在庫回転率（在庫回転数）

会計において、在庫回転率（在庫回転数とも呼ばれる）は、通常特定の期間（一般的には1年）において在庫が販売または消費される回数を示します。在庫回転率は通常、SKU（在庫管理単位）レベルで測定されるか、またはより集約されたレベルで平均化して測定されます。数値的には、在庫回転率は売上原価を平均在庫原価で割った比率として定義されることが多いです。この指標は、特に運転資本の観点から全体のsupply chain performanceを評価する代理指標として意図されています。在庫回転率は、特にFMCG業界で広く使用される指標です。

在庫回転率の概要

すべてが同条件の場合、ある企業が1単位の商品を1ドルで仕入れ、これを2ドルで再販し、このサイクルを年間20回行えば、年間10回しか行わない競合他社に比べ、2倍の粗利益を生み出します。しかしながら、両社とも在庫に関してはほぼ同じ運転資本を必要とします。したがって、在庫回転は収益性のレベルと直接結びつくわけではありませんが、大きな相関関係があります。

また、SKUレベルで在庫回転率を分析する場合、Supply Chain Management（SCM）の観点から特異値が特に注目されます。実際、在庫回転率が低いSKUは、過剰在庫、あるいは死蔵在庫や在庫の評価減に関連することが多いです。さらに、低い比率は運転資本の要求への圧力を高めます。

逆に、高い在庫回転率は一般に、商品の迅速な販売および在庫の健全な状態（減価償却や陳腐化の問題が少ないこと）と関連付けられます。高い比率は良好な在庫管理の現れと見なされることが多いですが、一方で安全在庫が不十分である、またはサプライチェーンリスクに対する保護が不足している可能性も示唆します。

実際には、リードタイムが在庫回転率に影響を与える主な要因となります。遠隔の供給業者（場合によっては海外の供給業者）が関わると、全体のリードデマンドをカバーするために必要な在庫量が増大し、その結果、在庫回転率が機械的に低下します。さらに、ロットサイズ、MOQ（最小発注量）、またはEOQ（経済的発注量）などの要因もこれらの比率に影響します。

在庫回転率の計算式

在庫回転率は、仕入れの視点または販売の視点のいずれかから定義されます。仕入れの視点は次のように示されます：

在庫回転率 = 売上原価 / 平均在庫原価

ここで

• 売上原価 (COGS) には、原材料の仕入れコストおよび、最終製品販売前に実施された加工にかかる製造コストが含まれます。このコストには、販売費（例：広告費）や一般管理費（例：人事費）は含まれません。
• 平均在庫原価 は、COGSと同じ原価計算の定義に従いますが、手元在庫または発注中のすべての在庫に適用されます。このコストには在庫保持コストは含まれません。

販売の視点は次のように示されます：

在庫回転率 = 純売上高 / 平均在庫販売価格

ここで

• 純売上高 は、特定の期間に販売された単位から得られる収益を表し、税金（例：VAT）や一時的なリベートまたは割引は含まれません。
• 平均在庫販売価格 は、純売上高と同じ評価基準に従いますが、上記と同様に会社が現在保有しているすべての在庫に適用されます。

両方の視点とも、計算には全在庫が考慮される必要があります。これには、手元在庫だけでなく、注文中の在庫も含まれます。実際、商品が注文されると、その数量に伴うリスクを会社が負うことになり、結果としてこれらの数量は会社のサプライチェーンの敏捷性に悪影響を及ぼします。

さらに多くの“回転”のバリエーションが存在します。分子は常に在庫の_流れ_を表し、分母は常に在庫の_状態_を表します。これらのバリエーションは、両者とも単位が揃った_均質な_比率である限り、ほとんどの場合受け入れ可能です。より抽象的に言えば、在庫回転率は流れ対状態の比率を捉えようとしています。

一般に、在庫回転率のうち、仕入れの視点からの定義が多くの業種で優勢です。部品、コンポーネント、または原材料に関連する在庫レベルを考慮すると、在庫販売価格の概念はやや曖昧であり、直接観察されるのは完成品の価格のみだからです。

業界データのパネリストや作成者は、在庫回転率の式において分子として純売上高を使用することが多いです。この慣行の主な動機は、企業が詳細な粗利益率を共有することに消極的であるためです。実際、販売量はすでに公開されている販売価格を基にしているため、より機密性が低いと考えられます。

