The know-how of Pharmaceutical market, Sales Forecast

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◎第一線で活躍する充実の執筆陣！失敗事例も収録！
◎後発品市場・新興国市場など、今後注目される領域も網羅！
◎コンスタントな予測、企業内医師の考え方、、　⇒今までなかったノウハウ満載！

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発 刊 ２０１０年５月末

体 裁 Ｂ５判　約３３０頁

定 価 ８４，０００円(税込)

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■本書のポイント■

「予測精度向上」のコツを開発ステージに沿って解説！
⇒前臨床から市販後までの売上予測を
　　　【開発／マーケッター／意志決定者】の３つの視点から考察！

「早い・簡単・シンプル」な予測を行うコツ
⇒「時間・手間を掛けずに予測すべき場面」。意外と多くありませんか？
　　　　　 信頼性を保ちつつ、タイムリーに効率的な予測を行うポイントは？

過去を振り返り、成功・失敗の原因を語る！
⇒「あの時、今の知識があったらなら、こう予測すべきだった」
　 「いま振り返ると、成功要因は○○だった、、、」 など、
　 第一線で活躍する６名の講師から、４つのテーマに沿って
　　　 「売上予測」を徹底議論！文章にし難い「経験・ノウハウ・裏事情」を収録！！

売上を妨げる要素の分析と予測への活用のポイントは？
⇒『ドロップアウトの可能性』　『後発品促進策の影響』
　　『政治的要素』、、、等　 ネガティブな要素を正確に評価するポイントは？

欧米、新興国市場での予測精度向上のポイント
⇒欧米市場でのMarket Research実践のポイントは？
　　都市・地域性を踏まえた予測のポイント／特有の患者の流れをつかむコツ！

オーファンドラッグの患者数・売上予測手法
⇒疫学調査の実践と　受診率、診断率、処方率、、予測のポイントとは？

がん領域の売上予測の実践法を詳しく解説！
⇒筆者の考え・ノウハウ的手法から
　　患者数／製品ポテンシャル／競合品・企業の力量、、等を測るポイントがわかる！

ジェネリック医薬品の市場・シェア予測はどう行っている？

売上予測データを実戦略に活用するポイント
⇒苦労して予測をした後の、その活用法は？ データは実際の戦略に活きていますか？
　　MR数、工場増設、ライセンス、、売上予測のデータを使って、会社を大きく変えていこう！

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【執筆者（敬称略）】

中西　眞人　　　　　　　　　　味の素製薬(株)
春日　貢　　　　　　　　　　アステラス製薬(株)
尾張　康生　　　　　　　　　　アストラゼネカ(株)
杉岡　郁　　　　　　　　　　アストラゼネカ(株)
長江　敏男　　　　　　　　　　元アベンティスファーマ(株)
高徳　正昭　　　　　　　　　　セルジーン(株)
内堀　雅之　　　　　　　　　　セルジーン(株)
桐越　徹　　　　　　　　　　第一三共(株)
リム　チーウィー　　　　　　　　　　第一三共(株)
塚本　淳　　　　　　　　　　第一三共(株)
佐藤　博章　　　　　　　　　　グラクソ・スミスクライン(株)
宇賀神　史彦　　　　　　　　　　ＩＭＳジャパン(株)
野村　英昭　　　　　　　　　　協和発酵キリン(株)
木田　芳樹　　　　　　　　　　 協和発酵キリン(株)
高橋　勇人　　　　　　　　　　ルンドベック・ジャパン(株)
菊地　祐男　　　　　　　　　　日医工(株)
吉田　伸利　　　　　　　　　　参天製薬(株)
神村　美江　　　　　　　　　　千寿製薬(株)
村木　基　　　　　　　　　　シェリングプラウ(株)
福井　尚夫　　　　　　　　　　シェリングプラウ(株)
若杉　徹　　　　　　　　　　東邦薬品(株)
久保田　勲　　　　　　　　　　ユーシービージャパン(株)
塚本　修　　　　　　　　　　ヤンセンファーマ(株)

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【目　　次】

第１章　市場競合情報の入手/活用手法と
　　　　　　　　　　　 患者数・売上予測の精度向上のポイント

第１節　市場・売上予測と精度向上のポイント
　1.　予測の目的と概論
　2.　市場の特徴と予測へのアプローチ
　3.　市場調査、他社情報等の予測への活用
　4.　市場魅力度判断手法

