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店舗の売上改善や、新規店舗の出店場所を決める際に使われる「売上予測ツール」。売上予測にとどまらない、さまざまな活用方法が存在することはご存知でしょうか。本記事では、売上予測ツールを活用するメリットや改善事例、ツール選びのポイントなどを解説すると同時に、特におすすめのツール5選をご紹介します。
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売上予測ツールとは、店舗がどの程度の売上を出せるかを予測・分析するツールのことです。既存店舗の売上を改善する、新規出店店舗の売上見込みを予測するなどの用途で用いられ、飲食・小売・美容などのさまざまな業種で活用されています。
なお、分析には、出店地域の特性や市場情報などをもとにした商圏データ、既存店舗の売上データなどを使用します。
出店戦略にAI売上予測ツールを活用するメリットとは？
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店舗の売上予測を正確におこなうことで、出店計画の精度を高められます。
新規で店舗をオープンする際は、出店予定の地域や物件、その土地に暮らす人々の生活様式などに鑑みて出店場所を決めます。そのため「店舗オープン後に集客が可能か」「店舗を存続できるだけの売上が立てられるか」などを事前に把握したうえで計画を立てる必要があります。
売上予測ツールを使えば事前に売上を予測・分析できるため、計画の精度を高め、新規店舗の出店を成功に導くことができます。
また、売上予測ツールのなかには、商圏分析に特化したツールも存在します。このようなツールを使うことで、当該地域に競合店舗は存在するのか、地域住民に自店舗のニーズがどの程度あるのかなどの詳細な分析が可能となり、出店計画の精度は飛躍的に向上するでしょう。
出店計画の立て方について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
【出店計画の立て方】基本の流れを事例をもとに解説!
売上予測ツールを導入していない場合、売上予測の手法は人頼りです。専門の人員を集め、担当者の勘や経験を頼りに、Excel（エクセル）を使って手動での分析をおこなうこととなります。しかし、このような属人的方法では、分析の精度と信頼性に限界があるばかりか、分析作業にも非常に工数がかかってしまいます。
その点、売上予測に特化したツールを導入すれば、分析にかかる工数と人件費を同時に削減できます。さらに、データ運用のノウハウも社内に蓄積できることから、予測・分析の属人化防止も期待できます。
出店計画における分析方法について詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
出店計画における分析方法とは?出店計画でのAIツールの活用事例も紹介
正確な売上予測をおこなうためには、さまざまな条件下での分析が求められます。
しかし、人間による手動分析では想定できる条件やパターンに限界があり、取り扱えるデータ数にも限りがあります。
対して、売上予測ツールであれば、あらゆる条件やデータを複合的に取り扱い分析できます。人間では計算しきれない膨大なデータに加え、出荷数・天気・季節・コストなどの複数の変数要素を異なる条件下で計算できることから、柔軟な売上予測が可能です。
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自社に適した売上予測ツールを選ぶ際の、4つの選定ポイントについて解説します。
売上予測ツールは、「どのような分析ができるか」に加え「何を対象にした分析ができるか」がツールによって異なります。
極端な例えにはなりますが、「過去の売上に基づく分析は可能だが、天気を含めた分析はできない」であったり、「天気や季節を含めた分析はできるが、市場の動向は分析対象外」であったり、逆にこれらすべての事柄が分析対象内であったり、といった具合です。
このように、ツールごとに分析の対象や対応範囲に幅があるため、自社にとって必要なデータを含めた分析ができるかどうかと照らし合わせたうえでツールを選んでください。
売上予測ツールは、誰でも簡単に運用できるものから、運用に専門知識を要するものまでさまざまです。いくら機能性の高いツールであっても、自社にツールを使いこなすスキルがなければ有効活用できません。
そのため、ツールを選ぶ際には導入したいツールの運用難易度と、現実的にそのツールを自社で扱えるかを照らし合わせて考慮しましょう。
