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目次 ➖
「在庫が増えると利益が増える」と言われることがありますが、本当にそうなのでしょうか？
製造業では、在庫が会計上の利益に与える影響に注意が必要です。「在庫が増えると利益が増える」という現象には会計上の仕組みが関係しており、経営判断を誤る原因にもなり得ます。
本記事では、製造業における過剰在庫の問題とその解決策、そして、在庫が増えると利益が増える仕組みについて解説します。適正な在庫量の把握や需要予測の改善を通じて、無駄のない在庫管理のヒントが得られるはずです。
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製造業の会計や経営分析において、「在庫が増えると利益が増える」と言われることがあります。一見矛盾しているように思えるこの考え方は、実は企業の損益計算書（PL）の構造や原価計算の仕組みによって裏付けられた現象です。
特に製造業においては、製品を製造する過程で発生する原材料費・人件費・間接費などが「在庫」に振り替えられるため、売上原価が圧縮され、見かけ上の利益が増加することがあります。
このセクションでは、会計的な側面から「なぜ在庫を増やすと利益が増えたように見えるのか」を紐解き、実際の経営においてどのような影響があるのかを解説します。
結論から言えば、「在庫が増えると利益が増える」は会計上では事実です。これは、企業の損益計算書の中で「売上原価」がどのように計算されているかに起因します。
売上原価は、以下のような式で表されます。
売上原価 ＝ 期首在庫 ＋ 当期製造原価 − 期末在庫
この式において「期末在庫」が大きければ大きいほど、売上原価が少なくなり、結果として「売上総利益（粗利）」が多くなる仕組みです。つまり、在庫を増やせば、売上が変わらなくても利益が増えて見えるということになります。
ただし、これはあくまで「帳簿上の話」であり、実際のキャッシュフローや資金繰りには一切反映されません。実務では、過剰な在庫はさまざまなコストやリスクを伴うため、利益の見かけ上の増加だけに注目するのは危険です。
「在庫が増えると利益が増える」という現象の裏には、損益計算書（PL）における売上原価の算出方法があります。具体的にこの仕組みを理解するには、売上原価の構造を分解して見ていく必要があります。
まず、売上原価の基本的な計算式は以下の通りです。
売上原価 ＝ 期首棚卸資産（在庫）＋ 当期仕入または製造原価 − 期末棚卸資産（在庫）
この式において、期末在庫が増えると売上原価が減少する構造になっていることがわかります。
たとえば、製造原価が年間で1,000万円だったとして、期末在庫が300万円分増えれば、その300万円分は売上原価に含まれず、「棚卸資産」として資産計上されます。つまり、PL上では売上原価が700万円となり、利益が300万円分押し上げられたように見えるというわけです。
この仕組みは、製品を販売していなくても在庫として残っている限り、「見かけ上の利益」が増えるという会計的トリックとも言えるものです。しかし、実際には売上が立っていない＝現金が入ってきていないため、キャッシュフローには何の変化もありません。
つまり、この「利益増」はあくまで会計上の処理によるものであって、企業が実際に儲けているというわけではないのです。
さらに言えば、期末在庫が減った場合、売上原価が増えるため、逆に利益が減少して見えることになります。これも帳簿上の見せ方に過ぎず、「在庫の増減」が会計上の利益を上下させてしまうことを意味しています。
このからくりを正しく理解しておくことで、経営者や財務担当者は「見かけの利益」に惑わされず、実質的なキャッシュフローや在庫回転率といった指標を重視する意識を持つことができます。
実際の製造業においても、「在庫が増えることで帳簿上の利益が増える」現象は、決して珍しいことではありません。ここでは具体的な数値を交えながら、どのような仕組みで利益が増えて見えるのか、その実例をご紹介します。
製造業A社では、以下のような状況がありました。
この場合、売上原価の計算は以下のようになります。
売上原価 ＝ 期首在庫（200万円）＋ 製造原価（1,000万円）− 期末在庫（400万円）＝ 800万円
