天気が売上を左右する？気象データを活用した需要予測の基本

天気が日々の行動に大きな影響を与えることは誰もが感じていることですが、その影響はビジネスの売上にも直結しています。たとえば、暑い夏の日には冷たい飲み物の売れ行きが急増し、雨の日には傘やレインコートの需要が高まります。こうした天気と消費行動の関係を正しく理解し、活用することができれば、在庫管理や販促計画の精度を飛躍的に高めることが可能です。

近年では、気象庁や民間の気象サービスが提供する詳細な気象データをリアルタイムで取得できるようになり、これらを活用した需要予測が注目されています。単に過去の売上データを見るだけでなく、天気予報や過去の気象データと組み合わせることで、より正確な未来の需要を予測し、無駄な在庫や機会損失を防ぐことができるのです。

本記事では、天気がどのように売上に影響を与えるのか、その基礎知識と具体的な気象データの活用方法、さらには需要予測に役立つ手法についてわかりやすく解説します。気象データを味方につけ、ビジネスの成果を最大化する第一歩を踏み出しましょう。

天気と消費行動の関係性：基本知識と実例紹介

天気は消費者の行動に大きな影響を与える重要な要素です。まず、気温の変動によって購買意欲やニーズがどう変わるのかを理解することが必要です。例えば、暑い日には冷たい飲料やアイスクリームの需要が増加し、逆に寒い日には温かい飲料や防寒具がよく売れます。また、雨や雪などの降水量が増えると外出が減り、レジャー関連商品や外食の売上が下がる一方で、傘やレインコート、インドア商品への需要が高まる傾向があります。

さらに、湿度や風速といった気象要素も消費行動に影響を与え、特に季節商品やファッション業界では細かな天候の変化を考慮した戦略が重要です。具体的な業種別の例として、飲料業界では夏場の猛暑日に特定商品の売上が急増するケース、衣料業界では雨の日にレインウェアの需要が跳ね上がるケースなどがあります。

この章では、こうした天気と消費行動の関係を基礎から解説し、実際のデータや事例を交えて具体的に紹介します。これにより、天気情報をどのように売上予測に役立てるかの理解が深まります。

気象データの種類と収集方法

需要予測に役立てるためには、まずどのような気象データが存在し、どのように収集できるかを理解することが重要です。主な気象データには、気温、降水量、降水確率、湿度、風速、日照時間、大気圧などがあり、それぞれ消費行動に異なる影響を与えます。例えば、気温は飲料や冷暖房機器の需要に直結し、降水量は外出頻度やレジャー需要に影響します。

これらのデータは、国が運営する気象庁の観測所から提供される信頼性の高いデータをはじめ、民間の気象情報サービス会社やIoTデバイスを活用したリアルタイムデータなど、多様な収集方法があります。特に最近ではAPIを通じてリアルタイムかつ高精度な天気情報を取得できるサービスも充実しており、需要予測モデルへの組み込みが容易になっています。

また、過去の気象データを活用することで、長期的なトレンド分析や季節変動の把握が可能です。収集した気象データを適切に整理・管理し、需要予測に活かすための基盤を整えることが、次の分析フェーズでの精度向上につながります。

気象データを活用した需要予測の手法

気象データを用いた需要予測は、過去の売上データと天気情報を組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。まず、基本的な手法としては、過去の売上と気象データの相関分析があります。これにより、どの気象要素が売上にどの程度影響を与えているかを把握し、季節性や天候パターンを理解できます。

次に、回帰分析や時系列分析といった統計的手法を用いて、気温や降水量などの変数を売上予測モデルに組み込む方法があります。これにより、具体的な数値で将来の需要を予測でき、在庫管理や販売計画の精度が向上します。

さらに近年では、機械学習やAI技術を活用した需要予測が注目されています。大量の気象データや売上データを学習させることで、複雑な非線形の関係性や微細なパターンも捉えられ、従来の手法よりも高い予測精度を実現しています。

この章では、これらの手法の概要と特徴をわかりやすく解説し、実務での活用に役立つポイントを紹介します。

気象データを活用した実践的なビジネス活用例

気象データを活用した需要予測は、実際のビジネス運営において多くの具体的メリットをもたらします。まず、在庫管理や仕入れ計画の最適化が挙げられます。例えば、猛暑日が予想される場合は冷たい飲料の仕入れを増やし、雨天が続く予報時には傘やレインウェアの在庫を増やすといった柔軟な対応が可能です。これにより、過剰在庫や欠品を防ぎ、売上機会を最大化できます。

次に、天候に連動した販促活動や広告戦略の事例も多くあります。雨の日限定の割引キャンペーンや、暑い日に特定商品のプロモーションを強化するなど、気象情報を活かしたマーケティング施策は消費者の購買意欲を高めます。

さらに、店舗運営や人員配置の最適化にも活用可能です。天候によって来店客数が変動するため、スタッフのシフト調整に天気予報を反映させることで、コスト削減と顧客満足度向上の両立が期待できます。

この章では、こうした具体的な活用例をデータや事例を交えて紹介し、気象データ活用の実践的なポイントをわかりやすく解説します。

在庫分析ツール「LTV-Zaiko」

在庫分析/可視化できる在庫分析ツール「LTV-Zaiko」について詳しく紹介します。

LTV-Zaikoとは

企業のMD（マーチャンダイザー）、EC担当、DB（ディストリビューター）が継続的に、より簡単に「余剰在庫の最小化」の工夫を行うことができ、値引き施策のみに頼らない「粗利最大化」を支援し効率化する為に開発された在庫分析ツールです。

LTV-Zaikoの主な機能

LTV-Zaikoには、在庫分析/可視化に関する機能が多く備わっています。

• ZPM分析
• 消化予測機能
• 商品番号/SKU機能切替機能
• 消化状況、現在庫確認機能
• チャネル（店舗/EC/モール）の販売数値表示機能
• キャンペーン/施策効果検証機能　など

価格や無料デモなどについては、LTV-Zaikoまでお気軽にお問い合わせください。

AIによる需要予測が可能！

URL：LTV-Zaiko AIによる需要予測システム

LTV-Zaiko「AIによる需要予測システム」とは、全店舗・全SKUの過去注文情報をもとに適正なタイミングで適正な需要を予測するシステムです。発注業務に関する時間を大幅に削減し、発注リストを自動生成可能です。欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

特徴１：発注業務に関する時間を大幅に削減

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、考慮できる項目を多く含んでおります。
発注商品ピックアップおよび発注量の計算に多くの時間を割いている場合、発注リストが自動生成され、発注精度もあがり、発注業務時間を大幅に削減することができます。

特徴２：安全在庫、発注点、補充点、販売予測により欠品を防ぎます。

LTV-Zaikoでピックアップする商品は、安全在庫係数および各商品毎のリードタイム、今後の販売予測も考慮した上で発注点、補充点、推奨発注数が算出されますので、欠品および過剰在庫を防ぐことができます。

特徴３：定番品、シーズン品に分けて、発注リストを自動生成可能！欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。

LTV-Zaikoで生成する発注リストは、欠品を防ぐ定番品と過剰在庫、売り逃しを防ぐシーズン品に分けて生成することが可能です。さらに、今後の販売予測を考慮した上で、推奨発注数量も算出するため、欠品、過剰在庫、売り逃しを防ぎます。