売上予測にAIを活用するメリット7点！やり方・導入事例を紹介

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売上予測にAIを活用するメリット7点！やり方・導入事例を紹介

「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか？在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。なぜなら多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。

人が行う場合の売上予測の課題

売上予測を立てる重要性については、特に在庫リスクを抱える小売業において強く認識されていました。しかし、それを正確に実現することは困難でした。なぜなら売上を左右する要因というのはなにか1つというわけではなく、複数の要因が複雑に関係し合っているからです。そのため「担当者の勘」というような、非常に属人的で曖昧なものに頼らざるをえませんでした。
激安の目玉商品を打ち出すセールを例にして説明します。新規顧客の獲得・まとめ買いなどの目的のためによく行われる施策ですが、はたして担当者の何割が「どのくらいの利益を見込んでいるのか」を正確に予測できるでしょうか。
セールにおいては、激安の目玉商品の個数こそ伸びたものの、単価が低いゆえに総売上はダウン。結果として売上・利益がマイナスになったという結果も多く見られます。こうした問題を解決するのが、AIによる「根拠」のある売上予測です。
AIで売上予測を行う具体的なメリット7点

1.AIはデータに基づいて売上予測が可能
売上予測を立てるためには、過去の売上データ・市場データなど、膨大なデータを参照し、分析を行う必要があります。それらすべてを人が管理して分析するのは現実的に困難であるといえます。しかし、複数のデータを蓄積・学習させるほど確実性がアップするAIであれば、正確な分析・予測が可能となります。

2.AIは様々な製品の売上予測ができる
用途・値段・大きさなどが異なる、様々な種類の製品についても、AIであればそれぞれに正確な予測が可能です。管理する商品の種類が増えれば増えるほど、予測を管理する人のタスクは膨大になりますが、AIの場合はクオリティを落とすことなく製品の売上予測が可能です。

3.AIの売上予測は在庫リスクを下げる
AIを活用することで、在庫リスクを最小限にすることが可能です。消費期限のあるものを大量に仕入れてしまった場合、その期限前に売り切ることが求められます。また余剰在庫を管理する場所代などのコストも発生するでしょう。場合によっては、利益の少ない状態で値下げを行わなければならないこともあります。
かといって在庫を少なくしすぎると、本来、売上を作ることができたはずの機会を失ってしまう場合もあります。売上予測にAIを活用することで、適切な在庫量を保つことができます。

4.AIの売上予測導入によって業務を効率化できる
煩雑な売上予測をAIが担当することで、社員は本来注力すべき業務に集中することができます。売上予測の業務から解放されることで、社員はトレンドを意識した商品探し、売上アップの施策に多くの時間を割り当てることができます。
正確な売上予測によって、その関連業務である店舗に配置すべき人員などを適正に管理することも可能となります。事業計画についても、より現実に沿ったものが立案できるようになります。

5. 売上予測業務の属人化を防ぐ
売上予測を行う業務は、その専門性が高いために人に依存しがちです。そうした業務の属人化をAI導入によって防ぐことが可能です。
また担当者の長時間労働によるパフォーマンスの低下を避けるめにも、AIの売上予測活用は有効と言えます。

6.人的リソースの有効活用が可能
日本の少子高齢化による労働力人口の減少により、企業による人材の獲得はますます困難になっています。人材不足による長時間労働は、人材の退職リスクも大きくすることがわかっています。限られた人的リソースを有効に活用するためにも、定型業務を切り出してAIに委ねましょう。そうすることで、人的リソースをより創造的な分野に特化して集中させることができます。

7.AIの売上予測は継続的な利用で精度が向上する
AIは蓄積したデータが多ければ多いほど、精度が向上します。つまり、過去の売上、顧客の属性、天候、為替などのデータを学習させ、売上予測に活用するほど、その数値は実際のデータに近づきます。また予測と実績の検証を重ねていくことで、より正確な売上予測が可能となります。
人が売上予測をした場合、データが増えるほどに売上予測は複雑で困難なものになりますが、AIはその真逆と言えます。そこがAIの魅力と言えるでしょう。
AIを活用した売上予測のやり方

AIで売上予測を立てるためには、様々な予測値を組み合わせて総合的に適正な在庫数を判断します。その具体的な方法を紹介します。

まず「統計予測」と「人的予測」の2つの軸に着目します。

「統計予測」とは、文字通り今までのデータを元にして統計的に売上予測を立てることです。反対に「人的予測」とは、データではなく担当者の現場の経験などを元に、売上予測を立てることです。
参考：担当者の経験に頼った需要予測を時系列予測で改善

また売上予測の具体的な手法としては「移動平均法」「指数平滑法」「回帰分析」の3つがあります。それぞれを簡単に説明します。

■移動平均法
移動平均法とは、棚卸資産の受入時点で平均単価を算出する方法です。在庫に変化があるたびに計算を行います。過去の実績を平均単価として出すことで、売上予測に反映することが可能です。

■指数平滑法
指数平滑法は、時系列データから将来値を予測する際に利用される代表的な時系列分析手法の1つです。過去よりも新しいデータに大きなウエイトを置いて算出することが特徴で、前回の出来事・傾向を重視するため短期の予測に適しています。

