「どこで稼げる？」Uber Eats副業のリアルな悩み

Uber Eats配達パートナーを副業にしている人、興味がある人は多いでしょう。私もその一人です。

でも実際にやってみると、「エリアによって全然単価が違う」「思ったより稼げない」という悩みが出てきます。

・都市部でも需要が集中する場所とそうでない場所がある

・雨の日やランチタイムで需要が爆増する時間帯がある

・同じ時間でもエリア次第で効率が段違い

これを感覚だけで覚えて走るのって、すごく大変なんですよね。

「稼げる副業」として注目されるUber Eatsですが、効率が悪いと時給換算で800円台になることもザラにあります。

そこで私は思いました。「AIを使って稼げるエリアと時間帯を最適化できないか？」と。

AI分析をやろうと思ったきっかけ

ChatGPTを使い始めてから、文章生成だけでなくデータ整理や分析補助にも使えると気づきました。

Uber Eats副業って、実はデータの宝庫です。

• 配達先の位置情報
• 時間帯ごとのリクエスト件数
• 報酬履歴

「これ、全部AIに食わせたら、どこでいつ走れば効率がいいか可視化できるんじゃない？」

このアイデアを試してみたのが今回のきっかけです。

まずは自分の配達データをまとめる

最初にやったのは、Uber Driverアプリから過去数ヶ月分のデータを抽出すること。

• 配達日時
• 受け取り地点と届け先（おおまかな住所）
• 報酬額
• 待機時間

Excelに落とし込んで、ChatGPTに「CSV形式で読み込ませてパターンを分析してほしい」とお願いしました。

ここで得たのが、「曜日ごとの傾向」「時間帯ごとの単価」「エリアごとのリクエスト頻度」です。

例として

• 金曜夜は郊外の大型住宅街より、繁華街周辺が単価高め
• ランチタイムは駅近オフィス街でリクエスト集中
• 雨の日は郊外でも単価ブーストがかかりやすい

なんとなく分かっていた「稼げる時間帯と場所」が、AIの分析で数字として可視化されました。

AIが提案した「最適ルートとスケジュール」

さらに面白かったのは、ChatGPTに「このパターンをもとに1週間分の最適稼働スケジュールを提案して」と頼んだとき。

AIからはこんな提案が。

• 月火：需要少ない→短時間集中で駅前ピック狙い
• 金曜夜：繁華街を中心に長時間稼働、22時までブースト狙い
• 土曜昼：住宅街→公園近くのファミリー需要狙い
• 雨予報日は強気でフル稼働プラン

「いや、これ普通にすごいな」と思いました。

もちろん完璧ではないけど、今までの「なんとなく」よりはるかに戦略的。

自分のクセや過去の稼働データを元にプランを出してくれるので、「俺専用のアドバイザー」って感じでした。

AIプランで1週間稼働してみた結果

実際の収益データを公開

さて、AIに提案してもらった「最適スケジュール」をもとに、1週間ガチで稼働してみました。

結果はこんな感じ。

• 総稼働時間：21時間 → 収益28,400円
• 1時間あたり報酬：約1,352円
• 過去平均（同条件）：1時間あたり約1,000円

つまり、時給換算で約35％UPです。

この数字を見たとき、「マジでAIすごいな」と思いました。

もちろん、雨が多かった週など多少の変動要因はあるけど、エリア選びと時間帯戦略を緻密にした効果は明らかでした。

体感した「移動効率の差」

AI分析の中で特に役立ったのは、移動距離と待機時間の最適化でした。

例えば金曜夜に繁華街周辺で張り付いた結果、配達1件あたりの移動距離は平均1.8kmに短縮。

それまでは郊外で流していたとき、平均で3.2kmくらい走っていたので、ほぼ半減です。

・ガソリン代削減

・体力消耗軽減

・配達回数UPによるブースト効率向上

こんな副次的メリットも大きかったです。

「AIにエリアと時間帯を選んでもらう」だけで、配達効率そのものが変わる実感がありました。

AIプランを使う上での課題と工夫

AIは万能じゃない。「予測外」の日もある

ここまで絶賛してきましたが、もちろん弱点もあります。

・イベント日で急に繁華街が混む

・天気予報が外れてブーストが消える

・交通規制などで通常ルートが使えない

こうしたイレギュラーは、AIも完璧には読めません。

私はAIの提案を「戦略の土台」として使い、最終判断は自分で修正しました。

例えば「今日は晴れてるけど風が強いから自転車勢が減りそう→郊外攻めよう」とか。

この「AIを鵜呑みにせず、相棒にする感覚」が大事です。

データの更新とフィードバックが命

AIに相談して気づいたのは、「過去データが古いままだと精度が落ちる」ということ。

Uberの報酬単価や需要エリアは、季節やキャンペーンで変動します。

だから私は、週ごとに自分の配達履歴を更新し、ChatGPTに再度分析を依頼するようにしました。

これで「生きたプラン」が作れるようになり、AI活用がさらに有効になったと感じます。

まとめ：AIは「副業の戦略参謀」になる

「なんとなく配達」を卒業しよう

Uber Eats副業は、自由度が高い反面、戦略を立てないと稼げません。

・どの時間に走るか

・どのエリアに張り付くか

・いつ休憩を入れるか

これを全部感覚でやると、非効率になりがちです。

AIを使うことで、「なんとなく」から「数字で決める」に変えられます。

それだけで、報酬もモチベーションも大きく変わりました。

これから副業でUber Eatsを始めたい人へ

最後に、これを読んで「やってみようかな」と思った人に伝えたいのは、

• AIは万能ではないが、強力な戦略ツールになる
• 自分の稼働データを分析してプランをカスタマイズする
• 予測を鵜呑みにせず、現場感覚も大切にする

Uber Eats副業は、初期投資も少なく始めやすいですが、続けて稼ぐには工夫が必要です。

その工夫をAIに手伝わせるのは、これからの新しい副業スタイルだと思います。

「副業で少しでも効率的に、少しでも楽しく稼ぎたい」

そう考える人にこそ、AI活用を心からおすすめしたいです。