【データドリブンな廃盤意思決定：在庫滞留日数（DOH）に基づく在庫処分とキャッシュ最大化】
EC事業の収益性を圧迫する最大の要因は「眠れる在庫」です。本記事では、在庫滞留日数（DOH: Days on Hand）を基軸としたデータドリブンな廃盤意思決定プロセスを解説します。AIによる需要予測と動的なマークダウン戦略を組み合わせ、キャッシュフローを劇的に改善するDX手法を深掘りします。
1. 在庫滞留日数（DOH）による現状把握の重要性
在庫管理における最重要指標の一つが在庫滞留日数（DOH）です。これは、現在の在庫が完売するまでに何日かかるかを算出したもので、キャッシュの固定化リスクを可視化します。
多くの企業が「在庫金額」のみに注視しますが、真の問題は「時間の経過とともに価値が減退する資産」にあります。DOHが一定基準を超えた商品は、即座に「滞留在庫」としてフラグを立て、処分フェーズへの移行を検討すべきです。
2. AIを活用した需要減退の早期検知アルゴリズム
過去の販売実績だけでなく、時系列解析AIを用いることで、商品ライフサイクルの終焉を早期に予測可能です。トレンドの減退や競合商品の台頭によるクリック率（CTR）の低下をシグナルとして捉え、デッドストック化する前に手を打つことが可能になります。
図：在庫フェーズ別キャッシュ回収期待値の推移
3. キャッシュ最大化のための動的マークダウン戦略
「売れ残ってから値下げする」のではなく、データに基づき段階的に価格を調整（マークダウン）することが、利益の毀損を最小限に抑える鍵です。DOHが目標値から乖離した瞬間に、プロモーションやポイント付与、最終的にはアウトレット価格への移行を自動化する仕組みを構築します。
4. データが示す廃盤判断の黄金律
最終的な廃盤（ディスコン）判断は、感情ではなく「貢献利益」と「保管コスト」の逆転現象が起きるタイミングで行います。倉庫保管料が粗利を上回る前に、思い切った在庫処分を行う勇気が、次なるヒット商品への投資余力を生みます。
よくある質問
- Q. 在庫滞留日数（DOH）の理想的な基準は？
- A. カテゴリにより異なりますが、一般的には「リードタイム＋安全在庫日数」の1.5倍を超えると危険信号と見なされます。アパレルなど季節性が強いものはより厳格な管理が必要です。
- Q. 値下げをするとブランド価値が下がりませんか？
- A. 無計画な値下げはブランドを傷つけますが、クローズドなセールや「アウトレット」という明確な区分けを行うことで、ブランド価値を維持しつつキャッシュを回収できます。
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まとめ
在庫回転率の向上は、単なる物流の効率化ではなく、高度なデータ戦略です。DOHに基づいた現状把握、AIによる需要減退の検知、そして機動的なマークダウン。これらを一連のプロセスとして自動化することで、EC事業のキャッシュフローは劇的に改善します。デッドストックを恐れず、データに基づいた「攻めの廃盤判断」を実践しましょう。
公開日: 2026年2月8日 / 著者: Osamu Yasuda
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参考文献
- [1] Supply Chain Management Review: Inventory Turnover Metrics and Capital Efficiency
- [2] Journal of Business Logistics: Dynamic Pricing Strategies for Inventory Liquidation