(57)【要約】  所定日の入力データをもとに、所定日の指標値を予測するシステムにおいて、所定日よりも前の日の指標値の実績データを記憶し、所定日の入力データと、前記記憶された実績データごとの類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて、前記実績データごとに重みを算出し、前記算出された重みと、前記実績データと、前記所定日の入力データに基づいて、前記所定日の予測指標値を作成する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定日の入力データをもとに、前記所定日の指標値を予測するオンライン予測方法において、
前記所定日より前の日の指標値の実績データを記憶し、
前記所定日の入力データを受け付け、
前記入力データと、前記記憶された実績データごとの類似度を算出し、
前記算出された類似度に基づいて、前記実績データごとに重みを算出し、
前記算出された重みと、前記実績データと、前記所定日における入力データに基づいて、前記所定日の指標値を予測することを特徴とするオンライン予測方法。
【請求項２】
前記実績データごとの重みを、当該重みの値に応じて区別した表示を行うことを特徴とする請求項１記載のオンライン予測方法。
【請求項３】
前記所定日の指標値の実績データを取得し、
前記取得した所定日の指標値の実績データと前記所定日の入力データを、前記所定日よりも後の日の指標値の予測に用いることを特徴とする請求項１記載のオンライン予測方法。
【請求項４】
所定日の入力データをもとに、前記所定日の指標値を予測するオンライン予測システムにおいて、
前記所定日より前の日の指標値の実績データを記憶する指標値実績データ記憶部と、
前記所定日の入力データと、前記記憶された実績データごとの類似度を算出し、前記記憶された実績データに対応する重みを算出する類似度算出部と、
前記算出された重みと、前記記憶された実績データと、前記所定日の入力データに基づいて、前記所定日の指標値を予測する予測部とを備えることを特徴とするオンライン予測システム。
【請求項５】
前記実績データごとの重みを、当該重みの値に応じて区別した表示を行う表示部を備えることを特徴とする請求項４記載のオンライン予測システム。
【請求項６】
前記指標値実績データ記憶部は、前記所定日の指標値の実績データを記憶し、
前記予測部は、前記所定日の指標値の実績データと前記所定日の入力データを、前記所定日よりも後の日の指標値の予測に用いることを特徴とする請求項４記載のオンライン予測システム。
【請求項７】
所定日の入力データをもとに、前記所定日の指標値を予測するオンライン予測システムにおいて、
前記所定日より前の日の指標値の実績データを記憶する指標値実績データ記憶部と、
前記記憶された指標値の実績データごとに対応する重みの最適値を記憶する最適重み実績データ記憶部と、
前記記憶された重みの最適値と、前記重みの最適値に対応する前記記憶された指標値の実績データと、前記所定日の入力データとに基づいて、前記指標値実績データ記憶部に記憶された指標値の実績データごとの重みの推定値を算出する重み推定部と、
前記算出した重みの推定値と、前記所定日の入力データと、前記指標値実績データ記憶部に記憶された指標値の実績データとに基づいて、前記所定日の指標値を予測する予測部とを備えることを特徴とするオンライン予測システム。
【請求項８】
前記オンライン予測システムはさらに、
前記所定日の指標値の実績データを観測する観測部と、
前記観測した所定日の指標値の実績データと、前記予測部が予測した所定日の指標値とに基づき、前記所定日の指標値の実績データに対応する重みの最適値を算出する重み最適値算出部を備えることを特徴とする請求項７記載のオンライン予測システム。
【請求項９】
前記最適重み実績データ記憶部は、前記重み最適値算出部が算出した重みの最適値を、前記所定日の指標値の実績データに対応する重みの最適値として記憶することを特徴とする請求項８記載のオンライン予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オンラインでの予測システム、及び予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
日々、新たなデータが入力されて、その新たなデータと、すでに記憶されている過去の実績データをもとに、何らかの指標の値を予測し、予測値をもとに何らかの最適化あるいは意思決定を行う一方、その後実際にある処理あるいは観測を行って指標の実績値を得て、得られた実績値を将来の予測のために記憶する、という一連の流れを繰り返すようなオンライン予測システムは、一般的によく見られる。なお、全データを一度に与えられて一度に処理するシステムと対比して、このように各時点で新たなデータを受け取ってその時点のデータについて何らかの処理を行うことを繰り返すシステムを、一般にオンラインシステムと呼ぶ。【０００３】
例えば、チェーン展開を行っている小売業者では、一般に、メーカーより一括仕入れした商品を物流倉庫に保管しておき、毎朝、各店舗に配送すべき商品とその数を記した伝票の一覧を受け取り、必要に応じて各店舗に商品を配送している。また、その日の配送数を実績データとして記録しておき、過去の実績データをもとに、当日の配送数を予測する。【０００４】
本技術分野の背景技術として、特許文献１がある。特許文献１では、新たな入力を得るたびに、その時点での最新の処理実績を反映した指標値の予測モデルを作成する。これにより、入力と指標との関係が時間的に変化している場合であっても、変化に追随した予測を行う構成である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１１７２２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
オンライン予測システムにおいては、処理対象の傾向はゆっくり変化するだけでなく、突発的に大きな変化が起こることも珍しくない。【０００７】