自社単独での運用に不安がある場合は、運用サポートが受けられるツールを選ぶのがおすすめです。ツールの販売元や開発元によっては、導入支援はもちろん、運用にあたっての支援もしてくれます。サポート体制が整ったツールを選べば、何かあったときの相談先になってもらえて安心です。
売上予測ツールに限らず、ツールの新規導入をおこなう際には必ずコストが発生します。
どの程度のコストがかかるかはツールによって異なるものの、初期導入コストに加え、運用にあたってのランニングコストもかかってくることがほとんどです。そのため、導入前の費用対効果の検証は必須です。
機能面の充実したツールは、そのぶん価格が高くなる傾向にあります。安易に高価なツールに手を出しては、費用対効果に見合わず運用が苦しくなることも。あらかじめ自社の目的や目標、目的達成のために最低限必要な機能は何かを見定めたうえで、ツールの選定をおこなうのが良いでしょう。
また、ツールの導入にあたっては、人件費の発生も勘案しなければなりません。
ツールを運用する人的リソースはあるか。運用にあたって人件費がどの程度かかるか。また、もし社内にツールを運用する知識やスキルを持った人材がいなければ、育成や採用にどの程度のコストがかかるか。ツール選びの際は、これらさまざまなコストの発生も加味して判断してください。
一口に売上予測ツールといえども、小売業や店舗運営での活用に適したタイプや、在庫管理に適したタイプ、業種や業界を問わず汎用的に使えるタイプなど、さまざまなタイプと特性があります。
タイプによって機能面や使い勝手に差が生じるのに加え、「どのような目的に適した予測・分析ができるか」でも差を生みます。
例として、小売業に向いたタイプのツールであれば「天候に基づく売上予測」が得意、在庫管理に適したツールであれば「売上予測に基づく在庫最適化」が得意、などです。
また、ツールのタイプや特性によって、吐き出されるデータにも特徴が現れます。いざツールを導入しても、自社にとって有用なデータが出ないツールでは意味がないため、自社の目的や分析したい内容に適したツールを選ぶようにしましょう。
数ある売上予測ツールのなかから、特におすすめなツールを5つご紹介します。
https://aicross.co.jp/deep-predictor/category/tempo-pa/
AI CROSS株式会社が提供する、専門知識不要で使えるAI搭載の売上予測システム。単なる売上予測だけでなく、過去の出店データから、店舗規模、家賃、人口などの要素と売上との関係性を可視化し、売上に寄与する成功要因を導くことができる点が最大の特徴です。
売上結果はもちろん、売上を構成する要素や、売上を維持するために必要な要素、これらの数値まで詳細に予測可能なシステムとなっています。
また、汎用的に活用できる予測モデルで提供されるため、プロジェクトごとのモデル再構築が不要。あらゆるシーンで柔軟に利用でき、予測数値から上下5％〜15％に誤差をおさえることができる高い予測精度も大きなメリットです。
システムはSaaSにて提供され、専用のWeb画面もしくはAPIで利用できます。現在は売上予測ツールとしての提供をおこなっていますが、売上予測レポートのみでの販売しており、ツールを導入せずともスポットでレポート提供するサービスも魅力の一つ。
https://mapple.com/solution/pak-yosoku/
株式会社マップルが提供するサービスです。過去の売上データなどをもとに、マップル社が専用のAI搭載売上予測ツールを構築・提供するサービスとなっています。
使い勝手の良いシンプルなツールであることから、専門知識の有無を問わず、誰でも簡単に利用できる点が魅力です。
また、AI分析はマップル社の専任データサイエンティストが実施し、予測の誤差は±10%未満と高精度を誇ります。売上予測に加え、売上に影響を与えている項目の因果関係も分析・報告してくれるため、経営改善に役立てることが可能。小売業や飲食業にとどまらず、あらゆる業種や業態の企業での実績を持ったサービスです。
https://www.kkc.co.jp/service/lp/8589/
GIS（地理情報システム）のベンダーでもある国際航業株式会社が、GISを活用し、売上予測システムと予測モデルを構築するサービスです。システムのベースはASPサービスとなっており、最小限のカスタマイズで済むため、コストと構築期間を抑えての提供が可能となっています。
GISの強みである地図情報や、人口・施設・事業所などの地域情報、公的な統計データなどを活かすことで、売上予測やマーケティングに必要なデータを収集・解析できます。また、これらのデータの分析は、国際航業社のコンサルタントが担当。システム運用とコンサルティングをワンストップで任せられるサービスです。
