メディエーショングループが20を超えたとき、設定の抜けをどう見つけるか

def find_anomalies(networks, matrix):
    """判断を要さない3種類のずれだけを取り出します。
    ここでは「直すべきか」は決めません。事実の抽出に徹します。"""
    found = []
    total = len(matrix)
    # 各ネットワークが何グループに入っているか
    coverage = {n: sum(1 for g in matrix if matrix[g][n]) for n in networks}
 
    for group, row in matrix.items():
        for n in networks:
            cell = row[n]
            # (1) 欠落: ほぼ全グループにあるのに、ここだけ無い
            if cell is None and coverage[n] == total - 1:
                found.append({"group": group, "network": n, "kind": "missing_source",
                              "detail": f"{coverage[n]}/{total} のグループに設定あり"})
                continue
            if cell is None:
                continue
            # (2) eCPM の外れ値: 同ネットワークの中央値と3倍以上離れている
            if cell.get("type") == "waterfall" and "ecpm" in cell:
                peers = [matrix[o][n]["ecpm"] for o in matrix
                         if o != group and matrix[o][n]
                         and matrix[o][n].get("type") == "waterfall"
                         and "ecpm" in matrix[o][n]]
                if peers:
                    med = sorted(peers)[len(peers) // 2]
                    if med and (cell["ecpm"] > med * 3 or cell["ecpm"] < med / 3):
                        found.append({"group": group, "network": n, "kind": "ecpm_outlier",
                                      "detail": f"{cell['ecpm']} / 中央値 {med}"})
 
    # (3) 型のずれ: 同じネットワークで bidding と waterfall が混在している
    for n in networks:
        seen = {matrix[g][n]["type"] for g in matrix if matrix[g][n]}
        if "bidding" in seen and "waterfall" in seen:
            for group in matrix:
                cell = matrix[group][n]
                if cell and cell["type"] == "waterfall":
                    found.append({"group": group, "network": n, "kind": "type_drift",
                                  "detail": "他グループはビディングで設定"})
    return found
 
 
for a in find_anomalies(networks, matrix):
    print(a)

{'group': 'RWD-iOS-Wallpaper-US', 'network': 'inmobi', 'kind': 'missing_source', 'detail': '3/4 のグループに設定あり'}
{'group': 'RWD-iOS-Ukiyoe-JP', 'network': 'unity', 'kind': 'ecpm_outlier', 'detail': '0.42 / 中央値 4.2'}
{'group': 'RWD-iOS-Healing-JP', 'network': 'applovin', 'kind': 'type_drift', 'detail': '他グループはビディングで設定'}

import json
from google import genai
from google.genai import types
 
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
 
REVIEW_SCHEMA = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "verdicts": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "group": {"type": "string"},
                    "network": {"type": "string"},
                    # 直す / 意図的 / 情報不足で保留 の3択に固定します
                    "decision": {"type": "string",
                                 "enum": ["fix", "intentional", "needs_info"]},
                    "reason": {"type": "string"},
                    # モデルが参照した前提を書かせ、後で人が検算できるようにします
                    "assumption": {"type": "string"},
                },
                "required": ["group", "network", "decision", "reason", "assumption"],
            },
        }
    },
    "required": ["verdicts"],
}
 
CONTEXT = """
- 対象は個人開発の iOS アプリ4本（壁紙・浮世絵・ヒーリング）です
- 方針: 主要ネットワークは原則すべてのグループにビディングで入れます
- 例外: 地域別グループでは、実績のないネットワークを外すことがあります
- 浮世絵アプリは他アプリより単価が低い傾向があります
"""
 
def review(anomalies):
    prompt = (
        "以下は広告メディエーション設定から機械的に抽出したずれの一覧です。\n"
        "検出そのものは済んでいます。判断してほしいのは、各件が運用方針に照らして\n"
        "意図的な設定と考えられるか、修正すべき事故かの一点だけです。\n"
        "設定表に書かれていない事情が必要な場合は needs_info を選んでください。\n\n"
        f"# 運用方針\n{CONTEXT}\n"
        f"# 検出結果\n{json.dumps(anomalies, ensure_ascii=False, indent=2)}"
    )
    res = client.models.generate_content(
        model="gemini-3.7-flash",
        contents=prompt,
        config=types.GenerateContentConfig(
            response_mime_type="application/json",
            response_schema=REVIEW_SCHEMA,
        ),
    )
    return json.loads(res.text)["verdicts"]

def to_report(verdicts):
    buckets = {"fix": [], "intentional": [], "needs_info": []}
    for v in verdicts:
        buckets.setdefault(v["decision"], []).append(v)
 
    lines = []
    if buckets["fix"]:
        lines.append("## 今すぐ直す")
        for v in buckets["fix"]:
            lines.append(f"- {v['group']} / {v['network']}: {v['reason']}")
    if buckets["needs_info"]:
        lines.append("\n## 判断材料が足りない（人が見る）")
        for v in buckets["needs_info"]:
            lines.append(f"- {v['group']} / {v['network']}: {v['reason']}")
    if buckets["intentional"]:
        lines.append("\n## 意図的と判定（前提を確認）")
        for v in buckets["intentional"]:
            lines.append(f"- {v['group']} / {v['network']}: {v['assumption']}")
    return "\n".join(lines)