例えば、物流倉庫では、大規模イベントの開催中あるいは大型連休中などの特異日には、受け取る伝票の傾向が通常日とは大きく異なる。このように、過去Ｎ日のうち、入力ｘとｙの関係が他の日と大きく異なる特異データとなっている特異日がある場合には、一般的に、予測モデルには特異日を除いた残りの日のデータで予測モデルを作成する方が、精度が高い予測ができると考えられる。物流倉庫の例で言えば、通常日のピッキング時間の予測には、こうした特異日のデータは除いた方が、予測精度が向上すると考えられる。【０００８】
別の例として、過去Ｎ日の後半のある特定日を境に、入力ｘとｙの関係が以前と大きく異なる場合もある。この場合、今日の予測モデルの作成には、特定日以前のデータを除いた最近のデータのみを用いる方が、精度が高い予測ができると考えられる。物流倉庫の例で言えば、梅雨が明けて急激に気温が上昇した、クリスマス商戦期に突入した、といった要因が考えられる。【０００９】
特許文献１に記載のオンライン予測システムでは、過去Ｎ日間の実績データを全て同等に扱って指標の予測モデルを構築し、構築した予測モデルにもとづいて今日の入力データから今日の指標値の予測を行う。したがって、突発的な傾向の変化に追随することが難しいという課題がある。【００１０】
本発明の目的は、過去の実績データの中に、突発的な傾向の変化があった場合でも、指標値の予測を精度よく行うことができるオンライン予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明は、所定日の入力データを受け付け、所定日よりも前の日の指標値の実績データを記憶し、前記所定日の入力データと前記記憶された実績データごとの類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて前記実績データごとに重みを算出し、前記算出された重みと、前記実績データと、前記所定日の入力データに基づいて、前記所定日の指標値を予測する構成を採用する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、特異日のデータによる影響や特定日以前の影響を小さくすることにより、指標値の予測精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例１におけるオンライン予測システムの構成の例を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１におけるオンライン予測システムの動作の例を表すアクティビティ図である。
【図３】本発明の実施例２におけるオンライン予測システムの構成の例を表すブロック図である。
【図４】本発明の実施例２におけるオンライン予測システムの動作の例を表すアクティビティ図である。
【図５】本発明の実施例２における過去の最適重みの実績データベースの記憶内容の例を示す図である。
【図６】本発明の実施例２における最適重みベクトルの算出方法に例を表すアクティビティ図である。
【図７】重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を行列形式に配置した表示画面例である。
【図８】入力ｘと指標ｙの関係が、ある特定の日のみが他の日と異なっている場合に、重みを行列形式に表示した画面例である。
【図９】入力ｘと指標ｙの関係が、周期３日で周期的に変化している場合に、重みを行列形式に表示した画面例である。
【図１０】入力ｘと指標ｙとの関係の傾向が、特定日を境として前後で異なる場合に、重みを行列形式で表示した画面例ある。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を、図面を用いて詳細に説明する。なお、各図において、共通の構成には原則として同一の参照符号を付し、繰り返しの説明は省略する。以下の実施例においては、チェーン展開を行っている小売業者の物流倉庫の例を用いる。
【００１５】
チェーン展開を行っている小売業者では、一般に、メーカーより一括仕入れした商品を物流倉庫に保管しておき、必要に応じて各店舗に商品を配送している。物流倉庫は、毎朝、各店舗に配送すべき商品とその数を記した伝票の一覧を受け取る。これを受けて、物流倉庫の作業員は、伝票に記された商品名および出荷数にしたがって倉庫内の商品保管棚をまわって当該商品をピッキングし、一枚の伝票に記された全ての商品をひとまとめにして各店舗に向けて出荷する。なお、各伝票には配送期限時刻が付されており、この時刻までに出荷処理を完了する必要がある。そこで、物流倉庫では、朝にその日に出荷処理すべき伝票の一覧を受け取った時点で、過去の経験すなわち記録されている実績データをもとづいて、その日の伝票のピッキング作業にかかる工数すなわち述べ作業時間を見積もり、ピッキング作業を要求時間内に終わらせるために必要な倉庫作業員の数を確保する、あるいは、作業の順番を入れ替える、といったことを行っている。また、実際のピッキング作業の終了都度、ピッキング処理にかかった実際の時間を記録し、将来の予測のために用いている。
【実施例１】
【００１６】
図１は、実施例１におけるオンライン予測システムの構成を表すブロック図であり、図２はその動作を表すアクティビティ図である。図１のオンライン予測システムは、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢと、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴと、施策決定部ＤＥＣＩＳＩＯＮと、処理実行／観測部ＰＲＯＣと、重み乗算部ＷＭＵＬと、入力類似度算出部ＳＣＡＬＣとで構成される。【００１７】
過去の指標値実績データベースＰＡＳＴＤＢは、Ｎを正の整数として過去Ｎ日分の入力、すなわち伝票の一覧ｘ（ｔ−Ｎ）、ｘ（ｔ−Ｎ＋１）、…、ｘ（ｔ−１）と、過去Ｎ日分の指標値すなわちピッキング作業時間の実績値ｙ（ｔ−Ｎ）、ｙ（ｔ−Ｎ＋１）、…、ｙ（ｔ−Ｎ）と、を組にして記憶している。【００１８】
