要は、来月の受注数量を予測したいとするよね。その場合、過去の売上はわかるけど、未来の売上は分からないよね。未来の売上を仮定として回帰の説明変数に渡して数量を予測するのは、よいのか？
未来の売上を仮定として回帰の説明変数に渡すことは一般的に適切ではありません。説明変数は予測を支援するために過去のデータから生成されるべきであり、未来のデータを含めることは通常避けられます。なぜなら、モデルは未来の出来事を予測するために過去のデータから学習されるべきであり、未来のデータを含めることはモデルの性能を過大評価する恐れがあります。
代わりに、過去の売上データから生成された特徴量を使用して数量を予測することが一般的です。これらの特徴量には、過去の売上の平均、季節性、トレンド、前月の数量などが含まれる場合があります。これらの特徴量を使用してモデルを構築し、それを用いて未来の数量を予測することが一般的な方法です。