シナリオ分析

Advanced Probability: データの不確実性

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

シナリオ分析とは？

• 戦略意思決定の手法
• 条件の組み合わせで結果はどう変わるか
• 複数の将来シナリオに備える

シナリオの種類

• ベースライン: 状況は不変
• ベストケース: 楽観的
• ワーストケース: 悲観的

シナリオ分析の活用例

• もし〜ならどうなるか？
• これが変わると何がどう変わるか？
• ベスト／ワーストでは何を想定すべきか？

 

• 例:
  • 予想以上にインフレが上がったら？
  • 需要が20%減ると利益はどう変わる？
  • 来年の売上のベスト／ワースト予測は？

シナリオ分析の進め方

1. 主要変数を特定する

シナリオ分析の進め方

1. 主要変数を特定する
2. 可能なシナリオを定義する

シナリオ分析の進め方

1. 主要変数を特定する
2. 可能なシナリオを定義する
3. 結果をモデル化する

シナリオ分析の進め方

1. 主要変数を特定する
2. 可能なシナリオを定義する
3. 結果をモデル化する
4. 結果を分析・比較する

シナリオ分析の進め方

1. 主要変数を特定する
2. 可能なシナリオを定義する
3. 結果をモデル化する
4. 結果を分析・比較する
5. 戦略的対応を策定する

例：小売の売上予測

シナリオ	月次売上予測	営業費用予測	予測純利益/損失
ベストケース	$700,000	$400,000	+$300,000
ベースライン	$500,000	$450,000	+$50,000
ワーストケース	$350,000	$480,000	-$130,000

例：小売の売上予測

小売企業の対応計画：

• ＜高需要＞ マーケ強化、在庫拡充、出店拡大
• ＜安定需要＞ 現状維持＋モニタリング
• ＜低需要＞ コスト削減、必需品に集中、拡大を延期

Ayo berlatih!

Advanced Probability: データの不確実性