投稿者 投稿日: カテゴリー EC×AI活用
deadstock-clearance-plannerとは、動かない在庫の出口戦略を損益検算つきで立てるAIスキルのことです。
「売れ残った化粧品を廃棄するしかないのか」「型落ち家電をいつまで定価で置いておくのか」。滞留在庫の判断は、日本のEC店舗運営で最も後回しにされやすい業務のひとつです。倉庫には在庫金額数十万円分の動かない商品が眠り、保管料だけが毎月積み上がっていきます。deadstock-clearance-plannerを使うと、この「どう処分するのが一番損しないか」という問いに、最低5シナリオの回収額を実数で比較した答えが返ってきます。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。
このスキルでできること
結論から言うと、滞留在庫1ロットについて「定価継続」「段階値引き」「訳あり販売」「アウトレット移動」「福袋化」「処分業者一括売却」「廃棄」といった複数の処分手段を、回収粗利と残在庫リスクまで織り込んだ正味結果（円）で比較できます。ALSEL Agent Skillsで配布されているスキルのひとつで、Claude Code上で動作します。
スキルの最重要原則は「廃棄する前に必ず5シナリオ以上を検算する」ことです。スキル内蔵の検算例では、取得原価800円・元価格3,000円の化粧水（旧パッケージ）100本を処分するケースで、廃棄なら損失83,000円、処分業者への一括売却なら60,000円の損失になるのに対し、「訳あり50%引きで販売し、残りをアウトレットに回す」組合せなら損失5,800円まで縮小するという比較が示されています。廃棄と比べて損失はおよそ9割減です。多くの現場で「廃棄しかない」と思われている在庫に、実は損失の小さい出口が残っていることを数字で確かめられます。
化粧品・食品・健康食品・アパレル・家電・雑貨の6ジャンル向けの実例パターンを内蔵しており、賞味期限が近い食品や、ブランド毀損を避けたい高級ラインといったジャンル特有の事情にも対応します。
実際の使い方
使い方はシンプルで、Claude Codeに「この在庫の処分計画を立てて」「滞留在庫を訳ありで売り切りたい」などと依頼し、商品名・在庫数・取得原価・元販売価格・賞味期限・直近の販売実績を伝えるだけです。スキルはまず在庫日数に応じて滞留区分をAからEの5段階で判定します。在庫日数90〜180日なら価格据置とページ改善、2年超や賞味期限6ヶ月以内なら50〜70%値引きの訳あり販売、というように区分ごとの想定アクションが変わります。
出力は、シナリオ比較表、推奨シナリオとその理由、損益分岐値引率、段階値引きの実行スケジュール、訳あり理由の表示文案、法令・運用チェックリストまでを含む処分計画書の形式です。損益分岐値引率とは、それ以上値引きすると売るほど赤字になる境界線の値引率のことで、原価・送料・手数料率から計算されます。感覚で「半額なら売れるだろう」と決める前に、その価格が赤字ラインを割っていないかを確認できます。
見落としがちな法令面のガードが組み込まれている点も実務的です。「通常○○円のところ」という二重価格表示に必要な8週間ルールの確認、「訳あり」とだけ書かず具体的な理由（賞味期限残○ヶ月、パッケージ変更前など)を明示する運用、訳あり品を返品不可とする場合の事前明示などを、チェックリストとして出力に含めます。
導入による業務インパクト
滞留在庫の処分判断は、従来はExcelでシナリオ別の損益を組むだけで数時間かかり、結局「面倒だからそのまま」になりがちな業務でした。このスキルなら在庫情報を渡すだけでシナリオ比較まで自動で出るため、判断の土台づくりがほぼゼロ工数になります。売価から原価・送料・手数料・広告費まで引いた回収粗利で比較するため、「売上は立ったが実は赤字だった」という値引き失敗も防げます。
注意点も正直に書いておくと、棚卸資産評価損や廃棄損の会計・税務処理には税務上の要件があり、スキルはあくまで試算と意思決定支援に徹する設計です。最終的な計上可否は税理士への確認が前提になります。想定販売数はあくまで仮定値なので、自店舗の過去実績で補正する使い方が確実です。値引き販売の売価設定では、rakuten-price-compare-auditのような価格監査系スキルや、amazon-profit-fee-checkerのような手数料検算スキルと組み合わせると精度が上がります。
まとめ
deadstock-clearance-plannerは、月商500万〜5,000万円帯で在庫を抱えるEC事業者、特に季節商品や賞味期限のある商材を扱う店舗に向いたスキルです。一歩目としては、倉庫で一番長く眠っているロットをひとつ選び、在庫数と原価を伝えてシナリオ比較を出してみることをおすすめします。廃棄伝票を切る前に、5分の検算で残せるキャッシュがあるかもしれません。
参考文献
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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