過剰な在庫は保管コストの上昇やキャッシュフローの悪化につながりますが、逆に少ない場合は欠品による販売機会の損失を招く可能性があります。常に過不足のない量を維持する在庫最適化には、高度な需要予測や発注コントロールが必要です。近年では、経験や勘に頼ることなくより精度の高い在庫計画を実施するため、AIツールも活用されるようになっています。
本記事では、在庫最適化の基本的な考え方や、在庫管理との違い、主な手法、ベストプラクティスなどを解説します。
在庫最適化とは
在庫最適化とは、必要な商品を必要な数量だけ、適切なタイミングで確保できる状態を目指す取り組みです。在庫が少なすぎると、販売機会の損失や顧客満足度の低下につながります。一方で、在庫を多く持ちすぎると、保管費や管理費が増えるだけでなく、デッドストックや廃棄のリスクも高まります。
この相反するリスクをバランスよくコントロールするためには、需要や調達リードタイムなどを正確に予測し、適正在庫量を常にアップデートし続ける必要があります。需要に応じて適切な在庫量を維持することで、販売のチャンスは逃さず、利益を圧迫する過剰在庫のコストはできる限り削減することができます。
在庫最適化のための取り組み
在庫最適化は、在庫量をできる限り抑えるように管理するだけではありません。適切に在庫を調整するためには、以下のような取り組みも並行して行う必要があります。
- 需要量の緻密な分析：過去の販売データをもとに、必要な在庫量を予測します。また、各商品の季節性や実施されるキャンペーンの効果も加味する必要があります。
- 発注タイミングの調整：供給トラブルにも対応できるゆとりを考慮した、安全在庫を算出します。仕入れ先から商品が届くまでのリードタイムも考慮し、「在庫がいくつになったら発注するか」という基準（発注点）を定めます。
- 拠点ごとの在庫配置：複数の倉庫や店舗を持つ場合は、拠点ごとの需要差を分析し、配分を決定します。また、必要に応じて拠点間で在庫を移動させる際の計画についても定めておきます。
在庫最適化と在庫管理の違い
在庫管理は現在どの商品がどこに、どれだけあるのかを正確に把握する管理実務を指し、在庫最適化はその生産性向上や利益最大化のための戦略的なレイヤーに当たります。密接に関係する概念ですが、目的や対象範囲が異なります。主な違いは以下のとおりです。
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在庫管理 |
在庫最適化 |
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目的 |
在庫の数や状態を正確に把握し、管理する |
生産性や利益を向上させるため、在庫量や配置の戦略を立てる |
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対象業務 |
入出庫や発注の手続き、帳簿管理、倉庫の整理など |
需要予測や、安全在庫、発注点などの分析と経営判断 |
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扱うデータ |
リアルタイムの在庫数、入荷数、注文数 |
過去の販売データ、需要の季節変動、コスト、リードタイム |
在庫最適化の重要性が高まっている理由
近年、在庫最適化の重要性が高まっている背景には、EC市場規模の拡大や消費者ニーズの多様化、物流や保管のコスト上昇などがあります。在庫管理が複雑化している中で、過去の経験だけをもとに在庫量を決めると欠品や過剰在庫が発生しやすくなります。
より戦略的な在庫最適化が重要になっている主な理由は、以下のとおりです。
- EC市場が拡大している：経済産業省によると、2024年の国内BtoC EC市場規模は26.1兆円となり、前年比5.1％増加しました。そのうち物販系分野が15兆2,194億円を占めており、注文数や配送量の増大がコストやリードタイムの拡大などを招き、他業界も含めて在庫管理計画に影響を与えています。
- 需要の変化に対応する：消費者のニーズが多様化したことで、プロダクトライフサイクルも短くなっています。そのため需要変化の兆候を見逃してしまうと、大量の売れ残りや機会損失につながってしまいます。
