Powered by
Powered by
BLOG
最終更新日：
目次 ➖
サイクル在庫とは、発注から納品までのリードタイム中に欠品を防ぐために維持される在庫のことを指します。
サイクル在庫は、適正な在庫レベルを維持するために重要な役割を果たします。では、具体的にどのようにしてサイクル在庫を計算し、適正在庫として活用することができるのでしょうか？
この記事では、サイクル在庫の基本的な考え方や重要性、適正な数の決め方、そしてその計算方法について詳しく解説します。
在庫最適化を目的としてAIを活用してみませんか？
AI需要予測で在庫問題を解決
→資料を見てみる
サイクル在庫の定義は、一般的には「発注から納品までのリードタイム中に欠品を防ぐために維持される在庫」とされます。例えば、ある商品が1週間に100個売れると予想される場合、予め持っておく1週間分の100個がサイクル在庫となります。この在庫量は、発注サイクルの長さや需要予測の精度に大きく依存します。需要が安定している場合、サイクル在庫は比較的少なくて済みますが、需要が不安定な場合は、欠品を防ぐために多めに確保する必要があります。
サイクル在庫の適正な管理は、企業の競争力を高め、顧客満足度を向上させるために非常に重要です。適切なサイクル在庫を維持することで、欠品による販売機会の損失を防ぎ、過剰在庫による無駄なコストを削減できます。サイクル在庫の管理は、企業の在庫管理戦略の中核をなす要素と言えるでしょう。
需要予測とは、未来の一定期間における商品の売上や消費量を推測するプロセスであり、サイクル在庫の適正な数を決める基礎となります。正確な需要予測が行われることで、過剰在庫や欠品といった問題を回避し、効率的な在庫運用が可能となります。
需要予測の精度が高いほど、サイクル在庫の最適化が容易になります。例えば、過去の売上データ、季節性、マーケットトレンドなどを考慮して需要を予測することで、正確なサイクル在庫を設定することができます。これにより、在庫の回転率を向上させ、在庫コストを削減することが可能です。
一方で、需要予測が不正確である場合、過剰在庫や欠品のリスクが高まります。過剰在庫は保管コストや減価償却のリスクを増大させ、欠品は売上機会の損失や顧客満足度の低下を招きます。
リードタイムとは、発注から納品までの時間を指します。この期間中に在庫が不足することを避けるためには、リードタイムを考慮した在庫管理が必要です。リードタイムが長い場合、予測が難しくなるため、在庫量を多めに持つ必要が出てきますが、これにより在庫コストが増加するリスクがあります。逆に、リードタイムが短ければ、在庫量を減らしても欠品のリスクが低く抑えられるため、在庫コストを削減することが可能です。
リードタイムの変動は、サプライチェーン全体に影響を及ぼし、特に需要が不確実な場合には予測がさらに困難になります。このため、リードタイムの短縮と安定化が重要な課題となります。リードタイムの短縮には、仕入先との関係強化や物流プロセスの改善が有効です。例えば、仕入先との契約を見直し、納期の短縮を図ることや、物流業者との連携を強化し、配送の効率化を図ることが挙げられます。
リードタイムの影響を最小限に抑えるためには、情報のリアルタイム共有も重要です。サプライチェーン全体で在庫状況や需要予測をリアルタイムで共有することで、リードタイムの変動に迅速に対応することができます。これにより、サイクル在庫の最適化を図り、在庫コストの削減と欠品リスクの低減を同時に実現することが可能となります。
在庫管理の改善事例について詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
在庫管理の改善事例3選！在庫管理が必要な理由や改善方法を徹底解説
適正在庫を算出するには、サイクル在庫と安全在庫の数値が必要です。まずは、サイクル在庫と安全在庫の数値を求めてみましょう。
サイクル在庫は、1日の平均出荷量×調達期間日数で求められます。
例えば、1日に平均5個出荷される商品で、発注から納品までに2日かかる場合、サイクル在庫は5個×2日=10個となります。
安全在庫とは、需要の変動や供給遅延に備えて、通常の必要量以上に余分に持つ在庫のことです。サイクル在庫が通常の需要に対応するための計画的な在庫であるのに対し、安全在庫は予測外の状況で在庫切れを防ぐために確保されます。つまり、サイクル在庫は日常の需要を満たすための在庫であり、安全在庫は予測外のリスクに備えるためのバッファーです。
ただ、安全在庫はどの企業でも一定確保しておくことが一般的ですが、需要の変動に対応できない場合、安全在庫を余分に確保してしまい余剰在庫の問題が発生する可能性があります。