第２節　有病者と患者数予測のポイント
　1.　患者の流れ
　2.　人口と有病者数、受療患者数
　3.　既存および新規創出市場関連の患者予測
　4.　慢性および急性疾患関連の患者予測
　5.　ケース・スタディ：年齢特異性が大きい事例で患者予測

　

第２章　医学的視点から見た
　　　　　　　　　　 売上予測精度向上のためのデータ分析のポイント

第１節　疫学データ最大利用のコツ

１　メディカルニーズの分析
　　1.1　既存疫学データはどう使う
　　　　　1.1.1　大規模調査データ　　1.1.2　中規模調査データ
　　　　　1.1.3　海外疫学データ　　1.1.4　小規模疫学データ
　　1.2　既存データがないとき
　　　　　1.2.1　学会、研究会での調査をしかける
　　　　　1.2.2　個人のネットワークでの調査する

第２節　既存療法の医学的評価のポイント

第３節　新規薬剤の医学的評価・ポテンシャル予測のコツ
　　3.1　薬理作用・薬物動態　　　3.2　臨床試験る

第４節　製薬企業内医師の役割
　　1.　製薬企業内医師(Pharma MD)は必要なのか？
　　2.　マーケット部門と医学本部のコラボレーション

第３章　各立場からみた
　　　　　　　開発ステージごとの売上予測手法と精度向上のポイント

■第１節： 開発の立場から見た
　　　　 　各開発ステージにおける売上予測手法と精度向上のポイント

　【１】　開発早期（前臨床～Phase１段階）での売上予測精度向上のコツ
　　1.　ニーズとシーズ

　　2.　研究開発とマーケティング部門で
　　　　　　 ありがちなギャップについて（コンセプトと視点の違い）

　　3.　この段階における医薬品開発のマーケティングコンセプト
　　　3.1　医療ニーズ、市場ポジショニングが
　　　　　　　　　 リサーチ主導（研究者）により策定される場合
　　　3.2　マーケティングと研究者で共同しながら
　　　　　　　　　 医療ニーズ、市場ポジショングを設定する場合

　　4.　Learn and Confirm

　　5.　マーケット予測に役立つ研究開発からのフィードバックについて

　　6.　研究開発サイドで理解しておくべきマーケティングコンセプトについて
　　　6.1　「競争優位」("Competitive advantage")
　　　6.2「SWOT分析」　　　 6.3「3C分析」 　　　　　
　　　6.4 医薬品プロジェクトマネジメント

　　7.　Truth Seeking Behavior

　【２】　開発中、後期（Phase２～上市前）での売上予測精度向上のコツ
　　1.　Target Product Profile
　　　1.1　Target Product Profileについて
　　　1.2　Minimum Product Profile(MPP:最低目標プロダクトプロファイル)
　　　1.3　Maximum/Optimistic Product Profile
　　　　　　　　　　　　　 (MaxPP/OPP:最高目標プロダクトプロファイル)
　　　1.4　狭義のTarget Product Profile (TPP)
　　　1.5　Emerging Product Profile
　　　1.6　まとめ
　　　　　1.6.1　その問題は処方変更、
　　　　　　　　　 投与経路変更等で回避(TPPの一部変更)できないか。
　　　　　1.6.2　他の効能(つまり新しい別のTPP)ではどうか。

　　2.　新製品開発プロセス

　　3.　社内的に納得性の高いマーケティングリサーチ・売上げ予測のための留意点

　　4.　化合物の属する疾患領域と化合物のプロファイルを勘案した売上予測立案の考え方　
　　　4.1　「リーダー」
　　　　　4.1.1　市場拡大 　　4.1.2　シェア拡大 　　　4.1.3　シェア維持
　　　4.2　「チャレンジャー」
　　　4.3　「フォロワー」
　　　4.4　「ニッチャー」

　【３】　上市・市販後の売上予測精度向上のコツ
　　1.　承認取得適応症、用法用量、承認条件からの売上予測調整
　　　1.1 承認内容が売上に与える影響の予測と精度向上のポイント

　　2.　承認取得時点での競合品市場の状態
　　　2.1 PhaseⅢまでの試験データを踏まえた市場での位置づけの予測

　　3.　海外での売上状況、競合品の市場動

　

■第２節： マーケッターから見た
　　　　　 各開発ステージにおける売上予測手法と精度向上のポイント
　　　　　　　　　～開発早期からの市場性・製品ポテンシャルの評価手法～

