(57)【要約】【課題】曜日ごとに売れ行きの異なる新製品の需要予測を行う需要予測装置を提供する。【解決手段】需要予測装置１は、新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測するものである。需要予測装置１は、予測モデルに適用する曜日ごとの予測パラメータを推定する予測パラメータ推定手段２１と、予測しようとする日の曜日に対応する予測パラメータを用いて、予測モデルによって予想しようとする日の製品需要予測値を計算する日次予測値計算手段２５と、日次予測値計算手段２５を予測しようとする期間の日ごとに呼び出して当該期間内の各日の製品需要予測値を計算させる製品需要予測値計算手段３３と、を具備する。【選択図】図１
2010146413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測する需要予測装置であって、
前記予測モデルに適用する期日の属性ごとの予測パラメータを推定する予測パラメータ推定手段と、
予測しようとする日に対応する前記予測パラメータを用いて、前記予測モデルによって前記予想しようとする日の前記製品需要予測値を計算する日次予測値計算手段と、
前記日次予測値計算手段を予測しようとする期間の日ごとに呼び出して当該期間内の各日の前記製品需要予測値を計算させる製品需要予測値計算手段と、
を具備したことを特徴とする需要予測装置。
【請求項２】
前記期日の属性は、当該期日の曜日、または、休日、祝日、休暇もしくはイベントのある日であるか否かによって定まることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項３】
新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測する需要予測装置であって、
前記予測モデルに適用する曜日ごとの予測パラメータを推定する予測パラメータ推定手段と、
予測しようとする日の曜日に対応する前記予測パラメータを用いて、前記予測モデルによって前記予想しようとする日の前記製品需要予測値を計算する日次予測値計算手段と、
前記日次予測値計算手段を予測しようとする期間の日ごとに呼び出して当該期間内の各日の前記製品需要予測値を計算させる製品需要予測値計算手段と、
を具備したことを特徴とする需要予測装置。
【請求項４】
前記予測パラメータ推定手段は、前記予測パラメータを、前記新製品の製品販売実績の各日の値と、当該製品販売実績が存在する期間における各日の前記製品需要予測値との二乗誤差をおのおの計算し、当該販売実績が存在する期間全体の、前記二乗誤差の累計が最小になるように推定することを特徴とする請求項１または請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項５】
製品販売開始日の入力を受け付ける製品販売開始日入力手段を有し、
前記予測パラメータ推定手段は、前記製品販売実績の値が存在する期間のうち、前記製品販売開始日以降の期間の各日について前記予測パラメータを推定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の需要予測装置。
【請求項６】
複数の前記予測モデルからひとつの選択を受け付ける予測モデル選択手段を有し、
前記日次予測値計算手段は、複数の前記予測モデルに対応する複数の予測モデル別日次予測値計算手段を有し、前記予測モデル選択手段によって選択された前記予測モデルの前記予測パラメータを用いて前記予想しようとする日の前記製品需要予測値を計算する、
ことを特徴とする請求項１または請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項７】
前記予測モデルは、前記予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または前記製品需要予測値をｍ、前記予測しようとする日の曜日の前記予測モデルの予測パラメータをλ、γ、Ｎ、ｂとすると、当該予測しようとする日の前記製品需要予測値ｆが
【数１】
2010146413.tif 000007
で表されることを特徴とする請求項１または請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項８】
前記予測モデルは、前記予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または前記製品需要予測値をｍ、前記予測しようとする日の曜日の前記予測モデルの予測パラメータをλ、μ、Ｎ、ｂとすると、当該予測しようとする日の前記製品需要予測値ｆが
【数２】
2010146413.tif 000008
で表されることを特徴とする請求項１または請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項９】
前記予測モデルは、前記予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または前記製品需要予測値をｍ、前記予測しようとする日の曜日の前記予測モデルの前記予測パラメータをλ、Ｎ、ｂとすると、当該予測しようとする日の前記製品需要予測値ｆが
【数３】
2010146413.tif 000009
で表されることを特徴とする請求項１または請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項１０】
