(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データを記憶する第一記憶手段と第二記憶手段とを備え、前記第一記憶手段には過去の時系列データと前記過去の時系列データに基づいて複数の予測モデルを用いて算出された複数の第一予測データとが記憶されており、前記過去の時系列データから算出されたデータを将来の予測データとして出力するデータ予測装置であって、
前記第一記憶手段に記憶された前記過去の時系列データと前記第一予測データとから複数の評価期間毎における前記複数の予測モデルの第一評価値を算出する第一評価値算出手段と、
前記第一評価値算出手段で算出された第一評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う手段と、
前記複数の予測モデルの中から、前記第二記憶手段に記憶された第一評価値に従って前記複数の評価期間毎に予測モデルを選択する予測モデル選択手段と、
前記予測モデル選択手段により選択された前記複数の評価期間毎の予測モデルを用いて算出された第二予測データと前記過去の時系列データとから前記複数の評価期間毎に第二評価値を算出する第二評価値算出手段と、
前記第二評価値算出手段で算出された第二評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う手段と、
前記複数の評価期間の中から、前記第二記憶手段に記憶された第二評価値に従って一の評価期間を選択する評価期間選択手段と、
前記評価期間選択手段により選択された前記一の評価期間に対応して前記予測モデル選択手段により選択された前記予測モデルを用いて算出されたデータを将来の予測データとして出力する出力手段と
を備えることを特徴とするデータ予測装置。
【請求項２】
データを記憶する第一記憶手段と第二記憶手段とを備え、前記第一記憶手段には過去の時系列データと前記過去の時系列データに基づいて複数の予測モデルを用いて算出された複数の第一予測データとが記憶されているデータ予測装置が前記過去の時系列データから算出されたデータを将来の予測データとして出力するためのデータ予測方法であって、
前記第一記憶手段に記憶された前記過去の時系列データと前記第一予測データとから複数の評価期間毎における前記複数の予測モデルの第一評価値を算出する第一評価値算出工程と、
前記第一評価値算出工程で算出された第一評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う工程と、
前記複数の予測モデルの中から、前記第二記憶手段に記憶された第一評価値に従って前記複数の評価期間毎に予測モデルを選択する予測モデル選択工程と、
前記予測モデル選択工程により選択された前記複数の評価期間毎の予測モデルを用いて算出された第二予測データと前記過去の時系列データとから前記複数の評価期間毎に第二評価値を算出する第二評価値算出工程と、
前記第二評価値算出工程で算出された第二評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う工程と、
前記複数の評価期間の中から、前記第二記憶手段に記憶された第二評価値に従って一の評価期間を選択する評価期間選択工程と、
前記評価期間選択工程により選択された前記一の評価期間に対応して前記予測モデル選択工程により選択された前記予測モデルを用いて算出されたデータを将来の予測データとして出力する出力工程と
を備えることを特徴とするデータ予測方法。
【請求項３】
データを記憶する第一記憶手段と第二記憶手段とを備え、前記第一記憶手段には過去の時系列データと前記過去の時系列データに基づいて複数の予測モデルを用いて算出された複数の第一予測データとが記憶されているコンピュータを前記過去の時系列データから算出されたデータを将来の予測データとして出力するデータ予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムが記録してある記録媒体であって、
前記コンピュータを、
前記第一記憶手段に記憶された前記過去の時系列データと前記第一予測データとから複数の評価期間毎における前記複数の予測モデルの第一評価値を算出させる第一評価値算出手段と、
前記第一評価値算出手段で算出された第一評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行わせる手段と、
前記複数の予測モデルの中から、前記第二記憶手段に記憶された第一評価値に従って前記複数の評価期間毎に予測モデルを選択させる予測モデル選択手段と、
