欠品が続く会社の共通点｜売上を逃す原因と今日からできる改善策
H2-1｜なぜ欠品は「利益の損失」につながるのか
H3-1｜欠品１回で失われる“機会損失”の大きさ
H3-2｜顧客離脱とブランド信頼の低下
H3-3｜欠品は在庫過多より危険なケースもある理由
H2-1｜なぜ欠品は「利益の損失」につながるのか
欠品は「売れたはずの商品が売れない」だけではありません。
実際には 売上の取りこぼし＋顧客の離脱＋ブランド価値の低下 という、
中小企業にとって大きすぎる損失を生みます。
特にネットショップや小売では、
「在庫がありません」の一言が 想像以上のダメージ を生みます。
ここでは、その理由を3つの視点から解説します。
H3-1｜欠品１回で失われる“機会損失”の大きさ
欠品が起きると、まずは その瞬間の売上を逃します。
しかし本当に怖いのは、
「もう一度来てくれるはずだった未来の売上も消える」こと。
たとえば：
- 今買おうとしていた商品：3,000円
- そのお客様が年間3回購入するタイプの商品
- リピート率：50％
欠品1回の損失は 単発の3,000円ではなく、最大で9,000円以上 になります。
つまり欠品は、
“今の売上＋未来の売上”の両方を奪う 重大リスクです。
さらにネットショップの場合は：
- 他社サイトへ移動しやすい
- A社に無ければ即B社で買う
- 取り置き文化がない
そのため、欠品＝即、売上喪失につながりやすい構造です。
H3-2｜顧客離脱とブランド信頼の低下
欠品が続くと、顧客はこう感じます：
- 「この店、いつも在庫ないな…」
- 「急ぎのときに頼れない」
- 「プロとして管理できていないのでは？」
これは 信用の低下 そのものです。
信用が落ちると、次のような実害が発生します：
- 定期購入ユーザーが離れる
- 他社へ流れる
- 価格競争でしか勝負できなくなる
- クレームが増える
- 評価レビューの悪化（ECでは致命的）
中小企業において 信用の損失＝売上の長期的ダウン。
欠品は、単なる在庫問題ではなく
企業ブランドへのダメージ だと考えるべきです。
H3-3｜欠品は在庫過多より危険なケースもある理由
「在庫を持ちすぎるのは危険」と言われますが、
実は 欠品のほうが深刻なケースが多い のが実務の現実です。
理由は以下の通り：
● ① 売れ筋商品ほど欠品による損失が巨大になる
売れ筋の商品が1日欠品すると
数万円〜数十万円の売上が消えることもあります。
● ② 欠品は“お客様の不満”としてダイレクトに蓄積される
在庫が多いのはお客様には見えませんが、
欠品は一瞬で伝わり、信用ダウンにつながります。
● ③ 欠品が続くと“売上の山”が作れない
商機（シーズン・キャンペーン）のタイミングで欠品すると、
本来の売上ピークを逃すことになり回復が難しくなります。
✔ 結論
在庫過多より欠品が危険なケースが多い理由は、
欠品は「売上」「信用」「将来のリピート」すべてを奪うから。
在庫を減らすだけでなく、
欠品しない仕組み（発注点管理） を整えることが、
H2-2｜欠品が続く会社に共通する3つの問題点
H3-1｜① データ更新が遅く、在庫が正確に見えていない
H3-2｜② 属人的で、仕入れ判断が“感覚”に依存している
H3-3｜③ 売れ筋分析ができておらず、発注量がブレている
✨ H2-2｜欠品が続く会社に共通する3つの問題点
欠品は“運が悪かった”のではありません。
実は 欠品を繰り返す会社には、共通する3つの構造的な問題 があります。
この3つを解消しない限り、
どれだけ注意しても欠品は再発し続けます。
H3-1｜① データ更新が遅く、在庫が正確に見えていない
欠品のもっとも多い原因が 「最新の在庫が分かっていない」 ことです。
よくある状況：
- 入庫をExcelへ入力するのが翌日
- 出庫の記録が担当者ごとにバラバラ
- 現場の棚卸が月1回だけ
- 「システム在庫」と「実在庫」がズレている
この状態だと、
- 在庫はあると思っていた → 実はゼロ
- 売上が立ったあとに欠品に気づく
- “売れた後に探す”という最悪のパターンになる
という問題が起こります。
特に中小企業では、
「実在庫のほうが正しい」という現場文化が根強く、
