売上予測はAIに任せよう！メリットや取り組む際の注意点も解説

売上予測は企業が安定して経営していくために欠かせない要素です。従来の経験や勘に頼った予測では、複雑な市場の動きや多様なデータの考慮が難しく、予測精度に限界があるかもしれません。

そこで注目されているのが、AIによる売上予測です。AIは、膨大なデータを高速で分析し、人間では見つけられない隠れた法則性を見つけ出すことができるでしょう。これにより、より正確な予測が可能となり、在庫の最適化や迅速な意思決定が期待できます。

この記事では、AIが売上予測に活用される理由から、導入するメリットや注意点、さらに具体的な成功事例までを詳しく解説します。AIによる効果を理解して、自社で活用する際の参考にしましょう。

AIが売上予測に活用される3つの理由

売上予測は、企業の経営において欠かせない要素です。正確な予測は、在庫管理の最適化や生産計画の立案、マーケティング戦略の策定など、あらゆる意思決定の基礎となります。ただし、従来の経験や勘に頼った予測では、複雑な市場の動きや多様なデータを考慮することが難しく、予測精度に限界があるかもしれません。

そこで近年、AI（人工知能）が売上予測に活用されるケースが増えています。AIは、人間が扱うには膨大すぎるデータを高速に処理し、その中にある複雑なパターンや法則性を見つけ出すことが得意な技術です。

1.さまざまなデータが売上に影響している

売上を左右する要因は多岐にわたります。例えば、店舗の売上であれば、過去の販売データに加えて、以下のような要素が複雑に絡み合って売上が変動します。

• 天候
• 気温
• 曜日
• 祝日
• 近隣でのイベント
• 競合店の動向

また、オンラインストアであれば、ウェブサイトへのアクセス数、広告のクリック数、SNSでの話題性、季節のトレンドなどが売上に影響を与えるかもしれません。

これらの要因を人間の力だけで正確に分析し、売上への影響度を割り出すことは難しい作業です。一方、AIはこれらの多種多様なデータを同時に学習し、それぞれの要素が売上にどれほど影響を与えるかを数値として算出できます。これにより、経験や勘では捉えきれない、隠れた売上変動の法則性を見つけ出すことが可能になるでしょう。

2.予測モデルをディープラーニングで自動改善できる

AIの進化を支える技術のひとつに、ディープラーニングがあります。これは、人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」と呼ばれる仕組みを多層に重ねたもので、与えられたデータを自ら学習し、精度を向上させる仕組みです。

売上予測モデルにディープラーニングを応用すれば、AIは過去の予測結果と実際の売上の誤差を自動的に分析し、予測モデルそのものを改善できます。これにより、予測を繰り返すたびに、AIはどんどん学習して精度を高めていけるでしょう。人間の手でモデルを調整する手間を削減し、常に最新の市場動向を反映した高精度の予測につながります。この自動改善の仕組みがあるため、AIは常に最適な予測を提供し続けられます。

3.新商品の投入や市場変化にも即応可能

市場は常に変化しており、新しい商品やサービスが次々と登場し、消費者のニーズも多様化している傾向にあるでしょう。従来の予測手法では、こうした急な市場の変化や新商品の投入に対して、柔軟に対応するのが困難な場合もあります。対して、AIはリアルタイムのデータを活用して、このような変化にも迅速な対応が期待できます。

例えば、新しい商品が発売された際、AIは以下のようなデータを分析して売上動向を予測できるでしょう。

• 初動の売上データ
• SNSでの反応
• 関連キーワードの検索トレンド

また、競合他社のキャンペーンや社会的なイベントによる需要の変化も、AIはデータとして取り込み、予測モデルに反映させられるでしょう。

AIを売上予測に活用するメリット3選

AIを活用した売上予測は、単に予測精度を高めるだけでなく、企業の経営全体にメリットをもたらす可能性があります。具体的には以下のようなメリットが期待できるでしょう。

• データに基づいた分析により予測精度を高められる
• 在庫の適正化でキャッシュフローの改善につながる
• リアルタイムの情報を活用して迅速な意思決定が可能になる

それぞれのメリットを詳しく解説します。AIを売上予測に活用するメリットを把握しておけば、自社の課題解消をイメージしやすいでしょう。

1.データに基づいた分析により予測精度を高められる

AIによる売上予測のメリットは、予測の精度を飛躍的に高められることです。人間の経験や勘に頼った予測では、どうしても考慮できる要素に限りがあります。また、従業員の経験によって精度にバラつきが出てしまうでしょう。

