[徹底 解説 売上 予測]売上予測とは？売上予測システムや売上予測の立て方や重要性・精度向上方法・ビジネス プラン 売上 予測とは？|売上予測 立て方・売上予測 精度・売上予測 経営 戦略

今日、ビジネスを成功させるためには、ただ商品やサービスを提供し一生懸命と努力するだけでは不十分です。求められるのは、業界の動向を読み、未来の市場状況を予測し、その情報に基づいて適切な戦略を立て、効果的な意思決定を行う能力です。

こうした役割を果たす重要なツールの一つが「売上予測」です。しかし、その具体的な意味や重要性、売上予測を正確に売上予測を立てる方法について具体的に理解している人は少ないかもしれません。

そこで本記事では、売上予測の基本的な概念とその立て方、そしてその精度を向上させるための方法について、詳しく解説していきます。

売上予測とは

売上予測とは何を指すのでしょうか？一見、相当簡単な概念に思えますが、それは「具体的なビジネスプランを策定する際に、期待される売上の推定を行うこと」です。

企業の長期的な戦略や、多岐に渡るビジネス活動、例えば新製品の開発やマーケティング戦略、製造計画、そして在庫管理といった各領域において重要な役割を果たします。

売上予測は一般的に、過去の実績データや市場の動向を踏まえて、数値やグラフで顕著に示されます。そして今日、そして未来の企業はAIや機械学習などの高度な技術を活用して、売上の予測をより正確に為す傾向があります。

的確な予測は企業にとって競争優位性を保てたり、リスクを避ける実用的な方法となれます。販売の流れを見極め、その知見を将来のビジネスの方向性や市場戦略に活かすことが、売上予測の重要な役割なのです。

「今年は去年より良さそうです」といった見立てまたは期待値は売上予測とは言えません。なぜなら、その発言は具体的なデータに基づいたものではないからです。売上予測とは、過去の売上データ、市場の動向、そして営業員の活動といった様々な情報を総合的に分析し、具体的な数値として推定されるものです。

売上目標との違いとは

売上目標という言葉はそのまま「目指すべき売上」を表しています。売上目標を設定するには、経営者や営業部門が計画を立て、達成するためには何が必要かという戦略や手段を明確にします。正確さよりも前向きな志向性が重視されるのが売上目標の特徴です。

一方、売上予測は「売上の見通し」のことを指します。つまり、過去の売上データや市場の動き、季節的な要素などを科学的に考慮して、将来の売上がどれくらいになるかを売上 予測 の 計算する作業です。この際、他社の行動や市場の変動なども考慮に入れます。

売上予測を利益最大化につなげるプロセス・予測の種類とは

売上予測を利益最大化につなげるためのプロセスや予測の種類についてご紹介します。

需要予測

需要予測とは、未来の商品やサービスの適切な供給状況を推測することを指し、これは業務活動にとって極めて大切な工程で、具体的な生産計画を作るためや、商業戦略を考案するための根本となるものです。

具体的な例を挙げると、新商品の需要を予測することによって、生産の量を適切に調節したり、市場に対して最適な価格設定を行うことが可能になります。さらに、売上への目標を立て、その実現のための販売戦略やマーケティング方針を練ることもできます。

また、需要予測を正確に実行することで、在庫のコストを削減したり、過剰な生産による無駄を排除することが可能になり、市場の動きの理解をより深めることで、競争力を強化することも可能です。

様々な需要予測の手法が存在しますが、履歴に基づく予測、回帰分析、時間帯別の予測などが一般的です。近年では、AIを用いた需要予測も増えてきています。

需要予測の手法とは

具体的な需要予測の手法としては、「移動平均法」「指数平滑法」「回帰分析法」「加重移動平均法」などがあります。

これらの予測法はそれぞれ独特の特性を持っており、利用する際にはその特性を理解した上で活用することが重要です。

移動平均法

移動平均法は、過去のデータから算出した移動平均数値を用いて未来を予測するという手法です。具体的には、過去一定期間の平均値を算出し、その計算結果を未来予測の値とするのです。

一方で、この方法の特徴として、誤差の除去や周期変動の緩和が可能です。これらの特性は、特に季節性を考慮しなければならない需要予測において、大きな利点となります。しかし、全ての過去データを等しく扱うため、新たな動向を迅速に手がかりにすることは難しいという制約も存在します。

