食品スーパーが惣菜・日配品の時間帯ごとの売れ方から、Python で見切り（値引き）の時刻と率の案を作り、売れ残りの廃棄と値引きの損を比べる

処理の起点を決める

毎月1日の定時実行を起点にします。 前月までの記録で学ばせ直し、180件の案をまとめて作ります。案は月の5営業日目までに担当者の手元にそろえ、20日までに翌月の表を店舗に配ります。 表を変えるときは、責任者が値引きのシールの準備と、パートの従業員への伝え方を考える時間が要るからです。

学ばせる記録は直近18か月です。 1年より長くとるのは、夏の弁当と冬の煮物のように、品目群の売れ方の季節の違いを含めるためです。前のモデルより当たっているかを確かめてから入れ替えます。

新しい店舗を開いたときや、売場の配置を大きく変えたときは、その店舗の記録が3か月たまるまで案を出しません。 案の代わりに、同じ規模の店舗の表をそのまま使うと一覧に書きます。

入力データを集める

質を決めるのは、値引きのシールのバーコードです。 シールに率が入っていれば、どの商品がいつ何割引で売れたかが POS に残ります。手書きの値引きや、レジで手打ちする値引きは、率が残らないことがあります。書き始める前に、各店の値引きの何割がシールで記録されているかを数えてください。

原価は、商品のコードごとに持ちます。 廃棄の損は原価で、値引きの損は売価との差で出るので、同じ物差しにそろえるには、商品ごとの原価が要ります。 原価が無い商品は、品目群の平均の原価率で代えます。

データの取得方法を決める

POS、製造の記録、廃棄の記録から、前月までを書き出します。書き出しの列の名前と数は、毎月の処理の最初に決めたとおりかを照らし、違えばそこで止めます。

その時点の残りの数は、製造数から販売数を引いて作ります。 製造は1日に何回かに分かれるので、出した時刻の15分から製造数を足し、販売のたびに引きます。 閉店の時刻の残りの数と、廃棄の記録の廃棄数を照らし、大きく違う日は記録の欠けとして学ばせる記録から外します。 違いは、製造の記録の漏れか、従業員の買い取りか、廃棄の記録の漏れです。

AIへ渡す前に整形する

1. 15分にまとめる … 店舗 × 品目群 × 日 × 15分ごとに、販売数を合計します。品目群の中の商品は、売価が近いものだけを束ねます
2. 残りの数と残りの割合を作る … 15分の始まりの時点の残りの数と、その日の製造数に対する割合を作ります
3. 効いていた値引きの率を作る … その15分に売れた商品のシールの率を、販売数で重みを付けて平均します。値引きしていない15分は0です
4. 売り切れた後を外す … 残りの数が0になった15分より後は、学ばせる記録から外します
5. 閉店までの時間を作る … 閉店の時刻までの分を列にします。店舗ごとに閉店の時刻が違うので、時刻そのものより閉店までの時間のほうが効きます
6. 記録の欠けた日を外す … 閉店時の残りと廃棄数が大きく違う日、POS が止まった日を外します

学ばせる記録の1行は、次のような形にします。1行が「ある店舗の、ある品目群の、ある日の15分」です。

{
  "store_id": "S07",
  "item_group": "bento",
  "date": "2026-09-18",
  "slot": "17:15",
  "weekday": "fri",
  "holiday_flag": "none",
  "rain_class": "light",
  "temp_c": 24.5,
  "minutes_to_close": 225,
  "produced_today": 120,
  "remaining_at_start": 46,
  "remaining_ratio": 0.38,
  "discount_rate": 0.2,
  "minutes_since_discount": 15,
  "sold": 9
}

sold は学ばせるときの答えです。 remaining_ratio が、この構成でいちばん大事な列です。責任者が「残りが多いから早めに値引きした」日を、残りの割合で見分けられるようにするためです。この列が無いと、値引きの率の列が「残りが多い日」の印として学ばれます。

4番目を省くと、夕方の売れ方を低く見ます。 人気の弁当ほど早く売り切れ、売り切れた後の15分は0が並びます。それを学ばせると、値引きしなくても売れるはずの時間帯に、売れないと見込みます。

AIに処理させる

させるのは、店舗 × 品目群 × 15分ごとの販売数を、値引きの率と残りの割合から見込むことだけです。 見切りの組み合わせのなぞり方、損の計算、案の選び方は、見込みを受け取った後の Python の側で決まった規則で行います。