実施例１におけるオンライン予測システムは、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴが指標値の予測モデルを作成する際に、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶されている過去Ｎ日間の実績データｘ（ｔ−Ｎ）、ｘ（ｔ−Ｎ＋１）、…、ｘ（ｔ−１）およびｙ（ｔ−Ｎ）、ｙ（ｔ−Ｎ＋１）、…、ｙ（ｔ−Ｎ）をもとにから、各日のデータに重みｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）により重み付けして、指標値の予測モデルを作成する。【００１９】
ここで、重みｗ（ｔ１，ｔ２）は、Ｄａｙ（ｔ−２）の指標値予測モデルの作成時に、Ｄａｙ（ｔ−１）の指標値の実績データにどれだけ重みをおいて考慮するか、を表す数値である。これにより、今日（Ｄａｙ（ｔ））の指標値の予測モデルの作成時に、過去Ｎ日の指標値の実績データの中で、例えば、１≦ｋ≦Ｎのある整数ｋについて、Ｄａｙ（ｔ−ｋ）のみが、入力ｘ（ｔ−ｋ）とｙ（ｔ−ｋ）の関係が他の日と大きく異なる特異データとなっている場合に、Ｄａｙ（ｔ−ｋ）の過去データの重みｗ（ｔ−ｋ，ｔ）を小さくすることで、Ｄａｙ（ｔ−ｋ）の特異データの影響を小さくした予測モデルを作成する、といったことが可能となる。【００２０】
なお、Ｄａｙ（ｔ−ｋ）のデータのみが他の日と異なっている場合に、重みｗ（ｔ−ｋ，ｔ）は必ずしも小さくすることが最適であるとは限らない。例えば、今日（Ｄａｙ（ｔ））の入力ｘ（ｔ）が、特異日Ｄａｙ（ｔ−ｋ）の入力ｘ（ｔ−ｋ）とのみ類似しており、その他の日の入力とは類似していない場合には、逆に、Ｄａｙ（ｔ−ｋ）の過去データに付する重みｗ（ｔ−ｋ，ｔ）を大きくすることで、指標値の予測精度を向上することができる。したがって、今日の予測モデル作成時に用いる、過去Ｎ日の実績データに対する重みｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）は、今日の入力ｘ（ｔ）と、過去のそれぞれの日における入力ｘと、どれだけ類似しているかによって付与すことが望ましいと考えられる。【００２１】
以下、実施例１のオンライン予測システムの動作を順に説明する。オンライン予測システムは、毎朝、今日（Ｄａｙ（ｔ））処理すべきデータｘ（ｔ）の入力を受け付ける。物流倉庫の例で言えば、毎朝受け取る伝票の一覧（今日処理すべき伝票の一覧）が、受け付けるデータに相当する。次に、入力類似度算出部ＳＣＡＬＣは、今日の入力ｘ（ｔ）と、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶されている過去Ｎ日間の入力ｘ（ｔ−Ｎ）、ｘ（ｔ−Ｎ＋１）、…、ｘ（ｔ−１）とをそれぞれ比較して類似度を算出し、Ｎ個の数値からなる重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を出力する。【００２２】
類似度の計算は、例えば、それぞれの入力ｘから特徴量ベクトルを算出し、特徴量ベクトル間の距離の逆数を類似度とする方法が考えられる。このときに用いる特徴量は、事前に設定しておく、あるいは、多数の入力ｘの例から、自己組織化写像や深層ニューラルネットワーク等の、公知の「教師なし機械学習手法」により、自動的に抽出する構成により求めることができる。【００２３】
重み乗算部ＷＭＵＬは、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶されたＤａｙ（ｔ−ｊ）の指標の実績値ｙ（ｔ−ｊ）と、入力類似度算出部ＳＣＡＬＣが算出した重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を乗算し、その結果を指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴに出力する。【００２４】
次に、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴは、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶された過去の指標値の実績データより、今日の指標値の予測に用いる予測モデル、すなわち指標値予測モデルを作成する。このとき、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の実績データを、重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）により重み付けして作成する。これには、例えば、今日の指標値の予測に用いる予測モデルを、入力ｘ（ｔ−ｊ）と、指標の実績値ｙ（ｔ−ｊ）と、重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を用いて、重み付き最小二乗法により回帰モデルを得るといった方法を用いることができる。具体的には、以下の数１で表される重み付き最小二乗誤差Ｓを最小化するような、回帰係数ベクトルβを求めればよい。【００２５】
【数１】
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数１において、中点はベクトル間の内積を表す。なお、入力ｘおよび指標値ｙは、単一の数値ではなく、複数の数値からなるベクトルであってもよい。数１では、入力ｘ（ｔ−ｊ）がベクトルである場合について記述している。このとき、回帰係数ベクトルβの次元は、入力ｘの次元と同一である。あるいは、予測モデルを作成する別の手法として、ニューラルネットワークやボルツマンマシンといった、公知の「教師ありの機械学習手法」において、教師データに重みをつけて学習する構成にすることも可能である。【００２６】
