知の融合で想像する

需 要 予 測のイノベーション

第5回

プロフェッショナルの直感が有効になる時 －前編【需要予測×経営理論】
㈱資生堂

山口 雄大

私事で恐縮ですが、2年間通ったビジネススクー

えるのはプロフェッショナルの直感であるのかもしルで論文を執筆し、公開審査会を終えました。ビジれません。今回は新製品の需要予測を例に、直感予ネススクールでの論文執筆は、仕事と並行して行う測の正体に迫っていきましょう。

ため、学術的に高度なレベルを目指すのはかなり難しいと感じた一方、実務の中で帰納的に考え続けて新製品の需要予測モデルきたことを、改めて理論で演繹的に考察し、データ

私は化粧品メーカーのデマンドプランナー（需要で検証できた貴重な機会となりました。今回のコラ予測を担う職種）以外に、需要予測のアドバイザー

ムでは、その内容を紹介させていただきますが、紙業務をしており、様々な業界のデマンドプランナー

幅の制限から、その全てを詳細に述べることは難しからお話を聴く機会があります。これまで120社以いため、前編と後編に分け、それぞれで1つずつ、上のSCMプロフェッショナルと需要予測について重要な理論にフォーカスします。通常、経営学の実議論してきましたが、新製品の需要予測は、受注生証研究の論文では、自分の仮説が依拠する理論があ産を除く、ほとんどの業界で課題となっていることり、それを踏まえて仮説をなんらかの手法で検証、がわかりました。新製品の需要予測ロジックには、考察することで示唆を得る、というスタイルです。

目標のブレイクダウン（これは正確には予測ではあそのため、どんな理論に依拠して、どのような仮説りませんが）やマーケティングファネル（消費者がを構築したかが非常に重要となります。私は2つの購入に至るまでの意識の遷移を図式化したもの）を理論に依拠したため、それらと私の仮説、検証結果前提としたもの、顧客の流入元から試算するものなを紹介します。

ど、ある程度決まったいくつかのパターンがありま

私の修士論文のテーマは、プロフェッショナルのヒューリスティクス、中でも直感による需要予測の有効性です。ヒューリスティクスとは簡易的な思考すが、日本の製造業で最も多く使われているのが、類似品ベースのロジックです（図1）。
これは新製品と特徴（製品の持つ機能や販売チャ法のことであり、それはスピードが速くコストが低いといったメリットがありますが（Gigerenzer,2016）、従来はそのデメリットである様々な認知バイアス（意思決定をミスリードする思考の偏り）がフォーカスされてきました（Tversky & Kahneman,1974）。しかし近年の経営学の研究では、むしろその有効性がフォーカスされてきています（Gigerenzer,
2018）。それはビジネス環境が不確実性を増しているからであり、もしかしたらデータ分析やAIを超

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図1 日
 本の製造業が採用している新製品の需要予測
ロジック

ネル、マーケティング投資額など）が類似した製品印象をお持ちの方もいるでしょう。しかし、この認の過去実績を踏まえ、データ分析に基づいて予測す識は必ずしも正しいとは言えない、というのを説明るロジックです。このデータ分析で一般的なものはする理論があったのです。現実のビジネスでは、そ回帰分析（重回帰分析）であり、それは需要に影響もそも予測モデルのロジックが論理的でなかった

する様々な変数の係数（影響度）を統計的に推定し、り、MECE（Mutually Exclusive, Collectively

それを未来予測に活用するというものです。これはExhaustive；漏れなくダブりなく）になっていな

過去と同様のことが未来でも起こるという前提にかったりといった、予測モデルの設計自体に問題がなっており、そもそも不確実な未来では使えないとあるものもよく目にするのですが、ここではそういう学術的な批判もありますが、現実のビジネスでいった不備は指しません。予測モデル自体はある程はおそらく他に強力なロジックがないこともあり、度論理的であり、MECEでもあるとした上で話を広く使われています。具体的には例えば、次のよう進めます。

な足し算の需要予測モデルがあります。

予測誤差の要素分解

y = α1x1 + α2 x2 + α3 x3 + α4 x4 + α5 x5 ⋯Gemanらが機械学習の研究から発表した理論に、もちろん他の式で表される予測モデル（例えば掛bias-variance分解というものがあります（Geman

け算）もあり、個人的には多重共線性を考慮すると、ら, 1992）。これは予測の誤差（予測と実績の乖離）相互作用の大きい（例えば、テレビCMの投入があは次の3つの要素に分解できるというものです（図2）。

ると店舗でも大量に陳列される傾向がある、など）、1つ目は予測モデル自体が持つ不正確性、バイアマーケティングの影響が強い消費財については足しス（bias）です。これは予測モデルの式自体が完璧算モデルの妥当性は低いと考えているのですが、シでないことによって発生する誤差と言えます。2つンプルで説明が容易なため、本稿ではこれを例に議目は過去データから推定した係数（変数の影響度）論を進めます。

