XYZ分析で見える“動かない在庫”の正体｜ABC分析との違いと使い分け【中小企業の在庫管理】

XYZ分析で見える“動かない在庫”の正体｜ABC分析との違いと使い分け【中小企業の在庫管理】KL25

「なぜ、あの商品だけ動かないのだろう？」
倉庫やバックヤードを見渡すと、出庫されないまま長期間眠っている在庫に気づくことがあります。
売れ筋とそうでない商品を“なんとなく”で判断してしまうと、気づかぬうちに**資金とスペースを圧迫する「動かない在庫」**が積み上がってしまうのです。

この「動かない在庫」を数字であぶり出す手法が、XYZ分析です。
在庫管理の基本であるABC分析と異なり、XYZ分析は「金額」ではなく「動き」に注目し、商品の出庫頻度をもとに分類します。
つまり、“売れていない理由”を感覚ではなくデータで掴むことができる分析手法です。

本記事では、

• XYZ分析の基本原理と分類方法
• ABC分析との違いと使い分け方
• 中小企業でもできるExcel活用法
• クラウド在庫管理で自動化する仕組み

まで、在庫改善の現場で実践できる形でわかりやすく解説します。
在庫が多いのに「どこを減らせばいいかわからない」「いつも同じ商品ばかり残る」──
そんな悩みを抱える経営者・現場担当者の方にこそ、XYZ分析は有効です。

📝 筆者注（記事背景）

筆者注：おかげさまで、当社が運営するtecn 業務効率化メディアでは、
2025年11月現在で在庫管理関連の記事が累計43本を超えました。
多くの現場で課題となる「動かない在庫」の原因を整理する中で、
本稿ではその可視化に有効なXYZ分析を、ABC分析との比較を交えながら解説します。
データの“見える化”が、在庫削減の第一歩です。

🟩 H2-1：XYZ分析とは？在庫を“動き”で分類する方法

在庫管理の世界では、**「ABC分析」と「XYZ分析」が2大基本分析と呼ばれています。
ABC分析が“在庫の金額的な重要度”に焦点を当てるのに対し、
XYZ分析は“在庫の動き方”──つまり「出庫の安定性」**に注目します。

数値で見ると同じ在庫でも、
「安定して売れる商品」と「まったく動かない商品」とでは、管理の考え方がまったく異なります。
XYZ分析は、こうした“動きの質”を定量化して見える化する手法です。

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🟨 H3-1：ABC分析との違いは「金額」ではなく「動き」に注目

まず、ABC分析は**「在庫金額」や「販売金額」**を基準にA・B・Cに分類します。
Aランク＝高額・重要商品、Cランク＝低額・影響が少ない商品──という考え方です。

一方、XYZ分析は**「出庫頻度（または変動係数）」**をもとに分類します。
どれくらい安定して出庫されているかを見極めることで、
「売れ筋」か「滞留」かを判断できるのが最大の特徴です。

分析軸	ABC分析	XYZ分析
基準	在庫金額・売上金額	出庫回数・出庫変動
視点	価値・重要度	動き・安定性
活用目的	投資・調達の重点化	在庫回転・安定供給の最適化
対象	商品単価が高い順	出庫頻度が安定している順

🔍 ポイント：
ABC分析は「どれが重要か」を見つけ、
XYZ分析は「どれが動いているか・動いていないか」を見つける──
この違いを理解しておくことが在庫最適化の第一歩です。

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🟨 H3-2：X・Y・Zそれぞれの意味と特徴（安定／変動／不安定）

XYZ分析では、出庫データを基に3つのクラスに分類します。

クラス	特徴	対応方針
Xクラス（安定型）	出庫が一定しており、需要が安定している商品。	定期補充・在庫を切らさない運用。
Yクラス（変動型）	出庫に季節性や波がある商品。	トレンドを分析し、柔軟に補充。
Zクラス（不安定型）	出庫がほとんどなく、動きが読めない商品。	在庫削減・廃棄・仕入停止を検討。

X→Y→Zの順に在庫リスクが高まります。
特にZクラスは「売れないのに倉庫を占有している」ケースが多く、
在庫コストのボトルネックになりやすいのが現実です。

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🟨 H3-3：「Zクラス＝動かない在庫」を見つけることの重要性

