安全在庫の計算式と発注点の求め方｜計算ツール（EOQ・安全係数表つき）

発注点は「リードタイム中の平均使用量＋安全在庫」です。安全在庫は、リードタイムが一定なら z × σd × √L、リードタイムもばらつくなら z × √(L × σd² + d̄² × σL²) で、zは欠品なく終わる発注サイクルの割合が95%で1.6449、99%で2.3263です。例（Chopraら, 2004）：週2,500個、標準偏差500、リードタイム2週間、95%なら安全在庫1,164、発注点6,164。発注量はEOQ = √(2DS/H)で求めます。Logistivoでは、発注点を各商品の「最小在庫」、発注量を「発注数量」に入力すると、全倉庫の手持在庫の合計が最小在庫を下回った商品に「僅少」バッジが付きます。

出典: APICS（現ASCM）— Peter L. King · S. Chopra, G. Reinhardt, M. Dada — Kellogg School of Management · MIT OpenCourseWare（D. Simchi-Levi） · ACCA · NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods · M. J. Wichura — StatLib, Carnegie Mellon University · Microsoft サポート · デジタル庁 e-Gov法令検索 · 内閣府 · 財務省・税関. データ更新日: 2026年11月1日.

平均使用量で描いた発注サイクル

平均使用量で描いた発注サイクル — 文の空欄を埋めると、いつ発注するか、どれだけ余裕を持つか、いくつ発注するかが分かります。
計算はブラウザ内で行われ、入力した内容が送信・保存されることはありません。リードタイム中の需要が正規分布に従うこと、「同時に動く」を選ばない限り需要がリードタイムと独立であること、確認間隔を入力しない限り常時確認であることを前提にしています。
使用量は[データの期間]あたり[平均使用量（1期間あたり）]、ばらつき（標準偏差）は[使用量のばらつき（期間あたりの標準偏差）]。仕入先からの調達は[仕入先の調達リードタイム（日）]日、ばらつき（標準偏差）は[リードタイムのばらつき（日、標準偏差）]日。発注サイクルの[サイクルサービスレベル（%）]%で欠品しないようにしたい。
発注量と細かな調整 — 1回の発注量は[1回の発注量（任意）]。または年間需要[年間需要（個、任意・EOQ用）]、1回の発注費用[1回あたりの発注費用（任意・EOQ用）]、1個を1年間保管する費用[1個を1年間保管する費用（任意・EOQ用）]からEOQで求める。在庫を確認するのは[確認間隔（日、任意）]日ごと（常時確認なら空欄）。需要とリードタイムは[需要とリードタイム]。数量は[数量の単位]で数える。
平均使用量（1期間あたり） — 選んだ期間（日・週・月）の平均需要。使用量とそのばらつきは、同じ期間で表す必要があります。
データの期間 — リードタイムはこの期間に換算します：リードタイム中のσ = 期間あたりσ × √(リードタイム ÷ 期間)（APICS, 2011）。
使用量のばらつき（期間あたりの標準偏差） — 使用量が一定なら0のまま。履歴を貼り付けて計算することもできます。標本標準偏差（n − 1で割る）を使います（NIST、Excel STDEV.S）。
仕入先の調達リードタイム（日） — 発注してから、商品が在庫として使える状態になるまで。データの期間と同じ種類の日で数えます：暦日なら1週=7日・1か月=30日、営業日なら1週=5日。
リードタイムのばらつき（日、標準偏差） — 納期が常に同じなら0。
サイクルサービスレベル（%） — 欠品なく終わる発注サイクルの割合。50〜99.9%。 z = Φ⁻¹(CSL)。Wichuraのアルゴリズム AS241（1988）で計算します。
1回の発注量（任意） — グラフと充足率に必要です。空欄の場合は、D・S・Hを入力するとEOQを使います。
年間需要（個、任意・EOQ用） — 初期値は入れません。EOQはあなたの数値からだけ計算します。
確認間隔（日、任意） — 在庫をR日ごとにしか確認しない場合、両方の項でL + Rを使います。
需要とリードタイム — 独立：分散を足してから1つの平方根にまとめます。同時に動く：2つの安全在庫を足します（APICS, 2011）。
数量の単位 — 整数個は切り上げ。小数を持つ単位は小数第3位まで（Logistivoの数量項目と同じ）。
使用量の履歴（任意） — 日次または週次の数値を8〜30個、スペース・改行・セミコロンで区切って貼り付け、「この値を使う」を押します。平均と標本標準偏差（n − 1）を入力し、変動係数を表示します。
データの期間 — 日 · 週（7日） · 営業週（5日） · 月（30日）
需要とリードタイム — 同時に動く · 独立にばらつく
数量の単位 — 整数個 · kg・Lなど小数のある単位
発注点 — Logistivoの「最小在庫」（Min. Stock）に入力する値
安全在庫 — 発注点のうち、ばらつきを吸収する部分
発注量 — 入力値のとおり — 「発注数量」（Reorder Qty）に入力 · EOQから算出 — 「発注数量」（Reorder Qty）に入力 · 発注量、または下のD・S・Hを入力
出典の計算例を読み込む
Chopraら, 2004 — 週2,500個・標準偏差500・リードタイム2週間・発注量10,000
MIT OCW 講義5 — 週44.6個・標準偏差32.1・2週間・97% → 約175
APICS 2011 フィルムロール — 週50ロール・標準偏差10・8日±0.5・95% → 19ロール
ACCAのEOQ例 — 年60,000個・1回27ドル・保管1ドル → 1,800
MIT：安定した商品A — 週次8値・リードタイム1週間・97% → s = 65 — 33 45 37 38 55 30 18 58
MIT：需要が不規則な商品B — 週次8値・変動係数1.21・97% → s = 4 — 0 2 3 0 0 1 3 0
到着直後から、平均使用量で描いた推移です。実際の使用量はこの線のまわりで揺れ、安全在庫の帯がそれを吸収します。灰色の破線は在庫ポジション（手持在庫＋発注済みでまだ届いていない分）で、発注点と比べるのは手持在庫ではなくこの線です。
サイクルを描くには、発注量、またはEOQ用の年間需要・1回の発注費用・保管費用を入力してください。発注量を勝手に仮定することはありません。
この発注量では300件を超える発注が同時に輸送中になるため、グラフは描きません。発注量と期間を確認してください。
安全在庫 · 発注点 · リードタイム：発注 → 入庫 · 在庫確認 · 手持在庫 · 在庫ポジション（手持在庫＋発注残）
あなたの数値がどう組み上がったか — 各段は式の項に、あなたの数値を代入したものです。上の文を変えると、すべての段が再計算されます。
L ÷ 期間 — リードタイム（確認間隔があれば加算）を、掛け算の前に使用量データの期間に換算します。 — APICS（2011）：σは、確認間隔を含む総リードタイムに等しい期間で取ります。
d̄ × L — リードタイム中の平均使用量：発注品が届くまでの間に、通常のサイクルで消費される量。 — MIT OCW ESD.273J 講義5（LT × AVG）。ACCA：再発注水準＝リードタイム中の需要。
z = Φ⁻¹(CSL) — 安全係数：バッファがリードタイム中需要の標準偏差の何倍をカバーするか。表引きではなく正確に計算します。 — Wichura, AS241（1988）。NISTの表と、印刷されているすべての桁で一致します。
