接客研究所在庫記録の65%は合っていない ── 店内にあるのに客が見つけられない分だけ売上が減る
「システム上は在庫があるのに、棚にない」── よくある話ですが、規模は思ったより大きいかもしれません。ある小売チェーンの 37 店舗から 37 万件近くの在庫記録を抜き出して数え直したところ、65% が実際の数と合っていませんでした。
しかも問題はそれだけではありません。記録が合っていても、客が見つけられない場所にしかない商品は買われません。物はあるのに、客からは「ない」と同じに見えます。
手のつけどころは ばらつきの分解にあります。同じ調査で、不一致のばらつきのうち 26.4% は商品カテゴリのあいだの違い、店舗のあいだの違いは 2.7% にとどまりました。
つまり 「どの店か」より「何を売っているか」で決まります。店を責めても直りません。合いにくいカテゴリから手をつければよいということです。
前回は 「欠品に当たった客の55%は買わずに帰る ── 31%が他店へ、原因の25%は品出しで直る」 として、欠品の原因の 25% が「在庫は店内にあるのに棚へ出ていない」ことを扱いました。本記事はその続きで、なぜ店内にあるのに届かないのかを 2 つの角度から見ていきます。
この記事は以下のような方に読んでいただきたい内容です。
- システム上の在庫を信用してよいか迷っている店舗経営者
- 棚卸のたびに差異が出て、原因を店の管理不足だと感じている店長
- 在庫はあるはずなのに欠品が減らない売り場責任者
- 品揃えを増やそうか迷っている方
- 在庫管理システムを入れる前に、できることを知りたい方
概要 ── 記録の 65% は合っていない
棚卸のたびに差異は出ます。ただ、それは数え方の問題だと思っていて…。売上に効いているという感覚はあまりないんです。
今日は 2 つの話をします。1 つは、記録がどれくらい合っていないか。もう 1 つは、記録が合っていても客に届いていない商品があるという話です。後者のほうが、売上には直接効きます。
- 実際の数と合っていなかった在庫記録: 65%（37 店舗・37 万件近くを検査）
- 不一致のばらつきのうち、商品カテゴリ間の違いによる分: 26.4%
- 同じく、店舗間の違いによる分: 2.7%
- 客が見つけられない場所にしかない商品が 1 標準偏差増えたときの売上: 1% 減
この記事の数字について
いずれも米国の小売チェーンを対象にした査読論文の結果です。業態も国も違うため、自店の値を示すものではありません。また 「37 万点の商品」ではなく「37 万件近い在庫記録」である点にご注意ください。受け取るべきは「記録は完全には合わない」「物があっても届いていないことがある」という前提のほうです。
37 店舗・37 万件近くを数え直した調査
1 本目は、経営科学の国際学術誌に載った 2008 年の査読論文です。
- 対象: 1 つの小売チェーンの 37 店舗
- 検査した量: 37 万件近い在庫記録
- やったこと: 記録された数と、実際に数え直した数を突き合わせた
- 結果: 65% が合っていなかった
3 分の 2 が合っていないというのは…。うちが特別ひどいわけではない、ということでもありますね。
そこは正しい受け取り方だと思います。記録が完全に合っている状態は、現実には起きない。だから「合わせる」ことを目標にするのではなく、「合っていない前提で、どう困らないようにするか」を考えるほうが実務的です。
なお同じ調査では、棚卸の頻度を上げることが不一致を小さくする要因として挙げられています。逆に店の環境の複雑さや流通の構造は、不一致を大きくする要因でした。
店のせいではない ── ばらつきの 26.4% はカテゴリ間
この調査で実務に効くのは、不一致のばらつきがどこから来ているかを分解した部分です。
- 商品カテゴリのあいだの違いによる分: 26.4%
- 店舗のあいだの違いによる分: 2.7%
- つまり 「どの店か」より「何を売っているか」のほうが、はるかに大きく効いている
- 言い換えると 合いにくいカテゴリは、どの店でも合いにくい
