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売上予測（販売予測）とは、企業の将来の売上高を予測することであり、正確に売上を予測することで在庫の適正化や人員配置の最適化などを実現できます。小売業や製造業の担当者のなかには、「売上予測（販売予測）の精度を高めたい」と考えている方もいるのではないでしょうか。
そこで本記事では、売上予測（販売予測）の重要性や計算方法、予測精度を高める方法について解説します。
売上予測（販売予測）に適したツールについても理解できる記事になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
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売上予測とは、企業の将来の売上高を予測することです。過去の販売データや市場動向、季節的要因、経済指標などを分析して予測をおこないます。売上予測をおこなうことで、生産計画や在庫管理、資金繰りなどの経営戦略を効果的に立てることができます。また、無駄なコストを削減し、効率的な資源配分が可能になるでしょう。
売上予測（販売予測）は、過去のデータや市場の状況を基に、将来の売上を統計的手法や機械学習によって予測することです。一方で売上目標は、企業が達成目標としている具体的な売上数値であり、戦略的な計画の一環として設定されます。
両者の違いは、売上予測は客観的な分析結果に基づくのに対し、売上目標は企業の意志やビジョンを反映している点です。売上予測は現実的な期待値を示すのに対して、売上目標は努力や施策を通じて目指すべき水準であるという違いがあります。
売上予測（販売予測）を算出するために必要なデータの例は以下のとおりです。
＜必要なデータの例＞
データを加味する際の注意点として、売上予測に用いるデータは、正確性と数の多さが重要です。売上予測の精度は、データ量の多さによって向上しますが、正確性に欠けるデータを取り込むと予測の精度が低下してしまうため注意しましょう。
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続いて、売上予測（販売予測）が重要な理由として、以下の3つを解説します。
売上予測（販売予測）によって、将来の市場動向や売上高を見積もり、それに基づく長期的な戦略を立てることが可能です。たとえば、ある企業が新製品の発売を計画している場合、過去のデータや市場調査を基に売上予測をおこなうことで、広告キャンペーンの開始時期や販売チャネルを決定できます。これにより、効果的なマーケティング戦略を策定できるのです。
正確な売上予測ができれば、必要な生産量や在庫を適切に把握でき、余剰在庫や在庫不足を避けることができます。たとえば、需要が高まる時期に向けて売上予測を行い、その結果に基づいて在庫を調整するとしましょう。予測が正確であれば、過剰在庫による無駄なコストや、品切れによる販売機会の損失を避けることができます。
売上予測に基づいた適切なタイミングでの発注や補充がおこなわれ、在庫回転率の向上とコスト削減を実現することが可能です。適正在庫の考え方や計算方法などについては、以下の関連記事もあわせてご参照ください。
適正在庫の基本の考え方とは？計算方法や注意点について徹底解説！
正確な売上予測により、繁忙期や閑散期を見極め、それに応じて適切な人員を配置することができます。たとえば、レストランチェーンが週末の売上を平日よりも高いと予測した場合、週末には多くのスタッフを配置し、平日は人員を減らすことで効率的な運営が可能です。
予測データを基にしたシフト管理がおこなわれることで、過剰な人件費を抑えつつ、顧客サービスの質を維持できます。また、繁忙期には臨時スタッフを採用し、閑散期にはトレーニングやスキルアップをおこなうことで、全体の業務効率が向上していくでしょう。
ここでは、売上予測（販売予測）を計算する方法として、以下の5つを紹介します。
ある月の売上を予測したい場合、昨年の同月の売上に年間成長率を乗じて算出する方法です。
本方法は、過去のデータに基づいており、客観的で信頼性が高いことがメリットです。ただし、急激な市場変動や新たな競合他社の出現など、過去のパターンが未来にそのまま適用できない場合がある点には注意しましょう。
営業パイプラインとは、見込み顧客が初期接触から契約締結に至るまでの過程を視覚的に示したものです。「初回訪問→ヒアリング→提案→見積→受注」のような流れが一般的となります。
本方法は、現在進行中の営業活動に基づいており、リアルタイムの情報を反映できることがメリットです。特に、長期的な契約や大口案件が多いビジネスにおいて有効となります。ただし、営業担当者の報告精度や見込み顧客の質によって予測の精度が左右される点に注意が必要です。
営業ファネルとは、見込み客全体がリードから契約に至るまでの過程を示し、各ステージの転換率を分析する際に用いるフレームワークです。
計算方法は、営業プロセスの各段階における見込み客数とその転換率を用います。まずは各ステージ（リード、提案、交渉、契約）の見込み客数を特定し、過去のデータを基に各ステージの転換率を計算します。
次に、各ステージの見込み客数に転換率を掛け合わせ、最終的な契約数を予測します。たとえば、100件のリードから30%が提案に進み、さらに20%が交渉に進み、最終的に10%が契約に至る場合、100件×30%×20%×10% = 0.6件が予測される売上契約数となります。
