
納期 5日