売上予測で作る重回帰モデルは面白い

売上予測を重回帰モデルで行うことは、もはや常識になっている。

そもそもの始まりは、マクドナルドが立地の選定に四苦八苦していた1980年頃である。

当時はまだパソコンが出始めたばかりで、あまり出回っていなかったし、ましてや、重回帰モデルなどというものを知っている者はいなかった。

ところが、マクドナルドにどなたかが情報を見つけてきた。

コンピュータで解析する凄いソフトウェアがあるそうだ。という情報だ。

それが、重回帰分析であることがわかり、さっそく使ってみようということになったが、問題があった。

このソフトウェアはIBMの大型計算機用しかないというのだ。

しかも、金額がお高めで、数十万円する。いくら分析用とは言えこれを売上予測調査部で捻出するのはたいへんだったので、情報システム部のシステム構築・運用予算の中に紛れ込ませて買ってもらった。

なにせ大型計算機を動かす権限は情報システム部にあり、この部署が一手に会社の情報インフラを握っているのだから、その予算はじゅうぶんあった。

そして、それこそたまに、情報システム室に行っては、そのソフトウェアを動かしていた。

キーボードもポツリポツリと打ちながらデータを入力。

入力間違いがないかどうかを確認してから、計算を実行する。しかし、すぐに停止してしまう。エラーが生じるのだ。

再度、データを見なす。そして、計算実行。また、エラーが出る。こうしたことを1時間くらい格闘しながら、やっと計算が実行される。

ちょっとした打ち間違いがあると、こういうことが繰り返される。

1988までに、重回帰モデルをいくつも作った。

そのすべては、ドライブスルー用だった。車対象立地で、説明変数を用意するのが楽だったからだ。

中には面白い変数があった。

「県別1世帯あたり牛肉消費量」であるとか、「県別年間降雪日数」とかいうものもあった。

それらがけっこう効いてくる（ｔ値が大きい）のだから面白い。

売上予測で作る重回帰モデルは面白いのだ。