【月商130万円】IKEA 家具の組み立て副業：マッチングアプリを作ろう

IKEA 家具の組み立てで月130万円
IKEA 家具の組み立てマッチングアプリを作ろう
- Webサービスの開発
- スマホアプリの開発
Pythonでアプリの売り上げを最適化しよう
まとめ

IKEAの家具を組み立ててお金を稼ぎたい人と仕事を依頼したい人をつなぐ「IKEA 家具の組み立てマッチングアプリ」の作り方を紹介します。

マッチングアプリで大きく稼ぎましょう。

ウェブサービスとスマホアプリの開発方法をわかりやすく説明し、Pythonを使って売り上げを増やす方法も紹介します。

IKEA 家具の組み立てで月130万円

参考

I Make Up To $9K a Month Taking Side Jobs on TaskRabbit: 4 Tips for Making the Most as a Tasker

GOBankingRates

ヴァネッサ・ガルシアさんは、役者を目指しながら、2017年に友達から聞いたTaskRabbitという仕事を探すプラットフォームで副業を始めました。

TaskRabbitでは、IKEAの家具の組み立てからイベントの企画まで、いろいろな仕事があります。

最初は週末のアルバイトを探して始めたけれど、今では彼女の主な収入源になっていて、月に最大9,000ドル（約130万円）稼いでいるということです。

IKEA 家具の組み立てマッチングアプリを作ろう

TaskRabbitというビジネスマッチングサイトを利用して、IKEAの家具の組み立てなどで月130万円以上稼いでいるという記事でしたね。

しかし、自分でIKEAの家具の組み立てをするより、「IKEA 家具の組み立てマッチングアプリ」を開発した方が遙かに稼げます。

ということで、「IKEA 家具の組み立てマッチングアプリ」の開発手順をご説明しましょう。

IKEAの家具を組み立てて欲しい人と、組み立ててお金を稼ぎたい人のマッチングサイトとアプリを作るには、いくつかの技術と手順が必要です。Webサービスとスマホアプリの両方に分けて説明します。

Webサービスの開発

計画を立てる:
まず、サイトで何ができるか、どんな機能が必要か考えます。例えば、ユーザー登録、家具の組み立て依頼の投稿、応募、チャット機能などです。
デザインする:
サイトの見た目を考え、どんな画面が必要か、どこにどんなボタンや情報を置くかを決めます。
プログラミング:
HTML/CSSでサイトの見た目を作り、JavaScriptで動きをつけます。
バックエンド（サーバー側の処理）は、例えばPythonやRubyなどの言語でプログラミングします。
データベースの設定:
ユーザー情報や依頼内容などを保存するために、MySQLやMongoDBなどのデータベースを使います。
テストと修正:
作ったサイトがちゃんと動くか試し、問題があれば修正します。
インターネットに公開:
サイトをインターネット上で公開するために、Webサーバーにアップロードします。

スマホアプリの開発

計画を立てる:
スマホアプリの機能や画面のデザインを考えます。
アプリの開発:
iPhone用ならSwift、Android用ならKotlinやJavaといったプログラミング言語を使ってアプリを作ります。
バックエンドの連携:
Webサービスと同じバックエンドやデータベースを使って、アプリから情報を送受信できるようにします。
テストと修正:
スマホでアプリがうまく動くか確かめ、問題があれば修正します。
アプリストアに公開:
アプリをApp StoreやGoogle Playに申請し、みんながダウンロードできるようにします。

上記のようにして、Webサービスとスマホアプリの開発を進めていきます。最初は簡単な機能から始めて、徐々に機能を増やしていくと良いでしょう。

▼「AIエンジニアへ転職」はここをクリック！

AIエンジニア

Pythonでアプリの売り上げを最適化しよう

「IKEA 家具の組み立てマッチングアプリ」が完成したら、Pythonで売り上げを最適化しましょう。

このPythonコードは、「IKEA家具の組み立てマッチング」アプリの売り上げを最適化します。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# Sample data creation
# Assume each row represents a different tasker's monthly data
data = {
    'Years_of_Experience': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'Monthly_Earnings': [30000, 5000, 40000, 4000, 70000, 5000, 65000, 6000, 72000, 89000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Displaying the data in a table
print("Sample Data:")
print(df)

# Creating a scatter plot of the data
plt.scatter(df['Years_of_Experience'], df['Monthly_Earnings'])
plt.title('Monthly Earnings vs. Years of Experience')
plt.xlabel('Years of Experience')
plt.ylabel('Monthly Earnings')
plt.show()

# Building a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(df[['Years_of_Experience']], df['Monthly_Earnings'])

# Predicting earnings based on years of experience
years = np.array([5, 10, 15]).reshape(-1, 1)
predicted_earnings = model.predict(years)

# Displaying predicted earnings
for i, year in enumerate(years.flatten()):
    print(f"Predicted Earnings for {year} years of experience: {predicted_earnings[i]}")

Sample Data:
   Years_of_Experience  Monthly_Earnings
0                    1             30000
1                    2              5000
2                    3             40000
3                    4              4000
4                    5             70000
5                    6              5000
6                    7             65000
7                    8              6000
8                    9             72000