欠品は起きてから気づくものではない。在庫の予兆管理入門

欠品には、動かせない仕組み上の事実が1つあります。商品は注文してから届くまでに時間がかかる、ということです。この時間差（発注リードタイム）がある以上、棚がゼロになった瞬間に発注しても間に合いません。

つまり欠品は「起きてから気づく」出来事ではなく、リードタイムの日数分だけ前に、実質的に決まっています。この記事では、欠品を予兆の段階で捉えるための教科書的な考え方と実務の手順を整理します。

欠品は数週間前に決まっている

リードタイムという時間差

発注から入荷までのリードタイムが14日の商品なら、今日の発注判断は「14日後の棚」を決めています。逆に言えば、14日後に欠品する商品は、今日の時点でもう発注しない限り救えません。予兆管理とは、この時間差を前提に在庫を見る姿勢のことです。

発注点の考え方

教科書的な基本は発注点方式です。発注点は「リードタイム中に売れる見込み量＋安全在庫」で決まります。1日平均10個売れる商品でリードタイム14日なら、リードタイム中の需要は140個。在庫がこの水準＋安全在庫を割ったら発注する、というルールです。

安全在庫は「不安の量」を数字にしたもの

需要は毎日ぶれ、入荷も遅れることがあります。そのぶれを吸収するクッションが安全在庫です。ぶれが大きい商品ほど厚く、安定している商品ほど薄くてよい。全商品に一律の「気持ちの余裕」を積むのではなく、商品ごとのぶれ幅に応じて差をつけるのが要点です。

予兆をどう掴むか

出荷ペースの変化率を見る

在庫の残数だけを見ていると予兆は掴めません。効くのは出荷ペースの変化です。直近7日の出荷が過去4週平均の1.5倍になっていれば、発注点自体を引き上げる必要があります。残数は同じでも、減る速さが変われば欠品までの残り日数は一気に縮みます。

発注残と入荷予定をセットで見る

手元在庫が発注点を割っていても、明日100個入荷するなら問題ありません。逆に発注済みでも入荷が遅延していれば実質は危険水域です。手元在庫・発注残・入荷予定日の3点セットで見て初めて、予兆は正しく読めます。

AIによる需要予測の現在地

近年は、季節性・曜日パターン・トレンドを学習して需要を予測するAIが実用段階にあります。定番品や回転の速い商品では、人の経験則より安定した精度を出しやすい分野です。ただし万能ではありません。販売実績の少ない新商品や、たまにしか動かないロングテール品は、どんな手法でも予測が難しい。AIは発注担当者の代わりではなく、担当者が例外品に集中するための省力化装置と捉えるのが現実的です。

実務チェックリスト

• 主要商品のリードタイムを仕入先ごとに一覧化しているか（更新は年2回以上）
• 売上上位2割の商品に発注点を設定し、割った日に通知が飛ぶ仕組みがあるか
• 直近7日の出荷ペースと過去4週平均を比較できるか
• 手元在庫・発注残・入荷予定日を1つの画面で見られるか
• 欠品が起きたとき、原因（需要増・入荷遅延・発注忘れ）を記録しているか

このチェックリストの多くが「できていない」場合、原因はたいてい、受注・発注のデータが紙やFAX、担当者の頭の中に散らばっていることです。awai CoreはFAX・電話中心の受発注をAIで自動化し、その過程で出荷・発注のデータが自然に生まれる状態を作ります。生まれたデータをawai Compassにつなげば、発注点割れや出荷ペースの変化を毎朝の画面で掴めます。欠品を「事後の謝罪」から「事前の一手」に変えたい方は、現状の受発注フローの棚卸しからご相談ください。

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