## 1. 概要と解決する現場課題

### 連休中のワーケーション選定におけるエンジニアの課題
ゴールデンウィーク（GW）やお盆期間などの大型連休に「温泉ワーケーション」を実施する際、エンジニアやリモートワーカーは特有の技術的リスクに直面します。

- **回線品質の不透明さ**: 宿泊施設全体のWi-Fiが混雑し、VPN切断やWeb会議の帯域不足が発生する。
- **作業環境の不足**: 「和室に座卓のみ」で長時間のコーディングによる腰痛や肩こりを誘発する。
- **繁忙期料金とキャンペーン条件の複雑さ**: 連休限定の割引クーポンや早期予約キャンペーンの適用条件（泊数制限、特定プラン限定など）の確認コストが高い。

Webブラウザ上で1軒ずつ施設詳細ページを開き、部屋設備やプラン条件を目視確認する作業は大きな工数がかかります。本稿では、楽天トラベルが提供する公式API（Rakuten Developers）とキャンペーン仕様を活用し、開発業務に適した温泉宿を自動フィルタリングして比較・選定する環境を構築します。

> **モカの見立て**
> 観光目的の宿泊と異なり、エンジニアのワーケーションでは「通信の安定性」と「作業机・電源」がインフラ要件となります。楽天トラベルの「GW・お盆限定キャンペーン」は割引率が高い反面、除外プランや部屋タイプ制限が存在するため、GUIで探すよりもAPI経由でメタデータを取得・選定するアプローチが工数削減に寄与すると考えています。

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## 2. 前提条件と環境構築

本チュートリアルでは、Rakuten DevelopersのAPIを利用して条件に合致する宿泊施設を取得します。本記事内のAPI仕様およびキャンペーン条件は、公式ドキュメントに基づき確認しています（確認日: 2026-11-08）。

### 動作環境
- Python 3.10以上
- 依存ライブラリ: `requests`, `pandas`

### 前提条件の取得手順
1. **楽天ウェブサービス（Rakuten Developers）のアカウント取得**
   - Rakuten Developers公式サイトより開発者登録を行い、`applicationId` を取得します。
2. **利用APIの確認**
   - 使用するAPI: `Travel/VacantHotelSearch/20170426`（地区別空室検索API）
3. **環境変数の設定**

```bash
pip install requests pandas
export RAKUTEN_APP_ID="あなたのApplicationId"

import os
import time
import requests
import pandas as pd

APP_ID = os.getenv("RAKUTEN_APP_ID")
BASE_URL = "https://app.rakuten.co.jp/services/api/Travel/VacantHotelSearch/20170426"

def search_workation_hotels(checkin: str, checkout: str, middle_class_code: str):
    """
    指定日程・地域からWi-Fi対応の温泉施設を検索し、作業適性を判定するスクリプト
    """
    params = {
        "applicationId": APP_ID,
        "format": "json",
        "checkinDate": checkin,
        "checkoutDate": checkout,
        "largeClassCode": "japan",
        "middleClassCode": middle_class_code,
        "squeezeConditions": "wifi",  # Wi-Fiありに絞り込み
        "hits": 30,
        "page": 1
    }

    response = requests.get(BASE_URL, params=params)
    if response.status_code != 200:
        raise RuntimeError(f"API request failed: {response.status_code}, {response.text}")

    data = response.json()
    hotels = data.get("hotels", [])

    extracted_list = []
    keywords = ["デスク", "ワーク", "ビジネス", "机", "ワーケーション"]

    for hotel in hotels:
        basic_info = hotel["hotel"][0]["hotelBasicInfo"]
        hotel_name = basic_info.get("hotelName")
        hotel_url = basic_info.get("hotelInformationUrl")
        hotel_special = basic_info.get("hotelSpecial", "")
        min_charge = basic_info.get("hotelMinCharge", 0)

        # プラン情報の確認
        workation_friendly = any(kw in hotel_special for kw in keywords)

        extracted_list.append({
            "施設名": hotel_name,
            "最低料金(円)": min_charge,
            "ワーク適性フラグ": workation_friendly,
            "特徴": hotel_special[:50] + "..." if len(hotel_special) > 50 else hotel_special,
            "URL": hotel_url
        })

    return pd.DataFrame(extracted_list)

if __name__ == "__main__":
    # 2026年GWを想定した検証パラメータ
    CHECKIN = "2026-05-02"
    CHECKOUT = "2026-05-05"
    # 例: 静岡県・伊豆/熱海エリア等のmiddleClassCodeを指定
    MIDDLE_CLASS = "shizuoka"

    df = search_workation_hotels(CHECKIN, CHECKOUT, MIDDLE_CLASS)
    print(f"取得件数: {len(df)}件")
    print(df[df["ワーク適性フラグ"] == True].head())