医薬品売上予測の変数設計と予測モデル実践講座〜Excelで動かす構造理解とシナリオ根拠の作り方〜

セミナー趣旨

製薬企業の実務において、売上予測は製品戦略・予算策定・意思決定の根幹を支える。
しかし現場では、
　◆患者数をどのファクターで推計すべきか?
　◆シナリオの上限・下限をなぜその係数に設定したのか?
　◆その数字の妥当性をマネジメント層にどう説明するか?
という問いに、明確な答えを持てないまま属人的な作業で乗り切っているケースが少なくない。
本講座の対象は、売上予測の基礎知識はあるものの「自分でモデルを組んで社内説明まで完結させる」ことに課題を感じている初級・中級の担当者である。

講座の柱は三つ
　①変数設計
　②回帰分析
　③シナリオ根拠の構築

各部にバイアス確認のポイントを組み込み、「モデルを組む流れの中でバイアスに気づく」実務手順として身につけることを重視する。
Excelの画面共有によるライブ実演とハンズオン演習を中心に据え、翌日から自社データに適用できる実務スキルの獲得を成果目標とする。

習得できる知識

1.売上予測モデルの構成ファクターの分解と定義
2.データ不足下での代理変数・推定変数の設計方法
3.Excelによる回帰分析の実務手順（ライブ実演＋ハンズオン）
4.シナリオの上限・下限係数に根拠を与えるロジックの組み立て方
5.アサンプションのバイアス識別と管理の実務手順
6.マネジメント層の質問に耐えられる社内説明資料の構成

セミナープログラム

≪導入≫ 本日のゴールと進め方
　・「できるようになること」と当日Excelの構成を確認

≪第１部≫ 売上予測モデルの設計思想

　1-1. 何を予測するかを定義する
　　・予測対象・期間とモデル選択の関係
　　・「精度の高い予測」より「説明できる予測」を目標に置く理由
　1-2. 売上の構成ファクター分解
　　・基本構造と入手可能データの対応関係
　　・「所与として受け取る」ファクターと「自分で推計する」ファクターの切り分け
　　・サンプルデータで計算式を確認
　1-3. データ不足下での変数設計
　　・代理変数の考え方と情報源の優先順位
　　・アサンプションシートの構成と記録方法

≪第２部≫ 回帰分析による売上予測モデルの構築

　2-1. 前処理の判断と記録
　　・欠損値補填3択と記録の重要性
　　・構造変化点（競合新薬の上市など）の扱い方
　　・フィルター操作による処理判断の考察
　　・留意点：補填方法を記録しなければバイアス管理は始まらない
　2-2. 回帰分析の理解と実行
　　・単回帰と重回帰の使い分け
　　・R2・p値・係数・残差を読む順序と現場での説明方法
　　・分析ツール設定から出力・係数解釈まで
　2-3. ハンズオン演習
　　・各自で回帰を実行し、係数を実務言語で説明する
　2-4. モデル精度の評価と「使えるモデル」の判断
　　・R2・RMSE・MAPEの意味と使い分け
　　・医薬品売上予測の実務的な許容範囲
　　・楽観バイアスへの注意

　 【休憩】

≪第３部≫ シナリオ分析と根拠の構築

　3-1. シナリオ分析の目的を正しく設定する
　　・ベース・アップサイド・ダウンサイドの3点設定の意味
　　・リスク提示と感度確認は別物
　3-2. 係数の根拠と感度分析
　　・正当な出所は3種類のみ
　　・感度分析で調査の優先順位を決める
　　・根拠テーブルへの入力と調査優先変数の特定
　3-3. 残差を読んでバイアスを発見する
　　・月次残差の折れ線グラフ化とCOUNTIF関数による偏り集計
　　・残差グラフの作成とチェックリストへの記入
　3-4. 会議で差し戻されない資料の構成
　　・意思決定者向け1枚サマリーテンプレートを使った演習
　　・チェックリストの監査証跡としての運用
　　【補足】生成AIの補助的活用と限界
　　・モデルを自ら理解していることがAI活用の前提になる理由
　　・デスクトップでの試算・確認場面での活用例と注意点

【質疑応答】

セミナー講師

MedBeStrat(株)　代表取締役社長　鈴木 幸也　氏

セミナー受講料

聴講料 1名につき49,500円（消費税込/資料付き）
　〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44,000円〕

主催者

開催場所

受講について

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