在庫のABC分析とは？A・B・Cランクの違いと実践方法をわかりやすく解説

在庫をABCランクに分類すれば、“よく動く商品”に集中した管理が可能に。A・B・Cの違いと実践方法を図解でわかりやすく解説。　　KL24

「どの商品を重点的に管理すべきか分からない」——そんな悩みを解決するのがABC分析です。
すべての在庫を同じレベルで管理しようとすると、コストも工数も増大します。
ABC分析では、販売金額や出荷頻度などの指標をもとに在庫をA・B・Cの3ランクに分類。A品は重点管理、C品は最小限管理とすることで、ムダのない在庫運用が可能になります。
この記事では、ABC分析の基本概念・計算手順・具体的な活用例をわかりやすく紹介します。

在庫のABC分析とは？基本の考え方をやさしく解説

在庫管理の現場でよく使われる「ABC分析」とは、
すべての在庫を同じように管理するのではなく、「重要度」や「動きやすさ」に応じてグループ化し、重点的に管理する手法のことです。

商品をA・B・Cの3ランクに分類することで、
「どの商品に注力すべきか」「どの在庫を減らすべきか」が一目でわかり、
限られた時間・人手で最大の成果を出せるようになります。

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ABC分析の目的｜“重要な在庫”に集中するための手法

在庫の中には、売上の大部分を占める商品と、ほとんど動かない商品があります。
たとえば、全体の20％の商品が売上の80％を生み出している——これが有名な**パレートの法則（80:20の法則）**です。

ABC分析の目的は、まさにこの「上位20％の商品（Aランク）」にリソースを集中させること。
具体的には次のようなメリットがあります。

• ✅ 発注・補充の優先順位が明確になる
• ✅ 倉庫スペースの最適化につながる
• ✅ 在庫資金の圧縮と回転率の向上

つまり、ABC分析は「在庫を減らすための手法」ではなく、
“動かす在庫”に集中するための経営判断ツールなのです。

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A・B・Cランクの基準とは？（金額・回転率・販売数の3軸）

在庫をA・B・Cランクに分類する際には、次の3つの軸を使うのが一般的です。

1. 販売金額（売上構成比）
   　→ 売上への貢献度が高い商品ほどAランクに分類。
   　（例：上位20％の売上を生み出す商品群）
2. 販売数量（出荷頻度）
   　→ よく動く定番品や日常消耗品をAランクに。
   　（例：取引件数や出荷回数の多い商品）
3. 在庫回転率（在庫効率）
   　→ 在庫量に対して販売スピードが早い商品を上位に。
   　（例：年間販売金額 ÷ 平均在庫金額）

企業や業種によって、これらの基準を組み合わせるケースも多く、
「金額を重視」「数量を重視」といった形で、自社の業態に合わせてカスタマイズできます。

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なぜ中小企業でもABC分析が必要なのか

「うちは在庫数が少ないから、そんな分析は必要ない」と思われることもありますが、
実は中小企業こそABC分析の効果が最も出やすい層です。

理由は3つあります。

1. 担当者の勘と経験に頼った発注が多い
   　→ データで優先順位を見える化すれば、在庫過多を防げる。
2. 在庫資金の余裕が少ない
   　→ 売れない在庫（Cランク）を把握することで、キャッシュフローを改善できる。
3. 少人数で在庫を管理している
   　→ 重要商品（Aランク）に集中すれば、限られた人手でも効率化が可能。

つまりABC分析は、難しい統計手法ではなく、
**「限られたリソースを最大限に活かすための思考法」**です。
Excelでも簡単に始められるため、在庫管理の第一歩として最適な分析手法といえるでしょう。

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H2-2：A・B・Cランクの違いを図解で理解しよう

ABC分析では、すべての在庫を同じ基準で扱うのではなく、
**「どれだけ売上に貢献しているか」「どれだけ動いているか」**で3つのランクに分類します。
それぞれの特徴を理解することで、どの商品を重点的に管理すべきかが一目でわかります。

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H3-1：Aランク｜全体の20％で売上の80％を生む重要在庫

Aランクは、在庫全体の中で最も重要な上位約20％の商品群を指します。
このAランクだけで、全売上の約80％を構成することが多く、
まさに“利益を生み出す在庫”といえます。

