不確実性が高い環境下では、過去のデータや現在のトレンドに基づいた予測の信頼性が低くなります。さらに、新しいデータやトレンドが明らかになるまで戦略を調整するのが遅れがちになることもあります。

予測不可能なVUCAの環境では、さまざまなデータを分析して顧客のニーズや好み、競争の状況を予測し、それに基づいて戦略を立てるという「順推論的アプローチ」によるデータ駆動の意思決定プロセスや予測モデルでは、しばしば限界に直面することがあります。

このような状況では、予測を超えて、柔軟性、適応性、そしてスピードを優先した戦略の策定がより重要になってきます。

顧客ごとの売上実績や競合とのシェア値などの現在の結果や成果を分析し、それに基づいて戦略を調整する、「逆推論的アプローチ」は、以下の点でVUCA時代に適していると考えられます。

①具体性：現実のデータに基づいているため、戦略の具体性が高まり、実行可能性が向上します。

②即時性：現状のデータを基に戦略を立てることで、即座に問題に対処し、機会を捉えることができます。

③適応性：市場や競合の現状を正確に把握することで、状況の変化に応じた適応戦略を容易に策定できます。

医薬品販売データベースは顧客ごとの各薬剤使用情報を定量化しており、競合状況を含むため、「逆推論的アプローチ」のための理想的なデータベースと言えます。

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