2024/5/7

令和 6 年度 「需要予測と意思決定」 講義要綱
Demand forecasting and decision-making
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開講日
以下の 4 日間の 5 時限目（18:20～19:50）と 6 時限目（20:00～21:30）
Week 1: 6 月 7 日（金）Week 2: 6 月 14 日（金）Week 3: 6 月 21 日（金）Week 4: 6 月 28 日（金）教室オンライン空間（講義前に BEEF+で連絡する）
担当教員
経営学研究科 教授 三古展弘1. 本講義のテーマと到達目標
本講義のテーマ
実際のビジネスにおいて，需要を予測することは意思決定を行う上で非常に重要なことでしょう．
しかし，予測という以上，予測値と実現値が完全に一致することは稀です．本講義では，まず，需要予測に関する様々な問題について議論します．また，意思決定に関する様々な考え方を取り上げます．
最終的には，需要予測を意思決定にいかに賢く活用するかについて議論ができればと考えます．
担当教員は，交通行動分析を専門にしていますので，交通関係の例を多く用いますが，考え方は他の分野にも共通すると考えています．担当教員が需要予測や意思決定の総てに精通しているわけではありません．そのため，需要予測や意思決定に関する「絶対的な答え」を提供するわけではありません．教員が提供する講義での話題，受講生の持ち寄った実際のケース，などを受講生全員で議論することで，一緒に理解を深めたいと考えています．
本講義では，確率・統計学やミクロ経済学の基礎的な知識を前提とします．回帰分析については習得済みとして講義を進めます．そのため，これらの予備知識がない場合，本講義の総ての内容を理解することは難しいと思います．ただし，一部の理解が困難になることを承知の上で受講することは構いません．
受講生の確率・統計学やミクロ経済学の知識にばらつきがあるため，全員が全内容を理解できる講義を行うことは残念ながら難しいです．ただし，予備知識がなくても言葉だけで理解できる部分も非常に多く，数学が苦手でも，理解できた部分から有意義な講義であったと感じている人がいるのも事実です．「事前知識が十分ではない場合でも，ある程度の理解と議論への参加は可能であり，成績評
価に関する課題に取り組むことは十分に可能である．ただし，全部の理解は難しい．」というのが本講義の水準だと思います．事前知識が十分ではない場合，「講義で理解できた中から重要と思ったことを持ち帰る」ことを目的に多少分からないことは気にしない気持ちで受講するのがいいと思います．
本講義の到達目標• 実際のビジネスにおける需要予測と意思決定について，考える機会を持つ．
• 本講義での議論を踏まえて，実際のビジネスに有用な知見を持ち帰ることができる．
• 普段から，需要予測と意思決定について意識的に考える習慣を持つようになる．

1

2. 授業の概要と計画
各回で取り扱う内容のタイトルと講義カレンダーを下に示します．その後，詳しい内容に触れます．
総ての講義は同期型オンライン形式（Zoom を使用）で行います．教員のエクセル操作が良く見えます．操作を閲覧する画面と自身の作業する画面が別にあったほうが便利かもしれません．
担当教員は Stated preference survey に関するインターンシップをオランダで行った経験があり，そのときの内容が含まれることが，実務にも近いと考えます．
講義は録画するかもしれませんが，学生への公開を意図したものではありませんので，動画の公開
をリクエストしてはいけません．
各回の講義内容
週（月日）Week 1（6 月 7 日）
Week 2（6 月 14 日）
Week 3（6 月 21 日）
Week 4（6 月 28 日）
講義カレンダー日
26
5 月/6 月
課題
2
6月

時限
5 時限
6 時限
5 時限
6 時限
5 時限
6 時限
5 時限
6 時限

講義のタイトル
需要予測に関する諸問題
予測で陥りやすい誤り（回帰分析を例に）（理論と演習）
意思決定の考え方予測で陥りやすい誤り（回帰分析を例に）（議論）
意思決定に重要な計測困難な要因，因果関係の分析
ケース・ディスカッション
意思決定者の選択行動分析（理論編）
意思決定者の選択行動分析（演習編）