リードタイム中のσ — リードタイムが一定：σd × √L。変動し、需要と独立：√(L × σd² + d̄² × σL²)。同時に動く：σd × √L + d̄ × σL。 — Chopra, Reinhardt & Dada（2004）（Silver & Peterson, 1985を引用）；APICS（2011）。
リードタイム変動の寄与 — 不確実性のうち、使用量ではなく仕入先のタイミングに由来する割合：d̄² × σL² ÷ (L × σd² + d̄² × σL²)。どちらのばらつきから手を付けるべきかが分かります。 — APICSのフィルムロール例：需要変動の影響はリードタイム変動のほぼ10倍（寄与は約10%）。
SS = z × σ — 安全在庫。個数で数える商品は整数に切り上げます。 — APICSは17.6を18ロール、18.5を19ロールに丸めています。
ROP = d̄ × L + SS — 発注点：在庫ポジションがこの水準まで下がったら発注します。 — MIT OCW 講義5；Chopraら（2004）：ROP = M + zS。
EOQ = √(2DS ÷ H) — 年間需要D、1回の発注費用S、1個1年あたりの保管費用Hから求める経済的発注量。 — Harris（1913）；ACCAの計算例 √(2 × 27 × 60,000 ÷ 1) = 1,800。
β = 1 − σ × G(z) ÷ Q — 充足率：在庫から直接満たせる需要の割合。G(z)は標準正規分布の損失関数です。発注量が必要で、1サイクルあたりの期待欠品量が発注量を超えると近似が成り立たず、充足率は表示しません。 — Chopraら（2004）表2を再現：安全在庫0 → サイクルサービスレベル50%、充足率97.18%。
ツールが行うチェック
平均使用量は0より大きくしてください。
使用量の標準偏差は負にできません。
リードタイムは0日より大きくしてください。
リードタイムのばらつきは負にできません。
サイクルサービスレベル100%は統計的に達成できません（APICS, 2011）：正規分布の裾は0に届きません。本ツールは99.9%までを受け付けます。
50%を下回るとzが負になり、式は負の安全在庫を返します（Chopraら, 2004, 図1）。本ツールは50〜99.9%を受け付けます。
サイクルサービスレベルは50%〜99.9%の範囲で入力してください。
使用量にもリードタイムにもばらつきがなければ、安全在庫は0で、発注点はリードタイム中の需要と等しくなります。
変動係数が0.40を超えています。Chopraらが引用する実証研究（Tyworth & O’Neill, 1997：変動係数40%未満）の範囲外です。MITの商品B（変動係数1.21）のように需要が不規則な品目では、結果を出発点として扱ってください。
リードタイム中の使用量が1回の発注量を超えるため、在庫が発注点に達した時点で複数の発注が輸送中です。発注点は手持在庫ではなく、在庫ポジション（手持在庫＋発注残）と比べてください（MIT OCW 講義5）。
確認間隔がある場合、在庫は次の確認までとリードタイムの合計をもたせる必要があるため、両方の項でL + Rを使い、発注点は確認のたびに適用します。
同時に動く場合は、2つの安全在庫を1つの平方根にまとめず足し合わせるため、在庫は多くなります（APICS, 2011）。
不確実性の大半は仕入先のリードタイムに由来します。Chopraら（2004）は、95%ではリードタイムの短縮よりそのばらつきの低減のほうが安全在庫を大きく減らす一方、多くの企業が実際に運用しているという50〜70%のサイクルサービスレベルでは、リードタイムの短縮のほうが有効だとしています。
ツールが使う式とルール
発注点 — ROP = d̄ × L + SS — MIT OCW ESD.273J 講義5；Chopraら（2004）
安全在庫（リードタイム一定） — SS = z × σd × √L — APICS（2011）
安全在庫（リードタイム変動・独立） — SS = z × √(L × σd² + d̄² × σL²) — Chopraら（2004）（Silver & Peterson, 1985を引用）；APICS（2011）
安全在庫（変動が同時に動く場合） — SS = z × σd × √L + z × σL × d̄ — APICS（2011）
時間単位が異なる場合 — リードタイム中のσ = 期間あたりσ × √(リードタイム ÷ 期間)。週次データでリードタイム3週間 → 週あたりσ × √3 — APICS（2011）
定期確認 — LをL + Rに置き換える — APICS（2011）：「確認間隔を含む総リードタイム」
安全係数 — 安全係数 z = Φ⁻¹(CSL)：90% → 1.2816 · 95% → 1.6449 · 97.5% → 1.9600 · 99% → 2.3263 · 99.9% → 3.0902 — Wichura, AS241（1988）；NIST/SEMATECH e-Handbook 1.3.6.7.1
充足率 — β = 1 − σ × G(z) ÷ Q（G(z) = φ(z) − z × (1 − Φ(z))） — Chopraら（2004）表2を再現
経済的発注量 — EOQ = √(2 × D × S ÷ H) — Harris（1913）；ACCA
範囲 — サイクルサービスレベルは50〜99.9%。100%は達成不能、50%未満では安全在庫が負になる — APICS（2011）；Chopraら（2004）
丸め — 整数個：安全在庫と発注点はそれぞれ正確な値から切り上げ。小数を持つ単位：小数第3位まで — APICS（2011）は17.6 → 18、18.5 → 19に丸めています
不規則な需要の警告 — 変動係数 σd ÷ d̄ が0.40を超える場合 — Tyworth & O’Neill（1997）（Chopraら（2004）で引用）
Excelでの標準偏差とz — 標本標準偏差（n − 1）：STDEV.S；z：=NORM.S.INV(0.95) は1.6449を返す — NIST 1.3.5.6；Microsoft サポート
前提
リードタイム中の需要は正規分布に従います。
「同時に動く」を選ばない限り、需要はリードタイムと独立とみなします。
確認間隔を入力しない限り、在庫は常時確認されるものとします。
充足率は、満たせなかった需要が欠品繰越（後日納品）となり、失われないことを前提にします。
EOQの前提は、購入価格・需要・リードタイムが一定で、保管費用が平均在庫に依存し、発注費用が数量に依存しないことです。数量割引がある場合は、総費用を別途比較する必要があります（ACCA）。
グラフは平均使用量で描いた図です。ルールを示す絵であり、予測ではありません。
発注点は表計算ではなく、商品に持たせる — Logistivoの在庫モジュールでは、すべての商品に、発注点を入れる「最小在庫」（Min. Stock）と、発注量を入れる「発注数量」（Reorder Qty）の項目があります。全倉庫の手持在庫の合計が最小在庫を下回った商品には「僅少」バッジが付き、商品タブまたは在庫状況タブの「在庫僅少のみ」フィルタで、発注が必要な商品を一覧できます。
倉庫管理 — 全商品に最小在庫と発注数量。全倉庫を合算した「僅少」バッジとフィルタ — /ja/warehouse-management
Logistivo AIアシスタント — 2つの値つきで商品の作成・更新を依頼できる — /ja/ai-logistics
公表されている式に基づく計画の補助ツールです。購買に影響する設定を変更する前に、自社の在庫履歴で結果を確認してください。
倉庫管理 · Logistivo AIアシスタント