AIであれば膨大な量のデータから、人間が見過ごしてしまいがちな微細な相関関係やパターンを正確に抽出し、予測に反映させられるでしょう。

例えば、以下のような要素をAIが客観的なデータとして分析します。

• 気温の変化
• 曜日や祝日
• 近隣のイベント

これにより、予測が個人的な主観やバイアスに左右されることなく、より客観的で信頼性の高いものになるでしょう。結果として、予測精度が向上し、より精度の高い経営判断につながる可能性があります。

2.在庫の適正化でキャッシュフローの改善につながる

AIによる高精度な売上予測は、在庫管理の適正化に貢献します。過剰な在庫は保管コストを増大させ、企業のキャッシュフローを圧迫する要因となります。一方、在庫不足は販売機会の損失につながるかもしれません。そのため、在庫は適切な管理が求められます。

AIによって将来の需要を正確に予測すれば、必要な分だけ商品を仕入れたり、生産したりすることが可能になるでしょう。これにより、過剰在庫を減らして保管コストを削減し、同時に品切れによる機会損失も最小限に抑えられます。在庫管理が適正化されることで、在庫の滞留を防止できます。効率的な在庫管理により、キャッシュフローの改善が期待できるでしょう。

3.リアルタイムの情報を活用して迅速な意思決定が可能になる

現代のビジネス環境はめまぐるしく変化しており、迅速な意思決定が成功のポイントです。AIによる売上予測は、リアルタイムの情報を取り込んで予測を更新できるため、経営者がスピーディーに判断を下すためのきっかけとなるでしょう。

例えば、急な天候の変化や、SNSでの話題性の高まりなどの突発的な要因は需要の変動につながる要素です。AIを活用すれば、突発的な要因を即座に予測に反映させることが可能です。これにより、経営者は市場の動きをリアルタイムで把握し、仕入れや価格設定、プロモーション計画などを迅速に調整できるでしょう。手動でのデータ分析や予測では間に合わないような状況でも、AIを活用すれば迅速な意思決定が可能となり、競合他社に差をつけられる可能性が高まります。

AIで売上予測に取り組む際の注意点

AIを活用した売上予測では、データの質や運用体制の構築が必要です。予測精度はデータの整備に大きく依存し、誤ったデータが学習されると予測が不正確になる恐れがあります。また、AI導入後は、予測結果を活用する体制を整え、専門的な知識を持った人材を育成することが不可欠です。これらを理解し、適切に対処すれば、AIをより効果的に活用できるでしょう。

ここではAIで売上予測に取り組む際の注意点を解説します。

1.予測精度はデータの質に左右される

AIは「学習したデータ」に基づいて予測します。そのため、予測の精度は、使用するデータの質に大きく左右されるでしょう。データに誤りや欠損があったり、不正確なデータを使用したりすると、AIは誤った学習をしてしまい、予測精度の低下につながる可能性があります。

例えば、過去の売上データに記録ミスがあったり、外部データ（天候など）が不完全であったりすると、AIは正確な法則性を見いだせません。したがって、AIを導入する前に、データの整備と品質管理を徹底しましょう。データの入力方法を標準化したり、定期的にデータのクレンジング（不要なデータの削除や修正）を行ったりすることで、予測精度の向上が期待できます。

2.運用を定着させるための体制づくりが不可欠

AIを導入しただけでは、そのメリットを最大限に引き出すことはできません。継続的な運用を定着させるための社内体制づくりが不可欠でしょう。AIが算出した予測結果を、誰がどのように活用するのか、どのような業務プロセスに組み込むのかを明確にする必要があります。

具体的には、AIの予測結果を解釈し、経営判断に活かせる専門知識を持つ人材の育成や配置が求められます。また、AIの予測モデルが常に最新のデータを学習し続けられるよう、データ収集や更新の仕組みを構築することも意識しましょう。AIを単なるツールとしてではなく、経営をサポートするために欠かせないパートナーとして位置づけ、組織全体で運用に取り組む姿勢が求められます。

3.予測結果の解釈に専門的な知識が必要な場合がある

AIが算出した予測結果は、専門的なスキルがないと、一見するとただの数値の羅列に見えるかもしれません。その予測がどのような根拠に基づいているのか、どの要因が特に影響しているのかを理解するためには、専門的な知識が必要になる場合があるでしょう。