　【１】　開発早期（前臨床～Phase１段階）での売上予測精度向上のコツ
　1.　開発早期における売上予測の目的
　　1.1　事業計画の策定
　　1.2　導出入の際の薬剤価値の算出
　　1.3　候補品の優先度評価

　2.　売上予測方法
　　2.1　患者数からの予測　 　　2.2　既存薬売上からの予測

　3.　マーケットからの見地が売上予測精度向上に与える影響
　　3.1　対象疾患情報、既存薬の情報等の収集・分析

　4.　予測に影響を与える因子とマーケットからの見地が各因子にあたえる影響
　　4.1　目標とする製品像とマーケットポジションの想定
　　4.2　患者数 　　　　4.2.1 疾患の各セグメント分け
　　4.3　浸透率 　　　　4.3.1 既存薬の浸透率からの予測
　　4.4　シェア 　　　　 4.4.1 開発品情報・市場投入順
　　4.5　価格の予想
　　4.6　投与日数
　　4.7　経年売上変化
　　　　 4.7.1患者数、浸透率、シェア、価格（薬価）の変化

　5.　開発早期における売上予測のポイント
　　 5.1まだ情報を掴んでいない競合品の可能性

　【２】　開発～上市前段階（プロファイルが明確になりつつある段階）の売上予測手法
　　1.1　開発段階～上市前における販売予測の目的と種類
　　1.2　Basic Assumption
　　1.3　Market Segmentation
　　1.4　Therapeutic Class Forecast
　　　　1.4.1　診断患者数予測
　　　　1.4.2.　治療患者数の予測
　　　　1.4.3.　Therapeutic Class Share予測
　　　　1.4.4.　Treatment days予測
　　　　1.4.5.　Therapeutic Class NHI Sales予測
　　1.5　自社製品の予測
　　　　1.5.1.　自社製品の患者数シェア予測
　　　　1.5.2.　自社製品の治療日数予測
　　　　1.5.3.　自社製品のVolume予測
　　　　1.5.4.　自社製品の薬価の予測 1.5.5.販売予測
　　1.6　Short Term Forecast
　　1.7　Sensitivity Analysis
　　　　　
【３】　上市・市販後（プロファイル、市場データ等が明確になってからの内容）
　　1.1　プロファイルが明確になった段階での自社製品の予測
　　　　1.1.1.　自社製品の患者数シェア予測
　　　　1.1.2.　自社製品の初年度のVolume予測
　　　　1.1.3.　自社製品の初年度の包装パック予測

　　1.2　上市後の自社製品の予測
　　　　1.2.1. 自社製品のShort Term Forecast

■第３節：　意志決定の立場からみた予測精度向上のポイント

　1　なにが問題なのか

　2　背景、目的、用途の確認を
　　2.1　短期予測に求められる精度
　　2.2　product decisionに関する予測に求められる精度
　　2.3　疾患・治療動向の多角的分析
　　2.4　予測の結果が何に用いられるかによる違い
　　　　　　　　　　　　　　　 ～重要な決定に使うかどうか？
　　　　2.4.1　生産計画、財務計画

　3　予測手順の標準化を
　　3.1　コンセンサスを重視した予測の手順

　4　製品ステージに応じた予測の検証と修正
　　4.1　新製品、既存製品の場合　　～認知度、処方意向、競合情報の検証
　　4.2　開発中の製品の場合　～製品プロファイルの変化、アドバンテージの検証

　5　予測モデル構築における注意点
　　5.1　患者数ベースのモデル
　　5.2　Paientdays　活用によるモデル
　　5.3　アプローチ法選択の基準
　　　（１）患者数からのアプローチが適している市場
　　　（２）Patientdays を用いたアプローチが適している市場

　6　アサンプションの設定

　7　プレゼンテーションにおける留意点

　8　まとめ

第４章　売上を妨げる各要因の収集・分析手法と予測への活用

第１節　自社製品のリスク評価とドロップアウトの可能性も考慮した予測法

　１．バイアスの排除

　２．リスク評価

　３．リスク評価の売上予測数値への反映

　４．シェア予測のためのヒント
　　　１）セグメント毎のシェア算定
　　　２）ポジショニング（パーセプション）とシェアの関係の利用
　　　３）市場調査という特殊要因の考慮
　　　４）行動経済学の応用

　

第２節　政治的側面からの影響を予測に反映させる手法

　１．要因を洗い出す

　２．どの要因の影響が大きいかを見定める

　３．どのような要因を売上予測に織り込むか

　

