前年比だけで判断しない。商品・制度変更を含む複数年データをAIで読み解く

導入前の課題

美容メーカーや企業では、前年との売上比較や商品別実績を見る機会が多くあります。

ただし、途中で商品ラインナップ、価格、販路、キャンペーン、営業体制、集計方法などが変わっている場合、数字だけを並べても正しい判断ができるとは限りません。

たとえば前年より売上が伸びていても、新商品追加や販路拡大の影響が大きい場合があります。逆に全体売上が下がっていても、主力商品の継続購入や特定販路の実績は伸びている可能性があります。

そのため、まず「この数字同士は同じ条件で比較してよいのか」を整理する必要があります。

実施した支援・仕組み

実際に行った複数年データ分析の仕組みをもとに、美容メーカー・企業向けに横展開できる形へ整理しました。

複数年の売上データ、商品別実績、販路別実績、施策履歴、過去の管理資料などをAIで横断して確認します。

その際、すべてを一本の推移として扱うのではなく、商品追加・価格改定・販路変更・キャンペーン変更・集計方法変更など、前提条件が変わったタイミングで期間を分けます。

さらに、資料間で数字が一致しない場合は無理に統一せず、集計時点や定義の違いを残し、暫定値と確定値も分けて管理します。

実際の使い方

複数年の売上・商品・販路データを集める

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商品・価格・施策・集計方法の変更点を確認

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同じ条件で比較できる期間を分ける

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不一致値・暫定値を明示する

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総売上・主力商品・販路構成・継続傾向などを分けて分析

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次の販売・商品戦略に使えるレポートへ整理

AIにグラフを作らせることより、「何と何を比較するべきか」を先に整理することを重視します。

導入後の変化・期待できる変化

元となった実運用では、複数年に分散していた実績と途中のルール変更を一つの資料へ整理し、単純な総数比較だけでは見えない構成変化や継続傾向まで判断できる状態にしました。

美容メーカーであれば、同じ考え方を使って、

• 売上全体は落ちていても主力商品は伸びている

• 新商品の追加で全体売上は伸びたが既存商品の継続率は下がっている

• EC・代理店・サロン卸など販路別で伸び方が異なる

• キャンペーン実施年と通常年を単純比較できない

といった変化を切り分けて見ることができます。

未確認の売上改善効果を断定するのではなく、次の判断に使える状態までデータを整理することをこの事例の成果とします。

主な成果物

• 複数年実績の統合表

• 商品・価格・販路変更の時系列整理

• 比較可能期間の整理

• 不一致値・暫定値の注意整理

• 商品別・販路別の傾向分析

• 経営・営業判断用レポート

SSGの支援ポイント

AIによるデータ分析では、計算速度よりも比較条件をそろえることが重要です。

SSGでは、複数のExcelや過去資料をまとめるだけでなく、商品変更、価格改定、販路変更、キャンペーン、集計定義の違いまで確認し、経営や営業で使える形へ整理します。

すでに社内にあるExcel、販売実績、営業資料などを活かしながら、自社のデータ構造に合わせて分析の型を設計できます。