卸売向けROIスカウター（Wholesale ROI Scouter）

Web
卸売向けROIスカウター（Wholesale ROI Scouter）

卸売向けROIスカウター（Wholesale ROI Scouter）

READMEに基づくと、Wholesale ROI ScouterはAmazon FBAの卸売セラー向けに設計された高性能な分析ツールです。仕入先のCSVとKeepaのデータを高速にマージして、利益性・ROI・手数料を算出し、AIを用いてブランドの販売制限を検出します。大規模CSV処理と自動マッピング、迅速なスクリーニングが特徴です。（約300字）

https://github.com/johnwesleyquintero/Wholesale-ROI-Scouter

概要

Wholesale ROI Scouterは、Amazon FBA卸売セラーが仕入候補を短時間で評価できるように設計されたツールです。仕入先CSV（コスト、SKU 等）とKeepaのエクスポート（ASIN、Buy Box、販売ランクなど）を自動的にマージ・マッチングし、純利益、ROI%、およびReferral/FBA手数料の合計を算出します。さらにAIを利用してブランドやASINごとの販売制限リスクを推定し、スクリーニングを高速化します。フロントエンドはTypeScriptで構築され、使いやすさと性能を両立させる設計が見られます。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 14
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • サプライヤーCSVとKeepaデータのスマートマージ（自動マッピング）
  • 純利益、ROI％、Referral + FBA手数料の自動計算
  • AIによるブランド制限や販売可否の推定支援
  • 大量データの高速処理を想定したワークフロー設計

技術的なポイント

README とファイル構成から読み取れる技術的な注目点を整理します。まず言語はTypeScriptで、型安全性を保ちながらフロントエンドロジックを実装している点が重要です。ファイル名に App.tsx があることから、React（またはReact系フレームワーク）でUIを構築していると推察されます。CSVマージ機能は「Smart CSV Merging」と明記されており、列名の自動マッピングやスキーマ推定、曖昧一致（fuzzy matching）などのロジックを含む可能性が高いです。Keepaデータとの連携ではASINやBuy Box価格、販売ランクといった時系列/属性データをCSVから取り込み、SKUやコスト情報とジョインして単品ごとの利益計算に利用します。

利益計算部分は、Referral手数料やFBA手数料を踏まえた総手数料算出、純利益（売価 − コスト − 手数料）、およびROI率（純利益 ÷ コスト）を算出するビジネスロジックを実装している想定です。これらの計算はバッチ処理やストリーム処理で高速に処理できる設計が求められるため、Web Workerや非同期処理、分割処理（チャンク処理）を用いることが適しており、READMEが「high-performance」と謳う理由の一端と考えられます。

AIを用いたブランド制限の検出は、製品説明やブランドポリシー、過去の販売制限データをもとに自然言語処理や分類モデルを使って制限リスクを推定する流れが一般的です。実装としては外部のLLM（例: OpenAI）をプロンプトベースで利用するか、ローカルルール+軽量モデルで判定するハイブリッド方式が想定されます。UI面ではコンポーネント化（components ディレクトリ）により、CSVアップロード、マッピング確認、解析結果のテーブル表示やフィルタリングといった機能を分離して扱いやすくしているでしょう。全体として、TypeScriptの型定義、Reactコンポーネント、CSVパーサー、非同期処理、そしてAI外部API連携が主要技術スタックの中心と考えられます。（約700〜900字相当）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • App.tsx: file — エントリーポイント兼ルートコンポーネント（UIとワークフローを統括）
  • README.md: file — 機能説明と使用方法を記載
  • components: dir — CSVアップロード、マッピングエディタ、結果表示などのUI部品群
  • constants.ts: file — 手数料係数やUI定数、マッピング定義などを格納
  • package.json: file — 依存関係とスクリプト（推定）
  • tsconfig.json: file — TypeScriptコンパイル設定（推定）
  • utils.ts / helpers.ts: file（存在推定） — CSVパース、マージロジック、計算関数を収める可能性
  • assets/: dir（存在推定） — アイコンやスタイル、画像を格納
  • types.d.ts / types.ts: file（存在推定） — ASIN・SKU・解析結果などの型定義
  • LICENSE: file（存在推定） — ライセンス情報
  • その他設定ファイルやCI設定ファイルなど（合計14ファイル構成）

プロジェクトはフロントエンド中心で、CSVの受け取り→自動マッチング→利益計算→AI判定→結果出力という一連のパイプラインを、コンポーネント単位で分割して実装していると見られます。constants.ts に定義される値で手数料率や閾値を管理し、解析ロジックの分岐やUI表示に反映する設計が想定されます。軽量で反応の良いUXを得るために、ファイル読み込み時のチャンク処理、非同期的な計算、結果の逐次レンダリング（部分表示）などの工夫が取り入れられていると推測されます。

…他 9 ファイル

まとめ

Amazon FBA卸売の候補選定を高速化する実用的なTypeScriptベースの分析ツールです。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Wholesale ROI Scouter 📦

A high-performance analysis tool for Amazon FBA Wholesale sellers. This application rapidly merges supplier price lists with Keepa product data to calculate profitability, ROI, and identify brand restrictions using AI.

🚀 Features

  • Smart CSV Merging: Automatically maps and joins Supplier CSVs (Cost, SKU) with Keepa Data Exports (ASIN, Buy Box, Sales Rank).
  • Profitability Analysis:
    • Calculates Net Profit, ROI %, and Total Fees (Referral + FBA).
    • Ha…