仕入の偏りをどう測るか｜利益で選ぶと、カテゴリは自動的に集中する

「うちは特定のカテゴリに寄りすぎていないか」

年に一度くらい、会議で誰かが口にします。

そして、たいてい結論が出ないまま次の議題に移ります。

仕入の偏りとは、仕入金額が特定の取引先・商品群・時期に寄っている状態のことです。

中でも見えにくいのが、商品群（カテゴリ）の偏りです。

これは集中度という1つの数字で測れます。

各カテゴリが仕入全体に占める割合を掛け合わせ、足し上げた値です。

結論が出なかったのは、この物差しがなかったからです。

感覚では「寄っている気がする」。

ただ、何をもって寄りすぎと言うのか、去年より増えたのか、誰も数字で言えません。

もう1つ、見落とされやすい点があります。

偏りは、誰かが意図して作ったものではありません。

毎回、利益の大きいほうを選ぶ。それを1年続けると、仕入は自然に寄ります。

では、偏りを減らすと利益は落ちるのか。

多くの会社がそう考えて、手をつけずにいます。

答えは、第4章の計算例で示します。

この記事で分かること

• 「仕入の偏り」の3つの顔と、それぞれの扱い方
• 偏りが「良い判断の副産物」として生まれる理由
• 偏りを1つの数字で測る考え方と、いちばんの難所
• 利益と偏りが、必ずしもトレードオフにならない理由

（読了時間の目安：約11分）

「仕入の偏り」には3つの顔がある

偏りという言葉は、違う3つのものを指しています。

3つの偏り

偏りの種類	何が寄っているか	主なリスク	気づくタイミング
仕入先の偏り	発注金額が特定の取引先に集中	その1社が止まると供給が止まる。価格交渉力も落ちる	相手に何かあったとき
カテゴリの偏り	仕入予算が特定の商品群に集中	市況や流行が変わると、まとめて外れる	売れ行きが落ちたとき
時期の偏り	発注が特定の月に集中	資金繰りと倉庫が特定の月に圧迫される	資金が足りなくなったとき

