開発事例 ／ データ分析・在庫最適化
通販会社（アパレル）のデータ分析・在庫最適化
在庫と販売データをリアルタイムで可視化。売上の急増などの異常値を自動で検知して通知する形にした。
※ 顧客名は秘密保持のため非公開です。業種・課題・実装範囲・運用状況は実際の案件どおりに記載しています。
相談のきっかけ
在庫と販売のデータが複数システムに散らばり、売れ筋の把握が遅れて仕入れが感覚頼みだった。
この案件の中身
- 運用状況
- 実運用中（2026年9月時点）
- 対象業務
- 在庫と販売データの統合、売れ筋の把握と異常値の検知
- 導入前の手間
- 在庫と販売のデータが複数のシステムに分かれており、突き合わせるのに担当者が毎週半日かけていた。売れ筋に気づくのが数日遅れ、仕入れの判断が感覚に頼っていた。
- 実装した範囲
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- —複数システムの在庫と販売データを取り込み、商品コードで突き合わせ
- —売れ筋・滞留在庫を期間とカテゴリで一覧化
- —販売数が普段より大きく動いた商品を自動で検知して通知
- —在庫が一定を下回った商品の抽出
- 確認できている成果
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- —仕入れ精度が向上
- —在庫ロスを削減
- 開発期間・体制
- データの統合と可視化から稼働させ、異常検知を後から追加。開発・運用とも代表1名で対応
- 費用目安
- 今の料金体系で同じ範囲を作る場合：初期費用0円・月額2万〜6万円（税別）
- 対応できない条件
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- —商品コードがシステム間で揃っていない場合、突き合わせのルールを決める作業が先に必要になる
- —異常検知の基準は過去データの蓄積量に左右されるため、季節商材は1年分たまるまで精度が上がらない
- —仕入れそのものの自動化（発注書の送信など）は、この範囲には含んでいない
- 今つくる場合の構成
- Python 3.12、PostgreSQL、pandas（複数システムの突き合わせ）、移動平均と標準偏差による異常検知、Slack / メール通知、スケジューラ（時間ごとの再集計）
同じような相談をお持ちの方へ
この事例と近い状況であれば、上の「対応できない条件」に当てはまらないかを確認したうえで、同じ範囲を初期費用0円・月額制で作れます。稼働するまで課金は始まりません。まず状況を聞かせてください。