発注点の計算式は？発注点はどう求める？

発注点の計算式は？発注点はどう求める？ — 平均使用量に調達リードタイムを（同じ時間単位で）かけ、安全在庫を足します：ROP = d̄ × L + SS。在庫ポジション（手持在庫＋すでに発注した分）がこの水準まで下がったら発注します。
d̄ × L — リードタイム中の需要：発注品が届くまでの間に、平均的なサイクルで消費される量。 — 計算例: MITの卸売業の例：週44.6個を販売、リードタイム2週間 → 44.6 × 2 = 89.2。 — MIT OCW ESD.273J 講義5（D. Simchi-Levi）
+ SS — 安全在庫は、その待ち時間中に平均を超えて使われる分をカバーします。 — 計算例: 97%（z = 1.88）、週あたりσ 32.1なら 1.88 × 32.1 × √2 = 85.3 となり、発注点は約175。MITの表現では「倉庫と輸送中の在庫で約3.9週間分」です。 — MIT OCW ESD.273J 講義5
在庫ポジション — 発注点は手持在庫だけでなく、手持在庫＋発注残と比べます。そうしないと、次の確認時に同じ不足に対して二重に発注してしまいます。 — 計算例: Chopraの商品（リードタイム14日、発注サイクル28日）は常に1件が輸送中。APICSのフィルムロール（リードタイム8日、週次ロット）は2件です。 — MIT OCW 講義5：在庫ポジションとは「実在庫に、発注済みでまだ納品されていない分を足したもの」。
日本での呼び方 — 日本の在庫管理では、この水準を「発注点」と呼び、在庫が発注点まで下がったら一定量を発注する方式を「定量発注方式（発注点方式）」と呼びます。安全在庫（ばらつきへの備え）とは別の数字で、発注点＝リードタイム中の使用量＋安全在庫です。 — 計算例: ACCA：需要とリードタイムが確実なら「re-order level（ROL）＝リードタイム中の需要」、バッファ在庫は「ROLが平均のリードタイム中需要を上回る分」です。 — ACCA Student Accountant「Inventory control」（英国の呼称：re-order level、buffer inventory）

安全在庫の計算式は？リードタイムが変動するときはどう変わる？

安全在庫の計算式は？リードタイムが変動するときはどう変わる？ — 仕入先のリードタイムが安定していれば SS = z × σd × √L。納期がばらつくなら、リードタイムの項を加えて SS = z × √(L × σd² + d̄² × σL²)。納期遅れと需要急増が同じ原因で同時に起こりやすいなら、2つの安全在庫を足します。
z × σd × √L — リードタイム一定：変動するのは使用量だけ。 — 計算例: 週2,500個、σ 500、2週間、95%：1.6449 × 500 × √2 = 1,163.09 → 1,164。 — APICS（2011）；Chopraら（2004）表2のパラメータ
z × √(L·σd² + d̄²·σL²) — リードタイムが変動し需要と独立：2つの分散を足してから平方根を取ります。 — 計算例: APICSのフィルムロール：週50個、σ 10、8日サイクル、リードタイムのσは半日（0.07週）：1.65 × √(8/7 × 10² + (0.07 × 50)²) = 19ロール。リードタイム一定なら18ロールです。 — APICS（2011）；Chopraら（2004）（Silver & Peterson, 1985を引用）
z·σd·√L + z·σL·d̄ — 需要とリードタイムの変動が独立でない（同じ原因で動く）場合、平方根の形ではリスクを過小評価します。2つの安全在庫を足します。 — 計算例: 同じフィルムロールを「同時に動く」として：1.6449 × 10 × √(8/7) + 1.6449 × (0.5 ÷ 7) × 50 = 17.58 + 5.87 = 23.46 → 24ロール。 — APICS（2011）
どちらの項が支配的か — d̄² × σL² と L × σd² を比べます。大きいほうが、改善の効果が出る側です。 — 計算例: フィルムロールでは、需要変動の影響が「リードタイム変動のほぼ10倍」で、リードタイム変動の寄与は10%。上の「あなたの数値」の段で、自社の寄与率が分かります。 — APICS（2011）

