ABC分析とは？目的や基本的な進め方をわかりやすく解説

ABC分析は自社の商品やサービスを売上順などでランク分けして管理・分析する手法で、在庫管理やマーケティング戦略の立案など幅広く使用できます。ABC分析をおこなうことで効率的な経営判断ができるため、企業や店舗を運営するうえでは欠かせません。今回の記事では、ABC分析の目的やメリット、基本的な進め方をわかりやすく解説し、ABC分析に有効なツールも紹介します。

ABC分析とは？

ABC分析とは、商品やサービスを提供する企業が実績データをもとに売上やコスト、在庫などを重要度別に分類する分析方法です。重要度レベルの高いものからA・B・Cとランク分けして管理するため、「ABC分析」と呼ばれています。

【例：売上別に商品をABC分析し、在庫管理に活用する場合】

• ランクAに分類された商品：
  売上の大部分を占める重要な商品であるため、在庫を切らさないように管理する必要があると判断できます。

• ランクBに分類された商品：
  Aの商品よりも重要度は低いため、現状維持でよいと考えらえます。

• ランクCに分類された商品：
  売上全体に占める割合が少ないため、在庫の重要度は低いといえます。反対に多くを仕入れると在庫を抱えてしまう可能性があり、商品の入れ替えや仕入れを取りやめることも視野に入れて検討するほうがよいと考えられます。

ABC分析をおこなえば、在庫管理で最適な判断ができるようになります。ABC分析はもともと在庫管理のために行われていた分析方法ですが、さまざまな指標による分析がおこなえるため、経営戦略やマーケティング施策などでも応用されています。

ABC分析は、「パレートの法則」がベースとなっています。パレートの法則とは、結果（全体の売上）の80％は、全体の20％によって生み出されていることを表す法則であり、「8：2の法則」ともいわれます。重要な20％に注力することで、結果の80％にも改善効果があるという考え方ができます。

ABC分析の目的

ABC分析の目的は、事業の効率化とマーケティング戦略の立案といった大きく2つあります。

現状を可視化し事業の効率化につなげる

ABC分析は、事業の効率化につなげるために活用できます。ABC分析によって現状を可視化して店舗の売れ筋商品などを把握できるようになるため、優先するべきものを明確化できます。

売れ筋商品は、店舗にとって売上を伸ばすための重要な要素となります。そのため、Aランクの商品に予算や時間、人的リソースなどの経営資源を投じて売上の向上を目指します。反対に、Cランクの商品はAランクの商品よりも売上の見込みが少ないため、多くの経営資源をかけなくてもよいといった判断が可能となります。また、Cランクの商品を入れ替えする合理的な判断や、入れ替え後の売上効果の比較にも活用できます。

ABC分析により、的確かつ効率的な経営判断が実現できるようになります。

マーケティング戦略の立案につなげる

ABC分析は、マーケティング戦略のひとつの指標としても活用できます。たとえば、ランクAの商品は宣伝や広告に多くの力を注いだり売り場の面積を見直したりして、商品がさらに売れるような対策を講じることが可能です。

反対に、ランクCの商品はなぜ売上が伸びないのか原因を分析して、どのように対策すれば売上向上を目指せるか、商品を入れ替えするべきかといった検討に活かせます。ABC分析の結果がマーケティング戦略の立案のヒントやきっかけとなります。

また、定期的にABC分析をおこなうことでマーケティング施策の前後で実績値の変動を追えるため、効果測定としても活用できます。

ABC分析の具体的なメリット

ABC分析をおこなうことで以下の2点が可能となるため、経営面での大きなメリットにつながります。

売れ筋商品の把握につながる

ABC分析を活用することで、店舗の売れ筋商品をスムーズに把握できる点がメリットです。店舗にとって売れ筋の商品を把握することは必須であり、売れ筋商品は在庫を切らさないように多く仕入れておかなければなりません。万が一切らしてしまうと、販売機会の損失につながってしまい顧客満足度も得られないためです。

また、売れ筋商品とそうでない商品を区別できるため、商品のディスプレイやマーケティング戦略の判断にも活かせます。売れ筋商品は目につきやすい棚に陳列したり、売り場面積を増やしたりしてコントロールしやすくなります。

ABC分析を活用することで売れ筋商品の把握が簡単になり、在庫管理の効率化や売上・顧客満足度の向上につながります。

販売状況の可視化ができる

店舗にとって販売状況に関わるデータは、在庫管理やマーケティング施策、ディスプレイ変更などさまざまな店舗管理のためのデータとして活用できます。データが可視化されることで、より現実的かつ効率的な管理や対策が可能になります。

