Update core/market_infer.py

core/market_infer.py

@@ -1,59 +1,69 @@
 # core/market_infer.py
 from __future__ import annotations
-import os, json, hashlib, time
-from typing import Dict, Any, List
+import os, json, hashlib
+from typing import Dict, Any, List, Optional
 from openai import OpenAI
 
 OPENAI_MODEL_TEXT = os.environ.get("OPENAI_TEXT_MODEL", "gpt-4o-mini")
 
-# ---- simple memo cache (in-memory) ----
+# シンプルなオンメモリキャッシュ
 _CACHE: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
 
 def _client() -> OpenAI:
     key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
     if not key:
+        # UI側で拾えるよう例外にせずフォールバックを使わせる
         raise RuntimeError("OPENAI_API_KEY が未設定です")
     return OpenAI(api_key=key, timeout=45)
 
 def _cache_key(industry: str, products: List[str], country: str, horizon_years: int) -> str:
-    raw = json.dumps({
-        "industry": industry.strip(),
-        "products": [p.strip() for p in products if p.strip()],
-        "country": country.strip(),
-        "horizon": horizon_years
-    }, ensure_ascii=False, sort_keys=True)
+    raw = json.dumps(
+        {"industry": industry.strip(),
+         "products": [p.strip() for p in products if p.strip()],
+         "country": country.strip(),
+         "horizon": horizon_years},
+        ensure_ascii=False, sort_keys=True
+    )
     return hashlib.sha256(raw.encode("utf-8")).hexdigest()
 
-def _to_float(x):
+def _to_float(x: Any) -> Optional[float]:
     if x is None: return None
-    try: return float(str(x).replace(",",""))
+    try: return float(str(x).replace(",", ""))
     except Exception: return None
 
+def _fallback(products: List[str]) -> Dict[str, Any]:
+    return {
+        "市場の年成長率(%)": 4.0, "市場成熟度(0-1)": 0.6, "競争強度(0-10)": 6.0, "参入障壁(0-10)": 5.0,
+        "価格決定力(0-10)": 5.0, "サイクル感応度(0-10)": 5.0, "規制リスク(0-10)": 4.0, "技術破壊リスク(0-10)": 5.0,
+        "TAM_億円": 1000.0, "SAM_億円": 300.0, "SOM_億円": 60.0,
+        "製品別年成長率(%)": {p: 5.0 for p in products if p.strip()},
+        "注記": ["フォールバックを使用（鍵未設定/通信失敗など）"]
+    }
+
 def infer_market_metrics(industry: str, products: List[str], country: str = "JP", horizon_years: int = 3) -> Dict[str, Any]:
     """
-    事業領域・商品から市場メトリクスを推定して返す。
-    返り値は数値を極力float化した dict。
+    事業領域＋製品名群から、市場メトリクスをJSONで返す。
+    例外時はフォールバックを返し、必ず dict を返す（UIを落とさない）。
     """
     key = _cache_key(industry, products, country, horizon_years)
     if key in _CACHE:
         return _CACHE[key]
 
     prompt = f"""
-あなたは投資銀行のセクターアナリストです。以下の事業領域・商品と地域を前提に、
-“定量”重視で市場メトリクスを推定してください。専門常識に基づく概算で構いません。
-出力は **厳密なJSON** のみ、単位とキーは以下スキーマに合わせてください。
+あなたは投資銀行のセクターアナリストです。以下の前提から“定量重視”で市場メトリクスを推定。
+**厳密JSONのみ**で、下スキーマのキー/単位に合わせてください。
 
-【入力】
+[前提]
 - 事業領域: {industry.strip() or "（未入力）"}
-- 商品: {", ".join([p.strip() for p in products if p.strip()]) or "（未入力）"}
-- 主対象国/地域: {country}
+- 製品: {", ".join([p.strip() for p in products if p.strip()]) or "（未入力）"}
+- 地域: {country}
 - 予測期間: 直近→{horizon_years}年
 
