バンドのセットリストをAIで自動生成！OR-Tools TSPで転換コストを最小化する方法

part_costs = {
    'Dr': 5,     # ドラムセットの組み替えが最も大変
    'Gt1': 3,    # ギターの持ち替え
    'Gt2': 3,
    'Ba': 2,     # ベースの持ち替え
    'Key': 2,    # キーボードセットアップ
    'Vo': 1,     # マイク調整
    'Cho': 1,
    'Other': 1,
}

cost_matrix = np.zeros((num_songs, num_songs), dtype=int)

for i in range(num_songs):
    for j in range(num_songs):
        if i == j:
            continue

        members_i = parsed_members_list[i]  # 曲iの担当者
        members_j = parsed_members_list[j]  # 曲jの担当者

        # 交代するパートを列挙してコストを計算
        transition_costs = []
        for role in set(members_i.keys()) | set(members_j.keys()):
            if members_i.get(role) != members_j.get(role):
                transition_costs.append(part_costs.get(role, 0))

        cost_matrix[i, j] = max(transition_costs) if transition_costs else 0

from ortools.constraint_solver import routing_enums_pb2
from ortools.constraint_solver import pywrapcp

def solve_tsp(cost_matrix: np.ndarray) -> tuple[list[int], int]:
    num_songs = len(cost_matrix)
    data = {
        "distance_matrix": cost_matrix.astype(int).tolist(),
        "num_vehicles": 1,
        "depot": 0,  # 1曲目から開始
    }

    manager = pywrapcp.RoutingIndexManager(num_songs, 1, 0)
    routing = pywrapcp.RoutingModel(manager)

    def distance_callback(from_index, to_index):
        from_node = manager.IndexToNode(from_index)
        to_node = manager.IndexToNode(to_index)
        return data["distance_matrix"][from_node][to_node]

    transit_callback_index = routing.RegisterTransitCallback(distance_callback)
    routing.SetArcCostEvaluatorOfAllVehicles(transit_callback_index)

    # Guided Local Search で局所最適を回避
    search_parameters = pywrapcp.DefaultRoutingSearchParameters()
    search_parameters.first_solution_strategy = (
        routing_enums_pb2.FirstSolutionStrategy.PATH_CHEAPEST_ARC
    )
    search_parameters.local_search_metaheuristic = (
        routing_enums_pb2.LocalSearchMetaheuristic.GUIDED_LOCAL_SEARCH
    )

    solution = routing.SolveWithParameters(search_parameters)

    if solution:
        route = []
        index = routing.Start(0)
        while not routing.IsEnd(index):
            route.append(manager.IndexToNode(index))
            index = solution.Value(routing.NextVar(index))
        return route, solution.ObjectiveValue()

    return None, None

from googleapiclient.discovery import build
import isodate

def get_video_duration(video_id: str) -> float:
    youtube = build("youtube", "v3", developerKey=YOUTUBE_API_KEY)

    response = youtube.videos().list(
        part="contentDetails",
        id=video_id
    ).execute()

    if response["items"]:
        duration_iso = response["items"][0]["contentDetails"]["duration"]
        return isodate.parse_duration(duration_iso).total_seconds() / 60  # 分に変換

    return DEFAULT_DURATION_MINUTES  # 取得失敗時はデフォルト値

import gspread
from google.oauth2.service_account import Credentials

def authenticate_gspread():
    creds = Credentials.from_service_account_file(
        SERVICE_ACCOUNT_FILE,
        scopes=[
            "https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets",
            "https://www.googleapis.com/auth/drive.file",
        ]
    )
    return gspread.authorize(creds)

play_time_limit = 40  # 休憩までの演奏時間（分）
break_duration = 15   # 休憩時間（分）

current_block_time = 0
results = []

for i, song_idx in enumerate(optimal_route):
    duration = song_durations[song_idx]

    if current_block_time + duration > play_time_limit:
        # 休憩挿入
        results.append({"曲名": f"--- 休憩（{break_duration}分）---"})
        current_block_time = 0

    results.append({
        "曲名": song_list[song_idx],
        "時間(分)": round(duration, 1),
        "転換コスト": cost_matrix[prev_idx, song_idx] if i > 0 else "-",
    })
    current_block_time += duration

--- セットリスト案（総転換コスト: 12）---
[ブロック 1]
1. Opening Song（4.5分）     転換: -
2. Fast Rock（3.8分）        転換: 1（Vo交代のみ）
3. Group Song（5.2分）       転換: 2（Ba交代）
...
--- 休憩（15分）---

[ブロック 2]
8. Ballad（5.0分）           転換: 3（Gt交代）
9. Finale（6.0分）           転換: 1

--- サマリー ---
実質総転換コスト: 12
推定合計ライブ時間: 58.5分
挿入された休憩回数: 1回

# 依存関係インストール
uv sync

# 環境変数の設定
export YOUTUBE_API_KEY="your-api-key"

# 実行
uv run python main.py