フォーキャスト精度を高めるためのデータ活用術
フォーキャスト（将来予測）の精度を高めることは、企業の経営管理において極めて重要です。売上や需要の予測が外れると、生産過剰による在庫の抱え込みや、逆に機会損失による売上減少を招く可能性があります。
正確なフォーキャストは、適切な予算配分や資源投入、人員計画など戦略的な意思決定の土台となります。
一方で、近年注目されるデータドリブンな意思決定（データに基づく意思決定）は、企業の業績向上に大きな影響を与えることがわかっています。マッキンゼーの調査によれば、データ活用が進んだ企業は、そうでない企業に比べて新規顧客を獲得する確率が23倍、既存顧客を維持する確率が6倍、利益を上げる確率が19倍高くなるとされています。このように、データに基づくアプローチは競争優位につながり、フォーキャスト精度の向上もその重要な一部です。
本記事では、経営企画部門のマネージャー層に向けて、フォーキャスト精度を高めるためのデータ活用術を解説します。扱うデータの種類から収集・管理のポイント、分析手法の選択、そして現場での運用上のコツまで、一般的な方法論を中心にわかりやすく紹介します。データに裏付けされた予測力を強化し、企業の意思決定をより確実なものにするためのヒントを探っていきましょう。
※ フォーキャストに関する基礎知識については、以下の記事も是非ご参照ください。
企業経営に不可欠な Forecast（フォーキャスト）とは？ポイントと重要性を解説
フォーキャスト（将来予測）の精度を高めることは、企業の経営管理において極めて重要です。売上や需要の予測が外れると、生産過剰による在庫の抱え込みや、逆に機会損失による売上減少を招く可能性があります。
正確なフォーキャストは、適切な予算配分や資源投入、人員計画など戦略的な意思決定の土台となります。
一方で、近年注目されるデータドリブンな意思決定（データに基づく意思決定）は、企業の業績向上に大きな影響を与えることがわかっています。マッキンゼーの調査によれば、データ活用が進んだ企業は、そうでない企業に比べて新規顧客を獲得する確率が23倍、既存顧客を維持する確率が6倍、利益を上げる確率が19倍高くなるとされています。このように、データに基づくアプローチは競争優位につながり、フォーキャスト精度の向上もその重要な一部です。
本記事では、経営企画部門のマネージャー層に向けて、フォーキャスト精度を高めるためのデータ活用術を解説します。扱うデータの種類から収集・管理のポイント、分析手法の選択、そして現場での運用上のコツまで、一般的な方法論を中心にわかりやすく紹介します。データに裏付けされた予測力を強化し、企業の意思決定をより確実なものにするためのヒントを探っていきましょう。
※ フォーキャストに関する基礎知識については、以下の記事も是非ご参照ください。
企業経営に不可欠な Forecast（フォーキャスト）とは？ポイントと重要性を解説
フォーキャスト（将来予測）の精度を高めることは、企業の経営管理において極めて重要です。売上や需要の予測が外れると、生産過剰による在庫の抱え込みや、逆に機会損失による売上減少を招く可能性があります。
正確なフォーキャストは、適切な予算配分や資源投入、人員計画など戦略的な意思決定の土台となります。
一方で、近年注目されるデータドリブンな意思決定（データに基づく意思決定）は、企業の業績向上に大きな影響を与えることがわかっています。マッキンゼーの調査によれば、データ活用が進んだ企業は、そうでない企業に比べて新規顧客を獲得する確率が23倍、既存顧客を維持する確率が6倍、利益を上げる確率が19倍高くなるとされています。このように、データに基づくアプローチは競争優位につながり、フォーキャスト精度の向上もその重要な一部です。
本記事では、経営企画部門のマネージャー層に向けて、フォーキャスト精度を高めるためのデータ活用術を解説します。扱うデータの種類から収集・管理のポイント、分析手法の選択、そして現場での運用上のコツまで、一般的な方法論を中心にわかりやすく紹介します。データに裏付けされた予測力を強化し、企業の意思決定をより確実なものにするためのヒントを探っていきましょう。
※ フォーキャストに関する基礎知識については、以下の記事も是非ご参照ください。
企業経営に不可欠な Forecast（フォーキャスト）とは？ポイントと重要性を解説
活用すべきデータの種類
フォーキャストの精度向上には、どんなデータを活用するかが重要です。
