(57)【要約】【課題】新たに設計する商品の価格予測を行うのに際して、商品の属性情報として、商品の仕様のみならず、生産方法に関する情報を用いると共に、複数の商品の情報を用いることにより、信頼性の高い結果を得ることが可能な商品価格予測システムを提供する。【解決手段】商品の価格、項目別費用情報、及び、項目別属性情報で構成される商品データ、及び項目別費用情報毎に、項目別費用情報と関連がある項目別属性情報を、項目別費用情報と対応付けて示した費用情報属性情報対応テーブルを用いて、新たに価格を予測する商品である価格予測商品の価格を演算する商品価格予測システム１を、記憶手段２、入力手段３、回帰式作成手段４、回帰分析演算手段５、項目別費用情報演算手段６、及び、商品価格演算手段７を備えて構成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の価格と、該価格の内訳を示しており、項目としては全ての前記商品に共通の情報であると共に、個別の前記商品毎に金額表示されている項目別費用情報と、前記商品を規定する情報であり、項目としては全ての前記商品に共通の情報であると共に、個別の前記商品毎に数値化されて表示されている項目別属性情報と、で構成される商品データを用いて、新たに価格を予測する商品である価格予測商品の価格を演算する商品価格予測システムであって、
前記商品データを記憶している記憶手段と、
前記価格予測商品の項目別属性情報が入力される入力手段と、
前記商品データの前記項目別費用情報毎に、該項目別費用情報を目的変数とし、前記項目別属性情報を説明変数とする回帰式、または、重回帰式を作成する回帰式作成手段と、
該回帰式、または、該重回帰式における、切片と、回帰係数、または、偏回帰係数を、前記商品データの前記項目別費用情報と前記項目別属性情報を用いて、最小二乗法に基づき演算する回帰分析演算手段と、
前記商品データの前記項目別費用情報毎に、演算された前記切片と、前記回帰係数、または、前記偏回帰係数と、前記価格予測商品の項目別属性情報とを、前記回帰式、または、前記重回帰式に代入して、前記価格予測商品の項目別費用情報を全て演算する項目別費用情報演算手段と、
該演算された全ての項目別費用情報を合算して、前記価格予測商品の価格を演算する商品価格演算手段と、を備えることを特徴とする商品価格予測システム。
【請求項２】
請求項１記載の商品価格予測システムにおいて、
前記記憶手段は、前記項目別費用情報毎に、該項目別費用情報と関連がある前記項目別属性情報を、該項目別費用情報と対応付けて示した費用情報属性情報対応テーブルを備えており、
前記回帰式作成手段は、前記項目別費用情報毎に、前記費用情報属性情報対応テーブルにより対応付けられている前記項目別属性情報のみを前記説明変数とする前記回帰式、または、前記重回帰式を作成する商品価格予測システム。
【請求項３】
請求項１または２記載の商品価格予測システムにおいて、
前記項目別属性情報は、前記商品の仕様に関する項目別仕様情報と、前記商品の生産に関する項目別生産情報とで構成されている商品価格予測システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の商品価格予測システムにおいて、
前記商品は、複数の種類の商品が対象とされると共に、該商品は、該商品の種類を識別する商品種類識別情報と対応付けられており、
前記記憶手段は、前記商品データ、または、前記商品データ、及び、前記費用情報属性情報対応テーブルを、前記商品種類識別情報と対応付けて記憶していると共に、
前記入力手段には、前記価格予測商品の項目別属性情報と共に、該価格予測商品を示す前記商品種類識別情報が入力され、
前記回帰式作成手段、及び、前記回帰分析演算手段は、前記価格予測商品を示す前記商品種類識別情報と対応付けられている前記商品データ、または、前記商品データ、及び、前記費用情報属性情報対応テーブルを用いる商品価格予測システム。
【請求項５】
商品の価格と、該価格の内訳を示しており、項目としては全ての前記商品に共通の情報であると共に、個別の前記商品毎に金額表示されている項目別費用情報と、前記商品を規定する情報であり、項目としては全ての前記商品に共通の情報であると共に、個別の前記商品毎に数値化されて表示されている項目別属性情報と、で構成される商品データを用いて、価格予測商品の価格を、コンピュータが演算する商品価格予測方法であって、
前記コンピュータは、
前記商品データを記憶している記憶手段を備えており、
前記価格予測商品の項目別属性情報が入力される入力ステップと、
前記商品データの前記項目別費用情報毎に、該項目別費用情報を目的変数とし、前記項目別属性情報を説明変数とする回帰式、または、重回帰式を作成する回帰式作成ステップと、
該回帰式、または、該重回帰式における、切片と、回帰係数、または、偏回帰係数を、前記商品データの前記項目別費用情報と前記項目別属性情報を用いて、最小二乗法に基づき演算する回帰分析演算ステップと、
前記商品データの前記項目別費用情報毎に、演算された前記切片と、前記回帰係数、または、前記偏回帰係数と、前記価格予測商品の項目別属性情報とを、前記回帰式、または、前記重回帰式に代入して、前記価格予測商品の項目別費用情報を全て演算する項目別費用情報演算ステップと、
該演算された全ての項目別費用情報を合算して、前記価格予測商品の価格を演算する商品価格演算ステップと、により処理することを特徴とする商品価格予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の価格、この価格の内訳である項目別費用情報、及び、この商品を規定する項目別属性情報で構成される商品データを用いて、価格予測商品の価格を演算する商品価格予測システム、及び、商品価格予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、商品価格の予測は、過去に見積した商品の属性情報である仕様と、同じくその商品の属性情報である生産方法と、その見積の内容とを基に、新たに設計する商品の仕様から、作業者が設計の経験を基に、生産方法を検討し、商品価格を予測している。
