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TECHNOLOGY

機械学習を用いた売上予測について解説!アプローチの手法や成功事例が分かる

 

企業の利益を上げるためには、正確な売上予測が大切です。売上予測には統計学を用いた手法や機械学習による手法などありますが、ニーズの多様化で売上予測が複雑化した現代では、機械学習手法が有効的です。

この記事では、機械学習を用いた売上予測について詳しく解説しました。AIツールの活用事例も紹介します。

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売上予測とは


売上予測は、将来の売上を予測することです。企業の利益に直結する重要な業務で、売上予測が正確でないと過剰在庫になったり、商機を逃してしまったりします。しかし、ニーズの多様化や流行が変化しやすい世の中において、正確な需要予測は困難になりました。ここでは売上予測の必要性について詳しく解説します。

売上予測の概要

売上予測とは、自社が提供する商品の需要がどのくらいあるか、短期的もしくは長期的な将来の数値を予測することです。売上予測は、企業の生産計画や経営戦略を立てる際に重要なデータになります。

売上予測は過去の実績や市場動向、環境的要因に基づいて予測することが大切です。ニーズの多様化や流行が変化しやすい時代において、売上予測は複雑化しました。そのため、担当者の経験や期待ではなく、根拠のある客観的な予測が重要です。

売上予測の必要性

売上予測は、企業の利益に直結する重要な業務です。売上予測によって、原材料の発注や生産量などが決まってくるためです。売上予測が大きく外れてしまうと、製品を多く作りすぎたり商品を多く発注したりして過剰在庫になります。

売上予測よりも製品や商品の供給量が少なければ、商機を逃してしまいます。売上予測が正確であれば、最適な在庫量が保てる無駄のない運営が可能です。

売上予測を行うメリット


正確な売上予測を行うことで在庫を最適化できます。「この商品はどのくらい売れる」と分かっていれば、どのくらい発注・生産するかが分かるためです。また売上予測に基づいて、適正な人材配置も可能になります。ここでは売上予測を行うメリットを紹介します。

適切な在庫管理が可能になる

正確な売上予測を行うことで、適切な在庫管理が可能になります。在庫は多すぎても少なすぎてもよくありません。小売業において、商品を多く発注して在庫が余ってしまえば過剰在庫になります。過剰在庫になると商品の値下げ販売をしなければならない場合があり、売上ロスになってしまいます。

商品の発注を少なめに設定して在庫が足りなくなった場合、商品販売のチャンスを逃し、過剰在庫と同様に売上ロスです。適正な在庫管理をするためにも、正確な売上管理が大切です。

人員配置を適正化できる

売上予測は正確な人員配置が行えるのもメリットです。少子高齢化や労働力不足により、人手不足を抱えている企業も多くあります。人手不足の企業は、限られた人的リソースで効率良く業務を行うことが大切です。

小売店や飲食店においても、売上予測や来店数の予測によって「どのくらいの従業員が必要か」が分かります。人材を多く配置すればコストも多くかかります。人員配置の最適化は人材コストの削減と効率化に重要です。

ニーズ把握してローリスクな経営ができる

売上予測によって消費者のニーズを把握でき、リスクを抑えた経営が可能です。消費者のニーズが把握できていない段階での発注や商品の設置はリスクを伴います。前述したとおり、過剰在庫や売上ロスになってしまうためです。

売上予測によって「この商品は夏によく売れる」といった季節ごとのニーズも分かります。ニーズが掴めなければ商品は売れないため、ニーズの把握は重要です。

主な売上予測のアプローチ方法


売上予測のアプローチ方法には、大きく分けて「統計学に基づいた予測」「機械学習を用いた予測」の2種類あります。統計学に基づいた予測では、エクセルツールを用いられることがほとんどです。機械学習を用いた予測は、AI(人工知能)ツールにより行われます。ここでは、売上予測のアプローチ方法について詳しく解説します。

統計学に基づいた予測アプローチ

統計学を用いた売上予測の方法には主に以下の4つがあります。

・時系列分析法
・移動平均法
・回帰分析
・指数平滑法

上記のように売上予測といってもさまざまな手法があります。統計学を用いた売上予測には過去の販売実績やトレンド、季節変動などの要素を加味して将来の売上予測を立てていきます。

また棚卸資産の評価額を把握し、市場変化や仕入額の変動に対応することも可能です。売上予測には上記のような手法を用い、エクセルの関数で需要予測することもできます。

機械学習を導入した手法

売上予測には、AIツールを用いた機械学習手法もあります。いまでは企業の運営戦略や重要な意思決定を、AIツールに委ねることも多くなりました。機械学習手法とは、AIに過去の販売実績や製品データ、顧客データなどの情報を与えて売上を予測することです。

AIは膨大なデータから関連性を見出し、将来の値を予測します。学習手法には「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」がありますが、売上予測では教師あり機械学習手法を用いられることがほとんどです。

教師あり学習は、準備データに対して人間が結果を与えて学習させていく手法です。教師あり学習手法にはさまざまなアルゴリズムがあり、販売実績のない新商品の売上予測もできます。類似商品のデータや取引先のデータを推定することで、精度の高い予測が可能になります。