値引きの率の列に monotonic_cst で 1 を付けます。 他の列が同じなら、率が深いほど売れ方が上がる向きです。公式の説明では、カテゴリの列には単調の制約を付けられないとされているので、値引きの率は数値の列のまま渡します。 また、制約は効き方を限られた形でしか縛らないとされています。率と時刻の組み合わせのすべてで向きがそろうことまでは保証されないので、試算の後で確かめます（例外処理の表の5行目）。

見切りの組み合わせのなぞり方は、決まった手順で行います。

組み合わせ = 1回目の時刻（16:00〜19:00、30分おき）× 1回目の率（1割・2割・3割）
             × 2回目の時刻（1回目の2時間後〜閉店の1時間前）× 2回目の率（3割・半額）
各組み合わせについて、ある日の製造数から始めて15分ずつ:
    その15分の率 = 組み合わせで決まる率
    見込みの販売数 = min(モデルの見込み, 残りの数)
    残りの数 ← 残りの数 − 見込みの販売数
閉店時の残りの数 = 廃棄の見込み
値引きの損 = Σ（見込みの販売数 × 売価 × 率）
廃棄の損   = 閉店時の残りの数 × 原価
粗利       = Σ（見込みの販売数 × 売価 ×（1 − 率））− 製造数 × 原価

これを、前月の同じ曜日の区分の日ごとに行い、平均します。 平日・土曜・日祝の区分ごとに、粗利の平均が最も大きい組み合わせを案にします。同じ区分でも、雨の日と晴れの日で案が違えば、両方を出します。

1行目が大事です。 損の計算を見ると、製造数を減らせば廃棄の損も値引きの損も減る、という結論にすぐ行きます。しかし製造数を減らせば、夕方に棚が空く時間が増えます。 棚が空いていた時間の客の取りこぼしは記録に出ないので、この構成では比べられません。製造数は別に決めてください。

当たり方は、学ばせる期間の後の期間で見ます。 TimeSeriesSplit で分けます。公式の説明では、時刻の順に並んだ記録で、前の期間で学ばせて後の期間で確かめる分け方とされています。品目群ごとの1日の販売数の合計と、閉店時の残りの数の見込みの誤差を毎月の一覧に出します。

指示内容を固定する

この構成は生成AIを使わないため、プロンプトはありません。 代わりに、学ばせ方・組み合わせの範囲・損の計算・案の選び方を、ひとつの設定ファイルにまとめます。

【見込む先】
sold: 店舗 × 品目群 × 日 × 15分の販売数（売り切れた後の15分は除く）
学習期間: 前月までの18か月（全12店舗・15品目群をまとめて1つのモデル）
検証: TimeSeriesSplit（日付の単位で4つに分ける）

【モデル】
HistGradientBoostingRegressor(loss="poisson", categorical_features="from_dtype")
monotonic_cst: {"discount_rate": 1}
入れ替えの条件: 検証の期間で、閉店時の残りの数の見込みの誤差が前のモデルより小さいこと

【組み合わせの範囲】
1回目: 16:00〜19:00（30分おき）× 0.1 / 0.2 / 0.3
2回目: 1回目の2時間後〜閉店の1時間前（30分おき）× 0.3 / 0.5
値引きしない品目: 担当者が一覧で指定（案を出さない）

【損の計算】
値引きの損: 売価 × 率 × 販売数
廃棄の損: 原価 × 閉店時の残り（＋廃棄の処理の単価 × 重さ。設定する場合）
比べる物差し: 粗利（売上 − 製造数 × 原価）

【案の選び方】
曜日の区分（平日・土曜・日祝）ごとに、前月の日ごとの粗利の平均が最大の組み合わせ
いまの表との粗利の差が、1日あたり品目群の売上の1％未満なら「据え置き」とする
雨の日と晴れの日で組み合わせが違えば、両方を出す

【一覧に載せる内容】
- いまの表と案の、1日あたりの値引きの損・廃棄の損・粗利の見込み
- 案の組み合わせと、2番目・3番目に粗利の大きい組み合わせ
- 店舗の責任者が表より早めた日の割合（前月）

「差が小さければ据え置き」を入れるのが大事です。 粗利の差がわずかな案を毎月採ると、表が毎月少しずつ変わり、店舗の責任者とパートの従業員が覚えられません。 表が変わるのは、はっきり得になるときだけにします。

