研究者が開発で｢PDCAサイクルのCを重視する｣訳 ｢予測困難なシミュレーション｣で必要不可欠

「ただし、いくつか気になる点がある。成長率は、どのように決めたのかな?」

「成長率は、他社の類似製品の、実際の販売数字を分析して決定しました」

「それらが、我々のドクターズコスメの成長率として使える根拠はどこにあるかな?」

三田村さんは、しばらく沈黙して、答えた。

「ご説明した通り、同価格帯および同じターゲット層向けの製品の、実際のデータに基づく成長率だからです。裏を返せば、それしか参考にできるものが存在しないのです」

「5年前の我々のドクターズコスメでの成長率は使えないのかな?」

「それは使えません。なぜなら5年前のドクターズコスメと、今回の改良したドクターズコスメでは製品が根本的に違うからです。むしろ、同じ成長率であってはいけないのです。班目教授には申し上げにくいのですが、五年前のドクターズコスメの成長率は、当初は良かったと聞いていますが、やがてその値は鈍化しまして、今回の改良につながったというわけです」

予測値は変化を盛り込んで設定する

班目教授はニヤリと笑った。

「そこだよ。成長率に一定の値を与えることに違和感がある。成長率は変化するものなのではないか?」

三田村さんは、深く考えるように口に手を当てて沈黙した。

「成長率はたしかに変動するものです。ですが、変動することを考慮すると、シミュレーションが複雑になりすぎると思います。例えば昨年発売した商品は、成長率ははじめ10％あったのですが、最終的には2％まで落ち込みました。このような変動を取り入れるのは困難です」

班目教授はホワイトボードの前に立った。

「いいや、成長率は変動するという考えはモデルに取り入れるべきだ。計算が難しくなるのを避けたいなら、簡単に考えればいい。例えば成長率が10％から2％に変動するのなら、それぞれ成長率が10％の場合と2％の場合を計算して、グラフに乗っければいい。その間の範囲内に予測が収まるんじゃないか？」

そう言いながら班目教授は、ホワイトボードにグラフを書いた。

（『なぜ君は、科学的に考えられないんだ？』より）

「研究者たちも、物理や化学反応のシミュレーションをするときに、このようにさまざまな条件の場合について個別に計算して、おおよその予測を得ることを行う。逆に、シミュレーションのインプット……成長率もそのひとつだが……インプットを変えたときのシミュレーション結果が、どのように変化するかを調べたりすることもある。感度解析という手法だ」