CSVをアップロードするだけ：売上予測AI（FastAPI + Prophet + React）
> Source: Zenn_Python
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// Problem
飲食店や小売店が売上予測を行う際、データの入力形式（列名や区切り文字）の不一致によるUXの低下、および学習データ利用時におけるユーザーのプライバシー保護とセキュリティ確保が課題となる。
// Approach
Pandasによる日付列の自動判定、フロントエンドでのタブ区切りデータのCSV変換、日付のランダムシフトと売上の正規化を用いた匿名化、さらにFastAPIでのファイルサイズ制限やレートリミットの実装により解決を図った。
// Result
ユーザーがCSVやExcelから容易にデータを投入でき、かつセキュリティとプライバシーに配慮した売上予測基盤を構築した。今後はGoogle Sheets連携や多角的な指標予測への拡張を予定している。
Senior Engineer Insight
> 実用的なUXとデータプライバシーのバランスを意識した設計である。特に、日付のランダムシフト（Time-shifting）と値の正規化（Normalization）を組み合わせた匿名化手法は、時系列データの構造を維持しつつ、特定の時期や規模の特定を防ぐ合理的なアプローチだ。また、フロントエンドでデータの正規化を行うことで、バックエンドのバリデーション負荷を軽減している点も評価できる。実運用においては、Prophetのハイパーパラメータチューニングや、季節性・祝日等の外部要因をどう組み込むかが、予測精度の向上における次の技術的焦点となるだろう。