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第一石鹸株式会社 御中

EC運用 × AI在庫管理 統合提案書

提案日: 2026年5月28日（v2 — AI在庫管理セクションを実装ロードマップ／アーキテクチャ詳細版に更新）
提案元: XAUTO
提案範囲: Amazon／自社ECを中心としたEC運用代行、およびAIによる在庫管理オペレーションの構築・運用

1. エグゼクティブサマリー

📌 結論：本日XAUTOがお伝えしたいこと

一行で言うと

「現行のEC委託コストを年間60万円削減しながら、第一石鹸様の構造に最もフィットするAI在庫管理という経営インフラを、追加予算ゼロで導入できる稀なタイミングです。」

要するに何が起きるのか（4つの変化）

# Before（現状） After（XAUTO導入後）
1 EC運用 月35万円〜を外部委託 EC運用＋AI在庫管理を月30万円で内製チームのように運用（月5万円・年60万円のキャッシュアウト削減）
2 在庫判断はベテラン担当者の経験と勘 データと根拠に基づくオペレーションへ転換（属人化解消・新人教育時間短縮）
3 欠品・過剰在庫が事後発覚 → リカバリー対応 事前察知 → 1クリック発注書ドラフト（欠品起因の機会損失を構造的に防止）
4 関東／九州工場の按分、OEMと自社品の優先判断は属人化 AIが粗利・納期・稼働率から推奨を提示（2工場の冗長性を「機会」に転換）

なぜこの提案に確信を持っているのか（3つの根拠）

  1. 既に動いているシステムの移植である — ゼロから作るのではなく、XAUTO既存クライアント（日用品系メーカーA社）で稼働中の基盤を、第一石鹸様の業務文脈に翻訳して入れます。A社実績：在庫管理工数 ▲87%、欠品起因の機会損失 ゼロ化、保管料 月10%減
  2. 第一石鹸様の構造は、AI在庫管理が最も効く"形"そのもの — 多SKU × 4カテゴリ × 2工場 × OEM併存 × 3チャネル。「商品が多い・拠点が多い・お客様が多い」が交差する構造は、属人化が起きやすい一方、AIによる意思決定支援の効果も最大化されます
  3. 控えめシナリオでも8ヶ月で投資回収、解約縛りなし — AI在庫管理 月20万円の投資に対し、控えめ試算でも月30万円相当のインパクトで回収。標準シナリオなら3.5ヶ月。万一効果が出なければ解約自由

本日の到達点（このMTGで合意したいこと）

Phase 0 は「契約の有無を判断する材料」を揃えるフェーズです。本日の判断は「契約するかどうか」ではなく「現状を測るかどうか」です。

2. 第一石鹸様の事業特性に対するXAUTOの理解

公開情報を拝見した上での、現時点での理解です。実態とのズレは初回ヒアリングで補正します。

観点 XAUTOの理解
商品ポートフォリオ 衣類ケア／住まいケア／からだケア／業務用の4カテゴリ。FUNS Luxury、ボタニカルボディソープ、ママと使える系など、複数ブランドを並走
生産体制 関東工場・九州工場の2拠点。自社ブランド製造とOEM受託が併存
販売チャネル Amazonをはじめとする自社B2C、業務用B2B、量販店向けなど複線型
拠点 本社・福岡・大阪の3拠点運営

この構造から、XAUTOは以下の難しさが日常的に発生していると推察します。

つまり、第一石鹸様は「商品が多い・拠点が多い・お客様が多い」という、まさにAIによる在庫オペレーション化が最も効く企業構造だとXAUTOは考えています。

3. 現状の課題仮説

以下は仮説です。確定値は初回ヒアリングで一緒に洗い出させてください。

3-1. 欠品率：機会損失と棚落ちリスク

3-2. 過剰在庫率：キャッシュフローと工場稼働の歪み

3-3. 人手依存オペレーション：属人化と判断の遅延

3-4. 経営インパクト（仮説サマリー）

課題 直接的に効く経営指標
欠品率 EC売上、ランキング、広告ROAS、ブランド毀損
過剰在庫率 キャッシュフロー、保管費、廃棄ロス、粗利率
人手依存 判断スピード、属人化リスク、教育コスト
工場稼働の按分 工場稼働率、限界利益、OEM受託余力

