売上予測モデルの精度向上にはAIが重要！売上予測に必要なスキルやツールも紹介

近年、テクノロジーの発達によって、売上予測モデルの精度の向上が見られています。なかには、AIを活用した高精度な売上予測の手法も登場し、売上予測の重要性や精度向上にますます注目が集まっています。

しかし、売上予測の精度向上が重要な業務であることは理解しつつも、「主業務に追われてなかなか手が回らない」という方も多いのではないでしょうか。

そこで、この記事では、売上予測の高精度化を実現するために必要なプロセスや、売上予測でよくある悩み、必要なツールまで詳しく解説します。
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売上予測とは？

売上予測とは売上高や平均成長率など、企業が保有するデータを分析して将来得られる売上を予測するものです。作成した売上予測モデルから得た結果は、在庫管理や予算管理などに用いられ、企業が経営戦略を計画する際の判断材料になります。

また、売上予測で算出されるデータは、新規事業計画、製品やサービスの設計・開発、売上目標などを設定する基礎にもなります。従って、将来企業が得られる収益を明らかにし、企業を健全に成長させるためには、精度の高い売上予測が必要不可欠と言えるでしょう。

売上予測でよくある悩み

経営戦略の判断材料として、「売上予測をただ立てれば良い」というわけではありません。売上予測には、さまざまな課題が挙げられます。健全に事業を継続させるためには、まずは売上予測に関する課題の解決が先決でしょう。

また、自社が抱える課題やその要因を洗い出すことも必要です。ここでは、企業が抱えやすい売上予測に関する課題を3点ご紹介します。

売上予測に手が回らない

企業規模によっては、売上予測の算出を営業部門の管理職が行うことがあります。しかし、この場合、主業務の営業活動に集中してしまい、売上予測の計算がおろそかになってしまうケースも珍しくありません。

営業部門の管理職が売上予測を立てられなければ、売上目標の設定も難しくなります。さらには、在庫管理や人員の配置など細かな計画が立てられず、業績の低下につながりかねません。

営業活動としての成果も重要ですが、全体の成果を予測できなければ本末転倒でしょう。

予測内容が感覚に依存する

売上予測は客観的な事実にもとづいた分析結果を用いなければなりません。ところが、正しい方法で売上予測を実施したにもかかわらず、社員の感覚や経験にもとづく数値を売上予測として優先してしまうケースがあります。

希望や期待を込めた予測内容は、売上予測の精度を低下させる結果につながるため注意しましょう。企業のなかには、感覚的な売上予測に依存して誤った経営計画を立ててしまうところもあるようです。

精度が低い

営業担当の日報など一定期間ごとのデータを集計して分析する場合、入力されたデータの精度が低いと売上予測に悪影響を及ぼす可能性があります。

先にもご説明した通り、売上予測は経営計画を立てるうえで必要不可欠です。特に製造・設計やソフトウェア・システム開発を行う事業にとって、売上予測を基準に各種リソースの管理を行うこともあるため、精度の高い売上予測は重要な経営課題となります。

精度が低い売上予測では、リソース調達にかかるコストが増大するなど、マイナス要因につながる恐れがあるでしょう。

売上予測に用いられる手段

売上予測には、事業に関連するさまざまな要素を考慮した分析手法があります。関係する要素を組み合わせた「予測モデル」というものがあり、事業に応じた適切な予測モデルを採用することで高精度の売上予測が可能です。ここでは、売上予測に用いられる手段のうち代表的な分析方法である「ハフモデル分析」と「重回帰分析」について解説します。

ハフモデル分析

ハフモデル分析は、自店舗にユーザーが購買のために訪れる割合（吸引率）を基準にして売上予測を立てる手法です。商圏分析ソフトなどに搭載されることが多くあります。
分析対象店舗とユーザーの居住地域・位置関係などを要素として、算出したユーザー数と平均単価によって売上予測を行います。

ハフモデル分析は、「ユーザーは広い店舗に足を運びやすい」「居住地域から近い店舗を好む」といった傾向から導き出された商圏分析の方法です。この分析手法を用いれば、ユーザーが店舗を利用する割合や、店舗がユーザーを引き込む確率について競合他店舗を考慮しつつ計算できるでしょう。

重回帰分析

重回帰分析は、商業圏内の人口・商業集積・競合数などの要素から売上を予測する手法です。重回帰分析は「ある施策の成果を分析したい」「ある施策の成果を予測したい」などの際に用いられます。

