seasonal-planning

季節計画

小売業の季節計画と商品バイイングの専門家です。目標は、小売業者が季節ごとの品揃えを計画し、仕入れ数量を最適化し、季節在庫を管理し、売上の最大化と値下げリスクのバランスを取りながら、季節の切り替えを成功させられるよう支援することです。

初期評価

季節商品の仕入れを計画する前に、以下を把握します。

1. ビジネスの背景

   • 小売カテゴリーは何ですか？（アパレル、ホーム用品、おもちゃなど）
   • どのシーズンですか？（春、夏、秋、ホリデー、バック・トゥ・スクール）
   • シーズンの長さはどれくらいですか？（販売シーズンの週数）
   • 過去の季節商品の実績はどうでしたか？（売上、消化率、値下げ）

2. 財務目標

   • シーズン売上目標は何ですか？（売上高の目標）
   • 目標粗利益率はどれくらいですか？（初期マークアップ、値下げ予算）
   • 在庫回転率の目標は何ですか？
   • オープン・トゥ・バイの予算はいくらですか？
   • キャッシュフローの制約はありますか？

3. 商品構成

   • 継続商品と新商品の割合はどれくらいですか？（それぞれの割合）
   • ベーシックな定番商品とファッション・トレンド商品はどのような構成ですか？
   • 価格帯の分布はどうなっていますか？（グッド／ベター／ベスト）
   • 目標 SKU 数はいくつですか？
   • ベンダー／サプライヤーのリードタイムはどれくらいですか？

4. 利用可能な過去のデータ

   • 過去のシーズンの週別売上はありますか？
   • カテゴリー／スタイル別の消化率はありますか？
   • 値下げ率と実施時期はわかりますか？
   • 品切れの頻度はどれくらいですか？
   • 天候による影響はありますか？

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季節計画のフレームワーク

シーズンの各段階

シーズン前（第-12週〜第0週）

• トレンド予測と市場調査
• 品揃え計画（スタイル、色、サイズ）
• 仕入れ計画とベンダーとの交渉
• 配分計画
• マーケティングキャンペーンの計画

シーズン序盤（第1〜4週）

• 初回入荷と配分
• 序盤の消化率を確認
• 売れ筋商品と低調な商品の特定
• 今後の発注を調整（可能な場合）
• 補充の判断

シーズン最盛期（第5〜8週）

• 販売量がピークに達する時期
• 売れ筋商品の在庫を維持
• 低調な商品について値下げ計画を開始
• 人気商品を追加発注
• 定価販売を最大化

シーズン終盤（第9〜12週）

• 在庫一掃に向けた積極的な値下げ
• 残存在庫を最小限に抑える
• 次のシーズンに向けて売場を切り替える
• 保管と在庫処分のどちらにするかを判断
• シーズン後の分析

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仕入れ計画と最適化

季節商品の仕入れ数量の最適化

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import minimize
from scipy import stats

class SeasonalBuyOptimizer:
    """
    Optimize seasonal buy quantities

    Balance:
    - Under-buying: Lost sales (stockouts)
    - Over-buying: Markdowns and excess inventory
    """

    def __init__(self, season_config):
        """
        Parameters:
        - season_config: Season parameters (length, targets, costs)
        """
        self.season = season_config

    def calculate_optimal_buy(self, sku_forecast, unit_cost, retail_price,
                             markdown_rate=0.50, stockout_cost_multiplier=1.5):
        """
        Calculate optimal buy quantity using newsvendor model

        Classic single-period inventory problem
        """

        # Expected demand
        mean_demand = sku_forecast['mean']
        std_demand = sku_forecast['std']

        # Profit margins
        full_price_margin = retail_price - unit_cost
        markdown_price = retail_price * (1 - markdown_rate)
        markdown_margin = markdown_price - unit_cost

        # Cost of under-stocking (lost profit + goodwill)
        cost_understocking = full_price_margin * stockout_cost_multiplier

        # Cost of over-stocking (forced markdown or liquidation)
        cost_overstocking = unit_cost - markdown_price

        # Critical ratio (newsvendor)
        critical_ratio = cost_understocking / (cost_understocking + cost_overstocking)

        # Optimal order quantity (quantile of demand distribution)
        optimal_quantity = stats.norm.ppf(critical_ratio, mean_demand, std_demand)

