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在庫管理業務が必須の企業から、在庫の欠品が定期的に発生する、欠品率がなかなか下がらないといったお悩みを度々耳にします。
本記事では、欠品率の基本概念から、どのようにしてこの問題を解決し、改善していくかについて、具体的な方法やツールを交えて解説していきます。特に、近年注目されているノーコード型需要予測AIツールの活用方法についても触れ、在庫管理の効率化に役立つ情報を提供します。在庫の欠品率や適正在庫を維持する方法にお悩みの方は、ぜひご参考にしてください。
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欠品率は、顧客が注文した商品のうち在庫切れで提供できなかった割合を示します。欠品率が高い場合は在庫管理や供給チェーンに問題があるとされ、顧客満足度の低下、売上の損失、ブランドイメージの悪化などのリスクが増します。
逆に、欠品率が低い場合は、適切な在庫管理が実施されており安定した商品供給ができているとみなされ、欠品リスクが低いと安定して商品を提供できるため、顧客満足度の向上にもつながります。これらの理由から企業には、欠品率をできる限り低減させることが求められます。
なお、欠品率は以下の式で計算されます。
▼欠品率の計算式
（欠品数÷全体の注文数）×100%
許容欠品率とは、在庫管理において欠品をある程度容認するための基準を示す指標です。企業がどの程度の欠品を許容できるかは、ビジネスモデル、顧客の期待、供給チェーンの特性などによって大きく異なります。一般的に、許容欠品率は顧客満足度と運用コストのバランスをとるための重要な要素です。
たとえば、許容欠品率が高い場合、在庫を減らすことでコスト削減が可能ですが、顧客が必要な商品を購入できないリスクが増加します。反対に、許容欠品率が低ければ欠品のリスクを減らせますが、在庫を保持するためのコストが上昇します。このため、企業は自社の戦略に応じた最適な許容欠品率を設定し、定期的に見直すことが重要です。
許容欠品率を設定する際には、過去の販売データや市場のトレンドを分析し、適切な予測を立てることが求められます。また、顧客の需要変動に迅速に対応できる体制を整えることも欠かせません。さらに、サプライチェーン全体の効率を向上させることで、許容欠品率を実現可能な範囲に収めることができます。
欠品率を下げることが在庫管理において非常に重要であると理解しているものの、在庫数が安定せずなかなか実現しないという企業も多いのではないでしょうか。欠品率が下がらない理由には、主に以下の4つが考えられます。
在庫管理を行う上で、安全係数を考慮するのが非常に重要です。
安全係数とは、需要の変動による欠品に備えるために、保険として余分に持っておく在庫の割合を指します。例えば、販売が見込まれる商品数100個に対して、安全係数を1.2に設定するのであれば、120個の在庫を持つことになります。
この安全係数を念頭に入れた在庫管理ができていないと、予期せぬ需要の急増や納品遅延が発生した際に安定した商品供給ができなくなり、欠品率が高くなります。
欠品率を下げるためには、発注リードタイムの把握が重要です。
発注リードタイムとは、在庫を注文してから実際に在庫が入荷するまでにかかる期間を指します。このリードタイムを把握できていないと、適切な発注タイミングがつかめず「追加在庫を発注したけれど商品がまだ届かない」といった現象が発生します。これにより、欠品率が高まるのです。
なお、一般的にはリードタイムが短いと、在庫が減少してからすぐに補充できるため、欠品のリスクに加えて過剰在庫のリスクも低減されます。逆にリードタイムが長いと、在庫が切れる前にタイミングよく新しい在庫を確保するといったことが難しくなり、欠品が発生しやすくなります。
業務の棚卸しができていないと、各種業務のフローが不明確となります。その結果、在庫状況の正確な把握ができず欠品率も上昇します。
例えば、在庫確認や発注のフローが明確になっていないと、その業務にどのような工程が発生し、業務完遂までにどの程度の期間がかかるのかもわかりません。すると、適切なタイミングで発注ができなかったり、想定よりも発注に時間がかかったりといった現象が起き、欠品のリスクが上昇します。このように、業務の棚卸しができていないと、在庫の適切な管理が困難となり欠品率も上昇するのです。
業務の棚卸しとも関連する問題として、在庫の入出庫が正確に把握できていないことから欠品が招かれるケースもあります。
入出庫の数やタイミングがきちんと把握できていないと、「帳簿より在庫の数が多い」あるいは「在庫の数が少ない」といった、在庫の不一致が発生しがちです。正確な在庫数がわからなくなることで、適切な追加発注ができなくなります。適切な在庫発注計画の立案も困難となるため、欠品率の上昇だけでなく、過剰在庫のリスクなどの在庫全般の問題につながる恐れがあります。
「安全係数を考慮した在庫発注を行っているのに、なぜか欠品率が下がらない」
「発注のリードタイムも業務フローも正確に把握しているのに、欠品が頻発してしまう」
もしこのようなお悩みがあるのなら、欠品率が下がらない原因は、需要予測にあるかもしれません。
需要予測とは、市場における商品の需要を事前に予測することです。正確な需要予測による在庫数や発注計画の最適化をおこなえば、必要分の在庫を無駄なく仕入れられるため、欠品のリスクが下げられます。
