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### 1. 組織統合に伴う温湿度データ管理の厳格化と自動化パイプライン構築 #### ＃プロジェクト経験概要 親会社への吸収合併に伴い、全社的な温湿度管理の監査基準（ガバナンス）が厳格化されたことを受け、新基準を満たす無線温湿度計の機器選定、社内ネットワーク（セキュリティ）調整から、データ収集・変換の自動化、および監視GUI・BIレポートの構築までを一気通貫で主導したプロジェクトです。 #### ＃チーム情報 * **全体体制：** 複数部門にまたがる総勢約20名のクロスファンクショナルチーム * *品質保証（QA）部門（4名）：* 規約の制定、要求定義、設置場所決定、アラート基準設定 * *自部門（3名）：* 機器選定、要件定義 * *自部門＋QA＋シニアマネージャー（8名）：* 全体企画 * *私（1名）：* **テクニカルアーキテクト／リードエンジニアとして、設計、システム開発、インフラ調整、運用構築を単独担当** * *私＋QA有志（3名）：* 無線中継機導入の提案、バリデーション（動作検証）申請 * *運用部門（約10名）：* 現地への温湿度計の設置作業 * **自身の役割：** 全体企画・要件定義のフェーズから参画し、各部門（QA・運用・インフラ）の要求をシステム仕様へ翻訳。機器選定、資産登録、ネットワークセキュリティ申請（FW等）、開発、バリデーション、運用デプロイにいたる全技術工程を主導しました。 #### ＃開発・実装内容：監査基準を満たすデータ収集・自動変換・可視化運用の構築 * **【概要】** 新監査基準を満たすためのインフラ整備、およびUI操作を伴うマニュアル変換工程・BI更新までのエンドツーエンドの自動化実装。 * **【どのような機能の開発・実装か】** * 資産登録、社内無線LAN利用申請、およびファイアウォール（FW）透過申請といった、セキュリティ基準をクリアするためのインフラ調整。 * OS標準機能（Windowsバッチファイル）を利用した、ファイルサーバーへのデータ自動収集およびフォルダ自動振り分け機能。 * Python（PyAutoGUI）を用いた、ツール制約上必要だった画面操作を伴うデータ変換マクロの自動実行機能。 * `tkinter` を用いた非エンジニア（運用・QA部門）向けの操作・エラーログ視認用GUI画面の開発。 * 「Power BIサービス（ワークスペース）」と連携した、ゲートウェイ経由のスケジュール自動更新の設定。 * **【課題・問題点】** 元々は、倉庫内8台の温湿度計を毎日2回人間が巡回し、紙に手書きして月末にPDF化するという、ヒューマンエラーと改ざんリスクを伴うレガシーな運用が行われていました。 本社との統合により品質管理の基準が明確に定められたことで、「手書き運用の撤廃」と「データの信頼性担保（バリデーション）」が急務となりました。しかし、倉庫内の電波環境やセキュリティ規約の制約、API非提供の変換ツールなど、現場への無線機器導入からデータ集計にいたるまで、技術的・組織的なボトルネックが多数存在していました。 * **【打ち手・使用した技術】** * **無線インフラの最適化（バリデーション）：** 電波の届きにくい倉庫内の環境に対し、QA部門と連携して無線中継機の導入を提案。厳格なバリデーション申請をクリアするための動作検証・データ整合性テストを主導しました。 * **Python (PyAutoGUI / xlwings):** APIを持たない既存ツールの制約を突破するため、`PyAutoGUI` で待機処理（タイムアウト制御）を厳密に組み込んだUI自動化を実装。`xlwings` で既存のExcel資産とバックグラウンドで安全にデータ連携させました。 * **Python (tkinter) によるガバナンス担保:** 自身が不在時でも、QAや運用の担当者がデータの処理状況やエラーログを直感的に監視・セルフチェックできるよう、軽量なGUI画面を内製しました。 * **【成果】** * **定量的成果：** 平日毎日1.5〜2時間（週10時間、月約40時間）かかっていた人間の巡回・手動集計コストを**完全な「ゼロ（自動化）」**に削減しました。 * **定性的成果：** 新本社の厳格な監査基準を100%満たすデータガバナンス体制を確立。手書きによる改ざんリスクを完全に排除し、上場企業の子会社から本社への統合に伴うシステム・運用面のマイグレーションをバグなしで完遂しました。

