売上予測計算ツール

仕組み

レベル = α·実績 +（1−α）·（レベル + トレンド） · トレンド = β·（レベルの変化）+（1−β）·トレンド · 予測(h) = レベル + h·トレンド

これはホルトの線形トレンド法、いわゆる二重指数平滑法です。「AIによる売上予測」の中身は、開けてみればたいていこれです。アルファは最新の実績がレベルをどれだけ動かすか、ベータはトレンドをどれだけ動かすかを決めます。値が大きいほど反応は速くなり、ノイズも増えます。季節性はあえて当てはめていません。季節性の推定には少なくとも2周期分の実績が必要で、8か月分のデータに黙って季節性を当てはめるツールは、自信に満ちた無意味な数値を出すからです。季節性のある事業なら、直前の月ではなく前年同期と比較して予測してください。

このツールはブラウザー内で完結して動作します。入力した内容がサーバーに送信されることも、保存されることも、記録されることもありません。

よくある質問

実績はどれだけ必要ですか？

計算上の最低は2点ですが、それでは到底信頼できません。8〜12期間あればトレンドが落ち着きます。6期間を下回る場合は、数値ではなく方向として読んでください。

アルファとベータはいくつにすべきですか？

既定値の0.3と0.1が、月次の事業データの多くに適しています。系列の水準が急に変わり、予測にも追随させたい場合はアルファを上げてください。系列にノイズが多く、急な変動を追いかけてしまう場合は下げてください。

季節性に対応していないのはなぜですか？

季節性の要素を正直に推定するには2周期以上の完全なデータが必要ですが、多くの人は1年分以下のデータで来るからです。それでも当てはめてしまうツールは、自信に満ちた誤った答えを返します。それは単純なトレンドより悪いことです。

長い予測期間は信頼できますか？

いいえ。線形トレンドは十分に先まで延ばせば必ず不合理になります。市場に限りがあることを知らないからです。このツールが役に立つのは3〜6期間先までで、それを超えると予測ではなく単なる計算です。