第2節 従来計算（ABC分析）とTera計算の違い
Tera計算では、従来のABC分析手法によるランク別集計を「従来計算」と呼んでいます。本節では、従来のABC分析とTera計算独自の「EIQマトリクス集計」の相違点や、データ分析における考え方について解説します。
1. 従来計算とTera計算の基本概念の違い
従来計算（ABC分析）の限界
従来のABC分析は、アイテム集計と出荷先集計をそれぞれA・B・Cの3ランクに分けて独立集計します。二つの表の合計値は一致しますが表同士の関連性（相関）がありません。
そのため、「アイテムランクAの商品がどのような出荷先ランク（大口・小口）へどれだけ配分されているか」を把握できず、最適な設備配置や運用検討のデータとしては不十分でした。
Tera計算の提案：「EIQマトリクス表」
Tera計算では、ランクを5分割に拡張し、アイテムランク（5）× 出荷ランク（5）＝ 25ブロックに区分して集計・相関させる手法を採用しています。これを「EIQマトリクス表」と呼びます。
同一ランク区切りの中で「行数（出庫回数）」「バラ数」「ケース換算」「PL換算」「容積換算」「重量換算」を自由に切り替えて表示できるため、作業エリアごとの必要物量（ピッキング回数、補充ケース数、運搬パレット数など）を容易にシミュレーション可能です。
2. EIQマトリクス集計表と図表化
第1項 EIQマトリクス集計表の役割
- 表示単位の換算ルール：
表示単位のケース・PL・容積・重量はすべて「バラ数」から計算された換算値です。マトリクス表の横計は従来計算の「アイテム集計」、縦計は「発送先集計」と常にリンクし合致します。
- 巨大データのグループ化：
本来のEIQ表（発送先400×アイテム4000など）は巨大になり可読性が落ちます。Tera計算ではこれを5×5のランクにグループ化（EIQマトリクス表）することで実用性を高めています。また画面上で視覚的に散らばりを確認できる「EIQ散布図」としても出力可能です。
第2項 どの出荷日に着目して集計するか
物流機器選定（時間あたり処理能力）ではピーク時の物量を参照しますが、配送センターの設備規模計算においては「出荷データ全体の平均（Tera設定）」を採用すべきです。
- 特定ピーク日を避ける理由1： 特定の出荷日のみで計算すると、その日に出荷のないアイテム情報が抜け落ち、流動性評価が歪むため（全データ対象なら全アイテムを網羅可能）。
- 特定ピーク日を避ける理由2： 出荷ピーク時の物量増加分は、安全在庫からの出庫等で吸収運用するのが基本であり、センター本体を過剰規模にするのを防ぐため。
第3項 時間・ルート・区分情報の集計反映
- 出荷時間帯（1時間区分）： 前倒し作業の可否判断や、時間帯別物量に基づくトラック手配スケジュールの策定に活用。
- 出荷ルート： 自社便の方面別グループ指定、運送会社・宅配便ごとの積み込みバース仕分けに活用。
- 出荷区分・アイテム情報： オリコン/段ボール等の荷姿指定、タグ付け・品質検査など入荷・出荷時の特殊作業条件の把握。
3. EIQマトリクス集計表の応用例
第6項 EIQマトリクス集計表の運用応用例
発送先および商品を物量の多い順にマトリクス化した際、例えば「0.5パレット以上/PIC」の物量グループを「パレット出荷」と定義します。
このパレット出荷グループは、SAS（順立て出庫）や通常ピッキングエリアで処理すると効率が落ちるため、種まきエリアで2〜3発送先分を一括処理するのが最適と判断できます。一方、それ以外のグループはSASや標準ピッキングエリアでの保管・出庫に向いています。
このようにマトリクス表からアイテムのピッキングエリア（SAS等）への補充タイミングや必要コンテナ数を算出し、作業スケジュール表へ落とし込むことが可能になります。