前記予測モデルは、前記予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または前記製品需要予測値をｍ、前記予測しようとする日の曜日の前記予測モデルの前記予測パラメータをμ、Ｎ、ｂとすると、当該予測しようとする日の前記製品需要予測値ｆが
【数４】
2010146413.tif 000010
で表されることを特徴とする請求項１または請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項１１】
前記日次予測値計算手段は、前記予測しようとする期間内で、前記予測パラメータのうち、Ｎまたはｂに所定の値を用いることを特徴とする請求項７ないし請求項１０のいずれか一項に記載の需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、期日の属性ごとに売れ行きの異なる新製品の需要予測を行う需要予測装置に関する。
なお、期日の属性には、曜日の別、あるいは、祝日、休日、休暇、イベント期間などであるか否かが含まれる。また、新製品には、旧製品に新機能を追加したもの、及び、大きく改良したものも含まれる。
【背景技術】
【０００２】
消費者向け製品を製造する企業にとって、製品の適正な在庫水準を維持することは、経営上重要な課題である。そのためには、できる限り正確に製品についての将来の需要を予測し、それを基に生産計画や在庫計画を立案する必要がある。既に長期間の安定した需要変動を有する定番品は、統計的手法による予測が容易である。
【０００３】
これと異なり、市場投入したばかりの新製品は、販売実績のある期間が短いため、統計的手法による予測が困難である。特に、次々に新製品が発売される分野の製品では、販売直後の数少ない販売実績から、その後の売れ行きを予測し、生産量や在庫量の調整を行うことが必要である。このような場合、新製品の需要予測には予測モデルを用いた予測が有効と考えられる。そこで、従来、一定のパラメータを適用した予測モデルによる需要予測が行われてきた。
【０００４】
従来、代替商品が存在する場合であっても、商品の需要予測を行うため、新規需要および買い替え需要の一部が代替商品によって代替される効果を考慮し、代替商品の新規需要と買い替え需要を各年ごとに当該商品の需要に乗算することによって置き換え数を求め、これを当該商品の需要から各年ごとに減算することによって、代替商品が存在する場合の当該商品の需要を求める「需要予測装置」が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、販売実績データから算出したライフサイクルパラメータに基づいてライフサイクルパターンを求めて蓄積し、ここから需要予測対象製品のライフサイクルパターンに最も類似するものを検索し、検索したライフサイクルパターンと販売実績データを用いて複数の需要予測計算を行い、これらの評価指標についての評価基準限界値を設定しておき、各評価指標が評価基準限界値を超えない需要予測計算結果を選択して最適予測データを作成し、作成した最適予測データから販売計画データを作成する、「販売計画作成支援システム」が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−２５８７９９号公報
【特許文献２】特開２００８−  ２１０２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、一般家庭用などの消費者向けの製品の多くは、土曜日及び日曜日のほうが、平日（土曜日及び日曜日を除く曜日）よりも販売量が大きいという傾向があり、また逆にオフィス向け製品の多くは、平日のほうが休日よりも販売量が大きいという傾向がある。
従来技術では、予測モデルのパラメータが常に同じ値であるので、製品の曜日による売れ行きの違いが予測結果に反映されないため、日ごとの需要の予測が十分に正確に行えない問題点があった。
曜日の違いと同様に、祝日、休日、休暇、イベント期間であるか否かなどでも、同様の問題点があった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明による第１の需要予測装置は、新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測する需要予測装置であって、予測モデルに適用する期日の属性ごとの予測パラメータを推定する予測パラメータ推定手段と、予測しようとする日に対応する予測パラメータを用いて、予測モデルによって予想しようとする日の製品需要予測値を計算する日次予測値計算手段と、日次予測値計算手段を予測しようとする期間の日ごとに呼び出して期間内の各日の製品需要予測値を計算させる製品需要予測値計算手段と、を具備したことを特徴とする。
【０００９】
本発明による第２の需要予測装置は、新製品の製品需要予測値を予測モデルに当てはめて予測する需要予測装置であって、予測モデルに適用する曜日ごとの予測パラメータを推定する予測パラメータ推定手段と、予測しようとする日の曜日に対応する予測パラメータを用いて、予測モデルによって予想しようとする日の製品需要予測値を計算する日次予測値計算手段と、日次予測値計算手段を予測しようとする期間の日ごとに呼び出して期間内の各日の製品需要予測値を計算させる製品需要予測値計算手段と、を具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、期間の属性によって売れ行きが異なる製品であっても正確に需要の予測が可能な需要予測装置を提供できる。
