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在庫を最適化することで、キャッシュフローの最適化や過剰在庫の抑制、欠品の防止、商品の品質維持などのメリットが生まれます。しかし、小売業や製造業の担当者のなかには、「どのようにすれば在庫を最適化できるのかわからない」という方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、在庫最適化をおこなうメリットや従来の在庫最適化の手法・課題、在庫最適化における需要予測の選択肢などを解説します。
在庫最適化に役立つおすすめの方法についても理解できる記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
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はじめに、在庫最適化をおこなうメリットとして、以下の4点について解説します。
在庫最適化の概要や必要性、指標、方式については、以下の関連記事でも解説していますので併せてご参照ください。
在庫最適化とは？過剰在庫や欠品のリスクを軽減する方法を徹底解説！
在庫最適化をおこなうメリットのひとつは、キャッシュフローが最適化される点です。在庫の最適化がおこなわれていない場合、過剰在庫や在庫不足が発生している状態となります。そして過剰在庫に伴う在庫維持コストの増加や在庫不足に伴う販売機会の損失により、キャッシュフローが不安定となってしまいます。
在庫最適化によって適切な在庫量の維持や計画的な発注・管理をおこない、在庫の流れを正しく把握することで、キャッシュフローを安定させることが可能です。
在庫最適化によって過剰在庫を防止し、在庫の保管コストを削減できることもメリットです。商品在庫を大量に抱えている場合、商品在庫の保管にかかる倉庫費用や商品在庫を管理するための人員コストなどがかかります。
在庫最適化をおこなうことで、無駄な在庫の保管スペースを抑制できるため、余計な保管コストの発生を防ぐことが可能です。また、不要な発注を抑制したり、廃棄ロスの削減にもつながるでしょう。
在庫最適化には、過剰在庫の防止だけでなく、在庫の欠品を防ぐことができるメリットもあります。在庫の欠品が生じた場合、必要な商品を必要なときにお客様に届けることができず、販売機会の損失を招きます。欠品が続いた場合、販売機会の損失だけでなく、会社の信頼度の低下をもたらすおそれもあるでしょう。
在庫最適化をおこなうことで、このような在庫の欠品に伴うリスクを抑制することができ、販売機会の最大化や会社の信頼度の維持・向上につながります。
商品の品質を維持することができることも在庫最適化のメリットです。生鮮食品などの商品は、品質を保持するために厳密な期限が設けられています。時間の経過とともに品質が劣化しやすい商品は、商品の鮮度や質が維持できる期限内に販売し、在庫を入れ替えることが必要です。
一方で、商品の鮮度や質を落とさないために抱える在庫数を絞ると、今度は前述した在庫の欠品の問題が生じます。そのため、在庫の回転率の上昇と欠品の防止を両立させる必要があり、これらのバランスを適切に保つためには在庫最適化をおこなうことが重要です。
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続いて、従来の在庫最適化の手法について紹介します。これまでは、以下のような在庫最適化の手法が用いられてきました。
従来の在庫最適化の手法のひとつは、製品ごとに適切な在庫数を設定しておき、設定した在庫数に基づいて発注や在庫管理をおこなう方法です。「定量発注方式（発注点方式）」や「定期発注方式」と呼ばれる手法であり、多くの製造業などが用いている方式となります。
これらの方式のメリットは、発注するタイミングや発注数を考える手間がかからないことです。定量発注方式（発注点方式）であれば発注数、定期発注方式であれば発注タイミングが固定となるため、担当者の負担を軽減できます。
一方で、季節やイベントなどによる急激な需要の変化に対応しにくい点はデメリットです。
適正在庫の考え方についてより詳しく知りたい方は、適正在庫の基本の考え方とは？計算方法や注意点について徹底解説！の記事を参考にしてみてください。
従来の在庫最適化の手法には、需要予測を取り入れて適切な在庫数を把握する方法もあります。需要予測を取り入れることで、外部環境などの要因を踏まえながら適切な在庫数を判断できる点がメリットです。
需要予測については、【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も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。
しかし、先ほどの定量発注方式（発注点方式）や定期発注方式と違って製品ごとにその都度発注数や発注のタイミングを考える必要があり、担当者の業務負担がかかります。また、担当者による判断が入るため発注・在庫管理においてミスが生じる可能性が高く、業務の属人化を招きやすいこともデメリットです。
3つ目の手法は、定期的な商品在庫の棚卸しの際に在庫数を確認し、在庫の異常の発見や対策をおこなう方法です。実際に在庫を目視で確認するため、正確に在庫数をカウントできる点がメリットとなります。
一方で、この手法が効果的なのは商品の種類や数が限られている場合です。取り扱う商品の種類や数が多い場合は、全在庫の目視確認を頻繁に実施することは現実的ではないでしょう。
先ほど紹介した従来の在庫最適化の手法では、以下の3つの課題が挙げられます。
商品に対する需要量は、季節・イベント要因や経済的・社会的要因、競合他社の参入などによって変動し、それに応じて適切な在庫量も変動します。そのため、さまざまな外部要因を考慮できていない場合、需要予測の精度が低下し、発注・在庫管理の精度も落ちてしまいます。
