売上予測とは？企業経営で重要な理由や正確性を高めるポイントを解説

売上予測は、企業の成長を維持する上で重要な要素です。売上予測がなければ、「事業を最適化する」「融資を受ける」といった活動が困難なため、精度の高い売上予測を実現したい企業様も多いのではないでしょうか。

この記事では、売上予測の基本や重要性、計算方法、注意点を解説します。売上予測に役立つツールも紹介しているので、自社に最適な予測方法を理解できるでしょう。

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売上予測の基本知識

事業を戦略的に進めるために重要な要素のひとつが、売上予測です。どのような事業でも将来的に収益が見込めなければ成り立ちません。事業戦略の中で売上予測がなぜ重要なのか、理解するとよいでしょう。

ここでは、売上予測の定義を説明し、混同しやすい売り上げ目標との違いを解説します。

売上予測とは？

売上予測とは、過去の実績データ、成長率、市場動向、および外部要因に基づいて算出する数値です。経営戦略・営業戦略を策定する上で、売上予測は重要なデータのひとつといえます。

勘や期待で売上予測を立てることは好ましくありません。誤った売上予測として以下の例が挙げられます。

1.昨年の売り上げ実績が2,000万円のため、新製品の投入により今年の売り上げは3,000万円になるだろう
2.今期は努力で1億円の売り上げを目指す

上記の例は、1が勘、2が期待であり、何らかのデータに基づいて算出した数字ではありません。売上予測は「売り上げデータを基に明確化するもの」と考えましょう。

売り上げ目標との違い

売上予測と似た言葉に「売り上げ目標」があります。売上予測と売り上げ目標の違いは、算出する値がデータに基づいているかどうかです。売上予測は、需要の見通しを正確に把握するのが目的のため、売り上げに関するデータをベースに計算します。

一方、売り上げ目標は売上予測のデータを参考にしつつも、最終的には決定権のある人物の考えや期待が含まれます。

売上予測はなぜ重要なのか

売上予測は、企業経営にとって重要な要素です。主に「予算や人員の把握」「適切な在庫管理」「経営の円滑化」に役立ちます。どれも企業の経営に大きな影響を与えるため、利益向上や継続的な成長に欠かせません。ここでは、売上予測の3つのメリットを解説します。

予算や人員の把握ができる

売上予測を立てると、企業活動に必要な予算・人員の配分を把握しやすくなります。リソース配分を売上予測に合わせて最適化すれば、生産性が上がって利益向上につながるでしょう。

予測精度が悪いと、無駄なコストの増大や生産性の低下により事業に悪影響を及ぼします。精度が上がれば、売り上げが高い事業にリソースを集中的に配分でき、効率的な事業運営が可能です。

適切な在庫管理ができる

精度の高い売上予測により、事業で必要な材料・商品の在庫数を明確にし、在庫不足や過剰在庫の防止が可能です。

製造業では、売上予測に基づいて生産量を決めます。予測よりも過剰に生産すると広い保管スペースが必要となり、無駄なコストが発生します。一方、生産量が不足すると製品を販売したいときに在庫がなく、販売機会を失うでしょう。

経営が円滑になる

「銀行から融資を受けたい」「株主から出資を受けたい」と考える企業が自社の事業計画を説明する際に、売上予測が必要です。事業が成長し、返済できる見込みがあると判断されなければ、融資は受けられません。

具体的には、融資を受けた後の売り上げと利益を予測し、十分に返済が可能であることを説明します。円滑な経営には、精度の高い売上予測が重要です。

企業の現状から分かる売上予測の課題

営業部門の担当者は、予測を立てるための十分な時間を確保できません。日々の営業活動が忙しく、空いた時間に片手間で予測すれば、信頼性は低くなります。

また、予測に自分の期待値を含めるケースもあるでしょう。経験を基に感覚で数値を操作すると、実態とは異なる誤った経営判断につながります。

売上予測をする際は、営業活動の実情を反映したデータを効率的に収集しなければなりません。情報を持つ個々の営業担当者が記録を怠り、担当者ごとに情報の精度が異なると、予測に必要なデータの収集は難しく時間もかかります。

売上予測を立てるのに必要となるデータ

売上予測を立てるためには、以下のデータが必要です。

・商品・組織別の売上高
・期間ごと（月・四半期・年度）の売上高
・現在抱えている案件数
・見込み顧客から契約に至ったCVR（コンバージョン率）
・商品・サービスの受注までにかかる日数の平均値
・サービスの平均契約期間
・サービスの継続率・解約率
・期間ごとの平均成長率（四半期・年度）

売上高だけでなく、対象サービスの契約期間や継続率も必要です。

売上予測を立てる計算方法

売上予測の算出には複数の方法があり、どのようなデータを入手可能かによって最適な方法が変わります。予測に使う代表的なデータは、過去の売り上げデータや営業パイプライン、営業ファネルです。重回帰分析や販売サイクルを活用して予測する方法もあります。

