在庫最適化とは？安全在庫・適正在庫の考え方と、予測精度が在庫を減らす仕組み

「在庫は、減らせば減らすほど良い」

そう考えて削減の目標を立てると、たいてい別の問題が起きます。欠品です。

在庫最適化とは、在庫を減らすことではなく、持つ理由を数字で説明できる状態にすることです。

結果として減ることもあれば、増やすべきだと分かることもあります。

持つべき量を決めているのは、主に3つ。需要のぶれ幅、リードタイム、欠品をどこまで許すかです。

では、よく売れる商品ほど、在庫を厚く持つべきなのか。

検証では、直感と逆の答えが出ました。第6章で示します。

数式は使わず、言葉で説明します。

この記事で分かること

• 適正在庫を2つに分解して考える方法
• 安全在庫が何によって決まるのか
• 予測精度が上がると、在庫がどれだけ減るのか（実測例）
• 在庫最適化でつまずく3つのパターン

在庫最適化とは何か

在庫最適化とは、過剰と欠品のバランスを取り、持つべき数量を根拠をもって決めることです。

減らすことが目的ではない

在庫を減らせば、資金は楽になり、保管費も下がります。

一方で、減らしすぎれば欠品します。売れるはずだった商品が売れず、顧客も離れます。

難しいのは、過剰在庫は帳簿に載るのに、欠品による売り逃しは載らないことです。

在庫金額は、貸借対照表で誰の目にも見えます。

「あの日、在庫があれば売れていた分」は、どこにも記録されません。

削減だけを評価すると、片方のコストしか見ないことになります。

「持つ理由を説明できる状態」を目指す

目指すのは、主力商品の在庫数を聞かれたとき、その根拠を説明できることです。

「なぜこの商品は300個持っているのか」

この問いに、需要のぶれ幅とリードタイムから答えられる。それが在庫最適化のゴールです。

根拠を説明できない在庫は、多くても少なくても問題です。

多ければ資金が寝ており、少なければ欠品のリスクを負っています。

どちらも、意図してその状態にしているわけではありません。

適正在庫は、2つに分けて考える

適正在庫は、ひとかたまりに聞こえます。

実際は、性格の違う2つの要素でできています。

要素	役割	決まり方
サイクル在庫	次の入荷までの通常の販売分をまかなう	平均の販売ペース × 発注の間隔
安全在庫	予測から外れたぶんを吸収する	予測のぶれ幅 × リードタイムの長さ

適正在庫 ＝ サイクル在庫 ＋ 安全在庫

この2つは、減らし方がまったく違います。

サイクル在庫を減らすには

サイクル在庫は、発注の間隔で決まります。

月1回まとめて発注すれば1か月分、週1回なら1週間分を持つことになります。

発注の頻度を上げれば、この部分は減ります。

ただし、頻度を上げると、発注業務の手間や輸送費が増えます。

手間と在庫のどちらを取るかの調整で、予測の精度とは関係がありません。

安全在庫を減らすには

安全在庫は違います。予測がどれだけ当たるかで、直接変わります。

予測のぶれ幅が小さくなれば、備える幅も小さくなります。

発注の頻度を変えなくても、減らせる部分です。

在庫最適化の議論で焦点になるのは、ふつうこちらです。

安全在庫は、何によって決まるのか

要素	増えると安全在庫は	理由
予測のぶれ幅	増える	外れる幅が大きいほど、備えが要る
リードタイム	増える	守るべき期間が長くなる
欠品を許さない度合い	増える	100%欠品を防ごうとするほど、必要量は跳ね上がる

