メルカリShops
出品自動化ツール
自社商品データをメルカリ掲載用にワンコマンドで変換。CSVフォーマット変換（Pandas）と画像一括加工（OpenCV）を組み合わせた実務レベルの自動化パイプライン。
Language
Python 3.x
Library
Pandas / OpenCV
Focus
Automation / ETL
Type
Internal Tools
01 開発の背景
フリマEC に商品を出品する際、「自社管理データをプラットフォーム専用のフォーマットに手作業で変換する」「バラバラなサイズの商品画像を1枚ずつリサイズ・加工する」という二重の手作業が発生します。
商品数が増えるほど工数は線形に増え、ミスも起きやすくなります。このツールはその両方をコマンド一発で解決し、 繰り返し作業にかかる時間を大幅に削減します。
02 自動化フロー
[Image: Raw Data/Images -> Python Processing -> Report/Optimized Images]
Pandasを用いてCSV/Excelから必要なデータを抽出・クレンジング。画像処理においてはOpenCVを並列実行させることで、数千枚単位の加工を数分で完了させます。
03 技術的アプローチ
Pandasによる効率的なETL
メルカリShopsの公式CSVは独自のカラム名・数値コード・文字コードを要求します。 自社データとのギャップを、ベクトル演算のみで変換することでループ処理を排除。 バリデーション・変換・出力の3ステップを関数単位で分離し、保守性の高いETL設計を実現しています。
OpenCVでの画像最適化
メルカリは正方形（1:1）・最大2MBの画像を推奨します。アスペクト比を維持したまま長辺基準でリサイズし、白背景の正方形キャンバスに 中央配置するパディング処理を実装。ウォーターマークは cv2.addWeighted による アルファブレンドで半透明合成し、ThreadPoolExecutor による並列処理で 大量ファイルを高速に処理します。