newji拠点別在庫分析で移動在庫を最適化し物流コストを削減

はじめに：製造業の現場で重要になってきた在庫最適化

製造業は激しいグローバル競争や原材料価格の高騰、顧客ニーズの多様化などにさらされ、従来の「作れば売れる」時代から「ムダをなくし効率を極限まで高める」時代へとシフトしています。
特に、拠点ごとに分散して保有している在庫、すなわち「移動在庫（分散在庫）」の持ち方やコントロールは、各社の競争力を大きく左右する要素となっています。

昭和時代の「現場感覚」では、安全在庫を多めに持つことが良策だとされてきました。
ですが、2020年代も中盤を迎えた今、これが大きなコスト・スペース・キャッシュフロー圧迫要因である――と、多くの現場で問題視されるようになりました。
今、製造業にはラテラルシンキング（横断的発想）による「拠点別在庫分析」での最適化手法が求められています。

本記事では、newji拠点別在庫分析を活用し、いかにして移動在庫を最適化し、物流コスト削減を実現するかについて、製造現場目線で徹底解説します。

なぜ拠点別在庫分析が重要なのか

在庫の「見える化」ができていない企業の実態

製造業の多くの現場では、複数の工場・物流センター・外部委託拠点が点在しています。
しかし「どこに・どんな品目が・どれだけ存在するのか」をリアルタイムで把握できている企業は、意外と少ないのが現実です。

現場では、電話やFAX、担当者によるエクセル入力が当たり前。
時には目視や紙ベースでの棚卸しが今もまかり通っています。
この「アナログ体質」が、在庫の過不足、不要な横持ち輸送、スペースロス、売り逃しや納入遅延といったムダにつながっているのです。

「移動在庫」が物流コスト圧縮のカギを握る理由

拠点に分散された在庫は、受注変動・サプライチェーン乱れ・季節変動・繁閑差などで需給アンバランスをしばしば起こします。
品薄になる拠点もあれば、過剰滞留する拠点もでてきます。
そこで、トラックや内航船によって「在庫の横持ち（拠点間移送）」が発生するわけです。

この「移動在庫コスト」は見落としがちですが、年間で数百万円〜数千万円規模に膨らむケースも珍しくありません。
しかも、このコストは「売上」に寄与せず、ただひたすら利益率を圧迫します。

最適な拠点別在庫の配置・移動を設計すれば、工場間輸送や不要な在庫移動の回数・量を減らし、ダイレクトに物流費用の削減ができます。

newji拠点別在庫分析とは？その特徴と強み

newji拠点別在庫分析の基本機能

newji拠点別在庫分析は、IoTとAI、クラウドデータ解析に強みを持つ在庫管理最適化サービスです。
店別・工場別・DC（ディストリビューションセンター）別など、サプライチェーン上あらゆる拠点の在庫をリアルタイムで「見える化」します。

【主な特徴】
・拠点ごと、品目ごとの時系列在庫量を自動収集・統合
・需要予測AI（過去実績・季節変動などから未来予測）
・物流経路・ハンドリングコスト・リードタイムも同時解析
・近隣拠点との在庫補完シミュレーション
・経営ダッシュボードで「見える化」、アラート自動通知

これにより、「A工場はあと10日で品切れ」「B倉庫は過剰」「C拠点からBへ移すとコストX円下がる」といった具体的アクションプランを即座に出せます。

なぜアナログ業界でこそ価値が発揮されるのか

製造業、とくに重工業や部品業界では、未だに属人的な判断や「経験と勘」がものを言う場面が多いのが現状です。
現場作業者が「不安だから多めに持つ」「念のため移しておく」こうした習慣が残っています。

newjiの導入メリットは、単なるIT化にとどまりません。
現場がもっとも懸念する「部材欠品による納期遅延リスク」もAIやシミュレーション機能が擬似的に先読み・予測してくれます。
「安全在庫量の最適化」も、変動の激しい需給パターンにあわせて動的に管理でき、現場の安心感を失わずにコスト削減が実現できます。

結果、「昭和的アナログ管理」からスマートな意思決定へ、大きく一歩踏み出せるのです。

現場が悩む課題と、在庫最適化でどう変わるか

実際の現場でよくある悩み

・複数拠点で同じ資材の二重在庫が発生し、キャッシュフローが圧迫されている
・「どこかに在庫がある」のに、毎回発注や生産をしてしまい過剰在庫に
・非効率な横持ち輸送が常態化し、数千万円単位で無駄なコストがかかっている
・予期せぬ需給変動（コロナ、自然災害、半導体不足など）ですぐ混乱
・過不足を恐れて拠点リーダーが多めに発注しがち（心理的バッファ）

拠点別在庫分析によるポジティブな変化

newji拠点別在庫分析を導入することで、これらの悩みがどのように解消されるのかを見てみましょう。

【在庫の統合管理による最適配置】
リアルタイムで全拠点の在庫量・消費速度を可視化し、どこに必要量が、どれだけあるかを即座に把握。
不足拠点に臨機応変に移動命令を出し、過剰拠点の滞留を防止。全体で無駄が減る。

【物流コストの削減】
新規発注・生産を抑制し、既存在庫を有効にやりくり。拠点間の不用意な横持ちもシミュレーションにより最小化。結果、年間で数百万円〜数千万円の物流コスト圧縮。

【欠品・生産遅延の抑止】
AIによる需要予測で、急な変動や繁忙期にも備えた安全在庫を動的に計算。根拠ある在庫管理が現場に安心を提供。

【管理工数の削減】
アナログな電話・メール・エクセル管理から脱却し、システムが自動でデータ収集・提案。管理職や現場作業員の負担が大幅に減少。

バイヤー・サプライヤーにとっての戦略的メリット

バイヤー視点：サプライチェーン全体を俯瞰する力

バイヤーがnewji拠点別在庫分析を活用する最大の価値は、「全体最適」の視点でリソースの配分や調達戦略を組み立てられることです。
従来の「自部署・自工場だけの効率化」から「グループ全体の最適（Total optimization）」へ思考を広げ、サプライヤーとのリードタイム短縮や最適ロット発注、コストベースネゴの根拠強化ができます。

また、拠点ごとのデータからボトルネック部品の見極めや、L/I（金利・保管コスト） vs. 欠品損失のバランスも数値的に分析可能です。

サプライヤー視点：バイヤーの内面理解がカギ

サプライヤーとしては、バイヤーがどのような判断軸で在庫最適化・購買判断を下すのかを理解していると、提案の仕方や納入タイミング調整、ジョイントベンチャー化の交渉などを有利に進められます。

「なぜ今、需要予測に基づく定期納入が支持されているのか」「本当に求められているのは単価引き下げより、トータルでの物流コスト最小化ではないか」といった疑問を、データや可視化を通じて解消できます。
結果として、単純な価格競争ではなく、サプライチェーン全体の利益増大というWin-Winを実現できる可能性が高まります。