第３節　後発品促進策を予測に反映させる手法

　１．後発品シェアの程度

　２．時間的要素

第５章　希少疾患領域での売上・患者数予測の精度向上のコツ

第１節　稀少疾病治療薬の承認状況
　　１　日米欧の承認状況
　　２　国内の承認薬と承認時の売上予測

第２節　対象患者数の想定
　　１　特定疾患との関連
　　２　実務面での注意点
　　３　NIH　Rare disease data base

第３節　売上予測の組み立て
　　１　一般手法の注意点
　　２　患者予測の事例

第４節　希少疾病用医薬品の薬価

　

第６章　欧米、新興国市場での市場・患者数・売上予測の精度向上のコツ

第１節　欧米市場における売上予測実践のポイント

　1. 製薬会社における欧米売上予測の持つ意味

　2. 売上予測モデル
　　2.1 患者数モデルの注意点
　　　　2.1.1　対象患者
　　　　2.1.2　新薬に対する需要
　　　　2.1.3　患者シェア
　　　　2.1.4　コンジョイント分析
　　　　2.1.5　薬剤価格
　　2.2 他モデルとの違い

　3. 売上予測プロセス
　　3.1 現在の市場展望はどうなっているか？
　　　　3.1.1　市場動向
　　　　3.1.2　現在の患者の流れはどうなっているのか？
　　3.2　製品はどこにフィットするか？
　　　　3.2.1　ターゲット・プロダクト・プロファイル
　　　　3.2.2　ターゲット・ポジション
　　3.3　いくら位の価値なのか？
　　　　3.3.1　Value and Pricing
　　　　3.2.2　Net Value
　　　　3.2.3　Forecast Estimate

4. 欧州での売上予測
　　4.1　国ごとに相違点が多い場合の新薬売上予測
　　　　4.1.1　プライマリー調査での調査内容
　　　　4.1.2　国ごとに特有なアナローグ
　　4.2　他に考慮すべき点

5. まとめ

　

第２節　新興国市場における売上予測

　　1　フレームワーク

　　2　対象アセットがターゲットしうる市場のサイズ
　　　　2.1　基本的なポイント
　　　　2.2　新興国ならではのポイント

　　3　価格とマーケットアクセスを踏まえたマーケットシェア
　　　　3.1　基本的なポイント
　　　　3.2　新興国ならではのポイント

第３節　ラテンアメリカ(中南米)を例とした新興国市場での売上予測手法

　　1　患者数予測のポイント
　　　 1.1　患者数動向
　　　 1.2　適応症
　　　 1.3　治療指針

　　2　予測精度向上のための市場・競合情報の収集法
　　　 2.1　IMS
　　　 2.2　IMS以外のデータベース
　　　 2.3　新興国における市場特性・ジェネリックの位置づけを加味する

　　3　マーケティングインテリジェンスを使った予測精度向上のポイント
　　　 3.1　ラテンアメリカにおけるIT技術発展の背景
　　　 3.2　進む自前のCRM（Customer Relationship Management）

　　4　ラテンアメリカにおける売上予測に影響する要因
　　　 4.1特許
　　　 4.2ブラジルコスト(ラテンアメリカコスト)
　　　 4.3ビューロクラシー
　　　 4.4割引率

第７章　早さ、簡易さを重視した売上予測実践のコツ
　　　　　　　　　　　　　　　　　 ～タイムリーな予測の実践手法～

第１節　早さ・簡便さが重視されるとき
　　1.1　開発ステージ毎の売上予測の意義
　　1.2　医薬品開発プロセスに沿った売上予測

第２節　精度とは
　　2.1　精度に対する認識
　　2.2　「組織における」精度・信頼性の向上
　　　　　　　　　　　　　　　 ～メタ知識の活用～

第３節　価値創造を目的とした
　　　　　　 早さ・簡便さ重視の売上予測のフレームワークとは
　　3.1　売上予測のプロセス
　　3.2　収益構造のモデル化
　　　　3.2.1　モデル化の方法とその意義
　　　　　　　　　　　 -仮説の可視化とシミュレーション-
　　　　3.2.2　モデルの単純化と複雑化
　　3.3　情報収集と議論よる集約
　　3.4　データ入力
　　3.5　分析及びシミュレーション
　　　　3.5.1　基本的な分析
　　　　3.5.2　不確実性の分析
　　　　　(1) 感度分析
　　　　　(2) モンテカルロ･シミュレーション
　　　　　(3) What-if分析
　　　　　(4) ディシジョン・ツリー分析
　　3.6　売上予測体系の刷新による効果