期間の属性には、曜日の別のほか、祝日、休暇、イベント期間であるか否かなどが含まれる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、添付した各図を参照し、本発明を実施するための最良の形態（以下「実施形態」という）の一例について、詳細に説明する。
【００１２】
＜第１実施形態＞
図１は、本発明による第１実施形態の需要予測装置１の全体構成を示すブロック図である。
この需要予測装置１は、製品販売実績情報１１を入力すると、製品需要予測値情報３６を出力するものであり、製品販売実績入力手段１２と、製品販売開始日入力手段１３と、製品販売実績格納手段１４と、製品販売開始日格納手段１５と、予測パラメータ格納手段１６と、予測パラメータ推定手段２１と、日次予測値計算手段２５と、予測モデル選択情報格納手段３０と、予測モデル選択手段３１と、予測期間指定手段３２と、製品需要予測値計算手段３３と、製品需要予測値格納手段３４と、製品需要予測値出力手段３５と、製品販売実績・予測値表示手段３７と、を具備している。
【００１３】
この需要予測装置１は、典型的には、演算機能、制御機能、記憶機能、入出力機能（表示機能を含む。）などを有するコンピュータ（ハードウェア）に、所要のプログラム及びデータ（ソフトウェア）をインストールすることによって、前記した各構成要素を実現している。これらの構成要素の一部または全部は、例えばＥＰＲＯＭにデータ及びプログラムを焼き付けることにより、ハードウェアで実現してもよい。
【００１４】
なお、本実施形態でいう「製品」とは、供給者によって需用者に販売される物（特に、販売者によって消費者に小売りされるもの）のことであり、「商品」の概念を含む。この「製品」は、量産される工業製品であって、比較的商品寿命が短いものが好適である（例えば、１ヶ月から６ヶ月程度）。もちろん、「製品」は、完成品のほか、半製品、部品、原材料または農林水産物でもよい。さらに、有体物のほか、楽曲やコンピュータプログラムなどの無体物でもよい。
【００１５】
また、本実施形態でいう「製品」とは、原則として「新製品」のことをいう。「新製品」は、まったく新規に設計・製造された製品のほか、旧製品に新機能を追加したものや、旧製品の一部または全部を大きく改良（改変）したものを含むものとする。
【００１６】
図２は、需要予測装置１に入力される製品販売実績情報１１のデータリストを示す図である。
製品販売実績情報１１は、このように、年月日フィールド及び累積販売量フィールドを有し、年月日と、この年月日までごとの累積販売量とを関連づけた情報である。
【００１７】
製品販売実績入力手段１２は、製品販売実績情報１１を読み込み、製品販売実績格納手段１４に格納させる。
【００１８】
製品販売実績格納手段１４は、製品販売実績情報１１に「曜日」情報を付加して格納する。
図３は、製品販売実績格納手段１４に格納した製品販売実績情報２００のデータリストを示す図である。
この製品販売実績情報２００では、第１列目は年月日フィールド、第２列目は当該年月日の曜日フィールド、第３列目は当該年月日までの累積販売量フィールドであり、各々対応するレコード（情報）を有している。
【００１９】
図１に戻り、製品販売開始日入力手段１３は、製品販売開始日情報３００（後記）の入力を受け付け、製品販売開始日格納手段１５に格納させる。
【００２０】
製品販売開始日格納手段１５は、この製品販売開始日情報３００を格納する。
図４は、製品販売開始日格納手段１５に格納した製品販売開始日情報３００のデータリストを示す図である。
【００２１】
図１に戻り、予測モデル選択手段３１は、複数の予測モデル（本実施形態では、第１予測モデルから第４予測モデルまでの４つ）から１つの予測モデルを選択する入力を受け付け、予測モデル選択情報格納手段３０に格納させる。
【００２２】
予測モデル選択情報格納手段３０は、予測モデル選択手段３１で受け付けた予測モデル選択情報（本実施形態では、第１から第４のいずれか）を格納する。
【００２３】
予測パラメータ推定手段２１は、製品販売実績格納手段１４から読み出した製品販売実績情報２００、製品販売開始日格納手段１５から読み出した製品販売開始日情報３００、及び日次予測値計算手段２５の計算結果に基づき、予測パラメータを推定し、予測パラメータ格納手段１６に格納させる。
【００２４】
図５は、予測パラメータ推定手段２１を詳細に示すブロック図である。
予測パラメータ推定手段２１は、予測パラメータ初期化手段２２と、予測パラメータ更新手段２３と、を具備している。
予測パラメータ初期化手段２２は、予測パラメータ格納手段１６に格納されている予測パラメータを初期化する機能を有する。
予測パラメータ更新手段２３は、予測パラメータ推定手段２１によって推定された予測パラメータによって、予測パラメータ格納手段１６に格納されている予測パラメータを更新する機能を有する。
【００２５】
図１に戻り、予測パラメータ格納手段１６は、予測パラメータ推定手段２１が推定した予測パラメータを、予測モデル選択情報格納手段３０から読み出した予測モデル選択情報に従って分別して格納する。
【００２６】
図６は、予測パラメータ格納手段１６を詳細に示すブロック図である。
予測パラメータ格納手段１６は、第１予測モデルに対応した予測パラメータを格納する第１予測モデルパラメータ格納手段１７と、第２予測モデルに対応した予測パラメータを格納する第２予測モデルパラメータ格納手段１８と、第３予測モデルに対応した予測パラメータを格納する第３予測モデルパラメータ格納手段１９と、第４予測モデルに対応した予測パラメータを格納する第４予測モデルパラメータ格納手段２０と、を具備している。予測モデルが４つである場合について示したが、予測パラメータ格納手段１６は、選択できる予測モデルの数に応じて、予測モデルパラメータ格納手段を有しているものとする。