これが欠品の温床になります。
H3-2｜② 属人的で、仕入れ判断が“感覚”に依存している
次に多いのが 人による判断差 です。
- ベテランは「この商品、そろそろ減るな」と勘で発注
- 新人は在庫減に気づかず機会損失
- 店舗や担当者ごとに発注のタイミングが違う
- “何となく”で発注量を決めてしまう
こうした属人化は、
欠品の再発・ムダな在庫・発注遅れを引き起こします。
本来、発注の仕組みは
- 発注点
- 安全在庫
- 消費ペース
- リードタイム
などのデータに基づいて判断されるべきです。
勘と経験に頼った仕入れ判断は、
小さな体制ほどリスクを大きくします。
H3-3｜③ 売れ筋分析ができておらず、発注量がブレている
売れ筋が分かっていないと、以下が起こります：
- “売れる商品”が欠品しやすい
- “売れない商品”だけが余っていく
- 発注量に一貫性がなく、毎月数字がブレる
- 月末に在庫を見てから慌てて調整（手遅れ）
特にEC・小売では、
売れ筋商品＝利益の源泉 です。
売れ筋の回転が止まると、
会社全体のキャッシュフローが一気に詰まります。
売れ筋分析には、
- ABC分析
- XYZ分析
- 回転率分析
などを使いますが、
これを「毎日・毎週」継続して行える体制がないと欠品は防げません。
H2-3｜欠品を招く“現場の落とし穴”
H3-1｜棚卸の精度が低く、在庫ズレが放置されている
H3-2｜入庫・出庫の記録漏れが日常的に発生している
H3-3｜EC・店舗・倉庫がシステム連携されていない
H2-3｜欠品を招く“現場の落とし穴”
欠品は「発注ミス」だけが原因ではありません。
多くの中小企業では、現場の運用フローそのものに穴があるため、
仕入れ担当者がどれだけ頑張っても欠品が再発します。
現場の“ちょっとしたズレ”が積み重なると、
最終的には大きな欠品につながり、売上や信用を失うことになります。
ここでは、欠品を引き起こす代表的な現場の落とし穴を整理します。
H3-1｜棚卸の精度が低く、在庫ズレが放置されている
棚卸を「月1回のイベント」として扱っている会社ほど、
欠品リスクが非常に高いです。
よく起こる問題：
- 売れたはずの在庫が棚に残っている
- 実在庫と帳簿在庫が合わないまま運用が続く
- 棚卸差異が毎回“理由不明”で処理されている
- 数え間違い・記録漏れが恒常化している
棚卸の精度が低い状態で運用すると、
- 発注点がズレる
- 売れ筋の補充が遅れる
- 欠品に気づくのが遅くなる
という“負の連鎖”が発生します。
本来、棚卸は 在庫を正しく見える化するための最重要工程 です。
ここが崩れていると、どれだけシステムを入れても欠品は防げません。
H3-2｜入庫・出庫の記録漏れが日常的に発生している
欠品の根本原因にもっとも多いのが、
「入出庫の記録漏れ・遅延」 です。
たとえば：
- 入荷しても登録が翌日になる
- 出荷量を口頭で伝えて後でExcelに入力
- バイト・パートが記録ルールを知らない
- 出庫時に「忙しくて記録する暇がなかった」
- 戻り品（返品）が記録されない
記録がズレると、
システム上は在庫がある
→ 実際はもうない
→ 売れてから欠品が発覚する
という最悪の結果を生みます。
特に“EC＋実店舗”モデルの会社では、
この記録漏れが売れ筋商品の欠品に直結します。
H3-3｜EC・店舗・倉庫がシステム連携されていない
多くの中小企業で起きている問題がこれです。
- 店舗のPOS在庫
- ECモールの在庫
- 倉庫の実在庫
これらがバラバラに管理されているため、
在庫の減り方を正しく追えなくなります。
よくあるトラブル：
- ECで売れたのに店舗の在庫が更新されない
- 店舗で売れた分が倉庫に同期されない
- 楽天・Amazon・Yahooの在庫がそれぞれ独立
- 「どこに何があるか」が誰にも分からない
結果として、
- 売れているのに補充が遅れる
- システム上は在庫あり → 実際は欠品
- 複数モールで同時注文 → 二重販売
これらの欠品・クレーム・評価低下を招きます。
本来は、
- 1つの在庫を全チャネルで共有する
- 販売と入出庫がリアルタイムに同期される
こうした仕組みを作ることが重要です。
H2-4｜今日からできる欠品ゼロへの改善策
