(57)【要約】      （修正有）【課題】消費者が購入しようとしている個々の商品についての需要を高精度で容易に予測する。【解決手段】利用者から購入予定商品および実際の購入商品の入力を受け付け、購入予定商品と購入商品および数量とをユーザ端末３０１の記憶部に記憶させ、需要予測サーバ２０３は、ユーザ端末３０１に記憶された購入商品および数量を日毎に取得し、現在からあらかじめ定められた商品の次回仕入れ日までの期間を算出し、購入予定商品テーブルのレコード数から購入予定商品の数量を算出し、購入予定商品の数量と購入商品テーブルに記憶された商品の数量との比率に基づいて1日当たりの商品の販売数量を算出し、期間における商品の販売数量を予測する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の需要を予測する需要予測システムであって、
前記需要予測システムの利用者が利用するユーザ端末は、
前記利用者から購入予定商品の入力および前記購入予定商品のうち実際の購入商品の入力を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記購入予定商品と前記購入商品および数量とを前記ユーザ端末の記憶部に記憶させる制御部と、を備え、
前記商品の需要を予測するサーバは、
前記購入予定商品を日毎に記憶する購入予定商品テーブルと、前記購入商品および数量を日毎に記憶する購入商品テーブルとを記憶するサーバ記憶部と、
前記ユーザ端末に記憶された前記購入予定商品を前記日毎に前記購入予定商品テーブルに記憶させ、前記ユーザ端末に記憶された前記購入商品および数量を前記日毎に前記購入商品テーブルに記憶させる取得部と、
現在からあらかじめ定められた前記商品の次回仕入れ日までの期間を算出し、前記購入予定商品テーブルのレコード数から前記購入予定商品の数量を算出し、前記購入予定商品の数量と前記購入商品テーブルに記憶された前記商品の数量との比率に基づいて1日当たりの前記商品の販売数量を算出し、前記期間における前記商品の販売数量を予測する需要予測部と、
を備えることを特徴とする需要予測システム。
【請求項２】
前記サーバ記憶部は、さらに、前記商品の現在の在庫数を記憶する在庫テーブルと、あらかじめ定められた前記商品の適正在庫数とを記憶し、
前記需要予測部は、前記商品の適正在庫数から前記商品の現在の在庫数および前記期間における前記商品の販売数量を減算することにより、前記期間に仕入れるべき前記商品の数量を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測システム。
【請求項３】
前記取得部は、前記ユーザ端末の表示部に、前記購入予定商品の選択を受け付ける購入予定商品登録画面および前記購入予定商品のうち実際に購入する商品の選択を受け付ける商品注文画面を表示させ、
前記ユーザ端末は、前記受付部が、前記購入予定商品登録画面から前記購入予定商品の選択を受け付け、前記商品注文画面から前記購入する商品の選択を受け付ける、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の需要予測システム。
【請求項４】
前記サーバは、さらに、購入対象となる商品を記憶する商品テーブルを記憶し、
前記取得部は、前記購入予定商品登録画面として、前記商品テーブルから前記購入予定商品を検索するための検索欄と、その検索に対する結果を一覧形式で表示させる、
ことを特徴とする請求項３に記載の需要予測システム。
【請求項５】
前記ユーザ端末は、さらに、前記商品の識別情報を読み取る読取部を備え、
前記取得部は、前記購入予定商品登録画面として、前記検索欄および前記一覧とともに、前記読取部で前記識別情報が読み取られた前記商品を表示させる、
ことを特徴とする請求項４に記載の需要予測システム。
【請求項６】
購入予定商品を日毎に記憶する購入予定商品テーブルと、前記購入商品および数量を日毎に記憶する購入商品テーブルとを記憶するサーバを有し、商品の需要を予測する需要予測システムで行われる需要予測方法であって、
前記利用者から購入予定商品の入力および前記購入予定商品のうち実際の購入商品の入力を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップにおいて受け付けた前記購入予定商品と前記購入商品および数量とを前記ユーザ端末の記憶部に記憶させる記憶ステップと、
ユーザ端末に記憶された前記購入予定商品を前記日毎に前記購入予定商品テーブルに記憶させ、前記ユーザ端末に記憶された前記購入商品および数量を前記日毎に前記購入商品テーブルに記憶させる取得ステップと、
