補充判断のルールを作る

オンラインショップを運営していると、「あ、この商品もう在庫がない！」と慌てた経験はありませんか？

冷蔵庫の牛乳と同じです。完全になくなってからスーパーに走るのでは遅いですよね。残りが少なくなってきたタイミングで買い足す——それが「補充判断」の基本です。

このレッスンでは、商品ごとの「いつ・どれくらい補充するか」のルールを、AIと一緒に作ります。ルールができれば、毎回「そろそろかな？」と悩む必要がなくなり、だれでも同じ判断ができるようになります。

15分で終わるように、手順を絞って進めましょう。

このレッスンを始める前に、次のものを用意してください。

• スプレッドシート（＝表計算ソフト。Google スプレッドシートや Excel のこと）で、商品の在庫数と販売数をまとめたもの
• AIチャットツール（ChatGPT、Claude など）にアクセスできる状態

まだスプレッドシートがない場合は、紙やメモ帳に「商品名・週の販売数・仕入れ日数・現在の在庫数」を書き出すだけでも大丈夫です。

補充判断は、冷蔵庫の「買い物ルール」と同じ3つの要素で決まります。

この3つを商品ごとに決めるのが、このレッスンのゴールです。

まずは、あなたのお店で扱っている商品の「1週間あたりの売れ行き」をざっくり把握しましょう。3〜5商品に絞ると15分で終えやすいです。

良い例:

• 「商品A：週に約10個売れる。仕入れから届くまで3日。現在の在庫は15個」
• 「商品B：週に約2個売れる。仕入れから届くまで5日。現在の在庫は8個」

悪い例:

• 「商品Aも商品Bもよく売れる」（数字がないとAIが正確なルールを出せません）

数字が正確でなくても構いません。「だいたいこれくらい」で十分です。完璧なデータを待つよりも、まず作ってみることが大切です。

用意したデータをAIに伝えて、補充ルールの案を作ってもらいましょう。

ステップ1：プロンプトを準備する

次のプロンプト（＝AIへの指示文）をコピーして、[ ] の部分をあなたのお店のデータに書き換えてください。

以下のECショップの商品データをもとに、各商品の補充判断ルール（発注点・発注量）を提案してください。

【条件】
- 在庫切れを起こさないことを最優先にしてください
- 発注点の計算根拠（なぜその数字にしたか）も書いてください
- 季節変動がある場合の注意点も一言添えてください

商品一覧:
- 商品A: 週に約[10]個売れる、仕入れ到着まで[3]日、現在在庫[15]個
- 商品B: 週に約[2]個売れる、仕入れ到着まで[5]日、現在在庫[8]個

出力形式:
| 商品名 | 発注点 | 発注量 | 判断の理由 |

ステップ2：AIに送信する

ChatGPTやClaudeを開き、上のプロンプトを貼り付けて送信します。

ステップ3：回答を確認する

AIから表形式の回答が返ってきます。このとき、次の2点をチェックしてください。

• 発注点の数字が、リードタイム中に売れる量より多いか（例：週10個÷7日＝1日約1.4個、リードタイム3日なら約4.2個。発注点がこれ以下だと在庫切れの危険あり）
• 「判断の理由」欄が空でないか（理由がないルールは後から見返せません）

もし回答に納得いかなければ、こう聞き返してみましょう。

商品Aの発注点をもう少し高め（安全寄り）にした場合のパターンも見せてください。

AIの提案をもとに、最終的なルールを1枚のドキュメント（Google ドキュメントやメモ帳でOK）にまとめます。

良い例:

商品A 補充ルール

• 発注点：在庫が 5個以下 になったら注文する
• 発注量：12個
• 理由：リードタイム3日 × 1日約1.4個 ＝ 約4.2個 ＋ 安全在庫2個 → 発注点6個（端数切り下げで5個）

悪い例:

商品A：少なくなったら注文する （数字も理由もないので、だれが読んでも判断できません）

ポイントは 数字と理由をセットで書く こと。後から見返したとき、なぜその数字にしたかがわかるようにしましょう。

作ったルールが現実的か、次の3つをチェックしましょう。

3つとも問題なければ、ルールの完成です。

• 「販売ペースがわからない」 → 過去4週間の売上データの平均を取ると安定した数値になります。データがない場合は、AIに「月間売上○○個の場合の平均販売ペースを出して」と聞いてみましょう
• 「季節で売れ行きが変わる」 → 繁忙期（＝売上がぐっと上がる時期）は発注点を1.5倍にした「繁忙期ルール」を別に作りましょう。AIに「12月は通常の1.5倍売れる想定でルールを再計算して」とお願いできます
• 「新商品でデータがない」 → 似ている商品のデータを参考にして、最初の1ヶ月は多めに発注する安全寄りのルールにします
• 「AIの提案する数字が大きすぎる（または小さすぎる）」 → 「倉庫のスペースは○○個分です。この制約のもとで再提案してください」と条件を追加して聞き直しましょう

次の3つすべてに「はい」と言えたら、このレッスンは完了です。

• 3商品以上の補充ルール（発注点・発注量・理由）を1枚のドキュメントにまとめた
• 各ルールに「なぜその数字にしたか」の理由が書かれている
• 妥当性チェック（リードタイム・保管スペース・在庫切れ履歴）を通過した

おめでとうございます！ これで「在庫が減ったらどうしよう？」と悩む時間がなくなり、ルールに従って判断するだけの仕組みが手に入りました。