【０００３】
そのため、設計経験の少ない作業者は、商品の仕様および生産方法が、商品価格にどのように影響するか、容易に判断できず、精度の高い商品価格の予測が困難であるという問題があった。
【０００４】
そこで、設計経験の少ない作業者であっても、精度の高い商品価格の予測が可能なシステムについて、種々の提案がなされている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１は、商品価格評価支援装置及び方法に関するものであり、過去に見積された商品の属性情報である仕様とその見積価格とを用いて、コンピュータが、その仕様と価格との相関を求めると共に、この求められた相関に基づいて、新たに設計する商品の価格を予測しようとするものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３０２９１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上記の特許文献１に記載の商品価格評価支援装置及び方法では、新たに設計する商品の価格を予測するのに際して、そのベースとなる商品の仕様と価格との相関を、過去に見積された１つの商品の仕様と価格との相関から求めており、過去に見積された複数の商品の仕様と価格との相関から求めているのではない。
【０００７】
従って、このような１つの商品の仕様と価格との相関から求められる新たに設計する商品の価格の予測は、複数の商品の情報に基づいて求められた仕様と価格との相関に基づいて求められるような信頼性の高いものとはいえない。
【０００８】
また、上記の商品価格評価支援装置及び方法では、作業者が、商品の価格に対して相関の高い商品の属性情報である仕様の内容を探すという作業をしており、経験の少ない作業者が、相関の高い商品の属性情報である仕様の内容を探し当てるには、時間を要する。そのため、当該商品の価格を予測するのに、時間を要する。
【０００９】
また、上記の商品価格評価支援装置及び方法では、商品の属性情報として、商品の大きさや重量等の商品の仕様のみを対象としており、商品の生産方法に関する情報は含まれておらず、そのため、商品の生産方法を指定した予測を行うことが困難である。
【００１０】
そのため、新たに設計する商品の価格予測を行うのに際して、商品の属性情報として、商品の仕様のみならず、生産方法に関する情報を用いると共に、過去に見積された複数の商品の情報を用いることにより、信頼性の高い結果を得ることが可能な商品価格予測システム及び商品価格予測方法が望まれている。
【００１１】
そこで、この発明は、上記のような状況に対処するためになされたものであって、新たに設計する商品の価格予測を行うのに際して、商品の属性情報として、商品の仕様のみならず、生産方法に関する情報を用いると共に、複数の商品の情報を用いることにより、信頼性の高い結果を得ることが可能な商品価格予測システム及び商品価格予測方法を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
最初に、本発明の商品価格予測システムについて説明する。本発明の商品価格予測システムは、商品の価格、項目別費用情報、及び、項目別属性情報で構成される商品データを用いて、新たに価格を予測する商品である価格予測商品の価格を演算する商品価格予測システムである。
【００１３】
上記の商品価格予測システムは、回帰分析を用いることを、特徴としている。回帰分析とは、複数の量的変数があるとき、着目する変数（後述する目的変数）を、別の変数（後述する説明変数）で説明する式（後述する回帰式）を、既知のデータに基づいて求める統計的分析手法のことである。上記の商品価格予測システムでは、この統計的分析手法を用いることにより、商品価格の予測を行う。
【００１４】
この商品価格予測システムにおいて、商品データが形成される対象となる商品は、１つの商品でも複数の商品でもよい。しかし、商品価格の予測の精度を高める観点から、一般的には、商品データとして、複数の商品の商品データが用いられる。この商品データは、通常は、過去に見積された商品の見積データが用いられる。しかし、実績データを用いてもよい。
【００１５】
上記の商品データを構成する項目別費用情報と項目別属性情報とは、共に、項目としては、上記の商品の全てに共通の情報である。この内、項目別費用情報とは、商品の価格の内訳に関する情報であり、この項目別費用情報は、個別の商品毎に金額表示される。
【００１６】
また、項目別属性情報とは、商品を規定する情報であり、その内容としては、後述するように、当該商品の仕様に関する情報や、当該商品の生産方法に関する情報である。この項目別属性情報は、個別の商品毎に数値化されて表示される。例えば、重量の項目別属性情報としては、重量：ＸＸ（数字）ｋｇ等におけるＸＸ（数字）として表示される。
【００１７】
図１は、上記の商品価格予測システム１の構成を示したブロック図である。図１において、上記の商品価格予測システム１は、記憶手段２、入力手段３、回帰式作成手段４、回帰分析演算手段５、項目別費用情報演算手段６、及び、商品価格演算手段７を備えていることを特徴としている。
【００１８】
この内、記憶手段２は、商品データを記憶している手段である。入力手段３は、価格予測商品の項目別属性情報の入力に用いられる手段である。
【００１９】
回帰式作成手段４は、商品データの項目別費用情報毎に、該項目別費用情報を目的変数とし、項目別属性情報を説明変数とする回帰式、または、重回帰式を作成する手段である。
【００２０】
上記の回帰式とは、回帰分析で使用される関数であり、重回帰式とは、重回帰分析で使用される関数である。これらの回帰式、或いは、重回帰式は、一般的には、１次式が用いられる。この１次式の変数（説明変数）が１個であるものを、回帰式、複数個であるものを、重回帰式と称する。