        # Calculate expected profit at optimal quantity
        expected_sales = self._expected_sales(optimal_quantity, mean_demand, std_demand)
        expected_markdowns = max(0, optimal_quantity - expected_sales)

        expected_revenue = (expected_sales * retail_price +
                           expected_markdowns * markdown_price)
        expected_cost = optimal_quantity * unit_cost
        expected_profit = expected_revenue - expected_cost

        # Service level (fill rate)
        service_level = stats.norm.cdf(optimal_quantity, mean_demand, std_demand)

        return {
            'optimal_buy_quantity': round(optimal_quantity, 0),
            'expected_demand': mean_demand,
            'demand_std': std_demand,
            'expected_sales': round(expected_sales, 0),
            'expected_markdowns': round(expected_markdowns, 0),
            'expected_profit': round(expected_profit, 2),
            'service_level': round(service_level * 100, 1),
            'markdown_rate': markdown_rate * 100,
            'critical_ratio': round(critical_ratio, 3)
        }

    def _expected_sales(self, quantity, mean, std):
        """
        Calculate expected sales given quantity

        Accounts for potential stockouts
        """

        # E[Sales] = E[min(Demand, Quantity)]
        # Using normal distribution approximation

        if std == 0:
            return min(quantity, mean)

        z = (quantity - mean) / std
        expected_sales = mean * stats.norm.cdf(z) + std * stats.norm.pdf(z)

        return min(expected_sales, quantity)

    def optimize_assortment_mix(self, product_options, total_budget,
                                category_constraints=None):
        """
        Optimize product mix within budget

        Select which products to buy and in what quantities
        """

        n_products = len(product_options)

        # Objective: Maximize total expected profit
        def objective(quantities):
            total_profit = 0

            for i, qty in enumerate(quantities):
                product = product_options.iloc[i]

                # Calculate profit for this quantity
                result = self.calculate_optimal_buy(
                    sku_forecast={'mean': product['forecast_mean'],
                                 'std': product['forecast_std']},
                    unit_cost=product['unit_cost'],
                    retail_price=product['retail_price']
                )

                # Adjust for actual quantity vs. optimal
                if qty > 0:
                    # Approximate profit at this quantity
                    profit_at_qty = result['expected_profit'] * (qty / result['optimal_buy_quantity'])
                    total_profit += profit_at_qty

            return -total_profit  # Negative for minimization

        # Constraints
        def budget_constraint(quantities):
            total_cost = sum(
                quantities[i] * product_options.iloc[i]['unit_cost']
                for i in range(n_products)
            )
            return total_budget - total_cost

        constraints = [{'type': 'ineq', 'fun': budget_constraint}]

        # Bounds (non-negative quantities)
        bounds = [(0, product_options.iloc[i]['max_quantity']) for i in range(n_products)]

        # Initial guess (proportional to forecast)
        x0 = np.array([
            min(product_options.iloc[i]['forecast_mean'],
                product_options.iloc[i]['max_quantity'])
            for i in range(n_products)
        ]) * 0.8  # Start conservative

        # Optimize
        result = minimize(objective, x0, method='SLSQP',
                         bounds=bounds, constraints=constraints)

        optimal_quantities = result.x

        # Build result dataframe
        results = []
        for i, qty in enumerate(optimal_quantities):
            product = product_options.iloc[i]

            if qty > 5:  # Only include products with meaningful quantity
                buy_analysis = self.calculate_optimal_buy(
                    sku_forecast={'mean': product['forecast_mean'],
                                 'std': product['forecast_std']},
                    unit_cost=product['unit_cost'],
                    retail_price=product['retail_price']
                )

                results.append({
                    'sku': product['sku'],
                    'category': product['category'],
                    'buy_quantity': round(qty, 0),
                    'unit_cost': product['unit_cost'],
                    'retail_price': product['retail_price'],
                    'total_cost': round(qty * product['unit_cost'], 2),
                    'expected_profit': buy_analysis['expected_profit'],
                    'expected_markdown_rate': buy_analysis['markdown_rate']
                })

        results_df = pd.DataFrame(results)

        return results_df, result

    def calculate_open_to_buy(self, sales_plan, beginning_inventory,
                              on_order, target_end_inventory,
                              markdown_receipts=0):
        """
        Calculate open-to-buy (OTB) budget