補足：本セクションの数値（欠品率・過剰在庫率の現状値）は、初回ヒアリングおよびデータ連携後に確定します。本提案書では推測で埋めることをしていません。

4. XAUTOからのご提案

XAUTOは「EC運用」と「AI在庫管理」を同じチームが一気通貫で担うことを最大の特長としています。EC運用で得られる需要データを、そのままAI在庫管理の学習源として活用する設計です。

4-1. EC運用代行（Amazon中心）：月額10万円（税抜）

提供範囲（初期想定）

領域 提供内容
分析・KPI管理 売上・広告・在庫KPIダッシュボード提供、週次／月次レビュー、前期比・前年比併記の月次レポート
商品ページ改善 A+コンテンツ、タイトル、箇条書き、画像、検索キーワードの優先順位付き改善実行
広告運用 スポンサープロダクト（SP）／スポンサーブランド（SB）／スポンサーディスプレイ（SD）のキーワード設計・入札最適化・ACoS／TACoS管理
レビュー獲得 Amazon Vine活用、フォローアップ最適化（規約準拠）、不当レビュー対応
定期購買・価格戦略 サブスク&セーブ最適化、プライムデー／ブラックフライデー／ニューライフセール等の年間セール設計
ブランドストア ストア構築・改善、ブランド指名検索の受け皿設計
カタログ整備 多SKU・複数ブランドのカタログ構造をブランド軸／カテゴリ軸で再整理、親子ASIN（バリエーション統合）の最適化
在庫モニタリング FBA在庫水準の監視（AI在庫管理と連動、欠品・長期滞留の事前検知）
拡張余地 楽天・Yahoo・Shopifyへの展開は、Amazon安定後に追加スコープとしてご相談

この価格設定について

XAUTOのEC運用通常プランは月15万円〜です。今回は以下の理由で 月10万円（税抜） とさせていただきます。

  1. AI在庫管理と同一チーム・同一プロジェクトとして運用するため、データ・打合せ・レポートを共通化でき、原価が下がる
  2. 第一石鹸様の事業規模・ブランド資産から、XAUTOにとっても中長期で価値の大きいパートナーシップになると判断
  3. 「コスト削減 × DX投資」を同時に実現していただくための、戦略的プライシング

なお、月10万円はAI在庫管理（月20万円）とのセット長期パートナー前提でのみ成立する特別価格です。単体契約では提供していません。

4-2. Amazon市場における第一石鹸様の成長余地

EC運用代行を月10万円という価格でご提案する以上、「Amazonでもっと売れる」という確信がXAUTOにはあります。その論拠を以下に整理します。

4-2-1. Amazon洗濯・洗浄カテゴリの市場構造

Amazon.co.jp の洗濯洗剤・柔軟剤・ボディソープ・台所洗剤の各カテゴリを俯瞰すると、上位ランキングは花王（アタック、メリット、ビオレ）、P&G（アリエール、ジョイ、レノア）、ライオン（トップ、ナノックス、キレイキレイ）といったナショナルブランドが大半を占有しています。広告予算規模・ブランド認知・棚取り力で正面衝突するのは、中堅メーカーにとって合理的な戦い方ではありません。

一方で、Amazonランキングをカテゴリ深くまで掘ると、「無添加・敏感肌向け」「赤ちゃん・子ども向け」「ボタニカル／ナチュラル系」「中間価格帯のリピート向け」「業務用・大容量」といったサブカテゴリでは、ナショナルブランドの単一フラッグシップではカバーしきれない領域が広がっており、中堅・専業メーカーが上位を取れる構造が観察されます。

第一石鹸様が展開する FUNS Luxury（柔軟仕上げ剤）、ボタニカルボディソープ、ピュアフィール ボディソープ、こども向け製品、業務用ライン は、まさにこのサブカテゴリ群とフィットします。「香り設計に強い柔軟剤」「ナチュラル系ボディソープ」「子どもと一緒に使える設計」というブランド軸は、Amazonの検索行動（「無添加 ボディソープ」「ボタニカル 柔軟剤」「赤ちゃん 一緒に 洗剤」等のロングテール）と相性が良く、ナショナルブランドが正面で取りに来ない検索ボリュームを確保できる余地があります。

