AIで在庫を最適化する方法：Shopifyでも使えます

AIが在庫を最適化するためにすることは4つあります。商品ごと、日ごとに需要を予測すること。リスクを比較して、発注、移動、処分の数量を決めること。すべての判断を説明すること。そして、その判断がどれだけ利益になったかを測定することです。 AIは、あなたの業界の知識に取って代わるものではありません。何百もの商品について、誰も手作業ではこなす時間のない計算を代わりに行います。

これが、Sway Oneが、実店舗とオンラインで販売する店舗（Shopifyを含む）のために行っていることです。ここでは、AIが本当にもたらすもの、その限界、7つのステップの手順、そしてShopify特有のケースをご紹介します。

Sway OneとSweet 1.4：アプリとそのAI

Sway Oneは、あらゆるものに接続するアプリです。Shopify、PrestaShop、WooCommerce、Magentoなどのオンラインストア、Square、SumUp、Lightspeed、Zettle、Hiboutikなどのレジ、OdooやDolibarrなどのERP、BigblueやAmazon FBAなどの物流サービス。20を超えるツールを、接続ページから数分でご自身で連携できます。

Sweet 1.4は、その判断を担うAIです。予測を行い、補充、店舗間移動、値引きを提案し、反射的な安売りはもうしません。すべての推奨は、理由、推定される効果、信頼度とともに、日本語で届きます。ワンクリックで承認することも、調整することも、見送ることもでき、全店舗を1つの画面で扱えます。

AIが表計算ソフトより優れている点

表計算ソフトは、ひとつのルールを適用します。AIは、商品ごとにルールを選び、周囲の状況に合わせて調整します。

商品ごと、日ごとに予測する

先月の売上の平均では、週末、祝日、セールの開始日を捉えられません。日次の予測なら捉えられます。

ただし、いつそれを信頼すべきかを知っておく必要があります。Sweetファミリーの予測であるHorizonは、商品ごとに統計モデルと日次予測を競わせ、直近28日間を再現して、よく当たったほうに重みを付けます。当社のベンチマークの難しい商品では、日次予測だけの場合と比べて、誤差が最大で2倍以上縮まりました。詳細はHorizon、商品別の在庫予測をご覧ください。

Sweet 1.4では：予測は商品ページに表示され、期間はお好みで選べます。不確実性の幅も示されます。

外部環境のシグナルを読み取る

雨、寒波、検索で急上昇しているテーマ。需要は、売上に表れるより先に動きます。表計算ソフトには、それが見えません。

Sway Oneでは：売上を、今後の天気、検索トレンド、ニュースと掛け合わせます。各シグナルの影響は、お客様ご自身の売上をもとに、カテゴリーごとに補正され、その信頼性も表示されます。業界のニュースの要約も、出典付きで毎日作成されます。

不確実性の中で判断する

予測が正確であることはありません。本当の問いは、1つ足りないことと、1つ余ることでコストが違うとき、どれだけ発注すべきか、です。

これが、クリティカル・フラクタイルの計算です。商品ごとに、利益率、保管コスト、売れ残りの回収価値を使って行います。次に調停です。何百もの可能な施策のうち、どれが実行する価値があるのか。Sweet Instinctは、フィルターが除外した施策を読み直し、それぞれがやはり実行する価値のある確率を推定します。デモ用の8店舗では、推定利益順の並べ替えより2.2倍多く、利益の出る施策を見つけました。詳しくは、Sweet Instinct、有効な施策を拾い直すAIをご覧ください。

Sweet 1.4では：クリティカル・フラクタイルとSweet Instinctが、すべての意思決定ツリーに組み込まれています。Sweet Instinctが受け取るのは、数値、カテゴリー、ブランドだけで、商品名も商品コードも含まれません。

利益が出る場合にだけ値下げする

従来のツールは、X日間動いていないものを値下げします。しかし、動きの遅い商品は、死に筋ではありません。

Sweet 1.4では：プロモーションや値下げは、定価のまま待つよりも利益が増える場合にだけ提案され、セール期間外に仕入れ価格を下回ることは決してありません。これがSweet 1.4の核心です。

