在庫管理（Inventory Management）

Deep Dive

ファッション在庫管理の基本フレームワーク

ファッション在庫管理は、需要予測、発注計画、在庫配分、マークダウン管理の4つの柱で構成される。ABC分析により商品を売上寄与度で分類し、パレートの法則に基づいて重点管理商品を特定する。安全在庫の設定では、需要の変動性とリードタイムの不確実性を考慮した統計的手法が用いられる。ファッション特有の課題として、シーズン初期の売上データから全体の需要を予測するベイズ推定や、サイズカーブの最適化がある。OTB（Open-to-Buy）管理により、期間内の仕入れ予算を計画的にコントロールすることも重要である。

テクノロジーによる在庫管理の革新

RFID（無線自動識別）技術の導入により、在庫の精度は劇的に向上している。Zaraは全商品にRFIDタグを搭載し、店舗内の全在庫を数秒でスキャンして正確な在庫数を把握している。AIと機械学習を活用した需要予測システムは、過去の販売データに加え、天候、SNSのバズ、競合の動向など外部データを統合し、従来の予測精度を30〜50%改善するケースも報告されている。クラウドベースの在庫管理プラットフォームにより、複数チャネル（店舗、EC、卸）間での在庫の一元管理とリアルタイム可視化が実現している。

サステナビリティと在庫廃棄問題

ファッション業界の過剰在庫問題は深刻で、毎年推定3,000万トンの衣料品が廃棄されていると言われる。バーバリーの在庫焼却問題（2018年に約4,000万ドル分を焼却していたことが発覚）は、業界全体に在庫管理の倫理的側面への関心を喚起した。フランスでは2020年に売れ残り製品の廃棄を禁止する法律が施行され、EUも同様の規制を検討している。リセール、リサイクル、オフプライスチャネルへの流通、チャリティー寄付など、過剰在庫の責任ある処分方法の確立が業界の急務となっている。