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）は、次の補充サイクル中に在庫切れを起こさない予想確率であり、したがって、販売を失わない確率でもあります。サイクルの期間は暗黙的にリードタイムです。サービスレベルは、バックオーダーもしくは失われた販売を経験することなく、顧客の需要に対応できる確率としても定義されることがあります。100%のサービスレベルは、すべての顧客にいつでもサービスを提供することを意味するが、通常は実現不可能です。
実際には、サービスレベルの概念は、将来の需要が不確実な状況にのみ関連しています。そうでない場合、100%のサービスレベルを達成することは、適切なスケジューリングの問題に過ぎません。将来の需要が不確実な場合、在庫切れの余地をなくすための唯一の理論的な方法は、無限の在庫を選択することです。したがって、実際には、在庫管理者は完璧な在庫のトレードオフを選択する必要があります。このトレードオフは、サービスレベルの概念によって正確に測定されます。
サービスレベルと財務的なトレードオフ
小売業者や製造業者は、できるだけ多くの顧客を満足させることが、売上を最大化するために重要です。しかし、同時に、対応する在庫を維持することは、費用がかかり、リスクが伴います。製品は購入または製造するのに高価であり、保管するためのスペースが必要であり、期限が切れる可能性があり、陳腐化する可能性があります。
結局のところ、在庫を多く保有すればするほど、コストとリスクが高くなります。それはある程度までしか価値がありません。実際、在庫管理の主な課題は、コストの適切なバランスを実現することです。十分な在庫を持って販売することが重要ですが、在庫コストが追加の売上の利益を回収できないほど多くならないようにすることが求められます。
高いサービスレベルの収益の減少
多くの小売業界では、特化したものであれ、そうでないものであれ、高いサービスレベルを目指すことが一般的です。特に、高いサービスレベルは顧客のロイヤルティを強化するための重要な要素の一つです。
ただし、より高いサービスレベルを達成することは、収益の減少の典型的なケースであり、余分な在庫がある場合には、ストックアウトが減少する割合が小さくなります。以下のグラフは、サービスレベルと在庫レベルの関係を示しています：
グラフに示されているように、ほとんどの小売業者にとって、サービスレベルを95%から97%に向上させることは、85%から87%に向上させるよりもはるかに高価です。実際には、店舗レベルで98%以上の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のトレードオフを示すものです。企業の収益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課題です。この課題は、考慮される時間枠に対して分析が敏感であるために通常困難になります。在庫レベルを減らすことで即座に余分な現金が利用可能になる一方、より頻繁なストックアウトを通じて得られる顧客の離脱率の低下（つまり、売上の増加）を観察するには数年かかる場合があります。
在庫切れに対する顧客の感度は製品によって異なるため、もしもそのような値が計算できる場合、最適なサービスレベルはおそらく各製品に固有のものであるでしょう。しかし、実際には、便宜的な近似値、つまりヒューリスティックスが問題の複雑さを低減するために通常使用されます。
ヒューリスティックスのアプローチ：ABC分析
広く知られているABC分析法は、製品が生成する収益が多いほど、その製品が「重要」とされる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、製品をそれぞれの売上高に応じて分類する便利な方法を提供します。各カテゴリにはそれぞれ独自のサービスレベルが割り当てられます。
典型的なABC分割は次のようになります：
- Aアイテム、トップ20%の製品、「重要なもの」と分類される：高いサービスレベル、例えば96-98%
- Bアイテム、次の20-30%の製品、「インタークラス」と分類される：中程度のサービスレベル、例えば91-95%
- Cアイテム、最後の50-60%の製品、「多くの取るに足らないもの」と分類される：低いサービスレベル、例えば85-90%
もちろん、これらの数値は市場/業界によって異なります。さらに、他のカテゴリも導入することができます。
より高度で現実的なアプローチ：コスト分析
ABC分析は製品グループに適切なサービスレベルを決定することを目的としていますが、理論的には、各個別の製品に最適なサービスレベルを見つけることが可能です。しかし、そのような方法のほとんどは、往々にして極端で過度に単純化された仮定に基づいており、通常はかなり間違っています（例：売上の分布が正規分布であるという仮定）または非常に複雑な数学（例えば、実際のリスク分布を使用した売上の分析）を使用しています。