Aランク商品の特徴

• 売上・出荷頻度が圧倒的に高い
• 顧客のリピート率が高く、欠品すると販売機会損失が発生する
• 発注サイクルを短くし、在庫切れを防ぐ管理が必要

Aランク商品は最優先で在庫を確保すべきアイテムです。
一方で、在庫を多く持ちすぎると回転率が下がるため、
「需要予測」や「安全在庫設定」を細かく調整するのがポイントです。

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H3-2：Bランク｜中頻度で動く“安定在庫”

Bランクは、在庫全体の約30％前後を占める中間層の在庫です。
Aランクほど売上に貢献しないものの、安定して動く商品が多く含まれます。

Bランク商品の特徴

• 定期的に動きがあるが、売上比率は中程度（全体の約15〜25％）
• 季節性やキャンペーンなどで一時的に需要が増えることもある
• 過剰在庫になりやすいが、欠品しても致命的ではない

Bランクは、“効率的な管理”を心がけるゾーンです。
発注頻度を月単位で見直したり、販売データをチェックして
Aランクに昇格しそうな商品を早めに把握することが効果的です。

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H3-3：Cランク｜ほとんど動かない“滞留在庫”

Cランクは、在庫全体の約50％を占める一方で、
売上への貢献度はわずか5〜10％程度の低回転在庫です。

Cランク商品の特徴

• 長期間動かない在庫（滞留・死蔵在庫）が多い
• スペースや資金を圧迫する要因になりやすい
• 陳腐化や破損のリスクが高い

このゾーンの管理方針は、
**「削減」「処分」「入替」**を前提とした戦略が必要です。
売れ筋に転用できる部品を活かしたり、セール・セット販売などで在庫を圧縮すると効果的です。

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💡 図解ポイント：パレートの法則（80:20）を視覚的に説明

ABC分析の根本には、**パレートの法則（全体の20％が成果の80％を生む）**があります。
グラフ化すると以下のように理解しやすくなります。

売上構成比
│          ■■■■■■■■■■■■■■■■■■  ← Aランク（上位20％で80％の売上）
│          ■■■■■■                   ← Bランク（中位30％で15〜20％）
│     ■■                            ← Cランク（下位50％で数％）
└──────────────────────────────→ 商品数

このように視覚化することで、
「どの商品群を優先管理すべきか」「どこを削減対象にすべきか」が
数字ではなく“感

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H2-3：ABC分析のやり方｜Excel・システムどちらでも実践可能

ABC分析は、難しい統計知識がなくても簡単に始められる“実践型の分析手法”です。
Excelを使えば手作業でも実施できますし、在庫管理システムなら自動で分類されるものもあります。
ここでは、初心者でもできる3つのステップで、ABC分析の手順を紹介します。

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H3-1：ステップ1｜在庫データを「金額」または「販売数量」で並べ替える

まず最初に行うのは、在庫データの整理です。
在庫リストには「商品名」「販売数量」「販売金額」「在庫金額」などの項目があると思いますが、
その中から分析に使う軸を決めて並べ替えます。

代表的な軸は次の2つです。

分析軸	内容	向いている業種
販売金額	売上への貢献度を基準にする	卸売・小売などの販売業
販売数量	動きの多さを基準にする	製造業・レンタル業など

例えば、「年間販売金額」の多い順に並べ替えれば、
“上位20％の売れ筋商品”がすぐに見えてきます。

Excelでの並べ替え手順は簡単で、
データを選択 →［並べ替え］→「販売金額（降順）」を指定するだけです。

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H3-2：ステップ2｜累積構成比を計算し、A・B・Cに分類する

次に、上から順に「累積構成比」を求めます。
これは「全体に対してどのくらいの割合を占めているか」を示す数値で、
A・B・Cの境界を判断するために使います。

計算手順（Excel例）

1. 各商品の販売金額を合計し、総販売金額を求める。
   　→ =SUM(販売金額範囲)
2. 各商品の構成比（％）を求める。
   　→ =販売金額 / 総販売金額
3. 構成比を上から順に加算し、累積構成比を算出。
   　→ =前行の累積構成比 + 当行の構成比

この累積構成比が、

• 0〜80％：Aランク
• 80〜95％：Bランク
• 95〜100％：Cランク
  といった基準で分類されます。

分析を進めるうちに、
「意外と売れていないのに在庫が多い商品」や
「上位にあるが利益率が低い商品」など、隠れた課題も見えてきます。

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H3-3：ステップ3｜各ランクに応じた管理方針を決める（重点・標準・最小）