月
27

火
28

水
29

木
30

金
31

土
1

3

4

5

6

8

9

10

11

17

18

6月

16
停電?
23

24

25

12
13
課題該当者
19
20
課題該当者
26
27

6 月/7 月

30

1

2

3

4

7
講義
14
講義
21
講義
28
講義
5

7

8

9

10

11

12

13

14

15
課題

16

17

18

19

20

2

15
22
29
6

各回の詳細Week 1：6 月 7 日（金）5 時限「需要予測に関する諸問題」，6 時限「予測で陥りやすい誤り（回帰分析を例に）（理論と演習）」
前半では，需要予測に関する諸問題について講義・議論します．需要予測はどの程度当たっているのか，需要予測の失敗の例，需要の特徴などを取り扱います．5 限目の内容はボリュームが多く，6限目や Week 2 で扱う部分が出ます．
後半では，実際のデータを用いてエクセルで回帰分析を行い，需要予測を行います．この内容はWeek 2 の 6 限目と連動します．Week 1 で回帰分析を使って需要予測を行います．Week 2 の講義までに各自で需要予測とその検証を行います．Week 2 では，その内容を報告し，議論します．Week 1から Week 2 の間にフォーラムを作りますので，そこでも議論してください．回帰分析については習得済みであることを前提としますので，必要な人は自習してください．各自，エクセルをインストー
ル済みのパソコンを準備してください．
また，事前課題に基づいて，Week 3 の報告者，討論者を決定します．
事前準備：講義時にも少し時間を取りますが，エクセルの分析ツールを利用しますので，インストー
ルをしておいてください．エクセルのバージョンによって違いがありますので，「エクセル 分析ツール」などで検索して適した方法を見つけてください．また，北村（2003）を読んでおいてください．
事前課題
次のページに示す内容について A4 用紙 1 枚に記入して，2024 年 5 月 26 日（日）24:00（GMT+9）＝2024 年 5 月 27 日（月）00:00（GMT+9）までに BEEF+のページから提出してください．BEEF+のページにレポート用紙をアップしますので，それを使ってください．ファイルはできるだけ PDF にしてください．
提出していただいたレポートからいくつかを選んで，Week 3 でもう少し詳しく報告していただきます．また，討論者（Discussant）をつけますので，討論者についても積極的に立候補してください．
キーワード：需要予測，事後評価，交通行動，断面データ，変動，変化，差異，調査，モデル，回帰分析，モデルの誤り，入力値の誤り，外挿，感度分析，移転可能性
参考資料：
北 村 隆 一 ： 変 動 に つ い て の 試 行 的 考 察 ， 土 木 計 画 学 研 究 ・ 論 文 集 ， 第 20 巻 ，1-15 ， 2003 ．
https://www.jstage.jst.go.jp/article/journalip1984/20/0/20_0_1/_pdf

3

（参考）事前課題のレポート用紙

4Week 2：6 月 14 日（金）5 時限「意思決定の考え方」
さまざまな意思決定の考え方について説明します．
キーワード：意思決定方略，補償型，非補償型，Regret minimisation，Decision tree
6 時限「予測で陥りやすい誤り（回帰分析を例に）（議論）」
何人かの方に報告をお願いします．そして，議論を行います．

5

Week 3：6 月 21 日（金）5 時限「意思決定に重要な計測困難な要因，因果関係の分析」
意思決定を行う際に考慮すべき重要な要因のうち，計測困難なものがあります．例えば，環境の価
値，オプション価値，存在価値，などです．そのような要因を計測する考え方や調査の方法について説明します．
Week 1 でも講義しますが，変数間の相関は必ずしも因果関係を意味しません．そこで，分析から因果関係を示すのにはどのようにしたらいいのかを説明します．
担当教員は Stated preference survey に関するインターンシップをオランダで行った経験があり，そのときの内容が含まれることが，実務にも近いと考えます．
キーワード：Stated preference，Contingent valuation method，調査法，バイアス，ランダム化実験
6 時限「ケース・ディスカッション」
好評であったケース・ディスカッションを今年度も行います．事前レポートに基づいて Week 1 で数名の方にケースの提供を依頼し，同時に討論者も依頼します．実りのある議論になるよう，受講生の皆さんの協力をお願いします．
ケース提供者へのお願い スライド（パワーポイントまたは PDF）を作成し，事前に担当教員および討論者に送ってくだ
さい．現時点では，水曜日の午前までにメールでの送付をお願いする予定にしています．詳しくは講義時に相談します．スライド送付時に，他の受講生への配布の可否についてもお知らせくだ
さい．可，不可，一部のみ可，など．
 講義当日，7～10 分程度で，普段の業務に関する需要予測について説明してください．話題提供が目的ですから，必ずしも解決策まで提示する必要はありません．
討論者へのお願い ケース提供者から送られたスライドを見て，議論したいと思ったことなどを簡単に整理しておいてください．討論者には質問・意見・論点をまとめたスライドを提示してもらうのみにしたいと思います．討論者によるスライドに記載した質問・意見・論点の読み上げ等は行いません．準備したスライドは当日の講義の前までに担当教員およびケース提供者に送ってください．討論者は解決策まで提示する必要はありません．議論を促進するような Clarification の質問なども歓迎です．
受講生へのお願い同じ受講生がボランティアで提供してくれたケースですので，そのことに敬意を払いつつ，議論をし
ましょう．