https://ipoca.jp/
小売流通企業向けのサービスを展開する、株式会社ipocaが提供するデータ分析サービスです。小売店舗や商業施設のデータ解析を10年以上続けてきた実績があり、POS・人流・天気・GISなどさまざまな情報を駆使したビッグデータ分析に強みを持つのが特徴です。
顧客のニーズに合わせた予測機能やAI分析機能を作成し、「伴走する」スタイルで支援を実施。システムの基盤構築から運用、データサイエンティストによる分析支援、課題解決まで寄り添ってくれるサービスとなっています。
https://speed-answer.com/
プロパティデータサイエンス株式会社が提供する、「出店予測」に特化したクラウド型サービスです。
あらゆるデータを活用・分析し、出店候補地における売上予測を実施。新規出店に最適な場所を素早く割り出すことで、出店場所の決定や経営判断のアシストをおこなうサービスです。
GPSなどを活用することで、日々変化していくデータをリアルタイムにキャッチし、予測・分析に反映。物件の分析レポートも、クラウド上での依頼と受け取りが可能です。過去のレポートもクラウドで確認できるなど、利便性の高いサービスとなっています。
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売上予測ツールは、単に売上を予測するのみにとどまらない、さまざまな活用方法があります。活用事例として特に多いのが「フードロスの削減」「人員の最適化」「発注・在庫管理の最適化」です。
SDGsの浸透も手伝い、食品を取り扱う企業の課題としてフードロスの削減が重視されている昨今。各企業ではフードロス削減のために、売上予測ツールを積極的に活用しています。
国内で回転寿司チェーン店を運営する企業では、レーンを流れる商品にICタグをつけて鮮度と売上の管理をおこなうシステムを導入しました。さらに、AIが搭載された売上予測ツールを併用し、来客数・商品ごとの売上・店舗の売上・廃棄数などのデータを収集しました。
加えて、収集されたデータから、売れ筋のメニュー・売れ残り・売れるタイミングなどを、時間帯やシーズンなどのパターンを組み込んだうえで分析。その結果、高精度な売上予測が立てられるようになりました。
売上予測に基づいた適切な食材数の仕入れが可能となったことで、食材の廃棄率が大幅にダウン。フードロス削減の成功と同時に、コスト削減も実現しています。
売上予測ツールの活用によって人員の最適化に成功した事例は、業界・業種を問わず
多くあります。
わかりやすい例として、各種イベントを開催するエンタメ業界では、売上や来場者数を予測したうえで人員の確保をおこなっています。売上や来場者数を予測し、予測数値に合った人数の配置をおこなうことで「来場者数が多く人手不足になった」「来場者が集まらず人件費が赤字に」といった事態を防いでいるのです。
エンタメ業界に限らない各種業界・職種においても、需要や売上を事前に予測しておくことで、必要な部門に適切な人数を配置できます。
小売の場合、多くの売上が予測される人気アイテムなら、販売の現場でも多くの人手が必要となります。逆に、さほど売上が立たないと予測されるのであれば、人手を減らす必要があります。
営業の場合も同様に、商材ごとの売上予測に応じて営業担当の人員を増減したり、配置転換をしたりといった検討が求められます。
このように、予測ツールを活用して売上を予測することで、人員配置の改善が可能です。また、人的リソースを最大限に活用することで、売上の向上にもつながります。
販売量予測を立てることは、在庫管理を適切におこなううえでも重要です。
商品在庫を管理する必要がある小売や卸売などの業種では、売上予測ツールで商品の需要を予測し、在庫の最適化をおこなっています。
とある卸売業者では、売上予測ツールに天候予測を組み込むことで、正確な需要を予測する仕組みを導入しています。
予測ツールで「雨天により客足が減り、商品需要も下がるだろう」「荒天前なので、一時的に需要が上がるだろう」といった需要のパターンを分析し、各小売業者や店舗ごとに卸す商品の在庫を調整するのです。
これにより、在庫の発注数を最適化。過剰在庫や欠品のリスクを最小限に抑えた安全な在庫管理を実現しています。
AIによる在庫最適化について詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
在庫最適化とAI活用の関係性は?需要予測AIを用いた在庫最適化の事例も紹介!