Zクラスに分類される商品は、**いわば“眠った資産”**です。
帳簿上は在庫として存在しますが、実際には現金化されず、
スペースと管理コストだけが積み上がっていきます。

しかも、Z在庫は見た目では気づきにくく、
「たまに売れるから」と仕入れを続けてしまうパターンも多く見られます。

XYZ分析を導入することで、

• どの商品が“動かない在庫”なのか
• どれくらいの期間動いていないのか
• どの程度コストを圧迫しているのか

を明確に把握でき、**「感覚的な判断」から「データによる在庫判断」**へと進化できます。

💡 ポイント：
Zクラスを見つけることは「削ること」ではなく、
本当に売れる商品へリソースを集中させるための“選択”です。
ここが、在庫最適化を成功させる企業とそうでない企業の分かれ道になります。

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🟩 H2-2：「動かない在庫」の正体をXYZ分析であぶり出す

多くの企業で共通している課題──
それは、「在庫はあるのに売上が伸びない」という現象です。
実はこの裏に潜んでいるのが、“動かない在庫”＝Zクラス在庫 です。

見た目には在庫数が十分にあるようでも、出庫履歴を分析すると、
「数か月間まったく動いていない」「一度も出荷されていない」
といった商品が少なからず存在します。

こうした在庫は、経営資源（お金・スペース・人手）を静かに圧迫する“隠れコスト”です。
XYZ分析は、その正体を明確に可視化できる数少ない手法のひとつです。

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🟨 H3-1：在庫回転率では見えない“隠れ滞留”を発見

一般的に「在庫の動き」を測る指標としては、在庫回転率 がよく使われます。
しかし、回転率はあくまで「全体平均」で算出されるため、
一部の商品だけが大きく動いている場合、“滞留品の存在”が見えにくいという欠点があります。

たとえば次のようなケースです。

商品	年間出庫回数	備考
A商品	300回	定番・高回転
B商品	20回	季節品
C商品	0回	一度も出荷なし

この3商品を合算して平均を取ると、在庫回転率は「平均的」と見えてしまいます。
しかし、実際には C商品が滞留在庫 として倉庫を圧迫している。

XYZ分析はここで力を発揮します。
商品ごとに出庫頻度や変動係数を計算し、C商品＝Zクラス として明確に特定できるのです。
これにより、「全体最適」ではなく「商品別最適化」の視点が得られます。

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🟨 H3-2：Zランクの在庫が抱えるリスク（スペース・資金・陳腐化）

Zクラスの在庫を放置しておくことには、次の3つのリスクがあります。

① スペースの圧迫

動かない在庫は、倉庫の限られたスペースを占有します。
結果、動きの早い商品を十分に保管できず、作業動線の悪化やピッキング効率の低下を招きます。

② 資金の固定化

仕入れた在庫は、キャッシュが“モノ”に変わった状態です。
Z在庫が多いほど、現金が倉庫に眠る形になり、
新商品の仕入れや運転資金を圧迫します。

③ 陳腐化・価値低下

長期間動かない在庫は、保管中に劣化や型落ちが進み、
販売時には値下げや廃棄が必要になるケースも。
特にトレンド商品の多いEC業界では、Z在庫はそのまま利益圧迫要因になります。

💡 注意点：
Z在庫は「売れない商品」ではなく、「売るための導線を失った商品」であることも多く、
仕組みを見直すだけで再び動き出すケースも少なくありません。

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🟨 H3-3：Zクラスを把握することで得られる3つの効果

Zクラスを特定し、改善施策を講じることで、次のような具体的効果が得られます。

① 在庫金額の削減

Z在庫を整理することで、在庫総額の20〜30％削減も可能。
実際に、XYZ分析導入後に棚卸で“不要在庫”を明確化できた企業では、
倉庫コストと仕入コストの両方を同時に下げています。

② 倉庫効率の向上

Zクラスを除外すると、ピッキングリストや棚配置が最適化され、
作業効率・誤出荷率が改善。
「在庫が減ったのに出荷が早くなった」という現場の声も多くあります。

③ 発注判断の精度アップ

Zクラスを除外することで、在庫データのノイズが減り、
AIや自動発注システムの判断精度も向上します。
結果として、“本当に必要な商品”に資金を回せるようになります。

