在庫最適化の定義

在庫最適化とは、無駄な余剰を回避しながら、需要を満たすために適切な在庫を用意し、予期せぬ混乱からの影響を和らげる方法です。リスクと機会に迅速に対応するだけでなく、それを予測して準備する能力も備えた、俊敏な手法です。

在庫最適化の重要性がこれまで以上に高まる

ご承知の通り、在庫の最適化は社会的傾向、自然現象、政治、経済、競争など、数多くの要因からの影響を受けやすいため、SCM（サプライチェーン管理）の中で特に難しい要素です。パンデミックが到来したとき、それはグローバルサプライチェーンのあらゆる混乱を生み出す元となり、昔ながらのサプライチェーン手法の不安定さを浮き彫りにしました。

また、消費者が 1 週間以上の納期に寛容であった時代には、企業は少数の大型倉庫だけで済ませることができました。しかし今日では、アマゾン効果により、消費者は同日または翌日配送を要求するようになりました。これは、在庫の最適化に非常に大きな影響を及ぼしました。なぜなら、企業が複数の物流センターを持ち、複数の場所で在庫管理を行わねばならないことを意味するからです。その上、オンラインショッピングは史上最高の水準にあり、オンラインでの選択肢の増加によって消費者のブランドロイヤルティは低下しています。これにより、多くの企業でかつてないレベルの競争が生まれ、利益と誤差の幅が縮小しています。

在庫管理と在庫最適化の違い

在庫管理と在庫最適化は、どちらも在庫コントロールの幅広い業務やカテゴリーの一部です。

在庫管理では、すべての在庫業務に対して高い生産性と効率性の目標を設定します。最新のビジネスおよびサプライチェーン計画テクノロジーは、サプライチェーンマネージャーに対してチェーン内のすべてのつながりを可視化することで、これらのプロセスをサポートします。モノのインターネット (IoT) とクラウドに接続されたデバイスとアセットを自動化して、製造効率を高めることができます。生産、倉庫、ロジスティクスのプロセスも、人工知能 (AI)、機械学習、ロボティクス、ロボティックプロセスオートメーションなどのインテリジェントテクノロジーを適用することで、効率性を高めることができます。

在庫最適化は、より具体的に利益マージンの増大と損失の最小化を追求する在庫管理のサブセットです。余剰在庫を持っていれば、損失と無駄が発生します。それは場所を取り、時代遅れになって売れなくなったり、割引しなければならなくなったりします。一方、パンデミックの際に見られたように、在庫不足や予想外の需要は、在庫に関して裏側の側面にあたり、そこでは潜在的な利益の損失とブランドの毀損という形でコストが生じます。したがって、在庫最適化の目標は、最適な需要予測を行い、会社にとっての在庫の財務的なアウトプットを最大化することです。

在庫のさまざまな種類

消費者の視点では、在庫とは主として最終製品の在庫を意味します。しかし、企業にとっての在庫とは、保管、維持、補充を行う必要があるすべてのもので構成されます。スープを生産する会社にとっての「在庫」は、トマト栽培のための種子から、食料品店に運ぶ会社の配送トラックの燃料に至るまで、そこに関わるすべてのものを意味します。より包括的な見方で在庫管理を眺めることで、その複雑さをよりよく理解することができます。

4 つの基本的な在庫タイプがあります。

1. 原材料：最終的に最終製品になるすべての在庫。
2. 仕掛品 (WIP)：名前が示すように、現在準備中、梱包中のすべての在庫を指します。この段階はコストがかかり、リスクも高いため、在庫最適化ソリューションを適用することで、最もコストと時間効率の高いプロセスを見つけることができます。
3. 完成品：包装され販売可能な状態の在庫。在庫について最も一般的に認識されている状態のもの。
4. 保守、修理、消耗品 (MRO)：品目の製造、生産、出荷に必要なすべての在庫。在庫最適化は、これらの非消費者品目の余剰と不足を最適なバランスで維持するために適用されます。在庫最適化は、これらの非消費者品目の余剰と不足を最適なバランスで維持するために適用されます。

