③ 過剰在庫が減らない理由｜“売れない在庫”を最速で減らす方法
過剰在庫に悩む会社は少なくありません。
「売れない在庫が倉庫に積み上がる」「資金繰りが苦しくなる」「棚卸のたびに気が重い」──
こうした状況は、決して担当者の力量不足ではありません。
過剰在庫には“発生する理由”があり、その理由をデータで管理できていないことが本質的な原因です。
本記事では、中小企業が陥りやすい「売れない在庫」の正体を明らかにし、
今日からできる削減ステップを分かりやすく解説します。
- 過剰在庫が発生するメカニズム
- 売れない在庫が会社に与える深刻なダメージ
- 即効性のある“売れない在庫”削減策
- 過剰在庫を最速で減らす“仕組み化ステップ”
在庫は“管理の仕組み”を整えるだけで、驚くほどスリムになります。
過剰在庫を減らし、利益とキャッシュフローを回復させたい方は、ぜひ最後までご覧ください。
H2-1｜なぜ過剰在庫は発生するのか？（まず結論）
H3-1｜売れる数量より“多く仕入れてしまう”構造的な理由
H3-2｜需要予測が曖昧で、安全在庫の設定が感覚に依存
H3-3｜在庫データのズレにより、実在庫が正確に見えていない
H2-1｜なぜ過剰在庫は発生するのか？（まず結論）
過剰在庫が生まれる原因は、表面的には「仕入れすぎ」に見えますが、
その背後には 構造的な問題 が潜んでいます。
つまり——
“現場が悪いのではなく、仕組みがそうさせている” のです。
ここでは、過剰在庫が発生する根本理由を3つに整理して解説します。
H3-1｜売れる数量より“多く仕入れてしまう”構造的な理由
多くの現場で起きているのは、
- 「たくさん仕入れた方が安心だから」
- 「安いタイミングでまとめ買いしたい」
- 「売れ筋だから多めに持っておきたい」
といった“心理的な理由”で仕入れ量が増えてしまうことです。
しかし最大の問題は、次の2点です。
- 実際の販売データを使わずに発注している
- 売れ行きの変動（季節・トレンド）を考慮していない
結果として、売れるスピードを超える数量を仕入れてしまい、
倉庫に在庫が積み上がっていくのです。
H3-2｜需要予測が曖昧で、安全在庫の設定が感覚に依存
過剰在庫の大きな原因が “安全在庫の膨張” です。
本来、安全在庫は数式で算出すべきですが、
多くの企業では次のような状態になっています。
- 「これぐらい置いておけば大丈夫」という感覚値
- 担当者ごとに発注量の基準が違う
- 欠品を恐れすぎて余分に仕入れてしまう
- 需要予測が“予想”レベルで止まっている
感覚に頼った発注は、ほぼ確実に在庫を膨らませます。
特に、
発注点（どのタイミングで発注すべきか） が可視化されていないと、
現場は常に「多め・早め」に発注せざるを得なくなります。
H3-3｜在庫データのズレにより、実在庫が正確に見えていない
多くの現場で起きているのが、
「在庫があると思っていたら実はない」
「ないと思って仕入れたら倉庫に大量にあった」
という“在庫ズレ問題”です。
在庫ズレが発生する原因は主に以下の通りです。
- 入庫・出庫の記録漏れ
- 棚卸の精度不足
- EC・実店舗・倉庫で在庫がバラバラ管理
- 在庫更新のタイムラグ（1日遅れでもズレは発生する）
- Excelベースで履歴が追えない
在庫データが正確でなければ、
当然発注判断も狂い、結果として“余計な仕入れ”が増えます。
H2-2｜過剰在庫が企業に与える“3つの深刻なダメージ”
H3-1｜現金が倉庫で眠り、資金繰りを圧迫する
H3-2｜保管費・棚卸作業が増え、間接コストが膨らむ
H3-3｜売れ残りによる値下げ・廃棄で利益を失う
H2-2｜過剰在庫が企業に与える“3つの深刻なダメージ”
過剰在庫の本当の怖さは、「倉庫にモノが多い」という物理的な問題だけではありません。
企業の資金繰り・利益・現場負荷など、 経営のあらゆる部分に悪影響を与えます。
ここでは、とくに致命的な3つのダメージに絞って解説します。
H3-1｜現金が倉庫で眠り、資金繰りを圧迫する
過剰在庫とは、言い換えれば “現金がモノの形になって倉庫に寝ている状態” です。
- 仕入れで現金が出ていく
- その商品が売れるまで現金が戻らない
- 売れ残ると永遠に現金化されない