最後に、それぞれのランクごとに管理の濃度を決めます。
ABC分析の目的は分類そのものではなく、ランクに応じた運用ルールを決めることです。

ランク	特徴	管理方針
Aランク	売上の中心商品。欠品リスクが高い	在庫切れ防止・頻繁な在庫チェック
Bランク	安定在庫。季節や需要で変動	定期レビュー・発注量の調整
Cランク	動きが少ない滞留在庫	在庫削減・セール・代替提案

管理ルールの例：

• Aランクは週次発注＋安全在庫2日分確保
• Bランクは月次見直し
• Cランクは処分またはセール対応

こうした運用ルールを明文化しておくことで、
担当者が変わっても一貫した在庫管理が行えるようになります。

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💡 Tips：Excelでの関数例・グラフ化手順

1️⃣ 関数例（構成比・累積構成比）

構成比：=C2 / SUM($C$2:$C$100)
累積構成比：=D2 + E1   （D列が構成比の場合）

2️⃣ グラフ化手順

1. 商品を「販売金額の降順」に並べ替える
2. 構成比・累積構成比を折れ線グラフで表示
3. 80％・95％ラインに縦線を引き、A/B/Cを視覚化

📊 視覚的にランク境界を示すことで、誰でも「A商品」「C商品」を即判別でき、
チーム全体で共有しやすくなります。

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H2-4：ランク別の在庫管理方法｜A・B・Cで“管理の濃度”を変える

ABC分析の真価は、分類結果を「どう運用に活かすか」にあります。
A・B・Cそれぞれのランクに応じて、発注頻度・チェック周期・在庫目標を変えることで、
“ムダを減らしながら売上を逃さない”在庫管理が実現します。

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H3-1：Aランクは重点管理｜発注頻度・安全在庫を細かく設定

Aランクは会社の売上の中心を担う商品群。
欠品すると直接的な機会損失につながるため、最も厳密な管理が求められます。

管理のポイント

• 発注頻度：週次または日次で補充サイクルを設定
• 安全在庫：リードタイム＋需要変動を考慮して算出（例：3日分＋平均販売量）
• 在庫チェック：リアルタイム or 毎日更新

現場実例：
アパレルや食品ECなど、売れ筋商品の変動が早い業種では、
自動発注システムやクラウド在庫連携を利用して“在庫切れゼロ”を実現しているケースもあります。

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H3-2：Bランクは定期レビュー｜販売動向を見て調整

Bランクは中頻度で動く「安定在庫」。
常に動いてはいるものの、需要変動や季節性の影響を受けやすいため、
月単位の棚卸・調整が効果的です。

管理のポイント

• 発注頻度：月1〜2回を基準
• データ確認：過去3か月の販売トレンドを比較
• 施策例：キャンペーン時は一時的にAランク扱いに昇格させる

Bランクは“次のAランク候補”を見極めるゾーンでもあります。
販売データを見ながら、上位移行・下位転落を定期的にチェックすることが重要です。

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H3-3：Cランクは縮小・処分検討｜滞留在庫を資金化する

Cランクは、長期間動かない低回転在庫。
ここを放置すると倉庫コスト・保管スペース・キャッシュフローを圧迫します。
思い切って**「縮小」「処分」「転用」**を進めることが重要です。

管理のポイント

• 棚卸頻度：四半期〜半年ごとで十分
• 方針：セール、セット販売、別用途転用で資金化
• 判断基準：3か月以上動かない商品は“見直しリスト”入り

例：
スポーツ用品レンタル会社では、使用頻度が下がった遊具を“イベント用セット”として再構成し、
単品では動かない在庫を再販することで、利益率を改善した事例もあります。

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H3-4：実際の管理ルール例（A＝週次／B＝月次／C＝四半期）

ランク	チェック頻度	発注ルール	管理目的
Aランク	週次または日次	自動発注・安全在庫設定	欠品防止・販売機会確保
Bランク	月次	販売推移で調整	適正在庫の維持
Cランク	四半期	在庫削減・処分検討	スペース確保・資金化

