インベントリーの最適化とは

十分なインベントリー（在庫）を確保することは企業の在庫切れの回避に役立ちますが、一度に大量の在庫を保有すると追加費用が発生してしまう可能性があります。インベントリー最適化を効果的に行うには、顧客の需要パターン、サプライ チェーンの動向、そして在庫レベルに影響を与えるその他の要因を理解する必要があります。

高度なテクノロジーやデータ、効率的な実践により、インベントリー管理プロセスを合理化できます。これにより、サプライチェーンのレジリエンスが強化され、企業は競争上の優位性を獲得できるようになります。

インベントリー管理とは、より広義の用語です。これは、企業での在庫の発注、保管、使用のプロセスを指します。ここでの目標は、すべての原材料、コンポーネント、最終製品を追跡・把握することで、損失や不足、無駄が制限されることです。

一方、インベントリー最適化は、インベントリー管理の中の1つのコンポーネントです。インベントリー管理が在庫を追跡し管理することであるのに対し、インベントリー最適化は効率と収益性を改善するための戦略的な意思決定を意味します。大量の在庫を保有することで生じるコストと、在庫が少なすぎるために生じる潜在的な売上の損失を比較検討して、適切な量の在庫を確保することに重点を置いています。

どちらも効果的なサプライチェーン管理には必要です。

保有する在庫が多すぎたり少なすぎたりすると、事業活動や収益性に支障をきたす可能性があります。インベントリー最適化は、インベントリー管理の一般的な課題に対処するための一つの方法です。

インベントリー管理の課題には、次のようなものがあります。

• 不安定な需要変動
• サプライチェーンの混乱
• サプライチェーンの複雑さ
• 製品の複雑さ
• 季節性
• ビジネス・モデルの変化
• 変わりゆく顧客の要求

顧客の需要の変動は、予測を困難にします。十分な在庫がないと、ビジネスは売上を失ったり、顧客が不満を抱いたりする可能性があります。在庫が多すぎると、高い保有コストに直面するうえ、製品が陳腐化したり使用できなくなったりする可能性があります。これは特に生鮮品の場合は非常に大きなリスクとなります。

自然災害、労働ストライキ、その他の世界的な出来事といった不測の事態により、サプライヤーが商品を納入できないことがあります。緊急時対応計画が整っていない場合、混乱により在庫切れが発生し、ビジネスは注文を処理できなくなる可能性があります。

サプライチェーンには、複数のサプライヤー、生産施設、倉庫、配送センターが含まれる場合があります。そしてその要素は地理的にもさまざまな場所に分散している可能性があります。これらのネットワークは、マルチエシェロン・サプライチェーンとして知られています。あるエシェロン（段階）での決定は、他の段階に大きな影響を与える可能性があります。サプライチェーンが複雑であるほど、リードタイム、コスト、信頼性を予測する上で、ビジネスにとっても課題が増える可能性があります。

企業がさまざまなバリエーションの製品を幅広く提供している場合、インベントリー・ニーズはより困難なものになります。製品バリエーションごとにリードタイム、サプライヤー、需要パターンが異なる場合があり、インベントリー管理と需要予測が複雑になります。

商品の需要は、休日、天候、特別なイベントなどによって、時期によって上がったり下がったりします。企業は綿密な計画を立てないと、シーズン中に未売品が貯蔵されることや、準備ができていないことに陥る可能性があります。

電子商取引の増加や消費者直販などの要因によってビジネスモデルが変化し、インベントリー管理はより複雑になります。例えば、オムニチャネル小売業では、複数の販売チャネルやフルフィルメント拠点にまたがって在庫のバランスを取る必要があります。

お客様はパーソナライズされた商品、より豊富な品揃え、迅速で予定通りの配達を求めています。これは、企業にとって予測、在庫管理、流通ネットワークに対する新しいアプローチが必要になることを意味します。

インベントリー最適化により、過剰在庫を減らし、在庫切れを防ぐことができます。また、キャッシュフローを改善し、全体的な業績を向上させる可能性もあります。

全体的に、インベントリー最適化には次のようなメリットがあります。

• 在庫保管費用の削減
• 在庫切れの可能性の低減
• 運用効率
• キャッシュフローと収益性の向上
• サプライチェーンのレジリエンスの向上
• お客様の満足度
• 情報に基づいた意思決定
• 持続可能性の向上

需要を正確に予測し、最適な在庫レベルを維持することで、過剰在庫に伴う費用を抑えることができます。これらのコストには、ストレージ、保険、製品陳腐化のリスクがある場合の潜在的な損失が含まれます。