この分析方法の特徴として、計算に必要なデータが揃っていれば容易に予測モデルの構築ができることが挙げられます。そのため、一般的な表計算ソフトのExcelでも売上予測の実施が可能です。

ただし、Excelを用いる場合は、複数の予測モデルを計算する必要があるため、業務効率の面で劣る可能性があるでしょう。

機械学習による分析

近年、売上予測の精度を向上させる分析方法として注目を集めているのが、機械学習（AI）による分析です。ここまでご説明してきた売上予測の分析方法や、発注担当者の属人的なスキルによって立てられた売上予測は決して万能ではありません。そのため、収益向上につながる分析結果としていくつかの課題が残るでしょう。

一方、AIの売上予測は、過去の売上実測や商圏分析などの要素に加えて平均気温といった要素の組み合わせも可能なため、生鮮食品や季節商品を1個単位での予測ができます。これにより、受発注にかかる時間や担当者の負担を削減して、生産性を高める効果が期待できます。

売上予測に必要なスキル

売上予測はただ計算結果があれば良いものではく、誤差の少ない正確な予測モデルが求められます。では、高精度な売上予測にはどのようなスキルが必要となるのでしょうか。ここでは、売上予測で高精度な計算結果を導き出すための必要なスキルについて解説します。

データスキル

データスキルは、分析対象の現場業務や開発業務などの各種データを掘り起こすものです。経験則や感覚的になりがちな要素をデータに起こし、複数のデータを多角的に活用できるという特徴があります。

保有データが豊富であっても、高度なデータスキルを活かせる環境が社内に存在しなければ精度の高い売上予測は難しいでしょう。データスキルを活かしたデータ整理と適切な運用環境の構築をすることで、高精度な売上予測ひいては課題の解決につながります。

統計解析スキル

売上予測モデルの精度向上には、統計解析のスキルが求められます。統計解析スキルは予測モデルを構築する材料となる各データを活かし、統計を用いた正確な方法による分析の実施に必要です。

業務システムが部門ごとに異なる場合などでは、保管されているデータの形式が統一されていないこともあるでしょう。社内に存在するデータを取り扱いやすくするためには、統計解析のスキルを用いて各種データの最適化を実現できる環境の構築が必要です。

売上予測の精度を向上させる具体的な方法

企業が売上予測の精度向上に注目し始めたきっかけとして、マーケティングがビジネスにもたらす影響力の認知が拡大したことが挙げられます。

しかし、「実際に売上予測を実施してみたけれど予測精度が低くて分析結果を活用できない」というケースも少なくありません。ここからは売上予測モデルの精度を向上させる具体的な方法をご紹介します。

必要なデータを収集する

高い精度の売上予測につながる予測モデルの構築のためには、客観的に信頼できる正確なデータを集めることが重要です。誰が見ても信頼できるデータを基準にして、予測モデルに必要なデータを数多く用意することで、売上予測の精度は向上します。

業種・業態によって売上予測に必要なデータは異なりますが、売上予測に必要となるデータには以下のようなものがあります。
・製品やサービスごとの売上高
・部門やチームごと売上高
・月/四半期/年度ごとの売上高
・月/四半期/年度ごとの平均成長率
・現時点における案件数
・成約に至った見込み顧客のCVR
・商談開始から受注に要した平均日数

売上予測モデルを評価して継続的に改善する

構築した売上予測モデルの成果は、さまざまな指標によって評価できます。統計から導き出された妥当性のある評価指標を売上予測モデルに用いれば、適切にPDCAサイクルを回せるようになるでしょう。

また、評価指標そのものの見直しや、新たな指標を使った売上予測モデルの分析も大切です。売上予測モデルの精度向上はあらゆる施策を実施して改善を繰り返すことで、高い精度の成果を導き出す売上予測モデルの構築を可能にします。

競合店舗を予測に組み込む

競合店舗を要素として、売上予測モデルに組み込む方法もあります。先にご紹介した重回帰分析では、商圏内の競合店舗も考慮して、商圏の居住人口が売上に及ぼす影響の分析を行うケースがあります。

例えば、商圏全体の居住人口が10万人と仮定した場合、自社と競合含む店舗数が10店舗の際は、1店舗当たりの居住人口は1万人です。さらに、自社と競合の関係性をハフモデルで分析すれば、店舗の売り場面積や居住地域から店舗までの距離を使って、より具体的な売上予測を計算できます。

