ITパスポート 2021年 問21

ABC分析の事例として、適切なものはどれか。【ITパスポート 解説】

正解の理由

• ABC分析：売上や消費量の寄与度でA（重要）～C（重要度低）に分類する管理手法。
• パレートの法則（Pareto principle）：一部が大きな影響を持つという経験則。

解法ステップ

1. 分析対象を決める
   例：商品、在庫品目、顧客の購買品目など。
2. 指標を決める（通常は売上金額）
   どの値で並べ替えるかを決めます。
3. 降順（高い順）に並べ替える
   売上高が高い順に並べます。
4. 累積比率を計算する
   各品目の売上高を総売上高で割って比率を出し、上から累積していきます。
5. 区分を決めて分類する
   典型的な区分例：Aは累積で上位およそ70〜80%、Bは次の15〜20%、Cは残り（目安であり業種で調整）。
6. 結果に応じた対応を行う
   Aは重点管理（在庫最適化・品質確保）、Bはコスト管理、Cは削減・棚卸削減の検討など。

• 商品X：売上100、Y：50、Z：30、合計180
• 比率：X 55.6%、累積55.6%／Y 27.8%、累積83.3%／Z 16.7%、累積100%
• この場合、XがA（上位累積に入る）、YがAに入るかBになるかは設定次第（例えばA=上位80%ならX+YがA）。

選択肢別の誤答解説

• ア: 顧客の消費行動を、時代、年齢、世代の三つの観点から分析する。
  → これは「セグメンテーション（市場の区分）」や「マクロ／人口統計的分析」に近い手法で、ABC分析ではありません。
• イ: 自社の商品を、売上高の高い順に三つのグループに分類して分析する。
  → 正解。売上寄与度でA・B・Cに分ける典型的なABC分析の定義です。
• ウ: マーケティング環境を、顧客、競合、自社の三つの観点から分析する。
  → これは「3C分析（Customers：顧客、Competitors：競合、Company：自社）」で、ABC分析とは別物です。
• エ: リピート顧客を、最新購買日、購買頻度、購買金額の三つの観点から分析する。
  → これは「RFM分析（Recency＝最新購買日、Frequency＝購買頻度、Monetary＝購買金額）」です。顧客の行動評価には使いますが、ABC分析とは目的・手法が異なります。

よくある誤解

1. 「ABC分析は顧客分析の手法だ」
   → 一部の企業は顧客を売上寄与でABC分類することもありますが、ABC分析の本来のイメージは「品目や商品を売上寄与で分類する」在庫・商品管理の手法です。顧客分析に使う場合は目的を明確にしてください。
2. 「A・B・Cは件数を等しく分けるものだ」
   → 誤りです。A・B・Cは件数ではなく売上などの寄与度（割合）で分けます。Aは少数でも売上の大部分を占めることが一般的です。
3. 「閾値は常に80/15/5だ」
   → ABC分類の閾値は業種や目的で変わります。よく使われる目安はA：上位70〜80%、B：次の15〜20%、C：残りですが、必ずしも固定ではありません。

補足コラム

• ABC分析の活用例
  1. 在庫管理：A品目は在庫切れを避けるために発注頻度を上げる。
  2. 品目整理：C品目は棚や在庫スペースの縮小、廃棄検討をする。
  3. 販促計画：A品目の品質維持や仕入れ交渉に注力する。
• 歴史的な背景
  ABC分析はパレートの法則（経済学者ヴィルフレド・パレートの観察）を応用したもので、企業資源を効率的に配分するために広まりました。
• 実務上の注意点
  売上金額以外に「売上数量」「利益額」「回転率」など別の指標でABC分析を行うこともあります。目的に合わせて指標を選びましょう。

items = {'A商品':100, 'B商品':50, 'C商品':30}
total = sum(items.values())
sorted_items = sorted(items.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

cum = 0
for name, val in sorted_items:
    ratio = val / total * 100
    cum += ratio
    # 閾値例: A <=80%、B <=95%、残りC
    if cum <= 80:
        cls = 'A'
    elif cum <= 95:
        cls = 'B'
    else:
        cls = 'C'
    print(name, val, f"{ratio:.1f}%", f"累積{cum:.1f}%", cls)

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