上記のように、毎日、過去の指標の実績データを用いてその日の指標の予測モデルを新たに作成するかわりに、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴが、内部状態を持った学習器として動作し、毎日、新たに加わった指標値の実績データをオンラインで学習するという構成も考えられる。オンライン学習器としては、オンライン化したニューラルネットワークやボルツマシンといった、公知の「教師ありのオンライン機械学習手法」を用いることができる。【００２７】
次に、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴは、作成した予測モデルに基づいて、今日の入力ｘ（ｔ）より、今日の指標値ｙ（ｔ）の予測を行い、予測値ｙ＊（ｔ）を算出する。これは、物流倉庫の例で言えば、今日処理すべき伝票の一覧から、その処理にかかるピッキング作業の延べ時間を見積もることに相当する。【００２８】
次に、施策決定部ＤＥＣＩＳＩＯＮは、算出された指標の予測値ｙ＊（ｔ）に基づき、何らかの施策決定を行う。物流倉庫の例で言えば、要求時間内に作業を終わらせるために必要な作業員の人数を算出することに相当する。必要な作業員の人数の算出は、例えば、作業員一人あたりの標準作業時間をもとに算出する。【００２９】
その後、処理実行／観測部ＰＲＯＣは、実際に対象システムの処理を実行あるいは観測し、今日の指標の実績値ｙ（ｔ）を取得する。物流倉庫の例で言えば、実際に各伝票のピッキング作業を作業員が行った場合の、トータルのピッキング作業時間を計測することに相当する。今日の指標の実績値ｙ（ｔ）が取得されたら、今日の入力ｘ（ｔ）と、指標の実績値ｙ（ｔ）を組にして、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記録される。これにより、今日の入力ｘ（ｔ）と指標の実績値ｙ（ｔ）の組は、明日（Ｄａｙ（ｔ＋１））以降の指標値予測モデルの作成時に考慮されることになる。【００３０】
これにより、指標の最新の実績値が、指標値予測モデルの作成に常に反映されることとなり、指標の実績値の傾向の変化にタイムリーに追随することが可能となる。なお、本実施例では、指標値予測モデルの作成において、過去Ｎ日の実績データのみを考慮するとしているため、Ｎ日前より以前のデータは適宜削除してもよい。【００３１】
上述の説明では、指標値予測モデルの作成において、過去Ｎ日（Ｎは、あらかじめ定めた整数）の実績データを考慮しそれ以前のデータは考慮しない構成としていたが、Ｎ日より以前の実績データも考慮する、すなわち過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶されている全ての過去データを、指標値予測モデルの作成に用いる構成も考えられる。この場合、より古い過去データに対する重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を小さくする構成を採用してもよい例えば、古いデータになるにしたがって重みｗを一定割合で小さくする。これは、一般に、より今日に近い日付のデータの方が、今日のデータに近い（今日のデータと類似している）傾向があるという考え方に基づく。【００３２】
あるいは、「古いデータほど重みｗを小さくする」という制御をしないやり方も考えられる。通常、過去における入力ｘ（ｔ−ｊ）は、より過去になればなるほど、今日の入力ｘ（ｔ）との差が大きい（類似度が低下する）ため、重みｗを制御しなくても、より過去のデータに対する重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）は、おのずと小さな値になる傾向があるからである。【００３３】
以上のように、実施例１におけるオンライン予測システムによれば、今日の入力ｘ（ｔ）と過去の入力との類似度により過去の実績データに重み付けして、指標値の予測モデルを作成することができ、指標値の予測値ｙ＊（ｔ）の予測精度を向上させることができる。
【実施例２】
【００３４】
図３は、実施例２におけるオンライン予測システムの構成を表すブロック図であり、図４はその動作を表すアクティビティ図である。図３のオンライン予測システムは、図１（実施例１）に示すオンライン予測システムにおける入力類似度算出部ＳＣＡＬＣが、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥに置き換わっており、さらに、過去の最適重みの実績データ記憶部ＷＤＢと、重み最適化コントローラＷＯＰＴとが、新たに追加された構成となっている。【００３５】
実施例１におけるオンライン予測システムでは、今日の入力ｘ（ｔ）と、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶されている過去Ｎ日間の入力ｘ（ｔ−Ｎ）、ｘ（ｔ−Ｎ＋１）、…、ｘ（ｔ−１）とをそれぞれ比較して類似度を計算し、計算した類似度を重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）としていた。これは、今日の入力ｘ（ｔ）と類似した入力における指標の実績データに、大きな重みを付して指標値の予測モデルを作成することで、今日の指標の予測値ｙ＊（ｔ）の予測精度の向上することができる、という考え方に基づいている。【００３６】
しかしながら、今日の入力ｘ（ｔ）と過去のある日Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の入力ｘ（ｔ−ｊ）との類似度と、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）に対する最適な重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）、すなわち作成した予測モデルにより予測した今日の指標の予測値ｙ＊（ｔ）が、真の値ｙ（ｔ）に最も近くなる重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）とが、単純な比例関係にあるわけではない。したがって、実施例１のように、類似度をそのまま重みとして予測モデルを作成すると、指標の予測値ｙ＊（ｔ）の予測精度が低くなる可能性がある。【００３７】