H3-1｜売れ筋ランキングを“事実ベース”で毎週更新する
H3-2｜発注点（Safety Stock）を数値で決める
H3-3｜リアルタイム更新できる在庫管理ツールを導入する
H3-4｜棚卸頻度を「月1 → 週次ミニ棚卸」にする
H2-4｜今日からできる欠品ゼロへの改善策
欠品は「特別な原因」で起こるわけではありません。
多くの場合、日常の運用を少し変えるだけで大幅に減らすことができます。
ここでは、中小企業でも今日からすぐに実施できる
“欠品ゼロ”に向けた具体的な改善策を紹介します。
H3-1｜売れ筋ランキングを“事実ベース”で毎週更新する
発注判断で最も大切なのは、感覚ではなくデータ です。
こんな会社は注意：
- 「今週はよく売れてる気がする」
- 「この商品は昔から売れ筋だから」
- 「あの商品は仕入れておかないと不安」
これらはすべて 誤解の元 になります。
改善策：
- 週次で売上・出荷データを抽出
- 商品別の売れ筋ランキングを作成
- ABC分析 or 上位20％の重点商品を把握
- 重点商品の在庫を常に確認 → 補充ルールを決める
売れ筋を“事実ベース”で毎週見るだけでも、
欠品の7割は未然に防げます。
H3-2｜発注点（Safety Stock）を数値で決める
欠品を防ぎつつ、在庫を増やしすぎないためには
「発注点＝いつ発注するか」を数字で決めること が重要です。
よくあるNG例：
- 「そろそろ減ってきたから発注しよう」
- 「なんとなく不安だから多めに仕入れておこう」
- 「次の便が来たら補充する」
これでは在庫が増えたり減ったり、安定しません。
正しい発注点の考え方：
- 過去30～90日の販売データから“日販数”を計算
- リードタイム（入荷までの日数）を反映
- 安全在庫（予備）を加算して定量化
例：
日販 5個 × リードタイム 4日 ＋ 安全在庫 10個
＝ 発注点 30個
数値化するだけで、突然の欠品が激減します。
H3-3｜リアルタイム更新できる在庫管理ツールを導入する
欠品の最大の原因は、
入出庫や販売がリアルタイムで同期されないこと です。
Excelではどうしても、
- 記録忘れ
- 記録遅延
- バージョン違い
- 人による入力漏れ
が避けられません。
改善策はシンプル：
- スマホ・PCでその場で入出庫登録
- 販売チャネル（EC/店舗）を自動同期
- 在庫は常に最新状態に更新
- 誰が操作してもルールが統一される
これだけで、「在庫があると思っていたのに欠品していた」
というトラブルが激減します。
H3-4｜棚卸頻度を「月1 → 週次ミニ棚卸」にする
ほとんどの会社が 棚卸の頻度が低すぎる 問題を抱えています。
月1回だけの棚卸では、
- すでに在庫ズレが大きくなっている
- 古いデータを元に発注してしまう
- 売れ筋商品の欠品に気づくのが遅い
という悪循環になります。
改善策：
- 毎週“重点商品だけ”ミニ棚卸
- 上位20％の売れ筋商品を対象にする
- 数分〜10分で終わる軽い棚卸
- 差異があれば即修正 → 欠品リスクが大幅減少
「全部棚卸」ではなく
“優先度の高い商品だけ毎週チェック” がポイントです。
H2-5｜在庫管理を仕組み化すれば欠品は確実に減らせる
H3-1｜属人化をなくし、誰でも同じ判断ができる状態に
H3-2｜“売れ筋の自動判定”ができれば適正在庫に近づく
H3-3｜欠品と過剰を同時に防ぐ在庫管理システムの活用
H2-5｜在庫管理を仕組み化すれば欠品は確実に減らせる
欠品を根本的になくすためには、
人の判断や経験に依存しない“仕組み”を作ること が不可欠です。
どれだけ現場が努力しても、
属人的な判断に頼る限り、欠品は必ず発生します。
在庫管理をクラウド化し、データで回る仕組みを作れば、
欠品・過剰在庫の両方が劇的に減り、売上も利益も改善します。
H3-1｜属人化をなくし、誰でも同じ判断ができる状態に
欠品の多くは「判断の不統一」から生まれます。
例：
- Aさん：「この商品、そろそろ発注したほうがいい」
- Bさん：「いや、まだ在庫があるはず」
- Cさん：「売れ筋じゃないから後回し」
このような “人によって判断がバラバラ” な環境では、
欠品と過剰在庫が両方発生します。