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📊 まとめ：
Zクラスの在庫は“無駄”ではなく、“改善のヒント”です。
動かない在庫を数値で把握し、
「なぜ動かないのか」「どう再利用するか」を考えることこそ、
データドリブンな在庫管理への第一歩です。

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🟩 H2-3：ABC分析とXYZ分析の違いと使い分け方

ABC分析とXYZ分析は、それぞれ単独でも有効な在庫分析手法ですが、
本当の力を発揮するのは**「組み合わせて使ったとき」**です。

ABC分析は“金額や数量”という「価値の軸」、
XYZ分析は“出庫頻度や変動”という「動きの軸」を扱います。
この2つを掛け合わせることで、在庫の性質を立体的に把握し、
「どの在庫をどんな基準で管理すべきか」を明確にできます。

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🟨 H3-1：ABC分析＝「重要度」で分ける（金額・数量基準）

ABC分析は、在庫の金額や販売量の多い順にA・B・Cに分類する手法です。
目的は、「どの商品に重点的に時間とコストを割くべきか」を判断すること。

クラス	特徴	管理方針
Aランク	全体の在庫金額の70〜80%を占める少数の主力商品	在庫切れ防止・重点管理
Bランク	中間層。回転も金額も平均的	状況に応じて柔軟に管理
Cランク	全体の金額ではわずか数％	自動発注・在庫圧縮対象

ABC分析の強みは、在庫の「価値」を把握できることです。
ただし、“動きが遅い高額在庫”や“安定して動く低額在庫”など、
動き方の違いまでは見えません。
そこで補完的に導入するのがXYZ分析です。

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🟨 H3-2：XYZ分析＝「安定性」で分ける（出庫頻度基準）

XYZ分析は、商品の出庫頻度や変動の安定性をもとに、X・Y・Zに分類します。
目的は、「どの商品が安定して動き、どれが不安定か」を把握すること。

クラス	特徴	管理方針
Xクラス	出庫が安定しており、需要予測がしやすい	定期補充・安定在庫
Yクラス	出庫に季節性や波がある	柔軟な発注・需給調整
Zクラス	出庫がほとんどなく、読めない	見直し・廃棄・仕入停止検討

このように、XYZ分析では「安定性」という観点から在庫を評価します。
これにより、単なる金額管理では見落とされがちな**動かない在庫（Zクラス）**を発見できるようになります。

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🟨 H3-3：2つを掛け合わせた「マトリクス分析」で優先順位を明確化

ABC分析とXYZ分析を組み合わせると、
次のような9マスのマトリクス表が作成できます👇

	X（安定）	Y（変動）	Z（不安定）
A（高額）	AX：重点補充 在庫切れ厳禁	AY：変動補充 需給予測を重視	AZ：見直し 高コスト在庫に注意
B（中額）	BX：標準管理 定常補充	BY：要注意 販売波動に対応	BZ：抑制 仕入頻度を減らす
C（低額）	CX：自動補充 定番・少量維持	CY：都度発注 売れ行き見ながら対応	CZ：在庫削減候補 処分・廃棄を検討

この表に自社の商品を当てはめることで、

• どの商品を重点管理すべきか（AX・BX）
• どの商品を抑制または廃棄すべきか（CZ・BZ）
• どの商品にシステム補充を任せるか（CX）

が一目でわかります。

🧩 狙い：
このマトリクスこそが、**“在庫の全体像を戦略的に俯瞰できるフレーム”**です。
単なる数字の羅列ではなく、経営判断・現場改善・システム設計まで
一気通貫で活用できる「在庫管理の羅針盤」といえます。

💡 Tips：
クラウド在庫管理システムを導入すると、このマトリクスを自動で生成することも可能。
例えば「アピス在庫管理システム」では、出庫履歴をもとに
リアルタイムでX/Y/Z分類を更新できます。

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🟩 H2-4：中小企業がXYZ分析を導入する3つのメリット

XYZ分析は、単なるデータ分類ではなく、在庫を「見える化」するための思考ツールです。
中小企業こそこの仕組みを取り入れることで、感覚に頼った在庫判断から脱却し、
在庫コスト・欠品・業務効率といった複数の課題を同時に改善できます。

ここでは、実際に導入した企業が感じた代表的な3つの効果を紹介します。

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🟨 H3-1：在庫の“安定・変動・不安定”が一目でわかる