これは店長にとって救いのある結果だと思います。差異が出るのは、その店の管理が甘いからとは限らない。店を責めても直りません。カテゴリごとに見て、合いにくいものから手をつけるのが筋の通ったやり方です。
26.4% と 2.7% の読み方
これは ばらつき（分散）を分解した割合であり、不一致の割合そのものではありません。「カテゴリの 26.4% が合っていない」という意味ではなく、「不一致の大小がどこで決まっているか」を示した数字です。残りはカテゴリと店舗の組み合わせや、個々の商品による違いにあたります。
記録が合わなくなる 3 つの経路
同じ調査は、何が不一致を大きくし、何が小さくするかも検討しています。挙げられている要因は次のとおりです。
- 大きくする: 店の環境の複雑さ（扱う商品の幅、店の作りの入り組み方）
- 大きくする: 流通の構造（どこを経由して、どういう単位で店に届くか）
- 小さくする: 棚卸を実施すること
複雑さ、と言われると漠然としますね。現場では何を見ればいいのでしょう。
研究が名指ししているのはここまでなので、ここから先は実務側の整理として聞いてください。数が変わる場面を洗い出すと、たいてい 3 つに収まります。
- 入るとき: 届いた数と伝票の数が違う／検品を通さず売場へ回した／複数の単位が混ざっている
- 動くとき: 別の棚に移した／台車に載せたまま止まっている／取り置きや保留に回した
- 出るとき: 破損・廃棄を記録していない／レジで別の商品として通した／持ち去られた
このうち 「動くとき」に起きたずれは、記録の上では減っていません。物は店内にあり、数も合っています。それでも客には届きません。次章で扱う「幻の商品」は、この場面から生まれます。
記録が合っていても届かない ── 幻の商品
ここからが 2 本目の論文の話です。記録と実物が合っていても、まだ問題は残ります。
- 棚卸差異: 帳簿の数と実物の数のずれ。物が足りないか、多いかの話
- 幻の商品: 物理的には店内にあるのに、客が見つけられない場所にしかない商品
- 幻の商品の例: バックルームに積まれたまま／別の棚に紛れたまま／台車に載ったまま
- 記録も実物も合っているのに、客からは「ない」と同じに見える
数は合っているんです。数えれば全部ある。でもお客様は買えていない、ということですか。
そうです。在庫管理の目線では「ある」、客の目線では「ない」。この 2 つがずれている状態です。棚卸をいくら丁寧にやっても、この差は埋まりません。数えることと、出すことは別の作業だからです。
前回の記事で扱った「欠品の原因の 25% は、在庫が店内にあるのに棚へ出ていない」という数字は、まさにこの状態を指しています。
その分だけ売上が減る
生産管理の国際学術誌に載った 2010 年の査読論文が、この影響を測っています。
- 幻の商品の割合が 1 標準偏差増えると、店の売上が 1% 減る
- これは店ごとの売上を長期間にわたって追った分析による
- 「1 標準偏差」の読み方は次章で説明します
1% という数字は小さく見えるかもしれません。ただし比べてみると位置づけが分かります。棚を 10% 広げても売上は 1.7% しか増えない（1,268 件の推定値を統合したメタ分析）という結果があります。幻の商品を減らすことは、棚を広げるのに近い効き方をするということです。
棚のスペースと売上の関係は 「陳列を目の高さに移すと売上+8% ── フェイス22%の付け替えでは動かない、棚は場所で決まる」 にまとめています。
増やすほど増える ── 品揃えとの関係
同じ研究は、品揃えを増やすことの副作用も示しています。
- 店の売上は伸びる
- 同時に、客が見つけられない場所にしかない商品も増える
- その経路を通じて売上が押し下げられる
- 結果として 増やしたことの効果が部分的に打ち消される
ここが実務では大事な分岐です。増やす判断は、出し切れるかどうかとセット。棚に出しきれない量を入れると、伸びしろの一部を自分で削ることになります。増やす前に、いま空いている棚を埋めきれているかを確認する。順番はそちらが先です。
