こんにちは、こんです🦊
今日は、昨日に引き続きロジレスAPIを使った在庫データ可視化の延長として、
さらに深い「物流分析」を実現するためにPythonでトライ中！
実験のきっかけ：より高度な物流改善提案を目指して
こんなこと、感じたことはありませんか？
在庫推移だけでなく、商品回転率や不動在庫も見える化したい
売れる商品を前に配置、動かない商品を圧縮管理してコスト削減したい
「現場感覚」ではなく、「データ根拠」でもっと改善提案を出したい
昨日までの「在庫スナップショット記録」だけでは物足りず、
一歩踏み込んだデータ活用が必要だと感じたため、
今日から本格的な物流分析をスタートしました！
今日の進捗：PythonでロジレスAPIから大量データを効率取得！
今日の主な進捗はこちら：
✅ ロジレスAPIとPython連携の認証フロー確立（OAuth2認証）
✅ sales_orderデータ（受注履歴）の全件取得ロジックを構築
（ページネーション対応・約5万件超を想定。出荷済みは除いたほうが良いかも？）
✅ logical_inventory_summaryデータ（在庫状況）の取得ロジックを改良
（free在庫・allocated在庫だけフィルター取得＆available在庫抽出）
✅ データ取得進捗が見えるログ機能を強化
（取得開始ログ、10ページごとの進捗率・経過時間ログを実装）
技術構成と工夫ポイント
使用技術
Python（requests / json / time）
ロジレスAPI（v1エンドポイント使用）
主な工夫ポイント
負荷軽減のため、条件フィルター（min_free=1、min_allocated=1）を活用
進捗ログ強化で長時間実行中でも安心運用できる設計に
日本語商品名対応として、JSON保存時にUTF-8エンコーディング＋ensure_ascii=False設定
今後の加工・分析を見据えた、sales_order＋inventoryの両軸データ収集基盤を確立
明日以降のチャレンジ
ここまででデータ収集基盤は整ったので、
次はいよいよ…
📈 受注データ × 在庫データ を組み合わせた「商品別回転率分析」
🏅 回転率に応じた「ランク付け（A/B/C）分析」
📊 不動在庫・売れ筋在庫の「可視化＆改善提案ダッシュボード」構築
に取り組んでいきます！
今日のまとめ
データを集めるだけでは終わらない。
「どう活かすか」まで設計してこそ、本当の業務改善になる。
そう実感した1日でした🦊
明日もまた、さらに一歩進めていきます！
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