【Kimi K2 Thinking】概要・性能・K2との違い・使い方を徹底解説！GPT-5との比較検証も実践

あなたは厳密な数値計算を行うアシスタントです。以下の要件に従って計算してください。

回答は日本語で、最終結果のみを出力します。

思考過程・途中式は出力しません。

必要な場合のみ、根拠は100字以内で簡潔に記します。

四捨五入は JIS の「四捨五入（0.5以上切り上げ）」で、指定の小数点桁に丸めてください。

課題：
ある勉強会に会場席200・オンライン席500が用意されています。
申込は一般Aが260名、一般Bが180名、学生が140名でした。

一般Aは会場席を優先的に割り当て、残りはオンラインに回します。

一般Bは会場とオンラインを申込比で按分して割り当てます（会場上限内）。

学生は残った会場席があればそこから割り当て、残りはオンラインです。

出席率は一般A 92.5%、一般B 88.0%、学生 81.0% とします。

参加費は一般A 3,800円、一般B 3,200円、学生 1,000円です（いずれも税込み）。

求める値：

会場出席者の見込み人数（小数点以下四捨五入、整数）

オンライン出席者の見込み人数（同上）

想定売上合計（円、整数）

出力フォーマット（厳守）：
最終回答:
会場出席見込み=XXX
オンライン出席見込み=YYY
想定売上合計=ZZZ
根拠: （100字以内）

最終回答:
会場出席見込み=185
オンライン出席見込み=327
想定売上合計=1534180
根拠: 会場200席は一般Aで満席。他はオンライン。各区分に出席率を掛け、四捨五入し、売上は期待出席数×単価の総和。

最終回答:
会場出席見込み=185
オンライン出席見込み=327
想定売上合計=1534180
根拠: 一般Aが会場200席を確保、他はオンラインのみ。各区分の申込数に出席率を乗じ計算、四捨五入。

あなたはPythonエンジニアです。標準ライブラリのみで実装してください（re, json, datetime, csv, decimal, itertools, collections などは可、外部ライブラリ不可）。

出力はコードブロック（python ... ）に関数定義を示し、その直後に最終JSONのみを別コードブロック（json ... ）で出力します。

思考過程や説明、実行ログは出力しません。

小数計算はDecimalで厳密に扱い、金額は**円単位に四捨五入（0.5以上切り上げ）**してください。

仕様：
与えられたCSV（UTF-8、ヘッダあり）を読み取り、店舗×カテゴリの税込売上合計とgrand_totalを算出してJSONで返す関数 aggregate(csv_text: str) -> dict を実装してください。

列: order_id,timestamp,store,category,item,unit_price,qty

通貨表記のゆらぎ（¥, 円, カンマ区切り、全角/半角スペース）は正規化して円として解釈します。

税率: food は 8%, それ以外は 10%。

返品は qty < 0 としてマイナス計上します。

同一 order_id が複数行ある場合は、timestamp が最も新しいものだけを採用します（他は無視）。timestamp はISO 8601（例: 2025-11-05T10:02:00+09:00）。

小計＝unit_price * qty、税込＝小計×(1+税率)。最終的に店舗×カテゴリ単位で合算し、金額は円整数に四捨五入してください。

出力JSONのキー順・構造は次の通り：

{
  "by_store": {
    "<store>": {
      "<category>": <税込合計（円整数）>,
      ...
    },
    ...
  },
  "grand_total": <全店舗全カテゴリの税込合計（円整数）>
}


テスト用入力（この文字列をそのまま関数に渡して集計し、結果JSONを出力してください）：

order_id,timestamp,store,category,item,unit_price,qty
A001,2025-11-05T10:02:00+09:00,Shibuya,food,Onigiri,¥120,3
A002,2025-11-05T10:05:00+09:00,Shibuya,goods,Notebook,JPY 220,2
A001,2025-11-05T10:06:00+09:00,Shibuya,food,Onigiri,¥130,3
A003,2025-11-05T11:00:00+09:00,Shinjuku,food,Bento,1,000,1
A004,2025-11-05T11:10:00+09:00,Shibuya,goods,Pen,80円,5
A005,2025-11-05T11:20:00+09:00,Shinjuku,goods,Notebook,¥220,1
A006,2025-11-05T12:00:00+09:00,Shibuya,food,Bento,¥1,000,-1


