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目次 ➖
在庫管理業務が発生する業種・業態においては、どうすれば適正在庫を維持できるか、いかにして余剰や欠品を発生させず企業利益を最大化させるかは、大きな課題となります。
本記事では、適正在庫を保ち続けるための基本的な考え方や、適正在庫の計算方法、管理手法などについて解説します。
適正在庫の維持や在庫管理の方法についてお悩みの方は、ぜひご覧ください。
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適正在庫とは、余剰や欠品が発生しない、適正な数を保った状態の在庫を指します。
在庫が多すぎる状態は余剰在庫となり、無駄な管理コストが発生する、不良在庫や滞留在庫が発生する、在庫の廃棄が起こるなどのおそれがあります。
逆に在庫が少なすぎると在庫の欠品が発生し、販売機会の損失が起こるリスクがあります。
そのため、在庫は常に多すぎず少なすぎない数に調整し、適正在庫の状態を保つ必要があります。
在庫最適化の手法について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
在庫最適化の手法とは?ポイントや発注管理の手法についても解説!
では、実際に適正在庫を維持するためには、どのような考え方で在庫管理をおこなうべきなのでしょうか。
基本の考え方となるのは、以下の3つです。
適正在庫を保つためには、まず商品の発注方法の種類を理解しておく必要があります。
発注の方式には、「定期発注点方式」と「定量発注点方式」の2種類があります。
定期発注点方式は、「1週間に1回」「1月1一回」「毎月末」といったように、一定の期間で定期的に発注する方式です。
必要な量だけを都度発注する手法のため、在庫を調整しやすいのが特徴です。このことから、消費期限のある飲食物を取り扱う場合や、商品需要の変動が大きい商品を取り扱う場合に用いられることが多いです。なお、「発注点」とは、発注をおこなうタイミングや時期のことを指します。
定量発注方式は、「在庫がこの量まで減ったら発注する」といったように、あらかじめ決めておいた在庫量を下回った場合に発注をおこなう方式です。
在庫量が一定水準よりも減ったときにまとめて発注をおこなうことから、消費期限の長い商品や、商品需要に大きな変動が起きにくい商品などを取り扱う場合に用いられます。
このように、定期発注点方式と定量発注方式では、特徴や適する商品が異なります。
それぞれの方式についてしっかりと理解し、商品ごとに合わせた方式で発注をおこなうことが、適正在庫への第一歩となります。
適正な在庫数を維持するには、適正な発注量についても知る必要があります。そのために求められるのが、需要予測の実施です。
需要予測とは、商品やサービスの売れ行き（需要）を事前に予測することです。
商品がどの程度売れるのかを予測できれば、どれくらいの在庫を確保するべきか、在庫確保のためにはどの程度の量を発注すべきか…と、必要な数を逆算できます。
定期発注方式では、主に「次の発注タイミングまでに必要となる商品量」を把握するために需要予測が使われます。
一方で、定量発注方式においては、「適切な発注点」と「適切な発注量」を定めるために使われます。
適切な発注量を把握できていないと、在庫を多く仕入れすぎてしまったり、在庫が足りなくなったりといったことが起きます。適正在庫を保つためには、需要予測を実施して、発注量の最適化をおこなうのが大切です。
適正在庫を維持するには、発注から入荷までにかかる時間や、商品の製造にかかる時間といった「リードタイム」の短縮も重要です。
リードタイムを可能な限り短くすることで、余剰在庫や在庫欠品が発生してもすぐに対処できるようになります。
リードタイムには「発注リードタイム」「製造リードタイム」「出荷リードタイム」の3種類があります。
