楽天ショップを運営していて、「セール前に在庫が足りない」「普段は売れているのに急に余る」と困っていませんか。需要予測は、そんなムダな在庫や機会損失を減らし、発注や販促のタイミングを整えるための頼れる味方です。この記事では、初心者でも取り組みやすい需要予測の考え方から、日々の運用ルールやデータの見方、実務で使えるやさしい手順までを丁寧に解説します。これを読んで、次のセールや繁忙期に向けて無理なく準備ができるようにしていきましょう。

準備 データの棚卸と要件定義

ここが決まれば、その後の作業が一気に早くなります。まずは「日付×SKU」の形で、売上数・在庫残・入荷（発注）履歴の3点セットを日次でそろえることから始めましょう。次に、保存先、アクセス権、ファイル名、更新の時間帯や締め時間、そしてデータの処理ルール（欠損・重複・キャンセル）をあらかじめ決めておきます。最後に、追いかける数字（誤差の目安、欠品日数、在庫の回り方）を簡単に定義してください。この3つの土台が固まれば、後の集計・予測・発注判断が驚くほど安定します。

必須データ項目の確認と優先度付け

情報の軸は「日付」と「SKU」です。まずはこの軸で優先度に応じた項目をそろえます。必須項目として、日付×SKUの売上数量（出荷確定ベース優先）、在庫残数（日末時点）、入荷（納品/予約含む）履歴を必ず用意してください。さらに推奨追加項目として、クーポン・ポイント付与履歴、値下げ履歴、キャンセル・返品履歴、RPP（検索連動型広告）等のデータもあると精度が上がります。余裕があれば、SKUごとのレビュー件数・評価の推移、アクセス数・閲覧数も取得しましょう。

入手のコツとして、RMSからのCSV出力（SKU単位のデータ）を活用しつつ、項目名や内容を事前に確認してください。表記ゆれ対策として、システム連携用SKU番号や自社品番（管理ID）をキーとして一覧化し、単位は必ず「個」に統一することをおすすめします。

データをそろえたら、次の統一ルールを即決します：日付書式をYYYY-MM-DDに統一し、締め時間を固定、データ分析は商品ページ単位ではなく必ず「SKU単位」で行う方針を徹底してください。