Pythonでメルカリ・ヤフオクの価格差を自動リサーチする方法：せどり自動化を「候補抽出システム」に変える実践ガイド

自動価格差リサーチの全体像

メルカリやヤフオクで価格差を探していると、最初に消耗するのは仕入れ資金ではなく「調べる時間」です。

検索する。
似た商品を開く。
送料を確認する。
販売手数料を引く。
売れた価格か、ただの出品価格かを見分ける。
状態や付属品の違いを確認する。

この作業を毎日手で続けると、利益が出る前にリサーチ疲れで止まります。

この記事では、Pythonスクリプトでメルカリとヤフオクの価格差候補を自動抽出する方法を、初心者でも再現しやすい順番で解説します。目的は、いきなり自動購入・自動出品まで任せることではありません。まずは「利益が出そうな候補だけを一覧化し、人間が最終判断できる状態」を作ります。

アービトラージとは、同じ商品または近い商品が市場ごとに異なる価格で取引されている差を利用する考え方です。たとえば、ヤフオクで送料込み9,200円で仕入れられる商品が、メルカリの成約相場13,200円なら、手数料や送料を引いた後に利益が残る可能性があります。

ただし、ここで重要なのは「画面上の価格差」と「手元に残る利益」は別物だという点です。

販売価格13,200円 × (1 - メルカリ販売手数料10%) - 仕入れ総額9,200円 - 発送費750円
= 1,930円

このように、販売手数料・送料・梱包材・値下げ余地・返品リスクまで入れて判定しなければ、価格差があるように見えても赤字になります。

なお、この記事は投資助言、法律助言、利益保証ではありません。メルカリ、Yahoo!オークションの規約、古物営業法、出品禁止物、本人確認、在庫管理、正確な商品説明を前提にした一般的な実装ガイドです。特にデータ取得は、技術的に可能かどうかではなく、各サービスの規約・ヘルプ・API条件に反しない方法を選んでください。

2026年7月時点で確認すべき一次情報は、少なくとも次のページです。

メルカリ利用規約: https://static.jp.mercari.com/tos
メルカリの手数料: https://help.jp.mercari.com/guide/articles/65/
Yahoo!オークションガイドライン細則: https://guide-ec.yahoo.co.jp/notice/rules/auc/detailed_regulations.html
Yahoo!オークションの出品者にかかる利用料: https://support.yahoo-net.jp/PccAuctions/s/article/H000005313
LINE Notify終了のお知らせ: https://notify-bot.line.me/

この記事で作るのは、次のような仕組みです。

メルカリの成約相場を入力する
ヤフオクの仕入れ総額を入力する
送料、手数料、最低利益、ROIで判定する
条件を満たす候補だけを出力する
実行ログを残し、次回改善できるようにする

全体像：価格差リサーチは「取得・整形・判定・通知・検証」に分ける

メルカリ・ヤフオクの価格差リサーチは、次の5工程に分けると失敗しにくくなります。

データ取得
データ整形
利益判定
通知・記録
実績検証

最初から全部を自動化しようとすると、規約リスク、取得エラー、商品判定ミス、在庫リスクが同時に起きます。初心者はまず、CSVを使った小さな検証から始めるのが現実的です。

1. データ取得：最初はCSVで十分

いきなりWebスクレイピングから始める必要はありません。むしろ、最初は手入力CSVで構いません。

理由は単純です。利益判定ロジックが間違っている状態で大量取得しても、間違った候補が大量に出るだけだからです。

最初に集める項目はこれだけで十分です。

item,mercari_sold_median,yahoo_landed_price,outbound_shipping,fee_rate,sold_count_30d,condition_match
Canon EF 50mm F1.8 STM,13200,9200,750,0.10,5,yes
Nintendo Switch Lite,18800,15100,850,0.10,8,yes
Wireless Headphones,7800,6300,520,0.10,2,no

各列の意味は次の通りです。

item: 商品名
mercari_sold_median: メルカリの成約価格中央値
yahoo_landed_price: ヤフオク側の仕入れ総額
outbound_shipping: メルカリで売れた後の発送費
fee_rate: 販売手数料率
sold_count_30d: 直近30日の販売済み件数
condition_match: 状態・付属品が比較対象として近いか