その結果、粗利益（売上高 − 売上原価）は、
1,200万円 − 800万円 ＝ 400万円
では、期末在庫が「300万円」だったとしたらどうなるでしょう？
売上原価 ＝ 200万円 ＋ 1,000万円 − 300万円 ＝ 900万円
粗利益 ＝ 1,200万円 − 900万円 ＝ 300万円
この比較からわかるように、期末在庫が100万円増えただけで、粗利益が100万円増加したように見えます。これは商品が実際に売れたことによる利益ではなく、「棚卸資産への計上」によるものです。
このように在庫が利益に影響を及ぼすことで、経営判断を誤るリスクも生まれます。たとえば「利益が出ているから追加投資できる」と考えて実行したものの、実際には在庫が滞留し、キャッシュフローは厳しいというケースも少なくありません。
また、在庫が過剰になれば、保管スペースの圧迫や品質劣化のリスク、さらには市場価値の低下による廃棄損失など、将来的な損失リスクも増大します。
製造業では特に、「帳簿上の利益」と「実態としての儲け（キャッシュ）」を明確に切り分けて考えることが、持続可能な経営の鍵となります。
在庫リスク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。
在庫を抱えることのメリットとデメリット、リスク、そしてリスクに対してどのように対応するべきかがよくわかる内容になっています。
在庫リスクを減らすには？在庫を持つメリットやデメリットも紹介
過剰在庫は経営課題となる一方で、在庫を一定量確保しておくこと自体は決して悪ではありません。適正な在庫保有には、企業活動を安定させ、顧客満足度を向上させるうえで多くのメリットがあります。
ここでは、製造業が在庫を保有することで得られる代表的な利点について見ていきましょう。
安定した在庫の確保は、顧客へのスムーズな商品供給を可能にします。需要の波動や突発的な注文に対しても迅速に対応できるため、「納期遅れ」や「在庫切れによる販売機会損失」を防ぐことができます。
特にBtoB領域では、顧客の生産ラインを止めてしまうリスクは信頼喪失につながりかねません。必要なタイミングで製品や部品を供給できる体制を維持することは、取引継続の鍵となります。
十分な在庫を保有している企業は、顧客にとって「信頼できるパートナー」として映ります。これは心理的な安心感を提供する要因にもなります。
たとえば、緊急時でも納期対応できる体制が整っていることや、常に在庫が確保されていることがわかれば、顧客は安心して注文することができ、リピート率や取引の安定化にもつながります。
また、取引先にとっても「この企業なら任せられる」という信頼が蓄積され、競合との差別化にもなります。
製造現場では、予期せぬトラブル（設備故障、材料不足、物流遅延など）が発生することは珍しくありません。そのような場面でも、一定量の在庫があることで、生産や出荷を止めずに対応できるという利点があります。
特にグローバルサプライチェーンに依存する企業では、地政学的リスクや自然災害などの外部要因によって調達が滞る可能性もあります。そうした不確実性に備える意味でも、適度なバッファとしての在庫は有効に機能します。
在庫には多くのメリットがある一方で、保有しすぎることによるデメリットも無視できません。
過剰な在庫は企業にとって「利益を生まない資産」であり、場合によっては経営リスクにすらつながります。ここでは、製造業において在庫を抱えることによって生じる主なデメリットを解説します。
時間の経過とともに、在庫として保管されている商品や部品は価値が下がる可能性があります。とくに、流行の変化が激しい製品や技術革新のスピードが速い業界では、陳腐化リスクが非常に高くなります。
また、食品や化学品、医薬品などは賞味期限・使用期限の制約があるため、長期保管によって商品自体の使用価値が失われ、廃棄せざるを得ないケースも珍しくありません。
これらのリスクは、最終的に「評価損」や「廃棄損」として企業の利益を圧迫します。
在庫を持つことは、それだけでさまざまなコストを生み出します。代表的なものは以下の通りです。
こうした在庫関連コストは直接利益に結びつくわけではなく、販売につながらない間接費として企業のコスト構造を重くしてしまいます。
在庫過多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。
