自社の商品・サービスに関する販売や営業の計画を立てるうえで、売上予測は重要な指標です。機械学習を活用して売上予測を行えば、データにもとづいた客観的な分析が可能となり、自社の利益貢献も見込めます。

そのため、機械学習を用いた売上予測について、詳しく知りたいという方も多いのではないでしょうか。

この記事では、機械学習で売上予測を行う概要やメリット、手順、注意点などについて解説します。ぜひ、最後までご覧ください。

機械学習による売上予測とは

売上予測や予算立ては、企業の生産量や在庫量を管理して、販売・営業の戦略を練るうえで不可欠な業務です。機械学習を導入すれば、過去の膨大なデータや市場動向にもとづき、売上予測を代行してくれるようになります。

機械学習とは、データに関連しているパターンやルールをコンピュータが自動的に学習し、予測・判断を可能にした技術を指します。担当者の経験や勘に頼った売上予測ではなく、客観的な手法であるため、自社の売上を予測するうえで、今後ますます需要が高まるでしょう。

特に近年は、消費者のニーズが多様化していることや、トレンドが変化しやすいことにともない、企業は在庫リスクを抱えやすくなっています。実際値に近い売上予測や予算立てを行うことで、余剰在庫による経営の圧迫や、欠品による機会損失などを防ぎやすくなり、結果的にコスト削減が見込めます。

売上予測に機械学習を活用する5つのメリット

次に、売上予測に機械学習を活用するメリットを5つ紹介します。

在庫リスクを抑えて管理できる

機械学習による売上予測を活用すれば、将来的な需要を推測したうえで商品管理ができるため、在庫リスクの最小化が可能です。例えば、売上予測の精度が悪い場合、多くの余剰在庫を抱えてしまい、販売価格を下げて販売しなければならないことが考えられます。

また、需要に対して在庫量が不足しているという場合は機会損失となり、売上ダウンを招いてしまいます。売上予測を行えば、こうしたリスクを最小限に抑えて、適切な仕入れ量を目指せるでしょう。

人員配置を最適化できる

繁忙期や閑散期を把握しやすくなるため、無駄のない人員配置が可能になる点もメリットです。売上予測として、定量的に表して社内で共有すると、それぞれの担当業務のバランスを見直しやすくなります。

業務効率化を実現できるだけでなく、人的コストの削減につながる利点もあります。例えば、従来は複数人の担当者が充てられていた仕入れ計画を、機械学習モデルが代替することで、新商品の創出や売り場の改善など別の業務に人的リソースを振り分けられます。

属人化を防止できる

機械学習では、商品・サービスの売上予測の業務を特定の人員が担当するわけではないため、属人化を防げるでしょう。担当者に依存することなく、自社のノウハウを継続的に蓄積できるのは大きなメリットです。

近年、国内の転職率は増加傾向にあるため、機械学習を導入することで、人材流出によるノウハウの喪失リスクを抑えられます。

広告予算を適正に配分できる

予測した売上の達成に向けて、適正な広告費を配分できます。商品・サービスの売上をアップさせるには、マスメディア広告やインターネット広告への出稿、プロモーションを展開することが一般的です。

しかし、需要を読み間違えてあまりに多くの予算を割いてしまうと、プロジェクトの収支がマイナスになるおそれがあります。

その点、機械学習を使った売上予測は、広告やプロモーションにかかる費用を決めるうえでの、客観的な根拠として活用できます。

継続利用によって精度がアップする

過去の売上や顧客属性などのデータを継続的に蓄積することで、機械学習の精度が向上していきます。例えば、今年の売上予測モデルよりも3年後、5年後のモデルのほうが精度は高まる傾向にあるため、在庫リスクをさらに抑えられる可能性があります。

自社のニーズに即したモデルを構築すれば、より正確な売上予測が可能となり、販促や営業活動にも活かしやすくなるでしょう。

[4 Step] 機械学習で売上予測する手順

続いて、機械学習を活用して売上予測する手順を、4つのステップに分けて解説します。

Step 1. 課題を明確にする

まずは、売上予測モデルで解決したい課題を、明確にしていきましょう。はじめに課題を明確化させておかないと、進行過程で実装する機能の追加や要望が増えてしまい、当初の目標予算を大幅に超える可能性があります。

具体例としては、以下の課題が挙げられます。

• 在庫管理にかかる工数の増加
• 余剰在庫にともなう廃棄ロスの増加
• 欠品による販売機会の喪失

このように、自社のニーズに即した課題を設定することで、機械学習の導入効果を高められるでしょう。

Step 2. データを準備する

次に、AIに学習させる以下のようなデータを集めていきます。

• 対象商品の売上
• 気象情報
• 販売店の地理データ
• マーケティング施策に投下した費用、出稿量

データを収集した際に形式がばらばらであったり、数値に抜けがあったりする場合は、前処理として手直しが必要です。例えば、データの形式がばらついているときは、モデルが読み取れるフォーマットに変換します。