現在からあらかじめ定められた前記商品の次回仕入れ日までの期間を算出し、前記購入予定商品テーブルのレコード数から前記購入予定商品の数量を算出し、前記購入予定商品の数量と前記購入商品テーブルに記憶された前記商品の数量との比率に基づいて1日当たりの前記商品の販売数量を算出し、前記期間における前記商品の販売数量を予測する需要予測ステップと、
を含むことを特徴とする需要予測方法。
【請求項７】
前記サーバは、さらに、前記商品の現在の在庫数を記憶する在庫テーブルと、あらかじめ定められた前記商品の適正在庫数とを記憶し、
前記需要予測ステップにおいて、前記商品の適正在庫数から前記商品の現在の在庫数および前記期間における前記商品の販売数量を減算することにより、前記期間に仕入れるべき前記商品の数量を算出する、
ことを特徴とする請求項６に記載の需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、消費者が購入を予定している商品の需要を予測する需要予測システムおよび需要予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、消費者が購入を予定している商品の需要予測を行う技術には、様々なものがある。例えば、特許文献１では、様々な種類毎の商品の特性を示す商品特性情報リストに基づき商品をグループ分けし、そのグループ毎に最適な予測手法を選択し、予測需要量を算出している。また、特許文献２では、最終的に注文に至らなかったものの、消費者から照会された情報を操作履歴データベースに記録し、これらの情報をもとに需要予測を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２８７４７８号公報
【特許文献２】特開２００６−７２５９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
需要予測による発注精度向上は、小売業における共通の課題である。過去の販売実績のみに頼った需要予測は、景気や気候変動などの外部要因から発生する需要変動を反映できず、特に消費者動向の変化が激しい小売業等には適さない。逆に外部要因を踏まえた需要予測は、一般的に高額であり、かつ精度に課題があり、普及に至っていない。
【０００５】
既述の先行技術では、商品特性に合わせた予測手法の適用や、商品照会履歴などを用いて、予測の精度向上や簡易化を図っている。特許文献２のように、照会履歴を用いた手法は予測精度向上を直接的に図るものだが、この適用にはどの商品が照会されたかをシステム的に検知することが求められる。具体的には、ＷＥＢページなどの電子商取引媒体のレイアウトを、どの商品が照会されたか特定可能にする必要がある。例えば、関連商品の一覧表示など、複数商品を一つの媒体に表示するレイアウトは採用できない。すなわち、これらの従来技術では、消費者が購入しようとしている個々の商品について精度よく需要を予測することが困難であった。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、消費者が購入しようとしている個々の商品についての需要を高精度で容易に予測することが可能な需要予測システムおよび需要予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる需要予測システムは、商品の需要を予測する需要予測システムであって、前記需要予測システムの利用者が利用するユーザ端末は、前記利用者から購入予定商品の入力および前記購入予定商品のうち実際の購入商品の入力を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた前記購入予定商品と前記購入商品および数量とを前記ユーザ端末の記憶部に記憶させる制御部と、を備え、前記商品の需要を予測するサーバは、前記購入予定商品を日毎に記憶する購入予定商品テーブルと、前記購入商品および数量を日毎に記憶する購入商品テーブルとを記憶するサーバ記憶部と、前記ユーザ端末に記憶された前記購入予定商品を前記日毎に前記購入予定商品テーブルに記憶させ、前記ユーザ端末に記憶された前記購入商品および数量を前記日毎に前記購入商品テーブルに記憶させる取得部と、現在からあらかじめ定められた前記商品の次回仕入れ日までの期間を算出し、前記購入予定商品テーブルのレコード数から前記購入予定商品の数量を算出し、前記購入予定商品の数量と前記購入商品テーブルに記憶された前記商品の数量との比率に基づいて1日当たりの前記商品の販売数量を算出し、前記期間における前記商品の販売数量を予測する需要予測部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上記需要予測システムで行われる需要予測方法である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、消費者が購入しようとしている個々の商品についての需要を高精度で容易に予測することが可能な需要予測システムおよび需要予測方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施の形態における需要予測システムの構成例を示す図である。
