MinMax法（ミニマックス法）は、在庫管理を最適化するための発注方式の一つで、定点発注法とも呼ばれています。1958年にH. Scarfが定式化を行い、コンピュータの発達に伴い、現在でも広く用いられています。必要最小限の在庫を維持しながら、在庫切れを防ぐことを目的としており、この手法では、在庫が一定の量（Min値）を下回ると発注を行い、在庫をMax値まで戻すルールを適用します。

MinMax法の仕組み

MinMax法は、以下のような流れで運用されます：

✅ 在庫がMin値を下回ると発注を開始

✅ 発注量は（Max値 - 現在の在庫量）

✅ 在庫がMax値まで補充されると発注を停止

この方式により、過剰在庫を防ぎながら、必要なタイミングで適切な量を補充することを目指しています。

MinMax法のメリットとデメリット

✅ メリット

• 必要な量（経済的ロットサイズ）だけ発注するため、在庫の無駄が少なくなる

• シンプルな仕組みであるので、概念が容易に理解できる

• 既存のシステムでも、自前システムに容易に実装可能。

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❌ デメリット

• 需要の変動を考慮しないと、在庫不足や過剰在庫が発生する

• Min値, Max値の適切な設定や変更作業なしには、在庫運用がうまくいかない

• SKUごとの管理が必要で、全体の最適化が難しい

• シーズン商品など販売期間が短く、需要変動が激しい商品では適用できない

チェーンストア経営におけるMinMax法の活用

チェーンストアでは、MinMax法と上記デメリットを解消する手段を組み合わせることで、在庫管理の効率化と資金繰りの安定化が可能になります。

① 実需連動型基準在庫設定との組み合わせ

MinMax法は、実需連動型基準在庫設定と組み合わせることで、より柔軟な在庫管理が可能になります。

例えば、売上の変動に応じてMin値・Max値を調整することで、即納率を向上させ、過剰在庫を削減できます。

② 補充リードタイムの最適化

MinMax法では、補充リードタイムが長いとMin値も高く設定せざるを得なくなるため、在庫削減のためには供給スピードを最適化することが重要です。

例えば、補充頻度を高めることで、在庫の滞留を防ぎ、かつ、市場への反応性が高まることで販売機会を最大化できます。

③ 店舗間の在庫移動の活用

MinMax法では、SKUごとの在庫管理が必要ですが、店舗間の在庫移動を活用することで、在庫の最適化が可能になります。

例えば、売れ行きの異なる店舗間で在庫を調整することで、売り逃しを防ぎ、在庫の無駄を削減できます。

Onebeatとは？

Onebeatは、AIを活用して在庫運用を進化させるツールであり、MinMax法が長年抱えていた弱点を克服し、需給ギャップを小さく抑えた、在庫の安定運用が可能になります。ある事例では、数十店舗・数万SKUの基準在庫を毎日AIが高度に再計算し、さらに店間移動の指示まで最適化することで、在庫管理の精度を向上させています。

✅ 即納率30%向上 → 販売機会の最大化✅ 過剰在庫30%削減 → 資金効率向上

この仕組みにより、MinMax法の課題を補いながら、在庫管理の最適化を実現できます。