特売・催し・年に1回の行事の日はいくつ用意するか。去年の同じ日が使える日と使えない日の分け方、予約と予報の信頼度で当日分を固める手順

ふだんの数に「上乗せ」を足す。上乗せの材料は、日の種類で3つに分かれる

チラシの特売の日、近くの公園で催しがある日、節分や土用のうしの日のように年に1回だけ来る行事の日。こうした日の数は、ふだんの曜日の平均をそのまま使っても、去年の当日の数をそのまま使っても外れます。その日の曜日のふだんの数に、その日だけの上乗せを倍率で足して決めます。ふだん100個の土曜が去年の行事の日に180個売れたなら、倍率は1.8です。今年のその日が木曜でふだん90個なら、土台は162個になります。

上乗せの材料は、日の種類で3つに分かれます。1つめは去年の同じ日がある「年に1回の行事」で、去年の記録が材料です。2つめは自店に何回もある「繰り返す特売・給料日後・連休」で、自店の記録から出した倍率が材料です。3つめは記録がない「初めての催し」で、似た日を借りて幅を作り、予約で固めます。どの種類かを先に決めると、見るべき記録が1つに絞れます。

ここで言う「ふだん」は、行事・特売・祝日を除いた直近の同じ曜日の平均です。除き方は小売店の来店数の記事で「特売・催事の日は別にする」と書きました。この記事は、その別にした日を、今度はどう決めるかの側です。

年に1回の行事は、当日だけでなく前後3日を並べて倍率にする

年に1回の行事の山は、当日だけに立ちません。総務省統計局が家計調査から出した統計トピックスでは、うなぎのかば焼きへの1世帯あたりの支出は、平成14年の1年間で7月が23.3%を占め、7月の中では土用のうしの日にあたる7月20日が26.2%、その前日と翌日を足した3日間で38.8%でした。当日の前後にも、ふだんより高い日が続いています。去年の記録を見るときは、当日1日だけを見ずに、前日・当日・翌日の3日を並べます。

曜日のずれを倍率で消します。節分は2月3日に固定でも曜日は毎年動きますし、土用のうしの日は日付そのものが動きます。去年の当日が土曜で今年が木曜なら、去年の数には土曜の分が混ざっています。だから、去年の当日の数を去年のその曜日のふだんで割って倍率に直し、今年の当日の曜日のふだんに掛け直します。前日と翌日も同じ手順です。2年分の記録があると倍率の当たりが付きやすくなることは、記録の期間の記事に書きました。

倍率で出した上乗せの全部を、見込みで持たなくて構いません。農林水産省は、恵方巻きをはじめとする季節食品について、平成31年から毎年、食品小売の団体を通じて「予約販売等の需要に見合った販売」を小売業者に呼びかけています。予約で固まった分は幅の外に出ます。予約の締切を、仕込みや仕入れの締切の前に置けば、当日分だけを見込みで持てばよくなります。

繰り返す特売・給料日後・連休は、記録に「日の種類」の列を1つ足す

チラシの特売日、給料日の直後、3連休の中日。こうした日は自店の記録に月に何回もあります。レジの日別の売れ数か客数の表に「日の種類」という列を1つ足し、その日に「特売」「連休中日」「給料日後」「なし」のどれかを書きます。種類ごとに、その日の数をその曜日のふだんで割った倍率を平均すれば、上乗せの材料ができます。4回分たまってから使うと、1回の雨の日に引きずられません。

品目で材料を分けます。特売に出す品目そのものは、去年の同じ特売の売れ数が材料です。売価が同じなら倍率もだいたい同じです。特売に出さない品目は、特売の日に増える来店の分だけ上乗せするので、材料は来店の倍率です。同じ「特売」の列でも、掛ける相手が違います。

反動も同じ列で見えます。特売でまとめ買いされる品目は、翌日に下がります。列に「特売翌日」と書いておけば、翌日の倍率が0.8倍や0.9倍のように出てきて、翌日の発注を減らす材料になります。上乗せだけ見て翌日をふだんのまま頼むと、特売のたびに翌日の余りが積み上がります。

当社が開発中の需要予測AI「EvoQuest Iramepakari」は、日付と数量の2列のCSVから28日先までの見込みを幅つきで出す作りで、曜日や季節のようにデータそのものに表れる傾向は自動で反映します。天気・イベント・特売のような外側の情報は、本格導入のときに業務に合わせて組み込むかどうかを一緒に決めるので、「日の種類」の列を店の側で持っておくと、そのまま材料になります。

