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勘で仕入れるのをやめました。中小企業診断士／SE。Keepaのデータから中古本の売価と回転日数を予測する式を自作中。1,688冊で検証済み。数字で判断するせどりの記録です。

[ポン @ponberi]

@akirahonsedori 私もAIで似たようなことをしていて、売価を予測する式を見直してもらったりしてます。ツール作りのほうが楽しくなってしまうのも困りものです。

[ポン @ponberi]

@namonakisyouten 棚の入替中に当たると、どうにもならないですよね。私も冊数は伸びないほうで、手元を見返すと1冊が1日に稼ぐ額は安い帯と高い帯で8倍ほど違っていました。とはいえ高い本は数が出��いので、悩みどころです。

[ポン @ponberi]

@ucc_daily00 棚ごと撮って洗い出す発想、面白いです。私も売価を機械的に出しているのですが、後から実績と��べると1冊ごとのズレは10%ほどありました。当たる本と外す本の違いが、まだ言葉にできていません。

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@ShopSoloflight 何が売れるかの偏りはありますよね。値付けより、いつ売れるかのほうが難しいです。

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@namonakisyouten 半額セール、まとめて取れる時期は助かりますよね。中古本のフリマ出品を眺めていると90%以上が3,000円以下で、やはり数を積める方が強い価格帯なのだと思います。私は冊数が伸びず、そこが課題です。

[ポン @ponberi]

@namonakisyouten 高単価の型を探す方向は、私の分析でもそう思いました。何か気付きあれば知りたいです！

[ポン @ponberi]

@tana__emon 寝ている27万、たしかに重いですね。私も回転と資金効率苦戦していて分析したりしてます。

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@oresedo_kota 分かります。いつまで続けられるかなと。

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@oresedo_kota 手元にいくら残ったか、本当にそこですね。

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@tana__emon 最終的にいくら残ったかまで記録するの、効きますね。

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@book_yusuke 3.5時間で50冊はすごいですね！

[ポン @ponberi]

検証の全文はこちらです。予測の仕組み、1冊ごとのズレの分布、回転日数が外れた理由まで書いています。

https://t.co/1Z4PweCCPr

[ポン @ponberi]

2025年1〜3月に仕入れた中古本1,688冊。仕入れ時の予測と実績を1冊ずつ突き合わせました。

売価：予測736万円 → 実績746万円。ズレ1.4%
回転日数：予測より平均1.6倍。4冊に3冊以上が予測より遅れた

値段は当たるのに、日数は外れる。この非対称が、仕入れ基準を変えました。

[SBI証券 @SBISEC]

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