需要予測の季節変動：重要性や予測の改善方法（2025年版）

ECサイトの売り上げは、ブラックフライデーやクリスマスなど、季節やイベントによって大きく左右されます。季節変動による需要の波を正確に把握できれば、在庫管理、仕入れ、広告施策のタイミングを最適化し、販売機会の損失を減らし、売上アップにつなげられます。

需要予測は、季節変動を前提に売れ行きの見通しを立てるための手法です。季節要因の影響を受けやすい商材を扱う企業は、需要予測の基本を押さえておくことで、次の繁忙期に向けた準備が各段にしやすくなります。これから需要予測に取り組みたい企業は、本記事を参考にしてください。

需要予測とは

需要予測とは、自社の商品やサービスが将来的にどの程度の需要を見込めるかを推測する取り組みです。現場の知見や経験、過去の販売データや市場需要、季節要因などを分析し、今後の販売数量や利用者数を予測します。

ただし、需要予測はあくまで推定であり、導入直後の予測データは精度が低い場合もあります。精度を高めるために、データの蓄積と分析を繰り返し、継続的に改善していくのが一般的です。

季節変動を見据えた需要予測の重要性

販売機会の損失を防げる

季節に合わせた需要予測を行うことで、品切れや在庫不足を防ぐことができます。たとえば、夏場の冷たい飲料や、冬場の防寒アイテムなど、季節ごとに販売が集中する商材では、需要の増加を事前に把握して在庫を確保できるかどうかが売り上げを左右します。

販売機会を逃さないことで、単に売り上げを伸ばすだけでなく、欲しいときに商品があるという顧客体験の向上にもつながります。これにより、顧客満足度やリピート率、LTV（顧客生涯価値）の向上が期待できます。

在庫管理コストを抑えられる

需要予測により、閑散期の在庫量を最適化することで、在庫を保管する倉庫スペース、人件費、物流リソースの無駄を削減できます。

特に季節商材では、シーズンを過ぎると在庫の価値が急速に下がるため、在庫を持ちすぎない仕組みを整えることが利益率の維持に直結します。余剰資金を新商品開発や広告投資に回す余地が生まれ、長期的な成長にもつながります。

業務の効率化と迅速な意思決定につながる

季節変動を見据えた需要予測を行うことで、データに基づく計画的な判断ができるようになります。販売ピーク前の生産スケジュールや人員配置、物流計画を事前に立てることで、急な対応に追われることなく効率的に業務を進められます。

また、最新データをもとに季節トレンドの変化を早期に把握することで、販促や仕入れのタイミングを見直せます。結果として、意思決定のスピードが上がり、市場変化への対応力も強化されます。

新たなビジネスチャンスを発見できる

需要予測を行うことで、今ある販売機会に対応するだけでなく、これから伸びる可能性のある分野を把握できます。

たとえば、過去の販売データを分析すると、特定の季節や時期に売れやすい商品カテゴリが見えてきます。その傾向をもとに、新しい商品を投入したり、関連商品の販売を強化したりすることで、新たな売り上げの柱を作ることができます。

需要予測の4つの基本的な手法

1. 定性予測

定性予測は、現場の知見をもとに需要を推定する手法です。データが少なく不確実性が高い状況で特に有効です。主に以下の情報などを参考にします。

• 専門家や社内担当者の経験
• 顧客からの問い合わせ傾向
• 市場全体の話題やSNSでの反応
• Googleトレンドの傾向

2. 時系列分析

時系列分析は、過去の売上データをもとに需要を推定する手法です。データの蓄積がある場合に特に効果を発揮します。売り上げの推移から以下のようなパターンを読み取ります。

• トレンド：売り上げが長期的に増減する傾向
• 季節変動：季節によって売れやすさが変わる傾向
• 周期性：週末や月初など、一定の周期で起きる変動

3. 因果モデル

因果モデルは、売り上げに影響を与える要因を組み合わせて需要を推定する手法です。なぜ売れたのか、またはなぜ売れなかったのかを数値で把握できます。売り上げに影響を与える代表的な要因として以下のようなものがあります。

