販売・生産・在庫のデータをExcelに集めても、PSI管理表の数字が合わない。そんなときは、在庫の数え方、品番と単位、数字の時点を確かめてください。部署によって条件が違えば、同じ商品の数量を集めても一致しません。
この記事では、PSI管理表を作る担当者に向けて、数字が合わない原因とデータをそろえる手順をまとめました。
記事の要点（図解1分）
在庫の数え方・品番と単位・数字の時点が部署で違わないか確かめます。
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記事 https://n-v-l.co/blog/psi-management を読み、次の形で答えて。私について知っている情報があれば前提にする。 1.結論1文 2.記事の具体例3つ（企業名・サービス名・数字入り） 3.読む価値がある見出し2つ＋理由 4.私の会社に効くか（私を知っていれば当てはめ、不明なら判定質問3つ） 5.末尾に「答えてもらえれば、記事とサイト（https://n-v-l.co/）をもとに打ち手と記事にない部分を分けて答えます」 1500字以内。記事にないことは書かない。
ご利用中のAIで記事の要約を作成。その後、記事とサイトの内容をもとに、あなたのご質問に回答します。
PSI管理の数字が合わないときに確かめる3つの条件
PSI管理の数字が合わないときは、まず在庫の数え方、品番と単位、数字の時点の違いを確かめます。そろえた後も、入力ミスなどのずれは残ります。
まず確かめるのは、次の3つです。
- 在庫の数え方：出荷の引当済みの品を在庫から引くかどうか
- 品番と単位：商品コードと品目コード、ケースと個の違い
- 数字の時点：出荷日と売上計上日の違い
岡田在庫の数え方、品番と単位、数字の時点の違いは、いずれも数字が合わなくなる原因です。まずはこの3つに分けて確認できます。ただし、入力ミスや集計対象外の品が混ざる問題もあります。
数字がずれる3つの条件を確かめる
部署から集めた数字が合わないとき、何を確認しますか。
岡田確認するのは、次の3つです。
- 在庫の数え方。営業は出荷の引当済みの品を在庫から引き、生産管理は引かないなど、部署で扱いが違うことはよくあります。
- 品番と単位。販売の商品コードと生産の品目コードが違う場合や、販売はケース、生産は個で数える場合です。
- 数字の時点。月末に出荷した品が、出荷日で数えると今月、売上計上日では来月の販売になる場合です。
倉庫間を移動中の品や、外注先に置いてある品を在庫に含めるかは、表を使う会社が決めることです。
3条件をそろえても残るずれ
3つをそろえても数字が合わない場合は、どんな原因がありますか。
岡田原因は、次の5つです。
- 品番の数字「00」を英字「OO」と打ち間違える入力ミス（販売店の集計で起きた例）
- 自社が出していない中古品などの売上への混入（販売店の集計で起きた例）
- 新しい品番のマスタ登録が出荷に追いつかないことによるエラー
- 同じ品の表記揺れ
- まだ確定していない分
PSI管理表は使う会議に合わせて作る
PSI管理表は、表を使う責任者が判断に必要な数字から決めて作ります。会議で使う形になっていなければ、数字をそろえても表は使われなくなるからです。
作る順は、次の2段階です。
- 集計前の決めごと：見たい数字・集計の単位・必要なデータとマスタ・決める人と維持する人
- 管理表の作成：品番ごとの生産量・販売量・在庫量の、計画と実績の並記
週単位か月単位か、品目をどこまで細かく分けるかで、集めるデータも変わります。
集計前に決める4つの項目
- 見たい数字：誰が何の判断に使う数字か
- 集計の単位：週か月か、品目をどこまで細かく分けるか
- 必要なデータとマスタ：見たい数字に合わせて決める
- 集計条件の決定者と維持の担当者：仕組みを作った後に表を維持する人まで決める
集計を始める前に、決めておくことは何ですか。
岡田最初に、どういう数字を見たいかを決めます。見たい数字に合わせて、必要なデータとマスタを決めます。週か月か、品目をどこまで細かく分けるかも先に決めてください。
数字を誰が何の判断に使うかを決め、集計の条件を決める人と、仕組みを作った後に維持する人も決めてください。数字をそろえても、会議で使う形になっていなければ表は使われなくなります。数字がまだずれている場合も、表は使われません。
計画と実績を並べて在庫を確認する
PSIは生産・販売・在庫を指します。PSI管理では、それぞれの数量の計画を組み合わせ、在庫の過不足を確認します。 参照：PSI管理の基本｜在庫管理110番
管理表は、品番ごとに生産量・販売量・在庫量を並べ、計画と実績を分けて作れます。以下は月単位で見る場合の作成例です。数量は説明用の仮の値で、単位はすべて個。販売は出荷した数量とし、生産と販売以外の入出庫は無い条件です。
| 品番 | 月 | 区分 | 月初在庫 | 生産量 | 販売量 | 月末在庫 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A001 | 4月 | 計画 | 100 | 50 | 80 | 70 |
