簡単にわかる売上予測・事業性評価＜連載

第 2 回＞

簡単にわかる事業性評価・売上予測
井上淳

インテグラート（株） 取締役

ビジネスシミュレーション事業部長「ファームステージ 2017 年 6 月号から続く」

3.3としておくことである。そのためには Excel のスプレッモデル化

ドシートのような，要素間のつながりがセルに埋め込ま

ここでのモデルとは，事業の収益構造を計算式で示しれて目に見えなくなっている形ではなく，図示されて目たものである。損益計算書が会計ルールにのっとり，どに見える形であることが望ましい。RadMap のモデラーの会社も似たような計算構造となっているのに対し，開機能では図 1 のように，ツリー構造のモデルをユーザー

発品プロジェクトの収益構造は自社開発か，導入品かとが簡単な操作で作成でき，かつ作成したモデルの要素間いった開発戦略の違いや，自社販売か，共同販売かといっの関係も把握しやすい形となっている。

たマーケティング戦略の違いなどによって，それぞれの前述したオプション，シナリオとモデルの関係を表し開発品ごとに売上や費用を構成する要素が異なる場合がたのが図 2 である。1 つのオプションには複数のシナリ多い。そのため，複雑な案件の場合，収益構造を理解し，オ（医薬品開発の場合「いずれかの途中段階で失敗する適切にリスク要因を把握することは容易ではない。

シナリオ」が多い）があり，そのシナリオごとにモデル組織の意思決定において重要なことは，収益構造を構が存在する。理論的には以上だが，実務的には途中で失成する各要素とその関係を特定の担当者だけが定義し理敗するシナリオのモデルは上市成功のモデルと一体化し解しているのではなく，組織的に理解・共有できる状態て作成される場合が多い。

売上構造分解計算式を，更に詳しく分解したところ

図558

PHARM STAGE Vol.17, No.4 2017

RadMap/project

モデラー機能による収益構造分解例

簡単にわかる売上予測・事業性評価
オプション

シナリオモデルについても構成要素に分解して検討する必要がある。
（2）代表的な売上予測モデル

現行案

中長期の売上予測では，疫学モデルを使用することが一般的である。疫学モデルとは，現在もしくは将来の患代替案 ①者数予測に基づいてその製品の売上を予測するモデルである。ある医薬品の需要は患者において発生するので，その患者の動向を把握すれば需要の大きさを測れるとい代替案 ②う考え方である。過去の製品の実績から傾向を読み取る
図6

オプションとシナリオ，モデルの関係

需要モデルと異なり，売上そのものの実績値を使わないので，そのような実績値のない開発品や中長期の予測に（1）売上予測における構造分解の必要性適している。

事業性評価の中で特に全体の価値に与える影響が大疫学モデルは一般人口における有病率や罹患率を掛けきく，また予測が難しいのが売上予測である。医薬品製合わせて有病者数・罹患数を予測するところから始まり，造業は他の製造業に比べるとライフサイクルが長く，ま診断／受療患者数，薬物治療患者数，クラスシェアからた新製品の市場浸透が相対的に遅い特徴があるため，短薬効群の使用患者数，製品シェアから自社製品獲得患者期的な予測だけではなく，中長期的・ライフサイクル全数を計算する。これに患者 1 日あたりコスト（予測薬価），体の予測が必要となる。中長期の予測の場合，実績デー平均治療日数を掛け合わせて売上予測に至るモデルであタを基にした短期的な予測と異なり，予測の根拠があやる。

ふやになりやすい。言い換えると，KKD や「鶴の一声」の入り込む余地が大きいと言える。加えて，短期予測に一般人口比べて中長期のほうが不確実性も高いので，予測値と実績値の乖離も出やすい。したがって，売上予測の根拠を押さえておかないと，後から「なんでこんな予測をしなのか分からない」状態に陥り，組織知が蓄積できない。
これが中長期の売上予測においても事業性評価と同様の標準性や後述する継続性が必要になる背景である。
また，売上予測はその予測が当たったか外れたかが担当者の責任追及の材料になりやすいが，そもそも売上予測は「当てる」ためのものではなく，「アラート」と位有病者数・罹患患者数
診断／受療患者数
薬物治療患者数
自社製品が含まれる薬効群の使用患者数
自社製品の患者シェア

