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자동화 / 이커머스Beta

KANRI — 재고 자동화 도구

KANRI — Multi-channel Inventory Sync Engine

여러 이커머스 스토어의 재고를 통합 관리하고 재주문을 자동화하는 클라우드 도구입니다.

2026 3개월 2026-03
#Event Sourcing#CQRS#Idempotency#Workflow#Forecasting#Multi-channel

라이브 데모

실제 애플리케이션 화면 미리보기

DEMO
app.kanri.jp/dashboard
총 SKU 수
248+12
오늘 출하
67건+23%
재고 알림
3건+1
재고 회전율
4.2+0.3

재고 수준

최대 재고 비율 (%)
말차 파우더
85%
현미차 TB
18%
호지차 라떼
0%
센차 특상
62%
말차 아이스
7%
와코차 TB
45%
교쿠로
4%
말차 초코
78%

알림

품절

호지차 라떼 베이스 500ml

12분 전
재고 부족

교쿠로 최고급 100g

1시간 전
재고 부족

말차 아이스크림 6개입

3시간 전

상품 재고 목록

상품명SKU재고 수상태EC 연동
유기농 말차 파우더 100gMTP-001342재고 있음
Amazon라쿠텐Shopify
현미차 티백 50PGCT-01218재고 부족
Amazon라쿠텐Shopify
호지차 라떼 베이스 500mlHJL-0330품절
Amazon라쿠텐Shopify
센차 특상 200gSNT-005156재고 있음
Amazon라쿠텐Shopify
말차 아이스크림 6개입MIC-0217재고 부족
Amazon라쿠텐Shopify
와코차 티백 30PWKT-00889재고 있음
Amazon라쿠텐Shopify
교쿠로 최고급 100gGYR-0024재고 부족
Amazon라쿠텐Shopify
말차 초콜릿 12매입MCH-044203재고 있음
Amazon라쿠텐Shopify

과제

Amazon, Rakuten, Shopify에 걸친 수동 재고 관리로 인해 월 ¥5M의 품절 손실과 40%의 창고 과잉 재고가 발생하였습니다.

솔루션

AI 수요 예측, 자동 재주문, 재고 부족 알림, 회전율 분석 기능을 갖춘 통합 재고 API 레이어를 제공합니다.

성과

  • 품절률 92% 감소
  • 과잉 재고 35% 감소
  • 월간 운영 시간 120시간 → 8시간
  • 월 ¥4.5M 매출 손실 회복
Key Metrics

Measured Impact

同期ラグ中央値

12s

売り越し削減 (sim)

99.4%

新規チャネル追加

4h

-94%

監査可能性

100%

Features

What it does

整合性

イベントソーシング

全在庫変更をappend-onlyで記録し、任意時点の状態を再構築可能。

冪等キー

全ての書き込みに冪等キーを付与し、重複処理を防止。

チャネル運用

共通アダプタ

Shopify / 楽天 / Amazon を統一インターフェースで扱い、新規追加も容易。

適応型レート制御

各チャネルの429/503を観測し、トークンバケットの容量を動的調整。

分析

需要予測

DuckDB上で動くExponential Smoothingで商品別需要を予測。

在庫回転率

SKU別回転率と死蔵在庫を可視化。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

Layer

API

Bunランタイム上の軽量APIサーバ。OpenAPIスキーマから型を自動生成。

HonoBunOpenAPI
L2

Layer

Workflow

チャネル同期は長期実行ワークフローとしてモデル化し、障害時の補償処理を明示。

TemporalRetry PolicySaga
L3

Layer

Event Store

在庫変更イベントをappend-onlyテーブルに記録し、Outboxから各アダプタへ配信。

PostgreSQL (append-only)Outbox Pattern
L4

Layer

Analytics

売上履歴をParquetで蓄積し、DuckDBで需要予測・在庫回転率分析を実行。

DuckDBParquetdbt
L5

Layer

Observability

各ワークフロー実行にtrace-idを付与し、SLO違反をアラート化。

OpenTelemetrySentryGrafana
Development Process

How we built it

01

Discovery

想定ショップの出荷頻度・チャネル構成・既存運用を抽象化した要件を作成。

Deliverables

  • 業務ユースケース集
  • 非機能要件
02

整合性戦略の設計

CRDT / 楽観ロック / イベントソーシングを比較検討し、ADRに決定理由を記録。

Deliverables

  • ADR (整合性モデル)
  • 失敗シナリオ集
03

共通アダプタ設計

チャネルごとのエラーセマンティクスを統一するアダプタインターフェースを設計。

Deliverables

  • アダプタSPEC
  • モックサーバ
04

Implementation

Temporalワークフローとアダプタを並行開発し、統合テストでつなぎ込み。

Deliverables

  • Temporal workflows
  • Adapterパッケージ
05

Chaos Testing

Temporalのリプレイテストとレート制限ファズテストで障害耐性を検証。

Deliverables

  • Chaosテストレポート
06

Soft Launch

自社試験ショップでシャドウトラフィックを処理し、差分を可視化。

Deliverables

  • シャドウ運用ダッシュボード
07

Iteration

アダプタ別のエラー分布に応じてリトライポリシを継続調整。

Deliverables

  • ポリシ更新PR
Roadmap

Delivery Timeline

  • P0Done2026-03-04

    イベントストア設計

    append-onlyストアと楽観ロック付きスナップショットで整合性を担保する設計を確定。

  • P1Done2026-03-20

    Shopify / 楽天アダプタ

    共通アダプタインターフェースを定義し、Shopifyと楽天の実装を完了。

  • P2In Progress2026-04-12

    Amazon SP-API 対応

    SP-APIのレート制限と非同期レポートAPIに対応したアダプタを開発中。

  • P3Planned2026-05

    需要予測とアラート

    DuckDB上の時系列予測と低在庫アラートを統合予定。

  • P4Planned2026-06

    自社EC運用への投入

    KGA ITが運営する試験的ショップで実データ運用を開始予定。

Team

Who built it

2engineers

Roles

  • バックエンドエンジニア
  • データエンジニア
기술 스택

Tools & Platforms

Frontend

TypeScript

Backend

Shopify API楽天RMS APIAmazon SP-API

Data

PostgreSQLRedis

Infrastructure

SentryGrafanaTerraform

Other

BunHonoDuckDBTemporal
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