(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて商品の販売数量を予測する販売予測方法において、
前記コンピュータが、販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出し、その移動平均値を移動平均値用の偏回帰係数で補正する段階と、
前記コンピュータが、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、その変動要因用の偏回帰係数で補正した前記商品の販売数量の変動予測数量を算出する段階と、
前記コンピュータが、前記補正した移動平均値を前記補正した変動予測数量に基づいて更に補正して第１販売予測数量を算出する段階と
を有する販売予測方法。
【請求項２】
商品の販売数量を予測する販売予測装置において、
販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値，販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因を格納する第１記憶手段と、
前記所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出し、その移動平均値を移動平均値用の偏回帰係数で補正すると共に、前記変動要因用の偏回帰係数で補正した前記商品の販売数量の変動予測数量を算出し、前記補正した移動平均値を前記補正した変動予測数量に基づいて更に補正して第１販売予測数量を算出する第１演算処理手段と
を有する販売予測装置。
【請求項３】
コンピュータに、
販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出し、その移動平均値を移動平均値用の偏回帰係数で補正する手順と、
販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、その変動要因用の偏回帰係数で補正した前記商品の販売数量の変動予測数量を算出する手順と、
前記補正した移動平均値を前記補正した変動予測数量に基づいて更に補正して第１販売予測数量を算出する手順と
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、販売予測方法及び装置並びに販売予測プログラムを記録した記録媒体に係り、特に、変動要因を考慮して商品分類別の販売予測を行なう販売予測方法及び装置並びに販売予測プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば流通業界，物品の量販店等においては、定期的に商品の発注を行なう必要がある。この商品の発注は、気象条件，曜日，その他の変動要因により変化する商品の販売数量を予測して行われるが、販売数量の予測誤差は販売機会ロス及び廃棄ロスに直接結びつくものであり、販売予測の精度が重要である。
【０００３】
従来、販売予測方法としては、天気，温度，湿度等の気象情報、曜日、その他の変動要因を考慮して行なう重回帰分析が知られている。この重回帰分析は、過去の販売実績を分析し、例えば天気が雨だと販売数量が５％程度減少する等の分析結果を販売予測に反映させるものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来、販売予測方法として利用されている重回帰分析は、過去の販売実績を分析して予測式を作成した後、徐々に販売予測と販売実績との誤差が大きくなっていくという問題がある。また、何らかの要因により志向の変化，売れ筋商品の変化が生じた場合、販売予測の精度が非常に悪くなるという問題がある。
【０００５】
これは、重回帰分析を利用して作成された販売数量の予測式は、その予測式を作成したときまでの販売実績を分析したものであり、予測式を作成した後の販売実績を考慮していないことに原因がある。一方、短期間ごとに販売数量の予測式を作成し直すことも考えられるが、予測式を作成するために必要な費用及び時間を考慮すると問題がある。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、予測精度の低下を防止することができ、同一の予測式により長期的に販売予測が可能な販売予測方法及び装置並びに販売予測プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そこで、上記課題を解決するため、請求項１記載の本発明は、コンピュータを用いて商品の販売数量を予測する販売予測方法において、前記コンピュータが、販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出し、その移動平均値を移動平均値用の偏回帰係数で補正する段階と、前記コンピュータが、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、その変動要因用の偏回帰係数で補正した前記商品の販売数量の変動予測数量を算出する段階と、前記コンピュータが、前記補正した移動平均値を前記補正した変動予測数量に基づいて更に補正して第１販売予測数量を算出する段階とを有することを特徴とする。
