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売上予測にAIを活用する7つのメリット|主な活用法と成功のポイントを解説

 

売上予測にAIを活用する7つのメリット|主な活用法と成功のポイントを解説

限られた人的リソースで、企業力を上げるためには、正確な売上予測が重要です。売上予測は、企業の利益や在庫管理、人員配置といったさまざまな数値の土台となるためです。

しかし「コストが掛かる」「専門的な知識が必要なのでは」などの理由でAIの導入を躊躇している方も多いのではないでしょうか。この記事では、売上予測にAIを活用するメリットや成功のポイントを紹介します。

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売上予測のAI化とは?


売上予測にはさまざまな手法がありますが、その中のひとつがAIを活用した「機械学習手法」です。売上予測に機械学習を用いることで、売上予測に影響を与えそうな要因や影響度合いを分析できます。

将来の発注数も予測できるため「どのくらい生産するか」の目安も分かります。過去に販売したことのない新商品であっても、類似商品のデータを用い、外的要因の分析によって売上予測が可能です。

売上予測は、企業の業績に大きな影響を与えます。製造業で売上予測が大きく外れた場合、在庫が過剰に増えたり在庫不足が発生したりします。売上予測に大切なのは、データから得られる根拠や正確性です。機械学習手法の採用で精度の高い売上予測が可能になります。

売上予測にAIを導入する7つのメリット


売上予測にAIを導入するメリットは、膨大なデータに基づいた正確な予測ができることと、人的リソースを有効活用できることです。売上予測を人的に行うとなると、担当者の負担が大きく、ヒューマンエラーのリスクもあります。

また業務の一部をAIによってシステム化することで、業務の属人化を防げるようになり、担当者が別の業務に集中できるのもメリットです。ここでは、売上予測にAIを導入する7つのメリットを紹介します。

1.データに基づいて予測できる

売上予測にAIを用いることで、過去に蓄積した膨大なデータから需要パターンを踏まえた理論的な予測が可能になります。売上予測は「売上目標」とは異なり、明確なデータから導く具体的な数値が必要です。

一般的に売上予測を立てる際は、過去の売上データや市場データ、製品ごとのデータや見込みデータなど、あらゆるデータから分析する必要があります。それら膨大なデータを人的に管理して分析するのは困難ですが、AIであれば正確な分析と予測が可能です。

2.多種多様な製品を管理できる

多種多様な製品を抱えている企業であっても、AIであれば正確に管理可能です。製品の種類が多いと、在庫管理はその分難しくなります。人的に管理するとなると、ヒューマンエラーも起きかねません。

AIは複雑で多種多様な製品管理も、需要予測をパターン化して自動でデータを管理します。新商品の開発においても過去の似た商品のデータに基づいた分析を行い、売上管理や予測可能です。

3.在庫を最適化できる

AIを用いることで、常に在庫を最適な状態に管理できます。小売業が抱える大きな問題として「在庫リスク」があります。商品を多く発注してしまい、余剰在庫になれば値下げ販売をしなくてはいけない場合もでてくるでしょう。

また、在庫が少なすぎると商機を逃してしまう可能性もあります。売上予測にAIを用いることで、膨大なデータに基づいた適正な在庫量を実現可能です。

4.業務を効率化できる

業務の一端をAIが担うことで、社員の負担を軽減でき、業務効率化が可能です。たとえば発注業務を機械化することで、担当していた社員が商品探しや別業務に集中できます。

また売上予測が正確でなければ適正な生産管理や人材配置ができず、生産効率の低下やロスを出してしまうかもしれません。売上予測や在庫管理など、AIが正確な予測数値を出すことで設備や人材配置など効率の良い企業運営ができます。

5.業務が属人化しない

売上予測や発注業務をAI化/システム化することで、業務の属人化を防ぐことが可能です。売上予測や発注業務は業務の専門性が高く、業務担当者に依存してしまうケースが多くあります。

