店舗DXに役立つ販売予測の流れや役割を解説！ツール・企業事例も紹介

店舗運営において販売予測は、売上や在庫管理を効率化し、経営判断の質を高める重要な役割を果たしています。しかし、販売予測の正確性が乏しいと、過剰在庫や品切れ、無駄な人件費の発生など、経営リスクが増す可能性も少なくありません。

近年ではAIや高度な統計モデルの活用により、販売傾向を細かく分析し、より実践的で具体的な需要予測を立てることが注目されています。

本記事では、店舗における販売予測の基本的な流れを段階ごとにわかりやすく解説し、最新の分析手法やツールによる予測結果の活用法まで紹介します。本記事を通して、効率的な店舗運営のイメージをつかみ、販売予測がもたらす具体的なメリットを理解していただけるでしょう。

最終的には販売予測を店舗経営に活かす方法が見えてくるはずです。

店舗における販売予測の流れ

販売予測は単に過去の売上を振り返るだけではなく、販売データの収集から始まり、分析、予測モデルの構築、そして予測結果の活用に至る一連のプロセスで構成されます。これらのステップを経て、販売の傾向や需要の変動を掴み、実際の発注やシフト計画、販促活動に反映させていきます。

予測の精度を高めるためには、最新の技術や専門的な分析手法を組み合わせることが重要であり、その流れを理解すると、効率的な運営につなげやすいでしょう。

以下では、具体的なステップを順に解説していきます。

POSや在庫情報などを活用した販売データの収集

販売予測の出発点となるのが、店舗のPOSシステムや在庫管理システムから取得する販売データの収集です。POSデータには、商品ごとの売上数、販売時間帯、顧客属性など多様な情報が含まれているため、詳細な把握が基本となります。

また、在庫情報をリアルタイムで取得できると、商品の売れ行きに対してどの程度の在庫があるかを把握しやすくなり、品切れや過剰在庫の防止に役立ちます。こうしたデータは単独で見るよりも、複数の視点から組み合わせた解析によって、より精度の高い販売傾向をつかめるようになるでしょう。

さらに、近年ではモバイルPOSやクラウドベースの在庫管理が普及し、データ収集のスピードや正確性が高まっているため、リアルタイムに近い形で販売情報を取り込める環境も整いつつあります。

AIや統計モデルによる販売傾向の分析と需要予測モデルの構築

収集した販売データを活用する次の段階では、AIや統計モデルを用いて販売傾向を分析し、需要の変動を予測するモデルの構築が必要です。統計モデルは過去の売上データから季節性やトレンドを抽出し、将来の販売量を推定します。

一方でAIは大量かつ複雑なデータのパターン認識を得意とし、天候情報やイベント、消費者行動の変化など多様な要素を考慮に入れて予測することが増えています。こうした技術は単純な売上の平均値を出すだけでは得られない細かな変動を掴む上で効果的です。

また、予測モデルは継続的に実績データと比較し、精度を検証しながらアップデートを行うことが重要で、これにより予測の信頼性を保てるでしょう。実際の店舗運営においては、需要予測の結果を基に仕入れ量や販売戦略を決めるため、モデルの精度が店舗経営の効率に直結するといえます。

ダッシュボードを用いた予測結果の可視化と売上シミュレーション

販売予測モデルが作成された後は、その結果を店舗従業員や経営者が直感的に理解できるようにダッシュボードで可視化しやすい点が特徴です。ダッシュボードは予測された販売量をグラフや表で示し、どの時間帯や商品カテゴリがどれだけ売れる見込みかを一目で把握しやすくします。

加えて、売上シミュレーション機能を備えるツールもあり、販売促進施策やシフト変更が売上に与える影響を事前に試算できる場合もあります。これにより、店舗は将来的な販売状況をイメージしながら柔軟な対応がしやすくなるでしょう。

見やすく使いやすいインターフェースを備えたダッシュボードは、現場での意思決定を支援し、予測の結果を実際の行動に結びつけやすくするための重要なツールとして機能します。

予測結果を基にした発注・シフト管理・販促施策の最適化

販売予測の最終段階は、分析結果を活用して発注計画やシフト管理、販促施策の最適化です。具体的には、需要の高まりが予測される商品は発注量を増やし、品切れのリスクを抑えます。

また、販売が落ち着く時間帯や日には人員を減らし、人件費の効率化に役立てます。さらに、予測データに基づいて効果的な販促活動を企画し、例えば特定商品が売れやすい時期に合わせてキャンペーンを実施するなど、売上向上のための戦略を立てやすくなるでしょう。

このように、予測結果を現場の具体的な施策に反映させることで、店舗運営の無駄を減らし、顧客満足度の向上にもつながると考えられます。結果として、販売予測は経営の判断を支える重要な基盤です。