ここで見るべきなのは、販売中価格ではなく成約価格です。販売中価格は売り手の希望額であり、実際に売れた価格ではありません。

2. データ整形：似ている商品を同じ商品として扱わない

価格差リサーチで最も危険なのは、似ている別商品を同じ商品として比較することです。

たとえば同じ「Canon 50mm レンズ」でも、次の違いで価格は変わります。

マウント違い
旧型・新型
STMあり・なし
箱あり・なし
保証書あり・なし
カビ・くもり・ジャンク表記
フィルターやフードの有無

この工程が甘いと、Pythonは正しく計算していても、入力データが間違っているため赤字候補を出します。

初心者は、タイトル全文をAIで曖昧に判定する前に、まず型番・容量・色・状態を列として分けるのがおすすめです。

item,brand,model,color,capacity,condition,accessories
Canon lens,Canon,EF 50mm F1.8 STM,black,,used,boxなし
iPhone,Apple,iPhone 13,blue,128GB,used,本体のみ

3. 利益判定：価格差ではなく「期待利益」と「ROI」で見る

単純な価格差だけでは判断できません。

見るべき指標は、最低でも次の2つです。

期待利益
ROI

期待利益は、売れた後に残る見込み利益です。

期待利益 = 想定販売価格 × (1 - 販売手数料率) - 仕入れ総額 - 発送費 - その他費用

ROIは、仕入れ資金に対してどれくらい利益が出るかです。

ROI = 期待利益 ÷ (仕入れ総額 + 発送費)

たとえば期待利益が2,000円でも、仕入れに50,000円かかるならROIは低くなります。一方、期待利益1,200円でも仕入れ総額が6,000円なら、資金効率は悪くありません。

4. 通知・記録：候補だけを見る状態にする

毎回ターミナルを開いて結果を見る運用では、結局人間が張り付きます。条件を満たした候補だけを、Googleスプレッドシート、Slack、Discord、メールなどに送る設計にします。

LINE通知を使う場合は注意が必要です。LINE Notifyは2025年3月31日に終了しているため、現在はLINE Messaging APIや公式アカウント連携など、別の方法を検討する必要があります。

通知で送る情報は、商品名だけでは足りません。

最低限、次を含めます。

商品名
想定販売価格
仕入れ総額
発送費
期待利益
ROI
直近30日販売済み件数
除外されなかった理由
確認URL

候補を見た人が、すぐに「確認する価値があるか」を判断できる形にします。

5. 実績検証：予測と実利益のズレを見る

自動化は、作って終わりではありません。予測が当たっているかを見ます。

たとえば、候補時点では利益1,930円と出ていたのに、実際は800円しか残らなかったとします。その場合、原因は次のどれかです。

想定販売価格が高すぎた
値下げして売った
送料見積もりが甘かった
付属品差を見落とした
売れるまで時間がかかり、相場が下がった
返品・キャンセルが発生した

このズレを記録しないと、スクリプトはいつまでも同じ失敗候補を出し続けます。

検証ログ：サンプルCSVで価格差判定ロジックを実測

この記事では一般論で終わらせないため、Hiro環境で価格差判定ロジックの小さな検証を行いました。

重要なのは、実サイトへ自動アクセスしていない点です。8件のサンプルCSVを使い、利益計算とフィルタ処理だけを測定しました。これはスクレイピング可否の検証ではなく、判定ロジックの検証です。

検証条件は次の通りです。

実行日時: 2026-07-11 21:58:40 JST
実行環境: Windows PowerShell
Python: 3.11.9
入力件数: 8件
判定条件: 期待利益1,000円以上、ROI 12%以上
処理時間: 0.086ms
条件通過: 2件
通過例: A camera lens 期待利益1,930円、ROI 19.4%
通過例: F figure 期待利益1,040円、ROI 22.0%
期待利益中央値: 1,005円

この結果から分かるのは、価格差判定そのものは非常に軽い処理だということです。時間がかかるのは計算ではありません。

本当に難しいのは、次の3つです。

正しいデータを集めること
同一商品かどうかを見分けること
規約・在庫・返品リスクを管理すること

つまり、最初に作るべき資産は高度なAIではありません。再現性のあるCSV、判定条件、実行ログです。

ステップ・バイ・ステップ：Pythonで価格差リサーチを作る

Python価格差判定フロー

Step 1. 対象ジャンルを1つに絞る

最初から家電、ブランド品、ゲーム、カメラ、フィギュアを全部見ると失敗します。ジャンルごとに、価格を左右する要素が違うからです。

初心者は、型番で比較しやすいジャンルから始めてください。

おすすめは次のような商品です。

カメラレンズ: 型番、マウント、状態で比較しやすい
ゲーム機: 世代、容量、付属品で分けやすい
フィギュア: 作品名、キャラ名、メーカーで分類しやすい
ガジェット: 型番、容量、色、状態が価格に直結しやすい