前記予測モデル選択手段により選択された前記複数の評価期間毎の予測モデルを用いて算出された第二予測データと前記過去の時系列データとから前記複数の評価期間毎に第二評価値を算出させる第二評価値算出手段と、
前記第二評価値算出手段で算出された第二評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行わせる手段と、
前記複数の評価期間の中から、前記第二記憶手段に記憶された第二評価値に従って一の評価期間を選択される評価期間選択手段と、
前記評価期間選択手段により選択された前記一の評価期間に対応して前記予測モデル選択手段により選択された前記予測モデルを用いて算出されたデータを将来の予測データとして出力させる出力手段
として機能させるコンピュータプログラムが記録してあることを特徴とするコンピュータでの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、時系列データに基づいて将来のデータの予測を行うデータ予測方法、その方法を実施する為のデータ予測装置、及びコンピュータをその装置として機能させる為のコンピュータプログラムが記録されている記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
時系列データから将来のデータを予測するための予測モデルとして、単純移動平均モデル、指数平滑化モデル、ＡＲＩＭＡ(AutoRegressive Integrated Moving Average)モデル及びニューラルネットワークモデル等が従来から利用されている。また、これらのモデルに季節変動又はトレンド等の要素を盛り込んだ予測モデルを用いることもある。さらに、これらのモデルとは別に、対象とする時系列データの特性に着目し、その時系列データに限定した予測モデルを開発する場合もある。
【０００３】
以上のような予測モデルは各々固有の特徴を有しており、これらの予測モデルの中から対象とする時系列データに適している予測モデルを選択するためには、実際にこれらの予測モデルを用いて予測値を算出し、その予測値と実績値との誤差に基づいて各予測モデル毎に評価を行う必要がある。その結果、誤差がもっとも小さい予測モデルが、対象とする時系列データに適している予測モデルであると判断される。
【０００４】
ところで、時系列データの性質は時間の経過に伴って変化する場合が多く、精度の高い予測を行うためには、このような変化に対応して適用する予測モデルを変更しなければならない。したがってデータ予測方法においては、予測モデルの変更をどの時期に行うかを決定することが重要な問題となる。
【０００５】
この問題を解決すべく、特開平７−６４９６５号公報（以下、従来技術１という）では、ニューラルネットワークを用いて時系列データの性質の変化に対応することによって、適正な時期に予測モデルを動的に修正することができる販売量予測方法が提案されている。特開平９ー１７９８５０号公報（以下、従来技術２という）では、予測において生じる誤差を、予測モデル自体に内在する定常誤差と予測モデル構築の際には考慮することができない因子による攪乱誤差とに分離することによって、より正確な誤差を算出することができるために、予測モデルの変更時期の適正化を図ることが可能である需要予測モデル評価方法が提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術１では予測モデルを動的に修正することが可能であるが、ニューラルネットワーク以外の予測モデルには適用することができないので、適用できる分野が限定されるという問題がある。
【０００７】
また、従来技術２では予測モデルの最適な変更時期を特定することができるが、これとは別に予測モデルの変更操作を行う必要がある。製品の販売量等の予測においては一つの製品のみならず複数の異なる製品を対象とする場合が多いが、この場合、予測モデルの変更の都度オペレータによって予測モデルの変更作業をすべての製品に対して行わなければならないため、多大な工数を要するという問題がある。
【０００８】
さらに、従来技術２では予測モデルを評価する際にその評価の対象とする期間（以下、評価期間という）をオペレータによって予め設定する必要があり、設定された評価期間が異なる場合は予測モデルの変更時期も異なることがあるため、恣意性の高い評価になり得るという問題がある。
【０００９】