店舗DX推進における販売予測の役割

店舗DXを推進する過程では、販売予測が経営の意思決定を支える中心的な役割を果たしていきます。単に販売量を予測するだけでなく、在庫管理の効率化や販売戦略の高度化、顧客ニーズの深掘りにまで広がるため、経営全体の最適化に寄与する存在となります。

販売予測がもたらすデータドリブンなアプローチは、店舗運営の各分野における効果的な施策を支援し、無駄の削減や顧客満足度の向上につながるでしょう。

ここでは、販売予測が具体的にどのような役割を担い、店舗DXに貢献するのかを詳細に見ていきます。

在庫最適化

販売予測が、在庫の最適化に与える影響は大きいです。

正確な需要予測により、必要な商品を必要な量のみ仕入れが可能なため、在庫の過剰や欠品といったリスクを軽減します。在庫が過剰になると保管コストが増加し、古くなった商品が売れ残る可能性も高まるため、無駄な経費が発生しやすくなります。

逆に欠品が頻発すれば顧客の購買機会を逃し、信頼の低下にもつながるでしょう。販売予測を活用すると、過去の売上データや季節変動、キャンペーン時の影響を踏まえた発注計画を立てやすいため、在庫回転率の改善が見込みやすいです。

販売予測を軸に据えた在庫管理は、店舗経営の健全化に欠かせないポイントとなります。

販売戦略の立案支援

販売予測は、販売戦略の立案にも欠かせない情報源として機能します。需要の増減を見極められるため、販売促進や価格戦略、商品ラインナップの見直しなどを的確に行いやすいでしょう。

例えば、特定の商品に対する需要が伸びる時期を予測できれば、タイミングに合わせて広告やキャンペーンを強化する計画を立てられます。また、販売予測の分析結果から顧客の購買パターンや嗜好を把握できれば、ターゲットを絞ったプロモーションが実現します。

さらに、販売戦略の効果を評価するために販売予測を用いることで、施策の改善点を見つけやすくなり、PDCAサイクルの質を高める役割も果たせるでしょう。こうした観点から販売予測は、戦略的な意思決定において欠かせないツールとして店舗DXの推進に貢献すると考えられます。

顧客ニーズの把握

販売予測は、顧客ニーズを把握する上でも重要な役割を果たします。売上データや購買履歴を分析し、どのような商品がどのタイミングで求められているかを明らかにできるためです。これにより、顧客の嗜好やトレンドを素早く捉え、商品開発や仕入れに反映させることがしやすくなります。

特にAIを活用した分析では、従来の単純な売上集計に加えて、潜在的な需要や季節要因、イベントの影響まで含めた多角的な視点で顧客の動向を予測できます。その結果、店舗は顧客が求める商品を適切なタイミングで提供できるようになり、満足度の向上やリピーターの増加につながりやすいです。

顧客ニーズの深掘りは、競合との差別化や店舗のブランド強化にもつながるため、販売予測は店舗DXに欠かせない要素となるでしょう。

キャンペーン効果の検証

販売予測は、キャンペーンの効果を検証するためにも役立ちます。実施前に予測モデルで販売量の変動をシミュレーションすれば、売上増加の見込みを把握しやすくなります。

さらに、キャンペーン後に実績と予測値を比較すると、施策の成果を客観的に評価できるため、効果の有無や強化すべきポイントを見つけやすくなります。検証により、次回以降のキャンペーン設計に活かせる知見が得られ、より効率的な販促計画の策定につながるでしょう。

キャンペーン効果の正確な把握は、投資対効果の向上やリスクの低減に寄与し、経営資源の有効活用に直結しやすいです。こうした販売予測の活用は、店舗DX推進において現場レベルでの意思決定をサポートする役割も担っています。

店舗における販売予測に役立つツール・サービス例

販売予測の精度向上や運用効率を上げるために、多くの企業が専用のツールやサービスを利用しています。専用のツールやサービスは、大量の販売データを高速に処理し、AIや統計分析を駆使して需要を予測するだけでなく、現場の意思決定を支援するための機能を備えています。そのため、自社にあった機能を備えているツールを選ぶことが大切です。

ここでは、販売予測に特化した代表的なツールやサービスの概要を紹介し、特徴や活用のポイントを解説します。

①Deep Predictor｜予測分析から処方的分析までカバー

Deep PredictorはAIを活用した予測分析ツールで、単なる売上予測だけでなく、販売改善のための処方的分析も行う点が特徴です。予測分析では過去の販売データを基に将来の売上を推定し、需要のピークや落ち込みを事前に把握できます。

さらに処方的分析では、予測結果に対してどのような施策を打てば最適な結果を得られるかのシミュレーションが可能です。これにより、発注量の調整や販促活動のタイミングを具体的に計画しやすくなります。