在庫過多(過剰在庫)の原因やデメリット・リスク、対策方法がよくわかる内容になっています。
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！
在庫は「まだ売れていない＝お金になっていない」資産です。つまり、在庫を多く抱えることは、現金が棚卸資産という形で滞留していることを意味します。
このような状況が続けば、売上が好調であっても手元資金が不足し、原材料の仕入れや人件費の支払い、新たな設備投資などに支障が出る可能性があります。
特に中小企業や資金繰りに敏感な企業では、キャッシュフローの健全性は生命線となるため、在庫過多は致命的な問題になりかねません。
このように、在庫は「必要な備え」であると同時に、「過剰保有によるコスト・リスク」の温床でもあります。
次のセクションでは、なぜ過剰在庫が発生するのか、その主な原因を掘り下げていきます。
製造業における在庫は、適正に管理されていれば供給安定やトラブル対応の強力な支援になりますが、バランスを欠いた場合には「過剰在庫」という深刻な経営課題を生み出します。
では、なぜ企業は意図せずして在庫を抱えすぎてしまうのでしょうか？ここでは、過剰在庫が発生する主な原因について解説します。
最も代表的な原因の一つが、「需要予測の誤り」です。特に以下のような状況では、誤った予測が在庫の過剰化を招きます。
需要予測が甘ければ、それに基づいて生産・仕入れを行った結果、売れ残った在庫が倉庫に山積みになるという事態を招いてしまいます。
近年では、AIやビッグデータを活用した高精度な予測手法も注目されていますが、それでも人的判断や計画プロセスの精度が低ければ、過剰在庫の発生を完全に防ぐことは困難です。
需要予測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。
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がよくわかる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
もう一つの大きな原因が「情報の分断」です。製造部門・営業部門・在庫管理部門などの間で連携が取れていない場合、以下のようなミスコミュニケーションが発生します。
こうした状況では、各部門が「自分の判断」で在庫確保を行い、結果として二重在庫・余剰在庫が積み上がるという事態に陥りがちです。
特に、複数拠点・複数ラインを持つ企業では、「在庫の見える化」や「部門横断の在庫情報共有」ができていないことが、慢性的な在庫過多の温床となっていることもあります。
このように、過剰在庫は単なる「在庫量の管理ミス」ではなく、組織の仕組みや情報流通の課題が複雑に絡み合って起きる現象です。
次のセクションでは、過剰在庫を解消し、適正な在庫運営に導くための具体的なアプローチについて解説していきます。
過剰在庫の問題を根本的に解決するためには、単に「在庫を減らす」だけでは不十分です。原因を正しく把握し、在庫の適正化に向けた継続的なアプローチが不可欠です。
このセクションでは、製造業が取り組むべき代表的な過剰在庫対策を3つの視点からご紹介します。
過剰在庫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。
過剰在庫が発生する原因やそのリスク、具体的な対策法がよくわかる内容になっています。
過剰在庫とは？原因、リスク、具体的な対策法を徹底解説
まず第一に重要なのが、「適正在庫とは何か？」を明確に定義することです。業種や製品によって理想的な在庫水準は異なるため、需要の傾向、リードタイム、生産ロット、保管スペースなどを総合的に考慮して、最適な在庫基準を設定する必要があります。
この基準が明確になっていないと、在庫が多いのか少ないのかの判断が主観的になり、適切な管理ができません。
さらに、「在庫の見える化」も不可欠です。具体的には以下のような取り組みが効果的です。
在庫がどこに、どれだけ、なぜあるのかが把握できて初めて、無駄な在庫の削減につなげることができます。
過剰在庫の多くは「売れると思ったけど売れなかった」という予測ミスによって発生します。これを防ぐためには、過去の販売データ、季節変動、キャンペーン効果、経済動向などを組み合わせた高精度な需要予測が不可欠です。