従来の在庫最適化の手法では、さまざまな外部要因を考慮して需要予測を行うことは容易ではなく、在庫最適化も難しくなってしまうのです。
在庫を最適化するためには、過去の販売データや顧客の購買履歴・購買パターン、市場・経済状況といった多種多様な要素を考慮し、発注量を決定する必要があります。ただし、それらのさまざまな要因を踏まえた需要予測は、担当者の勘や経験で補いきれるものではありません。
どんなに経験豊富な担当者であってもすべての要素を正確に把握することはできず、発注ミスが生じるリスクがあります。
従来の在庫最適化の手法では、工数が大きくなってしまい他業務のリソースを圧迫しがちな点も課題です。在庫管理や発注業務は、取り扱う商品の品目や種類が増えるにつれて管理項目や管理情報も膨大となり、大きな業務負担がかかります。
在庫管理業務に工数をかけすぎるあまり、他の重要な業務に十分なリソースを割けなくなるおそれもあるでしょう。
ここでは、先ほど示した課題の解決につながる効果的な在庫最適化における需要予測として、以下の4つの選択肢について説明していきます。
Excelは、すでに導入している企業も多く導入費用や導入の手間がかからない点、Excel関数を活用することで簡単に需要予測をおこなえる点などがメリットです。しかし、他の手法と比べると予測精度は低く、重要な経営判断などに活かしにくいデメリットがあります。また、Excel関数や統計知識が必要となり、業務が属人化しやすくノウハウ・技術の継承が困難な点もデメリットです。
需要予測システムは、需要が安定している商品の需要予測に適しており、予測結果を基に業務計画が立てやすい点がメリットです。また、自社の要件に合わせたカスタマイズもできます。一方、トレンドなどの状況変化に対応しにくい点やシステム開発が必要となる点、導入費用・運用費用が高い傾向にある点はデメリットです。
基幹業務システムとは、企業がその主要な業務を遂行するために使用する情報システムです。これは、企業の中核となる業務を効率化し、管理するためのシステムであり、会計、販売、人事、製造、在庫管理などの重要な業務が含まれます。
基幹業務システムの需要予測機能は、基幹業務システムの特徴を活かした情報の一元管理によりシステム管理コストを削減できること、需要予測だけでなく生産管理などにも幅広く活用できる点などがメリットです。その反面、他のツールよりも導入費用・運用費用が高く、運用にあたって専門的な知見が求められる点はデメリットとなります。
ノーコード型需要予測AIツールは、複雑なデータを組み合わせた需要予測が可能である点や、SaaSで提供されるため自社開発が不要である点、比較的費用が安価かつ専門知識が不要で誰でも簡単に扱える点などのメリットがあります。一方、データに基づく分析となるため、データが少ないケースでは予測精度が安定しにくい点や、お客様に合わせてシステムを作り上げることができない点などはデメリットであるといえます。
先ほど説明した在庫最適化における需要予測の選択肢のなかでも、特におすすめなのはノーコード型需要予測AIツールです。たとえばExcelを用いる場合、Excel関数などの専門的な知識が必要となるため、業務の効率化や属人性の面で課題があります。また、需要予測システムの場合、考慮できるデータの要因数が少なく、外部要因を十分に考慮できない可能性があります。
ここでは、在庫最適化においてノーコード型需要予測AIツールがおすすめである理由として、以下の3点について解説します。
ノーコード型需要予測AIツールの活用により、外部要因を加味した高精度な需要予測が可能です。従来の手法では、季節・トレンドなどの外部要因を十分に考慮した予測は困難でした。しかし、ノーコード型需要予測AIツールであれば多種多様な外部要因を加味した高精度な需要予測を実現でき、最適な発注量を算出できるようになります。
ノーコード型需要予測AIツールを使えば、属人性を排除した需要予測も可能です。これまでのデータから成功パターンやボトルネックを特定することで、担当者の経験や勘に依存せずにAIシミュレーションによって最適な施策を導出できます。また、改善策を実行した後の定量的な効果測定やその根拠の把握もできるため、活用するたびに社内にナレッジが蓄積されていきます。
ノーコード型需要予測AIツールを使うことで、業務の効率化にもつながります。Excelや人力では多くの時間がかかっていた作業でも、ノーコード型需要予測AIツールを使えばわずか数クリックでデータ分析や予測が可能です。分析・予測のスピードが向上することで、作業時間を大幅に短縮することができるでしょう。
在庫最適化をおこなうことで、キャッシュフローの最適化や過剰在庫の抑制、欠品の防止、商品の品質維持などのメリットを享受できます。しかし、これまでの在庫最適化の手法では、外部要因を十分に考慮した発注ができない、人の経験と勘に基づいて属人的に発注量の決定がおこなわれている、担当者に大きな業務負担がかかるなどの課題がありました。
在庫最適化における需要予測としては、Excelや需要予測システム、基幹業務システムの需要予測機能、ノーコード型需要予測AIツールを使った方法があります。そのなかでもノーコード型需要予測AIツールは在庫最適化においておすすめのツールです。ノーコード型需要予測AIツールの活用により、外部要因を加味した高精度な需要予測ができます。また、属人性を排除した需要予測を実現できるため、特定の担当者に依存しないことも利点です。
AI CROSSでは、在庫最適化に役立つノーコード型需要予測AIツール「Deep Predictor」を提供しています。Deep Predictorを活用すれば、外部要因を含むさまざまなデータに基づくアルゴリズム学習やAIモデルの構築ができ、誰でも簡単に在庫最適化を実現可能です。
在庫最適化にまつわるお悩みがございましたら、まずは資料請求でお問い合わせください。
