【解析学】「ABC分析よりも優れた分析手法」【分析】

こんにちはヤク学長です。

本記事の目的は、「アプリデザインを学ぶ」ことを目的としています。

【本記事のもくじ】

まず、「アプリデザイン」に真剣に取り組むための概要を解説します。
下記の方法で、簡単に概要を抑えることができます。

• ABC分析とは
• ABC分析よりも優れた分析手法
• 薬局の在庫を効率的に格納するための分析手法は？

それでは、上から順番に見ていきます。
なお、本上記の方法を抑えれば成果が出ます。

・アプリデザインの基礎知識を使って、必要な基礎スキルをスムーズに身につけ効率的に学ぶための記事です。

記事の内容は「転載 & 引用OK」問題ありません。

ABC分析とは

ABC分析は、アイテムの重要度に基づいてアイテムを分類し、リソースや管理方法を最適化する手法です。主に在庫管理や顧客セグメンテーションに使用されますが、他のビジネスプロセスにも適用可能です。

ABC分析はパレートの原則（80/20の法則）に基づいており、少数の重要なアイテムが全体の成果や効果の大部分を占めることを意味します。

分析のプロセスは以下の通りです：

1. 分析対象となるアイテムを特定：在庫アイテム、顧客、取引先など。
2. 評価基準の決定：在庫アイテムの場合は販売価格や利益、年間使用量、リードタイムなどが考慮されます。顧客セグメンテーションの場合は購入金額、購入頻度、利益などが評価基準となります。
3. アイテムを評価基準に従って降順にランク付けし、累積パーセンテージを計算。
4. アイテムを以下の3つのカテゴリに分類：

• カテゴリA: 最も重要なアイテム。全体の成果や効果の大部分を占める。通常、全アイテムの約20％を占める。
• カテゴリB: 中程度の重要度を持つアイテム。全体の成果や効果の一部を占める。通常、全アイテムの約30％を占める。
• カテゴリC: 重要度が低いアイテム。全体の成果や効果に対して小さな寄与しかない。通常、全アイテムの約50％を占める。

5. カテゴリに応じてリソースや管理方法を最適化：カテゴリAのアイテムにはより多くのリソースや注意を払い、カテゴリCのアイテムには最小限のリソースや注意を払う。

ABC分析を用いることで、企業はリソースの配分や管理方法を最適化し、効率を向上させることができます。

ABC分析よりも優れた分析手法

ABC分析は、在庫管理や顧客セグメンテーションのような多くのビジネスアプリケーションに使用される一般的な手法です。しかしながら、ある状況や目的に対して他の手法が優れている場合もあります。いくつかの代替手法を以下に示しますが、どれが優れているかは、特定の状況や目的によって異なります。

1. XYZ分析：需要の予測可能性に基づいて製品やアイテムを分類する手法。在庫管理や需要予測に役立ちます。
2. パレート分析：経済的なインパクトに基づいて要素を分類する手法。品質管理や顧客セグメンテーションに有益です。
3. ファスト・スロー・ノンムービング分析 (FSN分析)：在庫アイテムの動きの速さに基づいて分類する手法。在庫管理や購買戦略に有用です。
4. クラスタ分析：類似性に基づいてアイテムをグループ化する統計的手法。市場セグメンテーションや製品ポートフォリオ分析に利用されます。
5. RFM分析：顧客行動に基づいてセグメント化する手法。顧客ロイヤリティやマーケティング戦略に役立ちます。

これらの手法は、それぞれ異なる目的や状況に適したものです。ある手法が他の手法より優れていると一概に言えないため、目的や状況に応じて適切な手法を選択することが重要です。