属人化してしまうと担当者不在の際に業務が停滞してしまう可能性だけでなく、担当者の長時間労働によるパフォーマンス低下につながりかねません。業務をシステム化することで属人化を防ぎ、業務効率の安定化を図れます。

6.人的リソースを有効活用できる

AIにより業務の一部をシステム化することで、人的リソースを有効活用できます。近年の日本では少子高齢化や労働力人口の減少により、人員確保が難しい時代になりました。人材不足により、長時間労働も問題視されています。

限られた人的リソースで効率的に業務を進めるためにも、代替可能な定型業務はAIに委ね、自動化できない分野に人的リソースを割くことが大切です。AIを用いれば人的リソースを有効活用でき、人材不足や長時間労働の改善にも役立ちます。

7.継続的に利用することで精度が向上する

AIによる機械学習手法は、継続的に活用することで精度が向上していきます。売上予測は、データが多ければ多いほど最適な数値を割り出すことが可能です。継続的に活用することで過去の売上や顧客属性、天候や為替などのデータが増えていきます。

予測と実績データの検証を重ねていくことで可能性が根拠に変わるため、最適な売上予測や在庫管理が実現可能です。人的に売上予測するとなると、データが増えれば増えるほど複雑で困難になります。膨大なデータを処理できるのはAIの大きな魅力です。

売上予測システムの主な活用法


売上予測システムは、適切な発注量の予測や新商品の需要を予測する際に活用できます。適切な発注量を予測することで、最適な在庫管理が実現可能です。予測の難しい新商品の需要予測においても、類似商品や見込み取引先を推定することで、最適な新商品の需要予測ができます。ここでは、売上予測システムの主な活用方法を4つ紹介します。

適切な発注量を予測

売上予測システムでは、需要予測と在庫量に基づいた推奨発注量を提示できます。顧客の属人性や日付相関、商品の属性など大量のデータを与えることで、データに基づいた精度の高い売上予測が可能です。

「イベントに備えてこの商品は多く発注しよう」「この商品今年は売れないだろう」といった担当者の主観的な予測ではなく、膨大なデータに基づいた客観的で根拠のある予測数値が割り出せます。余剰在庫や欠品リスクなどを抑えることが可能です。

新商品の需要を予測

類似商品の実績や受注見込みの取引先を推定することで、新商品の需要予測が可能です。新商品の需要予測を人的に行うとなると、担当者の感覚や経験に基づいた予測が必要になります。

また「これだけ売れてほしい」といった主観的なこだわりも入りやすくなります。売上予測システムでは類似商品の特徴や実績、外部要因などの複雑なパターンも学習して予測可能です。

複数の予測方式を並列で使用

売上予測は複数の予測方式を並列で使用することにより、精度を高められます。売上予測をするための代表的な計算方法は以下の4つです。

・移動平均法:在庫の変化に応じて平均単価を割り出して売上原価とし、棚卸資産の評価額として計算する方法。棚卸資産の評価額を把握して市場の変化や仕入額の変動に対応しやすい

・回帰分析:店舗面積や販売数量などの数字を使って予測するもの。店舗面積を考慮に入れつつ年間の売上高の平均値を計算可能。

・指数平滑法:時系列データから将来の値を予測するのに活用される計算方法。財務上の時系列予測や株価変動分析などでも活用される。

・機械学習手法:過去の実績や日付相関、商品の属性など大量のデータを与え機械に判別や予測をさせる機械学習技術。

外部要因を考慮

AIを用いることで「売上に影響する外部要因」を考慮した売上予測が可能です。外部要因には、流行の変化や環境変化、ライバル商品の登場などがあります。

「夏にはこの商品が流行しやすい」「冬にはこの商品が売れにくい」といった環境の変化やカレンダー要因により、商品の売上が左右されることもあります。売上予測システムではこのような外部要因も考慮し、膨大なデータから基づいた分析結果を割り出すことが可能です。

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売上予測のAI化を成功させるポイント


売上予測のAI化を成功させるためには、信頼できるデータを蓄積させることやAI人材の確保が重要です。AIはデータに基づいて予測数値を出すため、予測精度を上げるには多くの信頼できるデータが必要になります。

