【無料】ChatGPTで売上予測と適正在庫を計算！エクセルを使った簡単手順

飲食店の店長やスーパーの惣菜担当者、小売店の発注担当者、あるいはメーカーの在庫管理担当者の皆様。毎日の仕入れや発注業務において、「たぶん来週はこのくらい売れるだろう」「去年はこの時期忙しかったから多めに発注しておこう」といった自分自身の勘や曖昧な記憶に頼っていませんか？

例えば、飲食店の現場でよくあるケースを想像してみてください。「今週の木曜日は一日中雨予報だから、客足が鈍るはず。ランチの仕込みと食材発注を減らそう」と、店長の直感で判断したとします。しかし、実はその日が近隣の小学校の運動会の振り替え休日であり、雨で外遊びができないファミリー客がランチタイムに殺到。あっという間に人気メニューの食材が品切れとなり、午後から来店したお客様を何組もお断りする羽目になってしまった……。

逆に、アパレルショップやコンビニエンスストアで、急な猛暑日にTシャツやアイス、冷たい飲料の発注を控えめにしてしまい、競合店に流れていくお客様を横目に大きな売り上げチャンス（機会損失）を逃してしまったという苦い経験を持つ方も少なくないでしょう。

「発注しすぎて在庫の山になり、泣く泣く廃棄した（過剰在庫・廃棄ロス）」

「思ったより売れ行きが良く、品切れを起こして利益を取り逃がした（機会損失）」

こうした悩みはあらゆるビジネスにおいて永遠の課題とされてきました。しかし、2026年現在、この問題は無料のAIツール「ChatGPT」を使うことで、誰でも簡単に解決できるようになっています。

本記事では、データ分析やプログラミングに苦手意識があるビジネスパーソンに向けて、お手元のエクセル（Excel）データと無料のChatGPTを組み合わせ、「来週の売上予測」と「最適な発注量（適正在庫）」をわずか数分で自動算出する手順を、ステップバイステップで分かりやすく解説します。

なぜ「勘に頼る発注」は危険？エクセルとChatGPTによるデータ分析のメリット

具体的なツールの使い方に入る前に、なぜこれまでの「経験と勘」に頼る方法が見直され、データ分析が重要視されているのかを確認しておきましょう。

売り逃しと過剰在庫のダブルパンチの恐怖をChatGPTで回避

人間の記憶力や直感は非常に優れており、ベテラン担当者の「勘」が当たることも多々あります。しかし、複雑な条件が絡み合う現代のビジネス環境においては限界があります。「去年の同じ時期はこれくらい売れたから」という単一の記憶だけで発注を行うと、今年の「天候の変化」「急な気温の上下」「曜日の並び」「近隣イベントの有無」といった多様な変動要因を見落としがちです。

その結果として、不必要な在庫を抱えてしまい保管コストや廃棄ロス（特に飲食業における食品ロスは利益を大きく圧迫します）を生むか、あるいはお客様が欲しい時に商品がなくなり「このお店はいつも欲しいものがない」と信用を失うリスクが生じます。この「廃棄ロス」と「機会損失」というダブルパンチのリスクを常に抱えることは、経営において非常に危険です。そこで、多角的な要因を瞬時に計算できるChatGPTによる客観的な予測が求められるのです。

エクセルデータとChatGPTを活用した「需要予測」とは？

ここで役立つのが、AIを活用した需要予測です。需要予測とは、過去の売上データや様々な要因（天気、気温、曜日、イベントなど）の相関関係を数学的に計算し、「未来の特定の日にどれくらい商品が売れるか」を高い精度で推測する技術です。

少し前までは、専門のデータサイエンティストが高額なシステムを使って行うものでした。しかし現在は、私たちが日常的に使っているエクセルで作った簡単な表を、無料のチャット型AI「ChatGPT」に読み込ませるだけで、プロ顔負けの分析結果を一瞬で出してくれる時代になっています。エクセルにまとめたシンプルなデータさえあれば、新しいソフトウェアや複雑なシステムを導入する必要すらありません。

【準備編】エクセル（Excel）でChatGPTに読み込ませる売上予測用データを作ろう

ChatGPTに未来の予測をさせるためには、まず「過去の記録」を渡す必要があります。難しく考える必要はありません。普段使っているエクセル（またはGoogleスプレッドシート）で、ごくシンプルな表を作るだけです。

エクセルで用意すべき5つの必須項目

新しいエクセルファイルを開き、1行目のA列からE列に向かって、以下の見出しを作成してください。

• A列：日付（例：2026/03/01）
• B列：曜日（例：日曜日）
• C列：天気（例：晴れ、雨、曇りなど）
• D列：最高気温（例：15.5 ※気温は客足や商品の売れ行きに直結します。例えばコンビニでは、気温が25度を超えるとアイスの売上が急増すると言われています）
• E列：売上個数（例：120 ※店舗全体の売上金額でも、特定商品の個数でも構いません）

