物流品質KPIとは？管理すべき指標と品質改善につながる運用方法を解説

物流品質の管理・向上を求められているものの

• 何をKPIとして管理すればよいかわからない
• KPIを管理しているが改善につながらない
• 品質向上と生産性向上を両立したい
• 経営層へ改善提案するための根拠がほしい

このような悩みを抱える物流担当者は少なくありません。

物流品質は、KPIを設定するだけでは向上しません。
重要なのは、品質を数値で把握し、その結果を現場改善につなげることです。

KPIは単なる管理指標ではなく、改善活動の方向性を示す「羅針盤」の役割を果たします。

本記事では、物流品質で管理すべき代表的なKPIと
品質改善・生産性向上につながる運用方法をわかりやすく解説します。

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物流品質KPIとは、物流業務の品質を数値で評価・管理するための
重要業績評価指標（Key Performance Indicator）です。

品質を感覚ではなく数値で把握することで、課題の早期発見や改善効果の検証が可能になります。

▼物流KPIの設定方法と運用のポイントは別記事で解説しています。

物流品質KPIが重要な理由は、現場の品質レベルを定量的に可視化できるためです。

KPIを継続して管理することで、

• 問題が発生している工程を把握できる
• 改善効果を定量的に検証できる
• 継続的な改善活動につながる
• 経営判断の根拠になる

などのメリットがあります。

物流品質は「なんとなく良くなった」と評価するものではありません。
数値で管理することで初めて改善効果を客観的に評価でき、次の改善施策へつなげられます。

物流品質は、「入荷品質」「在庫品質」「出荷品質」の3つに分類して管理すると
課題を把握しやすくなります。

それぞれの工程には管理すべきKPIがあり
どの工程で問題が発生しているのかを明確にすることで
効果的な品質改善につながります。

入荷品質で管理する代表的なKPIは、次のとおりです。

• 入荷数量精度
• SKU精度
• 入荷荷姿不良率

入荷工程は、物流品質の入口となる重要な工程です。

例えば、入荷数量のカウントミスやSKUの確認ミスが発生すると
システム上の在庫と実在庫に差異が生じ、欠品や誤出荷につながる可能性があります。

そのため、入荷時点で正確に検品・在庫計上を行うことが
その後の物流品質を維持するための重要なポイントとなります。

在庫品質で管理する代表的なKPIは、次のとおりです。

• 棚卸差異率
• ロット管理精度
• 出荷期限管理精度

在庫品質は、保管中の管理状況だけでなく
入荷から出荷までの各工程で発生した品質ミスの影響が表れる指標です。

例えば、入荷工程での入荷数量のカウントミスやSKU確認ミス
出荷工程での誤ピッキング後の戻し間違えや汚破損品の在庫計上ミスなどは
最終的に棚卸差異として表面化します。

そのため、棚卸差異率が悪化した場合は、在庫管理だけを見直すのではなく
入荷・保管・出荷の各工程に原因がないかを分析することが重要です。

また、食品や医薬品などの物流では
ロット管理精度や出荷期限管理精度も重要な品質指標となります。
適切なロット管理や先入れ先出し等の期限管理を徹底することで
トレーサビリティの確保や品質事故の防止につながります。

出荷品質で管理する代表的なKPIは、次のとおりです。

• 誤ピッキング率
• 誤出荷率
• 汚破損率
• 梱包不良率

これらは、顧客満足度に直結する重要な品質指標です。

しかし、これらの数値だけを管理しても、品質改善としては十分ではありません。
重要なのは、「発生した不具合を工程内で防げたのか、それとも市場へ流出させてしまったのか」
という視点で品質を管理することです。

この考え方を理解するうえで重要なのが、「ヤードクレーム」と「マーケットクレーム」です。

物流品質を維持向上させるには、誤出荷率や破損率などの結果だけを見るのでは不十分です。
重要なのは、不具合が「どこで発見されたのか」という視点で品質を管理することです。

そこで活用されるのが、「ヤードクレーム」と「マーケットクレーム」という考え方です。
この2つを区別して管理することで、品質改善だけでなく、生産性向上にもつながります。

ヤードクレームとは、物流センター内で発見・是正できた物流起因の不具合を指します。
市場へ流出する前に異常を検知できたため、顧客へ影響を与えずに対応できたケースです。

代表例は次のとおりです。

• 誤ピッキング（商品・数量違い）
• 出荷搬送先違い
• 商品破損
• 梱包不良

ヤードクレームは「ミスが発生した記録」であると同時に
「工程内で異常を検知できた記録」でもあります。

そのため、品質改善を進めるうえで非常に重要な情報です。

マーケットクレームとは、物流起因の不具合が顧客先で発覚したものを指します。

物流センターで検知できず、市場へ流出した不具合であるため
顧客満足度や企業の信用へ直接影響します。

代表例は次のとおりです。

• 出荷品間違い
• 数量違い
• 納品先間違い
• 商品破損
• 梱包不良

マーケットクレームは、顧客対応や返品・交換対応などの追加コストも発生します。
そのため、多くの物流現場では最も重要な品質指標の一つとして管理されています。

ヤードクレームとマーケットクレームの違いは、不具合の内容ではありません。
「どこで発見されたか」によって分類されます。

例えば、同じ誤ピッキングでも、

• 出荷前の検品で発見できれば「ヤードクレーム」
• 納品後に顧客から指摘されれば「マーケットクレーム」

として管理します。
両者は不具合の種類ではなく、発見されたタイミングが異なるだけです。

品質KPIは一般的に、「発生率・発生件数が少ないほど品質レベルが高い」と評価されます。
しかし、ヤードクレームは件数だけで品質レベルを判断できる指標ではありません。

