🚀 概要

現代の小売業者は、在庫切れ、過剰在庫、不正確な需要予測、そして在庫に関する意思決定の遅さにより、大きな収益を失っています。従来の在庫管理システムは、多くの場合、静的なルールと手動分析に依存しているため、変化するビジネス環境に迅速に対応することが困難です。

StockPilot AI は、エンタープライズ・マルチエージェント在庫インテリジェンスプラットフォームです。協調する AI エージェントの群れを活用して、生の在庫データを実用的なビジネスインサイトに変換します。Google Agent Development Kit (ADK)、Gemini 2.5 Flash、Model Context Protocol (MCP) を基盤に構築されており、専門化された AI エージェントが連携して、在庫分析、業務リスクの検出、需要予測、調達最適化、経営陣向けビジネスレポートの生成を実行します。

StockPilot AI は、モジュール式の AI オーケストレーションと再利用可能なビジネスインテリジェンススキルを組み合わせることで、企業組織が協調型 AI システムを活用して、スケーラブルで説明可能、かつ本番環境に対応した意思決定支援アプリケーションを構築する方法を示します。

📚 目次

• 🚀 概要

• ✨ 主な機能

• 🏗️ システムアーキテクチャ

• 🤖 AI エージェントの役割

• 🔄 マルチエージェントワークフロー

• 🛠️ 技術スタック

• 📈 ビジネスへの影響

• 🚀 クイックスタート

• 📂 リポジトリ構成

• 🗺️ 将来のロードマップ

• 🤝 コントリビューション

• 📄 ライセンス

✨ 主な機能

• 🤖 Google ADK によるマルチエージェント群知能

• 🧠 専門化された AI エージェントによるルートコーディネーター

• 🔌 Model Context Protocol (MCP) 統合

• 📊 AI を活用した在庫健全性分析

• 📈 需要予測と販売速度分析

• ⚠️ 在庫切れおよび過剰在庫リスクの検出

• 💰 運転資本の最適化

• 📦 インテリジェントな調達推奨

• 📄 経営陣向けビジネスレポートの生成

• 🔒 エンタープライズグレードのセキュリティと入力検証

• 🎨 Streamlit で構築されたモダンなインタラクティブダッシュボード

🌟 プロジェクトのハイライト

✔ エンタープライズ・マルチエージェント AI アーキテクチャ

✔ Google Agent Development Kit (ADK) を使用して構築

✔ Gemini 2.5 Flash を搭載

✔ MCP ベースのツール通信

✔ FastMCP 統合

✔ 在庫健全性インテリジェンス

✔ AI による調達推奨

✔ 経営陣向けビジネスレポート

✔ インタラクティブな Streamlit ダッシュボード

✔ モジュール式でスケーラブルな設計

🏗️ システムアーキテクチャ

StockPilot AI は、モジュール式でエンタープライズグレードのマルチエージェントアーキテクチャに従い、AI 推論、ビジネスロジック、ツール実行が明確に分離されています。このプラットフォームは、Google Agent Development Kit (ADK) を活用して専門化された AI エージェントを調整し、FastMCP は Model Context Protocol (MCP) を介して再利用可能なビジネスインテリジェンススキルを公開します。

ルートコーディネーターエージェントは、在庫分析、需要予測、在庫リスク検出、調達推奨の生成、経営陣向けレポート作成を担当するドメイン固有の AI エージェントにタスクを委任します。各エージェントは専門化された責務を実行した後、協調して統合されたビジネス上の意思決定を生成します。

このモジュラーアーキテクチャにより、スケーラビリティ、保守性、説明可能性が向上し、既存システムへの変更を最小限に抑えながら新しい AI 機能を統合できます。

🤖 AI エージェントの役割

🔄 マルチエージェントワークフロー

ワークフローは、アップロードされた在庫データセットから始まります。ルートコーディネーターは、専門化された AI エージェントに分析タスクを分散し、各エージェントは Model Context Protocol (MCP) を介して再利用可能な在庫インテリジェンススキルを呼び出します。すべての分析が完了すると、コーディネーターは結果を統合し、在庫インサイト、需要予測、調達推奨、ビジネスインテリジェンスを含む経営陣向けレポートを生成します。

🛠️ 技術スタック

📈 ビジネスへの影響

StockPilot AI は、AI 推論とビジネスインテリジェンスを組み合わせることで、データ駆動型の在庫意思決定をサポートするように設計されています。このプラットフォームは、単に在庫記録を分析するだけでなく、組織が業務リスクを特定し、調達戦略を最適化し、協調的な AI エージェントを通じて在庫パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

