ABC Analysis for EC Inventory Management

この記事は2026年4月時点の情報に基づいています。Shopifyのアップデートにより、画面や仕様が変更される場合があります。

「どの商品が利益に貢献していて、どれが倉庫のスペースを圧迫しているだけなのか」

ECサイトを運営していると、商品数が増えるにつれてこの問いが切実になってきます。感覚で「なんとなく売れている」「たぶん動いていない」と判断していると、気づけば 不良在庫が資金を食いつぶしている ということになりかねません。

そこで活用したいのが ABC分析 です。売上データをもとに商品をA・B・Cの3ランクに分類し、在庫管理の優先度を明確にする手法で、物流や製造業では定番のフレームワークですが、ECサイトの在庫管理にもそのまま応用できます。

この記事では、ABC分析の基本的な考え方から、実際にECサイトで実践する手順まで解説します。

ABC分析とは何か

ABC分析: 売上高や出荷数などの指標で商品をランク分けし、重点管理すべき商品群を明確にする在庫管理手法。パレートの法則（80:20の法則）を在庫管理に応用したもので、重要度の高い少数の商品に経営資源を集中させる考え方がベースです。

ABC分析では、商品を売上構成比の累計に基づいて3つのグループに分けます。

約80%

Aランク商品が占める売上

全体の上位20%の商品が売上の8割を生み出す

年間25%

Cランク在庫の保管コスト

在庫金額に対する年間保管コストの目安

約30%

過剰在庫による利益圧迫

過剰在庫を抱えるEC事業者の利益損失割合

つまり、全商品を同じ手間とコストで管理するのは非効率だということです。Aランク商品は手厚く管理し、Cランク商品は思い切って整理する。このメリハリが在庫最適化の出発点になります。

ABC分析は難しい統計知識がなくても、スプレッドシートがあれば実践できます。以下の手順に沿って進めてみてください。

1
データの準備
過去6〜12ヶ月の商品別売上データをエクスポートします。Shopifyであれば「アナリティクス > レポート > 商品別売上」から取得可能です。
2
売上順にソート
売上金額の大きい順に商品を並べ替えます。数量ベースではなく 金額ベース で並べるのがポイントです。
3
売上構成比と累計構成比を算出
各商品の売上が全体に占める割合を計算し、上位から累計していきます。
4
A・B・Cにランク分け
累計構成比が70〜80%までをAランク、80〜95%をBランク、95〜100%をCランクに分類します。
5
ランク別の在庫方針を決定
各ランクに応じた発注頻度、安全在庫量、見直し周期を設定します。

Shopifyの管理画面では、商品タグにABC分析のランクを付与しておくと便利です。「rank:A」「rank:B」「rank:C」のようなタグを設定すれば、フィルタリングや一括操作が簡単になります。

ランク分けをしたら、それぞれのグループに適した管理方法を設定しましょう。

01
Aランク（売れ筋） — 手厚く、こまめに管理
売上の柱となる商品群です。欠品は機会損失に直結するため、安全在庫を厚めに設定し、週次で在庫状況を確認します。需要予測を取り入れて、季節変動やセール時期にも対応できるようにしておくのが理想です。
02
Bランク（準主力） — バランス重視で効率的に
そこそこ売れているが、Aほど優先度は高くない商品群です。月次で在庫を見直し、発注リードタイムに合わせた適正在庫を維持します。Aランクに昇格する可能性もあるため、売上推移のウォッチは継続しましょう。
03
Cランク（死に筋候補） — 思い切った判断を
売上貢献度が低く、保管コストばかりかかる商品群です。値下げ販売やセット販売で在庫を消化するか、思い切って廃番にすることも検討します。「いつか売れるかも」という期待は、在庫管理の最大の敵です。

Cランクだからといって機械的に全て廃番にするのは危険です。新商品でまだ販売期間が短いものや、リピート率が高いニッチ商品は、売上金額が小さくてもブランドにとって重要な場合があります。数字だけでなく、商品の役割も考慮して判断しましょう。