🍞 作ったもの

ベーカリー店舗向けの売上管理Webアプリケーションです。
単なる売上入力ではなく、

商品マスタ管理
日次売上入力
PostgreSQLへの保存
売上ランキング
AIによる売上分析
AIスタッフアシスタント

までを一つのシステムとして実装しました。
デモはこちらから体験できます。

📖 なぜ作ったのか

私は現在、物流業で大型〜中型トラックのドライバーとして働いています。

以前は百貨店催事で食品販売も経験しており、現場では
「売上管理がExcel頼り」
という場面を何度も見てきました。

そこで、
「毎日の入力から分析までを一つのシステムにできないか」
と思い、このアプリを作りました。

⚒️ 使用技術

Backend

Python
Flask
SQLAlchemy
Flask-Migrate

Frontend

HTML
CSS
JavaScript
Fetch API
Chart.js

Database

PostgreSQL
SQLite

AI

Google Gemini API

Infrastructure

Docker
Docker Compose
Render

Test

pytest
GitHub Actions

⚙️ 実装した機能

商品登録

毎月の商品と価格を登録できます。

日次売上入力

商品ごとの販売数量を入力します。
AIが季節に合わせた一言コメントを表示します。

売上分析

保存されたデータを集計し、

ランキング
グラフ
AI経営アドバイス

を表示します。

💡 特に意識したこと

物流では

「事故は起きるかもしれない」

という考え方で仕事をします。
この考え方をプログラムにも取り入れました。
例えば、

入力バリデーション
例外処理
ログ出力
環境変数管理
Fail Fast

など、

「正常に動くだろう」

ではなく、

「入力ミスや設定漏れがあるかもしれない」

という前提で実装しています。

🏗️苦労したこと

最も苦労したのは、
ローカル環境では動くのに、本番環境では動かない問題です。
Docker・PostgreSQL・Render・環境変数など、
一つずつ原因を切り分けながら修正しました。

結果として、
GitHubへPushすると
GitHub Actionsで自動テストが実行され、
そのままRenderへ自動デプロイされる構成になっています。

✅️ テスト

現在はpytestで
プロンプト生成部分のテストを作成しています。
まだテスト数は多くありませんが、
今後はDB周りやAPIもテスト対象を広げていく予定です。

🚧 今後やりたいこと

今後は

在庫管理
発注提案
AIによる欠品予測
利益分析
曜日・季節分析

などを追加し、
現場で実際に役立つシステムへ育てていきたいと考えています。

🍞 おわりに

Pythonの学習開始から約2か月、累計129時間でここまで形にすることができました。

もちろん、まだ改善したい点や学ぶべきことはたくさんあります。ですが、 「勉強すること」 を目的にするのではなく、 「動くものを作りながら学ぶ」 ことを意識してここまで進めてきました。

数か月後にこの記事を読み返したとき、「この頃はここまでだったんだ」と思えるように、今後も少しずつ機能追加や改善を続けていきます。

sales_data_app 整備記録シリーズ

「本番出走前・車検三部作」

🚚「出走後メンテナンスシリーズ」

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