こんにちは、こんです🦊
今日は、これまで取り組んできたロジレスAPI連携の応用として、
返品支払いに応じた処理の自動化ツールの土台を構築しました！
🧪 実験のきっかけ：返品処理が“感覚ベース”になっていないか？
現場では日々、こんな課題が発生していました：
返品が来ても、誰が何をどう処理すべきかバラバラ
支払い方法ごとに対応が異なるのに、管理表が分かれている
顧客対応と倉庫対応を切り分けて考えるのが難しい
そこで今回は、「ロジレスAPI × 現場からの返品問番Excel」を組み合わせて、
支払い情報にもとづいた処理を自動化できる構成を作ってみることにしました！
⚙ 今日の進捗：返品支払い対応支援ツールの構築
🔹 ステップ① ロジレス出荷済みデータの大量取得
まずはロジレスAPIから、出荷済みの受注データを月単位で分割して保存できるPythonスクリプトを構築しました。
sales_orders_shipped_202401.json
sales_orders_shipped_202402.json
...取得上限（1万件/日）を考慮して、期間を自動で分割
ページネーションとエラーハンドリングを備えた堅牢設計
将来的にBigQueryやSQLiteとの連携も可能な構造に
🔹 ステップ② 返品問番リストとのマージ処理
次に、現場から共有される「返品問番のExcelファイル」と
保存済みの出荷データを伝票番号（問番）で突合する処理を構築。
merged_returns_output.csvCSVやExcelから柔軟に読み込み可能
delivery_slip_number（伝票番号）でJOIN
出力結果はそのまま対応ログやSlack通知に活用できる形式に
💡 今後のステップ
今後は以下の処理を順次自動化していきます：
✉ 支払い方法による対応分岐
代引き：入荷予定データを作成し、現場に通知（Slack or メール）
それ以外：顧客に返品受付の案内を通知（1回のみ）
🔄 連絡有無による再処理
連絡がない場合：キャンセル＋良品移動を自動化
連絡があった場合：再発送フローに自動分岐
🧠 振り返り：分析“だけ”じゃない、現場対応もDXする
Day 27〜29で構築してきた物流分析の基盤は、「見える化」に重きを置いてきました。
今回の取り組みではさらに一歩踏み込み、“意思決定や対応”も含めた自動化にチャレンジ。
支払い種別や対応状況といった「動的な判断」が求められる場面でも、
Python × API × Excel連携でここまで整備できるという手応えを得られました。
🧭 明日以降のチャレンジ予定
Slack通知・メール送信の自動化
入荷予定作成APIの実装（/inbound_orders/create）
顧客対応状況の履歴管理（Notion or Google Sheets連携）
BigQuery or SQLiteを用いた履歴データ基盤の設計
📌 今日のまとめ
データ取得だけで終わらせない。
支払い方法ごとの“対応業務”まで一気通貫で仕組み化していくことで、
現場もバックオフィスも、確実にラクになる。
それでは、また次の実験で🦊
🔖 ハッシュタグ案
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