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安全在庫の計算方法がわからず、欠品を避けたい一方で在庫を持ちすぎる不安を感じていませんか。こうした悩みを整理するには、安全在庫の考え方と計算例をあわせて理解することが近道です。
安全在庫とは、需要のぶれや納期の遅れに備えて確保しておく予備の在庫を指します。安全在庫を適切に設定することで、欠品リスクを抑えながら過剰在庫も防ぎやすくなります。
この記事では、安全在庫の基本的な計算式、計算例、Excelでの具体的な求め方、実務で役立つ計算例、さらに安全在庫を設定する際の注意点までをわかりやすく解説します。初めて安全在庫を計算する方でも理解しやすいよう、具体的な計算例を交えながら紹介します。
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安全在庫は、在庫管理の中でもまず押さえておきたい基本概念です。売れ筋商品でも、需要の急増や納品遅延が重なると、想定していた在庫では足りなくなることがあります。そこで用意するのが、変動に備えるための余力としての安全在庫です。
一方で、在庫は多ければよいわけではありません。持ちすぎれば保管コストや資金負担が増えるため、欠品防止と在庫負担の両方を見ながら考える必要があります。この前提を理解しておくと、後の計算式やExcel計算例も読みやすくなります。
安全在庫とは、需要の変動や不確定な要素に備えて、最低限上乗せして持っておく在庫です。ここでいう不確定な要素には、想定以上の出荷、仕入先の遅延、輸送トラブル、社内処理の遅れなどが含まれます。
たとえば、普段は1日100個売れる商品でも、急な受注増で120個、130個と動く日は珍しくありません。さらに、通常3日で届く商品が4日や5日かかれば、その間の販売を支える在庫が必要になります。こうしたズレを吸収する役割を持つのが安全在庫です。
安全在庫がない運用は、理論上は在庫を圧縮しやすい一方、現場では欠品が起こりやすくなります。欠品は売上機会の損失だけでなく、代替手配や緊急発注の負担も生みます。実際の在庫管理では、在庫ゼロを目指すより、必要最小限の安全在庫を持つ方が安定します。
つまり安全在庫は、単なる余りではありません。需要と供給のブレを吸収し、欠品リスクと在庫コストのバランスを取るための管理指標です。
安全在庫を正しく理解するには、適正在庫とサイクル在庫の違いも押さえる必要があります。実務では、適正在庫は一般に「安全在庫＋サイクル在庫」で考えます。
サイクル在庫は、発注してから次の発注までの間に通常消費される在庫です。言い換えると、普段の販売や使用を前提に必要となる基本在庫です。これに対して安全在庫は、通常運転ではなく、予測のズレや納期変動に備える予備在庫です。
両者の違いを整理すると、次のようになります。
| 項目 | 意味 | 主な役割 |
|---|---|---|
| サイクル在庫 | 通常の需要をまかなう在庫 | 日常的な出荷・使用に対応する |
| 安全在庫 | 変動リスクに備える在庫 | 欠品や納期遅延に備える |
| 適正在庫 | サイクル在庫と安全在庫の合計 | 在庫効率と供給安定の両立を図る |
この関係を理解すると、「安全在庫だけを増やせば安心」という考え方が適切でないことも見えてきます。通常需要に対して必要なサイクル在庫が不足していれば、そもそも運用が回りません。逆に、安全在庫を過大に設定すると、適正在庫全体が膨らみ、資金や保管スペースを圧迫します。
在庫管理で目指すべきなのは、安全在庫を単独で最適化することではなく、サイクル在庫との合計として適正在庫を設計することです。安全在庫はその中の一部であり、変動に備えるための役割を持つ。まずはこの位置づけを明確にしておくことが、計算式を使いこなす第一歩になります。
適正在庫の基本の考え方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。
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、管理手法がよくわかる内容になっています。
適正在庫の基本の考え方とは？計算方法や適正在庫を保つ方法を紹介
安全在庫は、感覚ではなく計算式に基づいて設定することで、安定した在庫運用を実現できます。在庫が不足しやすい商品ほど多めに持てばよいという単純な考え方ではありません。需要のばらつき、発注してから届くまでの時間、どこまで欠品を許容するかを組み合わせて設定することが基本です。実務では、この3つを整理するだけでも発注基準が明確になり、より適切な在庫管理につながります。