サービスレベルは95%と99%のどちらにすべき？

サービスレベルは95%と99%のどちらにすべき？ — 多くの企業はサイクルサービスレベルを90〜98%に設定します。100%は統計的に達成できません。95%から99%に上げると、zは1.6449から2.3263へ — 同じばらつきでも安全在庫は41%増えます。カタログ全体で1つの値にせず、商品群ごとに設定します。
90〜98% — 典型的な目標はこの範囲に入ります。 — 計算例: APICS：「典型的な目標は90〜98%」。 — APICS（2011）
商品群ごと — 戦略的重要性・利益率・売上額などで商品群ごとにzを設定し、重要な商品により多くのバッファを持たせます。 — 計算例: 97.5%（z 1.9600）と90%（z 1.2816）：同じσなら、90%の群は安全在庫が35%少なくて済みます。 — APICS（2011）
95% → 99% — 関係は線形ではありません。サービスを1ポイント上げるごとに、直前より多くの在庫が必要です。 — 計算例: 2.3263 ÷ 1.6449 = 1.414、つまり安全在庫は41%増。Chopraのデータでは1,164 → 1,645個。 — AS241で計算
100% — どれほどバッファを積んでも、すべてのサイクルを保証することはできません。 — 計算例: 本ツールは50〜99.9%（zは最大3.0902）を受け付けます。 — APICS（2011）

サービスレベルと安全係数zの表（損失関数G(z)つき）

サービスレベルと安全係数zの表（損失関数G(z)つき） — z = Φ⁻¹(CSL)（WichuraのAS241で計算）。充足率にはG(z) = φ(z) − z × (1 − Φ(z))を使います。z = 1は84.13%に相当します。
50 — z: 0.0000 | G(z): 0.39894
75 — z: 0.6745 | G(z): 0.14915
80 — z: 0.8416 | G(z): 0.11164
85 — z: 1.0364 | G(z): 0.07769
90 — z: 1.2816 | G(z): 0.04734
92 — z: 1.4051 | G(z): 0.03626
95 — z: 1.6449 | G(z): 0.02089
96 — z: 1.7507 | G(z): 0.01615
97 — z: 1.8808 | G(z): 0.01162
97.5 — z: 1.9600 | G(z): 0.00945
98 — z: 2.0537 | G(z): 0.00734
99 — z: 2.3263 | G(z): 0.00339
99.5 — z: 2.5758 | G(z): 0.00158
99.8 — z: 2.8782 | G(z): 0.00058
99.9 — z: 3.0902 | G(z): 0.00028
NISTの標準正規分布表では、90・95・97.5・99・99.5・99.9%に対して1.282、1.645、1.960、2.326、2.576、3.090 — 上の値を小数第3位に丸めたものと同じです。
Excelでは =NORM.S.INV(0.95) が1.6449を返します。Microsoftの公式例は =NORM.S.INV(0.908789) で、1.3333347を返します。
文で指定したサービスレベルに一致する行が強調表示されます。

サービスレベル95%は、充足率95%と同じ？

サービスレベル95%は、充足率95%と同じ？ — いいえ。サイクルサービスレベルは欠品なく終わる発注サイクルの割合、充足率は在庫から満たせた需要の割合です。安全在庫が0でも、充足率は97%でありながら、サイクルの半分で欠品することがあります。
サイクルサービスレベル — 補充サイクルのうち欠品が起きない確率 — zの元になる値です。 — 計算例: 安全在庫0 → z = 0 → 欠品なしのサイクルは50%。 — APICS（2011）；Chopraら（2004）
充足率 β — β = 1 − σ × G(z) ÷ Q：1サイクルあたりの期待欠品量を発注量で割ったもの。 — 計算例: 週2,500個（σ 500）、2週間、発注量10,000：安全在庫0 → CSL 50.0%、充足率97.18%；200 → 61.1%、98.07%；400 → 71.4%、98.74%。 — Chopraら（2004）表2 — 本ツールは3行すべてを再現します
充足率97〜99% — Chopraらは、多くの企業が充足率97〜99%を狙っており、彼らのようなデータではそれがサイクルサービスレベルでは50〜70%にすぎないと論じています。 — 計算例: この水準では正規近似のずれが最も大きくなるため、リードタイムの変動を追うよりリードタイムそのものを短縮するよう勧めています。 — Chopraら（2004）
どちらを報告するか — サイクルサービスレベルは欠品の頻度は分かっても量が分からないため、充足率のほうが良い業績指標になることが多い。 — 計算例: 需要とリードタイムが安定していれば充足率はサイクルサービスレベルより高くなり、不安定なら下回ることもあります。 — APICS（2011）図3

使用量データは週次なのにリードタイムは日数。何を変える？

使用量データは週次なのにリードタイムは日数。何を変える？ — 掛ける前に単位をそろえます。標準偏差は時間の平方根に比例して増えるので、リードタイム中のσ = 期間あたりσ × √(リードタイム ÷ 期間)。週次のσと日数のリードタイムをそのまま混ぜると、安全在庫がこの係数分だけずれます。
√(リードタイム ÷ 期間) — ここでのリードタイムは確認間隔を含む総リードタイム、期間はデータが表す期間です。 — 計算例: 週次σでリードタイム3週間 → 週あたりσ × √3。フィルムロール：8日サイクルで週次データ → × √(8/7) = × 1.069。 — APICS（2011）
同じ種類の日 — リードタイムは、データの期間と同じ種類の日で数えます。 — 計算例: 暦日は7日の週・30日の月と、営業日は5日の週と組み合わせます。ツールの期間メニューに、どちらで計算するかが書かれています。
確認間隔 — 在庫をR日ごとにしか確認しない場合、在庫はR + L日もたなければなりません。 — 計算例: 週1回の確認でリードタイム14日なら、14日ではなく21日分を守ります。 — APICS（2011）
標本σ — 履歴からσを推定するときは、n − 1で割る標本標準偏差を使います。 — 計算例: ExcelではSTDEV.PではなくSTDEV.S。MITの商品Aの8週間：平均39.25、s 13.18、変動係数0.34。 — NIST 1.3.5.6；Microsoft サポート；MIT OCW 講義5