しかし、この需要予測が不正確であると、実際の市場需要を正確に把握できず、適切な量の発注ができなくなります。また、安全係数の設定も困難になるため、結果として欠品のリスクが上昇してしまいます。
また、発注タイミングの管理も需要予測と深く関係しています。そのため、市場の需要変動を正確に予測できないと、適切なタイミングでの発注が困難となり、欠品が発生しやすくなります。
需要予測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。
需要予測の基本的な概念から、直面する課題とその解決策、そして精度を高めるためのポイントなどがわかりやすい内容になっています。
需要予測とは？その意義から手法、最新の活用事例まで徹底解説
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商品が適切に配置されていると、必要な時に迅速に取り出すことができ、在庫管理の効率が向上します。まず、商品のカテゴリー別に分けて配置し、使用頻度の高いものは取り出しやすい場所に置くことを心がけましょう。これにより、ピッキング作業の時間を短縮でき、オペレーション全体の効率が上がります。
まず、入出庫管理を効率化するために、自動化されたシステムを導入することが考えられます。バーコードやRFIDタグを活用することで、在庫の動きをリアルタイムで追跡し、誤差を最小限に抑えることができます。
また、定期的な棚卸作業を行い、実際の在庫数量を正確に把握することが欠品防止に繋がります。棚卸は、在庫の過不足を発見し、迅速な対応を可能にするだけでなく、棚卸差異を分析し、精緻な在庫管理を構築できます。さらに、棚卸のタイミングを適切に設定し、在庫の動きを予測することで、効率的な在庫補充が可能になります。これにより、予期せぬ需要の変動にも柔軟に対応でき、欠品のリスクを大幅に軽減できます。
発注リードタイムとは、発注してから商品が倉庫に到着するまでの期間を指します。この期間を正確に把握することで、在庫不足を未然に防ぎ、適切なタイミングでの補充が可能になります。まず、現状のリードタイムを詳細に記録し、データとして蓄積することが重要です。これにより、どのサプライヤーが迅速に対応できるか、またどのプロセスで遅延が発生しているかを分析できます。次に、リードタイムを短縮するための改善策を講じましょう。
在庫の欠品率を下げるためには、正確な需要予測の実施が重要です。その理由は、需要予測が「適正在庫の維持」と「適切な発注タイミングの把握」に大きく関連しているからです。
需要予測をおこなうことで、市場における商品ごとの需要を正確に把握できるため、欠品や余剰の発生を防ぎ適正在庫を維持できるようになります。また、需要の把握によって適切な安全在庫の設定もできる点でも、欠品率の低下が期待できます。
安全在庫とは、安全係数を加味して余分に持っておく在庫を指します。需要予測によって正確な安全係数がわかることで、安全在庫の適正な数が計算できます。これにより、予想外の需要変動が起きた場合にも柔軟な対応が可能となり、欠品リスクを減少させられます。
適正在庫や安全在庫について詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
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、管理手法などがわかりやすい内容になっています。
適正在庫の基本の考え方とは？計算方法や注意点について徹底解説！
需要予測は、発注タイミングやリードタイムの管理をおこなう上でも重要です。需要予測の結果が正確であれば、適切な発注タイミングが把握できるのに加え、リードタイムも正確に把握できるようになるためです。
リードタイムをしっかりと把握し、かつ適切なタイミングで発注をおこなうことで、在庫が不足する前に新しい在庫を確保でき、欠品の発生を抑えられます。なかでも、リードタイムが長い商品を取り扱う場合は、ことさら需要予測が不可欠となります。発注リードタイムが長い商品は、在庫が入荷するまでの間に欠品が発生するリスクが高いです。そのため、需要予測に基づいて計画的な発注をおこない、欠品率のリスクを軽減することが求められるのです。
発注タイミングや発注量についての詳細は、以下の記事でも解説していますのでぜひご覧ください。
発注業務における需要予測の重要性や手法、需要予測モデルなどがわかりやすい内容になっています。
発注数を決定するための需要予測とは？おすすめのツールについても徹底解説！
では、需要予測はどのようにして実施すればいいのか。その代表的な手法が「Excel」「需要予測システム」「ノーコード型需要予測AIツール」の3種類です。
簡易的に需要予測をおこないたいという方には、表計算ツールであるExcel（エクセル）を使うのがおすすめです。これは、Excelに用意されている、FORECAST関数やTREND関数などの関数を活用する手法です。これらの関数を用いて需要予測を実施し在庫調整をおこなうことで、欠品率のある程度の改善が見込めます。
Excelは多くの企業ですでに導入されているツールです。そのため、新たなツールを導入する必要がなく、追加費用をかけずに需要予測をおこなえるというメリットがあります。日常的な業務で使用されていることも多いため、学習コストも少ないでしょう。ただし、Excelでできるのは、あくまで簡易的な需要予測です。複雑な市場変動を加味する、多様なデータを総合的に分析するといったレベルの予測は期待できません。このことから、Excelを使った需要予測は、各種需要予測の手法のなかでも特に精度が低いという点に留意しておく必要があります。
