POSデータとは？分析するメリットや売上向上に役立つ機能を紹介

POSデータとは？

POSデータとは、「Point of Sale（販売時点情報管理）データ」の略で、商品が売れた時点で記録される情報のことを指します。お店のレジやPOSシステムを通じて、以下のような詳細な情報がリアルタイムで収集されます。さまざまなデータを取得できます。これが「POSデータ」です。

得られたデータは本部を含めたPOSシステム全体で連携され、売れ筋商品の把握や顧客の購買傾向の分析、在庫の最適化、効果的なキャンペーンの実施などに用いられます。なお、POSシステムについては「POSシステムとは？仕組みと機能を解説」の記事で詳しく解説しています。

POSレジ・システム：販売時点のデータを記録・処理する「機械・システム」
POSデータ：POSレジから得られる「販売記録のデータ」

POSデータに含まれる情報の種類

POSデータで収集する主なデータは次のとおりです。

• いつ売れたか（日時・曜日・時間帯）
• どこで売れたか（店舗名・レジ番号）
• 何が売れたか（商品名・JANコード・カテゴリ）
• いくつ売れたか（販売数量）
• いくらで売れたか（単価・合計金額）
• どうやって支払われたか（現金・カード・QR決済など）

キャッシュレス決済やポイントカード、会員証に対応するレジでは、顧客の年齢層、性別、来店日時などの情報も取得可能です。

特に、顧客の属性情報と紐付けられたPOSデータは「ID-POSデータ」とも呼ばれ、より詳細な顧客分析が可能になります。

POSデータの集め方｜売上情報を自動で蓄積する仕組みとは？

POSデータは、お店の運営を改善するための貴重な情報源ですが、まずは「どうやって集めるか」が大切です。ここでは、POSデータを効率よく収集するための基本的な方法と、その際に押さえておきたいポイントを紹介します。

1. POSレジを導入する

POSデータを収集するには、POSレジの導入が前提です。従来の手打ちレジでは、日々の売上金額は分かっても、商品別や時間帯別の細かなデータは取得できません。

最近では、クラウド型のPOSレジが主流になっており、インターネットを通じて複数店舗の売上情報も一括管理できるのが特徴です。たとえば、Square、Airレジ、スマレジなどが中小店舗でもよく使われています。

POSレジとは？仕組み・機能とメリット・デメリットを分かりやすく解説

2. 商品マスタを整備する

正確なPOSデータを取るには、「商品マスタ（商品名・価格・カテゴリなどの登録情報）」をしっかり整備しておくことが重要です。たとえば、同じ商品でも「からあげ定食」「唐揚げ定食」「カラアゲ定食」とバラバラに登録されていると、正しい集計ができません。

商品ごとに統一した名前・カテゴリ・価格を設定し、必要に応じてJANコード（バーコード）を登録しておくと、スムーズなデータ収集と分析につながります。

POSレジの使い方とは？4つの機能とレジ打ち、導入前後の流れも紹介

3. 販売時に正しく登録・処理する

POSデータは「商品が売れた瞬間」に自動で記録されますが、入力ミスやレジ操作のばらつきがあると、正しい分析ができなくなります。

そのため、スタッフには、

• 正しい商品を選択する
• 数量や割引を正確に入力する
• トレーニングを定期的に行う
  など、操作ルールの徹底が求められます。

特に、キャンペーン商品やセット販売などは登録ミスが起きやすいため、事前にPOS側で設定を済ませておくと安心です。

4. 顧客情報の取得（任意）

より高度な分析を行うには、「誰が買ったか」という情報もあわせて取得する必要があります。これは、会員証やポイントカード・スマホアプリ連携などによって実現可能です。

顧客IDと購入履歴を紐づければ、RFM分析やリピート施策に活用できるようになります。ただし、個人情報を取り扱う場合は、プライバシー保護や適切な運用ルールを設けることが前提です。

5. データの保存・管理を仕組み化する

POSシステムで収集されたデータは、クラウド上に自動保存されるものが多いですが、自社でCSVデータとしてバックアップを取る・分析用にデータをエクスポートするなどの体制も整えておくと安心です。

