プロジェクトの背景と目的
現在のEC運営においては、各モールの管理画面が分断されており、真の「全社横断的な在庫・売上状況」の把握に多大なコストがかかっています。本プロジェクトは、これらの分断されたデータをAPI連携によって集約し、AI（人工知能）の力で「次に打つべき一手」を科学的に導き出すことを目的としています。
技術的なアプローチ
1. 複数モールのAPI統合
Amazon SP-APIや楽天RMS API等を用いて、注文・在庫・価格データを自動収集。異なるデータ形式を統一フォーマットへ正規化します。
2. BigQueryによるDWH構築
テラバイト級のデータも高速に処理できるBigQueryを活用。過去数年分の販売データと天候・トレンド情報を掛け合わせた分析基盤を構築します。
3. AIによる戦略シミュレーション
Gemini等のLLMや機械学習モデルを連携。セール時の最適な値引き率や、在庫切れを防ぐための適正発注時期をAIが自動提案します。
💡 開発上のチャレンジ：セキュリティと保守性
各モールのAPI利用には厳格なPII（個人識別情報）の保護基準が求められます。本構想では、データの暗号化、IP制限、IAMによる権限管理を徹底し、エンタープライズレベルのセキュリティ要件を満たす設計を想定しています。また、頻繁なAPI仕様変更に柔軟に対応するため、マイクロサービス化による疎結合なシステム構成を目指します。