        OTB = Sales Plan + Target End Inv - Beginning Inv - On Order + Markdowns
        """

        otb = (
            sales_plan +
            target_end_inventory -
            beginning_inventory -
            on_order +
            markdown_receipts
        )

        return {
            'sales_plan': sales_plan,
            'beginning_inventory': beginning_inventory,
            'on_order': on_order,
            'target_end_inventory': target_end_inventory,
            'markdown_receipts': markdown_receipts,
            'open_to_buy': otb,
            'otb_pct_of_sales': (otb / sales_plan * 100) if sales_plan > 0 else 0
        }

# Example usage
season_config = {
    'season_name': 'Fall 2024',
    'start_date': '2024-08-01',
    'end_date': '2024-11-30',
    'weeks': 16
}

optimizer = SeasonalBuyOptimizer(season_config)

# Single SKU optimization
sku_forecast = {'mean': 500, 'std': 150}
buy_decision = optimizer.calculate_optimal_buy(
    sku_forecast=sku_forecast,
    unit_cost=25,
    retail_price=60,
    markdown_rate=0.50
)

print("Optimal Buy Analysis:")
print(f"  Optimal quantity: {buy_decision['optimal_buy_quantity']}")
print(f"  Expected sales: {buy_decision['expected_sales']}")
print(f"  Expected markdowns: {buy_decision['expected_markdowns']}")
print(f"  Expected profit: ${buy_decision['expected_profit']:,.2f}")
print(f"  Service level: {buy_decision['service_level']:.1f}%")

# Assortment optimization
product_options = pd.DataFrame({
    'sku': [f'SKU{i:03d}' for i in range(1, 21)],
    'category': np.random.choice(['Tops', 'Bottoms', 'Dresses'], 20),
    'forecast_mean': np.random.uniform(200, 800, 20),
    'forecast_std': np.random.uniform(50, 200, 20),
    'unit_cost': np.random.uniform(15, 40, 20),
    'retail_price': np.random.uniform(40, 100, 20),
    'max_quantity': 1000
})

assortment, optimization_result = optimizer.optimize_assortment_mix(
    product_options,
    total_budget=150000
)

print(f"\nOptimized Assortment (Budget: $150K):")
print(f"Products selected: {len(assortment)}")
print(f"Total cost: ${assortment['total_cost'].sum():,.0f}")
print(f"Expected total profit: ${assortment['expected_profit'].sum():,.0f}")

---

季節予測

季節需要のモデル化

class SeasonalDemandForecaster:
    """
    Forecast seasonal demand patterns

    Accounts for:
    - Historical seasonal trends
    - Year-over-year growth
    - Fashion trends and newness
    - Weather impacts
    """

    def __init__(self, historical_data):
        """
        Parameters:
        - historical_data: Historical sales by week/season
          columns: ['season', 'year', 'week', 'sales', 'category']
        """
        self.history = historical_data

    def forecast_seasonal_curve(self, season, category):
        """
        Create seasonal sales curve

        Shows expected % of season sales by week
        """

        # Get historical data for this season
        season_history = self.history[
            (self.history['season'] == season) &
            (self.history['category'] == category)
        ]

        if len(season_history) == 0:
            # Use generic curve
            return self._generic_seasonal_curve()

        # Average sales by week across years
        weekly_avg = season_history.groupby('week')['sales'].mean()
        total_season_sales = weekly_avg.sum()

        # Calculate % distribution
        weekly_pct = (weekly_avg / total_season_sales * 100).to_dict()

        # Smooth the curve
        weeks = sorted(weekly_pct.keys())
        smoothed_pct = {}

        for week in weeks:
            # 3-week moving average
            nearby_weeks = [w for w in weeks if abs(w - week) <= 1]
            smoothed_pct[week] = np.mean([weekly_pct[w] for w in nearby_weeks])

        return smoothed_pct

    def _generic_seasonal_curve(self):
        """Generic seasonal curve (normal distribution)"""

        weeks = range(1, 17)  # 16-week season
        peak_week = 6  # Peak in week 6

        curve = {}
        total = 0

        for week in weeks:
            # Normal distribution centered at peak
            sales = np.exp(-((week - peak_week) ** 2) / 20)
            curve[week] = sales
            total += sales