ぶれ幅が大きいほど、安全在庫は増える

ここは直感どおりです。

毎月ほぼ100個売れる商品と、50個の月も150個の月もある商品。

平均は同じでも、後者のほうが多く持つ必要があります。

効くのは平均ではなく、ぶれ幅です。

予測そのものの考え方は、需要予測とは？やり方・手法・精度の測り方を基礎から解説で扱っています。

リードタイムが長いほど、安全在庫は増える

見落とされやすいのが、こちらです。

安全在庫が守るのは、発注してから商品が届くまでの期間です。

この間に想定より売れても、追加の入荷は間に合いません。

リードタイムが長いほど、守るべき期間が延び、必要な安全在庫も増えます。

海外から仕入れてリードタイムが3か月ある商品と、国内調達で1週間の商品。

同じ販売量でも、前者ははるかに多くの安全在庫を要します。

しかも、遠い先ほど予測は当たりにくい。

リードタイムの長い商品は、ぶれ幅とリードタイムの両方で不利になります。

「欠品ゼロ」を目指すコスト

3つめが、欠品をどこまで許すかです。

欠品を完全になくそうとすると、必要な在庫は急激に増えます。

想定外の大口注文にまで備える必要があるためです。

実務では、商品ごとに水準を分けるのが現実的です。

看板商品は欠品を強く避け、代わりの効く商品は多少の欠品を許す。

この差をつけないと、全商品に高い水準を当てることになります。

予測精度が上がると、在庫はどれだけ減るのか

ここまでの話を、実際の数字で見ます。

あるEC事業者の例です。

522SKU（商品の管理単位）を対象に、需要予測の仕組みを作りました。

状態	月次の誤差幅
従来（担当者の経験による予測）	約±45個
予測モデル導入後	約±28個

ぶれ幅が、45個から28個に縮みました。

ぶれ幅の縮小が、そのまま在庫の削減になる

安全在庫は、ぶれ幅に応じて決まります。

45個ぶれる前提で持っていた在庫は、28個ぶれる前提なら少なくて済みます。

リードタイムや、欠品を許す水準を変えなくても、この部分は減ります。

経営の言葉に翻訳する

予測精度の話が経営会議で通りにくいのは、率で語られるためです。

「wMAPE（予測のズレを率で表す指標）が30%になりました」と報告しても、判断の材料になりません。

翻訳は、3段で行います。

• ぶれ幅が45個から28個に縮んだ
• そのぶん、安全在庫を減らせる
• 単価を掛ければ、在庫金額でいくら減るかが出る

3段目まで持っていくと、投資判断の話になります。

予測の取り組みは、ここまで翻訳して初めて経営のテーマになります。

欠品した月のデータには、罠がある

在庫を計算する前に、手元の販売実績が本当の需要を表しているかを見てください。

売れなかったのか、売る在庫がなかったのか

在庫を切らした月の販売数は、需要より小さくなります。

売りたくても売れなかった分が、記録に残らないためです。

この数字をそのまま履歴に入れると、需要を実際より低く見積もります。

低い見積もりで発注すれば、また欠品し、次の月の実績も低く出る。

気づかないうちに、在庫の水準が下がり続けます。

補正の考え方

厳密な方法でなくて構いません。

欠品の前後の販売ペースから、「在庫があれば売れていたはずの数量」を推定し、履歴を置き換えます。

欠品した日数の割合で按分する程度でも、補正しないよりはるかにましです。

そのためには、欠品の記録を残しておく必要があります。

いつ、どの商品が、何日欠品したか。

日々の在庫管理の記録が、後の分析の材料になります。

人が出さない答えがある

ここから紹介するのは、8商品規模で行った検証結果です。

数百・数千の商品を扱う現場に、そのまま当てはまる話ではありません。

それでも、示唆のある結果が出ました。

検証の内容

在庫に関する4つの場面で最適化の計算を行い、すべての組み合わせを総当たりで調べた答え（全探索の最適解）と比べました。

シナリオ	最適解との差
多期間の在庫計画	完全一致
倉庫の配置	差あり
保管クラスの割り当て	差あり
安全在庫の配分	完全一致

4シナリオ全体で、差は0.0〜7.2%に収まりました。

安全在庫の配分は、39万通りの全探索と完全に一致しています。

直感に反する答えが出た

数字より興味深かったのは、答えの中身です。

• 特定の商品だけ、入荷を前倒しする
• 通年で安定して売れているロングセラー商品に、安全在庫を配分しない

