(57)【要約】      （修正有）【課題】導入予定のシステムを事前に評価して、導入を検討可能とすることができる計算装置、計算方法及び計算処理プログラムを提供する。【解決手段】在庫損失額改善シミュレーションシステムは、システムの需要予測を活用し、過去実績の在庫不足に起因する損失額に対する改善額を算出して提示する。【効果】過去の実績データを活用してシステムによる在庫の損失額改善をシミュレーションできる。このため、システムを導入する前の過去の実績に対しての改善額及び改善率を把握して、システムを導入するか否かの経営判断を行うことができる。また、システムを導入するセグメントの選択を可能とすることができる。【選択図】図３
2020166514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御部を備える計算装置であって、
前記制御部は、
在庫不足に起因する商品の機会損失についての需要予測モデルの導入による改善効果を評価するための指標である改善指標の値を計算する計算手段を備え、
前記計算手段は、前記商品の発注実績数量および入荷実績数量を基に前記商品の発注済み且つ未入荷の数量である発注残数量を計算する処理と、前記商品の出荷実績数量ならびに所定の安全係数、仕入リードタイムおよび発注サイクルを基に前記商品の安全在庫数量を計算する処理と、を行い、導入予定の前記需要予測モデルで得られた前記商品の需要予測数量と前記安全在庫数量の和から前記発注残数量と前記商品の在庫数量の和を差し引いた数量及び「０」のうち、大きい方を前記商品の予測発注数量とし、前記予測発注数量と前記商品の在庫数量の和から前記商品の出荷実績数量を差し引いた数量を計算し、前記計算した数量と前記商品の前記機会損失の数量のうちの小さい方を前記改善指標の前記値として決定すること、
を特徴とする計算装置。
【請求項２】
前記計算手段は、前記決定した数量と前記商品の売上単価の積、および、前記決定した数量と前記商品の売上単価の積から前記決定した数量と前記商品の原価単価の積を差し引いた金額を、前記改善指標の前記値として計算すること、
を特徴とする請求項１に記載の計算装置。
【請求項３】
計算手段を備えた計算装置の計算方法であって、
前記計算手段が、在庫不足に起因する商品の機会損失についての需要予測モデルの導入による改善効果を評価するための指標である改善指標の値を計算する計算ステップを有し、
前記計算ステップにおいて、前記商品の発注実績数量および入荷実績数量を基に前記商品の発注済み且つ未入荷の数量である発注残数量を計算する処理と、前記商品の出荷実績数量ならびに所定の安全係数、仕入リードタイムおよび発注サイクルを基に前記商品の安全在庫数量を計算する処理と、を行い、導入予定の前記需要予測モデルで得られた前記商品の需要予測数量と前記安全在庫数量の和から前記発注残数量と前記商品の在庫数量の和を差し引いた数量及び「０」のうち、大きい方を前記商品の予測発注数量とし、前記予測発注数量と前記商品の在庫数量の和から前記商品の出荷実績数量を差し引いた数量を計算し、前記計算した数量と前記商品の前記機会損失の数量のうちの小さい方を前記改善指標の前記値として決定すること、
を特徴とする計算方法。
【請求項４】
コンピュータを、
在庫不足に起因する商品の機会損失についての需要予測モデルの導入による改善効果を評価するための指標である改善指標の値を計算する計算手段として機能させ、
前記計算手段は、前記商品の発注実績数量および入荷実績数量を基に前記商品の発注済み且つ未入荷の数量である発注残数量を計算する処理と、前記商品の出荷実績数量ならびに所定の安全係数、仕入リードタイムおよび発注サイクルを基に前記商品の安全在庫数量を計算する処理と、を行い、導入予定の前記需要予測モデルで得られた前記商品の需要予測数量と前記安全在庫数量の和から前記発注残数量と前記商品の在庫数量の和を差し引いた数量及び「０」のうち、大きい方を前記商品の予測発注数量とし、前記予測発注数量と前記商品の在庫数量の和から前記商品の出荷実績数量を差し引いた数量を計算し、前記計算した数量と前記商品の前記機会損失の数量のうちの小さい方を前記改善指標の前記値として決定すること、
を特徴とする計算処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算装置、計算方法及び計算処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１（特開平１０−２２８４６３号公報）に、需要予測モデル評価方法が開示されている。この需要予測モデル評価方法は、