「1 標準偏差あたり 1%」の読み方
この数字は誤解されやすいので、独立して説明します。
- 誤読: 「幻の商品が 1% 増えると、売上が 1% 減る」
- 正しい読み方: 「幻の商品の割合が 店ごとのばらつき 1 単位ぶん増えると、売上が 1% 減る」
- たとえ話: 店によって幻の商品の割合が 2% から 8% まで散らばっていて、 そのばらつきの単位が 2% ぶんだったとすると、「2% ぶん増えると売上が 1% 減る」という読み方になる
- 単位そのものの大きさは、店の集まりによって変わる。この研究の数字をそのまま自店に当てはめることはできない
受け取るべきは 2 つです。客が見つけられない商品が増えると売上が減るという向きと、その影響が無視できる大きさではないこと。数字そのものを目標値にはしないでください。
自店で見つける 5 つの手順
- 売場に出て、空いている棚を先に見つける。システムの画面から入らない
- 記録の 65% が合っていない可能性がある以上、画面は出発点にならない
- 空いた棚を見つけたら、そこからバックルームへ探しに行く
- 探して見つかったら、どこにあったかを書き留める
- 分類は 4 つでよい ── バックルームの奥／別の棚／台車の上／入荷したまま未開封
- この記録が 自店の「幻の商品」がどこで生まれているかの地図になる
- 不一致のばらつきは 26.4% がカテゴリ間、店舗間は 2.7%
- だから 店ごとではなくカテゴリごとに数える
- 2 週間ぶんを集めると、合いにくいカテゴリが上位に固まって出てくる
- 調査では 棚卸の頻度が不一致を小さくする要因とされている
- ただし 全カテゴリの頻度を上げると人手が持たない
- ③ の上位カテゴリだけ、月 1 回を週 1 回にするといった形で絞る
- 品揃えや在庫を増やすと 幻の商品も増える
- 目安は いま空いている棚をその日のうちに埋めきれているか
- 埋めきれていないなら、増やす前にそちらを先に直す
数えて貼り出すという運用そのものの作り方は 「接客行動の実行率が最大+65% ── 前日実績のグラフ化・数値目標・称賛の朝礼設計」 が参考になります。
30 日の進め方 ── 疑う・探す・出す
- ① 空いた棚を毎日 1 回見つける: 画面ではなく売場から入る
- ② システム上の在庫数を控える: あとで実物と突き合わせるため
- ③ 実際に数えて、合っているかを記録する: 合った / 合わないの 2 つだけ
- ④ 10 日ぶんを集計する: 自店の不一致率がはじめて分かる
- ⑤ 空いた棚の商品を店内で探す: 見つかったら場所を 4 分類で記録
- ⑥ カテゴリごとに集計する: 店ごとではなくカテゴリごと
- ⑦ 上位 3 カテゴリを決める: ここに絞る
- ⑧ 見つかった場所の傾向を見る: バックルームの奥が多いのか、別の棚に紛れているのか
- ⑨ 上位 3 カテゴリの棚卸頻度を上げる: それ以外は上げない
- ⑩ 見つかった場所への対策を 1 つだけ打つ: 奥が多いなら手前に置き場所を作る、など
- ⑪ 不一致率の推移を見る: ゼロにはならない。下がっているかだけを見る
- ⑫ 品揃えを増やす計画があれば、ここで見直す: 出し切れていないなら先送りする
⑪ が続けるための要です。不一致をゼロにしようとすると必ず挫折します。37 万件を検査した調査でも 65% が合っていませんでした。下がっているかだけを見てください。
参考研究・論点
- ニコル・デホラティウス、アナンス・ラマン（2008 年発表） ── 1 つの小売チェーンの 37 店舗から37 万件近い在庫記録を検査し、65% が実際と合っていなかった。階層線形モデルによる分解では、不一致のばらつきの 26.4% が商品カテゴリのあいだ、2.7% が店舗のあいだの違いによるものだった。棚卸の頻度は不一致を小さくする要因、店の環境の複雑さと流通の構造は大きくする要因として挙げられている