このようにランクごとに“管理の濃度”を変えることで、
在庫コストの削減と顧客満足度の両立が可能になります。

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💡補足ポイント：システム連携の活用
クラウド在庫管理システムでは、A/B/Cランクごとに「発注アラート」「在庫閾値」「自動補充」などの設定が可能。
Excel運用でも、条件付き書式を使えば“色分け管理”で視覚的に同様の運用ができます。

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H2-5：ABC分析を活かす3つの実践ポイント

• H3：① 分析を“定期的に更新”して変化を捉える
• H3：② 販売データと連携して“需要の傾向”を把握する
• H3：③ 在庫システムで自動分析化して“工数を削減”する

H2-5：ABC分析を活かす3つの実践ポイント

ABC分析を一度実施しただけで満足してしまう企業は少なくありません。
しかし、分析結果を現場運用に反映しなければ、効果は一時的なものに終わります。
ここでは、ABC分析を“継続的な改善活動”として活かすための3つの実践ポイントを紹介します。

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① 分析を“定期的に更新”して変化を捉える

ABC分析は、一度行って終わりではなく「継続的に更新すること」が重要です。
市場環境や顧客の需要、季節性の変化などによって、A・B・Cランクの構成は常に入れ替わります。

たとえば、昨年まではBランクだった商品が、トレンドの変化によってAランクに昇格することもあれば、
売れ筋だったAランクがCランクまで落ちることもあります。
こうした変化を見逃さないために、分析の定期更新が欠かせません。

実践のポイント：

• 四半期ごと、または月次でデータを更新する
• 「A→B」「B→C」などのランク変化をグラフで可視化する
• 変化の大きい商品を“重点モニタリング対象”として管理する

定期レビューを棚卸のタイミングと合わせると、分析と実地確認を同時に行えるため、現場負担を抑えつつ改善効果を最大化できます。

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② 販売データと連携して“需要の傾向”を把握する

ABC分析は、過去データの集計だけでなく、リアルタイムの販売傾向を捉えることで真価を発揮します。
POSや販売管理システムと連携することで、今まさに動いている商品を自動で検出できるようになります。

活用のヒント：

• POSデータと在庫データを連携し、「販売スピード」を自動算出する
• 店舗別・季節別・顧客別など、複数の切り口でABC分析を再実施する
• 新商品の販売初期データを反映し、暫定的にBランクとして扱う

これにより「今どの商品が伸びているのか」「どこが滞留しているのか」をリアルタイムで把握でき、
販売戦略や補充計画を迅速に見直せます。

たとえば、売上データを分析した結果、特定地域でBランク商品が急成長していれば、
そのエリアだけAランク相当の重点管理に切り替える、といった運用も可能です。

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③ 在庫システムで自動分析化して“工数を削減”する

ExcelでのABC分析は導入しやすい反面、更新や集計に手間がかかり、継続運用が難しくなることがあります。
そうした場合は、クラウド在庫管理システムなどを導入して自動化を進めるのが効果的です。

自動化のメリット：

• 販売データの取り込みからランク更新まで自動処理できる
• A・B・Cごとに「発注アラート」「在庫閾値」を自動設定できる
• 担当者が変わっても、一定の基準で在庫を運用できる

例えば、Aランク商品は在庫が一定数を下回ると自動で発注アラートを出す、
Cランク商品は一定期間動きがなければ削減候補としてリスト化する――といった仕組みを構築すれば、
担当者の勘や経験に頼らない在庫管理が実現します。

まとめ：
ABC分析の成果を最大化するには、「更新」「連携」「自動化」の3ステップを組み合わせることがポイントです。
これにより、分析が“単なるレポート”ではなく、“現場を動かす改善ツール”として機能するようになります。

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H2-6：ABC分析の注意点とよくある失敗例

• H3：基準が曖昧なまま分類してしまう
• H3：分析だけで終わり、現場に反映できない
• H3：季節要因や新商品を考慮せず誤判定してしまう
• 💬 対策：定期レビューと基準見直しを行う仕組みづくり

H2-6：ABC分析の注意点とよくある失敗例

ABC分析はシンプルで効果的な手法ですが、
やり方を誤ると「数字だけの分析」に終わり、実際の改善につながらないケースもあります。
ここでは、よくある3つの失敗パターンとその対策を紹介します。