どれも「集中」ですが、測り方も対処も違います。

仕入先の偏りは、取引先ごとの与信や債権の管理と一体で考える領域です。

卸売・商社での扱いは卸売・商社のNetSuite活用ガイドに書きました。

多通貨・三国間貿易を含む商社の事情は、商社・専門商社のNetSuite活用をご覧ください。

いちばん見えにくいのは、カテゴリの偏り

仕入先の偏りは、取引先リストを見れば分かります。

時期の偏りも、月別の発注額を並べれば見えます。

カテゴリの偏りは違います。

商品はいつもどおり動き、どの発注にも理由があります。

平常時には、何も問題が起きていないように見えるのです。

問題が現れるのは、市況が変わったとき。

そのときには、配分を変える時間が残っていません。

発注量そのものの決め方は、発注量の決め方で扱っています。

この記事は、その発注を積み重ねた先に生まれる偏りの話です。

なぜ仕入は偏るのか｜偏りは最適化の副産物

偏りの話をすると、「誰かが偏らせている」という前提で議論が始まりがちです。

実際は、そうではありません。

利益で選ぶと、良いものに寄る

仕入の判断は、たいてい利益で行われます。

粗利率の高いカテゴリや、回転の速いカテゴリに、予算を厚く配る。

これは正しい判断です。

同じ100万円を使うなら、利益の大きいほうに使うべきでしょう。

ただ、この判断を毎月繰り返すと、利益の大きいカテゴリの比率が少しずつ上がっていきます。

寄せるほど成績は上がる。だから止まらない

厄介なのは、寄せるほど短期の成績が良くなることです。

粗利率が改善する。在庫回転が上がる。

取引量が増え、仕入先との条件も良くなる。

偏りが進むほど、数字は良く見えます。

だから誰も止めません。止める理由が、数字に現れないからです。

誰かが間違えたのではありません。

正しい判断を積み重ねた結果として、仕入は偏ります。

偏りが姿を現すのは、前提が変わったとき

偏りのコストは、平常時にはゼロです。

現れるのは、前提が変わったときだけ。

主力カテゴリの需要が落ちる。原材料が高騰する。規制が変わる。競合が同じ市場に入ってくる。

このとき、寄せていた分だけ、まとめて外れます。

しかも配分は、すぐには変えられません。

発注済みの在庫があり、仕入先との約束があり、売り場の設計もあるからです。

最低発注数量の制約があれば、なおさら小回りは利きません（MOQ（最低発注数量）とは？）。

1つずつは正しいのに、全体では困った状態になる。

サプライチェーンの全体最適とは？で扱う「部分最適の罠」と同じ形です。

偏りを1つの数字で測る

測るときに使うのが、冒頭で触れた集中度です。

集中度とは何か

集中度とは、仕入金額が特定のカテゴリにどれだけ寄っているかを、1つの数字で表したものです。

各カテゴリが仕入全体に占める割合を出し、その割合を掛け合わせて足し上げます。

割合を掛け合わせるところに、意味があります。

シェアの大きいカテゴリほど、掛け合わせると値がさらに大きくなる。

だから、一部に寄っているほど合計が大きくなります。

数式を覚える必要はありません。表計算ソフトで計算できます。

値の読み方

値は0から1の間に収まります。

• 1に近い：ほぼ1つのカテゴリに寄っている
• 小さい：多くのカテゴリに均等に散っている

10カテゴリに完全に均等なら0.1、1カテゴリに全額なら1.0です。

何%以下なら良い、という一般的な基準はありません。

業種によって、適正な水準が違うからです。

専門店は寄っていて当然で、総合的な卸は散っているのが普通です。

使い方は、自社の推移を見ること。

去年と今年の値を比べる。四半期ごとに並べる。

上がり続けているなら、その理由を確かめます。

いちばんの難所は、カテゴリの切り方

計算そのものは簡単です。

難しいのは、「何をカテゴリと呼ぶか」で値が変わる点にあります。

同じ商品群でも、大分類で5つに束ねれば集中度は高く出ます。

小分類で50に割れば、低く出ます。

どちらも間違いではありません。ただ、比べるには切り方をそろえる必要があります。

切り方の目安は1つです。

「このカテゴリがまとめて落ちたら困る」と言える単位で切ります。

市況が動いたとき、どの範囲がまとめて影響を受けるのか。そこが本当のリスクの単位です。

会計上の商品分類や、仕入先の都合で決まった分類とは、一致しないことのほうが多くなります。

この作業には、商品の知識と市場の知識の両方が要ります。

時間がかかるのは、計算ではなく、この切り方を決めるところです。

利益と偏りは、トレードオフとは限らない

「偏りを減らせば、利益は落ちる」

利益の大きいカテゴリから予算を引き上げるのだから、当然に見えます。

ところが、必ずしもそうはなりません。

検証で起きたこと

NetSuite認定パートナー（Solution Provider）であるベンチャーネットが、発注の配分を検証したときの結果です。

30商品・5カテゴリへの予算配分を、条件を変えて計算しました。

検証用のサンプルデータによる計算例であり、実際の商品構成では数字が変わります。

配分の決め方	利益	集中度
経験則にもとづく配分（利益率の高い順）	35.0万円	0.263
条件を踏まえて見直した配分（利益優先）	49.2万円	0.235
見直した配分（偏りの抑制を強めた場合）	（資料に記載なし）	0.210
差（利益優先の場合）	+14.2万円	低下（偏りが減った）