        # Convert to percentages
        for week in weeks:
            curve[week] = curve[week] / total * 100

        return curve

    def forecast_total_season_sales(self, season, category, last_year_sales,
                                    growth_rate=0.05, trend_factor=1.0):
        """
        Forecast total season sales

        Based on:
        - Last year performance
        - Expected growth rate
        - Category trends
        """

        # Base forecast: last year + growth
        base_forecast = last_year_sales * (1 + growth_rate)

        # Adjust for trends
        adjusted_forecast = base_forecast * trend_factor

        return {
            'season': season,
            'category': category,
            'last_year_sales': last_year_sales,
            'growth_rate': growth_rate * 100,
            'trend_factor': trend_factor,
            'forecasted_sales': adjusted_forecast
        }

    def allocate_forecast_to_skus(self, total_forecast, sku_mix):
        """
        Allocate total forecast to individual SKUs

        Based on:
        - Historical performance (for carry-overs)
        - Analogous products (for new items)
        - Price point distribution
        """

        sku_forecasts = []

        for idx, sku in sku_mix.iterrows():
            if sku['is_new']:
                # New item: use analog performance
                forecast_pct = sku['analog_sales_pct']
            else:
                # Carry-over: use historical
                forecast_pct = sku['historical_sales_pct']

            # Adjust for price point appeal
            price_adjustment = sku.get('price_elasticity', 1.0)

            sku_forecast = total_forecast * (forecast_pct / 100) * price_adjustment

            # Add uncertainty (standard deviation)
            sku_std = sku_forecast * 0.30  # 30% coefficient of variation

            sku_forecasts.append({
                'sku': sku['sku'],
                'forecast_mean': sku_forecast,
                'forecast_std': sku_std,
                'is_new': sku['is_new'],
                'confidence': 'Low' if sku['is_new'] else 'High'
            })

        return pd.DataFrame(sku_forecasts)

    def simulate_season(self, initial_inventory, seasonal_curve,
                       total_forecast, n_simulations=1000):
        """
        Monte Carlo simulation of season performance

        Accounts for demand uncertainty
        """

        results = []

        for sim in range(n_simulations):
            # Simulate demand with uncertainty
            weekly_demand_pct = seasonal_curve.copy()

            # Add random variation
            for week in weekly_demand_pct.keys():
                noise = np.random.normal(1.0, 0.15)  # 15% noise
                weekly_demand_pct[week] *= noise

            # Normalize back to 100%
            total_pct = sum(weekly_demand_pct.values())
            weekly_demand_pct = {k: v/total_pct*100 for k, v in weekly_demand_pct.items()}

            # Simulate season
            inventory = initial_inventory
            total_sales = 0
            total_stockouts = 0

            for week, pct in sorted(weekly_demand_pct.items()):
                weekly_demand = total_forecast * (pct / 100)

                # Sales limited by inventory
                weekly_sales = min(weekly_demand, inventory)
                stockout = max(0, weekly_demand - inventory)

                inventory -= weekly_sales
                total_sales += weekly_sales
                total_stockouts += stockout

            # Calculate metrics
            sell_through_rate = (total_sales / initial_inventory * 100) if initial_inventory > 0 else 0
            stockout_rate = (total_stockouts / total_forecast * 100) if total_forecast > 0 else 0
            leftover_inventory = inventory

            results.append({
                'simulation': sim,
                'total_sales': total_sales,
                'sell_through_rate': sell_through_rate,
                'stockout_rate': stockout_rate,
                'leftover_inventory': leftover_inventory
            })

        results_df = pd.DataFrame(results)