- 過剰在庫のコストを抑える必要がある：保管費や管理費が上昇しており、在庫を多く持ちすぎると経営を圧迫する可能性があります。また、値下げ販売や廃棄による損失も発生します。
- 複数のチャネルや拠点への対応が必要になっている：ECサイトと実店舗などを連携させるオムニチャネル戦略も浸透し、それぞれの需要に応じて在庫を適切に配分する必要性が高まっています。
- データやAIを活用しやすくなっている：ビジネス向けのAIエージェントも数多く登場しており、需要予測や発注量の算出をより短時間、かつ高精度に行えるようになっています。
近年の市場変化やコストの高騰に対応するため、これまで以上に在庫最適化の重要性は高まっています。一方で、データ活用やAIツールなどのテクノロジーの発展によって、導入のハードルは下がり、精度も大きく向上しました。これにより、小売事業者にとって在庫最適化が不可欠な取り組みとなっています。
在庫最適化の仕組み
在庫最適化は、販売実績や需要予測、調達状況などのデータをもとに、商品ごとの適正在庫や発注タイミングを決める仕組みです。単に現在の在庫数を見るのではなく、リードタイム、仕入れ先の供給状況、保管コスト、季節変動、キャンペーン、返品対応や在庫移動なども考慮して判断します。
主な流れは以下のとおりです。
- データを収集する：販売実績、在庫数、入荷予定、リードタイムなどを把握する
- 需要を予測する：SKUや店舗、倉庫、販売チャネルごとに今後の需要を予測する
- 適正在庫を設定する：需要予測をもとに、安全在庫や発注点、発注量を決める
- 在庫を配分する：各拠点の需要に応じて、商品を適切な場所へ配置する
- 継続的に見直す：実際の販売状況と予測との差を確認し、在庫水準や発注条件を調整する
在庫最適化の主な手法
需要予測
需要予測とは、過去の販売実績や季節変動、キャンペーン、トレンドなどのデータを分析し、将来の売れ行きを予測する手法です。この予測結果をもとに、手元にどれだけの在庫が、いつまでに必要かといった指標を決定します。
たとえば、夏に需要が高まる商品であれば、需要が増える前に在庫を確保します。一方、倉庫内のスペースを確保するためには、需要の低下が見込まれる商品の発注量をあらかじめ抑えておきます。
需要予測の精度を高めるには、販売実績だけでなく、販売チャネルや店舗ごとの需要、リードタイム、セール、イベント、返品動向など複数の要素を組み合わせて分析することが重要です。また、予測と実績の差を定期的に確認し、モデルや前提条件を見直す必要もあります。適切な需要予測を行うことで、欠品による販売機会の損失と、過剰在庫による保管コストの両方を抑えやすくなります。
安全在庫と発注点の設定
安全在庫とは、需要の急増や納品遅延など、予測しにくい変動に備えて適正在庫より多めに確保しておく在庫のことです。発注点とは、在庫量が一定の水準まで減ったときに、新たな発注を行う基準を指します。どちらも、欠品を防ぎながら在庫を持ちすぎないために重要な考え方です。
たとえば、仕入れから入荷までに時間がかかる商品では、その期間中に販売する数量を見込み、必要に応じて適正在庫の量に安全在庫を上乗せして発注点を設定します。需要の変動が大きい商品や、仕入れ先の納期が安定しない商品ほど、安全在庫を多めに設定する必要があります。
ただし、安全在庫を増やしすぎると保管コストや余剰在庫のリスクが高まります。安全在庫と発注点を適切に設定することで、欠品リスクと在庫コストのバランスを取りやすくなります。
ABC分析
ABC分析とは、商品を売上高や利益などの重要度に応じてA・B・Cの3つのランクに分類し、優先順位を決める手法です。すべての商品を同じ基準で管理するのではなく、重要度に応じて管理方法を変えることで、在庫最適化を効率的に進められます。
一般的には、売上や利益への貢献度が高い商品をAランク、中程度の商品をBランク、貢献度が比較的低い商品をCランクに分類します。Aランクの商品は欠品による影響が大きいため、需要予測や発注点を細かく見直すとともに、常に多めに在庫を確保しておきます。一方、Cランクの商品は管理頻度を抑えても影響が少なく、場合によっては在庫を処分して別の商品への入れ替えも検討します。