１：供給時点ｔにおける乖離量Ｒ（ｔ）（＝販売予測累計値Ｙ（ｔ）−販売実績累計値Ｊ（ｔ））を求める、
２：供給時点ｔにおける乖離量Ｒ（ｔ）の正負により損失コストの種別を判定し、供給時点ｔにおける損失コストを算出する。
【０００３】
乖離量Ｒ（ｔ）が正（予測＞実績）で且つ在庫保持限界値を超える場合は、処分コストＳ（ｔ）を算出する。乖離量Ｒ（ｔ）が正（予測＞実績）で且つ在庫保持限界値以下の場合は、在庫保持コストＺ（ｔ）を算出する。
【０００４】
乖離量Ｒ（ｔ）が負（予測＜実績）で且つその絶対値が緊急調達限界値以下の場合は、緊急調達コストＷ（ｔ）を算出し、乖離量Ｒ（ｔ）が負（予測＜実績）で且つその絶対値が緊急調達限界値を超える場合は、機会損失コストＶ（ｔ）を算出する。
【０００５】
３：全供給時点の損失コストの累計を求め、
４：評価対象予測モデルを適用した際の損失コストおよび比較対象とする基準予測モデルを適用した際の損失コストを出力する。
【０００６】
これにより、需要予測モデル適用による実業務への有用性を検証する評価作業の迅速化及び容易化を図ることができ、また、業務系システムの要求以上の精度を確保する無駄な予測モデル再構築作業を抑止することができる。
【０００７】
ここで、今日において、ビジネス等の分野で様々なシステムが構築されており、近年においては、人工知能（ＡＩ：Artificial  Intelligence）を用いたシステムも構築されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平１０−２２８４６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、所望のシステムの導入に要する費用に対して得られる利益（費用対効果）、及び、システムの利用の仕方等が不明確なまま導入されることが多々ある。このため、システムの導入後に、例えば予想以上に保守費用及び運用費用が必要となることに気づく等、不都合に気づくことが、システムの導入後となる問題があった。
【００１０】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、導入予定のシステムを事前に評価して、導入を検討可能とすることができる計算装置、計算方法及び計算処理プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る計算装置は、制御部を備える計算装置であって、制御部は、在庫不足に起因する商品の機会損失についての需要予測モデルの導入による改善効果を評価するための指標である改善指標の値を計算する計算手段を備え、計算手段は、商品の発注実績数量および入荷実績数量を基に商品の発注済み且つ未入荷の数量である発注残数量を計算する処理と、商品の出荷実績数量ならびに所定の安全係数、仕入リードタイムおよび発注サイクルを基に商品の安全在庫数量を計算する処理と、を行い、導入予定の需要予測モデルで得られた商品の需要予測数量と安全在庫数量の和から発注残数量と商品の在庫数量の和を差し引いた数量及び「０」のうち、大きい方を商品の予測発注数量とし、予測発注数量と商品の在庫数量の和から商品の出荷実績数量を差し引いた数量を計算し、計算した数量と商品の機会損失の数量のうちの小さい方を改善指標の値として決定すること、を特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る計算装置は、計算手段は、決定した数量と商品の売上単価の積、および、決定した数量と商品の売上単価の積から決定した数量と商品の原価単価の積を差し引いた金額を、改善指標の値として計算すること、を特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係る計算方法は、計算手段を備えた計算装置の計算方法であって、計算手段が、在庫不足に起因する商品の機会損失についての需要予測モデルの導入による改善効果を評価するための指標である改善指標の値を計算する計算ステップと、を有し、計算ステップにおいて、商品の発注実績数量および入荷実績数量を基に商品の発注済み且つ未入荷の数量である発注残数量を計算する処理と、商品の出荷実績数量ならびに所定の安全係数、仕入リードタイムおよび発注サイクルを基に商品の安全在庫数量を計算する処理と、を行い、導入予定の需要予測モデルで得られた商品の需要予測数量と安全在庫数量の和から発注残数量と商品の在庫数量の和を差し引いた数量及び「０」のうち、大きい方を商品の予測発注数量とし、予測発注数量と商品の