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在庫管理が発生する企業では、いかにして在庫削減をおこなうかが課題となります。本記事では、在庫削減をおこなう目的や、在庫削減のための具体的な方法、削減に成功した事例などをご紹介します。
また、在庫削減に不可欠な需要予測についても解説しています。ぜひ最後までご覧ください。
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在庫削減をおこなう目的には、主に「キャッシュフローの最適化」「保管コストの削減」「商品の品質保持」の3つが挙げられます。
また、在庫を多く抱えすぎることを「過剰在庫」あるいは「余剰在庫」と呼びます。過剰在庫を発生させないためにも、在庫削減は重要です。
過剰在庫（余剰在庫）については、以下の記事もぜひ参考にしてください。
余剰在庫とは？減らすためにできる6つの方法を解説！
そもそも「在庫」は、会社の資金とみなされます。在庫は販売されて初めて現金化されます。そのため、在庫が売れ残ってしまうと利益を得ることはおろか、仕入れや製造にかかったコストも回収できません。
売れ残りを防ぐには、過剰に在庫を抱えることがないよう在庫削減をおこなう必要があります。在庫が最適化されて適正在庫が保たれることで、会社の資金が守られキャッシュフローが安定します。
適正在庫について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
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！
また、仕入れにかかった資金は在庫によって固定化されるため、過剰な在庫を抱えるとその分の資金が流動性を失います。このような状態では、在庫を削減すれば固定されていた資金が解放され、ほかの業務や投資に利用できるようになります。
つまり、在庫を削減することで、運転資金の効率化が図れ、企業全体のキャッシュフローが最適化されるのです。
在庫を保管するためには、倉庫の賃貸料、商品管理や倉庫運用のための人件費、光熱費など、さまざまなコストがかかります。これらのコストは在庫の量に比例して増加するため、在庫を削減することで余分な保管コストの削減と最適化がされます。
また、在庫削減によって作業工数も削減できるため、人件費はもちろん、人的リソースの削減も叶います。
在庫管理をしていると、欠品防止による機会損失をおそれ、つい多めに在庫を持ってしまいがちです。しかし、長期間保管された在庫には、品質の劣化や商品価値の減少のリスクがあります。特に、流行に左右される商品や消費期限が存在する商品は、在庫の品質が低下しやすいです。
在庫削減をおこない在庫の適正量を保つことで、商品の品質低下リスクを減らすだけでなく、廃棄損失も防げます。
在庫を削減するためには、主に4つの方法が考えられます。
在庫削減や過剰在庫についてより詳しく知りたい方は、ぜひ以下の記事もご覧ください。
在庫過多とは？余剰在庫・滞留在庫との違いなどを徹底解説！
欠品をおそれて必要以上に商品を発注すると、過剰在庫の発生につながります。また、必要な発注量を予測する「需要予測」の精度が低い場合も、過剰在庫を引き起こす原因となります。
したがって、在庫削減のためには、適正な発注量を保ち過剰発注をしないよう心がけることが重要です。
販売されたあとの商品が、顧客から返品されてくることがまれにあります。返品された商品は、再び在庫として扱われます。加えて、販売された商品の数だけ、倉庫には新たな在庫が補充されます。つまり、「返品された商品」と「新たに補充した商品」の重複が発生するのです。
返品数が増加することで在庫過多が引き起こされるため、在庫削減のためには返品が起きないようにすることも重要です。
適切な在庫管理がされていないと、現在どれくらい在庫を持っているのか正確な量が把握できず、いつの間にか過剰在庫が発生していることがあります。
原因としては、実際の在庫量と帳簿上の在庫量にズレが生じている、担当者が発注量を誤っている、倉庫責任者が明確になっておらず管理が曖昧になっているなどが考えられます。
その結果、知らぬうちに過剰在庫が発生していたという状況に陥りがちです。
在庫削減を目指すのであれば、まずは適切な在庫管理の実施から始める必要があります。
『過剰発注を防ぐ』の項でも少し触れたとおり、需要予測の精度は、在庫量を適切に保つためには非常に重要な要素です。
精度の高い需要予測をおこなうことで、商品の需要を正確に把握し、適切量の在庫を保持できます。これにより在庫削減が叶うだけでなく、過剰在庫・在庫不足を防ぎ、在庫の保管コスト・管理コスト・廃棄リスクなども削減できます。
ただし、高精度な需要予測をおこなうには、人の手による予測では限界があります。そのため、専用のツールやシステムを導入し、より需要予測の精度を高めることが求められます。
需要予測については、以下の記事で詳しく解説しています。
【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
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ここでは、実際に在庫削減を実現した企業の事例をご紹介します。
国内大手ビール会社では、在庫の最適化や物流コストの削減を目的に、AIを活用した需要予測システムを導入しました。同システムは2023年7月から運用を開始しており、主に新商品の出荷量の予測に利用されています。
もとより同社では、ドライバー不足や業務の属人化といった、物流に関連する課題を抱えていました。需要予測の精度を向上させることでこれらの課題を解決し、物流のキャパシティを考えた適切な生産・供給計画をするために、需要予測システムを導入しました。
2022年7月から2023年3月の間でおこなわれた導入実験では、これまで担当者の経験や勘といった人力に任されていた予測と比較して、予測精度が約20%も上昇。本格導入後も、高精度な需要予測の実現と、予測・物流計画業務の自動化によって、生産と物流の平準化が実現されています。
国内の自動車部品製造会社では、在庫管理に専用システムを導入したことで、在庫削減と在庫管理工数の削減に成功しています。
システム導入前は、在庫の入出庫管理をExcelでおこなっており、管理業務に手間がかかるのに加え、管理ミスによる在庫数の不一致が頻発していました。また、在庫の適正量が定まっていなかったことから、在庫欠品・納期遅延・在庫過多・廃棄ロスも発生していました。
