在庫管理ABC分析のやり方 — 売れ筋・死に筋を数字で見極める

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。

「どの商品が利益を生んでいて、どれが倉庫スペースを食っているだけなのか」。ECの商品数が増えると、この問いにちゃんと答えられなくなります。わたしも前職でEC運営に関わっていたころ、感覚で「売れている気がする」「動いていない気がする」で判断してしまい、気づけば死に筋が資金を固定化していた、という経験がありました。

そこで効くのが ABC分析 です。過去6〜12ヶ月の売上を金額ベースで並べ、累計80%までを A、95%までを B、残りを C に分けるだけ。Aは週次で手厚く、Cは四半期で廃番判断まで落とす。これだけでも在庫回転はかなり変わります。

この記事では、考え方→想定ストアでの具体事例→実践手順→トラブル対処まで、順を追って解説します。

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です。イタリアの経済学者 Vilfredo Pareto が1906年に提唱した「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資源を集中させる考え方がベースになっています。

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。上位20%の商品が売上の約80%を生む、という経験則がスタート地点です。

なぜ今ABC分析が必要か

EC事業者が在庫を「なんとなく」で持ち続けると、キャッシュと倉庫が同時に圧迫されます。実際の日本の数字を見ておきましょう。

8.2回

小売業の平均在庫回転率

年間。中小小売の平均値

20〜25%

在庫金額に対する年間保管コスト

倉庫・人件・機会損失を含む目安

約3割

過剰在庫を抱える中小EC事業者

在庫回転率が業界平均を下回る事業者

出典：中小企業庁中小企業実態基本調査、日本ロジスティクスシステム協会物流コスト調査報告書

在庫を1ヶ月余計に抱えるだけで、年間保管コストの 1/12（約1.7〜2%）が商品原価に上乗せされます。粗利30%の雑貨であれば、在庫が2ヶ月滞留すると粗利の10%以上を保管コストで溶かす計算です。

具体事例で見るABC分析（想定ストア）

これは業界平均値をもとに組んだ 想定ストア（架空） です。実在の店舗データではありません。ABC分析の数字の動きをイメージしやすくするための具体例として読んでください。

想定するのは、雑貨・ギフトを扱う Shopify ストアです。

月商：200万円
総SKU：30点
運営：1名（仕入れから出荷まで全て担当）
データ期間：直近6ヶ月

売上を金額順に並べ、累計構成比を出すと、おおよそ次のように割れます。

ランク	SKU 数	SKU比率	月売上	構成比	代表例
A	6	20%	160万円	80%	定番ギフトボックス、母の日向けフラワーセット
B	9	30%	30万円	15%	季節を問わない小物、単品人気のマグカップ
C	15	50%	10万円	5%	前シーズンの限定カラー、販売期間が短いコラボ商品

SKU 数では半分を占める C ランクが、売上には 5% しか寄与していないのが見えてきます。つまり、同じ棚と同じ手間を30SKU に均等配分するのは、明らかに合理的ではありません。

この想定ストアの場合、C の 15SKU を四半期で半分に整理できれば、棚・キャッシュ・発注時間のすべてが A と B に再配分できます。

ABC分析を実践する手順

難しい統計知識は不要です。Shopify 標準レポートとスプレッドシートがあれば、半日で一周できます。

1
過去6〜12ヶ月の売上データを準備する
Shopify 管理画面の「アナリティクス > レポート > 商品別売上」から CSV でエクスポートします（Shopify ヘルプ：レポートのエクスポート）。期間はセールの影響が平均化される 6〜12 ヶ月がおすすめ。3ヶ月では季節変動の影響が大きすぎます。
2
金額ベースで売上順にソートする
数量ではなく 売上金額 で降順ソートします。単価100円の雑貨が1,000個売れても10万円。単価5,000円のギフトが50個売れれば25万円。在庫管理の優先度は金額で決まるためです。
3
売上構成比と累計構成比を計算する
各商品の売上÷全体売上で構成比を出し、上から順に足し上げていきます。想定ストアなら、1位のギフトボックス（月40万円）が20%、2位の花セット（月30万円）を足して35%、というふうに積み上がります。
4
A / B / C にランク分けする
累計80%までを A、80〜95%を B、95〜100%を C に分類します。境界はストア特性で微調整して構いません（70/90/100 にする事業者もいます）。想定ストアでは A=6SKU、B=9SKU、C=15SKU に落ち着きました。
5
Shopify の商品タグにランクを書き込む
rank:A rank:B rank:C の形式でタグを付けると、コレクション・一括編集・自動フィルタで使えます。タグは後から上書きできるので、四半期ごとに更新する運用にしておくと運用コストが下がります。
6
ランク別の在庫方針を決める
発注頻度、安全在庫日数、見直し周期をランクごとに固定します。詳細は次のセクションで。

スプレッドシート派なら、Shopify のレポートを Google スプレッドシートに自動連携しておくと、次回以降の分析は貼り替え数分で終わります。列 D に =C2/SUM($C$2:$C$31)、列 E に =E1+D2 を入れておけば、累計構成比まで一発です。

ランク別の在庫管理戦略

01
Aランク（売れ筋）— 週次で手厚く
売上の柱です。欠品が即、機会損失に直結します。安全在庫は通常の1.5倍、発注は週次、需要予測は季節要因とセール予定込みで組みます。想定ストアの定番ギフトボックスなら、母の日・クリスマス前は2週間前倒しで積み増しする、といった運用です。
02
Bランク（準主力）— 月次でバランス重視
そこそこ動くが、Aほどではない商品群です。発注リードタイムに合わせた適正在庫を維持し、月次で在庫と売上を見直します。A への昇格候補が紛れているので、直近3ヶ月の売上トレンドは毎月チェック。
03
Cランク（死に筋候補）— 四半期で廃番判断
売上5%、SKUの50%を占める最大の改善余地です。四半期ごとに以下の順で整理します。値下げセール → セット販売 → SNSで在庫限り訴求 → 廃番。「いつか売れるかも」という期待値を、期日を切って強制的に決着させるのがコツです。

直近6ヶ月の売上CSVをエクスポートした
金額ベースで降順ソートし、累計構成比を出した
Shopify 商品タグに rank:A/B/C を付与した
ランク別の発注頻度・安全在庫をドキュメント化した
次回の見直し日をカレンダーに登録した（四半期推奨）

トラブルシューティング

運用を始めると、教科書どおりには行かない場面が必ず出てきます。想定ストアでもよく起きる3パターンを Tabs にまとめました。

原因：値下げ幅が浅い、セット販売の組み合わせが弱い、廃番の期日が決まっていない、の3点が典型です。想定ストアでも、C の15SKU を「そのうち整理」と言い続けて半年放置、というのはありがちです。対処：四半期の最終週を「C処分週」に固定します。第1弾は20%オフ、2週間で動かなければ40%オフ、それでも動かなければ A ランクとのセット商品に同梱、最終的に廃番、という4段階を事前に決めておきます。判断を都度迷わない仕組みにするのが一番効きます。