売上予測で利益率UP！経営改善のためのデータ活用術とは？

「売上が予測できない…」そんな悩みを抱えていませんか？

• 仕入れや人員配置の調整が難しく、無駄なコストが発生してしまう
• 繁忙期と閑散期の売上差が大きく、安定した経営ができない
• 計画を立てても予測と実績が大きくズレてしまう

このような問題は、多くの宿泊業・飲食業・一次産業の事業者に共通する課題です。

しかし、売上予測の精度を上げることで、経営の不安を減らし、事業の成長を加速させることができます。

では、どのようにすれば売上予測の精度を高め、適切な経営判断を行えるのでしょうか？

本記事では、売上が予測できない原因を明らかにし、売上予測の精度を上げる具体的なステップを解説します。

売上の変動に振り回されず、データを活かした戦略的な経営を目指しましょう。

そもそも売上予測ができないと、どんなリスクがあるのか？

売上が予測できない状態が続くと、経営にさまざまなリスクをもたらします。

たとえば、仕入れや人員配置の調整が適切に行えず、無駄なコストが発生してしまうことがあります。

飲食業なら食材ロス、宿泊業なら閑散期の人件費の過剰支出、一次産業なら余剰在庫による損失など、売上の変動を見誤ることで、利益を圧迫する事態に陥るのです。

さらに、キャッシュフローが不安定になり、資金繰りが厳しくなったり、適切な投資ができなくなることも経営の大きな課題となります。

このようなリスクを回避するためには、データを活用して売上を予測し、計画的な経営を行うことが重要です。

なぜ「売上が予測できない」のか？ よくある原因と課題

売上予測が難しい理由はいくつかありますが、多くの事業者が共通して直面する課題には以下のようなものがあります。

① データを記録・活用していない

多くの事業者が日々の売上を感覚的に把握しているものの、詳細なデータとして記録・分析する仕組みが整っていないことが課題です。

例えば、宿泊業ではチェックイン・チェックアウトの記録はあるが、客単価の変動要因を細かく追えていない。

飲食業では、来店数や売上は確認しているが、曜日ごとの傾向やメニューごとの売上を把握できていないといったケースが見られます。

売上を予測するためには、過去のデータを蓄積し、傾向を把握することが不可欠です。

しかし、データの収集や管理の負担が大きいため、「必要性はわかっているが手をつけられていない」事業者が多いのが現状です。

② 市場やトレンドの影響を受けやすい

特に、例に挙げた宿泊業や飲食店などの観光業の売上は、単なる経営努力だけではなく、市場の変化や外部要因の影響を受けやすいという特徴があります。

• 宿泊業の場合：季節性（観光シーズン・閑散期）、イベントの有無、天候などが影響
• 飲食業の場合：天候、流行りのメニュー、SNSでの話題性、近隣競合店の動向
• 一次産業の場合：収穫量の変動、卸市場価格、輸出入の影響

このように外部環境によって売上が左右されるため、「何が影響して売上が変動しているのか」を把握できていないと、適切な対策が取れず、結果的に売上予測が難しくなります。

売上予測の精度を上げる3つのステップ

売上を正確に予測するためには、感覚や経験に頼るのではなく、データを収集・可視化し、パターンを分析し、それを基に計画を立てることが重要です。

ここでは、売上予測の精度を向上させるための3つのステップを紹介します。

1. データを整理・可視化する
2. 売上に影響する要因を特定する
3. 予測を活用して経営判断を最適化する

この3つのステップを実践することで、売上のブレを減らし、より安定した経営を実現できます。

ステップ1：まずはデータを整理・可視化する

売上予測を行うための第一歩は、売上に関するデータを正しく記録し、見える化することです。

収集すべき基本データ

最低限、以下のようなデータを整理しましょう。

• 売上の推移（日別・週別・月別）
• 客数の変動（曜日や時間帯ごとの来店・予約数）
• 客単価の変動（繁忙期・閑散期の違い）
• 販売商品の傾向（どのメニューや商品が売れているか）
• キャンセル率・予約変更率（特に宿泊・飲食業では重要）

データの可視化

データを集めたら、ただ数字を並べるだけでなく、グラフやダッシュボードで直感的に把握できる形に整理しましょう。その際におすすめのツールは、Google系のツールです。

• Googleフォーム を活用してデータを自動収集
• Googleスプレッドシート で日々の売上を記録する
• Looker Studio を使い、ダッシュボードで可視化