また、複数の店舗を運営している場合は、全店のデータを統合して管理できるシステム（BIツールや店舗管理ソフト）を活用すると、全体最適な分析が可能になります。

POSデータを分析する5つのメリット

POSデータは単に情報を収集するだけではありません。収集した情報を分析し、さまざまな分野で役立てることができます。

ここではPOSデータを分析するメリットを5つ紹介します。

1. データで読み解く「売れる時間帯」｜売上予測の精度がアップ

POSデータを活用することで、過去の売上実績を曜日・時間帯・季節ごとに細かく分析できるようになります。たとえば「平日の昼12時は来店が集中しやすい」「土日の売上は平日の1.5倍になる」といった傾向を可視化することで、将来の売上をより正確に予測できます。

特に年末年始やゴールデンウィーク、地域のイベント時など、売上が大きく変動するタイミングでは、過去の類似時期のデータが非常に参考になります。「連休初日はファミリーが多く、後半はカップルや友人同士の来店が増える」といった客層分析も可能になり、それに合わせた商品ラインナップや販売戦略を柔軟に組み立てることができます。

売上予測の精度が高まれば、必要な商品を必要なタイミングで用意できるため、品切れによる機会損失を防ぎ、逆に売上が少ない時間帯の仕入れを抑えることも可能になります。これにより、利益率の改善や無駄なコスト削減にもつながります。

2. 売れ筋がすぐわかる｜ムダのない在庫管理を実現

在庫管理の効率化は、POSデータを導入する大きなメリットのひとつです。リアルタイムで商品ごとの売上を把握できるため、売れ筋商品を多めに仕入れて販売機会を逃さないようにしたり、逆に売れ行きの悪い商品を見直して在庫を減らしたりと、柔軟な対応が可能になります。

たとえば飲食店の場合、過去の来店数・注文メニューの傾向・天候データなどを組み合わせて分析することで、「明日は雨なので客足が鈍るが、夜には常連が増える」といった予測ができます。これにより、必要な食材の量を的確に見積もり、フードロスを防ぐことができるのです。

さらに、季節ごとのトレンドやイベント（クリスマス・バレンタインなど）に応じて商品を入れ替えるタイミングもPOSデータから導き出せます。在庫切れによる機会損失、また過剰在庫によるロスを最小限に抑えることで、利益の最大化に貢献します。

3. 人気メニューや売れ筋からヒント｜商品開発にもPOSデータが役立つ

POSデータは単なる売上記録ではなく、顧客の「好み」を知るための強力なマーケティングツールでもあります。たとえば、ランチタイムに人気の高いメニュー、客単価が高くなる時間帯、特定の曜日にしか動かない商品などを分析すれば、顧客が本当に求めている商品像が見えてきます。

このようなデータをもとに、「平日のランチはリーズナブルなパスタが人気」「週末の夜は特別感のある肉料理がよく出る」などのニーズを把握すれば、新メニューの開発や価格帯の調整にも役立ちます。過去の成功例をベースにすることで、より確度の高い商品戦略が立てられるでしょう。

さらに、販売開始後の反応をPOSデータで即座に確認できるため、改善スピードも上がります。売上が良い商品は拡販し、類似商品を追加投入したり、売上が低迷している場合はレイアウト・価格・販促の改善を早めに打てるのも、データに基づいた運営ならではの強みです。

4. 来店タイミングに合わせてお得感を演出｜キャンペーンの最適化

POSデータを活用すれば、売上が落ち込みやすい曜日・時間帯・天候などの条件が明らかになります。そのデータをもとに、「いつ・どの層に・どんなキャンペーンを打つべきか」を緻密に計画することができます。

たとえば、平日の夕方に来店が多いサラリーマン層に対しては「17時〜19時限定のドリンク割引」などが効果的です。雨の日は全体の来客数が減る傾向があるなら「雨の日クーポン」を発行することで来店を促す、といった工夫もできます。

また、季節ごとの消費行動もPOSデータから予測できます。「夏はビールや冷たいデザートの売上が上がる」といった傾向があれば、それに合わせた商品提案・セット販売・POP展開を行うことで客単価を上げることができます。

POSデータの分析方法｜売上アップにつながる4つの定番手法

POSデータには日々の売上情報だけでなく、顧客の行動や購買傾向が詰まっています。しかし、それを「どう読み解くか」で結果は大きく変わります。この章では、POSデータ分析でよく使われる4つの手法を、実務での活用イメージとともにご紹介します。

