安全在庫とは何か？欠品も過剰も起こさない“ちょうどいい在庫”の決め方

安全在庫の定義と役割

安全在庫とは何か─「もしも」に備える緩衝材

安全在庫は、需要やリードタイムのブレに備える“緩衝材”です。平均どおりに売れて、納期も予定どおりなら正直いりません。

でも現実は、想定外の注文や仕入れ遅延が必ず起きる。そこで、欠品を回避するための余裕分として安全在庫を持ちます。

ポイントは「多すぎても少なすぎてもダメ」。多すぎれば現金が在庫に化け、保管コストや陳腐化リスクが増える。少なすぎれば欠品で売上を逃す。

安全在庫は、この二律背反の間でサービスレベル（欠品をどれだけ避けたいか）に応じて決める“経営の意思”です。

感覚ではなく、ばらつき（標準偏差）と目標サービスレベルを数式に落とすのが肝要です。

欠品コストと過剰在庫コスト─何を最小化したいのか

意思決定は「総コスト最小化」の視点で行います。

欠品コストには、売上の機会損失、顧客離反、緊急出荷や代替提案の手間が含まれる。

一方、過剰在庫コストには、保管・金利・破損・値下げ処分などの費用がある。

欠品が痛い商材（高粗利・代替不可・新規顧客獲得フェーズ）は高いサービスレベルを、回転の遅いロングテールや賞味期限リスク品は控えめの水準を選ぶのが実務的です。

要は「全SKU一律」は悪手。

ABC分析や季節性を踏まえ、SKUごとに“許せる欠品率”を決め、そこから安全在庫を逆算するのが筋です。

発注点（ROP）との関係─式でつなぐ運用ライン

安全在庫は単体で使いません。発注点（ROP＝Reorder Point）とセットで運用します。

基本式は ROP＝需要の平均×リードタイム＋安全在庫。

ここで“平均×リードタイム”が通常消費、“安全在庫”が不確実性への保険です。

ROPを下回ったら自動的に補充発注する仕組みを作ると、人の勘や担当者の多忙に左右されません。

重要なのは「見直し頻度」。販促・シーズン・価格改定・配送リードの変更で平均やばらつきは動きます。

少なくとも月次、繁忙期は週次で安全在庫とROPを更新し、運用が数字に追随する状態をキープしましょう。

業態別の勘所─小売・EC・製造で変わる前提条件

小売・ECは需要変動が大きく、販促やモール施策の影響を強く受けるため、需要側の不確実性が主因。

製造は工程・サプライヤー起因のリードタイム変動が効きやすい。

食品・化粧品はロットと期限、家電はシリアル・モデルチェンジの陳腐化が論点です。安全在庫は同じ式でも、どの変数が効くかが違う。

ECなら販促カレンダーと連動した係数調整、実店舗なら天候・イベント要因の補正、製造なら納期遵守率と工程能力の実績を入れる。

つまり“式は普遍、入力は現場依存”。自社の変動要因を言語化して数値に落とすことが、機能する安全在庫の第一歩です。

安全在庫の計算（サービスレベルとばらつきを数式にする）

サービスレベルとZ値─直感で決めず、確率で決める

「どれくらい欠品を避けたいか」を数値化したのがサービスレベルです。95％なら、在庫で95％の需要パターンをカバーする設計。

これを標準正規分布のZ値に変換して、ばらつきと掛け合わせれば安全在庫が求まります。

ざっくり、90％→1.28、95％→1.65、97.5％→1.96、99％→2.33が目安。直感や社内慣例で“だいたいこのくらい”と置くのではなく、「欠品を何％まで許容するのか」をまず合意し、その期待値を在庫に変換する。

意思決定の透明性が増し、部門間の溝（営業は多め、経理は少なめ）も埋めやすくなります。

需要変動型（LT一定）の式─プロモや季節で揺れるなら

リードタイムが安定し、需要のブレが主因のケース。

代表式は安全在庫＝Z×σD×√LT。σDは1日（週）の需要標準偏差、LTはリードタイム（同じ単位）。

例えば、日次需要の標準偏差が8個、LTが7日、サービスレベル95％（Z＝1.65）なら、安全在庫は1.65×8×√7≒35個。

コツはσDの算出期間と外れ値処理。販促ピークを含めるかどうかで大きく変わるので、平常期と販促期で別モデルにするか、プロモフラグで分割した方が現実的。平滑化（移動平均・指数平滑）でノイズもならしておきましょう。