在庫数量の和から商品の出荷実績数量を差し引いた数量を計算し、計算した数量と商品の機会損失の数量のうちの小さい方を改善指標の値として決定すること、を特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る計算処理プログラムは、コンピュータを、在庫不足に起因する商品の機会損失についての需要予測モデルの導入による改善効果を評価するための指標である改善指標の値を計算する計算手段として機能させ、計算手段は、商品の発注実績数量および入荷実績数量を基に商品の発注済み且つ未入荷の数量である発注残数量を計算する処理と、商品の出荷実績数量ならびに所定の安全係数、仕入リードタイムおよび発注サイクルを基に商品の安全在庫数量を計算する処理と、を行い、導入予定の需要予測モデルで得られた商品の需要予測数量と安全在庫数量の和から発注残数量と商品の在庫数量の和を差し引いた数量及び「０」のうち、大きい方を商品の予測発注数量とし、予測発注数量と商品の在庫数量の和から商品の出荷実績数量を差し引いた数量を計算し、計算した数量と商品の機会損失の数量のうちの小さい方を改善指標の値として決定すること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、導入予定のシステムを事前に評価して、導入を検討可能とすることができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムのシステム構成図である。
【図２】図２は、端末装置のＣＰＵの機能ブロック図である。
【図３】図３は、端末装置における在庫損失額改善シミュレーション動作の流れを示すフローチャートである。
【図４】図４は、在庫損失額改善シミュレーションの実行指定操作画面の一例を示す図である。
【図５】図５は、出荷予測結果集計データ作成部による出荷予測結果集計データの算出動作を説明するための図である。
【図６】図６は、発注残データ集計部による発注残データの算出動作を説明するための図である。
【図７】図７は、出荷実績集計データ作成部による出荷実績集計データの算出動作を説明するための図である。
【図８】図８は、損失集計データ作成部による損失集計データの算出動作を説明するための図である。
【図９】図９は、基準日及び集計期間を説明するための図である。
【図１０】図１０は、改善幅データ作成部による改善幅データの算出動作を説明するための図である。
【図１１】図１１は、改善額算出部による改善額及び改善粗利の算出動作を説明するための図である。
【図１２】図１２は、在庫データの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムのファイル及び帳票の出力形態を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、一例として、本発明に係る計算装置、計算方法、及び計算処理プログラムを適用した実施形態となる在庫損失額改善シミュレーションシステムを、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態により、この発明が限定されるものではない。
【００１８】
［１．概要］
実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムは、在庫不足に起因する商品の機会損失についての需要予測モデルの導入することで得られる改善効果を評価するための指標（改善指標）の値を計算して提供する。具体的には、需要予測人口知能モデル（需要予測ＡＩモデル）を活用し、過去実績の在庫不足に起因する損失額に対する改善額、及び、セグメント別の改善効果を提供する。
【００１９】
これにより、需要予測ＡＩモデルの導入前の過去の実績に対しての改善額及び改善率を把握でき、需要予測ＡＩモデルを導入するか否か、及び、導入するセグメントを選択の経営判断を可能とすることができる。以下、実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムの具体的な構成及び動作について説明する。
【００２０】
［２．システム構成］
図１は、実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムのシステム構成図である。この図１に示すように、在庫損失額改善シミュレーションシステムは、ＣＰＵ１〜通信部６を備えた端末装置２０と、複数のサーバ装置及びデータベースで構築された人工知能による需要量予測ＡＩ（Artificial  Intelligence）モデル１０を有している。端末装置２０及び需要量予測ＡＩモデル１０は、例えばインターネット等の広域網又はＬＡＮ（Local  Area  Network）等のプライベート網のネットワーク９を介して相互に通信可能に接続されている。