また、Excelでの需要予測には、一定の関数の知識に加えて、統計知識も求められます。そのため、Excelでおこなう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困難です。「担当者の退職や異動が発生した途端、需要予測の精度が下がり、欠品率が突然上昇した…」といった事態も起きかねないため、その点にも注意しておきましょう。
需要予測システムは、需要予測に特化した専用システムです。需要予測システムを使う最大のメリットとして、需要変動が少ない商品に対しての高精度な予測が可能な点が挙げられます。当然Excelよりも精度ははるかに高く、過剰在庫や品切れのリスクを最小限に抑え、欠品率を大幅に低減できます。また、システムが自動で予測をおこなうため、Excelを使うよりも予測業務に手間がかからないという利点もあります。
一方で、需要予測システムは、需要変動の激しい商品の予測は不得手です。トレンドや季節を要因とする突発的な需要変動への迅速な対応は難しいため、需要が安定している商品の予測に活用するのがおすすめです。
ノーコード型需要予測AIツールとは、需要予測システムにAI（人工知能）を搭載したツールです。需要予測システムよりも、さらに精密で高度な分析が可能となっています。
また、多種多様なデータに対する複雑な分析も可能なことから、需要変動が激しい商品の予測もできるため、トレンドや季節性に対しても柔軟な対応が可能です。
加えて、ノーコード型と冠するとおり、コードの知識や需要予測の専門知識がなくとも扱え、誰でも簡単に需要予測が実施できます。業務の属人性を排除できるだけでなく、担当者の負担を軽減しながら需要予測が実施できることから、少ないリソースでの欠品率改善が目指せます。
デメリットとしては、システム面でのカスタマイズ性に限界があるという点が挙げられます。ノーコード型ツールは、SaaSモデルで提供されるのが主流です。一般的なニーズに合わせた汎用的な機能を中心に作られているため、企業固有の要求に対するカスタマイズや拡張はできないケースが多いことを理解しておきましょう。
以下の記事でも、需要予測にAIを取り入れるメリットや、AIを活用した需要予測の特徴などについて解説しています。
AIを活用した需要予測の基本知識や、注目を集める社会的背景、活用のメリット・デメリットなどがわかりやすい内容になっています。
AIによる需要予測とは？導入事例や活用手法、メリットも詳しく紹介
欠品率を下げるためには、需要予測の精度が非常に重要です。そして、高精度な需要予測をおこないたい方にもっともおすすめなのが、ノーコード型需要予測AIツールです。
従来のExcelや需要予測システムを使った予測では、市場の急激な変動や消費者のトレンドを迅速に反映するのが困難です。在庫の適正数は市場変動に大幅な影響を受けることから、市場変動を加味した予測ができないと、在庫の欠品率が上がってしまうのです。
ノーコード型需要予測AIツールであれば、季節変動や市場変動を加味した需要予測が可能です。市場の急激な変動にも対応でき、欠品のリスクを最小限に抑えられます。
Excelを使った需要予測では、最低限のExcel関数や統計知識が求められます。また、需要予測システムは、予測業務に一定の専門知識が求められるのに加え、導入にもシステム構築と開発が伴われるため、そもそもの導入ハードルが高いという難点があります。
その点、ノーコード型需要予測AIツールは「ノーコード型」を冠するとおり、コードの専門知識がなくても扱えるツールです。また、予測業務も専門知識不要で実施できるため、需要予測業務の効率化と高精度な需要予測を誰でも簡単に実現できます。
在庫の欠品率を下げるためには、サプライチェーン全体の複雑な要素を考慮した需要予測が必要不可欠です。
ノーコード型需要予測AIツールなら、予測に影響を与える複数の要因を同時に分析できます。そのため、サプライチェーン上のリードタイムの変動や、供給元のトラブルも加味した需要予測が可能となります。サプライチェーン特有のさまざまな要素を考慮しての高精度で正確な需要予測によって、在庫の欠品率低下が叶うのです。
在庫を取り扱う業種・業態においては、在庫の欠品率をいかにして下げるかが重要な課題です。
在庫の欠品が起こる原因には、安全係数を考慮して在庫管理ができていない、発注リードタイムを正確に把握できていないなどの要因がいくつか存在します。しかし、これらの根本的な原因は、正確な需要予測ができていないことに起因するケースが多いです。
適正在庫数を維持し、在庫の欠品率を下げるためにも、まずは需要予測の精度や手法の見直しをおすすめします。
AI CROSSでは、専門知識がなくても使えるノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス「Deep Predictor」を提供しています。Deep Predictorは、高精度な需要予測により最適な発注数や在庫の適正数などを予測・分析し、在庫の欠品率低下をサポートするツールとなっています。
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と変動性を考慮した、より精度の高い需要予測を実現します。
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