ここでは、それぞれの計算方法と特徴を見てみましょう。

過去の売り上げデータを活用する

1つ目は、過去の売り上げデータを活用する方法で、売上予測を立てる中でも最もシンプルな方法です。使用するデータは、前年の売り上げと年間平均成長率の2つで、以下の計算方法で求めます。

売上予測=前年の売り上げ×年間平均成長率

例えば、一昨年の売り上げが1,000万円、昨年の売り上げが1,300万円だった場合、年間平均成長率は30％です。今年の売り上げは1,300万円から30％増加した数値で、1,690万円と求められます。ただし、新規事業は過去の売り上げデータを持たないため、利用できません。

営業パイプラインを活用する

2つ目の方法は、営業パイプラインのデータを活用する方法です。営業パイプラインとは、営業の開始から終了までに発生する一連の業務フローを指します。

具体的には「コンタクト→ヒアリング→ソリューションの提案→商品・サービスの見積もり→受注」の流れが一般的です。短期的な算出が可能で、新規企業でも利用できます。

各段階でどれくらいの確率で次の段階に進めるのか、また各段階を進む速さはどれくらいなのかを考え、全体の流れを予測します。

見込み受注数=初回訪問数×各種工程の通過率
売上予測=見込み受注数×製品の価格

製品の価格が30万円、初回訪問数が150回、各工程の通過率が以下の場合、売上予測を求めましょう。

・訪問からヒアリングへ進行する割合：50％
・ヒアリングから提案へ進行する割合：60％
・提案から見積もりへ進行する割合：40％
・見積もりから受注へ進行する割合：70％

見込み受注数=150×0.5×0.6×0.4×0.7=12.6件（小数点以下切り捨てで12件）
売上予測=12件×30万円=360万円

営業ファネルを活用する

3つ目の方法は、営業ファネルから算出する方法です。営業ファネルは、顧客が商品・サービスを初めて認知し、興味と関心を持ち、比較・検討を経て購入に至るまでの行動ステップを可視化します。多くの場合、ステップが進むにつれて顧客数が減少し、最終的に購入に至るのは少数です。

売上予測を計算するには、まず各ステップでどれくらいの人々が次のステップへ進むのか、コンバージョン率（進行率）の把握が重要です。コンバージョン率と初期の認知者数（ファネルの入り口）を基に、最終的な購入者数（ファネルの出口）を予測します。

予測する購入者数と平均取引価格を掛け合わせた数値が、営業ファネルを通じて算出した売上予測です。

予測モデル重回帰分析を活用する

4つ目の方法は、予測モデル重回帰分析を活用する方法です。重回帰分析とは、複数の変数がある目的変数にどの程度影響を与えるかを分析する統計手法です。

ここでの目的変数は売り上げで、影響を与える変数は広告費や店舗数、従業員数のような売り上げに影響を与える要素全てです。

大都市でオープンするカフェチェーンの売り上げと、それぞれの店舗付近にある公園に訪れる人数の関係を考えてみましょう。

重回帰分析に用いる計算式は「y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+e」です。yは目的変数、b0はy切片、b1からb4は説明変数の係数（影響度）です。また、x1からx4は説明変数（公園の訪問者数、天候、近くのオフィス数など）で、eは誤差項を表します。

まずは、説明変数の係数を出すために重回帰分析を行い、以下をその結果とします。

計算式に使う説明変数を以下のように設定します。

これを計算式に当てはめると、y=2,000+（500×3）+（500×1）+（1,500×3）+（1,000×0）+e=8,500+eで、eが0であれば売り上げは8,500円です。

販売サイクルを活用する

販売サイクルを基に売上予測を行う方法があります。具体的には、リードが成約するまでの期間を参考に、成約率が高い時期を予測します。リードとは自社の営業対象となる将来の顧客で、過去の動きを解析し、数値化することで予測が可能です。

リードをソース（獲得元）別に分類して予測すると、高精度な結果が期待できます。一方、予測に関与する要因が多いことから変動の影響を受けやすいのがデメリットです。

売上予測を立てる際の注意点

売上予測には、客観的なデータを使いましょう。具体的には、市場の成長率や過去の売り上げトレンド、顧客数といった実績で、実際の市場状況とは無関係な要素を含めないのがポイントです。

売り上げ目標のような予測に無関係な期待値を含めると、正しい予測ができません。企業は売上予測を基に全体の最適化を図るため、予測の信頼性が落ちると収益にも大きな影響を与えます。

予測を立てたら実績と比較し、予測の変動要因を特定することで精度が改善するでしょう。予測と実態が大きく異なる場合、要因を明らかにしなければ精度は低いままです。

売上予測の正確性を高めるポイント

売上予測の正確性は、ビジネスの成功を左右する重要な要素です。正確な売上予測に基づいて経営戦略を立てれば、リソースを最適に配分するための有用な情報が得られます。ここでは、売上予測の正確性を高めるポイントを解説します。

