Kutsuki DataBank / Phase 6
この先の処方箋枚数はどうなるか
このまま進んだ場合の今後の処方箋枚数と、目標との距離を見ます。
来月の見込み
約1,768枚
2026年8月（直近3か月の平均から）
前年同月（2025年8月）は 1,129枚
予測のずれ
平均で月±126枚
約7%
2026年2月以降の実績と見込みを比べた場合
現状
1,768枚/月
2026年5〜7月の平均
参考：全期間の平均は 1,388枚/月
目標3,000枚まで
あと1,232枚/月
現状の1.70倍が必要
どのシナリオでも、目標に届く確率は0%
- わかったこと
- このままのペースなら、月1,768枚前後で推移する見込みです。
- 良い？悪い？
- 今の施策の組み合わせでは、3,000枚に届く見込みはありません。
- 次にやること
- Phase 3 と同じく、新しい処方元（クリニック）の獲得が必要です。
月別の推移と来月の見込み
処方箋は月1,768枚ほどで、目標の3,000枚との間には大きな差があります。
この図の読み方黒が毎月の実績、青の点線が「直前3か月の平均」で出した見込みです。右端の青い点が来月の見込みで、上下の線は平均的なずれ（±126枚）です。
専門家向けの詳細
専門家向けの詳細（統合モデル・予測検証・シナリオ分布・学術ポジショニング）
保留
- Phase5因果（年表で推定したが判定できない）
- 多店舗外部妥当性
- 世帯・Experience SEM
統合モデル
統合運用式は 人口×来局率×頻度（門前/非門前分解）。
フロー→商圏→選択→定着の接続
この図の読み方Phase1〜4を一本の式系にまとめた統合モデル図です。人口×来局率×頻度を門前／非門前に分解し、フロー→商圏→選択→定着→成長の接続を示します。
時間分割予測検証
学習〜2026-01（17か月）／検証 2026-02〜（6か月）。最良は 移動平均3（MAE=126.3, MAPE=6.8%）。本文の見込みは 移動平均3（MAE=126.3, MAPE=6.8%）。
学習／検証の予測比較
この図の読み方学習期と検証期に分けた月次件数の予測比較です。実測（実線）と各モデル予測を重ね、検証期の誤差（MAE/MAPE）が小さいモデルが「いま最も当てはまる」ベースラインです。
| モデル | MAE | MAPE% |
|---|---|---|
| 移動平均3 | 126.3 | 6.8 |
| 門前+非門前分解OLS | 132.2 | 7.5 |
| OLS_トレンド季節 | 225.8 | 13.2 |
| 前年同月 | 500.3 | 28.2 |
| 学習期平均 | 532.2 | 29.5 |
シナリオ予測分布
シナリオ別の予測帯（現状=2026年5〜7月平均）
この図の読み方施策シナリオごとの予測分布（中央値と幅）です。P50が典型値、帯が不確実性。3,000到達確率が低いシナリオは、単体では目標に届きにくいことを示します。
| シナリオ | P50 | P10 | P90 | 3000到達確率 |
|---|---|---|---|---|
| 現状ベース | 1759 | 1579 | 1944 | 0% |
| 門前需要+10% | 1922 | 1733 | 2127 | 0% |
| 門前需要+20% | 2081 | 1876 | 2301 | 0% |
| 非門前×2 | 1922 | 1741 | 2144 | 0% |
| 非門前×3 | 2098 | 1887 | 2329 | 0% |
| 来局頻度+10% | 1933 | 1748 | 2144 | 0% |
| 来局頻度+20% | 2111 | 1911 | 2346 | 0% |
| 活動患者+15% | 2022 | 1832 | 2254 | 0% |
| 活動患者+30% | 2302 | 2069 | 2553 | 0% |
| 複合:門前+5%×非門前×2.5×頻度+10% | 2318 | 2086 | 2572 | 0% |
学術ポジショニング要約
三角形定式化と門前/非門前二軸が新規性の中核。1店舗のため外部妥当性は未確立。詳細は academic_positioning.md。