「そろそろ、あの商品を発注しておかないとまずいかな」「先⽉の売れ⾏きが良かったから、今⽉は多めに仕⼊れておこう」。 多くの企業で、今なお担当者の「勘」や「経験」に頼った発注業務が⾏われています。 ⻑年の経験で培われた勘は、確かに貴重な財産です。 しかし、市場のニーズが多様化し、変化のスピードが激しさを増す現代において、その勘だけに頼り続けることのリスクは、⽇に⽇に⼤きくなっています。
⽋品による販売機会の損失、過剰在庫が圧迫するキャッシュフロー、そしてベテラン担当者の退職と共に失われるノウハウ…。これらの課題は、多くの企業にとって看過できない経営問題となっています。もし、あなたの会社が「なんとなく」で発注を⾏っているとしたら、それは利益を逃し、コストを垂れ流しているのと同じことかもしれません。
この記事では、旧来の勘に頼った発注から脱却し、データに基づいた客観的で戦略的な在庫管理を実現するための「これからの賢い購買計画」について、具体的な⼿法から導⼊ステップまでを詳しく解説してみようと思います。
⻑年の経験を持つベテラン担当者の「勘」は、⼀⾒すると⾮常に頼もしく⾒えます。 しかし、その裏には経営を静かに蝕む、いくつかの重⼤なリスクが潜んでいます。
1. 機会損失と顧客満⾜度の低下
最も直接的なダメージが、⽋品による機会損失です。「お客様が欲しいと思った時に、商品がない」という状況は、単にその⼀度の売上を失うだけではありません。「あそこに⾏っても、いつも品切れだ」という印象を与えてしまい、顧客が競合他社へ流出する原因となります。顧客満⾜度の低下は、⻑期的なブランドイメージの毀損に繋がりかねません。
2. キャッシュフローの悪化
⽋品を恐れるあまり、担当者はどうしても多めに発注しがちです。その結果として⽣じるのが過剰在庫です。売れない在庫は、企業の運転資⾦を固定化させ、キャッシュフローを著しく悪化させます。さらに、商品を保管するための倉庫費⽤、管理のための⼈件費、保険料など、在庫は持っているだけで絶えずコストを発⽣させ続けるのです。
3. 廃棄ロスと品質劣化
特に⾷品や流⾏性の⾼いアパレル商材などでは、過剰在庫は廃棄ロスに直結します。仕⼊れた商品をそのまま捨てることになれば、仕⼊れコストが丸々損失となるだけでなく、廃棄にもコストがかかります。また、⻑期間の保管は商品の品質劣化を招き、価値を⼤きく損なう原因ともなります。
4. 業務の属⼈化は時限爆弾？
「発注業務は、Aさんにしか分からない」。このような状況は⾮常に⽬にされた事はありますか？
特定の担当者の頭の中にしかノウハウがない「業務の属⼈化」は、その担当者が急に休んだり、退職してしまったりした場合に、発注業務が完全にストップしてしまうリスクを抱えています。引き継ぎがうまくいかず、新しい担当者が⼀から⼿探りで始めることになれば、⽋品や過剰在庫が頻発し、現場は⼤きな混乱に⾒舞われるかもしれません。
これらのリスクは、どれか⼀つでも経営に⼤きなインパクトを与える可能性があります。勘と経験だけに頼る発注は、もはや現代のビジネス環境において「賢い選択」とは⾔えないのではないでしょうか？
勘に頼る発注のリスクを回避し、安定した経営基盤を築く鍵、それが「データに基づいた在庫管理」です。⽬指すべきゴールはただ⼀つ、「在庫の最適化」、つまり「必要なものを、必要な時に、必要なだけ」保有する状態を実現することです。これを実現するために不可⽋なのが、「需要予測」と「安全在庫」という2つの概念です。
1. すべての起点となる「需要予測」
需要予測とは、過去の販売実績や市場のトレンド、季節性、キャンペーンの予定といった様々なデータを分析し、「将来、どの商品が、どれくらい売れるのか」を予測することです。過去の実績：最も基本的なデータです。昨年同⽉の売上、直近数ヶ⽉の平均売上などを分析します。季節変動：夏に売れる商品、冬に需要が⾼まる商品など、季節による売上の波を考慮します。トレンド・外部要因：メディアでの紹介、SNSでの話題、競合の動向、社会情勢なども需要に影響を与えます。販促計画：⾃社で実施するセールやキャンペーンの情報を加味し、需要の増加分を予測に織り込みます。