【００２７】
図１に戻り、日次予測値計算手段２５は、選択された予測モデルを用いて、推定された曜日ごとの予測パラメータを適用し、その日の製品需要予測値を計算する。
【００２８】
図７は、日次予測値計算手段２５を詳細に示すブロック図である。
日次予測値計算手段２５は、第１予測モデル日次予測値計算手段２６と、第２予測モデル日次予測値計算手段２７と、第３予測モデル日次予測値計算手段２８と、第４予測モデル日次予測値計算手段２９と、を具備している。予測モデルが４つである場合について示したが、日次予測値計算手段２５は、選択できる予測モデルの数に応じて、予測モデル日次予測値計算手段を有しているものとする。
【００２９】
第１予測モデル日次予測値計算手段２６は、次式で表される第１予測モデルを用いて、その日の製品需要予測値ｆを計算する。第１予測モデルは、改良ＰＮＥモデルである。ｍは、予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または製品需要予測値である。λ、γ、Ｎ、ｂは、予測パラメータである。
【００３０】
【数１】
2010146413.tif 000003
【００３１】
第２予測モデル日次予測値計算手段２７は、次式で表される第２予測モデルを用いて、その日の製品需要予測値ｆを計算する。第２予測モデルは、改良Ｂａｓｓモデルである。ｍは、予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または製品需要予測値である。λ、μ、Ｎ、ｂは、予測パラメータである。
【００３２】
【数２】
2010146413.tif 000004
【００３３】
第３予測モデル日次予測値計算手段２８は、次式で表される第３予測モデルを用いて、その日の製品需要予測値ｆを計算する。第３予測モデルは、改良逆指数モデルである。ｍは、予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または製品需要予測値である。λ、Ｎ、ｂは、予測パラメータである。
【００３４】
【数３】
2010146413.tif 000005
【００３５】
第４予測モデル日次予測値計算手段２９は、次式で表される第４予測モデルを用いて、その日の製品需要予測値ｆを計算する。第４予測モデルは、改良ロジスティックモデルである。ｍは、予測しようとする日の前日の製品販売実績の値または製品需要予測値である。μ、Ｎ、ｂは、予測パラメータである。
【００３６】
【数４】
2010146413.tif 000006
【００３７】
これらの予測モデルは一般的に好適な例を挙げたものであり、製品の種類や販売方法などに応じて、これらの予測モデルを変形して用いたり、別の予測モデルを用いたりしてもよい。
【００３８】
なお、予測パラメータのうち、Ｎ，ｂの一方または両方は、予測しようとする期間内の各日において、所定の値（すなわち、この期間内において不変の一定の値）を用いるようにしてもよい。これらの予測モデルにおいて、Ｎの値は、マーケットの予想されるサイズ（普及の過程で十分な時間（日数）が経過した後の販売済み製品の数量の値）を表す。ｂの値は、予測に係る製品の正式販売前に（予測しようとする期間前に）、先行販売や予約販売などによって販売された商品の数量を表す。したがって、Ｎの値およびｂの値は、予測しようとする期間内において実質的に変化しないものとして取り扱うことができる。
【００３９】
図１に戻り、製品需要予測値計算手段３３は、製品販売開始日格納手段１５から製品販売開始日を読み取り、また、製品販売実績格納手段１４から製品販売実績を読み取る。そして、日次予測値計算手段２５を呼び出して、各日の製品需要予測値を計算させて、その値を得る。
【００４０】
予測期間指定手段３２は、予測期間（予測しようとする期間）の指定を受け付ける。
【００４１】
製品需要予測値格納手段３４は、指定された予測期間について、製品需要予測値を格納する。
【００４２】
製品需要予測値出力手段３５は、製品需要予測値格納手段３４から製品需要予測値を読み取り、その情報を製品需要予測値情報３６として外部に出力する。
【００４３】
製品販売実績・予測値表示手段３７は、製品需要予測値格納手段３４から製品需要予測値を読み取り、製品販売開始日格納手段１５から製品販売開始日を読み取り、また、製品販売実績格納手段１４から製品販売実績を読み取って、これらの情報を表示する。
【００４４】
次に、製品販売実績入力手段１２による入力手順について詳細に説明する。
図８は、製品販売実績の入力手順を詳細に示すフローチャートである。
【００４５】
はじめに製品販売実績情報１１を開く（ステップＳ１０１）。
【００４６】
続いて、行番号ｉを１とする。すなわち、読み込み中の行番号を示すｉを１すなわち１行目とする（ステップＳ１０２）。
【００４７】
製品販売情報の終端に達したか否かを判断する（ステップＳ１０３）。つまり、製品販売実績情報１１のすべての行を読み込み終わるまで、以下の処理を繰り返す。
製品販売情報の終端に達した場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、ステップＳ１１１以下の処理へ進む。
