在庫管理術

ABC分析

 

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、売り逃がしが発生した」
そうした在庫管理をめぐる問題を解決するフレームワークのひとつが「abc分析」です。


ABC分析とは、優先的に在庫管理を行うべき品目を分析する手法のことです。 在庫管理の効率化を図ることができます。


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。


経営効率アップを実現させるabc分析の基礎知識を身につけましょう。


abc分析とは

abc分析は、すべての品目から重要な項目を見つける分析手法です。

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、 優先順ごとに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、イギリスの経済学者ヴィルフレド・パレートが提唱した「パレートの法則」という統計モデルの考え方がベースになっています。

パレートの法則 :全体のうちの一部の要素が、大きな影響力を持っているという考え方
パレートの法則

パレートの法則は「2:8の法則」や「ばらつきの法則」とも呼ばれています。


abc分析と在庫管理

在庫管理にパレートの法則を当てはめると 「扱っている全銘柄のうち、全体の2割の製品が全体の8割の売り上げを占める」 となります。

全ての品目に等しく注力するのではなく、重要度でクラス分けをし管理方法を変えることが在庫管理におけるabc分析の目的となります。

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」と呼んでいます。ランクごとの在庫管理のメリハリの付け方は次のようなイメージになります。

ABC管理

  • Aランク:全体への影響が大きいランク。保管場所を可能な限りで確保。販売予測を立てリードタイムを考慮して在庫を切らさないようにする
  • Bランク:影響度が中程度のランク。Aランクよりも在庫の上限をタイトにする。
  • Cランク:全体への影響が小さいランク。在庫切れもある程度許容する。

abc分析とパレート図

パレート図のイメージ

優先的に管理する項目を見つけ出すために、abc分析では「パレート図」を使用します。

パレート図は棒グラフと累積比率をあらわす折れ線グラフを組み合わせたもの。 パレート図を作成することで、項目ごとの影響度が目に見え明らかになります。


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abc分析のやり方

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Excelを使用した方法を解説します。

▼abc分析方法の流れ
  • STEP1:データを収集する
  • STEP2:データを元に各項目をExcelを使いにまとめる
  • STEP3:棒グラフを作成する
  • STEP4:折れ線グラフを作成する
  • STEP5:パレート図を元にABCのランク分けをする
  • STEP5:ABCのランクを元に在庫管理の業務改善を実施する

分析の際の評価軸として、販売金額を用いるケースが主です。
評価軸は、販売金額以外に販売数量、集荷数、利益率などを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 


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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

ロングテール理論

abc分析は経営課題を見つけるのに、頼れるフレームワーク。企業にとっては、着手しやすい分析方法と言えます。 しかし近年では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企業もあります。

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企業もあります。
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全体の売上で高い割合を占める業態も増えています。


データ・ドリブンを成功に導くIoT

スマートマットクラウドのイメージ

abc分析をはじめとするデータ分析に欠かせないのが、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。

IoTシステムを使った在庫管理システムなら、重量を感知するデバイスをインターネットにつないで在庫の変動をしっかり記録に残し、データ分析に役立てることができます。

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。 在庫管理システムの導入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ツールを選ぶこと」が重要になります。

 

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