在庫アラートアクションリスト生成スキル

概要

在庫データと販売実績から、SKUごとに在庫ステータス（欠品／危険／注意／適正／過剰／滞留入口／重度滞留）を判定し、ABC分析×ステータスのマトリクスで優先度を付け、即時実行アクションリストを生成する。広告配信中SKUの停止対象も同時に抽出する。

「在庫切れ／滞留商品を一覧にして、何をすべきか」を一気通貫で出すのが目的。発注点の精密予測は別スキル、滞留処分の詳細計画も別スキル。本スキルはアラート発火＋アクション割振りに特化。

★最重要原則

在庫数だけでは判定しない。平均日販・リードタイム・トレンドの3点で残り日数を算出し、ABC分析と組み合わせて優先度を決める。 「在庫1個だから危険」ではなく「平均日販5本×リードタイム7日→欠品確実」のような算出ベースで判定する。

知識ベース

トピック	参照先
在庫ステータス7区分（欠品／危険／注意／適正／過剰／滞留入口／重度滞留）と判定ロジック・ABC分析・トレンド判定	references/status-classification.md
ステータス別の推奨アクション・モール別広告停止操作・販売停止操作	references/actions.md
計算式（残り日数／安全在庫／発注点／機会損失額／滞留損失予測）	references/calculations.md
ジャンル別実例	references/examples.md

主要な要点のみ本ファイルに記載。詳細は references/ を参照。

処理フロー

Step 1：入力情報の整理

• SKU別の現在庫数
• 期間内販売数（直近30日／60日／90日）
• リードタイム日数（仕入先別）
• ABC区分（または売上貢献度）
• 広告配信状況（楽天RPP／Amazon SP／Yahoo！等）
• 在庫管理ツール（ネクストエンジン等）の使用有無

Step 2：平均日販・残り日数の計算

平均日販 = 期間内販売数 ÷ 期間日数
残り日数 = 現在庫数 ÷ 平均日販

短期（30日）と長期（90日）で大きく乖離する場合は両方提示。

Step 3：在庫ステータス判定（7区分）

区分	条件
欠品	在庫数 = 0
危険	残り日数 < リードタイム
注意	残り日数 < リードタイム × 1.5
適正	リードタイム×1.5 〜 60日
過剰	60〜90日
滞留入口	90〜180日
重度滞留	180日以上

Step 4：ABC分析との掛け合わせ

A群：売上の70〜80%を占める上位20%のSKU
B群：売上の15〜20%を占める中位30%のSKU
C群：売上の5〜10%を占める下位50%のSKU

ステータス ×	A群	B群	C群
欠品	最優先発注	通常発注	廃番検討
危険	緊急発注	通常発注	様子見
注意	早期発注	通常発注	発注遅延OK
適正	維持	維持	維持
過剰	様子見	広告強化	値引き検討
滞留	値引き	処分計画	廃番・処分

Step 5：トレンド判定

上昇：直近7日 > 直近30日平均 × 1.2
下降：直近7日 < 直近30日平均 × 0.8
横ばい：上記以外

上昇トレンドは安全係数を引き上げ、下降トレンドは発注量抑制。

Step 6：SKU別アクションリストの生成

references/actions.md の推奨アクションをSKU別に割り当て：

• 欠品：販売停止／予約販売切替／広告停止／代替商品誘導
• 危険：緊急発注／販売制限／広告入札弱化
• 注意：通常発注／販売動向観測
• 過剰：広告強化／クーポン配布／発注ペース抑制
• 滞留入口：値引き10〜20%／セット化／ページ改善
• 重度滞留：処分計画立案（→ deadstock-clearance-planner 連携）

Step 7：広告停止候補リストの抽出

即除外候補：

• 欠品中で広告配信中
• 在庫1桁で広告配信中
• 重度滞留（180日超）で広告配信中
• 粗利マイナスSKUで広告配信中

モール別除外操作は references/actions.md 参照。

Step 8：機会損失額・滞留損失の試算

1日あたり機会損失 = 平均日販 × 単価 × 粗利率
欠品累計機会損失 = 1日あたり機会損失 × 欠品予測日数

最優先発注の優先順位は機会損失額順で決定。

代表例（検算済み）

例：化粧品ブランドの在庫アラート（5SKU）

入力：

SKU	商品名	在庫	直近30日販売	LT(日)	ABC	広告
A001	化粧水	12	60	14	A	配信中
A002	美容液	0	30	21	A	配信中
A003	クリーム	85	30	14	B	配信中
A004	旧パッケージ化粧水	200	5	−	C	配信中
A005	日焼け止め	45	15	14	B	なし