従来は担当者の経験や勘に依存していた需要予測も、現在では以下のようなテクノロジーの活用が進んでいます。
たとえば「Deep Predictor」のようなノーコードAIツールを導入すれば、専門知識がなくても高精度な予測を立てられるようになり、在庫の適正化が加速します。
需要予測の精度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。
需要予測の精度が上がらない原因や、精度を上げるための方法が良くわかる内容となっています。
需要予測の精度を上げる方法とは？精度が上がらない原因から解決方法まで解説！
すでに発生してしまった過剰在庫に対しては、処分・再活用・販売促進といった現実的な対策も必要です。代表的な施策としては次のようなものがあります。
ただし、これらはあくまで“対処療法”であり、根本的な改善にはなりません。重要なのは、「なぜ過剰在庫が発生したのか」を振り返り、PDCAサイクルを回して再発防止策を講じることです。
この継続的な改善サイクルこそが、在庫問題における本質的な解決策となります。
在庫管理に関する業務は、多くの製造業にとって「負荷が大きい」「属人化しやすい」「ミスが許されない」といった課題を抱えやすい領域です。とくに近年では、複雑な供給網や市場環境の変化により、在庫管理の高度化・自動化が急務となっています。
そうした中で注目されているのが、ノーコード型の需要予測AIツールです。とくに「在庫管理に手間がかかりすぎている」「ヒューマンエラーが多く発生している」「在庫不足・過剰在庫のどちらにも悩まされている」といった企業には、強力な解決手段となるでしょう。
ノーコード型需要予測AIツールの中でも、AI CROSSが提供する「Deep Predictor」は、在庫の最適化に特化したツールとして高く評価されています。
Deep Predictorは、販売履歴（内部データ）に加え、天候・祝日・業界トレンドなどの外部データも活用し、それぞれの製品や業態に最適なAIモデルを自動構築します。これにより、従来の属人的な予測手法では難しかった季節性・市場変動を考慮した需要予測が可能になります。
結果として、在庫の過不足による機会損失や廃棄リスクが減少し、キャッシュフローと利益構造の健全化につながります。
従来の在庫管理では、「予測担当者の勘や経験」に依存する部分が多く、予測ミスが在庫の偏りや欠品トラブルにつながることもありました。Deep Predictorを活用すれば、こうしたヒューマンエラーをAIが代替し、業務の自動化と標準化が可能になります。
また、ノーコードで直感的に操作できるため、専門的なデータ分析やプログラミング知識が不要なのも大きな特長です。現場の担当者でもすぐに使いこなせる操作性により、業務全体の効率化にも大きく寄与します。
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製造業における在庫管理は、単なる物流や資材の話ではなく、利益構造・経営の健全性・顧客満足度に直結する重要なテーマです。
確かに、会計上は「在庫が増えることで利益が増える」構造も存在しますが、それは一時的・見かけ上の効果であり、本質的な経営の健全性とは異なります。
在庫には、品切れ防止やトラブル対応といったメリットもありますが、同時に価値の低下や保管コスト、キャッシュフロー悪化といった重大なデメリットも抱えています。
そのため、在庫は「必要最小限」に抑えつつ、適正水準を維持することが鍵となります。
特に過剰在庫の問題は、需要予測の誤差や社内連携の不備といった根深い原因から発生するため、単なる在庫圧縮ではなく、
といった多角的なアプローチが求められます。その一環として、ノーコードで扱えるAI需要予測ツール「Deep Predictor」の導入は非常に有効です。属人的な判断から脱却し、データドリブンで戦略的な在庫管理を行うことが、持続可能な経営と現場の省力化の両立につながります。
在庫管理にお悩みの方は、ぜひ「Deep Predictor」の導入をご検討ください。資料請求や導入相談も受け付けておりますので、お気軽にお問い合わせください。
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