安全在庫の数値は以下の計算式で求められます。
安全係数（1.65）×使用量の標準偏差× √（発注リードタイム＋発注間隔）
「安全係数」とは、需要予測の変動や予測誤差による在庫不足を防ぐために設定される係数です。通常、需要が予測通りにいかないリスクに備えるために使用されます。例えば「1.65」という数値は、商品が必要になるタイミングが予測と多少ずれても、約95％の確率で在庫が足りるように設定されています。
「使用量の標準偏差」とは、商品の使用量（または販売量）が日々や期間ごとにどれくらい変動しているかを表す数値です。これは、実際の使用量が平均からどれだけ離れているかの平均的な差を示します。
例えば、ある商品の1日の使用量が日によって大きく変動する場合、標準偏差は大きくなります。逆に、毎日同じ量が使われるなら、標準偏差は小さくなります。この数値を使って、需要の不確実性を考慮し、在庫不足を防ぐためにどれだけ多くの安全在庫を持つべきか決めるのに役立ちます。
「発注リードタイム＋発注間隔」とは、商品を発注してから届くまでにかかる時間（発注リードタイム）と、次に発注するまでの間隔（発注間隔）を合計した期間です。
適正在庫は以下の式で求められます。
サイクル在庫 + 安全在庫 = 適正在庫
適正在庫の設定は、企業の在庫管理戦略における重要なステップです。在庫が不足すると、販売機会の喪失や顧客満足度の低下を招く一方、過剰在庫は保管コストの増加や資金の非効率的な活用に繋がります。そのため、適正在庫の計算と管理は、企業の競争力を維持するために不可欠です。
サイクル在庫の管理は、企業の運営効率とコスト削減に直結する重要な業務です。まず、サイクル在庫の金額管理から始めます。サイクル在庫の金額管理では、在庫の価値を正確に把握し、適正な在庫レベルを維持するための指標を設定します。このためには、定期的な在庫評価とコスト分析が不可欠です。例えば、月次で在庫の棚卸しを行い、在庫回転率や在庫日数を計算することで、在庫の効率性を評価します。
在庫管理を効率的に行うためには、管理システムの導入がおすすめです。手動での在庫管理は、エラーが発生しやすく、時間と労力を大幅に消費します。これに対し、在庫管理システムを導入することで、これらの問題を大幅に減少させることができます。システムは在庫のリアルタイム追跡、発注の自動化、過剰在庫や欠品のリスクを低減する機能を持っており、これにより在庫管理の精度と効率が向上します。
在庫管理システムは、在庫の入出庫情報をリアルタイムで更新し、データの一貫性と透明性を確保します。これにより、どの在庫がどこにあるのか、どの程度の在庫が必要かを正確に把握することができます。また、システムは消費傾向や需要予測に基づいて発注を自動化し、在庫切れや過剰在庫を防ぎます。さらに、発注履歴や在庫回転率のデータを分析することで、より精度の高い在庫管理が可能となります。
商品管理システムについて詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
商品管理システムの基本知識｜在庫管理システムとの違いも解説
会社全体の在庫管理の最適化には、部門間の連携と全体的な視点が必要です。まず、各部門がそれぞれのニーズに応じて在庫を管理するのではなく、統一された在庫管理ポリシーを設けることが重要です。これにより、無駄な在庫の重複や欠品を防ぐことができます。
また、在庫データの可視化と共有が不可欠です。部門間でリアルタイムの在庫状況を共有することで、調達・生産・販売の各プロセスがスムーズに連携し、効率的な在庫運用が実現するでしょう。
サイクル在庫の役割は、業種によって大きく異なります。まず、製造業におけるサイクル在庫の役割について考えてみましょう。
製造業では、原材料や部品のサイクル在庫が生産プロセスの中断を防ぎ、スムーズな生産を維持するために欠かせません。適切なサイクル在庫がなければ、生産ラインが停止し、納期遅延や顧客満足度の低下を招く恐れがあります。
次に、卸売業におけるサイクル在庫の役割を見てみましょう。卸売業では、在庫の回転率がビジネスの成功に直結します。サイクル在庫は、顧客からの注文に迅速に応えるために必要な商品を適時に確保する役割を果たします。適切なサイクル在庫が維持されていれば、注文の取りこぼしを防ぎ、顧客からの信頼を確保できます。また、過剰在庫を避けることで、保管コストや廃棄ロスを最小限に抑えることができます。卸売業では、需要の変動に対応しやすい柔軟な在庫管理が求められるため、サイクル在庫の精度が重要です。