そこで、実施例２は、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥが、過去の最適重みの実績値データ記憶部ＷＤＢに記憶されている過去の最適重みの実績データを用いて、重み推定モデルを作成し、この重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥが、今日の入力ｘ（ｔ）と過去日Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の入力ｘ（ｔ−ｊ）とから、最適な重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）の推定値ｗ＊（ｔ−ｊ，ｔ）を推定することを特徴としている。【００３８】
最適な重みの実績値（真の値）ｗ（ｔ−ｊ，ｔ）は、処理実行／観測部ＰＲＯＣにより今日の指標の実績値ｙ（ｔ）が得られた後に、指標の予測値ｙ＊（ｔ）の実績値ｙ（ｔ）に対する誤差が最も小さくなるような重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を算出することで得られる。【００３９】
以下、実施例２のオンライン予測システムの動作を、図４を用いて順に説明する。実施例２のオンライン予測システムは、毎朝、今日（Ｄａｙ（ｔ））処理すべきデータの入力ｘ（ｔ）を受け付ける。次に、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥは、過去の最適重み実績データ記憶部ＷＤＢに基づいて、今日の重みベクトルの推定に用いる予測モデル、すなわち重み推定モデルを作成する。【００４０】
図５は、過去の最適重み実績データ記憶部ＷＤＢに記憶されているデータベースの一例を示している。図５に示したデータベースは、Ｍを１以上の整数として過去Ｍ日間の重みベクトルの実績データを記憶している。図５に示した実績データベースは、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の入力ｘ（ｔ−ｊ）と、Ｄａｙ（ｔ−ｌ）の入力ｘ（ｔ−ｌ）と、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）のＤａｙ（ｔ−ｌ）に対する重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ−ｌ）とを組にして記憶する。【００４１】
過去の最適重み実績データ記憶部ＷＤＢに図５のようなデータが記憶されている場合、重み推定モデルの作成にあたっては、例えば、重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ−ｌ）を目的変数、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の入力ｘ（ｔ−ｊ）およびＤａｙ（ｔ−ｌ）の入力ｘ（ｔ−ｌ）を説明変数として線形重回帰して回帰モデルを得る、といった方法により作成することができる。あるいは、重み推定モデルを作成する別の手法として、ニューラルネットワークやボルツマンマシンのような公知の「教師あり機械学習手法」において、教師データに重みをつけて学習するといった方法を用いることも可能である。【００４２】
また、上述のように、毎日、その時点における過去の最適重み実績データを用いて重み推定モデルを新たに作成するかわりに、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥを、内部状態を持った学習器としておき、毎日、新たに加わった最適重みの実績データをオンラインで学習するという構成も考えられる。オンライン学習器としては、オンライン化したニューラルネットワークやボルツマシンのような、公知の「教師ありのオンライン機械学習手法」を用いることができる。【００４３】
次に、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥは、作成した重み推定モデルに基づき、今日の入力ｘ（ｔ）と、過去Ｎ日間の入力ｘ（ｔ−Ｎ）、ｘ（ｔ−Ｎ＋１）、…、ｘ（ｔ−１）から、重みベクトルの推定値ｗ＊（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ＊（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ＊（ｔ−１，ｔ）を算出する。なお、推定された重みｗ＊（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ＊（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ＊（ｔ−１，ｔ）を行例形式にして表示することで、指標値の実績データの傾向の変化をユーザは視覚的に把握できる。表示の仕方についての詳細は、実施例３において後述する。【００４４】
重み乗算部ＷＭＵＬは、過去の指標値の実績データ記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶されたＤａｙ（ｔ−ｊ）の指標の実績値ｙ（ｔ−ｊ）と、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥが算出した重みｗ＊（ｔ−ｊ，ｔ）を乗算し、その結果を重み指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴに出力する。【００４５】
