日々の業務や大量のデータを扱う中で、「どれを優先して対応すべきか？」という課題に直面したことはありませんか？
ABC分析（ABC analysis） は、そうした優先順位付けに役立つデータ分析手法です。
限られたリソースを最大限に活かすために、どの項目に集中すべきかを明確にするこの手法は、在庫管理・顧客分析・バグトリアージなど、IT・ビジネスの幅広い現場で活用されています。
本記事では、ABC分析の仕組み、活用方法、IT分野における具体例を交えながら、わかりやすく解説します。
ABC分析とは何か？
ABC分析の基本定義
ABC分析とは、要素を構成比が大きい順に並べて、A・B・Cの3グループに分類する手法です。
これは「パレートの法則（80:20ルール）」に基づいた優先順位の可視化を目的とした分析であり、重要な少数（A）と重要度の低い多数（C）を切り分け、戦略的な意思決定を可能にします。
分類の基本構造
この分類は絶対的なルールではなく、業種・目的によって柔軟に設定されます。
ABC分析のステップとロジック
ステップ1 – 対象データの収集と整理
対象となるデータは、売上、在庫、アクセス数、バグ数などさまざまです。
例えば：
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ECサイトの商品売上額
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クラウドサービスの機能別利用回数
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サポートデスクへの問い合わせ件数
ステップ2 – 数値の降順に並べる
データを数値の大きい順に並び替えます。
これにより、「どの項目が全体に大きく貢献しているか」が明確になります。
ステップ3 – 構成比と累積比を計算する
各項目の構成比（全体に対する割合）と、その累積値を算出します。
たとえば：
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商品A：売上2,000円（20%）
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商品B：売上1,500円（15%）
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累積比：商品A+Bで35%
ステップ4 – A・B・Cに分類する
累積構成比に基づき、項目をA・B・Cに分類します。
例：
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累積構成比60%まで → Aクラス
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60〜90% → Bクラス
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残りの10% → Cクラス
ABC分析の活用シーンとITでの応用例
在庫管理・購買管理
IT企業のハードウェア運用部門では、部品や消耗品の在庫にABC分析が有効です。
例：プリンタのトナー（A）、LANケーブル（B）、ネジ・ボルト類（C）
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A：定期チェックと自動発注
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B：在庫に応じた発注判断
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C：最低限の在庫確保
バグ・障害の優先順位付け（ソフトウェア開発）
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Aクラス：クリティカルバグ、クラッシュ、セキュリティ脆弱性 → 最優先で修正
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Bクラス：中程度の機能不具合 → 次回リリースで対応
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Cクラス：UIのズレ、マイナーな表示ミス → 後回しや保留
顧客分析・マーケティング
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Aクラス顧客：上位20%の優良顧客 → 特別キャンペーンや優先サポート
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Bクラス顧客：リピーター → 継続促進施策
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Cクラス顧客：一度きりの利用者 → メールマーケティングやターゲット調査に活用
Webアクセス・コンテンツ分析
自社Webサイトのアクセスログをもとに、人気ページ（PV上位）をABC分類すると：
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Aページ：売上に直結、SEO強化対象
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Bページ：補完コンテンツ、改善候補
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Cページ：更新停止または統合候補
ABC分析のメリットと注意点
メリット
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リソースの最適配分が可能
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データに基づいた客観的な意思決定
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シンプルな手法で即実行可能
注意点
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定性的な判断が必要な場面では過度な数値依存に注意
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分類基準が曖昧だと誤った戦略につながる
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定期的に再分析が必要（市場や環境の変化に対応）
まとめ
ABC分析（ABC analysis）は、複雑な情報をシンプルに整理し、重要項目に集中するための強力なフレームワークです。
IT業界では特に、次のような分野で有効に活用できます：
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バグ修正や開発リソース配分
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コンテンツ最適化やUX改善
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顧客・アクセス・売上データの優先度分析
「全てに平等に手をかける」のではなく、「価値の高い少数に集中する」ことが、成果を最大化する鍵です。
データに基づいた合理的な意思決定を行うためにも、ABC分析を積極的に取り入れてみてはいかがでしょうか？