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H3-1：基準が曖昧なまま分類してしまう

ABC分析の第一歩は「分類基準を明確にすること」です。
しかし実際には、以下のような曖昧な判断で分類してしまうケースが多く見られます。

よくある失敗

• “売上金額”と“販売数量”を混在させて計算
• 分類比率（A＝上位20％、B＝次の30％…）を根拠なく変更
• 商品カテゴリごとに基準が異なるのに、一律で判定

その結果、重要在庫がCランクに誤分類されたり、在庫削減対象を見誤ることになります。

対策

• 分析の前に「評価軸（売上金額 or 数量）」を統一
• 目標や業種に応じて、分類比率を明示的に設定
• 同一カテゴリ内での比較を原則とする（例：食品と資材を分ける）

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H3-2：分析だけで終わり、現場に反映できない

Excelやレポート上で分析結果を出しただけで、
現場の発注・棚卸・出荷に反映されていないケースも多くあります。

この状態では、「分析のための分析」になってしまい、
本来の目的である在庫の最適化・コスト削減が実現しません。

対策

• A・B・Cランクごとに管理ルールを明文化（発注頻度・安全在庫など）
• 分析結果をクラウド在庫システムやチーム共有ツールで可視化
• 担当者別のアクションリスト（例：「Aランク＝週次チェック」）を運用に組み込む

分析結果が“数字で終わらず行動につながる”状態を作ることが重要です。

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H3-3：季節要因や新商品を考慮せず誤判定してしまう

ABC分析は過去データに基づくため、季節性・トレンド・新商品の要素を反映できないことがあります。
そのため、シーズンごとに大きく動く商品や、発売直後の商品は
“実際よりも低ランク”と判断されるリスクがあります。

例

• 夏だけ売れる冷感グッズがCランク判定されて在庫削減対象に
• 新発売の商品がデータ不足でCランク扱いに
  → 結果、需要期に欠品・販売機会損失が発生

対策

• 分析時に“季節要因タグ”や“発売時期”をデータに付与
• 新商品は暫定ランクを設定（例：初期2か月はBランクで扱う）
• 年2〜4回のレビューで基準と傾向を見直す

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💬 対策まとめ：定期レビューと基準見直しを行う仕組みづくり

失敗例	主な原因	対策
基準が曖昧	評価軸・比率が不統一	評価指標を明文化し、カテゴリ別で運用
分析止まり	結果を現場へ共有していない	チーム連携・システム連動で実運用へ
季節要因無視	データ更新頻度が低い	定期レビュー・タグ付けで補正

ABC分析は「続ける仕組み」を整えることが最大の成功要因です。
分析・レビュー・見直しのサイクルを定期化し、
現場が動く“生きたデータ活用”を目指しましょう。

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H2-7：導入事例｜ABC分析で在庫を最適化した企業の成功例

• H3：製造業A社｜Aランク集中で回転率1.8倍に改善
• H3：卸業B社｜Cランク削減で在庫コスト20％削減
• H3：小売業C社｜AI分析と組み合わせて発注精度を向上

H2-7：導入事例｜ABC分析で在庫を最適化した企業の成功例

ABC分析は理論だけでなく、現場での成果がはっきりと出やすい実践的な手法です。
ここでは、製造業・卸売業・小売業の3つの事例を通して、
実際にどのように在庫最適化が進んだのかを紹介します。

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H3-1：製造業A社｜Aランク集中で回転率1.8倍に改善

課題：
製造業A社では、部品点数が多く、どの部材が重要かを感覚で判断していました。
結果、使用頻度の低い部材が倉庫を圧迫し、月末の棚卸にも膨大な時間がかかっていました。

取り組み：
同社は全部材を「使用金額ベース」でABC分析し、
Aランク（上位20％の主要部品）だけを重点管理。
購買担当者はAランク部材を中心に発注サイクルを週次化し、
B・Cランクは発注点を引き上げて発注頻度を減らしました。

成果：

• 在庫回転率：1.8倍に向上
• 倉庫保管スペース：25％削減
• 購買リードタイムの短縮により、製造ラインの停滞がゼロに

ABC分析により、“何を優先的に確保すべきか”が明確になり、
資材在庫の最適化と生産効率アップを両立しました。

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H3-2：卸業B社｜Cランク削減で在庫コスト20％削減

課題：
B社は1,500品目以上を扱う日用品卸売業。
過去の販売傾向に基づかない「感覚発注」により、
動かない在庫が年々積み上がっていました。

取り組み：
3年分の販売データを抽出し、ABC分析を実施。
全体の40％を占めていたCランク商品を特定し、
「販売停止」「セール特価」「セット販売」などで在庫を整理。
同時に、Aランク商品の補充頻度を高め、欠品リスクを防ぎました。