見出しを作ったら、2行目以降に過去のデータを1日1行ずつ入力していきます。精度の高い予測を出すためには、最低でも過去1〜3ヶ月分（30〜90日分）のデータを入力するのが理想的です。季節変動が激しい商品（例えばコートや水着など）の場合は、過去1年分のデータがあるとさらに精度が高まります。

データが入力できたら、ファイルを「売上データ.xlsx」または「売上データ.csv」という名前でパソコンのデスクトップなどに保存しておきましょう。

【実践編】無料のChatGPTとプロンプトで売上予測・適正在庫を算出する手順

エクセルの準備ができたら、いよいよAIの出番です。今回は、無料版でも強力なデータ分析機能を備えている「ChatGPT」を例に、具体的な画面操作の手順と効果的なプロンプトを解説します。

事前確認：無料版ChatGPT（GPT-4o）のデータ分析機能と回数制限に関する注意点

現在、無料版のChatGPTでも最新モデル（GPT-4o）が利用可能であり、エクセルの読み込みや高度なデータ分析（Advanced Data Analysis機能）を標準で行うことができます。

ただし、無料版では「一定時間内に送信できるメッセージの回数」に制限が設けられています。データ分析のような負荷のかかる処理を何度も連続して行うと、「制限に達しました。〇〇時以降に再度お試しください」といったエラーメッセージが表示されることがあります。

【制限が来た場合の対処法】

1. 表示された時間（数時間程度）まで待ってから再度実行する。
2. 毎日の業務で頻繁に予測を行いたい場合は、回数制限が大幅に緩和される「ChatGPT Plus（有料版：月額20ドル）」へのアップグレードを検討する。

まずは無料の範囲で試し、自社の業務に役立つと確信できたら有料版を検討するのが賢い使い方です。

ステップ1：ChatGPTにエクセルのデータをアップロードする

WebブラウザでChatGPTの画面を開き、ログインが完了したら、以下の手順で先ほど作ったエクセルデータを読み込ませます。

1. 画面下部にある「メッセージを入力」と書かれた入力欄を見つけます。
2. 入力欄の左側にある「クリップのアイコン（ファイル添付ボタン）」をクリックします。
3. メニューが開くので、「コンピューターからアップロード」をクリックします。
4. パソコン内のフォルダが開くので、先ほど保存した「売上データ.xlsx」を選択し、「開く」ボタンを押します。
5. 入力欄の上部に、アップロードしたエクセルファイルのアイコンが表示されたことを確認します。

ステップ2：効果的な「プロンプト」を使ってChatGPTに計算を指示する

次に、AIに対して「このデータを使って何をしてほしいか」を明確に伝えます。AIを的確に動かすための指示文をプロンプトと呼びます。

ここでは、ただ予測させるだけでなく、実際の「発注業務」ですぐに使える数字を計算させるための実践的なプロンプトを用意しました。

以下のテキストをコピーして、ChatGPTのメッセージ入力欄にそのまま貼り付けてください。

> 【プロンプト（指示文）】

> 添付したエクセルデータは、当店における過去3ヶ月間の毎日の売上データと天候情報です。

> このデータを分析し、以下の3点を行ってください。

> 正確な計算を行うため、必ずPython環境（Advanced Data Analysis機能）を使用してデータ分析および計算を実行してください。

>

> 1. 天気や曜日が売上に与える影響の傾向を分析してください。

> 2. 来週（月曜日から日曜日まで）の毎日の「売上予測数」を算出してください。なお、来週の天気予報は「月〜水：晴れ、木：雨、金〜日：晴れ」と仮定します。

> 3. リードタイム（発注から納品までの日数）を「2日」、安全のために余分に持っておく在庫（安全在庫）を「売上予測の10%」とした場合、今日発注すべき「適正在庫数（発注量）」を論理的に計算して提示してください。

※天気の仮定部分やリードタイムの日数、安全在庫の割合は、実際の状況に合わせて自由に書き換えてください。

貼り付けが終わったら、入力欄の右下にある「紙飛行機の上向きアイコン（送信ボタン）」をクリックします。

ステップ3：ChatGPTの分析結果と適正在庫数の算出結果を確認する

送信ボタンを押すと、ChatGPTが「データを分析しています...」といった表示を出し、内部のPython環境で複雑な相関関係の計算を実行します。数秒から十数秒ほど待つだけで、非常に具体的で論理的な結果が画面に出力されます。

【分析結果の具体例】ChatGPTはどのような回答を出力するのか？

実際に上記のプロンプトを入力した場合、ChatGPTからは以下のような回答が得られます。読者の皆様も、ご自身のデータを入れた際にどのような結果が返ってくるかイメージしてみてください。

> 1. 天気や曜日が売上に与える影響の傾向

> - 曜日の傾向: 平日（月〜金）の平均売上は約100〜120個で推移していますが、週末（土日）は平均150〜180個と約40%増加する強い傾向が見られます。

> - 天気の傾向: 「雨」の日は、晴れの日と比較して売上が平均20%減少しています。特に週末に雨が降った場合は減少幅が顕著で、約30%の落ち込みが確認できました。気温による変動は本データでは大きな影響は見られませんでした。

