概要
店舗のステッカー棚の配置図を、ボタン一つでシリーズごとに整理・並べ替えるツールです。社内の配置図画面に手を加えず、ブラウザ上で動くJavaScript（ブックマークレット）として開発しました。
■ 役割：課題発見、ルール設計、開発、マニュアル作成（一人で担当）
■ 期間：2026年10月
■ 技術：JavaScript（ブックマークレット）、CSVデータ分析、生成AIを活用した開発
■ 対象：小売店舗のステッカー陳列ラック（1ラック約140SKU）
課題
配置図の更新は1ラックごとに長時間の手作業が必要で、しかも毎月繰り返されていました。
- 作業時間が長い：1ラック（約140SKU）の並べ替えに1.5〜2時間。大型店舗には3〜4ラック、直営店やポップアップストアには10ラック以上ある。
- 画面が重く、精度も低い：ラックが多いほどページの反応が遅くなり、作業スピードがシステムに制限される。ドラッグ＆ドロップは1点ずつしか動かせず、狙った位置にも置きにくい。
- 毎月の繰り返し：新商品が入るたびに既存の陳列が崩れ、同じ長い作業をやり直す必要があった。
- 人為的なミス：画面で発注数は確認できるが、手作業のため、よく出る商品をうっかり目線より下に置いてしまい、販売機会を逃すことがあった。
- 新人の習得コスト：操作方法と陳列ルールを覚えるまでに時間がかかった。
アプローチ
まず現場の暗黙ルールを言語化し、そのうえで「人が判断する部分」と「ツールに任せる部分」を分けました。
- 現場ルールの言語化：配置図のCSV（品番・座標）を分析し、陳列ルールを整理した。
- サイズ（品番の接頭辞）が同じ商品同士でしか入れ替えない
- 大サイズは最下段に固定
- 同じシリーズはまとめて配置
- シリーズ内では、よく出る商品ほど上段（目線の高さ）へ
- 指標の代替：売上データの代わりに、配置図画面に表示される補充発注数を売れ行きの指標として並べ替えに使った。
- スコープの絞り込み：当初はAIで配置案を自動生成する構想だったが、現場で最も時間がかかっているのは「並べ替えの手作業」だと判断し、まずそこに集中した。
- 自動化の範囲を決定：新商品をどこに置くかは人がドラッグで判断し、ツールはその後のシリーズ整理と並べ替えを担当する。デザイナーごとの細かいシリーズは目で見ないと判別できないため、全自動にはしなかった。
- 既存システムを改修しない実装：ブラウザ上で動くブックマークレットとして作り、社内システムの開発を待たずに使える形にした。
- 定着支援：同僚も使えるよう、日本語の操作マニュアルを作成した。
成果
1ラック（約140SKU）の整理作業が1.5〜2時間から30分以内に短縮され、作業時間を約7〜8割削減しました。複数商品をまとめて動かせるうえ、シリーズ単位や発注数の順位でワンクリックで並べ替えられるためです。
■ 1ラックの整理時間
導入前：1.5〜2時間 → 導入後：20〜30分（約7〜8割削減）
■ 利用範囲
担当者1名で運用中（全店舗への展開を提案中）
■ 陳列の品質
導入前：手作業でミスが起きやすい
導入後：明文化したルールどおりに自動で並ぶ
現在は本人が業務で利用しています。全店舗への導入を上司に提案する段階にあり、展開に向けた日本語の操作マニュアルも整備済みです。
工夫した点・学び
ツールそのものより、業務の整理と現場に定着させる設計に時間をかけました。
- 技術より先に業務ルールを整理：コードを書く前に陳列ルールを明文化したことで、ツールの仕様がぶれなかった。
- 自動化しすぎない：人が判断すべき部分を残し、現場が納得して使える形にした。
- 導入のハードルを下げる：既存システムの改修やセキュリティ審査を待たずに試せる方法を選んだ。
- 小さく始める：理想の「AIによる自動提案」から、確実に効果が出る範囲に絞ってMVPを完成させた。
この経験は、顧客の業務フローを整理し、運用設計から定着支援まで進めるDX導入の仕事にそのまま活かせると考えています。