【００２１】
上記の回帰式が、例えば、ｙ＝ａｘ＋ｂ  とすると、ｙが目的変数、ｘが説明変数である。また、上記の重回帰式が、例えば、ｙ1＝ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋・・・＋ａnｘn＋ｃとすると、ｙ1が目的変数、ｘ1〜ｘnが説明変数である。
【００２２】
上記の回帰分析演算手段５は、該回帰式、または、該重回帰式における、切片と、回帰係数、または、偏回帰係数を、商品データの項目別費用情報と項目別属性情報を用いて、最小二乗法に基づき演算する手段である。
【００２３】
具体的に説明すると、回帰式が、ｙ＝ａｘ＋ｂ  である上記の例において、ｂが切片、ａが回帰係数である。また、重回帰式が、ｙ1＝ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋・・・＋ａnｘn＋ｃである上記の例において、ｃが切片、ａ1〜ａnが偏回帰係数である。
【００２４】
また、最小二乗法とは、複数のデータから該データの傾向を示す最も最適な１次式を求める方法であって、この複数のデータの平均値に対する各データの残差の二乗和が最小になるような、この１次式の各係数を求める方法である。
【００２５】
上記の項目別費用情報演算手段６は、商品データの項目別費用情報毎に、演算された切片と、回帰係数、または、偏回帰係数と、価格予測商品の項目別属性情報とを、回帰式、または、重回帰式に代入して、価格予測商品の項目別費用情報を全て演算する手段である。
【００２６】
例えば、重回帰式が、ｙ1＝ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋・・・＋ａnｘn＋ｃ  の上記の例において、この式に、上記の回帰分析演算手段５により求められた、切片ｃ、及び、偏回帰係数ａ1〜ａnを代入すると共に、説明変数ｘ1〜ｘnに、価格予測商品の項目別属性情報（上述したように、数値化されている）を代入することにより、価格予測商品の項目別費用情報である目的変数ｙ1が演算される。
【００２７】
そして、上記の商品価格演算手段７は、上記の項目別費用情報演算手段６により演算された全ての項目別費用情報を合算して、価格予測商品の価格を演算する手段である。
【００２８】
上記の商品価格予測システム１では、商品データとして、複数の商品の情報を用いることができる。そのため、上記の商品価格予測システム１によれば、過去に見積された複数の商品の情報を用いることにより、信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【００２９】
上記の商品価格予測システム１において、記憶手段２に、項目別費用情報毎に、該項目別費用情報と関連がある項目別属性情報を、該項目別費用情報と対応付けて示した費用情報属性情報対応テーブルを備えるようにするのが、好適である。
【００３０】
この場合には、回帰式作成手段４は、項目別費用情報毎に、費用情報属性情報対応テーブルにより対応付けられている項目別属性情報のみを説明変数とする回帰式、または、重回帰式を、作成する。
【００３１】
このようにすることにより、回帰分析、或いは、重回帰分析における回帰式、または、重回帰式を作成するのに際して、目的変数である項目別費用情報と関連がある説明変数である項目別属性情報を用いて回帰式、または、重回帰式を作成するので、回帰式、または、重回帰式を信頼性の高いものとすることができる。
【００３２】
また、上記の商品価格予測システム１において、項目別属性情報は、商品の仕様に関する項目別仕様情報と、商品の生産に関する項目別生産情報とで構成するのが好適である。
【００３３】
このようにすることにより、新たに設計する商品の価格予測を行うのに際して、商品の属性情報として、商品の仕様のみならず、生産方法に関する情報を用いることができる。そのため、生産方法に関する情報を、生産方法に即して自由に設定することができ、従って、生産方法に即した信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【００３４】
また、上記の商品価格予測システム１において、商品は、複数の種類の商品が対象とされると共に、該商品は、該商品を識別する商品種類識別情報と対応付けられるようにするのが、好適である。
【００３５】
この場合、上記の商品価格予測システム１では、記憶手段２は、商品データ、または、商品データ、及び、費用情報属性情報対応テーブルを、商品種類識別情報と対応付けて記憶する。
【００３６】
上記の商品種類識別情報が同一である商品の相互間では、上記の商品データにおける項目別費用情報の項目、及び、項目別属性情報の項目と、費用情報属性情報対応テーブルとは、同一、即ち、共通である。
【００３７】
また、入力手段３には、価格予測商品の項目別属性情報と共に、該価格予測商品を示す商品種類識別情報が入力される。
【００３８】
そして、回帰式作成手段４、及び、回帰分析演算手段５は、価格予測商品を示す商品種類識別情報と対応付けられている商品データ、または、商品データ、及び、費用情報属性情報対応テーブルを用いて、それぞれの処理を行う。
【００３９】
このようにすることにより、複数の種類の商品を対象とした商品価格予測システム１を構築することができる。
【００４０】
次に、本発明の商品価格予測方法について説明する。本発明の商品価格予測方法は、商品の価格、項目別費用情報、及び、項目別属性情報で構成される商品データを用いて、価格予測商品の価格を、コンピュータが演算する商品価格予測方法である。
【００４１】
商品の価格、項目別費用情報、及び、項目別属性情報で構成される上記の商品データは、上述した商品価格予測システム１における商品データと同じものが使用される。
【００４２】
この商品価格予測方法において、上記のコンピュータは、上記の商品データを記憶している記憶手段を備えている。また、上記のコンピュータは、入力ステップ、回帰式作成ステップ、回帰分析演算ステップ、項目別費用情報演算ステップ、及び、商品価格演算ステップにより、処理を行う。