リードタイム変動型（需要一定）の式─仕入れ・物流が読めないなら

需要は比較的安定だが、納期がブレるケース。

式は安全在庫＝Z×D¯×σLT。D¯は期間当たり平均需要、σLTはリードタイムの標準偏差。

例えば、日次需要10個、LTの標準偏差2日、Z＝1.65なら、安全在庫は1.65×10×2＝33個。

輸入・委託製造・繁忙期の配送逼迫など、供給側の変動が主因ならこちらを採用。ポイントは“名目LT”ではなく“実績LT”で計算すること。

サプライヤーの公称値を信じ過ぎると、机上の安全在庫になり、現場では欠品が続く…というありがちな落とし穴を回避できます。

両方変動する場合─合成分散で一発計算

需要もLTも揺れるのが普通です。一般式は安全在庫＝Z×√(LT×σD²＋D¯²×σLT²)。

直感的には「需要のブレ×LT」と「LTのブレ×平均需要」を二乗和で合成して、Zを掛けるだけ。

これならモデルを増やさず、1本の式で回せます。

実務では、SKUごとのデータ粒度（週次/日次）に合わせて単位をそろえる、異常値はWinsorizeや除外ルールで整える、シーズナリティは分割かダミー変数で吸収する――この3点を守ると暴れない。式はシンプルでも、入力値の品質こそが結果の差を生みます。

定量データによる効果比較

項目	適正在庫管理なし	適正在庫管理あり
欠品率	12%	4%
滞留在庫率	25%	10%
在庫回転率	2.5回	4.0回
発注工数	月40時間	月15時間

このように数値で比較すると、適正在庫の効果は明らかです。

“使える”安全在庫

データ収集と前処理──外れ値・欠損・粒度を詰める

まずは販売履歴・発注履歴・入荷実績・在庫調整の4系統をそろえ、日次で整列。欠損やゼロ在庫日はフラグ化して除外影響を可視化します。外れ値処理は機械的に削るのではなく、販促・値引き・在庫切れ・出荷停止などの“理由”を突き合わせる。粒度は、SKU×拠点の最小単位が基本。ここで手を抜くと、σが膨らんだり、逆に小さく見えたりして、安全在庫が不安定になります。地味ですが、ETLの丁寧さがそのまま安全在庫の信頼性に跳ね返ります。

ABC分類とサービスレベルの差別化──一律運用はコスト高

A品は売上・粗利に直結、B品は準主力、C品はロングテール。これを踏まえ、A：97.5％、B：95％、C：90％のようにサービスレベルを分けると、在庫資金の配分が洗練されます。さらに賞味期限や型落ちリスクが高いSKUは、あえてサービスレベルを下げ、回転優先に振る。逆に代替不可・高粗利・新規顧客獲得のキラーSKUは一段上げる。数字は経営の意思そのもの。エクセルでも十分実装できるので、まずは“差別化”から着手しましょう。

季節性・販促の取り扱い──別モデルか係数か

季節・イベント・広告は需要の形を変えます。やり方は二択。①平常期モデルとピーク期モデルを分ける（12月用、夏フェス用など）、②平常期モデルに販促係数を掛ける（CVRや来店指数など）。トレードオフは運用負荷と精度。リソースが限られるなら②で始め、運用が回ってきたらA品だけ①へ格上げ、という“二層運用”が現実的です。どちらにせよ、販促カレンダーのメンテがサボると数字が崩れるので、責任分担を明確にしておくと安心です。

サービスレベル別のZ値と安全在庫例（定量比較）

次の表は、日次需要の標準偏差8、平均需要10、LT7日、LT標準偏差2日のケース。上段は需要変動のみ、下段は需要＋LT変動を合成した例です。数字の“跳ね”を直感で掴んでください。

サービスレベル	Z値	安全在庫（需要のみ：Z×8×√7）	安全在庫（合成：Z×√(7×8²＋10²×2²)）
90%	1.28	約27	約39
95%	1.65	約35	約50
97.5%	1.96	約42	約59
99%	2.33	約49	約70