自社製品使用患者数

置付けるべきである。ゴールデンウイークの渋滞予測

患者 1 人当たり 1 日コストを想起していただきたい。あの予測を聞いた人は渋滞キ

年間平均治療日数ロ数が当ったかどうかを気にするだろうか？そうではな
く，渋滞予測を基にしてそれを回避できる旅行計画を考えるだろう。売上予測もこれと同じような効果を狙うべ自社製品売上金額
図7

疫学モデルの例

きである。売上予測の結果である売上の数字を下振れさせる要因は何か，回避するためには何をすべきか，また，前述のとおり疫学モデルは人口動態から予測をスター

上振れのチャンスはどうすれば起こりうるかを検討するトさせるので，中長期の予測に適している。また，予測ことこそ，売上予測において重要なことである。このよ

データが不足していても例えば他の国のデータを外挿しうな点を検討するために，前項で説明したように，売上て予測に用いることも可能である。加えて，疫学モデル

PHARM STAGE Vol.17, No.4 201759簡単にわかる売上予測・事業性評価の構成要素に後述する仮説を置くことで，どの仮説が売をどのように変えたのか，それはなぜ変えたのかを説明

上を左右するキーファクターであるのかを議論し，そこできるようにすることが肝要である。この積み重ねが予から以後の戦略を検討することが可能になる。これらが測に継続性を持たせ，信頼性を向上させる。

利点であるが，逆に弱点としては，ある時点の，特に開④ 重要な要因にフォーカスする

発早期においては予測全体の確からしさが低い問題点が何が重要な要因であるかについては後述するシミュある。これをカバーするためにも，過去に予測した売上レーションの活用が効果的である。詳細については後段を構成する仮説を定時的に管理し，新たな情報を加えての記事に譲るが，重要な要因は外部要因によって変動し更新していく定期的管理が必要となる。

うる外的仮説か，内部的に変更できうる内的仮説かを明（3）売上予測の信頼度を高めるポイントらかにし，改善の方向性を検討する材料とする。

売上予測の信頼度を上げるポイントとして，以下の 4点を提示する。
① 根拠情報を網羅し，データソース選択の理由を明確にする

不確実性を含めたデータ（仮説）の収集モデルが作成できれば，計算する評価指標と必要なある情報を根拠として選択したことを説明するには，データ項目が決まってくる。次はデータの収集である。

他の情報にもあたり，それよりもこちらを採用したとい

評価指標を求めるためのデータを収集する際に，デーう理由を説明することが必要である。地道な方法ではあタが「一点読み」になっていることがある。
「一点読み」

るが，これが予測の信頼性を向上させる。また，「デーとは，例えば，上市時の薬価が x 円，2025 年の患者数タのつまみ食いを防ぐ」ことも重要である。根拠情報でが y 万人，というように言い切る形で，値の不確実性をあるデータソースを製品／プロジェクトごとにコロコロ考慮しない表現のことである。しかし，明日の天気予報変えていると，第三者から見ると恣意的なデータソースでも外れることがあるのに，数年以上先の予測がピッタの選択をしていると思われやすい。原則として使用するリになると考えるのは不適切である。また，「一点読み」

データソース（例：人口のデータは US センサスを使う

では予測を行った企画担当者の恣意性が入りやすく，組など）を組織的に決めて共有しておき，それ以外のソー織間で共有しうる説得力をもった予測となりえないこと

スを使う場合はなぜそうしたのかを説明できるようにすもある。

ることが「データのつまみ食い」を防ぐことである。
② 全ての仮説に論拠をつけるしたがって，開発品プロジェクトのような不確実性の高い計画予測においては，値を一点ではなく，幅で捉えマーケットシェアなどは根拠情報を集めにくいが，だることが重要となる。具体的には，最も起こりうる値をからと言って担当者の勘で決めたのでは「担当者が変わ基準値（Base）とし，更に最小値（low）と最大値（high）れば予測も変わる」と経営者に思われ，信頼を失うことを設定することによって，最小値〜基準値〜最大値といにつながる。望ましくは社内標準値のような値を設定し，う幅をもった値を設定する。この幅を設定したデータを関係者間で合意すれば，信頼できる論拠となる。