業務用ラインについても、Amazonビジネス（法人向け）チャネルは飲食・宿泊・介護・清掃事業者の購買が伸長しており、メーカー直販で参入できる新規チャネルです。

4-2-2. 現状の課題仮説（Amazon運用面）

メーカーが自社・代理店経由で運用するAmazonは、商品開発・OEM・実店舗営業が本業である以上、どうしても「片手間」になりがちです。第一石鹸様においても、以下の典型課題が存在している可能性が高いと想定しています（詳細はヒアリングにて確定）。

4-2-3. 成長余地の5つの論拠

(a) 消耗品 × リピート率の高さ

洗濯洗剤・柔軟剤・ボディソープ・台所洗剤は、月1〜2回のリピート購入が前提となるカテゴリです。Amazonの「サブスク&セーブ（定期おトク便）」と本質的に相性が極めて高く、一度カゴに入ったお客様のLTVは長期で積み上がります。「初回獲得 → 定期登録 → 解約率管理」のファネル設計を入れるだけで、売上の積み上がり方が変わります。

(b) サブカテゴリでの優位性

ナショナルブランドは「マス向け単一フラッグシップ」で勝負する戦略のため、「無添加」「赤ちゃん用」「敏感肌」「ボタニカル」「業務用」といった細分化された需要は構造的に取りこぼします。第一石鹸様の複数ブランド（FUNS Luxury、ボタニカル系、こどもと使える系、業務用）はこの空白地にフィットしており、Amazon内の検索面で「ナショナルの隣のポジション」を取りに行ける形になっています。

(c) OEM経験から来る商品開発力

他社ブランドのOEMを長年受託してきた知見は、Amazon限定SKU・ECチャネル限定パッケージの開発に直接転用できます。Amazonでは「容量違い」「セット販売」「ECだけのバンドル」が売上に直結することが多く、メーカー自身が小ロットで企画・テスト販売できる体制は、仕入販売の競合に対する明確な差別化要因です。在庫リスクを抑えながらAmazon専用商品を出せるのは、メーカーであり工場を持つ第一石鹸様ならではの強みです。

(d) 業務用 × Amazonビジネス（法人購買）

Amazonビジネスは飲食・宿泊・介護・清掃事業者の業務用日用品需要を取り込んで成長しているチャネルです。第一石鹸様の業務用ラインは、ここに法人購買最適化（数量割引設定、見積機能、税表記、法人レビュー獲得）を入れることで、BtoC本流とは別軸の新規売上を立てられる余地があります。

(e) ブランドストア・A+コンテンツでの「メーカーならではの世界観」

仕入販売の競合（Amazonセラーの多くは商社・問屋・小売）と異なり、メーカーは 原料・製法・工場・品質管理・開発思想 を一次情報として語れます。これは「無添加」「ボタニカル」「子どもに使える」を選ぶ消費者にとって、購買決定の最後のひと押しになる情報資産です。第一石鹸様の関東／九州2工場の体制、OEM受託で培った品質基準は、A+コンテンツ・ブランドストアで物語化することで、価格競争から一段抜けたブランド価値の訴求が可能になります。

4-2-4. 売上成長シナリオ

XAUTOは「Amazon売上◯倍」といった煽りは行いません。誠実なレンジで以下を目標として提示します。

コミットできる中間KPIは以下です。

KPI 方向性
サブスク&セーブ比率 売上構成比を継続的に引き上げ
ブランド指名検索数 A+・ブランドストア・広告で底上げ
広告ACoS／TACoS 段階的に改善（目標値はベースライン確定後に合意）
FBA在庫切れ日数 AI在庫管理連動で最小化
レビュー獲得数・平均評価 Vine／フォローアップで継続増加
AI在庫管理との掛け算効果

Amazonにおいて在庫切れは単なる機会損失ではなく、ランキング下落・広告効率悪化・ベストセラー失効・サブスク&セーブ解約という連鎖ダメージを引き起こします。AI在庫管理で欠品を構造的に防ぐことは、EC運用代行の打ち手（広告・SEO・レビュー）すべての効果を底上げします。逆もまた然りで、EC運用で需要を予測可能な形にすることが、AI在庫管理の精度を高めます。「EC運用 × AI在庫」を同じパートナーが回す意味は、ここにあります。