特に、ディープラーニングのような複雑なモデルでは、AIがどのようなロジックで予測を導き出したかを人間が完全に理解することは難しい場合があります。これを「ブラックボックス問題」と呼ぶこともあります。

このような問題を解決するために、AIの予測結果を可視化するツールや、予測の根拠を分かりやすく説明する機能を持つAIソリューションを選びましょう。また、データサイエンティストやAIエンジニアといった専門家との連携によって、より精度の高い経営判断につなげることが可能となります。

AIによる売上予測に取り組んだ事例

AIを活用した売上予測は、企業の経営効率を劇的に向上させる可能性を秘めた取り組みです。AIは過去のデータだけでなく、外部要因を組み合わせて予測精度を高めることができ、企業のさまざまな部門での効率化に寄与します。これにより、適切なリソース配分や在庫管理が可能となり、コスト削減や収益の向上が実現できます。

ここではAIによる売上予測に取り組んだ事例について、詳しく見ていきましょう。

1.店舗流通ネット株式会社｜AI活用で予測精度を向上

外食事業や不動産事業などを手掛ける店舗流通ネット株式会社は、AIを活用した売上予測に取り組んでいます。同社では、これまでの勘や経験に頼った予測に加え、外部環境の変化を考慮した売上予測の仕組みを求めていました。そこで、AIを活用した売上予測システムを導入することにしました。

このシステムでは、過去の売上データだけでなく、天候、気温、曜日、祝日などの外部データをAIが学習し、店舗ごとの売上を予測します。これにより、予測精度が従来の予測手法よりも向上したとのことです。予測精度が向上したことで、適切な人員配置や食材の仕入れ計画を立てやすくなり、コスト削減や顧客満足度の向上にもつながりました。

出典参照：AI店舗開発で飲食店の新規出店をサポートする「売上予測システム」の導入｜株式会社MILIZE

2.花王株式会社｜従来の予測手段よりも精度が約40％向上

家庭用品や化粧品を製造・販売する大手企業である花王株式会社は、小売店の販売動向を正確に予測するためにAIを導入しました。同社は、市場環境の複雑化に伴い、従来の予測手法では高精度な予測が困難になっていると述べています。

そこで、AIの需要予測ソリューションを導入し、商品の過去の売上データ、競合商品の価格、天候、プロモーション情報など、様々なデータをAIが分析する仕組みを構築しました。この取り組みにより、従来の予測手段と比較して予測精度が約40％向上しています。

予測精度が向上したことで、商品の生産計画や在庫管理がより最適化され、欠品や過剰在庫のリスクを低減することに成功しました。

出典参照：需要予測の精度向上に向けてDataRobotを導入。大量生産・大量消費を脱却し「売れる分だけ作る」を実現｜株式会社NTTデータグループ

3.合同会社西友｜欠品や食品ロスの削減を目指してAIによる需要予測を導入

大手スーパーマーケットチェーンの合同会社西友は、店舗の欠品や食品ロスの削減を目指して、AIによる需要予測を導入しました。食品スーパーでは、鮮度管理が重要であるため、需要予測の精度が低いと、欠品による販売機会の損失や、売れ残りによる食品ロスが発生してしまいます。

そこで、西友は各店舗の過去の売上データ、天候、曜日、特売日などのデータをAIが学習し、日々の需要を予測するシステムを構築しました。このシステムの活用によって、商品ごとに必要な発注量を正確に算出できるようになり、欠品と食品ロスの両方を削減することに成功しました。この事例は、AIが需要予測の精度を高めることで、企業の社会的責任（CSR）にも貢献できることを示唆しています。

出典参照：西友が日立との協創を通じ、AI による需要予測に基づき自動発注を行うシステムを導入開始｜株式会社日立製作所

まとめ｜AIによる売上予測で在庫管理の効率化を実現しよう

AIによる売上予測は、データに基づいた客観的な分析により、予測精度を飛躍的に高める可能性を秘めているでしょう。これにより、過剰在庫によるコスト増大や、在庫不足による販売機会の損失を防ぎ、在庫管理の適正化を実現します。結果として、企業のキャッシュフロー改善や経営の安定化に貢献できるでしょう。

その一方で、AIの導入には、データの品質管理や運用体制の構築、予測結果を解釈する専門知識など、いくつかの注意点もあります。これらの課題を認識し、適切に対処すれば、AIをビジネスの強力なパートナーとして最大限に活用できるでしょう。