(57)【要約】  記憶部と、データ処理部と、を有する発注支援システムであって、データ処理部は、記憶部に保持された販売実績に基づいて商品の需要予測モデルを構築し、構築した需要予測モデルを用いて商品の予測需要量を算出し、予測需要量に基づいて、商品の発注量ごとに、商品の販売機会損失が発生するリスク及び商品の過剰在庫が発生するリスクの少なくとも一方の大きさを示すリスク値を算出し、算出されたリスク値に基づいて推奨発注量を出力し、販売実績及び予測需要量に基づいて需要予測モデルを更新するか否かを判定し、需要予測モデルを更新すると判定された場合に、前記需要予測モデルを更新する。
2019053821.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部と、データ処理部と、を有する発注支援システムであって、
前記記憶部は、商品の販売実績の情報を保持し、
前記データ処理部は、
前記販売実績に基づいて前記商品の需要予測モデルを構築し、構築した前記需要予測モデルを用いて前記商品の予測需要量を算出する需要予測部と、
前記予測需要量に基づいて、前記商品の発注量ごとに、前記商品の販売機会損失が発生するリスク及び前記商品の過剰在庫が発生するリスクの少なくとも一方の大きさを示すリスク値を算出するリスク値算出部と、
算出された前記リスク値に基づいて推奨発注量を出力する発注量出力部と、
前記販売実績及び前記予測需要量に基づいて前記需要予測モデルを更新するか否かを判定する評価部と、を含み、
前記評価部が前記需要予測モデルを更新すると判定した場合に、前記需要予測部が前記需要予測モデルを更新することを特徴とする発注支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記記憶部は、前記商品の消費期限、及び、前記商品の発注から入荷までの時間であるリードタイムを含む商品情報をさらに保持し、
前記リスク値算出部は、前記予測需要量、前記商品の発注量及び前記商品情報に基づいて前記リスク値を算出することを特徴とする発注支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記記憶部は、前記商品のライフサイクルの情報をさらに保持し、
前記評価部は、前記商品のライフサイクルから前記商品の需要量が変化すると推定される時期に、前記需要予測モデルを更新するか否かを判定することを特徴とする発注支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記記憶部は、前記商品の在庫量の情報をさらに保持し、
前記評価部は、前記商品の在庫量が適正でないと判定した場合に、前記需要予測モデルを更新するか否かを判定することを特徴とする発注支援システム。
【請求項５】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記評価部は、前記需要予測モデルを更新すると判定した場合に、前記商品の販売頻度、及び、過去の前記商品の予測需要量と販売実績との差に基づいて、前記需要予測モデルの更新の内容を決定し、
前記需要予測部は、前記需要予測モデルに対して前記決定された内容の更新を行うことを特徴とする発注支援システム。
【請求項６】
請求項５に記載の発注支援システムであって、
前記需要予測部は、前記商品の販売頻度が所定の第１の基準より高い場合に、前記販売実績に基づいて、所定の長さの第１の期間ごとの予測需要量を算出するための前記需要予測モデルを構築し、
前記評価部は、
前記商品の販売頻度が前記第１の基準より低くなった場合に、前記需要予測部が、前記販売実績に基づいて、前記第１の期間より長い第２の期間ごとの予測需要量を算出するための前記需要予測モデルを構築するか、又は、販売頻度が低い場合に適する特定の種類の需要予測モデルを構築するように、前記需要予測モデルの更新内容を決定し、
前記商品の販売頻度が前記第１の基準より高く、かつ、過去の前記商品の予測需要量と販売実績との差が所定の第２の基準より大きい場合に、前記需要予測部が、前記販売実績に基づいて、前記第１の期間ごとの予測需要量を算出するための前記需要予測モデルのパラメータを変更するように、前記需要予測モデルの更新内容を決定することを特徴とする発注支援システム。
【請求項７】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記需要予測部は、前記商品の販売頻度が所定の第３の基準より低いと判定した場合、又は、前記商品の廃棄量が多いと判定した場合に、前記商品の需要予測モデルを構築せず、前記商品を受注に応じて発注することを示す情報を出力することを特徴とする発注支援システム。
