【売り越しゼロ】MakeとAIで自作する「ネットショップ在庫管理」完全自動化マニュアル

【売り越しゼロ】MakeとAIで自作する「ネットショップ在庫管理」完全自動化マニュアル 未分類

はじめに

「複数のモールに出店したら、在庫調整が追いつかずに『売り越し（在庫がないのに売れてしまう事故）』を起こしてしまった…」

これはネットショップ運営者が一度は経験する悪夢です。夜中に手動で各サイトの管理画面を開き、在庫数をカチカチと修正する作業は、今すぐやめるべきです。

本記事では、月額数万円の高額な在庫管理システムを契約する前に試すべき、ノーコードツール「Make」と「AI」を使った在庫管理の自動化・効率化テクニックを解説します。

【結論】「同期」はツールで、「予測」はAIで行う

在庫管理の自動化には2つの側面があります。「今、いくつあるか（同期）」と「これからいくつ必要か（予測）」です。

  • 在庫同期: Make を使い、注文が入った瞬間にスプレッドシートや他店舗の在庫数を自動で書き換える。
  • 発注予測: ChatGPT (Advanced Data Analysis) に過去の売上データを読ませ、来月の最適な発注数を計算させる。

結論：これにより、在庫更新の手間をゼロにしつつ、過剰在庫や機会損失のリスクを最小限に抑えることができます。

自動化の仕組み：APIとWebhook

難しそうな言葉ですが、イメージは簡単です。

  • Webhook（ウェブフック）: 「商品が売れたよ！」とチャイムを鳴らして知らせる仕組み。
  • API（エーピーアイ）: 異なるアプリ同士（例：ShopifyとGoogleスプレッドシート）がデータをやり取りするためのパイプライン。

今回は、Shopifyで商品が売れたら（Webhook）、自動でGoogleスプレッドシートの在庫表を更新する（API）仕組みを作ります。

【完全ガイド】在庫管理自動化 3つのステップ

Step 1: Makeで「在庫自動減算システム」を作る

まずは在庫の「見える化」です。Shopifyの在庫変動をGoogleスプレッドシートにリアルタイム反映させます。

  1. Googleスプレッドシートの準備:

    A列に「SKU（商品番号）」、B列に「在庫数」を入力したシートを作成します。
  2. Makeでシナリオ作成:

    トリガーとして Shopify の Watch Orders（注文監視）を選択します。
  3. 行の検索:

    次に Google Sheets の Search Rows をつなぎます。「注文された商品のSKU」を使って、シート内の該当行を探させます。
  4. 在庫の更新:

    続いて Google Sheets の Update a Row をつなぎます。

    計算式: 今の在庫数 - 注文数 をB列に書き込むよう設定します。

Step 2: ChatGPTで「適正在庫」を計算する

「勘」に頼った発注はやめましょう。AIに計算させれば正確です。

  1. 過去の受注データ（日付、商品名、数量）をCSV形式でダウンロードします。
  2. ChatGPT (GPT-4o) にCSVをアップロードし、以下のプロンプトを入力します。

▼ 需要予測プロンプト

添付した売上データを分析してください。
各商品の「月ごとの販売トレンド」を可視化し、来月の「推奨発注数」を計算してください。
※安全在庫係数は1.5（欠品を防ぐため少し多め）で設定してください。

AIは季節変動や成長率を考慮し、「商品Aは来月50個売れる予測なので、現在の在庫10個を引いて、40個発注してください」といった具体的なレポートを出してくれます。

Step 3: 画像認識AIで「棚卸し」を秒速化する

実在庫のカウント（棚卸し）もAIで楽になります。スマホで棚の写真を撮り、GPT-4o または Gemini 1.5 Pro に投げます。

▼ 棚卸しプロンプト

この写真に写っている「赤い箱」の数をカウントしてください。重なっている部分も推測して数えてください。

※完璧な精度ではありませんが、目視カウントのダブルチェック用として非常に有効です。専用アプリなら「CountThings」などが有名です。

通知機能：在庫切れ前にSlackへ通知

Makeのシナリオに一手間加えるだけで、発注タイミングを逃さなくなります。

  • ロジック: Step 1の後に「Router（分岐）」を追加。
  • 条件: 「更新後の在庫数が 5個以下」なら。
  • アクション: Slack または LINE に「【警告】商品Aの在庫が残り5個です！発注してください」と通知を送る。

注意点とトラブルシューティング

APIのタイムラグ

MakeなどのiPaaSツールは、即時実行（Instant）でないプランの場合、15分ごとの実行になることがあります。秒単位の在庫争奪戦が起きる人気商品の場合は、コストがかかっても「ネクストエンジン」などの専用システム導入を検討すべきです。

SKU（商品管理番号）の統一

自動化の大前提は、Shopify、Amazon、実在庫のすべてで「SKUが完全に一致していること」です。「A-001」と「a-001」では別の商品として扱われ、システムが動かなくなります。

まとめ

在庫管理の自動化は、守りの業務効率化であると同時に、売上の最大化（攻め）の施策でもあります。

  • Makeで在庫の増減を自動記録。
  • ChatGPTで未来の売上を予測し、発注。
  • 通知で在庫切れを未然に防ぐ。

Next Action: まずは直近3ヶ月の売上データをCSVで出力し、ChatGPTに「来月どれくらい売れそう？」と聞いてみることから始めてみましょう。

参考文献・リンク

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