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、複数の予測モデルを用いて将来のデータを複数予測し、予測された複数の将来のデータの中から最適であるデータを選択することによって、種々の分野のデータの予測に用いることができるデータ予測方法、データ予測装置及び記録媒体の提供を目的とする。
【００１０】
また、本発明の他の目的は、既に予測された複数の予測データと過去の時系列データとの誤差を算出することによって、最適である予測モデルを自動的に選択することができるデータ予測方法、その方法を実施する為の装置及びコンピュータをその装置として機能させるためのコンピュータプログラムが記録されている記録媒体の提供を目的とする。
【００１１】
さらに、本発明の他の目的は、複数の評価期間別に既に予測された複数の予測データと過去の時系列データとの誤差を算出することによって、最適である評価期間を自動的に選択することができるデータ予測方法、データ予測装置及び記録媒体の提供を目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
第１発明に係るデータ予測装置は、データを記憶する第一記憶手段と第二記憶手段とを備え、前記第一記憶手段には過去の時系列データと前記過去の時系列データに基づいて複数の予測モデルを用いて算出された複数の第一予測データとが記憶されており、前記過去の時系列データから算出されたデータを将来の予測データとして出力するデータ予測装置であって、前記第一記憶手段に記憶された前記過去の時系列データと前記第一予測データとから複数の評価期間毎における前記複数の予測モデルの第一評価値を算出する第一評価値算出手段と、前記第一評価値算出手段で算出された第一評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う手段と、前記複数の予測モデルの中から、前記第二記憶手段に記憶された第一評価値に従って前記複数の評価期間毎に予測モデルを選択する予測モデル選択手段と、前記予測モデル選択手段により選択された前記複数の評価期間毎の予測モデルを用いて算出された第二予測データと前記過去の時系列データとから前記複数の評価期間毎に第二評価値を算出する第二評価値算出手段と、前記第二評価値算出手段で算出された第二評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う手段と、前記複数の評価期間の中から、前記第二記憶手段に記憶された第二評価値に従って一の評価期間を選択する評価期間選択手段と、前記評価期間選択手段により選択された前記一の評価期間に対応して前記予測モデル選択手段により選択された前記予測モデルを用いて算出されたデータを将来の予測データとして出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
第２発明に係るデータ予測方法は、データを記憶する第一記憶手段と第二記憶手段とを備え、前記第一記憶手段には過去の時系列データと前記過去の時系列データに基づいて複数の予測モデルを用いて算出された複数の第一予測データとが記憶されているデータ予測装置が前記過去の時系列データから算出されたデータを将来の予測データとして出力するためのデータ予測方法であって、前記第一記憶手段に記憶された前記過去の時系列データと前記第一予測データとから複数の評価期間毎における前記複数の予測モデルの第一評価値を算出する第一評価値算出工程と、前記第一評価値算出工程で算出された第一評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う工程と、前記複数の予測モデルの中から、前記第二記憶手段に記憶された第一評価値に従って前記複数の評価期間毎に予測モデルを選択する予測モデル選択工程と、前記予測モデル選択工程により選択された前記複数の評価期間毎の予測モデルを用いて算出された第二予測データと前記過去の時系列データとから前記複数の評価期間毎に第二評価値を算出する第二評価値算出工程と、前記第二評価値算出工程で算出された第二評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行う工程と、前記複数の評価期間の中から、前記第二記憶手段に記憶された第二評価値に従って一の評価期間を選択する評価期間選択工程と、前記評価期間選択工程により選択された前記一の評価期間に対応して前記予測モデル選択工程により選択された前記予測モデルを用いて算出されたデータを将来の予測データとして出力する出力工程とを備えることを特徴とする。