【図２Ａ】ユーザデータベースの構成例を示す図である。
【図２Ｂ】商品データベースの構成例を示す図である。
【図２Ｃ】購入予定データベースの構成例を示す図である。
【図２Ｄ】商品購入データベースの構成例を示す図である。
【図２Ｅ】仕入データベースの構成例を示す図である。
【図２Ｆ】在庫データベースの構成例を示す図である。
【図３】購入予定商品登録画面の例を示す図である。
【図４】商品注文画面の例を示す図である。
【図５】需要予測システムで行われる発注仕入処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】需要予測サーバが行う需要予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる需要予測システムおよび需要予測方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態における需要予測システム１０００の構成例を示す図である。図１に示すように、需要予測システム１０００は、ユーザデータベース１０１と、商品データベース１０２と、購入予定データベース１０３と、商品購入データベース１０４と、仕入データベース１０５と、在庫データベース１０６と、ＷＥＢサーバ２０１と、商品購入管理サーバ２０２と、需要予測サーバ２０３と、仕入管理サーバ２０４と、在庫管理サーバ２０５と、複数のユーザ端末３０１とを有し、これらがネットワークＮ１およびＮ２によって接続されている。ネットワークＮ１は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）等の構内通信網であり、ネットワークＮ２は、例えば、インターネット等の広域通信網である。
【００１３】
ユーザデータベース１０１は、需要予測システム１０００を利用するユーザが登録されたデータベースである。図２Ａは、ユーザデータベースの構成例を示す図である。図２Ａに示すように、ユーザデータベース１０１は、需要予測システム１０００の利用者の氏名と、利用者を識別するためのユーザＩＤおよびパスワードとが対応付けて記憶されている。図２Ａに示す例では、利用者「○○太郎」はこのシステムを利用する際にユーザＩＤ「Ｕ０００００１」、パスワード「＊＊＊＊＊＊」でログインすることを示している。
【００１４】
商品データベース１０２は、利用者が購入対象とする商品が記憶されたデータベースである。図２Ｂは、商品データベース１０２の構成例を示す図である。図２Ｂに示すように、商品データベース１０２は、商品を識別するための商品コードと、その商品名と、その商品の価格とが対応付けて記憶されている。図２Ｂに示す例では、商品Ｅの商品コードは「００００１」であり、単価が○○○円であることを示している。商品データベース１０２には、このような商品情報があらかじめシステム提供元や販売元によって登録されている。
【００１５】
購入予定データベース１０３は、商品データベース１０２に登録されている商品のうち、購入予定であるとして利用者によって選択された商品が記憶されたデータベースである。図２Ｃは、購入予定データベース１０３の構成例を示す図である。図２Ｃに示すように、購入予定データベース１０３は、商品名と、その商品を購入予定であるとして登録した登録年月日と、その商品の価格とが対応付けて記憶されている。図２Ｃに示す例では、単価○○○円の商品Ｅは、利用者が購入予定であるとして２０１２年１０月１日にデータベースに登録されたことを示している。
【００１６】
商品購入データベース１０４は、購入予定データベース１０３に登録された商品のうち、実際に利用者によって購入された商品が記憶されたデータベースである。図２Ｄは、商品購入データベース１０４の構成例を示す図である。図２Ｄに示すように、商品購入データベース１０４は、商品名と、その商品の発注数と、その商品を発注した際の合計金額とが対応付けて記憶されている。図２Ｄに示す例では、商品Ｅが２個購入され、その合計金額が○○○○円であったことを示している。
【００１７】