従来の在庫一覧は、数量や金額だけが並んでおり、
「どの商品が安定して売れているのか」「どれが滞留しているのか」が直感的にわかりません。

XYZ分析を導入すると、各商品の出庫履歴から自動的に分類され、
画面上で次のような視点を持つことができます。

区分	意味	例	対応方針
Xクラス	安定出庫	定番商品・消耗品	定期発注・在庫切れ防止
Yクラス	変動出庫	季節品・セール商品	期間限定で補充
Zクラス	不安定出庫	滞留・型落ち商品	処分・仕入れ抑制

これにより、数字の羅列だった在庫表が**“動きの地図”**に変わります。
在庫会議でも「Zクラスを中心に対策を検討しましょう」といった具体的な議論ができ、
現場・経営双方の意思決定がスムーズになります。

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🟨 H3-2：発注判断の精度が上がり、欠品と過剰を同時に防げる

在庫管理の最も難しい点は、**「いつ・どれだけ発注すべきか」**の判断です。
過去の感覚や担当者の経験値に依存している企業ほど、
「売れ筋を切らした」「在庫が多すぎて現金が足りない」という問題に直面します。

XYZ分析を導入すれば、出庫データから自動的に分類できるため、

• Xクラス：定期補充（自動発注対象）
• Yクラス：トレンド変動を見ながら手動調整
• Zクラス：在庫削減または仕入れ停止

といった**“クラス別発注ロジック”**を設計できます。

特にクラウド在庫管理システムでは、X・Y・Zごとに発注点を設定できるため、
欠品と過剰を同時に防ぐことが可能になります。

💡 実例（効果）：
XYZ分析を取り入れた製造業A社では、

• 在庫金額 25％削減
• 発注精度 15％向上
• ピッキング効率 20％改善
  といった成果が半年で実現しました。

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🟨 H3-3：経営会議で「動かない在庫削減」の根拠を示せる

経営会議や月次報告では、「在庫が多い」「削減しよう」という声が上がっても、
その根拠が感覚的であることが少なくありません。

XYZ分析を導入すると、出庫頻度データをもとに、

• 「Zクラスが全体在庫の30％を占める」
• 「Zクラスのうち20％は半年以上動いていない」
• 「Zクラスを10％削減すれば○○万円の資金が浮く」

といったデータベースの裏付けをもって説明できます。

これは経営層にとって非常に重要です。
数値で語れるようになることで、削減・仕入れ抑制・販促などの意思決定がスピードアップします。

📊 ポイント：
Zクラスの在庫を把握していない企業では、削減計画が感覚的になります。
逆に、XYZ分析を使えば「どこを」「どのくらい」減らすかを明確に説明でき、
**“数字で語る在庫管理”**が実現します。

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✅ まとめ：
中小企業にとってXYZ分析の導入は、単なる分析ツール導入ではなく、
「在庫をどう見るか」という組織全体の意識を変える仕組みです。
見える化 → 判断の明確化 → 改善サイクルの自動化、
この流れを作ることで、在庫管理は初めて“資金効率を上げる経営施策”に変わります。

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🟩 H2-5：ExcelでできるXYZ分析の基本ステップ

XYZ分析は、専門的なシステムがなくてもExcelだけで十分に実践可能です。
基本となるのは、「出庫履歴データ」をもとに、商品の動きを数値化して分類すること。
ここでは、社内で簡単に試せる3ステップを紹介します。

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🟨 H3-1：必要なデータ＝商品コード／出庫履歴／期間

まずは、次の3つのデータを準備します。

必要な項目	内容	入手先の例
① 商品コード	商品ごとの識別番号	販売管理システム・仕入台帳など
② 出庫履歴	出庫日・数量	出荷データ・納品記録
③ 期間	分析対象期間（例：3ヶ月〜1年）	在庫変動が把握できるスパンを設定

出庫履歴を商品ごと・月単位でまとめておくのがポイントです。
販売数や金額よりも「出庫回数（動いた回数）」に注目することで、
安定して出ている商品と、まったく動かない商品を比較しやすくなります。

💡 コツ：
期間は「3〜6ヶ月」で設定すると、季節変動（Yクラス）も見やすくなります。
年間だと動きの差が平準化されてしまうため、初回分析では短期スパンが効果的です。

