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【講座主旨】
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
@変数設計
A回帰分析
B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。
【講座内容】
≪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】
◆◆講師プロフィール◆◆◆
専門分野:セールス・マーケティング
学位:薬学修士、経営学修士
略歴・活動・著書など:
国内外の大手・スタートアップ製薬企業 [山之内製薬、アステラス製薬、アステラスアムジェンバイオファーマ(アムジェン)、ファーマエッセンシア等]
に勤務。希少疾患を含む泌尿器、血液・腫瘍、骨・炎症、高脂血症などの領域で、営業およびマーケティング業務に従事。担当者からマネージャー(グループ長、本部長)まで幅広い役割を経験。マーケターとしては、10以上の製品を上市し、市場浸透を推進・実現。また、上市準備・上市後対策、業務改革、部門統合、薬価戦略、DX戦略など、さまざまな課題に対する組織横断的なプロジェクトを多数リード。
主な著書:
『患者中心主義の実践:製薬企業の持続的成長と信頼構築』 共著(ラーニングス株式会社), 2025
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