【００４３】
この内、入力ステップは、新たに価格を予測する商品である価格予測商品の項目別属性情報が入力されるステップである。
【００４４】
回帰式作成ステップは、商品データの項目別費用情報毎に、該項目別費用情報を目的変数とし、項目別属性情報を説明変数とする回帰式、または、重回帰式を作成するステップである。
【００４５】
回帰分析演算ステップは、該回帰式、または、該重回帰式における、切片と、回帰係数、または、偏回帰係数を、商品データの項目別費用情報と項目別属性情報を用いて、最小二乗法に基づき演算するステップである。
【００４６】
項目別費用情報演算ステップは、商品データの項目別費用情報毎に、演算された切片と、回帰係数、または、偏回帰係数と、価格予測商品の項目別属性情報とを、回帰式、または、重回帰式に代入して、価格予測商品の項目別費用情報を全て演算するステップである。
【００４７】
そして、商品価格演算ステップは、該演算された全ての項目別費用情報を合算して、価格予測商品の価格を演算する商品価格演算ステップである。
【００４８】
上記の商品価格予測方法は、上述した商品価格予測システム１と同様の作用、効果を備えている。
【発明の効果】
【００４９】
本発明によれば、商品価格予測システムにおいて、回帰分析、或いは、重回帰分析に使用する商品データとして、複数の商品の情報を用いることができる。そのため、複数の商品の情報に基づいた信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【００５０】
また、回帰分析、或いは、重回帰分析における回帰式、または、重回帰式を作成するのに際して、目的変数である項目別費用情報と関連がある説明変数である項目別属性情報を用いて回帰式、または、重回帰式を作成する。そのため、回帰式、または、重回帰式を信頼性の高いものとすることができ、従って、信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【００５１】
また、項目別属性情報を、商品の仕様に関する項目別仕様情報と、商品の生産に関する項目別生産情報とで構成することができる。そのため、商品の属性情報として、商品の仕様のみならず、生産方法に関する情報を用いることができる。そこで、生産方法に関する情報を、生産方法に即して自由に設定することができ、従って、生産方法に即した信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の商品価格予測システムの構成を示したブロック図である。
【図２】実施の形態における商品価格予測システムの構成を示したブロック図である。
【図３】実施の形態における商品価格予測システムにおける商品データの構成図である。
【図４】実施の形態における商品価格予測システムで使用される商品データ入力方法規定テーブル図である。
【図５】実施の形態における商品価格予測システムの商品データの入力画面図（その１）である。
【図６】実施の形態における商品価格予測システムの商品データの入力画面図（その２）である。
【図７】実施の形態における商品価格予測システムの商品データの入力画面図（その３）である。
【図８】実施の形態における商品価格予測システムの商品データの入力画面図（その４）である。
【図９】実施の形態における商品価格予測システムの商品データの入力画面図（その５）である。
【図１０】実施の形態における商品価格予測システムで使用される重回帰式である行列の例を示した数式図である。
【図１１】実施の形態における商品価格予測システムで使用される価格予測商品データ入力方法規定テーブル図である。
【図１２】実施の形態における商品価格予測システムにおける価格予測商品データの構成図である。
【図１３】実施の形態における商品価格予測システムで使用される例としての費用情報属性情報対応テーブル図である。
【図１４】実施の形態における商品価格予測システムの処理動作を示したフローチャート（その１）である。
【図１５】実施の形態における商品価格予測システムの処理動作を示したフローチャート（その２）である。
【図１６】実施の形態における商品価格予測システムの処理動作を示したフローチャート（その３）である。
【発明を実施するための形態】
【００５３】
次に、本発明の実施の形態における商品価格予測システムについて、図面に基づき詳細に説明する。図２は、本実施の形態における商品価格予測システム１１のハードウエアの構成を示したブロック図である。図２において、この商品価格予測システム１１は、ＣＰＵ１２、ＨＤＤ１３、メモリ１４、入力部１５、及び、表示部１６で構成されている。
【００５４】
ＣＰＵ１２は、マイクロプロセッサで構成される。ＨＤＤ１３は、上記の商品価格予測システム１１の処理を行うためのＯＳや処理プログラム等のソフトウエアと、上記の商品価格予測システム１１に使用される後述する商品データ等のデータを保持している。ＣＰＵ１２は、このＨＤＤ１３に保持されているソフトウエアとデータを用いることにより、各種の処理を行う。
【００５５】
メモリ１４は、ＲＯＭやＲＡＭ、フラッシュメモリ等で構成されており、ＣＰＵ１２が行う各種の処理のワーキングエリア等として使用される。入力部１５は、キーボードやマウス等で構成され、上記の商品価格予測システム１１に必要な各種の情報を入力するのに用いられる。そして、表示部１６は、入力部１５から入力された情報や、ＣＰＵ１２が行う各種の処理の結果を表示するのに用いられる。
【００５６】
前述した記憶手段、入力手段、回帰式作成手段、回帰分析演算手段、項目別費用情報演算手段、及び、商品価格演算手段は、上記のハードウエアとソフトウエアの協働により実現される。
【００５７】
