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来客予測とは、店舗などに来店する顧客の人数を予測することであり、過剰在庫の解消や人員配置の最適化、フードロスの削減などに役立ちます。本記事では、来客予測の概要や重要性、種類、AIを用いた来客予測のメリットなどについて解説します。
AIを活用した来客予測の活用事例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。
店舗ビジネスにおける来客数予測（需要予測）の重要性とは？
来客数（需要）を予測するメリットと得られる便益について解決
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来客予測とは、店舗などに来店する顧客の人数を予測することです。来客予測では、過去の来客人数の実績データや売上データ、天候データ、店舗のイベント情報などさまざまなデータを基に、将来の来客人数を予測します。
それにより、いつ・どのくらいの人数の顧客が訪れるかをあらかじめ計画し、食材の調達や人員の配置などを適切に行うことが可能です。
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ここでは、来客予測（需要予測）の重要性について解説します。来客予測（需要予測）が重要である理由は、以下に挙げるような経営課題の解消につながるためです。
1. 過剰在庫の解消
2.フードロスの解消
3.人件費の削減（人員最適化）
来客予測（需要予測）を行うことで、過剰在庫の解消を実現できます。来客予測（需要予測）によっていつ・どのくらいの来客が見込まれるのかを予測しておくことで、必要以上に在庫を抱えるリスクを軽減することが可能です。
来客予測（需要予測）を行っていない場合、将来の来客人数を見積もることは困難です。将来の来客人数を予測できないと、「顧客が何人来るかわからないから、たくさん在庫を持っておこう」という考えになることもあるでしょう。
大量に在庫を持てば販売機会の損失回避にはなりますが、一方で過剰な在庫を抱える結果となり、在庫コストが膨らむ原因になります。在庫の適正化を図るうえでは、過去の来客人数の実績データなどを基に来客予測（需要予測）を行うことが重要です。
来客予測（需要予測）によって、フードロスの解消にもつながります。小売店や飲食店の場合、取り扱う主な商品が食材となるため、消費期限に気を付けなければなりません。過剰な食品在庫を抱えている場合、消費期限切れに伴って食材を廃棄することになり、フードロスが生じてしまいます。
フードロスを最小限に留めるためには、来客予測（需要予測）を行い、いつ・どの店舗で・どのくらいの注文があるかを予測することが大切です。来客予測（需要予測）によって適切な量の食材調達や商品生産を行うことで、フードロスを大きく解消することができるでしょう。
フードロスの解消ができれば、在庫コストや調達コストの削減だけでなく、環境負荷の軽減にもつながります。
来客予測（需要予測）を行うことにより、人件費の削減（人員最適化）も可能です。小売店や飲食店では、曜日や時間帯に応じて正社員・パート・アルバイトなどの各スタッフを配置し、店舗を運営します。
しかし、いつ・どのくらいの顧客が来店するかを予測できていない場合、過剰な数のスタッフを配置してしまったり、反対にスタッフの数が不足してしまったりするおそれがあります。
来客に対してスタッフの数が多すぎる場合、必要以上の人件費がかかり、収益性が悪化する要因となります。一方で来客に対してスタッフの数が不足している場合、サービス品質が低下し、顧客満足度の悪化を招いてしまうでしょう。
店舗の人員配置を最適化し、収益性やサービス品質、顧客満足度を向上させるためには、適切な来客予測（需要予測）が重要です。
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来客予測を行う方法としては、以下の3つの種類が挙げられます。
1. AIを用いた来客予測
2.Excelを活用した来客予測
3.計算式を応用した来客予測
来客予測の方法として最も主流となるのが、AIを用いた来客予測です。AIを用いた来客予測では、AIツールが内部要因および外部要因のデータを多角的に収集・分析することで、高精度な来客予測を行うことができます。
AIツールが収集・分析する内部要因および外部要因のデータの例は以下のとおりです。
上記のような各種データを収集・分析し、過去のパターンや傾向をモデル化します。それにより、データの複雑さや変動性に対処した高精度な来客人数の予測を行うことが可能です。さらに、継続的に学習データをインプット・更新することで、運用するほど予測精度が向上していきます。
Excelを活用して来客予測を行う方法もあります。Excelの場合、過去の来客実績や売上高などのデータを用いて、TREND関数などの関数機能を使いながら来客予測を行うことになります。
ただし、Excelの場合は担当者のスキルに依存する点や作業の手間が生じる点などに注意が必要です。また、外部要因を含めて膨大なデータを分析できるAIツールと比べると、来客予測の精度は低くなる傾向にあります。