• 気温や降水量などの天候
• 広告費やキャンペーンの実施状況
• 販売価格や値引率
• イベントや連休などの外部環境

4. AI・機械学習

AI・機械学習は、大量のデータを自動で学習し、需要を高精度に推定する手法です。複数の要因を同時に分析できる点が強みで、データ量が多い大規模EC事業者やD2Cブランドに採用されています。新しいデータを取り込むほど精度が高まるため、継続的な改善にもつながります。AIがプロセスできる主な情報は次の通りです。

• 過去の売上データ
• アクセスデータ（流入元・ページ閲覧数など）
• 消費者属性データ
• 天候・イベント・価格などの外部要因

信頼できる需要予測を作成する方法

需要予測の精度を高めるには、事前の準備と継続的な見直しが欠かせません。ここでは、企業が実務で取り組みやすい4つのステップを紹介します。

1. 目的と指標を明確にする

需要予測で成果を出すには、需要予測によって改善したいことと、その達成度を測る指標を具体的にすることが重要です。目的とKPIをセットで定義することで、需要予測の結果を事業判断に落とし込みやすくなり、改善すべきポイントも明確になります。

たとえば、目的に応じて追跡すべきKPIを以下のように設定します。

• 在庫の過不足を防ぎたい：在庫回転率、欠品率、在庫日数
• 繁忙期の仕入れ量を最適化したい：月別販売数量、在庫補充率
• 新商品の販売計画を精緻化したい：新商品の販売数量、販売開始後の成長率
• 広告投資や販促の効果を高めたい：ROAS（広告費用対効果）、CVR（コンバージョン率）、平均販売価格

2. 必要なデータを集める

需要予測では、データの質が予測精度を大きく左右します。過去データと外部要因を体系的に整理しておくことが重要です。以下は、企業が押さえておくべき主要な5つのデータです。

1. 売上・在庫データ：過去の各季節における販売や在庫の推移を時期別に整理し、季節ごとの需要傾向を把握する。
2. 市場トレンドデータ：業界の成長率や競合の状況を把握し、中長期の需要方向性を捉える。
3. 消費者データ：年齢、性別、所得、地域などから、顧客層別の購入時期と量を見積もる。
4. 外的要因データ：気象、行事、大型連休、セール情報を反映し、時期特有の増減を補正する。
5. 競合動向データ：商品構成、価格、販促時期を把握し、自社の販売や広告タイミングを調整する。

3. 自社に合った手法を採用する

蓄積データの量や担当者のスキル、予算、利用できるツールなどを踏まえ、定性予測や時系列分析などの中から自社に適した手法を選びましょう。

たとえば、新しく立ち上げたブランドのようにデータが少ない場合は、市場動向や競合状況、顧客の反応などを基にした定性予測が役立ちます。一方で、売り上げデータが蓄積されている大規模ECサイトであれば、機械学習による予測を組み合わせることで、より高精度な予測が可能になります。

4. 予測と実績を定期的に見直す

季節、市場環境、顧客行動、競合状況は常に変化するため、予測値と実績値を定期的に比較し、ズレを調整し続けることが重要です。継続することで、予測精度が高まり、事業判断にも反映しやすくなります。

見直しの際に注目すべきポイントは次の通りです。

• 月次・週次で予測と実績を比較：売り上げ、在庫消化スピード、過剰在庫の発生状況などをチェックし、予測値との差を把握します。予測との差が大きい商品は、販売計画や仕入れサイクルを優先的に見直します。
• 外部環境の変化：需要には、天候の変化や競合のキャンペーンなど、売上データだけでは把握しきれない外部要因も影響します。これらの変化が起きたタイミングで分析し直すことが大切です。
• 売れ筋・不振商品の動向：商品の販売傾向に変化があれば、需要予測も更新すべきです。たとえば、昨年は伸びなかった商品がSNSで話題になり販売が急増している場合、追加生産や仕入れを検討するなど、予測と計画を随時アップデートします。

