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@@ -33,3 +33,5 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+【原紙マスタ】軽量版.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+▶PLM.xlsx filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

app.py.txt

@@ -0,0 +1,167 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+# --- ページ設定 ---
+st.set_page_config(page_title="CDG Strategist - 資材1G 利益貢献分析", layout="wide")
+
+# --- カスタムCSS（デザイン調整） ---
+st.markdown("""
+    <style>
+    .main { background-color: #f8f9fa; }
+    .stTable { background-color: white; }
+    .css-10trblm { font-size: 20px; font-weight: bold; }
+    </style>
+    """, unsafe_allow_html=True)
+
+# --- 1. データ読込・前処理 ---
+def load_data(master_file, product_file):
+    try:
+        # 原紙マスタの読み込み
+        m_df = pd.read_csv(master_file)
+        if '1' in m_df.columns and '品番' in m_df.iloc[0].values:
+            m_df.columns = m_df.iloc[0]
+            m_df = m_df[1:].reset_index(drop=True)
+        
+        # 製品マップの読み込み
+        p_df = pd.read_csv(product_file)
+        if '基礎情報' in p_df.columns:
+            p_df.columns = p_df.iloc[0]
+            p_df = p_df[1:].reset_index(drop=True)
+            
+        return m_df, p_df
+    except Exception as e:
+        st.error(f"データの読み込みに失敗しました: {e}")
+        return None, None
+
+# --- 2. CD分析エンジン（ナレッジベース統合版） ---
+def run_cd_analysis(target_brand, m_df, p_df):
+    # ① 銘柄特定：親品番・銘柄名・一般名称から横断検索
+    brand_mask = (m_df['親品番'].astype(str) == target_brand) | \
+                 (m_df['銘柄名'].astype(str) == target_brand) | \
+                 (m_df.iloc[:, 2].astype(str) == target_brand)
+    
+    brand_details = m_df[brand_mask]
+    if brand_details.empty:
+        return None, None, []
+
+    main_spec = brand_details.iloc[0]
+    
+    # ② 製品紐付け
+    related_prods = p_df[p_df['代表銘柄'].astype(str) == target_brand]
+    
+    # ③ 施策立案（7つの切り口 + 1Gナレッジ）
+    proposals = []
+
+    # --- 【Type B】メーカー集約（同一親品番内の価格差） ---
+    same_spec_variants = m_df[m_df['親品番'] == main_spec['親品番']]
+    manufacturers = same_spec_variants['製紙会社'].unique()
+    # 数値化
+    same_spec_variants['price_num'] = pd.to_numeric(same_spec_variants['仕入単価（新）'], errors='coerce')
+    price_min = same_spec_variants['price_num'].min()
+    price_max = same_spec_variants['price_num'].max()
+
+    if len(manufacturers) > 1 and price_max > price_min:
+        proposals.append({
+            "優先度": "高", "施策タイプ": "Type B", "切り口": "共用銘柄化・メーカー集約",
+            "課題(根拠)": f"同一スペックで {len(manufacturers)}社混在。単価差 {price_max - price_min:.1f}円/kgあり。",
+            "提案内容": f"最安値メーカー（{price_min}円）へ全量を集約しバイイングパワーを最大化。"
+        })
+
+    # --- 【Type A】一般紙化（特抄・特寸の解消） ---
+    is_special = str(main_spec.get('特抄フラグ', '')) == '1' or str(main_spec.get('特寸フラグ', '')) == '1'
+    if is_special:
+        proposals.append({
+            "優先度": "高", "施策タイプ": "Type A", "切り口": "価値の再定義（一般品化）",
+            "課題(根拠)": "特注仕様のため、供給メーカーが固定され競争原理が働いていない。",
+            "提案内容": "汎用品（JIS規格品）への切替を行い、見積合わせ（相見積）を実施。"
+        })
+
+    # --- 【環境対応】FSC切替（1G特有ナレッジ） ---
+    if str(main_spec.get('古紙使用フラグ')) == '1':
+        proposals.append({
+            "優先度": "高", "施策タイプ": "Type C+", "切り口": "環境対応の見直し",
+            "課題(根拠)": "古紙配合品を使用。1G事例に基づきFSC化によるコストダウン余地あり。",
+            "提案内容": "古紙配合を廃止し、より安価なFSC認証紙へのスペック変更を打診。"
+        })
+
+    # --- 【Type C】整理統合（寸法多寡） ---
+    dim_count = m_df[m_df['銘柄名'] == main_spec['銘柄名']]['寸法（幅）　mm'].nunique()
+    if dim_count >= 3:
+        proposals.append({