従来の在庫最適化の課題

サプライチェーンと倉庫がこの世に存在して以来、在庫最適化を達成するための最大の課題の一つは、「ちょうど足りる」と「多すぎない」のバランスを取ることでした。従来の需要予測は、後ろ向きの手法でした。在庫最適化と需要予測の専門家が非常に高いスキルを持っているとはいえ、人間による分析と予測で達成できることは限られています。したがって、レガシーシステムを基盤とする直線的なサプライチェーンは、どれだけ専門知識が適用されたとしても常に脆弱なものとなります。一般的な課題には、以下のようなものがあります。

• ビッグデータの収集も管理もできないレガシーシステム：クラウド接続されていない手動のテクノロジーでは、大量の異なる非構造化データを処理することはできません。このデータこそが、リスク予測から需要予測に至るまで、AI、機械学習、高度なアナリティクスなどのスマートテクノロジーの適用を通じて最高の精度を達成する元になるものなのです。
• 急速に変化する顧客の要求：毎年、迅速な配達とカスタマイズされた製品に対する消費者の要求が高まっています。また、製品のライフサイクルもこれまでになく短くなっています。企業がこれらの要求を満たすためにロジスティクスとサプライチェーンネットワークを強化するには巨額の費用がかかるため、在庫最適化にはより高い精度が求められています。
• 競争の激化：インダストリー 4.0 とインテリジェントなコネクテッドサプライチェーンテクノロジーにより、企業はこれまでにないスピードで迅速に事業を立ち上げ、成長させることができるようになりました。それらはすべて一元管理された環境で行われます。これは、前例のないレベルの競争と消費者の選択をもたらしました。競争力を獲得する手段として、在庫最適化ソリューションに対する期待はますます高まっています。
• 天気事象や自然災害：年々、社会を脆弱化するような嵐や壊滅的な山火事が増えています。もちろんこのような現象を正確に予測する方法はありませんが、在庫管理者は、高度なアナリティクスとクラウドに接続されたソリューションを使用することで、需要が不安定な時期にそれに対処する機会を得ることができます。

在庫最適化予測プロセス

在庫最適化の課題は、ビジネスによって多岐にわたります。特定の季節商品や B2B 商品の場合、在庫最適化予測プロセスはかなり単純になる可能性がありますが、一方で、例えば大規模な小売業者であれば、数百または数千の SKU を持っていたり、変化の激しい市場と顧客ベースが存在するかもしれません。

在庫最適化を支える基本的な手法は、何十年、何世紀にもわたって変わっていません。変わったのは、これらのプロセスとそれを実行する専門家を支えるソフトウェアソリューションです。しかし、最も洗練されたデジタルシステムであっても、その根底には依然として、慣れ親しんだ伝統的な在庫最適化手順や計算式があるのです。

