製薬企業のための「説明できる売上予測」実践講座【提携セミナー】

　　セミナー　　バイオ/医薬/医療　　医薬品　　製薬企業のための「説明できる売上予測」実践講座【提携セミナー】

開催日時	【LIVE配信】2026/11/24（火） 12:30～16:30 , 【アーカイブ配信】11/25～12/3（何度でも受講可能）
担当講師	鈴木幸也氏
開催場所	【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。
定員	30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
受講費	非会員： 49,500円（本体：45,000円）会員： 46,200円（本体：42,000円）

☆属人化を排除し、部内での標準化を実現したい管理者の方にもおすすめのセミナーです！

製薬企業のための「説明できる売上予測」実践講座

≪Excel LIVE演習で身につける、構造モデル設計から意思決定サマリーまで≫

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

「その患者数の根拠は？」「シェアの前提はなぜその数値なのか？」
売上予測が会議で差し戻される時、指摘されるのは計算式の誤りではない。前提（アサンプション）を説明できないことである。

根拠が担当者の感覚値にとどまっている。担当者が出所を不明確のまま設定している。楽観バイアスが入っているのに誰も気づいていない。こうした予測は、いずれ会議の場で行き詰まる。

本講座は、「数字を作る作業」から「意思決定者が即断できる根拠を作る」プロセスへの転換を目的とする実践講座である。売上構造の基本4要素（患者数×治療日数×薬価×シェア）を起点に、データ不備下での変数設計、回帰分析による過去バイアスの事前検知、そして上限・下限を定量化する3点シナリオ分析までを体系化する。

Excelを用いたライブ演習を通じて、実務でそのまま使える入力フォーマットと1枚サマリーの構築手順を習得する。「差し戻されない予測」を、翌日から自分の手で作れるようになりたい方は、ぜひこの機会にご参加ください。

◆習得できる知識

〇薬価・患者数・シェアのうち「前提として受け取ってよいもの」と「自ら推計すべきもの」を、実務上の判断基準に基づいて即座に切り分けられる
〇データが不整備な実務環境で、何を使えるか・何を作るかを判断し、情報源の優先順位に従って変数を選択できる
〇 Excelで回帰分析を実行し、係数・R²・残差を上司や意思決定者が理解できる言葉で説明できる
〇上司から「なぜこの係数か」と問われたとき、3種類の根拠の出所のいずれかを即座に提示できる
〇楽観バイアスを残差グラフから発見し、意思決定者向けの1枚説明資料に落とし込める

◆受講対象

対象職種：

製薬・ヘルスケア企業のマーケティング部門・事業企画部門・経営企画部門の担当者・リーダー
R&D部門において需要予測・上市準備フェーズの売上計画に携わる担当者
着任間もなく、売上予測業務を初めて担当する、または担当して日が浅いスタッフ
上市後の製品の成長シナリオ管理・ライフサイクル管理において、説明資料の根拠づくりに課題を感じているスタッフ
予測モデルの引き継ぎや、根拠資料の標準化・ブラックボックス化解消に課題を感じている管理者

レベル：
初級〜中級。売上予測の基本的な概念は概ね把握しているが、自力でモデルを組み、社内で説明を完結させることに課題を感じている方。高度な統計・機械学習の知識は前提としない。

担当講師

MedBeStrat(株)　代表取締役社長鈴木幸也氏

【専門】
製薬業界のコマーシャル、マーケティング、セールス、組織横断プロジェクトマネジメント他

【略歴】
国内外の大手・スタートアップ製薬企業 [山之内製薬、アステラス製薬、アステラスアムジェンバイオファーマ(アムジェン)、ファーマエッセンシア等] に勤務。希少疾患を含む泌尿器、血液・腫瘍、骨・炎症、高脂血症などの領域で、営業およびマーケティング業務に従事。担当者からマネージャー（グループ長、本部長）まで幅広い役割を経験。マーケターとしては、10以上の製品を上市し、市場浸透を推進・実現。また、上市準備・上市後対策、業務改革、部門統合、薬価戦略、DX戦略など、さまざまな課題に対する組織横断的なプロジェクトを多数リード。
主な著書：
1. 『患者中心主義の実践：製薬企業の持続的成長と信頼構築』共著（ラーニングス株式会社）, 2025

セミナープログラム（予定）

【ステップ１】意思決定を動かす売上予測の設計思想
・売上予測における「精度追求」と「説明可能性」のトレードオフ
・社内会議で差し戻しを発生させる4大要因と処方箋
・製品フェーズ別の予測アプローチ分岐（既存品 vs 新製品）
・全体シミュレーションの対象期間設定（学習・検証・将来予測）

【ステップ２】売上構造の分解とアサンプション（前提条件）の標準化
・売上構造の基本4要素（患者数・治療日数・1日薬価・処方シェア）への分解
・前提データの切り分け技術
・データ不足・不整備な環境における代理変数選定手順
・情報源の優先順位ルール
【演習1】アサンプション（前提記録）テーブルの作成

【ステップ３】実績データの検証と過大評価（バイアス）の検知
・前処理の実務判断（欠損・異常値の除外と補填ロジックの記録）
・制度変更・競合参入などの構造変化点に対する手動設定アプローチ
・回帰分析を実行する目的（将来自動予測ではなくトレンド・バイアス検証）
・統計出力の読み解き（係数・符号・p値・R²の実務的解釈）
【演習2】回帰分析の実行と回帰影響額の試算
・モデル精度評価（MAPE・RMSE）の閾値と実務的許容限界
・残差推移からの「楽観バイアス」の早期発見
【演習3】精度・バイアス評価

【ステップ４】シナリオ分析によるリスク・アップサイドの定量化
・ 3点シナリオ（Base / Upside / Downside）の定義と設定作法
・感度分析を用いた「最優先で調査・モニタリングすべき変数」の特定
・イベント影響（薬価改定・競合参入）の動的月次推移への組み込み
【演習4】将来36か月シミュレーションと主要ドライバーの特定

【ステップ５】マネジメント層の意思決定を促す報告資料の構築
・意思決定者が求める「3つの問い（根拠・信頼度・次の行動）」
・報告資料に必要な「9要素」の構造的マッピング
・生成AIの取り扱い
【演習5】意思決定者向けサマリーの集約・作成

【質疑応答】