データ取り込み

お使いのレジや販売管理から書き出したCSVを、そのまま入れてください 取り込み完了
sales_daily.csv(1.8MB)
文字コード Shift_JIS を自動で変換 / 区切り:カンマ / 1行目を見出しとして読み込み
日付店舗商品名販売数売上金額内容のプレビュー(最初の10行)
2026-08-24本店食パン1斤4216,800
2026-08-24本店クロワッサン317,750
2026-08-24駅前店食パン1斤2811,200
2026-08-24駅前店あんぱん193,610
2026-08-23本店食パン1斤5522,000
2026-08-23本店クロワッサン4411,000
2026-08-23駅前店食パン1斤3915,600
2026-08-23南店メロンパン275,940
2026-08-22本店食パン1斤5823,200
2026-08-22南店あんぱん336,270
… 残り 39,410行は省略して表示しています
画面の店舗名・商品名・数値は、すべて説明用のサンプルです。
自動チェックの結果
行数39,420行
期間2025-09-01 〜 2026-08-24
商品の数36
店舗の数3
日付の抜け2日売上ゼロとして自動で補います
空欄の行3行取り込みから除外しました
このあとの流れ

次の画面で「どの列が日付か・数量か」を選ぶと、そのまま予測に進めます。データの整形は必要ありません。

取り込んだデータは予測にのみ使用します。

列の設定

どの列が日付・数量かを選ぶだけで、予測の準備が整います 必須の2列 設定済み
CSVの列サンプル値この列の役割
日付 2026-08-24 日付必須
販売数 42 予測する数量必須
商品名 食パン1斤 予測を分ける単位(商品別)任意
店舗 本店 予測を分ける単位(店舗別)任意
売上金額 16,800 今回は使わない
空欄の数量0として扱う
欠品による0か、記録漏れかは設定で選べます
同じ日・同じ商品の行合算する
二重に数えることを防ぎます
途中から増えた商品自動で対象に追加
予測は次の更新から始まります
予測の設定
予測の間隔日ごと週ごと・月ごとにも切り替えできます
予測する長さ28日先まで
予測の本数108系列商品36 × 店舗3
確認
日付として読める形式かOK
数量が数値になっているかOK
同じ日・同じ商品の重複なし
次回からは自動

この割り当ては保存されます。同じ形のCSVなら、次回は入れるだけで予測まで進みます。

割り当てはあとから何度でも変更できます。

予測結果

きょうまでの実績と、28日先までの予測 全体(3店舗・全商品) 日ごと
販売数の実績と予測(1日あたりの合計)
実績 予測 予測の幅
0 200 400 600 きょう 8/24 7/27 8/3 8/10 8/17 8/24 8/31 9/7 9/14 9/21 実績 予測
今週の予測合計(8/25〜8/31)3,012個(2,819〜3,205)
先週の同じ曜日の並びと比べられます
予測の更新毎朝 6:00
前日までの実績を取り込んで更新
対象108系列
商品別・店舗別の予測も同じ画面で見られます
今後7日予測(幅)
8/25(火)387366〜408
8/26(水)396373〜419
8/27(木)409384〜434
8/28(金)439411〜467
8/29(土)週のピーク525490〜560
8/30(日)486452〜520
8/31(月)370343〜397
予測は幅で読みます

1点の数字を当てにいくのではなく、幅の中で発注量や仕込み量を決められるようにしています。大きく外れた日は理由を記録し、以後の予測に反映します。

この画面の数値について

表示しているデータ・数値はすべて説明用のサンプルです。開発中のため、実際の画面とは異なる場合があります。