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.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ 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
+VTuber_Ultimate_Database.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

VTuber_Ultimate_Database.csv

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:902febd28a5f9af8829d3bcd35a7896e27faa10d1fdd8ba2482fc655ed90d3bc
+size 32050640

app.py

@@ -0,0 +1,102 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import os
+
+# --- クラウド環境用のシンプルなパス設定 ---
+FILE_PATH = "VTuber_Ultimate_Database.csv"
+OUTPUT_DIR = "output"
+os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
+
+# データの読み込み
+try:
+    df = pd.read_csv(FILE_PATH)
+    unique_ids = sorted(df['ハンドル(ID)'].dropna().unique().tolist())
+    categories = sorted(df['カテゴリ'].dropna().unique().tolist())
+    status_msg = f"正常: {len(df)}件のレコードをデータベースから読み込みました。"
+except Exception as e:
+    df = pd.DataFrame()
+    unique_ids, categories = [], []
+    status_msg = f"エラー: データベースが見つかりません。"
+
+# --- コアロジック ---
+def filter_and_export(handles, cats, keyword_in, keyword_ex, min_views, min_date, max_results):
+    if df.empty:
+        return None, None, "エラー: データベースが空、または未接続です。"
+        
+    filtered = df.copy()
+
+    if handles:
+        filtered = filtered[filtered['ハンドル(ID)'].isin(handles)]
+    if cats:
+        filtered = filtered[filtered['カテゴリ'].isin(cats)]
+    if keyword_in:
+        filtered = filtered[filtered['動画タイトル'].str.contains(keyword_in, case=False, na=False)]
+    if keyword_ex:
+        filtered = filtered[~filtered['動画タイトル'].str.contains(keyword_ex, case=False, na=False)]
+        
+    filtered = filtered[filtered['総再生数'] >= min_views]
+    if min_date:
+        filtered = filtered[filtered['投稿日'] >= min_date]
+
+    filtered = filtered.sort_values('総再生数', ascending=False).head(max_results)
+
+    txt_content = f"【VTuber市場動向 解析レポート】\n"
+    txt_content += f"出力日時: {pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n"
+    txt_content += f"抽出レコード数: {len(filtered)}件\n"
+    txt_content += "=" * 50 + "\n\n"
+    
+    for _, row in filtered.iterrows():
+        txt_content += f"[{row['ハンドル(ID)']}] {row['動画タイトル']}\n"
+        txt_content += f"カテゴリ: {row['カテゴリ']} | 総再生数: {row['総再生数']:,} | 高評価数: {row['高評価数']:,}\n"
+        txt_content += f"投稿日: {row['投稿日']} | URL: {row['動画URL']}\n"
+        txt_content += "-" * 50 + "\n"
+
+    output_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, "Market_Analysis_Report.txt")
+    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(txt_content)
+
+    return filtered, output_path, f"処理完了: {len(filtered)}件のデータを抽出・出力しました。"
+
+custom_css = """
+.gradio-container input, .gradio-container textarea, .gradio-container select {
+    border: 1px solid #777 !important;
+    border-radius: 4px !important;
+}
+"""
+
+# --- UI構築 ---
+with gr.Blocks(title="VT-Analytics Pro") as app:
+    gr.Markdown("## VTuber市場解析システム (VT-Analytics Pro)")
+    gr.Markdown("検索条件を指定し、データ抽出およびレポート出力（txt形式）を実行してください。")
+    gr.Markdown(f"**システムステータス:** {status_msg}")
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            in_handles = gr.Dropdown(choices=unique_ids, multiselect=True, label="対象ID指定 (複数選択可・空欄で全件)")
+            in_cats = gr.CheckboxGroup(choices=categories, value=categories, label="コンテンツ種別")
+            in_kw_in = gr.Textbox(placeholder="例: 歌ってみた", label="抽出キーワード (含む)")
+            in_kw_ex = gr.Textbox(placeholder="例: 初音ミク", label="除外キーワード (含まない)")
+            
+            with gr.Row():
+                in_min_views = gr.Number(value=100000, label="最低再生数")
+                in_min_date = gr.Textbox(value="2024-01-01", label="抽出基準日 (YYYY-MM-DD以降)")
+                
+            in_max_res = gr.Slider(minimum=10, maximum=10000, value=1000, step=10, label="最大出力件数制限 (AI解析用)")
+
+            search_btn = gr.Button("データ抽出実行", variant="primary")
+
+        with gr.Column(scale=2):
+            out_msg = gr.Textbox(label="実行ログ", interactive=False)
+            out_file = gr.File(label="解析レポート (.txt) ダウンロード", interactive=False)
+            out_df = gr.Dataframe(label="データプレビュー", interactive=False)
+
+    search_btn.click(
+        fn=filter_and_export,
+        inputs=[in_handles, in_cats, in_kw_in, in_kw_ex, in_min_views, in_min_date, in_max_res],
+        outputs=[out_df, out_file, out_msg]
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 🌟 ここがパスワード設定です。Brainの購入者に教えるIDとパスワードになります。
+    # 好きな半角英数字に変更してOKです（例では ID: user, パスワード: vtuber2026）
+    app.launch(auth=("user", "vtuber2026"))

requirements.txt

@@ -0,0 +1 @@
+pandas