ABC分析を継続的に実施することで、マーケティング施策前後のデータ比較も可能です。たとえば、DMの配布やポップの作成などを実施して販売状況に変化が見られなければ、次の施策では異なる対策を立てやすくなります。ABC分析は、施策効果があったかどうかを検証できる点もメリットです。

ABC分析の基本的な進め方

ABC分析は、以下のような流れで進めるのが基本です。

STEP1：分析に必要なデータを収集する
STEP2：商品ごとの売上構成比・累積構成比を計算する
STEP3：商品をABCにランク分けする
STEP4：パレート図の作成をする

STEP1：分析に必要なデータを収集する

ABC分析に必要なデータを収集することからはじめます。店舗の売上高や利益、販売実績数、在庫数など分析したい内容の数値を明確にする必要があります。

ここでは売上データを例にして紹介します。商品の単価・販売数・売上高をExcelの表計算などを使用して作成します。売上の高い順に並び替えると分析しやすくなります。

表（1）売上データ

商品名	単価（円）	販売数（個）	売上高（円）
商品1	500	62	31,000
商品2	400	71	28,400
商品3	600	34	20,400
商品4	200	56	11,200
商品5	300	30	9,000
合計	–	–	100,000

データを正確かつ効率よく収集するためには、ツールの導入が有効です。データ収集は断続的なものでは意味がなく、効果検証をするためにも継続的におこなう必要があります。また、収集したデータが正確でなければ、最適な判断にも至りません。しかし、データの収集に時間や人的リソースがかかってしまうという課題を抱える店舗も多いです。

そのため、人的リソースに頼らず、データを把握できるツールの導入がおすすめです。たとえば、POSレジなどの管理システムやクラウドカメラはデータ収集に役立ちます。POSレジの場合は、販売実績のデータが簡単に収集できます。クラウドカメラの場合はお客様の行動や様子を映像で確認できるうえ、店舗の来店数や商品棚の滞留数などを簡単に収集できるAIカメラもあります。少ないリソースでデータを収集し、正確なABC分析に活かすためにも、積極的なツールの導入がおすすめです。

STEP2：商品ごとの売上構成比・累積構成比を計算する

商品の売上データを収集できたら、次に商品ごとの「売上構成比」「累積構成比」を計算します。

【売上構成比の計算方法】

「売上構成比」は、商品ごとの売上割合がわかります。以下のような方法で計算できます。

「商品ごとの売上高 ÷ 売上高合計 ＝ 売上構成比」

表（1）の商品1の売上構成比を計算すると、

「31,000円（商品ごとの売上高） ÷ 100,000円（売上高合計） ＝ 31％（売上構成比）」

となります。

【累積構成比の計算方法】

累積構成比は、後述する「STEP4：パレート図の作成」にて必要な数値となるため、ABC分析表にて計算します。1位の商品は売上構成比がそのまま累積構成比となり、2位の商品は売上構成比に1位の累積構成比を足します。これを順に繰り返すと、最終的に累積構成比はほぼ100％になります。

「1位の累計構成比 ＝ 1位の売上構成比」

「2位の累計構成比 ＝ 2位の売上構成比 ＋ 1位の累積構成比」

売上構成比と累積構成比を計算すると、以下の表（2）が完成します。

表（2）

商品名	売上高（円）	売上構成比（％）	累積構成比（％）
商品1	31,000	31	31
商品2	28,400	28	59
商品3	20,400	20	80
商品4	11,200	11	91
商品5	9,000	9	100
合計	100,000	–	–

STEP3：商品をABCにランク分けする

STEP2で累積構成比まで計算できたら、ABCにランク分けします。ABCの明確な基準やルールはないため、データを比較しながら自社や店舗にて設定します。

【例：ABC分けの基準】

• Aランク：累積構成比が60％までの商品
• Bランク：累積構成比が60～90％の商品
• Cランク：累積構成比が90％～100％の商品

例のABC分けの基準をもとに表（2）に当てはめると、商品ごとのABCランクを整理できます。ランクごとに色分けをおこなうと、よりわかりやすくなります。

表（3）ABCランク分け

商品名	売上高（円）	売上構成比（％）	累積構成比（％）	ランク
商品1	31,000	31	31	A
商品2	28,400	28	59	A
商品3	20,400	20	80	B
商品4	11,200	11	91	C
商品5	9,000	9	100	C