ツールは使いやすいインターフェースを備え、専門知識が豊富でない担当者でも分析結果を活用しやすい点も評価されています。多様な業種や規模の店舗で導入されており、販売予測からアクションプランの作成までを一元的にサポートする体制が整っています。

出典参照：Deep Predictor｜AI CROSS株式会社

②gleasin｜ターゲットのいる地域の選定などにも活用できる

gleasinは販売予測だけにとどまらず、地域マーケティングに活用できる分析サービスを提供しています。特にターゲットとなる顧客層が多い地域の選定や出店計画の策定に役立つため、新規店舗の戦略立案に関心がある企業に適しています。

gleasinは人口動態や競合店の位置情報、購買行動のデータを統合し、AIが各地域の需要ポテンシャルを予測します。これにより、無駄のないエリア選定や集客効果の高い販促活動が可能となります。

販売予測の精度向上はもちろん、マーケティング戦略の精緻化にも寄与する点が特徴です。地域特性に応じたアプローチを実現するため、店舗経営のローカル最適化に役立つツールとして注目されています。

出典参照：gleasin｜エムディー株式会社

③売上予測AIモデリングサービス｜地図データを活用した分析サービス

売上予測AIモデリングサービスは、地図情報を活用した高度な販売分析を提供しています。店舗周辺の人口分布や交通量、競合店の配置など、空間的なデータを取り入れることで、販売ポテンシャルや需要の変動を多角的に分析します。

AIはこれらのデータを組み合わせて予測モデルを構築し、時間帯や曜日、季節に応じて売上を予測します。こうした分析により、立地の強みや弱みを把握し、販売戦略や人員配置の最適化につなげることができます。

地理的な視点を加味した販売予測は、特に複数店舗を展開するチェーン店や新規出店計画に役立つ情報として活用されます。これにより、立地条件を踏まえた効率的な店舗運営を支援することが期待されます。

出典参照：売上予測AIモデリングサービス｜株式会社マップル

販売予測をした上で店舗DXを推進している企業事例

販売予測を活用して店舗DXを推進している企業は、単にデータ分析するだけでなく、その結果を店舗運営の各側面に反映し、効率化や顧客満足度の向上に結びつけています。

実際の事例から、販売予測がどのように現場に役立っているかを具体的に学ぶことができます。こうした事例は、販売予測が持つ実務的な価値やDX推進における貢献度をイメージしやすくする上で、参考になるでしょう。

ここでは、代表的な企業の取り組みを紹介します。

事例①株式会社マルイ｜日本アイ・ビー・エムと共同で販売予測をスタート

株式会社マルイは、日本アイ・ビー・エムと連携してAIを活用した販売予測に取り組んでいます。過去の販売データや顧客属性を解析し、店舗ごとの需要をより正確に把握するためのモデルを構築しました。

これにより、在庫管理や発注業務の効率化が期待されています。特に、AIが提供する高精度な需要予測は、売れ筋商品の欠品を減らすと同時に過剰在庫のリスクを低減することに役立っています。

さらに、予測結果はリアルタイムで店舗従業員や経営者に共有され、迅速な意思決定を促進している点が特徴です。このように最先端のAI技術を活用した販売予測を基盤に、店舗運営の合理化や顧客体験の向上に取り組んでいます。

出典参照：マルイ、日本IBMのAI需要予測を活用し、客数と販売予測精度の向上と発注時間の大幅な削減を実証｜日本アイ・ビー・エム株式会社

事例②株式会社ライフコーポレーション｜販売予測に応じた自動発注で効率化

株式会社ライフコーポレーションは販売予測を活用した自動発注システムを導入し、店舗運営の効率化を図っています。販売データをリアルタイムで分析し、需要に応じた発注量を自動的に算出する仕組みを整えています。これにより、従来の経験則に頼った発注から脱却し、欠品や過剰在庫の問題を抑えられるようになりました。

自動発注の導入は、店舗従業員の発注作業の負担軽減だけでなく、全社的な在庫回転率の改善にもつながっています。また、発注データと販売予測の連携で、店舗ごとのニーズに応じた柔軟な対応も可能になっている点が評価されています。販売予測に基づく自動化は、店舗DX推進の一環として効果を発揮している好例です。

出典参照：ライフコーポレーションと日本ユニシス共同開発のAI需要予測自動発注システムをライフ全店に導入｜株式会社ライフコーポレーション

事例③株式会社ベルク｜POSデータと販売予測データの連携

株式会社ベルクはPOSデータと販売予測を組み合わせた運用により、店舗運営の最適化を進めています。POSシステムで取得する日々の販売実績を即座に分析し、AIによる需要予測と照合しながら発注計画や販促活動に反映させています。

こうした連携によって、変動の激しい市場環境に柔軟に対応できる体制を構築しています。特に、販売予測の結果を基にしたシフト計画や在庫補充の調整は、人件費の抑制やサービスレベルの向上につながっている点が注目されています。

