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鳴門屋 FScompass データモデル説明
FScompass の CSV は「売上ファイルがいくつかある」ではなく、店舗、時間帯、商品、ロス、客組数、フロア、担当者まで見るための材料です。MVPでは、全部を一度に扱うより、まず業務判断につながる CSV から使います。
1. まずは2種類に分けて考える
トランザクション系 CSV
ttotal.csv や titem.csv のように、レシートや明細単位で「何が起きたか」を持つデータです。再計算や明細深掘りに向いています。
合計器・集計系 CSV
ztotal.csv や ztime.csv のように、日計・時間帯・商品などで集計済みのデータです。画面表示やレポートの入口に向いています。
2. データの階層
FScompass のデータは、次のように上から下へ掘っていくと理解しやすいです。
店舗企業コード + 店番
フロアテイクアウト / イートイン
部門定番パン / 菓子パンなど
商品PLU / メニュー
レシート会計単位
支払・取消決済 / 返品 / ロス
3. MVPでまず使うCSV
最初のデモでは、CSVを網羅的に見せるより「売上から商品・時間帯・ロスへ掘れる」ことを示すのが重要です。
| 優先 | CSV | 役割 | 画面で見せる内容 |
|---|---|---|---|
| 高 | ztotal.csv | 1営業日の売上集計 | 店舗別売上、客数、商品出数 |
| 高 | ztime.csv | 時間帯別集計 | 朝、昼、夕方の売れ方 |
| 高 | zitem.csv | 商品別・時間帯別集計 | 商品ランキング、商品別推移 |
| 高 | titem.csv | レシート単位の商品明細 | 商品売上の再計算、明細深掘り |
| 高 | zordloss.csv | 取消・ロス集計 | 廃棄、取消、作りすぎの傾向 |
| 中 | zkkum.csv | 客組数集計 | 1名客、2名客、複数名客の傾向 |
| 中 | zfloor.csv | フロア別集計 | テイクアウト、イートインの比較 |
| 中 | ttend.csv / zmediaamt.csv | 支払明細・支払メディア別集計 | 支払方法別の内訳 |
| 中 | zdealer.csv / zfuse.csv | 担当者別集計 | 会計担当者、オーダー担当者別の実績 |
4. 全CSVの見方
トランザクション系
| CSV | 内容 | 重要度 |
|---|---|---|
ttotal.csv | レシート単位の売上合計、客数、会計日時 | 高 |
titem.csv | レシート単位の商品明細 | 高 |
ttend.csv | レシート単位の支払明細 | 中 |
tslip.csv | OES 伝票情報 | 低-中 |
tcredit.csv | クレジット端末連動の明細 | 低-中 |
合計器・集計系
| CSV | 内容 | 重要度 |
|---|---|---|
zshift01.csv | シフト精算集計 | 低-中 |
ztotal.csv | 日計の取引別集計 | 高 |
zitem.csv | 商品別・時間帯別集計 | 高 |
zticket.csv | 金券・値引券等 | 低-中 |
zaudit.csv | 取消、返品、VOID等の監査 | 中 |
ztime.csv | 時間帯別の売上、客数 | 高 |
zdishup.csv | 配膳完了までの時間 | 中 |
zfree.csv | 任意設定の統計情報 | 低 |
zkkak.csv | 価格帯別集計 | 低-中 |
zkkum.csv | 客組数別集計 | 中 |
ztair.csv | 滞留時間帯別集計 | 中 |
zcredit.csv | クレジット会社別集計 | 低-中 |
zdealer.csv | 会計担当者別集計 | 中 |
zfuse.csv | オーダー担当者別集計 | 中 |
zfloor.csv | フロア別集計 | 中 |
zmenudishup.csv | メニュー別ディッシュアップ | 低-中 |
zordloss.csv | 取消オーダー、ロス集計 | 高 |
zordhisthead.csv | オーダー履歴ヘッダ | 低-中 |
zordhistitem.csv | オーダー履歴アイテム | 低-中 |
zmediaamt.csv | 支払メディア別集計 | 中 |
zvegaunknown.csv | VEGA 不明取引 | 低 |
5. パン屋向けに効くポイント
ロスを直接扱える
zordloss.csv により、廃棄・取消・作りすぎの傾向を売上推測だけに頼らず扱えます。
商品と時間帯を掛け合わせられる
ztime.csv と zitem.csv により、朝・昼・夕方で何が売れているかを見られます。
利用シーンも見られる
zfloor.csv、zkkum.csv、ztair.csv で、イートインや客組数の変化を追えます。
6. 注意点
ロスは直接見られる
キッチンディスプレイ経由の取消・ロス入力があれば、zordloss.csv で取得できます。
売り切れは直接見えない
在庫データは直接取得できないため、商品別・時間帯別の売上推移から「売り切れの可能性」として推測します。
- 売上対象の取引を絞る:
ttotal.csvの取引種別で、通常売上、返品、取引変更を加減算します。 - VOIDや取消を除外する: 取消済みレシートを含めると売上・商品数がずれます。
- 商品明細は再計算に注意する:
titem.csvは単価 × 残数量で純売上を扱う前提が安全です。
7. MVPとしての結論
最初に作るべきものは、CSV一覧画面ではありません。
まずは「今日どの店舗・時間帯・商品に異変があり、ロスや客組数まで掘れる」画面を作るべきです。CSVの網羅性は裏側で担保し、ユーザーには業務判断の問いとして見せる方が伝わります。
| 問い | 使うデータ |
|---|---|
| 今日、全店舗でどこが良いか、悪いか | ztotal.csv, ttotal.csv |
| どの時間帯に売れているか | ztime.csv |
| どの商品が売れているか、落ちているか | zitem.csv, titem.csv, マスター |
| 作りすぎや廃棄が起きていないか | zordloss.csv, zaudit.csv |
| 客層や利用シーンに変化があるか | zkkum.csv, ztair.csv, zfloor.csv |
| 支払・担当者まで確認できるか | ttend.csv, zmediaamt.csv, zdealer.csv, zfuse.csv |