>

> 2. 来週の売上予測数（日別）

> 提供された来週の天気予報（月〜水：晴れ、木：雨、金〜日：晴れ）と、過去の傾向（曜日と天気の相関）をもとに予測を算出しました。

> - 月曜日（晴れ）: 110個

> - 火曜日（晴れ）: 115個

> - 水曜日（晴れ）: 112個

> - 木曜日（雨）: 85個（※雨天による客足減少の20%マイナスを考慮）

> - 金曜日（晴れ）: 130個

> - 土曜日（晴れ）: 175個

> - 日曜日（晴れ）: 180個

>

> 3. 今日発注すべき適正在庫数（発注量）

> 本日を「日曜日」とし、明日（月曜）と明後日（火曜）の2日間の売上予測（リードタイム2日分）を基準に必要な発注量を計算します。

> - 月曜日の予測：110個

> - 火曜日の予測：115個

> - 納品までに必要な2日間の予測合計：225個

> - 安全在庫（予測の10%）：22.5個（不足を防ぐため切り上げて23個）

> - 適正在庫数（推奨発注量）：225 + 23 = 248個

>

> 結論: 本日の最適な発注量は「248個」です。もし現在お店に在庫が残っている場合は、248個から現在庫数を差し引いた数量を発注してください。

このように、木曜日が「雨」という条件をAIが正確に読み取り、客足の減少を考慮して木曜日の予測数が自動的に低く見積もられています。また、「納品までの2日分の予測売上」と、急激な需要変動などの不測の事態に備えた「安全在庫（10%）」を足し合わせた、具体的な発注個数がズバリ提示されます。担当者はこれをもとに発注書を作成するだけでよく、計算に頭を悩ませる業務は完了です。

もし、AIが「売上予測のグラフを作成しましょうか？」と聞いてきた場合や、自分で推移を視覚的に確認したい場合は、「はい、日別の売上予測を棒グラフで作成してください」と入力して送信するだけで、誰にでも分かりやすいグラフも画面上に瞬時に描画してくれます。

まとめ

いかがでしたでしょうか。難しそうに感じるデータ分析や需要予測も、無料のChatGPTと普段使いのエクセルを活用すれば驚くほど簡単に実行できます。本記事の要点は以下の通りです。

• 勘に頼る発注からの脱却：売れ残りによる廃棄ロスや品切れによる機会損失のリスクを最小限に抑えるには、客観的なデータに基づく需要予測が不可欠です。
• データ準備はシンプルに：エクセルで「日付」「曜日」「天気」「最高気温」「売上」をまとめたシンプルな表を用意するだけで十分な分析が可能です。
• ChatGPTとプロンプトで一瞬で計算：エクセルファイルを添付し、指示通りのプロンプトをコピペして送信するだけで、翌週の発注量が具体的な数値で自動算出されます。

これからは電卓を叩いて「どれくらい発注しようか」とウンウン悩む時間を減らし、複雑な計算業務はすべてAIに任せましょう。空いた時間は、お客様へのサービス向上や新商品の企画、スタッフの育成など、人間にしかできない価値ある仕事に使うことができます。ぜひ今日の業務から、エクセルとChatGPTを使った予測分析を取り入れてみてください。

よくある質問（FAQ）

Q. 無料版のChatGPTでも本当に正確な予測ができますか？

はい、十分に可能です。最新の無料版（GPT-4oモデル）には高度なデータ解析機能である「Advanced Data Analysis」が標準搭載されています。記事内で紹介したプロンプトのように「Python環境を使用して」と明記して指示することで、確実な数理計算処理を行ってくれます。ただし、予測の正確さは「用意するデータの量と質」に比例します。最低でも1ヶ月、できれば半年から1年分の過去データを用意すると、季節の移り変わりなども加味された、より現実に近い高精度な予測を出してくれます。

Q. 売上データなどの機密情報をアップロードしてもセキュリティは大丈夫ですか？

機密情報を扱う場合は設定に注意が必要です。まず、顧客の個人情報（名前、電話番号、クレジットカード情報など）は絶対にアップロードしないでください。売上個数や天気といった「特定の人を識別できない数値データ」のみを使用することを強く推奨します。

また、ChatGPTの設定画面から「設定」>「データコントロール」に進み、「モデルの学習にデータを使用しない（チャット履歴とトレーニングをオフにする）」という設定を行っておくことで、アップロードした自社のデータがAIの学習に使われるのを防ぐことができ、より安全に利用できます。

Q. 特売日や特別なキャンペーンなどの影響も予測できますか？

予測可能です。スーパーの特売日や商店街のイベントなどがある場合、準備するエクセルデータに「F列：イベント有無（あり/なし、またはイベント名）」という項目を追加し、過去のイベント時のデータを入力しておきます。AIはデータを分析し、「このイベントがある日は売上が通常より30%跳ね上がる」といった法則を自動で見つけ出します。それを考慮したうえで未来の発注量を的確に計算してくれるため、イベント時の品切れ防止にも大いに役立ちます。