4-3. AI在庫管理システム「XAUTO Inventory AI」：月額20万円（税抜）

4-3-1. ソリューション全体像

XAUTO Inventory AI は、第一石鹸様の「需要予測 → 在庫判断 → 生産指示 → 工場稼働按分」という在庫オペレーションの一連動線を、AIエージェントが支援する経営インフラです。Amazon・楽天・自社EC・量販店POS・業務用B2B・関東／九州工場の生産管理データを横断的に取り込み、SKU単位の需要を予測し、2工場の稼働余力とOEM受託スロットを踏まえた発注・生産推奨を提示します。担当者は最終承認のみを行い、属人化していた在庫判断を、データと根拠に基づくオペレーションへと置き換えます。

XAUTOは本ソリューションをゼロから開発するのではなく、既存稼働クライアントで運用中のAI在庫管理基盤を、第一石鹸様の業務文脈に翻訳して導入します。下記PHASE1の機能群は、すでに稼働実績のあるコンポーネントです。

匿名引用：日用品系メーカーA社（XAUTO既存クライアント）での実績
- 在庫管理に要する作業時間：週8時間 → 週1時間（▲87%）
- 欠品起因の機会損失：月50万円規模 → 0円
- 過剰在庫の保管料：月10%削減
- 処理パイプライン（スプシ取得 → KPI集計 → HTML自動生成 → 共有リンク発行）：約2分で完結

第一石鹸様でも同水準を狙いますが、ベースラインとなる現状値はPhase 0で測定し、改善目標として正式合意のうえ運用に入ります。

4-3-2. 実装ロードマップ（PHASE 1 〜 PHASE 3）

「いきなり全自動の魔法のAI」ではなく、確実に効果が出る土台から段階導入します。PHASE1で運用基盤を作り、PHASE2でLLM・イベント駆動を重ね、PHASE3で経営AIへと進化させる3段構えです。

PHASE 1 ｜ 契約後3ヶ月以内に稼働 — 数式・スクリプトによる自動化

A社で稼働中のコンポーネントを、第一石鹸様向けに移植します。AI以前の「データ統合と自動計算」レイヤーで、すぐに効果が出る土台部分です。

機能 内容（第一石鹸様向け翻訳）
日販自動計算 Amazon FBA／楽天RSL／自社倉庫の在庫元帳から販売数を逆算し、SKU別に7日／30日移動平均日販を算出
残日数・欠品予測日 在庫 ÷ 日販 で残日数を可視化。FUNS Luxury、ボタニカルボディソープ等の主力SKUの欠品予測日を日次で更新
推奨発注／生産数 リードタイム×日販 + 安全在庫 − 現在庫 − 生産中 で推奨数を自動算出。関東工場・九州工場のどちらに振るかの初期按分案も提示
全在庫一元可視化 Amazon FBA／楽天RSL／自社倉庫／関東工場／九州工場の在庫と生産中ロットを1画面に集約
経営ブリーフィング 毎朝Slackに「主力SKU残日数 / 欠品リスクSKU / 過剰在庫SKU / 本日の生産指示候補」を自動配信

第一石鹸様ならではの活用シーン（PHASE1）
- OEM受託案件と自社ブランド生産が同じラインに乗る際、現在庫と販売速度から「自社品を先に流すべきSKU」を毎朝レコメンド
- ロット生産品の過剰在庫リスクを、生産指示前の段階で「残日数◯◯日分」として可視化し、ロット縮小／時期後ろ倒しの判断材料を提供

PHASE 2 ｜ 12ヶ月以内に稼働 — LLM＋イベント駆動

PHASE1で整った数値基盤の上に、Claude（LLM）とイベント駆動アラートを乗せていきます。

機能 内容（第一石鹸様向け翻訳）
欠品アラート自動通知 残日数7日以下のSKUを検知 → 在庫管理担当者にSlack DM → 承認1クリックで工場宛発注書ドラフトが自動生成
発注書／生産指示PDF自動生成 推奨数量・原価・リードタイムを反映したPDFを自動作成。関東／九州それぞれの工場フォーマットに整形
LLM需要予測 過去2年の販売データ＋気象データ＋検索トレンドをClaudeで横断分析。「夏場のボディソープ需要」「年末年始の住まいケア需要」等を季節変数として取り込み
災害・需要急増シグナル検知 P2P地震速報API等の外部シグナル（震度4+、大型台風等）を検知 → 該当エリア向けに洗浄系・衛生系SKUの需要急増を予測 → 工場・倉庫間の在庫リバランス案を提示
CSV取込ミス検知 Amazon Seller Central／楽天RMS／量販店POSのCSVをClaudeが日次チェック。前日比異常・SKU不一致・桁ズレ等を自動検知し、誤った数値で意思決定する事故を防止
競合価格モニタリング Playwright + Claudeで競合主力SKU（花王／P&G／ライオン等）の価格・ランキング・レビューを日次取得。サブカテゴリでの相対ポジションを毎日把握