• ABC 分析は、最も人気のある製品と最も人気のない製品、および最も収益性の高い製品と最も収益性の低い商品を特定できます。これは従来、過去の販売データの分析を通じて実行されてきました。しかし、現在では、高度なアナリティクスとスマートテクノロジーにより、傾向をより正確に予測し、在庫のニーズの増減を事前に予測できるようになりました。
• 予測分析による 需要予測 は、顧客需要の予測に役立ちます。また、傾向やリスクの予測にも使用されます。繰り返しになりますが、これは従来は後ろ向きのプロセスでした。ですが今では、在庫管理ソフトウェアは、サプライチェーンマネージャーが不足や無駄のリスクを最小限に抑え、より正確に需要を予測できるものになりました。
• 資材所要量計画 (MRP) は、製造業における計画、日程計画、および在庫管理を扱うシステムです。現在は、従来の MRP システムから、より正確で混乱に強い統合型事業計画システムと需要主導型 MRP (DDMRP) システムへの置き換えが進んでいます。
• 発注点計算式は、発注が必要になる前の最小在庫数量を反映します。これは、よく似た製品内でも製品ごとに異なるため、従来は複雑なプロセスでした。例えば、白の靴下と黒の靴下では、おそらく発注点が異なります。在庫最適化テクノロジーは、最も複雑な複数の場所の在庫レベルでさえ、どこでもリアルタイムに正確に可視化することができます。
• 永久在庫管理は、高速で製品が回転する日用消費財 (FMCG) に特に関係します。スマートテクノロジーを使用すると、オムニチャネルの購入タッチポイント間で永久在庫管理プロセスを完全自動化できます。また、機械学習は、ニュース、トレンド、天気予報を監視して、ライブインサイトや在庫状況レポートを提供することで、これらのツールが時間の経過とともによりスマートで正確なものになるよう支援します。
• 安全在庫と在庫バッファは、予期せぬ事象の発生に備えて現実的な在庫バッファを確保するプロセスです。サプライチェーンが始まって以来、これは根本的な課題でした。不足と無駄の両方が収入の減少につながるからです。最新のサプライチェーンソフトウェアソリューションは、在庫管理プロセスに、スピード、接続性、高度なデータ分析機能をもたらします。これにより、企業はバッファの余地を驚くほど正確に最適化できるようになりました。

在庫最適化システム：メリットと成果

これまで、戦略的な在庫最適化に対する小さな改善でも、コスト削減と利益率の向上という点でその効果を実感できましたが、統合されたビジネスプロセスと在庫管理ソフトウェアにより、これらの効果はより堅固で測定可能なものになり、ソフトウェアが学習し適応するにつれ、さらにそのメリットは高まっていきます。

• ビジネス全体の可視性の向上：在庫最適化ソフトウェアによって実現される透明性の向上は、販売、マーケティング、会計から、原材料サプライヤー、さらにはグローバルなパートナー、資産、費用にまで及びます。クラウド接続により、サプライチェーンに関連するすべてのチームがリアルタイムで連携できるようになります。これにより、ソーシング戦略との整合性も高まり、全体最適が図られます。
• 需要予測と予測機能の改善：スマートテクノロジーは、社内外のソースから得られる複雑なデータを処理し、正確な予測とインサイトを提供することができます。サプライチェーンテクノロジーを AI と機械学習で強化すれば、予測分析と需要予測はより正確でより洞察力に満ちたものとなります。
• より洗練された最適化の成果：複雑で多様なデータセットを分析できるスマートシステムにより、在庫管理者は、どの製品が最も収益性が高いかだけでなく、どの場所がどの SKU に最も適しているか、どの製品の組み合わせが 1 年のうちでいつ最もよく売れるか、といったことを確認できます。
• スケーラビリティ：企業は、事業の成功や全般的な成長、予期せぬイベント、季節性など、さまざまな理由から迅速にスケールアップする必要に迫られます。スマートソフトウェアと最新のデータベースは無限に拡張可能であり、グローバルな規模で事業を拡大して最適化することができます。

多段階在庫最適化 (MEIO) でさらに進化する

複雑な (特にグローバルな) サプライチェーンは、MEIO ソリューションのメリットを生かすことができます。MEIO ソリューションは、従来の在庫最適化の基本の上に構築されていますが、最新のサプライチェーンとクラウドテクノロジーを使用して、グローバル業務のより一元化したリアルタイムの全体像を把握します。効果的な MEIO ソリューションは、複数場所の在庫バランスを同時に最適化することで、サプライチェーンの各階層で最適な在庫レベルを推奨します。

MEIO アプローチにより、製造業者はサプライチェーン全体を包括的に見て需要予測を分析できます。また、迅速で簡単な配送や便利な返品に対する消費者の期待に応えようとする中で、地理的に分散した小規模在庫に対応する際にも MEIO ソリューションは役立ちます。