次に、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴは、過去の指標値実績記憶部ＰＡＳＴＤＢに記憶された過去の実績データと、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥが作成した重みベクトルの推定値に基づいて、今日の指標値の予測に用いる予測モデル、すなわち指標値予測モデルを作成する。このとき、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の実績データを、重みｗ＊（ｔ−ｊ，ｔ）により重み付けして作成する。指標値予測モデルを作成する具体的な方法は、実施例１と同様である。【００４６】
次に、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴは、作成した指標値予測モデルを用いて、今日の入力ｘ（ｔ）より今日の指標値ｙ（ｔ）の予測を行い、予測値ｙ＊（ｔ）を算出する。これは、実施例１の処理と同様である。【００４７】
次に、施策決定部ＤＥＣＩＳＩＯＮは、予測値ｙ＊（ｔ）に基づき、何らかの施策決定を行う。これは、実施例１の処理と同様である。【００４８】
その後、処理実行／観測部ＰＲＯＣにおいて、実際に対象システムの処理を実行あるいは観測し、今日の指標の実績値ｙ（ｔ）を取得し、今日の入力ｘ（ｔ）と、指標の実績値ｙ（ｔ）を組にして、過去の指標値実績データベースＰＡＳＴＤＢに記録される。これは、実施例１の処理と同様である。【００４９】
次に、重み最適化コントローラＷＯＰＴは、今日の指標の実績値ｙ（ｔ）から、重みベクトルの最適値ｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を算出する。重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥにおける重みベクトルの作成の時点では、今日の指標の実績値ｙ（ｔ）は未知であったのに対して、処理実行／観測部ＰＲＯＣが処理を行い、今日の指標の実績値ｙ（ｔ）を得た後は、今日の指標の実績値ｙ（ｔ）が分かっているため、指標の推定値ｙ＊（ｔ）の実績値ｙ（ｔ）に対する誤差が最も小さくなるような最適重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を算出することができる。これは、重み最適化コントローラＷＯＰＴが、過去の指標値実績データベースＰＡＳＴＤＢと、重み乗算部ＷＭＵＬと、指標値予測モデル作成部ＦＯＲＥＣＡＳＴとを、最適化手法にしたがって繰り返し起動することによって実行される。【００５０】
図６は、最適重みベクトルを算出する処理の詳細な動作を説明するアクティビティ図である。重みベクトルの算出は、最急降下法やシンプレクス法といった公知の最適化手法により行う。まず、重みベクトルの最適化処理における初期値ｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を決める。これは、重みベクトルの各要素ｗ（ｔ−j，ｔ）を、可能な重みの範囲からランダムに選択して初期値とする方法が考えられる。ここで、可能な重みの範囲は、通常、０以上１以下となるが、用いる最適化アルゴリズムの構成によっては、これ以外の範囲となる場合もありえる。あるいは、重みベクトルの初期値として、重み推定モデル作成部ＷＥＳＴＩＭＡＴＥが作成した推定値ｗ＊（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ＊（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ＊（ｔ−１，ｔ）を用いる方法も考えられる。【００５１】
次に、現在の重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を用いて、指標値の予測モデルを作成し、作成した指標値の予測モデルにより、指標の予測値ｙ＊（ｔ）を算出する。【００５２】
次に、予測値ｙ＊（ｔ）と、上述した処理実行／観測部ＰＲＯＣで得られた実績値ｙ＊（ｔ）との差分ｒ＝ｙ＊（ｔ）−ｙ（ｔ）を計算する。もし差分ｒが収束していれば、現在の重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を最適な重みベクトルとして出力して終了する。差分ｒが収束していない場合には、使用している最適化手法にしたがって、差分ｒを最小化するように、現在の重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を更新して、再び指標値の予測モデルの作成と、指標の予測値の算出を繰り返す。【００５３】
なお、ここで決定された最適な重みｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を行例形式にして表示することで、指標値の実績データの傾向の変化をユーザは視覚的に把握できる。表示の仕方についての詳細は、実施例３において後述する。【００５４】
最適な重みベクトルｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）が得られたら、１以上Ｎ以下の整数ｊについて、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の入力ｘ（ｔ−ｊ）と、今日の入力ｘ（ｔ）と、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の今日に対する重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）とを組にして、過去の最適重み実績データ記憶部ＷＤＢに記憶する。これにより、ｘ（ｔ−ｊ）とｘ（ｔ）とｗ（ｔ−ｊ，ｔ）の組は、明日（Ｄａｙ（ｔ＋１））以降の重み推定モデルの作成時に考慮されることになる。【００５５】
