製薬業界の年間経営計画(AOP)の売上予測を再考する

年間経営計画(AOP)は、その後のすべての活動の財務的・戦略的な基盤となるものです。1月の時点で計画を誤ると、その後の1年を通じて対応に追われることになりかねません。こうした失敗には共通するパターンがありますが、いずれも克服できないものではありません。本記事では、J+D Forecastingの売上予測に関する専門知識をもとに、優れたAOP策定の実践方法と、最も陥りやすい課題について解説します。

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エバリュエートの売上予測に関する専門知識をもとに、本記事では年間経営計画(AOP)の策定プロセスを解説します。1年間の計画サイクルを通じて有効に機能するAOPを構築する方法と、善意で設計されたプロセスであっても成果を損なう落とし穴を取り上げます。

本記事で取り上げる主なテーマ:

  • AOPをLong Range Plan(長期計画)と連携させ、単一の信頼できる指標基盤(Single Source of Truth)を構築する方法
  • 適切なAOPと最新見通し(LBE: Latest Best Estimate)の関係性を維持する重要性
  • 具体的かつ測定可能で、継続的に管理できる前提条件(Assumptions)の設定方法
  • AOP策定で繰り返し見られる3つの課題と、その克服方法
  • AIが果たせる役割と、依然として人間の判断が不可欠な売上予測領域

さらに、当社Senior Director, ImplementationであるAmanda Randallへの特別Q&Aも収録しており、売上予測における皆様の課題や疑問点を解消いただける内容となっております。
部門横断での連携、グローバル本社と各国・地域担当組織との認識ギャップ、そして前提条件ログ(Assumption Log)を継続的に運用するために本当に必要な考え方について、実践的な視点から解説します。

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Frequently Asked Questions

年間経営計画(Annual Operating Plan: AOP)とは、中期的な売上予測であり、通常は1〜2年間を対象に、企業の戦略目標を測定可能な業務計画および財務計画へと落とし込むものです。製薬・バイオ医薬品業界では、月ごとの売上高や販売数量に加え、必要に応じて治療開始患者数やバイオマーカー検査対象患者数といった患者関連指標の見込みを定義します。

年間経営計画(AOP)は、その年の基準となる計画です。合意された前提条件に基づいて策定され、長期計画(Long Range Plan)と連動しています。一方、最新見通し(LBE)は、その基準に対する実績の進捗を追跡し、実績データが蓄積されるにつれて見通しを更新・調整するためのものです。

よく見られる重大な誤りの一つは、最新見通しを年間経営計画に代わる主要な参照指標として扱ってしまうことです。その結果、当初の計画との比較や評価が難しくなり、パフォーマンスの変化やその要因を正確に把握できなくなるおそれがあります。化やその要因を正確に把握できなくなるおそれがあります。

まず、売上予測モデルの構築を始める前に、戦略との整合性を図ることが重要です。目標数値から逆算して作成された計画は、その計画を支える前提条件が現実と一致している間しか機能しません。

そのため、数値の検討に着手する前に、最も重要な戦略目標および財務目標を3〜5項目に絞り込み、関係者間で合意しておく必要があります。こうした共通認識を基盤とすることで、市場環境や事業環境に変化が生じた場合でも、年間経営計画の妥当性と実効性を維持しやすくなります。経営計画の妥当性と実効性を維持しやすくなります。

その原因の大半は、次の3つの典型的な失敗パターンに集約されます。

まず、部門ごとに個別に計画を立てる「サイロ化された計画策定」です。このようなアプローチでは、計画全体の整合性が失われてしまいます。例えば、営業部門は第2四半期(Q2)の製品上市を前提に販売計画を立てている一方で、オペレーション部門では第3四半期(Q3)の上市を予定している、といった矛盾が生じることがあります。
次に、前年度データの不備です。不完全な実績データを基に計画を策定すると、その誤りがモデル全体に引き継がれ、予測精度に大きな影響を及ぼします。
そして3つ目は、外部環境に関する最新の状況を十分に反映せずに計画を策定することです。その結果、競合製品の動向、市場需要の変化、価格競争の圧力といった重要な要因が考慮されず、現実との乖離が生じやすくなります。

AIは重要な役割を果たします。ただし、その活用領域は多くの人が想像するものとは異なるかもしれません。

シナリオモデリング、データ統合、予実差異分析、さらには過去の前提条件(Assumptions)に基づくパターン認識といった領域では、AIを活用することで、計画策定サイクルを遅らせる要因となる手作業を大幅に削減できます。
一方で、計画の信頼性を最終的に左右するのは、戦略やリスクに関する人間の判断です。どれほど高度なAIを導入しても、市場環境や競争状況を踏まえた意思決定や、前提条件の妥当性を評価する責任は人間に残されます。
AIから最大限の価値を引き出している組織は、AIを人間の判断の代替としてではなく、売上予測に関する議論や意思決定をより的確で根拠のあるものにするための支援ツールとして活用しています。拠のあるものにするための支援ツールとして活用しています。

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