「仮説」と呼ぶ。仮説の幅の設定に際して，特に次の 2③ 過去の予測からの変更が追えるようにする点に注意を要する。

予測データの信頼性は時間の経過とともに向上する。

60

3.4

① 最もありうる値（基準値），最小値，最大値の定義と時間が経過すれば現在と予測時点との時間差が縮小し，その共有

これによって新たな情報が入手可能になり，より精緻な仮説項目に幅を設定する際，往々にして基準値から設予測になることが期待できる。これを達成するためには，定することが多いが，基準値から設定した場合，もっと前述のとおり定期的な予測の見直しが必要となる。定期もありうる値にとらわれてしまい，最小値と最大値の幅的な見直しのためには，以前の予測がどのようなロジッの設定が必要以上に小さくなり，結果として予測が外れク・データソースで構成されたのかを理解した上で，何てしまうことにつながりやすい。このようにリスクを過PHARM STAGE Vol.17, No.4 2017

簡単にわかる売上予測・事業性評価
小評価することを，アンカリングバイアスと呼ぶ。アン

議論や検討を促す媒体・手段であり，ゴールではないこ

カリングバイアスを避けるためには，幅の設定の際にはとに注意が必要である。分析・シミュレーションから洞最小値，もしくは最大値から設定することが望ましい。

察を読み取り，関係者に伝える，検討することが肝要でまた，最小値，最大値も人によって解釈が異なる場合があることに留意する必要がある。

あるため，意味の定義と組織内での共有が必要である。
② 値の分布タイプのルール定義と共有

以下，代表的なシミュレーション分析である感度分析，
What-If 分析，確率分布（リスク）分析を紹介する。

リスクの分析で，後述する確率分布分析（モンテカルロシミュレーション）を行う場合には，シミュレーションを行うためにそれぞれの幅を持つデータの値（仮説）4.1

感度分析の発生の仕方を，確率分布タイプを指定して設定する

感度分析は，1 つの仮説が最小値から最大値まで変化必要がある。自然界の事象は正規分布が多いと言われるする際に，ゴールである評価指標にどれだけの変化を与が，ビジネスシミュレーションの場合，最小値〜基準値えるのか，影響度を示す分析である。What-If 分析が個々〜最大値の幅が左右対称である正規分布になる場合は少の仮説をマニュアルで動かしてシミュレーションを行うない。例えば，コスト関連は下振れしにくく上振れするのに対し，感度分析は 1 つの仮説のみ自動的に最小値ことが多い。加えて，将来の値の確率分布の形状を厳密から最大値まで動かし，他の仮説は基準値のまま，固定に予測することは，実務的に困難である。そこで，分布させておく。分析結果では横軸に仮説ごとの評価指標のタイプの設定ルールについて，あらかじめ標準パターン変動幅をとり，これを大きな順に並べ，竜巻状のグラフを定義しておき，組織内で共有しておくことが効率的でとしたものをトルネードチャートと呼ぶ。これとは逆にある。

縦軸に評価指標の変動幅をとり，単位の異なる仮説を一律に区切り，仮説ひと区切りごとの評価指標の変動幅を
三角分布

正規分布
最小値 基準値 最大値−3σ＋3σ最小値 基準値

最大値

最小値 基準値

最小値（％）

一様分布

正規分布 2最小値 基準値 最大値

最小値 基準値

折れ線の傾きで表わしたグラフをスパイダーチャートと三角分布 2最大値呼んでいる。

最大値（％）

離散分布
最大値

最小値 基準値最大値

標準偏差

図8確率分布タイプの例

多面的に評価を行うシミュレーション
4分析

図9

感 度 分 析 左 が ト ル ネ ー ド チ ャ ー ト， 右 が ス パ イ ダ ーチャート

シミュレーション分析の目的は，予測に不確実性を加感度分析は，複数の仮説の中で NPV などの評価指標味することで，未来の見える範囲を広げ，チーム内でのに与える影響の大きな仮説を探り，重要度を見極めるこ議論や検討を促すことである。シミュレーション分析はとに使われる。感度分析の結果，影響度の大きな仮説にPHARM STAGE Vol.17, No.4 201761簡単にわかる売上予測・事業性評価
ついては他の仮説より不確実性が高いと言えるので値の議論の場においてもその場で条件と結果の変動を確認す幅を再検討したり，影響度の小さな仮説については検討ることができる。また，検討した仮説と評価指標の値のの対象から外したりといった，仮説の見直しや絞り込み組み合わせを画面右側に 5 つまで保存することが可能につなげる。例えば，図 9 にあるプロジェクトでは，投であり，考えられる評価指標の値の組み合わせを検討す