よく売れる商品がひと目でわかる｜ABC分析（パレート分析）

ABC分析とは、商品の売上額や販売数量に応じて「A（最も重要）」「B（中程度）」「C（あまり重要でない）」の3つに分類する方法です。売上の約8割は、上位2割の商品で構成されているという「パレートの法則」に基づいた考え方でもあります。

たとえば、

• Aランク：売上の上位20%を占める主力商品（絶対に欠品NG）
• Bランク：売上の中間層。売上はそこそこだが販促次第で伸ばせる
• Cランク：売上が少ない。廃止検討や見直し対象

というように分類されます。これにより、どの商品に力を入れるべきかが明確になります。棚のレイアウトや仕入れ計画、キャンペーン対象の絞り込みにも効果的です。

優良顧客を見極めて売上アップ｜RFM分析

RFM分析は、顧客ごとの「購買履歴」を3つの視点で評価する手法です。

• R（Recency）：最後に購入した日が最近かどうか
• F（Frequency）：どれくらい頻繁に購入しているか
• M（Monetary）：どれだけお金を使っているか

たとえば、Rが高くFも高い人は「常連客」、Rが低くFも低い人は「離反リスクのある顧客」と判断できます。

この分析を使えば、「常連には感謝クーポン」「離反リスクのある顧客には再来店促進の特典」など、顧客の行動に合わせた個別アプローチが可能になります。特にLINEやメール配信を使ったパーソナライズ施策と相性が良く、リピート率の向上につながります。

売れ行きの波を読み解く｜トレンド分析

トレンド分析とは、商品やカテゴリごとの売上の変化を時系列で追いかけて、増減傾向を見つける分析手法です。売上が上がっている商品は「今後も伸びる可能性あり」、逆に下降中のものは「在庫や仕入れの見直しが必要」と判断できます。

たとえば、

• 夏に冷たいドリンクの売上が急増
• SNSで話題になったスイーツが急に売れ出した
• 価格変更後に売上が減った

といった「変化の兆し」をいち早くつかむことで、次の一手が打てます。トレンドを味方につければ、無駄な仕入れや売り逃しを防ぎ、ヒット商品を育てるチャンスにもなります。

意外な組み合わせを発見できる｜バスケット分析

バスケット分析（アソシエーション分析）とは、「一緒に買われる商品」の組み合わせを分析する方法です。スーパーや飲食店などでよく使われており、「この商品を買う人は、あの商品も一緒に買っている」というパターンを見つけられます。

たとえば、

• パスタを買う人はサラダも一緒に買う
• 唐揚げ定食を注文した人の多くがドリンクを追加する

といった傾向が分かれば、「パスタ＋サラダのセット販売」「定食＋ドリンクの割引提案」といったクロスセル施策に活かせます。

バスケット分析を使うことで、単品売上だけでなく「まとめ買い」「セット提案」による売上アップが狙えます。

POSデータを分析する際の3つの注意点

POSデータの分析には注意点もあります。ここで紹介する3つの注意点を事前に把握しておきましょう。

1. 継続的にデータ収集と分析を行う

POSレジから得られるデータはリアルタイムで蓄積されます。データ量が増えるほどより詳細な分析が可能になり、顧客のニーズを深く理解できます。

しかし、POSデータの分析結果は即座に得られるものではありません。一回だけの分析では一時的な傾向や偶然の出来事に左右され、正確な状況把握や将来予測が難しくなります。顧客のニーズを把握し、売上アップにつなげるためには、導入後も根気よくデータの収集と分析が重要です。

2. 正確にデータを入力する

POSデータをもとに仕入れを調整して売上アップを図るためには、システムに入力するデータの正確性が重要です。入力ミスや漏れがあった場合、分析結果が歪められ、誤った判断を招いてしまうでしょう。

例えば、商品コードや単価、数量などの入力ミスは、売上額や在庫状況の誤認識に繋がり、適切な在庫管理や発注業務を妨げる可能性があります。POSシステムに情報を入力する際は、データの誤りがないかしっかり確認することが必要です。