インベントリー最適化により、お客様が商品を希望したときに在庫がある可能性が高くなります。

インベントリー最適化はサプライチェーンプロセスの合理化に役立ち、その結果、人件費と処理コストの削減につながります。インベントリー計画の不備によって急ぎの注文や急速な配送などの無駄なコストが発生するリスクを最小限に抑えることができるかもしれません。

在庫レベルを最適化することで、運営資金を解放し、事業の他の分野に投資することができるようになります。インベントリー・コストとサービスレベルのバランスを取ることで、企業は収益を最大化することができます。

インベントリー最適化は、企業がサプライチェーンの混乱に直面した際の脆弱性を軽減します。不測の事態が発生した場合にも需要に応えるために、バッファー在庫を確保することで、企業は困難な時期にも注文を引き続き処理することができます。

在庫切れや遅延が少なくなるため、お客様は欲しい時に欲しい商品を手に入れられる可能性が高くなります。

データ駆動型のインベントリー最適化により、企業は自社の製品、顧客、業務をより完全な形で見ることができるようになります。

インベントリー最適化により、持続可能性への取り組みが改善され、企業の環境への影響が軽減される可能性があります。企業は過剰生産や速達利用などを避けることができ、無駄が削減されます。また、保管に必要なスペースを制限することで、エネルギー使用量を低くできる場合があります。

インベントリー最適化のソリューションは、データ、分析、高度なアルゴリズムを使用して、サプライチェーン全体の各在庫管理単位（SKU）で最適な在庫レベルを決定します。

これは、正確な需要予測、つまりお客様が将来購入する商品の数量を予測することに依存します。このような予測は、過去のデータ、市場動向、季節性、その他の要因に基づいて行われます。

次に、以下の点に基づいて、保有する最適な在庫量を決定します。

• リードタイム：サプライヤーやメーカーから商品を入手するまでにかかる時間
  
  
• 入庫処理時間：商品が自社施設に到着してからの処理に必要な時間
  
  
• 出荷処理時間：商品を最終顧客に向けて出荷する準備に必要な時間と労力
  
  
• 売れ残った商品の保管費用

在庫を確実に補充するために、企業は再注文ポイント、つまり在庫切れを防ぐために新しい在庫を注文するべきタイミングを決定します。また、安全在庫、つまり需要と供給の変動を考慮して、バッファーとして保有される追加在庫を考慮する場合もあります。また、インベントリー計画は定期的に見直し、リアルタイムのデータと変化する市場状況に基づいて更新する必要があります。

インベントリー管理とインベントリー最適化には、いくつかのインベントリー最適化技術や戦略が使用されます。

• ABC分析
• 経済注文数量（EOQ）
• ジャストインタイム（JIT）インベントリー
• マルチエシェロン・インベントリー最適化（MEIO）
• ベンダー管理のインベントリー（VMI）

ABC分析とは、在庫品をその価値と重要性に基づいて分類する方法です。

Aの在庫品は、価値が高い、または回転率が高いため、慎重に監視する必要がある優先度の高い商品です。Bの在庫品は、中程度の価値と開店率の商品です。Cの在庫品は回転率が低い、価値の低い商品です。

ユースケース：このインベントリー最適化アプローチは、利益を生み出すAの在庫品にリソースを集中させるのに役立つため、大量の在庫を抱える企業にとって便利なアプローチです。

EOQは、総インベントリー・コストを最小化するために使用されるモデルです。少数の商品でも注文の頻度が多すぎたり、多くの数を注文し過ぎたりして保管する必要があると、高い費用につながってしまう可能性があります。EOQを計算することで、企業は最も費用対効果の高い注文商品数を特定できます。

ユースケース：EOQは、予測可能な需要と定数のリードタイムを持つビジネスで最も役立ちます。

この最適化プロセスは、プロセス内インベントリー・コストと在庫維持費用を可能な限り低く抑えることを目的としています。資材は、生産工程で必要な場合にのみ注文され、受け取られます。このアプローチを取ることで、企業にとって保管する物品が少なくなり、多くの場合無駄が少なくなることを意味します。その一方で、正確な需要予測と信頼できるサプライヤーも必要となります。