この方法によって、過去のデータ依存を適度に抑制し、供給と需要のバランスあるいは市場の変動を一定のパターンとみなして、信頼性のある予測を生成することができます。

移動平均単価の算出方法は以下の通りです。

＜計算式＞

（受入棚卸資産の評価額＋在庫棚卸資産の金額）÷（受入棚卸資産数量＋在庫棚卸資産数量）＝移動平均単価

指数平滑法

指数平滑法は、分析に使用するデータが時間の経過とともに変化するときに威力を発揮します。未来の需要予測には、過去のデータだけでなく、その流れも考慮に入れる必要があり、この点で指数平滑法が役立ちます。

ただし、この手法は数値データにのみ適用可能で、トレンドや季節変動を加味するためには追加調整が必要です。このような制約がある一方で、その適応性と精度から広く企業で利用されています。

具体的な計算方法は次の通りです。

「今期の予測」＝a×「前期の実績」＋（1-a）×「前期の予測」

ここで、aは平滑化係数で、「前期の実績が前期の予測からどれほど離れていたか」を補正する役割を果たします。この値は「0＜a＜1」の範囲で設定され、近似値が0の場合は過去のデータ重視、1に近い場合は最新のデータ重視となります。これら全体を組み合わせて考慮すれば、精度の高い需要予測が可能です。

回帰分析法

需要予測は、未来の商品やサービスの需要量を見越す技術であり、この高精度が企業の成功を大きく影響します。その予測に役立つ方法の一つが「回帰分析法」です。

回帰分析は統計学のエキスパートに使用される手法で、複数の変数間の結びつきを解析し、一つの変数から別の変数を予測するのに応用されます。需要予測での応用では、過去の成績データから将来のニーズを想定する際に用います。例えば、過去の気候や季節等の要素と販売成績の結びつきを解析し、これらの要素を基に未来の販売成果を推測します。

需要予測の尺度を高めるには、適当な変数選定や説明変数の追加など、モデルの改善が必須です。また、データのリアルタイム収集と分析の反復も大切です。

回帰分析法は、変数間に因果関係があると考えられる際に用いられる統計手法で、Y = a + bX のような直線の方程式で描写していきます。販売成果を折れ線グラフに描き出したものから数字間の関連性を算出し、直線の方程式「Y = a + bX」を導き出します。

加重移動平均法

「加重移動平均法」は、需要予測手法の１つですが、その名前そのままに移動平均法と加重がカギとなる手法です。移動平均を導き出すためには、特定期間を過去データから選び出し、その間の平均を計算します。しかし、全データを均等に扱わず、新しい情報にはより大きな重みを、古い情報には少ない重みを設定します。これこそ加重移動平均法の「加重」要素となります。

この手法の利点としては、不必要なノイズを排除しやすいこと、そして算出がシンプルであることが挙げられます。加えて、過去データが新しい情報にどれくらい影響されるべきかを調節可能なため、事業内容に最適な予測モデルをつくれます。

多くのビジネス場面で効果を発揮する加重移動平均法､特に商品在庫管理や売上予測などで活用されています。ただし、基本的には過去のデータに基づき予測を行うため、根本的な需要の変化を捕捉するのは難しいのが欠点です。そのため、他の予測手法と併用されることが一般的です。

具体的な算出式は以下の通りです。

「◯月の加重係数×◯月の販売数量）＋（△月の加重係数×△月の販売数量）＋……」÷（係数の合計）

「加重係数」は新しいデータに対して大きく設定することにより、新しい情報を重視した数値を得られます。

販売予測

販売予測は、新商品の販売見通しから生産計画、在庫調整、マーケティングスキームの立案に至るまで、企業活動の広範囲に深く作用します。さらには、市場全般の流れや他社の動きを勘案し、事業戦略を積極的に描くための助力ともなります。

端的に言えば、販売予測はビジネスバトルの指南役であり、その正確さは企業の勝敗に大きな影響を及ぼします。ここで重要なのは、事業展開の際に専門家のアドバイスを活用し、予測手法に精通することです。

生産・仕入予測

「生産・仕入予測」という予測手法は、企業の業務プロセスにおいて不可欠な存在です。これにより、どの程度の製品をいつ生産すべきか、また、どの程度の製品やパーツをいつ購入すべきかという経営判断の指針となります。

具体的には、生産予測とは、製品の必要量とその提供時期を前もって計画することを指しています。これは、過去の販売実績や市場トレンド、季節的な影響を考慮に入れて策定されます。こうした詳細な生産予測が可能になると、適切な在庫数を保持するだけでなく、生産の効率化と品質管理を両立することが可能になります。

