実践ガイドPro

MMMによるシナリオプランニング：予算シミュレーションと意思決定

MMMを活用した予算シナリオプランニングの実践方法。ベース/楽観/悲観シナリオの設計、PyMCによるシミュレーション、感度分析、経営層向けレポーティングまで解説します。

2026/2/56分で読める7

MMMによるシナリオプランニング

MMMの価値は、過去の分析（レトロスペクティブ）だけでなく、**未来の意思決定を支援する予測的活用（プロスペクティブ）**にあります。シナリオプランニングでは、「もし広告費を20%増やしたら？」「TVを止めてデジタルに集中したら？」といった仮説をデータドリブンに検証できます。

優れたシナリオプランニングは、最適解を1つ提示するのではなく、複数のシナリオとそのリスク・リターンを可視化して、経営層の意思決定を支援することを目的とします。

基礎的な予算最適化については予算最適化シミュレーションをご覧ください。

段階	問い	出力
レトロスペクティブ	過去の広告は効果があったか？	チャネル別ROAS、貢献度分解
プロスペクティブ	来期の予算をどう配分すべきか？	シナリオ別の予測売上、最適配分

この先の内容（詳細な分析結果・具体的な数値・施策の全容）はProプラン以上のメンバー限定です。

PyMC-Marketingの公式AI設定（Claude Code 23コマンド、Cursor 7スキル）とYAML駆動モデリングを組み合わせた次世代MMMワークフローを解説。CLAUDE.mdテンプレート、対話例、AIアンチパターンまで網羅。

PyMC-Marketingを使ったMMMモデルの実装手順を10ステップで解説。環境構築、データバリデーション、モデル定義、事前予測チェック、MCMC推論、収束診断、チャネル貢献度、ROAS算出、予算最適化、モデル保存まで。コピペ可能なコード付き。

MMMの分析結果をどう読み解き、実際のマーケティング意思決定に活かすのか。チャネル貢献度分解、ROI、レスポンスカーブなど、レポートの正しい読み方を体系的に解説します。