ただし、売上高や利益率だけで分類すると、季節性のある商品や最新トレンド、他商品との相乗効果がある商品を見逃してしまう場合があります。Cランクに分類した商品でも、特定期間の売れ行きや同時に買われている商品などを分析し、個別に判断していくことが重要です。ABC分析を活用することで、限られた管理リソースを重要な商品に集中させやすくなります。
EOQ（経済的発注量）と最小・最大在庫の設定
EOQ（Economic Order Quantity：経済的発注量）とは、発注にかかるコストと在庫を保管するコストの合計が最小となる発注量のことです。一度に大量発注すると発注回数は減りますが、保管コストや余剰在庫のリスクが高まります。反対に、少量ずつ発注すると在庫は抑えられるものの、発注回数や手間が増えます。EOQは、このバランスをとった在庫量や発注タイミングを表します。
あわせて、最小在庫と最大在庫を設定する方法も有効です。最小在庫は欠品を避けるために下回らないようにする基準で、最大在庫は過剰在庫を防ぐために超えないようにする上限です。需要やリードタイム、保管スペース、商品の賞味期限や陳腐化リスクなどを踏まえて設定します。
これらの基準を商品ごとに設けることで、発注量や在庫水準を一定のルールで管理でき、業務負荷を抑えることができます。ただし、需要や仕入れ条件は変化するため、設定値は定期的に見直すことが重要です。
複数拠点の在庫最適化
複数の店舗や倉庫、物流拠点を管理している場合、全体の在庫を把握し、それぞれの需要に応じて適切に配分する取り組みが必要となります。拠点ごとに在庫を個別管理すると、ある店舗では欠品している一方で、別の店舗では在庫が余るといった偏りが発生しやすくなります。また、顧客へ商品を発送する場合には、物理的に近い場所からの方が配送にかかる時間やコストを抑えることができます。
各拠点の売れ行きや在庫量をリアルタイムに可視化することで、必要に応じて店舗間や倉庫間で在庫を移動させたり、需要の高い地域へ優先的に商品を配分したりすることも有効です。また、ECと実店舗などチャネルごとの在庫を分断せず、一元的に管理できる仕組みも必要となります。
AIを活用した在庫最適化
AIを活用した在庫最適化の特徴は、人手では処理しにくい大量のデータや複数の変数を同時に分析し、SKUや店舗単位できめ細かく需要を予測できる点にあります。たとえば、販売履歴だけでなく、季節や価格帯、販促キャンペーン、リードタイム、店舗ごとの需要差などを組み合わせた複雑な予測モデルも活用できるようになります。また、サービス水準と在庫コストのバランスを踏まえて発注点などを算出するため、将来の複数シナリオを分析することも可能です。
AIを活用するには、以下のようなデータや仕組みを用意する必要があります。
- SKUや店舗、販売チャネルごとの正確な販売データ
- 在庫数や入荷予定など、更新頻度の高い在庫情報
- リードタイムや販促、季節性など需要に影響するデータ
- 予測結果と実績を比較し、モデルを継続的に改善する仕組み
実際に国内では、ホームセンターのカインズがGoogle Cloud（グーグルクラウド）のVertex AI（バーテックスエーアイ）を活用した需要予測を導入しています。Google Cloudによると、2024年8月時点で需要予測AIは209店舗に展開されており、従来は予測が難しかった季節商品なども含めた短期的な販売動向も踏まえた、より精度の高い在庫補充の発注点予測を実現しました。
AIによる在庫最適化では、正確なデータを整備するとともに、実績との比較を通じて予測モデルを継続的に改善していくことが重要です。AIの予測をそのまま受け入れるばかりではなく、人が行う在庫判断をサポートする手段として活用することで、需要変動への対応力を高めやすくなります。
在庫最適化のベストプラクティス
在庫最適化では、在庫量を減らすことだけを目的にするのではなく、欠品を防ぎながら余剰在庫を抑えられる仕組みを継続的に運用することが重要です。例えば、以下のような取り組みが効果的です。
- 在庫データの精度を高める：入出庫、返品、キャンセル、拠点間の在庫移動による在庫の変動を、すぐにシステムへ反映し、定期的に棚卸しを行います。実在庫とシステム上の在庫に差異があれば原因を特定し、入力漏れや処理方法を見直します。