そしてAIの知識を持った人材がいることで、運用失敗のリスクを防ぐことが可能です。ここでは、AI化を成功させる3つのポイントを紹介します。

データの蓄積

AIは信頼できるデータを多く与えるほど、より精度の高い売上予測ができます。言い換えると、データの種類が少なかったりデータの精度が低かったりすれば、正確な予測は不可能です。信頼度の高いデータとは最新のデータを指します。

たとえば新商品の生産数を予測するにあたり、10年前のデータよりも1年前、1か月前のデータのほうが当然予測精度は高くなります。10年前と現在とでは環境やニーズが異なるためです。このようにできるだけ最新の情報を与えていくのが、AIの精度を上げるポイントになります。

AI人材の確保

AIを業務に取り入れて継続的な成果を出すためには、AIに関する専門的な知識を持った人材の確保・教育が重要です。ビッグデータを取り扱える人材というと「データサイエンティスト」が該当します。

データサイエンティストであれば、必要なデータの収集やデータを整える作業が可能です。AIに特化した人材がいることでデータを活用した売上予測がより効率的になり、成果も得やすくなります。

運用コスト

AIの導入は、運用コストにも注意しなくてはいけません。高額なツールを用いれば、運用コストが多く掛かります。失敗すると費用だけが多く掛かってしまい、企業の利益に大きなダメージを与えてしまいます。

AIの精度を高めるためには、多くの時間が必要です。膨大なデータを与えて学習させなければいけません。運用に不安がある場合は、導入コストを抑えてスタートするのがおすすめです。

手軽にAIによる売上予測を開始するなら「UMWELT」がおすすめ


AIの導入にはコストが掛かるため、導入を見送っている企業も多いのではないでしょうか。しかし、UMWELTであれば低コストで予測精度の高いAIの導入が可能です。UMWELTを導入することで、企業の売上予測や在庫管理、業務効率化が図れます。ここでは、UMWELTの魅力を3つ紹介します。

予測精度が高い機械学習手法を採用

UMWELTでは予測精度の高い機械学習手法を取り入れているため、最適な売上予測が可能です。主に需要予測には「統計的な予測」と「人的な予測」の2つの方法が用いられます。

統計的な予測では、回帰分析や移動平均法などの方法を用いて過去のデータを分析から未来の予測値を導き出します。機械学習手法では、機械に大量のデータを与えることで統計的な予測よりも精度の高い予測が可能です。UMWELTは機械学習手法を採用しているため、企業の売上予測に大きく貢献します。

業務に必要な機能を一括提供

UMWELTでは、ユーザーの利便性に追求したさまざまな機能を持つため、即戦力として業務に生かせます。UMWELTの主な機能は以下のとおりです。

・データ収集、前処理
・AIモデリング、解析
・実装、システム結合

AIモデリング・解析においては、需要予測や在庫計算、自動シフト作成などが可能です。UMWELTは業務のDX化に必要な機能をまとめて提供できます。

導入コストを大幅に低減

UMWELTはサブスクリプションであるため、導入時コストを安く抑えられます。開発環境が必要なく、運用段階のコスト削減が可能です。「AIを導入したいけどコストを抑えたい」「まずは短期間で初めてみたい」といった方におすすめです。複数のプランを用意しているため、ニーズに合わせてお選びいただけます。

まとめ


売上予測には、AIを用いた機械学習手法がおすすめです。AIを用いることで精度の高い売上予測ができるだけでなく、担当者の負担も大幅に軽減できます。しかし、AIの導入にはコストが掛かったり、AI人材を要したりするのが難点です。

TRYETINGのUMWELTは低コストかつノーコードAIであるため、AIやDXに関しての専門的な知識がなくても手軽にスタートできます。導入時には基礎的なAIの知識とUMWELTの使用方法について勉強会を実施していますので、AI導入を考えている方は、ぜひ一度お問い合わせください。

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