- ザイナップ・トン、アナンス・ラマン（2010 年発表） ── 物理的には店内にあるが客が見つけられない場所にしかない商品を「幻の商品」と定義し、その割合が 1 標準偏差増えると店の売上が 1% 減ることを示した。品揃えと在庫水準を増やすと売上は伸びるが、同時に幻の商品が増え、その経路を通じて効果が部分的に打ち消される
- マルティン・アイゼント（2014 年発表） ── 棚スペース弾力性の推定値 1,268 件を統合したメタ分析。平均は 0.17 で、棚を 10% 増やしても売上は 1.7% しか増えない。本記事では、幻の商品を減らすことの効き方を比べる目安として参照している
まとめ
- 37 店舗・37 万件近い在庫記録を数え直したところ、65% が実際と合っていなかった
- 記録が完全に合う状態は現実には起きない。合っていない前提で困らないようにする
- 不一致のばらつきは 26.4% がカテゴリ間、店舗間はわずか 2.7%
- つまり 「どの店か」より「何を売っているか」で決まる。店を責めても直らない
- 不一致を大きくするのは 店の環境の複雑さと流通の構造、小さくするのは 棚卸の実施
- 数が変わるのは 入るとき・動くとき・出るときの 3 場面。 「動くとき」のずれは記録上は減っていない
- 棚卸差異と「幻の商品」は別の問題。前者は帳簿と実物のずれ、 後者は物はあるのに客が見つけられない状態
- 記録も実物も合っているのに、客からは「ない」と同じに見える
- 幻の商品が 1 標準偏差増えると売上が 1% 減る。棚を 10% 広げても +1.7% であることと比べると小さくない
- 品揃えと在庫を増やすと、幻の商品も増えて効果が打ち消される。 増やす判断は出し切れるかとセット
- 「1 標準偏差あたり 1%」は 「1% 増えたら 1% 減る」ではない。 ばらつき 1 単位あたりの効果
- 手順は ①棚から見る ②見つかった場所を記録する ③カテゴリごとに集計する ④上位だけ棚卸を増やす ⑤増やす前に出し切れているか確認する
逆に品揃えを減らす側で何が起きるかは 「品揃えを削ると購入間隔が25%延びる ── 減るのは客単価ではなく来店回数」 にまとめています。減るのが客単価ではなく来店回数だという点で、増やす判断と減らす判断は対になっています。
今週できることは 1 つだけです。空いている棚を 1 つ見つけて、その商品を店内で探してみること。見つかったなら、それは発注の問題ではありません。どこにあったかを書き留めるだけで、次の一手が決まります。
※ 本記事の数値は、いずれも米国の小売チェーンを対象にした査読論文の結果です。業態も国も異なるため、自店の値を示すものではありません。「65%」は 37 店舗から抽出した37 万件近い在庫記録を検査した結果であり、「37 万点の商品」ではありません。「26.4%」「2.7%」はばらつき（分散）を分解した割合であって、不一致の割合そのものではありません。「1 標準偏差増えると売上が 1% 減る」は、幻の商品の割合が 1% 増えると売上が 1% 減るという意味ではなく、店ごとのばらつき 1 単位あたりの効果です。単位の大きさは対象となる店の集まりによって変わるため、この数字をそのまま自店に当てはめることはできません。自店では、空いた棚の商品が店内で見つかるかどうかを記録し、カテゴリごとに集計しながら確かめてください。
よくある質問
在庫記録が 65% も合っていないというのは、極端な例ではないですか？
1 社の調査結果ではありますが、規模は小さくありません。ある小売チェーンの 37 店舗から37 万件近くの在庫記録を抜き出して実際に数え直したところ、65% が実際の数と合っていませんでした。経営科学の国際学術誌に載った査読論文の結果です。
注意していただきたいのは、これが「37 万点の商品」ではなく「37 万件近い在庫記録」だという点です。また米国の小売チェーン 1 社の調査であり、業態も国も違います。自店の値を示すものではありません。受け取るべきは「記録は完全には合わないものだ」という前提のほうです。
記録が合っていないのは、うちの店の管理が甘いからでしょうか？
