売上予測で在庫ロスゼロ！初心者でもできる需要予測入門

田辺さん、需要予測って言うと何か難しそうに聞こえますけど、実際どれくらい効果があるんですか？

数字で言えば、適切な需要予測を導入した企業は在庫ロスを30〜50%削減しています。飲食店の食材廃棄、アパレルのシーズン落ち在庫、小売店の売れ残り──これらは全て「予測精度の低さ」が原因です。逆に言えば予測精度を上げるだけで、その分がそのまま利益になるんです。

アパレル時代、シーズン終わりのセールで赤字覚悟で売りさばいてたのを思い出します。あれが減るなら確かに大きいですね。

その通りです。しかも需要予測のメリットは在庫ロスの削減だけじゃない。「いつ何が売れるか」が分かれば、仕入れの最適化、スタッフのシフト計画、キャンペーンのタイミングまで全てが改善されます。経営の意思決定の質が根本から変わるんです。

需要予測を始めるには、どんなデータが必要なんですか？うちみたいな小さなお店でも集められるものですか？

必要なデータは大きく3つです。1つ目は「売上データ」。日別、商品別の売上数量と金額。POSデータがあればベストですが、エクセルの手入力でも構いません。最低3カ月分、できれば1年分あると精度が上がります。

2つ目は「カレンダー情報」。曜日、祝日、イベント、季節。飲食店なら「金曜日は来客が多い」「お盆は少ない」など、曜日や時期による変動パターンがあるはずです。3つ目は「外部要因データ」。天気、近隣のイベント、競合の動きなど。これは最初は省略しても大丈夫ですが、慣れてきたら加えるとさらに精度が上がります。

エクセルでもできるんですか？それなら私でもできそうです。

もちろんです。最も基本的な手法は「移動平均法」です。過去4週間の同じ曜日の売上を平均するだけ。例えば月曜日の売上が過去4週間で100、120、90、110だったら、来週の月曜日は(100+120+90+110)÷4=105と予測する。これだけでも勘よりはるかに精度が高くなります。

もう一歩進めるなら「季節指数法」を使います。月ごとの売上を年間平均で割って季節指数を算出し、来月の予測に掛け合わせる。例えば12月の指数が1.3なら「平均より30%売れる」と予測できます。これを商品カテゴリごとに計算すれば、かなり使える予測になりますよ。

予測ができたとして、それをどう実務に落とし込むんですか？

まず発注量の最適化です。予測売上数量に「安全在庫」として10〜20%を上乗せした数量を発注する。これだけで在庫切れリスクを抑えつつ、過剰在庫も防げます。次にキャンペーンのタイミング。売上が落ちる時期が事前に分かれば、そのタイミングでセールやクーポン配信を仕掛けられます。

ここでLINE活用が効いてきます。ToolsBoxのセグメント配信機能を使えば、需要が落ちるタイミングで特定の顧客層にピンポイントでクーポンを配信できます。全員に一律値引きするのではなく、離脱リスクの高い顧客だけにアプローチすることで、利益率を維持しながら売上の谷を埋められるんです。

予測データとLINE配信を組み合わせるんですね。それは思いつかなかったです。

特に大事なのは「振り返り」です。予測が当たったか外れたかを毎週チェックする。外れた原因を分析する。これを繰り返すと、3カ月後には勘で判断していた頃とは比べものにならない精度が出せるようになります。

PDCAを回すってことですね。最初から完璧じゃなくていいのは安心します。

はい。需要予測の精度は「始めること」と「続けること」で決まります。最初の1週間は当たらなくて当然。でも2カ月続ければ確実に精度は上がります。まずは売れ筋商品3つの過去3カ月の日別売上をエクセルに入力するところから始めてみてください。

エクセルに入力するだけなら今日からでもできますね。まずは第一歩を踏み出してみます。