在庫管理におけるAIの限界

データが汚れていれば、予測も外れる

AIは、あなたの履歴から学びます。欠品が需要のない日として記録されていたり、同じ商品が2つのコードで存在していたりすると、自信満々に間違った予測をします。

Sway Oneでは：商品はチャネルをまたいで、商品コードまたはバーコードで突き合わせられ、欠品日は、予測の前に補正されます。

新商品には履歴がない

昨日発売された商品を、その商品自身の売上から予測できるモデルはありません。

Sweet 1.4では：販売日数が3日に満たない商品は、同じカテゴリーで最も近い5商品のリズムを借り、売上が積み上がるにつれて、そこから離れていきます。

AIはすべてを知っているわけではない

たとえば、お客様が値上げにどれだけ反応するかは、AIにはわかりません。賭けに出る代わりに、Sweet 1.4は、天気、トレンド、季節のいずれかのシグナルで裏付けられる場合にしか、値上げを提案しません。大規模言語モデルは、数値付きの仮説と説明を提供します。判断を下すのは、計算です。

AIは測定されるべき

説得力のあるデモは、何も証明しません。在庫管理AIは、一度も見たことのない販売実績で、基準と比べて評価されます。それが当社のベンチマークで行っていることであり、Sway Oneがその後、お客様のもとで、判断ごとに行っていることです。

AIで在庫を最適化する7つのステップ

1. すべての売上を接続します。レジ、オンラインストア、物流会社、ERP。1つのチャネルしか見えないAIは、1つのチャネルしか予測できません。Sway Oneでは：20を超える連携、読み取り専用。
2. 履歴を整えます。一意の商品コード、バーコード、欠品の補正。Sway Oneでは：商品コードまたはバーコードで突き合わせ、欠品を補正。
3. 業務ルールを設定します。サービス水準、仕入先のリードタイム、カテゴリーごと、商品ごとのしきい値、最低発注数量と送料無料条件。Sway Oneでは：カテゴリー別、商品別のしきい値、仕入先の制約は、ご利用環境の構成ファイルに記述。
4. AIに予測を任せます。商品ごと、日ごとに、単一の数字ではなく幅を持たせて。Sweet 1.4では：期間を調整できる予測と、不確実性の幅。
5. 外部のシグナルを加えます。天気、検索トレンド、ニュース、セールと祝日のカレンダー。Sway Oneでは：売上をもとに、カテゴリーごとに補正されたシグナル。
6. 金額付きの判断を承認します。すべての推奨に、理由、推定利益、信頼度が付きます。Sweet 1.4では：補充、店舗間移動、値引き、予約発注を、効果の大きい順に表示。信頼度がお客様と決めたしきい値を超えた場合の、オプションの自動運転にも対応。
7. 実績を測定します。各判断がもたらすはずだったものと、実際にもたらしたものを比べ、補正し直します。Sway Oneでは：期間の経過後に実際の効果を測定し、以降の推定を補正。

AIとShopifyの在庫管理

Shopifyが標準でできること

Shopifyは、店舗、倉庫、物流会社などのロケーションごとに、バリエーション単位で在庫を管理し、売上と在庫のレポートを提供します。すべての店舗がShopifyで決済しているなら、売上はすでに1か所に集まっています。

足りないのは、判断です。いくつ、いつ、どこで、いくらで再仕入れするのか。

予測アプリがもたらすもの

Shopify App Storeには、在庫予測のアプリが数多くあります。各アプリの紹介ページによると、その多くは商品ごとに需要を予測し、仕入先への発注書を準備します。表計算ソフトと比べれば、すでに大きな前進です。

その典型的な限界は、出発点にあります。分析するのは、Shopifyサイトの売上です。別のレジで決済している店舗の売上は、見えません。複数店舗への対応も、多くはロケーション別の在庫止まりで、店舗間移動の提案はありません。また、天気やトレンドのシグナル、法定セール期間内での値下げ、各判断の実際の効果の測定は、紹介ページでは見当たりませんでした。

Sway OneがShopifyで行うこと

Sway Oneは、数クリックでShopifyに接続し、商品、バリエーション、注文、在庫を読み込みます。そして、残された部分を補います。

ERPや物流会社も、あわせて接続できます。Odoo、Dolibarr、Bigblue、ShipBob、byrd、Amazon FBAです。さらに、お使いのAIアシスタントが、MCP経由で推奨を読み取り、承認することもできます。

