仕事では、すべての対象を同じように扱うと、時間も人手も足りなくなることがあります。すべての商品を同じ力で売る、すべての顧客に同じ対応をする、すべての在庫を同じ頻度で管理する、すべての業務改善テーマに同じ工数をかける。このようなやり方は、一見公平に見えますが、実務では非効率になることがあります。
なぜなら、売上や利益、影響度、重要度は対象によって大きく違うからです。少数の商品が売上の大半を生み出している場合もありますし、一部の顧客が利益の多くを占めている場合もあります。反対に、多くの手間をかけているのに、成果への影響が小さい対象もあります。
そこで役立つのが、ABC分析です。ABC分析は、対象を重要度や構成比に応じてA・B・Cの3つに分類し、重点的に管理すべき対象を見極めるためのフレームワークです。
もともとは在庫管理や販売管理でよく使われる考え方ですが、営業、マーケティング、顧客管理、商品管理、業務改善、教育施策、DXテーマの優先順位付けなど、幅広い仕事で活用できます。
この記事でわかること
・ABC分析とは何か
・ABC分析は何に使うのか
・ABC分析の基本的な考え方
・ABC分析の使い方
・ABC分析の具体例
・関連フレームワークとの違い
最初から完璧に使いこなす必要はありません。まずは「ABC分析は重要度の高い対象を見極め、重点管理するための型だ」とつかめれば十分です。
ABC分析とは？
ABC分析とは、商品、顧客、業務、在庫、施策などの対象を、売上や利益、件数、重要度などの大きさに応じてA・B・Cの3つに分類するフレームワークです。
基本的には、重要度が高いものをA、次に重要なものをB、重要度が低いものをCとして分類します。
たとえば、商品の売上を分析する場合、売上への貢献が大きい商品をAランク、中程度の商品をBランク、貢献が小さい商品をCランクに分けます。これにより、どの商品を重点的に管理すべきかが見えます。
ABC分析では、よく累積構成比を使います。たとえば、売上の上位70〜80%を占める商品をA、次の15〜20%をB、残りをCとする考え方があります。ただし、この基準は絶対ではありません。目的や業種によって調整して構いません。
ABC分析の背景には、「すべてを同じように管理するのではなく、重要なものに重点的に力を使う」という考え方があります。
一言でいうと、ABC分析は、対象を重要度に応じて分類し、優先順位を決めるためのフレームワークです。
ABC分析は何に使うのか
ABC分析は、対象の重要度を分類し、重点的に管理すべきものを見つけるために使います。
主な用途は次のとおりです。
・売上貢献の大きい商品を見つける
・重要顧客を分類する
・在庫管理の優先順位を決める
・営業活動の重点先を決める
・マーケティング施策の対象を整理する
・業務改善テーマの重要度を分類する
・問い合わせやトラブルの重点管理対象を見つける
・教育施策の対象者やテーマを優先順位付けする
・コスト削減対象を整理する
・管理工数をどこにかけるか判断する
ABC分析は、「どこに力を入れるべきか」を考える場面で役立ちます。特に、対象数が多く、全部を同じように管理するのが難しいときに有効です。
どんな人に向いているか
ABC分析は、次のような人に向いています。
・商品や在庫を管理している人
・営業先や顧客の優先順位を決めたい人
・売上や利益への貢献度を整理したい人
・業務改善テーマを選びたい人
・限られた時間や人員を有効に使いたい人
・データを使って重点対象を見つけたい人
・管理職やリーダーとして業務配分を考える人
・マーケティング施策の対象を絞りたい人
・教育や研修の重点テーマを決めたい人
初心者にも使いやすい理由は、考え方がシンプルだからです。対象を並べて、重要度の大きい順に分類するだけでも、優先順位の見え方が大きく変わります。
ABC分析の基本的な考え方
ABC分析の基本は、「成果への影響が大きいものから重点的に見る」ことです。
仕事では、対象の数が多いほど、すべてを細かく管理するのが難しくなります。たとえば、商品が1000点ある場合、すべての商品を同じ頻度で確認するのは現実的ではありません。顧客が500社ある場合、すべての顧客に同じ営業工数をかけるのも難しいでしょう。