第一石鹸様ならではの活用シーン（PHASE2）
- OEM受託の納期が後ろ倒しになった際、空いた生産スロットに自社ブランドのどのSKUを差し込むべきかをLLMが推奨
- 関東工場が稼働逼迫時、九州工場側で代替生産可能なSKU候補を「リードタイム×物流コスト×現在庫」で評価して提示（2工場体制の供給冗長性を意思決定に転換）

PHASE 3 ｜ 中長期ビジョン（2027年〜の方向性として共有）

PHASE2まで稼働した後、データ蓄積と精度向上を経て段階的に獲得していく姿です。本契約スコープには含めず、ロードマップ上の目的地として共有します。

4-3-3. システムアーキテクチャ

[データソース層]
  Amazon Seller Central / 楽天RMS / 自社EC /
  量販店POS（取込先・粒度は要確認） /
  関東工場・九州工場 生産管理 /
  OEM受託案件スケジュール /
  Birch・オークファン等の仕入・相場データ
        │
        │  API連携 + CSV連携（日次バッチ + 重要データはニアリアルタイム）
        ▼
[データ統合層]
  Google Sheets を中核とした集計基盤
  （クライアント占有領域・通信はTLS暗号化）
        │
        ▼
[AI処理層]
  ・Claude Agent SDK（LLM需要予測・異常検知・意思決定支援）
  ・gspread（スプレッドシート読み書き）
  ・GAS（定時バッチ・トリガー処理）
  ・Playwright（モール画面・競合データ収集）
        │
        ▼
[出力・ユーザー接点層]
  Slack DM（朝会ブリーフィング・欠品アラート）/
  HTML月次レポート（Cloudflare Pagesで共有リンク発行）/
  工場向け発注書・生産指示PDF /
  HD月次報告書フォーマット（PHASE3）

A社では本構成で、スプレッドシート取得 → KPI集計 → HTML自動生成 → Cloudflareデプロイまでを 約2分 で完結させています。第一石鹸様向けにも同じ処理時間レンジを目標とします（データ連携先の数と粒度により変動。Phase 0で確定）。

4-3-4. 第一石鹸様ならではのAI在庫管理活用シーン

第一石鹸様の構造的特性（多SKU×4カテゴリ・2工場・OEM併存・3チャネル）から、特に効果が出やすい活用シーンを5つ抽出しました。

(1) OEMと自社ブランドの生産按分意思決定
OEM受託の納期・ロットと、自社ブランド（FUNS Luxury、ボタニカル系、こども系等）の生産需要が同一ラインでバッティングする際、粗利／納期／戦略重要度を加味した按分案をAIが提示します。属人化していた判断を、根拠付きで再現可能な意思決定に変換します。

(2) 関東工場・九州工場の供給冗長性をリバランス活用
両工場の在庫水準と物流リードタイムを継続監視し、片方が過剰／もう片方が逼迫している局面で拠点間リバランスを推奨します。2拠点体制の冗長性を「コスト」ではなく「機会」に転換します。

(3) 量販店向けロット生産品の過剰在庫リスクを先回り検知
量販店向けは特売・棚替えの影響で需要が大きく振れます。販促情報・季節性・過去類似ケースを学習し、ロット投入前に「過剰在庫リスク高」を警告。生産前の意思決定を支援します。

(4) 業務用B2Bと自社B2Cの需要変動差をチャネル別最適在庫へ
業務用は法人購買サイクル（四半期・月初集中）、B2Cは販促・季節性が需要を動かします。チャネル別に異なる予測モデルを当て、共通SKUであってもチャネル別の最適在庫水準を提示します。

(5) 主力SKU欠品とロングテールSKU過剰在庫の同時発生回避
多SKU環境で頻発する「売れ筋が欠品しているのに、裾モノが倉庫を圧迫している」という典型課題に対し、ABC分析と需要予測精度をSKUランク別に最適化。経営リソースを売上貢献度の高いSKUに自動的に集中させます。

