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AI導入支援 Amazon

毎朝の在庫チェックを不要にし、欠品リスクを事前に検知できる体制へ

Amazonでギフト商品を販売されている事業者様

毎朝の確認作業

手作業での突合が不要に

約120SKU

全SKUを毎日自動チェック

過去2年分

月別販売実績を毎週自動更新

開発期間約3週間／実装費用約6万円

ご支援先の情報

事業形態	フラワーギフト商品の企画・製造・販売（Amazon FBA）
ジャンル・規模	ギフト・フラワー（親商品7カテゴリ／SKU 約120点）
ご利用プラットフォーム	Amazon
ご依頼の目的	売れ行きに対して在庫が不足しそうな商品を早く察知し、欠品による機会損失を防ぐため
支援メニュー	AIツール開発Amazon SP-API連携在庫アラート設計スプレッドシート自動化運用マニュアル

ご依頼時の課題と、取り組んだ結果

ご依頼時の状況と課題

Amazonの管理画面から在庫レポートと補充レポートを都度ダウンロードし、Excelで手作業で突合していた
約120SKUを1件ずつ確認するため時間がかかり、確認の頻度を上げられなかった
「あと何日で切れるか」の判断基準が言語化されておらず、担当者の勘に依存していた
過去の販売実績を振り返るには、そのつど別のレポートを取得する必要があった

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弊社と取り組んだ結果

毎朝6〜7時に在庫と販売データが自動取得され、確認作業そのものが不要に
「在庫が売れ行きを下回った商品」を2段階の色で自動表示し、判断基準を仕組み側に固定
過去2年分の月別販売数が毎週自動更新され、季節変動を踏まえた補充判断が可能に
新商品はシートに1行追記するだけで翌朝から自動的にアラート対象になる運用へ

ご提案した施策一覧

自動化の仕組みの構築

Amazon SP-APIで在庫・販売データを自動取得
毎朝6〜7時の自動更新をスケジュール実行
「全在庫 − 出荷待ち」を判定値とする設計
過去7日／30日の販売数を基準にした2段階判定
全カテゴリのアラート件数を集約するサマリー
過去2年分の月別販売実績を自動集計（毎週）

運用に載せるための設計

親商品カテゴリ別に7シートへ分割
SKU一覧への追記だけで対象を追加できる
「使い方」シートを同梱
APIキーを設定シートで差し替えられる構成
使い慣れたGoogleスプレッドシート上で完結

施策の詳細

01. 毎朝おこなわれる自動処理の流れ

担当者が何も操作しなくても、出社時にはその日の判断材料が揃っている状態をつくりました。人が行うのは「色がついた商品をどうするか」の判断だけです。判定基準は【濃い赤】即時利用可能在庫＜過去7日間の販売数（早急に補充を検討）、【薄い黄】即時利用可能在庫＜過去30日間の販売数（補充計画の時期）の2段階です。

Before在庫レポートをDL→補充レポートをDL→Excelで突合→120SKUを1件ずつ確認→経験で補充を判断

After毎朝6〜7時にAPIで自動取得→「全在庫−出荷待ち」を算出→販売ペースと比較し色づけ→人は色のついた商品だけ確認→人は補充するかを判断

02. 判断基準を「担当者の頭の中」から「仕組みの側」へ

自動化で最も重要なのは「何をもって在庫不足とするか」の定義です。現場の判断基準をヒアリングで言語化し、「出荷待ちは実質使えない在庫」という考え方を抽出。判定値を「全在庫 − 出荷待ち」と定義して計算式としてツールに埋め込みました。誰が見ても同じ結論になり、確認の頻度を毎日に引き上げても負荷が増えません。

03. 作って終わりにしないための設計

自動化ツールは「作った後に運用が止まる」ことが最大のリスクです。「SKU一覧」シートに1行追記するだけで翌朝からアラート対象に加わる設計、スタッフの皆様が自己解決できる「使い方」シートの同梱、APIキーを設定シートで差し替えられる構成にし、商品が増えても担当者が交代しても止まらない仕組みにしました。新しいツールの操作を覚える必要がない、使い慣れたスプレッドシート上で完結する形です。

成果

毎朝の確認作業

手作業での突合が不要に

1日20分の在庫確認が不要になったと仮定すると、年間で約84時間・人件費換算で約25万円に相当します（人件費単価3,000円/時で試算した参考値）。実装費用約6万円・開発期間約3週間で、初年度から投資を回収できる規模の自動化です。

実績・事例 Works

毎朝の在庫チェックを不要にし、欠品リスクを事前に検知できる体制へ

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