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適正在庫の計算は、エクセルを使って簡単に始めることができます。しかし、小売業や製造業の担当者のなかには、「エクセルの操作や関数に慣れていないため、エクセルでの適正在庫の計算は難しそう」と感じている方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、適正在庫の計算式やエクセルへの入力手順、エクセルで管理するメリット・デメリットなどを解説します。
適正在庫の計算に役立つエクセル以外の手段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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適正在庫を維持するためには、適正な発注量を求めることが必要です。適正在庫について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ください。
適正な発注量は以下のように計算されます。
適正発注量＝在庫補充目標量－現在庫量
＝安全在庫＋需要予測在庫－現在庫量
＝√(N+M)＊標準偏差＊安全係数＋(N+M)＊1日あたりの売上平均―現在庫量
N：発注してから在庫が補充されるまでのリードタイム（日）
M：発注間隔（日）
上記の式のとおり、適正発注量は安全在庫と需要予測在庫の合計（在庫補充目標量）から、現在庫量を引いた値になります。そして安全在庫と需要予測在庫は、過去のデータを基に売上平均や標準偏差を計算することで算出可能です。実際の計算は四則演算となるため、エクセル関数を使うだけで計算できます。
続いて、適正在庫の計算式をエクセルへ入力する手順について、以下の4つのステップに分けて解説していきます。
はじめに、適正在庫の計算式で使う項目をエクセルに入力していきます。具体的には以下のような項目です（各項目の入力箇所は任意）。
必要に応じて、セルへのコメント機能などを活用して補足説明を入れておくとよいでしょう。
次に、過去の売上データの日付と売上額を日付（A列）と売上（B列）の欄にコピー＆ペーストしていきます。平均や標準偏差の数値により信頼性を持たせるためにも、できるだけ長い期間の売上データを用いるとよいでしょう。
続いて、在庫補充目標量の計算式を入力します。前述のようにB列（B5）に売上の項目を設定した場合、以下のような計算式を入力して計算に必要な各項目を求めていきます。
上記の安全在庫（K3）で最後に付いている数値（今回の例では2.05）は、安全係数です。安全係数は、以下の計算式で求めることができ、今回の例では許容欠品率2%としています。
STEP3で計算した在庫補充目標量（K5）は、在庫補充目標量（C列）にコピー＆ペーストします。
STEP4では、在庫量の計算式を入力していきます。最初に入力する倉庫内在庫の初期値は、実際の倉庫内にある在庫量を用いるようにしましょう。翌日の倉庫内在庫は、以下の式のように前日の倉庫内在庫からの当日の売上が引かれたうえで、当日の入荷量が加算されます。
倉庫内在庫が計算できたら、次は発注量を計算します。発注量は、在庫補充目標量から倉庫内在庫量と未入荷在庫を引いた値となり、計算式は以下のとおりです。
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適正在庫をエクセルで管理するメリットとしては、主に以下の2点が挙げられます。
適正在庫をエクセルで管理するメリットのひとつは、適正在庫の管理を簡単に始めることができる点です。エクセルであれば、Windows系をはじめ多くのPCにインストールされているため、新たにツールを導入する時間や手間なくすぐに利用を開始することができます。
また、エクセルはさまざまな業務で日常的に利用されているツールであるため、使い方を理解している人も多く、操作に親しみやすいこともメリットであるといえるでしょう。
適正在庫をエクセルで管理するメリットには、低コストで適正在庫の管理を始めることができる点も挙げられます。エクセル自体を導入する際は、Windows 365などエクセルを含むWindowsソフトの導入費用がかかりますが、一度インストールしてしまえばその後はほぼ無制限に使用することが可能です。
在庫管理システムなどを利用する場合に生じるシステム開発費用やランニングコストなども不要なため、在庫管理にあまり予算をかけられない企業でも気軽に活用しやすいでしょう。
エクセルで適正在庫を管理することには前述のメリットがある一方で、以下のようなデメリットも存在します。
適正在庫をエクセルで管理するデメリットのひとつは、エクセルの操作や関数の知見がないと運用が難しい点です。エクセル上でさまざまなデータを処理するためには、手作業による計算式の入力では対応しきれません。多くの種類のエクセル関数の活用が求められます。
そのため、エクセルを使って適正在庫の管理をおこなう場合は、運用を始める前にエクセル関数に対する理解を深め、エクセルを使いこなせるようになっておくことが必要です。
適正在庫をエクセルで管理する場合、複雑な外的要因を考慮したうえでの管理が難しい点もデメリットです。適正在庫の算出にあたっては、競合他社の価格設定や市場のトレンド変化、季節変動といったさまざまな外的要因を考慮する必要があります。
しかし、エクセルでは多種多様な外的要因を考慮したうえで適正在庫を算出することは困難であるため、適正在庫の計算精度には限界があります。