これらのデータを組み合わせることで、「勘」よりもはるかに客観的で精度の⾼い予測が可能になります。
2. ⽋品を防ぐ最後の砦「安全在庫」
どれだけ精緻な需要予測を⾏っても、予測が100%当たることはありません。急なメディア露出による需要の急増や、仕⼊先の都合による納期の遅れ（リードタイムの変動）など、不確実な要素は常に存在します。こうした予測できない事態に備え、⽋品を防ぐための最低限のストックが「安全在庫」です。安全在庫は、多すぎれば過剰在庫となり、少なすぎれば⽋品のリスクを⾼めます。この適正な⽔準は、過去の需要のばらつきやリードタイムの変動を統計的に分析することで、算出することができます。
3. 発注をかけるトリガー「発注点」
需要予測と安全在庫が決まれば、いつ発注をかけるべきかの基準が明確になります。それが「発注点」です。
発注点 = （平均⽇販量 X 調達リードタイム） +
安全在庫の量がこの「発注点」を下回ったタイミングで発注をかけることで、商品が納品されるまでの間に在庫が尽きてしまう事態を防ぎます。データに基づいてこれらの数値を設定することで、発注業務は「そろそろかな？」という曖昧な判断から、「在庫が〇個になったら、〇個発注する」という客観的なルールに基づいた業務へと変わるのです。
データ活⽤と聞くと、難しそうなイメージを持つかもしれません。しかし、すぐに始められるシンプルな⼿法から、より⾼度なものまで様々な選択肢があります。ここでは、代表的な3つの⼿法をご紹介します。
1. 在庫管理にメリハリをつける「ABC分析」
すべての在庫を同じように管理するのは⾮効率です。そこで役⽴つのが「ABC 分析」です。これは、在庫を売上への貢献度が⾼い順にA・B・Cの3つのグループに分け、管理の優先順位をつける⼿法です。
「パレートの法則（80:20の法則）」に基づき、「売上の8割は、全商品の上位2割の品⽬が⽣み出している」という考え⽅を応⽤したものです。
Aランク：最重要管理品⽬。売上構成⽐が⾼く、在庫管理全体の成果に⼤きく影響する。⽋品は絶対に避けたいグループ。在庫精度を常に⾼く保ち、頻繁に需要予測を⾒直すなど、重点的な管理を⾏います。
Bランク：中位の品⽬。Aランクほどではありませんが、安定した売上があります。標準的な在庫管理を⾏います。
Cランク：下位の品⽬。売上構成⽐が低い多数の品⽬。⽋品の影響も⽐較的⼩さいため、管理コストをかけすぎないように、簡易的な管理⼿法（例：在庫がゼロになったら発注する）を適⽤することも有効です。
まずはABC 分析で⾃社の在庫を棚卸しし、注⼒すべきA ランク品⽬からデータ活⽤を試みるのが成功への近道です。
2. 需要予測の第⼀歩
移動平均法：過去の⼀定期間（例：直近3ヶ⽉）の売上実績の平均値を、将来の需要と予測する最も簡単な⽅法です。トレンドの急な変化には弱いですが、⼿軽に計算できます。
これらの計算はExcelでも⼗分可能です。さらに精度を⾼めたい場合は、回帰分析を⽤いて天候や曜⽇、販促の有無といった複数の要因から予測モデルを構築したり、需要予測システムやAIを活⽤して、⼈間では気づけない複雑なパターンを学習させたりする⽅法も今後はさらに進化していく事は間違いないと思います。
3. 商材に合わせた「発注⽅式」の選択
発注⽅式には、⼤きく分けて「定期発注⽅式」と「定量発注⽅式」の2つがあります。
＜定期発注⽅式＞
⽅法：毎週⽉曜⽇、毎⽉1⽇など、あらかじめ決めたタイミングで在庫量を確認し、その都度最適な発注量を計算して発注する⽅式。
特徴：需要の変動に柔軟に対応しやすい。複数の商品をまとめて発注できるため、発注の⼿間や輸送コストを削減しやすい。
向いている商材：ABC分析のAランク品など、重要度が⾼く、需要変動が⼤きい商品。
＜定量発注⽅式＞
⽅法：在庫があらかじめ決めておいた「発注点」まで減ったら、その都度、あらかじめ決めておいた⼀定量（経済的発注量など）を発注する⽅式。
特徴：発注業務がシンプルで⾃動化しやすい。発注のタイミングが不定期になる。
向いている商材：ABC分析のCランク品など、単価が安く、需要が安定している商品。
⾃社の商材特性や管理コストを考慮し、最適な発注⽅式を使い分けることが重要です。