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🟨 H3-2：出庫回数を集計して“変動係数”を算出

次に、商品ごとの出庫データを月別に集計します。
ピボットテーブルを使うと簡単にまとめられます。

例：

商品コード	1月	2月	3月	合計	平均	標準偏差	変動係数
A001	5	5	6	16	5.3	0.6	0.11
A002	10	0	12	22	7.3	6.9	0.94
A003	0	0	0	0	0	0	–

🧩 変動係数とは

変動係数 ＝ 標準偏差 ÷ 平均出庫数

この数値が小さいほど出庫が安定しており（＝Xクラス）、
大きいほど変動が激しい（＝YまたはZクラス）と判断します。

クラス	変動係数の目安	状況
X	0.00〜0.35	安定して出庫あり
Y	0.36〜0.80	季節・波動あり
Z	0.81〜	ほとんど動きなし・不安定

💡 ポイント：
この方法なら、**“感覚ではなく数値で安定性を把握”**できます。
シンプルな式で導けるため、Excel初心者でもすぐ導入可能です。

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🟨 H3-3：X/Y/Zクラス別に色分けして傾向を把握

最後に、変動係数の結果をもとにクラス分類を行い、
Excelの条件付き書式で色分けします。

クラス	色分け例	見やすいポイント
X（安定）	🟩 緑	安定・定番商品を可視化
Y（変動）	🟨 黄	季節・プロモ商品を区別
Z（不安定）	🟥 赤	滞留・処分候補を強調

この色分けにより、
「どのカテゴリが倉庫を圧迫しているのか」「安定品と不安定品の割合」などが
視覚的に一目で把握できます。

さらに、Zクラス商品だけをフィルタリングして別シートに抽出すれば、
そのまま「滞留在庫リスト」として改善会議資料にも活用できます。

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📊 まとめ：
ExcelによるXYZ分析は、

• 追加コストがかからない
• 現場担当者が自分で回せる
• データの信頼性が高い

という点で、中小企業に最も導入しやすい方法です。
まずは小さく始め、Zクラス（動かない在庫）を10件でも洗い出すことが、
在庫改善の大きな一歩になります。

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🟩 H2-6：在庫管理システムを使えばXYZ分析は自動化できる

ここまで紹介したように、XYZ分析はExcelでも実践できますが、
実際の現場では「データ抽出」「集計」「更新」に時間がかかり、
担当者の負担が大きくなりがちです。

そこで効果を最大化するのが、クラウド在庫管理システムによる自動化です。
出庫履歴を自動で読み取り、変動係数からXYZ分類までをワンクリックで処理できるため、
ミスや属人化を防ぎつつ、常に最新の在庫状態を見える化できます。

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🟨 H3-1：クラウド在庫管理なら出庫履歴を自動集計

クラウド型システムを導入すると、
入出庫データ・仕入履歴・販売実績がすべてリアルタイムで同期されます。
そのため、XYZ分析に必要な「月別出庫回数」や「平均出庫数」を自動で集計できます。

Excelのように手入力や関数の設定が不要になり、
次のような自動処理が可能です。

• 出庫履歴をもとにX/Y/Z分類を自動生成
• 分類結果をダッシュボード上で色分け表示
• 前月比・前年同月比で変動を可視化

これにより、データ更新＝分析更新という理想的なサイクルが実現します。
担当者が分析のたびに集計をやり直す必要がなくなり、
在庫改善のスピードが大幅に上がります。

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🟨 H3-2：AIによる「動かない在庫検知」機能の有効活用

近年の在庫管理システムでは、
AIが出庫パターンを学習し、「動かない在庫」を自動で検知する機能を備えています。

たとえば、

• 90日間動きがない商品の自動抽出
• 発注予定がないZクラス商品のアラート通知
• 販売トレンドから“在庫過多リスク”を予測

といった仕組みにより、担当者が見逃していた「滞留在庫」を早期に把握できます。

AIによる検知は単なる数値比較ではなく、
過去の傾向＋現在の出庫速度＋販売予測を組み合わせて判断するため、
より現実的で精度の高い意思決定が可能です。

💡 ポイント：
Zクラス（不安定・滞留在庫）は放置すると、
保管コストやキャッシュフローに直結する“利益圧迫要因”になります。
AI分析を取り入れることで、**「気づける仕組み」**が日常業務に組み込まれます。

