月次ピボット集計をClaude Codeに全部任せたら設定から出力まで全自動になった話

logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format=‘%(asctime)s – %(levelname)s – %(message)s’,
handlers=[
logging.FileHandler(‘pivot_auto.log’, encoding=‘utf-8’),
logging.StreamHandler()
]
)
logger = logging.getLogger(__name__)

def detect_encoding(filepath: str) -> str:
“””CSVファイルの文字コードを自動検出する（Claude Codeが追加した堅牢化処理）”””
with open(filepath, ‘rb’) as f:
raw = f.read(65536)
result = chardet.detect(raw)
encoding = result[‘encoding’] or ‘utf-8’
logger.info(f“検出エンコード: {encoding} (信頼度: {result[‘confidence’]:.0%})”)
return encoding

def load_sales_data(csv_path: str) -> pd.DataFrame:
“””売上CSVを読み込み、前処理を実施する”””
encoding = detect_encoding(csv_path)
try:
df = pd.read_csv(
csv_path,
encoding=encoding,
parse_dates=[‘取引日’],
dtype={‘商品コード’: str, ‘担当者コード’: str}
)
except UnicodeDecodeError:
for enc in [‘cp932’, ‘utf-8-sig’, ‘shift_jis’]:
try:
df = pd.read_csv(csv_path, encoding=enc, parse_dates=[‘取引日’])
logger.info(f“フォールバックエンコード使用: {enc}”)
break
except:
continue

df[‘年月’] = df[‘取引日’].dt.to_period(‘M’).astype(str)
df[‘売上金額’] = pd.to_numeric(df[‘売上金額’], errors=‘coerce’).fillna(0)
df[‘数量’] = pd.to_numeric(df[‘数量’], errors=‘coerce’).fillna(0)
df = df.dropna(subset=[‘カテゴリ’, ‘地域’])

logger.info(f“データ読み込み完了: {len(df):,}行 × {len(df.columns)}列”)
return df

# ピボット1: カテゴリ×地域の売上合計（合計行付き）
pivots[‘売上集計’] = pd.pivot_table(
df,
values=‘売上金額’,
index=‘カテゴリ’,
columns=‘地域’,
aggfunc=‘sum’,
margins=True,
margins_name=‘総計’,
fill_value=0
)
print(“ピボット1「売上集計」生成完了”)

# ピボット2: 月別カテゴリの複数集計
pivots[‘月別詳細’] = pd.pivot_table(
df,
values=[‘売上金額’, ‘数量’],
index=[‘年月’, ‘カテゴリ’],
aggfunc={
‘売上金額’: [‘sum’, ‘mean’, ‘count’],
‘数量’: ‘sum’
},
fill_value=0
)
# 列名をフラット化（Claude Codeが自動で追加した処理）
pivots[‘月別詳細’].columns = [
‘_’.join(col).strip() for col in pivots[‘月別詳細’].columns
]
print(“ピボット2「月別詳細」生成完了”)

# ピボット3: 担当者別実績（降順ソート）
pivots[‘担当者別’] = pd.pivot_table(
df,
values=‘売上金額’,
index=‘担当者名’,
aggfunc=[‘sum’, ‘count’],
margins=True,
margins_name=‘合計’,
fill_value=0
).sort_values((‘sum’, ‘売上金額’), ascending=False)
print(“ピボット3「担当者別」生成完了”)

logger.info(f“全ピボットテーブル生成完了: {list(pivots.keys())}”)
return pivots

def style_pivot_sheet(ws, sheet_title: str):
“””
Claude Codeが生成：openpyxlでピボットシートにスタイルを適用
“””
HEADER_COLOR = “107C41”
TOTAL_COLOR = “D4EDDE”
ALT_COLOR = “F0FAF4”

header_fill = PatternFill(start_color=HEADER_COLOR, end_color=HEADER_COLOR, fill_type=“solid”)
total_fill = PatternFill(start_color=TOTAL_COLOR, end_color=TOTAL_COLOR, fill_type=“solid”)
alt_fill = PatternFill(start_color=ALT_COLOR, end_color=ALT_COLOR, fill_type=“solid”)
white_font = Font(bold=True, color=“FFFFFF”)
bold_font = Font(bold=True)
center_align = Alignment(horizontal=‘center’, vertical=‘center’)