6

Week 4：6 月 28 日（金）5 時限「意思決定者の選択行動分析（理論編）」
実際のビジネスでは多様な主体の選択行動が観測されます．このような主体は，個人，世帯，企業，
政府などが考えられますが，ここでは，それを意思決定者と呼びます．市場では，このような意思決
定者の選択行動が観測されています．意思決定者がどのように選択しているか，その背後にある要因を分析することができれば，それはビジネスにとって有用な情報になります．（例えば，個人が携帯電話を契約するときにどのような要因をどの程度考慮しているかが分かれば，携帯電話事業者にとっては有用です．）ここでは，これを分析するために，非集計離散選択モデルの理論について解説します．
キーワード：非集計離散選択モデル，効用最大化，ロジットモデル
6 時限「意思決定者の選択行動分析（演習編）」
理論編で学んだことを，データを使った演習によって理解を深めます．各自，エクセルをインストール済みのパソコンを準備してください．
事前準備：講義時にも少し時間を取りますが，エクセルのソルバー機能を利用しますので，インストールをしておいてください．エクセルのバージョンによって違いがありますので，「エクセル ソルバー」などで検索して適した方法を見つけてください．
参考資料：
北村隆一・森川高行編著：交通行動の分析とモデリング，技報堂出版，2002．第 6 章．

7

最終課題
以下の課題の中から 1 つを選び，レポートとしてまとめてください．







あなたの業界で実際の予測の対象は安定していないように見えるが，その背後にある要因に着目
すると安定しているように見えるものにはどのようなものがあるか．また，その特徴をどのように予測に活用できるか考察しなさい．
あなたの業界で重要な変動・変化・差異について北村論文の定義に従って説明し，それを観測したりそれに対応したりするためにどのような方法があるか説明しなさい．
あなたの業界で集計化すると見えなくなる要因について説明し，集計化する前の情報と集計化後の情報を予測にどのように利用できるか説明しなさい．
あなたの業界で予測の誤りと予測の難しさの原因について説明しなさい．
あなたの業界では何について安定し，何について安定していないか，またその常識が覆される可能性について説明しなさい．

注意事項
 独自の課題の提案を受け付けます．この講義を受講して，考えてみたい課題が出てきた場合，それを考えてまとめることでレポートとすることを認めます．事前に担当教員に相談してください．
 評価のポイント：他の人からは得られない，その業界を知るあるいはその仕事を担当した，あな
たからしか得られない考察を含んでいること．深く考えた跡が見られること．
 A4 用紙 3 枚程度（約 4000 字）（ただし，どうしてもという場合は増えても良い） BEEF+のページから提出してください．
 BEEF+にレポート用紙をアップするので，それを使ってください．
 ファイルはできるだけ PDF にしてください．
 期限は 2024 年 7 月 15 日（祝・月）24:00 (GMT+9) = 2024 年 7 月 16 日（火）00:00 (GMT+9)
3. 成績評価と基準
成績評価の方法 事前課題（10%）
 最終課題（60%）
 講義への貢献（30%）
講義中のケース提供者，討論者，その他のボランティア的な貢献は評価されます．
毎回のスコアシートのコメントも貢献として評価されます．コメントのいくつかには次回の講義でフィードバックすると思います．
成績評価の基準「講義の到達目標」で示した内容が十分に達成されたかを基準に評価する．
4. 履修上の注意（準備学習・復習，関連科目情報等を含む）
履修上の注意（関連科目情報）
 本講義では，確率・統計学やミクロ経済学の基礎的な知識を前提とします．そのため，これらの予備知識がない場合，本講義の総ての内容を理解することは難しいと思います．ただし，一部の理解が困難になることを承知の上で受講することは構いません．
 MBA 科目としては，ビジネスエコノミクス応用研究，統計解析応用研究を履修済みであることが望ましい．
 関連科目には，大学院一般院生科目として統計的方法論特殊研究（非集計データ分析）があります．
 パソコンで実際にエクセルを操作する演習があります．
事前・事後学修