上記の商品価格予測システム１１は、商品の価格、項目別費用情報、及び、項目別属性情報で構成される商品データを用いて、新たに価格を予測する商品である価格予測商品の価格を演算することにより、商品価格の予測を行うものである。そのため、商品価格予測システム１１は、商品価格の予測を行うのに先立って、上記の商品データを備えていることが必要である。
【００５８】
また、この商品価格予測システム１１は、複数の種類の商品を処理の対処としている。そこで、この商品価格予測システム１１では、この複数の種類の商品を区別するのに、商品種類ＩＤ（前述の商品種類識別情報に相当）を用いている。
【００５９】
図３は、上記の商品データの構成を示したデータ構成図である。図３において、この商品データは、商品種類ＩＤ、商品ＩＤ、商品名、項目別費用情報、及び、項目別属性情報で構成される。
【００６０】
商品種類ＩＤは、上述したように、商品の種類を区別するＩＤである。即ち、商品データは、商品種類ＩＤと対応付けられて記憶されている。また、商品ＩＤは、同一の商品種類ＩＤを有する商品を、区別するＩＤである。
【００６１】
例えば、商品として、机と椅子を考えると、机、及び、椅子には、商品種類ＩＤが付与され、この商品種類ＩＤにより、机と、椅子とが区別される。これに対して、複数の机、或いは、複数の椅子に対しては、個々の机や椅子に付与される商品ＩＤにより、区別される
上記の商品データは、実質的には、上記の項目別費用情報、及び、項目別属性情報で構成されている。この商品データを構成する項目別費用情報、及び、項目別属性情報は、共に、名称と数値とで構成されている。この数値は、項目別費用情報では、金額である。また、この数値に対しては、一般的には、単位が付与されるが、後述するように、必ずしも、単位が付与されるのではなく、単位が付与されない場合もある。
【００６２】
また、商品種類ＩＤが同一の複数の商品に対しては、図３に示す上記の項目別費用情報、及び、項目別属性情報は、共に、同一の項目（名称）が適用される。従って、商品種類ＩＤが同一の複数の商品に対しては、図３に示す項目別費用情報の項目（名称）、及び、項目別属性情報の項目（名称）は、共通の情報である。しかし、これらの項目別費用情報、及び、項目別属性情報における、数値は、一般的には、個々の商品により異なる値である。
【００６３】
即ち、商品種類ＩＤが同一の複数の商品に対して、同一の項目別費用情報の項目（名称）、及び、同一の項目別属性情報の項目（名称）が適用されるが、項目別費用情報の数値である金額、及び、項目別属性情報の数値を、個々の商品間で異ならせることによって、個々の商品の違い、即ち、個々の商品の個性を表しているのである。
【００６４】
上記の項目別費用情報は、商品の価格の内訳に関する情報であり、個々の項目別費用情報は、上述したように、名称と金額で構成されている。金額の単位は、円であるが、米ドル等の、他の外国の通貨の金額の単位を用いてもよい。また、この項目別費用情報は、上述したように、商品種類ＩＤが同一の複数の商品に対しては、同一の項目別費用情報の項目（名称）が適用されるが、各項目別費用情報の金額は、通常、個々の商品によって異なる値である。
【００６５】
上記の項目別属性情報は、商品を規定する情報である。この項目別属性情報は、商品の仕様に関する項目別仕様情報と、商品の生産に関する項目別生産情報とで構成されている。
【００６６】
この内、項目別仕様情報は、例えば、商品の外形寸法や重量等、商品を規定する仕様に関する情報であり、個々の項目別仕様情報は、上述したように、名称と数値で構成されている。また、この項目別仕様情報は、上述したように、商品種類ＩＤが同一の複数の商品に対しては、同一の項目別仕様情報の項目が適用されるが、各項目別仕様情報の数値は、通常、個々の商品によって異なる値である。
【００６７】
この項目別仕様情報は、一般的な表現では、必ずしも数値で表されるわけではないが、次のように、数値化して表現することができる。例えば、項目別仕様情報として、形状を考えると、この形状が、丸、三角、または、四角のいずれかである場合、丸を１、三角を２、四角を３と表すことによって、数値化して表現することができる。この場合は、数値に対する単位は、付与されない。
【００６８】
上記の項目別生産情報は、商品の生産方法に関する情報であり、個々の項目別生産情報は、上述したように、名称と数値で構成されている。例えば、生産方法として、ドリルによる穴あけが必要な場合は、項目別生産情報の項目（名称）として、ドリルによる穴あけを設けると共に、項目別生産情報の数値として、例えば、穴の直径を用いる。
【００６９】
即ち、この項目別生産情報は、上述したように、商品種類ＩＤが同一の複数の商品に対しては、同一の項目別生産情報の項目（名称）が適用されるが、各項目別生産情報の数値は、通常、個々の商品によって異なる値である。また、この項目別生産情報も、一般的な表現では、必ずしも数値で表されるわけではないが、上記の項目別仕様情報と同様、数値化して表現される。
【００７０】
上記の商品データとしては、一般的には、過去に見積された商品の見積データが用いられる。しかし、実績データを用いてもよい。図４は、上記の商品データを、商品価格予測システム１１のＨＤＤ１３へ保持させて蓄積させるために行われる上記の商品データの入力に対する、商品データ入力方法を規定した商品データ入力方法規定テーブルである。
【００７１】
この図４に示す商品データ入力方法規定テーブルとしては、蓄積させる商品データの商品における商品種類ＩＤが同一の商品に対しては、同一の入力方法を規定したテーブルが使用される。即ち、上記の商品価格予測システム１１において、処理の対象とされる商品の商品種類ＩＤ毎に、図４に示すような商品データの入力方法を規定した専用の商品データ入力方法規定テーブルが設けられている。
【００７２】
図４に示す商品データ入力方法規定テーブルにおいて、項目別費用情報は、名称、入力方式、及び、単位で構成されている。この内、名称、及び、単位は、図３に示す商品データの構成を示したデータ構成図と同じである。入力方法としては、金額、即ち、数値の入力であり、具体的には、商品価格予測システム１１の入力部１５のキーボードを用いて行われる。
