ITパスポート 2010年 春期 問23

ABC分析の説明【ITパスポート 解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 問題文で使われているキーワードを探す
   • 「累積構成比」「売上金額」「優先的に管理」「ランク付け」などがあればABC分析を想起します。
2. 各選択肢を対応する手法と照らし合わせる
   • 図の形や目的（原因分析・相関・検査・ランク付け）で区別します。
3. 最も目的が一致する選択肢を選ぶ
   • ランク付け・優先順位の説明ならABC分析（エ）です。

選択肢別の誤答解説

• ア: 「魚の骨に似た図」は魚骨図（Ishikawa diagram：原因を系統的に整理する図で、根本原因追及に使う）です。ABC分析ではありません。
• イ: 「二つの変数の間に関係があるかを解析する手法」は相関分析や回帰分析（regression：データの関係性を調べる統計手法）に当たります。ABC分析とは目的が違います。
• ウ: 「サンプル抜取で母集団の品質を判定する手法」は抜取検査（acceptance sampling：製造や検査で使う品質判定手法）です。これもABC分析ではありません。
• エ: 「売上金額などの累積構成比を基に重要度のランク付けを行う手法」はABC分析の定義に合致します。よって正解は エ です。

よくある誤解

• ABC分析＝パレートの法則（パレートの法則：80/20ルール）だと思い込む
  • 関連はありますが同じものではありません。パレートは「少数が大部分を占める」という経験則で、ABCはその考えを実務で使いやすく分類した手法です。
• A/B/Cの境界（例えばAは上位70%など）が固定だと思う
  • 境界は業種や目的で調整可能です。典型的な例として A:上位70%、B:次の20%、C:残り10% という分け方がありますが、必須ではありません。
• ABC分析は数量（個数）だけに使うと思う
  • 金額・利益・発注頻度・重要度など、評価軸は自由です。目的に応じて指標を選びます。

補足コラム

1. 各商品の売上額を大きい順に並べる。
2. 全商品の売上合計に対する各商品の占める割合（構成比）を求める。
   • 例：商品Aの構成比 = (商品Aの売上) ÷ (全商品の売上合計)
3. 上から構成比を累積（足し算）していく。累積が高い順にA/B/Cに区分けする。
   • 累積が $70\%$ までをA、次の $20\%$ をB、残りをC にする、といった運用が多いです。 短いPython例（計算イメージ）:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'item': ['A','B','C','D'],
    'sales': [500, 300, 150, 50]
})
df = df.sort_values('sales', ascending=False)
df['share'] = df['sales'] / df['sales'].sum()
df['cum_share'] = df['share'].cumsum()
df

• 在庫管理で在庫回転率を高めたいとき
• 営業で重点顧客を絞るとき
• 購買で支出を削減したいとき

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