### 4. 複数ソースからの業務タイムライン自動抽出および可視化基盤構築 #### ＃プロジェクト経験概要 社内のセキュリティ規約やAPI接続制限がある中で、Teamsチャネルに受信される数千通のテキストメールから業務ステータス（発注・ブッキング時間等）を自動抽出し、業務タイムラインとして可視化するETLパイプライン、およびその運用・メンテナンス用Web画面（Django）を構築したプロジェクトです。 #### ＃チーム情報 * **全体体制：** 2名（輸出部門の業務担当者1名、自身1名） * **自身の役割：** 業務担当者（輸出部門）が起案した企画をベースに、2名で要件定義を進行。以降の「アーキテクチャ選定、インフラ経路設計、データ抽出（ETL）ロジック開発、Djangoによる管理UI開発、Power BIによる可視化」にいたる全技術工程（設計・実装・運用）を単独で担当しました。 また、週1回のペースでプロトタイプを用いた認識合わせのセッションを主導し、アジャイル的に実用性を高めました。 #### ＃開発・実装内容：セキュリティ制約を突破するメール解析パイプラインと運用画面開発 * **【概要】** 社内APIが利用できない制約下でのメールデータ自動取得、正規表現/OCRを用いたステータス抽出、および実用的な手動リカバリフローを組み込んだBIダッシュボードの統合開発。 * **【どのような機能の開発・実装か】** * 社内アクセス制御を回避し、Teamsチャネルに届くメールファイル（.eml）をファイルシステム経由で自動取得するインフラ経路の設計。 * `pandas` や `re`（正規表現）、`easyocr` を用いた、数千通のメール本文および画像データからの特定ステータス・時間の自動パース機能。 * 現場の運用担当者が直接Pythonのソースコードを触らずに、抽出ルールの追加・変更を行える `Django` によるWeb設定管理UIの開発。 * 100%の自動化が不可能な自由記述フォーマットに対し、「抽出失敗リスト」を自動生成し、専用Excelから手動で補正・追記ができるハイブリッド運用フローの実装。 * Power BIレポートのヘッダーに補正用Excelへの直接リンクボタンを設置し、データの確認から修正、再集計までを1つの画面で完結させるUXデザイン。 * **【課題・問題点】** 従来は5名ほどの現場スタッフが、膨大なメールのやり取りから手作業で送信時間やブッキング時間をコピーし、Excelに手入力してタイムラインを作成していました。このため、月間約30時間の膨大な工数がかかっていただけでなく、入力ミスによる集計不整合が頻発し、その都度確認と修正作業が発生していました。 さらに、社内の厳格なアクセス制御によりシステム連携用のAPIが一切叩けないこと、およびメール本文が自由記述形式でフォーマットが統一されておらず、一筋縄では自動化できない点が大きな技術的障壁となっていました。 * **【打ち手・使用した技術】** * **OneDrive同期を逆手にとったデータ取得:** APIが使えない制約を突破するため、Teamsチャネルに受信されたメールをSharePoint側からOneDriveショートカットとして同期。ローカル版のOneDriveパスをPythonでパースすることで、セキュリティを担保したまま `.eml` ファイルへ直接アクセスするデータパイプラインを強引に確立しました。 * **Python (pandas / re / easyocr):** テキストメールのパースには `re`（正規表現）を用い、非構造化データからの時間抽出を最適化。一部画像化されているデータに対しても `easyocr` を組み合わせて文字起こしを自動化しました。 * **100%自動化に固執しない「4割のリカバリ設計」:** 自由記述によるパース精度の限界を想定し、無理に100%自動化を強行してシステムを複雑化させるのではなく、「6割の完全自動化」と「残り4割の確実な手動補正フロー」を両立させる要件定義を実施。修正用Excelファイル3つへの動線をPower BIの画面内に完全に組み込むことで、現場にストレスを与えないデータガバナンスを構築しました。 * **【成果】** * **定量的成果：** 5名のスタッフが手作業で行っていたコピー＆ペースト業務、および後続のレポート作成を実質的に完全自動化したことで、**月間30時間以上の工数削減**を達成しました。 * **定性的成果：** 手入力によるミスや確認・修正の手間が完全に消滅。API利用不可・データのフォーマットがバラバラという極限のシステム制約下において、現場の業務要件に完全に適合した、持続可能なデータ活用基盤のデプロイに成功しました。