製品販売情報の終端に達していない場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、次のステップＳ１０４以下の処理へ進む。
【００４８】
製品販売実績情報１１のｉ行目から年月日を読み込み（ステップＳ１０４）、これを製品販売実績格納手段１４のｉ行目に書き込む（ステップＳ１０５）。
続いて、この年月日の曜日を計算する（ステップＳ１０６）。そして、計算された曜日を製品販売実績格納手段１４のｉ行目に書き込む（ステップＳ１０７）。
【００４９】
製品販売実績情報１１のｉ行目から販売累積量を読み込み（ステップＳ１０８）、製品販売実績格納手段１４のｉ行目に書き込む（ステップＳ１０９）。
【００５０】
すべての行を読み込み終わったら、製品販売実績情報１１を閉じる（ステップＳ１１１）。
続いて、製品販売実績格納手段１４に格納されているデータが年月日順（昇順）に並ぶように、すなわち、古いデータが最初の行に来るように並び替える（ステップＳ１１２）。
【００５１】
製品販売実績情報１１の入力が完了すると、図９に示すメイン画面６００が、製品販売実績・予測値表示手段３７（図１参照）に表示される。このメイン画面６００の上部はグラフ、下部は表になっており、グラフと表の上部６０１が、製品販売実績・予測値表示手段３７（図１参照）、表の下部６０２が製品販売開始日入力手段１３（図１参照）となっている。
【００５２】
グラフと表には、製品販売実績格納手段１４に格納されている製品販売実績情報が表示される。また画面の右上には予測実行ボタン６０５がある。
【００５３】
図９のメイン画面６００中にある製品販売開始日入力手段１３、すなわち符号６０２の部分の任意の枠をマウスでクリックすることで、その枠に対応する年月日が、製品販売開始日格納手段１５（図１参照）に格納される。
【００５４】
図４に示すような形で、製品販売開始日格納手段１５は、製品販売開始日を格納する。
【００５５】
製品販売開始日格納手段１５に製品販売開始日が格納されると、図１０に示すメイン画面（販売開始日入力）のように、販売開始日に該当する符号６０２の部分に印（図１０では黒丸印６０３）が表示され、またメイン画面上部のグラフ部分の当該年月日に対応する位置に縦の点線が表示され、そこが販売開始日であることを示す。
【００５６】
メイン画面右上にある予測実行ボタン６０５を押すと、図１１に示す予測モデル選択および予測期間指定画面が表示される。この画面の上部７０１は予測モデル選択手段３１（図１参照）であり、下部７０２は予測期間指定手段３２（図１参照）である。
【００５７】
本実施形態の需要予測装置１には、あらかじめ４種類の予測モデルが組み込まれていて、利用者は、それらのうちから１種類の予測モデルを選択できる。利用者がモデルを１つ選択すると、その選択したモデルを示す番号が予測モデル選択情報格納手段３０（図１参照）に格納される。
【００５８】
図１２に示すように、予測モデル選択情報格納手段３０は、選択された予測モデルの番号が格納される。
【００５９】
予測期間を予測期間指定手段３２（図中の符号７０２）で指定し、「ＯＫ」ボタンを押すと、図１３に示す予測期間指定処理が実行される。ここでは、製品需要予測値格納手段３４（図１参照）に、予測期間中の予測値をすべて格納できるだけの領域を確保する処理が行われる。これを図１３を用いて説明する。
【００６０】
まず、予測期間指定手段３２で指定された年月日をＱとする（ステップＳ４０１）。
続いて、製品販売実績格納手段１４より最終行すなわち最終実績の行の年月日を取得し、これをＰとする（ステップＳ４０２）。
次に、製品需要予測値格納手段３４をクリア（一行もない状態に）する（ステップＳ４０３）。図１４のように、この段階での製品需要予測値格納手段３４が、データが１行も無い状態となる。
【００６１】
ＰがＱよりも前の年月日である間（Ｐはこれから１日ずつ加算していくが、すべての予測期間の間）以下の処理を繰り返す（ステップＳ４０４〜Ｓ４０７）。
【００６２】
まず、Ｐに１日加算し、Ｐの年月日を１日進める（Ｐの翌日を、新たなＰとする）（ステップＳ４０５）。
Ｐが示す年月日の曜日を計算し、これをｗとする（ステップＳ４０６）。
【００６３】
製品需要予測値格納手段３４に空の行（レコード）を１行追加し、この新しい行の年月日の列（フィールド）にＰが示す年月日を、曜日の列（フィールド）にｗを書き込む（ステップＳ４０７）。
【００６４】
以上の処理により、図１５に示すように、製品需要予測値格納手段３４は、予測期間の日数分の行を持ち、年月日と曜日が格納され、累積販売量の列が空欄である状態となる。
【００６５】
続いて、図１の予測パラメータ推定手段２１により予測パラメータの値の推定処理が行われる。
【００６６】
予測パラメータ推定処理は、いわゆる当業者に一般に知られている公知の最適化技術を用いて行う。この技術には準ニュートン法であるBFGS法や実数値遺伝的アルゴリズムなどがある。
【００６７】
図１６は、予測パラメータ推定処理を示すフローチャートの第１面であり、図１７は、予測パラメータ推定処理を示すフローチャートの第２面である。
図１６を参照すると、まず、予測モデル選択情報格納手段３０から、選択された予測モデルの番号を取得しこれをｋとする（ステップＳ２０１）。
続いて、予測パラメータ推定手段２１が持つ、予測パラメータ初期化手段２２により、第ｋ予測モデルパラメータ格納手段（１７〜２０）のパラメータ値を初期化する（ステップＳ２０２）。
【００６８】
図１８は、第１予測モデルパラメータ格納手段１７（図６参照）に格納した第１予測モデルパラメータ情報８０１のデータリストを示す図である。