安全在庫の代表的な計算式は、次の形で使われます。
安全在庫 ＝ 安全係数 × 使用量の標準偏差 × √（発注リードタイム＋発注間隔）
この式の考え方はシンプルで、需要のばらつきが大きいほど、商品が届くまでの待ち時間が長いほど、そして欠品を避けたいほど、安全在庫は多くなります。
一方で、需要が安定しており、短納期で補充でき、多少の欠品を許容できる商品は、安全在庫を抑えやすくなります。
ここで注意したいのは、平均使用量そのものではなく、使用量の標準偏差を使う点です。平均だけを見ると「1日100個売れる商品」と分かっても、毎日ほぼ100個で安定しているのか、50個の日も150個の日もあるのかによって、必要な安全在庫は変わります。安全在庫は、需要の大きさではなく、「需要の不確実さ」に備えるための在庫だからです。
また、リードタイムだけでなく発注間隔を加える計算式を使うことで、毎日発注できる商品と週1回しか発注しない商品の違いも反映できます。現場では、この違いが見落とされることも少なくありません。発注頻度が低い運用ほど、同じ商品でも安全在庫は多くなる傾向があります。
安全係数は、欠品をどの程度まで許容するかを数値化したものであり、サービスレベルを在庫計算に反映するための係数です。
たとえば、サービスレベル95％は「おおむね95％の確率で欠品を避けたい」という考え方を表し、この場合の安全係数は1.65を使用します。
安全係数が大きいほど安全在庫は増えます。欠品を防ぎやすくなる一方で、在庫保有コストも高くなるため注意が必要です。そのため、すべての商品に同じ安全係数を適用するのではなく、商品の重要度に応じて設定を変えることが実務では一般的です。
例えば、売上への影響が大きい主力商品、代替が難しい部材、欠品時の影響が大きい保守品などは、高めの安全係数を設定するケースが多くあります。一方で、需要予測が難しく陳腐化しやすい商品は、過剰在庫のリスクも考慮しながら調整することが重要です。
目安としてよく使われるサービスレベルと安全係数は、次のとおりです。
| サービスレベル | 欠品許容率 | 安全係数の目安 |
|---|---|---|
| 90% | 10% | 1.28 |
| 95% | 5% | 1.65 |
| 97.5% | 2.5% | 1.96 |
| 99% | 1% | 2.33 |
Excelで安全係数を求める場合は、NORMSINV関数を活用できます。
例えば、欠品許容率が5％の場合は、「1−0.05＝0.95」として「NORMSINV(0.95)」を入力すると、おおむね1.65を求めることができます。
実務では、商品マスタにサービスレベル区分を設定し、それぞれに安全係数をひも付けて管理すると、効率的に運用できます。
適正在庫をエクセルで計算する方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。
Excelを活用した自動計算の方法や関数の使い方、標準偏差・安全在庫の算出方法
適正在庫をエクセルで計算する方法とは？
標準偏差は、使用量のばらつきの大きさを示す数値であり、安全在庫を計算するうえで非常に重要な指標です。
平均使用量が同じでも、毎日ほぼ同じ数量が出る商品と、日によって大きく変動する商品では、後者のほうが多くの安全在庫を必要とします。
例えば、5日間の出荷数が「100、100、100、100、100」の商品と、「60、140、90、130、80」の商品は、平均だけを見ると近い値になります。しかし、後者は需要変動が大きいため、欠品リスクも高くなります。このような需要のばらつきを数値で表したものが標準偏差です。
Excelでは、過去の出荷量データを並べて関数で計算できます。
母集団全体を対象とする場合は「STDEV.P」、サンプルデータを対象とする場合は「STDEV.S」を使用します。実務では、日次出荷データの一部をもとに計算することが多いため、「STDEV.S」を使用するケースが一般的です。ただし、社内で関数の使い分けが統一されていないと比較しづらくなるため、どちらを標準として利用するかをあらかじめ決めておくことが大切です。
また、需要データを整える際は、欠品によって売れなかった日をそのまま実績として含めないようにしましょう。実際の需要より少なく見積もられ、平均や標準偏差が正しく計算されなくなるためです。特売、臨時休業、大口案件などの特殊要因も、必要に応じて別管理することをおすすめします。計算式が同じでも、元データの整え方によって結果は大きく変わります。