また、データに欠損や異常値がある場合は平均値としてインプットさせるなど、モデルの精度向上には丁寧な前処理を施すことが重要です。

Step 3. データをインプットする

ステップ2で収集したデータを、ツールにインプットさせて売上予測を行いましょう。

予測モデルは、内製するよりも外部のツールやシステムを活用すると、より手軽に売上予測ができます。これは、予測モデルを内製すると、プログラミング知識を有したAI人材を確保し、データ収集やモデル構築、実装など各工程で投入しなければならないためです。そのうえ、必ずしもモデル構築や実装が成功するとは限りません。

あらかじめパッケージ化された外部のツールやシステムを利用すれば、失敗するリスクや導入コストを抑えられるでしょう。

Step 4. 検証・改善を行う

売上予測にもとづいた販売計画の策定や、発注量の調整を実行します。このステップでは、利益率の向上、在庫管理にかかる工数減など、実際に機械学習を導入して得られた効果を、しっかりと検証することが大切です。

例えば、自社で売上予測に関する既存の手法があった場合は、機械学習による予測との差分を検証することで、導入効果を確認できます。

なお、先述のとおり、機械学習は蓄積するデータ量に応じて精度がアップするため、最新データを随時インプットさせて、改善を継続していく必要があります。

機械学習で売上予測する際の注意点

ここからは、機械学習で売上予測する際の注意点を2つ解説します。

データの質・量のチェックを怠らない

機械学習に用いるデータを用意する際は、質・量に関するチェックをしっかりと行いましょう。

まず質について、取得期間が短いもしくは不要な情報があるといった質の悪いデータは、売上予測モデルの精度低下につながるため要注意です。

そして量に関しては、売上や来客数、広告出稿の有無などに関する十分な量のデータを用意しなければなりません。機械学習といっても、すべて任せて自動化できるわけではなく、事前の準備が必要になります。

社内の協力体制を構築しておく

データの質・量を確保するためにも、社内の協力体制を築いておくことが重要です。なぜなら、関係者に必要なデータを収集してもらうことで、予測モデルの精度アップにつながるためです。

具体的なデータ例としては、商品ごとの売上高やサービスの更新率・解約率、受注にかかった日数などが挙げられます。部門間をまたいで、スムーズなデータ共有を実現するためにも、関係者には前もって協力を仰いでおきましょう。

機械学習を活用した売上予測の手法「MMM」を活用しよう

機械学習を活用した売上予測として、MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）という手法があります。MMMとは、マーケティング施策による効果を定量化して分析する手法のことで、国内でも採用する企業が増加しています。

MMMの特徴は、売上や販売個数などに影響する以下のような要因について、数ヵ月から数年間におよぶ過去データを時系列で分析していくことです。

• 広告、プロモーション施策
• 値下げ
• 配荷率
• 気候

MMMでは、上記のような内部・外部の要因を含めた関係性を、機械学習でひもとく数理モデルを構築します。その構築したモデルを使い、自社がコントロールできるマーケティング施策の出稿量やプロモーションの実施、販売価格などをシミュレーションすることで、高精度な売上予測が可能になります。

こうした売上予測をもとに、予算配分をはじめ、在庫の生産量など自社のリソースを適正に配置できるのは大きな利点です。広告予算の増減などにより、急に状況が変わる場合でも新たなシミュレーションを実行できるため、スピード感を持って適切に対応できるでしょう。

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まとめ

売上予測に機械学習を導入することで、在庫リスクを抑えた管理や属人化の防止、広告予算の適正配分などの効果が見込めます。ただし、売上予測を実施した際は、手法ごとの効果をしっかりと検証して、改善を行うことが重要です。

また、売上予測モデルの内製は、人的リソースや予算の確保が難しいため、外部のツールやシステムを活用するのがおすすめです。MMMプロダクト「MAGELLAN（マゼラン）」なら、売上を最大化させるための最適な予算配分をシミュレーションできます。

分析モデルの設計機能があるほか、データの一括取込機能や外部システムとの連携機能、ナビゲーション機能などもあるため、自社の売上アップに向けて適切に取り組めるでしょう。

MMMの手法で売上予測を実施したいという方は、「MAGELLAN」の導入を一度検討してはいかがでしょうか。

著者情報

株式会社サイカのマーケティングチーム