1. 【食品小売】売上予測シュミレータ企画提案～導入支援(2011年)

 

現場で直面していた課題

• 昨対比（前年同日・前年同曜日）だけでは精度に限界

• 天候・イベント・セール施策など外的要因を反映できない

• 店長やレジ主任が手作業で月次目標を設定し、時間を大きく消耗

• 勘と経験に頼るため、店舗ごとに精度にばらつきが発生

 

背景説明

多くの小売企業では、売上予測を「前年同日」や「前年の同じ曜日」といった昨対比に基づいて行うのが一般的です。
しかし、この方法では外的要因を十分に反映できず、どうしても予測精度に限界がありました。

大手小売チェーンでも同様に、各店舗の店長やレジ主任が毎月の売上目標を手作業で設定しており、時間も膨大にかかっていました。
「正確で信頼できる予測が欲しい」「店舗運営をもっと戦略的にしたい」という強い声が現場から上がっていたのです。

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実施

株式会社ラフティは、ジェネレーティブAI技術を活用して売上予測エンジンを開発。

• 日別・時間帯別の売上データをパターン化

• セール・年末年始・GWなどの特異日情報を組み合わせ

• 将来シナリオ（希望売上・施策）を入力すれば、即座にシミュレーション

さらに、現場の店長・レジ主任が直感的に操作できるようUI設計を工夫し、導入から定着まで完全にファシリテーションしました。

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成果

• 予測精度向上：売上予測の誤差を10％以内に抑制

• 業務効率化：月次目標設定にかかる時間をほぼゼロに

• 柔軟なシナリオ管理：希望値を入力して即比較できる仕組みを実現

結果、GMS全2,000店舗に導入され、現場からは「数字根拠があるので上層部への説明がしやすい」「店舗施策を検証できるのでやりがいにつながる」と高評価を得ました。

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学び

• データの質とパターン化こそが精度の鍵

• クライアントの現場要望を柔軟に反映することで、システムが“使われ続ける”ものになる

💡 ポイント

• 「なぜ必要だったのか」を最初に書くと読み手が入りやすい

• 「どのように」を工程や工夫とともに紹介すると専門性が伝わる

• 「成果」を数字＋利用者の声で書くと説得力が出る