在庫管理は小売企業にとって大重要な役割を果たすことを否定できません。在庫管理を運営するとき、必要不可欠な指標を身につけなかったら、望ましい効果を受けるわけにはいかないのではないだろうか。その中で、在庫回転率（Inventory Turnover ）は見過ごすことのできない指標です。本記事は、在庫回転率に関する知識と、小売企業の在庫回転率を適正化する4つのアイデアを紹介いたします。
1．在庫回転率とは何ですか
在庫回転率とは？
在庫回転率は企業の運営が効果的かどうかを評価するのに役立ちます。この比率は、特定の期間の売上（又は売上原価）を、同期の在庫の平均値で割って計算されます。ここで、平均在庫金額は、「（期首の在庫金額＋期末の在庫金額）ｘ1/2」の式を使用して計算します。例えば、2022年の売上原価は30万、在庫平均は6万、それで在庫回転率は5です。
「在庫回転率」の意義
この比率は、特定の期間（例えば1か月間）に記録された収益額を生み出すために、在庫が何回回転するかを表示します。高い比率は、企業が効果的に運営している兆候である可能性です。在庫回転率から見れば、在庫を管理する能力を評価します。つまり、この比率が高ければ、商品の販売が速くなり、余剰在庫や滞留在庫の状態がないことを示します。そして、財務諸表では、在庫品目が年々減少していることによると、リスクをより効果的に管理しているのかもしれません。しかし、高すぎる在庫回転率は良くないと思われます。何故かというと、それは、倉庫の在庫量が少ないから、市場の需要が急激に増加すると、顧客に商品を提供できないことは顧客を失うかもしれません。また、倉庫の原材料が少なすぎる場合、商品の製造を妨げることができます。逆に、低すぎる比率は、販売戦略で問題があるか、又は商品の需要が実に低いか、を反映します。
小売企業にとって、良い在庫回転率は？
小売業では理想的な在庫回転率が2〜4です。企業によって良い在庫回転率が違いことはもちろん、2～4の比率で維持すれば（つまり半年ごと、四半期ごと、入荷する）、商品を製造する時間が足りるし、顧客の嗜好が変化したら対応する時間と人手があります。
2．在庫回転率に影響を与える要素
在庫回転率に影響を与える要素を以下のように説明いたします。
- 顧客のニーズ：在庫回転率に最も影響を与える要因だと見なされます。顧客のニーズによって、販売される商品数量または在庫があるかどうかが決まります。ニーズが高ければ高いほど、在庫回転率が高くなります。それで、低い在庫回転率のある商品を販売するために、適切なマーケティングの戦略を立てなければなりません。最近、顧客の需要をより素早く正解に予測するために、AIを活用するシステムを導入したリアル実店舗が増えている傾向があります。
- 購入傾向：一部の商品には、特定の期間が来ると、顧客の需要が急増します。例えば、12月の中旬からおせち料理の弁当の需要が激しく増加するので、10月からおせち料理のメニューを広告するスーパーやコンビニエンスストアなどが多いだろう。
- 販売方法：最適な販売戦略があれば、在庫回転率を高めることができます。販売戦略と言えば、ダイナミックプライシング（道的価格決定）を言えないことはできません。それは、商品やサービスの価格を需要と供給の状況に合わせて変動させる価格戦略です。例えば、需要が低い商品と、需要が高い商品を組み合わせたセットを販売します。
- 相当な特性を持つ商品のグループを作らない：大違い商品のグループ（例えば食料品と家具）は在庫回転率の精度に影響を及ぼします。
3．在庫回転率を適正化するアイデア
3.1 需要予測の最適化
上記に話したように、顧客のニーズを予測することは、在庫回転率に大きな影響を与えます。伝統的な予測方法は、過去の仕入れや販売数量等に基づいて将来の期間の需要を推測します。その方法に致命的な弱点は、顧客の嗜好や行動パータンに非常に依存する需要予測の本質を軽んじることです。言い換えれば、顧客のニーズは変わっているものので、「死んだ」過去のデータを使用したら、将来の傾向を掴むことができないのではないだろうか。そういう弱点を克服するために、近年AI予測システムを導入した小売企業（特にWalmart、Amazon、Krogerなどのような大手企業）が増えています。AI予測システムにより、仕入れ・入荷・出荷などをより正確に予測できるし、新商品を開発するための市場調査や顧客行動を理解できます。また、AI予測システムを活用したことで、予測精度が90％に達すると統計されます。
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3.2 安定供給の確保
