意思決定に役立つ数値予測研修

～経験や勘だけに頼らず、予測・検証・条件変更の試算をExcelで学ぶ実務プログラム～

ビジネスで数値を予測する目的は、「必ず当てること」ではありません。そもそも、どのような場面にも通用する万能な予測手法は存在しません。
　
重要なのは、どの前提で予測したのか、実績値とのズレはどの程度か、そのズレが資金・人員・在庫・リードタイムなどの制約の中で許容できるのかを確認しながら、次の意思決定に活かすことです。
　
本研修では、売上・需要・工数・人員などの見立てを、経験や勘だけに頼らず、過去データをもとに説明できる形で整理します。
予測値を出すだけでなく、どの要因が結果に効いていそうか、予測と実績のズレをどう確認するか、条件を変えた場合にどのような結果が見込まれるかを、Excelを使って実務的に学びます。
　
生成AIや社内システムから予測値が得られやすくなった時代だからこそ、その前提や妥当性を人間側が確認し、次の意思決定に使える判断材料へ変える力が求められます。

このような課題はありませんか

• 予測に使う元データの項目・単位・期間・集計粒度が適切か確認しないまま、AIや回帰分析に使っている
• 売上目標や予算が、根拠なく感覚的な「前年比120％でいい」で決まっている
• 売上・需要・工数・人員・施策効果などの見立てを、経験や勘に頼って決めている
• 予測値を出しても、実績値とのズレを検証する仕組みがない
• 予測が外れたときに、要因探索ではなく、担当者の責任追及で終わってしまう
• どの程度の予測誤差なら業務上許容できるのか、社内で基準や共通理解がない
• 散布図や相関係数を確認しないまま、いきなり回帰分析や予測に進んでしまう
• Excelや生成AI、社内システムから出た予測値を、十分に精査せずに使ってしまう
• 条件を変えた場合に結果がどう変わりそうかを、データに基づいて試算できていない

この研修で目指す変化

• 数値予測を「必ず当てるもの」ではなく、意思決定を支える判断材料として扱えるようになる
• いきなり将来を予測せず、既知のデータを検証用に使い、予測値と実績値のズレを確認できるようになる
• 予測誤差が、資金・人員・在庫・リードタイムなどの面で許容できるかを考える視点を持てるようになる
• 散布図・相関係数で関係性を確認してから、単回帰分析・重回帰分析に進めるようになる
• 説明変数の範囲内で条件を変えた場合の試算を行い、複数の選択肢を比較する視点を持てるようになる
• 予測が外れたときに、他に効いている要因はないか、前提条件が変わっていないかを探れるようになる
• だんだん予測が外れてきたときに、変化の兆しとして捉え、要因探索につなげられるようになる
• 予測結果を出して終わらせず、検証・改善・次の判断に活かす流れを理解できるようになる

研修対象者

• 売上・需要・工数・人員・施策効果などの見立てに関わる方
• 過去データを使って、今後の数値を説明できる形で見立てたい方
• Excelで散布図・相関係数・単回帰分析・重回帰分析を扱いたい方
• 予測値を出すだけでなく、上司・経営層・関係部署に根拠を説明する必要がある方
• 経験や勘に頼った計画・予算・目標設定を、データに基づく見立てへ近づけたい企業・団体
• 生成AIやシステムが出力した予測結果を、人間側で精査できるようにしたい企業・団体

研修の特徴

• Excelを使い、数値予測の考え方と操作を実務寄りに学ぶ
• いきなり予測式を作るのではなく、散布図などでデータの関係性を確認するところから始める
• 予測値だけでなく、「なぜその見立てになるのか」を説明することを重視する
• どの要因が結果に効いていそうかを確認し、予測に使う項目を見直す視点を学ぶ
• 説明変数の範囲内で条件を変えた場合の試算にも触れる
• 予測と実績のズレを確認し、次の見立てや判断に活かす流れを学ぶ
• 生成AIやシステムが出力した予測結果を精査するための人間側の基礎力にもつながる

研修の主な内容

• 仕事における数字・データの役割（学校の数学との違い）
• 数値予測の目的と臨み方
• 予測したい数値と、影響しそうな要因の整理
• 散布図・相関係数による関係性の確認
• 相関関係を見るときの注意点（因果関係との混同、交絡因子、非線形、層別の影響など）
• 単回帰分析・重回帰分析による数値予測
• 回帰分析の結果をもとにした、予測に使う項目の確認と見直し
• 予測値と実績値のズレの確認
• 説明変数の範囲内で条件を変えた場合の試算
• 外れ値や特定条件を考慮するためのダミー変数の活用
• 時系列データの外挿、Excelの近似曲線の活用

※ご予算・ご要望などによって内容は変わることがあります。

研修の標準時間

5～11時間

• 5時間例：　予測の種類・変数の種類・リストデータの必要性・散布図・相関係数・重回帰分析、変数選択
• 11時間例：　上記の内容に加えて、カテゴリーデータの利用（天候・曜日など）、回帰分析を利用した判別分析、時系列データの外挿

ご相談の多い料金帯（例）

• 5時間例：　税込27.5万円
• 11時間例：　税込49.5万円

※ 教材費・日当・旅費交通費別
※ 人数・内容・ご予算などに応じて個別にお見積りいたします

使用教材（予定）

1. 拙著「7日間集中講義！Excel統計学入門」
   または
   拙著「7日間集中講義！Excel回帰分析入門」
2. 講師作成 補助資料

実施形式

対面、オンライン共に可能

---

→ 研修実施の問い合わせをする