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発注リードタイムは、発注してから商品が納品されるまでの日数、発注間隔は次の発注までの間隔を指します。どちらも安全在庫を左右する重要な要素であり、期間が長いほど需要変動の影響を受けやすくなります。
例えば、同じ需要変動の商品でも、翌日納品される国内調達品と、2週間以上かかる輸入品では必要な安全在庫は異なります。後者は、商品が届くまでの待ち時間が長いため、その間に需要が予測から外れる可能性が高くなるからです。
さらに、毎日発注できる体制と週1回まとめて発注する体制でも必要な安全在庫は変わります。発注間隔が長いほど、在庫で吸収しなければならない期間が長くなります。
実務では、名目上のリードタイムと実際のリードタイムが異なるケースも少なくありません。
例えば、仕入先からは「5日で納品」と案内されていても、繁忙期には7日かかったり、輸送遅延が月末に集中したり、社内承認に1日余分にかかったりすることがあります。そのため、安全在庫の計算に使用するリードタイムは、理想値ではなく実績値をもとに定期的に見直すことが大切です。
また、発注リードタイムと発注間隔は、需要の標準偏差とは異なり、業務の見直しによって改善しやすい要素でもあります。調達先の見直しや発注頻度の変更、社内手続きの短縮によって期間を短くできれば、安全在庫を減らせる可能性があります。安全在庫を見直す際は、安全係数だけを調整するのではなく、まず発注リードタイムと発注間隔を改善できないか検討することが重要です。
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リードタイムと需要予測の基本から、安全在庫の設定方法、AIツールの活用事例がよくわかる内容になっています。
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需要のばらつきやリードタイムの違いは、安全在庫の大きさにそのまま表れます。計算式自体は同じでも、どの値が大きいかで必要在庫はかなり変わります。ここでは、実務でイメージしやすい3つのケースに分けて、安全在庫の計算例を順に確認します。
前提として、ここでは次の式を使います。
安全在庫 ＝ 安全係数 × 使用量の標準偏差 × √（発注リードタイム＋発注間隔）
安全係数はサービスレベルに応じて設定し、例として95％なら1.65、99％なら2.33を使います。数値は理解しやすいように単純化した例です。
まずは、日々の使用量のばらつきが小さい商品の計算例です。定番の消耗品や、一定のペースで出荷される部材をイメージするとわかりやすいでしょう。
今回の条件は次のとおりです。
この場合、リードタイムと発注間隔の合計は7日です。まず、√7を求めます。
√7 ≒ 2.65
次に、安全係数と標準偏差を掛けます。
1.65 × 8 ＝ 13.2
最後に、√7を掛けます。
13.2 × 2.65 ≒ 34.98
したがって、安全在庫は約35個となります。
実務では端数を切り上げ、36個や40個に設定するケースが多くあります。発注単位が10個単位であれば、40個にそろえると運用しやすくなります。
このケースのポイントは、平均使用量が100個と多くても、標準偏差が8個と小さいため、安全在庫を比較的少なく抑えられることです。
安全在庫は平均使用量そのものではなく、需要のばらつきとリードタイムの影響を大きく受けます。そのため、需要が安定している商品では、安全在庫が過大になりにくい傾向があります。
定番商品で欠品が多い場合は、在庫量ではなく、発注点や発注タイミングの設計に原因がある可能性があります。標準偏差が小さい商品は、発注ルールを見直すだけでも在庫効率を改善しやすいでしょう。
次は、発注から納品までの期間が長い商品の計算例です。需要のばらつきが同程度でも、リードタイムが長いだけで安全在庫は大きくなります。
条件を次のように置きます。
需要の標準偏差は先ほどと同じですが、リードタイムと発注間隔の合計は30日です。まず、√30を求めます。
√30 ≒ 5.48
次に、安全係数と標準偏差を掛けます。
1.65 × 8 ＝ 13.2
最後に、√30を掛けます。
13.2 × 5.48 ≒ 72.34
この場合、安全在庫は約72個となります。先ほどの安定商品では約35個だったため、標準偏差が同じでも、調達期間が長くなることで安全在庫は約2倍になります。
