在庫は「決めたとおりに増える」ものと「意図せず残る」ものに分かれる
在庫が増える要因は、発注量や安全在庫のように設定した値のとおりに増える要因と、需要の終息やデータの不一致のように意図せず残る要因に分かれます。前者はパラメータを見直せば減り、後者は処分や業務プロセスの修正が必要です。両者を混ぜて「在庫を2割減らす」と号令をかけると、減らしやすい前者だけが削られ、欠品が増えて後者は残ります。
7つの要因と、それぞれを見分ける指標を先に一覧にします。
| No. | 要因 | 区分 | 見分ける指標 | 必要なデータ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ロットサイズ（最小発注量・段取り） | 設定 | 発注量÷月需要 | 発注実績、品目マスタ |
| 2 | リードタイムの長さとばらつき | 設定 | リードタイムの平均と標準偏差 | 発注日と入庫日 |
| 3 | 安全在庫の過大設定 | 設定 | 安全在庫÷実際の最低在庫 | 在庫推移、安全在庫設定 |
| 4 | 品目数（バリエーション）の増加 | 構造 | 品目数あたり需要の推移 | 品目マスタ、出荷実績 |
| 5 | 発注の増幅（ブルウィップ効果） | 構造 | 発注量のばらつき÷需要のばらつき | 発注実績、出荷実績 |
| 6 | 需要終息・設計変更による取り残し | 意図せず | 最終出庫からの経過日数 | 入出庫履歴、設計変更履歴 |
| 7 | 帳簿上の在庫（データ不一致） | 意図せず | 棚卸差異、長期引当残 | 棚卸結果、引当データ |
設定どおりに増える3要因：ロット・リードタイム・安全係数
1. ロットサイズ：一度に Q 個を発注・生産すると、サイクル在庫は平均で Q ÷ 2 個になります。月需要1,000個の部品で最小発注量が3,000個なら、平均在庫は1,500個、需要の1.5か月分です。需要が減っても最小発注量が変わらなければ、在庫月数は増え続けます。発注量の決め方と前提はEOQの式と前提が崩れる場面で扱います。
2. リードタイム：安全在庫の基本式は次のとおりです。
安全在庫（個） ＝ z × σ × √L
z：安全係数（無次元。サイクルサービス率95%なら約1.65）
σ：週あたり需要の標準偏差（個／週）
L：リードタイム（週）
前提：週ごとの需要が互いに独立で正規分布に従い、リードタイムは一定z ＝ 1.65、σ ＝ 100個／週のとき、L ＝ 4週なら 1.65 × 100 × √4 ＝ 330個、L ＝ 9週なら 1.65 × 100 × 3 ＝ 495個で、1.5倍になります。調達先を海外に移してリードタイムが延びると、需要が変わらなくても安全在庫が増えるのはこのためです。リードタイム自体がばらつく場合はさらに増えます。
3. 安全係数：サービス率を95%から99%に上げると z は約1.65から約2.33に変わり、安全在庫は約1.41倍になります。全品目に一律99%を設定している会社では、重要度の低い品目の安全在庫を必要以上に持っていることになります。式の前提と崩れ方は安全在庫の計算式を参照してください。
構造で増える2要因：品目数と発注の増幅
4. 品目数の増加：需要の合計が同じでも、品目を細かく分けると安全在庫の合計は増えます。上の例（σ ＝ 100、L ＝ 4週、z ＝ 1.65、安全在庫330個）の需要を、互いに独立な4つのバリエーションに均等に分けると、各品目の σ は 100 ÷ √4 ＝ 50個／週になり、安全在庫は1品目あたり165個、合計660個です。品目数を n 倍にすると、安全在庫の合計は √n 倍になります。色違いや仕様違いを増やすと在庫が増える理由で、共通部品化や仕様の後決め（最終工程での仕様分岐）が効く理由でもあります。
5. 発注の増幅：川下の需要の変動が、川上へ発注が伝わるにつれて大きくなる現象はブルウィップ効果と呼ばれます。Lee・Padmanabhan・Whang（1997年、Management Science）は、その原因として需要情報の処理（予測と発注ルールによる増幅）、供給不足時の水増し発注、まとめ発注、価格変動による買いだめの4つを挙げています。自社内でも、営業の受注予測→生産計画→部品発注と段階を経るたびに余裕を上乗せすると、同じ構造が起きます。
意図せず残る2要因：需要終息とデータの不一致
6. 需要終息・設計変更：製品の生産終了や設計変更で使われなくなった部品は、発注を止めても既存の在庫と発注残が残ります。最終出庫日からの経過日数で区分すれば、量と金額を把握できます。判定基準の作り方は過剰在庫・滞留在庫・死蔵在庫の定義と判定基準で扱います。
7. 帳簿上の在庫：実物はないのに帳簿に残っている在庫も、在庫金額を押し上げます。出庫の計上漏れ、取り消されなかった引当、システム間の同期ずれが典型で、棚卸差異として現れます。ERP と MES の在庫がずれる原因はERPとMESの在庫がずれる原因と同期の設計を参照してください。
よくある質問
需要予測の誤差はどの要因に入りますか？
予測誤差は安全在庫の σ を大きくするので、要因3（安全在庫の設定）に効きます。また、予測が継続的に上振れしている（バイアスがある）場合は、毎回余分に生産・発注することになり、要因5と同じく在庫を積み上げます。
7つの要因のうち、最初にどれを調べるべきですか？
データがそろっていれば要因1（ロットサイズ）と要因6（需要終息）が最も早く確認できます。発注量÷月需要と、最終出庫からの経過日数は、品目マスタと入出庫履歴だけで計算できるためです。
品目数を減らせない場合はどうしますか？
需要の合計が同じなら、品目の分岐点をできるだけ後工程に移すことで、分岐前の共通部品や半製品の段階で安全在庫を共有できます。在庫を持つ位置を変えるという考え方です。
この記事に出てくる用語
安全在庫の式は、どこで嘘をつくか
需要が正規分布でないとき、リードタイムがばらつくとき。教科書の式と現場の欠品率がずれる理由 全17本
- 安全在庫の計算式：安全係数×標準偏差×√リードタイムの前提と数値例
- リードタイムがばらつくときの安全在庫の式と、遅延が偏るときの補正
- サイクル在庫・輸送中在庫・季節在庫：在庫を6つの機能で分けて計算する
- 発注点の計算：リードタイム需要＋安全在庫と、発注残・引当の扱い
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業のデータ活用・AI の調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・在庫・データ基盤を手がけた実務者が、計算式を検算し、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。
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