AI銷售預測

ReceiptRoller會根據過去的交易資料，自動預測當月營業額・交易件數的月底落點，以及主力商品未來14天內的需求。除了以卡片形式並列顯示在企業儀表板上之外，也可透過商品別銷售分析頁面或API・MCP工具取得。

預測的種類

本月營業額・交易件數預測

當月月底營業額・交易件數的預估值，會根據目前為止的實際成績與經過天數，以線性方式計算。

• 例如：「本月營業額預測：¥5,866,000」
• 卡片內文會顯示經過天數（例：26/31天已過，目前 ¥4,919,663）與信賴區間（¥5,100,000 ～ ¥6,700,000）
• 交易件數也以相同邏輯計算月底預估

商品需求預測（未來14天）

根據最近30天的每日銷售數量，針對主力商品（銷售數量前5名商品）預測未來14天的需求。並會加入星期別的偏差（例：週末較平日更暢銷）進行計算。

• 例如：「飲品A：未來14天約168個（建議訂購：約202個）」
• 建議訂購數量為預測值 × 1.2 的安全係數加乘後的數值
• 歷史資料不足7天的商品不列入預測對象
• 卡片會並列顯示在企業儀表板的「Forecast」分類中

信賴度的判定

根據最近3個月的快照資料計算變動係數（Coefficient of Variation, CV），並以3個等級判定信賴度。

• 高（high）：CV < 10% — 月度・日度數值穩定
• 中（medium）：CV < 25% — 一般程度的變動
• 低（low）：CV ≥ 25%，或歷史資料不足3個月

月度預測的信賴區間為預測值 ± CV（上限40%）。歷史資料較少時，則套用預設值 ±15%。商品需求預測的信賴度，則依據日數涵蓋率（例：最近30天中有幾天售出）與每日銷售數量的分散程度來判定。

預測執行的條件

• 月度預測：當月經過天數達3天以上，且當月存在快照資料，銷售額或交易件數達0以上
• 商品需求預測：有最近30天的銷售歷史，且該商品的銷售天數達7天以上

卡片的有效期限

月度預測卡片在月底前皆為有效。當月份切換時，會自動更新為下個月份的新預測。商品需求預測卡片則於每日16:00（JST）排程執行時，以最新30天的資料重新計算。

商品別銷售分析中的「本期回顧」

若已啟用OpenAI連動，在商品別銷售分析頁面（各店舖版・全店舖版）上方，會顯示以自然語言彙整規則型分析卡片內容的「本期回顧」。與預測卡片一併閱讀，可在同一畫面掌握預估值與改善重點。詳情請參閱商品別売上分析。

透過API・MCP取得

預測資料可透過REST API或MCP工具取得。向AI助理（Claude／ChatGPT）詢問「告訴我本月的銷售預測」，即會回傳此卡片內容。

• REST：GET /api/v1/sales/forecast?organizationId={id}&storeId={id}
• MCP：sales_get_forecast

未來擴充計畫

• 依日別・週別細分期間的月度預測
• 考量連假・季節因素的非線性模型
• 將商品需求預測擴展至14天以上的長期預測

相關文章

• 売上ダッシュボード
• 販売トレンド分析
• 商品別売上分析
• 顧客ロイヤルティ分析