フィードバックコントロールからフィードフォワードコントロールへ

フィードバックコントロールが続いてきた

　従前は経営管理はPDCAサイクルをもとに、計画を立てて、計画に基づき施策を行い、施策の結果と計画の差異を事後的に検証する手法が用いられてきました。

AI回帰分析による将来予測の時代に

　しかし、AIによる将来予測が実用化すれば、そうした計画vs実績という過去の施策効果を検証するというのではなく、例えば6月の計画と予測を比較し、6月は予測値が大幅に下回るから4月のいまの段階から、リカバリーの手を先行して打っていかなければならないというフィードフォワードコントロールを行うことも可能でしょう。

PDCAからOODAループへ　

　そして、フィードフォワードコントロールを行うならば、PDCAというフレームワークより、OODAループというフレームワークの方を考えるべきかもしれません。

点から線へ、そして幅での予測

　また、未来値を1つの数字で予測するというよりも、複数のシナリオ（ベース、ベスト、ワースト）をつくり、その複数シナリオの数字の幅で考えるという手法。

仮説検証で柔軟に環境変化に対応する

　また、計画を一度立てたら変更しないという硬直的なものではなく、あくまで計画はそれを立てたときの合理性ある数値であり、立てた瞬間から計画の前提は変化していく。そのため、計画は仮説と考え、環境変化（外部・内部）に応じて柔軟に変化させていくという思考も必要かもしれません。

その他（雑文）

・AI回帰分析ではどんな説明変数を組み込むかが重要です。そこには販売予測であれば売上高に影響を及びような項目はもちろん必要でしょうが、マクロ指数も考えた方がいいと想っています。