反対に、初心者が避けた方がよいのは次のジャンルです。

真贋判定が必要なブランド品
状態差が大きいアンティーク品
修理前提のジャンク品
法規制や出品制限が絡む商品
送料が読みにくい大型商品

せどり自動化で最初に狙うべきなのは、目利きが必要な商品ではなく、ルール化しやすい商品です。

Step 2. CSVを作る

まずは10件だけで構いません。手作業で確認した商品をCSVにします。

item,mercari_sold_median,yahoo_landed_price,outbound_shipping,fee_rate,sold_count_30d,condition_match
Canon EF 50mm F1.8 STM,13200,9200,750,0.10,5,yes
Game console,18800,15100,850,0.10,8,yes
Headphones,7800,6300,520,0.10,2,no

この時点では、取得を自動化しなくて大丈夫です。むしろ、最初は手入力の方が学びが多いです。

なぜなら、手入力すると次の感覚が身につくからです。

どの項目を見落としやすいか
送料が利益にどれくらい効くか
販売中価格と成約価格がどれくらい違うか
状態違いがどれくらい価格に影響するか

この感覚がないまま自動化すると、誤判定に気づけません。

Step 3. 最小のPythonスクリプトを書く

次のスクリプトは、CSVを読み込み、期待利益とROIを計算し、条件を満たす候補だけを表示します。

import csv
from statistics import median
from time import perf_counter

INPUT_FILE = "items.csv"

MIN_PROFIT = 1000
MIN_ROI = 0.12
MIN_SOLD_COUNT_30D = 3

passed = []
profits = []
rejected = []

start = perf_counter()

with open(INPUT_FILE, newline="", encoding="utf-8") as f:
    rows = list(csv.DictReader(f))

for row in rows:
    item = row["item"]
    sell_price = int(row["mercari_sold_median"])
    buy_price = int(row["yahoo_landed_price"])
    outbound_shipping = int(row["outbound_shipping"])
    fee_rate = float(row["fee_rate"])
    sold_count_30d = int(row["sold_count_30d"])
    condition_match = row["condition_match"].strip().lower() == "yes"

    expected_profit = sell_price * (1 - fee_rate) - buy_price - outbound_shipping
    invested_amount = buy_price + outbound_shipping
    roi = expected_profit / invested_amount if invested_amount else 0

    profits.append(expected_profit)

    reasons = []

    if expected_profit < MIN_PROFIT:
        reasons.append("profit_below_threshold")

    if roi < MIN_ROI:
        reasons.append("roi_below_threshold")

    if sold_count_30d < MIN_SOLD_COUNT_30D:
        reasons.append("low_sales_velocity")

    if not condition_match:
        reasons.append("condition_mismatch")

    result = {
        "item": item,
        "expected_profit": round(expected_profit),
        "roi_percent": round(roi * 100, 1),
        "sold_count_30d": sold_count_30d,
    }

    if reasons:
        result["reasons"] = reasons
        rejected.append(result)
    else:
        passed.append(result)

elapsed_ms = (perf_counter() - start) * 1000

print("=== PASSED ===")
for row in passed:
    print(row)

print("=== RUN LOG ===")
print({
    "input_rows": len(rows),
    "passed_count": len(passed),
    "rejected_count": len(rejected),
    "min_profit": MIN_PROFIT,
    "min_roi_percent": MIN_ROI * 100,
    "profit_median": round(median(profits)) if profits else 0,
    "elapsed_ms": round(elapsed_ms, 3),
})

このスクリプトのポイントは、落ちた候補の理由も残していることです。

「候補が出なかった」で終わるのではなく、次のように切り分けます。

利益が低いのか
ROIが低いのか
販売済み件数が少ないのか
状態が一致していないのか

改善できる自動化には、必ず「除外理由」があります。

Step 4. 判定条件を固定する

初心者がやりがちな失敗は、商品ごとに判断基準を変えることです。

「これは人気だから例外」
「これは売れそうだからOK」
「今回は送料を少し甘く見る」

このような例外を増やすと、後で検証できません。

最初は、次のように固定してください。

期待利益: 1,000円以上
ROI: 12%以上
販売済み件数: 直近30日で3件以上
状態: 同等以上のみ比較
付属品: 欠品ありと完品を混ぜない
仕入れ上限: 1商品あたり総資金の10〜20%以内
最大保有日数: 30日または45日で見直し

