AutoBid AI

ダッシュボード

2026年3月30日(月) 最終更新: 08:30

総在庫台数
48
+3 先週比
在庫金額
2,400万円
+60万 先週比
平均在庫日数
42
-2日 先週比
在庫回転率
8.7回/年
+0.3 先月比

今週のオークション

USS東京
3/31(火)10:00〜
出品 1,240台
TAA関東
4/1(水)09:30〜
出品 890台
HAA神戸
4/2(木)10:00〜
出品 760台
JU埼玉
4/3(金)09:00〜
出品 420台

AI推奨アラート

今週のおすすめ車両
AIが選定した高利益候補 12台 を出品リストでチェック
在庫補充推奨
SUV・軽自動車カテゴリが目標在庫を下回っています
相場チャンス
フィット 2021年式の相場が先週比▲5万円。仕入れ好機

先週の仕入れ成績

落札率68%
平均粗利率18.5%
AI推奨一致率82%
高値掴み 1件: ノート 2020年式(予算超過 +8万円)

KPIトレンド(6ヶ月推移)

仕入れ方針 - AI Strategy

AIが在庫状況・市場動向・季節需要から最適な仕入れ方針を提案

在庫ギャップ分析

4月 需要予測

AI推奨仕入れ方針

優先 SUV

3台仕入れ推奨。在庫6台→目標10台。春の行楽シーズンで需要増。ヴェゼル・CX-30・ロッキーを狙い目。

予算目安: 60〜120万円/台
優先 軽自動車

4台仕入れ推奨。在庫5台→目標10台。新生活需要が4月ピーク。ワゴンR・ミラ・アルトが高回転。

予算目安: 15〜45万円/台
通常 コンパクト

1台仕入れ推奨。在庫は適正水準。フィット・ノートの高評価点車両のみ選択的に。

予算目安: 30〜65万円/台
維持 ミニバン

在庫適正。次回仕入れは来週以降で可。フリード・シエンタの2019年式以降を待機。

予算目安: 50〜100万円/台
見送り セダン

在庫過多。仕入れ見送り推奨。在庫8台に対し目標5台。カローラアクシオの1台を早期販売推進。

在庫回転率低下中: 62日

市場トレンド速報

フィット 相場下落中
先週比 ▲3万円(平均落札 48万円)

モデルチェンジ前の在庫放出で相場軟化。2020-2021年式HOME/Lグレードが狙い目。仕入れチャンス。

ワゴンR 相場上昇中
先週比 +2万円(平均落札 32万円)

新生活需要で相場上昇。4月第2週まで高値推移の見込み。急ぎでなければ見送り推奨。

ヴェゼル 相場安定〜やや下落
先週比 ▲2万円(平均落札 78万円)

安定した需要あり。ハイブリッドXの評価3.5以上が好採算。仕入れ可。

シエンタ 横ばい
先週比 ±0万円(平均落札 65万円)

ファミリー層に安定した人気。2019年式以降のハイブリッドが好採算。仕入れ可だが在庫水準を確認。

出品リスト / AI推奨一覧

今週のオークション出品車両 50台

表示:
表示: 50
車種名 年式 走行距離 評価点 予想落札 AIスコア バッジ

ホンダ フィット HOME 2021年式

USS東京 出品番号: T-24831

車両画像(オークション会場提供)

車両基本情報

車名
ホンダ フィット
グレード
HOME
年式
2021年
走行距離
45,000km
外装色
ルナシルバー
評価点
4.0
車検
2026年9月
修復歴
なし

AIリスク判定

修復歴なし
走行距離 年式相応
評価点 4.0以上
塩害エリア出品(確認推奨)
車検残あり(6ヶ月以上)
人気色・グレード
総合リスク: — 仕入れ推奨

価格分析

小売想定価格
75万円
推奨入札額
48万円

利益シミュレーション

入札額 48万円
35万円65万円
販売想定価格75万円
仕入れ額(入札額)48万円
整備費5万円
陸送費2万円
その他経費3万円
粗利 17万円
粗利率 22.7%

