悪い予測の原因は何ですか？

予測は悪名高いほど不正確です。ダーツボードを持ったチンパンジーが信頼できる予測を提供できると示唆するところまで行った人もいます。近年、予測はより技術的かつ統計的になっていますが、それでも予測者の制限と使用される方法論によってチェックされています。これらの欠点を特定できれば、補償を行うことができますが、それらを認識することは必ずしも容易ではありません。

地平線

予測は、将来予測するほど正確ではなくなります。翌月または四半期のイベントは簡単に予測できます。天気予報が確率（雨の20％の確率）に基づいているのと同じように、優れたビジネス予測にはさまざまな確率が含まれている必要があります。範囲を拡大して、最良の結果と最悪の結果の間の広がりを含める必要があります。ほとんどの予測者はこれを行いません。そうする場合、予測を解釈するほとんどの人は1つの数値のみに焦点を合わせます。通常は最も楽観的です。

バイアス

誰もが、育成、文化、ビジネス環境に影響される世界観を持っています。客観的になるようにあらゆる努力をすることはできますが、それは不可能な作業です。新しいベンチャーを始める事業主は当然成長の機会について楽観的です。この場合、楽観主義を抑える必要があります。バイアスは反対側からも機能します。一部の企業は、楽観的な予測を描くことに消極的です。彼らの見通しが間違っている場合、投資家は会社の経営能力に疑問を呈する可能性が高くなります。しかし、経営陣が悲観的な見方をしている場合、投資家は結果が明るいときに喜ぶでしょう。

パターンの変更

最も簡単な予測は、過去の傾向とそれらが将来も続くという仮定に基づく予測です。これは短い間隔では有効な仮定かもしれませんが、最終的にはトレンドラインが変化します。ターニングポイントの特定と予測は、予測の最も難しい側面の1つです。将来を見つめるほど、予期せぬ出来事が見通しを歪める可能性が高くなります。過去の出来事の知識はサイクルを特定するのに役立つかもしれませんが、時にはサイクルでさえ繰り返されません。

悪いデータ

履歴データに基づく定量的予測は、データが不十分または不良である場合に歪曲される可能性があります。極端な例として、1年分のデータのみに基づいている場合、正確な5年の予測を行うことはできません。そしてそれでも、予測には欠陥があるかもしれません。予測が誤った仮定に基づいている場合、別のデータの問題が発生する可能性があります。この状況では、良いデータが悪用されて悪い予測が生成されます。重要な評価のみが、予測が可能な限り正確であることを保証できます。