在庫日数、業態別の目安は何日か（ベンチマーク7パターン）

「在庫日数を業界平均と比べたい」「うちは多すぎるのか少なすぎるのか」――。EC事業者からよく頂く質問です。けれど、業界平均という単一の数字は、実のところ存在しません。同じ「EC物販」でも、日用品ECとアパレルECとOEM・PB長納期型では、健全な在庫日数がまったく違います。

本記事では、在庫日数を業態別の7パターンで整理します。「自社はどのパターンか」を判定し、対応するベンチマークレンジを目安に持つことが、月次の在庫管理を一段階前に進める出発点になります。なお、本記事の数字はすべてモデル値・代表的傾向で、特定の業界団体統計に基づくものではありません。業界平均という幻想の代わりに、業態と特性に応じた目安を持つ――これが本記事の立場です。

在庫日数とは（1分でおさらい）

在庫日数の計算式は1つです。

「あと何日分の在庫があるか」を示す指標で、在庫の回転速度を端的に表します。1ヶ月分の在庫があれば在庫日数30日、3ヶ月分なら90日。

CCCを構成する要素としての在庫日数はキャッシュコンバージョンサイクル（CCC）30日と90日の会社、何が違うかでも扱っています。

なぜ在庫日数は業態で違うのか（4つの構造的理由）

業態によって在庫日数の目安が変わる理由は、4つあります。

業態別ベンチマーク7パターン

7パターンを順に見ます。レンジはモデル値・代表的傾向で、自社の実情と組み合わせて読み解いてください。

「自社はどのパターンか」── 判定の3つの問い

7パターンのどれに近いか、3つの問いで絞り込めます。

結局、どうすればいいのか

業態目安をベースに、自社の在庫日数を月次でモニタリングします。

ベンチマークから±20%以上ズレたら、見直しの引き金

たとえば自社が②B2C一般物販型でレンジ30〜60日、目安中央値45日とすると、±20%は36〜54日の範囲。これを継続的に外れたら、構造的な見直しの引き金です。短い方に外れていれば欠品の確認、長い方に外れていれば滞留と発注の見直し。

長い方に外れている場合、典型的な原因は：発注ロットが大きすぎる／売れ筋分析が不足／死に筋が積み上がっている。在庫日数とセットで見たい指標として、滞留比率も有効です。3ヶ月以上滞留比率を1分で出す現状把握フレームもあわせて参考にしてください。

短すぎ・長すぎ、両方の副作用を両論で

在庫の最適化は短くすることではなく、適正水準に置くこと。 大切なのは「最小」ではなく「最適」です。在庫減の利益効果は「在庫を減らすと利益が増える」を数学的に証明してみたで扱っています。販路ごとの配分とセットで見るなら楽天・Amazon・自社EC、在庫はどこに何個置くかも参考になります。

図解：7パターンを横軸（日数）でマップ化

7パターンの目安レンジを、在庫日数軸で1枚に整理しました。

まとめ

在庫日数の「業界平均」は単一の数字としては存在しません。業態別の7パターン（①B2C高回転コモディティ／②B2C一般物販／③B2B標準品卸／④季節品中心／⑤OEM・PB長納期／⑥SKU多品種少量／⑦食品・賞味期限あり）で目安を持ち、自社がどのパターンに近いかを3つの問いで判定する――これが、自社の在庫日数を「多いか少ないか」判断する出発点です。

ベンチマークから±20%以上ズレたら、見直しの引き金。短すぎる副作用と長すぎる副作用の両方を見て、適正水準に置く設計をします。在庫日数は短ければ偉いのでも、長ければ悪いのでもありません。業態に応じた水準で回せていることが、健全な姿です。

私たち Arke がデータで取り組んでいるのも、まさにこの「自社業態に合った在庫日数の目安を持ち、月次で見直す仕組み」の設計支援です。本記事は、今後の在庫管理シリーズ（安全在庫・リードタイム逆算・ABC分析など）の土台となるハブ記事として、繰り返し参照していただける1本を目指しました。