主なビジネスメリット

• 📉 積極的な需要分析による在庫切れの削減

• 📦 余剰在庫と保持コストの最小化

• 💰 運転資本の活用効率の向上

• 📈 AI インサイトを使用した将来の在庫需要の予測

• ⚠️ 業務に影響を与える前に在庫リスクを検出

• 🤖 調達推奨の自動化

• 📊 経営陣向けビジネスレポートの生成

• 🚀 戦略的な在庫意思決定の迅速化

🌟 StockPilot AI が選ばれる理由

静的なビジネスルールに依存する従来の在庫管理システムとは異なり、StockPilot AI は複数の専門化された AI エージェントを組み合わせて、複雑な在庫課題を解決します。

従来の在庫管理システム

• 手動による在庫分析

• 静的なビジネスルール

• 限られた予測能力

• 事後対応的な意思決定

• 断片的なレポーティング

StockPilot AI

• マルチエージェント AI コラボレーション

• インテリジェントな需要予測

• AI ベースのリスク検出

• 自動化された調達推奨

• 経営陣向けビジネスインテリジェンス

• モジュール式でスケーラブルなアーキテクチャ

• 説明可能な AI 意思決定支援

✨ エンタープライズ機能

🚀 クイックスタート

以下の手順に従って、StockPilot AI をローカルで実行します。

Related MCP server: confirmation-outlook-mcp

📦 リポジトリのクローン

git clone https://github.com/ankitachotaliya2310/StockPilot-AI.git
cd StockPilot-AI

📥 依存関係のインストール

必要な Python パッケージをすべてインストールします。

pip install -r requirements.txt

🔑 環境の設定

.env.example を使用して .env ファイルを作成します。

GEMINI_API_KEY=YOUR_GEMINI_API_KEY
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash

✅ インストールの確認

検証スイートを実行して、MCP ツール、AI エージェント、再利用可能なスキルを検証します。

python -X utf8 verify_system.py

▶️ StockPilot AI の起動

Streamlit アプリケーションを起動します。

streamlit run app.py

ブラウザを開き、以下の URL にアクセスします。

http://localhost:8501

📂 リポジトリ構成

StockPilot-AI
│
├── Assets/
│   ├── Cover.png
│   ├── Logo.png
│   ├── Architecture.png
│   ├── Architecture Overview.png
│   ├── Workflow.png
│   └── business-impact.png
│
├── Datasets/
│   ├── sample_inventory.csv
│   ├── test_dataset_balanced.csv
│   ├── test_dataset_overstocks.csv
│   └── test_dataset_shortages.csv
│
├── doc/
│   └── architecture.md
│
├── agents.py
├── app.py
├── data_generator.py
├── mcp_server.py
├── skills.py
├── tools.py
├── style.css
├── verify_system.py
├── requirements.txt
├── walkthrough.md
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore

🔗 StockPilot AI を探索

🗺️ 将来のロードマップ

StockPilot AI は、スケーラブルなエンタープライズ在庫インテリジェンスプラットフォームとして設計されています。将来の拡張には、以下が含まれる可能性があります。

• 🌐 マルチ倉庫在庫管理

• 📡 リアルタイム ERP および SAP 統合

• 🤖 AI サプライヤー推奨エンジン

• 📈 高度な予測需要予測

• 📦 自動発注書生成

• 🔐 ロールベースのユーザー認証

• ☁️ クラウドネイティブデプロイメント

• 📊 リアルタイムビジネスインテリジェンスダッシュボード

• 🔔 スマート在庫アラートと通知

• 🌍 多言語エンタープライズサポート

🤝 コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！

StockPilot AI を改善したい場合は、以下の方法でご参加ください。

• リポジトリをフォークする

• 機能ブランチを作成する

• プルリクエストを送信する

• GitHub Issues を通じてバグを報告したり、改善案を提案する

🙏 謝辞

このプロジェクトは、以下の最新の AI およびデータエンジニアリング技術を使用して構築されました。

• Google Agent Development Kit (ADK)

• Gemini 2.5 Flash

• Model Context Protocol (MCP)

• FastMCP

• Streamlit

• Pandas

• Plotly

• Python

このプロジェクトの開発にインスピレーションを与えてくれた Google × Kaggle AI Agents Capstone プログラムに特に感謝します。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。

詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

⭐ このプロジェクトが役に立ったと思われたなら、GitHubでスターを付けていただけると幸いです。

Google Agent Development Kit (ADK)、Gemini、Streamlit を使用して ❤️ を込めて構築されました