【０００８】
このように、販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出し、その移動平均値を移動平均値用の偏回帰係数で補正する段階と、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、その変動要因用の偏回帰係数で補正した前記商品の販売数量の変動予測数量を算出する段階と、前記補正した移動平均値を前記補正した変動予測数量に基づいて更に補正して第１販売予測数量を算出する段階とを有することにより、販売予測日の直前の所定期間の販売数量の実績値を販売予測に反映させて、志向の変化，売れ筋商品の変化などに対する予測値の追従性を向上させることができる。
【０００９】
したがって、販売予測日の直前の所定期間の販売実績と販売予測日の変動要因に基づく変動予測数量とで販売数量を予測することにより、販売予測の精度の低下を防止することができ、同一の予測式により長期的に販売予測ができる。
【００１１】
したがって、販売予測の精度の大幅な低下を防止することができ、同一の予測式により長期的に販売予測ができる。
【００１２】
また、請求項２記載の本発明は、商品の販売数量を予測する販売予測装置において、販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値，販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因を格納する第１記憶手段と、前記所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出し、その移動平均値を移動平均値用の偏回帰係数で補正すると共に、前記変動要因用の偏回帰係数で補正した前記商品の販売数量の変動予測数量を算出し、前記補正した移動平均値を前記補正した変動予測数量に基づいて更に補正して第１販売予測数量を算出する第１演算処理手段とを有することを特徴とする。
【００１３】
このように、第１記憶手段と第１演算処理手段とを有することにより、販売予測日の直前の所定期間の販売数量の実績値を販売予測に反映させることができ、志向の変化，売れ筋商品の変化などに対する予測値の追従性を向上させることができる。したがって、販売予測日の直前の所定期間の販売数量の実績値と販売予測日の変動要因に基づく変動予測数量とで販売数量を予測することにより、販売予測の精度の低下を防止することができ、同一の予測式により長期的に販売予測ができる。
【００１６】
また、請求項６記載の本発明は、コンピュータに、販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出し、その移動平均値を移動平均値用の偏回帰係数で補正する手順と、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、その変動要因用の偏回帰係数で補正した前記商品の販売数量の変動予測数量を算出する手順と、前記補正した移動平均値を前記補正した変動予測数量に基づいて更に補正して第１販売予測数量を算出する手順とを実行させるためのプログラムを記録している。
【００１８】
上記の請求項３の記録媒体を使用することにより、請求項１及び請求項２記載の発明を実現できる。
なお、このプログラムを記録する記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）等の様に情報を磁気的に記録する磁気記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々のタイプの記録媒体を用いることができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の販売予測装置を実現するコンピュータシステムの一実施例の構成図を示す。図１において、このコンピュータシステムは、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２０と，表示装置３０と，ドライブ装置４０と，記録媒体５０と，補助記憶装置６０と，メモリ装置７０と，演算処理装置８０と，印刷装置９０とを含む構成である。
【００２０】
入力装置２０は、コンピュータシステムの使用者が操作するキーボード及びマウス等で構成され、コンピュータシステムに各種操作信号を入力するために用いられる。表示装置３０は、コンピュータシステムを操作するのに必要な各種ウインドウやデータ等を表示する。印刷装置９０は、処理結果等のデータを出力する。
【００２１】
販売予測装置に関する販売予測プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体５０によって提供される。プログラムを記録した記録媒体５０は、ドライブ装置４０にセットされ、プログラムが記録媒体５０からドライブ装置４０を介して補助記憶装置６０にインストールされる。