第８章　医薬品ライセンスにおける売上予測

第１節．医薬品ライセンスの種類と売上予測の重要度
　　1.1　医薬品ライセンスの種類
　　　　　1.1.1　医薬品ライセンス対象による種類
　　　　　　　 (1)化合物ライセンス
　　　　　　　 (2)技術ライセンス
　　　　　1.1.2　ライセンスインとライセンスアウト
　　　　　　　 (1)ライセンスイン
　　　　　　　 (2)ライセンスアウト
　　　　　1.1.3　ビジネスディール
　　　　　　　 (1)1B1C（ワンブランドワンチャンネル）
　　　　　　　 (2)1B2C（ワンブランドツーチャンネル）
　　　　　　　 (3)2B2C（ツーブランドツーチャンネル）
　　1.2　売上予測の重要度

第２節．医薬品ライセンスにおける評価項目と売上予測の実際
　　2.1 医薬品ライセンスの評価項目
　　　　 2.1.1 化合物ライセンス
　　　　　　　(1)化合物評価（科学的評価）
　　　　　　　(2)経済性の評価　　　(3)ライセンス・カウンターパートの評価
　　　　 2.1.2 技術ライセンス
　　　　　　　(1)技術の評価 　　　　(2)経済性の評価
　　2.2 売上予測
　　　　 2.2.1 売上予測
　　　　　　　(1)１日薬価 　　　　(2)処方日数 　　　　(3)患者数

第９章　ジェネリック医薬品における市場予測（シェア予測）手法

第１節　ジェネリックシェアの現状

第２節　ジェネリック市場・ジェネリックシェア予測を困難にする要因
　　１　卸ルートの集計データ

　　２　ＧＥ薬協の集計データ
　　　　２.１　ＧＥ薬協の非加盟企業データの取り扱い

　　３　厚生労働省の薬価調査によるデータ

第３節　ジェネリック医薬品の市場予測と「データ別比較」分析
　　１　出荷ベース： 富士経済

　　２　薬価ベース： IMSジャパン

　　３　厚生労働省：中医協 DPC評価分科会資料

　　４　医薬品市場分析「業態別金額比」「業態別シェア比」

　　５　都道府県別　調剤薬剤料（GE比）解説

第１０章　売上予測の実践事例

第１節　がん領域のニッチマーケットにおける売上予測の実践事例

　　1 ニッチマーケットの定義
　　　 1.1　市場分類

　　2 患者数の確定
　　　 2.1　セカンダリーデータの活用と予測への反映
　　　 2.2　筆者が実践している患者予測の手順

　　3 既存治療の評価例
　　　 3.1　既存治療で考慮すべき事項

　　4 Eligible患者数の確定
　　　 4.1 セカンダリーデータが無い市場における予測精度向上のポイント
　　　　　 4.1.1 大学医局からの情報収集と活用例

　　5 アンメットメディカルニーズ市場での予測法
　　　5.1 すでにメディカルニーズが満たされている市場の予測
　　　　　 5.1.1 　実際に行っている顧客の処方動向の評価法
　　　5.2アンメットメディカルニーズ市場での予測手法
　　　　　 5.2.1市場の分類法
　　　5.3 競合製品のポテンシャル予測
　　　　　 5.3.1　臨床評価の想定
　　　　　 5.3.2　製品力
　　　5.4　競合会社のポテンシャル予測と販売予測への影響
　　　　　 5.4.1　マーケティングの力量評価

　　6 仮説（売上予測）　の実現
　　　 6.1　治療に要する期間の想定

　　7 セグメンテ－ション

　　8　戦略･戦術
　　　 8.1　市場・製品の特徴を踏まえた製品戦略
　　　　　 8.1.1 　抗がん剤市場

　　9 実例をあげて
　　　 9.1 多くの特定疾患市場のように
　　　　 疫学的に患者数がほぼ特定されておりそのほとんどの患者が治療を受ける市場
　　　 9.2 疫学的におおよその患者数が確定しており
　　　　　　　　　　　 診断法・治療法ともに確立している市場
　　　 9.3疫学的におおよその患者数はわかっているが、 確立した診断法、
　　　　　　　 あるいは治療法が無いため治療を受けている患者数が確定できない市場
　　　 9.4患者の存在は明白だが疫学的な裏づけが無い市場
　　　 9.5本来は別なニッチマーケットと定義できるが
　　　　　　　　 便宜的にマスマーケットに包含されてしまっている市場
　　　 9.6商業的に作り出された新たなニッチマーケット

