医薬品売上予測の変数設計と予測モデル 実践講座

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担当者である。 　講座の柱は、変数設計、回帰分析、シナリオ根拠の構築の三つである。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。

• 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

1. 第1部 : 売上予測モデルの設計思想
   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
   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
   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
2. 第2部 : 回帰分析による売上予測モデルの構築
   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. 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
   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
   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
3. 第3部 : シナリオ分析と根拠の構築
   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
   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. 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
   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
   5. 【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