「売上予測」とは sales forecasting
売上予測とは、過去の販売実績や市場動向のデータを基に、将来の売上高や商品需要を見積もるプロセスです。小売業界では「需要予測」とも呼ばれ、各時期にどの商品がどれほど売れるかを事前に予測することが可能となります。
従来は、担当者の経験則や前年同時期の実績に依存していた予測手法も、近年はAI（人工知能）や統計モデルを活用した高度な手法により精度が向上しています。たとえば、機械学習アルゴリズムが販売データ、顧客行動、天候、イベント情報などを学習し、将来の需要を予測することで在庫切れや売れ残りのリスクを低減できます。
「売上予測」の重要性
小売現場において、売上予測は適正在庫の確保と販売機会の最大化に直結する重要なプロセスです。予測精度が向上すれば、過剰在庫や欠品といったリスクを最小限に抑え、保管コストの削減と売上向上の両立が実現します。たとえば、天候不順やイベント時の需要変動を事前に捉え、仕入れ量や発注タイミングを調整することで、機会損失を防ぐ戦略が可能となります。
「売上予測」とIT活用
デジタル技術の進化により、POSやECサイトから収集された大量の販売データに天気予報、SNSトレンド、地域イベント情報などを統合し、AIが将来の売上を予測するシステムが導入されています。これにより、店舗ごとの需要差異を考慮した細やかな予測が実現され、在庫管理システムと連携した自動発注システムの構築も進められています。
また、短期の気温だけでなく湿度や中期変動も含めたアイスクリームの需要予測や新商品の売上予測など、各種データソースの組み合わせによる高精度な事例が増加しています。
まとめ
売上予測は、小売業における攻めと守りの双方を支える基盤です。DX技術の活用により、欠品防止と過剰在庫の削減、ひいては顧客満足度の向上と利益率アップを実現するため、予測結果を現場の発注や仕入れに的確に反映させることが求められます。