【００１４】
第３発明に係る記録媒体は、データを記憶する第一記憶手段と第二記憶手段とを備え、前記第一記憶手段には過去の時系列データと前記過去の時系列データに基づいて複数の予測モデルを用いて算出された複数の第一予測データとが記憶されているコンピュータを前記過去の時系列データから算出されたデータを将来の予測データとして出力するデータ予測装置として機能させるためのコンピュータプログラムが記録してある記録媒体であって、前記コンピュータを、前記第一記憶手段に記憶された前記過去の時系列データと前記第一予測データとから複数の評価期間毎における前記複数の予測モデルの第一評価値を算出させる第一評価値算出手段と、前記第一評価値算出手段で算出された第一評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行わせる手段と、前記複数の予測モデルの中から、前記第二記憶手段に記憶された第一評価値に従って前記複数の評価期間毎に予測モデルを選択させる予測モデル選択手段と、前記予測モデル選択手段により選択された前記複数の評価期間毎の予測モデルを用いて算出された第二予測データと前記過去の時系列データとから前記複数の評価期間毎に第二評価値を算出させる第二評価値算出手段と、前記第二評価値算出手段で算出された第二評価値を前記第二記憶手段に記憶する処理を行わせる手段と、前記複数の評価期間の中から、前記第二記憶手段に記憶された第二評価値に従って一の評価期間を選択される評価期間選択手段と、前記評価期間選択手段により選択された前記一の評価期間に対応して前記予測モデル選択手段により選択された前記予測モデルを用いて算出されたデータを将来の予測データとして出力させる出力手段として機能させるコンピュータプログラムが記録してあることを特徴とする。
【００１６】
本発明による場合、既に予測された複数の予測デ─タを記憶し、複数の予測モデルを用いて過去の時系列データから将来のデータを複数予測した後、記憶している前記複数の予測データと前記過去の時系列データとの誤差を算出する。算出された誤差に基づいて前記複数の予測モデルの評価を行い、その評価の結果にしたがって評価期間毎に最適である予測モデルを選択する。次に選択された予測モデルによって予測された予測データと前記時系列データとの誤差を算出する。算出された誤差に基づいて最適である評価期間を選択する。そして選択された最適である予測モデル及び最適である評価期間によって特定されるデータを選び、選ばれたデータを最終結果とする。
【００１７】
このように、特定の予測モデルのみではなく複数の予測モデルを適用することができるので、種々の分野のデータの予測に使用することが可能である。
【００１８】
また、既に予測された複数の予測デ─タと過去の時系列データとの誤差に基づいて、最適である予測モデルを自動的に選択し適用することができるので、予測モデルの適切な変更時期を特定することが可能となり、しかもオペレータによる予測モデルの変更作業を行う必要がない。
【００１９】
さらに、複数の評価期間別に既に予測された複数の予測データと過去の時系列データとの誤差に基づいて、最適である評価期間を自動的に選択することができるので、従来技術に比較してより客観的なデータ予測を行うことが可能となり、しかも時系列データの性質が変化する周期にも対応することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
図１は、本発明に係るデータ予測装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。図１において、１はデータ予測装置として用いるコンピュータを示しており、コンピュータ１はＣＰＵ２を有し、該ＣＰＵ２に対して、ＣＰＵ２において発生するデータを記憶するＲＡＭ３、キーボード及びマウス等の入力装置からなる入力部４、入出力画面を表示するディスプレイ５、本発明のプログラムが記録されているＣＤ−ＲＯＭ又はフレキシブルディスク等の可搬型記録媒体１０から本発明に係るデ─タ予測装置のプログラムを読み取るＣＤ−ＲＯＭドライブ又はフレキシブルディスクドライブ等からなる外部記憶装置６、外部記憶装置６により読み取った本発明のプログラムを格納するハードディスク７、並びに外部と通信を行うための通信インタフェース８が接続されている。またハードディスク７は、過去の時系列データを格納している実績データベース７１、複数の予測モデルを格納している予測モデルデータベース７２、予測モデル毎の過去の予測値を格納している第１予測履歴データベース７３、及び評価期間毎の過去の予測値を格納している第２予測履歴データベース７４を有している。