機械学習とは


機械学習とはAI領域のひとつで、コンピューターにデータを与えて、関連性のあるパターンやルールを見出すことです。いまではビジネスだけでなく、私たちの日常生活にも多く取り入れられています。身近なものとしては、メールの自動仕分けや顔認証などです。ここでは、機械学習がどのようなものなのか特徴を紹介します。

機械学習はAI技術の一領域

機械学習は「ML(Machine Learning)」とも呼ばれるAIの領域のひとつで、コンピューターがデータから反復的に学習し、関連性のあるパターンを見つけ出すことです。機械学習の手法には「ニューラルネットワーク(Neural Network)」「ディープラーニング(Deep Learning)」があります。

ニューラルネットワークは、人間の脳にある神経細胞(ニューロン)の働きをモデルで表現したものです。ニューラルネットワークを多層化し、学習能力を高める手法のひとつがディープラーニングです。近年ではディープラーニングが主流の手法として採用されています。

機械学習にはどのような特徴がある?

機械学習は、法則化と自動化に強いのが特徴です。機械学習は膨大なデータから分析し、反復して学習することで関連性の高いパターンを見出します。

スマートフォンの機能に「顔認証」がありますが、顔認証も機械学習を用いられています。顔認証は機械に人の顔を学習させることで、カメラによって人の顔を認識できる機能です。

人の顔の特徴を捉えているため、動物や建物などが映っていても人の顔だけを判別できます。ほかにも、レコメンド(勧める・推薦の意味)や自動運転なども、機械学習が活用されています。

機械学習で最も使われるプログラミング言語は「Python(パイソン)」です。シンプルで使いやすく、多くのエンジニアから人気があります。

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機械学習による売上予測の注意点

機械学習を運用していくには人間の確認が必要です。機械学習は膨大なデータを与えることで精度の高い売上予測が可能になりますが、どのデータを与えるかで予測結果は変わっていきます。

機械学習を導入し始めたばかりでは、最適な予測ができないこともあるため、人間による確認が必要になるのです。また関連性のあるデータを抽出し、データを綺麗に整えていくためにはAI人材の確保も大切です。AI人材とは、データサイエンティストやデータエンジニア、AI開発エンジニアなどが該当します。

機械学習を用いた売上予測の事例|「UMWELT」導入事例


ここでは、どのようにTRYETINGのAIツール「UMWELT」が活用されたのか、事例を紹介します。紹介するのは「需要予測・広告施策を最適化」「データ解析・先行開発に活用」の2つです。企業がどのような課題に対してAIツールを導入するのか、ぜひ参考にしてみてください。

需要予測・広告施策を最適化

「正確な需要予測を立て、機会損失を減らしたい」「AIでイールドマネジメント(収益管理)や広告施策を効率化したい」といった課題に対して、機械学習を用いた売上予測の事例です。

「バスの運行は、平日や土日、路線の距離によってそれぞれ需要が異なります。長距離運行では早めに予約されますが、短距離運行では3日前の予約が多くあります。

これら需要の変動に合わせ、約20路線250便を毎日手動で価格調整していました。AIツールを用い、客観的かつ数学的に本来のポテンシャルを測るべきだと思い、UMWELTの導入に至りました。」

データ解析・先行開発に活用

自動車部品を主軸に製品を開発している大手メーカーの事例です。

「材料技術に関わる分野であるマテリアルズ・インフォマティクス(MI)に取り組むべきと感じ、UMWELTの導入に至りました。

自社で取り扱っている製品群は幅広く、過去の数値だけでなく画像や文字情報といった大量のデータが蓄積されています。データ処理や要因解析、材料開発の方向性を絞り込むためにUMWELTを活用しています。」

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機械学習を活用した売上予測には、TRYETINGの「UMWELT」がおすすめです。UMWELTは「低コスト」「短期間」で導入でき、精度の高い売上予測が可能になります。

AIツールの導入で多くある悩みが「開発期間が長く、成果が見えづらい」「導入コストが高い」「AIを取り扱える人材がいない」などです。しかし、これらの悩みもUMWELTであれば問題ありません。

UMWELTはクラウド型であるため、導入コストを抑えられます。またノーコードAIであるため、プログラミングも不要です。UMWELT導入時には、AIの基礎知識やUMWELTの使用方法についての勉強会も実施しているため、AI人材がいなくても利用できます。

まとめ


売上予測にはさまざまな手法があります。ニーズの多様化や流行の変化が変わりやすい世の中で、売上予測は複雑化しています。従来の統計学を用いた売上予測では困難になりつつあるため、精度の高い売上予測をするには、機械学習手法を用いたAIツールがおすすめです。

UMWELTは業界最低水準の価格であるため、導入コストを抑えられます。また開発環境も必要ないため、AI人材も不要で素早く導入できます。「正確な売上予測をしたい」「AIツールを導入したいけど安く抑えたい」といった企業様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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AI予測ツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

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