初めての催しは、似た日を借りて幅を広げ、予約で狭める

近くで初めて開かれる催しや、初めて扱う特売品のように記録がない日は、似た日を借ります。同じくらいの規模の催しが前にあったなら、その日の倍率を借ります。無ければ、幅の下側に「自店のいちばん忙しい曜日のふだん」、上側に「去年いちばん売れた日」を置きます。幅は広くなりますが、どこまで振れるかは見えます。

借りるときは、その月の人出の水準に合わせます。北海道庁の観光入込客数調査（令和7年度の資料編）では、全道の月別の入込客数は8月が2,229万人、12月が798万人で、月によって3倍近く違います。同じ冬でも2月は986万人で、12月と1月より多い月です。観光地に近い店なら、8月の初めての催しと12月の初めての催しに同じ倍率を置かず、その月の人出を土台にします。

幅を狭める手は予約です。前売り・予約・取り置きで固まった分は幅の外に出るので、当日分の幅だけが残ります。当日の朝に追加で作れる品目は、当日分を下側に寄せて追加で補います。外れた日は「初めての催し」と理由を1行残します。次に同じ催しが来たとき、その日は2つめの「繰り返す日」に移り、自店の倍率で決められます。

屋外の催しと天気で振れる品目は、週間天気予報の「信頼度」で締切を決める

屋外の催しの日や、天気で売れ数が動く品目は、上乗せの倍率に天気の振れが重なります。気象庁の週間天気予報は翌日から7日先までを毎日11時ごろと17時ごろに発表し、3日目以降の雨が降るかどうかの予報に、A・B・Cの3段階の信頼度を付けています。気象庁の検証では、信頼度Aの適中率は平均88%で翌日に予報が変わる割合は平均1%、Bは73%と6%、Cは58%と16%です（2014年12月までの5年間）。

信頼度は、数を確定する時刻を決める材料です。催しの5日前に晴れの予報で信頼度Aなら、その時点で上乗せを確定して構いません。信頼度Cなら、締切まで待って翌日の予報を見直します。仕入れに3日かかる品目のように締切を動かせないものは、Cのときは下側で頼み、当日に追加できる品目で上側を補います。

8日以上先の催しには、日ごとの天気予報がありません。気象庁の2週間気温予報（毎日14時30分）は気温の傾向、1か月予報（毎週木曜14時30分）は期間の平均気温や降水量が「低い・平年並・高い」のどれに入るかを確率で示すもので、催し当日の天気は分かりません。1か月先の催しの数は、去年の同じ時期と平年の天気で置き、7日前から週間予報の信頼度で直します。

記録に列を1つ足すところから。費用は日の種類の数・予約の取り方・レジの取り出し方で決まる

最初にやることは、日別の売れ数か客数の表に「日の種類」の列を1つ足すことです。紙でもExcelでも構いません。行事・特売・特売翌日・催し・連休中日・給料日後・なし、の7語ほどで足ります。年に1回の行事は、去年の前日・当日・翌日の数を帳簿から書き写しておきます。種類ごとに4回分たまれば倍率が出ます。ここまでは費用がかかりません。

次の段階は、レジから日別の売れ数をCSVで書き出して、ふだんの見込みを機械で出すことです。Iramepakariは日付と数量の2列があれば動き、リリース前の今はデータ確認と試験予測を無料で受けています。ふだんの見込みが幅で出ていれば、そこに店の側で倍率を掛けるだけで、この記事の計算は全部できます。

行事の台帳・予約・倍率を1つの画面にまとめて、締切の時刻に用意する数が出る形にする場合は、当社の開発プランが目安になります。生花店の切り花の仕入れ表は盆と彼岸の7日ぶんをセリの前日17時に決める作り、和菓子店の催事の搬入数は催事の初日の夜に会期後半の発送を決める作りで、どちらも設計から納品まで約2ヶ月を想定しています。費用は、日の種類の数、予約をどう取るか（紙・電話・ネット）、レジから売れ数をどう取り出すか（手動のCSVか自動連携か）の3つを決めると見積もれます。

まとめ

ふだんと違う日の数は、その日の曜日のふだんの数に、その日だけの上乗せを倍率で足して決めます。年に1回の行事は去年の前後3日を倍率に直して今年の曜日に掛け直し、繰り返す特売や連休は記録の「日の種類」の列から倍率を出し、初めての催しは似た日を借りて幅を作ります。

予約で固まった分は幅の外に出るので、当日分だけを見込みで持ちます。屋外の催しと天気で振れる品目は、週間天気予報の信頼度A・B・Cで数を確定する時刻を決めます。外れた日は理由を1行残し、次回は自店の記録で決められる日に移します。

次にやることは1つです。日別の売れ数の表に「日の種類」の列を足し、次に来る年に1回の行事について、去年の前日・当日・翌日の数を帳簿から書き写してください。3つの倍率が出れば、この記事の掛け算ができます。