        # Summary statistics
        summary = {
            'mean_sell_through': results_df['sell_through_rate'].mean(),
            'p10_sell_through': results_df['sell_through_rate'].quantile(0.10),
            'p50_sell_through': results_df['sell_through_rate'].quantile(0.50),
            'p90_sell_through': results_df['sell_through_rate'].quantile(0.90),
            'mean_stockout_rate': results_df['stockout_rate'].mean(),
            'mean_leftover': results_df['leftover_inventory'].mean()
        }

        return results_df, summary

# Example
historical_data = pd.DataFrame({
    'season': ['Fall'] * 48,
    'year': [2021, 2021, 2022, 2022, 2023, 2023] * 8,
    'week': sorted(list(range(1, 9)) * 6),
    'sales': np.random.uniform(5000, 15000, 48),
    'category': 'Sweaters'
})

forecaster = SeasonalDemandForecaster(historical_data)

# Get seasonal curve
curve = forecaster.forecast_seasonal_curve('Fall', 'Sweaters')
print("Seasonal Curve (% of total sales by week):")
for week, pct in sorted(curve.items())[:8]:
    print(f"  Week {week}: {pct:.1f}%")

# Forecast total season
season_forecast = forecaster.forecast_total_season_sales(
    season='Fall',
    category='Sweaters',
    last_year_sales=500000,
    growth_rate=0.08,
    trend_factor=1.1
)
print(f"\nForecast total season sales: ${season_forecast['forecasted_sales']:,.0f}")

# Simulate season
simulation_results, summary = forecaster.simulate_season(
    initial_inventory=5000,
    seasonal_curve=curve,
    total_forecast=season_forecast['forecasted_sales'] / 50,  # Per SKU
    n_simulations=1000
)

print(f"\nSeason Simulation Results:")
print(f"  Mean sell-through: {summary['mean_sell_through']:.1f}%")
print(f"  P10/P50/P90 sell-through: {summary['p10_sell_through']:.1f}% / {summary['p50_sell_through']:.1f}% / {summary['p90_sell_through']:.1f}%")
print(f"  Mean stockout rate: {summary['mean_stockout_rate']:.1f}%")

---

シーズン中の管理

追加発注と値下げ戦略

class InSeasonManager:
    """
    Manage in-season performance

    React to actual performance vs. plan
    """

    def __init__(self, season_plan):
        self.plan = season_plan

    def identify_chase_opportunities(self, actual_sales, weeks_elapsed,
                                    current_inventory):
        """
        Identify products to chase (reorder)

        Chase when:
        - Selling faster than planned
        - Current inventory insufficient for season
        - Vendor lead time allows
        """

        opportunities = []

        for sku, sales in actual_sales.items():
            plan_sales = self.plan.get(sku, {}).get('total_plan', 0)
            weeks_remaining = self.plan['season_weeks'] - weeks_elapsed

            if weeks_elapsed == 0:
                continue

            # Calculate sell-through rate
            weekly_rate = sales / weeks_elapsed
            projected_total_sales = weekly_rate * self.plan['season_weeks']

            # Compare to plan
            vs_plan_pct = (projected_total_sales / plan_sales - 1) * 100 if plan_sales > 0 else 0

            # Check inventory sufficiency
            inventory_remaining = current_inventory.get(sku, 0)
            projected_remaining_sales = weekly_rate * weeks_remaining

            if vs_plan_pct > 20 and inventory_remaining < projected_remaining_sales:
                # Chase opportunity
                chase_qty = projected_remaining_sales - inventory_remaining

                # Check if lead time allows
                vendor_lead_time = self.plan.get(sku, {}).get('lead_time_weeks', 8)

                if weeks_remaining > vendor_lead_time + 2:  # Buffer
                    opportunities.append({
                        'sku': sku,
                        'vs_plan': vs_plan_pct,
                        'projected_total_sales': projected_total_sales,
                        'inventory_remaining': inventory_remaining,
                        'recommended_chase_qty': round(chase_qty, 0),
                        'urgency': 'High' if weeks_remaining < vendor_lead_time + 4 else 'Medium'
                    })

        return pd.DataFrame(opportunities)

    def identify_markdown_candidates(self, actual_sales, weeks_elapsed,
                                    current_inventory, target_str=0.75):
        """
        Identify products needing markdown

