売上予測の精度は、モデルの相関係数0.85あれば実用的だ

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売上予測

売上予測の精度はどのくらいあれば実用的なのか？そして、それは実現可能なのか？

この２つの問いに答える必要がある。

その前に、売上予測の精度は、高ければ高いほど良いと思い込んでいる経営者や分析者がいるが、ちょっと待ってほしい。

実はここだけの話だが、売上予測の精度を限りなく上げるテクニックがある。

もちろんこんなテクニックは使ってはならない。禁断の精度アップテクニックである。

このテクニックと言うのは、重回帰分析の欠陥を利用しているものである。

この欠陥とは、サンプル数に近いほど変数の数を増やせば、どんなデタラメな変数を使っても相関係数が1に近づくという現象である。

仮にサンプルが１０であるなら、変数を8個とか9個とか使えばそうなる。

もっとサンプル数が増えて100あるならば、変数を99個使えば、そうなる。

この欠陥が重回帰分析にはある。

だから弊社ではサンプル数は最低30以上、そして、変数の数は10以下にしなければならないとルールを決めている。

だから、もし、売上予測の精度ばかりを追求して、モデルの相関係数や決定係数（＝相関係数の二乗）を1.0に限りなく近づけるように、分析者にプレッシャーをかけ過ぎるとよくないのである。

そういう不正な分析をやりかねないからだ。

そういう禁断のテクニックを使ってモデルを作っても、そもそもデータはデタラメであるのだから、実際の売上予測においては、精度はまったく良くない。

見かけの「高い精度」と、実務的な「高い精度」は異なることを知っておかなければならない。

ここでいう見かけの精度とは、重回帰分析のサンプルとして使っている店についての理論値と実績値の違いのことを言っている。

重回帰モデルの相関係数、決定係数のことである。

予測精度　グラフ

弊社では、この見かけの精度は、相関係数で0.85あればじゅうぶんだと考えている。正々堂々と分析して、ある限界まできたらそれで終わってよいのだ。

そして、これだけあれば、実際に、売上予測モデルを新店の理論値算出（売上予測）に適用した場合　計算される理論値と、その新店がオープンした後に生まれる実績値との相関係数は、最低限0.85は確保できるし、0.95を超えることもしばしば実現される。

これならば、じゅうぶん実用に耐えうるものである。

ちなみに、このグラフこそ不可能を可能にした、ある大型店の実績と理論値であるが、相関係数では驚異的な0.979（決定係数0.96）を打ち出している。

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