「適正在庫」は計算できる！売上と利益を劇的に改善する新常識とは？
- yoshikonakamura
- 2025年12月18日
- 読了時間: 6分
多くの企業が「適正在庫」という言葉を知っていても、実際にそれをどのように計算し、管理すれば良いかを知らないまま、長年の経験や慣習に頼りがちです12。しかし、その結果、販売機会の損失や利益率の低下といった深刻な問題に直面しています。
この記事では、多くの企業が陥る在庫管理の落とし穴と、AIを活用した最先端の解決策について、弊社のYouTube動画の内容を基に解説します。
「適正在庫」とは？多くの企業が抱える根本的な誤解
「適正在庫」という言葉はよく耳にしますが、その具体的な計算方法を知らないまま、感覚で管理している企業が非常に多いのが現状です1。多くの担当者は、「この店舗にどのくらいの在庫を持てばいいだろうか？」と迷いながら、過去のデータや経験に基づいて「売れる量を予想してその分在庫を置く」という方法をとりがちです1。
しかし、これは根本的な間違いであると動画では指摘しています。ゴルドラット氏の理論では、SKU（最小在庫管理単位）レベルでの消費予測は数学的に不可能であると証明されています。出発点のわずかな変化が、後で大きな変化を引き起こす「バタフライ効果」のような状況が存在するため、数値的に何が起こるかを予測することはできません1。
そして、多くの企業が「予測を当てること」を目的としてしまいますが、予測を当てることは「手段」であって「目的」ではありません1。適正在庫を持つ真の目的は、実は非常にシンプルです。それは、欠品と過剰在庫の両方を避けることなのです1。
在庫管理の「方程式」：シンプルな計算で変わる現実
では、欠品も過剰在庫もない「ちょうど良い」状態、つまり適正在庫はどのように計算すれば良いのでしょうか？驚くほどシンプルな公式があります。
適正在庫 ＝ 補充期間分の在庫 ＋ 安全係数
これは、「次に在庫が補充されるまでの期間に売れる最大の量だけ持てば良い」という考え方に基づいています2。例えば、1週間に1度補充されるのであれば、1週間分の最大販売量を持てば良いということになります。もし販売にばらつきがある場合は、それに備えるための「安全係数」をかけ合わせます。
中央倉庫の場合も同様に、次に在庫が補充されるまでの期間に必要な量を持つことになります。
また、リードタイム（発注から納品までの期間）の長さも在庫量に大きく影響します。リードタイムが長くなればなるほど売上のばらつきが大きくなり、必要な在庫量も増加します。逆に、製造リードタイムを短くすることで、在庫量を減らし、よりスムーズなオペレーションを実現できるのです2。
杜撰な在庫管理が引き起こす「悪循環」
多くの企業がこのシンプルな計算方法を知らない、あるいは過去の慣習に固執しているため、以下のような問題が頻繁に発生しています。
•欠品と過剰在庫の同時発生: チェーン全体で見れば在庫があるにもかかわらず、ある店舗では商品が品切れし、別の店舗では同じ商品が数ヶ月分の過剰在庫になっているという状況が頻繁に起こります2。ある大手アパレル企業の実データでは、全商品の約3割が欠品状態にある一方で、約6割が過剰在庫になっているという現実が示されています3。売れ筋商品が1～2週間で売り切れてしまい、補充が間に合わないままシーズンが終わってしまうことも珍しくありません。
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販売機会の損失: 顧客が「欲しい商品」「欲しい色」「欲しいサイズ」の組み合わせが揃っていない場合、購買に至らず、直接的な売上機会を失ってしまいます。
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利益率の低下: 高い粗利益率を誇る商品（例えばアパレル）を扱っていても、在庫管理の悪さから結果的にあまり儲かっていない企業が多いと指摘されています35。適切に在庫管理を行うことで、大幅な利益増加が見込めます。実際に、あるケースでは売上3億6千万円増に対し、利益が2億円も増加した例が紹介されています。
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従業員の報酬への影響: 在庫管理の不適切さは企業の収益性を低下させ、結果として従業員の給料やボーナスが上がらない要因となります5。逆に、在庫管理の適正化は、社員の報酬増につながる可能性を秘めているのです5。
人間には不可能？複雑化する現代の在庫管理
数十万点にも及ぶSKUを適切に管理することは、人間が行うには非常に難易度が高いとされています34。特に、事業特性が大きく異なる部門（例：スーパーマーケットの1階の日常品売り場と2階のアパレル売り場）を同じ前提で管理してしまうと問題が生じます。
1階のような日常品は変動が小さく、補充リードタイムも短い、SKU数も少ないため、ある程度の予測が立ちやすいです4。しかし、2階のアパレルなどは変動が大きく、日によっては1つも売れないSKUもあれば、よく売れる日もあります。補充リードタイムも長く、SKU数も数万、数十万点に及ぶため、非常に高いレベルの緻密なコントロールが求められます。
顧客が「欲しい商品」「欲しい色」「欲しいサイズ」という複合的な条件で商品を求めるアパレル産業において、何百もの拠点すべてで数十万点ものSKUを完璧に管理することは、極めて困難なのです。
AIが切り拓く「在庫管理の未来」
このような複雑な在庫管理の課題を解決する切り札が、AIの活用です。AIは、人間には不可能な膨大な数のSKUを24時間365日、文句一つ言わずに最適化することが可能です。
AIを導入することで、以下のような効果が期待できます。
•劇的な欠品削減と過剰在庫の解消: ある事例では、欠品を8割削減し、店頭在庫を3割削減したと報告されています。
•大幅な利益増加: 適切な在庫管理によって、粗利益率の高い企業では劇的な利益改善が期待できます3。
•人間の業務負担の軽減: AIが緻密なSKUごとの在庫コントロールを行うことで、人間の在庫コントローラーは、本来人間しかできない「品揃えの企画」や「現場での確認」といったより本質的な業務に集中できるようになります。
•高収益体質への転換: 不動産や株式投資に匹敵するような、世界的な大富豪を生み出すアパレル業界のような高収益ビジネスが、本来のポテンシャルを発揮し、高報酬の業界になる可能性も示唆されています。
実際に、10万点近いSKUを70拠点でAIを活用して管理し、成功した事例も存在します4。AIは、これまでの過去のデータや、在庫コントローラーや社長の考え方を学習し、それを個々のSKUレベルにまで細かく適用していくことができます4。
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この記事でご紹介した内容は、適切な在庫管理がいかに企業の収益に直結するかを示すものです。欠品と過剰在庫の同時発生という「ありえない」現状を打破し、売上と利益を最大化するためには、従来の「経験と予測」に頼る管理から脱却し、「計算に基づいた」そして「AIを活用した」在庫管理へとシフトすることが不可欠です。
このブログ記事だけでは語り尽くせない、具体的な計算方法やAI導入事例、そして衝撃の事実が満載です。あなたの会社が秘める「眠れる利益」を呼び覚ますヒントが、きっと見つかるはずです。
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