4-3-5. KPIツリー・業務インパクト試算・ROI早見表

(a) 在庫オペレーションのKPIツリー

第一石鹸様の在庫オペレーションが経営指標に与える影響を、4階層で整理しました。下層のKPIほどAI在庫管理が直接動かせる領域です。

階層 KPI 現状値 目標レンジ（仮置き） AIが効く経路
L1 経営 売上総利益率（粗利率） 要ヒアリング +0.5〜2.0pt 廃棄ロス減・過剰在庫保管費減・欠品起因の値引販促回避
L1 経営 運転資金回転率 要ヒアリング 在庫日数 △10〜25% 過剰在庫圧縮による棚卸資産の縮小
L1 経営 廃棄ロス率（金額／総売上） 要ヒアリング △30〜50% デッドストック早期検知・需要予測精度向上
L2 販売 欠品率（チャネル別） 要ヒアリング △30〜50% 欠品アラート＋発注推奨で事前察知化
L2 販売 在庫回転（日数／回転数） 要ヒアリング 主力SKU 30〜45日へ収斂 ABC分析＋拠点別リバランス
L2 販売 機会損失金額（欠品起因） 要ヒアリング 月次で可視化→継続削減 Amazonランキング下落・カート喪失・サブスク解約の連鎖防止
L3 生産・物流 拠点別在庫日数（関東／九州） 要ヒアリング 拠点間偏差 △30% 2拠点間のリバランス推奨
L3 生産・物流 工場稼働率の安定性（標準偏差） 要ヒアリング 月次変動幅を縮小 需要予測に基づく平準化生産指示
L3 生産・物流 OEM受託余力（時間／月） 要ヒアリング 可視化→受託判断の高速化 自社品とOEMの同一カレンダー管理
L3 生産・物流 リードタイム遵守率 要ヒアリング 95%以上 工程ボトルネック事前検知
L4 運用 在庫棚卸し・確認工数 要ヒアリング △70〜85% 多倉庫・多チャネル在庫の自動統合
L4 運用 発注書・生産指示作成工数 要ヒアリング △60〜80% 発注／生産推奨エンジン＋承認フロー化
L4 運用 判断リードタイム（問合せ→決定） 要ヒアリング 数日→当日 意思決定支援チャット（Claudeベース）

すべての現状値は Phase 0 の現状診断で確定します。目標レンジは XAUTO の他案件実績および製造業×多SKU×多拠点の一般的改善幅をもとにした 仮置き です。

(b) 業務インパクト試算（3シナリオ）

第一石鹸様の事業規模感（公開情報ベース・中堅日用品メーカー）を前提に、控えめ／標準／積極の3レンジを置きました。第一石鹸様の数値は初回ヒアリングで確定する仮置き値であり、本提案書の段階で予断を持たないことを明記いたします。

改善項目 控えめシナリオ 標準シナリオ 積極シナリオ A社（XAUTO既存クライアント）実績
在庫管理工数削減 月30時間（0.18人月） 月50時間（0.31人月） 月70時間（0.43人月） 週8時間→週1時間（△87%／月約28時間相当）
同・人件費換算（仮：時給4,000円） 月12万円 月20万円 月28万円 月約11万円相当
欠品機会損失削減 月15万円 月40万円 月80万円 月50万円→0円（自動アラート→1クリック発注）
過剰在庫保管費削減 月3万円 月8万円 月15万円 拠点リバランスで月10%削減
過剰在庫キャッシュ解放（一時効果） 500万円 1,500万円 3,000万円 —
月次インパクト合計（経常） 約30万円 約68万円 約123万円 月約61万円＋キャッシュ解放

・第一石鹸様の数値は すべて仮置き です。事業規模・SKU数・現状欠品率が確定する Phase 0 で再計算します。
・A社はSKU数・チャネル構成が第一石鹸様と類似する日用品系メーカーですが、規模・カテゴリ構成は異なります。直接比較ではなく、AI在庫管理の効き方の参考値としてご参照ください。
・人件費換算の単価は仮置きです。実際は第一石鹸様の社内単価で再計算します。

(c) 導入ROI早見表

AI在庫管理 月20万円（年240万円）に対する回収月数の目安です。

シナリオ 月次インパクト（経常） 年次インパクト 回収月数（投資240万円÷月次効果）
控えめ 約30万円 約360万円 8.0ヶ月
標準 約68万円 約816万円 3.5ヶ月
積極 約123万円 約1,476万円 2.0ヶ月