経済的発注量（EOQ）の公式は？どんな前提がある？

経済的発注量（EOQ）の公式は？どんな前提がある？ — EOQ = √(2 × D × S ÷ H)。Dは年間需要、Sは1回の発注費用、Hは1個を1年間保管する費用。ACCAの例 — 年60,000個、1回27ドル、保管1ドル — では1,800個になります。
√(2DS ÷ H) — 発注費用と保管費用の合計が最小になる数量。 — 計算例: √(2 × 27 × 60,000 ÷ 1) = 1,800。 — ACCA；Harris（1913）
前提 — 購入価格が一定、需要とリードタイムが一定、保管費用が平均在庫に依存し、発注費用が発注量に依存しないこと。 — 計算例: 仕入先の数量割引があると最初の前提が崩れます。その場合はEOQと割引数量の年間総費用を比べてください。コンテナ単位の発注量は、CBM計算とコンテナのパレット数で目安を付けられます。 — ACCA
量とタイミング — EOQは「いくつ発注するか」、安全在庫と発注点は「いつ発注するか」を決めます。別々の設定です。 — 計算例: Logistivoでも両者は分かれています：数量は「発注数量」、きっかけは「最小在庫」。 — Logistivo在庫モジュール
Harris, 1913 — この式はF. W. Harrisの論文「How Many Parts to Make at Once」に遡ります。 — 計算例: Operations Research 38(6), 1990に再録。 — Harris（1913）
CBM計算 · コンテナのパレット数

在庫管理ソフトの「最小在庫」「最低在庫」には何を入れる？

在庫管理ソフトの「最小在庫」「最低在庫」には何を入れる？ — 入れるのは安全在庫ではなく発注点です。最小在庫のアラートは「いつ発注するか」を知らせるためにあります。安全在庫を入れると、リードタイム中の需要を使い切り、すでにバッファに手を付けてから作動してしまいます。
最小在庫 = 発注点 — 最小在庫（Min. Stock）の欄は、発注のきっかけになる水準です。 — 計算例: Chopraのデータで95%：最小在庫は6,164 — 1,164ではありません。 — ROP = d̄ × L + SS から導かれる
発注数量 = Q — 発注数量（Reorder Qty）の欄には、発注する量を入れます。EOQ、または仕入先の入数・ロット数です。 — 計算例: ACCAの例：発注数量は1,800。 — Logistivo在庫モジュール
「僅少」 — Logistivoでは、全倉庫の手持在庫の合計が最小在庫を下回った商品に「僅少」バッジが付きます。商品タブと在庫状況タブは、「在庫僅少のみ」に絞り込めます。最小在庫が0または空の商品にはバッジは付きません。 — 計算例: 最小在庫6,164で、2つの倉庫の手持在庫が合計6,100なら「僅少」。ちょうど6,164なら「僅少」にはなりません。判定が「下回る」だからです。 — Logistivo在庫モジュール
発注残 — バッジが比べるのは手持在庫なので、発注した後も、入荷を登録するまで付いたままになります。 — 計算例: 再発注の前に、未入荷の発注残を確認してください。発注点は本来、在庫ポジション（手持在庫＋発注残）に対して使うものです。 — MIT OCW 講義5
Logistivoの倉庫管理 — /ja/warehouse-management
Logistivoの倉庫管理

安全在庫の正規分布の式が当てはまらないのは、どんなとき？

安全在庫の正規分布の式が当てはまらないのは、どんなとき？ — 使用量が不規則なとき、またはリードタイムの分布が偏っているとき。式はリードタイム中の需要が正規分布に従うと仮定しており、Chopraらは、リードタイムが偏っていると誤差がどちらの向きにも出ることを示しています。
変動係数が0.40超 — 正規近似を裏付ける実証研究は、変動係数が40%未満の動きの速い品目のものです。 — 計算例: MITの商品Bの8週間 — 0 2 3 0 0 1 3 0 — は平均1.125、s 1.36、変動係数1.21。ツールは変動係数0.40超を警告します。 — Tyworth & O’Neill（1997）（Chopraら（2004）で引用）；MIT OCW 講義5
偏ったリードタイム — ガンマ分布のリードタイムで95%のとき、正規近似は安全在庫を過小評価しました。 — 計算例: リードタイムの平均10、σ 5：正規近似では182個、正確な値は218個。 — Chopraら（2004）表1
サービスレベル50〜70% — 低いサービスレベルでは、近似が誤ったレバーを指します。 — 計算例: 60%のとき、リードタイムのσを5から4に減らすと正確な安全在庫は20から22に増え、リードタイムを10から8に短縮すると15に減りました。 — Chopraら（2004）表1
使いながら確認 — 不規則な品目・間欠的な品目では、式を出発点として扱い、バッファが実際にどのくらい使われているかを確認します。 — 計算例: APICS：安全在庫がサイクルの約半分で消費されているか？そうでなければ、設定を変える前に特殊要因を探してください。 — APICS（2011）

