受注とフルフィルメント
店舗受注、プラットフォーム受注、返品、仕入返品が同じワークスペースに集まります。店舗・受注状況・仕入状況で絞り込み、金額、SKU、追跡番号、受注日時を一行で確認できます。

出品項目、価格審査、出荷の考え方をプラットフォームごとにモデル化しているため、複数の管理画面を行き来する必要がありません。
業務フロー
独立した四つのツールではありません。各工程の結果が、そのまま次の工程の入力になります。
Amazon から取得した商品はリサーチライブラリへ。AI 加工で出品画像を作り、ブラックリストが危険な商品を手前で止めます。
プラットフォーム別に出品待ちを整理。一括価格変更、在庫変更、出品キューがバックグラウンドで走り、審査結果は同じ画面に戻ります。
店舗受注とプラットフォーム受注を一つのワークスペースに集約し、仕入状況、追跡番号、返品、返金を受注に紐づけます。
受注精算と仕入照合表を期間ごとに生成。承認者、承認時刻、金額差異まで記録し、書き出して突合できます。
実際の役割分担に沿った構成です。運用は出品と受注、仕入は供給と照合、経理は精算、リスク担当は侵害を見ます。
店舗受注、プラットフォーム受注、返品、仕入返品が同じワークスペースに集まります。店舗・受注状況・仕入状況で絞り込み、金額、SKU、追跡番号、受注日時を一行で確認できます。

倉庫の仕入確認、サプライヤー見積、仕入返品、照合表が一本の線でつながります。照合表ごとに請求額、実精算額、承認者、承認時刻を記録します。
出品待ち、審査中、公開済み、却下をタブで分けて管理し、一括価格変更と出品キューを並行して実行します。

TRO 検出が公開中商品をバッチで巡回。タイトルリスク、画像リスク、一致キーワードからリスクスコアを算出し、その場で取り下げできます。

AI 加工はクレジット課金、リスクエンジンが露出を指摘し、ASIN 監視と定期巡回が裏で動き続けます。
リサーチライブラリは取得環境、取得元店舗、カテゴリ、評価、レビュー数、取得価格、値付け後価格を一つの表にまとめます。店舗へ送る前に判断できます。
クライアントで取得した商品は組織のライブラリに入り、プラットフォーム別・店舗別に確認できます。
AI 加工が白背景画像とセット画像を生成します。クレジット課金で、生成枚数は設定で調整できます。
選択した商品をまとめて対象店舗の出品待ちへ送ります。サイズやカテゴリ情報も引き継ぎます。

セキュリティとガバナンス
データはクエリ層で組織ごとに分離され、ユーザー識別はリクエスト本文ではなく署名済みトークンから取得し、重要な操作はすべて記録されます。

多くのチームは数週間で最初のプラットフォームを立ち上げ、その後は一つずつ追加していきます。
プラットフォームのアカウントを認可し、既存の商品と受注を取り込みます。
既存の分担に合わせてロール、承認ステップ、価格ルール、ブラックリストを設定します。
まず一つのプラットフォームで稼働させ、出品、受注、照合を通しで確認します。
残りのプラットフォームと店舗を追加し、必要に応じて巡回や監視の機能を有効化します。
利用プラットフォーム、店舗数、詰まっている工程を教えてください。該当する機能に絞ってご説明します。