2つめには、多くの方が違和感を持つはずです。

よく売れる商品の在庫を持たないのは、乱暴に聞こえます。

なぜロングセラーに配分しないのか

理由は、第3章の原則にあります。

安全在庫が守るのは、平均ではなく、ぶれ幅です。

通年で安定して売れる商品は、需要のぶれが小さい。

ぶれが小さければ、備える幅も小さくて済みます。

限られた予算や倉庫の容量の中では、どこかに配ればどこかを削ることになる。

ぶれの大きい商品に振り向けたほうが、全体の欠品は減ります。

「売れているから多く持つ」という直感は、平均で考えているために生じるずれです。

配分の考え方は、安全在庫の配分で扱っています。

人の判断を否定する話ではない

こうした答えは、人が手で考えて出せるものではありません。

商品どうしの制約が絡み合っているためです。

ただ、人の判断が劣っているわけではありません。扱える情報量の違いです。

39万通りの組み合わせを頭の中で比べることは、誰にもできません。

計算に向いた部分は計算に任せ、人は「なぜその答えになったのか」を確かめ、実務に落とせるかを判断する。

この分担が現実的です。

もう一度書くと、この検証は8商品規模のものです。

規模が大きくなれば、計算の難しさは別の問題として立ち上がります。

在庫最適化でつまずく3つのパターン

どれも人の力量ではなく、仕組みで起きます。

在庫を減らすことが目的になる

こんな状態になっていませんか

• 在庫削減率が、部門の評価指標になっている
• 削減の報告はあるが、欠品の報告はない
• 目標の在庫日数が、全商品一律で決まっている

なぜ起きるのか

過剰在庫は帳簿に載り、欠品は載らないためです。

評価できるものだけを評価すると、片方のコストが無視されます。

担当者は正しく動いているのに、結果として欠品が増えます。

どう回避するか

欠品による売り逃しを、推定でよいので記録してください。

在庫がゼロだった日数に、その商品の平均の販売ペースを掛ければ、おおよその金額が出ます。

厳密でなくて構いません。見えない状態から、見える状態にすることに意味があります。

両方が並んで初めて、バランスの議論ができます。

全商品に同じルールを当てる

こんな状態になっていませんか

• 「在庫は1.5か月分」など、全商品共通の基準で管理している
• 商品ごとに需要のぶれ方が違うと分かっていても、区別していない
• 欠品する商品と、動かない在庫が、同時にある

なぜ起きるのか

一律のルールは、運用が楽で説明もしやすいからです。

ただ、需要が安定した商品と不安定な商品では、必要な安全在庫が違います。

一律に当てると、安定した商品には多すぎ、不安定な商品には足りない状態が同時に起きます。

どう回避するか

まず、売上の大きい上位の商品だけを取り出してください。

多くの会社では、少数の商品が売上の大半を占めます。

そこだけ個別に見れば、効果は出ます。残りは一律のルールで構いません。

重要な商品から順に、精度を上げていく進め方です。

安全在庫の根拠を、誰も説明できない

こんな状態になっていませんか

• いまの在庫水準を、いつ、誰が、何を根拠に決めたか分からない
• 担当者が「経験的にこれくらい」と答える
• 見直しの機会が、決算や棚卸しのときしかない

なぜ起きるのか

見直す機会が、設計されていないためです。

在庫水準は、一度決めれば日々の業務が回り、誰も困りません。

困らないから、決めた当時の前提が変わっても、数字だけが残ります。

どう回避するか

見直す日を、先にカレンダーに置いてください。年に2回でも足ります。

そのとき見るのは、次の3点です。

• 主力商品の需要のぶれ幅は、前回からどう変わったか
• リードタイムに変化はないか
• 欠品と滞留在庫の、どちらかに偏っていないか

ベンチャーネットならこう見る｜記録する→分ける→決め直す

NetSuite認定パートナー（Solution Provider）であるベンチャーネットは、在庫の数字を決めることより、決め直す仕組みを持つことを重く見ます。

型1：記録する→分ける→決め直す

1. 記録する：販売実績、欠品の記録、商品ごとのリードタイムの3つを残す
2. 分ける：看板商品と代わりの効く商品で、欠品を許す水準を分ける
3. 決め直す：年2回、ぶれ幅・リードタイム・偏りを見て、水準を決め直す