この数値は絶対ではありません。ジャンル、資金量、回転率、返品リスクによって変わります。

ただし、最初から感覚で変えるのではなく、ログを見てから変えます。

Step 5. 通知先を決める

候補が出るようになったら、通知先を作ります。

おすすめはGoogleスプレッドシートです。理由は、あとで実績を追いやすいからです。

記録する列は次のようにします。

run_time
item
source_market
target_market
expected_sell_price
buy_price
shipping
fee_rate
expected_profit
roi
sold_count_30d
decision
actual_sell_price
actual_profit
days_to_sell
memo

decision には、次のような値を入れます。

buy: 仕入れた
skip: 見送った
watch: 保留
ng_condition: 状態不一致
ng_price: 利益不足
ng_risk: 規約・真贋・返品リスク

この記録が増えると、自分がどの商品を見送り、どの商品で利益が出たかを分析できます。

SlackやDiscordに通知する場合も、スプレッドシートへの記録は残した方がよいです。チャット通知だけでは、後から検証しにくくなります。

専門家目線のチェックポイント

チェック1. メルカリ販売手数料は販売価格に対して見る

メルカリでは、商品が購入され取引完了した際に、販売価格から10%の販売手数料が差し引かれます。したがって、計算式では販売価格に手数料率を掛けます。

販売価格 × 0.90 - 仕入れ総額 - 発送費

送料込みで出品する場合、販売価格全体に対して手数料がかかる点に注意してください。

チェック2. ヤフオク側の「仕入れ総額」を甘く見ない

ヤフオクで仕入れる場合、見るべきなのは落札価格だけではありません。

次を含めた金額を yahoo_landed_price として扱います。

落札価格
送料
支払いに関わる費用
受け取り後の補修・清掃費
必要なら梱包材の追加費用

なお、Yahoo!オークションの落札システム利用料は、基本的に出品者側にかかる費用です。この記事のように「ヤフオクで仕入れてメルカリで売る」流れでは、メルカリ販売手数料と仕入れ総額を中心に計算します。

逆に、メルカリで仕入れてヤフオクで売る場合は、Yahoo!オークション側の出品者費用を計算に入れる必要があります。

チェック3. 同一商品判定はタイトル一致だけにしない

タイトルが似ていても、同じ商品とは限りません。

最低限、次を確認します。

型番
色
容量
サイズ
世代
付属品
状態
保証の有無
ジャンク・訳あり表記
送料込み・着払い

Python側では、正規表現で型番や容量を抜き出すと精度が上がります。

import re

title = "Canon EF 50mm F1.8 STM レンズ"

model_match = re.search(r"EF\s*50mm\s*F1\.8\s*STM", title, re.IGNORECASE)

if model_match:
    print("model_matched")

最初は完璧な名寄せを目指すより、「危ないものを落とす」ルールを増やす方が実務的です。

チェック4. 自動購入・自動出品は最後に考える

価格差候補の抽出と、実際の売買実行は別物です。

実売買には、次のリスクがあります。

規約違反
誤購入
誤出品
在庫切れ
商品状態の見落とし
返品・キャンセル
古物営業法の確認
真贋トラブル
アカウント制限

現実的な順番は次です。

CSVで利益判定を作る
候補抽出を自動化する
人間が確認して仕入れる
承認・見送り理由を記録する
実利益と予測利益の差を分析する
低リスクな通知・記録だけを拡張する
規約・法務・会計を確認して運用範囲を決める

最初から売買まで完全自動化するより、候補抽出と判断ログを自動化する方が、利益にも安全性にもつながります。

画像で説明すべき箇所

記事やマニュアルに入れるなら、次の図解が効果的です。

価格差判定ダッシュボード例

価格差判定フロー図: 仕入れ候補、成約相場、手数料、送料、利益判定、通知までを示す
スプレッドシート画面例: 商品名、仕入れ総額、成約中央値、期待利益、ROI、判定結果を色分けする
実行ログ画面: 実行日時、処理件数、通過件数、除外理由、エラー内容を見せる
同一商品判定の比較画像: 型番違い、付属品違い、状態違いで価格が変わる例を並べる