補助記憶装置６０は、インストールされた販売予測プログラムを格納すると共に、必要なファイル，データ等を格納する。メモリ装置７０は、コンピュータシステムの起動時に補助記憶装置６０から販売予測プログラムを読み出し、格納する。演算処理装置８０は、メモリ装置７０に読み出され格納された販売予測プログラムに従って、販売予測装置に係る処理を実行する。
【００２２】
本発明の販売予測装置の処理は、例えば、補助記憶装置６０にインストールされたプログラムがメモリ装置７０に読み出され、演算処理装置８０により実行される。
次に、本発明の原理について簡単に説明する。図２は、販売数量と気象情報等の変動要因との関係を説明する一例の図を示す。図２の式により重回帰分析を行なうことで、結果と要因を結ぶ関係式を算出することができる。
【００２３】
目的変量Ｙはいくつかの変動要因により決定されるものであり、例えば販売数量を示す。説明変量ｘ１〜ｘｎは変動要因を表すものであり、例えば降水量，気温，湿度等を数値化したデータを示す。また、偏回帰係数β１〜βｎは、各説明変量ｘ１〜ｘｎ毎に決定される数値であり、過去の販売実績及びそのときの変動要因により決定される。なお、定数Ｃｏｎｓｔは補正項である。
【００２４】
つまり、販売数量と気象情報等の変動要因との関係を過去の販売実績及びそのときの変動要因により分析して偏回帰係数を算出することができる。しかし、図２のように過去の販売実績及びそのときの変動要因を分析して全ての偏回帰係数を算出する場合、その偏回帰係数により作成される販売数量の予測式は徐々に販売予測と販売実績との誤差が大きくなっていくという問題がある。また、何らかの要因により志向の変化，売れ筋商品の変化が生じた場合、販売予測の精度が非常に悪くなるという問題がある。
【００２５】
そこで、販売予測を行なう直前の期間（例えば７日間）の販売実績の平均値（以下、移動平均値という。）を販売予測に反映させることにより、志向の変化，売れ筋商品の変化に対する予測値の追従性を向上させ、販売予測の精度の大幅な低下を防止する販売予測方法を考えた。
図３は、本発明の販売予測方法の第１実施例の説明図を示す。図３の販売数量の予測式は、大きく分けると二つの項より構成されている。一の項は移動平均値により決定される販売数量であり、販売予測を行なう直前の期間の販売実績を販売予測に反映させることにより志向の変化，売れ筋商品の変化などに対する予測値の追従性を向上する。
【００２６】
また、他の項は天気，温度，湿度等の気象情報、曜日、その他の変動要因により決定される販売数量であり、販売予測日の変動要因による販売数量の増減を予測するものである。つまり、図３の予測式は一の項により移動平均値に基づく予測値を決定し、他の項により販売予測日の変動要因に基づく予測値を決定している。
【００２７】
図４は、図３の販売数量の予測式を具体的に表した一例の説明図を示す。図５は、図４の販売数量の予測式の偏回帰係数を表す一例の図を示す。図４の式は、７日間の移動平均値，曜日，天気，日降水量，因子１，因子２，因子３，因子４，及び定数を変動要因とするものである。
各変動要因の偏回帰係数ｘ（１）〜ｘ（９）は、過去の販売実績及びそのときの変動要因により各商品毎に算出される。この偏回帰係数ｘ（１）〜ｘ（９）は、数値が大きいほどその変動要因により販売数量が影響を受けやすいことを表している。
【００２８】
ここで、ｘ（１）は７日間の移動平均値の偏回帰係数である。ｘ（２）は曜日の偏回帰係数である。ｘ（３）は天気の偏回帰係数である。ｘ（４）は日降水量の偏回帰係数である。ｘ（５）は因子１の偏回帰係数である。ｘ（６）は因子２の偏回帰係数である。ｘ（７）は因子３の偏回帰係数である。また、ｘ（８）は因子４の偏回帰係数である。
【００２９】
例えば商品「弁当類」の過去の販売実績及びそのときの変動要因を分析することにより、弁当類の販売数量が曜日の違いにより影響を受けやすいことが分かったとする。そこで、図５の商品「弁当類」の偏回帰係数ｘ（２）を大きくすることにより、曜日の違いを大きく考慮して販売予測を行なう。
図５を参照すると、商品「弁当類」の偏回帰係数ｘ（２）は他の商品の偏回帰係数ｘ（２）より大きいことから、曜日の違いを弁当類の販売予測に大きく影響させていることが分かる。また、商品「アイス」の偏回帰係数ｘ（５）は他の商品の偏回帰係数ｘ（５）より大きいことから、因子１の違いをアイスの販売予測に大きく影響させていることが分かる。
【００３０】
また、ｘ（１）は販売予測を行なう直前の期間（例えば、８日前〜前々日）の販売実績の平均値である移動平均値の偏回帰係数であり、移動平均値を販売予測にどの程度利用するかを示すものである。例えば図５の商品「寿司類」は、偏回帰係数ｘ（１）が他の商品の偏回帰係数と比較して大きく、移動平均値の違いを寿司類の販売予測に大きく影響させていることが分かる。
【００３１】
このように、販売数量が移動平均値の違いにより影響を受けやすい商品の販売予測を行なう場合には、販売予測を行なう直前の期間の販売実績を大きく考慮することで販売予測の精度を上げることができる。