用いるデータは大きく社内データと社外データに分けられます。両者から多面的に情報を取り入れることで、予測の精度をさらに高められます。
社内データ：自社内で蓄積されたデータは予測の基盤です。例えば、過去の販売実績（売上推移、商品別・地域別の売上など）は将来の需要予測の基本資料となります。顧客情報（属性や購入履歴など）は顧客行動の傾向を知るのに役立ち、在庫・生産データ（在庫数、リードタイムなど）は供給能力を踏まえた計画策定に欠かせません。
社外データ：自社外から得られる市場や環境のデータも予測精度を高めます。市場トレンド、競合動向、経済指標などの外部データは、自社では把握できない要因を補完します。例えば米国のホテルチェーンRed Roof Inn社では、天候やフライト欠航といったデータを活用し、悪天候時の需要を狙った施策で売上を約10%増加させました（ keboola.com ）。このように、外部環境の情報を取り入れることで予測の裏付けを強化できます。
定量データと定性情報のバランス：数値化された定量データは客観的な根拠を与えますが、現場の声や専門家の見解といった定性情報も重要です。データに表れない将来の兆しは定性情報から得られることもあります。ただし主観に頼りすぎないよう、定量データを土台に必要に応じて定性情報で補足・修正するバランスが重要です。
フォーキャストの精度向上には、どんなデータを活用するかが重要です。
用いるデータは大きく社内データと社外データに分けられます。両者から多面的に情報を取り入れることで、予測の精度をさらに高められます。
社内データ：自社内で蓄積されたデータは予測の基盤です。例えば、過去の販売実績（売上推移、商品別・地域別の売上など）は将来の需要予測の基本資料となります。顧客情報（属性や購入履歴など）は顧客行動の傾向を知るのに役立ち、在庫・生産データ（在庫数、リードタイムなど）は供給能力を踏まえた計画策定に欠かせません。
社外データ：自社外から得られる市場や環境のデータも予測精度を高めます。市場トレンド、競合動向、経済指標などの外部データは、自社では把握できない要因を補完します。例えば米国のホテルチェーンRed Roof Inn社では、天候やフライト欠航といったデータを活用し、悪天候時の需要を狙った施策で売上を約10%増加させました（ keboola.com ）。このように、外部環境の情報を取り入れることで予測の裏付けを強化できます。
定量データと定性情報のバランス：数値化された定量データは客観的な根拠を与えますが、現場の声や専門家の見解といった定性情報も重要です。データに表れない将来の兆しは定性情報から得られることもあります。ただし主観に頼りすぎないよう、定量データを土台に必要に応じて定性情報で補足・修正するバランスが重要です。
データ収集と管理のポイント
必要なデータが揃ったら、それをどう収集・管理するかにも注意が必要です。
データの質と鮮度を保ち、誰もが有効活用できる形に整備しましょう。ここでは収集・管理の主なポイントを紹介します。
データの正確性・タイムリーさ：データは常に正確で最新であることが不可欠です。誤った情報に基づいては精度の高い予測はできません。入力ミスや重複を取り除き、フォーマットや粒度を統一するなどデータクレンジングを行いましょう。また、情報の鮮度も重要です。データは可能な限りリアルタイムに更新し、古い情報に頼りすぎないようにしましょう。
ツールやシステムの選定：データを扱うツールも重要です。小規模な分析はExcelなどでも可能ですが、データ量が増え複数人で扱う場合はBIツールや専用システムの導入を検討しましょう。ポイントは自社の規模やスキルに見合ったツールを選ぶことです。最初は扱いやすいものから始め、必要に応じて高度なシステムへ移行すると良いでしょう。なお、既存システムとの連携や将来の拡張性も考慮しておきます。
ガバナンスとセキュリティ：データの機密保持や統制も軽視できません。顧客情報や機微なデータは誰がどのデータにアクセスできるかを明確に定め、適切に権限管理して機密を守ります。データは可能な限り一元管理し、部署間で異なる数字が出回る事態を避けましょう。また、バックアップや暗号化など基本的なセキュリティ対策も施し、万一の漏洩や消失に備えます。
必要なデータが揃ったら、それをどう収集・管理するかにも注意が必要です。
データの質と鮮度を保ち、誰もが有効活用できる形に整備しましょう。ここでは収集・管理の主なポイントを紹介します。