一方で、仕入予測は、必要な製品や部品を適時に適量調達する計画のことを指します。適正な仕入れ計画の策定は、リードタイムの余計な長さや在庫切れによる生産遅延を避けるために不可欠です。さらに、予測精度が高まるほど、余分な在庫を抱えずに、業績の向上を図ることができます。

在庫予測

在庫予測は主に販売業でその力を発揮するもので、年間を通じた売上の予測結果を基に、どの商品をどの程度在庫とするかを決定します。これにより、適切な在庫管理が可能となり、在庫切れや在庫過多といった業務リスクを防ぐことができます。

在庫予測は需給双方の観点からも重要です。部品や原材料の調達にリスクがある場合や、季節要因による供給量の変動がある場合でも、適度な在庫を維持することで、常に安定した供給を実現し、ビジネスをスムーズに進行させることが可能となります。

売上予測を立てる重要性とは

売上予測は、経営戦略や営業戦略にとって極めて重要であり、適切に行うことで企業の成長に大きく寄与します。本稿では、売上予測の立案が企業に与える重要性について詳しく解説します。

適切な在庫量や人員の把握

売上予測を適切に行えないビジネスにとって、在庫管理が適正に機能しないことは商品の供給量の過多または不足を引き起こし、結果的に販売の停滞や在庫ロスという経済的損失を生むリスクを孕んでいます。同様に、労働力についても見積もりがないと人手の過多または不足が起こり、最適な労働環境の維持が失われ、生産性の低下に繋がる可能性があるのです。

これらを踏まえると、売上予測はビジネス戦略の観点でも極めて重視すべき点であり、的確な在庫管理や人員配置を実現し、経営資源を最大限に活用するための鍵となります。さらに、市場動向を把握し、企業の成長を支える要素としても売上予測はますますその意義を増しています。

例を挙げて考えてみましょう。製造業では、売上予測を基に「何個の商品が売れるか」を予想することが求められます。製造すべき数量や部品、原料の必要数を理解しておくことで、発注量を最適化し無用な発注を回避、適切な在庫保有を可能にします。

また、配置するべき人員数も把握できるため、労働者のリソースを適管することができます。これらからも、売上予測の重要性が見て取れるでしょう。

実態に即した売上目標の設定

ビジネス運営において、「3カ月後の売上を前年比で20%増」のような具体的な目標設定は必要不可欠です。これには売上予測が大いに役立ちます。なぜなら、売上予測こそが利益を最大化する現実的な売上目標を設定する根拠となるためです。

ただし、売上予測が行われないと、極度に高過ぎる目標を設定する恐れがあります。実現困難な目標が提示されると、社内のモチベーションが低下し、目標達成そのものが困難になる可能性があります。逆に、低すぎる目標設定は、ビジネスの成長チャンスを逸することにつながりかねません。

売上予測を活用すれば、適正な目標値を具現化できます。その上、新製品や新事業の売上動向を掴むため、AIやビッグデータ技術の力を借りることは極めて有効です。これらを駆使して市場動向や消費者行動を分析することで、より精度の高い予測が可能となります。

また、市場や組織内の状況の変化に柔軟に対応するため、定期的な売上予測の見直しも必要です。こうした取り組みが、具体的で達成可能性のある売上目標設定につながります。これが、売上予測が果たす極めて重要な役割です。

金融機関・株主とのコミュニケーションがスムーズになる

売上予測は金融機関との資金繰りの相談、株主とのコミュニケーションにおいても重要な役割を担っています。事業の透明性と信頼性を確保するために、これらの担当者に対して正確な業績予測を伝達することが求められるのです。正確な予測を伝えることで、企業は金融機関からの資金調達を容易にし、同時に、株主からの信頼も勝ち取ることができます。

ただし、売上予測を立てるのは複雑なタスクであり、競争状況、経済状況、季節性などの外部要因をすべて考慮に入れる必要があります。しかし、その重要性と必要性を理解していれば、企業は適切な戦略を考え、成功への道を切り開くことが可能となります。

予算やキャッシュフローの適切な管理が可能

予算編成は企業において重要な業績です。売上予測が正確であれば、より精度の高い予算策定が可能となります。これにより、在庫購入から人件費、広告費までの全体の経費を把握し、資源を適切に配分することができ、売上を安定させることができます。

キャッシュフローの管理も売上予測が重要な役割を果たします。企業は売上予測に基づいて収入と支出のバランスを把握し、効果的な金融管理を行います。これにより、資金のやり取りの問題を避け、健全な運営を可能にすることができます。

売上予測に必要なデータとは

売上予測をより精確に行うためには、各種データの活用が必須であるという事は先程説明しました。

より精度の高い予測を立てるためには、信頼性の高いデータを多く取得し、それを適切に分析することが必要です。

では、売上予測を精密に行うためには、具体的にどのようなデータが重要となるのでしょうか?