加えて、過剰在庫キャッシュ解放（500〜3,000万円）は 一時的なキャッシュフロー改善 として別途寄与します。運転資金の余力増は、新ブランド開発・原料調達の前倒し・OEM受託拡大の原資となります。

EC運用委託費の削減分（別建て）

項目 月次 年次
現行EC委託費 → XAUTO統合 △5万円（35万→30万） △60万円

このコスト削減分は AI在庫管理の投資に対する実質的なディスカウントとして機能し、3シナリオすべてで回収月数をさらに短縮します。標準シナリオでは「AI在庫管理の投資回収＋年間60万円のキャッシュアウト削減＋過剰在庫キャッシュ解放」が同時に実現する構図となります。

上記ROIはすべて Phase 0 の現状診断で再計算します。本提案書では、第一石鹸様の現状値を推測で埋めることはしておりません。控えめシナリオでも投資回収可能と判断できる構造であることを、まずご確認いただければと考えています。

4-3-6. セキュリティ・データ保全

工場原価、OEM契約情報、量販店向け取引条件など、外部に出ることが許されないデータを扱う前提で、以下の方針で運用します。

4-3-7. 導入ステップ

Phase 期間 XAUTO側の作業 第一石鹸様にお願いすること 成果物
Phase 0
ヒアリング・現状診断		 2〜4週間 業務棚卸し、フロー可視化、データ環境調査、KPI現状値の測定 在庫管理担当者へのヒアリング協力（合計4〜6時間想定）、現行データのサンプル提供 現状診断レポート、改善仮説マップ、KPI ベースライン
Phase 1
稼働基盤の構築（数式・スクリプト自動化）		 1〜2か月 全在庫一元可視化／日販自動計算／推奨発注／朝会Slack配信の構築 データ接続先（Amazon／楽天／自社EC／生産管理等）のアクセス権発行、対象SKUの選定相談 稼働基盤、運用デモ環境、PoCレポート
Phase 2
LLM・イベント駆動の段階導入		 Phase 1終了後〜12ヶ月 欠品アラート／発注書PDF自動生成／LLM需要予測／競合価格モニタリングを順次稼働 業務フローへの組み込み判断、担当者の操作研修への参加 本番システム、運用マニュアル、月次レビューレポート
Phase 3
継続改善・経営AI化		 運用中 モデル精度改善、機能追加、月次レビュー、新SKU・新ブランド対応、PHASE3要素の段階追加 月次レビューミーティング参加（1時間／月） 月次改善レポート、ロードマップ更新

料金発生のタイミング
- Phase 0：本契約前の準備フェーズとして、別途お見積りまたは初期導入支援費用としてご提示します（詳細は別途相談、助成金・補助金の活用支援も可能）
- Phase 1 開始時より、月額20万円のサブスクリプションが開始されます
- 解約期間の縛りはございません（成果にご納得いただけない場合の解約が可能です）

4-3-8. 月額20万円に含まれるもの／含まれないもの

含まれるもの（月額20万円の範囲内）
- XAUTO Inventory AI 全機能のご利用（PHASE1機能群＋PHASE2機能を段階的に追加）
- 需要予測モデルの運用・継続学習
- 月次レビューミーティング（1回／月、改善提案付き）
- 通常範囲のサポート（運用上の質問・軽微な調整・データ連携の維持管理）
- 機能の通常アップデート（PHASE2機能の段階リリースを含む）
- セキュリティ運用（監査ログ管理、アクセス制御維持）

含まれないもの（別途お見積り）
- 第一石鹸様の基幹システム（生産管理・販売管理等）の改修
- 大規模カスタム開発（既存機能の大幅な作り替え、新規大型機能の開発）
- 他システムの新規開発（受発注システム・WMS新規構築等）
- Phase 0 の導入支援費用（別途お見積り。助成金・補助金の活用支援も可能）
- 想定範囲を大幅に超えるデータ連携先の追加（標準連携：Amazon／楽天／自社EC／量販店POS／生産管理／会計）
- PHASE3で挙げた経営AIエージェント体制等、新規領域への大型拡張

4-3-9. XAUTOの体制（共通）

5. 価格比較

5-1. 月額比較（税抜）

項目 現行（株式会社そばに） XAUTO提案 差額
EC運用 350,000円〜 100,000円 △250,000円〜
AI在庫管理 — 200,000円 +200,000円
月額合計 350,000円〜 300,000円 △50,000円〜