この時間差が積み上がれば、
黒字なのに現金が足りない“黒字倒産ルート” に直結します。
中小企業の資金繰りが厳しくなる背景には、
ほぼ例外なく“在庫が積み上がっている問題”が存在します。
H3-2｜保管費・棚卸作業が増え、間接コストが膨らむ
在庫は置いているだけでコストが発生します。
- 倉庫スペース拡大
- 保管料の増加
- 棚卸に必要な工数の増大
- 商品移動の手間
そして棚卸量が増えれば、
棚卸ミスや在庫ズレのリスクも増大します。
過剰在庫は、直接的な「仕入れコスト」だけでなく、
間接コスト（保管・作業・人件費など）を雪だるま式に膨らませます。
H3-3｜売れ残りによる値下げ・廃棄で利益を失う
商品の価値は時間と共に下がります。
- トレンド商品の鮮度落ち
- 賞味期限・ロット期限
- 型落ち
- 季節モノの売れ残り
- 在庫劣化・破損
結果として、次のような痛みを伴います。
- 値下げ販売
- セット販売で処分
- 廃棄処理
- 場合によっては“赤字処分”
過剰在庫は、単なる在庫の膨張ではなく、
“利益の喪失要因”として企業を静かに追い詰めていきます。
H2-3｜“売れない在庫”が減らない会社に共通する3つの問題
H3-1｜ABC分析・売れ筋分析をしていない（＝何が売れてるか分からない）
H3-2｜発注点が不明確で、仕入れ基準がバラバラ
H3-3｜在庫データがリアルタイム更新されず、意思決定が遅い
H2-3｜“売れない在庫”が減らない会社に共通する3つの問題
どれだけ「在庫を減らしたい」と思っても、
“売れない在庫”が全く動かない会社には、いくつかの共通点があります。
それは 現場の努力ではどうにもならない構造的な問題 です。
ここでは「動かない在庫」を生み続けてしまう企業に必ず存在する、
3つの問題点を解説します。
H3-1｜ABC分析・売れ筋分析をしていない（＝何が売れてるか分からない）
過剰在庫の根本原因は、
「売れている商品」と「売れていない商品」の区別ができていないこと です。
例えば、次のような状態が当てはまります。
- 感覚で売れ筋を判断している
- 売上データの集計が月次だけ
- Aランク（よく売れる）とCランク（動かない）が混在
- 在庫数と販売数が紐づいていない
- 販売速度（回転）を見ていない
結果として、
“売れ筋は欠品し、売れない在庫だけが残る”
という最悪の状態を生みます。
ABC分析・XYZ分析をやっていない企業は、
高確率で、このスパイラルに陥ります。
H3-2｜発注点が不明確で、仕入れ基準がバラバラ
売れない在庫が増える企業の第二の特徴は、
“発注点（どのタイミングで発注するか）が存在しない” ことです。
以下のような発注が行われていませんか？
- 「在庫が減ってきた気がするから発注しよう」
- 「忙しそうだから早めにまとめ買いしよう」
- 「担当者の経験に頼った判断」
- 「欠品すると困るから多めに仕入れる」
これでは発注量にバラつきが出て、
多すぎる発注 → 過剰在庫 の悪循環が続きます。
本来、発注点は計算式で明確に決める必要があります。
（発注点 ＝ 1日の販売数 × リードタイム ＋ 安全在庫）
この数値がない限り、
現場は永遠に“感覚で仕入れる”状態から脱出できません。
H3-3｜在庫データがリアルタイム更新されず、意思決定が遅い
動かない在庫を加速させる最大の問題がこれです。
「在庫数が正確じゃないから、何を減らすべきか判断できない」
多くの企業では、
- Excelで在庫管理
- 入出庫の記録漏れ
- データ更新が1日遅れ
- EC・店舗・倉庫で在庫がバラバラ
- 棚卸まで“本当の在庫”がわからない
という状態が起こっています。
在庫数が正確でないと、
売れている商品 → 欠品
売れていない商品 → 過剰在庫
という最悪の状態を招きます。
さらに判断が遅れることで、
値下げ・廃棄・保管コストの増加につながり、
利益が失われていきます。
H2-4｜今日からできる“売れない在庫”を減らす実践策
H3-1｜動かない在庫を“リスト化”して意思決定を明確に
（例：廃盤・値下げ・セット販売・キャンペーンへ）
H3-2｜売れ筋をデータベース化して仕入れ量を最適化
H3-3｜発注点を計算式で設定し、感覚の発注をやめる