- 商品の重要度に応じて管理方法を変える：ABC分析を活用し、売上や利益への貢献度が高いAランク商品は在庫状況や発注点を頻繁に確認します。一方、Cランク商品は確認頻度を下げるなど、商品ごとに管理の優先度を設定します。
- 運用ルールを適切なタイミングで更新する：月次や週次など一定の周期で需要予測と実績を比較するほか、セール前後、新商品の発売、季節の変わり目など、需要が変化しやすいタイミングでも見直します。また、変化に応じて安全在庫や発注点も調整します。
- 拠点間で在庫を融通できる状態をつくる：店舗や倉庫ごとの在庫を一元的に把握し、ある拠点で余っている商品を需要の高い拠点へ移動できる運用を整えます。
- KPIを定期的に確認する：在庫回転率、欠品率、在庫保有日数などを商品や拠点ごとに確認し、目標との差が大きい項目から改善します。
SKU数や販売拠点が多い場合は、在庫管理システムやAIを活用し、これらの作業を自動化・効率化することも有効です。重要なのは、ルールを設定して終わりにせず、販売実績や需要の変化をもとに継続的に改善することです。
Shopifyを活用して在庫最適化を行う方法
Shopify（ショッピファイ）では、オンラインストアや実店舗、B2Bなど複数の販売チャネルの在庫情報を一元的に管理できます。店舗や倉庫ごとの在庫状況を把握しながら、在庫転送や補充判断を行えるため、複数拠点での在庫最適化にも活用できます。
在庫最適化に役立つ主な機能は以下のとおりです。
- 複数ロケーションの在庫管理：店舗や倉庫ごとの在庫数を把握し、各拠点の在庫状況を確認する
- 在庫転送：在庫が余っている拠点から不足している拠点へ商品を移動した記録を、正確に追跡できる
- Shopify Flow（ショッピファイフロー）：在庫が一定数を下回った場合の通知など、在庫管理に関するワークフローを自動化する
- レポート・分析機能：販売実績や在庫データを確認し、補充や仕入れの判断に活用できる
- 外部システムとの連携：事業規模に応じて、ERPや在庫管理アプリと連携し、より高度な在庫管理を行う
また、ShopifyのAIアシスタントSidekick（サイドキック）は、在庫データの分析などにも活用できます。Shopifyの公式ヘルプでは、Sidekickを使って在庫残高を分析し、在庫転送を作成する機能も案内されています。
まとめ
在庫最適化とは、欠品と過剰在庫の両方を抑え、適切な在庫水準を維持する取り組みです。在庫管理が現在の在庫を正確に把握・運用する業務であるのに対し、在庫最適化では「どの商品を、どこに、どれだけ持つべきか」を判断することで、利益や効率の向上を目指します。
EC市場では特に、物流コストの増大や需要変動の複雑化を背景に、在庫戦略を柔軟に見直していくことの重要性が高まっています。同時に、需要予測や発注、在庫配分などにAIを活用できるようになり、より高精度、かつ手軽に在庫最適化に取り組めるようになりました。ぜひ本記事も参考に、利益や生産性を最大化する在庫最適化に取り組んでみてください。
在庫最適化に関するよくある質問
在庫最適化は中小企業でも必要ですか？
在庫を扱う企業であれば、規模に関係なく在庫最適化は重要です。特に中小企業では、過剰在庫が資金繰りに与える影響が大きいため、売れ筋商品や欠品しやすい商品から優先的に見直すとよいでしょう。
在庫最適化はどのくらいの頻度で見直すべき？
商品特性や販売サイクルによって異なりますが、需要やリードタイムが変化したタイミングで見直すことが重要です。季節商品やトレンド商品のように需要変動が大きい場合は、より短い間隔で見直します。
在庫最適化を始める際は何から取り組むべき？
まずは、現在の在庫数や販売実績、欠品状況、余剰在庫などを正確に把握できる仕組みを整えます。そのうえで、売れ筋商品や在庫金額の大きい商品から優先的に需要予測や発注条件を見直すと進めやすくなります。
在庫最適化に使えるツールにはどのようなものがある？
在庫管理システムやERP、需要予測ツール、POS、ECプラットフォームなどが活用できます。販売データと在庫データを一元管理できるツールを選ぶことで、在庫状況の把握や発注判断を効率化できます。
