在庫の悩みを「利益」に変える！アパレル業界の常識を覆す「適正在庫」の真実

yoshikonakamura
11月28日
読了時間: 5分

先日、弊社のYouTubeチャンネル『Goldratt Channel』で公開した動画「「適正在庫」の計算方法を知ってますか？」は、多くのビジネスパーソンから反響をいただいています。今回のブログでは、その動画の内容を深掘りし、特にアパレル業界が抱える在庫の課題と、その劇的な解決策についてお伝えします。果たして、あなたの店舗の在庫は「適正」と言えるでしょうか？

「予測」は「嘘」？適正在庫の真の目的とは

「適正在庫」という言葉はよく耳にするものの、その計算方法を本当に知っている人は少ないのが現状です。多くの企業が、過去のデータや経験に基づいて「どれくらい売れるか」を予測し、その分だけ在庫を置こうとします。しかし、弊社のGoldratt Channelの動画でも指摘している通り、SKU（最小在庫管理単位）レベルでの需要予測は、理論的に不可能であることが証明されています。予測は「嘘」であり、小さな初期変化が後に大きな結果をもたらす「バタフライ効果」のように、数値で未来を予測することはできないのです。

では、なぜ人々は予測に依存するのでしょうか？それは、目的と手段が混同しているからです。予測を当てること自体が目的ではなく、それはあくまで手段に過ぎません。私たちが本当に避けたいのは、「欠品」と「過剰在庫」の二つではないでしょうか？つまり、適正在庫の真の目的は、この両方をなくすこと、つまり「ちょうど良い」状態を維持することにあるのです。

アパレル業界の「在庫の悩み」はなぜ深いのか

この欠品と過剰在庫の問題は、特にアパレル業界において深刻です。動画では、アパレル小売業のリアルなデータが紹介されていますが、ある大手企業でさえ、全商品の3割が品切れ状態にありながら、同時に6割が過剰在庫になっているという驚くべき現実が示されています。売れ筋の商品はすぐに品切れになり、補充が間に合わないままシーズンが終わってしまう一方、売れない商品は何ヶ月分も滞留しているのです。

アパレル製品、特に百貨店やショッピングモールの2階以上にあるような店舗（動画ではスーパーの2階を例に挙げています）は、在庫管理の難易度が極めて高いという特徴があります。

● SKU数の膨大さ: 1階の食料品売り場などではSKUが数百から数千レベルなのに対し、アパレルでは数万から数十万SKUに及ぶことがあります。

● 売上のばらつきの大きさ: 日によっては全く売れない商品もあれば、急に大量に売れる日もあり、変動が非常に大きいのが特徴です。

● 補充リードタイムの長さ: 補充までの期間が長く、その間に需要が大きく変動するリスクがあります。

● 顧客ニーズの複雑さ: 消費者は「欲しい商品」の「欲しい色」の「欲しいサイズ」を求めます。一つでも欠けていれば、購入には至りません。

このような複雑な要素が絡み合うため、従来の手法や人間の経験と勘だけでは、数万点ものSKUを適切に管理することは不可能に近いのです。本来は高収益なはずのアパレル業界が、在庫コントロールの課題によって十分な利益を上げられていないケースが散見されるのは、まさにこのためでしょう。

シンプルなのに誰も知らない「適正在庫」の計算式

では、「欠品」も「過剰在庫」もない「ちょうど良い」状態をどう実現すれば良いのでしょうか？実は、その計算方法は驚くほどシンプルです。

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」を確保するという考え方です。例えば、週に一度補充されるのであれば、1週間分の最大販売量を持つ、といった具合です。さらに、売上のばらつきに対応するための「安全係数」を加えることで、よりリスクを抑えた適正在庫が実現できます。そして重要なのは、この補充期間、つまりリードタイムを短くすればするほど、必要な在庫量は減るということです。

このシンプルな公式は、多くの大企業でさえ知られておらず、過去の慣習に囚われているのが実情です。しかし、この原則に基づけば、在庫は「予測」ではなく「補充期間」に依存することが明確になります。

在庫管理の救世主？AIがもたらす革新的な解決策

このシンプルな適正在庫の考え方を、何十万点ものSKUと何百もの店舗に適用するのは、人間の手では至難の業です。ここで、現代のテクノロジー、特にAIの力が真価を発揮します。

弊社の動画で紹介している「ワンビート」という仕組みは、まさにAIがこの複雑な在庫管理を可能にした具体例です。このAIは、10万点以上のSKUを24時間365日休むことなくコントロールし、その結果、驚くべき成果を上げています。

● 欠品8割削減: 品切れが大幅に減り、販売機会損失を防ぎます。

● 店頭在庫3割減: 過剰在庫が削減され、キャッシュフローが改善します。

● 売上3.6億円、利益2億円増加: わずか半年で、ビジネスに直接的な利益をもたらします。

このAIは、過去の膨大な販売データを学習するだけでなく、ベテランの在庫コントローラーや経営者の思考パターンまでをも学び、それぞれのSKUに対して最適な在庫量を導き出します。AIが緻密な在庫管理を担うことで、人間は「偽の品揃え」や「現地現物確認」といった、AIにはできない、より創造的で戦略的な業務に時間を使えるようになります。

アパレル業界の課題、特に売上の変動が大きい高難度の領域でこそ、AIによる緻密なコントロールが不可欠です。実際に、70拠点・10万近いSKUを持つ企業でAIを活用し、成功を収めた事例も存在します。これは単に利益を上げるだけでなく、業界全体が抱える未解決の問題を解決し、日本が世界をリードする可能性を秘めているのです。

貴社の「在庫の悩み」を「利益」に変えませんか？

もし貴社が、適正在庫の計算方法に頭を悩ませ、欠品と過剰在庫に苦しんでいるのであれば、それは大きなビジネスチャンスを逃していることになります。適正な在庫管理は、欠品を減らして売上を上げ、過剰在庫をなくして利益を増やし、最終的には従業員の給与やボーナスまで増加させる可能性を秘めています。

経験や勘に頼る時代は終わりを告げ、AIの力を活用して「在庫の悩み」を「利益」に変える時が来ています。アパレル業界が本来持つ高い収益性を最大限に引き出すために、ぜひ弊社のYouTube動画「「適正在庫」の計算方法を知ってますか？」をご覧いただき、その具体的な計算方法と革新的なAIの力について、より深くご理解いただければ幸いです。