こうすることで、常に最新の最適重みの実績値が、重み推定モデルに反映されることとなり、指標の実績値の傾向の変化にタイムリーに追随することが可能となる。なお、ここでは、重み推定モデルの作成時に、過去Ｍ日の最適重みの実績データのみを考慮するとしているため、Ｍ日前より以前のデータを適宜削除してもよい。【００５６】
上述の処理では、重み推定モデルの作成において、あらかじめ定めた整数Ｍについて過去Ｍ日の最適重みの実績データのみを考慮し、それ以前のデータは考慮しない構成であるが、Ｍ日より以前の実績データも考慮する、すなわち過去の最適重みの実績データ記憶部ＷＤＢに記憶されている全ての過去データを、重み推定モデルの作成に用いる構成も考えられる。【００５７】
指標値予測モデルが処理実行／観測部ＰＲＯＣの比較的短期で変化する傾向をとらえるのに比べて、重み推定モデルは、処理実行／観測部ＰＲＯＣのあまり変化しない傾向をとらえるため、重み推定モデルの作成にあたっては、使用可能な実績データは古いデータも含めて全て使用する方が、良い結果を得られる場合が多いことが考えられる。【００５８】
以上のように、実施例２におけるオンライン予測システムによれば、指標の実績値から算出した最適な重みの実績データをもとに、今日の入力ｘ（ｔ）と過去の入力との間の重みを推定することで、指標の予測値ｙ＊（ｔ）の予測精度を向上させることができる。
【実施例３】
【００５９】
実施例３は、実施例１および実施例２のオンライン予測システムにおいて、過去の指標値の実績データに付された重みｗ（ｔ１，ｔ２）を行例形式で表示して、重みの傾向の変化（または指標値の実績データの傾向の変化）を、ユーザが視覚的に把握できるようにする例である。実施例１および実施例２における重みｗ（ｔ―ｊ，ｔ）は、Ｄａｙ（ｔ）における指標値の予測モデル作成時に、ｊ日前、すなわちＤａｙ（ｔ−ｊ）における指標の実績値のデータにどれだけ重みをおいて考慮すべきかを表している。【００６０】
図７は、重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を行列形式に配置した表示画面例を示す。図７では、横方向の右向きにｔが大きくなるように、縦方向の下向きにｊが大きくなるようにして、重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を行列形式に配置して表示した画面例である。【００６１】
重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）は、Ｄａｙ（ｔ）の入力ｘ（ｔ）からＤａｙ（ｔ）の指標値ｙ（ｔ）の予測をするにあたって、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）の入力ｘ（ｔ−ｊ）と指標値の実績データｙ（ｔ−ｊ）を、どの程度考慮すべきであるか示している。すなわち、入力ｘと指標値ｙとの関係が、Ｄａｙ（ｔ−ｊ）とＤａｙ（ｔ）とでどの程度似た傾向を示すかを表していると捉えることができる。【００６２】
図７のように、重みを行列形式で表示することで、ユーザは、入力ｘと指標ｙとの関係の傾向が、ある特定の日が他の日と異なっている、あるいは、ある日を境に傾向が変化している、といった傾向を視覚的に把握することが可能になる。【００６３】
図８は、入力ｘと指標ｙとの関係の傾向が、ある特定の日（Ｄａｙ（ｔ０））のみ他の日と異なっている場合の重みを、行列形式に表示した画面例である。なお、Ｎ＝７としている。図８において、セルの濃淡は重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）の値の大小を表している（例えば、ｓ濃いセル：重みが大、薄いセル：重みが中、白いセル：重みが小）。このように、重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）の数値自体を行列形式に表示するのではなく、各重みの数値の大小をセルの濃淡や色の違いなどで表示することで、ユーザは、重みの傾向の変化をより視覚的に捉えることが可能となる。あるいは、各セルに重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）の数値を表示して、さらにセルの背景色を重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）に応じて色付けすれば、ユーザはセルの色の違いによる視覚的な把握と、重みの数値の情報の取得とが、ともに可能となる。【００６４】
図８では、ｔ＝ｔ０の縦列と、セル（ｔ０−１，ｔ０）から右下に向かう斜めの列において、重みの数値が他のセルと比べて小さくなっている。ｔ＝ｔ０の縦列の重みが小さくなっているのは、Ｄａｙ（ｔ０）の実績データが他の日と傾向が異なっているため、Ｄａｙ（ｔ０）における予測モデルの作成において、過去の実績データすなわちＤａｙ（ｔ０）以前の実績データはどれも役に立たないことを示している。また、セル（ｔ０，ｔ０＋１）から右下に向かう斜めの列において重みが小さくなっているのは、Ｄａｙ（ｔ０）以降の日における予測モデル作成に、Ｄａｙ（ｔ）の実績データは役に立たないことを示している。ユーザは、表示された重みの行列の中から、このように縦と斜めに重みの値が小さくなっているパターンを探すことで、他の日と傾向が異なる特異日を視覚的に把握することが可能となる。【００６５】
なお、Ｄａｙ（ｔ０）の実績データのみが他の日と傾向が異なる場合、Ｄａｙ（ｔ０）における予測には、過去の実績データすなわちＤａｙ（ｔ０）以前の実績データは、どれも同等に役に立たないため、ｔ＝ｔ０の縦列の重みと、それ以前のセルの重みとの間に相対的な違いが生じにくい。したがって、特に実施例２において重みを設定すると、図８に示したように、ｔ＝ｔ０の縦の列では重みの値があまり小さくならない、すなわちｔ＝ｔ０での縦の列（薄いセル）は、セル（ｔ０，ｔ０＋１）から右下に向かう斜めの列（白いセル）に比べて、それ以外のセル（濃いセル）との違いがはっきりと見えない場合がある。したがって、重みを行列形式に表示した表示画面から、ユーザが特異日パターンを探す場合、まず斜めの列に注目することが望ましい。【００６６】