AIや最適化ツールを入れる前に、1段目が要ります。

特に欠品の記録は、多くの会社で残っていません。

入力するデータの質が、出てくる答えの質を決めます。

型2：主力商品1つ・1つの指標から

最初から全商品を相手にしません。

主力商品を1つ選び、指標を安全在庫の根拠1つに絞って1周回します。

第6章の検証のように、いまの決め方と計算の答えを同じ条件で並べれば、差がどこから来るかが見えます。

在庫の目標が決まっても、そのとおりに発注できるとは限りません。

最低発注数量（MOQ）、ケース単位、予算の上限、倉庫の容量が絡むからです。

制約が3つを超えたら、手で最適な答えを出すのは難しくなります。

制約を一覧に書き出すところまでを先に済ませ、計算は仕組みに任せるのが現実的です。

次に読むなら、発注の側の発注量の決め方とMOQ（最低発注数量）とは？です。

流れ全体はサプライチェーンの全体最適とは？で扱っています。

発注点の自動計算や、リードタイム・季節需要を加味した補充の提案は、基幹システムの標準機能で賄える範囲です。

詳しくはNetSuiteの在庫管理でできることをご覧ください。

標準機能で足りない複数の制約が絡む配分は、外で計算した結果を取り込む方法もあります。

よくある質問

Q1. 適正在庫は、どうやって求めればよいですか

サイクル在庫と安全在庫に分けて考えます。

サイクル在庫は、平均の販売ペースと発注の間隔から出ます。月1回発注なら、およそ1か月分です。

安全在庫は、需要のぶれ幅とリードタイムから決まります。

過去12か月の実績を並べ、月ごとの差を見るところから始め、まず主力商品1つで試してください。

Q2. 在庫は、どれくらい減らせますか

いまの在庫がどんな根拠で決まっているかで変わります。

判断の手がかりは2つあります。

欠品と滞留在庫が同時に起きているなら、配分の見直しで両方を改善できる余地があります。

需要のぶれ幅を把握していないなら、いまの在庫は根拠なく決まっている可能性が高く、見直しの効果が出やすい状態です。

Q3. 予測精度を上げなくても、在庫は減らせますか

減らせる部分はあります。

サイクル在庫は発注の頻度で決まるため、予測とは関係なく調整できます。ただし手間と輸送費が増えます。

一律の基準をやめ、需要の安定した商品と不安定な商品で水準を分けるだけでも、欠品が減ることがあります。

安全在庫そのものを減らすには、予測のぶれ幅を縮める必要があります。

Q4. AIや最適化ツールを入れれば、解決しますか

道具だけでは解決しません。

先に要るのは、販売実績の履歴、欠品の記録、商品ごとのリードタイムの3つです。

この3つが揃わないままツールを入れても、期待した結果は出ません。

まず記録を残す運用を作り、道具の検討はその後で構いません。

まとめ｜持つ理由を、説明できる状態に

• 在庫最適化は、減らすことではなく、持つ理由を数字で説明できる状態にすること
• 適正在庫は、サイクル在庫と安全在庫に分けて考える。減らし方が違う
• 安全在庫は、需要のぶれ幅・リードタイム・欠品を許す度合いで決まる
• 予測のぶれ幅が縮めば、安全在庫は減る。単価を掛ければ、経営の言葉になる
• 欠品した月の実績は、補正しないと需要を低く見積もる
• よく売れる商品ほど安全在庫が要るとは限らない。効くのは平均ではなく、ぶれ幅

今日できること

主力商品を1つ選び、「なぜその在庫数なのか」を説明してみてください。

需要のぶれ幅とリードタイムから答えられるか。それとも「経験的にこれくらい」か。

後者でも、珍しくはありません。

減らす前に、説明できないと気づくこと。そこが在庫最適化の出発点です。

もう少し詳しく知りたい方へ

自社の在庫が、いまどんな状態にあるのか。

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