在庫管理の常識を覆す！AIが導く「適正在庫」の真実と、劇的な利益向上術

yoshikonakamura
2025年12月16日
読了時間: 5分

適正在庫」という言葉は、多くのビジネスパーソンにとって馴染み深いものでしょう。しかし、その計算方法を正確に知っている方はどれほどいらっしゃるでしょうか？経験や勘に頼った在庫管理は、実は大きな落とし穴を抱えています。今回は、そんな従来の常識を覆し、AIがどのようにビジネスに革命をもたらすのかを、弊社のYouTube動画から深掘りしてご紹介します。

経験と勘に頼った在庫管理の落とし穴

多くの方が「適正在庫」について語るものの、その算出方法については明確な基準を持たず、「昔からこうしていたから」といった経験則や、過去の売上データに基づく「予測」に頼りがちです。しかし、この**「予測」こそが間違いの始まり**なのです。

私たちの動画では、理論的にもSKU（最小在庫管理単位）レベルでの消費予測が不可能であること、いわゆる「バタフライ効果」のような、ごく小さな初期条件の変化が後に大きな変化を生むことが証明されていると指摘しています。小売業界では依然として予測を信じがちですが、パフォーマンスを向上させる唯一の方法は、より良い予測を得ることではなく、予測への依存を減らすことなのです。

では、本来の「適正在庫」を持つ目的とは何でしょうか？それは、「欠品」と「過剰在庫」の両方を避けることに他なりません。予測を当てることは目的ではなく、欠品と過剰在庫をなくすための「手段」に過ぎないのです。

適正在庫の真実：シンプルな計算式とは？

欠品も過剰在庫もない、まさに「ちょうど良い」状態を維持するための適正在庫。その計算方法は、実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量を目安にする、という考え方に基づいています。例えば、週に1回の補充であれば1週間分の最大売上量、週2回であれば3～4日分といった具合です。

さらに重要なのは、リードタイム（発注から納品までの期間）の長さです。製造リードタイムが短ければ短いほど、売上変動のばらつきが小さくなり、必要な在庫量を減らすことができます。これにより、よりスムーズなオペレーションが可能になります。

しかし、このような明確な計算式があるにもかかわらず、多くの企業がこれを実践できていないのが現状です。

現実が突きつける在庫の課題：過剰と欠品のパラドックス

多くの小売チェーンで発生しているのは、「全体として在庫は潤沢にあるにもかかわらず、ある店舗では過剰在庫、別の店舗では欠品」という矛盾した状況です。特に売上のばらつきが大きい店舗に在庫を多く置くことは、数学的に見ても間違いなのです。

ある業界のデータでは、全商品の3割が品切れ状態になっている一方で、売れ筋商品でもすぐに売り切れてしまい補充が間に合わないケースがあります。さらに驚くべきは、品切れを起こしている店舗があるにもかかわらず、同じ地域の別の店舗では、なんと2ヶ月以上も売れない在庫を抱えているという実態です。これは、商品が間違った場所に置かれていることを示しています。

特にアパレルなどの多品種・多サイズ・多色の商品を扱う業界では、「欲しい商品、欲しい色、欲しいサイズ」の全てが揃わないと購買に繋がりません。例えば、欲しい商品とサイズがあっても色がなければ買わない、といったことは日常茶飯事です。何百もの拠点に数十万点ものSKUを展開する中で、これを適切に管理することは極めて難易度が高いのです。

AIが変える在庫管理の未来「OneBeat」の衝撃

手作業や従来のシステムでは、10万点以上ものSKUを適切に管理することは不可能です。そこで、この課題を根本から解決するのがAIの力です。

弊社の提供するAIソリューション「OneBeat」を導入した実際の事例では、以下のような劇的な成果が出ています。

欠品が8割削減
店頭在庫が3割削減
半年で売上が3億6000万円増加、利益が2億円増加

AIは10万点以上のSKUを24時間365日、文句一つ言わず最適化し続けることができます。まるで、一人で何人分もの仕事をこなす「超優秀な社員」のようなものです。導入費用も、10万SKUのコントロールに年間わずか80万円程度からと、人を一人雇うよりも遥かに費用対効果が高いことが示されています。

AIは過去のデータだけでなく、在庫コントローラーや経営者の考え方も学習し、個々のSKUに至るまで細やかに管理します。そして、最終的な意思決定は人間が行うことで、AIと人間の協調によって全体の成果が大幅に向上するのです。

特にアパレル・百貨店でAIがもたらす革新

特にAIによる在庫管理が大きな効果を発揮するのは、「スーパーの2階」に例えられるような事業形態です。コンビニエンスストアなどの「1階」は毎日売れるSKUがほとんどで変動も小さいですが、「2階」に代表されるアパレルや百貨店などの事業は、日によって売れ行きが大きく変動し、SKU数も数万～数十万点に及びます。

このような変動が大きく、かつリードタイムが長い商品を扱うビジネスモデルは、これまでは在庫管理が極めて困難でした。しかし、ここにAIを導入することで、これまで未解決だった問題を解決し、企業全体が高収益体質へと変貌を遂げることが可能です。実際、世界的な大金持ちには、アパレルや小売グループの出身者が多いことからも、この業界が本来持つ高い収益ポテンシャルが伺えます。

貴社の「適正在庫」は本当に適正ですか？

もし現在の在庫量が適正でないならば、在庫管理を適正に保つことで、欠品が減り、売上が上がり、過剰在庫がなくなるだけでなく、その分だけ従業員の給料やボーナスも増えるという大きなメリットがあります。これは単に収益が上がるだけでなく、業界全体の報酬レベルを引き上げる可能性さえ秘めているのです。

貴社の在庫管理は、本当に「適正」でしょうか？

このブログでご紹介した情報は、ほんの一部に過ぎません。より詳細な解説や実際の成功事例については、ぜひ弊社のYouTube動画でご確認ください。あなたのビジネスに革新をもたらすヒントが、きっと見つかるはずです！