第１予測モデルパラメータ情報８０１は、各列が第１予測モデルのパラメータであるＮ，λ，γ，ｂに対応するフィールドに相当し、各行が日曜日から土曜日までの各曜日に対応したレコードに相当する。第１予測モデルパラメータ情報８０１は、曜日ごとに、Ｎ，λ，γ，ｂの値の情報を有している。
【００６９】
図１９は、第２予測モデルパラメータ格納手段１８（図６参照）に格納した第２予測モデルパラメータ情報８０２のデータリストを示す図である。
第２予測モデルパラメータ情報８０２は、各列が第２予測モデルのパラメータであるＮ，λ，μ，ｂに対応するフィールドに相当し、各行が日曜日から土曜日までの各曜日に対応したレコードに相当する。第２予測モデルパラメータ情報８０２は、曜日ごとに、Ｎ，λ，μ，ｂの値の情報を有している。
【００７０】
図２０は、第３予測モデルパラメータ格納手段１９（図６参照）に格納した第３予測モデルパラメータ情報８０３のデータリストを示す図である。
第３予測モデルパラメータ情報８０３は、各列が第３予測モデルのパラメータであるＮ，λ，ｂに対応するフィールドに相当し、各行が日曜日から土曜日までの各曜日に対応したレコードに相当する。第３予測モデルパラメータ情報８０３は、曜日ごとに、Ｎ，λ，ｂの値の情報を有している。
【００７１】
図２１は、第４予測モデルパラメータ格納手段２０（図６参照）に格納した第４予測モデルパラメータ情報８０４のデータリストを示す図である。
第４予測モデルパラメータ情報８０４は、各列が第４予測モデルのパラメータであるＮ，μ，ｂに対応するフィールドに相当し、各行が日曜日から土曜日までの各曜日に対応したレコードに相当する。第４予測モデルパラメータ情報８０４は、曜日ごとに、Ｎ，μ，ｂの値の情報を有している。
【００７２】
本実施形態では予測モデルを４種類から選択可能であり、これに対応して第１〜第４予測モデルパラメータ格納手段（１７〜２０）を有している。それぞれの予測モデルごとに、曜日ごとに予測モデルのパラメータを格納する領域を持っている。
【００７３】
図１６に戻り、予測パラメータ初期化手段２２は、使用する最適化技術によって異なるが、例えば実数値遺伝的アルゴリズムであれば、ランダムな実数値に初期化を行う（ステップＳ２０２）。
【００７４】
前回の誤差ｅｐを無限大の値に初期化しておく（ステップＳ２０３）。なお、これはループの終了判断に用い、最初のループでは前回の値が存在しないため、仮に無限大にしている。
【００７５】
続いて今回の誤差ｅを０に初期化する（ステップＳ２０４）。
製品販売開始日格納手段１５より、製品販売開始日を取得し、製品販売開始日と同じ年月日を製品販売実績格納手段１４の年月日の列で探す。この年月日のある行番号を、行番号ｉとする（ステップＳ２０５）。
【００７６】
図１７へ移り、行番号ｉが製品販売実績格納手段１４の最終行になるまで、以下の処理を繰り返す（ステップＳ２１１〜Ｓ２１７）。
【００７７】
製品販売実績格納手段１４のｉ行目の累積販売量をｍ０とし（ステップＳ２１２）、ｉ＋１行目の累積販売量をｍ１とし（ステップＳ２１３）、ｉ＋１行目の曜日をｗとする（ステップＳ２１４）。
【００７８】
日次予測値計算手段２５に、ｍ０、ｗを渡し、予測値を取得し、この予測値をｆ１とする（ステップＳ２１５）。
【００７９】
当該日の予測誤差ｅ１を、ｍ１−ｆ１により求める。
これは図２２に示すように、ｉ日目の販売実績値ｍ０をもとに、ｉ＋１日目の予測値ｆ１を計算し、このｆ１とｉ＋１日目の販売実績値ｍ１との差を誤差ｅ１としている。
図１７に戻り、この誤差ｅ１の二乗を、はじめに０に初期化していたｅに加算する（ステップＳ２１６）。
【００８０】
行番号ｉを１ずつ増やして（ステップＳ２１７）、ｉが製品販売実績格納手段１４の最終行になるまで各日ごとの予測値の二乗誤差をｅに順次加算していく。
【００８１】
このようにして、販売実績値が存在する期間のうち、製品販売開始日入力手段１３から入力された製品販売開始日以降の期間について予測値の二乗誤差の累計ｅを計算する。
【００８２】
二乗誤差の累計値ｅが算出されると、この値と前回の誤差ｅｐを比較し、この差の絶対値があらかじめ定めた閾値よりも小さいときに、終了条件を満たしたと判断する（ステップＳ２２１のＹｅｓ）。
【００８３】
終了条件が満たされていない場合（ステップＳ２２１のＮｏ）、図１の予測パラメータ更新手段２３により第ｋ予測モデル予測パラメータ格納手段（１７〜２０）のパラメータ値を初期化する（ステップＳ２２２）。更新方法は、使用する最適化技術によって異なるが、例えば実数値遺伝的アルゴリズムであれば、交叉、突然変異によって更新が行われる。
【００８４】
その後、前回の誤差ｅｐにｅを代入し（ステップＳ２２３）、行番号ｉを１増やす（ステップＳ２２４）．
更新された予測モデルのパラメータについて、二乗誤差の累計値ｅを計算する処理を繰り返す（ステップＳ２０４以下）。
【００８５】
終了条件が満たされたら（ステップＳ２２１のＹｅｓ）、予測パラメータの推定を終了する。
【００８６】
図１の日次予測値計算手段２５は、図２３，図２４に示す手順によって、外部から前日の値（前日の値とは、前日の販売実績値または、前日の需要予測値のいずれかである）と、当日の曜日ｗを受け取り、当日の日次予測値を計算する。
【００８７】
はじめに、予測モデル選択情報格納手段３０から、選択された予測モデルの番号を取得し、これをｋとする（ステップＳ３０１）。
ｋが１の場合（ステップＳ３０２のＹｅｓ）、第１予測モデル日次予測値計算手段２６により日次予測値の計算を行う（ステップＳ３０３，Ｓ３０４）。
