サービスレベル（サプライチェーン）

サプライチェーンにおいて、サイクルサービスレベル（または単にサービスレベル）とは、次の補充サイクル中に在庫切れにならない予測確率であり、従って、売上を失わない確率でもあります。サイクル期間は暗黙のうちにリードタイムとされています。サービスレベルは、バックオーダーや売上損失に直面しても顧客の需要に応えられる確率としても定義されます。なお、100%のサービスレベル、すなわち常に全ての顧客に対応することは望ましいように思えるかもしれませんが、通常は実現不可能な選択肢です。

実際、サービスレベルの概念は、将来の需要が不確実である状況にのみ関連します。そうでなければ、100%のサービスレベルを達成するのは、単に適切なスケジューリングの問題にすぎません。将来の需要が不確実な場合、在庫切れのリスクを完全に回避する唯一の理論的手段は無限在庫を選ぶことであり、実際には、在庫管理者は不完全な在庫のトレードオフを受け入れざるを得ません。このトレードオフは、まさにサービスレベルの概念によって測定されます。

サービスレベルと財務上のトレードオフ

小売業者やメーカーは売上を最大化するために可能な限り多くの顧客を満足させようとします。しかし同時に、対応する在庫を維持することは多大なコストとリスクを伴います。製品は購入または生産に高額な費用がかかり、保管するためのスペースが必要であり、期限切れや陳腐化などの問題があります。

結局のところ、在庫量が増えるほどコストとリスクも増大し、その価値は限られています。実際、在庫管理の主な課題は、十分な在庫を確保しながら、在庫コストが追加売上を上回らないよう、費用間の適切なバランスを実現することです。

高いサービスレベルにおける逓減するリターン

ほとんどの小売業界では、専門店であろうとそうでなかろうと、高いサービスレベルを目標とするのが通常で、通常は95%以上です。特に、高いサービスレベルは顧客の忠誠心を強化するための重要な要因の一つです。

しかし、より高いサービスレベルを達成することは、追加の在庫がわずかな在庫切れ削減という逓減する効果をもたらす、古典的な逓減収益のケースです。下のグラフは、サービスレベルと在庫レベルの関係を示しています。

グラフが示すように、ほとんどの小売業者において、サービスレベルを95%から97%に引き上げるコストは、85%から87%に引き上げるコストに比べてはるかに高額です。実際、店舗レベルで98%を超えるサービスレベルを達成できる状況はほとんどありません。

サービスレベルの最適化

サービスレベルは、機会費用と運用費用とのトレードオフを示します。企業のリターンを最大化するためにサービスレベルを最適化することは、通常、複雑でドメイン固有の問題です。この課題は、在庫レベルを下げるとすぐに余剰現金が生まれる一方、在庫切れの減少による顧客離れ抑制（すなわち売上増加）の効果が現れるまでに何年もかかるため、特に難しいものとなります。

製品ごとに在庫切れに対する顧客の敏感度が異なるため、もし最適なサービスレベルが計算できるならば、それは各製品固有のものとなるでしょう。しかし実際には、問題の複雑さを軽減するために、便利な近似手法、すなわちヒューリスティックスが通常用いられます。

ヒューリスティックなアプローチ：ABC分析

広く知られているABC分析の手法は、製品が多くの収益を生み出すほど、その製品は小売業者および顧客にとってより「重要」であるべきだという考えに基づいています。この仮定は通常、合理的な結果をもたらします（ただし、顕著な例外もあります）が、売上高に応じて製品を分類するための便利な方法を提供します。各カテゴリーにはそれぞれ固有のサービスレベルが割り当てられます。

典型的なABCの区分は以下の通りです：

• アイテムA、上位20%の製品、『重要な少数』に分類：高いサービスレベル（例：96-98%）
• アイテムB、次の20-30%の製品、『中間層』に分類：中程度のサービスレベル（例：91-95%）
• アイテムC、残りの50-60%の製品、『些細な多数』に分類：低いサービスレベル（例：85-90%）

もちろん、これらの数値は市場や業界によって異なります。さらにカテゴリーを追加することも可能です。

より高度で現実的なアプローチ：コスト分析

ABC分析は製品群に対して適切なサービスレベルを決定するためのものですが、理論的には各製品ごとに最適なサービスレベルを見つけることも可能です。しかし、これを行うために用いられる方法の大部分は、過激で単純化しすぎた仮定（例：売上分布が正規分布である）に基づくか、非常に複雑な数学（例えば、実際の売上リスク分布を用いる）に依存しています。

