(57)【要約】【課題】  商品販売の利益分析及び販売計画において、販売線が必要となる。これを実測値から統計分析して求めることは出来るが実測値を得るための時間がかかる。よって実測時と計画対象時との時間差が生まれ即応性に欠ける。また、実測値から得られた販売線には理論的な根拠がない。【解決手段】  上述した課題を解決するために本発明は、以下の手段を構成した。  ポアソン分布に基準在庫数という上限となる実数を与えると、これに対する確率的な廃棄数を得る。入荷時在庫数から廃棄数を差し引いて確率的販売数が得られる。これが販売線の一般式となる。さらに、原価を差し引いた利益線を離散的に求められるような手段を構成した。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
離散確率分布ポアソン分布の変数である期待値（成功数）に上限値として実数基準在庫数を設定する。期待値とこの実数の差は、この実数の範囲内で背反事象期待値（失敗数）となる。
各々の期待値と確立密度との積の総和は、この実数基準在庫数に対する確率的成功数（販売数）および確率的失敗数（廃棄数）となる。
これにより、販売数は、基準在庫数を変数とする関数としてあたえられる。これは経営工学の利益分析図における販売線にあたる。これを「式３」により求める。
上記手法を用い、コンピューター及びプログラムと協働してこの販売線を離散的に求める手段。
【請求項２】
この手段により得られる販売線と総原価線から利益線求められる。これをコンピューター及びプログラムと協働して離散的に求める手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、個別商品の販売線及び販売利益が最大となる基準在庫数を求める手段に関するものである。
但し、基準在庫数とは、商品入荷時の繰越在庫数と入荷数量の合計とする。
【背景技術】
【０００２】  従来経営工学においては、営業数基準在庫数に対する成果数（販売数）の関係を販売線として、座標軸原点から傾き４５°の半直線として表してきた。【０００３】  したがって、総原価線と販売線の差であるところの利益幅はどこまでも拡大し拡散する。これにより求められた損益分岐点は二つあるうちの下限点である。【０００４】  また、もうひとつの損益分岐点である上限点および最大利益点も求めることができなかった。【０００５】  一方統計解析により求められる販売線は実測値として事実ではあるが理論による担保はない。したがって、これらのデータ解析による仕入れ数量の決定は、利益を最大化させるという目的に対して、正しいか証明不能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【特許文献１】見いだせず。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  そこで、本発明が解決しようとする課題は、販売線を基準在庫数を変数とする関数化することを目的とする。【０００７】  併せて、任意の平均販売数に対する、利益（個数）・販売確率・廃棄確率・販売確率密度をも関数化し算出する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】  離散確率分布の基礎である２項分布はその発生確率が十分に小さい場合に極限理論としてのポアソン分布に近似するので、本発明においてはこれを用いる。【０００９】  統計的にあたえられる平均販売数（μ）は、その分母が通常１日間（２４時間）である。
しかし、商品の販売時間は、入荷時刻から廃棄時刻までであるので、ポアソン分布の定義における「所与の時間間隔」はこの販売時間とし、２４時間当たりの平均販売数（μ）は変換して、販売サイクル時間当たりの平均販売数（λ）に置き換える。【００１０】  ポアソン分布は一般に「式１」で表す。又、λ＝５を例にとり「図１」「表１」に示す。
【式１】
2014032637.tif 000003
【表１】
2014032637.tif 000004
確率密度の総和が「１．００」になることを確認する。また、確率密度と期待値の積の総和が平均販売数「５」になることを確認する。
【００１１】  ポアソン分布の性質として確率  Ｐ（ｘ＝ｋ）に期待値（イベント数）ｋ  を乗じたものの総和は  λ（平均値）に収束する。これを「式２」に示す。
【式２】
2014032637.tif 000005
【００１２】  しかるに、期待値（ｋ）に対応する実事象には限界値があり、これが基準在庫数（Ｎ）である。実販売数は確率上の数値なのでこれを確率販売数（Ｗ）と呼ぶ。これを求める一般式を「式３」に示す。
