因果予測とは、変数間の因果関係を検証することで将来の事象を予測する手法です。単純な傾向分析にとどまらず、予測量に影響を与える可能性のある様々な要因を考慮します。
回帰分析は、変数間の関係性を推定する統計的手法です。因果予測の文脈では、回帰分析は、1つまたは複数の独立変数が従属変数に与える影響を特定し、測定するために使用されます。この手法は、ある変数と他の変数との関係に基づいてその変数を予測したい場合に特に有用です。
例えば、ある企業は、広告費と売上の間に因果関係があると仮定し、回帰分析を用いて広告費に基づく売上予測を行うことができます。この回帰モデルを用いることで、企業は広告費の増加単位ごとに予想される売上増加を定量化することができます。
参考文献
ここで提供される情報は、サプライマネジメントと統計の分野で確立されている因果予測と回帰分析の一般原則に基づいています。

新しい地域でサービスプロバイダーを選択するには、徹底したデューデリジェンスが必要です。必要な手順は以下のとおりです。
* 初期調査: オンラインレビュー、業界レポート、推奨事項など、さまざまなソースを通じて潜在的なサービスプロバイダーに関する予備調査を実施します。
* プロバイダーの絞り込み: プロバイダーの能力、評判、企業のニーズとの適合性に基づいて、プロバイダーの絞り込みリストを作成します。
* 現地訪問：複数の候補プロバイダーを訪問することで、施設、業務、企業文化を直接評価することができます。これにより、以下のことが可能になります。
* 機能の評価: プロバイダーの技術的機能、インフラストラクチャ、およびリソースを確認します。
* 主要担当者との面談: 管理チームおよび運用チームと連携して、彼らの専門知識と対応力を評価します。
* ローカルコンテキストの理解: パートナーシップに影響を与える可能性のあるローカルビジネス環境、規制状況、文化的要因に関する洞察を得ます。
* 比較分析: 訪問からの観察結果と結果を比較して、最適なサービス プロバイダーについて情報に基づいた決定を下します。
* 最終選択: 企業の要件を最も満たし、長期にわたるパートナーシップの成功の可能性を示すプロバイダーを選択します。
参考文献
* Sollish, F., Semanik, J. (2012). 調達・供給管理者のためのデスクリファレンス. John Wiley
＆サンズ。
* Monczka, RM, Handfield, RB, Giunipero, LC, & Patterson, JL (2015). 購買とサプライチェーンマネジメント. Cengage Learning.