+            "優先度": "中", "施策タイプ": "Type C", "切り口": "仕様変更（寸法統合）",
+            "課題(根拠)": f"同一銘柄で {dim_count} 種類の寸法を併用中。管理工数増とロット分散。",
+            "提案内容": "売筋製品の寸法へ統合。歩留まり改善とロット拡大による単価交渉。"
+        })
+
+    # --- 【Type C】薄物化（坪量） ---
+    gram = pd.to_numeric(main_spec['坪量　g/㎡'], errors='coerce')
+    if gram > 70:
+        proposals.append({
+            "優先度": "中", "施策タイプ": "Type C", "切り口": "仕様変更（坪量・厚み変更）",
+            "課題(根拠)": f"現行 {gram}g/㎡。他製品群���比較し過剰スペックの可能性。",
+            "提案内容": "一段階下の米坪への変更試験（薄物化）を実施し、原紙使用量を削減。"
+        })
+
+    return main_spec, related_prods, proposals
+
+# --- 3. UI/メイン処理 ---
+def main():
+    st.title("🛡️ CDG【資材1G】コストダウン戦略立案AI")
+    st.markdown("原紙マスタとPLMデータから、ナレッジベースに基づいた最適な削減施策を自動立案します。")
+
+    # サイドバー
+    st.sidebar.header("📁 データソース")
+    m_file = st.sidebar.file_uploader("【原紙マスタ】軽量版.csv", type="csv")
+    p_file = st.sidebar.file_uploader("▶PLM製品マップ.csv", type="csv")
+
+    target_brand = st.text_input("分析対象の「銘柄集約キー」または「親品番」を入力", placeholder="例: Jｳﾒ70AC")
+
+    if st.button("🚀 戦略分析を実行"):
+        if m_file and p_file and target_brand:
+            m_df, p_df = load_data(m_file, p_file)
+            spec, prods, plans = run_cd_analysis(target_brand, m_df, p_df)
+
+            if spec is not None:
+                # 1. 銘柄・製品特定結果
+                st.header("1. 銘柄・製品特定結果")
+                c1, c2 = st.columns(2)
+                with c1:
+                    st.success("✅ スペック特定完了")
+                    st.write(f"**銘柄名:** {spec['銘柄名']}")
+                    st.write(f"**親品番:** {spec['親品番']}")
+                    st.write(f"**現行メーカー:** {spec['製紙会社']}")
+                    st.metric("最新単価", f"¥{spec['仕入単価（新）']}/kg")
+                with c2:
+                    st.info("📦 使用製品")
+                    if not prods.empty:
+                        st.write(f"主要製品: {', '.join(prods['品名'].unique()[:5])} 等")
+                    else:
+                        st.write("紐付けデータなし（新規または特殊品）")
+
+                # 2. 提案一覧
+                st.header("2. コストダウン提案一覧（優先度順）")
+                if plans:
+                    st.table(pd.DataFrame(plans))
+                else:
+                    st.warning("現在のデータから自動判定される施策はありません。市場環境の確認を推奨。")
+
+                # 3. 詳細分析レポート
+                st.header("3. 詳細分析レポート")
+                for p in plans:
+                    with st.expander(f"【{p['切り口']}】の論理的根拠"):
+                        st.markdown(f"**現状の課題:**\n{p['課題(根拠)']}")
+                        st.markdown(f"**実行アクション:**\n{p['提案内容']}")
+                        st.markdown("**1G戦略との整合性:**\n本施策は『利益貢献の切り口』資料における、即効性と財務インパクトを両立する戦略カテゴリに合致しています。")
+
+                # 4. 不足情報
+                st.header("4. 分析の精度向上のために")
+                st.warning("以下の情報を追加することで、より精緻な削減額（インパクト）の算出が可能です。")
+                st.markdown("- 年間購買重量（各品番ごと）\n- 納入先工場の所在地（物流費適正化の判定用）\n- 現状の品質トラブル履歴（スペック変更の可否判断）")
+            else:
+                st.error("入力された銘柄がマスタ内に見つかりません。")
+        else:
+            st.warning("データと検索キーを正しく入力してください。")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

requirements.txts.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+pandas
+streamlit
+numpy

▶PLM.xlsx

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e2e39f6ee93634de2754bf604add9ee0cca00aacc4da9a537e978c2dd3f1557b
+size 838363

【原紙マスタ】軽量版.xlsx

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+oid sha256:c19990aee003ef7f9285931f097f695d9dcb1d600dd0d641141ed8afe612db5a
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