ビジネスは上昇しているが予測は下降している
統計的需要予測は直感に反する科学です。この点は以前にも couple や times に強調されましたが、もう一つの誤解を招く状況を見てみましょう。
もし私のビジネスのすべての製品セグメントが急速に成長しているなら、少なくともいくつかの製品も上昇する売上傾向を示すはずです。そうですよね？そうでなければ、私たちは全く成長していないことになります。
この主張は単なる 常識 のように見えますが、実際は間違っています、非常に間違っています。私たちは急速に変化する経済の中で生きています。同一の商品が3年以上にわたり販売され続けることは、ほとんどの消費財ビジネスにおいて例外であり常態ではありません。その結果、製品のライフサイクル が小売業者の自然成長を 凌駕してしまう 傾向にあります。
この状況は以下のスキーマで示されています。
これは同じグラフィック上にプロットされた 一連の製品売上 です。各曲線は特定の製品に対応しており、製品は時系列で発売されます。各製品には独自のライフサイクルパターンが伴います。ここでのライフサイクルパターンは 典型的な新奇性効果 を示しており、製品発売後に急速に売上が伸び、その後、製品は下降フェーズに入り、最終的に市場から姿を消すまで続きます。
ところで、小売業者自体の上向きのトレンドはこの状況にどのような影響を与えるのでしょうか？以下のイラストをもう一度見てみましょう。
売上は、ポジティブなトレンドのある小売業者によって高くなります、しかしこの成長は製品のライフサイクル効果を補うには十分ではありません。製品の売上は依然として減少しており、ただしその減少率は緩やかになっています。
この状況は、製品の売上がすべてネガティブなトレンドであっても急成長する小売業が存在し得ることを示しています。主な要因は、新製品が次々と投入される という点にあります。
しかし、この状況は多くの混乱を生み出します。実際、売上予測が全体の期待と大きくずれる場合、予測を_修正する_ことが非常に魅力的に感じられます。
ほとんどの予測ツールは需要の変動や断続性に対応するのが苦手なため、ファミリー別、カテゴリ別に売上を集約して集計予測を作成し、その後比率を用いてSKUレベルに分解することが非常に魅力的に感じられます。この手法はトップダウン予測と呼ばれ、（特に繊維業界など）多くの業界で広く使用されています。
トップダウン予測は、結果が_直感的な_期待に近いように_見える_という結果を生み出します：売上予測に成長が見られ、それが各ビジネスセグメントで観察される成長と一致します。
しかし、トップレベルで予測を行うことにより、その予測モデルは定期的な新製品投入の影響のみから生じる架空の上昇トレンドを捉えてしまいます。この架空のトレンドが下位レベル、つまりSKUや製品に適用されると、各製品の売上を著しく過大に予測することになります。
最悪に近い場合：製品が市場から廃盤になるタイミングで大量の在庫過多が発生する。
予測の視点から見ると、優れた予測システムはライフサイクルの効果を捉えることができるべきです。つまり、売上予測は全体のビジネス予測とは大きく異なる可能性があるのです。ビジネスが上昇している一方で、各製品は下降しているのです。このような状況では、予測を_修正しようとする_ことは、むしろ状況を悪化させる結果となりかねません。
付録: この投稿の日付が（2011年4月1日）であっても、この投稿は冗談ではありません。