これらを解決するために在庫管理システムを導入したところ、在庫管理におけるミスが激減し、正確な在庫数を管理できるように。在庫数に加え、消費期限や入出庫の管理もシステム化されたことで、正確かつ適正な在庫管理が可能となり、在庫削減が実現されました。
在庫の管理工数も削減され、特に棚卸し作業に関しては、手作業で実施していた頃に比べて50%ほど工数が削減されています。
国内にある工業部品メーカーでは、在庫管理をシステム化することで、在庫金額の年間約100万円削減に成功しています。
同企業では、特殊な商材を取り扱うことに由来した、特異かつ属人的な方法による在庫発注がおこなわれていました。そのため、確認・発注ミスが多発し、在庫過多が慢性的に発生しているという状態に陥りました。この状況を打破するために、在庫管理のための専用システムを導入しました。
在庫管理がシステム化されたことで、発注方式の見直しができるようになった結果、在庫過多が解消。年間約100万円もの在庫金額を圧縮させることに成功しました。さらに、長年の悩みであった確認・発注ミスの発生も防げるように。業務の手間が削減された結果、大幅なリソースの削減にもつながりました。
在庫削減と需要予測は、切っても切れない関係です。では、需要予測をおこなうには具体的にどのような方法があるのでしょうか。需要予測を実施するための3つの手法をご紹介します。
需要予測をおこなうにあたって、もっとも簡易的な方法がExcel（エクセル）の利用です。
Excelを利用する最大のメリットとして、使いやすさが挙げられます。Excelはほとんどの企業で導入されており、多くの人にとって馴染みがあるため、導入に際しての学習コストが少なく使いやすいツールといえるでしょう。
また、多くの企業がすでに導入済みであることから、小規模な事業者でも追加投資なく利用を開始できます。
ただし、Excelでは大規模なデータの処理や高度な分析は困難です。複雑な市場の変動や、多様なデータを総合的に分析するのは難しいでしょう。
また、Excelでは多くの作業を手動でおこなう必要があるため、自動化や効率化は望めません。そのため、Excelを使った需要予測業務は属人化しやすく、ナレッジや技術の継承が難しくなります。
Excelを活用した詳しい適正在庫の計算については以下の記事をご確認ください。
適正在庫をエクセルで計算する方法とは？
需要予測システムは、その名のとおり需要予測に特化した専用システムです。Excelや人間の手作業による計算よりも、はるかに高精度で安定した需要予測が可能となります。
特に、需要の変動が少ない商品に対しては、非常に効率的で精度の高い予測が可能です。
需要予測をおこなううえでの人為的なミスを減らし、過剰在庫や欠品リスクを最小限に抑えた在庫削減が目指せます。
需要予測システムの注意点として、市場動向や需要変動への迅速な対応が難しい場合があります。トレンドアイテムや需要が変わりやすい商品の予測は、精度が低下するリスクがあることを覚えておきましょう。
また、需要予測システムの導入には、システム構築や開発が伴います。そのため、導入費用・運用費用といったコストが高い傾向にあり、導入のハードルはやや高いといえるでしょう。
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）を搭載することで、さらに高精度な予測を可能にしたツールです。より多様で複雑なデータ分析が可能となっており、正確かつ精密な需要予測によって在庫削減を目指せます。
また、需要予測システムの弱点でもあった市場動向や需要変動にも対応可能なため、需要の変動が激しい商品の需要予測も可能です。
導入費用も比較的安価で、専門知識不要で誰でも簡単に使えることから、導入のハードルが低いというメリットもあります。
デメリットとして、企業に合わせたカスタマイズには対応できないケースがあります。
ノーコード型需要予測AIツールは、一般的なニーズを満たす機能を持たせた、SaaSモデルで提供されることがほとんどです。そのため、特定の企業固有の要望に応じた拡張やカスタマイズは難しいことが多いです。
AIを用いた需要予測については以下の記事で詳しく解説しておりますのでご覧ください。
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！
在庫削減を実現するには、高精度な需要予測の実施が不可欠です。
正確な需要予測によって在庫を最適化し、在庫削減をおこないたい方には、ノーコード型需要予測AIツール「Deep Predictor」の導入をおすすめします。
Deep Predictorは、AIを用いて過去の売上データ・天候情報・祝日・イベントなど、さまざまな外部要因に関するデータを収集し、過去のパターンをモデル化が可能です。このモデルに基づく高精度な予測結果を用いることで、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モデルの構築が可能です。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、在庫削減が叶います。
加えて、専門知識がなくて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。
在庫削減を叶えるためには、在庫は多すぎず少なすぎず、適正数を保持することが重要です。在庫削減で適正在庫を維持することで、キャッシュフローの最適化や保管コストの削減、在庫となる商品の品質保持など、多くのメリットが生まれます。
在庫削減を目指すためには、過剰発注や返品在庫の発生を防ぎ、適切な在庫管理をおこなう工夫が必要です。なかでももっとも重要となるのが、高精度な需要予測の実施です。
需要予測によって正確な需要を把握することで、在庫削減はもちろん、在庫の管理コストや管理リソースの削減も叶うため、積極的に活用するのが望ましいでしょう。
在庫削減のための需要予測をおこなうのであれば、ノーコード型需要予測AIツールの導入がおすすめです。ノーコード型需要予測AIツールなら、人間では処理できない複雑なデータの分析・計算が可能なことから、人力でおこなう需要予測よりもはるかに高精度な予測が可能となります。
専門知識不要で誰でも使えるツール「Deep Predictor」なら、予測業務の属人性を排除しつつ、正確かつ最適な発注量の決定へと導きます。
在庫削減を実現したい、在庫の最適な発注量を知りたい、需要予測をおこない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。