「2番目・3番目」も出すのは、担当者が選べるようにするためです。 1番目の案が「16時に3割」のような、店舗の客層から見て早すぎる値引きのことがあります。粗利がほとんど同じで、より遅い組み合わせがあれば、そちらを選べます。

出力形式を固定する

案は店舗ごとの表で出し、同じ内容を JSON でも残します。 表は担当者と店舗の責任者が読むため、JSON は翌月以降の突き合わせのためです。

{
  "run_at": "2026-10-01T06:00:00+09:00",
  "store_id": "S07",
  "item_group": "bento",
  "target_month": "2026-11",
  "day_type": "weekday",
  "weather": "any | rain | dry",
  "current_rule": { "first": ["17:00", 0.2], "second": ["19:30", 0.5] },
  "proposed_rule": { "first": ["17:30", 0.2], "second": ["19:30", 0.5] },
  "alternatives": [ { "first": ["", 0.0], "second": ["", 0.0], "gross_profit": 0 } ],
  "per_day_estimate": {
    "current":  { "discount_loss": 0, "waste_loss": 0, "gross_profit": 0 },
    "proposed": { "discount_loss": 0, "waste_loss": 0, "gross_profit": 0 }
  },
  "early_markdown_share": 0.0,
  "status": "propose | keep | insufficient_data",
  "model_version": "",
  "decided_rule": null,
  "decided_by": "",
  "reason": ""
}

1つ目の理由は、いまの表と案の損を同じ形で並べられることです。 値引きの損と廃棄の損と粗利が並べば、「値引きの損が増えて廃棄の損がそれ以上に減る」という案の中身が読めます。

2つ目は、early_markdown_share で責任者の調整が見えることです。 表より早めた日が多い店舗は、表がその店舗の売れ方に合っていないおそれがあります。案の確かめで、まず見る列です。

3つ目は、decided_rule と reason で、案と決定の違いが残ることです。 翌月が過ぎた後、案どおりにしていたらどうだったか、決めた表でどうだったかを比べられます。

システムへ連携する

POS の売価の設定へは書き込みません。 値引きを POS で自動にすると、シールの率とレジの率が食い違う時間ができます。 客にとっては、貼ってある値引きと違う金額になります。

店舗へ配る表は、担当者が決めた後に作ります。 案をそのまま店舗に送る経路は作りません。決まっていない案が売場に出ると、店舗の責任者が2つの表を見比べることになります。

人が確認する

1. early_markdown_share を見る … 責任者が表より早めた日が多い店舗は、表のほうを見直す理由があるかを考えます
2. 案の時刻が店舗の客層に合うかを見る … 閉店の間際の客が多い店舗、近くに競合がある店舗は、案と2番目・3番目を見比べます
3. 値引きしない品目を外す … 方針で値引きしない品目（季節の目玉など）は、案から外します
4. 決めた表と理由を書く … decided_rule と reason を埋め、店舗に配る表を作ります

1番目を省かないでください。 責任者が毎日早めている店舗で、表を記録どおりに直すと、責任者の調整の分だけ値引きが二重に早まることがあります。表を変えたら、責任者に「表どおりで様子を見てください」と伝えます。

目標は、180件をならして1件10分です。 「据え置き」の品目群は流し見て終わり、表を変える品目群は2番目・3番目の案と店舗の事情を見るので時間がかかります。その配分でならすと10分です。

例外に対処する

2行目で案を出さないのは、誤りの向きを決めるためです。 シールで記録されていない値引きは、POS では値引きしていない販売に見えます。その記録で学ばせると、値引きしなくても夕方によく売れる、と見込みます。

記録を残す

• 毎月の書き出しと、15分ごとの販売数・残りの数・値引きの率
• 見込みと、使ったモデルの版
• 組み合わせごとの試算と、案と2番目・3番目
• 担当者が決めた表と理由
• 翌月の実際の値引きの額・廃棄の額・粗利と、責任者が早めた日の割合
• 設定ファイルの変更の履歴（組み合わせの範囲、据え置きの線）

4つ目と5つ目を並べて残すのが、この構成の振り返りの土台です。 数か月たまると、案どおりにした品目群と、担当者が変えた品目群で、実際の粗利がどうだったかが見えます。