ここで重要なのは、リードタイムが2倍、3倍になったからといって、安全在庫が単純に同じ倍率で増えるわけではないことです。この式では平方根で計算するため、増え方はやや緩やかになります。ただし、実務ではリードタイムが長い商品ほど納期遅延や通関、輸送の乱れが発生しやすく、理論値より余裕を持たせて設定する必要がある場合もあります。
輸入品や長納期品の欠品を防ぐには、在庫を増やすだけでなく、発注頻度の見直しや輸送手段の変更などによってリードタイム自体を短縮することも有効です。
最後は、欠品コストが大きい重要商品の計算例です。生産停止につながる基幹部材や代替しにくい保守部品などでは、一般品より高いサービスレベルを設定することがあります。
条件は次のようにします。
リードタイムと発注間隔の合計は10日です。まず、√10を求めます。
√10 ≒ 3.16
次に、安全係数と標準偏差を掛けます。
2.33 × 15 ＝ 34.95
最後に、√10を掛けます。
34.95 × 3.16 ≒ 110.44
したがって、安全在庫は約110個です。欠品回避を最優先にするほど、安全在庫は大きくなります。
比較のため、同じ条件でサービスレベルを95％に下げ、安全係数を1.65にするとどうなるかも見ておきます。
1.65 × 15 × 3.16 ＝ 78.21
約78個です。99％設定では約110個、95％設定では約78個となり、サービスレベルを引き上げるだけで安全在庫は30個以上増えます。これは保管コストや資金拘束にも大きく影響します。
重要なのは、すべての商品を99％で管理するのではなく、商品の重要度に応じてサービスレベルを設定することです。
安全在庫は計算式に当てはめれば求められますが、実務では「式が正しいこと」と「入れるデータが妥当であること」は別問題です。現場でズレやすいのは、計算ロジックよりも前提条件のほうです。需要の見方、集計期間、見直し頻度が合っていないと、見かけ上は精密でも、実運用では欠品や過剰在庫が起きます。
安全在庫の計算は、需要のばらつきに備える考え方に基づいています。そのため、使用量データや需要予測の精度が低いと、計算結果も不正確になります。
過去実績をそのまま平均化しただけでは、実需の変化を捉えきれない場面が少なくありません。
季節商品や販促・天候の影響を受けやすい商品では、過去の単純平均だけでは適切な安全在庫を算出できない場合があります。
結果として、欠品を防ぐために設定した安全在庫が十分に機能しなかったり、逆に過剰在庫につながったりすることがあります。
実務では、販売実績を見る際に「平常時の需要」と「特異な要因で動いた需要」を分けて考える必要があります。例えば、一時的な特売、終売前の駆け込み需要、大口案件による出荷増をそのまま通常需要として扱うと、標準偏差が過大になり、安全在庫も膨らみます。反対に、欠品していた期間の販売数量をそのまま使うと、本来の需要より少なく見積もってしまいます。
安全在庫の計算は統計処理ですが、その前提となるデータの品質が結果を大きく左右します。
実績データの欠損や欠品日、販促日、異常値などを整理したうえで計算することが、安全在庫を適切に設定するための基本です。
需要予測の精度を上げる方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。
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安全在庫の計算に使うデータ期間が短すぎると、一時的な需要変動の影響を受けやすくなり、適切な安全在庫を算出できない可能性があります。
1〜3か月だけのデータでは、季節変動や連休、気温変化、年度末需要などを十分に含められないことがあります。その状態で標準偏差を計算しても、年間を通じた需要の波を反映した数値にはなりません。
一般的には、最低でも1年分のデータを確認することで、季節要因を踏まえた安全在庫を設定しやすくなります。
取り扱い商品によっては、2年以上の実績を確認したほうが判断しやすいケースもあります。例えば、夏冬で需要差が大きい商品や、年1回のイベント需要がある商品では、短期データだけでは需要の偏りが大きくなります。
ただし、長期間のデータを使えばよいというわけではありません。仕様変更や価格改定、販路変更、顧客構成の変化があった商品では、古いデータが現在の需要構造と合わない場合があります。実務では、「直近の販売傾向」と「季節性」の両方を考慮してデータ期間を設定することが重要です。
データ期間は全商品で一律に決めるのではなく、定番品・季節品・新製品・成熟品など、商品の特性に応じて使い分けることをおすすめします。