【００２１】
需要量予測ＡＩモデル１０は、機械学習アルゴリズムによって学習を行い、所望の商品又はサービスの需要量の予測を行うようになっている。
【００２２】
［３．端末装置のハードウェア構成］
一例ではあるが、端末装置２０は、図１に示すように、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard  Disk  Drive）４、入出力インタフェース（入出力Ｉ／Ｆ）５及び通信部６を有している。ＣＰＵ１〜通信部６は、バスライン１９を介して相互に接続されている。また、入出力Ｉ／Ｆ５には、キーボード装置及びマウス装置等の操作部７と、モニタ装置等の表示部８が接続されている。
【００２３】
ＨＤＤ４には、需要予測ＡＩモデルの導入前の過去の実績に対しての改善額及び改善率等を計算するための在庫損失額改善シミュレーションアプリケーションプログラム（以下、損失改善アプリという）が記憶されている。また、ＨＤＤ４には、改善額及び改善率等を計算するための発注明細書データ、入荷明細データ、出荷明細データ、損失データ、及び、在庫データ等の各種データが記憶されている。これら各種データは、需要量予測ＡＩモデルから、事前に取得される。
【００２４】
［４．端末装置の機能］
図２に、端末装置２０のＣＰＵ１が、ＨＤＤ４に記憶されている損失改善アプリを実行することで実現される各機能の機能ブロック図を示す。この図２に示すように、ＣＰＵ１は、損失改善アプリを実行することで、入力処理部１１、出荷予測結果集計データ作成部１２、発注残データ集計部１３、出荷実績集計データ作成部１４、損失集計データ作成部１５、改善幅データ作成部１６、改善額算出部１７、及び、出力制御部１８の各機能を実現する。
【００２５】
［５．在庫損失額改善シミュレーション動作］
図３は、端末装置２０における在庫損失額改善シミュレーション動作の流れを示すフローチャートである。図２に示した各部１１〜１８は、この図３のフローチャートに従って、以下のように機能する。これにより、在庫の損失額に対する改善額及び改善率等の計算が行われる。なお、改善額及び改善率は、改善指標の値の一例である。
【００２６】
まず、入力処理部１１は、ユーザが操作部７を介して行う、在庫損失額改善シミュレーションの実行指定操作の有無を監視している（ステップＳ１）。図４は、ＣＰＵ１（計算手段の一例）により表示部８に表示される在庫損失額改善シミュレーションの実行指定操作画面の一例を示す図である。この図４からわかるように、ユーザは、在庫損失額改善シミュレーションを実行する際、例えば「２０１８／０９／０１〜２０１８／０９／３０」等の対象期間を指定する。そして、「実行」と記載されているボタンである実行ボタンを操作する。これにより、指定した対象期間に対応する在庫の損失額に対する改善額及び改善率等の計算が行われる。
【００２７】
入力処理部１１により、在庫損失額改善シミュレーションの実行指定操作が検出されると（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、処理がステップＳ２に進む。
【００２８】
ステップＳ２では、出荷予測結果集計データ作成部１２が、需要量予測ＡＩモデルから事前に取得してＨＤＤ４に記憶されている出荷予測結果データをＨＤＤ４から取得して集計し、出荷予測結果集計データを作成する。具体的には、図５（ａ）に示すデータが、出荷予測結果データの一例である。この図５（ａ）に示すように、出荷予測結果データは、出荷日、出荷元となる倉庫、出荷された商品の商品コード、及び、出荷数を示す情報を含んでいる。
【００２９】
出荷予測結果集計データ作成部１２は、図５（ｂ）に示すように２０１８／０９／０１、２０１８／０９／１１及び、２０１８／０９／２１を基準日に設定する。そして、２０１８／０９／０１の基準日に対しては、図５（ａ）に示す２０１８／０９／０１〜２０１８／０９／１０までが出荷日となっている出荷数を、倉庫及び商品単位で集計し、図５（ｂ）に示すように予測出荷数として算出する。
【００３０】
換言すると、図９に示すように、２０１８／０９／０１の基準日に対する集計期間は、２０１８／０９／０１〜２０１８／０９／１０の期間に設定されている。２０１８／０９／１１の基準日に対する集計期間は、２０１８／０９／１１〜２０１８／０９／２０の期間に設定されている。２０１８／０９／２１の基準日に対する集計期間は、２０１８／０９／２１〜２０１８／０９／３０の期間に設定されている。