なかでも特に気にすべきは、製造リードタイムです。製造期間を短くすることで、欠品時にもすぐに追加生産をおこなえるようになり、販売機会損失の発生を最小限に留められます。
さらに、製造リードタイムを短縮することで、発注から出荷までの時間も短くなるため、必然的に発注リードタイムも短縮されます。
つまり、製造リードタイムを短縮できれば、欠品をおそれて過剰に在庫を抱える必要がなくなるため、適正在庫を維持しやすくなるのです。
加えて、製造の工程では、製造途中の商品も在庫として保管する必要があります。そのため、製造リードタイムが長いほど管理すべき在庫の量も増え、その分のコストもかかります。このような理由からみても、製造リードタイムは短ければ短いほどよいと考えてください。
適正在庫の量を計算するための、5つの計算方法を紹介します。
安全在庫は、欠品を防ぐために最小限保持すべき在庫を意味します。
サイクル在庫は、発注から次の発注までの間に消費された半分の在庫量のことです。
この安全在庫とサイクル在庫の数を足して、適正在庫と見なす方式があります。
適正在庫の計算方法のなかでも、この「安全在庫＋サイクル在庫」がもっとも基本的な手法となります。
【安全在庫の計算式】
安全係数×使用量の標準偏差× √(発注リードタイム＋発注間隔)=安全在庫
※安全係数は欠品許容率を指す
【サイクル在庫の計算式】
一定期間の需要数÷2=サイクル在庫
在庫回転率と在庫回転期間を割り出し、これらの数値を照らし合わせて、適正在庫を見極める手法です。
在庫回転率とは、一定期間内に在庫が何回転したか＝何回入れ替わったかを示す数字です。在庫の入れ替わりが早い場合は「在庫回転率が高い」、在庫が入れ替わらず長く抱えている場合は「在庫回転率が低い」と言います。
在庫回転期間は、商品を仕入れてから出荷されるまでの平均期間のことです。
仕入れから出荷までの期間が短い場合は「在庫回転期間が短い」、仕入れから出荷までの期間が長い場合は「在庫回転期間が長い」と言います。
【在庫回転率の計算式】
年間売上高÷月間平均在庫高=在庫回転率
※ここでは1年間に在庫が入れ替わった回数を基準としています
【在庫回転期間の計算式】
月間平均在庫高÷年間売上高×12か月=在庫回転期間
例）年間の売上高200万円、月平均が100万円の在庫高の商品の場合
100÷200×12=6
→在庫回転期間が約6か月
上記で紹介した在庫回転率を、在庫回転日数で割ることでも適正在庫を算出できます。
在庫回転日数は、在庫回転期間をさらに「日数」で見た数値です。つまり、商品の在庫が何日で入れ替わったかを示すのが在庫回転日数となります。
【在庫回転日数の計算式】
日数÷在庫回転率=在庫回転日数
在庫の回転日数が短い＝「入荷した在庫がすぐに出荷される/販売される」となり、在庫が適正に近いという見方ができます。
安全在庫を土台に、実際の顧客の需要数を足すことで適正在庫とする方式です。
これは、一定期間の需要数に安全在庫を足して算出します。
ただし、この方式を使うには、一定期間の顧客の需要をあらかじめ把握しておく必要があります。そのため、すでに需要の把握ができている既存商品に対して、あるいは需要予測や調査によって信頼できるデータが取れている場合に有効な方式となります。
需要予測について、【初めてでもわかる】需要予測とは？手法から活用事例まで解説の記事で詳しく解説しておりますので、需要予測についてより深く知りたい方はこちらの記事を参考にしてください。
交叉比率とは、当該商品でどの程度の売上が立っているかを示す指標です。
この交叉比率を使って適正在庫の金額を計算できます。
【交叉比率の計算式】
在庫回転率×粗利益率=交叉比率
【交叉比率を用いた適正在庫金額の計算式】
売上目標÷在庫回転率=適正在庫金額
例）交叉比率が100％、粗利益率が10％、在庫回転率が10%の場合