利益優先で見直しただけで、利益が増え、偏りも減りました。

トレードオフになっていません。

偏りの抑制をさらに強めると、集中度は0.210まで下がりました。

利益を取るか、偏りを抑えるか。その加減を、条件として選べるわけです。

なぜ両方よくなるのか

理由は、出発点にあります。

経験則の配分は、利益の面でも最適ではありませんでした。

経験則は、過去にうまくいった比率を引き継ぎます。

当時の条件では良い配分でも、条件が変わった後もそのまま使われる。

その結果、利益の面でも偏りの面でも、最適な位置から離れていきます。

最適から離れた位置にいれば、どちらの方向に動いても改善します。

トレードオフが現れるのは、両方を限界まで詰めた後の話です。

この位置関係を図にすると、次のとおりです。

トレードオフは、その先にある

突き詰めれば、トレードオフは存在します。

利益を最大にする配分と、偏りを最小にする配分は、別の場所にあるからです。

ただ、多くの会社が立っているのは、そのはるか手前です。

まず、どちらの面でも改善できる余地を使い切るほうが先になります。

偏りを測る計算は、シェアを掛け合わせる形をしています。

この形の条件は、項目数が増えると組み合わせの数が急に増え、手作業では扱いにくくなります。

道具の選び方は最適化ツールの選び方、計算の仕組みはデータドリブン経営の次の一手｜量子アニーリングで実現する経営最適化にあります。

自社の偏りを測る3つの問い

いまの偏りの程度は、3つの問いで見当がつきます。

直近12か月の仕入実績があれば足ります。

問い1：上位3カテゴリで、仕入金額の何%を占めていますか

集中度を計算する前に、この1つで大まかな感触がつかめます。

7割を超えているなら、上位の動きが全体を決めている状態です。

問い2：その比率は、3年前と比べてどう動きましたか

上がっているなら、偏りが進んでいます。

上がったこと自体は、悪いことではありません。

問題は、気づかずに上がっていたかどうかです。

問い3：上位カテゴリが2割落ちたら、利益はいくら減りますか

金額で答えられるでしょうか。

答えられないなら、偏りのリスクを評価する材料が手元にないことになります。

3つとも答えられなくても、珍しくはありません。多くの会社がその状態です。

発注の組み立て全体は、発注量の決め方とあわせて読むと見通しが立ちます。

つまずく3つのパターン

「測ってはみたが、結局何も変わらなかった」

そうなる典型は、次の3つです。

いずれも担当者の力量ではなく、進め方と仕組みで起きます。

偏りを「均等に分ければいい」と考える

こんな状態になっていませんか

• 「全カテゴリに満遍なく」という方針が出ている
• 売れないカテゴリにも、一定の予算が割り当てられている
• 分散させた結果、利益が落ちた経験がある

なぜ起きるのか

偏りを「悪いもの」と捉えているためです。

悪いものだと考えると、なくす方向に振れます。

しかし均等配分は、利益を最大にする配分からも、リスクを最小にする配分からも離れています。

何も考えていない配分と、結果は変わりません。

集中には強みもあります。

まとめて仕入れれば条件が良くなり、在庫も効率よく回せます。

どう回避するか

目標を「均等にする」から、「いまの集中度を知り、許容できる水準を決める」に置き換えてください。

攻めるなら高くてよく、守るなら低くします。

値そのものに正解はありません。決めてあることに意味があります。

偏りを平常時に測っていない

こんな状態になっていませんか

• 偏りの話が出るのは、主力カテゴリが落ちた後
• 月次で見ているのは、売上・粗利・在庫金額だけ
• 「今年は寄りすぎた」という振り返りが、毎年出る

なぜ起きるのか

平常時には、偏りのコストがゼロだからです。

第2章のとおり、偏っているほど短期の数字は良く見えます。

問題が現れたときには、配分を変える時間がありません。

どう回避するか

集中度を、月次で見る数字の中に入れてください。

毎月大きく動く数字ではないので、四半期ごとでも構いません。

問題が起きる前から並んでいれば、上がり始めたときに気づけます。

生販在を1つの場で調整する会議に持ち込むのも手です。

進め方はPSI会議とはで扱っています。

去年の実績を、そのまま来年の配分にする

こんな状態になっていませんか

• 来期の仕入計画を、前年実績の比率をもとに作っている
• 伸びたカテゴリには、前年より多く配っている
• 配分の根拠を聞くと「去年これだけ売れたから」と返ってくる

なぜ起きるのか

前年実績は、いちばん説明しやすい根拠です。誰も反対できません。

ただ、この方法には循環があります。

売れたカテゴリに厚く配る。さらに売れる。翌年はもっと厚く配る。

偏りが、自分自身を強めていきます。

この循環の中では、あるカテゴリが本当に売れないのか、配分が薄くて売れなかったのかを見分けられません。

どう回避するか

配分の出発点を、前年実績から需要の見込みに変えてください。

前年実績は、前年の配分の結果でもあります。需要そのものではありません。

見込みの立て方は、需要予測とは？で扱っています。

ベンチャーネットならこう見る｜測る→決める→並べる

ベンチャーネットは、偏りを減らすことそのものを目標にしません。

偏りは、減らすものではなく、知っておくものです。

知らないまま偏っているのと、知ったうえで偏っているのとでは、前提が変わったときの動きの速さが違います。

型1：測る→決める→並べる

1. 測る：「まとめて落ちたら困る単位」でカテゴリを切り直し、集中度を出す
2. 決める：どこまでの集中を受け入れるかを、経営の判断として言葉にする
3. 並べる：集中度を月次の数字に入れ、推移を見続ける

