こんにちは、こんです🦊
100日チャレンジ Day 44 の記録です！
🧭 今日の挑戦テーマ
今日は、特典配布処理の自動化アプリ（Streamlit）をさらに進化させるべく、以下4本柱で改善に取り組みました。
🧩 配送先の名寄せ処理（顧客単位で配送先統一）
🔁 配布ロジックの最適化（ピッキング効率向上）
🖼 UI/UX再設計（比較しやすく、誤解が起きない表示）
⚙️ ロジック分離による保守性向上（関数化・構造整理）
🔁 処理フロー（最新版）
CSV読込と整形
- 特典対象／非対象の2ファイルをアップロード
- 数量列を str → int に変換し、整合性を確保特典対象商品の抽出
- 商品名に特定の文字列を含む行を抽出顧客単位の購入数集計
- 顧客番号ごとに数量を集計し、注文日の最小値を記録特典の割当ルール適用
- 「特典X種で1セット」＋「余りはラウンドロビン」で配布
- start_pointer により特典の偏りを軽減在庫からの割当
- セット優先 → 次いでバラ → 不足はログ記録配送先の名寄せ処理
- 同一顧客の複数配送先 → 最も早い注文日に統一
- overwrite_delivery_info() で一括上書き
- detect_shipping_conflicts() で矛盾検出し CSV出力特典行の追加と整形出力
- 「顧客番号」を新受注番号として特典行を追加
- 元受注番号は 予備列 に格納、Logiless形式で出力Streamlit UI整備
- セクションごとに st.markdown() 説明付き
- 「Before→After」の比較表＋棒グラフ
- エラーログ・配送先矛盾検出を expander() に表示
✨ 技術的ハイライト
✅ 配送先の名寄せ処理
同一顧客番号の配送先を「最も早い注文日の情報」で統一
配送先が複数存在する顧客はUIとCSVで明示
✅ ピッキング効率向上（特典構成のパターン化）
例：特典3種の場合、「1:1:1」「2:1:0」などの構成パターンごとに件数を集計
同じ構成でまとめてピックできるよう支援
✅ UI/UXの最適化
比較表はすべて index 非表示＋共通フォーマット
棒グラフは数値ラベル付きで視認性UP
処理の順番通りにセクションを整理・再配置
🤯 苦戦ポイント
昨日はラウンドロビン配布の均等性で詰まったが、以下記事が突破口に：
- [GeeksforGeeks](https://www.geeksforgeeks.org/program-for-round-robin-scheduling-for-the-same-arrival-time/)
- [gist.github.com/sapakus](https://gist.github.com/sapakus/6ed470d08ae335223e780079b8ca874b)
- [nylas.com/blog](https://www.nylas.com/blog/how-to-create-a-round-robin-scheduling-program-in-python/)列名をUIで動的指定できるように 汎用化しようと試みたが、
Streamlitの仕様や後続処理との整合性でバグが頻出し断念。
むしろうまく動いていた処理が破綻するという悲劇に…処理の分岐や状態管理が増えすぎてロジックが混沌化
特に「どの列がどの役割を担っているか」を毎回意識するのが非常に辛い。一部の関数を分離し gift_assignment_logic.py に逃したものの、依存関係の整理が追いつかず保守性も崩壊寸前。
最終的には、UIの整備と透明性の向上に集中することで割り切り。ただし「列名マッピング」などの汎用化は冷静に再設計が必要と痛感。
最後の方はコードもUIも混沌とし始め、体力的にも精神的にも Exhausted... 🧠💥
📝 まとめ
エクセルで作業していると、作業に成功したとしてもどんな順番でどのように作業したのかをトラックするのが難しいですが、
今回の自動化は単なる「省力化」ではなく、作業の可視化と業務の信頼性向上につながるプロセスだと改めて実感しました。
実務では「誰でも・何度でも・確実に再現できる処理」が求められます。
そのためには、ロジックの透明性とUI設計の一貫性が重要。
今日はその土台をさらに一段レベルアップできた一日でした。
次は「柔軟なカスタマイズ性」と「検証可能な信頼性」を目指して、再出発します！
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