【００７３】
図４において、項目別属性情報は、項目別仕様情報、及び、項目別生産情報の双方とも、名称、入力方式、単位、及び、選択データで構成されている。この内、名称、及び、単位は、図３に示す商品データの構成を示したデータ構成図と同じである。
【００７４】
入力方法としては、数値入力と、選択入力の２種類が用いられる。この内、数値入力は、上記の項目別費用情報と同じである。選択入力は、予め用意されている複数の数値の中から、いずれかの数値を選択することにより入力を行う方法である。この場合、選択の候補となる数値は、予め、図４に示すように、商品データ入力方法規定テーブルの選択データの欄に記録されている。
【００７５】
上記の商品価格予測システム１１では、この商品価格予測システム１１のＨＤＤ１３へ保持して蓄積する商品データの入力は、上述したように、図４に示す商品データ入力方法規定テーブルに従って、商品価格予測システム１１の入力部１５のキーボードを用いて行われる。
【００７６】
この入力により、商品毎に、図３に示すデータ構成図で構成される商品データが、商品価格予測システム１１のＨＤＤ１３に保持される。図３には、商品種類ＩＤを記入する欄があり、商品データは、上述したように、商品種類ＩＤと対応付けて保持される。
【００７７】
実際には、蓄積する商品データの入力時には、図５〜図９に示すような画面が、商品価格予測システム１１の表示部１６に表示され、この表示に従って、蓄積用の商品データの入力が行われる。
【００７８】
図５は、蓄積用の商品データの項目別費用情報の入力時の入力画面図である。この入力画面図に従って、項目別費用情報の金額が入力される。また、図６、及び、図７は、蓄積用の商品データの項目別仕様情報の入力時の入力画面図である。図６において、項目別仕様情報の＃１〜＃３は、数値入力である。これに対して、項目別仕様情報の＃４は、選択入力であり、図６の三角印をマウスでクリックすると、図７に示すように、選択候補が現れるので、いずれかをクリックすることで、選択入力が行われる。
【００７９】
また、図８、及び、図９は、蓄積用の商品データの項目別生産情報の入力時の入力画面図である。図８において、項目別生産情報の＃１及び＃２は、数値入力である。これに対して、項目別生産情報の＃３は、選択入力であり、図８の三角印をマウスでクリックすると、図９に示すように、選択候補が現れるので、いずれかをクリックすることで、選択入力が行われる。
【００８０】
上記の商品価格予測システム１１は、上述したように、この商品価格予測システム１１のＨＤＤ１３に蓄積された商品データを用いて、価格予測商品の価格を演算することにより、価格予測商品の価格の予測を行うものである。この価格の予測には、回帰分析が用いられる。
【００８１】
回帰分析とは、複数の量的変数があるとき、着目する変数（目的変数）を、別の変数（説明変数）で説明する式（回帰式）を、既知のデータに基づいて求める統計的分析手法である。この回帰分析において、説明変数が複数用いられる場合を、重回帰分析と称する。本実施の形態では、この重回帰分析が用いられる。
【００８２】
上記の商品価格予測システム１１では、商品種類ＩＤを備えた商品毎に、図３に示すデータ構成図に基づくように、商品データの構成が定められている。そして、上記の商品種類ＩＤを備えた複数の商品の商品データ、即ち、図３に示すデータ構成図に基づく商品データが、上記の商品価格予測システム１１に蓄積されている。
【００８３】
そこで、例として、商品種類ＩＤ＝００１を備えた複数の商品の商品データが、図３に示すデータ構成図に基づいて、商品価格予測システム１１に蓄積されているものとする。この商品種類ＩＤ＝００１を備えた商品データは、図３において、項目別費用情報（金額）が、＃１〜＃ｍのｍ個、項目別属性情報の項目別仕様情報（数値）が、＃１〜＃ｐのｐ個、そして、項目別属性情報の項目別生産情報（数値）が、＃１〜＃ｑのｑ個であるとする。
【００８４】
そして、上記のｍ個の項目別費用情報における数値である金額を、重回帰式における目的変数ｚ1，ｚ2，・・・，ｚmで代表させ、上記のｐ個の項目別仕様情報における数値を、重回帰式における説明変数ｘ1，ｘ2，・・・，ｘpで代表させ、上記のｑ個の項目別生産情報における数値を、重回帰式における説明変数ｙ1，ｙ2，・・・，ｙqで代表させる。
【００８５】
すると、重回帰分析では、図１０に示す行列で表される重回帰式が作成される。この図１０に示す行列は、ｍ個の重回帰式を表している。これらの重回帰式において、ａ11，ａ12，・・・，ａ1p，ａ21，ａ22，・・・，ａ2p，・・・，ａm1，ａm2，・・・，ａmp，及び、ｂ11，ｂ12，・・・，ｂ1q，ｂ21，ｂ22，・・・，ｂ2q，・・・，ｂm1，ｂm2，・・・，ｂmqは、偏回帰係数であり、ｃ1，ｃ2，・・・，ｃmは、切片である。
【００８６】
上述したように、上記の商品価格予測システム１１には、商品種類ＩＤ＝００１を備えた複数の商品の商品データが備えられている。即ち、図３に示すデータ構成図に基づく商品データが、複数組、上記の商品価格予測システム１１に蓄積されている。
【００８７】
重回帰分析では、この商品種類ＩＤ＝００１を備えた複数の商品の商品データを用いて、最小二乗法により、上記の偏回帰係数ａ11，ａ12，・・・ａ1p，ａ21，ａ22，・・・ａ2p，・・・，ａm1，ａm2，・・・，ａmp，ｂ11，ｂ12，・・・，ｂ1q，ｂ21，ｂ22，・・・，ｂ2q，・・・，ｂm1，ｂm2，・・・，ｂmq、及び、切片ｃ1，ｃ2，・・・，ｃmを求めることができる。
【００８８】
この演算方法は、一般的な演算方法として、具体的な演算方法が確立されており、コンピュータで処理するソフトウエアも開発されている。上記の商品価格予測システム１１では、このような既に開発されているソフトウエアを用いて、上記の演算を行っている。
【００８９】