αの分散（variance）です。過去データの量が十分さて、この予測モデルでは、大量の変数 x と需要でなければ、αの信頼性は低くなりますし、あくまy の過去データを回帰分析することで、各変数xの需でも過去データから推定する値であるため、それが要 y への影響度（係数）αを推定します。こうしてそのまま未来にも当てはまるとは限りません。私の係数αが数値で表されたものが予測モデルであり、指導教官であった入山章栄教授（早稲田大学）は著

その変数 x に未来の計画値や予測値を入れること書の中で、この分散を「未来においてどれだけ使えで、需要 y を算出します。そして一般的には、このないか」と表現しています（入山, 2019）。これら2

変数 x、つまり需要予測に考慮する情報が多いほど、つの要素は、需要予測に携わったことのある方であ

その予測モデルの精度は高くなると思われていまれば感覚的にわかると思いますが、予測誤差はそもす。おそらく皆さんの中にも、変数 x が多い、複雑そも予測モデル自体（活用する情報の質や量、数式に見える予測モデルのほうが、精度が高そうというなど）の妥当性が低いことによるものと、モデル自図2

bias-variance分解
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クス的（直感的）だと述べています。
bias-varianceジレンマを踏まえると、変数xの係数αの分散が大きい、つまり過去データから推定した係数αが未来で使えなくなることによる予測誤差が大きくなったということになります。
図3

bias-varianceジレンマ

この研究結果は、情報の不確実性が高い場合は係数αの分散が大きくなりや体は比較的納得できるものの、各変数xの係数αがすく、闇雲に変数xを多くした予測モデルよりも、わからないことによるものです。3つ目は上記の2要

むしろそれを少数にしぼりこみ、直感によって係数素とは無関係に発生するランダム誤差であり、これαを推定する方が、予測誤差が小さくなる可能性をはコントロールできないため、以後では考慮しませ示唆しています。しかもその直感は誰の直感でも良ん。これら3つの要素によって、予測誤差が発生しいわけではなく、その道のプロフェッショナルていると考えられています。

（Gigerenzerらの研究では人材採用のプロフェッそしてこのバイアスと分散はトレードオフの関ショナル）の直感である必要があるということです。

係にあり、bias-varianceジレンマと呼ばれていま

一般的には、予測モデルに使う変数xが少ないほど、す。考慮する情報、つまり変数xの種類が多いほど考慮する情報が少なくなるため、予測モデル自体のバイアスは小さくなる傾向がある一方、それに伴っ精度が低くなることによる誤差（バイアス）が大きて推定値である係数αの数も増えるため、その分散くなる傾向があります。しかしその道のプロフェッの合計も増加してしまうということで、予測モデル

ショナルであれば、経験から本当に重要な変数 x にの変数xが少なくても多くても、バイアスか分散がしぼりこむことができ、かつその係数αも直感で確大きくなり、予測誤差は大きくなってしまうというからしく推定できると考えられています。

ことになります（図3）。

私なりに整理すると、プロフェッショナルであれば、・予測の際に考慮すべき情報（変数）を、経験からプロフェッショナルの直感が有効になる時この理論を踏まえ、Gigerenzerらが人材採用の場面においてプロフェッショナルの直感が有効にな少数精鋭にしぼりこむことができる・かつ、それらの予測結果への影響度（係数）が直感的にわかるる条件を実証しました。その研究では、変数xを過ということになります。これは私の解釈ですが、人材去の様々なテストの成績とする回帰分析を用いたパ採用では応募者が持参する情報は、古かったり、誇フォーマンス予測に基づく採用と、人材採用のプロ張されていたり、最悪の場合は嘘であったりする可フェッショナルによるインタビューでの採用を比較能性もあり、つまりは不確実性が高いため、考慮す検証した結果、後者の方法で採用した人材のほうがる情報が多くても、回帰分析を使った予測モデルの未来のパフォーマンスが高かったことが示されまし精度が低かったのだと考えられます。一方で、人材た（Gigerenzerら, 2018）。特に回帰分析に使う過採用のプロフェッショナルであれば、対面のインタ去データが少ない、つまり情報の不確実性が高い時ビューから、その後の仕事のパフォーマンスに影響ほどこれは顕著であり、また人材採用の実務経験がする、例えば論理的な思考やコミュニケーション力と長いプロフェッショナルほど、後者の方法を使ったいったスキルを感じとることができ、それを適切に評という結果が得られています。Gigerenzerらは後者価して、優秀な人材を採用できるということです。の方法が、考慮する情報が比較的少なく、同時に多私はこのGigerenzerらの研究からインスピレーくの情報を検討しないという意味で、ヒューリスティションを得て、人材採用と同様に考慮する情報の不32 │LOGISTICS SYSTEMS Vol.29 ● 2020 春号