ご相談の最初は、たいてい計算ではなく、1段目のカテゴリの切り方の話になります。

ここが決まれば、あとは仕組みに載ります。

型2：1業務・1KPIに絞った1周目

最初から全カテゴリ・全仕入先を相手にしません。

対象を1つの業務（たとえば来期の仕入計画）、指標を集中度1つに絞って、1周回します。

そのうえで、経験則の配分と見直した配分を、同じ条件で並べて比べます。

第4章の検証も、この比べ方でした。

基幹システムの側では、カテゴリのマスタの持ち方と、月次レポートへの載せ方を、いまの運用に合わせて設計します。

在庫・購買をシステムで回す考え方は、NetSuiteの在庫管理でできることで扱っています。

ベンチャーネットはNetSuite・Odoo・AIスクラッチ開発を扱い、SAPからのリプレイスにも対応しています。

この測り方を勧めない会社

仕入先が1社しかない会社や、単一カテゴリの専門店には、この測り方を勧めません。

偏っているのが前提の事業では、測っても打ち手につながらないためです。

取り組む価値が出るのは、複数のカテゴリを扱い、その一部が仕入額の大半を占めている会社です。

よくある質問

Q1. 集中度は、どれくらいの値なら安全ですか

一般的な基準はありません。

業種によって、適正な水準が違うためです。

専門店や単一カテゴリの卸は高くて当然で、総合的な品揃えの卸は低いのが普通です。

自社の推移を見て、上がっていればその理由を確かめてください。

Q2. 偏りを減らすと、必ず利益は落ちますか

落ちるとは限りません。

経験則の配分は、利益の面でも最適から離れていることがあります（第4章）。

その場合、配分を見直すと利益と偏りの両方が改善します。

発注の決め方の全体像は発注量の決め方をご覧ください。

Q3. カテゴリは、どの粒度で切ればよいですか

「まとめて落ちたら困る」と言える単位が目安です。

会計上の商品分類や、仕入先ごとの区分とは一致しないことが多くあります。

切り方を変えると値も変わるため、一度決めたら当面は変えずに運用してください。

変えると、去年との比較ができなくなります。

Q4. Excelで計算できますか

集中度の計算自体はできます。

難しくなるのは、偏りを抑えつつ利益を最大にする配分を探すときです。

条件がシェアの掛け合わせの形になり、項目数が増えると組み合わせが急に増えます。

道具の比べ方は最適化ツールの選び方にあります。

ただ、道具より先に、カテゴリの切り方と許容水準を決めてください。

Q5. 仕入先の偏りとカテゴリの偏りは、どちらを先に見るべきですか

供給が止まるリスクが具体的にあるなら仕入先が先です。

1社に依存していれば、その1社に何かあったとき事業が止まります。

そうでなければ、測らないと見えないカテゴリの偏りから始めてください。

2つは連動していることも多く、在庫の側の偏りは安全在庫の配分で扱っています。

まとめ｜偏りは、知っておくもの

• 「仕入の偏り」には仕入先・カテゴリ・時期の3つの顔がある。いちばん見えにくいのはカテゴリ
• 偏りは、利益で選び続けた結果として自動的に生まれる
• 寄せるほど短期の数字は良くなるため、平常時には止まらない
• 偏りは集中度で測れる。難所は計算より、カテゴリの切り方
• 経験則の配分は、利益と偏りのどちらの面でも最適から離れていることがある

今日できること

直近12か月の仕入金額を、カテゴリ別に並べてください。

上位3つの合計が、全体の何%になるかを出します。

次に、3年前の同じ数字と比べます。

上がっていて、その間に何があったか思い出せるなら、それは意図した集中です。

思い出せないなら、気づかないうちに寄っていたことになります。

「寄りすぎていないか」と次に聞かれたとき、その2つの数字があれば、議論は結論まで進みます。

もう少し詳しく知りたい方へ

自社の仕入が、いまどれくらい偏っているのか。

カテゴリの切り方から、ご相談をお受けしています。

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