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

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。 パレートの法則とは、全体のうちの一部の要素が、貢献度が高いという考え方です。

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

売上に貢献する在庫をグループ化

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、全体の構成2割の製品が全体の8割の売り上げを占める」 という計算になります。

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:データを収集する
• STEP2:データを元に各項目をExcelを使い表にまとめる
• 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. パレート分析は全体の成果の大部分は一部の要素が生み出すという2：8の法則に基づき影響度の大きい要素を可視化する分析法です。一方、ABC分析はその理論を応用し、項目をA・B・Cの3ランクに分類して管理する手法です。つまり、パレート分析が理論、ABC分析が実践的な分類手法となります。

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. 一般的には、Aランク＝上位70〜80％、Bランク＝次の15〜25％、Cランク＝残り5〜10％が目安です。ただし、業種や分析対象によって最適な区分は異なります。売上高・数量・利益率など複数の指標を組み合わせると、より精度の高い分類ができます。

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。

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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