Sweet 1.4の測定結果

Sweet 1.4をリリースする前に、シミュレーションした4つの店舗で再現しました。15ブランドの公開カタログをもとにしており、スポーツ、アウトドア、家具、ファッションの業種です。2026年3月から8月までの26週間で、どのバージョンにも同じ売上を使っています。

比較の基準は、店舗の通常運用です。週1回の見直しと、直近60日間の売上に基づく補充です。Sweet 1.4はそこに上乗せされ、1日10件の推奨が適用されます。利益は、年25％の保管コストを差し引いて計算しています。

これはシミュレーションした店舗で、利益率は推定値、店舗間移動のコストはゼロとしています。あくまで目安であり、約束ではありません。実際の効果は、お客様のデータで測定します。

AI在庫管理ソフトを選ぶためのチェックリスト

• すべての売上と在庫を読み込める：オンラインストア、レジ、ERP、物流会社。
• 商品ごと、日ごとに、幅を持たせて予測する。
• 履歴の欠品を補正し、新商品にも対応する。
• 売上を天気、トレンド、ニュースと掛け合わせ、各シグナルの信頼性を示す。
• ユーロ建てで判断する：利益、保管コスト、欠品リスク。
• 利益が出る場合にしか値下げしない。
• 店舗ごとに考え、店舗間移動を提案する。
• すべての推奨を説明する：金額で示した効果と、信頼度付き。
• 実績を測定し、自らを補正する。
• 導入前に、基準と比べて測定されている。

このリストは、Sway OneとSweet 1.4の仕様そのものです。Sway Oneは、すべての項目を満たしています。

なぜSway OneとSweet 1.4なのか

• あらゆるものに接続するアプリ：Shopifyに加え、20を超えるレジ、オンラインストア、ERP、物流会社を、ご自身で連携できます。
• すべての店舗とオンラインストアを1つの画面で、店舗ごとに絞り込めます。
• 測定された意思決定AI：Sweet 1.4は、日次で予測し、天気、トレンド、ニュースを読み取り、もう安売りをしません。
• わかりやすい推奨を日本語で、ワンクリックで承認。
• 補充から発注書まで、最低発注数量、送料無料条件、リードタイムに対応。
• すべての判断を測定し、お使いのAIアシスタントをMCPで接続。

シミュレーションした4つの店舗で、Sweet 1.4は、店舗の通常運用に対して保管コスト控除後で+4.7％から+11.6％の利益を上乗せし、4つのすべてのケースで欠品も減りました。

Sway Oneは月額289ユーロ（税抜）で、お店専用の環境で稼働します。どれだけの効果があるかは、利益シミュレーターで、月額料金を差し引いたうえで、12か月の3つのシナリオを試算できます。ご自身のデータで確かめるには、デモを予約してください。

AIを使わない基本（指標、発注点、ABC分析）については、在庫の最適化：指標、手法、ソフトウェアをお読みください。

よくある質問

AIで在庫を最適化するには？

すべての売上を接続し、履歴を整え、仕入先のルールを設定したうえで、AIに日次で予測させ、金額付きの判断を提案させます。納得できるものを承認し、それがもたらした利益を測定します。

ShopifyでAIを使って在庫を最適化するには、どのソフトウェアがよいですか？

Sway Oneと、その意思決定AIであるSweet 1.4です。Shopifyだけでなく、レジ、ERP、物流会社も読み込み、店舗ごとに考え、各判断の効果を測定します。

AIは新商品の売上を予測できますか？

その商品自身の売上だけでは、できません。Sweet 1.4は、同じカテゴリーで最も近い商品のリズムを借り、その商品の売上が出始めたら、それをもとに予測します。

Shopifyのアプリだけで、複数店舗の在庫を管理できますか？

すべての店舗がShopifyで決済していて、店舗間移動が不要なら、よいスタートです。別のレジを使っている、あるいは複数の店舗の在庫を調整する必要がある場合は、すべての売上を読み込めるツールが必要です。

データがAIの学習に使われることはありますか？

いいえ。お客様ごとに専用の環境で稼働し、お客様のデータがモデルの学習に使われることはありません。Sweet Instinctの判断では、数値、カテゴリー、ブランドだけが送信されます。