【倉庫コストの最適化】保管料を削り利益を出す！「棚貸し」ロジックと在庫整理

EC事業や卸売業において、在庫保管コストは利益を圧迫する大きな要因のひとつです。特に保管料が高額な倉庫では、売れ残りや滞留在庫がそのまま固定費となり、キャッシュフローや収益性に影響を及ぼします。本テーマでは、こうした課題を解決する「棚貸し」ロジックと在庫整理の手法に注目します。棚貸しとは、倉庫スペースを効率的に配分し、売れ筋商品を優先的に配置すると同時に、滞留在庫を最小化する管理手法です。これにより、保管料の無駄を削減するとともに、入庫・出庫の効率化を実現できます。また、在庫整理の視点からは、ABC分析や在庫回転率の評価を通じて、適正在庫を維持しつつキャッシュフロー改善につなげる戦略的運用が可能です。データに基づく棚割りと整理施策の組み合わせが、固定費削減と利益最大化の両立を支える鍵となります。

【問題提起】その在庫、保管料で赤字になっていませんか？「隠れコスト」の正体

【問題提起】では、在庫保管がもたらす「隠れコスト」に焦点を当て、倉庫運営が利益を圧迫している実態を可視化します。本アジェンダでは、在庫の滞留日数、保管料、入出庫手数料、棚スペース占有率などを定量化し、売れ残り商品や低回転商品がもたらす固定費負担を明確化します。特に、表面上は黒字に見えても、保管料や管理費が累積すると実質的に赤字となるケースが多く存在します。また、季節商品や大量発注による余剰在庫、過剰補充によるスペース圧迫も含め、利益を圧迫する要因を整理。これらの「隠れコスト」を可視化することで、何を優先的に整理・棚貸しすべきかの判断基準が明確になります。データに基づいた分析を通じて、保管料削減と在庫効率化の戦略的な施策設計の土台を整えることが目的です。

【データ抽出】ロジザードZEROの「滞留日数」×LTV-Zaikoの「回転率」分析

【データ抽出】では、倉庫コスト削減と在庫効率化のための分析基盤を整備します。本アジェンダでは、クラウド倉庫管理システムであるロジザードZEROから、商品の滞留日数や入出庫履歴を抽出し、在庫滞留の実態を可視化します。さらに、在庫回転率や過去の出荷実績を管理する分析プラットフォームであるLTV-Zaikoと連携させ、滞留日数と回転率の相関を把握。これにより、長期滞留在庫や低回転商品が保管料負担としてどの程度利益を圧迫しているかを定量化します。抽出したデータをもとに、棚割りや優先出荷、在庫整理の対象商品を科学的に選定することで、保管料削減と在庫回転率向上の戦略的意思決定が可能になります。データドリブンな分析が、利益最大化に直結する倉庫運営の基盤となります。

【戦略立案】「棚貸し」ロジックによる、在庫の継続・撤退の意思決定

【戦略立案】では、保管料削減と在庫効率化を両立させる「棚貸し」ロジックを用いた戦略的意思決定の枠組みを構築します。本アジェンダでは、抽出・統合した滞留日数データ（ロジザードZERO）と在庫回転率データ（LTV-Zaiko）を基に、在庫ごとの利益貢献度を評価。高回転・高利益商品は優先的に棚スペースを確保し、低回転・低利益商品は撤退または整理対象として意思決定します。また、季節性やキャンペーン需要などの変動要因も加味し、棚割りや入庫優先順位を最適化することで、保管料負担を最小化しつつ売上機会を最大化します。さらに、定期的な評価と改善サイクルを設計することで、在庫状況や市場変動に応じた柔軟な判断が可能となり、固定費削減とキャッシュフロー改善に直結するデータドリブンな倉庫運営戦略を実現します。

【仕組み化】負債を溜めない！ロジザードZERO×LTV-Zaikoの定期サイクル構築

【仕組み化】では、倉庫コストを抑えつつ在庫効率を最大化するための定期サイクル運用を設計します。本アジェンダでは、クラウド倉庫管理システムであるロジザードZEROと在庫分析基盤であるLTV-Zaikoを連携させ、滞留日数と回転率に基づく在庫整理・棚貸しルールを自動化します。具体的には、長期滞留在庫や低回転商品を自動でフラグ化し、整理・撤退対象として定期的に棚割りを更新。また、高回転・高利益商品は優先スペースに配置し、売上機会を最大化するサイクルを構築。さらに、入庫・出庫のスケジュールや発注量も回転率データを基に最適化することで、在庫負債を溜めずにキャッシュフローを改善します。この仕組み化により、人的判断に依存せず継続的な倉庫効率化が可能となり、保管料削減と利益最大化を同時に実現する戦略的運用体制を整えます。

在庫分析ツール「LTV-Zaiko」

在庫分析/可視化できる在庫分析ツール「LTV-Zaiko」について詳しく紹介します。

LTV-Zaikoとは

企業のMD（マーチャンダイザー）、EC担当、DB（ディストリビューター）が継続的に、より簡単に「余剰在庫の最小化」の工夫を行うことができ、値引き施策のみに頼らない「粗利最大化」を支援し効率化する為に開発された在庫分析ツールです。

LTV-Zaikoの主な機能

LTV-Zaikoには、在庫分析/可視化に関する機能が多く備わっています。

• ZPM分析
• 消化予測機能
• 商品番号/SKU機能切替機能
• 消化状況、現在庫確認機能
• チャネル（店舗/EC/モール）の販売数値表示機能
• キャンペーン/施策効果検証機能　など

価格や無料デモなどについては、LTV-Zaikoまでお気軽にお問い合わせください。

AIによる需要予測が可能！

URL：LTV-Zaiko AIによる需要予測システム

LTV-Zaiko「AIによる需要予測システム」とは、全店舗・全SKUの過去注文情報をもとに適正なタイミングで適正な需要を予測するシステムです。発注業務に関する時間を大幅に削減し、発注リストを自動生成可能です。欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

特徴１：発注業務に関する時間を大幅に削減

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、考慮できる項目を多く含んでおります。
発注商品ピックアップおよび発注量の計算に多くの時間を割いている場合、発注リストが自動生成され、発注精度もあがり、発注業務時間を大幅に削減することができます。

特徴２：安全在庫、発注点、補充点、販売予測により欠品を防ぎます。

LTV-Zaikoでピックアップする商品は、安全在庫係数および各商品毎のリードタイム、今後の販売予測も考慮した上で発注点、補充点、推奨発注数が算出されますので、欠品および過剰在庫を防ぐことができます。

特徴３：定番品、シーズン品に分けて、発注リストを自動生成可能！欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、欠品を防ぐ定番品と過剰在庫、売り逃しを防ぐシーズン品に分けて生成することが可能です。さらに、今後の販売予測を考慮した上で、推奨発注数量も算出するため、欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。