InBodyの測定結果PDFをGemini APIで構造化データとして抽出し、蓄積するシステム。 ローカルでの実行に加え、将来的にはGCP上での本格的なデータ分析基盤として稼働することを想定しています。
現在のアーキテクチャでは、個人のスマートフォンから手軽にアップロードできるGoogle Driveをファイルの一時保管場所として採用しています。
このプロジェクトはパッケージ管理に uv を使用しています。Python 3.12以上が必要です。
# uv のインストール (まだインストールしていない場合)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Python 3.12 のインストール (必要な場合)
uv python install 3.12
# 仮想環境の作成と依存パッケージのインストール
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate
# 必要なパッケージを追加 (Gemini, Google Drive API, Pydantic)
uv pip install google-genai google-api-python-client google-auth-oauthlib python-dotenv pydantic
# 開発用パッケージ (Linter/Formatterなど) を追加する場合
uv pip install ruff pytest本プロジェクトでは、以下の2つの認証方式をサポートしています：
| 環境 | 方式 | 対象 |
|---|---|---|
| ローカル開発 | OAuth 2.0 | 個人での開発・テスト |
| デプロイ環境 | サービスアカウント | GCP Cloud Run など |
詳細なセットアップ方法は AUTH_SETUP.md を参照してください。
# 1. credentials.json を Google Cloud Console からダウンロード
# → プロジェクトルートに配置
# 2. .env.local を作成
cat > .env.local << 'EOF'
GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"
DRIVE_INPUT_FOLDER_ID="your-folder-id"
DRIVE_PROCESSED_FOLDER_ID="your-folder-id"
EOF
# icon実行
python main.py
# → ブラウザが開いて認証画面が表示されますPyTest を使用してテストを実行できます。
# テスト用パッケージをインストール
uv pip install pytest pytest-cov pytest-mock# すべてのテストを実行
pytest
# 特定のテストのみ実行
pytest tests/test_main.py -v
# スキーマのテストのみ実行
pytest tests/test_main.py::TestInBodyMeasurementSchema -v
# カバレッジレポートを生成
pytest --cov --cov-report=htmlテストスイート（tests/test_main.py）では以下を検証：
- ✅ Pydantic スキーマ: 入力データのバリデーション
- ✅ CSV 処理: ファイルの作成と書き込み
- ✅ Google Sheets 統合: データの追記（モック）
- ✅ PDF 処理: テスト PDF の存在確認
- ✅ 環境変数: 必須・オプショナル設定の確認
テスト用 PDF：
InBody_20260221_1838.pdf- サンプルの InBody 測定結果（テスト用）
本格的な運用として、GCPにデプロイする場合のアーキテクチャ案は以下の通りです。 スマートフォンアプリのGoogle Drive機能を使って紙の結果をスキャン・保存すると、GCP側で定期的に回収・分析します。
- Google Drive (入力フォルダ): スキャンしたPDFファイル（スマートフォンのスキャン機能等で自動作成された任意の名前のPDF）を保存する場所。
- Cloud Scheduler: 毎日決まった時間（例: 毎晩0時、または1時間ごと）に起動イベントを発火。
- Cloud Run (Job):
- イベントをトリガーとして
main.pyがバッチジョブとして起動。 - Google Drive APIを使用して未処理のPDFをダウンロード。
- Gemini APIを呼び出し、データを構造化して抽出。
- （現状はローカルCSV追記ですが、GCP上では）BigQuery へ直接データをストリーミングインサート。
- 処理後、Google Drive上の元のPDFファイル名を
InBody_YYYYMMDD_HHMM.pdfにリネームし、処理済みフォルダに移動。
- イベントをトリガーとして
- Secret Manager: Gemini APIのキーなど、機密情報を安全に保存し、Cloud Runの環境変数として注入。
本リポジトリに含まれる main.tf は、このアーキテクチャのベースとなるCloud Run Job、Cloud Scheduler、および必要なIAM権限を構築するためのTerraformのひな形です。将来的にサービス規模が拡大した場合は、Google DriveからCloud Storageベース（Eventarc駆動）に変更することも容易です。