私たちの意見では、ビジネスの観点から見て、長期的には最適なサービスレベルを見つけるためには、異なるアプローチ（そして、より効率的なアプローチと考えています）が考慮されるべきです。先ほど述べたように、目標のサービスレベルは在庫のコストと欠品のコストのトレードオフとして定義することができます。そのため、これらのコストの見積もりを取得し、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できます。ただし、これは簡単に言うのは簡単ですが、実際には難しいです。
一般的には、在庫のコストは多岐にわたり、会計上の観点から分離することが容易ではありませんが、それらを特定することはできます。運転資本のコスト、保管スペースのコスト、在庫のルーチン操作（積み込み/積み下ろし/保管/移動など）のコストなどがあります。これらの明らかなコストに加えて、特定の製品には陳腐化のコスト、在庫の悪化および破壊のコストが追加される場合もあります。
欠品のコストはまったく異なるかつより複雑な問題です。欠品の最も明らかなコストは、もちろん売上の損失ですが、この要素は重要であるにもかかわらず、唯一の要素でもありませんし、最も重要な要素でもありません。幅広い研究によって、欠品は顧客満足度の面で非常に大きなリスクであり、長期的には顧客基盤の深刻な浸食を引き起こす可能性があることが示されています。
さらに進む：サービスレベルの測定
サービスレベルは重要であると認識されているため（そして当然のことながら）、ほとんどの小売業者は過去の1週間、1ヶ月、または1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」に知りたいと考え、そのためにサービスレベルを測定しようとします。これにはいくつかの問題があります。
私たちは、古典的な（そして私たちの経験ではかなり役立つ）サービスレベルの定義を提供しましたが、この定義が絶対的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異なる方法で理解されることがあります。
これらの定義の理解を強調する例を挙げてみましょう：
10時から20時まで営業している店舗を想像してください。開店時には商品Aの在庫が9個あります。その日の間に、2人の顧客がこの商品Aを購入しようと店舗に入ります：最初の顧客は午前11時に9個購入しようとし、2番目の顧客は午後4時に1個購入しようとします。
この構成では、最初の顧客は9個購入することができますが、それによって店舗は午前11時に在庫切れになります。したがって：
- サービスレベルが実際に満たされた総需要の割合を表す場合、その日のサービスレベルは90％です（総需要10個のうち9個が提供されました）。
- サービスレベルが実際に満たされた総需要の注文（/カート）の割合を表す場合、その日のサービスレベルは50％です（1人の顧客が完全に満足し、1人は空の棚を見つけました）。注文ごとに1個ずつの場合、この定義は前の定義と同等になります。
- 最後に、サービスレベルが総期間にわたって在庫切れにならずに過ごした時間の割合を表す場合、その日のサービスレベルは10％です（10時間の営業時間中に1時間後に在庫切れになります）。売上が時間に完全に均等である場合、この定義も最初の定義と同等になります。
これらの例は、サービスレベルの定義における特定の視点を表しています。最初の例は売り逃しに焦点を当てており、2番目の例は顧客の満足度に焦点を当てており、3番目の例は直面しています。サービスレベルを測定しようとする際には、まず何を正確に測定するかを定義することが重要です。
ほとんどの場合、従来の小売業者は売り逃しを測定しようとします。問題は、売り逃しを（注文または単位で）測定することが非常に困難であることです。残念ながら、顧客が店舗で空の棚を見つけた場合、通常はこの事故を報告しません。この測定が可能なのは、例えば電子商取引で注文をする際に、商品が在庫切れであることを顧客に警告されないか、または注文を強制される場合（囚われの顧客）のみであり、これは稀なケースです。
実際の売上を予測売上と比較するアプローチは、予測が完璧であるという仮定に基づいているため、根本的に誤っています。このアプローチは、最も異常な売上について警告することができますが、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ほとんどありません。
したがって、サービスレベルを測定する方法は2つだけ残ります。伝統的で非常に高価な手動監査（棚の穴を探す）を実施するか、在庫データが実際に正確であり、売上パターンが多かれ少なかれよく知られているという非常に大胆な（そして通常は非常に間違った）仮定を行うかです。
Lokadの注意点：受動的なサービスレベルと能動的なサービスレベル
在庫最適化のために使用される古典的な予測方法は、実際のサービスレベルにはほとんど制御を与えません。実際、安全在庫を計算する際に行われる仮定は不正確であり、理論的なサービスレベルは実際の測定時には観察されません。しかし、Lokadでは、確率的な予測を行う適切な方法論、つまり確率的予測を採用することで、目標のサービスレベルを厳密に達成することが可能であることを実証しています。サービスレベルを設計段階で保証する在庫管理方法論を採用することは、多くのプロセスを簡素化し、実際にそれらのサービスレベルを最適化する可能性を提供します。