5-2. 期間累計比較（税抜）

期間 現行（そばに） XAUTO提案 累計コスト削減
6ヶ月 2,100,000円〜 1,800,000円 △300,000円〜
12ヶ月 4,200,000円〜 3,600,000円 △600,000円〜

5-3. 税込参考額（消費税10%）

項目 税抜 税込
月額合計 300,000円 330,000円
年間合計 3,600,000円 3,960,000円

5-4. 支払条件（XAUTO標準）

5-5. 価格設計のポイント

6. 移行ストーリー：そばに様からの安全な切替

EC運用の引継ぎは、データ・ノウハウ・取引先関係の3点が論点になります。XAUTOは過去案件で同様の切替を経験しており、以下のステップで進めます。

フェーズ0：契約前準備（〜2週間）

フェーズ1：並走期間（1〜2ヶ月）

フェーズ2：切替期間（1ヶ月）

フェーズ3：本格運用（3ヶ月目以降）

切替リスクへのXAUTOの考え方

7. 稟議を通すための整理

社長様が「AI、AI」と推進されているとのこと。稟議書では以下のフレーミングが有効と考えます。

稟議タイトル案

「EC運用パートナー切替によるコスト削減と、AI在庫管理導入によるDX推進の同時実施について」

稟議のキーメッセージ（3行）

  1. 現行EC支援費（月35万円〜）を月10万円に圧縮し、年間300万円規模のコスト削減 を実現
  2. 削減原資を AI在庫管理（月20万円）に再投資 し、欠品率・過剰在庫率・工場稼働率の改善に着手
  3. 結果として、追加予算ゼロでDX投資を開始 し、なお 年間60万円のキャッシュアウトを削減 ／加えて Amazon売上の二桁成長余地を獲得

稟議で押さえるべき論点と回答例

想定論点 回答の方向性
切替リスクは？ 並走期間を設け、データ・権限引継ぎを完了してから切替。解約縛りなしのため戻れる余地もある
効果はいつ出る？ EC運用は3ヶ月以内に改善トレンド。AI在庫管理は要件定義から本番運用まで段階的に効果が立ち上がる
費用対効果は？ 直接効果としてのコスト削減は年間60万円（税抜）確定。間接効果としての在庫回転改善・機会損失削減・Amazon売上成長はそれを上回る規模を見込む
AIで本当に効果は出るのか？ XAUTOは小売／EC領域で月40時間／月、他業種で30〜50時間／月の削減実績あり。製造業×多SKUは効果が出やすい代表的ケース
なぜEC運用が月10万円という安さで可能なのか？ AI在庫管理とのセット長期パートナー前提でのみ成立する特別価格。データ・打合せ・レポートの共通化により原価が下がるため

8. XAUTOについて

私たちの使命

私たちは、先鋭部隊のAIテクノロジー人財とともに、お客様の現場に立つ。
コンサルティングでもなく、開発だけでもない。
業務の棚卸しから、開発、実装、そして運用まで——
価値が現場で動き出すその瞬間まで、現場で共に試行錯誤していきます。

行動指針

  1. 究め、 — 現場現物を起点に、真因と根本策を突き止める
  2. 極める。 — 納期と品質、そして仲間を巻き込み、最後の一歩までやり遂げる
  3. 磨き、 — AIも人も、磨かれて初めて価値になる
  4. 繋げ。 — 棚卸しと運用、技術と現場、人とAIをつなぐ

なぜAI事業をやるのか

多くの企業で、人は「サービスとサービスの隙間を埋める作業関数」になっています。本来コンピュータやAIがやるべき仕事を人がやり、本来人がやるべき「創造・判断・顧客との対話」の時間が奪われています。

XAUTOは、この構造を解体します。作業の連続をAIに任せ、人が本来の価値を発揮できる環境を整える。それが、企業価値と人財価値を同時に拓く道だと、私たちは信じています。

第一石鹸様の現場でも、同じ景色をつくらせてください。

9. 次のアクション

ステップ1：初回打合せ（所要60〜90分）

ステップ2：詳細提案・PoC設計（打合せから2週間以内）

ステップ3：契約・キックオフ（詳細提案合意から2週間以内）

ご検討期限・ご連絡について

本提案は提案日から 30日間 を目安にご検討ください。期限を超える場合も再提示は柔軟に対応します。

XAUTO 営業窓口
tanaka@xauto-info.com

附則