在庫計画のベストプラクティスから始める

最新のテクノロジーとスマートソリューションは、サプライチェーン管理のあらゆる領域に大きなメリットをもたらしますが、最終的に企業を動かすのは、業務とそれを行う人間です。クラウド接続は、世界中のチームやサプライチェーンパートナーとつながることを可能にしました。適切な業務や効率的な在庫計画戦略を共有し、評価することで、可視化効果を発揮しましょう。

1. 堅固な需要予測手法を使用する。需要予測は、企業が在庫管理およびその他のプロセス（リソース購買、入荷ロジスティクス、製造、財務計画、リスク評価など）をどのように戦略化するかを決定する上で重要な要素です。

2. 在庫予算を第 1 四半期の優先事項にする。すべての企業には、年間を通じたサイクルとシフトがあります。サプライチェーン計画担当者は、四半期ごとの在庫予算を立てることで、より現実的で達成可能な目標および KPI を設定することができます。

3. 標準的な在庫レビューシステムを導入する。レビューシステムは、さまざまな種類の在庫に合わせてカスタマイズすることができ、効率の向上とワークフローの合理化に役立ちます。複雑な組織では、企業内で異なるシステムを使用することも珍しくありません。重要な点は、一貫性を保ち、計画を立てることです。在庫レビューシステムには、主に以下の 2 つのタイプがあります。

   • 継続的なレビューシステム：このモデルでは、各サイクルで同じ数量のアイテムが注文されます。在庫マネージャーは在庫レベルを継続的に監視し、アイテムの数量が設定されたレベルを下回るたびに在庫を補充する必要があります。
   • 定期的なレビュー：このモデルでは、在庫マネージャーは各ビジネスサイクル内の同じ時期に製品を発注します。サイクルの最後に、その時点での品質レベルに基づいて、必要な在庫を発注します。このシステムは、固定の発注点は使用せず、より動きの遅い製品に対してより効率的です。

4. 顧客の声に耳を傾ける。多くの企業は、大騒ぎする顧客の声だけに耳を傾けるため、結果的に最も声の大きいフィードバックに基づいて意思決定を行うことになります。最適な在庫管理ソフトウェアソリューションでは、すべての顧客と購入者から定期的にデータを収集して分析し、そこから導き出されるインサイトとレコメンデーションをリアルタイムで提供できます。これにより、在庫管理の意思決定に情報が提供され、それがデータ主導で確実に行われるようになることで、在庫最適化の取り組みに役立ちます。

5. ジャストインタイム (JIT) およびオンデマンド原則を使用する。製品ライフサイクルがかつてないほど短くなり、スピードとパーソナライゼーションに対する消費者の要求が高まっていることから、在庫の最適化には機敏性と俊敏性が求められています。3D プリンティングやロボットオートメーションなどのテクノロジーにより、企業は仮想在庫を保持することができます。サプライチェーンの製造とロジスティクスでは、オンデマンドのプロバイダーとサプライヤーのネットワークを利用した運営がますます活発化しています。在庫マネージャーは、インテリジェントなソフトウェアを使用して、データによって裏付けられた在庫最適化の意思決定をリアルタイムに行えるようになります。

より良い在庫計画と最適化のための次のステップ

あらゆるビジネス変革がそうであるように、在庫最適化とサプライチェーンチーム全体に良好なコミュニケーションを確立することが重要です。まずはサイロを解消し、強力な変更管理戦略とコミュニケーション戦略を立て、チームリーダーと話し合うことから始めましょう。現在のリスクとビジネスチャンスを知るには、従業員の中に入っていく必要があります。そこで見つかる情報は、実用的な在庫計画と最適化戦略を策定するのに役立ちます。また、ソフトウェアベンダーは、在庫最適化のロードマップを作成するお手伝いをします。