一方、図５の商品「アイス」は、偏回帰係数ｘ（１）が他の商品の偏回帰係数と比較して小さく、移動平均値の違いをアイスの販売予測にあまり影響させていないことが分かる。このように、販売数量が移動平均値の違いにより影響を受けにくい商品の販売予測を行なう場合には、販売予測を行なう直前の期間の販売実績を大きく考慮せず、販売予測日の変動要因（例えば、日最高気温等）を大きく考慮することで販売予測の精度を上げることができる。
【００３２】
なお、図４の予測式に含まれるＡは販売実績の７日間の移動平均値である。Ｂは、曜日毎の販売数量の違いを数値化したものである。Ｃは、天気毎の販売数量の違いを数値化したものである。Ｄは、１日の降水量を数値化（例えば、１５ｍｍ→１５）したものである。Ｅは、因子１を数値化したものである。Ｆは、因子２を数値化したものである。Ｇは、因子３を数値化したものである。Ｈは、因子４を数値化したものである。
【００３３】
図６は、曜日及び天気毎の販売数量の違いを数値化した一例の図を示す。図６の数値は、過去の販売実績及びそのときの変動要因により各商品毎に算出される。この数値は、数値が大きいほど販売数量が多いことを表している。
例えば図６の商品「弁当類」の土曜日及び日曜日の数値は、他の曜日の数値より大きいことから土曜日及び日曜日の弁当類の販売数量が多いことが分かる。また、商品「ソフトクリーム」の晴及び曇りの数値は雨及び雪の数値より大きいことから、晴及び曇りのときのソフトクリームの販売数量が多いことが分かる。
【００３４】
以上のように、図３の販売数量の予測式によれば、偏回帰係数ｘ（１）を調整することにより移動平均値をどの程度の割合で販売予測に利用するかを調整することが可能であり、志向の変化，売れ筋商品が大きく変わった場合の予測値の追従性を向上させることが可能である。
次に、本発明の第２実施例について説明する。図７は、本発明の販売予測方法の第２実施例の説明図を示す。図７の販売数量の予測式は、過去の販売数量の予測値と実際の実績値との誤差を次に販売数量を予測するときに利用している。図７のａ（１）及びａ（２）は、例えば複数回分の予測値と実績値との誤差を１回又は複数回利用して算出する調整係数及び補正項である。
【００３５】
図７の調整係数ａ（１）及び補正項ａ（２）の算出方法は、平均値を用いる方法，予測値を実績値の単相関により求める方法，フィルタ理論（カルマンフィルタ）により求める方法等が考えられる。
このとき、ａ（１）＞１は時間の経過とともに販売数量が単調に増加する場合の補正に有効である。ａ（１）＜１は時間の経過とともに販売数量が単調に減少する場合の補正に有効である。ａ（２）＞０は常に正の誤差が存在する場合の補正に有効である。また、ａ（２）＜０は常に負の誤差が存在する場合の補正に有効である。
【００３６】
一般に、従来の販売数量の予測式は、徐々に販売予測と販売実績との誤差が大きくなっていくという問題があった。しかし、この誤差は正方向又は負方向のどちらか一方に大きくなっていく傾向があるが、日々の販売予測の変化及び販売実績の変化の特徴は類似していることが多い。
したがって、算出された予測値を補正して正方向又は負方向のどちらか一方に大きくなっている誤差を無くすことにより、販売予測の精度の悪化を防止することができると共に、同一の予測式による長期的な販売予測が可能となる。なお、図７の調整係数ａ（１）及び補正項ａ（２）の算出は、、必ずしも毎回行なう必要はなく、所定の期間（例えば、１週間）毎に行なっても良いし、誤差の値が所定値以上になったときに行なうようにしても良い。
【００３７】
次に、本発明の販売予測装置を利用するシステムの一例について説明する。図８は、本発明の販売予測装置を含むシステムの一実施例の構成図を示す。
図８のシステムは、販売数量を予測するのに利用する天気，温度，湿度等の気象情報を提供する情報提供センタ１００と、ＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｓａｌｅｓ  ｓｙｓｔｅｍ）情報を蓄積するＰＯＳ情報蓄積センタ２００と、気象情報，販売実績等より販売予測を行なう販売予測装置３００と、商品の販売を行なう店舗４００とを含む。
【００３８】
店舗４００は、日々の販売実績を各商品ごとに収集し、その販売実績をＰＯＳ情報としてＰＯＳ情報蓄積センタ２００に供給する。そして、ＰＯＳ情報蓄積センタ２００は、必要に応じて販売実績を販売予測装置３００に供給する。また、情報提供センタ１００は、販売数量を予測するのに利用する天気，降水量，最高気温等の気象情報を販売予測装置３００に提供する。
【００３９】
販売予測装置３００は、供給された気象情報，販売実績，その他の販売数量の変動要因の情報を利用して前述した本発明の販売予測方法により販売予測を行なう。なお、販売予測装置３００は各店舗４００ごとの販売実績をＰＯＳ情報蓄積センタ２００から供給されることにより、店舗ごとの販売予測、地域毎の販売予測を行なうことも可能である。そして、販売予測装置３００は分析した販売予測、気象情報、集計した販売実績を各店舗４００に供給する。
【００４０】