# タイトル行の追加
ws.insert_rows(1)
ws[‘A1’] = sheet_title
ws[‘A1’].font = Font(bold=True, size=13, color=HEADER_COLOR)

total_rows = ws.max_row

for row_idx, row in enumerate(ws.iter_rows(), start=1):
for cell in row:
cell.alignment = center_align
if row_idx == 2: # ヘッダー行
cell.fill = header_fill
cell.font = white_font
elif row_idx == total_rows: # 合計行
cell.fill = total_fill
cell.font = bold_font
elif row_idx % 2 == 0:
cell.fill = alt_fill
if isinstance(cell.value, (int, float)):
cell.number_format = ‘#,##0’
# 列幅の自動調整（Claude Codeが追加した便利機能）
for col in ws.columns:
max_len = max(len(str(cell.value or ”)) for cell in col)
ws.column_dimensions[col[0].column_letter].width = min(max_len * 2.2 + 2, 30)

def add_bar_chart(ws, data_min_row: int, data_max_row: int, data_max_col: int):
“””
Claude Codeが生成：集計結果の棒グラフをシートに追加する
“””
chart = BarChart()
chart.type = “col”
chart.title = “カテゴリ別売上比較”
chart.y_axis.title = “売上金額（円）”
chart.x_axis.title = “地域”
chart.style = 10
chart.width = 20
chart.height = 12
# データ範囲の指定
data = Reference(ws, min_col=2, min_row=data_min_row,
max_col=data_max_col, max_row=data_max_row – 1)
cats = Reference(ws, min_col=1, min_row=data_min_row + 1, max_row=data_max_row – 1)
chart.add_data(data, titles_from_data=True)
chart.set_categories(cats)

# 緑系のカラー設定
for i, series in enumerate(chart.series):
green_shades = [“107C41”, “21A366”, “5DC389”, “0B5E31”]
series.graphicalProperties.solidFill = green_shades[i % len(green_shades)]

ws.add_chart(chart, “A20”)
print(“棒グラフをA20に追加しました”)

def send_email_with_attachment(smtp_config: dict, to_addrs: list, filepath: str):
“””Claude Codeが生成：完成したExcelをメール添付で自動送信する”””
msg = MIMEMultipart()
msg[‘From’] = smtp_config[‘from’]
msg[‘To’] = ‘, ‘.join(to_addrs)
today = datetime.date.today()
msg[‘Subject’] = f“【自動送信】月次売上ピボットレポート {today.strftime(‘%Y年%m月’)}”
with open(filepath, ‘rb’) as f:
part = MIMEBase(‘application’, ‘octet-stream’)
part.set_payload(f.read())
encoders.encode_base64(part)
part.add_header(‘Content-Disposition’, f‘attachment; filename=”{Path(filepath).name}”‘)
msg.attach(part)

with smtplib.SMTP_SSL(smtp_config[‘host’], smtp_config[‘port’]) as server:
server.login(smtp_config[‘user’], smtp_config[‘password’])
server.sendmail(smtp_config[‘from’], to_addrs, msg.as_string())
logger.info(f“メール送信完了 → {to_addrs}”)

def monthly_pivot_job():
“””月次自動実行ラッパー（タスクスケジューラーから呼び出す）”””
logger.info(“=== 月次ピボット自動生成 開始 ===”)

today = datetime.date.today()
CSV_PATH = f“data/sales_{today.strftime(‘%Y%m’)}.csv”
OUTPUT_PATH = f“output/monthly_pivot_{today.strftime(‘%Y%m’)}.xlsx”
Path(“output”).mkdir(exist_ok=True)

SMTP_CONFIG = {
‘host’: ‘smtp.gmail.com’, ‘port’: 465,
‘from’: ‘report@example.com’,
‘user’: ‘report@example.com’, ‘password’: ‘YOUR_APP_PASSWORD’
}
TO_ADDRS = [‘manager@example.com’, ‘director@example.com’]

try:
df = load_sales_data(CSV_PATH)
pivots = create_pivot_tables(df)
save_pivot_excel(pivots, OUTPUT_PATH)
send_email_with_attachment(SMTP_CONFIG, TO_ADDRS, OUTPUT_PATH)
logger.info(“=== 月次ピボット自動生成 完了 ===”)
except Exception as e:
logger.error(f“エラー発生: {e}”, exc_info=True)
raise
if __name__ == “__main__”:
monthly_pivot_job()