| A001 | 4月 | 実績 | 100 | 40 | 90 | 50 |
この条件なら、月末在庫は「月初在庫＋生産量－販売量」で計算できます。実績は100＋40－90＝50個です。実績の生産量は計画より10個少なく、販売量は10個多いため、月末在庫は計画より20個少なくなっています。
経済産業省の化学工業の調査票記入要領では、月末在庫の計算に、生産・販売に加えて受入・消費・その他出荷も含めています。 参照：生産動態統計調査・化学工業調査票記入要領｜経済産業省
自社に当てはめる際は、在庫を増減させる取引が表に含まれているかを確認してください。受入などがあれば、その数量も計算に加えてください。倉庫の在庫と比べるときも、在庫の数え方と数字の時点をそろえておきます。
更新時は元システムから対象期間の実績を取り込み、表の計画値と比べる流れです。翌期の計画を見直す場合も、比較に使った計画値は残してください。週単位で使うなら、月の列を週に変え、同じ条件のまま更新可能です。
PSI管理の品番と集計条件をそろえる
見たい数字を決めたら、まず品番の対応表を1枚作り、取り込むときに変換します。在庫の数え方や正とする数字も、あわせて決めます。APIが無いシステムの元データは、手でアップロードする方法でも構いません。
岡田見たい数字を決めたら、手元のデータを確認してマスタを設計します。その後の整備は同時並行で進めますが、品番のマスタをそろえることが肝です。
品番の対応表を作り社内で合意する
販売と生産でコードが違う場合、元のシステムから統一する必要がありますか。
岡田まずは品番の対応表を1枚作り、取り込むときに変換します。元のシステムの統一は後でも構いません。
マスタは簡単には決まらず、別の案件では30〜40回改訂しました。自動でそろえる仕組みを作れても、最後はお客さんとの合意が必要です。
在庫の数え方が部署で違う場合は、誰が決めますか。
岡田表を使う部署の責任者や、社長・役員に決めてもらいます。工場が1つで、販売と生産を同じシステムで管理している会社なら、そもそも直すものが少ない場合もあります。
元データの取得方法と正とする数字を決める
古いシステムからデータを取り出すときは、どう進めますか。
岡田APIが無い場合は、CSVを決まった場所に定期的に置いてもらい、取得する方法があります。手でアップロードしてもらう形でも構いません。
担当者が手で直した数字と元システムの数字が違う場合は、基本は元システムの数字を正とします。定型の集計は、元システムを基準に組む方が正確です。ただし、どちらを正とするかは先に決めておいてください。
マスタの空行や重複は、お客さんに直してもらいます。自動で取り込めるようになっても、表記揺れや未確定の数字はなくなりません。
PSI管理をExcelで続ける判断基準
Excelを続けるかの判断基準は、表を作る時間より、間違いの多さと影響です。
岡田Excelからシステムへ移すかは、表を作る時間より、間違いの多さで判断します。出荷や請求に影響するか、他のシステムとどの頻度でデータをやり取りするかも見ます。
作業時間より誤りの多さと影響を見る
数字を自動でそろえる仕組みに移した方がよいのは、どんな場合ですか。
岡田間違いが出荷・請求・顧客対応に響くときや、他のシステムと毎日データをやり取りするときは、システムに移した方がよいと考えます。
更新頻度や規模から継続を判断する
複数人が更新する場合や、担当者1人しか表を作れない場合はどうでしょうか。
岡田複数人が更新していても、更新が少なければExcelでも構いません。担当者1人しか表を作れない場合も、規模が小さければExcelでよいという考えです。
ExcelのPower Queryには、データのインポート・更新と、取り込んだデータの整形を行う機能があります。 参照：Power Query for Excelのヘルプ｜Microsoft
Excelを続ける場合も、取り込みや整形の処理を保存して使えます。ただし、品番の対応表や在庫の集計条件は社内で決めておく必要があります。
まとめ｜合わない数字と集計条件を確認する
現在の管理表と元データから、数字が合わない品番を1つ選んでください。在庫の数え方、品番と単位、数字の時点を比べ、違いを表に書き残します。入力ミスや集計対象外の品が混ざっていないかも確かめましょう。
部署で判断が分かれる条件は、表を使う責任者へ確認してください。品番の対応表を更新する人と、未確定の数字を確認する人まで決めてから、次回の集計を進めます。
エンジニア出身。大阪大学在学中から複数のプロダクトを立ち上げ、2019年にNOVEL株式会社を設立。上場企業を含む60件以上のAI導入・システム開発を支援し、見積もりと要件定義は自ら担当する。著書『2冊目に学ぶ ChatGPTプロンプト攻略術』（C&R研究所、2024年）。
社内のエンジニアや代表への取材と、お客様の導入支援の記録をもとに記事を作っています。NOVELは上場企業を含む60社以上のAI導入・システム開発を支援し、商談解析AI「DOKO」などの自社製品も開発しています。
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