Mak.K

Workflow Automation / Business Process Improvement

業務改善・運用設計・自動化をテーマに開発したプロジェクトをまとめています。

EC運営、Web制作、業務自動化の経験を活かし、現場で発生する課題の分析からツール設計・実装・運用まで一貫して取り組んでいます。

Pythonを中心に開発を行いながら、手作業・待機時間・ヒューマンエラー・属人化といった問題の解決や、継続的に運用できる仕組みづくりを重視しています。

単なる作業の自動化ではなく、

• 誰でも利用できること
• 安全に運用できること
• 問題発生時に追跡できること

を意識して設計しています。

現場業務を観察し、作業や情報の流れを整理しながら、より効率的で再現性の高い運用へ改善していくことを得意としています。

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Featured Projects

1. Multi-Mall Sales Aggregation Tool

概要

複数ECモールの売上CSVを統合し、Excelテンプレートへの転記から親品番集計・SKU集計までを自動化する業務支援ツールです。

モールごとに異なるCSV形式を吸収し、日次・月次集計業務の効率化と標準化を目的として開発しました。

対応モール

• 楽天市場
• Yahoo!ショッピング
• au PAY マーケット
• Amazon
• Qoo10
• dショッピング

Before

• モールごとにCSV形式が異なる
• 手作業による転記ミスが発生する
• 集計作業に時間がかかる
• 特定担当者へ依存しやすい
• ヒューマンエラー発生リスクが高い

After

• CSVを自動読込
• モールごとの差異を吸収
• Excelテンプレートへ自動転記
• 親品番単位で自動集計
• SKU単位で自動集計
• ログによる処理結果確認

実装内容

Python

• 集計処理全体の実装

pandas

• CSVデータの読込・変換

openpyxl

• Excel転記・オートフィル処理

YAML

• モールごとの差分設定管理

tkinter

• 非エンジニア向けGUI作成

logging

• 実行結果・エラー内容の記録

設計判断

• 売上データのため完全自動化は採用しない
• 最終確認は人間が行う
• サイレントエラーを防止
• 成功・失敗を問わずログを出力
• CSV取り違えによる事故を防止
• モール追加を考慮してYAML化
• 非エンジニアでも利用できる操作性を重視

実際の効果

• 日次集計時間 約25分 → 約3分へ短縮
• 月40時間規模の作業削減見込み
• 転記ミス削減
• 集計作業の標準化
• 属人化の軽減

Design Decisions

本ツールは単なる集計自動化ではなく、実際の運用現場で継続利用できることを重視して設計しました。

• 売上データを扱うため、完全自動化ではなく最終確認工程を残す構成とした
• モール追加や仕様変更に対応しやすいよう設定をYAML化
• 問題発生時の追跡を容易にするためログ出力機能を実装
• CSV取り違えや設定ミスなどのヒューマンエラーを考慮
• 非エンジニアでも扱えるGUI操作を採用
• 運用担当者が保守しやすい構成を意識して設計

Lessons Learned

開発当初は作業時間削減を主目的としていましたが、実際には「安全に運用できること」の重要性を強く実感しました。

特に売上データを扱う業務では、完全自動化よりも確認工程を残した半自動化の方が現場に適しているケースが多く、運用性・保守性・確認性を考慮した設計の重要性を学びました。

詳細な設計・処理内容を見る

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2. CSV Upload Scheduler (.NET + SFTP)

概要

楽天などの更新ファイルを指定時刻に自動アップロードする予約実行ツールです。

既存Python運用をWindowsアプリ化し、Python未導入環境でも利用できる構成へ改善しました。

Before

• 更新時間まで待機する必要がある
• 実行忘れが発生する
• 手動実行によるミスが起きる
• Python環境構築が必要
• 担当者によって運用が属人化しやすい

After

• 指定時刻で自動実行
• 実行忘れを防止
• GUI操作のみで利用可能
• Python未導入環境で利用可能
• ログによる結果確認

実装内容

C#

• アプリケーション実装

.NET

• Windowsデスクトップアプリ化

WinSCP

• SFTPアップロード処理

YAML

• 設定ファイル管理

GUI

• 非エンジニア向け操作画面

予約実行機能

• 指定時刻での自動アップロード

ログ出力

• 実行結果・エラー内容の記録

実際の効果

• 更新待機時間を月約7〜8時間削減
• 年間約90時間の工数削減
• 実行忘れ防止
• 人的ミス削減
• 更新作業の標準化

詳細な設計・処理内容を見る

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3. HTML Conversion Tool

概要

楽天市場向けHTMLを、Yahoo!ショッピングおよびau PAY マーケット向け形式へ自動変換する業務支援ツールです。

Before

• モールごとにHTML仕様が異なる
• 同じ修正を複数回行う必要がある
• コピペ修正に時間がかかる
• 修正漏れや更新ミスが発生する

After

• HTML変換を自動化
• モール別ルールを吸収
• 更新作業時間を短縮
• 修正漏れを削減

実装内容

Python

• 変換処理全体の実装

BeautifulSoup

• HTML解析・要素操作

正規表現

• URL・タグの一括変換

モール別変換処理

• Yahoo!ショッピング向け変換
• au PAY マーケット向け変換

実際の効果

• 商品ページ更新時間を数分から数十秒へ短縮
• 修正漏れ防止
• コピペミス削減
• 更新作業の標準化

詳細な設計・処理内容を見る

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4. Local AI Coding Assistant

概要

社内コードや機密情報を外部へ送信せず利用できるローカルAI開発支援ツールです。

ローカル環境のみで動作するため、セキュリティを確保しながら開発効率向上を目指しました。

Before

• 機密コードを外部サービスへ送信できない
• API利用料が継続的に発生する
• 修正作業の初動に時間がかかる

After

• ローカル環境のみで利用可能
• 外部送信不要
• API費用不要
• コード修正支援を高速化

実装内容

Python

• アプリケーション実装

PySide6

• GUI作成

Ollama

• ローカルAI実行環境

コード生成支援

• 定型コード作成補助

修正提案機能

• 改善案の提示

レビュー支援

• コード確認作業の補助

実際の効果

• コード修正初動時間短縮
• 外部送信不要によるセキュリティ向上
• API費用不要
• ローカル環境のみで継続利用可能