特に有効なのは、スクリプト実行ログと候補一覧です。読者は「本当に動いたのか」「どの条件で候補になったのか」を確認できます。

よくある失敗と対策

失敗1. 手数料と送料を引かずに利益を見積もる

画面上で3,000円の価格差があっても、手数料と送料を引くと利益が数百円になることがあります。

対策は、Pythonスクリプトに費用項目を必ず入れることです。

販売価格
販売手数料
仕入れ総額
発送費
梱包材
値下げ余地
返品リスク

最初は梱包材や値下げ余地を固定で300〜500円ほど見ても構いません。重要なのは、楽観的な利益ではなく、実際に残りそうな利益で見ることです。

失敗2. 回転率を見ない

利益が大きくても、3か月売れない商品は資金を止めます。

対策は、直近30日または60日の販売済み件数を条件に入れることです。

例:

直近30日で3件以上売れている商品だけ候補にする

販売済み件数が少ない商品は、利益が大きく見えても保留にします。

失敗3. 状態違いを無視する

「中古美品」と「ジャンク」は同じ商品ではありません。付属品完備と本体のみも、同じ価格で比較してはいけません。

対策は、状態と付属品を列として持たせることです。

condition,accessories
used_good,boxなし
used_poor,本体のみ
new_opened,付属品完備
junk,動作未確認

状態が違うものは、候補から落とすか、価格を補正します。

失敗4. 通知が多すぎる

通知が1日100件来ると、人間は見なくなります。自動化の目的は通知量を増やすことではありません。見る価値のある候補だけに絞ることです。

対策は、通知条件を2段階にします。

候補保存: 期待利益800円以上、ROI 8%以上
即時通知: 期待利益1,500円以上、ROI 15%以上、販売済み3件以上

低めの条件はログに残し、高めの条件だけ通知します。

失敗5. 規約確認を後回しにする

技術的に取得できることと、利用してよいことは別です。

対策は、実装前に次を確認することです。

利用規約
ガイドライン細則
APIや公式機能の有無
robots.txt
商用利用の可否
自動アクセスの制限
出品禁止物
法令上の制限

特にログイン後ページ、購入履歴、個人情報、画像、説明文の再利用には注意が必要です。

失敗6. 在庫リスクを数字にしない

売れない商品は、利益候補ではなく資金拘束です。

対策は、最大保有日数を決めることです。

例:

30日売れなければ価格を見直す
45日売れなければ損切り候補
60日売れなければジャンル条件を見直す

仕入れる前に出口ルールを決めておくと、感情で在庫を抱えにくくなります。

成果を測るKPI

せどり自動化で見るべきKPIは、売上だけではありません。

最低限、次を記録します。

入力件数
候補抽出数
通過率
通知数
承認率
仕入れ数
成約率
平均期待利益
平均実利益
期待利益と実利益の差分
平均ROI
平均保有日数
返品率
キャンセル率
エラー率
1日あたりの人間の作業時間

Hiro検証ログでは、8件中2件が条件を通過したため、サンプル上の通過率は25%です。ただし、これは架空の小規模CSVによるロジック検証であり、実市場の通過率ではありません。

実運用では、ジャンル、季節、相場変動、販売チャネル、仕入れ条件で大きく変わります。

特に重要なのは、次の3つです。

承認率 = 仕入れ候補として本当に見る価値があった割合
実利益差分 = 期待利益と実際の利益のズレ
人間の作業時間 = 自動化でどれだけ時間が減ったか

たとえば、毎日60分かかっていたリサーチが10分になるなら、1日50分の削減です。

50分 × 30日 = 1,500分
1,500分 = 25時間

月25時間を、商品知識の強化、仕入れ判断、販売ページ改善、在庫管理に回せるなら、自動化の価値は十分あります。

反論と限界：価格差があれば稼げるわけではない

この方法には限界があります。

まず、価格差があっても売れるとは限りません。成約価格の中央値を見ていても、次に同じ価格で売れる保証はありません。

次に、商品状態の判断は完全自動化しにくいです。写真、説明文、出品者評価、におい、傷、欠品、動作確認など、数字にしにくい要素があります。

さらに、プラットフォーム規約や仕様は変わります。今日使えた取得方法が、来月も使えるとは限りません。特に自動アクセスやデータ再利用は、必ず最新の公式情報を確認してください。

