安全在庫はもう当てずっぽうにしない：サービスレベル・需要変動・リードタイム——三つの数字、一つの公式

安全在庫は1行の数式に集約できます。サービスレベルのZスコア × 需要の標準偏差 × リードタイムの平方根。この3つの数字を正しく押さえれば、欠品も過剰在庫も大幅に減ります。

2023年の秋、私はメンフィス郊外の3PL倉庫を訪れました——約200,000平方フィート、主に小型家電です。そこの一番売れ筋のスペースヒーターが、ブラックフライデーの9日前に欠品しました。補充用のコンテナがまだ海上にある間、約$35,000の売上が消えていきました。棚には何もなく、売るものも何もない。

3か月後、同じ建物で正反対の光景を見ました。別の顧客が、動きの鈍い加湿器用フィルターを9か月分も抱え込み、約50万ドルの資金が棚の上でホコリをかぶり、毎月保管料を払いながら在庫を減らしてくれと懇願してきました。

2人のマネージャーから同じ質問を受けました。実際どれくらい持てばいいのか。私の答えは2回とも同じでした。当てずっぽうはやめて、計算しましょう。

最初の問い：注文を何件失ってもいいですか

1つ目の変数は、許容できる欠品確率です。統計学者はこれをサービスレベルと呼び、Zスコアに対応づけます。

満たしたい注文の割合	Zスコア
90%	1.28
95%	1.65
97.5%	1.96
99%	2.33
99.9%	3.09

ここには、多くの人が実際には計算したことのないトレードオフがあります。サービスレベルを95%から99%に上げると、Zスコアは1.65から2.33に上がります——これは安全在庫が41%増えるということです。現実の棚に置かれる現実のお金が、充足率4ポイントのためにです。

だから私は顧客にはいつも階層化を勧めます。A品目（売れ筋）は95〜98%。B品目（安定した売れ行き）は90〜95%。C品目（ロングテール）はほとんど、あるいは全く安全在庫を持たない。C品目のお金を使って99%のサービスレベルを守るのは、現金を燃やすようなものです。

平均値は嘘をつく。真実を語るのは標準偏差。

2つ目の変数は需要の標準偏差です。多くの倉庫が1日平均の販売数から安全在庫を計算していますが、これがこの作業全体で最大の落とし穴です。

2つのSKUを想像してください。どちらも1日平均200単位の販売です。一方は毎日つまらないほど190〜210単位を売ります。もう一方は通常の日は80単位、プロモーション時は800単位売ります。平均は同じ。この2つが同じ安全在庫を持つべきでしょうか。明らかに違います。

標準偏差はこの「ブレ」を数値に変えます。難しくありません。SKUの過去12週間の出庫数量を日別または週別でエクスポートし、ExcelのSTDEV関数で計算するだけです。データが8週間分しかなくても、8週間で使いましょう。勘よりはましです。

カートンが積まれた倉庫の棚、1区画だけ在庫が少なく空きスペースが見える

もう一つの落とし穴：プロモーション週はベースラインから外してください。800単位のブラックフライデー週を日常データに混ぜると標準偏差が膨らみ、通常日には役に立たず、ピーク時には足りない安全在庫になってしまいます。私の顧客はプロモ週を別にフラグ管理しています——通常週は日常の計算で、プロモ2か月前に専用のバッファを積むのです。

リードタイムこそ危険な領域

3つ目の変数はリードタイムで、需要データと同じ時間単位で測ります。需要が日次なら、リードタイムは日数です。

この公式はリードタイムそのものではなく、その平方根を使います。これが多くの人の直感を裏切ります。リードタイムを7日から28日に延ばす——4倍に——しても、安全在庫は2倍にしかなりません。不確実性は蓄積しますが、蓄積のペースはどんどん緩やかになります。

契約上の数字ではなく、実際のリードタイムを使ってください。契約書には21日と書いてあっても、実際は30日、ピーク時には40日というのを私は何度も見てきました。過去6か月の実際の到着日の平均を取ってください。それが唯一有効なリードタイムです。

リードタイム自体が大きくブレる場合——海運が2週間のこともあれば5週間のこともある——は、公式のフルバージョンを使います。安全在庫 = Z x sqrt(L x 需要分散 + 平均需要の二乗 x リードタイム分散)。リードタイムの変動をそのまま織り込めます。需要は安定しているのに船が当てにならないSKUには、このバージョンが命綱になります。