そこで、まず対象を重要度で分けます。
Aランク
Aランクは、最も重要度が高い対象です。売上、利益、影響度、リスクなどが大きく、重点的に管理すべき対象です。
たとえば、売上上位の商品、利益率の高い顧客、トラブル時の影響が大きい業務、重要な改善テーマなどが該当します。
Aランクには、時間や人材をしっかり投入します。管理頻度を高め、状況を細かく確認し、問題があれば早めに対応します。
Bランク
Bランクは、中程度の重要度を持つ対象です。Aほどではないものの、無視できない対象です。
Bランクは、標準的な管理を行います。Aランクほど細かく見る必要はありませんが、定期的に確認し、成長可能性やリスクを見ます。
Bランクの中には、将来Aランクになる可能性があるものもあります。そのため、単に中位として扱うだけでなく、伸びしろにも注目します。
Cランク
Cランクは、重要度が比較的低い対象です。数は多いが、成果への影響は小さい場合があります。
Cランクは、管理工数をかけすぎないことが重要です。標準化、自動化、簡略化、統合、削減などを検討します。
ただし、Cランクだから不要とは限りません。たとえば、売上は小さくても戦略上重要な商品や、少数でも重要な顧客が含まれる場合があります。そのため、機械的に切り捨てるのではなく、目的に応じて判断する必要があります。
パレートの法則との関係
ABC分析は、パレートの法則と関連して語られることがあります。パレートの法則とは、「全体の成果の大部分は、一部の要素によって生み出される」という考え方です。
たとえば、売上の多くが一部の商品から生まれている、問い合わせの多くが一部の原因から発生している、といった現象です。
ABC分析は、このような偏りを見える化し、重要な対象に集中するために使えます。
ABC分析の使い方
手順1 分析対象を決める
まず、何を分析するのかを決めます。
分析対象の例は次のとおりです。
・商品
・顧客
・在庫
・営業先
・問い合わせ内容
・業務プロセス
・改善テーマ
・研修テーマ
・Webページ
・広告施策
たとえば、「商品別売上を分析する」「顧客別利益を分析する」「問い合わせ件数を分析する」のように、対象を明確にします。
対象が曖昧だと、分類基準も曖昧になります。
手順2 分類に使う指標を決める
次に、何を基準にA・B・Cへ分けるのかを決めます。
よく使う指標は次のとおりです。
・売上金額
・粗利益
・販売数量
・在庫金額
・問い合わせ件数
・作業時間
・トラブル件数
・顧客別利益
・影響度
・重要度
ここで重要なのは、目的に合った指標を選ぶことです。
売上を伸ばしたいなら売上金額、利益を重視するなら粗利益、業務改善なら作業時間や発生件数、品質改善なら不良件数やトラブル件数を使うとよいでしょう。
手順3 データを大きい順に並べる
指標が決まったら、対象を数値が大きい順に並べます。
たとえば、商品別売上であれば、売上金額が大きい商品から順番に並べます。顧客別利益であれば、利益額が大きい顧客から並べます。
この時点で、上位の少数が大きな割合を占めているかどうかが見えてきます。
手順4 構成比と累積構成比を確認する
次に、それぞれの対象が全体に占める割合を確認します。
たとえば、全体売上が1000万円で、ある商品の売上が100万円なら、その商品の構成比は10%です。
さらに、上位から順番に構成比を足していきます。これを累積構成比といいます。
累積構成比を見ることで、上位何件で全体の何%を占めているかがわかります。
手順5 A・B・Cに分類する
累積構成比を見ながら、A・B・Cに分類します。
一般的な目安は次のとおりです。
・Aランク：累積構成比の上位70〜80%程度
・Bランク：次の15〜20%程度
・Cランク：残りの5〜10%程度
ただし、この基準は固定ではありません。実務では、分析目的に合わせて調整します。たとえば、リスク管理では、金額が小さくても重大事故につながるものをA扱いにする場合があります。