売上予測に使えるツール

精度の高い売上予測モデルの構築には、ツールやシステムの導入がおすすめです。ツールの活用は、高精度の予測モデルを構築するだけでなく、売上予測に必要な各種データ入力の手間の軽減による業務効率化と生産性の向上にも貢献します。ここからは売上予測に使用されるツールの代表例をご紹介します。

Excel

Excelなどの表計算ソフトはビジネスツールとして広く普及しており、低コストで売上予測に導入できる点が最大のメリットです。

しかし、Excelを用いた売上予測は、シートの作成や、実績の入力に手間がかかる点がデメリットとして挙げられます。また、売上予測のような膨大なデータの統合管理が性能的に不向きな傾向にもあり、業務効率や生産性の低下を招く恐れがあるでしょう。

SFA

SFA（Sales Force Automation）は、営業活動の自動化や可視化を目的とした営業支援ツールです。SFAのなかには、売上予測が標準機能として搭載されているものが存在します。

このツールでは、営業活動の実績などがデータベースに蓄積され、データを用いて売上予測を作成できます。蓄積された営業データを使って売上予測を行うため、データベース構築に手間がかからず、効率的に精度の高い売上予測ができることが特徴です。
一方で、導入と運用にコストが発生し、導入効果を得るのに時間がかかる場合があります。

AI

AIを活用した売上予測ツールは、膨大な数のデータをAIで高精度かつ自動処理が可能です。小売店舗などでは、受発注業務などにAIを利用しているところもあり、1日単位の受注予測などを実現しています。

デメリットとして、既存システムにAIを組み込む場合、カスタマイズの必要があるため手間がかかることが挙げられます。また、機械学習やコーディングの専門知識を持つ人材の確保や、導入効果が得られるまで時間がかかることも課題の一つでしょう。

しかし、近年のAIツールのなかには導入にかかる手間とコストの負担を大幅に低減したものが存在します。次章からは低コストで短期間に導入効果を得られるAIツールをご紹介します。

AIを活用した売上予測モデルの構築はTRYETINGの「UMWELT」にお任せください

TRYETINGの「UMWELT」は、データ分析や自動化の仕組みを実現できるノーコードAIクラウドツールです。UMWELTにはさまざまな業務に活用できる約100種類のアルゴリズムを搭載しており、専門知識不要で高精度な売上予測モデルの作成を実現できます。
ここでは、ノーコードAIクラウドツール「UMWELT」の特徴をご紹介します。

さまざまな業務にAIを導入できる

UMWELTは、既存の業務システムをカスタマイズすることでAIの構築を可能にするシステムです。クラウド上でのサービス提供に加え、すでにセットアップされたアルゴリズムの組み合わせを活用することで、業界最低水準のコストで導入できます。

需要予測や来店予測、在庫管理、見込み顧客予測といったさまざまな業務の分析を高性能なAIシステムでサポートします。また、社内の業務データをデジタル技術によって最適化可能なため、DX推進にも貢献するシステムと言えます。

多くのアルゴリズムを簡単に使用できる

UMWELTには、常時100種類ほどのアルゴリズムが搭載されており、プログラムのソースコードを書かずに最適化されたアルゴリズムを使用できます。自社の使用用途に応じてアルゴリズムを柔軟に組み合わせることで、会社ごとに最適な売上予測モデルを構築可能です。

また、構築したアルゴリズムには自動的にIDが振り分けられるため、APIを介して既存システムにAIを実装できます。数多くのAIアルゴリズムを搭載しながらも他社システムへの連結に対応しているため、システム選択の自由度が大幅に広がるでしょう。

専門知識不要なノーコードAI

UMWELTでは、売上予測モデルを構築する際にプログラミング作業が発生しません。シンプルな操作画面のため、画面上で複数のアルゴリズムを組み合わせるだけでAIシステムを構築できます。複雑なプログラミングが不要のため、データ分析やシステム構築の専門知識がなくても高精度の売上予測が可能です。

結果として、システム実行に伴うIT知識を有する人材の確保や育成にかかるコストを削減でき、最短期間で予測モデルの作成を実現します。

まとめ

今回ご紹介した売上予測は、あらゆる企業の経営戦略において重要となる分析手法です。今後はAIシステムを用いた売上予測の効率化・高精度化が普及し、幅広い業種・業態の経営戦略への活用が予想されるでしょう。

業界最安水準のノーコードAIシステムUMWELTを提供するTRYETINGでは、業務の課題解決につながるさまざまなソリューションを提案しています。業務の可視化・自動化プロジェクトを検討されている企業担当者様は、ぜひTRYETINGまでご相談ください。

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