本方法は、営業プロセスの各段階を明確に把握できるため、どの段階で改善が必要かを特定しやすいことがメリットです。一方で、転換率が一定であることを前提としているため、市場環境の変化や営業戦略の変更が転換率に影響を与える場合、予測の精度が低下する可能性がある点には注意しましょう。
販売サイクルとは、製品やサービスが顧客に販売されるまでの時間的な過程を指します。通常、リード生成から契約締結までの平均期間を測定し、営業活動の計画や予測に活用します。
計算方法は、まずは製品やサービスの販売期間を分析し、各ステージの平均所要日数を計算します。次に過去の販売データから、リード生成から契約締結までの平均期間を特定し、現在の見込み客数を基に将来の売上を予測します。
本方法は、特定の期間内での売上を予測できるため、短期的な営業戦略やマーケティング活動の計画に役立つことがメリットです。一方で、新製品の導入や市場環境の変化によって販売サイクルが延びたり短縮したりする場合には、精度が下がることもあります。
本方法では、現在の見込み客数と過去の成約率を基に売上を見積もります。たとえば、過去のデータから成約率が10%であることがわかっている場合、現在の見込み客数が200件であれば200件×10% = 20件の契約が予測できます。さらに、1件当たりの平均売上額を掛け合わせることで、総売上額を予測することが可能です。
本方法のメリットは、シンプルで迅速に予測ができることです。見込み客数と成約率という基本的なデータを使用するため、計算が容易であり、短期間で結果を得ることができます。一方で、成約率が過去と同じであることを前提としているため、成約率の変動によって予測精度が低下する可能性がある点には注意しましょう。
売上予測（販売予測）の精度を高めるためには、主に以下の4つの方法が挙げられます。
以下の関連記事では、飲食店における売上予測の重要性や必要な要素、予測方法について解説していますので、合わせてご参照ください。
飲食店の売上予測とは？売上予測の立て方や計算方法まで徹底解説！
売上予測（販売予測）の精度を高めるためには、正確なデータを使用することが不可欠です。不正確なデータや欠陥のあるデータを使用すると、予測結果と実値に大きな乖離が生まれるため、データの正確性を保証することが求められます。
データの定期的なクリーニングなどをおこない、エラーや不整合を排除していくようにしましょう。また、過去の売上データに加えて、返品やキャンセルのデータも考慮に入れることで、実際の販売状況を正確に反映できます。
売上にはさまざまな要因が影響するため、各要因を把握することも重要です。たとえば、季節変動や経済指標、消費者行動の変化、競合他社の動向などの要因が挙げられます。このような売上に影響を与える要因を定量的に測定し、売上予測に反映させることで、予測精度を高めていくことができます。
社内で売上予測の基準を統一していくことも必要です。各部署やチームで異なる基準や方法を用いている場合、社内全体での予測がばらつき、予測の精度が低下してしまうおそれがあります。
売上予測の基準を統一するためには、たとえば共通の予測モデルやテンプレートを使用し、予測に使用するデータや手法を標準化していくことが重要です。また、予測の結果を定期的にレビューし、必要に応じて基準を見直すことで、常に最新の情報と技術を反映した予測が可能になるでしょう。
売上予測（販売予測）の精度を高めるには、ツールの活用も効果的です。ツールを活用することで、機械学習やAIを活用して大量のデータを高速かつ正確に分析でき、将来の売上を高精度に予測することができます。
ツールのなかには、リアルタイムのデータ更新や可視化機能を搭載し、迅速な意思決定ができるものもあります。ツールの導入により、手動でのデータ処理や分析の負担が軽減され、より戦略的な業務にリソースを集中させることも可能です。
売上予測に役立つツールについては、以下の関連記事でも解説していますので、あわせてご参照ください。
店舗売上予測ツール5選！選び方やユースケース、おすすめの予測ツールを紹介！
売上予測（販売予測）は、企業の将来の売上高を予測することであり、経営戦略や販売戦略の方針策定、適正な在庫管理、効率的な人員配置などをおこなう上で重要な取り組みです。売上予測（販売予測）には、過去実績を基に予測する方法などいくつかパターンがありますが、いずれの場合でも正確なデータを使用することが重要となります。
また、売上に影響を与える要因を把握したり、売上予測の基準を統一したりすることもポイントです。売上予測（販売予測）においては、さまざまな要因が複雑に影響するため、ツールを活用して大量のデータを高速かつ正確に分析することも有効な手段となるでしょう。
売上予測（販売予測）に役立つツールをお探しの方におすすめできるのがDeep Predictorです。Deep Predictorは、プログラミング不要で利用できる売上予測ツールであり、誰でも簡単に高精度な売上予測（販売予測）をおこなうことができます。
売上に影響を与えている要因の分析や特定もできるため、売上拡大に向けた販売戦略の策定などにもつなげることが可能です。
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