→売上目標が2,000万円の場合、適正在庫金額は200万円となる
ここまで適正在庫の計算方法について解説しましたが、併せて、計算をおこなう際に気をつけておくべき点も紹介します。
適正在庫の計算式では、需要数や在庫数の平均から計算するケースが多いです。この平均の設定について、よほど明確な目的がない限りは、基本的に1年からそれ以上の長期間で計算することが推奨されます。
その理由は、需要や在庫の変動性にあります。
商品の売れ行きや在庫状況は、季節やトレンドの影響によって、1年を通じて大きく変動します。そのため、1か月〜数か月の短期間では、変動の影響が考慮されず、正確な平均値が算出されないのです。
そのため、平均値をもとに計算をおこなう場合は、年間平均を基準に計算してください。
先述のとおり適正在庫は、市場の需要・時季・トレンド・経済状況などの影響を受けて変動するものです。そのため、適正在庫を割り出しても、しばらく期間が経つとそもそもの適正値が変わることも大いにありえます。
このことから、在庫の適正数は定期的に計算しなおして、その時々の適正値に修正するのが大切です。
適正在庫数を割り出したら一定期間はその数を基準に運用し、しばらく経ったのちに「適正在庫数が適正であるか」を再び検証しましょう。
何年も同じ適正在庫数で運用を続けると、実際の世の中の需要とズレていくため注意してください。
適正在庫に対する考え方が、同じ会社のなかでも、部門や取り扱い商品ごとに異なるケースが見受けられます。
たとえば「商材Aを取り扱う部門は、在庫が減ったらすぐに発注して常に多めに持っておくようにしているが、商材Bの部門では在庫発注は決まった間隔でおこない余剰を持たないようにしている」といった具合です。
安全在庫の捉え方や、在庫をどれだけ常備しておくか、発注タイミングの基準などは、部門が変われば考え方も異なるのはよくあることです。
しかし、適正在庫に対する考え方に大きな差があると、管理・運用方法も部門ごとに多様化してしまい、会社全体としての管理が難しくなります。
また、会社としての売上や生産の目標を設定する際にも、考え方が統一されていないことで、混乱が生じかねません。
逆に、すべての部門で統一的な目標を設定・共有できるようにしておけば、企業活動は円滑に進み、利益の最大化も目指せるでしょう。
そのため、適正在庫を決める際は、各部門から意見を集めたうえで検討・決定し、考え方を社内で統一しておくようにしましょう。
先述のとおり、在庫の適正数を保ち管理するためには、需要予測が必須となります。
最後に、適正在庫数を知るための需要予測の手法を3つご紹介します。
もっとも簡易的な需要予測が、Excel（エクセル）の活用です。
表計算ツールであるExcelには、FORECAST関数やTREND関数などの、需要予測に使える関数が多数存在します。この関数を駆使して、簡易的な需要予測をおこないます。
需要予測にExcelを利用する最大のメリットは、導入費用がかからない点です。Excelはすでに多くの企業で導入されていることから、追加費用なくすぐに利用できるでしょう。
デメリットとして、あくまで人間が手動でおこなう手法のため、後述の手法に比べて予測精度が圧倒的に低いという点が挙げられます。重要な経営判断の根拠とするには弱いことから、あくまで参考程度とするのが推奨されます。
また、Excel関数の知識と統計知識も求められるため、「Excelで最低限の表計算はできても、需要予測ができる人は少ない」といったケースも往々にして発生します。
そのため、需要予測の業務が属人化しやすい、ナレッジや技術の継承が困難であるといった点もデメリットと言えるでしょう。
エクセルによる適正在庫計算式ついて詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
適正在庫をエクセルで計算する方法とは?