一度決めた安全在庫をそのまま使い続けるのではなく、市場環境や需要の変化に応じて定期的に見直すことが重要です。
市場環境、仕入条件、物流の安定性、販売チャネルの構成は常に変化します。安全在庫は固定値ではなく、変化に応じて更新すべき管理値です。
見直しが必要になる代表的な要因は、需要水準の変化、リードタイムの変化、欠品許容度の変化です。売れ筋になった商品は以前より多くの安全在庫が必要になりますし、調達が不安定になった商品はリスクを考慮して安全在庫を増やす必要があります。逆に、納期が短縮された商品や需要が安定した商品は、安全在庫を減らせる可能性があります。
実務では、四半期ごと、または月次で重要SKUだけでも安全在庫を見直す運用が現実的です。
少なくとも、次のような変化があった場合は再計算を検討しましょう。
安全在庫は、「一度設定して終わり」ではなく、「継続的に見直すこと」に価値があります。
計算式を整えるだけでなく、再計算のタイミングを業務フローに組み込むことが、安定した在庫管理につながります。
従来の安全在庫の計算式は、平均使用量や標準偏差、リードタイムなどを整理し、安全在庫の考え方を統一するうえで有効です。
実務でも、初期設計や関係者への説明に用いる基準として十分に役立ちます。
一方で、実際の需要は計算式どおりに推移するとは限りません。販促、気温、曜日配列、連休、外部環境の変化などが重なると、過去平均だけでは対応できない場面もあります。
そのため、需要予測の精度を高めたうえで、安全在庫の設定値を継続的に見直すことが重要です。
Excelや従来の計算式は、仕組みがわかりやすく、すぐに使い始められる点が大きなメリットです。
ただし、計算が正しいことと、現場に合った在庫水準になることは別問題です。計算式は基本的に過去データを前提としているため、急な需要変動や新しいトレンドには対応しにくいという課題があります。
例えば、平常時は安定していた商品でも、気温上昇で急に需要が伸びたり、連休前にまとめ買いが発生したり、販促後だけ需要が大きく増えたりするケースでは、過去平均と標準偏差だけでは実態に追いつけないことがあります。輸入品や部材のようにリードタイムが変動しやすい商材では、発注側の計算が適切でも、供給側の変動によって安全在庫が不足する場合もあります。
Excel運用には管理面での課題もあります。ファイルが複数に分かれる、関数がブラックボックス化する、更新漏れが起きるといった問題です。担当者しかロジックを理解していない状態になると、異動や退職のたびに見直しコストが発生します。
実務では、数式そのものよりも、元データの貼り付けミスや集計範囲のずれによって判断を誤るケースが少なくありません。
安全在庫の計算は一見シンプルですが、品目数が増えるほど運用負荷も大きくなるため、継続的に管理できる仕組みづくりが重要です。
AI需要予測の価値は、販売実績だけでなく、需要に影響する外部要因も考慮して予測できる点にあります。
例えば、気象、カレンダー、人口統計などの情報を組み合わせることで、単純な平均値では見えにくい需要の変動を捉えやすくなります。これにより、安全在庫を一律に多く持つのではなく、需要の変動要因に応じて適切な水準へ見直しやすくなります。
AI需要予測を活用すると、勘や経験だけに頼らず、データに基づいた判断ができるようになります。
ベテランの経験が役立つ場面はありますが、すべての商品を同じ精度で管理し続けることは容易ではありません。AIによって需要予測の精度が向上すれば、欠品を防ぐために過剰在庫を積み増す運用から脱却しやすくなります。その結果、欠品リスクと過剰在庫の両方を抑えやすくなります。
さらに、見直しの頻度を高めやすいことも大きなメリットです。従来は年に数回しか安全在庫を更新していなかった企業でも、予測基盤が整えば月次や週次での再評価が現実的になります。安全在庫は固定値ではなく、需要の変化に合わせて継続的に見直す管理値として運用することが重要です。
AIを活用した需要予測による在庫最適化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。
在庫最適化とAIの関係性に焦点を当て、AIを利用した需要予測によってどのように効率化が図れるかがよくわかる内容になっています。
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Deep Predictorは、東証グロース市場に上場しているAI CROSS株式会社（証券コード：4476）が提供するAI需要予測・運用サービスです。売上や販売数、出荷量といった需要をAIで予測し、その結果に基づいて適切な発注量を算出することも可能です。余剰在庫の削減・欠品防止・生産計画の改善など、現場の課題解決に直結します。
