Rubyのflat_mapを段階的に理解する

― 元データから処理後まで ―

Rubyのflat_mapは、複雑なデータ構造をシンプルに扱える強力なメソッドです。この記事では実務風のデータを使って、「元データ → 処理 → 処理後データ」の3ステップで解説します。

🟢 レベル1：元データ（grouped_data)
🟡 レベル2：処理（flat_mapによる抽出と整形）
レベル3：処理後データ（filtered_data)
✨ flat_mapの魅力まとめ
📝 おわりに

🟢 レベル1：元データ（grouped_data)

まずは、グループごとにユーザー情報が格納されたハッシュ構造のデータです。

grouped_data = {
  "team_alpha" => [
    { name: "Alice", active: true,  status: :pending },
    { name: "Bob",   active: false, status: :confirmed }
  ],
  "team_beta" => [
    { name: "Carol", active: true,  status: :confirmed },
    { name: "Dave",  active: true,  status: :pending }
  ]
}

構造の特徴

各キー（チーム名）に複数のユーザーデータ（ハッシュ）が格納されている
ネスト構造（ハッシュ → 配列 → ハッシュ）

🟡 レベル2：処理（flat_mapによる抽出と整形）

次に、条件に合うユーザーだけを抽出し、不要なnil値を除去します。

filtered_data = grouped_data.flat_map do |_team, members|
  members
    .select { |user| user[:active] && user[:status] != :confirmed }
    .map(&:compact)
end

処理のポイント

selectで「activeかつ未承認」のユーザーだけを抽出
map(&:compact)でnilを含むキーを除去（この例では影響なし）
flat_mapにより、すべてのチームの結果を一つの配列に統合

レベル3：処理後データ（filtered_data)

最終的に得られるのは、条件に合うユーザーだけを集めたフラットな配列です。

[
  { name: "Alice", active: true, status: :pending },
  { name: "Dave",  active: true, status: :pending }
]

結果の特徴

ネストが解消され、一次元の配列に
条件に合うユーザーのみが残る
データ整形済みで扱いやすい

✨ flat_mapの魅力まとめ

複数の配列から必要なデータを抽出・整形・統合できる
ネスト構造を簡潔にフラット化できる
コード量を減らし、可読性を高められる

📝 おわりに

flat_mapは、複数の配列を扱う場面で「抽出・整形・統合」を一括でこなせる頼れるメソッドです。今回のように段階的に見ていくことで、その便利さと使いどころがより明確になります。ぜひあなたのコードにも取り入れてみてください！