PI値とは？計算方法や活用方法を解説

PI値とは

PI値（Purchase Index）とは、日本語で「購買指数」と訳され、レジを通過した客数1,000人あたりの購買度合いを示す指標です。（客数が少ない業態類型では100人当たりで計算する例もあります）。

PI値を活用することで、売上高や販売数だけでは捉え切れない、商品の人気度や販売効率を把握できます。

また、客数という分母を基準にするため、店舗の規模や客数の多寡に左右されることなく、1,000人あたりの支持率として比較できるため、「その商品がどれだけ顧客に支持されているか」を自社の異なる店舗間で客観的に把握できる点が特徴です。

商品部が全社的なMD（マーチャンダイジング）戦略を練る上で重要なKPIとなります。

PI値の計算方法

PI値は、以下の計算式で算出します。

PI値 ＝ 購買数量（または金額） ÷ レジ通過客数 × 1,000

分析の目的に応じて、主に以下の2種類を使い分けます。

• 数量PI値…1,000人あたりの「買上数量」。商品の人気度や浸透度を測るのに適しています。
• 金額PI値…1,000人あたりの「売上金額」。売上貢献度を測る際に活用します。

たとえば、ある商品の1日の販売数が50個、レジ通過客数が5,000人だった場合、数量PI値は「50 ÷ 5,000 × 1,000 ＝ 10.0」となります。
これは「1,000人が来店すると10個売れる」という予測のベースになります。

PI値を活用するメリット

PI値を活用することで、以下のようなメリットが期待できます。

店舗間・一定期間の公平な比較が行える

客数の異なる店舗同士や、祝日と平日といった客数が変動する期間同士を、同じ基準で評価できます。

異常値を早期に発見できる

売上高は横ばいでもPI値が低下していれば「客数は増えているが支持は落ちている」という危険信号を一早く察知できます。

精度の高い需要予測が行える

翌日の予測客数にPI値を掛けることで、より現実に即した販売予測が可能になります（客数のより正確な予測ができれば発注などにも生かせます）。

PI値の活用方法

最後に、PI値の代表的な活用方法について解説します。

売れ行き分析

PI値の最も基本的な活用方法が「売れ行き分析」です。

一般的に売上金額や販売数量だけで商品を評価すると、来店客数や店舗規模の影響を大きく受けてしまいます。
そのため、本来の「商品そのものの人気」を正確に把握することが難しくなります。

そこでPI値を用いることで、「来店客1,000人あたり何個売れているか」という視点で分析が可能になります。
これは言い換えれば、「どれだけの顧客に選ばれているか」を示す指標です。

たとえば、以下のようなケースが考えられます。

• 売上は高いがPI値が低い商品…客数の多い店舗で売れているだけの可能性がある
• 売上は低いがPI値が高い商品…一部の顧客に強く支持されている商品の可能性がある

このようにPI値を活用することで、表面的な売上では見えない「隠れた人気商品」や「改善余地のある商品」を発見できます。

また、大手小売業においては数千から数万SKUを扱うため、感覚的な判断では限界があります。

PI値による分析によって、商品部における意思決定の属人化を防ぎ、データドリブンな商品戦略の実現につながります。

さらに、近年は消費者ニーズの多様化が進んでおり、単一のヒット商品だけでなく「ニッチだが確実に売れる商品」を見つけることが重要です。この点でもPI値は有効に機能します。

商品配置

PI値は「どの商品をどこに置くべきか」という商品配置（棚割り）にも活用できます。

売場のスペースは限られており、すべての商品を同じ条件で陳列することはできません。
そのため、限られた棚を最大限に活用するには、「売れる可能性が高い商品」を優先的に配置する必要があります。

ここで重要になるのがPI値です。
PI値が高い商品は、多くの来店客に選ばれているため、以下のような配置が効果的と考えられます。

• ゴールデンゾーンへの配置
• エンドキャップ（通路端）への展開
• フェイス数の拡大

一方で、PI値が低い商品は配置の見直し対象となります。
たとえば、以下の対応を検討する必要があります。

• 陳列位置の変更
• フェイス数の削減
• 販売継続の可否判断

在庫管理

PI値を活用することで、在庫管理の高度化にもつなげられます。

在庫管理において重要なのは、「欠品を防ぎつつ、過剰在庫を持たない」バランスです。

しかし、需要予測が不十分な場合、このバランスを保つことは容易ではありません。
そこでPI値を活用することで、商品の需要をより正確に把握できます。

PI値が高い商品は安定して売れる傾向があるため、

• 在庫量を多めに確保
• 補充頻度を高める

といった対応が求められます。

一方で、PI値が低い商品については、

• 発注数量の見直し
• 在庫削減
• 廃番検討

といった判断が必要になります。

このようにPI値を基準に在庫をコントロールすることで、以下の効果が期待できます。

• 欠品による販売機会ロスの防止
• 在庫回転率の向上
• 廃棄ロスの削減

まとめ

PI値は、データに基づいた科学的な小売経営を支える強力な武器です。

売上という「結果」だけでなく、PI値という「支持のプロセス」を分析することで、商品部が打つべき施策の精度は格段に向上します。

より精度の高いデータ活用や、最適な棚割りの実行、確実な実地棚卸による在庫の適正化をお考えの場合は、小売業に特化したリテイルサポートを提供する、エイジスグループへ、ぜひご相談ください。

たとえば、売れる棚（売上高・利益高・荒利率の向上）づくりを目指す店舗には、棚替専門プロチームが素早く棚替えを実行する「季節の棚替え・カテゴリーリセット」サービスがおすすめです。

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編集者

株式会社エイジス

株式会社エイジスは、国内棚卸サービスのリーディングカンパニーとして、全国83拠点を展開。3,000社を超える企業との取引実績を誇り、確かな信頼関係を基盤に、店舗運営や店舗販促活動を多面的に支援しています。

さらに、アジアを中心に海外にも営業拠点を広げ、グローバルな小売業支援にも取り組んでいます。米国では、アジア各国の小売業ニーズに応えるためのサービス開発や研究にも力を入れており、 国内外で蓄積したノウハウを活かして、流通業界の課題解決に貢献しています。

監修者

エイジスリテイルサポート研究所 所長 三浦美浩

1987年に東北大学卒業後、損害保険会社を経て商業界入社、「食品商業」編集長、「販売革新」編集長などを経て、2011年には商業界取締役就任 チェーンストア各社の社内教育を担当する教育支援事業などを担当。その後、2017年に独立しロジカル・サポート㈱を設立し、2020年にエイジスリテイルサポート研究所所長に就任（兼任）。長年にわたり小売業の現場に関わり、執筆活動と共に、分析や提言も行っている。 従業員教育にも関わりがあり、現場に即した研修には定評がある。

長年にわたり小売業の現場に関わり、執筆活動と共に、分析や提言も行っている。 従業員教育にも関わりがあり、現場に即した研修には定評がある。