データの正確性・タイムリーさ：データは常に正確で最新であることが不可欠です。誤った情報に基づいては精度の高い予測はできません。入力ミスや重複を取り除き、フォーマットや粒度を統一するなどデータクレンジングを行いましょう。また、情報の鮮度も重要です。データは可能な限りリアルタイムに更新し、古い情報に頼りすぎないようにしましょう。
ツールやシステムの選定：データを扱うツールも重要です。小規模な分析はExcelなどでも可能ですが、データ量が増え複数人で扱う場合はBIツールや専用システムの導入を検討しましょう。ポイントは自社の規模やスキルに見合ったツールを選ぶことです。最初は扱いやすいものから始め、必要に応じて高度なシステムへ移行すると良いでしょう。なお、既存システムとの連携や将来の拡張性も考慮しておきます。
ガバナンスとセキュリティ：データの機密保持や統制も軽視できません。顧客情報や機微なデータは誰がどのデータにアクセスできるかを明確に定め、適切に権限管理して機密を守ります。データは可能な限り一元管理し、部署間で異なる数字が出回る事態を避けましょう。また、バックアップや暗号化など基本的なセキュリティ対策も施し、万一の漏洩や消失に備えます。
必要なデータが揃ったら、それをどう収集・管理するかにも注意が必要です。
データの質と鮮度を保ち、誰もが有効活用できる形に整備しましょう。ここでは収集・管理の主なポイントを紹介します。
データの正確性・タイムリーさ：データは常に正確で最新であることが不可欠です。誤った情報に基づいては精度の高い予測はできません。入力ミスや重複を取り除き、フォーマットや粒度を統一するなどデータクレンジングを行いましょう。また、情報の鮮度も重要です。データは可能な限りリアルタイムに更新し、古い情報に頼りすぎないようにしましょう。
ツールやシステムの選定：データを扱うツールも重要です。小規模な分析はExcelなどでも可能ですが、データ量が増え複数人で扱う場合はBIツールや専用システムの導入を検討しましょう。ポイントは自社の規模やスキルに見合ったツールを選ぶことです。最初は扱いやすいものから始め、必要に応じて高度なシステムへ移行すると良いでしょう。なお、既存システムとの連携や将来の拡張性も考慮しておきます。
ガバナンスとセキュリティ：データの機密保持や統制も軽視できません。顧客情報や機微なデータは誰がどのデータにアクセスできるかを明確に定め、適切に権限管理して機密を守ります。データは可能な限り一元管理し、部署間で異なる数字が出回る事態を避けましょう。また、バックアップや暗号化など基本的なセキュリティ対策も施し、万一の漏洩や消失に備えます。
分析手法の種類と選び方
データが揃ったら、次はそれを使った予測分析手法の選択です。
手法は、手軽に使える基本的なものからAI（機械学習）を用いた高度なものまで様々で、自社のリソースや必要な精度に応じて適切な方法を選びましょう。
基本的な分析手法：例えば、移動平均法で過去データの短期的なブレをならしてトレンドを把握したり、回帰分析で売上に影響を与える要因との関係から将来を推計したりできます。これらの手法はExcelでも実行可能で、データ量が比較的少ない場合や初期段階の分析に適しています。
AI・機械学習を活用した高度分析：より高度な分析には機械学習モデルの活用が効果的です。膨大なデータをAIに学習させれば、人手では見つけにくい複雑なパターンも捉えられます。例えば、複数の経済指標やWeb上のデータなど多様な要因を組み合わせて予測に反映することも可能です。ただし専門知識や大量のデータが必要なため、自社に人材がいない場合は外部サービスの利用も検討しましょう。
中小企業で導入しやすい分析アプローチ：高度なAIを使わなくても、工夫次第で中小企業でも予測精度を高められます。まずは扱いやすい手法（移動平均や簡易な回帰分析など）から始め、効果を見ながら段階的に高度化していきましょう。また、専門知識不要で使えるクラウド型の予測ツールも登場しているため、人的リソースに限りがある場合はこうしたサービスの活用も一策です。重要なのは、自社のデータとニーズに合った無理のない方法で継続的に分析を行う体制を整えることです。
データが揃ったら、次はそれを使った予測分析手法の選択です。
手法は、手軽に使える基本的なものからAI（機械学習）を用いた高度なものまで様々で、自社のリソースや必要な精度に応じて適切な方法を選びましょう。