ユースケース：JITは特に、保管スペースが限られている企業や、脆い商品を扱う企業にとって有益な戦略です。

前述のように、マルチエシェロン・サプライチェーンには、多くの拠点に広がる複数の事業体が関与する可能性があります。インベントリー最適化手法の中には各拠点に個別に対応するものもありますが、MEIOでは異なるエシェロン（段階）間のつながりが考慮されます。MEIO手法を使用すれば、サプライチェーンの全体像を把握することができるのです。

ユースケース：MEIOは、複雑な多層サプライチェーンを持つ企業にとって特に有用です。在庫の決定がある段階での他の段階に影響を与える場合がそれです。

VMIでは、サプライヤーはディストリビューターの在庫データにアクセスでき、顧客の要求する在庫レベルを維持する責任があります。サプライヤーは、合意されたパラメータに基づいて、補充する時期と出荷する量を決定します。多くの場合、このアプローチにより、サプライヤーはより優れた予測能力を持てるようになり、市場の需要をより広範に把握することで、インベントリーに関してより正確な意思決定を下せるようになります。

ユースケース：VMIは、インベントリー管理コストを削減し、サプライヤーとの関係を改善することができるビジネスに役立ちます。

現代のインベントリー管理は、次のようなテクノロジー、ソフトウェア、革新的ツールに依存しています。

• エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システム
• インベントリー管理ソフトウェア
• 人工知能 (AI)
• モノのインターネット（IoT）
• クラウド・コンピューティング

ERPシステムは、多くのビジネスプロセスを1つの完全なシステムに統合し、組織全体の活動を効率化します。在庫最適化においては、ERPシステムは在庫レベル、売上、受注、配送状況をリアルタイムで可視化できます。発注書などの定型業務を自動化することで、時間を節約し、人的ミスを削減できます。

インベントリー管理ソフトウェアは多くの場合、ERPシステム内に含まれており、在庫レベル、注文、売上、配達を追跡、管理するために特別に設計されています。このソフトウェアは、在庫回転率、製品パフォーマンス、その他のメトリクスに関する詳細なレポートを提供できます。こういった在庫管理システムは、企業が傾向を特定し、需要を予測し、価格設定を確立し、在庫レベルを最適化することに役立ちます。

人工知能（AI）と機械学習（ML）を使用すると、大規模なデータセット内の複雑なパターンを見つけることができます。このプロセスでは、過去の販売データ、市場動向、天候パターン、経済データを組み合わせることで、より正確な洞察を提供できます。これにより、企業は需要の変化を予測し、それに応じてインベントリー・レベルを調整することができるようになります。

インベントリー最適化では、無線周波数識別（RFID）タグやスマートシェルフなどのIoTデバイスが在庫レベルをリアルタイムで追跡するうえで役立ちます。このようなデバイスにより、マネージャーや計画担当者は、在庫切れや過剰在庫の可能性を早期に警告することができます。また、サプライチェーンの透明性と効率性も向上します。

クラウド・プラットフォームは、スケーラブルでアクセスしやすいインベントリー最適化ツールを提供します。これらプラットフォームにより、組織とそのサプライチェーン全体にわたるリアルタイムのコラボレーションとデータ共有を改善できます。オンプレミスのツールよりも、大きな先行投資を要求するハードウェアやソフトウェアの購入に不要であるため、時々、費用対効果が良い場合があります。

インベントリー最適化への取り組みの有効性を測定するために、企業は通常、次のメトリクス（指標/測定基準）を追跡します。

• 在庫回転率：一定期間内に在庫がどれだけ早く販売され、補充されるか

• 手持ち在庫日数：在庫を売り切るまでにかかる平均日数

• 在庫の維持費：在庫を保有するための総費用（保管、保険、機会費用を含む）

• 欠品率（在庫切れ率）：注文総数に対する在庫切れの頻度の割合

• 充足率：手持ち在庫から顧客注文に対して充足できる割合

• 予測精度：需要予測と実際の売上を比較

新型コロナウイルス感染症のパンデミック、地政学的な緊張、その他の世界的な出来事は、情報に基づいた サプライチェーン計画の重要性を浮き彫りにしています。インベントリー最適化は以下を実現することでレジリエンスの構築につなげます。

• 混乱への迅速な対応を可能にする
  
  
• インベントリー管理におけるリスクと効率のバランスを取る
  
  
• サプライチェーン全体の可視性を向上する
  
  
• 予期せぬ事態が発生した際のより良い意思決定をサポートする

インベントリー最適化のソフトウェア、戦略、ツールを使用すると、企業はサプライチェーンの混乱が収益に与える影響をより適切に抑えることができます。