はじめに

飲食店・サロン・小売店のオーナー向けに、商品別粗利分析で「売れているのに利益が残らない」を見つけ、継続・値上げ・販促・停止を判断する手順を解説します。AIに詳しくなくても、POSの売上データと原価表があれば今日から始められます。

月全体の売上だけでは、よく売れる低粗利商品と、販売数は少なくても利益を支える高粗利商品が混ざり、「人気だから残す」という感覚的な判断になりがちです。

AIが役立つのは、計算と整理のたたき台です。ただし、元データの欠損、税込・税抜の混在、商品名の表記ゆれがあれば、整った表でも結論はずれます。AIに任せる部分と、人が照合する部分を分けましょう。

※以下の金額・件数・確認基準は、実務を説明するための試算・提案です（出典：筆者作成）。自店の会計方針や契約条件に合わせて調整してください。

商品別粗利分析は「売上・原価・粗利」を同じ単位にそろえる

最初に用意するのは、SquareやAirレジなどのPOSから出した商品別売上データと、仕入表・レシピ表・施術材料表です。Google スプレッドシートやMicrosoft Excelに、最低限「商品名・販売数・税抜売上・1個当たり原価」を並べます。

粗利の基本式は、次のとおりです。

• 商品別粗利＝税抜売上－商品原価
• 粗利率＝商品別粗利÷税抜売上
• 1個当たり粗利＝税抜売価－1個当たり原価

たとえば、税抜売価1,200円、原価500円の商品を40個販売した場合、売上は48,000円、粗利は28,000円、粗利率は約58.3％です。一方、税抜売価800円、原価240円の商品を60個販売すると、売上は同じ48,000円でも、粗利は33,600円、粗利率は70％になります。同じ売上でも、利益への貢献は同じではありません。

「原価の範囲」も統一します。飲食店なら食材と包材、物販なら仕入など、自店のルールを決めます。決済手数料、人件費、家賃は粗利と混ぜず、補助項目にすると比較軸がぶれません。

AIに集計させる前に、元データのズレをつぶす

AIへ渡す前に、次の確認表を使います。

| 確認項目 | よくあるズレ | 人が確認すること |
|---|---|---|
| 期間 | 月途中のデータが混ざる | 開始日と終了日をPOS画面と照合 |
| 税区分 | 税込と税抜が混在 | 比較する列を税抜に統一 |
| 商品名 | 表記違いで別商品になる | 同一商品の名称を統合 |
| 原価 | 値上がり前の単価のまま | 対象期間の仕入明細を確認 |
| 返品・値引き | 通常売上として集計 | 返品、クーポン、サービス分を分ける |

整えた表は、ChatGPTやGeminiにそのまま結論を求めるのではなく、計算条件を指定して渡します。