ｋが２の場合（ステップＳ３０５のＹｅｓ）、第２予測モデル日次予測値計算手段２７により日次予測値の計算を行う（ステップＳ３０６，Ｓ３０７）。
ｋが３の場合（ステップＳ３０８のＹｅｓ）、第３予測モデル日次予測値計算手段２８により日次予測値の計算を行う（ステップＳ３０９，Ｓ３１０）。
ｋが上記のいずれでもない場合（ステップＳ３０２，Ｓ３０５，Ｓ３０８のいずれもＮｏ）、本実施例ではｋは４であるので、第４予測モデル日次予測値計算手段２９により日次予測値の計算を行う（ステップＳ３１１，Ｓ３１２）。
【００８８】
第１予測モデル日次予測値計算手段２６は、第１予測モデルパラメータ格納手段１７からパラメータを取得し、式１により予測値を計算する。
第２予測モデル日次予測値計算手段２７は、第２予測モデルパラメータ格納手段１８からパラメータを取得し、式２により予測値を計算する。
第３予測モデル日次予測値計算手段２８は、第３予測モデルパラメータ格納手段１９からパラメータを取得し、式３により予測値を計算する。
第４予測モデル日次予測値計算手段２９は、第４予測モデルパラメータ格納手段２０からパラメータを取得し、式４により予測値を計算する。
【００８９】
予測モデルのパラメータの推定が終わると、図１の製品需要予測値計算手段３３により、製品需要予測値の計算が行われる。
【００９０】
この処理を図２５を用いて説明する。
まず、製品販売実績格納手段１４より、最終行の累積販売量を取得し、これをｐとする（ステップＳ５０１）。
【００９１】
また、行番号ｉを１とする（ステップＳ５０２）。
行番号ｉが、製品需要予測値格納手段３４の行数を超えるまで、以下の処理を繰り返す（ステップＳ５０３〜Ｓ５０８）。
【００９２】
製品需要予測値格納手段３４のｉ行目の曜日を取得しｗとする（ステップＳ５０４）。
【００９３】
日次予測値計算手段２５にｐとｗを渡す。
ここで、図２３，図２４の前日の販売実績値ｍ０にこのｐの値が、当日の曜日ｗにこのｗの値が入力される。
すると、日次予測値が計算されるので、これをｆとする（ステップＳ５０５）。
【００９４】
製品需要予測値格納手段３４のｉ行目の累積予測値にｆの値を書き込む（ステップＳ５０６）。
続いて、ｐにｆの値を代入し（ステップＳ５０７）、行番号ｉを１増やし（ステップＳ５０８）、順次、次の日の予測値を計算していく。
【００９５】
これは、図２５に示すように、予測１日目は、最終販売実績値から計算され、その後は１日目の予測値から２日目の予測値、２日目の予測値から３日目の予測値というように順次、予測を伸ばしていく処理となる。
【００９６】
以上の処理が終わると、製品需要予測値格納手段３４は図２８に例示するように、累積予測値の列に値が設定された状態になる。
【００９７】
また、図２７に示すように、メイン画面６００には、製品需要予測値格納手段３４に格納された製品需要予測値がグラフと表で表示される。この例では、予測値は点線に白抜きの丸印で表示される。
【００９８】
また、図１の製品需要予測値出力手段３５が図２９に示す手順により、製品需要予測値格納手段３４の内容を、製品需要予測値情報３６に出力する。
【００９９】
製品需要予測値情報３６は図３０に示すような形式である。
【０１００】
製品需要予測値出力の手順を図２９を用いて説明する。
【０１０１】
まず、製品需要予測値情報３６を開き（ステップＳ６０１）、製品需要予測値情報３６を空にする（ステップＳ６０２）。
【０１０２】
行番号ｉを１とする（ステップＳ６０３）。
【０１０３】
製品需要予測値格納手段３４のすべての行を出力するまで、以下の処理を繰り返す（ステップＳ６０４〜Ｓ６１０）。
【０１０４】
製品需要予測値格納手段３４のｉ行目から年月日を読み込み（ステップＳ６０５）、製品需要予測値情報３６のｉ行目に書き込む（ステップＳ６０６）。
【０１０５】
製品需要予測値格納手段３４のｉ行目から曜日を読み込み（ステップＳ６０７）、製品需要予測値情報３６のｉ行目に書き込む（ステップＳ６０８）。
製品需要予測値格納手段３４のｉ行目から累積予測値を読み込み、製品需要予測値情報３６のｉ行目に書き込む（ステップＳ６０９）。
行番号ｉを１増やし（ステップＳ６１０）、次の行の処理を順次行う。
【０１０６】
＜第２実施形態＞
図３１は、本発明による第２実施形態の需要予測装置１ｂの全体構成を示すブロック図である。
この需要予測装置１ｂは、第１実施形態の需要予測装置１の構成に加えて、さらに期日属性情報４１を入力するための期日属性入力手段４２と、期日属性情報４１を格納する期日属性格納手段４３とを備えている。
【０１０７】
期日属性情報４１には、例えば、国民の祝日、行政機関や企業などの休日、団体等に所属する構成員が任意にまたは強制されて取得する休暇、製品の購買に関連するイベントの期間などが記載されている。
【０１０８】
予測パラメータ推定手段２１，製品需要予測値計算手段３３および製品販売実績・予測値表示手段３７は、予測しようとする日の曜日に加えて（または、これに優先して）、期日属性格納手段４３に格納された期日属性情報４１を参照し、処理を行う。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本発明による第１実施形態の需要予測装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】需要予測装置に入力される製品販売実績情報のデータリストを示す図である。
【図３】製品販売実績格納手段に格納した製品販売実績情報のデータリストを示す図である。