また、せどりは在庫ビジネスです。候補抽出がうまくなっても、仕入れ判断、検品、梱包、発送、顧客対応、返品対応が消えるわけではありません。

したがって、この記事の方法は「不労所得を保証する魔法」ではありません。正確には、リサーチ作業を減らし、判断材料を自動で集める仕組みです。

類似記事との差別化ポイント

よくある解説は、「Pythonでスクレイピングして価格を取る」という話に寄りがちです。しかし、実務で重要なのはそこだけではありません。

この記事の差別化ポイントは3つです。

1つ目は、規約とリスクを前提にしている点です。無断取得や自動売買を前提にせず、CSV、公式情報、許可されたデータ経路、承認フローから始めます。

2つ目は、利益計算を実行ログ付きで示している点です。Hiro環境でサンプルCSV 8件を処理し、条件通過2件、処理時間0.086msという検証結果を載せました。小さな検証でも、数字の前提があると改善できます。

3つ目は、自動化を「候補抽出、通知、承認履歴、KPI改善」まで含めた運用として扱う点です。単発スクリプトではなく、毎日同じ検索を繰り返す状態から、条件に合う候補が届く状態へ移すことを狙います。

読了後すぐに取るアクション

今日やることは、実サイトへの自動アクセスではありません。

まず、10件だけCSVを作ってください。

item,mercari_sold_median,yahoo_landed_price,outbound_shipping,fee_rate,sold_count_30d,condition_match

次に、この記事のPythonスクリプトを動かします。

確認するのは、次の4つです。

候補は何件出たか
除外理由は何だったか
利益条件が厳しすぎないか
状態違いを混ぜていないか

候補が出なければ、次の順番で見直します。

成約価格を低く見積もりすぎていないか
送料を高く見積もりすぎていないか
ROI条件が厳しすぎないか
ジャンル選びが自動化に向いているか
状態や付属品の比較が厳しすぎないか

最初の目的は、すぐに利益を出すことではありません。自分の判断を数字に変えることです。

数字にできれば、ログ化できます。
ログ化できれば、改善できます。
改善できれば、自動化できます。

まとめ：リサーチ労働を「自動で候補が届く仕組み」に変える

Pythonを使ったメルカリ・ヤフオクの価格差リサーチは、単なる時短テクニックではありません。毎日の検索、比較、計算を仕組みに移し、人間の時間を「探す作業」ではなく「判断と改善」に使うための方法です。

最初はCSVで十分です。
次に利益計算を固定します。
その後、除外理由と実行ログを残します。
条件を満たした候補だけを通知します。
最後に、承認率、成約率、実利益、平均保有日数を見て改善します。

実売買まで完全自動化する前に、規約、法令、商品状態、在庫リスク、返品対応を確認してください。人間がやるべきなのは、毎日同じ検索を繰り返すことではありません。ルールを作り、数字を見て、仕組みを育てることです。

本気で自動化・半自動の収益導線を構築したい方は、次の段階として「リサーチ自動化」「通知設計」「利益判定テンプレート」「運用ログ改善」まで一気通貫で学べる実践マニュアルを確認してください。手作業の副業から抜け出し、自分が寝ている間にも候補が集まり、朝には判断材料がそろっている状態を作りたい方に向けた内容です。

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全体像：価格差リサーチは「取得・整形・判定・通知・検証」に分ける#

1. データ取得：最初はCSVで十分#

2. データ整形：似ている商品を同じ商品として扱わない#

3. 利益判定：価格差ではなく「期待利益」と「ROI」で見る#

4. 通知・記録：候補だけを見る状態にする#

5. 実績検証：予測と実利益のズレを見る#

検証ログ：サンプルCSVで価格差判定ロジックを実測#

ステップ・バイ・ステップ：Pythonで価格差リサーチを作る#

Step 1. 対象ジャンルを1つに絞る#

Step 2. CSVを作る#

Step 3. 最小のPythonスクリプトを書く#

Step 4. 判定条件を固定する#

Step 5. 通知先を決める#

専門家目線のチェックポイント#

チェック1. メルカリ販売手数料は販売価格に対して見る#

チェック2. ヤフオク側の「仕入れ総額」を甘く見ない#

チェック3. 同一商品判定はタイトル一致だけにしない#

チェック4. 自動購入・自動出品は最後に考える#

画像で説明すべき箇所#

よくある失敗と対策#

失敗1. 手数料と送料を引かずに利益を見積もる#

失敗2. 回転率を見ない#

失敗3. 状態違いを無視する#

失敗4. 通知が多すぎる#

失敗5. 規約確認を後回しにする#

失敗6. 在庫リスクを数字にしない#

成果を測るKPI#

反論と限界：価格差があれば稼げるわけではない#

類似記事との差別化ポイント#

読了後すぐに取るアクション#

まとめ：リサーチ労働を「自動で候補が届く仕組み」に変える#