成果：

• 在庫総額：20％削減
• 倉庫スペース：30％縮小
• 出荷精度・在庫回転率ともに改善

Cランク削減によって“在庫を減らしても売上を維持”するモデルを確立。
経営陣からは「倉庫が軽くなり、利益率が上がった」と高評価を得ています。

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H3-3：小売業C社｜AI分析と組み合わせて発注精度を向上

課題：
C社は複数店舗を展開するアパレル小売業。
店舗ごとに在庫の偏りがあり、人気商品が欠品する一方で、
売れ残りが倉庫に滞留していました。

取り組み：
クラウド在庫管理システムにAI需要予測機能を連携。
ABC分析でAランク商品を特定し、AIが算出した販売予測に基づいて発注数量を自動調整。
B・Cランク商品は販売データをもとに在庫上限を設定しました。

成果：

• 発注精度：約15％向上
• 欠品率：半減（10％ → 5％）
• 在庫コスト：年間で約12％削減

ABC分析にAI予測を組み合わせることで、
「動く在庫」と「滞留在庫」をリアルタイムに把握できるようになり、
人の勘に頼らない在庫管理体制を実現しました。

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💬 まとめ

業種	主要課題	改善アプローチ	成果
製造業A社	部材過多・在庫過剰	Aランク重点管理	回転率1.8倍
卸業B社	滞留在庫・倉庫圧迫	Cランク削減	在庫コスト20％削減
小売業C社	欠品・店舗間偏り	AI＋ABC連携	発注精度15％UP

ABC分析は「どこに注力し、どこを削るか」を明確にすることで、
中小企業でも短期間で大きな改善効果を生み出せる手法です。

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H2-8：まとめ｜ABC分析は“在庫を減らす”ではなく“動かす”ための手法

ABC分析の目的は、単に「在庫を減らす」ことではありません。
“動く在庫を増やす”ことで、企業全体の利益を最大化する──これが本質です。

在庫は「悪」ではなく、顧客満足と売上を支える戦略的資産。
重要なのは、在庫をどう“循環”させるかという視点です。

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H3-1：重要なのは「在庫量」ではなく「在庫のバランス」

多くの企業が「在庫を減らしたい」と考えますが、
実際には“在庫を減らすこと”が目的ではなく、
A・B・Cそれぞれのバランスを整えることが真のゴールです。

• Aランク：売上の柱 → 欠品を防ぐために重点的に確保
• Bランク：安定稼働 → 回転を維持しながら柔軟に調整
• Cランク：滞留防止 → 定期的に見直し・処分・転用

この「在庫の三層バランス」が整うと、
倉庫コスト・資金繰り・発注効率が自然に最適化されます。
つまり、ムダを削っても売上を落とさない体質へ変わるのです。

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H3-2：A・B・Cの見直しを続けることで、利益体質へ変化する

ABC分析は一度行えば終わりではなく、**“定期的に見直すサイクル”**が重要です。
市場の動向や季節性、顧客ニーズの変化によってランク構成は常に変動します。

定期的な更新を行うことで：

• 成長商品（B→A）を早期発見できる
• 止まりかけの商品（A→C）を的確に処分できる
• 現場の発注・保管・販売がデータドリブンに進化する

この継続運用こそが、“在庫が企業を動かす”状態を作ります。
ABC分析を日常業務に組み込むことで、
中小企業でも**「在庫＝経営指標」**として扱えるようになります。

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💬 まとめポイント

視点	旧来の考え方	ABC分析による転換
管理の目的	在庫を減らす	在庫を動かす
判断基準	勘・経験	データとランク
改善の方向	一律削減	優先順位付け
経営効果	一時的な削減	継続的な利益体質化

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結論：
在庫のABC分析は、
単なる分析ツールではなく「経営の意思決定を支える羅針盤」です。
定期的な見直しと現場への定着を通じて、
在庫はコストから“利益を生む資産”へと変わります