H3-4｜サイクル在庫（必要最小限の在庫）にまでスリム化する
H2-4｜今日からできる“売れない在庫”を減らす実践策
「売れない在庫」は、自然と減ることはありません。
しかし、減らすための手順が社内で決まっていないケースが多く、
結果として“なんとなく先延ばし”になりがちです。
ここでは、今日から実践できるうえに改善効果が大きい
4つの具体的なアクションを紹介します。
H3-1｜動かない在庫を“リスト化”して意思決定を明確に
まず最優先で取り組むべきは、
「動かない在庫」をリスト化して見える状態にすることです。
例えば、次のような条件で抽出すると分かりやすくなります。
- 60日・90日以上動いていない在庫
- 在庫回転率が低い商品
- 売れる見込みの薄い季節商品
- セット販売や値下げで捌けそうな商品
“どれを減らすか”を明確にしたら、次の4種類に分類して意思決定を早めます。
- 廃盤
- 値下げ
- セット販売
- キャンペーン用（まとめ買いなど）
リスト化ができていない会社ほど、
「何から減らすか」が曖昧で、改善が遅れがちです。
H3-2｜売れ筋をデータベース化して仕入れ量を最適化
売れない在庫を減らす一番の近道は、
「売れているものをしっかり仕入れ、売れないものを仕入れない」ことです。
しかし現場では、売れ筋の判断が担当者の感覚に依存しているケースが多く、
データに基づいた発注ができていない企業がほとんどです。
おすすめの方法は次の3つです。
- 月次の販売データから“売れ筋TOP20”を固定化する
- 商品別の販売数を一覧化しておく
- 売れ筋に優先的に予算を配分する
売れ筋リストが固定化されると、
「この商品は売れるから多めに」「これは動かないから仕入れない」
という判断が誰でもできるようになります。
H3-3｜発注点を計算式で設定し、感覚の発注をやめる
売れない在庫が増える理由のひとつが
“感覚での発注”です。
「そろそろ減りそう…」
「去年これくらい売れたから…」
この曖昧さが、過剰在庫を生みます。
そこで重要なのが発注点の設定です。
発注点は以下の式で簡単に決められます。
発注点 ＝ 1日の販売数 × リードタイム（日数）
＋ 安全在庫
この発注点を決めておくことで、
誰が発注しても一定の水準を保てるようになります。
H3-4｜サイクル在庫（必要最小限の在庫）にまでスリム化する
最後に取り組むべきは、
在庫全体を“必要最小限（サイクル在庫）”までスリム化することです。
サイクル在庫とは、通常の販売に必要な最小量のこと。
これを基準にすると、無駄な在庫が自然と減ります。
具体的には以下のステップで進めます。
- 売れ筋・死に筋の分類（ABC分析）
- 発注点の明確化
- 不要在庫の処理方針を決定
- 必要最小限の在庫量を基準値とする
この仕組みを一度作ってしまえば、
売れない在庫は“勝手に増えない”状態を作れます。
H2-5｜過剰在庫を最速で減らす“仕組み化ステップ”
H3-1｜リアルタイム在庫更新で“在庫ズレ”をゼロにする
H3-2｜需要予測・売れ筋の自動集計で発注の精度を上げる
H3-3｜EC・店舗・倉庫の在庫を一元管理する
H3-4｜在庫回転率を KPI として管理し、改善を継続
H2-5｜過剰在庫を最速で減らす“仕組み化ステップ”
過剰在庫を一時的に減らしても、
仕組みがなければ数ヶ月後に必ず“元の状態”に戻ってしまいます。
ここでは、売れない在庫を継続的に減らすための
“仕組み化ステップ”をまとめて解説します。
H3-1｜リアルタイム在庫更新で“在庫ズレ”をゼロにする
過剰在庫を生む最大の原因のひとつが「在庫ズレ」です。
- 出庫・入庫の記録が後回し
- 手書きやExcelでの更新漏れ
- ECと店舗で在庫が二重管理
- 棚卸の精度が低い
こうした“ズレ”があると、実在庫を把握できないため
必要のない仕入れを続けてしまいます。
まず取り組むべきは、
在庫をリアルタイムで更新できる仕組みを導入することです。
- スマホで入出庫を記録
- JANコードでスキャンして自動反映
- 変更履歴を自動で残す
この仕組みだけで 過剰在庫の発生率が大幅に下がります。
H3-2｜需要予測・売れ筋の自動集計で発注の精度を上げる
発注の誤りが続く会社の多くは、
