将来に関する意思決定は、過去と現在の情報に基づいて行うことでより的確なものとなる。予測とは、そうした情報に基づいた予測を行うプロセスである。企業は売上、需要、キャッシュフロー、経済状況などを予測する。その手法は、単純な移動平均やトレンドラインから、複雑な統計モデルや機械学習アルゴリズムまで多岐にわたる。

完璧な予測は存在しない。重要なのは、不確実性を低減し、前提条件を明確にすることで、検証と修正を可能にすることである。一般的に、短期予測は長期予測よりも精度が高い。過去のデータが限られている場合や、構造変化が予想される場合には、専門家の判断を取り入れた定性的な手法が有効である。

予測は、在庫水準、人員配置、予算編成、投資判断の基盤となります。予測を固定的な約束ではなく、常に変化するツールとして捉える組織は、現実が予測と乖離した際に、より効果的に対応できます。したがって、予測という学問分野は、分析手法と予測の限界に対する健全な認識を組み合わせたものです。