3. 個人情報の取扱には細心の注意を払う

POSシステムに蓄積された顧客情報は個人情報を含むため、取り扱いには細心の注意が必要です。氏名、住所、電話番号、クレジットカード情報、購入履歴など、顧客に関する様々な情報が記録されている可能性があり、漏洩してしまうと多大な迷惑をかけるだけでなく、企業の信用も失墜してしまいます。

また、POSシステムはオンラインでデータを管理しているため、不正アクセスやサイバー攻撃に備えて、セキュリティ対策を徹底することが重要です。総務省のデータによると、サイバー攻撃は増加傾向にあります。

パスワード管理の徹底やアクセス権限の設定、セキュリティソフトの導入など、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

データの分析に強いおすすめのPOSレジ9選

POSレジによって収集できるデータや分析機能は異なります。自店舗に合ったPOSレジを導入することが大切です。

ただ、「どのようなPOSレジを選べばよいかわからない」という方も多いでしょう。ここではおすすめのPOSレジをいくつか紹介します。

【2025年最新】POSレジおすすめランキング36選比較！業種別の選び方を解説

サービス名	イメージ	初期費用	月額費用	おすすめの業界	対応端末・OS	サポート	決済システム 連携	会計ソフト 連携	自動釣銭機 連携	セルフレジ 対応
Square POS （レジスター）		0円 ※端末別売り	0円 ※無料	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	iPad/iPhone（iOS） Android タブレット	電話 メール	・Square クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	Squareアプリ 他社アプリ連動可	〇	〇
かんたんレジ・注文		問い合わせ	0円～ ※キャンペーン価格	飲食店・カフェ	iPad（iOS） Android タブレット	電話 LINE	・STORES決済 ・Paycas クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	MFクラウド会計 弥生会計 freee会計	問い合わせ	問い合わせ
POS＋（ポスタス）		問い合わせ	問い合わせ	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	iPad（iOS）	365日電話サポート 全国無制限駆けつけサービス	・stera terminal ・JT-VT10 ・PAYGATE Station/Air ・楽天ペイ クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	freee会計 MFクラウド会計 弥生会計	〇	〇
CASHIER		0円～ 端末費用のみ ※端末レンタルあり	スタンダード：0円 プロフェッショナル：4,000円 ※税抜	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	Android タブレット	電話 メール	・CASHIER ・PAYMENT ・Square ・Spayd ・StarPay クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	freee会計連携	〇	〇
STORES レジ		0円～	フリー：0円 ベーシック：4,950円	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	iPad（iOS）	メール 電話	・STORES決済 ※その他決済サービス追加可能 クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	MFクラウド会計 弥生会計 freee会計	〇	〇
Air レジ		0円 ※無料 ※iPad 37,790円 （別売）	0円	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	iPad/iPhone （iOS）	メール チャット	・Square ・Airペイ クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	MFクラウド会計 弥生会計 freee会計	〇	×
スマレジ		0円 ※無料	スタンダード：0円 プレミアム：4,400円 プレミアムプラス：7,700円 フードビジネス：11,000円 リテールビジネス：13,200	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	iPad（iOS）	電話（有料） メール	・Square ・STORES 決済 ・楽天ペイ ・おてがるPay ・StarPay クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	MFクラウド会計 弥生会計 freee会計	〇	〇
NEC モバイルPOS		問い合わせ	問い合わせ	飲食店・カフェ	iPad（iOS）	電話 24時間365日 メール	・stera terminal ・AirPAY ・Anywhere ・StarPay クレジット：〇 電子マネー：〇 QRコード：〇	問い合わせ	〇	〇
ユビレジ		0円 ※無料 ※周辺機器別売り	フリー：0円 プレミアム：6,900円 飲食店向け：8,400円 小売向け：11,400円	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	iPad（iOS）	電話（有料） メール	・Square ・STORES 決済 ・楽天ペイ ・StarPay など	MFクラウド会計 弥生会計 freee会計	〇	〇
USENレジ		0円 ※無料	9,980円～／1台	飲食店・カフェ 小売・アパレル 美容室・サロン	iPad（iOS）	電話	・USEN PAY ・USEN PAY QR	MFクラウド会計 弥生会計 freee会計	〇	〇

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