第２節　ニューラルネットワークによる売上予測
　　　　　　　　　　 ～販促資源配分の合理性を考える契機～
　　1　脳の機能を応用してみる
　　　 1.1　NNとは何か
　　　 1.2　経験を積み重ねて学習するNN
　　　 1.3　マーケティングにも幅広く活用

　　2　慣用法の限界を超える
　　　 2.1　このように売上予測を行う
　　　 2.2　再現性の確保が可能

　　3　売上予測を販売促進の武器に
　　　 3.1　費用対効果の検証に応用する
　　　 3.2　販促諸経費の価値を探る
　　　　　 3.2.1　限界効用逓減の法則が支配している
　　　　　 3.2.2　多いことは必ずしも良いとは限らない
　　　　　 3.2.3　広告宣伝は奥が深い
　　　　　 3.2.4　無償サンプルの使用実態とその意義

　　4　活用に向けての課題と今後の発展性
　　　 4.1　実際の予測作業はここから始まる
　　　 4.2　割と身近なNNのソフト
　　　 4.3　パラメータ入力は分析上の重要な位置付け
　　　 4.4　売上予測を現場に生かすには
　　　　　 4.4.1　売上予測のマインドセット
　　　　　 4.4.2　売上予測は長期戦である
　　　　　 4.4.3　消化しきれない過剰なデータは不要
　　　　　 4.4.4　結果は未来永劫ではない
　　　　　 4.4.5　結果の精度は全てではない

第３節　GA-PLS法による売上予測
　　　　　　　　 ～販促資源の最適配分，新たな視点～

　　1　線形の概念を変える

　　2　分析事例

　　3　GA-PLS法の謎に迫る

　　4　売上予測を販促資源の最適配分に生かす

　　5　今後の課題と留意点

　

第４節　事例から学ぶ売上予測精度向上のポイント
　　　　　　　　　　　　　　　　　～過小・過大評価の経験事例も踏まえて～～
　　1． 顕在患者数と潜在患者数について
　　　　1.1厚生労働省の患者推計の活用
　　　　1.2 調査会社のデータ活用

　事例に基づいた代表的な予測手法の解説
　　2． 既市場の既存品売上予測
　　　　2.1　売上が「右肩上がり」の場合を例に
　　　　　　2.1.1 今後どの程度、「右肩上がりの市場成長」があり得るのかを予測する
　　　　　　2.1.2 短中期の各製品のマーケットシェア予測
　　　　　　2.1.3 中長期の売上予測

　　3. 成熟した市場への参入の売上予測（糖尿病・高血圧治療薬などの成熟市場）

　　4. 新たな市場開拓の売上予測

　　5. 私の経験（失敗談）
　　　　1. 成熟した市場への参入の売上予測　（過大予測をしてしまった例）
　　　　2. 新らたな市場開拓の売上予測　（過小予測をしてしまった例）

　

第１１章　リアルオプション理論の活用による
　　　　　　　　　　　 売上予測データを踏まえた意思決定手法

第１節　エピローグ
　　1 売上予測をどのように活用するのか？　　
　　2 投資の選択肢（オプション）

第２節　NPV法とROV法
　　1不確実性の多い新薬開発
　　2 NPV法（正味現在価値法）
　　3リアルオプションによる価値評価法（ROV法）

第３節　リアルオプションの種類
　　1 営業組織拡充の場合
　　2リアルオプションの種類

第１２章　売上予測に関する座談会収録

１　マーケット・製品の特徴を踏まえた売上予測実践のポイントは？
　　　　　　　　新規創出市場と既存市場では予測手法にどんな違いがあるか？

２　市場調査は予測にどのように活用できるか？
　　　　　　　　　　　　　　　　　活用の課題とポイントは何か？

３　予測分析ツールはどれだけ役立てることが可能か？
　　　　 的確な選択のポイントは？ ツールの限界の見極めは如何に行う？

４　過去の予測を振り返り、成功・失敗の原因を探る！
　　　～あの時、今の知識があったらなら、こう予測すべきだった、、、
　　　　　　　　　　　　　　　 いま振り返ると、成功要因は○○だった、、、

ご入金いただき次第、該当書籍を送付させていただきます。