見直しは「区分→データ→式→検証→反映」の順で進める
安全在庫の見直しは、式の選び直しより、入力データの点検と結果の検証に時間を使うべき作業です。全体の流れを6つの手順に分けます。
手順1〜3：区分を決め、需要とリードタイムの実データをそろえる
手順1 品目区分。全品目を同じ目標で再計算しないために、使用金額による ABC 区分と、需要の変動の大きさによる XYZ 区分を組み合わせます。A品目は個別に検証し、C品目は区分単位で一律の目標を置く、という具合に手間をかける範囲を決めます。区分の方法はABC分析とXYZ分析を参照してください。
手順2 需要と予測誤差のデータ。安全在庫の σ に入れるのは、出荷実績のばらつきではなく予測誤差のばらつきです。取り出すデータは次の3つです。
- 需要実績：出荷ではなく受注（顧客が欲しかった数量と日付）。欠品で出荷が遅れた分を出荷日で数えると、需要の時期がずれる
- 予測値：その時点で発注判断に使った予測。後から修正した予測を使うと誤差が小さく見える
- 欠品期間の印：在庫ゼロの日に需要が記録されていない可能性がある期間
欠品中の需要の扱いは欠品で打ち切られた需要で扱っています。予測誤差の標準偏差の出し方は予測誤差から安全在庫を計算する方法にまとめています。
手順3 リードタイム実績。品目マスタのリードタイムではなく、発注明細ごとに「発注日から引当可能になった日まで」を集計します。受入検査や品質保留の期間が ERP の入庫日に含まれていない工場では、MES や WMS の検査完了日を突き合わせる必要があります。標準偏差が平均の2割を超える品目は、リードタイムのばらつきを加えた式を使います。
手順4：式と目標サービス率を品目区分ごとに決める
手順1の区分ごとに、目標サービス率と式を決めます。需要が少ない品目や変動が大きい品目には正規分布の式が合わないので、ポアソン分布や模擬計算に切り替えます。発注方式が定期発注なら、√L ではなく √(R＋L) を使います。
4品目の数値例を示します。σw は週あたりの予測誤差の標準偏差、L はリードタイム（週）です。
| 品目 | 単価 | σw（個） | L（週） | 目標 | z | 新しい安全在庫 | 現行 | 現行の金額 | 新しい金額 | 差額 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A-101 | 2,000円 | 120 | 3 | 95% | 1.645 | 342個 | 600個 | 1,200,000円 | 684,000円 | −516,000円 |
| A-205 | 5,000円 | 40 | 6 | 95% | 1.645 | 161個 | 100個 | 500,000円 | 805,000円 | +305,000円 |
| B-310 | 800円 | 300 | 2 | 90% | 1.282 | 544個 | 900個 | 720,000円 | 435,200円 | −284,800円 |
| C-412 | 300円 | 50 | 4 | 90% | 1.282 | 128個 | 400個 | 120,000円 | 38,400円 | −81,600円 |
| 合計 | 2,540,000円 | 1,962,600円 | −577,400円（−22.7%） |
A-101 の計算は 1.645×120×√3＝341.9個です。合計では22.7%減りますが、A-205 は現行の100個が少なすぎ、61個増やす必要があります。
手順5：過去データに当てはめ、在庫と欠品の数字で検証する
計算した安全在庫を、直近12か月の需要実績とリードタイム実績に当てはめ、その期間に新しい設定で運用していたら何が起きたかを再現します。見るのは次の3つの数字です。
- 欠品したサイクルの割合（サイクルサービス率）と、欠品数量の割合（フィルレート）
- 平均手持在庫と在庫金額
- 発注回数
目標95%に対して再現結果が90%を下回るなら、手順2・3のデータか手順4の式の前提に問題があります。よくある原因は、σ の時間単位の取り違え、発注間隔の考慮漏れ、リードタイムの分布の偏りです。AI の需要予測を使って安全在庫を出す場合も、予測精度の指標だけでなく、この再現で在庫と欠品がどう変わるかで評価します。その方法はAIの需要予測を在庫と欠品の数字で検証する方法にまとめています。
手順6：段階的に反映し、月次で実績を追う
検証を通った値も、一度に全品目へ反映せず、減らす品目は2〜3か月かけて段階的に下げます。在庫は消費されるまで減らないので、品目マスタの安全在庫を下げても、実在庫が新しい水準に落ち着くまでには数か月かかります。その間の欠品を観察し、想定より多ければ元に戻します。増やす品目は即時に反映します。
反映後は、品目区分ごとに目標サービス率と実績サービス率、在庫金額を月次で並べ、半年に1回は手順2からやり直します。需要の水準や仕入先の納期が変われば、計算の前提も変わるためです。
ERP・MES・WMSに分かれた需要・リードタイム・在庫のデータの取り出しから検証まで、進め方をご相談いただけます。
よくある質問
見直しの頻度はどのくらいが適切ですか
需要の水準と予測誤差は四半期ごと、式や目標サービス率の見直しは半年から1年ごとが目安です。新製品の立上げや仕入先の変更があった品目は、その都度見直します。
データが12か月分ない品目はどうしますか
類似品目のσの比率（予測誤差÷平均需要）を借りて仮の安全在庫を置き、3か月ごとに実績で置き換えます。仮の値であることを品目マスタのメモ欄などに記録しておかないと、そのまま放置されます。
現場が手で上乗せしている在庫はどう扱いますか
上乗せの理由（特定顧客の急な注文、仕入先の品質問題など）を聞き取り、計算に入っていない要因であれば、リードタイムや需要のデータとして取り込みます。理由が説明できない上乗せは、検証の結果と並べて段階的に外します。
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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