季節変動を見据えた需要予測のベストプラクティス

• 過去の売上データから季節トレンドを把握する：過去数年の売上データを振り返り、いつ・どの商品が・どれくらい売れたかを把握しましょう。繁忙期のピーク幅や販売速度の傾向をつかめ、次のシーズンの在庫計画や広告戦略を立てやすくなります。
• 早めに予測と準備を開始する：需要予測は、繁忙期直前ではなく数カ月前から準備することが重要です。販売数量のシミュレーションを前倒しで行うことで、急な需要増にも柔軟に対応できるようになります。
• 適切な在庫を確保し、欠品リスクを防ぐ：季節商材は、需要ピークが来ると短期間で在庫がなくなるケースも少なくありません。最低在庫 ＝ 繁忙期想定販売量の◯割というように、自社の実績から基準値を決めると調整しやすくなります。
• 在庫管理ツールを活用し、予測の精度を高める：Shopifyの在庫管理アプリのようなツールを使えば、在庫データと販売データを統合できるため、発注判断のスピードが向上し、欠品・過剰在庫のリスクを大幅に減らせます。
• サプライチェーンの状態を定期的にチェックする：季節需要のピークは、サプライチェーンが最も混雑する時期でもあります。工場や仕入れ先の生産状況、発注から納品までのリードタイムなどを日頃から確認することで、遅延や欠品につながるリスクを事前に察知できます。

需要予測の5つの課題

需要予測は経営判断の精度を高めるうえで欠かせませんが、現実には需要予測を困難にする要素が多く存在します。特に注意すべき5つのポイントとその対策は以下の通りです。

1. サプライチェーンの遅延：天候不順や人手不足、輸送トラブルなどによる、仕入れや納品の遅れ。代替ルートの確保や在庫余力の確保を行いましょう。
2. データの不正確さ：入力ミスや重複データ、通信エラーなどが分析精度を下げます。需要予測はデータの正確性に大きく依存するため、入力ルールの統一や定期的なデータクレンジングが欠かせません。
3. 競合環境の変化：新規参入や値下げ競争などにより、市場構造は常に変化します。
   前年の実績が翌年も通用するとは限らないため、競合の販促時期や価格戦略を継続的にモニタリングしましょう。
4. 配送コストの変動：繁忙期の需要集中や燃料費高騰により、運送コストが上昇する場合があります。配送コストを季節要因として予測モデルに組み込み、価格設定や販促時期を柔軟に調整することが重要です。
5. 消費者の嗜好変化：トレンドやライフスタイルの変化により、前年に人気だった商品が売れなくなる可能性があります。SNSや検索トレンドを定期的に分析し、最新の購買傾向をモデルに反映させましょう。

まとめ

需要予測は、過去の販売データや市場動向を分析し、将来どれくらい商品が売れるかを見通す取り組みです。季節変動の影響を受けやすいECサイトでは、気温、イベント、消費行動などが売れ行きを大きく左右するため、需要を正確に把握しておくことが欠かせません。

需要予測を活用すれば、繁忙期に向けて適切な在庫を確保し、品切れや過剰在庫のリスクを軽減できます。また、販売ピークに合わせて販促や広告投資のタイミングを最適化できるため、売り上げアップや利益率の向上にもつながります。

重要なのは、予測を一度作って終わりにするのではなく、実績や外部環境の変化をもとに継続的に更新することです。予測と実績のズレを早めに把握できれば、仕入れ量の調整や在庫補充、キャンペーン計画の見直しなど、柔軟に意思決定ができます。

季節需要を正しく捉えられる仕組みを整えることは、ECサイトの安定した成長と競争力の維持に直結します。自社に合った手法とデータを活用し、年末商戦や次のシーズンに向けて準備を進めていきましょう。

文：Hisato Zukeran