フォーキャストとは何か？予測の精度を上げる5つのポイント

　ビジネスにおけるフォーキャストとは、企業の将来を予測して、様々な計画を立てるための一連のプロセスのことを指します。

　本記事では、フォーキャストの概要、目的、実施手順、予測の精度を上げるためのポイントなどについて、わかりやすく解説します。

フォーキャストとは何か？

　フォーキャスト（forecast）とは、英語で「予想」や「予測」といった意味を持ちます。

　ビジネスにおいては、企業の将来を予測して、事業計画、予算計画、生産計画、在庫計画など、様々を計画を立てるための一連のプロセスのことを、フォーキャストという用語で表現することがあります。

　フォーキャストでは、過去の受注データや生産データなどの履歴データを基に、精度の高い予測を立てることによって、リスクを最小限に抑えながら、高い成果を出すことを可能にします。

　また、日々変動するビジネス環境において、フォーキャストに基づいた計画と、実際とのギャップを埋めるためのPDCAサイクルを継続的に行うことを「フォーキャスト管理」と呼びます。

フォーキャスト管理の目的

　ビジネスにおけるフォーキャスト管理の目的は、企業が持続的に発展し続けるために、変動するビジネス環境に適応し、適切な戦略の策定と管理を行うことにあります。

　主にフォーキャスト管理は、以下のような場面で活用されています。

経営管理

　年次や四半期などの売上高や需要などを予測して、財務計画、事業計画、資金調達、投資判断などが行われます。

　適切な経営判断やリスク回避を行うためには、より正確で信頼性の高い予測データが求められます。

予算管理

　企業が各部門への予算配分を検討する際には、様々な予測データが必要になります。例えば、売上予測、キャッシュフロー予測、需要予測、コスト予測などが挙げられます。

　全体の予算を適切に配分するためには、より正確で信頼性の高い予測データが求められます。

人事管理

　企業の人材採用、人員配置、社員のトレーニングプログラムなどを計画する際にもフォーキャストが活用されます。

　具体的には、離職率予測、採用人数予測、労働市場や法規制の変更予測、社員に求められるスキルセット予測などが挙げられます。

生産・在庫管理

　企業は、需要予測、市場動向予測、過去の生産実績や在庫変動数などを基に、商品の生産計画や在庫計画を立案します。

　より正確な予測データを用いることによって、生産の効率性を向上させ、適切な在庫数を見積もることができます。

営業管理

　営業部門においては、売上予測、需要予測、競合予測などに基づいて、営業部門の販売目標や営業戦略が立案されます。

　営業活動の成果は、定期的にフィードバックされ、予測の修正や営業戦略の改善に活用されます。

2つの予測モデル

　フォーキャストは、「定量データ予測モデル」と「定性データ予測モデル」という2つの主要な予測モデルに分けることができます。

1. 定量データ予測モデル

　定量データとは、具体的な数値で表すことができるデータのことです。例えば、過去の売上金額、生産数量、在庫変動数、新規顧客数、財務データなどが定量データに該当します。

　定量データ予測モデルは、大量の履歴データから数値的な傾向やパターンを分析し、未来の数値を予測します。

　事実に基づいた数値データを利用するため、先入観や偏見といったバイアスが掛かりにくい特徴があります。ただし、分析できる履歴データが少ない場合は、予測の精度が低くなるとうデメリットがあります。

2. 定性データ予測モデル

　定性データとは、数値ではなく、主観的な特性や情報を表すデータのことです。例えば、顧客からのフィードバック、専門家の見解、アンケート結果、SNSのコメントなどが定性データに該当します。

　定性データ予測モデルは、主観的な意見に依存している場合が多いため、ビジネスの予測に用いるには限界があります。

　ただし、ビジネスの意思決定の場面においては、数値的な統計データだけではなく、顧客や専門家の意見などの定性データも考慮した、包括的な視点が必要とされる場合もあります。