【００３１】
このため、出荷予測結果集計データ作成部１２は、２０１８／０９／０１の基準日に対しては、図５（ａ）に示す２０１８／０９／０１の出荷数２５００個及び２０１８／０９／０５の出荷数１５００個を加算処理した４０００個を、図５（ｂ）に示すように予測出荷数として算出する。
【００３２】
同様に、出荷予測結果集計データ作成部１２は、２０１８／０９／１１の基準日に対しては、図５（ａ）に示す２０１８／０９／１１の出荷数１７００個及び２０１８／０９／１６の出荷数８００個を加算処理した２５００個を、図５（ｂ）に示すように予測出荷数として算出する。
【００３３】
このように図５（ａ）に示した出荷予測結果データから、図５（ｂ）に示した出荷予測結果集計データが算出されると、処理がステップＳ３に進む。
【００３４】
ステップＳ３では、発注残データ集計部１３が、発注した商品の個数と、この発注により入荷済みの商品との差の個数である発注残データの算出及び集計を行う。具体的には、図６（ａ）は、発注した商品の内訳を示す発注明細データの一例である。この例の場合、発注明細データは、発注番号、発注区分、発注日、倉庫、商品コード、商品名、及び発注数を含むデータとなっている。発注区分は、定期的な発注であることを示す「定期発注」と、単発的な発注であることを示す「スポット発注」とに区分される。
【００３５】
これに対して、図６（ｂ）は、このような発注に対して入荷された商品の内訳を示す入荷明細データの一例である。この例の場合、入荷明細データは、入荷番号、入荷日、発注番号、倉庫、商品コード、商品名、及び、入荷数を含むデータとなっている。
【００３６】
発注残データ集計部１３は、上述の基準日に対応する期間における発注数−入荷数の演算を行い集計することで、発注した商品の個数と、この発注により入荷済みの商品との差の個数である発注残データを、各基準日毎に算出する。例えば、２０１８／０９／０１の基準日に対応する２０１８／０９／０１〜２０１８／０９／１０の期間において、例えば８００個の商品を発注したが、５００個しか入荷していない場合、８００個−５００個＝３００個数の発注残となる。発注残データ集計部１３は、上述の基準日に対応する期間毎に、このような発注残を集計した、図６（ｃ）に示すような発注残データを算出する。この図６（ｃ）の例の場合、２０１８／０９／０１の基準日に対応する発注残は５００個、２０１８／０９／１１の基準日に対応する発注残は０個、２０１８／０９／２１の基準日に対応する発注残は７００個である例を示している。
【００３７】
このように発注残データが算出されると、処理がステップＳ４に進む。ステップＳ４では、出荷実績集計データ作成部１４が、出荷明細データに基づいて、各基準日に対応する期間毎の安全在庫数及び出荷実績数を示す出荷実績集計データを作成する。図７（ａ）は、出荷明細データの一例である。出荷実績集計データ作成部１４は、例えば２０１８／０９／０１の基準日に対応する２０１８／０９／０１〜２０１８／０９／１０の期間における１５００個＋５００個＝２０００個の演算を行うことで、図７（ｂ）に示すように、２０１８／０９／０１の基準日に対応する出荷実績数を算出する。
【００３８】
また、出荷実績集計データ作成部１４は、「出荷標準偏差×（√（（仕入リード＋発注サイクル）／１０））×安全係数」の演算を行うことで、基準日に対応する安全在庫数を算出する。出荷標準偏差は、過去１０サイクル分の出荷数の標準偏差である。図７（ｂ）の例の場合、２０１８／０９／０１の基準日に対応する安全在庫数は６００個、２０１８／０９／１１の基準日に対応する安全在庫数は５００個となっている。
【００３９】
このように、出荷実績集計データが算出されると、処理がステップＳ５に進む。ステップＳ５では、損失集計データ作成部１５が、損失データに基づいて、損失集計データを作成する。図８（ａ）に示すデータが損失データの一例である。この例の場合、損失データには、上述の基準日、倉庫名、商品名、損失数、損失額、原価、及び、売上単価の各情報が含まれる。なお、ここで算出される「損失数」が、この商品の改善幅の最大値となる。
【００４０】