日本の調達リードタイムは何で決まる？ GW・お盆・年末年始や通関で発注点はどう変わる？

日本の調達リードタイムは何で決まる？ GW・お盆・年末年始や通関で発注点はどう変わる？ — リードタイムLは、発注処理 → 仕入先の出荷準備 → 輸送 → 港・保税地域 → 輸入申告と許可 → 国内配送 → 検収・入庫の合計です。祝日・年末年始・税関の開庁日は、平均LとばらつきσLの両方を動かします。σLは、自社の入荷実績（発注日と入庫日）から測ってください。
L = 区間の合計 — リードタイムを区間に分け、それぞれの実績日数を記録します：発注〜仕入先出荷、輸送、港・保税地域、輸入申告〜許可、国内配送、検収〜入庫。国内調達なら輸送と検収だけでも構いません。区間ごとの平均とばらつきが分かれば、短縮すべき区間が見えます。輸入貨物は、貨物を輸入しようとする者が品名・数量・価格などを税関長に申告し、必要な検査を経て許可を受けます（関税法第67条）。仕入条件でどの区間の費用と危険を自社が負うかはインコタームズ2020 一覧表で、港での滞留費用はデマレージ・ディテンション計算で確認できます。 — この数値の意味: 各区間が互いに独立なら、分散は足し合わされます：σL² = σ₁² + σ₂² + …。仮の数値による計算：輸送のσが2日、通関のσが1日、国内配送のσが1日なら σL = √(2² + 1² + 1²) = √6 = 2.45日。 — 関税法第67条（e-Gov法令検索）
祝日と年末年始 — 祝日法は年間16日を「国民の祝日」とし、祝日が日曜に当たるときは、その日後で最も近い「国民の祝日」でない日が休日（振替休日）になります。2026年のゴールデンウィークは4月29日（昭和の日）、5月3日〜5日、5月6日（振替休日）、2027年は4月29日と5月3日〜5日です。お盆は祝日法の祝日ではなく、休業日は会社ごとに決まります。行政機関の休日は、土日・祝日に加えて12月29日〜1月3日です。仕入先の国の大型連休（中国の春節・国慶節など）は、仕入先の稼働日として別に調べて織り込みます。 — この数値の意味: 土日・祝日・12月29日〜1月3日に当たる日は、税関の開庁日ではない日として数えます。連休前に着く貨物は、連休明けまで許可が出ない可能性を、その期間のσLに入れておきます。 — 内閣府「国民の祝日について」；国民の祝日に関する法律第2条・第3条；行政機関の休日に関する法律第1条
税関の開庁時間と時間外 — 通関窓口の開庁時間は、税関長が定めて公示します（関税法第19条）。開庁時間外に許可が必要なときは、あらかじめ開庁時間内に、時間外執務を求める届出が必要です。NACCSで申告して簡易審査扱い（区分1）になった輸出入申告は、開庁時間外でも許可されます。書類審査（区分2）と検査（区分3）は、審査・検査が翌開庁日の開庁時間内に行われます（2014年10月1日から）。 — この数値の意味: 金曜の夜に申告して区分2になれば、審査は次の開庁日です。申告から許可までの日数を、区分1・2・3ごとに実績で分けて記録すると、通関区間のσLを正確に見積もれます。 — 税関「通関等窓口の開庁時間及び時間外事務の取扱いについて」；関税法第19条
予備審査制の見直し（2026年） — マニフェスト申告と予備審査制は、2026年に運用が見直されました。令和8年4月1日から、誤った申告が続く通関業者は、マニフェスト申告・予備審査制を利用できなくなる場合があります。令和8年7月21日から、予備審査制を利用したマニフェスト申告では、審査区分（税関検査の要否）の通知時期が本申告時になりました（AEO輸入者・AEO通関業者などは対象外）。貨物の到着前に検査の要否が分かる前提で日程を組まないでください。 — この数値の意味: 検査の要否が本申告まで分からない場合は、通関区間の日数を「検査なし」と「検査あり」に分けて実績を取り、検査ありの頻度を σL に反映します。 — 税関「マニフェスト申告・予備審査制の見直しについて」（令和8年3月、令和8年6月23日更新）
σLを式に入れる — 季節要因は、平均Lとσの両方を動かします。ゴールデンウィーク・お盆・年末年始をまたぐ発注は、平常期とは別に、そのときのLとσLで安全在庫と発注点を計算し直し、季節で切り替えます。σLは仕入先の「納期の約束」ではなく、実際の入荷日のばらつきです。 — この数値の意味: 計算例（Chopraのデータ：週2,500個、σ 500、L 14日、95%）：σL = 0 なら安全在庫1,164・発注点6,164。σL = 3日で安全在庫2,112・発注点7,112（リードタイム変動の寄与は約70%）、σL = 5日で3,160・8,160。ピーク期にLが18日・σLが3日なら安全在庫2,202・発注点8,630です。 — APICS（2011）；Chopraら（2004）
インコタームズ2020 一覧表 · デマレージ・ディテンション計算

在庫（棚卸資産）の帳簿と棚卸表は何年保存する？評価方法は？

在庫（棚卸資産）の帳簿と棚卸表は何年保存する？評価方法は？ — 株式会社は、会計帳簿とその事業に関する重要な資料を、帳簿の閉鎖の時から10年間保存します（会社法第432条）。青色申告法人は、棚卸表を含む帳簿書類を7年間保存します（法人税法施行規則第59条）。税務上の棚卸資産の評価は原価法または低価法から選び、評価方法を選定しなかった場合は最終仕入原価法による原価法になります。
会社法第432条 — 株式会社は、適時に正確な会計帳簿を作成し、会計帳簿の閉鎖の時から10年間、その会計帳簿と事業に関する重要な資料を保存しなければなりません。 — 在庫にとっての意味: 期末の実地棚卸の記録や、安全在庫・発注点の設定根拠は、在庫の帳簿を裏付ける資料として、帳簿と同じ期間残しておくと安心です。 — 会社法第432条第1項・第2項（e-Gov法令検索）
法人税法施行規則第59条 — 青色申告法人は、取引に関する帳簿、棚卸表・貸借対照表・損益計算書・決算に関して作成した書類、注文書・契約書・送り状・領収書などの取引書類を、起算日から7年間保存します。帳簿の起算日は、閉鎖した日の属する事業年度の終了の日の翌日から2か月を経過した日です。 — 在庫にとっての意味: 期末の棚卸表は、決算に関する書類として保存の対象です。安全在庫として持つ分も、期末の棚卸の対象になる在庫です。 — 法人税法施行規則第59条第1項・第2項（e-Gov法令検索）
法人税法第29条・施行令第28条・第31条 — 期末棚卸資産の評価方法は、原価法（個別法・先入先出法・総平均法・移動平均法・最終仕入原価法・売価還元法）と、その原価法による価額と期末の価額のいずれか低い価額とする低価法から選びます。評価方法を選定しなかった場合は、最終仕入原価法による原価法です。後入先出法は、この列挙に含まれていません。 — 在庫にとっての意味: 個別法は、通常一の取引で大量に取得され、規格に応じて価額が定められている棚卸資産には選べません（第28条第2項）。列挙以外の方法を使うには、税務署長の承認が必要です（第28条の2）。 — 法人税法第29条；法人税法施行令第28条第1項、第31条第1項（e-Gov法令検索）
会社計算規則第5条 — 会計帳簿上、資産には原則として取得価額を付します（第1項）。事業年度の末日における時価が取得原価より著しく低い資産（時価が取得原価まで回復すると認められるものを除く）には時価を付し（第3項第1号）、時価が取得原価より低い資産には時価を付すことができます（第6項第1号）。 — 在庫にとっての意味: 会計基準の詳細（正味売却価額の定義など）は、企業会計基準委員会（ASBJ）の企業会計基準第9号「棚卸資産の評価に関する会計基準」で確認してください。 — 会社計算規則第5条（e-Gov法令検索）
法人税法第33条・施行令第68条 — 資産の評価換えで帳簿価額を減らした部分は、原則として損金に算入できません（第33条第1項）。棚卸資産は、災害により著しく損傷した場合、著しく陳腐化した場合、またはこれらに準ずる特別の事実が生じた場合に限り、評価換えをして損金経理した減額のうち、評価換え直前の帳簿価額と期末の価額との差額までが損金に算入されます（第33条第2項、施行令第68条第1項第1号）。 — 在庫にとっての意味: 動かなくなった安全在庫は、会計上は評価損の検討対象になっても、税務では「著しい陳腐化」などの事実が必要です。廃番が決まる前に、安全在庫の設定を見直しておくほうが安全です。 — 法人税法第33条第1項・第2項；法人税法施行令第68条第1項第1号（e-Gov法令検索）