図９は、入力ｘと指標ｙとの関係の傾向が、周期３日で周期的に変化している場合に、重みを行列形式に表示した画面例である。この場合、周期３日に対応して、ｊ＝３−１＝２、から３行おきの横列において重みが大きな値となる。ユーザは、図９のように表示された重みの行列の中から、重みが大きな値を持つ横列のパターンを探すことで、重みの傾向の変化に含まれる周期的なパターンを視覚的に把握することが可能である。【００６７】
図１０は、入力ｘと指標ｙとの関係の傾向が、特定日Ｄａｙ（ｔ０）を境として、Ｄａｙ（ｔ０）より前（Ｄａｙ（ｔ０）を含まない）と、Ｄａｙ（ｔ０）以降（Ｄａｙ（ｔ０）を含む）とで異なる場合に、重みを行列形式で表示した画面例ある。この場合、セル（ｔ０−１，ｔ０）を頂点としてクサビ形状の領域で、重みが他のセルより小さな値になっている。なお、図８の場合と同様の理由により、ｔ＝ｔ０における縦列においては重みの値があまり小さくならない場合がある。ユーザは、重みの行列形式表示から、クサビ形状の領域で重みが小さな値を持つ横列のパターンを探すことで、ある日を境に傾向が変化したことを視覚的に把握することが可能である。【００６８】
なお、ここで述べた重みの行列形式表示の画面例では、毎日それぞれ過去Ｎ日間分の過去データに付するＮ個の重みｗ（ｔ−Ｎ，ｔ）、ｗ（ｔ−Ｎ＋１，ｔ）、…、ｗ（ｔ−１，ｔ）を設定していることに対応して、ｊの範囲を１以上Ｎ以下としている。ただし、実施例１および実施例２において前述したように、指標値の予測モデル作成時に考慮する過去のデータの日数を、あらかじめ定めない方法もある。この場合は、図７の重みの行列形式での表示における縦の行数が、列毎に異なる場合もある。【００６９】
また、これまで重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）において、ｊは１以上の整数としていたが、重みの行列形式表示においては、ｊとして負の整数を考えることも可能である。ｊが負の整数である場合、ｊ’＝−ｊとおけば、ｗ（ｔ−ｊ，ｔ）＝ｗ（ｔ＋ｊ’，ｔ）は、Ｄａｙ（ｔ）の指標の予測モデルの作成時に、Ｄａｙ（ｔ）よりも後のＤａｙ（ｔ＋ｊ’）の指標の実績データを用いることができる場合の重みを表す。オンライン予測システムは、今日の指標の予測に、未来の指標の実績データを用いることは不可能であり、ｗ（ｔ＋ｊ’，ｔ）を考えることは稀であるが、実施例３で説明したように、ユーザが、考察対象システムの傾向変化を視覚的に捉えられるようにするという目的では、ｗ（ｔ＋ｊ’，ｔ）を考慮することは有用である。実際に、負の整数ｊに関する重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を表示する場合には、図７において、ｊが正である部分についてはｔ軸の下側に、ｊが負である部分についてはｔ軸の上側に表示すればよい。【００７０】
以上のように、実施例３におけるオンライン予測システムによれば、指標の予測モデルの作成に用いる重みｗ（ｔ−ｊ，ｔ）を行列形状にしてユーザに提示することで、ユーザは、入力ｘと指標ｙの関係の傾向の変化を視覚的に把握することができる。【００７１】
以上の実施形態は、本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。【００７２】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。【００７３】
なお、本実施形態は、物流倉庫の例に限らず、オンライン処理システム全般に適用可能である。【００７４】
別の例として、小売業の店舗を考える。小売店舗では、過去の実績データに基づいて、曜日、天気、周辺で行われるイベント情報等から、その日の来店者数や売り上げを予測し、それに応じて商品の仕入れ数や店員の業務シフト等を決定する。閉店時には、その日の実際の来店者数や売り上げの実績値を実績データとして記録し、以降の予測に用いる。小売店舗の例においては、曜日、天気、周辺で行われるイベント情報等が、前記のオンライン処理システムにおける入力データに相当し、来店者数や売り上げが、前記のオンライン処理システムおける指標に相当し、来店者数や売り上げの予測値から商品の仕入れ数や店員の業務シフト等を決定することが、前記のオンライン処理システムにおける施策決定に相当すると考えることができる。【００７５】
さらに別の例として、金融投資を考える。金融投資においては、過去の実績データに基づいて、各時点での投資対象に関する情報や各種の金融指標値から、投資によって将来得られるであろう利得を予測し、実際に投資を行うか否かを決定する。その後、実際に得られた利得の実績値を実績データとして記録し、以降の予測に用いる。金融投資の例においては、各時点での投資対象に関する情報や各種の金融指標値が、前記のオンライン処理システムにおける入力データに相当し、投資によって将来得られるであろう利得が、前記のオンライン処理システムおける指標に相当し、将来の利得の予測値から実際に投資を行うか否かを決定することが、前記のオンライン処理システムにおける施策決定に相当すると考えることができる。
【符号の説明】
【００７６】
ＰＲＯＣ…処理実行／観測部
ＰＡＳＴＤＢ…過去の指標値の実績データ記憶部
ＦＯＲＥＣＡＳＴ…指標値予測モデル作成部
ＤＥＣＩＳＩＯＮ…意思決定部
ＳＣＡＬＣ…入力類似度算出部
ＷＭＵＬ…重み乗算部
ＷＥＳＴＩＭＡＴＥ…重み推定モデル作成部
ＷＤＢ…過去の最適重み実績データ記憶部
ＷＯＰＴ…重み最適化コントローラ
【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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【国際調査報告】
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