仕入データベース１０５は、後述する処理において商品の需要が予測された場合に、その商品の仕入れを管理するデータベースである。図２Ｅは、仕入データベース１０５の構成例を示す図である。図２Ｅに示すように、仕入データベース１０５は、商品の仕入れ日と、商品コードと、その商品の商品名と、その商品の単価および数量とが対応付けて記憶されている。図２Ｅに示す例では、商品コード「００００１」によって識別される単価０００円の商品Ｅは、２０１２年１０月２日に２個納入されることを示している。商品の仕入れ日については、例えば、カレンダーによりあらかじめ定められ、後述する処理において、その日の商品の仕入れ数量が算出される。
【００１８】
在庫データベース１０６は、商品データベース１０２に登録されている商品の在庫を管理するデータベースである。図２Ｆは、在庫データベース１０６の構成例を示す図である。図２Ｆに示すように、在庫データベース１０６は、商品コードと、その商品の商品名と、その商品の在庫数を示す数量とが対応付けて記憶されている。図２Ｆに示す例では、商品コード「００００１」によって識別される商品Ｅは、現時点で１００個の在庫があることを示している。続いて、図１に戻って各サーバについて説明する。
【００１９】
ＷＥＢサーバ２０１は、複数のユーザ端末３０１のそれぞれから商品の購入や購入予定の商品の登録を受け付けるためのサーバである。ＷＥＢサーバ２０１は、ユーザ端末３０１から本システムにログインされた場合に、所定のログイン画面をユーザ端末３０１の画面上に表示させ、システムへのログイン認証を行う。
【００２０】
商品購入管理サーバ２０２は、ＷＥＢサーバ２０１によって利用者がログイン認証された場合に、商品データベース１０２にアクセスし、本システムで取り扱っている商品を画面上に表示させる。
【００２１】
図３は、商品購入管理サーバ２０２がユーザ端末３０１に表示させる画面（購入予定商品登録画面）の例を示す図である。図３に示すように、購入予定商品登録画面は、利用者が所望の商品を商品データベース１０２から検索するための検索欄３０１と、商品の検索結果を表示するための結果表示欄と、その中から所望の商品を選択するための選択欄が対応付けて表示された選択結果表示欄とを有している。また、購入予定商品登録画面には、利用者が所望の商品を選択して購入をする予定である場合に押下を受け付ける追加ボタン３０４が表示されている。ユーザ端末３０１が画面上から追加ボタン３０４の押下を受け付けられると、商品購入管理サーバ２０２によってその商品が購入予定データベース１０３に登録されることとなる。
【００２２】
図３に示した購入予定商品登録画面では、ユーザ端末３０１がバーコード読み取り装置を備えた場合（画面右側）についても合わせて表示している。この場合、利用者は、バーコード読み取り装置を購入予定の商品にかざすことにより、商品コードが読み取られ、その商品コードに対応する商品名および価格３０３が画面上に表示され、追加ボタン３０４の押下を受け付けられると、商品購入管理サーバ２０２によってその商品が購入予定データベース１０３に登録されることとなる。
【００２３】
また、商品購入管理サーバ２０２は、購入予定商品登録画面から購入予定の商品が購入予定データベース１０３に登録された場合に、登録したその商品を注文するための一覧を画面上に表示させる。
【００２４】
図４は、商品購入管理サーバ２０２がユーザ端末３０１に表示させる画面（商品注文画面）の例を示す図である。図４に示すように、商品注文画面には、購入商品一覧表示部と、購入商品一覧表示部とが表示されている。購入予定商品一覧表示部には、図３に示した購入予定商品登録画面で追加された商品の一覧と、それぞれの商品が追加された日付である登録日と、その商品の価格である現在価格と、実際に購入する商品を選択するための選択欄４０１が対応付けられている。また、購入商品一覧表示部には、利用者自身の環境の変化等によって実際に商品を購入することをやめる場合に押下を受け付ける除去ボタン４０２が表示されている。また、商品注文画面は、「購入」および「取消し」ボタン４０３を有し、利用者からこれらのボタンが押下されると、購入予定一覧表示部に表示され、かつ選択された商品が実際に購入される商品であるとして、購入商品一覧表示部に表示される。このとき、商品購入管理サーバ２０２は、実際に購入される商品の合計金額を算出して購入商品一覧表示部の合計欄に表示させる（図４に示す例では、合計：￥０００）。
【００２５】
購入商品一覧表示部には、購入予定一覧表示部に表示され、かつ選択された商品の商品名と、その商品の発注数と、購入商品一覧表示部に表示させた商品を何らかの理由（例えば、合計金額が予算をオーバーした等）により取り消す選択するための選択欄４０４が対応付けられている。また、購入商品一覧表示部には、商品の選択が確定した場合に商品を注文するための注文ボタン４０５が表示されている。ユーザ端末３０１が画面上から注文ボタン４０５の押下を受け付けられると、商品購入管理サーバ２０２によってその商品が商品購入データベース１０４に登録されることとなる。