計算式を応用して来客予測を行う方法もあります。来客予測を行うための計算式としては、たとえば以下のようなものが挙げられます。
来店率（％）＝来店客数 ÷ 店舗前通行量
来店客数：実際に店舗に来店した人数
店舗前通行量：店舗の前を通行した人数
上記の計算式では、これまでの来店客数と店舗前通行量を期間別などにカウントして来店率を割り出すことで、将来の来店予測が可能です。ただし、このような計算式を用いた方法はExcel以上に担当者のスキルや工数が必要となります。
また、多種多様なデータ分析を迅速に行えるAIツールと比較すると来客予測の精度は落ちるため、AIを用いた来客予測が最もおすすめの方法であるといえるでしょう。
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AIを用いた来客予測のメリットとしては、主に以下の3点が挙げられます。
AIを用いた来客予測のメリットのひとつは、来客予測の精度が向上する点です。AIによって過去の来客データや天候データ、地域データなどの膨大なデータを分析することで、高精度な来客予測を実現できます。
来客予測の精度が向上することで、最適な人員配置を行えるため、人件費の削減につながります。また、AIツールであれば担当者の経験やスキルに依存しないため、属人性の排除も可能です。
AIを用いた来客予測では、リアルタイムでの分析・予測ができることもメリットです。たとえば、天気が急激に変化した場合でも、天候の影響をリアルタイムに把握して来客予測に反映することができます。
人間では難しい膨大なデータ分析やリアルタイム予測でも、AIであれば容易に実現できるでしょう。
運用コストを削減できる点もAIを用いた来客予測のメリットです。小売店や飲食店などの店舗を運営する場合、人件費などの運用コストが多くかかります。
AIによって高精度に来客予測を行うことで、来客予測に応じた効率的なスタッフのスケジューリングができるため、人件費の削減が可能です。
また、これまで属人的なシフト計画を組んでいた場合でも、AIを用いることで属人性の排除を実現できるでしょう。
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ここでは、AIを用いた来客予測について、以下3つの活用事例を紹介します。
あるチェーン飲食店では、人件費や仕入れコストの削減を図るために、AIを用いた来客予測を導入しました。AIを活用してデータドリブンな分析を行うことで、高精度な来客予測ができるようになり、人員配置の最適化や仕入れの適正化を実現した事例です。
コロナ禍による休業や時短営業によって一時的にデータが不足したものの、地道にAIのデータ学習を続けたことで来客予測の精度は本来のレベルまで回復。想定外の事態にもAIが対処できた好事例であるといえるでしょう。
ある伊勢の老舗飲食店では、台風などの天候被害に対するリスク管理を強化するために、パソコンを使った手作業での来客予測を行っていました。しかし、勘や経験に頼った予測となっていることに課題を感じ、AIを用いた来客予測を導入しました。
導入の結果、AIが膨大なデータを学習・分析することで、的中率95%の高精度な来客予測を実現。来客予測の精度を向上させたことで、売上高の向上やフードロスの削減などにも貢献しています。
ある大規模小売店舗では、過剰在庫や在庫不足を課題としており、在庫の適正化を図るためにAIを用いた来客予測を導入しました。AIを用いて各店舗の来客予測を行った結果、店舗ごとに在庫を適正に保てるようになり、在庫コストの削減や販売機会の損失回避を実現した事例です。
また、顧客ニーズに合わせた商品展開やキャンペーン・イベントの立案によって、売上アップにも成功しています。
来客予測とは、店舗などに来店する顧客の人数を予測することであり、過剰在庫やフードロスの解消、店舗の人員最適化を図るうえで重要です。来客予測は、AIを用いた方法が最も主流であり、他にはExcelを活用した方法や計算式を応用した方法もあります。
AIを用いた来客予測を実施することで、来客予測の精度向上やリアルタイムでの来客予測、運用コストの削減が可能になるでしょう。
しかし、AIを用いた来客予測を行うには、専用のツールとツールを扱うための専門知識が必要となってくるため、ややハードルが高いという現実があります。
そこでAI CROSSでは、専門知識がなくても使えるノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス「Deep Predictor」を提供しています。Deep Predictorは予測分析をするだけでなく、「予測分析の結果から最善の打ち手を導き出すことができる」というのが最大の特徴です。来客予測はもちろん、在庫最適化や人員最適化のためのデータ分析を、専門知識がなくてもできるようにサポートするツールとなっていますので、ご興味がございましたらぜひ資料請求にお申し込みください。
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