私たちの見解では、ビジネスの視点に基づいて最適なサービスレベルを見つけるための、別の（そして私たちが見るにはより効率的な）アプローチを長期的に検討すべきです。上記のように、ターゲットとするサービスレベルは在庫コストと在庫切れコストとのトレードオフとして定義できます。したがって、これらのコストを推定し、コスト分析を通じてサービスレベルの問題に取り組むことが可能です。しかし、これは言うは易く行うは難しいのが現状です。

一般的に、在庫コストは多数存在し、会計上で分離するのが容易ではない場合もありますが、それでも識別可能です：運転資本のコスト、保管スペースのコスト、在庫の取り扱い（積み込み/降ろし/保管/移動など）のコストです。これら明白なコストに加え、特定の製品に対しては陳腐化コスト、品質悪化や廃棄による在庫コストが加算されることもあります。

在庫切れコストは全く異なる、より複雑な問題です。最も明白な在庫切れコストはもちろん売上損失ですが、この要因は重要であっても決して唯一のものでもなければ、最も重要なものでもありません。多数の研究により、在庫切れは顧客満足度に関して大きなリスクであり、長期的には顧客基盤の深刻な喪失を引き起こす可能性があることが示されています。

さらに踏み込む：サービスレベルの測定

サービスレベルが不可欠と見なされる（そして当然のことながら）、ほとんどの小売業者は過去の一週間、月、または年間において顧客に提供した正確なサービスレベルを「事後的に」知ろうとし、したがってサービスレベルを測定しようと試みます。これにはいくつかの問題が伴います。

私たちは、古典的（かつ私たちの経験では十分に実用的な）なサービスレベルの定義を示しましたが、この定義が絶対的なものではないことを理解することが重要です。実際、サービスレベルは非常にさまざまな方法で理解される可能性があります。

これらの定義の理解を強調するための例を見てみましょう：

午前10時から午後8時まで連続して営業している店舗を想像してください。開店時、その店舗には製品Aが9個在庫されています。営業中、2人の顧客がこの製品Aを購入するために店舗に入店します：最初の顧客は午前11時に来店し、9個の購入を希望し、次の顧客は午後4時に来店し、1個の購入を希望します。

この状況では、最初の顧客は9個を購入できますが、その結果、午前11時に店舗は在庫切れになってしまいます。そこで：

• サービスレベルが実際に充足された総需要（単位）の割合を表す場合、1日のサービスレベルは90%となります（全体需要10個中9個が供給される）。

• サービスレベルが実際に満たされた総需要（注文またはカート）の割合を表す場合、1日のサービスレベルは50%となります（1人の顧客が完全に満足し、もう1人は在庫切れの棚に遭遇する）。なお、各注文が1単位であれば、この定義は前者と同等となります。

• そして最後に、サービスレベルが総期間に対して在庫切れでない時間の割合を表す場合、1日のサービスレベルは10%となります（10時間の営業のうち1時間で在庫切れとなる）。なお、売上が時間的に完全に均一であれば、この定義も前者と同等となります。

ほとんどの場合、従来の小売業者は売上損失を測定しようとします。しかし問題は、売上損失の測定（注文または単位での）は非常に困難であるということです。なぜなら、残念ながら顧客が店舗で空の棚に遭遇しても、その事実を通常報告しないからです。この測定が可能となる唯一の状況は、例えばeコマースで注文を行う際に、製品が在庫切れであることが警告されず、あるいは注文を強制される場合（拘束された顧客）であり、これは滅多に起こりません。

実際の売上と予測売上を比較するというアプローチは、予測が完璧であるという仮定に基づいており、この仮定は定義上誤りであるため、根本的に欠陥があります。このアプローチは、せいぜい最も異常な売上を警告することはできても、信頼性のあるサービスレベルの指標を提供する可能性はありません。

結局のところ、サービスレベルを測定する方法は2つに限られます。ひとつは、伝統的で非常にコストのかかる手動監査（棚の隙間を探すこと）を実施する方法、もうひとつは、在庫データが実際に正確であり、売上パターンが概ね把握されているという非常に大胆（かつ通常は非常に誤った）仮定を置く方法です。

LokadのGotcha：受動的サービスレベルと能動的サービスレベル

従来の予測方法と-excel-での-数式を用いた在庫最適化では、実際のサービスレベルを十分に制御することができません。実際、販売-予測-による-安全在庫-の-計算において行われる仮定は誤っており、サービスレベルが測定される際に_理論上のサービスレベル_は実際には観測されません。しかし、Lokadでは、適切な手法、すなわち確率論的予測を用いることで、望ましいサービスレベルを厳密に達成することが可能であると認識しています。設計段階でサービスレベルを保証する在庫管理手法を採用することで、多くのプロセスが簡素化され、実際にこれらのサービスレベルの最適化を開始する可能性が提供されます。