【式３】
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【００１３】  また、期待値（ｋ）が基準在庫数（Ｎ）より小さい場合廃棄数が生じる。廃棄数の総和を確率廃棄数（Ｌ）と呼びこれを求める一般式は「式４」に示す。
【式４】
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【００１４】  確率販売数（Ｗ）と確率廃棄数（Ｌ）の和はλとなる。よって確率販売数（Ｗ）は、（Ｎ）から（Ｌ）を減じて求める事ができる。
これにより、確率販売数（Ｗ）は、基準在庫数（Ｎ）を変数とする関数として求めることができる。
【００１５】  λ＝５  を例に、基準在庫数（Ｎ）を変数とする時の  確率販売数（Ｗ）と確率廃棄数（Ｌ）を「図２」「表２」に示す。
【表２】
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【発明を実施するための形態】
「手順１」
プログラム−１をコンピューターにインストールする。または、同プログラムを含む媒体をコンピューターに接続する。
「手順２」
商品の属性たる値入り率、販売許容時間、チャージ率、最大試行値及び商品の基礎統計量たる２４時間当たりの平均販売数を入力する。
【００１６】  以上により基準在庫数を変数とする関数として確率販売数が関数表として表示される。
又、同変数に対する確率廃棄数  確率廃棄率  確率利益数  販売カバー率も関数表として表示される。併せて、確率利益数が関数グラフとして棒グラフで表示する。
一例を「図３」「表３」に示す。
【表３】
2014032637.tif 000009
【発明の効果】
【００１７】  本発明を用いれば、最大利益を得る個別商品の基準在庫数を把握できる。またこの時の商品廃棄数及び販売確率は最善である。
これに必要なパラメータ（変数）は平均販売数だけでよい。
【００１８】  フランチャイズチェーンにおける「ロスチャージ訴訟」の本質は発注数量の是非である，本発明はこの司法問題に解を与え得る。
なぜなら、正しい発注数もしくは基準在庫数とは、利益を最大化する数量である。したがって両訴訟当事者の主張の正当性は、これに照らせばあきらかとなる。
【００１９】  発注数量が適正でないために発生している食品の廃棄は、本発明の使用により大幅に削減し得る。
【００２０】  確率成功数を関数化することは、他の広い分野でも応用可能である。
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【手続補正書】
【提出日】平成24年10月9日(2012.10.9)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、個別商品の［販売線］及び販売利益が最大となる［基準在庫数］を求める手段に関するものである。
但し、［基準在庫数］とは、商品入荷時の［繰越在庫数］と［入荷数量］の合計とする。
【背景技術】
【０００２】  従来経営工学においては、営業数［基準在庫数］に対する成果数（販売数）の関係を［販売線］として、座標軸原点から傾き４５°の半直線として表してきた。【０００３】  したがって、総原価線と［販売線］の差であるところの利益幅はどこまでも拡大し拡散する。これにより求められた損益分岐点は二つあるうちの下限点である。【０００４】  また、もうひとつの損益分岐点である上限点および最大利益点も求めることができなかった。【０００５】  一方統計解析により求められる［販売線］は実測値として事実ではあるが理論による担保はない。したがって、これらのデータ解析による仕入れ数量の決定は、利益を最大化させるという目的に対して、正しいか証明不能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【特許文献１】見いだせず。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  そこで、本発明が解決しようとする課題は、［販売線］を［基準在庫数］を変数とする関数化することを目的とする。併せて、任意の平均販売数に対する、利益（個数）・販売確率・廃棄確率・販売確率密度をも関数化し算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図−１】ポアソン分布（平均販売数λ＝５とした場合）
【図−２】確率販売数・確率廃棄数ヒストグラム。（基準在庫Ｎ＝７、平均販売数λ＝５とした場合）
【図−３】利益高分析図（平均販売数λ＝５、基準在庫Ｎ＝７とした場合）