8

事前学修：課題に取り組むとともに，毎日需要予測と意思決定について意識的に考えるようにしてください．
事後学修：講義内容を振り返りつつ，毎日需要予測と意思決定について意識的に考えるようにしてください．
本学では 1 単位あたりの学修時間を 45 時間としています．毎回の授業にあわせて事前学修・事後学修を行ってください．
5. オフィスアワー・連絡先
講義中の質問を歓迎する．オフィスアワーは設けないが，電子メールによる質問や電子メールでアポイントメントを取った上での質問にも対応する．メールアドレスは講義時に連絡する．
6. 学生へのメッセージ
ケース・ディスカッションでは皆さんからケースを持ち寄ってもらいます．ケースの提供と議論に協力をお願いします．
必要な情報は BEEF+のページ，MBA のホームページで提供しますので，確認してください．
受講生の確率・統計学やミクロ経済学の知識にばらつきがあるため，全員が全内容を理解できる講義を行うことは残念ながら難しいです．ただし，予備知識がなくても言葉だけで理解できる部分も非常に多く，数学が苦手でも，理解できた部分から有意義な講義であったと感じている人がいるのも事実です．「事前知識が十分ではない場合でも，ある程度の理解と議論への参加は可能であり，成績評
価に関する課題に取り組むことは十分に可能である．ただし，全部の理解は難しい．」というのが本講義の水準だと思います．事前知識が十分ではない場合，「講義で理解できた中から重要と思ったことを持ち帰る」ことを目的に多少分からないことは気にしない気持ちで受講するのがいいと思います．
7. 今年度の工夫
昨年度の受講生からのフィードバックを活かした講義とします．
8. 教科書
教科書は用いない．必要な資料は BEEF+で配付する．
9. 参考書・参考資料等
 講義全般に関して
北村隆一（2003）変動についての試行的考察，土木計画学研究・論文集，第 20 巻，pp. 1-15．
https://www.jstage.jst.go.jp/article/journalip1984/20/0/20_0_1/_pdf
三古展弘（2013）交通需要予測の難しさ，『ていくおふ』，No. 133，pp. 2-9．


需要予測の事後評価に関して
Flyvbjerg, B., Bruzelius, N., and Rothengatter, W. (2003) Megaprojects and Risk: An Anatomy ofAmbition. Cambridge University Press.



意思決定者の行動分析に関して
北村隆一・森川高行編著（2002）交通行動の分析とモデリング，技報堂出版．
土木学会土木計画学研究委員会編（1995）非集計行動モデルの理論と実際，丸善．
交通工学研究会編（1993）やさしい非集計分析，丸善．
Ben-Akiva, M. and Lerman, S.R. (1985) Discrete Choice Analysis: Theory and Application to
Travel Demand. The MIT Press.
Train, K. (2009) Discrete Choice Methods with Simulation. 2nd ed., Cambridge University Press.
Hensher, D.A., Rose, J.M., and Greene, W.H. (2015) Applied Choice Analysis: A Primer. 2nd ed.,Cambridge University Press.



意思決定に重要な計測困難な要因に関して

9Sanko, N. (2001) Guidelines for Stated Preference Experiment Design. MBA Dissertation, Ecole
Nationale des Ponts et Chaussées.
https://www.b.kobe-u.ac.jp/~sanko/pub/Sanko2001_1.pdf


交通経済学に関して
竹内健蔵（2018）交通経済学入門（新版），有斐閣．
山内弘隆・竹内健蔵（2002）交通経済学，有斐閣．
田邉勝巳（2017）交通経済のエッセンス，有斐閣．
Button, K. (2022) Transport Economics. 4th ed., Edward Elgar Publishing.