“売れ筋”を担当者の感覚で判断してしまっています。
本来は、売れ筋の判断はデータで自動化すべきです。
- 月次販売数の自動集計
- 売れ筋TOP商品を自動判定
- シーズンごとの販売傾向
- 曜日・月別の販売パターン
これらが自動で見えるようになると、
仕入れすぎを防ぎ、必要な商品だけを発注できるようになります。
発注精度が上がる＝過剰在庫は自然と減っていきます。
H3-3｜EC・店舗・倉庫の在庫を一元管理する
EC・店舗・倉庫を別々に管理している会社は、
ほぼ例外なく過剰在庫が増え続けます。
理由は簡単で、場所ごとに「余っているのか」「足りていないのか」が分からないからです。
その結果、
- ECは売り切れ、倉庫はダブついている
- 店舗は欠品なのに、バックヤードには在庫が山積み
- 移動すれば解決するのに、その判断ができない
こうしたムダが発生します。
解決策はただ一つ。
在庫を“どこにあるか”ではなく、“何個あるか”で見る仕組みを作ること。
これにより、「倉庫→店舗」「店舗→EC」など、
場所間の在庫移動で過剰在庫を速やかに解消できます。
H3-4｜在庫回転率を KPI として管理し、改善を継続
最後に重要なのが、
“在庫回転率”をKPIとして定着させることです。
在庫回転率 ＝ 年間販売数 ÷ 平均在庫数
この指標を使うことで、
- この商品は在庫を持ちすぎている
- 仕入れすぎが利益を圧迫している
- 廃盤・値下げするべき商品がどれか
- 発注点の見直しが必要か
といった改善ポイントが明確になります。
毎月1回の定点観測で十分です。
継続して改善することで、
“売れない在庫を溜めない体質”に変わっていきます。
H2-6｜最終結論｜過剰在庫の解消は“データ化”が唯一の近道
H3-1｜現場の勘では在庫は減らない——データで判断する時代へ
H3-2｜“見える化→分析→改善”が回る仕組みが必要
H3-3｜クラウド在庫管理システムが過剰在庫削減の最短ルート
H2-6｜最終結論｜過剰在庫の解消は“データ化”が唯一の近道
過剰在庫を根本から解消できる会社と、
何年経っても“売れない在庫”に悩み続ける会社。
その違いは「商品力」でも「担当者の経験」でもありません。
ただひとつ——データを基準に意思決定できているかどうかです。
以下では、最終結論として押さえるべき３つのポイントをまとめます。
H3-1｜現場の勘では在庫は減らない——データで判断する時代へ
多くの現場には、次のような“勘と経験の発注”が残っています。
- 「たぶんこれくらい売れる」
- 「去年はこのくらい仕入れた」
- 「念のため多めに持っておこう」
しかし、これこそが過剰在庫を生む最大の原因です。
在庫は数字で管理するものであり、
勘ではなく データで判断する時代 に移っています。
- 販売数の推移
- 在庫回転率
- ABC分析
- 発注点（安全在庫）の計算
こうしたデータを使った判断に切り替えるだけで、
過剰在庫は確実に減少します。
H3-2｜“見える化→分析→改善”が回る仕組みが必要
過剰在庫を減らすには 単発の取り組みでは意味がありません。
最も大事なのは、この３つのサイクルを“毎月回す”ことです。
- 見える化
（実在庫・売れ筋・在庫日数を正しく把握） - 分析
（ABC分析・在庫回転率・売れ残りの特定） - 改善
（値下げ・廃盤判断・発注点の修正）
このサイクルが回るようになった会社は、
毎年10〜30％の在庫削減を実現しています。
H3-3｜クラウド在庫管理システムが過剰在庫削減の最短ルート
結論として、
過剰在庫を“継続的に”減らすには クラウド在庫管理が最短ルート です。
理由はシンプルです。
- 在庫ズレがなくなる（リアルタイム更新）
- 売れ筋が自動で分かる（販売データ集計）
- 発注点が自動化できる（需要予測）
- EC・店舗・倉庫を一元管理できる
- 分析機能で改善ポイントが常に見える
これらがすべて自動化されるため、
現場の負荷を増やさずに“売れない在庫”を劇的に減らせます。
最終的には、
現金が倉庫で眠らない“強い経営体質” をつくることができます。
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