したがって、各店舗４００は本発明の予測精度が高い販売予測に基づいて商品の発注を行なうことが可能となり、販売機会ロス及び廃棄ロスを減少させることができる。また、各店舗４００に気象情報を提供することにより、店舗４００ごとに天気，温度，湿度等の気象情報、曜日、その他の変動要因が販売数量に及ぼす影響を把握することも可能となる。
【００４１】
そして、販売予測と販売実績との誤差は新たな販売予測に利用され、予測精度の低下を防止することが可能となる。また、図８では販売予測装置３００は店舗４００とは異なる場所に設置しているが、これに限るものではなく各店舗４００ごとに設置することも可能である。
なお、特許請求の範囲に記載した第１記憶手段は補助記憶装置６０又はメモリ装置７０に対応し、第２記憶手段は補助記憶装置６０又はメモリ装置７０に対応し、第１演算処理手段は演算処理装置８０に対応し、第２演算処理手段は演算処理装置８０に対応する。
【００４２】
【発明の効果】
上述の如く、請求項１記載の本発明によれば、販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出する段階と、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、前記商品の販売数量の変動予測数量を算出する段階と、前記移動平均値を前記変動予測数量に基づいて補正して第１販売予測数量を算出する段階とを有することにより、販売予測日の直前の所定期間の販売数量の実績値を販売予測に反映させることができ、志向の変化，売れ筋商品の変化などに対する予測値の追従性を向上させることができる。
【００４３】
したがって、販売予測日の直前の所定期間の販売実績と販売予測日の変動要因に基づく変動予測数量とで販売数量を予測することにより、販売予測の精度の低下を防止することができ、同一の予測式により長期的に販売予測ができる。
【００４５】
また、請求項２記載の本発明によれば、第１記憶手段と第１演算処理手段とを有することにより、販売予測日の直前の所定期間の販売数量の実績値を販売予測に反映させることができ、志向の変化，売れ筋商品の変化などに対する予測値の追従性を向上させることができる。したがって、販売予測日の直前の所定期間の販売数量の実績値と販売予測日の変動要因に基づく変動予測数量とで販売数量を予測することにより、販売予測の精度の低下を防止することができ、同一の予測式により長期的に販売予測ができる。
【００４７】
また、請求項３記載の本発明によれば、コンピュータに、販売数量を予測する商品の所定期間の販売数量の実績値を平均して移動平均値を算出する手順と、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、前記商品の販売数量の変動予測数量を算出する手順と、前記移動平均値を前記変動予測数量に基づいて補正して第１販売予測数量を算出する手順とを実行させるためのプログラムを記録している。
【００４９】
上記の請求項３の記録媒体を使用することにより、請求項１及び請求項２記載の発明を実現できる。
なお、このプログラムを記録する記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）等の様に情報を磁気的に記録する磁気記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々のタイプの記録媒体を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の販売予測装置を実現するコンピュータシステムの一実施例の構成図である。
【図２】販売数量と気象情報等の変動要因との関係を説明する一例の図である。
【図３】本発明の販売予測方法の第１実施例の説明図である。
【図４】図３の販売数量の予測式を具体的に表した一例の説明図である。
【図５】図４の販売数量の予測式の偏回帰係数を表す一例の図である。
【図６】曜日及び天気毎の販売数量の違いを数値化した一例の図である。
【図７】本発明の販売予測方法の第２実施例の説明図である。
【図８】本発明の販売予測装置を含むシステムの一実施例の構成図である。
【符号の説明】
２０    入力装置
３０    表示装置
４０    ドライブ装置
５０    記録媒体
６０    補助記憶装置
７０    メモリ装置
８０    演算処理装置
９０    印刷装置
１００    情報提供センタ
２００    ＰＯＳ情報蓄積センタ
３００    販売予測装置
４００    店舗
【図１】
0003628550.tif 000002
【図２】
0003628550.tif 000003
【図３】
0003628550.tif 000004
【図４】
0003628550.tif 000005
【図５】
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【図６】
0003628550.tif 000007
【図７】
0003628550.tif 000008
【図８】
0003628550.tif 000009