上記の偏回帰係数、及び、切片が演算により求められると、商品種類ＩＤ＝００１を備えた商品に対するｍ個の重回帰式が確定する。この確定されたｍ個の重回帰式は、目的変数ｚ1，・・・，ｚm、即ち、項目別費用情報＃１（金額）〜項目別費用情報＃ｍ（金額）を求める式である。
【００９０】
そこで、この確定されたｍ個の重回帰式に、説明変数ｘ1・・・ｘp，ｙ1・・・ｙqとして、価格を予測する商品である商品種類ＩＤ＝００１を備えた価格予測商品における項目別仕様情報の数値（図１２参照）、及び、項目別生産情報の数値（図１２参照）を代入することにより、項目別費用情報＃１の金額〜項目別費用情報＃ｍの金額（図１２参照）が求められる。
【００９１】
この項目別費用情報＃１（金額）〜項目別費用情報＃ｍ（金額）は、価格予測商品の内訳を示すものであるから、これらの項目別費用情報＃１（金額）〜項目別費用情報＃ｍ（金額）を合算することにより、商品種類ＩＤ＝００１を備えた価格予測商品の価格が求められる。
【００９２】
上述したように、価格予測商品の価格を予測するには、この価格予測商品の商品種類ＩＤと共に、この価格予測商品の項目別属性情報である項目別仕様情報、及び、項目別生産情報を、商品価格予測システム１１へ入力する必要がある。
【００９３】
図１１は、価格予測商品の項目別属性情報である項目別仕様情報、及び、項目別生産情報を、商品価格予測システム１１へ入力するための価格予測商品の入力データの入力方法を規定した価格予測商品データ入力方法規定テーブルである。この価格予測商品データ入力方法規定テーブルは、上述した図４に示す商品データ入力方法規定テーブルから、項目別費用情報に関する欄を除いたものである。
【００９４】
従って、価格予測商品の項目別属性情報である項目別仕様情報、及び、項目別生産情報の入力方法は、上述した図４に示す商品データ入力方法規定テーブルに基づく項目別属性情報である項目別仕様情報、及び、項目別生産情報の入力方法と、全く同じであり、図６〜図９に示す項目別仕様情報、及び、項目別生産情報の入力データの入力用画面も、そのまま用いられる。
【００９５】
また、上記の価格予測商品データ入力方法規定テーブルに基づいて入力されたデータにより、商品価格予測システム１１には、図１２に示すような価格予測商品データが形成される。この価格予測商品データは、図３に示す商品データのデータ構成図と同じデータ構成をしている。
【００９６】
この価格予測商品データの項目別属性情報である項目別仕様情報、及び、項目別生産情報欄は、上記の価格予測商品の入力データの入力により記録される。これに対して、この価格予測商品データの項目別費用情報欄には、商品価格予測システム１１で行われる上述した重回帰分析における演算結果が記録される。
【００９７】
そして、この価格予測商品データにおける項目別費用情報の合計欄には、上述した項目別費用情報の合算結果が記録される。この価格予測商品データにおける項目別費用情報の合計欄の金額が、求められた予測価格である。
【００９８】
上記の説明では、重回帰式を作成するのに、説明変数として、項目別属性情報である全ての項目別仕様情報（数値）、及び、全ての項目別生産情報（数値）を用いている。しかし、項目別費用情報が、必ずしも、全ての項目別仕様情報や全ての項目別生産情報と関連性があるとは、いえない。場合によっては、特定の項目別仕様情報や項目別生産情報に対しては、全く関連性が認められず、これらの特定の項目別仕様情報（数値）や項目別生産情報（数値）を用いることによって、信頼性が低い重回帰式が作成されてしまう場合もある。
【００９９】
そこで、信頼性が高い重回帰式が作成されるようにするために、上記の商品価格予測システム１１では、商品種類ＩＤ毎に、項目別費用情報を求める重回帰式に用いられる項目別属性情報である項目別仕様情報や項目別生産情報を取捨選択している。この取捨選択は、予め、当該分野の調査、分析により行われている。
【０１００】
図１３は、この取捨選択の結果を示した費用情報属性情報対応テーブルである。この費用情報属性情報対応テーブルは、商品種類ＩＤ毎に、この商品種類ＩＤと対応させて、商品価格予測システム１１のＨＤＤ１３に保持されている。図１３では、「１」は関連性があることを示し、「０」は関連性がないことを示している。
【０１０１】
例えば、図１３において、＃１の項目別費用情報は、＃１の項目別仕様情報、及び、＃１〜＃４、＃ｑの項目別生産情報との関連性は、ないことが分かる。この図１３に示す費用情報属性情報対応テーブルで、「０」と表示されている項目別属性情報である項目別仕様情報や項目別生産情報は、上記の重回帰式において、これらの項目別仕様情報や項目別生産情報が該当する説明変数の偏回帰係数を、０とする。或いは、「０」と表示されている項目別仕様情報や項目別生産情報が該当する説明変数を除いて、重回帰式を作成する。即ち、この費用情報属性情報対応テーブルに基づいて、重回帰式を作成することができる。
【０１０２】
本実施の形態における上記の商品価格予測システム１１では、このようにして、図１３に示すような費用情報属性情報対応テーブルを用いることにより、信頼性の高い重回帰式を作成している。
【０１０３】
次に、上記の商品価格予測システム１１の処理動作について、説明する。図１４〜図１６は、上記の商品価格予測システム１１の処理動作を示したフローチャートである。この内、図１４は、基本処理動作を示したフローチャートである。
【０１０４】
図１４において、商品価格予測システム１１の処理動作では、最初に、価格予測商品データの入力処理（Ｓ１）を行い、次に、価格予測商品の価格演算処理（Ｓ２）を行い、最後に、演算された価格予測商品の価格を、商品価格予測システム１１の表示部１６へ表示して（Ｓ３）、この商品価格予測システム１１の処理動作を終了する。
【０１０５】
図１５は、価格予測商品データの入力処理（Ｓ１）の詳細処理動作を示したフローチャートである。この価格予測商品データの入力処理（Ｓ１）は、上述したように、商品価格予測システム１１の表示部１６に表示される、図６、或いは、図８に示す商品データの入力画面図に示す表示に従って、商品価格予測システム１１の入力部１５のキーボード等を用いて入力される。