出力フォーマット（厳守）：

# ここに関数定義を記述

{ ... 最終結果 ... }

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP, getcontext
from datetime import datetime
import csv
import re
from io import StringIO
from collections import defaultdict

getcontext().prec = 28

def aggregate(csv_text: str) -> dict:
    def parse_price(s: str) -> Decimal:
        # Normalize currency string to Decimal yen
        s = s.strip()
        s = re.sub(r'\s+', '', s)  # remove all spaces (half/full width)
        s = s.replace('￥', '¥')
        # keep digits, minus and dots/commas, then remove commas
        s = re.sub(r'[^\d\-\.,]', '', s)
        s = s.replace(',', '')
        if s in ('', '-', '--', '.'):
            return Decimal('0')
        return Decimal(s)

    f = StringIO(csv_text)
    reader = csv.DictReader(f)
    latest = {}
    for row in reader:
        oid = row['order_id']
        ts = datetime.fromisoformat(row['timestamp'])
        if (oid not in latest) or (ts > latest[oid][0]):
            latest[oid] = (ts, row)

    sums = defaultdict(Decimal)  # key: (store, category)
    for _, row in latest.values():
        store = row['store']
        category = row['category']
        price = parse_price(row['unit_price'])
        try:
            qty = Decimal(str(int(row['qty'])))
        except ValueError:
            qty = Decimal('0')
        subtotal = price * qty
        rate = Decimal('0.08') if category.strip().lower() == 'food' else Decimal('0.10')
        gross = subtotal * (Decimal('1') + rate)
        sums[(store, category)] += gross

    by_store = {}
    for (store, category), amount in sums.items():
        rounded = int(amount.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_UP))
        by_store.setdefault(store, {})[category] = rounded

    # Ensure deterministic order by sorting stores and categories
    ordered_by_store = {}
    for store in sorted(by_store):
        ordered_by_store[store] = {k: by_store[store][k] for k in sorted(by_store[store])}

    grand = sum(Decimal(v) for s in by_store.values() for v in s.values())
    # grand should be computed from unrounded sums; recompute carefully:
    grand_unrounded = sum(sums.values(), Decimal('0'))
    grand_total = int(grand_unrounded.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_UP))

    return {
        "by_store": ordered_by_store,
        "grand_total": grand_total
    }

{
  "by_store": {
    "Shibuya": {
      "food": -659,
      "goods": 924
    },
    "Shinjuku": {
      "food": 1080,
      "goods": 242
    }
  },
  "grand_total": 1587
}

import csv
from datetime import datetime
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP, InvalidOperation
from collections import defaultdict
import re

def aggregate(csv_text: str) -> dict:
    latest_orders = {}
    reader = csv.DictReader(csv_text.strip().splitlines())
    
    for row in reader:
        order_id = row['order_id'].strip()
        timestamp_str = row['timestamp'].strip()
        price_str = row['unit_price'].strip()
        qty_str = row['qty'].strip()
        
        try:
            timestamp = datetime.fromisoformat(timestamp_str)
            price = normalize_price(price_str)
            qty = int(qty_str)
            store = row['store'].strip()
            category = row['category'].strip()
            
            if order_id not in latest_orders or timestamp > latest_orders[order_id][0]:
                latest_orders[order_id] = (timestamp, {
                    'store': store,
                    'category': category,
                    'price': price,
                    'qty': qty
                })
        except (ValueError, InvalidOperation):
            continue
    
    store_category_totals = defaultdict(lambda: defaultdict(Decimal))
    
    for timestamp, data in latest_orders.values():
        store = data['store']
        category = data['category']
        price = data['price']
        qty = data['qty']
        
        subtotal = price * qty
        tax_rate = Decimal('1.08') if category.lower() == 'food' else Decimal('1.10')
        tax_included = subtotal * tax_rate
        
        store_category_totals[store][category] += tax_included
    
    result = {'by_store': {}, 'grand_total': 0}
    grand_total = 0
    
    for store, categories in store_category_totals.items():
        result['by_store'][store] = {}
        for category, total in categories.items():
            rounded_total = int(total.quantize(Decimal('1'), rounding=ROUND_HALF_UP))
            result['by_store'][store][category] = rounded_total
            grand_total += rounded_total
    
    result['grand_total'] = grand_total
    return result

def normalize_price(price_str: str) -> Decimal:
    cleaned = re.sub(r'\s+', '', price_str, flags=re.UNICODE)
    cleaned = re.sub(r'[¥JPY円]', '', cleaned, flags=re.IGNORECASE)
    cleaned = cleaned.replace(',', '')
    if not cleaned:
        raise ValueError('Empty price')
    return Decimal(cleaned)

{
  "by_store": {
    "Shibuya": {
      "food": -659,
      "goods": 924
    },
    "Shinjuku": {
      "food": 1080,
      "goods": 242
    }
  },
  "grand_total": 1587
}