店舗運営 · COURSE
在庫アラート自動化
売れ筋の在庫切れ・滞留在庫を早期検知、発注・処分を提案。
audience
店舗運営・本部・仕入れ担当
duration
60分
lessons
5 章
reviewed
2026.05
先に読むとよい
達成目安
全 5 レッスンを読み、コース完了マークを付ける
未完了
クイズ 3 問に挑戦し、正答率 80% 以上
未挑戦
コース構成
このコースで学ぶこと
- 01
在庫管理の 2 大課題
売れ筋の品切れ（機会損失）と、滞留在庫（保管コスト）。どちらも気付くのが遅れる。
在庫の最適化は店舗運営の永遠の課題です。手作業で全 SKU を毎日チェックするのは現実的でない。
Claude Code に POS データと在庫データを毎日読ませて、(1) 売れ筋の在庫切れリスク、(2) 滞留在庫、(3) 季節要因による需要予測 をアラート化します。
- 02
データソースの準備
POS（売上） + 在庫管理 + 過去 1 年の季節データ。
textdata/inventory/ ├─ stock-today.csv # 各 SKU の現在庫 ├─ sales-7days.csv # 過去 7 日売上 ├─ sales-yoy.csv # 前年同月 ├─ lead-times.csv # SKU 別発注リードタイム └─ rules.md # 在庫ルール # stock-today.csv の列 sku, product_name, current_stock, location # sales-7days.csv の列 sku, daily_avg_units, trend - 03
アラート生成プロンプト
毎朝実行 → 売れ筋の在庫切れリスクと滞留在庫を別レポートに。
text> 2026-05-13 朝の在庫アラートを生成。 ## アラート 1：売れ筋の在庫切れリスク 各 SKU について: - 日次平均販売数 × 発注リードタイム = 最低必要在庫 - 現在庫が最低必要在庫を下回るものを抽出 - 推奨発注数（次回入荷までの想定販売 + 安全在庫） ## アラート 2：滞留在庫 - 過去 30 日で 5 個以下しか売れていない SKU - 在庫日数（現在庫 / 日次平均販売）が 90 日を超えるもの - 推奨アクション（値下げ / セット販売 / 返品 / 廃番） ## アラート 3：季節要因 - 前年同月の販売実績 - 季節性が強い SKU（夏物・冬物）の早期発注タイミング ## 出力 - reports/inventory/2026-05-13.md - Slack #inventory-alerts への投稿メッセージ - 緊急度別（🔴 即対応 / 🟠 1 週間 / 🟡 監視）出力イメージ在庫アラート.md の抜粋## 🔴 在庫切れリスク | SKU | 商品 | 現在庫 | 推奨発注 | |---|---|---|---| | A001 | 商品○○ | 8 | 60 | ## 🟡 滞留在庫 | SKU | 在庫日数 | 推奨 | |---|---|---| | C014 | 112 日 | 値下げ検討 | …（季節要因セクションは以下省略）
- 04
発注書ドラフトの自動生成
アラート → 発注書ドラフト → 担当者確認 → 仕入れ先送信、の流れに。
text> 在庫アラートから、緊急度 🔴 の SKU について発注書ドラフトを作って。 ## 発注書フォーマット - 仕入れ先別にグループ化 - 各仕入れ先用に: SKU / 商品名 / 発注数 / 単価 / 合計 - メール送信用テキストも一緒に生成（仕入れ先向け定型文） ## 確認ポイント - 単価は仕入れ価格 DB から自動補完（不明なら警告） - 過去発注履歴と照合（急な大量発注は要確認） - 仕入れ先の最低発注額・発注単位を遵守 - 05
Skill 化と毎朝の運用
毎朝 8 時自動実行、9 時の朝礼で店長が確認、即日対応。
手を動かす
0 / 5
理解度チェック
Q1.在庫アラートを朝礼運用に組み込むことで、Skill が現場の判断を改善するために必要な指標は？
Q2.在庫アラートを生成するときに必要なデータソースは？
Q3.AI が生成した発注書ドラフトを送信する前にチェックすべきは？