小売業におけるサイクル在庫の役割は、顧客満足度の向上と効率的な在庫管理に密接に関連しています。小売業では、消費者の購買行動が予測しにくく、商品ごとに需要が異なるため、適切なサイクル在庫を確保することが重要です。サイクル在庫は、商品が売り切れるリスクを低減し、常に適切な量の商品を店舗に備えておくことで、顧客が必要な商品をすぐに手に入れられるようにします。
予測期間とは、在庫の需要を予測するために設定する時間の長さを指します。この期間の設定が正確であるほど、適正なサイクル在庫を維持しやすくなります。適切な予測期間を設定するには、以下の要素を考慮する必要があります。
まず、製品の特性や市場の動向を理解することが不可欠です。例えば、季節性のある製品やトレンドに左右されやすい商品については、短期間での予測が有効です。一方で、安定した需要が見込まれる製品については、比較的長期間の予測が適しています。
次に、リードタイムの長さも予測期間の設定に影響を与えます。リードタイムが長い場合、その期間中に需要が変動する可能性が高いため、予測期間もそれに合わせて長くする必要があります。逆に、リードタイムが短い場合は、短期間の予測で十分かもしれません。
さらに、過去のデータ分析も重要です。過去の販売データを元に需要のパターンを把握し、それに基づいて予測期間を設定します。例えば、過去1年間のデータを分析し、月次や週次の需要傾向を把握することで、最適な予測期間を見つけることができます。
また、外部環境の変化も考慮する必要があります。経済状況の変動や競合他社の動向、さらには天候やイベントなども在庫需要に影響を与える要因です。これらの要因を予測期間の設定時に反映させることで、より精度の高い在庫予測が可能となります。
最後に、予測期間は固定ではなく、定期的に見直すことが大切です。市場の変化や新しいデータの入手に伴い、予測期間を柔軟に調整することで、常に最適なサイクル在庫を維持することができます。
以下に、需要予測の精度を向上させるための主要な方法をいくつか紹介します。
まず、過去のデータを活用することが基本です。販売履歴や顧客の購買パターンを分析し、季節性やトレンドを特定します。これにより、将来の需要を予測しやすくなります。特に過去数年間のデータを詳細に分析することで、需要の変動パターンをより正確に把握できます。
次に、統計的手法を導入することが挙げられます。移動平均法や指数平滑法などの統計モデルを活用することで、過去のデータから将来の需要を予測することが可能です。これらのモデルは、特定の条件下での予測精度を高めるために役立ちます。
さらに、外部要因の考慮も重要です。市場の動向や経済指標、競合他社の動きなど、外部環境の変化を予測に取り入れることで、より現実的な需要予測が可能になります。特に、急激な市場変動が予想される場合には、外部データを積極的に収集し、予測モデルに反映させることが重要です。
また、顧客からのフィードバックを活用することも有効です。顧客のニーズや要望を直接把握することで、製品やサービスの需要をより正確に予測できます。アンケートやインタビューを通じて顧客の声を集め、それを需要予測に反映させることで、予測精度を向上させることができます。
さらに、テクノロジーの活用も忘れてはなりません。AI（人工知能）や機械学習を利用することで、大量のデータを効率的に処理し、より高度な需要予測が可能になります。これにより、従来の手法では見逃してしまうような微細なトレンドやパターンを発見することができます。
ノーコードAIで手軽に需要予測を初めてみませんか？
専門知識がなくてもデータの分析から在庫の最適化に繋げることが可能です！
→資料を見てみる
サイクル在庫の予測において重要なのは、精度の高い需要予測と適切なリードタイムの管理です。まず、予測期間の設定では、季節変動や市場のトレンドを考慮し、適切な期間を選定することが求められます。次に、需要予測の精度を上げるためには、過去のデータ分析や機械学習アルゴリズムを活用することが有効です。これにより、需要の変動をより正確に把握し、サイクル在庫の適正な数を決定することができます。
サイクル在庫の適正な数を決定し、予測精度を上げることは、在庫管理の最適化に直結します。これにより、企業は持続的な成長と競争力の維持が可能となります。
AI CROSSでは、専門知識がなくても使えるノーコードAI需要予測サービス「Deep Predictor」を提供しています。
「Deep Predictor」のAIは、単にデータを学習するだけでなく、データの特性に応じた学習・分析を行います。各データの特徴を理解し、それに基づいて最適化を進めることで、企業に適したオリジナルのAIモデルを構築することが可能です。これにより、サプライチェーン特有の複雑さや変動性に対応した、より精度の高い需要予測を実現します。
在庫管理に課題を感じている方は、ぜひ資料請求をご検討ください。