■回帰分析
回帰分析とは、在庫（目的変数）に対して「他の要素がどのくらい影響を与えているか」を分析する方法です。この目的変数に影響を与えていると考えられる要素として、時間・販売数量などが挙げられます。
上記3つのうち、どの手法を採用するべきか迷った場合は、すでに確定している過去から予測を行い、その正確さを検証しましょう。そうして最も誤差が少ない手法を探し、売上予測を行いましょう。

過去データを参照して、これからの売上予測を立てることもできますが、より有効的にAIを活用するのであれば、「どういった属性（年齢・性別）を持つターゲットにその商品のニーズがあるのか」とマーケティング視点でデータを確認することが重要です。
そうすることによって、潜在的にニーズのある層を発掘できます。従来のターゲットに加えて「その商品を本当に欲しがっている」層に商品を届けることができれば、新たな売上の創出が見込めます。
そうした新たな販売計画をAIに反映することで、大きな価値を生み出すことができます。
AIによる売上予測の導入事例一覧

では、実際にどのような業界でAIの売上予測は活用されているのでしょうか。その事例について紹介します。

■小売業界
インテリア雑貨を扱う企業では、企業と顧客のタッチポイントや販売経路をすべて統合し、総合的に顧客へアプローチするオムニチャネル化の施策を実施しています。その際に、AIによる売上予測を行いました。オンラインユーザーが「どの地域に住んでいる」「どういった属性の顧客」が、「どのような商品を購入する可能性が高いのか」を算出し、そのデータをリアルな店舗の品揃えに反映。在庫の最適化もでき、実店舗の売り上げを大きく伸ばすことができました。

■食品業界
消費期限が設定されている食品業界も、正確な売上予測が必要な業界と言えるでしょう。とある豆腐メーカーでは、日本気象協会が発表する「豆腐指数」という過去の販売数を参考にAIを活用。ほかにも特売などの店舗ごとの情報、天候、ＳＮＳの投稿数などを踏まえた指数を反映することで、作りすぎてしまう豆腐の量を0.06％にまで抑えられました。食品のロスを削減する手法として注目を集めました。

■サービス業（タクシー配車）
AIはタクシーの乗車予測でも活用されています。過去のデータを元に、利用客が多い乗車ポイントをAIによって予測することで、新人ドライバーの1日の売上が1,400円以上も向上しました。ほかにもホテルの来客数予測などにも活用が進んでいます。
プログラミング不要のAI・「MatrixFlow」を活用した売上予測

では実際に、どのように売上予測のAIを構築するのか、プログラミング不要の「MatrixFlow」を例にして、その具体的な流れについて紹介します。

1.AIの作成目的を明確にする
2.データを集める
3.AIモデルを作成する
4.AIを学習させて、推論を行う
5.AIモデルの完成
6.構築したAIモデルの現場導入・運用

■AIの作成目的を明確にする
AIが解決する課題を明確化し、ゴールを設定します。

■データを集める
AIに学習させるためのデータを用意します。
過去の売上、商品の内容、取引先情報などを読み込ませます。
売上予測を行うに当たって必要なデータは大きく分けて2つ。「時間の流れから傾向を読み解く時系列解析」と「さまざまな要因の影響を考慮する回帰解析」があります。

■AIモデルを作成する
AIモデルを作成します。「MatrixFlow」は自動化されているため、データを投入するだけで高性能のAI構築が可能です。プログラミングの必要はありません。

■AIを学習させて、推論を行う
学習用のデータでAIモデルを構築した後は、その推論用のデータの制度を検証する必要があります。そうして実測値とのズレを修正し、調整していきます。

■AIモデルの完成
目標の精度が出せるようになれば、AIモデルの完成です。

■構築したAIモデルの現場導入・運用
AIモデルは作成して終了ではありません。AI活用を業務の流れの中に組み込み、定期的にモデルを再学習・再構築させるなどのメンテナンスが必要となります。そうすることで、高い精度の予測が可能となります。
AIを活用した売上予測まとめ

AIを活用した売上予測について紹介しました。担当者の勘や長年の経験に頼りがちな売上予測ですが、AIを活用することで精度が高く根拠のある売上予測を立てることが可能となります。
特に小売業においては在庫リスクを最小限に抑えることに繋がるという経営上のメリットも大きいうえに、定型業務を切り出してAIに任せることで、業務の効率化も可能。担当者はより創造的な業務に、人的リソースを集中させることができます。
AI活用は小売業をはじめ、食品業界、サービス業界へも広がっています。
導入に当たっては、プログラミング不要でAIモデルの構築ができる「MatrixFlow」が便利です。
「時間の流れから傾向を読み解く時系列解析」と「さまざまな要因の影響を考慮する回帰解析」の大きく分けて2つのデータを学習させ、精度を高めていきます。作成後はAI活用を業務の流れの中に組み込み、定期的にモデルを再学習・再構築を行います。AIに継続的にデータが蓄積・学習させること、またモデルを見直すことによって、より精度の高い売上予測が可能となります。