【００２６】
また、商品購入管理サーバ２０２は、購入商品が商品購入データベース１０４に登録されると、実際にその商品の発注処理およびその商品に対する決済処理を行う。
【００２７】
需要予測サーバ２０３は、商品購入管理サーバ２０２によって購入商品が商品購入データベース１０４に登録されると、仕入管理サーバ２０４および在庫管理サーバ２０５にアクセスし、購入商品の需要予測を行う。需要予測の具体的な処理についてはフローチャートを用いて後述する。
【００２８】
仕入管理サーバ２０４は、需要予測サーバ２０３によって購入商品の需要が予測された場合に、その予測に従って求められた仕入れ数量の商品の仕入れを行う。商品仕入れの具体的な処理についてはフローチャートを用いて後述する。
【００２９】
在庫管理サーバ２０５は、仕入管理サーバ２０４によって商品の仕入れが行われた場合にはその商品の在庫数を増やすように更新し、また、商品購入管理サーバ２０２によって商品が注文された場合にはその商品の在庫数を減らすように更新する。続いて、本システムで行われる処理について説明する。
【００３０】
図５は、需要予測システム１０００で行われる発注仕入処理の処理手順を示すフローチャートである。需要予測処理とは、消費者が購入を予定している商品を考慮して今後その商品の需要を予測し、例えば、その予測に従って商品の仕入れを行う処理である。
【００３１】
図５に示すように、発注仕入処理では、まず、ユーザ端末３０１が、利用者からのログイン操作を受け付けると（ステップＳ５０１）、ＷＥＢサーバ２０１がその利用者の認証を行い（ステップＳ５０２）、正常にその利用者が認証されると、商品購入管理サーバ２０２は、図３に示したような購入予定商品登録画面をユーザ端末３０１の画面上に表示させる（ステップＳ５０３）。
【００３２】
その後、ユーザ端末３０１は、その画面上で、利用者から購入予定商品の登録を受け付け（ステップＳ５０４−ａ）、その登録が受け付けられると、商品購入管理サーバ２０２は、図４に示したような商品注文画面を表示させ、さらに登録された購入予定商品の中から実際に購入する商品の選択を受け付ける（ステップＳ５０４−ｂ）。
【００３３】
そして、ユーザ端末３０１は、利用者から実際に購入する商品の購入操作を受け付けると、商品購入管理サーバ２０２は、その商品の注文を受け付け（ステップＳ５０４−ｃ）、さらに決済処理を行い（ステップＳ５０４−ｄ）、ユーザ端末３０１は、その後ログアウト操作を受け付けて（ステップＳ５０６）、利用者は本システムからログアウトする。
【００３４】
商品の注文や決済が行われると、商品購入管理サーバ２０２は、ユーザ端末３０１上で購入予定商品一覧表示部に表示されている商品を、図２Ｃに示したような購入予定データベース１０３に登録するとともに、購入商品一覧表示部に表示されて注文された商品を、図２Ｄに示したような商品購入データベース１０４に登録する（ステップＳ５０５）。
【００３５】
そして、これらの情報がデータベースに登録されると、商品購入管理サーバ２０２は、さらに、購入された商品の発送処理（ステップＳ５０７）を行う。例えば、商品購入管理サーバ２０２は、商品購入データベース１０４にアクセスし、登録されている商品の数量を算出し、その数量分の商品の発送準備処理を行い（ステップＳ５０７−ａ）、その発所処理を行う（ステップＳ５０７−ｂ）。このとき、在庫管理サーバ２０５は、在庫データベース１０６に記憶されているその商品の数量を減算し、データを更新する。
【００３６】
また、ステップＳ５０７の処理とは並行して、ステップＳ５０８において、需要予測サーバ２０３は、商品の需要を予測する需要予測処理を行い（ステップＳ５０８−ａ）、さらに仕入管理サーバ２０４は、その需要予測に従って、商品の発注を行う（ステップＳ５０８−ｂ）。
【００３７】
図６は、需要予測サーバ２０３が行う需要予測処理の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、需要予測サーバ２０３は、まず、購入予定データベース１０３の中から順に購入予定として登録されている商品を読み出し、処理対象商品を決定する（ステップＳ６０１）。
【００３８】
その後、需要予測サーバ２０３は、まず、需要予測サーバ２０３自身が有する不図示のタイマによって計時されている現在の日時と、仕入データベース１０５に記憶されている仕入れ日とを比較し、現在からその仕入れ日までの日数を計算する（ステップＳ６０２）。
【００３９】