需要予測システムとは、需要予測の実施に特化した専用システムです。
システムが自動で予測をおこなうため、Excelよりを使うよりも正確な需要予測が可能となります。
需要予測以外にも活用手段が多く、予測結果をもとに製造計画や流通計画などを正確に立てるといった点もメリットです。
また、人間がおこなっていた予測業務をシステムに任せられることから、業務効率化やコストカットが叶うといった副次効果もあります。
ただし、システムの導入費用や運用費用がかかるため、コスト面での負担が発生するというデメリットもあります。運用に際しても、システムのメンテナンスやカスタマイズには専門知識が必要なことから、導入ハードルはExcelよりも高いと言えるでしょう。
また、一般的な需要予測システムは、急激な市場変動や新しいトレンド参入といった、市場変化への迅速な適応が難しい点にも注意が必要です。
市場変化が起こった際には予測精度が低下する場合もあるため、市場での需要変動が少ない商品・サービスの需要予測に適しています。
需要予測について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
【初めてでもわかる】需要予測とは?手法から活用事例まで解説
ノーコード型需要予測AIツールは、需要予測システムにAI（人工知能）を搭載したツールです。
AIの最大の特徴である機械学習によって、市場の変化や他データとの関連性、複雑な需要パターンなどを組み込んで精密な予測を立てられるのが特徴です。
一般的な需要予測システムの弱点とされていた、急激な市場変動や新しいトレンド参入などの市場変化にも対応でき、より高精度な分析が可能となっていることから、変動の激しい商品の適正在庫数も正確に割り出せます。
また、導入にかかる費用が比較的安価なことから、需要予測システムの最大のハードルであった導入コストの負担も軽減してくれます。
加えて、ノーコード型需要予測AIツールは、専門知識不要で誰でも簡単に使える点も大きなメリットです。需要予測業務の担当者依存が排除できるため、属人化を解消しつつも、高精度な予測が可能となります。
デメリットとして、予測の精度がデータの質と量に依存する点があります。データありきの分析となるため、用意できるデータが少ない、データの内容が不十分といった場合には予測結果の精度は低下し、適切な在庫管理が難しくなるケースがあります。
さらにテクニカル面でのデメリットとしては、ノーコード型需要予測AIツールSaaSモデルでの提供となるため、カスタマイズ性に限界があるという点も挙げられます。
SaaSは「どの企業でも使いやすい汎用的なツール」を提供するモデルのため、特定の企業の要望に合わせたカスタマイズは難しい場合もあることを念頭に置いておきましょう。
適正在庫の管理を目的としてAIを活用してみませんか？
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在庫の最適化をおこないたいといった方には、ノーコード型需要予測AIツール「Deep Predictor」がおすすめです。
Deep Predictorは、最適な需要予測の計算方法を自動で導き出せるため、専門知識がなくても誰でも簡単に高精度な需要予測がおこなえ、予測結果に基づく最適な在庫管理が可能となります。
また、 Deep PredictorのAIはデータをただ学習するのではなく、データの特徴に合わせた学習・分析をおこないます。データごとの特徴をつかんで読み解き、最適化することで、企業に適したオリジナルのAIモデルを構築していくことが可能となっています。これにより、企業の状況に合わせたより精度の高い需要予測が実施でき、正確で適切な在庫管理が叶います。
加えて、専門知識なくとも誰でも使えるツールであるため、在庫管理・需要予測の属人化を防ぎ、業務の透明化も実現できます。
AIを活用した需要予測につい手詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
AIを活用した需要予測とは?手法に加えて必要データや運用などを紹介!
適正在庫の維持は、在庫の余剰や欠品を減らし、企業の利益を最大化するための重要な取り組みです。
本記事では、適正在庫数を維持するための基本的な考えかたや、適正在庫の計算方法などについて解説いたしました。しかし、これらの専門知識や手法をすべて把握したうえで適正在庫を算出・維持するのは、非常に難易度の高い業務であり、誰でもできることではありません。
社内に専門知識を持つ担当者がいても、業務が担当者に依存したりブラックボックス化したりといった現象が起きがちなため、極力「誰でもできる化」するのが望ましいでしょう。
適正在庫の計算や在庫管理業務を「誰でもできる化」するには、ノーコード型需要予測AIツールの導入が近道となります。ノーコード型需要予測AIツールであれば、人間では処理できない複雑なデータの分析・計算が可能です。業務の属人性を排除しつつ、正確かつ最適な在庫管理ができるようになります。
「Deep Predictor」を活用すれば、適正在庫や需要予測の計算方法に詳しくない方でも、安定して精度の高い予測が可能です。適正在庫管理のための需要予測をおこないたい、在庫最適化をおこないたい、需要予測をあらゆる業務に活用したいといったご要望がありましたら、まずは資料請求でお問い合わせください。