計算：

SKU	平均日販	残り日数	ステータス	ABC	推奨アクション
A001	2.0	6	危険（残6日<LT14日）	A	緊急発注・販売制限・広告入札弱化
A002	1.0	0	欠品	A	即広告停止・販売停止・予約販売切替
A003	1.0	85	過剰（60-90日）	B	広告強化・クーポン配布・発注ペース抑制
A004	0.17	1,200	重度滞留	C	広告停止・値引き／処分計画立案
A005	0.5	90	過剰／滞留入口境界	B	広告開始検討・販促強化

広告停止候補：A002（欠品）／A004（重度滞留・粗利マイナスリスク）

機会損失試算（A002）：単価3,500円・粗利率35%・想定欠品14日 → 1日機会損失：1.0 × 3,500 × 0.35 = 1,225円 → 欠品14日累計：17,150円

詳細な計算式は references/calculations.md、ジャンル別実例は references/examples.md 参照。

出力フォーマット

# 在庫アラートアクションリスト

## 1. データ範囲
- 集計期間：（直近30日／60日／90日）
- SKU総数：
- アラート発火SKU数：

## 2. アラートサマリー
| ステータス | A群 | B群 | C群 | 合計 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| 欠品 |  |  |  |  |
| 危険 |  |  |  |  |
| 注意 |  |  |  |  |
| 過剰 |  |  |  |  |
| 滞留入口 |  |  |  |  |
| 重度滞留 |  |  |  |  |

## 3. 最優先アクションSKU（A群・欠品＋危険）
| SKU | 商品名 | 在庫 | 平均日販 | 残り日数 | ステータス | アクション | 機会損失額 |
|---|---|---:|---:|---:|---|---|---:|

## 4. 広告停止候補
| SKU | 商品名 | 配信媒体 | 停止理由 | 操作手順 |
|---|---|---|---|---|

## 5. 過剰・滞留入口SKU（販促・値引き候補）
| SKU | 商品名 | 残り日数 | ABC | 推奨施策 |
|---|---|---:|---|---|

## 6. 重度滞留SKU（処分計画候補）
| SKU | 商品名 | 在庫 | 在庫金額 | 滞留日数 | 推奨次工程 |
|---|---|---:|---:|---:|---|
（→ 詳細は別スキル `deadstock-clearance-planner` で処分計画立案）

## 7. 機会損失・滞留損失サマリー
- 欠品中SKUの累計機会損失：
- 重度滞留SKUの推定滞留損失：

## 8. 運用ルール提案
- 安全係数の見直し対象SKU：
- リードタイム再確認対象（仕入先別）：
- ABC再分析の推奨タイミング：

品質ゲート

• 平均日販を直近30日・60日・90日で複数算出し、乖離があれば両方提示した
• ステータス判定をリードタイム連動で行った（在庫数単体での判定を避けた）
• ABC分析と掛け合わせて優先度を付けた
• 広告配信中×欠品／重度滞留のSKUを必ず抽出した
• 機会損失額・滞留損失を実数で試算した
• 上昇／下降トレンドを判定し、安全係数調整を提案した
• 重度滞留SKUは deadstock-clearance-planner への連携を明示した

エッジケース

• 季節商品 → 過去販売=将来販売の前提が崩れる。前年同月比較・シーズン残り日数で判定。
• 短期と長期で平均日販が大きく乖離 → 直近のキャンペーン効果や季節要因の可能性。両方提示してユーザー判断。
• 仕入先トラブルでリードタイム延長中 → 通常LTではなく延長LTで再判定。代替仕入先確認。
• 新商品で販売実績が不十分 → 類似商品の過去販売参考値で暫定判定。判定根拠が弱いことを明示。
• モール間在庫差分 → ネクストエンジン等で連動運用の場合は連動失敗の可能性確認。

注意事項

• 平均日販は直近データ重視（30日）を推奨。長期データに引きずられて急変動を見逃さない。
• 在庫管理ツール（ネクストエンジン・ロジクラ等）に既にアラート機能がある場合、本スキルはダブルチェック用。
• 広告停止操作はモール別の管理画面で実施。設定変更の反映に時間差あり。
• 「廃番」判断はC群×重度滞留が基本だが、ブランド戦略上残すSKUもあるため最終判断はユーザー。

references/ 一覧

• references/status-classification.md — 在庫ステータス7区分・ABC分析・トレンド判定
• references/actions.md — ステータス別推奨アクション・モール別広告停止操作
• references/calculations.md — 計算式と検算例
• references/examples.md — ジャンル別実例

参考公式情報源

• 楽天市場 RMS 在庫管理ヘルプ
• Amazon Seller Central 在庫管理
• Yahoo!ショッピング ストア出店者向けマニュアル
• ネクストエンジン ヘルプセンター