エクセルで適正在庫を管理するメリット・デメリットについて解説してきましたが、適正在庫を管理する手段はエクセルだけではありません。ここでは、適正在庫管理における需要予測に役立つツール・システムとして、以下の3つを解説します。
需要予測システムは、需要の変動が緩やかな商品に対して、効率的に需要予測をおこなうことができます。需要予測の結果を基に今後の業務計画を立てたり、過剰在庫や品切れのリスクを軽減することに役立ちます。加えて、自社の要件に合わせてシステムの機能追加・カスタマイズも可能です。
一方で、市場のトレンド変化や想定外の事象に対して迅速に対応することが難しい場合があり、その場合は過剰在庫や品切れのリスクが高まる可能性があります。また、利用にあたっては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。
基幹業務システムの需要予測機能では、在庫管理を一元化できる点がメリットです。基幹業務システムであれば複数のシステムを個別に導入・管理する必要がないため、結果として社内全体の管理コストを削減できるとともに、在庫管理が容易になります。
しかし、需要予測システムなどの他のツールよりも導入費用・運用費用が高く、運用するためには専門的な知見が必要です。
ノーコード型需要予測AIツールを活用することで、複雑なデータ分析による精密な需要予測をおこなうことができ、在庫の適正化を実現することができます。また、比較的費用が安価である点や、SaaSで提供されるため自社開発が不要である点、専門知識が不要で誰でも簡単に扱える点などもメリットです。
その一方で、SaaSモデルでは一般的なニーズに合わせた機能提供が主となるため、業界や企業特有の要件を満たすためのカスタマイズや機能拡張が難しい場合があります。そのため、特殊な在庫管理の要件・ニーズを持つ企業にとっては、カスタマイズや機能拡張の柔軟性の面で課題を感じる可能性もあるでしょう。
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適正在庫の管理においては前述のようにいくつか選択肢がありますが、特におすすめできるのはノーコード型需要予測AIツールです。ノーコード型需要予測AIツールを活用することで、エクセルでは難しかったさまざまな外的要因を考慮したうえでの適正在庫の管理ができるようになります。
ノーコード型需要予測AIツールでは適切なアルゴリズムを自動で選んで組み合わせ、高精度な需要予測モデルを簡単に構築することが可能です。AIを用いて過去の来店データや売上データ、天候情報、カレンダー情報、季節性・トレンドといった複雑な外部要因も踏まえて需要予測をおこなえるため、過去のパターンを適切にモデル化したうえで的確な需要予測を実現できるでしょう。
また、ノーコード型需要予測AIツールを使えば、これまで課題となっていた在庫管理業務の属人化を解消することも可能です。AIシミュレーションによって過去データに基づく成功パターンや課題を特定し、最適な施策の導出や効果測定までを一貫しておこなうことで、担当者の経験や勘に頼らない需要予測を実現できます。画面のクリック操作で簡単に使用でき、Excelや人力での作業と比べて時間がかからないため、経験の少ない担当者でも効率的かつ高精度に適正在庫の管理をおこなえるようになります。
適正在庫の計算式では、安全在庫や需要予測在庫、現在庫量などのデータを用いて四則演算によって適正な発注量を計算していきます。適正在庫の計算はエクセルでもおこなうことができ、エクセルであればすでに導入している企業も多いため、新たなツール導入の手間や時間なく簡単に始めることができます。
しかし、エクセルの場合は、操作に慣れていることやエクセル関数の知見があることが前提となるため、誰でも活用できるわけではありません。また、適正在庫の計算においては複雑な外的要因も考慮する必要がありますが、エクセルでの外的要因の考慮には限界があります。
適正在庫の管理はエクセルだけでなく、需要予測システムや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ツールを活用する手段もあります。そのなかでも特におすすめはノーコード型需要予測AIツールです。ノーコード型需要予測AIツールを活用することで、複雑な外部要因を考慮したうえで適正在庫を管理することが可能です。また、ノーコード型需要予測AIツールを使えば、在庫管理業務の属人化の解消にもつながります。特定のベテラン担当者に依存しない需要予測を実現できることで、担当者の退職・異動などが生じた場合でも精度を落とさずに適正在庫の管理を続けられるでしょう。
AI CROSSでは、適正在庫の管理や発注量の計算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では、AIシミュレーションによって過去データに基づく勝ちパターンやボトルネックを特定し、最適な施策の導出や定量的な効果測定、およびその根拠までを一貫して導き出すことが可能です。また、画面のクリック操作で誰でも簡単に使用できるため、これまで特定の担当者に頼りがちだった企業でも業務の属人化を解消でき、業務負荷の分散にもつながるでしょう。エクセルや人力での作業と比べて時間もかからないため、他の業務にリソースを振り分けるなどの業務改善も可能です。
適正在庫の管理や発注量の計算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。