        Markdown when:
        - Selling slower than planned
        - Risk of excess inventory at season end
        """

        candidates = []

        weeks_remaining = self.plan['season_weeks'] - weeks_elapsed

        for sku, sales in actual_sales.items():
            initial_buy = self.plan.get(sku, {}).get('buy_quantity', 0)
            inventory_remaining = current_inventory.get(sku, 0)

            if initial_buy == 0:
                continue

            # Current sell-through rate
            current_str = (initial_buy - inventory_remaining) / initial_buy

            # Projected final sell-through
            if weeks_elapsed > 0:
                weekly_rate = sales / weeks_elapsed
                projected_additional_sales = weekly_rate * weeks_remaining
                projected_final_str = (sales + projected_additional_sales) / initial_buy
            else:
                projected_final_str = 0

            # If projected STR < target, need markdown
            if projected_final_str < target_str and inventory_remaining > 0:
                # Recommend markdown depth based on urgency
                if projected_final_str < 0.50:
                    recommended_markdown = 40
                elif projected_final_str < 0.60:
                    recommended_markdown = 30
                else:
                    recommended_markdown = 20

                candidates.append({
                    'sku': sku,
                    'current_str': round(current_str * 100, 1),
                    'projected_str': round(projected_final_str * 100, 1),
                    'inventory_remaining': inventory_remaining,
                    'recommended_markdown': recommended_markdown,
                    'urgency': 'High' if projected_final_str < 0.50 else 'Medium'
                })

        return pd.DataFrame(candidates)

    def calculate_season_health_score(self, actual_sales, weeks_elapsed,
                                     current_inventory):
        """
        Calculate overall season health score (0-100)

        Factors:
        - Sales vs. plan
        - Sell-through rate
        - Markdown rate
        - Inventory balance
        """

        total_plan_sales = sum(sku.get('total_plan', 0) for sku in self.plan.values() if isinstance(sku, dict))
        total_actual_sales = sum(actual_sales.values())

        # Sales attainment
        if total_plan_sales > 0:
            sales_attainment = total_actual_sales / (total_plan_sales * weeks_elapsed / self.plan['season_weeks'])
        else:
            sales_attainment = 0

        sales_score = min(sales_attainment * 50, 50)  # Max 50 points

        # Sell-through rate
        total_initial_buy = sum(sku.get('buy_quantity', 0) for sku in self.plan.values() if isinstance(sku, dict))
        total_current_inv = sum(current_inventory.values())

        if total_initial_buy > 0:
            current_str = (total_initial_buy - total_current_inv) / total_initial_buy
        else:
            current_str = 0

        # Target STR at this point in season
        target_str_now = weeks_elapsed / self.plan['season_weeks'] * 0.80  # 80% by end

        str_score = min(current_str / target_str_now * 30, 30) if target_str_now > 0 else 0

        # Inventory balance (not too much, not too little)
        weeks_remaining = self.plan['season_weeks'] - weeks_elapsed
        weekly_run_rate = total_actual_sales / weeks_elapsed if weeks_elapsed > 0 else 0
        weeks_of_supply = total_current_inv / weekly_run_rate if weekly_run_rate > 0 else 999

        if 0.8 * weeks_remaining <= weeks_of_supply <= 1.2 * weeks_remaining:
            balance_score = 20  # Perfect balance
        else:
            balance_score = max(0, 20 - abs(weeks_of_supply - weeks_remaining) * 2)

        total_score = sales_score + str_score + balance_score

        return {
            'health_score': round(total_score, 1),
            'sales_attainment': round(sales_attainment * 100, 1),
            'sell_through_rate': round(current_str * 100, 1),
            'weeks_of_supply': round(weeks_of_supply, 1),
            'interpretation': self._interpret_health_score(total_score)
        }

    def _interpret_health_score(self, score):
        """Interpret health score"""
        if score >= 80:
            return 'Excellent - on track for strong season'
        elif score >= 65:
            return 'Good - minor adjustments needed'
        elif score >= 50:
            return 'Fair - action required'
        else:
            return 'Poor - aggressive intervention needed'

# Example
season_plan = {
    'season_weeks': 16,
    'SKU001': {'total_plan': 10000, 'buy_quantity': 8000, 'lead_time_weeks': 6},
    'SKU002': {'total_plan': 15000, 'buy_quantity': 12000, 'lead_time_weeks': 8},
    'SKU003': {'total_plan': 5000, 'buy_quantity': 5000, 'lead_time_weeks': 6}
}

manager = InSeasonManager(season_plan)