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🟨 H3-3：アピス在庫管理システムでできること【紹介導線】

自社で開発しているアピス在庫管理システムでは、
このXYZ分析を自動的に実行し、Zクラス在庫を一目で把握できるよう設計されています。

主な機能例：

• 出庫履歴を自動で取得し、月単位で変動係数を算出
• X／Y／Zクラスを自動分類して一覧表示
• Zクラス在庫の削減レポートを自動生成
• ABC分析との組み合わせによる“優先補充リスト”作成

つまり、Excelで手作業だった分析を1クリックで自動化できます。
現場担当者は分析に時間をかけるのではなく、**“改善に集中できる”**環境を手に入れられます。

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📣 内部リンク導線：

👉 出庫履歴から自動でXYZ分析を行える
アピス在庫管理システム の詳細はこちら

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✅ まとめ：
XYZ分析の真価は、「分析すること」ではなく「改善に使うこと」にあります。
システム化によって毎日の在庫データが自動的に分析・分類されるようになれば、
在庫は“管理コスト”から“利益創出の資産”へと変わります。

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🟩 H2-7：まとめ｜“動かない在庫”を見える化することで在庫コストは減らせる

在庫は「たくさん持っていれば安心」という時代ではありません。
現場のスペース、資金繰り、そして利益率──すべてに影響するのが**“動かない在庫”**です。

XYZ分析を活用すれば、その“動かない在庫”を数値で可視化し、
どこに問題が潜んでいるのかを、誰でも共有できる形で把握できます。
在庫管理の本質は、在庫を減らすことではなく、**“動く在庫に整えること”**です。

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🟨 H3-1：Zクラスの特定が在庫改善の第一歩

在庫削減を成功させる企業に共通するのは、
まず最初に「Zクラス」を明確に特定している点です。

Zクラスの在庫は、

• 長期間出庫がない
• 販売トレンドが止まっている
• 倉庫のスペースを圧迫している

といった特徴を持ちます。
これらをExcelやシステム上でリストアップし、
“なぜ動かないのか”をチームで検証することが改善の起点となります。

💡 ポイント：
Zクラスの特定＝「削減対象を感覚ではなくデータで決める」こと。
在庫を「見える化」することで、全員が共通認識を持って行動できるようになります。

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🟨 H3-2：ABC×XYZ分析で在庫バランスを最適化

ABC分析が「どの商品が重要か」を示し、
XYZ分析が「どのくらい動いているか」を示します。

この2つを掛け合わせることで、
“金額 × 動き”の両面から在庫の最適バランスを見極められます。

例：

• AX（高額×安定） → 優先補充・定期管理
• BY（中額×変動） → 在庫の波に注意
• CZ（低額×不安定） → 削減または廃止検討

このようにマトリクス化すると、在庫全体の健康状態をひと目で確認でき、
「どこを減らし、どこを強化すべきか」が明確になります。

📊 まとめ図の考え方：
→ [H2-3章「ABC分析とXYZ分析の違いと使い分け方」参照]

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🟨 H3-3：データ分析を“仕組み化”して継続的な改善へ

一度の分析で終わらせず、「毎月の定例チェック」に仕組み化することが重要です。
クラウド在庫管理システムを導入すれば、
出庫データを自動でXYZ分類し、Zクラスの推移をレポート化できます。

これにより、

• 在庫金額・出庫頻度の変化を定点観測
• 動かない在庫がどれだけ減ったかを可視化
• 発注判断や仕入調整の根拠を継続的にアップデート

といった“継続的な改善サイクル”を回せるようになります。

つまり、XYZ分析は単なる在庫分類ではなく、
**「在庫を動かす経営判断の羅針盤」**になるのです。

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📣 関連リンク（再掲）
👉 出庫履歴から自動でXYZ分析を行える
アピス在庫管理システム の詳細はこちら

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✅ 締めの一文：
動かない在庫を“見える化”できた企業から、
在庫コストは確実に下がり、利益体質へと変わっていきます。
次のステップは「属人的な管理」から「仕組みで管理」へ。
XYZ分析を、経営改善の武器として活用しましょう。

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