研究の考え方に関して
三古展弘：ゼミ（研究指導）と卒業論文，国民経済雑誌別冊 経済学・経営学学習のために 令
和 3 年度前期号（神戸大学経済経営学会，2021），pp. 63-72．
三古展弘：外国書講読を通じて自ら考える：公共交通を対象として，国民経済雑誌別冊 経済学・経営学学習のために 平成 27 年度後期号（神戸大学経済経営学会，2015），pp. 9-17．
神戸大学経済経営学会編：経営学の歩き方（2023 年度版）．

10. 講義における使用言語
日本語．
11. キーワード
需要予測 意思決定 調査 選択 回帰分析 実務経験教員 パソコン 遠隔講義

長文レポート12. 受講生の声（シラバスで匿名で紹介することを了承済み）（一部，意味を変えずに編集しています）
昨年度の受講生より・ ケース・ディスカッションは，様々な業種の需要予測についてその実務上の難しさを実感できる
非常に貴重な時間です．他の授業でここまで企業の内事情を聞けることはまずないので，ぜひ受講されることをお勧めします．
・ （前略）この授業は，理論だけでなく，現実の問題解決に役立つ神戸大学のコンセプトに合致した内容だと感じました．
・ 私は需要予測を業務で行ったことがなく，統計の知識も乏しいですが，率直に申し上げて，履修して良かったですし，こんな私でも講義内容の理解ができる分かりやすい講義でしたので，統計が苦手や不得手，仕事で需要予測の機会のない方にこそ履修を勧めたいです．抜粋ですが，私がわかりやすかった点を以下に挙げます．
 各項目の説明の際に具体例でのレクチャーがあり，どれもわかりやすい．
 MBA 生の需要予測の実例をもとにしたディスカッションを聞けて面白い．
 講義終了後のスコアシートに記入して意見や質問を発信でき，先生だけで進める講義ではなく，全員参加(みんなでつくる)の講義になっている．
 回帰分析，ソルバー分析といった演習の際には Excel の操作画面を示しながら進めてくれる．
・ 普段全くこういった分野に触れたことのなかった私にとっては，エクセルを用いた統計的分析等
は正直ほぼついていけませんでしたが，分からない人はその概念を，といった前提で先生が解説して下さるので，世の中にこういった分析手法や概念があることは良く分かりました．他の受講生の提供データでのディスカッションは実務に即しており非常に興味深い内容でした．そのあたりはどの授業よりも面白かったと思います．
・ 難易度は高いのですが，とはいえなるべく具体例をあげながら，なんとか平易に伝えよう，エッ
センスだけでも持って帰ってもらおうという先生の意気込みがひしひしと感じられます（でも概念的なことなので難しいんですけどね）．統計の知識は予習しておいた方が良いのでしょうが，厳密性を捨ててでもまずイメージを伝えようと努力してくださいます．結果として授業から持ち帰れるものは大きいです．スコアシートというものがあり，質問や感想を記入すると次の授業で