基本的な分析手法：例えば、移動平均法で過去データの短期的なブレをならしてトレンドを把握したり、回帰分析で売上に影響を与える要因との関係から将来を推計したりできます。これらの手法はExcelでも実行可能で、データ量が比較的少ない場合や初期段階の分析に適しています。
AI・機械学習を活用した高度分析：より高度な分析には機械学習モデルの活用が効果的です。膨大なデータをAIに学習させれば、人手では見つけにくい複雑なパターンも捉えられます。例えば、複数の経済指標やWeb上のデータなど多様な要因を組み合わせて予測に反映することも可能です。ただし専門知識や大量のデータが必要なため、自社に人材がいない場合は外部サービスの利用も検討しましょう。
中小企業で導入しやすい分析アプローチ：高度なAIを使わなくても、工夫次第で中小企業でも予測精度を高められます。まずは扱いやすい手法（移動平均や簡易な回帰分析など）から始め、効果を見ながら段階的に高度化していきましょう。また、専門知識不要で使えるクラウド型の予測ツールも登場しているため、人的リソースに限りがある場合はこうしたサービスの活用も一策です。重要なのは、自社のデータとニーズに合った無理のない方法で継続的に分析を行う体制を整えることです。
データが揃ったら、次はそれを使った予測分析手法の選択です。
手法は、手軽に使える基本的なものからAI（機械学習）を用いた高度なものまで様々で、自社のリソースや必要な精度に応じて適切な方法を選びましょう。
基本的な分析手法：例えば、移動平均法で過去データの短期的なブレをならしてトレンドを把握したり、回帰分析で売上に影響を与える要因との関係から将来を推計したりできます。これらの手法はExcelでも実行可能で、データ量が比較的少ない場合や初期段階の分析に適しています。
AI・機械学習を活用した高度分析：より高度な分析には機械学習モデルの活用が効果的です。膨大なデータをAIに学習させれば、人手では見つけにくい複雑なパターンも捉えられます。例えば、複数の経済指標やWeb上のデータなど多様な要因を組み合わせて予測に反映することも可能です。ただし専門知識や大量のデータが必要なため、自社に人材がいない場合は外部サービスの利用も検討しましょう。
中小企業で導入しやすい分析アプローチ：高度なAIを使わなくても、工夫次第で中小企業でも予測精度を高められます。まずは扱いやすい手法（移動平均や簡易な回帰分析など）から始め、効果を見ながら段階的に高度化していきましょう。また、専門知識不要で使えるクラウド型の予測ツールも登場しているため、人的リソースに限りがある場合はこうしたサービスの活用も一策です。重要なのは、自社のデータとニーズに合った無理のない方法で継続的に分析を行う体制を整えることです。
フォーキャスト精度を高める運用上のコツ
データと分析手法が揃っても、運用次第で継続的に精度を高めていくことができます。
過去データのクリーニングと異常値への対処：過去データの品質が低ければ正確な予測はできません。日々の実績データを点検し、誤入力や異常値は除去・修正しましょう。欠損値も適切に補完し、常に信頼できるデータセットを維持することが大切です。
外部要因を考慮に入れる：予測にはビジネスに影響する外部要因も考慮しましょう。典型例は季節変動やイベントです。例えば小売業では年末商戦やセール時期には通常と異なる売上パターンとなるため、予測にあらかじめ織り込んでおきます。天候の変化や大型イベント、法規制の変更なども需要に影響します。これらを定量的に扱うには、過去の類似ケースの実績データを参考にしたり、要因の有無でシナリオ比較を行ったりするといった工夫が有効です。
コミュニケーション重視の改善サイクル：予測精度向上にはPDCAサイクルを回すことが欠かせません。予測の出しっぱなしにせず、結果と予測のズレを分析して原因を関係者と共有しましょう。なぜズレが生じたのかを議論し、次回の予測モデルやプロセスに反映させます。その際、営業・マーケ・生産など関係部門と密に連携し、現場の知見を分析に活かすことが重要です。こうした改善サイクルを通じて、組織全体で予測精度向上に取り組む文化を醸成しましょう。
データと分析手法が揃っても、運用次第で継続的に精度を高めていくことができます。
過去データのクリーニングと異常値への対処：過去データの品質が低ければ正確な予測はできません。日々の実績データを点検し、誤入力や異常値は除去・修正しましょう。欠損値も適切に補完し、常に信頼できるデータセットを維持することが大切です。