特に大きな特徴は、「現場担当者が自ら自走できる」ことをコンセプトに、この点を大切にして設計されている点です。複雑な設定や専門知識を必要とせず、店舗・事業部・現場の担当者が自らデータを分析し、AIによる予測結果を日々の意思決定に活用できます。これにより、これまで専門部署に依存していた分析業務を分散し、現場主導のスピード感ある改善サイクルを実現します。
また、導入後は活用方法の設計や運用定着まで伴走するサポート体制を整えているため、初めてAI予測に取り組む企業でも安心して利用を開始できます。ノーコードで高度な予測精度と運用性を両立したDeep Predictorは、これからAI予測に取り組みたい企業にとって心強い選択肢です。
さらに、予測結果を日々の意思決定に活用できるため、本記事で扱った在庫の改善にも効果を発揮します。
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安全在庫の計算は、式を当てはめるだけで終わる作業ではありません。安全係数、需要のばらつき、リードタイムを実態に合わせて見直してこそ、欠品と過剰在庫の両方を抑えやすくなります。Excelでの管理は出発点として有効ですが、品目数が増えるほど更新漏れや判断のばらつきが起こりやすくなります。
実務では、まず主要商品から安全在庫を数値化し、月次や四半期で見直す運用が基本です。季節変動や販促、納期変化が大きい商材では、過去実績だけに頼らない需要予測も欠かせません。
AICROSSが提供するDeep PredictorのようなノーコードAI需要予測ツールは、販売実績に加えて外部要因も加味しながら在庫判断を支援できる選択肢です。Excel管理に限界を感じている場合は、こうした手段も含めて、自社に合う安全在庫の運用方法を見直すことが在庫最適化への近道です。
よくある質問として、安全在庫の考え方で迷いやすい点を整理します。本文で計算式や設定方法を確認したあとに読むと、実務での判断基準がつかみやすくなります。
理論上は可能です。需要もリードタイムも完全に予測どおりで、変動が一切ないなら、安全在庫を持たなくても欠品は起こりません。
ただし、実務ではその前提がほぼ成り立ちません。販売数は日々ぶれますし、仕入先の納期も遅れることがあります。気象、販促、曜日配列、物流事情の影響も無視できません。そのため、多くの現場では安全在庫をゼロにせず、一定のバッファを持たせます。
特に欠品時の影響が大きい商品は、安全在庫ゼロの運用に向きません。反対に、取り寄せしやすい商品や代替品が多い商品では、かなり低めに設定する余地があります。ゼロにできるかではなく、どこまでリスクを許容できるかで判断するのが基本です。
絶対的な正解はありません。安全係数は、企業の方針と商品の性質に応じて決める数値です。
たとえば、欠品すると生産停止や大きな機会損失につながる重要商品は、高いサービスレベルに合わせて安全係数を高めに設定します。一方、多少の欠品を許容できる商品や、短納期で補充しやすい商品は、低めでも運用できます。
判断の軸は、在庫コストと欠品コストのバランスです。在庫を厚くすれば欠品は減らせますが、保管費や資金負担は増えます。逆に絞りすぎると、販売機会損失や現場対応コストが増えます。安全係数は数学だけで決めるものではなく、経営判断を反映する設定値です。
理想を言えば、SKUごとに計算するのが望ましいです。商品ごとに需要のばらつき、利益率、欠品時の影響、調達のしやすさが違うためです。同じカテゴリでも、売れ筋商品と低回転商品を同じ基準で管理すると、どこかで無理が出ます。
とはいえ、全SKUを最初から精緻に計算するのは手間がかかります。実務ではABC分析を使い、重要度の高いAランク商品から優先して詳細に設定する方法が現実的です。売上や利益への影響が大きい商品ほど、個別管理の効果が出やすくなります。
安全在庫が多すぎると、欠品対策ではなく過剰在庫になります。すると、キャッシュフローが悪化し、保管コストも増えます。賞味期限のある商品や流行変化が早い商品では、劣化や陳腐化のリスクも高まります。
現場で見落とされやすいのは、「安全のため」に積み増した在庫が、いつの間にか見直されず固定化することです。安全在庫は多ければ安心とは限りません。欠品防止と在庫負担の両方を見ながら、定期的に設定を見直すことが必要です。
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