-【出力スキーマ（数値は可能な限り実数値、%は実数）】
+[JSONスキーマ]
 {{
   "市場の年成長率(%)": 0.0,
-  "市場成熟度(0-1)": 0.0,                // 0=黎明, 1=成熟
-  "競争強度(0-10)": 0.0,                  // 大きいほど競争が激しい
+  "市場成熟度(0-1)": 0.0,
+  "競争強度(0-10)": 0.0,
   "参入障壁(0-10)": 0.0,
   "価格決定力(0-10)": 0.0,
   "サイクル感応度(0-10)": 0.0,
@@ -61,13 +71,9 @@ def infer_market_metrics(industry: str, products: List[str], country: str = "JP"
   "技術破壊リスク(0-10)": 0.0,
   "TAM_億円": 0.0, "SAM_億円": 0.0, "SOM_億円": 0.0,
   "製品別年成長率(%)": {{"<製品名>": 0.0}},
-  "注記": ["定量根拠の観点や前提（簡潔に）"]
+  "注記": ["数値根拠の観点を簡潔に（URL不要）"]
 }}
-
-注意:
-- 未知は推定値で埋めて構いません（整合性重視）。
-- 根拠の“観点”のみ列挙し、URLは不要。
-- 回答はJSONのみ。
+注意: 回答はJSONのみ。未知は一貫性ある推定値で可。
 """.strip()
 
     try:
@@ -75,43 +81,31 @@ def infer_market_metrics(industry: str, products: List[str], country: str = "JP"
         resp = cli.chat.completions.create(
             model=OPENAI_MODEL_TEXT,
             messages=[
-                {"role": "system", "content": "出力は厳密なJSONのみ。説明やマークダウンは不要。"},
+                {"role": "system", "content": "出力は厳密JSONのみ。説明やマークダウンは禁止。"},
                 {"role": "user", "content": prompt},
             ],
             response_format={"type": "json_object"},
             temperature=0.3,
         )
-        data = json.loads(resp.choices[0].message.content)
+        raw = json.loads(resp.choices[0].message.content)
 
-        # 型の安全化
         out: Dict[str, Any] = {}
         for k in [
             "市場の年成長率(%)","市場成熟度(0-1)","競争強度(0-10)","参入障壁(0-10)",
             "価格決定力(0-10)","サイクル感応度(0-10)","規制リスク(0-10)","技術破壊リスク(0-10)",
             "TAM_億円","SAM_億円","SOM_億円"
         ]:
-            out[k] = _to_float(data.get(k))
-        # 製品別成長
-        prod = {}
-        for name, val in (data.get("製品別年成長率(%)") or {}).items():
+            out[k] = _to_float(raw.get(k))
+        prods = {}
+        for name, val in (raw.get("製品別年成長率(%)") or {}).items():
             fv = _to_float(val)
             if name and fv is not None:
-                prod[str(name)] = fv
-        out["製品別年成長率(%)"] = prod
-        # 注記
-        notes = data.get("注記") or []
+                prods[str(name)] = fv
+        out["製品別年成長率(%)"] = prods
+        notes = raw.get("注記") or []
         out["注記"] = [str(x) for x in notes][:5]
+    except Exception:
+        out = _fallback(products)
 
-        _CACHE[key] = out
-        return out
-    except Exception as e:
-        # フォールバック（無難値）
-        fallback = {
-            "市場の年成長率(%)": 4.0, "市場成熟度(0-1)": 0.6, "競争強度(0-10)": 6.0, "参入障壁(0-10)": 5.0,
-            "価格決定力(0-10)": 5.0, "サイクル感応度(0-10)": 5.0, "規制リスク(0-10)": 4.0, "技術破壊リスク(0-10)": 5.0,
-            "TAM_億円": 1000.0, "SAM_億円": 300.0, "SOM_億円": 60.0,
-            "製品別年成長率(%)": {p: 5.0 for p in products if p.strip()},
-            "注記": [f"推定失敗のため既定値を使用: {type(e).__name__}"]
-        }
-        _CACHE[key] = fallback
-        return fallback
+    _CACHE[key] = out
+    return out