# Week 6 performance
actual_sales = {'SKU001': 4500, 'SKU002': 4000, 'SKU003': 1200}
current_inventory = {'SKU001': 2500, 'SKU002': 7000, 'SKU003': 3500}
weeks_elapsed = 6

# Identify chase opportunities
chase_opps = manager.identify_chase_opportunities(
    actual_sales, weeks_elapsed, current_inventory
)
print("Chase Opportunities:")
print(chase_opps)

# Identify markdown candidates
markdown_candidates = manager.identify_markdown_candidates(
    actual_sales, weeks_elapsed, current_inventory, target_str=0.75
)
print("\nMarkdown Candidates:")
print(markdown_candidates)

# Season health score
health = manager.calculate_season_health_score(
    actual_sales, weeks_elapsed, current_inventory
)
print(f"\nSeason Health Score: {health['health_score']:.1f}/100")
print(f"Interpretation: {health['interpretation']}")
print(f"Sales attainment: {health['sales_attainment']:.1f}%")
print(f"Sell-through rate: {health['sell_through_rate']:.1f}%")

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ツールとライブラリ

Python ライブラリ

最適化：

• scipy.optimize：ニュースベンダー最適化
• pulp、pyomo：品揃え向け線形計画法
• numpy：数値計算

予測：

• statsmodels：時系列分析
• prophet：季節予測
• pandas：データ操作

シミュレーション：

• numpy.random：モンテカルロシミュレーション
• scipy.stats：統計分布

商用ソフトウェア

計画システム：

• Blue Yonder (JDA) Assortment：季節計画と最適化
• o9 Solutions：デジタル計画プラットフォーム
• Oracle Retail Merchandise Planning：季節商品の計画
• SAP IBP：統合ビジネス計画
• RELEX Solutions：季節需要計画

専門ツール：

• Armonia：小売計画スイート
• TXT Retail：ファッション計画
• APTOS Merchandise Lifecycle Management：季節計画

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よくある課題と解決策

課題：新商品の予測

問題：

• 過去のデータがない
• 不確実性が高い
• 仕入れ過多／不足のリスク

解決策：

• 類似商品を活用するアプローチ
• テストマーケット／パイロット店舗
• 控えめに開始し、売れ筋商品を追加発注
• 商品属性（価格、色、スタイル）を活用
• 市場調査とトレンド分析
• 複数のシナリオ（楽観的／現実的／保守的）

課題：天候への依存

問題：

• 平年と異なる天候が売上に影響する
• 予測が難しい
• リスク管理が必要

解決策：

• 天候に基づく緊急対応計画
• 柔軟なベンダー契約
• 地域の分散
• 保管プログラム（翌年に向けて在庫を保管）
• 異なる気候の地域間で商品を移動
• 迅速な値下げ対応

課題：仕入先からの納品遅延

問題：

• 商品の入荷が遅れます
• 販売機会を逃します
• 値下げを余儀なくされます

解決策：

• 航空輸送の代替手段を確保します
• 仕入先の評価表とペナルティを導入します
• 複数の仕入先から調達します
• 計画に余裕のあるリードタイムを組み込みます
• 生産を早めに開始します
• 代替商品の戦略を立てます

課題：新しさと定番商品のバランス

問題：

• ファッション／トレンド商品はリスクが高いです
• 定番商品は地味ですが、安定しています
• 品揃えには両方が必要です

解決策：

• 70／30または60／40の比率（定番商品／ファッション商品）にします
• ファッション商品は数量を限定してテストします
• ファストファッションモデル（短いリードタイム）を採用します
• 定番商品にファッションカラーを取り入れます
• 毎シーズン、明確に新商品を投入します
• 価格帯を分けます（定番商品は低価格、ファッション商品は高価格）

課題：シーズン終了時の在庫処分

問題：

• 在庫が残ります
• 大幅な値下げで利益率が低下します
• 保管コストがかかります

解決策：

• 早い段階で積極的に値下げします
• 可能であれば翌年用に保管します
• アウトレットストアに商品を流通させます
• 在庫処分業者を利用します
• 寄付します（税制上の優遇措置）
• 残存在庫を減らすため、計画を改善します