外部要因を考慮に入れる：予測にはビジネスに影響する外部要因も考慮しましょう。典型例は季節変動やイベントです。例えば小売業では年末商戦やセール時期には通常と異なる売上パターンとなるため、予測にあらかじめ織り込んでおきます。天候の変化や大型イベント、法規制の変更なども需要に影響します。これらを定量的に扱うには、過去の類似ケースの実績データを参考にしたり、要因の有無でシナリオ比較を行ったりするといった工夫が有効です。
コミュニケーション重視の改善サイクル：予測精度向上にはPDCAサイクルを回すことが欠かせません。予測の出しっぱなしにせず、結果と予測のズレを分析して原因を関係者と共有しましょう。なぜズレが生じたのかを議論し、次回の予測モデルやプロセスに反映させます。その際、営業・マーケ・生産など関係部門と密に連携し、現場の知見を分析に活かすことが重要です。こうした改善サイクルを通じて、組織全体で予測精度向上に取り組む文化を醸成しましょう。
データと分析手法が揃っても、運用次第で継続的に精度を高めていくことができます。
過去データのクリーニングと異常値への対処：過去データの品質が低ければ正確な予測はできません。日々の実績データを点検し、誤入力や異常値は除去・修正しましょう。欠損値も適切に補完し、常に信頼できるデータセットを維持することが大切です。
外部要因を考慮に入れる：予測にはビジネスに影響する外部要因も考慮しましょう。典型例は季節変動やイベントです。例えば小売業では年末商戦やセール時期には通常と異なる売上パターンとなるため、予測にあらかじめ織り込んでおきます。天候の変化や大型イベント、法規制の変更なども需要に影響します。これらを定量的に扱うには、過去の類似ケースの実績データを参考にしたり、要因の有無でシナリオ比較を行ったりするといった工夫が有効です。
コミュニケーション重視の改善サイクル：予測精度向上にはPDCAサイクルを回すことが欠かせません。予測の出しっぱなしにせず、結果と予測のズレを分析して原因を関係者と共有しましょう。なぜズレが生じたのかを議論し、次回の予測モデルやプロセスに反映させます。その際、営業・マーケ・生産など関係部門と密に連携し、現場の知見を分析に活かすことが重要です。こうした改善サイクルを通じて、組織全体で予測精度向上に取り組む文化を醸成しましょう。
まとめ
データを活用したフォーキャスト管理は、経営資源の最適配分やリスク管理を支え、企業の意思決定を強力にサポートします。最初から完璧な仕組みを用意する必要はなく、小さく始めて大きく育てる姿勢が重要です。まずは手近なデータで予測精度向上に取り組み、小さな成功体験を積み重ねながら、分析手法や活用するデータの範囲を段階的に広げていきましょう。
こうして日々の業務でデータドリブンな文化を醸成し、プロセスを継続的に改善していけば、フォーキャストの精度は着実に高まります。経営企画部門が中心となってデータ活用の取り組みを推進することは、不確実な未来に備える強固な意思決定基盤を築く一歩となるでしょう。
データを活用したフォーキャスト管理は、経営資源の最適配分やリスク管理を支え、企業の意思決定を強力にサポートします。最初から完璧な仕組みを用意する必要はなく、小さく始めて大きく育てる姿勢が重要です。まずは手近なデータで予測精度向上に取り組み、小さな成功体験を積み重ねながら、分析手法や活用するデータの範囲を段階的に広げていきましょう。
こうして日々の業務でデータドリブンな文化を醸成し、プロセスを継続的に改善していけば、フォーキャストの精度は着実に高まります。経営企画部門が中心となってデータ活用の取り組みを推進することは、不確実な未来に備える強固な意思決定基盤を築く一歩となるでしょう。
監修：塩塚 丁二郎
監修：塩塚 丁二郎
早稲田大学卒業後、野村総合研究所でSEとしてキャリアをスタート。2015年に独立し、IoTスタートアップ、音声アプリ開発を経て、PM支援・SI事業を軌道に乗せる。電子契約サービスCloudContractの実装、運用を手掛け、2020年からはプロジェクト会計・フォーキャストに特化したLEEADを運営。現在はDX・AI領域、カフェ店舗運営など、複数の事業を展開している。
株式会社ETVOX 塩塚 丁二郎
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