【図４】製品販売開始日格納手段に格納した製品販売開始日情報のデータリストを示す図である。
【図５】予測パラメータ推定手段を詳細に示すブロック図である。
【図６】予測パラメータ格納手段を詳細に示すブロック図である。
【図７】日次予測値計算手段を詳細に示すブロック図である。
【図８】製品販売実績の入力手順を詳細に示すフローチャートである。
【図９】製品販売実績・予測値表示手段（図１参照）に表示されるメイン画面を示す画面図である（製品販売実績情報読み込み後）。
【図１０】製品販売実績・予測値表示手段（図１参照）に表示されるメイン画面を示す画面図である（販売開始日入力）。
【図１１】予測モデル選択および予測期間指定画面を示す画面図である。
【図１２】予測モデル選択情報格納手段に格納された、選択された予測モデルの番号のデータリストを示す図である。
【図１３】予測期間指定処理を示すフローチャートである。
【図１４】クリアされた状態の製品需要予測値格納手段の内容のデータリストを示す図である。
【図１５】製品需要予測値格納手段に格納された予測期間指定後の製品需要予測値情報のデータリストを示す図である。
【図１６】予測パラメータ推定処理を示すフローチャートの第１面である。
【図１７】予測パラメータ推定処理を示すフローチャートの第２面である。
【図１８】第１予測モデルパラメータ格納手段（図６参照）に格納した第１予測モデルパラメータ情報のデータリストを示す図である。
【図１９】第２予測モデルパラメータ格納手段（図６参照）に格納した第２予測モデルパラメータ情報のデータリストを示す図である。
【図２０】第３予測モデルパラメータ格納手段（図６参照）に格納した第３予測モデルパラメータ情報のデータリストを示す図である。
【図２１】第４予測モデルパラメータ格納手段（図６参照）に格納した第４予測モデルパラメータ情報のデータリストを示す図である。
【図２２】製品販売実績がある期間の予測の方法を具体的に示す説明図である。
【図２３】日次予測値計算処理を示すフローチャートの第１面である。
【図２４】日次予測値計算処理を示すフローチャートの第２面である。
【図２５】製品需要予測値計算処理を示すフローチャートである。
【図２６】製品販売実績がない期間の予測の方法を具体的に示す説明図である。
【図２７】製品販売実績・予測値表示手段（図１参照）に表示されるメイン画面を示す画面図である（予測後）。
【図２８】製品需要予測値格納手段に格納された予測実行後の製品需要予測値情報のデータリストを示す図である。
【図２９】製品需要予測値出力処理を示すフローチャートである。
【図３０】出力される製品需要予測値情報のデータリストを示す図である。
【図３１】本発明による第２実施形態の需要予測装置の全体構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１      需要予測装置（第１実施形態）
１ｂ    需要予測装置（第２実施形態）
１１    製品販売実績情報
１２    製品販売実績入力手段
１３    製品販売開始日入力手段
１４    製品販売実績格納手段
１５    製品販売開始日格納手段
１６    予測パラメータ格納手段
１７    第１予測モデルパラメータ格納手段
１８    第２予測モデルパラメータ格納手段
１９    第３予測モデルパラメータ格納手段
２０    第４予測モデルパラメータ格納手段
２１    予測パラメータ推定手段
２２    予測パラメータ初期化手段
２３    予測パラメータ更新手段
２５    日次予測値計算手段
２６    第１予測モデル日次予測値計算手段
２７    第２予測モデル日次予測値計算手段
２８    第３予測モデル日次予測値計算手段
２９    第４予測モデル日次予測値計算手段
３０    予測モデル選択情報格納手段
３１    予測モデル選択手段
３２    予測期間指定手段
３３    製品需要予測値計算手段
３４    製品需要予測値格納手段
３５    製品需要予測値出力手段
３６    製品需要予測値情報
３７    製品販売実績・予測値表示手段
４１    期日属性情報
４２    期日属性入力手段
４３    期日属性格納手段
２００  製品販売実績情報
３００  製品販売開始日情報
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
2010146413.tif 000026
【図１７】
2010146413.tif 000027
【図１８】
2010146413.tif 000028
【図１９】
2010146413.tif 000029
【図２０】
2010146413.tif 000030
【図２１】
2010146413.tif 000031
【図２２】
2010146413.tif 000032
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
2010146413.tif 000035
【図２６】
2010146413.tif 000036
【図２７】
2010146413.tif 000037
【図２８】
2010146413.tif 000038
【図２９】
2010146413.tif 000039
【図３０】
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【図３１】
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