【０１０６】
この場合、商品価格予測システム１１では、最初に、価格予測商品の商品種類ＩＤの入力が要求され、次に、価格予測商品の項目別属性情報（数値）の入力が要求される。この項目別属性情報（数値）は、具体的には、項目別仕様情報（数値）、及び、項目別生産情報（数値）である。
【０１０７】
即ち、図１５において、商品価格予測システム１１は、まず、価格予測商品の商品種類ＩＤの入力の有無をチェックし（Ｓ１１）、入力があると（Ｓ１２）、図１２に示すようなデータ構成の価格予測商品データの作成を開始し、この価格予測商品データとして、Ｓ１１で入力された商品種類ＩＤを記録する（Ｓ１３）。
【０１０８】
次に、価格予測商品の項目別属性情報（数値）の入力の有無をチェックし（Ｓ１４）、入力があると（Ｓ１５）、入力された項目別属性情報（数値）を、価格予測商品データとして記録する（Ｓ１６）。
【０１０９】
次に、全ての項目別属性情報（数値）の入力の終了の有無をチェックし（Ｓ１７）、終了していないと（Ｓ１８）、Ｓ１４へ戻って、Ｓ１４以降の処理を繰返す。項目別属性情報（数値）の入力がすべて終了すると（Ｓ１８）、価格予測商品データの入力処理（Ｓ１）を終了する。
【０１１０】
価格予測商品データの入力処理（Ｓ１）が終了すると、商品価格予測システム１１は、次に、価格予測商品の価格演算処理（Ｓ２）を行う。図１６は、この価格予測商品の価格演算処理（Ｓ２）の詳細処理動作を示したフローチャートである。
【０１１１】
図１６において、商品価格予測システム１１は、まず、Ｓ１で作成された価格予測商品データの商品種類ＩＤと対応付けられている図１３に示すような費用情報属性情報対応テーブルを抽出すると共に、この費用情報属性情報対応テーブルに基づいて、図１０に示すような、重回帰式を作成する（Ｓ２１）。
【０１１２】
次に、Ｓ１で作成された価格予測商品データの商品種類ＩＤと対応付けられている図３に示すような商品データを抽出すると共に、Ｓ２１で作成された重回帰式の偏回帰係数及び切片を、この抽出された商品データに基づいて、演算する（Ｓ２２）。
【０１１３】
次に、Ｓ２２で演算された偏回帰係数及び切片を、Ｓ２１で作成された重回帰式に代入すると共に、この重回帰式の説明変数に、Ｓ１で作成された価格予測商品データの項目別属性情報（数値）を代入して、価格予測商品の項目別費用情報（金額）を演算し、この演算結果の項目別費用情報（金額）を、価格予測商品データとして記録する（Ｓ２３）。
【０１１４】
そして、次に、Ｓ２２で演算された価格予測商品の全ての項目別費用情報（金額）を合算して、価格予測商品の価格を演算し、この演算結果の価格を、価格予測商品データとして記録する（Ｓ２４）。この演算された価格が、求める価格予測商品の予測価格である。
【０１１５】
上記のようにして、価格予測商品の予測価格が演算されると、上述したように（図１４）、この予測価格を、商品価格予測システム１１の表示部１６へ表示して（Ｓ３）、商品価格予測システム１１の処理動作を終了する。
【０１１６】
上記の本実施の形態における商品価格予測システム１１によれば、重回帰分析に使用する商品データとして、複数の商品の情報を用いることができる。そのため、複数の商品の情報に基づいた信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【０１１７】
また、重回帰分析における重回帰式を作成するのに際して、目的変数である項目別費用情報と関連がある説明変数である項目別属性情報を用いて重回帰式を作成する。そのため、重回帰式を信頼性の高いものとすることができ、従って、信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【０１１８】
また、項目別属性情報を、商品の仕様に関する項目別仕様情報と、商品の生産に関する項目別生産情報とで構成することができる。そのため、商品の属性情報として、商品の仕様のみならず、生産方法に関する情報を用いることができる。そこで、生産方法に関する情報を、生産方法に即して自由に設定することができ、従って、生産方法に即した信頼性の高い商品価格の予測結果を得ることができる。
【０１１９】
また、本実施の形態における商品価格予測システム１１では、商品データ、及び、費用情報属性情報対応テーブルを、商品種類識別情報と対応付けて保持することにより、複数の種類の商品を処理の対象とすることを、可能にしている。従って、複数の種類の商品を対象とした価格の予測を行うことができる。
【符号の説明】
【０１２０】
１  商品価格予測システム
２  記憶手段
３  入力手段
４  回帰式作成手段
５  回帰分析演算手段
６  項目別費用情報演算手段
７  商品価格演算手段
１１  商品価格予測システム
１２  ＣＰＵ
１３  ＨＤＤ
１４  メモリ
１５  入力部
１６  表示部
【図１】
2010160568.tif 000003
【図２】
2010160568.tif 000004
【図３】
2010160568.tif 000005
【図４】
2010160568.tif 000006
【図５】
2010160568.tif 000007
【図６】
2010160568.tif 000008
【図７】
2010160568.tif 000009
【図８】
2010160568.tif 000010
【図９】
2010160568.tif 000011
【図１０】
2010160568.tif 000012
【図１１】
2010160568.tif 000013
【図１２】
2010160568.tif 000014
【図１３】
2010160568.tif 000015
【図１４】
2010160568.tif 000016
【図１５】
2010160568.tif 000017
【図１６】
2010160568.tif 000018