内容

Project Fit ― スキル×案件マッチング支援アプリ

• メンバーのスキル・稼働状況・案件期間をもとに、最適な担当割り当てを自動化・可視化するWebアプリです
• 人材リソースの偏りを防ぎ、チーム全体の稼働バランスを整えることを目的としています

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開発の目的

• メンバーのスキル・案件期間・稼働率を一元管理し、視覚的にアサイン状況を把握することで、効率的なリソース配置を実現します

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使用技術

• Python / Streamlit / Plotly Express / Pandas / NumPy
• ガントチャート表示対応（Plotly）
• データ保存形式：CSV（ローカル）

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機能

• プロジェクト・メンバー・アサイン情報の追加・編集・削除
• ガントチャートによる「人×案件×期間」可視化
• 稼働時間・スキルレベルの自動反映
• メンバーごとのスキル一覧表示
• 保有スキル・スキルレベルを分離して入力可能

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工夫した点

• StreamlitとPlotlyを組み合わせた動的ガントチャートを実装
• 案件・メンバー・アサインの3構造を自動連携させ、更新が即座にグラフへ反映される仕組みを構築
• 外部DBを排除し、必要に応じてCSVで軽量保存
• 保有スキルとスキルレベルを分離入力できるようUIを改善

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実行方法

• 1.リポジトリの取得

　　git clone https://github.com//Project-Fit.git

　　cd Project-Fit

• 2.仮想環境の作成と有効化

　　Windows (PowerShell）の場合

　　python -m venv .venv

　　..venv\Scripts\activate（※「..」ではなく「.\」が正しい表記です）

　　macOS / Linuxの場合

　　python3 -m venv .venv

　　source .venv/bin/activate

• 3.依存ライブラリのインストール

　　pip install -r requirements.txt

　　もし requirements.txt で失敗する場合の最小構成

　　pip install streamlit pandas numpy plotly

• 4.アプリを起動

　　streamlit run Project_Fit.py

　　起動後に表示される Local URL: http://localhost:8501 をブラウザで開いてください

　　ポートが競合する場合は --server.port 8502 を付けてください

　　streamlit run Project_Fit.py --server.port 8502

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想定利用シーン

• チームのスキル構成を可視化し、最適な人員配置を検討
• プロジェクト期間とメンバー稼働を一目で把握
• 案件ごとの稼働負荷をガントチャートで共有
• チームリーダーやプロジェクトマネージャーが週次会議で進捗確認に利用

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今後の展望

• データの永続化（SQLite / Google Sheets連携）
• 案件別の稼働率自動算出とレポート出力
• タスク進捗（Task Progress Heatmap）との連携表示

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制作メモ

• 開発期間：約1週間
• 開発環境：Windows 10 / Python 3.11 / Streamlit