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医薬品売上予測の変数設計と予測モデル 実践講座

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～
オンライン 開催 PC実習付き デモ付き
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    • 配信期間

    • 2026年8月27日(木) 13時00分 ～ 2026年9月6日(日) 17時00分

    お申し込みの締切日

    • 2026年8月27日(木) 13時00分

    修得知識

    • 売上予測モデルの構成ファクターの分解と定義
    • データ不足下での代理変数・推定変数の設計方法
    • Excelによる回帰分析の実務手順 (ライブ実演+ハンズオン)
    • 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
    • アサンプションのバイアス識別と管理の実務手順
    • 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

    プログラム

    　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
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    講師

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    主催

    株式会社 技術情報協会
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    : 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
    複数名
    : 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

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    • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
      • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
      • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
      • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)
    • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 他の割引は併用できません。

    アカデミック割引

    • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

    日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

    • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
    • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
    • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
    • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
    • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
    • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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    • 視聴期間は2026年8月27日〜9月6日を予定しております。
      ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
    • セミナー資料は別途、送付いたします。
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