そうとは限りません。同じ調査では、不一致のばらつきがどこから来ているかを統計的に分解しています。結果は、ばらつきの 26.4% が商品カテゴリのあいだの違いによるもので、店舗のあいだの違いによるものは 2.7% にとどまりました。
つまり「どの店か」より「何を売っているか」のほうが、はるかに大きく効いています。合わないカテゴリはどの店でも合いにくい、ということです。店を責めても直りません。カテゴリごとに見て、合いにくいものから手をつけてください。なお同じ調査では、棚卸の頻度を上げることが不一致を小さくする要因として挙げられています。
「幻の商品」とは、記録と実物のずれのことですか？
違います。別の概念です。棚卸差異は帳簿の数と実物の数のずれで、物が足りないか多いかの話です。一方この記事で扱う「幻の商品」は、物理的には店内にあるのに、客が見つけられない場所にしかない商品を指します。
バックルームに積まれたまま、別の棚に紛れたまま、台車に載ったままといった状態です。記録も実物も合っているのに、客からは「ない」と同じに見えます。生産管理の国際学術誌に載った査読論文では、この割合が 1 標準偏差増えると店の売上が 1% 減ると報告されています。
「1 標準偏差増えると 1% 減る」というのは、1% 増えたら 1% 減るということですか？
違います。1 標準偏差というのは、店ごとのばらつきの大きさを 1 つの単位として表したものです。たとえば店によって幻の商品の割合が 2% から 8% まで散らばっていて、そのばらつきの単位が 2% ぶんだったとすると、「2% ぶん増えると売上が 1% 減る」という読み方になります。
単位そのものの大きさは店の集まりによって変わるため、この研究の数字をそのまま自店に当てはめることはできません。受け取るべきは、客が見つけられない商品が増えると売上が減るという向きと、その影響が無視できる大きさではないという点です。
品揃えを増やせば売上は伸びるはずですが、問題があるのですか？
同じ研究が、そこに注意を促しています。品揃えと在庫水準を増やすと店の売上は伸びます。ただし同時に、客が見つけられない場所にしかない商品も増えます。そしてその経路を通じて売上が押し下げられ、増やしたことの効果が部分的に打ち消されます。
つまり増やす判断は、出し切れるかどうかとセットで考える必要があります。棚に出しきれない量を入れると、伸びしろの一部を自分で削ることになります。増やす前に、いま空いている棚を埋めきれているかを確認してください。
- ニコル・デホラティウス、アナンス・ラマン（2008 年発表）「在庫記録の不正確さ ── 実証分析」 — 1 つの小売チェーンの 37 店舗から37 万件近い在庫記録を抽出して検査し、65% が実際の数と合っていないことを示した。階層線形モデルによる分解では、不一致のばらつきの 26.4% が商品カテゴリのあいだ、2.7% が店舗のあいだの違いによるものだった。不一致を小さくする要因として在庫の監査（棚卸）の実施が、大きくする要因として店の環境の複雑さや流通の構造が挙げられている。経営科学の国際学術誌
- ザイナップ・トン、アナンス・ラマン（2010 年発表）「品揃えと在庫水準が小売店の売上に与える影響 ── 縦断研究」 — 物理的には店内にあるが客が見つけられない場所にしかない商品を「幻の商品」と定義し、その割合が 1 標準偏差増えると店の売上が 1% 減ることを示した。品揃えと在庫水準を増やすと店の売上は伸びるが、同時に幻の商品が増え、その経路を通じて売上が押し下げられるため、増やしたことの効果が部分的に打ち消される。生産管理研究の国際学術誌
- マルティン・アイゼント（2014 年発表）「棚スペース弾力性のメタ分析」 — 棚に割り当てたスペースと売上の関係について、1,268 件の推定値を統合したメタ分析。平均の弾力性は 0.17 で、棚を 10% 増やしても売上は 1.7% しか増えない計算になる。本記事では、幻の商品を減らすことの効き方の位置づけを比べる目安として参照している。小売研究の国際学術誌
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