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出力形式

シーズン計画レポート

エグゼクティブサマリー：

• シーズン：2024年秋（8月～11月）
• 総仕入計画：原価で$4.2M（小売価格で$10.5M）
• 目標売上：$9.2M（定価での消化率88%）
• 目標マージン：IMU 62%、維持マージン58%
• SKU数：8カテゴリーで425 SKU

財務計画：

指標	目標
原価ベースの総仕入額	$4.2M
小売価格ベースの総仕入額	$10.5M
初期マークアップ（IMU）	62%
売上計画	$9.2M
消化率目標	88%
値下げ予算	売上の4%（$368K）
維持マージン	58%
粗利益	$5.3M

カテゴリー構成：

カテゴリー	仕入額（$）	仕入比率	SKU数	平均価格	戦略
アウターウェア	$1.2M	29%	65	$125	定番＋ファッション、トレンドカラーに注力
セーター	$980K	23%	95	$68	ベーシックにファッション要素を加える
ドレス	$750K	18%	80	$95	トレンド重視、数量限定
トップス	$620K	15%	110	$45	高販売量、定番ベーシック
ボトムス	$480K	11%	55	$78	デニム重視、シーズンカラー
アクセサリー	$170K	4%	20	$35	ついで買い商品、高マージン

新商品と継続商品：

種類	仕入額（$）	仕入比率	リスクレベル	戦略
継続商品（実績あり）	$2.5M	60%	低	定番ベーシック、販売実績の高い商品をリピート
新商品	$1.7M	40%	高	ファッション商品、テスト販売数量

週ごとの入荷計画：

週	入荷額（$）	累計比率	注力項目
第-2週	$420K	10%	定番ベーシックを早期に展開
第0週	$840K	30%	品揃えを立ち上げ
第2週	$630K	45%	補充商品とファッション商品
第4週	$420K	55%	新着商品
第6～8週	$890K	76%	ピークシーズンをサポート
第10週以降	$1M	100%	シーズン後半、限定商品

リスク評価：

リスク	発生確率	影響度	軽減策
暖冬（シーズン開始の遅れ）	中	高	初回仕入を控えめにし、追加発注計画を準備
新商品の販売実績	高	中	テスト販売数量とし、第1週の動向を注意深く監視
ベンダーの納期遅延	低	高	航空輸送予算、代替サプライヤー
競合他社の価格設定	中	中	値下げ予算、価格マッチ対応

成功指標：

指標	目標	第4週の確認	第8週の確認	シーズン終了時
計画比売上	100%	≥90%	≥95%	≥97%
消化率	88%	≥30%	≥60%	≥85%
値下げ率	<4%	0%	<2%	<5%
粗利益率	58%	62%	60%	≥57%

アクションプラン：

週	アクション	担当者
第-4週	最終品揃えレビュー、発注書を発行	バイヤー
第-2週	初回入荷、店舗への配分	配分担当者
第0週	シーズン開始、マーケティングキャンペーン	マーケティング担当者
第1週	初期動向を監視し、トレンドを特定	プランナー
第4週	販売好調商品の追加発注を判断	バイヤー
第8週	初回の値下げ評価	プランナー
第12週	積極的なクリアランス値下げ	バイヤー

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確認事項

さらに詳しい情報が必要な場合：

1. 計画しているシーズンはいつですか？（春、秋、ホリデーなど）
2. シーズンの長さはどれくらいですか？（販売週数）
3. 昨年の実績はどうでしたか？（売上、消化率、値下げ）
4. 今シーズンの売上目標はいくらですか？
5. オープン・トゥ・バイ予算はいくらですか？
6. 商品のうち、新商品と継続商品の割合はそれぞれ何％ですか？
7. ベンダーのリードタイムはどれくらいですか？
8. 目標値下げ率はいくらですか？
9. 対象となるカテゴリー／商品タイプは何ですか？

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関連スキル

• demand-forecasting：需要予測の手法
• retail-allocation：店舗配分の最適化
• markdown-optimization：値下げ戦略とタイミング
• inventory-optimization：安全在庫と在庫管理
• retail-replenishment：シーズン中の補充
• planogram-optimization：シーズン商品群のスペース計画
• supply-chain-analytics：パフォーマンス指標と追跡