【００２１】
コンピュータ１は、通信インタフェース８により通信回線２０に接続されている。さらに通信回線２０はルータ等の接続装置２１によりインターネット等の外部ネットワーク回線２２に接続されている。
【００２２】
本発明に係るデータ予測装置のプログラムは可搬型記録媒体１０から読み取る以外にも、外部ネットワーク回線２２を介して外部サーバコンピュータ２３に接続し、外部サーバコンピュータ２３に内蔵された前記プログラムを記録してある記録媒体２４からコンピュータ１へ前記プログラムをダウンロードすることによりハードディスク７に格納し、格納されたプログラムをＣＰＵ２がＲＡＭ３にロードすることによってコンピュータ１は本発明のデータ予測装置として機能する。
このようにしてデータ予測装置として機能するコンピュータ１は、後述する本発明のデータ予測方法の処理手順を実施することができる。
【００２３】
図２乃至図４は夫々、実績データベース７１、第１予測履歴データベース７３及び第２予測履歴データベース７４の概念図である。
【００２４】
図２に示す実績データベース７１は、ある製品の過去における月毎の需要量の実績値を格納している。なお、格納されているデータとしては、例えば製品の出荷量又は在庫量、及び温度等の時間とともに変化するデータであればよい。また時系列データは月毎のデータでなくても、週毎、日毎及び時間毎など一定間隔のデータであればよい。
【００２５】
図３に示す第１予測履歴データベース７３は、月毎に算出された需要量の予測値の履歴を、予測モデルｍ（ｍ＝１乃至Ｍ）別に格納している。この予測値は、月の需要量が確定する都度その翌月分が算出される。なお、予測モデルｍは予測モデルデータベース７２に格納されているすべての予測モデルに対応している。したがって例えば予測モデルデータベース７２に５個の予測モデルが格納されている場合は、第１予測履歴データベース７３には、予測モデルｍ（ｍ＝１乃至５）別に、月毎に算出された予測値の履歴が格納されていることになる。
【００２６】
図４に示す第２予測履歴データベース７４は、月毎に算出された需要量の予測値の履歴を、評価期間ｎ（ｎ＝１乃至Ｎ）別に格納している。この予測値は、評価期間ｎにおいて最も評価が高い予測モデルにより算出された予測値であり、第１予測履歴データベース７３に格納されている予測値の中から、後述する手順にしたがって選択されるものである。ここでＮの値は本発明に係るデータ予測処理を実行する前にオペレータにより予め設定されている。なお、この評価期間ｎは、実績データベース７１に格納されている最新の時系列データの月から起算して過去に遡った期間である。したがって本実施の形態の場合では、図２に示されているとおり、実績データベース７１に格納されている最新の時系列データの月は１９９８年１２月であるので、例えば評価期間ｎ（ｎ＝３）は、１９９８年１０月から１２月までの３カ月間を表すことになる。
【００２７】
以下にデータ予測装置として機能するコンピュータ１の動作について説明する。図５はデータ予測装置として機能するコンピュータ１のデータ予測処理における処理手順を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、予測モデルデータベース７２に格納されている複数の予測モデルｍ（ｍ＝１乃至Ｍ）から任意の予測モデルｍを取得する（Ｓ５０１）。次に取得された予測モデルｍを用いて、実績データベース７１に格納されている需要量の実績値から需要量の予測値を算出し（Ｓ５０２）、算出された予測値を予測モデルｍ別に第１予測履歴データベース７３に格納する（Ｓ５０３）。以上のＳ５０１乃至Ｓ５０３の処理を、予測モデルデータベース７２に格納されているすべての予測モデルｍに対して行う（Ｓ５０４）。
【００２９】
図６は、Ｓ５０１乃至Ｓ５０４の処理を実行した後の第１予測履歴データベース７３の概念図である。図６に示すとおり、Ｓ５０１乃至Ｓ５０４の処理を実行した結果、予測の対象の月である１９９９年１月に係る需要量の予測値が、予測モデルｍ別に、第１予測履歴データベース７３に追加され格納されている。
【００３０】