売上予測の計算方法にはいくつかの種類があります。そのなかでも代表的な3例を解説します。
重回帰分析は、統計学を用いた計算手法です。予測したいデータ（目的）に対して、どの要因がどの程度の影響を与えるかを、複数の要因を組み合わせながら分析します。
例えば、目的が「店舗の売上を予測したい」であれば、過去の売上データをもとに、店舗の売り場面積・駐車場の台数・周辺の環境・商圏の人口などの複数要因を掛け合わせ、どの要因が店舗売上を左右するのかを分析して数値化する、といった手順です。
売上に対してどの要因が強く影響するかを知ることで、重要度の高い要素を組み合わせて次の分析に活かしたり、店舗の運営施策に反映させたりできます。
ハフモデル分析は、「顧客の居住地から店舗までの距離」と「店舗の売場面積」を掛け合わせ、自店舗や競合店舗の集客率を予測する方法です。
これは、顧客は基本的に「居住地から距離が近く、規模が大きい店」に魅力を感じるため、足を運ぶ確率も高くなるという傾向をもとにした考え方となっています。集客率がわかれば来客数と客単価の予測も立てられるため、売上予測をおこなう際によく使われます。
また、店舗の新規出店をおこなう際や、競合店舗が近隣に出店してきた際の分析にも有効です。
ランダムフォレストは、「決定木」と呼ばれる予測モデルを使った方式です。
決定木とは、複数の条件と、その条件下における回答をツリー状に広げたものを指します。
まず「●●は△△の場合、XXになるか？」といった問いに対する答えをYes or Noの分岐で用意します。さらにその答えから「では、XXは■■の場合〜」と分岐を広げていき、最終的な結果を導き出します。
このような選択肢のツリーを無数に用意し、組み合わせ、導き出された回答を予測モデルとします。そして、この予測モデルを活用して売上予測をおこなうのが、ランダムフォレスト方式です。
ランダムフォレストは、複数のデータや条件を組み合わせておこなわれる、非常に複雑な予測方法です。そのため、ランダムフォレスト方式での予測は、高性能なAIや予測ツールとセットでおこなわれることが基本です。
AIによる売上予測を始めてみませんか？
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基本的には有料ツールが多いものの、KNIME（KNIME Analytics Platform）のような、無料で売上予測ができるツールも一部存在します。
ただし、当然ながら機能性は有料のツールには劣ります。また、利用にあたってのサポートは基本的に受けられません。有料ツールのように、導入や利用にあたってサポートやアドバイスを受けたり、何かあったときに相談したりといったバックアップは期待できない点に留意が必要です。
売上予測ツールは、企業が戦略を練るうえで非常に重要な役割を果たすツールです。無料ツールはあくまで、有料ツールを導入するための「お試し」の位置付けで考えるのが無難でしょう。
smartsheetのように、ツールの販売業者によっては、お試し版の位置付けでExcel（エクセル）用の売上予測テンプレートを配布していることもあります。
すでにExcelで売上予測をおこなっている、ツールを導入するまえにまずは自分でExcelで売上予測を実施してみたい、といった場合は一度試してみるのも手です。
ただし、Excelはあくまで表計算ツールです。予測の精度は、売上予測ツールやAIを用いた予測ツールにははるかに及びません。
たとえテンプレートを活用したとしても、人の手を使ったアナログな予測方法には変わりないことから、使い勝手の悪さやケアレスミスの発生などの問題が多いのも現実です。
そのため、Excelのテンプレートも無料ツールと同様に、売上予測がどのようなものか実感するための「お試し」と捉えてください。
店舗売上予測は、新規店舗を出店する際にも、既存店舗の改善をはかる際にも非常に重要な役割を果たします。ツールを活用して精度の高い予測・分析をおこなうことで、店舗の利益向上だけでなくフードロスの削減や人員・在庫の最適化も叶うため、業種・業界を問わず積極的に注力していくことが求められます。
売上予測ツールを決める際には、機能性だけでなく、使いやすさやコスト面なども考慮する必要があります。
AI CROSSが提供する、ノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス「Deep Predictor店舗売上予測ソリューション」は、専門知識がなくても使えるサービスとなっています。さらに、店舗の売上予測だけでなく、あらゆる業種や業態での経営改善に役立つ高精度な予測・分析が可能です。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。