データに基づいた在庫管理へ移⾏することは、単に発注業務が楽になるだけではありません。企業経営全体に、計り知れないほどの好影響をもたらします。
1. 利益率の劇的な改善
⽋品による機会損失を防ぎ、売上を最⼤化すると同時に、過剰在庫による保管コストや廃棄ロスを削減。これにより、企業の利益率が直接的に改善します。攻め（売上増）と守り（コスト減）の両⾯から収益性を⾼めることができるのです。
2. キャッシュフローの健全化
適正な在庫レベルを維持することで、これまで在庫に眠っていた資⾦が解放されます。この余剰資⾦を、新商品の開発や設備投資、マーケティング活動など、未来への成⻑投資に振り向けることが可能になります。
3. 業務効率の向上と働き⽅改⾰
発注業務がルール化・標準化されることで、担当者の「悩む時間」が⼤幅に削減されます。⼀部の業務はシステムで⾃動化することも可能になり、担当者はより創造的で付加価値の⾼い業務に集中できるようになります。これは、属⼈化の解消と働き⽅改⾰にも繋がります。
4. データドリブンな経営の実現
正確な在庫データや需要予測データは、発注業務だけでなく、マーケティング戦略、商品開発、経営戦略といった、より上位の意思決定においても極めて重要な情報となります。データに基づいた客観的な議論が可能になり、経営判断のスピードと精度が格段に向上します。
データ活⽤を成功させるためには、闇雲に始めるのではなく、計画的にステップを踏んでいくことが重要です。
Step1. データ収集・整備
データ活⽤の成否は、データの質にかかっています。POSデータ、販売管理システム、会計システムなどに散在している販売実績、仕⼊れ実績、在庫数のデータを⼀元的に管理できる体制を整えましょう。データの⼊⼒ミスや表記の揺れ（例：「商品A」「商品-A」）をなくし、信頼できるデータを蓄積することが不可⽋です。
Step2. スモールスタートで始める
最初から全商品を対象にする必要はありません。まずはABC分析で特定したAランク品⽬や、特定のカテゴリに絞って試⾏的に始めてみましょう。⼩さな成功体験を積み重ねることで、社内の協⼒も得やすくなり、本格展開への弾みがつきます。
Step3. ツールの活⽤を検討する
Excelでも基本的な分析は可能ですが、データ量が増えてくると限界があります。より効率的・⾼度な分析を⾏うためには、在庫管理システムや、⼿軽に利⽤できるクラウド形式の需要予測サービスの導⼊を検討しましょう。近年では、中⼩企業でも導⼊しやすい安価で⾼機能なクラウドサービスも数多く登場しています。
Step4. PDCAサイクルを回し続ける
データに基づいた在庫管理は、⼀度仕組みを作って終わりではありません。
計画（Plan）→実⾏（Do）→評価（Check）→改善（Action）のPDCA
サイクルを継続的に回していくことが最も重要です。予測と実績のズレを確認し、予測精度を⾼めたり、安全在庫や発注点の⽔準を定期的に⾒直したりすることで、仕組みは常に進化していきます。
本記事では、勘や経験に頼った発注の危険性から、データに基づいた賢い購買計画の具体的な⼿法、そしてその導⼊ステップまでを解説してきました。市場が複雑化し、未来の予測が困難な時代だからこそ、私たちは客観的な事実＝データという羅針盤を⼿にすべきです。データに基づいた在庫管理は、もはや⼀部の先進企業だけが⾏う特別な取り組みではありません。変化の激しい時代を乗りこえ、持続的に成⻑していくための「企業の標準装備」となりつつあります。
過剰在庫や⽋品に頭を悩ませる⽇々から脱却し、データという強⼒な武器を⼿に、攻めの経営へと舵を切る。その第⼀歩は、あなたの会社の倉庫に眠る「在庫データ」を⾒つめ直すことから始まります。
さあ、未来を照らす羅針盤を⼿に、賢い購買計画への⼀歩を踏み出しましょう。
私たちにお⼿伝いできることがあれば、ご遠慮なくご相談ください。
MPSEYES（需要予測クラウドサービス）では、安全在庫も考慮した定量発注⽅式の⾃動計算や定期発注をサポートする機能まで多くの機能で、データドリブンな調達業務の実現⽀援をしています。
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