次に、実績データベース７１から需要量の実績値を取得し、また第１予測履歴データベース７３から任意の予測モデルｍにより算出された需要量の予測値の予測履歴を取得する（Ｓ５０５）。取得された需要量の実績値と過去に算出された需要量の予測値との誤差を表す評価値を、評価期間ｎ（ｎ＝１乃至Ｎ）毎に算出し（Ｓ５０６）、算出された評価値をＲＡＭ３に記憶する（Ｓ５０７）。なおこの評価値としては、２乗誤差の平均及び誤差の絶対値の平均等を用いることができる。以上のＳ５０５乃至Ｓ５０７の処理を、予測モデルデータベース７２に格納されているすべての予測モデルｍに対して行う（Ｓ５０８）。
【００３１】
次に、ＲＡＭ３に記憶されているすべての評価値を参照し、各評価期間ｎ毎に、最も評価値が良い予測モデルを選択する（Ｓ５０９）。選択された予測モデルｍにより算出された需要量の予測値を、各評価期間ｎ別に、第２予測履歴データベース７４に夫々格納する（Ｓ５１０）。
【００３２】
図７は、Ｓ５０５乃至Ｓ５１０の処理を実行した後の第２予測履歴データベース７４の概念図である。図７に示すとおり、Ｓ５０５乃至Ｓ５１０の処理を実行した結果、予測の対象の月である１９９９年１月に係る需要量の予測値が、評価期間ｎ別に、第２予測履歴データベース７４に追加され格納されている。
【００３３】
次に、実績データベース７１から需要量の実績値を、第２予測履歴データベース７４から任意の評価期間ｎに係る需要量の予測値の予測履歴を、予め設定された期間Ｌ分だけ夫々取得する（Ｓ５１１）。取得された需要量の実績値と過去に算出された需要量の予測値との誤差を表す評価値を算出し（Ｓ５１２）、算出された評価値をＲＡＭ３に記憶する（Ｓ５１３）。なおこの場合も前述したとおり評価値としては２乗誤差の平均及び誤差の絶対値の平均等を用いることができる。以上のＳ５１１乃至Ｓ５１３の処理を、すべての評価期間ｎに対して行う（Ｓ５１４）。
【００３４】
次に、ＲＡＭ３に記憶されているすべての評価値を参照し、最も評価値が良い評価期間ｎを選択する（Ｓ５１５）。選択された評価期間ｎに係る需要量の予測値を最終結果としてディスプレイ５に表示する（Ｓ５１６）。
【００３５】
以上の処理を、月の需要量が確定する都度繰り返す。そしてその都度最適である予測モデルにより算出された需要量の予測値を最終結果とする。したがって、予測モデルの適切な変更時期を特定することができるばかりか、それと同時に予測モデルの変更作業が行われていることになる。そのため、従来技術１の場合とは異なり、予測モデルの変更の都度オペレータによる予測モデルの変更作業を行う必要はない。
【００３６】
【発明の効果】
以上のように、特定の予測モデルのみではなく複数の予測モデルを適用することができるので、種々の分野のデータの予測に用いることができる。
【００３７】
また、既に予測された複数の予測データと過去の時系列データとの誤差に基づいて、最適である予測モデルを自動的に選択し適用することができるので、予測モデルの適切な変更時期を特定することが可能となり、しかもオペレータによる予測モデルの変更作業を必要としない。
【００３８】
さらに、複数の評価期間別に既に予測された複数の予測データと過去の時系列データとの誤差に基づいて、最適である評価期間を自動的に選択することができるので、従来技術に比較してより客観的なデータ予測を行うことが可能となり、しかも時系列データの性質が変化する周期にも対応することができる等、本発明は優れた効果を奏する。
【００３９】
なお、本発明を鉄鋼分野に適用した結果、上述したような効果が認められている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るデータ予測装置の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】実績データベースの概念図である。
【図３】第１予測履歴データベースの概念図である。
【図４】第２予測履歴データベースの概念図である。
【図５】データ予測装置として機能するコンピュータのデータ予測処理における処理手順を示すフローチャートである。
【図６】第１予測履歴データベースの概念図である。
【図７】第２予測履歴データベースの概念図である。
【符号の説明】
１  コンピュータ
２  ＣＰＵ
３  ＲＡＭ
４  入力部
５  ディスプレイ
６  外部記憶装置
７  ハードディスク
８  通信インタフェース
７１  実績データベース
７２  予測モデルデータベース
７３  第１予測履歴データベース
７４  第２予測履歴データベース
【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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