損失集計データ作成部１５は、各基準日の損失数を集計すると共に、各基準日の損失額を集計して、図８（ｂ）に示す損失集計データを作成する。図８（ｂ）の例は、２５００個＋４０００個数＝６５００個の損失数が算出され、１７５０００００円＋２８００００００円＝４５５０００００円の損失額が算出された例である。なお、原価及び売上単価は、出荷できなかった受注を損失額とした場合に、その受注時の原価及び売上単価が用いられる。この図８（ｂ）の例の場合、受注時の原価が４６００円、売上単価７０００円である。
【００４１】
次に、ステップＳ６では、改善幅データ作成部１６が、図１０（ａ）に示すように、出荷予測結果集計データ（図５（ｂ）参照）に対して、発注残データ（図６（ｃ）参照）、在庫データ、出荷実績集計データ（図７（ｂ）参照）及び損失集計データ（図８（ｂ）参照）を、基準日、倉庫コード、商品コードに基づいてデータ結合処理する。
【００４２】
図１２は、在庫データの一例を示す図である。この図１２に示すように、在庫データは、基準日、倉庫、商品コード、商品名、及び、在庫数が関連付けされて管理される。
【００４３】
次に、改善幅データ作成部１６は、図１０（ｂ）に示すように、倉庫及び商品毎に、各基準日に対応するＡＩ予測発注量、在庫数及び出荷実績を、一時計算データとして算出する。ＡＩ予測発注量は、「予測出荷数−発注残−在庫数＋安全在庫数」の演算式で算出される。例えば、２０１８／０９／０１の基準日に対応するＡＩ予測発注量は、「４０００個−５００個−１０００個−６００個＝３１００個」として算出される。
【００４４】
なお、このような「予測出荷数−発注残−在庫数＋安全在庫数」の演算式でＡＩ予測発注量の演算を行うことで「０以下の値」が算出された場合、実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムでは、この「０以下のＡＩ予測発注量の値」を、全て「０」として取り扱うようになっている。
【００４５】
次に、改善幅データ作成部１６は、図１０（ｃ）に示すように、倉庫及び商品毎に、各基準日に対応する仮改善数及び損失数を算出する。仮改善数は、「ＡＩ予測発注量＋在庫数−出荷実績」の演算で算出される。例えば、２０１８／０９／０１の基準日の改善数は、「（４０００−５００−１０００＋６００）＋１０００−２０００＝２１００」として算出される。
【００４６】
そして、改善幅データ作成部１６は、損失数以上の改善はあり得ないため、仮改善数と損失数を比較し、図１０（ｄ）に示すように、小さいほうの値を改善数として決定した改善幅集計データを作成する。
【００４７】
次に、ステップＳ７では、改善額算出部１７が、損失集計データ（図８（ｂ）参照）及び改善幅集計データ（図１０（ｄ）参照）を、図１１に示すように結合する。そして、改善額算出部１７は、「売上単価×改善数」の演算を行うことで、改善額を算出する。図１１の例の場合、「７０００円×３２００個」の演算により、２２４０００００円の改善額が算出される。
【００４８】
また、改善額算出部１７は、「（売上単価−原価）×改善数」の演算を行うことで改善粗利を算出する。図１１の例の場合、「（７０００円−４６００円）×３２００個」の演算により、７６８００００円の改善粗利が算出される。
【００４９】
次に、ステップＳ８では、出力制御部１８が、損失集計データ（図８（ｂ）参照）、改善幅集計データ（図１０（ｄ）参照）、及び、図１１を用いて説明した改善額及び改善粗利を商品毎に纏めた帳票又はファイルを出力する。出力先としては、表示部８でもよいし、ＨＤＤ４に出力して保存してもよい。または、ネットワーク９を介して、所定のサーバ装置に送信して保存してもよい。
【００５０】
図１３（ａ）は、商品コードＨ１０００１〜Ｈ１０００３の３つの商品の改善数、改善額及び改善粗利を示すデータである。出力制御部１８は、このようなデータに基づいて、図１３（ｂ）及び図１３（ｃ）に示す帳票を作成して、表示部８等に表示する。このうち、図１３（ｂ）は、帳票のサマリー表示（概要の表示）の例である。この図１３（ｂ）の例は、２０１８／０９／０１〜２０１８／０９／３０を対象期間として、売上金額及び粗利に対応する機会損失全体の金額、対象範囲の機会損失に対応する金額及び比率、ＡＩの改善幅となる改善額、全体比率及び対象範囲改善率が表示された例である。
【００５１】
また、図１３（ｃ）は、帳票の詳細表示の例である。この図１３（ｃ）の例の場合、２０１８／０９／０１〜２０１８／０９／３０を対象期間として、機会損失金額、ＡＩの改善幅となる改善額及び改善率が、商品毎に表示された例である。
【００５２】
［６．実施の形態の効果］