類似車両の過去実績

車両 仕入れ 販売 粗利 在庫日数
フィット HOME 2021 白 45万 72万 17万 25日
フィット BASIC 2020 銀 38万 62万 15万 30日
フィット L 2021 黒 42万 68万 16万 28日

入札管理

今週の入札状況と予算管理

今週の仕入れ予算

予算: 200万円 使用済: 128万円 残り: 72万円
0万円 64% 消化 200万円
車両名 会場 入札額 ステータス

AI戦略提案

追加仕入れ余力

残り予算72万円でコンパクトSUV1台追加仕入れ可能。候補: ヴェゼル 2019年式 Xグレード(予想落札 62万円)

注意

ノート 2020年式の入札額がAI推奨を+8万円超過。粗利率10%に低下リスク。

好実績

ワゴンR 2020年式をAI推奨額で落札。想定粗利25%の優良仕入れ。

今週サマリー

入札件数8件
落札4件
流札2件
入札中2件
落札率67%

実績分析

2026年3月度 仕入れ・販売実績

仕入れ総額
720万円
18台仕入れ
販売総額
1,020万円
15台販売
粗利
300万円
+25万 前月比
粗利率
20.9%
+1.2pt 前月比

AI推奨 vs 手動選定 利益率比較

カテゴリ別 平均在庫日数

AI導入 Before / After 比較

KPI 導入前(10-12月平均) 導入後(1-3月平均) 改善幅
平均粗利率 15.2% 20.1% +4.9pt
落札率 52% 68% +16pt
平均在庫日数 58日 42日 -16日
在庫回転率 6.3回/年 8.7回/年 +2.4回
高値掴み発生率 12% 4% -8pt
月間粗利額 180万円 300万円 +120万円

業務フロー ASIS / TOBE

AIが「デジタルな仕入れ担当」として業務に参加し、人は意思決定と例外処理に集中できる環境を実現します。

現状(ASIS)
市場調査
担当者がGoo-net・カーセンサーを手動で巡回し、車種ごとの小売相場を1件ずつ確認
出品リスト確認
週2,000〜10,000台の出品リストを各AA会場ごとに目視でスクリーニング(5〜10時間/週)
条件フィルタリング
検査表の画像を1台ずつ目視確認し、年式・走行距離・評価点・修復歴で手動選別
価格算出
過去落札相場を手動検索し、電卓で仕入れ上限価格を計算。担当者の経験に依存
入札判断
全件を人が確認・判断・実行。複数会場の同時開催で判断が追いつかない
在庫管理
在庫構成の偏りに気づきにくく、仕入れ方針が属人的。担当者退職で仕入れ力が激減
週15〜27時間 / 担当者の労働時間の40〜70%を占有
目指す姿(TOBE)
市場調査
AIが複数サイトの相場データを自動収集・分析。人はトレンド変化の確認と戦略判断のみ
出品リスト確認
AIが全会場を横断スキャンし、数千台→推奨30台に自動絞込。人は推奨リストの確認のみ
条件フィルタリング
AIが検査表画像の傷・凹みを自動検出し、リスク判定スコアを即時付与。人は例外処理のみ
価格算出
相場×整備費×陸送費×需要予測を統合し、推奨入札額・利益シミュレーションを自動生成
入札判断
AIが定型判断を自律実行。高額・例外案件のみ人が介入(Human-in-the-Loop)
在庫管理
AIが在庫ギャップ×季節需要を分析し、最適な仕入れ方針を自動提案。新人でも即戦力化
週3〜5時間 / 担当者は判断業務に集中(75%削減)

従来のツール(相場検索・リモート入札システム)は「人が指示して動く」。

AutoBid AI は「自ら分析し、最適な仕入れ候補と入札価格を自律提案する」点が根本的に異なります。

作業時間
75%削減
週20h → 5h
高値掴み
50%削減
月4件 → 2件
機会損失
66%改善
月3台見逃し → 1台
年間効果
480万円
月40万円の利益改善