【符号の簡単な説明】
【０００８】  ［λ］平均販売数。単位時間当たりの販売速度μ（個／日）に時間（販売時間）を乗じた個数（個）
［Ｎ］基準在庫。販売開始時点となる入荷時の、入荷数と繰越在庫数の和。
【課題を解決するための手段】
【０００９】  離散確率分布の基礎である２項分布はその発生確率が十分に小さい場合に極限理論としてのポアソン分布に近似するので、本発明においてはこれを用いる
統計的にあたえられる平均販売数（μ）は、その分母が通常１日間（２４時間）である。しかし、商品の販売時間は、入荷時刻から廃棄時刻までであるので、ポアソン分布の定義における「所与の時間間隔」はこの販売時間とし、２４時間当たりの平均販売数（μ）は変換して、販売サイクル時間当たりの平均販売数（λ）に置き換える。
【００１０】  ポアソン分布は一般に［式−１］で表す。又、λ＝５  を例にとり［図−１］に示す。
【式−１】
2014032637.tif 000015
【００１１】  ポアソン分布の性質として確率密度  Ｐ（ｘ＝ｋ）  に期待値（イベント数）ｋ  を乗じた積を確率販売数としたときこの総和は  λ（平均値）に収束する。これを［式−２］に示す。また、λ＝５  としたときの確率密度と確率販売数を［表−１］に示す。
【式−２】
2014032637.tif 000016
【表−１】
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［表−１］において確率密度の総和が「１．００」になることを確認する。また、確率密度と期待値の積の総和が平均販売数「５」になることを確認する。
【００１２】  しかるに、期待値（ｋ）に対応する実事象には限界値があり、これが［基準在庫数］（Ｎ）である。実販売数は確率上の数値なのでこれを確率販売数（Ｗ）と呼ぶ。これを求める一般式を［式−３］に示す。
【式−３】
2014032637.tif 000018
【００１３】  また、期待値（ｋ）が［基準在庫数］（Ｎ）より小さい場合廃棄数が生じる。廃棄数の総和を確率廃棄数（Ｌ）と呼びこれを求める一般式は［式−４］に示す。
【式−４】
2014032637.tif 000019
【００１４】  確率販売数（Ｗ）と確率廃棄数（Ｌ）の和は［基準在庫数］（Ｎ）となる。よって確率販売数（Ｗ）は、（Ｎ）から（Ｌ）を減じて求める事ができる。これにより、確率販売数（Ｗ）は、［基準在庫数］（Ｎ）を変数とする関数として求めることができる。
このとき変数としての（Ｎ）は    Ｎ＝０，１，２、・・・・∞  である。
【００１５】  λ＝５  を例に、［基準在庫数］Ｎ＝７とする時の  期待値にたいする確率販売数（Ｗ）と確率廃棄数（Ｌ）を［表−２］［図−２］に示す。
【表−２】
2014032637.tif 000020
【発明を実施するための形態】
［手順１］
［プログラム−１］をコンピューターにインストールする。または、同プログラムを含む媒体をコンピューターに接続する。
［手順２］
商品の属性たる［値入り率］［販売許容時間］［チャージ率］［最大試行値］及び商品の基礎統計量たる２４時間当たりの［平均販売数］を入力する。
【００１６】  以上により［基準在庫数］を変数とする関数として［確率販売数］が関数表として表示される。又、同変数に対する［確率廃棄数］［確率廃棄率］［確率利益数］［販売カバー率］も関数表として表示される。併せて、［確率利益数］が関数グラフとして棒グラフで表示する。例を［図−３］［表−３］に示す。
【表−３】
2014032637.tif 000021
平均販売数（μ）＝２．５（個／日）、販売許容時間＝４８（時間）、利益率＝３３（％）とした場合の例
【発明の効果】
【００１７】  本発明を用いれば、最大利益を得る個別商品の［基準在庫数］を把握できる。またこの時の商品廃棄数及び販売確率は最善である。
これに必要なパラメータ（変数）は平均販売数だけでよい。
【００１８】  フランチャイズチェーンにおける「ロスチャージ訴訟」の本質は発注数量の是非である本発明はこの司法問題に解を与え得る。
なぜなら、正しい発注数もしくは基準在庫数とは、利益を最大化する数量である。したがって両訴訟当事者の主張の正当性は、これに照らせばあきらかとなる。
【００１９】  発注数量が適正でないために発生している食品の廃棄は、本発明の使用により大幅に削減し得る。確率成功数を関数化することは、他の広い分野でも応用可能である。
［プログラム−１］
以下にＶＢＡ形式で発明手段実施プログラムを表記する。
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