ABC分析

ABC分析の概要

ABC分析とは

「在庫削減をしなければいけないのに、どこから手をつけていいのかわからない」
「売れ筋商品を欠品してしまい、機会損失が発生した」
このような在庫管理をめぐる問題を解決するフレームワークが「ABC分析」です。

ABC分析とは、自社のサービスや製品、顧客をひとつの評価軸を決めて並べて分類し、管理の優先度を決める分析手法です。すべての製品を同じように管理していてはリソースがすぐに尽きてしまうので、 クラス分けをし重要な事柄を重点的に管理するのがABC分析の目的です。別名「重点分析」とも呼ばれています。

ABC分析は在庫管理にとどまらず、マーケティングや売上分析、営業戦略、顧客情報管理まで、広く経営課題を解決するために使われている分析方法です。

この記事では考え方やabc分析を活用する方法、具体的な分析の方法まで紹介。在庫管理を例にとって、業務改善に必須のフレームワークを分かりやすく解説します。
管理の最適化を実現するABC分析の基礎知識を身につけましょう。

パレートの法則がベース

パレートの法則とは、成果の大部分が一部の要素によって生み出される傾向を示す経験則です。

ABC分析では、この考え方を応用し、品目を売上高や出荷数量、在庫金額などの評価軸に基づいて、重要度の高い順にA・B・Cのグループへ分類します。

パレートの法則は、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートによる富の偏りに関する研究に由来し、「80：20の法則」や「2：8の法則」とも呼ばれます。

一般に「売上の約8割を、上位約2割の商品が占める」と表現されますが、必ず80：20の割合になるわけではありません。実際の割合は、商品構成や評価軸、集計期間などによって異なります。

abc分析と在庫管理

売上に貢献する在庫をグループ化

全ての品目に等しく注力するのではなく、重要度でグループに分け管理方法を変えることが在庫管理におけるABC分析の目的です。

ABC分析を元にして製品や原材料を分類・在庫管理をする手法のことを「ABC管理」といい、ランクごとの在庫管理のメリハリの付け方は以下のようなイメージになります。

ABC分析の手順

では、実際にABC分析に欠かせないパレート図を作成してみましょう。 パレート図の作成ツールはいろいろありますが、今回はエクセルを使用した方法を解説します。

▼ABC分析方法の手順

• STEP1： 評価軸と分析期間を決め、データを収集する
• STEP2： 品目ごとの数値をExcelにまとめ、大きい順に並べる
• STEP3： 各品目の構成比を計算する
• STEP4： 上位から累積構成比を計算する
• STEP5： 棒グラフと累積構成比の折れ線グラフでパレート図を作成する
• STEP6： 累積構成比を基準にA・B・Cランクへ分類する
• STEP7： 分類結果をもとに在庫管理を改善する

分析の際の評価軸としては、販売金額（売上高）を用いることが多く、販売金額以外に販売数量、集荷数、利益率を指標として用いることもあります。

◾️　関連記事： 売上に基づくABC分析 

◾️　関連記事：出荷数を評価軸としたABC分析 

ABC分析の注意点

在庫管理の優先度を決定し、課題の洗い出しに有効と言われているABC分析ですが、注意すべき点があります。

• 季節製品
• 割引商品
• 流行商品

こうした一時的に売れ行きが伸びている商品を他の商品と同じ条件で評価し、上位にランク付けしてしまうと、余剰在庫につながる危険性があります。

反対に今後利益が大きく出る可能性の高い新商品を低いランクに格付けしてしまうと、その後収益につながりにくくなります。

ロングテール理論

ABC分析は経営課題を見つける上で企業にとっては、着手しやすいというメリットがあります。 しかしABC分析では優先順位が低いCランクの商品にあえて注力し、ニッチ路線で利益を上げる可能性もあります。

例えばECショップでは、店頭に並ぶことの少ない商品を数多く揃えるロングテール理論を採用し、競合と差別化をはかることがあります。
Cランクに属しているような製品の需要が高まり、個々の販売数は少なくても結果、合計の売上で高い割合を占める業態も増えています。

ABC分析に関するよくある質問（FAQ）

Q1. ABC分析とは何ですか？

A. ABC分析とは、売上や在庫などの項目を重要度に応じてA・B・Cの3つに分類し、管理の優先順位を決める手法です。すべてを均一に管理するのではなく、特に売上や利益に大きく貢献するAランクに重点を置くことで、在庫削減や業務効率化を実現できます。

Q2. ABC分析とパレート分析の違いは何ですか？

A. ABC分析とパレート分析は、どちらもパレートの法則の考え方を活用した分析手法です。パレート分析は、項目ごとの件数や金額、発生頻度などを大きい順に並べ、影響度の大きい項目を可視化して、優先的に対処すべき対象を明らかにする手法です。分析結果の可視化には、棒グラフと累積構成比の折れ線グラフを組み合わせた「パレート図」が用いられます。

一方、ABC分析は、売上高や利益、出荷数量、在庫金額などの評価軸に基づいて品目をA・B・Cの3グループに分類し、グループごとに管理の優先度や方法を変える手法です。

Q3. A・B・Cランクの基準や割合はどのように決めますか？

A. ABC分析では、売上高や出荷数量などの累積構成比をもとに分類します。一般に、累積構成比70〜80％までをAランク、90〜95％までをBランク、残りをCランクとします。割合は品目数ではなく、選択した評価軸の累積構成比です。基準は分析目的に応じて調整します。

データ収集とIoT

ABC分析をはじめとするデータ分析に必要不可欠なのが、正確なデータの収集です。感覚に頼らずデータをもとに意思決定をするデータ・ドリブンをすすめるのに最適なツールといえばIoT機器です。

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在庫管理や発注業務の省力化だけでなく、収集できたデータの分析で的確な経営戦略を立てることができると評価されています。 在庫管理で期待した効果を得るには、自社が抱えている課題をクリアできるIoTツール導入の検討をお勧めします。

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