売上予測ヘの認識を統一化する

正確性を高めるポイントは、売上予測に対する認識を統一することです。売上予測は、組織やチームの指標となるため、どのような方法で算出するのか、経営に与える影響が何かを理解しなければなりません。

売上予測を立てる単位は、企業全体以外にも部門ごとや課ごとが一般的です。社内全体で売上予測を正しく理解しないと、部門ごとの算出方法が異なり、値の精度が落ちるでしょう。

社内で情報共有する仕組みを作る

社内全体で情報共有する仕組み作りも大切です。売上予測は特定の個人だけでなく、社内全体で共通の認識を持つ必要があります。日々の売り上げデータや営業データなど、あらゆるデータをリアルタイムで把握しなくてはなりません。

部門内だけでなく部署間でデータを連携することで、新たな施策を打ち出せたり、別部署の方法を取り入れたりと活性化につながります。

売上予測ができるツールを利用する

Excel・SFA（営業支援ツール）といった適切なツールの導入もよいでしょう。SFAは、営業活動の全体的な管理と精度の高い売上予測を可能にするツールです。

ツールの導入は、ヒューマンエラーを防げるだけではなく、売上予測の効率化をサポートします。手作業で過去データを基に計算すると、何かをきっかけにミスが起こる恐れがあります。結果、本来とは違う売上予測データを基に営業活動を進めるため、大きな影響が出るでしょう。

売上予測をサポートする仕組みの活用により、素早く精度の高い売上予測が可能です。

売上予測に役立つツールとは

精度の高い売上予測を実現するには、自社に適したツールでなくてはなりません。企業の規模や営業実態に合わせて、最適なツールを選びましょう。ここでは、「Excel・スプレッドシート」「SFA」「AI」のメリットとデメリットを紹介します。

Excel・スプレッドシート

Excelなどの表計算ソフトは、予測ワークシートや複数の関数を標準で搭載しており、過去の売り上げ実績から効率的な売上予測が可能です。関数を利用すれば、販売量・需要も予測できます。

ただし、表計算ソフトは取り扱えるデータ量に限りがあり、データ量が多くなるほど計算も遅くなります。事業規模が大きく、膨大なデータを扱う場合には不便です。

SFA

SFA（Sales Force Automation）は、営業部門のプロセスを自動化し、営業情報の管理・分析を行う営業支援システムです。全ての営業担当者がSFAに商談状況を入力し、一元管理できるため、予測に活用する営業情報を把握しやすいというメリットがあります。

売上予測機能を備えたシステムもあり、データ量の制限も表計算ソフトよりも緩いため、規模が大きい事業に向いています。

AI

AI（Artificial Intelligence：人工知能）は、膨大な過去の実績データから特定のパターンを発見して精度の高い予測を算出します。

予測の変動要因が複雑な場合、人間が発見するのは困難です。AIは短時間で膨大な量のデータを処理するため、Excelのようなデータ制限のあるツールより柔軟性が高くなります。

一方、AIを使いこなすには専門知識が必要で、システム構築も表計算ソフトに比べると大がかりです。

ノーコードAI『UMWELT』で売上予測の精度を上げよう！

TRYETINGが 提供するAI予測ツール『UMWELT』は、高度な売上予測をノーコードで実現します。「販売予測が難しい」「Excelによる予測をもっと高精度にしたい」といった悩みを抱える企業様におすすめです。ここでは、UMWELTの概要と導入事例を紹介します。

知識不要でAI導入が実現できる

UMWELTは、AIアルゴリズムを活用した分析が可能です。ドラッグ＆ドロップでブロックを組み合わせるだけで構築できるため、プログラミングの知識不要で利用できるのも強みです。

また、API連携が可能なUMWELTはシステムへ組み込まずにAI化を実現します。特別な環境を用意する必要はなく、導入後すぐに業務の自動化が可能です。

他にも、部署ごとに分けられたアルゴリズムを社内で共有できます。社内で連携することで、部署をまたぐデータの取り扱いも可能です。

導入の事例を紹介

菓子メーカーの春日井製菓様が抱えていた課題は、需要予測業務の属人化です。以前は予測を担当者個人の能力や経験に依存しており、人材育成や業務の引き継ぎが困難でした。知識や経験の有無に関係なく需要予測が可能な点を評価し、UMWELTを導入しています。

TRYETINGのサポートを受けながら実際に業務に使用するモデルを固め、改善に取り組んでいます。今後は、在庫や出荷の最適化へUMWELTの活用を広げる予定です。

（参考：『【春日井製菓様】UMWELT活用事例｜ノーコードで予測業務を簡単にし、属人化を撤廃｜TRYETING』）

まとめ

精度の高い売上予測は、企業の成長に欠かせません。すでに売上予測を実施していても、精度改善や属人化防止が必要なケースもあります。課題を解決するには、新しいツールの導入や社内プロセスの改善が必要です。

導入までの期間が短く、AIで高精度な売上予測ができるUMWELTであれば、問題解決に役立ちます。ぜひTRYETINGまでご相談ください。