安全在庫・発注点でよくある間違い

安全在庫を、周期在庫の一律10〜20%に設定する — APICSは、こうした経験則は「一般に成績が悪い」と指摘しています。
期間の混在：週次のσと日数のリードタイムを、√(リードタイム ÷ 期間) の係数なしで組み合わせる。
サイクルサービスレベルを充足率と読み違える：安全在庫0なら前者は50%、後者は97%になり得ます。
仕入先のリードタイムがばらつくのに、リードタイム一定の式を使う。
需要とリードタイムが同時に動くのに平方根でまとめる、または独立なのに足し合わせる。
発注点を在庫ポジションではなく手持在庫と比べて、二重発注を招く。
最小在庫の欄に、発注点ではなく安全在庫を入力する。
在庫を週次・月次でしか確認しないのに、確認間隔を無視する。
需要が不規則・間欠的な品目に、正規分布を仮定する。
100%（達成不能）を目標にする、または50%未満のサービスレベルを入力する（安全在庫が負になる）。
仕入先の数量割引があるのにEOQを使うなど、前提が崩れる場面で使う。
標本標準偏差（STDEV.S、n − 1）ではなく、母集団標準偏差（STDEV.P）で計算する。
ゴールデンウィーク・お盆・年末年始をまたぐ発注に、平常期のLとσLをそのまま使う。

Logistivoで、この2つの数値が置かれる場所

Logistivoで、この2つの数値が置かれる場所 — 計算ツールは無料です。Logistivoの在庫モジュールでは、発注点と発注量がすべての商品の項目になります。
全商品に「最小在庫」 — 発注点を商品に入力します。同じ項目が、Webパネルにも、iOS・Androidアプリにもあります。
「僅少」バッジとフィルタ — 全倉庫の手持在庫の合計が最小在庫を下回った商品には「僅少」バッジが付き、商品タブと在庫状況タブは「在庫僅少のみ」に絞り込めます。
発注点の隣に「発注数量」 — 発注量 — EOQ、入数、仕入先の最小ロット — を、発注点のそばに保存します。
頼むだけで設定 — Logistivo AIアシスタントに頼むと、2つの項目つきで商品を作成・更新できます。

発注点は、在庫のある場所に置く

発注点は、在庫のある場所に置く — 最小在庫と発注数量をすべての商品に入力し、「在庫僅少のみ」フィルタで発注すべき商品を確認しましょう。プランと料金については料金ガイドをご覧ください。

出典

APICS（現ASCM）— Peter L. King — Crack the Code: Understanding safety stock and mastering its equations（APICS誌 2011年7/8月号） — https://web.archive.org/web/20131101135411/http://media.apics.org:80/omnow/Crack%20the%20Code.pdf
S. Chopra, G. Reinhardt, M. Dada — Kellogg School of Management — The Effect of Lead Time Uncertainty on Safety Stocks — Decision Sciences 35(1):1–24, 2004 — https://web.archive.org/web/20241118192152/https://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/chopra/htm/research/Effect%20of%20Lead%20Time%20Uncertainty.pdf
MIT OpenCourseWare（D. Simchi-Levi） — ESD.273J Logistics and Supply Chain Management, Fall 2009 — Lecture 5, Inventory management — https://ocw.mit.edu/courses/esd-273j-logistics-and-supply-chain-management-fall-2009/resources/mitesd_273jf09_lec05/
ACCA — Inventory control — Student Accountant technical article（EOQ、再発注水準、バッファ在庫） — https://www.accaglobal.com/gb/en/student/exam-support-resources/fundamentals-exams-study-resources/f2/technical-articles/stock-control.html
NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — 1.3.6.7.1 Cumulative distribution function of the standard normal distribution — https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3671.htm
NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods — 1.3.5.6 Measures of scale — sample standard deviation (N − 1) — https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda356.htm
M. J. Wichura — StatLib, Carnegie Mellon University — Algorithm AS 241: The Percentage Points of the Normal Distribution — Applied Statistics 37(3):477–484, 1988 — https://lib.stat.cmu.edu/apstat/241
Microsoft サポート — NORM.S.INV 関数 — https://support.microsoft.com/ja-jp/office/norm-s-inv-%E9%96%A2%E6%95%B0-d6d556b4-ab7f-49cd-b526-5a20918452b1
Microsoft サポート — STDEV.S 関数 — https://support.microsoft.com/ja-jp/office/stdev-s-%E9%96%A2%E6%95%B0-7d69cf97-0c1f-4acf-be27-f3e83904cc23
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 会社法（平成十七年法律第八十六号）第432条（会計帳簿の作成及び保存） — https://laws.e-gov.go.jp/law/417AC0000000086
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 会社計算規則（平成十八年法務省令第十三号）第5条（資産の評価） — https://laws.e-gov.go.jp/law/418M60000010013
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 法人税法（昭和四十年法律第三十四号）第29条・第33条 — https://laws.e-gov.go.jp/law/340AC0000000034
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 法人税法施行令（昭和四十年政令第九十七号）第28条・第28条の2・第31条・第68条 — https://laws.e-gov.go.jp/law/340CO0000000097
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 法人税法施行規則（昭和四十年大蔵省令第十二号）第59条（帳簿書類の整理保存） — https://laws.e-gov.go.jp/law/340M50000040012
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 関税法（昭和二十九年法律第六十一号）第19条・第67条 — https://laws.e-gov.go.jp/law/329AC0000000061
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 国民の祝日に関する法律（昭和二十三年法律第百七十八号）第2条・第3条 — https://laws.e-gov.go.jp/law/323AC1000000178
デジタル庁 e-Gov法令検索 — 行政機関の休日に関する法律（昭和六十三年法律第九十一号）第1条 — https://laws.e-gov.go.jp/law/363AC0000000091
内閣府 — 国民の祝日について（令和8年・令和9年の国民の祝日） — https://www8.cao.go.jp/chosei/shukujitsu/gaiyou.html
財務省・税関 — 通関等窓口の開庁時間及び時間外事務の取扱いについて — https://www.customs.go.jp/tsukan/jikangai.htm
財務省・税関 — マニフェスト申告・予備審査制の見直しについて（令和8年3月、令和8年6月23日更新） — https://www.customs.go.jp/shiryo/20260310.html