STEP4：パレート図の作成をする

パレート図は「パレートの法則」をもとにして作成する、棒グラフと折れ線グラフと組み合わせた複合グラフです。パレート図を作成することでABC分析の結果が可視化できるため、問題点に気づきやすくなります。パレート図は、Excelで作成した表から簡単にグラフ化できます。表（3）をもとにパレート図の作成方法を解説します。

【パレート図の作成方法】

1. 表（3）の「商品名」「売上高」「累積構成比」の列を選択する
2. 選択した状態で、「挿入」「おすすめグラフ」の順にクリック
3. 棒グラフと折れ線グラフの複合グラフを選択し「OK」をクリック
4. Excel上にパレート図が作成される

収集するデータ内容や集計期間を変えてABC分析をすると、さまざまな内容の分析に応用できます。

ABC分析をおこなう際の注意点

ABC分析は売上の分析や管理に役立つ手法ですが、以下の点に注意が必要です。

ランクCの商品を軽視し過ぎない

ABC分析の結果、重要度の低いランクCに当てはまった商品でも軽視してはいけません。ランクCの商品は売上に貢献していないため、在庫数を見直すか商品変更の検討が一般的な思考とされています。しかし、以下のようなケースに該当することもあるため注意が必要です。

• 希少性のある商品
  売上や利益が上がっていない商品でも、他社では取り扱っていない商品を販売することで、競合他社より優位性をもち差別化を図れるメリットがあります。

• ランクAの商品と関連性のある商品
  購入のハードルを下げるためにお試しセットなどのように集客商品を販売し、本命商品を購入してもらうマーケティング手法があります。この場合、集客商品はほとんど利益を得られませんが、本命の商品の購入につなげるため必要です。

季節限定商品など一過性の商品の存在に注意する

季節限定商品や一過性の商品など、一定期間だけ売上を伸ばす商品にも注意が必要です。冬シーズンに活躍するものは夏には売れないですし、流行商品はブームが去ると売上が伸びないリスクもあります。これらの存在を含めてABC分析をおこなうと、そのほかの商品の分析結果にも影響するため、季節限定商品や一過性の商品は特定の条件を設けるなどの対応が必要です。

時期や状況の変化によってABC分析の結果は異なるため、長期間を通して分析をおこなって変化に適応する必要があります。

ABC分析を効率的におこなうにはAIカメラの導入がおすすめ

お客様の行動パターンや属性などを分析するためには、正しいデータを効率的に収集することが重要です。AIカメラを店舗内に設置することで、必要なデータが自動で収集できるため効率的なABC分析が可能です。

AIが人やエリアを認識して、事前に設定しておいた条件をもとにデータを収集してくれるため、人的リソースに頼ることはありません。近年の小売業界においては、少ない人数でも業務効率化や生産性向上を実現するために、AIによるデータ分析を活用したケースが取り入れられるようになっています。

【AIカメラができるデータ収集例】

• 時系列で人数の推移が可視化できる

店舗で来店客の推移を把握できるため、マーケティング施策やスタッフの人員配置などに応用できます。来店客の多い時間帯にスタッフを増やしたり、イベントをおこなったりという判断ができます。

• エリアごとに人数を計測できる

カメラ映像内にエリアを設定して、エリアごとに人数を計測できます。商品棚や店舗通路などでエリア別に顧客の滞在を計測することで、どのエリアが多く利用されているかが判断できるようになり、商品の陳列などに活用できます。

＼AIカメラで滞在時間を計測するメリットなど／

AIカメラを導入すると、自動でデータ収集とグラフ化できる点が大きなメリットです。AIカメラによる収集データをABC分析に取り入れることで、お客様の行動パターンから店内レイアウトの見直し、スタッフの人員配置の最適化、マーケティング施策など、さまざまな視点で活用できます。

まとめ

ABC分析は企業や店舗の状況を把握し、経営改善や戦略の判断を効率よくできる手法です。しかし、ABC分析の結果から適切な判断をするために、正確なデータを継続的に収集する必要があり、データ収集に人的リソースをかけられないといった課題もあります。そのため、データ収集が効率よく自動でおこなえるAIカメラが役立ちます。

セーフィーはさまざまなクラウドカメラを取り扱っており、上記で紹介したデータ収集が可能なAI機能を搭載したカメラも提供しています。映像による分析とAIによる滞在時間や人数カウントなどが可能であるため、ABC分析に有効です。ABC分析以外にも役立つシーンがあるため、ぜひクラウドカメラ・AIカメラの導入を検討いただければ幸いです。