与量はその仮説の変動によっては評価指標である NPVるプロセスを支援する。

をマイナスにする可能性があるため，注意して管理すべ
き不確実要因とみなし，逆に治療率や総患者数といった仮説は NPV に与える影響がほとんどないため，検討対象から外すといった判断を行う。

4.3

確率分布（リスク）分析

確率分布分析とは，モンテカルロシミュレーションを使って仮説ごとに設定した確率分布タイプに従って乱数4.2を発生させ，NPV などの評価指標の統計値を算出する

What-If 分析分析である。その中で代表的なものは平均値，範囲確率

感度分析は仮説を 1 つずつ自動的に動かすのに対し，
What-If 分析は，仮説がある値をとった場合，評価指標（パーセンタイル値），標準偏差，及びオーバーレイ・チャー
トである。

がどのような値となるのかといったことをマニュアルで動かし，ダイナミックにシミュレーションできる分析である。1 つの開発プロジェクト計画の中にどのような仮説の組み合わせシナリオがありうるか検討する際に大変効果的である。開発計画のような事業計画の立案・検討プロセスにおいては，複数の仮説が存在し，色々な値の組み合わせをとることが想定されるが，What-If 分析を使うと，複数の仮説を同時に変化させることができ，シナリオ検討の効率が大幅に向上する。

図 11

確率分布分析

① 平均値
平均値は，統計的な期待値を意味する。例えばサンプ
ル数 10,000（10,000 回の試行）のモンテカルロシミュレーションで得られた NPV の平均値は，仮に 1 回実行した際に期待される NPV である。モンテカルロシミュ
レーションで得られた平均値の NPV は，仮説の基準値
図 10What-If 分析を使用して算出した NPV と異なることが多いが，その違いは仮説の確率分布の定義に由来する。三角分布のよ62

仮説名横にあるスライドバーを動かすことによって，うな左右非対称の確率分布を定義した場合には，平均値評価指標である NPV や IRR などの評価指標の値とグラと基準値（三角分布の場合には最尤値）が異なるからでフもリアルタイムに変動するので，計画の立案・検討のある。

PHARM STAGE Vol.17, No.4 2017簡単にわかる売上予測・事業性評価② 範囲確率（パーセンタイル）
範囲確率は，NPV がプラスになる確率のような，評価指標がある範囲の値をとる確率を示す。また，累積の確率に対応した評価指標の値を示すのが，パーセンタイルである。例えば，10 パーセンタイルというと，累積で最小値から 10％の値を示し，90 パーセンタイルというと，累積で最小値から 90％の値を示す。また，10％〜 90％という区間で値を示すこともある。
③ 標準偏差標準偏差とは，NPV などの評価指標のばらつきを表す指標である。例えば，NPV の標準偏差が大きいということは，NPV のばらつきが大きい，即ちリスクが高いことを示す。
確率分布分析では，それぞれの仮説に設定された確率分布に基づいて，評価指標の確率分布を算出している。
この確率分布は，What-If 分析と感度分析には必要ないが，確率分布分析においては重要な意味を持っているた
め，ここで課題を整理しておく。
3.4 で仮説に幅を設定することを説明したが，その際には確率的な定義が不要であったため，最小値・最大値の定義には踏み込んでいなかった。しかし，確率分布分析では，シミュレーションに用いるデータが確率分布に基づいて発生するため，最小値・最大値が，確率分布のどこに位置するのか定義する必要がある。そのためには，前述した範囲確率（パーセンタイル）の考え方が有効である。前述の内容では，NPV のような計算結果に対してパーセンタイルを用いたが，ここでは仮説という入力項目に対してパーセンタイルを用いて考える。
パーセンタイルは適宜設定すればよいが，10 パーセンタイルを最小値・90 パーセンタイルを最大値とする業務ルールが運用しやすいようである。この設定を共有するためには，10 回に 1 回はここまで数値が下がるものを最小値，10 回に 1 回はここまで数値が上がるものを最大値，というように言い換えると良い。このような設定が行われていない仮説を用いて NPV を計算した場
合には，そもそも入力項目の確率分布が定義されていないということなので，確率分布分析で得られた NPV の確率分布の数値には注意が必要である。

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