以下に主な必要データを示します。

・商品別の売上量

・部門別の売上量

・月次、四半期、年次の売上量

・現行のプロジェクトの数

・見込み客からの成約までのコンバージョン率

・契約までの平均日数

・提供するサービスの平均契約期間

・サービスの更新率

・サービスの解約率

・四半期、年度の平均成長率

これらのほかにも、業種や企業規模によってニーズが異なるデータもあります。

例えば、金融業界では経済のトレンドを意識しなければならず、一方で農業などは天候の変動などを考慮することも必要となります。

売上予測の方法とは

実際に売上予測を策定する手順について見ていきましょう。

基本的な手法をご紹介しますが、実際はこれらを複雑に組み合わせて綿密な分析を行うことが一般的です。

過去の売上データを利用

過去の売上データを解析することにより、季節変動や市場のトレンド、さらには顧客の購買行動の変遷などを把握し、それらの要素を考慮した上で未来の売上を予測できます。例えば、ある商品が特定の季節に売上を伸ばす傾向がある場合、そのパターンを掴むことによって、次の同じ時期の売上を予測する足がかりとなるでしょう。

とはいえ、未来の売上がただ単に過去のデータの延長線上にあるわけではありません。経済状況の変化、消費者の価値観の推移、新商品の影響など、それまでの売上データにない新たな要素が売上に影響を与えます。そうした要素を考慮するためにも、最新のデータを加え、機械学習やAI技術を使って新たに学んだ情報を売上予測に取り入れることが必要となってきます。

商談ステージに基づいて予測

商談ステージとは、見込み顧客が購入プロセスのどの段階に位置しているかを評価する手段で、これにより未来の売上がどの程度予測できるかをきちんと見積もることができます。

この手法では、初期ステージの商談からは売上を100%とは考えず、逆に商談が最終ステージに近づくごとに売上予測の確率は高まるという考え方を持ちます。このようにすることで、予測の精度を大幅に上げることが可能です。

注意すべき点として、商談ステージを用いた予測は、企業のビジネスモデルや製品・サービス、さらには顧客の行動パターンにより変わる可能性があるため、その都度微調整が必要です。商談ステージの定義や各ステージでの成約の有無は、企業や組織の状況により大きく変わるためです。

営業パイプラインから算出

売上予測というのは、事業活動の展望を立てる重要な要素で、そのなかには営業パイプラインを参照して未来の売上を予測する方法も存在します。この営業パイプラインというのは、案件獲得から成約までの一連の流れを具体化したものであり、それぞれの段階をカスタマージャーニーとして明確にします。

このカスタマージャーニーの各フェーズ毎に売上予測を行うことで、顧客の傾向やニーズによりマッチした予測が可能となります。そうすることで、「どのフェーズにおいてどれだけの顧客数が存在し、どれぐらいのパーセンテージで次のフェーズに進むか」の数値が出てきます。

この数値を基にした売上予測は、ステップ毎のパフォーマンスを正確に把握し、それぞれのフェーズでどんな改善が必要かを明確にする手助けとなります。さらに、売上の目標や達成可能性をタイムリーに理解することができ、これを経営層や関係者に対する報告資料や売上 予測 レポートとしても活用可能です。

売上予測の精度を高める方法とは

精度の高い売上予測を実現するためには、多岐にわたり、かつ十分な量の正確なデータが必要です。それに加えて以下にご紹介するポイントを考慮することも重要です。

組織内の意思統一

まず第一に前提となるのは「組織全体での理解統一」です。売上予測の精度向上のためには、その目的と手法を団体全員が把握し、共通の視線を繋げることが必須です。

互いの役割を理解しつつ、正確な情報を各部門から提供し総合することで予測の精度が格段に上がります。

情報共有の仕組みを整える

売上予測の精度を向上させる一つの方法として、「情報共有体制の構築」が挙げられます。精緻な売上予測は、ビジネスの未来を設計し、リスクを予防するための必須ツールとなっています。そのためには、率直に言って即時かつ詳細な情報が欠かせません。それがなければ、基準を見失い、予測外の計画を立てる可能性があります。