仕組み化するとどう変わる？
- 発注点が数字で統一される
- 売れ筋データが誰でも見られる
- 入庫・出庫の登録ルールが自動化される
- 担当者が変わっても運用がブレない
つまり、ミスが起きない仕組み＝欠品が起きない環境 を作れます。
H3-2｜“売れ筋の自動判定”ができれば適正在庫に近づく
欠品と過剰は紙一重。
最適な状態は「売れ筋商品だけしっかり在庫を持つ」ことです。
しかしExcel運用では、
- 売れ筋の更新が遅れる
- どの商品が動いているかすぐ見えない
- 感覚ベースで仕入れが偏る
という問題が発生します。
在庫管理システムの“自動判定”を使うと：
- 商品ごとの売上・回転率を自動で算出
- ABC分析がボタン1つで見える
- 重点商品が自動でリスト化
- 発注点の計算も自動
つまり、
「仕入れの精度」＝「在庫の精度」 が上がるため、
欠品は自然と減っていきます。
H3-3｜欠品と過剰を同時に防ぐ在庫管理システムの活用
欠品を減らしつつ、在庫過多にもならない──
この2つを同時に実現できるのが在庫管理システムです。
導入することで得られる効果：
- 最新の在庫数がリアルタイムで把握できる
- 店舗・EC・倉庫の在庫が自動同期される
- 売れ筋商品の在庫を優先表示できる
- 過去の販売実績から“最適な発注量”を提示
- 欠品が近づくとアラート通知
結果として：
- 欠品リスクが激減する
- 過剰仕入れも自然と減る
- 売上機会損失が消える
- キャッシュフローも安定する
つまり、
在庫管理システムは「欠品ゼロ」の最短ルート です。
H2-6｜まとめ｜欠品の再発を防ぐには“見える化”と“仕組み化”が鍵
H3-1｜欠品の根本原因は「データと仕組み」の欠如
H3-2｜まずは現状を見える化し、ルールとツールで改善
H3-3｜月次目標は“欠品率1〜2%”をめざす
H2-6｜まとめ｜欠品の再発を防ぐには“見える化”と“仕組み化”が鍵
欠品は「運」や「担当者の注意不足」で起きるものではありません。
必ず原因があります。そして、その多くは “データ不足” と “ルール不足” によって生まれます。
欠品を再発させないために必要なのは、
現場が一目で状況を把握できる“見える化”と、誰がやってもミスが出ない“仕組み化” の2つだけです。
H3-1｜欠品の根本原因は「データと仕組み」の欠如
欠品が起こる会社には、必ず次の特徴があります：
- 売れ筋データが更新されていない
- 発注点（いつ発注すべきか）が数値化されていない
- 入庫・出庫の記録がリアルタイムで反映されない
- システムではなく “人の判断” に依存している
つまり、欠品は偶然ではなく、
“データが無い & ルールが無い” という構造問題 から発生します。
裏を返せば、この2つを整えるだけで欠品は激減します。
H3-2｜まずは現状を見える化し、ルールとツールで改善
欠品ゼロに向けた最初のステップは 現状の可視化 です。
例：
- 売れ筋ランキング（毎週更新）
- 在庫回転率の把握
- 過去3ヶ月の欠品商品リスト化
- 出荷遅れ・入庫遅れの原因分析
可視化したら次は ルール化：
- 発注点を数値で決める
- 入庫・出庫登録は即時
- 倉庫・EC・店舗のデータ更新を統一
- 週次のミニ棚卸でズレを即解消
そして最後は 仕組み化（システム化）：
- リアルタイム在庫管理
- 売れ筋の自動判定
- 欠品予兆アラート
- 発注量の自動提案
この3ステップだけで欠品は “偶然の事故” ではなく “管理できる領域” に変わります。
H3-3｜月次目標は“欠品率1〜2%”をめざす
中小企業の現場では、
欠品率1〜2% が理想ライン と言われています。
- 欠品率 5〜10% → 機会損失が大きく危険
- 欠品率 3〜4% → 改善途中。まだムダが多い
- 欠品率 1〜2% → 優秀。利益率も安定
- 欠品率 0% → 一見完璧だが“過剰在庫”のリスクが高い
つまり、
「欠品ゼロ」ではなく「欠品率1〜2%」を狙う ほうが、利益が最大化しやすいのです。
数値化して改善することで、
欠品は必ず減り、売上の取りこぼしも防げます。
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