コロナ禍の後、インフレ拡大とサプライチェーンの切断の危機の影響で、数多くの小売企業の提供源を確保しづらいです。また、インフレのせいで、原材料の調達難だけではなく、物価高騰なので、小売企業の売上を向上するのは難しくなります。実は、先端技術はその課題を軽減することができます。そして、AIなどは、千万の企業からより安い供給企業を見出したり、商品の製造を自動化・最適化したり、在庫切れや滞留在庫、余剰在庫の状態がないように倉庫の数量を予測したりします。それは、物理的な物（商品など）にとどまらず、人事やサビースなどの非物理的なものの提供を確保します。例えば、顧客のお問い合わせをいつでも対応できる24時間年中無休のAIチャットボットは、顧客の問題を直ぐに解決できるので、顧客を失う可能性を低下させます。
3.3 在庫管理の最適化
在庫管理には、商品の需要予測をはじめとする様々な業務があります。ある業務に問題があったら、在庫管理に悪い影響をもたらします。実際に、先端技術を一つの業務又は全体の在庫プロセスに適用することがあります。
- 商品品目を作成する：この業務で重要な指標としてSKU（単品管理）を最適化するAIが近年注目されます。AIにより、市場調査から顧客の需要を見出し、セールのデータを処理して商品品目又はカタログを自動的に作成します。
- 商品の情報をデジタル化する：伝統的な倉庫で商品の画像や情報を入力しなければなりません。最近、OCR（光学文字認識）により、商品の画像をスキャンして商品のデータを自動的にデジタル化します。そして、データを検索・処理・保存することだけではなく、レポート作成をより素早く簡単に実施します。
- 倉庫の棚を管理する：近年、RFIDとIoTを組み合わせて、倉庫にある商品および棚をより速く監視・検索することができます。例えば、商品にRFID チップが付いているので、置き間違ったら直ぐに把握します。また、倉庫の棚に商品がない、又は棚が汚れたり割れたりすることがあれば、IoTのスペースを設備した倉庫で直ぐに通知を受けます。最近、ドローンや物理的なロボットが倉庫の棚を人間の代わりに管理します。
- AIを活用した在庫管理システム：AIを活用した在庫管理システムは、普通のシステムと比べて、膨大なデータをより正解に処理するために、在庫管理の業務を自動化・デジタル化します。それにより、コスト削減や売上向上に貢献します。
3.4 セール・マーケティングの促進
多くの商品を販売するために、優れた販売およびマーケティング戦略が必要です。AIなどにより、顧客の購入履歴や嗜好、行動パータンなどの多大なデータを分析したことで、マーケティングに必要なデータを引き出して最適な戦略を提案します。また、顧客がスーパーなどのような小売店舗に入ると、どの商品に気になるか、又は店員のコンサルティングが必要な時点がいつかを判断することをサポートします。それに、顔認識システムによりチェックイン・チェックアウトを自動化したり、AIを使用したキャッシュレス決済により顧客の支払いをより素早く実施することをサポートしたり、そういう先端技術を導入したら、顧客体験向上のみならず売上を高められるのではないだろう。
4．VTIのソリューション推奨
VTIは、AIなどうのような先端技術やリテールのノウハウを活用することにより、デジタルトランスフォーメーションと事業成長に向けたソフトウェア開発のワンストップソリューションをご提供いたします。弊社のワンストップソリューション は、小売企業や店舗にカスタマイズされた五つのソリューションで構成されます。それは：
- 一つ目のソリューションは 店内体験向上のために、店舗をデジタル化・最適化するソリューション。例えば、AI顔認識カメラでチェックインを自動化したり、請求書などをデジタル化したことで、決済をより素早く実施したりします。
- 二つ目のは売り上げ向上を中心とし、セール・マーケティング促進のためのソリューションです。例えば、販売予測の機能により、セール・マーケティングのキャンペーンを立案します。また、キャンペーンを管理するツールも提供します。
- 三つ目のソリューション決済プロセスを自動化・デジタル化するPOSシステムと、入荷・出荷などを管理するマネジメントシステムを提供します。
- 四つ目のソリューションはスプリントチェーンを管理するシステムを提供します。例えば、WMSにより、在庫を管理します。
- 五つ目のソリューションはスケジュールを管理したり、レポートを作成したり、入力などのような手作業をデジタル化するソリューションです。
弊社のソリューション を詳しく調べたい方は、ご遠慮なくお問い合わせください。
まとめ
このように、小売企業は在庫回転率を向上する希望があれば、倉庫ではなく企業の運営を最適化すればほうがいいだろうか。そのために、先端技術を出来るだけ早めに導入したら、将来の商戦を勝ち取るかもしれません。小売企業の将来を変える先端技術に興味があれば、我々の新着ポストを受けられるために、登録のためのメールボックスを書き込めください。
