refactor: カテゴリーマスターの取得をBQクエリからローカルCSV読み取りに変更

[kawawan]

概要

カテゴリー補完ページ（1_カテゴリ補完.py）の fetch_categories() 関数が BigQuery の category_master テーブルをクエリしているが、このテーブルは dbt seed で管理されており、ローカルの analytics/seeds/category_master.csv と内容が一致している。
BigQuery を叩かずにローカルCSVを直接読み取る実装に変更し、不要なBQコストと遅延を削減する。

現状

analytics/webui/pages/1_カテゴリ補完.py の fetch_categories():

@st.cache_data(ttl=300)
def fetch_categories():
    sql = f"""
    SELECT category_name_small
    FROM `{categoryMst}`
    ORDER BY countif desc
    """
    return [r["category_name_small"] for r in bq.query(sql).result()]

改善案

• analytics/seeds/category_master.csv を Streamlit アプリから直接 pandas.read_csv() で読み取る
• BQクライアントの初期化・クエリが不要になる（カテゴリー取得の目的のみでBQクライアントを使っている場合は削除可能）
• @st.cache_data はそのまま活用してファイル再読み取りを抑制する
• dbt seed で CSV が更新されたらアプリ再デプロイ（または cache_data の TTL）で反映される

メリット

• BQクエリコストの削減
• ページ初回ロードの高速化
• BQ接続失敗時の影響範囲を縮小

対象ファイル

• analytics/webui/pages/1_カテゴリ補完.py
• analytics/deploy/streamlit/pages/1_カテゴリ補完.py（sync後）