逸話的には、販売の視点が優れているとする（しかし実際には必ずしもそうではない）事後的な合理化が数多く存在し、これは主に仕入れの視点を採用するためのデータを欠いている関係者によって推進されています。販売の視点にも一定の価値はありますが、仕入れの視点と比べると、ほぼ同じ利点と欠点を有しています。

在庫回転率の限界

在庫回転率（以下単に_回転数_と呼ばれる）が企業のサプライチェーンパフォーマンスを良好に反映するという一般的な認識にもかかわらず、これらの指標はあくまで代理変数に過ぎません。これらはしばしば過小評価される多くの限界を抱えています。

隠れた複雑性. 回転数の測定は複雑な作業であり、多くの素朴な測定方法は単純すぎて意味のない結果をもたらします。例えば、仕入れ時に供給業者が価格割引を提供したり、取引商品の市場価格が絶えず変動する場合、COGSの概念は非常に曖昧になります。逆に、返品やリコール、またはプロモーションによって利益が悪化する可能性があり、それが見かけ上回転数を（低く）改善するように働くこともあります。実際には、回転数はサプライチェーンのリターン率を公正に反映するという本来の目的を損なう問題を緩和するために、多くの専門知識を用いて手作業で作成する必要があります。ほとんどのエンタープライズソフトウェアは、回転数のKPIに関して適切な詳細情報を提供できず、チームは「適切な」測定を行うためにスプレッドシートに頼ることになります。

古い指標. 設計上、回転数は統計的に有意な結果を得るために、リードタイムの複数に相当する長期間で平均化する必要があります。さらに、季節性のような需要パターンのため、意味のある結果を得るには測定期間が通常1年に及ぶ必要があります。その結果、回転数は既に対処されるべき「古い」問題や、他の指標を通じて早期に発見されるべきサプライチェーンの緩やかな変化のみを示すに過ぎません。回転数の古さを緩和するには、実際には季節性、プロモーション、ストックアウトなど、時間的なバイアスを信頼性高く外挿し修正できる予測技術が必要です。

詳細議論の泥沼化. 多くのサプライチェーン指標と同様に、特にABC analysisのように、回転数は会計、財務、サプライチェーン、製造部門など複数の関係者が関与する長い非生産的な議論に非常に影響されやすいです。さらに、この指標は理論上は単純である一方、実際には複雑なため、回転数に基づくKPIは多方面で誤解を招き、チーム間の摩擦やインセンティブの誤った設計につながる可能性があります。この限界は、指標の細かい条件を徹底的に文書化することである程度緩和できますが、残念ながらこれは在庫回転率の当初の単純性という認識に反します。

関連性の欠如. 在庫回転数が全く関係ない状況も存在します。流行や新奇性に左右される業界（ファッション、ラグジュアリー、文化系製品）では、製品がヒットするか否かが不確定で、需要のライフサイクルが非常に短いため、回転数が実際の意味を持たないことがあります。シリアル（修理可能な）在庫に依存する業界（航空宇宙、産業用機器）では、TAT（ターンアラウンドタイム）の方が在庫回転率よりも意味のある指標となる場合が多いです。

在庫回転率改善のための方法

在庫回転率を低下させるためのいくつかの一般的なアプローチがありますが、各アプローチにはそれぞれ欠点も存在します。

結論として、「低回転数」という視点は狭く、通常高性能なサプライチェーンと認識される状態を十分に捉えていません。したがって、低コストの機会が現れた場合に回転数を下げることは望ましいものの、顧客ロイヤルティの低下や競争力の低いサプライヤーの維持といった二次的な影響を評価し、最終的に企業にとってプラスになるかどうかを判断する必要があります。

Lokadの見解

一見単純に見える多くのサプライチェーン指標と同様に、在庫回転率は片目での評価に留まり、企業およびそのサプライチェーン内に存在する相反する経済的要因を十分に反映していません。回転数は、安全在庫と同様に、主に在庫コストと在庫切れコストという様々なリスクのバランスとして捉えられます。また、回転数はサプライチェーンに関する重要な高レベルの洞察を提供する一方で、それを「正しい」方法で精緻化するためには多大な努力が必要となり、これは多くの企業で大幅に過小評価されています。ほとんどのエンタープライズソフトウェアベンダーは既製の回転数に類似するKPIを提供していますが、これらの内蔵機能は企業固有の事情に関しては常に単純化されており、実際には、複雑な財務エンジニアリングに対応していないBI（ビジネスインテリジェンス）ツールの能力を超える形で、カスタム実装が必要となる場合が多いです。