Finance Flow System — AI統合型財務分析API

AI/ML

概要

Finance Flow System は「API de Controle Financeiro Inteligente com Integração Python/IA」という説明どおり、財務管理および分析を目的としたREST APIのサンプル/プロトタイプです。プロジェクトはバックエンド(Java + Spring Boot)と分析部分(Python)の二層構成を採用しており、AIや機械学習による分析処理をPython側に集約しつつ、堅牢なAPIとデータ永続化をJava側で担う設計が意図されています。DockerやPostgreSQLなどのスタックと組み合わせて、実運用に向けた拡張がしやすい構成です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Java

主な特徴

  • Java(Spring Boot)によるREST APIレイヤーと、Pythonによるデータ分析(AI)レイヤーの分離
  • PostgreSQLを想定した永続化設計とDocker化によるコンテナ運用のサポート
  • MITライセンスで商用利用や改変が容易
  • 学習・プロトタイピング向けのシンプルな構成

技術的なポイント

このリポジトリの注目点は「言語の役割分担」と「実運用を意識した構成」にあります。backend-java ディレクトリにはSpring BootベースのAPI実装が置かれ、API層はエンドポイント提供・リクエスト検証・DBアクセス(PostgreSQL想定)を担います。一方、analysis-python ディレクトリにはデータ分析・機械学習処理を実装するPythonコードが配置される設計で、AIモデルやデータ前処理をPythonパッケージ群で実装するのに適しています。

運用面ではDockerを利用したコンテナ化が想定され、サービス間はHTTP API、メッセージ、あるいはDB経由で連携可能です。設計上の利点として、モデル更新をPython側だけで頻繁に行える点(ホットデプロイや別コンテナでのモデル管理)が挙げられ、Java側の安定稼働を損なわずに分析ロジックを改善できます。さらに、Java 21 と Spring Boot 3系の選択は、最新の言語機能や非同期処理、Springのエコシステム(セキュリティ、データ、ドキュメンテーション)を活かせる点がメリットです。

セキュリティやスケーラビリティ面では、APIゲートウェイや認証(JWT等)、CI/CD、監視(Prometheus/Grafana)を追加することで実運用に耐えうる構成に拡張できます。データベースをPostgreSQLに固定することでトランザクション管理やリレーション設計が容易になり、分析用には別途データレイクやバッチ処理(Airflow等)を組み合わせることも想定されます。本リポジトリは雛形として、これらの要素を取り入れるベースラインを提供します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • analysis-python: dir
  • backend-java: dir

…他 1 ファイル

各ディレクトリの想定役割:

  • backend-java: Spring Boot アプリ(API、エンティティ、リポジトリ、コントローラ等)
  • analysis-python: 学習モデル、推論スクリプト、前処理ユーティリティ
  • Docker関連や設定ファイルはリポジトリ小規模のため別途追加が推奨

利用上のポイントと改善提案

  • ローカルで試す場合は、backend-java を先に起動してAPIを確認し、analysis-python のスクリプトを単体で動かして入出力を検証すると良いでしょう。
  • コンテナ化(Dockerfile、docker-compose.yml)を整備することで、PostgreSQL や分析コンテナとの連携が容易になります。特にモデル重量が大きくなる場合は、GPU対応コンテナやモデルサーバ(TorchServe、TF Serving、BentoML等)の導入を検討してください。
  • セキュリティ面では認証・認可(OAuth2/JWT)の導入、ログと監査の整備が必要です。APIドキュメント生成(OpenAPI/Swagger)を組み込むと利用者に優しい実装になります。
  • CI/CD(GitHub Actions 等)を使い、テスト、ビルド、コンテナイメージの自動デプロイを構築すると運用コストが下がります。

まとめ

AI分析を組み合わせた財務APIのシンプルな雛形で、学習やプロトタイプに適した構成です(約50字)。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

💰 FinanceFlow API

API de Controle Financeiro Inteligente com Integração Python/IA

Version License Java Spring Boot

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