手順6 ランクごとの対応方針を決める
分類したら、A・B・Cそれぞれの対応方針を決めます。
Aランクは、重点管理します。担当者を付ける、定期的に確認する、在庫切れを防ぐ、関係を深める、品質を強化するなどの対応を行います。
Bランクは、標準管理します。必要な範囲で確認し、Aに成長する可能性があるものを見ます。
Cランクは、効率管理します。管理工数を減らす、自動化する、まとめて処理する、場合によっては縮小や整理を検討します。
ABC分析は、分類して終わりではありません。分類後に、管理方法や行動を変えることが重要です。
ABC分析の具体例
例 商品別売上を分析する場合
ある会社で、100種類の商品を販売しているとします。売上を分析したところ、上位10商品で全体売上の75%を占めていました。次の30商品で20%、残り60商品で5%という結果でした。
この場合、上位10商品をAランク、次の30商品をBランク、残り60商品をCランクとして分類できます。
Aランク商品は、売上への影響が大きいため、在庫切れを防ぎ、販売促進を強化し、品質や納期を重点的に管理します。広告や営業資料でも優先的に扱います。
Bランク商品は、標準的に管理しながら、伸びる可能性がある商品を見つけます。販売方法やターゲットを見直すことで、Aランクに育つ商品があるかもしれません。
Cランク商品は、売上への影響が小さいため、管理工数をかけすぎないようにします。場合によっては、品番の統合、在庫削減、販売終了を検討します。
このように、ABC分析を使うと、すべての商品に同じ力をかけるのではなく、売上への影響に応じて管理方法を変えられます。
別の例 社内問い合わせ対応を改善する場合
ある部署では、社内から多くの問い合わせを受けています。問い合わせ内容を分類すると、上位5種類の問い合わせで全体の70%を占めていることがわかりました。
この場合、問い合わせ内容をABC分析できます。
Aランクは、件数が多い問い合わせです。ここに対して、FAQを作る、マニュアルを整備する、申請画面を改善する、説明動画を作るといった対策を行えば、大きな効果が期待できます。
Bランクは、中程度の問い合わせです。必要に応じてテンプレート回答や定期案内で対応します。
Cランクは、件数が少ない問い合わせです。個別対応にしつつ、過剰に仕組み化しない方がよい場合もあります。
この例では、問い合わせ全体を一律に改善しようとするのではなく、件数が多い上位テーマから改善することで、効率よく負荷を減らせます。
具体例でわかるポイント
具体例からわかるポイントは次のとおりです。
・すべての対象が同じ重要度ではない
・上位の少数が大きな成果や負荷を生んでいることがある
・Aランクには重点的に工数をかける
・Bランクは標準管理し、成長可能性を見る
・Cランクは効率化や簡略化を考える
・分類後に対応方針を変えることが重要
・売上だけでなく、問い合わせ件数や作業時間にも使える
ABC分析を使うメリット
ABC分析を使うメリットは、重点的に管理すべき対象を見つけやすくなることです。
主なメリットは次のとおりです。
・重要な対象が明確になる
・限られた時間や人員を有効に使える
・売上や利益への貢献度を見える化できる
・在庫管理や商品管理の優先順位を決めやすい
・営業先や顧客対応の重点化ができる
・業務改善の効果が大きいテーマを見つけやすい
・管理工数のかけ方を見直せる
・データに基づいて説明しやすい
特に大きなメリットは、「がんばる対象を絞れる」ことです。全部を同じように頑張るのではなく、成果への影響が大きいところに力を集中できます。
ABC分析を使うときの注意点
ABC分析を使うときには、いくつか注意点があります。
よくある失敗例は次のとおりです。
・売上だけで判断して、利益を見ない
・現在の数値だけで判断し、将来性を見落とす
・Cランクを単純に不要と決めつける
・重要な戦略商品や重要顧客を見落とす
・分類して終わりで、対応方針を変えない
・データの期間が短すぎる
・季節変動や一時的な要因を考慮しない
・分類基準が目的に合っていない
