はじめに

製造業では、コスト管理が利益最大化の鍵となります。適切なコスト分析を行うことで、利益率（プロフィットマージン）を向上させる施策 を打つことが可能です。

✅ この記事で学べること

• 製造業のコスト構造（直接費・間接費・固定費・変動費）
• プロフィットマージンの計算方法
• Python を活用したコスト分析と可視化

1. 製造業のコスト構造

製造業におけるコストは、大きく分けて以下の 4 種類があります。

• ✅ 変動費が多い業種：食品製造、化学製品など
• ✅ 固定費が多い業種：自動車、半導体などの大量生産型

2. プロフィットマージン（利益率）の計算

利益率（プロフィットマージン）は、売上とコストの関係を示す指標です。

📌 限界利益率（Contribution Margin）

$$\text{限界利益率} = \frac{\text{売上} - \text{変動費}}{\text{売上}}$$

📌 営業利益率（Operating Profit Margin）

$$\text{営業利益率} = \frac{\text{営業利益}}{\text{売上}}$$

営業利益は以下の式で求めます。

$$\text{営業利益} = \text{売上} - \text{変動費} - \text{固定費}$$

• ✅ 限界利益率が高いほど、変動費が低く収益性が高いビジネス
• ✅ 営業利益率が高いほど、固定費の管理が適切で利益が出やすい

3. Python を使ったコスト分析

ここでは、Python のpandasを活用し、製造業のコスト構造を可視化します。

3.1 データ準備

以下のデータを想定します。

PYTHON
import pandas as pd

# 製品データ
products = {
    "製品": ["A", "B", "C", "D"],
    "売上": [500000, 350000, 250000, 400000],
    "変動費": [200000, 150000, 100000, 180000],
    "固定費": [100000, 80000, 60000, 90000]
}

df = pd.DataFrame(products)

# 利益率の計算
df["限界利益"] = df["売上"] - df["変動費"]
df["営業利益"] = df["売上"] - df["変動費"] - df["固定費"]
df["限界利益率"] = df["限界利益"] / df["売上"]
df["営業利益率"] = df["営業利益"] / df["売上"]

3.2 結果の可視化

PYTHON
import matplotlib.pyplot as plt

# グラフ作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.bar(df["製品"], df["営業利益率"], color='skyblue')
ax.set_ylabel("営業利益率 (%)")
ax.set_title("製品別の営業利益率")
plt.show()

※ 文字化けを防ぐためグラフは英語で作成

4. 解析結果の考察

• ✅ 製品 A の営業利益率が最も高い（40.0%） → 収益性が高い製品
• ✅ 製品 D の営業利益率が低い（32.5%） → コスト削減の余地あり

5. コスト管理の改善策

📌 ① 変動費の削減

• 材料調達のコストダウン
• 工場の生産効率向上

📌 ② 固定費の見直し

• 生産設備のリース vs 購入の比較
• 不採算製品の見直し

📌 ③ 価格戦略の最適化

• 収益性の高い製品に注力
• 値上げシミュレーションの実施

まとめ

• ✅ 製造業のコストは「直接費・間接費」「固定費・変動費」に分類
• ✅ プロフィットマージン（限界利益率・営業利益率）を計算し、収益性を分析
• ✅ Python を活用して、製品ごとのコスト構造を可視化
• ✅ データに基づいた改善策（価格変更・コスト削減）を検討

この分析を活用することで、利益最大化に向けた意思決定が可能になります。