10

全例（三古追記：全例ではなく一部です）取り上げて事細かに解説していただけます．その解説がまた秀逸で博学がにじみ出ており，幸せな気持ちになります．ケース・ディスカッションも良い取り組みで，楽しくてためになるのですが，私はこの先生の講義のほうに千鈞の価値があるなと感じました．ともあれ，履修することを強くおすすめします．
・ シラバスでは交通行動分析を例に，他分野でも共通の考え方を議論するとありますが，まさにそのような講義でとても刺激的です．資料を見ると難解で最初は不安になると思いますが，詳細というより物事の考え方を丁寧にご指導いただけますので，面白いです．オススメです！
・ （前略）まず，一番良かったことはやはり需要予測は難しいということが学べました．そして，難しい中でも理論的な需要予測の考え方を学んだことは非常にためになりました．理論を学ぶことで需要予測の精度は一定数上げることはできると感じました．非常にためになる講義なので是非受講をお勧めします．また，私が驚いたのは，私とは全く違う業種でも日々需要予測に悩んでいる企業が多々あることに気付きました．電力供給業界では電力の需要予測，WEB マーケティ
ングでも広告需要予測，製造業でも保全の需要予測と本当に様々です．大きな学びになりますので是非受講をお勧めします．※講義の内容は難しい部分多々ありますが，先生の例が非常に理解し易いので本当にお勧めします．
・ （前略）私は，経営コンサルタント，特に企業再生分野の仕事をしています．実務において，何かの需要予測を必要としているわけではありませんでした．しかし，企業の今後の売上といった業績予測を行う機会は多く，ヒントを学ぶことができればという思いから受講を希望しました．
受講してわかったことは，ヒントどころか，すぐに役に立つ知識と事例が学べるということです．
それだけでなく，深い示唆に富んだ内容が多く含まれており，もっと知りたい学びたいという気持ちを涌き起こさせてくれる講義でした．こういう言い方は適切ではないかもしれませんが，
ZOOM でこれだけ充実した内容を，この短時間で学ぶことができるのは，事例や受講者のケーススタディなど，先生の進め方が適切だということの証です．実は先生の講義の進め方からも学びがありました．私自身がセミナーの講師などをすることもあるからです．この講義で得るものが多く，とても得をした気持ちです．最後に進め方について書かせていただきます．先生の進め方はとても丁寧です．その例を一つ挙げると，前回のスコアシートについて，毎回フォロー，コメントをいただけることでした．この時間があるだけで前回の内容について理解が深まることを実感しました．三古先生，受講の機会をいただき本当に有り難うございました．

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過年度の受講生よりリモート授業なのですが，PC と別にモニターを用意することを強く推奨します．
受講前は自身の業務で需要予測は行っていないと思っていたが，実際には予測は業務の至るところで利用されていることに気づくことから始まった．（後略）
正直，講義の半分も理解できなかったと思います．それは私自身の未熟さによるものです．ただ，講義自体は面白かったです．金曜日働いた後の講義はシンドイのですが，この講義はポジティブに受講に向かうことができました．少しでも講義タイトルを見て興味を持たれた方は，是非受講されることをお勧めします．
私は，この講義で学ぶようなことを，大学時代，社会人時代を通じて全く考えることなく過ごしてきました．世の中に，こんなに興味深い学問があって，研究されている方がいるということを知ることができただけでも 4 週間の講義の意義があったと思います．つくづく，もう少し講義の内容を理解したかったと思っています．
ケース・ディスカッションなどもあり実例に基づいており，単純に面白い．またアンケートの作成方法など，修士論文の作成に役に立つ内容も多く含まれています．
ケース提供者に指名され，他のレポート課題等もある中，発表資料を作成するのは苦労しましたが，討論者を含めて多くの方々からの意見や指摘はとても参考になり，現在の需要予測モデルの課題解決のヒントを得ることができ，とても有意義なディスカッションでした．もし，業務で需要予測に関わっておられる場合，自らの業務に活かすヒントを得ることができると思いますので，積極的にケース提供者に立候補されてはどうかと思います．

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・ 私にとって内容的に非常に難しい講義でした．ただし，ビジネスシーンや実務との親和性の高さと必要性も同時に実感でき，とても刺激的な時間を過ごせました．みなさん，未来を見据えてぜ
ひ楽しんで講義を受けてみてください．
・ 実際にモデルを Excel で使用して変化することを見られるので，ここから何ができるかということを考えるきっかけになりました．広い数字の世界に対して，ある観点から臨めるのは数字に苦手意識がある自分にとっては新鮮でした．
・ 理論中心の統計学の授業では決して学ぶことのできない活きた統計を学ぶことができます．なぜ統計学を学ぶ必要があるかを理解することができるとともに，統計学を実務に活かすとはどういうことなのか（意義，注意点，限界）を肌で感じることができると思います．
・ モノの見方，需要予測の仕方，そこで取ったデータの使い方など，今までの実務経験では想定できなかった内容を習得することが出来，大変意義のあるものでした．
・ 真の実践型の社会人 MBA の授業だったと思います．受講して楽しい！と思える講義でした．
・ 必ず授業前に講義資料を熟読すべきである．でないと追いつかない．
・ 本講義の受講で今までに見たことのない新たな概念の世界の入り口に立てました．意味深い気づきが得られました．

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