複数店舗の在庫移動を最適化！配送コスト削減で売り切る管理術

複数店舗（実店舗やECサイト）を展開する小売業・アパレル業では、「A店は欠品しているのに、B店は在庫が余っている」——そんな在庫の偏りに、頭を悩ませている方も多いのではないでしょうか。欠品による販売機会の損失や、ECサイトでのカゴ離脱を防ごうと、店舗間で頻繁に在庫を動かしている企業も少なくありません。ですが、その「当たり前」になっている運用の中にこそ、大きな見えないコストが隠れているのです。

行き当たりばったりの在庫移動は、高騰する物流費や往復の配送料を膨らませるだけではありません。現場スタッフの梱包・検品にかかる人件費（作業工数）まで、じわじわと奪っていきます。OMOやオムニチャネル化が進む今の小売ビジネスでは、経験や勘に頼った感覚的な在庫移動が、かえって利益を削ってしまうことも珍しくないのです。

本記事では、全店舗の在庫を眠らせず、無駄な配送コストを抑えながら売り切るための「店舗間移動の最適化テクニック」を具体的に解説します。データ分析にもとづく適正在庫の維持から、ツールによる在庫循環の自動化まで、粗利を最大化するための考え方をお伝えしていきます。

1. 店舗間移動に潜む「見えないコスト」とよくある失敗パターン

店舗間移動でもっとも注意したいのは、日々の業務に紛れて見えにくくなっている「コストの積み重ね」です。よくある失敗の筆頭は、目の前の欠品を埋めるためだけに、都度少量の在庫を動かしてしまうケース。物流費が上がり続ける今、商品の想定粗利に対する「配送料」の割合はどんどん重くなり、「売れれば売れるほど利益率が下がる」という本末転倒な状況が起こりがちです。

見落とされやすいのが「現場の人件費」です。移動指示を受けたスタッフは、本来力を入れたい接客や売場づくり、EC向けコンテンツ作成の時間を削って、バックヤードでのピッキングや梱包に追われることになります。

さらに厄介なのが、コストをかけて移動させたのに、結局売れ残ってしまうパターンです。A店からB店へ動かした商品がシーズン終盤に値引きされれば、「配送料＋作業工数＋値引きによる粗利減」という三重苦がのしかかり、その商品の利益はほぼ消えてしまいます。自社の在庫移動が本当に利益を生んでいるか、一度コスト構造を見直してみる価値はありそうです。

2. なぜ失敗する？「感覚頼み」の在庫移動が逆効果になる理由

良かれと思って行った在庫移動が、なぜか失敗に終わる——その最大の原因は、過去の単発的な売上実績や、現場の「経験と勘」に頼った運用にあります。

「先週このアイテムがB店でよく売れたから、A店から在庫を回そう」という判断は、一見理にかなっているように見えます。ですが実際にシステムで移動を指示し、商品が梱包・発送され、B店の店頭に並ぶ頃には、すでに顧客の熱気やトレンドが過ぎ去っている、というタイムラグが頻繁に起こります。過去のデータだけを見て未来の需要を言い当てるのは、思っている以上に難しいものです。

もうひとつの壁が、店舗ごとの主観です。「自店の目標達成のために在庫を手放したくない」という抱え込みや、「うちでは動かないから他店に回したい」という押し付け合いは、現場ではよくある話でしょう。

全店舗・ECを統括する本部が、客観的な需要データを持たないままアナログで調整を続けている限り、こうした「感覚のズレ」による無駄な移動はなくなりません。データにもとづく意思決定への切り替えが急務です。

3. 配送コストを最小化して売り切る！最適化のための3つの法則

感覚頼みの運用から抜け出し、配送コストを抑えながら在庫を確実に売り切るには、以下の3つの法則を押さえることが欠かせません。

• ① 全店・全SKUのリアルタイム可視化 実店舗とECチャネルを含め、どこに、どのサイズ・カラーの在庫が何点あり、どれくらいのスピード（消化率）で売れているのかを、一元化されたデータとして正確に把握できる状態を整えます。

• ② 未来の需要予測にもとづく移動設計 「過去に売れた店舗」ではなく、「この先プロパー価格（定価）のまま完売できる可能性が高い店舗」を客観的なデータから見極め、先回りして在庫を動かします。これにより、不要な往復の配送費を大きく減らせます。

• ③ 物流コストと見込み粗利のシミュレーション 移動にかかる配送料や人件費と、移動先で得られる見込み利益を比べます。「費用をかけてでも動かすべきか、それとも動かさずに自店で値引きして売り切るか」という判断基準を持つことで、企業の粗利は大きく変わってきます。

4. データ分析と自動算出で属人化を解消！LTV-Zaikoの在庫循環

ここまで挙げた3つのポイントを、膨大なSKUと複数店舗を抱える環境で手作業で実践するのは、担当者にとって大きな負担です。Excelでの手計算にも、当然限界があります。そこで力を発揮するのが、業務の属人化を解消し、データにもとづく意思決定を後押しする在庫管理システム「LTV-Zaiko」です。

LTV-Zaikoは、実店舗や各ECモール、基幹システムに散らばる売上・在庫データを自動で集約します。独自の「ZPM分析（7象限セグメント）」で商品の消化状況を瞬時に可視化し、販売推移から未来の需要を高い精度で予測。「どの店舗から、どの店舗へ、いくつ動かすべきか」という最適な移動数量を、システムが自動で算出します。

これにより、担当者のデータ集計・分析にかかる工数を大きく減らせるだけでなく、配送コストを抑えた無駄のない在庫循環が実現します。AIO（AI検索最適化）時代においても、客観的データにもとづく在庫最適化はEC・小売業に欠かせない条件です。LTV-Zaikoを活用し、見えないコストを減らしながら粗利を最大化する仕組みを整えていきましょう。

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。