以上の説明から明らかなように、実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムは、過去の実績データを活用してシステムによる在庫の損失額改善をシミュレーションできる。このため、システムを導入する前の過去の実績に対しての改善額及び改善率を把握して、システムを導入するか否かの経営判断を行うことができる。また、システムを導入するセグメントの選択を可能とすることができる。
【００５３】
換言すると、実施形態の在庫損失額改善シミュレーションシステムは、システムの需要予測を活用し、過去実績の在庫不足に起因する損失額に対する改善額を算出して提示できる。また、セグメント別の改善効果も認識することができる。
【００５４】
［７．変形例］
本発明は、上述した実施形態以外であっても、本発明となる技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態で実施してもよい。また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理、データ等は、任意に変更可能である。
【００５５】
例えば、図２を用いて説明したＣＰＵ１が備える各機能については、その全部または任意の一部を、ワイヤードロジック等によるハードウェアとして実現してもよい。なお、損失改善アプリは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて端末装置２０で機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭ２又はＨＤＤ４等の記憶部には、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムである損失改善アプリが記録されている。この損失改善アプリの各機能（図２参照）は、ＲＡＭ３にロードされることによって実行される。
【００５６】
また、この損失改善アプリは、端末装置１に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバ装置に記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【００５７】
また、本実施形態で説明した処理を実行するための損失改善アプリを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム商品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）メモリ、ＳＤ（Secure  Digital）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically  Erasable  and  Programmable  Read  Only  Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）、ＤＶＤ(Digital  Versatile  Disk）、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。従って、本明細書で説明したような処理又は処理方法を実行するためのプログラムを格納した記録媒体もまた本発明を構成することとなる。
【００５８】
また、損失改善アプリの一例となる「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。また、実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【００５９】
また、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明は、例えば在庫管理業務に対するＡＩシステム等の導入の是非を判断するための、在庫の損失額に対する改善額及び改善率等を提供する在庫損失額改善シミュレーションシステム等に適用可能である。
【符号の説明】
【００６１】
１  ＣＰＵ
２  ＲＯＭ
３  ＲＡＭ
４  ＨＤＤ
５  入出力インタフェース
６  通信部
７  操作部
８  表示部
９  ネットワーク
１０  需要量予測ＡＩモデル
１１  入力処理部
１２  出荷予測結果集計データ作成部
１３  発注残データ集計部
１４  出荷実績集計データ作成部
１５  損失集計データ作成部
１６  改善幅データ作成部
１７  改善額算出部
１８  出力制御部
２０  端末装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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