第５章 ＥＩＱ度数分析の読み方と考え方

Ⅰ. 度数分析の定義と基本

• 度数分析の概要: 同じ数値、または特定の範囲（階級）に含まれるデータの個数（度数）を数え、データの散らばり具合を把握する分析手法です。

• 階級と級間: データを区切る範囲を「階級（Class）」、その幅を「級間」と呼びます。通常は等間隔で設定されますが、EIQ分析では独自のルールを用います。

Ⅱ. EIQ分析における間隔（範囲）の特異性

• 小口データの重視: 1～10の間隔が極めて重要であり、特に「度数1」は分析上大きな意味を持ちます。

• 対数間隔の採用: 数値が大きくなると（100超など）10～20%の誤差は許容されるため、等間隔よりも「対数間隔（徐々に幅を広げる）」の方が合理的です。

• 「範囲」の呼称: EIQ分析では「間隔」の代わりを「範囲」と呼び、対数度数分布を基本とします。

Ⅲ. 度数0（ゼロ）の重要性

• 在庫管理への活用: 0を含めた度数分析を行うことで、在庫種類の中で「出荷が全くなかった種類（不動在庫）」が何種類あるかを把握するのに役立ちます。

Ⅳ. 主要な5つの度数分布表とヒストグラム

システム計画において、以下の5つの指標に対して度数分析を行います。

• EQ度数分布: 客先ごとの1回あたりの注文量の分布。

• EN度数分布: 客先ごとの1回あたりの注文品目数（ヒット数）の分布。

• IQ度数分布: 商品（アイテム）ごとの出荷数量の分布。

• IK度数分布: 商品ごとの出荷頻度（注文の重なり）の分布。

• Q度数分布: 伝票の1明細（1行）ごとの注文量の分布。

Ⅴ. 分析の優先順位

• EN・IKの優先: システム計画においては、EQやIQよりも**EN（注文点数）とIK（出荷頻度）**の分析結果が有効であるため、これらから着手するのが定石です。

Ⅵ. 度数分布表とヒストグラムの併記

• 視認性の向上: 具体的な数値（度数）と全体に対する割合（度数％）に加え、それらを視覚化したグラフ（ヒストグラム）を添付することで、ボリュームゾーンを一目で把握できるようにします。

Ⅶ. EQ（客先別注文量）の読み方と判断

• 大口注文の特定: 100ケース以上の注文が多数を占める場合など、大口客先の割合を特定します。

• 運用の決定: 1軒の注文量がパレット単位で大きい場合は、シングル・ピッキングが適しているといった運用上の判断を下します。

Ⅷ. EN（客先別注文品目数）の読み方と特性

• ヒット数の傾向: 在庫種類に対して注文される点数が多いか少ないかを確認します。

• 背景の推測: 在庫種類が少なく注文点数が多い特性は、食品メーカーから配送拠点（デポ）への出荷によく見られる傾向です。

Ⅸ. IK（商品別出荷頻度）によるランク付け

• 売れ筋の把握: 注文の重複（IK）が大きいほど売れ筋商品です。

• ABCランク: 重複回数に基づき、A（多）・B（中）・C（少）と商品を分類する基準になります。

Ⅹ. 度数の合計値の整合性

• 計算の確認: 度数の合計は必ず以下の数値に一致します。

  • EQ・ENの合計 ＝ 注文件数（E）

  • IQ・IKの合計 ＝ 注文種類数（I）