もちろん、ヤードクレームも庫内で発生した品質不良であるため、本来は少ないことが望ましい指標です。
安全品質管理の考え方として知られるハインリッヒの法則でも
重大な事故やクレームの背景には、多くの軽微な異常やヒヤリハットが存在するとされています。
物流品質においても、小さな品質不良を減らしていくことは重要な改善活動です。

ただし、ヤードクレームそのものを「悪」と捉え過ぎることは適切ではありません。

例えば、「ヤードクレーム件数が多い＝品質レベルが低い」と評価する運用では
現場が異常を報告しにくくなる可能性があります。
その結果、本来であれば庫内で発見・是正できた品質不良が顕在化せず
市場へ流出して初めてマーケットクレームとして発覚するリスクが高まります。

例えば、次のような2社を比較してみましょう。

合計クレーム件数が少ないB社の方が品質レベルが高いように見えるかもしれませんが
B社はマーケットクレームが2件あり、顧客へと品質不良を流出させています。

一方、A社は庫内で発生した品質不良をヤードクレームとして確実に把握し
市場へ流出する前に対策を講じています。

つまり、ヤードクレームは品質不良を早期に発見・顕在化するための重要な管理指標であり
件数だけで良し悪しを判断すべきではありません。

ヤードクレームは、発生件数を管理すること自体が目的ではありません。

顕在化した品質不良を分析・改善し、物流品質の向上につなげることが
ヤードクレームを管理する本来の目的です。

具体的には、次の2つの目的があります。

ヤードクレームを分析すると、

• どの工程で発生したのか
• どのような品質不良が多いのか
• どの商品・作業で発生しやすいのか

といった品質不良の傾向を把握できます。

例えば、「特定の商品で誤ピッキングが多い」「入荷検品時の数量確認ミスが繰り返し発生している」
といった傾向が見えれば、作業手順や教育方法、保管レイアウトなどを見直すことで
同じ原因による品質不良の再発を防止できます。

このように、ヤードクレームは品質不良を市場へ流出させる前に改善するための重要な情報源であり
その積み重ねがマーケットクレームの削減につながります。

ヤードクレームは、生産性向上を検討する際の判断材料としても活用できます。

例えば、一定期間にわたりヤードクレーム件数とマーケットクレーム件数の両方が
安定して低い状態を維持できている工程では、

• 検品工程の簡略化・廃止
• ダブルチェック体制の見直し

などを検討できます。

品質が安定しているという客観的なデータがあることで
「品質を維持したまま生産性を高められるか」を根拠を持って判断できます。

そのため、ヤードクレームは品質改善だけでなく
品質と生産性の両立を実現するための管理指標としても重要な役割を果たします。

物流品質KPIは、数値を管理することが目的ではありません。
重要なのは、KPIから課題を読み取り、改善活動へつなげることです。

ここでは、物流品質KPIを効果的に運用するための3つのポイントを紹介します。

KPIを管理しているにもかかわらず、品質が改善しない企業は少なくありません。
その原因は、KPIを「報告のための数字」として扱ってしまっているためです。

JILS（公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会）でも
物流現場改善を継続するためには、問題点を把握し、改善活動を実施し
その成果を確認・共有するPDCAサイクルを回すことが重要であるとしています。

KPIは、この改善活動の成果を客観的に把握するための重要な管理指標として活用されます。

数値が悪化した際には原因を分析し、改善施策を実施し

その結果を再びKPIで確認するというPDCAサイクルを継続的に回すことが重要です。

参考：公益社団法人日本ロジスティクスシステム協会（JILS）
　　  「物流現場改善推進のための手引書〈改訂版〉」
　　  https://www1.logistics.or.jp/wp-content/uploads/2025/03/kaizentebiki_kai.pdf?utm_source=chatgpt.com

KPIが悪化した場合は、数値だけを確認して終わらせてはいけません。
「いつ」「どこで」「なぜ」発生したのかを分析することで、初めて効果的な改善策を立案できます。

原因分析では、代表的な品質管理手法として以下が広く活用されています。

• パレート図
• 特性要因図（フィッシュボーン図）
• ヒストグラム
• グラフ
• 散布図
• 管理図
• チェックシート

これらの手法を活用することで、表面的な対策ではなく、真の原因へアプローチできます。

「品質を高めると生産性が下がる」と考えられることがありますが
必ずしも品質と生産性はトレードオフの関係性とは限りません。

運用方法・作業手順の見直しによって作業者によるチェックポイントをなくすなど
品質を維持したまま生産性を向上させることも可能です。

▼当社品質改善による生産性向上事例はこちら

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物流品質の改善は、一度実施すれば終わりではありません。
物流環境や取扱商品の変化に合わせて、継続的に改善活動を続ける必要があります。

そのためには、

• KPI設計
• データ分析
• 原因分析
• 現場改善
• 効果検証

まで一貫して支援できる物流パートナーを選ぶことが重要です。

単に物流業務を請け負うだけではなく、現場改善まで伴走できる物流会社であれば
品質向上と生産性向上の両立が期待できます。

物流会社を選定する際は、改善活動の実績やKPI管理の仕組みについても確認するとよいでしょう。

物流品質KPIは、物流品質を定量的に可視化し、継続的な改善活動につなげるための重要な指標です。
入荷品質・在庫品質・出荷品質の各工程で適切なKPIを設定することで、課題を客観的に把握できます。

また、品質管理ではヤードクレームとマーケットクレームを区別して管理することが重要です。
両者の違いは不具合の種類ではなく、「どこで発見されたか」にあります。

ヤードクレームを分析・活用することで、マーケットクレームの未然防止だけでなく
検品方法の見直しやダブルチェックの削減など、生産性向上にもつなげられます。

物流品質を高めるためには、KPIを単なる管理指標として終わらせるのではなく
現場改善を推進するための情報として活用することが重要です。

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