運用ルールと見直しサイクル

再計算の頻度とガバナンス─放置しない仕組み化

安全在庫とROPは設定して終わりではありません。

推奨は月次の定期再計算、繁忙期は週次でのパラメータ点検。販促・価格改定・在庫切れ・納期遅延のイベントログを見て、外れ値の混入を防ぎます。

運用ガバナンスとして、数値の承認フロー（現場→需給計画→経営）と変更履歴の保存は必須。

ダッシュボードで「欠品率」「過剰比率」「回転率」「在庫日数」を並べ、改善余地がどこにあるかを“毎週の会話”にのせる。

数字が動けば、現場は自然と改善に向かいます。

在庫連携・WMS・POSとの接続─単一の“在庫真実”を作る

計算が正しくても、在庫データが分散していると破綻します。

受注管理・WMS・POS・ECモールの在庫が一元同期され、単一の“在庫版マスタ”がある状態をまず作る。

返品・キャンセル・調整のイベントも即時反映し、在庫のライフサイクル全体をトレース可能に。こうしてはじめて、安全在庫＝現場で効く数字になります。

仕組み上のタイムラグ（バッチ更新）には注意し、ピーク時間帯は更新頻度を上げるなど、運用で吸収しましょう。

例外ハンドリング─欠品・遅延・緊急発注のプロトコル

「想定外」は必ず起きます。欠品が見えたら、

①代替提案

②他拠点引当

③納期確定

の三点セットを即連絡。仕入れ遅延は見通しの早期化が命で、予定日変更を在庫に自動反映。

緊急発注は手動でも、プロトコル化しておくと迷いが減ります。

起きた例外はログ化して、翌月のσやLTの更新に反映。例外を“学習する”運用にしておけば、安全在庫は回すほど賢くなります。

KPIとアラート設計─見たい数字を先に決める

KPIは、欠品率、在庫回転率、在庫日数、滞留比率、発注遵守率、サービスレベル実績（充足率）。

しきい値を決め、超えたらアラートを飛ばす。たとえば「A品の欠品率>2％」「滞留比率>15％」「LT遅延>20％」など。

KPIは多すぎると回らないので、A/B/Cで指標としきい値を変えるのがコツ。成果の“見える化”は、現場のモチベーションにも効きます。

よくある失敗と回避策

平均だけを見てしまう─ばらつきを無視しない

平均需要×LTだけで在庫を置くと、平時は良くても、山と谷で崩れます。

安全在庫の本質は“ばらつきの吸収”。標準偏差を使い、サービスレベルを明示して意思決定する。

売上目標に合わせて在庫を膨らませるのもNG。需要の分布と供給実績を淡々と入れること。

気持ちではなく、確率で語る。これだけで在庫の会話は劇的に建設的になります。

リードタイムを“公称値”で固定─実績を使う

サプライヤーの公称LTは理想値。実績LTは天候・輸送・工程都合で揺れます。

安全在庫のσLTは、実績から計算するのが鉄則。直近の異常（港湾スト、為替急変など）は別扱いにしつつ、移動窓（直近3〜6か月）でロバストに更新。

「遅延が増えた」なら、在庫で吸収するか、調達先分散で“原因”を減らすかの二択。式だけでなく、サプライチェーン設計にも踏み込むと効きます。

SKU拡大でパラメータ崩壊─一律適用をやめる

SKUが増えると、AもCも同じZ・同じ窓で回しがち。結果、Aで欠品、Cで過剰が増えるのは“あるある”です。

ABC×季節性×リードタイムの3軸でテンプレを作り、A夏、A平常、B、C…と“型”を数個持って当てる。

細かくやり過ぎないのもコツ。まず効くところ（A×主力拠点）から丁寧に、残りは粗く。80/20で設計しましょう。

現場に落ちない数式─使える運用へブリッジする

数式が正しくても、入力が手作業、返り値が見づらい、承認が遅い―これでは回りません。

入力はスキャンや自動連携で“人手を減らす”、返り値はダッシュボードで“見れば分かる”、承認はワークフローで“止まらない”。

安全在庫は現場で“使われて”初めて価値になります。最後の1マイル（運用設計）に時間を割くのが、結局いちばんの近道です。