特に注意したいのは、Cランクを機械的に切り捨てないことです。売上は小さくても、将来性のある商品、重要顧客向けの商品、ブランド上必要な商品、法令上必要な対応などが含まれている場合があります。
また、売上が大きい商品でも利益が小さい場合があります。その場合、売上基準のABC分析だけでは判断を誤る可能性があります。必要に応じて、売上別、利益別、在庫金額別など、複数の視点で分析することが大切です。
関連フレームワークとの違い
ABC分析と関連するフレームワークには、費用対効果分析、RICE、ICE、Eisenhower Matrix、意思決定マトリクスなどがあります。
費用対効果分析との違い
費用対効果分析は、ある施策にかかる費用と得られる効果を比較するフレームワークです。投資判断や改善施策の評価に向いています。
ABC分析は、対象を重要度や構成比に応じて分類します。投資の妥当性を判断したい場合は費用対効果分析、重点管理すべき対象を見つけたい場合はABC分析が向いています。
RICEとの違い
RICEは、Reach、Impact、Confidence、Effortで施策の優先順位を決めるフレームワークです。施策候補の比較に向いています。
ABC分析は、商品、顧客、在庫、業務などを重要度別に分類する方法です。施策を比較するならRICE、対象をランク分けして管理方針を変えるならABC分析が使いやすいです。
ICEとの違い
ICEは、Impact、Confidence、Easeで施策を簡易評価するフレームワークです。短時間で施策の優先順位を決めたいときに役立ちます。
ABC分析は、主に既存データを使って対象を分類します。新しい施策案を評価するならICE、既存の商品や顧客、業務の重点対象を見つけるならABC分析が向いています。
Eisenhower Matrixとの違い
Eisenhower Matrixは、タスクを緊急度と重要度で分類するフレームワークです。日々の時間管理に向いています。
ABC分析は、売上、件数、重要度などをもとに対象をA・B・Cに分類します。日々のタスク整理にはEisenhower Matrix、商品や顧客、業務対象の重点管理にはABC分析が向いています。
意思決定マトリクスとの違い
意思決定マトリクスは、複数の選択肢を複数の評価基準で比較するフレームワークです。
ABC分析は、1つの指標または重要度に基づいて対象を分類することが多いです。複数基準で案を比較したい場合は意思決定マトリクス、売上や件数などのデータで重点対象を分類したい場合はABC分析が便利です。
ABC分析はどんな場面で使うと効果的か
ABC分析は、次のような場面で使うと効果的です。
・商品別売上を整理するとき
・在庫管理の重点対象を決めるとき
・顧客別売上や利益を分析するとき
・営業活動の重点先を決めるとき
・問い合わせ件数の多いテーマを見つけるとき
・業務改善の優先順位を考えるとき
・コスト削減対象を整理するとき
・教育テーマや研修対象を優先順位付けするとき
・管理工数を減らしたいとき
・データをもとに重点管理対象を説明したいとき
特におすすめなのは、対象数が多く、どこから手をつけるべきか迷っている場面です。ABC分析を使えば、まずAランクに集中するという判断がしやすくなります。
まとめ
ABC分析は、商品、顧客、在庫、業務、施策などの対象を、重要度や構成比に応じてA・B・Cに分類するフレームワークです。
すべてを同じように管理しようとすると、時間も人手も足りなくなります。ABC分析を使えば、成果への影響が大きいAランクに重点的に力を使い、Bランクは標準管理し、Cランクは効率化や簡略化を考えることができます。
ただし、Cランクを単純に不要と決めつけるのは危険です。将来性、戦略性、リスク、顧客との関係も踏まえて判断することが大切です。まずは、自分の仕事で扱っている商品、顧客、問い合わせ、業務テーマのどれか1つを選び、件数や金額の大きい順に並べてみましょう。
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