さらに、予測データの活用は店舗ごとの個別ニーズに応じた戦略策定を支え、地域特性を踏まえた販売促進を実現しています。POSデータと販売予測の統合は、実務レベルでのDX推進における効果的な手法のひとつといえるでしょう。

出典参照：セーフィー、エッジAIカメラ「Safie One」を活用した小売店での需要予測を開始｜セーフィー株式会社

店舗DX推進において販売予測を行う際の注意点

店舗DXを推進しながら販売予測を活用する場合、いくつかの重要な注意点を意識する必要があります。

単にツールを導入したり分析を始めたりするだけでは、期待する効果を得にくいこともあるためです。販売予測の結果が実際の店舗運営に反映され、効果を発揮するためには、目的設定からデータ管理、モデルの選択に至るまで一連のプロセスを慎重に進めることが求められます。

ここでは、販売予測を有効活用する上で特に押さえておきたいポイントを具体的に解説します。

導入目的とKPIを明確にしておく

販売予測を店舗DXの一環として進める際は、まず導入の目的を明確に定めることが必要です。何を改善したいのか、どの業務を効率化したいのかを具体的に整理し、分析やツール選定の方向性が定まります。

例えば、在庫回転率の向上や欠品削減、シフト管理の効率化など、改善したい項目を絞り込むことで評価基準が明確になります。これに基づき、KPI（重要業績評価指標）を設定すると、販売予測の効果を具体的に測定しやすくなり、進捗管理や改善策の検討が行いやすくなるでしょう。

曖昧な目標のまま運用を始めると、期待した成果が見えづらくなったり、社内での合意形成が困難になったりするリスクも高まります。目的とKPIが明確になると、販売予測の活用が店舗DXの成果に結びつきやすくなるでしょう。

データの品質と一貫性を確保する

販売予測の精度は、データの品質に依存します。データに誤りや欠損があると、分析結果が不正確になり、予測の信頼性が損なわれてしまいます。

また、異なるシステム間でデータの形式や収集基準が統一されていない場合、分析が複雑になり、結果の一貫性を保ちにくくなります。販売データや在庫情報、顧客情報など、あらゆる関連データの整合性と正確性を定期的にチェックし、必要に応じてクレンジングを行う体制を整えることが望ましいです。

さらに、データ収集のタイミングや頻度も一定に保つことで、比較可能なデータセットを維持しやすくなります。こうした取り組みは販売予測の根幹となる部分であり、店舗DXの信頼性を支える要素といえます。

モデルの適切な選定を徹底する

販売予測に用いるモデルの選定も、重要なポイントです。

AIや統計モデルは、種類や複雑さが多岐にわたり、店舗の業態やデータの特徴に合ったものを選ばないと、予測精度が低下するかもしれません。単純な過去売上の平均値だけでは捉えられない季節変動や特別イベントの影響、突発的な需要変化に対応するためには、多様な変数を扱えるモデルが求められます。

また、モデルは導入後も実績データと照合しながら定期的に見直しを行う必要があり、状況に応じて調整や再学習を行うことが望ましいです。適切なモデル選定と継続的なメンテナンスによって、販売予測の信頼性を維持し、店舗運営への活用度を高められます。

外部要因情報の活用を考える

販売予測では、店舗内部のデータに加えて、外部環境の情報を取り入れることが有効です。天候や季節、地域のイベント、経済動向などは販売に直接的な影響を与えるため、これらを加味した分析はより現実的な需要予測につながります。

特に、天候の変化は食品や衣料品の売れ行きに影響を与えることが知られており、イベントの開催は集客に変動をもたらしやすいです。外部情報を取り入れたモデルを構築すれば、突発的な需要変動を予測しやすくなり、発注計画やシフト調整に柔軟に対応できるようになります。

ただし、外部情報の収集と活用は専門的な知識やシステムの連携も必要となるため、段階的に取り入れていく方法も検討されるとよいでしょう。

まとめ｜販売予測による店舗DX推進でロスの少ない運営を実現しよう

店舗DXを推進する上で販売予測は、無駄の少ない運営を目指すための重要な手段となります。販売データの収集と分析を経て、将来的な需要を見通しながら在庫や人員、販促計画を最適化すれば、欠品や過剰在庫といったロスを抑えやすいです。

さらに、販売予測の結果を経営戦略に活かすことで、効率的かつ顧客満足度の高い店舗運営が期待されます。販売予測の活用には目的の明確化やデータ管理の徹底、適切な分析モデルの選定など注意すべきポイントも多いですが、これらを押さえながら進めることで効果的な店舗DXが進展するでしょう。

本記事の内容を参考に、販売予測を活用した運営の改善を検討してみてはいかがでしょうか。