知の融合で想像する

需 要 予 測のイノベーション

第5回

確実性が高い、新製品の需要予測においてもプロ予測値の信頼性を担保することが難しいという欠点

フェッショナルによる直感的な予測モデルが有効ながあります。これは直感を含むヒューリスティクスのではないかと考えました。新製品の需要予測モデならではのデメリットであると私は考えています

ルにおける係数αは、新製品と特徴が似た別の製品が、これに対し、予測の過程で算出できる指標を使っの過去データを回帰分析することによって推定したて直感予測の力を定量的に測定するというアイデアものであり、全ての変数xの係数αが、そのまま新も提案しました。

製品にも当てはまるということはないためです。

次回のコラムでは、AHPを使った新製品需要予製品の特徴が類似していたとしても、マーケティ

測モデルを解説すると共に、それを使いこなせるのングプロモーションの影響は異なるでしょうし、訪はどんな人なのかという研究結果を紹介したいと思

日外国人からの人気も異なることでしょう。
よって、います。

新製品の需要予測においても、ただ考慮する情報が多ければ予測精度が高くなるということにはならないはずです。当然、新製品の属するカテゴリーやブランドなどによって、その需要に影響する変数は様々ですが、その領域のプロフェッショナルであれば、特に重要な変数がわかり、かつそれらの需要への影響度も直感的にわかると考えます。
しかし、回帰分析とは逆に、考慮する変数が少ない、直感的な予測モデルで広く知られているものは、現時点では存在しません。私は需要予測マニアなので、需要予測に関する海外の論文や書籍を読み漁っていますが、直感的な新製品の需要予測モデルは見【参考文献】
A. Tversky., and D. Kahneman.（1974）. Judgement under
Uncertainty: Heuristics and Biases, Science, 185, 11241131.
Geman, S., Bienenstock, E. and Doursat, R.（1992）. Neuralnetworks and the bias/variance dilemma. NeuralComputation, （4 1）: 1-58.
Jukka Korpela., and Mrekku Tuominen.（1996）. Inventory
forecasting with a multiple criteria decision tool. Int.
Production Economics 45. 159-168.
Shenghua Luan., Jochen Reb., Gerd Gigerenzer.（2018）.
Ecological Rationality: Fast-and-Frugal Heuristics forManagerial Decision Making under Uncertainty.
Academy of Management Journal.

つけられませんでした。そこで私は、人の直感を数T. L. Saaty,（1980）. The Analytic Hierarchy Process,
McGraw-Hill.

値化する手法であるオペレーションズリサーチの入山章栄.（2019）.『世界標準の経営理論』. ダイヤモンド社.

AHP（Saaty, 1980）を使った、直感的な需要予測モデルを提案したのです。

片岡毅., 八巻直一.（1999）. 需要予測のための学習型AHP.
1999年度日本オペレーションズリサーチ学会 春季研究発
表会.

AHP（Analytic Hierarchy Process）については次回のコラムで具体的に紹介しますが、実は本コ【執筆者プロフィール】

ラムの第1回でもこのアイデアは紹介しています。
これは正確には需要予測の手法ではありません。新山口 雄大

製品のデザイン決定やコンセプト設計など、人の感東京都出身。東京工業大学生命理工学部卒業。同大学大学院社覚が重要になる場面で使われてきた手法であり、需会理工学研究科修了（認知科学）。同イノベーションマネジメ

要予測と比較的近い領域でも、商品評価（片岡, 八巻,やまぐち ゆうだいント研究科ストラテジックSCMコース修了。2020年3月早稲田大学大学院経営管理研究科修了予定。化粧品販売会社でロジ1999）や市場全体のシナリオプランニング（Jukka

スティクス実務を経験後、2010年からは化粧品メーカーで需& Markku, 1996）に使われていたという程度で、要予測を担当し、現在は機械学習を使った需要予測モデルを開広く公表されている需要予測への応用アイデアはないという認識です。
私の提案した予測モデルは、予測の過程でデータ分析を行わず、自身の予測値を確認できないという、非常に直感的なロジックになっています。よって、発中。2019年から業界を越えた需要予測アドバイザーを兼務。
2016年インバウンド需要予測の手法が秘匿発明に認定される（株式会社資生堂）。学会や企業、大学等で需要予測に関する講演を多数実施。著書に『需要予測の基本』（日本実業出版社）や『品切れ、過剰在庫を防ぐ技術』（光文社新書）がある。JILS「SCMとマーケティングを結ぶ！需要予測の基本」講座講師。2020
年は業界横断の需要予測コミュニティを発足予定。

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