また、需要予測サーバ２０３は、在庫データベース１０６にアクセスし、現時点の商品の在庫数を取得するとともに（ステップＳ６０３）、その商品の適正在庫数量を取得する（ステップＳ６０４）。適正在庫数量は、例えば、商品購入データベース１０４や在庫データベース１０６を参照し、定量発注点方式や定期発注点方式等の従来から知られている手法によって予め定められているものとする。なお、ステップＳ６０２〜Ｓ６０４の各処理は、それぞれ並行して行われる。
【００４０】
需要予測サーバ２０３は、ステップＳ６０２において仕入れ日までの日数を計算すると、さらに、その日までの商品の販売数量を予測する（ステップＳ６０５）。例えば、需要予測サーバ２０３は、購入予定データベース１０３にアクセスし、現時点での商品の購入予定数量を算出し、その数量を取得する（ステップＳ６０５−ａ）。そして、需要予測サーバ２０３は、１日あたりのその商品の購入予定数量を算出し、算出した購入予定数量と、その日に実際にその商品が販売された数量（実販売数）との比率を算出する（ステップＳ６０５−ｂ）。具体的には、需要予測サーバ２０３は、１日ごとに、図２Ｃに示した購入予定データベース１０３を参照してその商品のレコード数を算出して購入予定数量を求めるとともに、図２Ｄに示した商品購入データベース１０４を参照してその商品の発注数を取得し、これらを対応付けてテーブルに記憶させ、両者の比率（例えば、発注数／購入予定数量）を算出する。
【００４１】
そして、需要予測サーバ２０３は、ステップＳ６０２で求めた日数と、ステップＤ６０５−ａで求めた現時点での商品の購入予定数量と、ステップＳ６０５−ｂで求めた比率とを乗じて、次回仕入れ日までのその商品の販売数量を算出する（ステップＳ６０５−ｃ）。
【００４２】
その後、需要予測サーバ２０３は、ステップＳ６０４において取得した適正在庫数量から、ステップＳ６０３で取得した現在の在庫数量およびステップＳ６０５−ｃで算出した次回仕入れ日までの販売数量を減算し、今回のその商品の仕入れ数量（次回の仕入れ日で仕入れるべき商品の数量）を算出する（ステップＳ６０６）。
【００４３】
そして、図５に戻り、仕入管理サーバ２０４は、図６に示した需要予測処理によって需要予測サーバ２０３が算出した数量の商品を仕入れることとなる（ステップＳ５０８−ｂ）。
【００４４】
このように、本システムでは、上述したような仕入発注処理や需要予測処理を行うので、消費者が購入しようとしている個々の商品についての需要を高精度で容易に予測することができる。また、例えば、小売企業は、消費者からの販売実績データのみならず、注文を予定している購入予定商品の数量から、よりタイムリーな消費者ニーズに合った需要予測を行うことができる。
【００４５】
本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。例えば、本実施の形態では、需要予測システム１０００は複数のサーバにより構成されているが、サーバの性能やネットワークの負荷等の環境に応じて、これらの各機能を纏めて１又は複数のサーバにより構成することももちろん可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は、例えば、ネットスーパー等の小売企業における電子商取引システムやソフトウェア企業におけるパッケージ、Ｗｅｂアプリケーションサービスなどでの利用可能である。
【符号の説明】
【００４７】
１０００      需要予測システム
１０１        ユーザデータベース
１０２        商品データベース
１０３        購入予定データベース
１０４        商品購入データベース
１０５        仕入データベース
１０６        在庫データベース
２０１        ＷＥＢサーバ
２０２        商品購入管理サーバ
２０３        需要予測サーバ
２０４        仕入管理サーバ
２０５        在庫管理サーバ
３０１        ユーザ端末
Ｎ１、Ｎ２    ネットワーク。
【図１】
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【図２Ａ】
2014119971.tif 000004
【図２Ｂ】
2014119971.tif 000005
【図２Ｃ】
2014119971.tif 000006
【図２Ｄ】
2014119971.tif 000007
【図２Ｅ】
2014119971.tif 000008
【図２Ｆ】
2014119971.tif 000009
【図３】
2014119971.tif 000010
【図４】
2014119971.tif 000011
【図５】
2014119971.tif 000012
【図６】
2014119971.tif 000013