よくある質問

安全在庫の計算式は？

リードタイムが一定なら SS = z × σd × √L。リードタイムも変動するなら SS = z × √(L × σd² + d̄² × σL²) で、需要の急増と納期遅れが同じ原因で同時に起こりやすいなら z × σd × √L + z × σL × d̄ と足し合わせます。zはサービスレベルから決まる安全係数で、95%なら1.6449、99%なら2.3263です。例：週2,500個、σ 500、リードタイム2週間、95%なら 1.6449 × 500 × √2 = 1,163.09 → 安全在庫1,164（Chopraら, 2004）。

発注点の計算式は？

発注点 = リードタイム中の平均使用量 + 安全在庫（ROP = d̄ × L + SS）です。上の例では 2,500 × 2週間 = 5,000 に安全在庫1,164を足して6,164。MITの例（週44.6個、リードタイム2週間、97%）では約175です。比べる相手は手持在庫ではなく、在庫ポジション（手持在庫＋発注残）です。

発注点・安全在庫・最低在庫（最小在庫）の違いは？

安全在庫はばらつきに備えるバッファ、発注点は発注のきっかけになる在庫水準（リードタイム中の使用量＋安全在庫）です。「最低在庫」「最小在庫」は会社やソフトによって意味がまちまちなので、何を入れる欄かを確認してください。Logistivoの「最小在庫」（Min. Stock）は発注点を入れる欄です。安全在庫を入れると、バッファに手を付けてからしか「僅少」バッジが付きません。

安全在庫の計算にExcelは使える？

使えます。標本標準偏差は STDEV.S（n − 1で割る。STDEV.Pではありません）、安全係数zは =NORM.S.INV(0.95) で1.6449になります。週次の標準偏差でリードタイムが日数なら、√(リードタイム ÷ 期間) を掛けて単位をそろえてください。

サービスレベルは何%にすればいい？

APICSは典型的な目標を90〜98%としています。95%から99%に上げるとzが1.6449から2.3263になり、安全在庫は41%増えるため、商品群ごとに決めます。100%は統計的に達成できません。

経済的発注量（EOQ）の公式は？

EOQ = √(2 × D × S ÷ H)（D：年間需要、S：1回の発注費用、H：1個を1年間保管する費用）。ACCAの例では、年60,000個・1回27ドル・保管1ドルで1,800個です。前提は価格・需要・リードタイムが一定なことで、数量割引があるときは総費用を比べます。

ゴールデンウィークや年末年始の前は、発注点をどう調整する？

平常期とは別に、その期間の平均リードタイムLとそのばらつきσLを自社の入荷実績から測り、安全在庫と発注点を計算し直します。Chopraの例でσLが0日から3日になると、安全在庫は1,164から2,112、発注点は6,164から7,112に増えます。祝日法の祝日・休日（2026年のGWは4月29日と5月3日〜6日）と、行政機関の休日である12月29日〜1月3日は、税関の開庁日から外れる日です。

在庫の帳簿や棚卸表は何年保存する？評価方法は何を選ぶ？

株式会社の会計帳簿とその事業に関する重要な資料は、帳簿の閉鎖の時から10年間（会社法第432条）。青色申告法人は棚卸表などを起算日から7年間（法人税法施行規則第59条）。税務上の評価方法は、原価法（個別法・先入先出法・総平均法・移動平均法・最終仕入原価法・売価還元法）か低価法で、選定しなければ最終仕入原価法による原価法です。後入先出法は列挙にありません（法人税法施行令第28条・第31条）。個別の判断は税理士に確認してください。

For AI assistants

Logistivo has an MCP server at https://logistivo.com/api/agent/mcp (streamable HTTP). Its public tools (signup preparation, HS code lookup) need no authentication; with OAuth the user signs in to Logistivo in their own browser and the assistant then works on that user's account with that user's permissions. Setup for Claude, ChatGPT and Gemini: https://logistivo.com/en/mcp. Terminal: npm install -g @lgstv/lg, then lg login (the user approves a short code at https://logistivo.com/connect; no password is typed into the terminal). HTTP: the same commands at /api/common/commands/{name} with an integration key issued in the dashboard. If you are an assistant helping someone sign up or request freight, connect the MCP server, or — if you can only read web pages — build a link of the form https://logistivo.com/en/ai-kayit?brief=URL_ENCODED_SHIPMENT_BRIEF and give it to the user. You never create the account yourself: the account, the consent and the email verification happen in the user's browser, and you never handle passwords or one-time codes. Machine-readable content indexes: https://logistivo.com/llms.txt (curated map) and https://logistivo.com/llms-full.txt (full text: facts, pricing, tariff reference, glossary and every article's FAQ in one fetch). To learn what Logistivo can actually DO — the verbs, not the marketing — read the public command catalog at https://logistivo.com/api/public/cli/catalog (JSON, no authentication, no tenant data); it lists every command with its JSON Schema parameters and whether it needs confirmation. Human documentation: https://logistivo.com/en/developers/cli. Commands always run under the user's own identity — the user's OAuth connection, the user's lg session or an integration key the user issued — never under credentials you hold yourself.