データを整理・可視化することで、売上の傾向や変動要因を見つけやすくなります。

ステップ2：過去データから売上パターンを分析する

データを可視化したら、売上の変動に影響を与えている要因を特定することが重要です。

売上に影響する要因を見つける

売上の増減が何によって起こっているのか、過去のデータから分析しましょう。

• 季節性の影響：繁忙期・閑散期の傾向
• 曜日・時間帯の影響：特定の曜日に売上が高くなる理由
• イベント・キャンペーンの影響：プロモーションが売上にどう影響したか
• 外部要因の影響：天候、競合の動き、SNSでの話題化など

事例①：宿泊施設の売上分析

例えば、ある宿泊施設では、週末の売上は安定しているが、平日の集客が課題でした。

そこで、過去のデータを分析したところ、平日は出張利用が多いものの、競合ホテルと比べてビジネス客向けのプランが少なかったことが判明しました。

このデータを基に、新たなビジネス向けプランを導入した結果、平日の稼働率が向上しました。

事例②：飲食店の売上分析

ある飲食店では、集客はできているのですが利益率の向上が課題でした。

そこで、お土産のテスト販売を一定期間おこなったところ、約20%の方が買い物をしてくれることが判明。

お土産販売所を建築するコストを見積もると、１年以内に元が取れる計算だったので、迷うことなく投資。

それから２年半が経過しましたが、当初の予測を下回ることなく、順調に売上を伸ばしています。

事例②：ECサイトの売上分析

あるECサイトでは、季節性がある商品を扱っており、シーズン終了前の在庫コントロールが課題でした。

メール会員が約2,000名だった当時、キャンペーンをしていく中でメール会員の約20%の方が購入してくれて、そのうち、およそ７割がキャンペーン初日と翌日に購入、２割が終了直前に購入してくれることが判明しました。

メール会員が5,000名を超えた現在でも、この割合はほとんど変わることなく、同様のキャンペーンをしたときの売上を予測できるようになりました。

このように、売上の変動要因を明確にすることで、適切な施策を打ちやすくなるだけでなく、在庫数のコントロールまで可能になるのです。

ステップ3：売上予測をもとに経営判断をする

売上予測を活用する最大の目的は、経営判断をより正確に行い、無駄なコストを減らし、収益を最大化することです。

仕入れ・在庫の最適化

• 過去のデータを基に、繁忙期・閑散期の仕入れ量を調整する
• 飲食業では、売上予測をもとに食材ロスを削減し、コストを抑える

人員配置の最適化

• 売上予測を基に、ピーク時にスタッフを増員し、閑散期には最適化する
• 人件費の無駄を削減しながら、サービスの質を維持

プロモーション・価格戦略の調整

• 売上が落ちる時期には、集客施策（SNS広告・キャンペーン）を積極的に展開
• 逆に、需要が高い時期は、価格を調整し、利益を最大化

「売上予測×経営データ活用」でできること

売上予測を正確に行うことは、単なるデータ分析ではなく、経営の意思決定を迅速かつ的確にするための重要な要素です。

しかし、多くの事業者にとって、「データの活用方法がわからない」「AIによる自動分析は現場の実態に合わない」といった課題があります。

当社TORUSでは、AIを使わず、データを基にクライアントと共に戦略を考え、実行できる仕組みをサポートします。

単に売上予測を提供するのではなく、実際の経営判断に活かせる形でデータを整理・分析し、具体的なアクションにつなげます。

データを可視化し、現場の意思決定をサポート

• 過去の売上データ・予約状況を整理し、傾向を明確化
• 競合や市場トレンドを加味したデータ分析
• 事業ごとの特性に合わせた指標設定

クライアントと共に戦略を立案

• データをもとに、繁忙期・閑散期の適切な対策を考案
• 仕入れ・在庫管理・人員配置の最適化をサポート
• 価格戦略・販促施策をデータに基づいて提案

実行後の効果検証と継続的な改善

• 実施した施策の成果を分析し、次の戦略を立案
• 経営判断の精度を向上させるための定期的なデータ活用支援

当社は、データをただの数字として扱うのではなく、経営の意思決定を支えるツールとして活用するお手伝いをします。

クライアントと共に考え、共に成長できるデータ活用を目指しています。

データを活用すれば、予測できない不安をなくし、持続的な成長につなげることが可能です。

売上予測まとめ

本記事では、「売上が予測できない」原因と、それを解決するための具体的なステップを解説しました。

データを活用することで、売上の変動要因を把握し、計画的な経営が可能になります。

売上予測を精度高く行うことで、以下のような課題を解決できます。

• 仕入れや人員配置を最適化し、無駄なコストを削減できる
• 繁忙期・閑散期の傾向を理解し、適切なプロモーションを実施できる
• データに基づいた意思決定が可能になり、経営の安定化につながる