　定性データを予測に用いる場合には、主観的な情報を点数化するなど、数値に変換して使用する必要があります。

フォーキャスト管理の実施手順

　一般的なフォーキャスト管理の実施手順は以下の通りです。

1. 目的の設定
まずは、フォーキャスト管理の目的を設定します。具体的な予測対象、期間、使用データなどを定義します。

2. 現状把握
現状を把握するための定量・定性データを収集し、予測を立てるための分析を行います。

3. 予測の立案・共有
データの分析結果から、売上や生産数などの具体的な着地見込みを予測します。立案した予測値は関係者と共有します。

4. 予測値と実績値の比較
目標となる予測値と実績値との間にどれぐらいのギャップがあるのかの比較を行います。

5. 予測の修正・改善
必要に応じて予測値の修正や、戦略の改善を行います。

フォーキャストの精度を上げる5つのポイント

1. 適切なデータ収集と整理

　フォーキャストの精度は、収集したデータの品質に大きく依存します。データの種類、量、出所、期間など、信頼性の高いデータを使用する必要があります。

　また、収集したデータの中に異常値や欠損値があると予測に歪みが生じる可能性があるため、収集データを適切にクリーニングすることも重要です。

2. 定量データと定性データの統合

　定量データが基にした予測が、フォーキャストの基本になりますが、市場トレンドの変化などに対処する上では、過去の数値だけでは不十分な場合があります。

　顧客や専門家の意見などの定性データは、新しいトレンドや未知の問題を発見するのに役立ち、ビジネスの成功に重要な影響を与える可能性があります。

　定性データを数値化して、予測に盛り込むことで、急激な変化にも対応できる柔軟かつ包括的な意思決定が可能になります。

3. 外部要因の影響を考慮する

　市場トレンドの変化、競合動向、経済指標の変化、法改正などの外部要因は、フォーキャストの精度に深く関連しており、外部要因の変化に伴って、予測値や戦略に修正が必要な場合があります。

　予測の精度や柔軟性を上げるためには、外部要因を考慮した予測を立てるとともに、外部要因の変化をリアルタイムで追跡できるシステムや体制を整えておく必要があります。

4. 継続的な効果測定と改善

　定期的に予測値と実績値とを比較して、効果測定を行う必要があります。予測と実績の誤差が大きな部分に関しては、原因を特定して迅速に修正を加える必要があります。

　もしも、はじめに立てた予測をそのまま放置してしまうと、企業の信頼性低下、機会損失、リソース不足、顧客満足度の低下などといった、様々なリスクが発生する危険性があります。

　継続的な効果測定と改善によって、より正確で信頼性の高いフォーキャスト管理の方法を構築することができます。

5. 適切なツールの選択

　フォーキャストのデータ収集・分析・効果測定などの各フェーズでは、様々なツールが活用されます。適切なツールを活用することで、フォーキャストの精度は向上します。

　業界や目的にもよりますが、フォーキャストに活用される主なツールの一部をご紹介します。

CRM・SFA
顧客情報の一元管理や、営業活動の履歴を追跡し、より精度の高い予測を支援します。

ERP
フォーキャストに必要な財務、生産、在庫、販売、人事などのデータが一元管理され、総合的な予測が可能になります。

MA
マーケティングキャンペーンに関するデータ収集・分析、品質の高いリード選別などによって予測の精度が向上します。

ヘルプデスク管理ツール
顧客からの問い合わせや要望を収集・管理・分析することによって、問題点やニーズを予測することができます。

アクセス解析ツール
Webサイトやモバイルアプリのアクセス解析データや、検索連動広告の効果測定データなどから、ウェブ関連の様々な予測や戦略策定に役立ちます。

SNS分析ツール
ソーシャルメディア上のトレンドやユーザーの反応を把握したり、ブランド・製品・サービス、競合などに対するユーザーの声を収集・分析するのに役立ちます。

メールマーケティングツール
メールキャンペーンの効果測定データを活用することで、キャンペーン効果の予測や、戦略の改善に役立てることができます。

まとめ

　いかがでしたでしょうか。フォーキャストは、企業の未来を予測し、様々な計画を立てるための基盤としての役割を果たしています。

　データ収集、予測立案、効果測定、予測修正、戦略改善のサイクルを継続的に行うことによって、リスクを最小限に抑えながら、成果を最大化することが可能になります。

　また、フォーキャストの精度は、収集データの品質に大きく依存するため、適切なツールを選択して、正確なデータを使用できる環境を整えておくことが非常に重要です。