安全在庫とは

追加在庫を維持することは、効果的なインベントリー管理のベスト・プラクティスです。インベントリー管理はサプライチェーンの重要な要素であり、企業での在庫の発注、保管、販売のプロセスを指します。その目的は、適切な商品を適切な場所に適切なタイミングで配置することです。

適切な安全在庫レベルの決定には、1つまたは複数の計算式を使った複雑な計算になる可能性があるうえ、安全在庫が少なすぎたり過剰になったりすると、ビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。今や、人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、インベントリー可視化ソフトウェアなどのテクノロジーは、企業が安全在庫管理、在庫コスト、需要計画を最適化するうえで非常に有益な存在です。

最適な安全在庫があれば、企業は次のような変動がある中でも、顧客満足度を維持し、需要を満たすのに十分な数の商品を確保できます。

• 需要の急増
  
• サプライチェーンの混乱
  
• 在庫予測のエラー

顧客需要の急増は、予測可能な季節性（休日など）に加え、予測不可能な課題（リソース不足、天候、競争の激化など）によって生じます。

サプライチェーンには複数の利害関係者が関与します。自然災害、労働ストライキ、その他の世界的な出来事などのボトルネックや原材料不足を引き起こす予期せぬ状況により、主要なプレーヤーが職務を遂行できなくなる可能性があります。

計画サイクルが遅く、エラーが発生しやすく、分断されていると、需要と供給の不一致が引き起こされ、補充や注文のフルフィルメントに時間がかかる原因となりかねません。

似ているように聞こえるかもしれませんが、安全在庫はサイクル在庫とは異なります。どちらも需要に応え、顧客満足度を維持するために重要なものです。

サイクル在庫は、特定の期間の定期的な需要を満たすために必要な特定商品の在庫量のことです。安全在庫は、サイクル在庫に加えて確保されるバッファー在庫です。

複数の場所で適切な量の安全在庫のバランスをとるのは複雑になる場合があります。安全在庫が多すぎると、在庫の維持費が増加します。たとえば、小売業では、余剰在庫は値下げにつながるうえ、さらに悪いことに在庫処分につながってしまいます。B2Bでは、安全在庫で余剰が出ると、何千もの特殊部品が高額な維持費のもと保管されることになります。また、食品などの腐りやすく時間の影響を受けやすい商品も、長時間保管すると利用できなくなるリスクがあります

一方で、企業の在庫が十分でない場合、売上の損失、顧客の不満、ブランドの評判の低下などのリスクが発生します。こうした理由から、安全在庫を正確に計算することは不可欠です。

各品目またはSKU（在庫管理単位）での適切な安全在庫レベルを判断するには、慎重な計算が必要になります。しかし、最適な安全在庫レベルを算出するための普遍的な計算式は存在しません。ユースケースとさまざまなサプライチェーンの変数によって、企業それぞれが選ぶ計算式は異なります。

最も一般的な安全在庫の計算式の多くには、以下の変数が含まれています：

• Zスコア
• リードタイムの標準偏差（σLT）
• 平均需要（Davg）

Zスコアとは、望ましいサービス・レベルまたは望ましいサービス係数のことです。これは、企業が実際の需要を満たす確率を表します。Zスコアが高いほど、在庫切れの可能性が低く、安全在庫が多いことを意味します。Zスコアが低いほど、在庫切れの可能性が高く、安全在庫が少ないことを意味します。

これは、製品の平均リードタイムが実際のリードタイムとどの程度異なるかを測定します。標準偏差が高いほど、データセットの分散度が高いことを示します。

この変数は、一定期間内（通常、安全在庫の算出で使用される場合は1日あたり）における在庫品の平均需要です。

安全在庫の計算式にはいくつかあり、それぞれ独自のユースケースがあります。

• 固定の計算式
• 平均～最大の計算式
• Greasleyの計算式
• Heizer Renderの計算式
• 補完的な計算式

この計算式は需要やリードタイムの変動を考慮しないため、最も基本的な式の1つです。需要とサプライチェーン運用に一貫性のある企業は、この計算式を使用する可能性が高くなります。

(1日の平均売上高) x (在庫日数)

この式は、特定の期間に必要な平均最大ユニット数を計算します。リードタイムの変動性は考慮されますが、需要の変動性は考慮されません。この計算式は、企業が在庫切れのリスクを回避するうえでは役立ちますが、極端なまたは季節的な需要の急増に対しては十分な安全在庫を確保できない可能性があります。

(1日の最大使用量 x 最大リードタイム) – (1日の平均使用量 x 平均リードタイム)

この式はStandard Deviation Safety Stock Formula（標準偏差の安全在庫計算式）と呼ばれることもあります。ここではリードタイムと需要の変動が考慮されます。これはより正確な安全在庫計算式の1つです。

(Z-score) x (σLT) × (Davg)

この計算式では、供給量の大幅な変動が考慮されます。需要の変動は考慮されていません。サプライヤーの遅延や長いリードタイムを頻繁に経験する企業に選択されることの多い計算式です。

(Z-score) x (σLT)

安全在庫の計算を補完する計算式もあります。例えば、経済的注文数量（IOQ）計算式は、在庫コストを最小限に抑えるために企業が維持すべき最適な在庫量を決定します。もう1つの式である再注文ポイント（ROP）計算式は、安全在庫量とその他の変数を使用して、欠品を防ぐために新しい製品を注文すべき具体的な時期を決定します。

計算式に加えて、安全在庫管理と最適化に役立つさまざまなテクノロジーやツールがあります。

• エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システム
  。
• 在庫管理ソフトウェア
• 人工知能 (AI)
• IoT（モノのインターネット）

ERPシステムは、サプライチェーン管理や製造など、ビジネスのあらゆる部分を管理するように設計されています。売上をより正確に予測できるため、企業は必要となる安全在庫レベルを減らすことができます。ERPシステムは発注や倉庫管理に使用できるので、eコマース小売業者にとって特に役立つシステムです。

このソフトウェアでは、在庫、注文、販売、配送に関する在庫量を追跡・管理でき、企業が傾向を特定し、需要を予測し、価格設定を確立し、在庫量を最適化するうえで役立ちます。

機械学習（ML）アルゴリズムにより、人工知能は予測の機能と精度を大幅に向上させることができます。AIが社内外のデータにリアルタイムでアクセスすることで、何が需要の原動力となっているかをより深く理解できるようになります。これにより、予測がさらに正確になり、企業は十分な在庫を適した数量で確保できるようになります。

インベントリー管理では、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ことができます。この機能で在庫切れの可能性を早期に警告できます。