特に大会社や数多くの部門が連携する場合、情報の散在は避けられない現象です。全ての情報をスムーズに取りまとめ、全関係者が共通の理解を持つためのメカニズムを創り出すことが求められます。

CRMのようなデータベースの利用や、定期的なミーティングのスケジュール、クラウドを活用した情報共有などがこれに助けとなります。また、即時の情報共有を重視し、データ解析のエキスパートを配置することも有益です。

ツールの導入

創業からの過去のデータをもとに、未来の売上を予測する売上予測ツールは、AIの力を用いてより正確な売上を計算します。

このツールの特徴は、まず一つ目に人間が困難だと感じている大量のデータ分析を行うことができ、細かい変動を見落とすことなく、正確な売上予測を提供することです。二つ目は、人間の疲労や手間からくる誤りを防ぐことにあります。これにより一貫した精度を維持することが可能となります。

さらに、ツールはデータの透明性を確保します。つまり、売上予測の根拠となる要素を明確にすることで、ビジネスプランの信頼性を高めます。

売上予測を立てるためのツールとは

売上予測を立てるためのツールをご紹介します。

エクセル

ビジネスの成長を維持するためには、売上予測の精度が重要です。そのために、最も手軽かつ有効な道具は「Microsoft Excel」であり、特にその「予測シート」機能が注目に値します。

まずは、過去の売上データを表形式で入力します。これが、将来の売上予測の素地となるデータ群となります。その状態で、「データ」タブから「予測シート」を選択すると、「予測ワークシート」ダイアログボックスが開き、売上の予測が可能となります。

もし、データ量が少ない状況やコストが厳しい場合でも、Excelを使うことで十分な予測が可能となります。ただし、Excelのデータ保存能力には限界があり、データ量が大きくなってきた場合では、SFA（営業支援システム）の導入を検討するのが賢明でしょう。

AI

売上予測は事業運営の重要な一部であり、AIが利用された「機械学習」の方法が一つの有力なアプローチです。機械学習を使えば、売上を増減させる可能性のある事象やその度合いを探し出すことが可能となります。

AIを使えば、未来の出荷数も見越すことができ、「どの程度生産するべきか」についての指針を得ることができます。また、それが過去に一度も販売されたことのない新商品であったとしても、近似する商品のデータを使用し、外部要素の分析によって売上予測を立てることが可能となります。

まとめ

売上予測は業界の動向を読み未来を予測し、効果的な意思決定を支援する重要なツールです。具体的な定義、作成方法、精度向上策を理解することで、企業や店舗の繁盛に直結します。売上予測のスキルを身につけ、ビジネスの成功を実現しましょう。

よくある質問

売上予測は何のために立てるのですか？

売上予測は、過去の売上や市場の動向などの客観的なデータを基にして、将来の売上を予測するプロセスです。高度な売上予測を行うことで、企業は正確な経営判断を下すことができ、それが継続的な成長につながります。

AIによる需要予測とは何ですか？

AI（人工知能）による需要予測とは、天候、来客数、特定商品の販売実績などの過去のデータから、AI（人工知能）が傾向と特徴を学習し、それに基づいて将来の需要を予測する技術です。この手法を用いることで、企業は在庫管理を最適化し、データに基づいた経営戦略を展開することが可能です。

AI需要予測の費用はいくらですか？

AI需要予測の費用目安は300〜600万円です。

需要予測の目的は何ですか？

需要予測の主な目的は、市場競争において優位に立つことです。 異なる商品・サービスが数多く存在する市場では、競合との差別化が難しい状況があります。 そのため、近年では需要予測が重要視されています。 需要予測を行うことで在庫の過不足を回避し、利益の最大化を図ることが期待されます。

AIによる需要予測の効果・導入メリットは何ですか？

AIによる需要予測の効果や導入メリットは、天候や交通状況などを考慮した高精度な在庫管理が可能になることです。経験に頼らずに需要予測を行えるため、発注業務の個人のスキルに依存する問題が改善されます。AIによる適正な在庫の管理が可能となり、AIが需要予測を担当することで労働時間が削減され、大幅なコスト削減が実現します。

需要予測システムとは何ですか？

需要予測システムは、過去の販売データを分析して市場の需要を予測し、適切な在庫管理を可能にするシステムです。企業が自社のサービスや商品の需要を需要予測システムによって正確に予測することは、収益最大化のために非常に重要です。このため、多くの企業が需要予測システムに注目し、導入を検討しています。