【請求項８】
請求項７に記載の発注支援システムであって、
前記記憶部は、前記商品の消費期限、前記商品の過去の仕入れ量、及び前記商品の過去の廃棄量を示す情報を保持し、
前記需要予測部は、前記商品の販売間隔が前記商品の消費期限より長い場合に、前記商品の販売頻度が前記第３の基準より低いと判定し、前記商品の過去の仕入れ量に対する前記商品の過去の廃棄量の割合が所定の基準を超える場合に、前記商品の廃棄量が多いと判定することを特徴とする発注支援システム。
【請求項９】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記需要予測部は、前記販売実績に基づいて前記商品の複数の需要予測モデルを構築し、構築した前記複数の需要予測モデルを用いて前記商品の複数の予測需要量を算出し、
前記データ処理部は、前記複数の予測需要量を統合する需要予測統合部をさらに有することを特徴とする発注支援システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の発注支援システムであって、
前記需要予測統合部は、過去に前記複数の需要予測モデルの各々を用いて算出された予測需要量と過去の販売実績とを比較することで前記各需要予測モデルの予測誤差を算出し、前記予測誤差の小さい需要予測モデルを用いて算出された前記予測需要量の寄与が大きくなるように前記複数の予測需要量を統合することを特徴とする発注支援システム。
【請求項１１】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記リスク値算出部は、前記商品の販売機会損失が発生するリスク及び前記商品の過剰在庫が発生するリスクを算出し、両者に所定の重み付けをして統合することによって前記リスク値を算出し、
前記発注量出力部は、前記リスク値が最小となる前記商品の発注量を前記推奨発注量として出力するか、又は、前記リスク値が所定の許容範囲内となり、かつ、前記商品の販売機会損失が発生するリスクが最小となる前記商品の発注量、及び、前記リスク値が所定の許容範囲内となり、かつ、前記商品の過剰在庫が発生するリスクが最小となる前記商品の発注量の少なくとも一方を前記推奨発注量として出力することを特徴とする発注支援システム。
【請求項１２】
請求項１に記載の発注支援システムであって、
前記商品を販売する店舗が前記商品を発注するために使用される発注端末をさらに有し、
前記データ処理部は、前記推奨発注量を前記発注端末に送信する推奨結果提供部をさらに含み、
前記発注端末は、
前記商品の発注を受け付ける画面を表示し、
前記商品の発注を受け付ける画面において、前記商品の発注量の初期値として、前記推奨発注量を表示することを特徴とする発注支援システム。
【請求項１３】
プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機システムに以下の手順を実行させるための発注支援プログラムであって、
前記記憶装置に保持された商品の販売実績に基づいて前記商品の需要予測モデルを構築し、構築した前記需要予測モデルを用いて前記商品の予測需要量を算出する需要予測手順と、
前記予測需要量に基づいて、前記商品の発注量ごとに、前記商品の販売機会損失が発生するリスク及び前記商品の過剰在庫が発生するリスクの少なくとも一方の大きさを示すリスク値を算出するリスク値算出手順と、
算出された前記リスク値に基づいて推奨発注量を出力する発注量出力手順と、
前記販売実績及び前記予測需要量に基づいて前記需要予測モデルを更新するか否かを判定する評価手順と、を前記プロセッサに実行させ、
前記評価手順において前記需要予測モデルを更新すると判定された場合に、前記需要予測モデルを更新するために前記需要予測手順を前記プロセッサに実行させることを特徴とする発注支援プログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の発注支援プログラムであって、
前記需要予測手順は、前記販売実績に基づいて前記商品の複数の需要予測モデルを構築し、構築した前記複数の需要予測モデルを用いて前記商品の複数の予測需要量を算出する手順を含み、
前記発注支援プログラムは、前記複数の予測需要量を統合する需要予測統合手順をさらに前記プロセッサに実行させることを特徴とする発注支援プログラム。
【請求項１５】
記憶部と、データ処理部と、を有する発注支援システムが実行する発注支援方法であって、
前記記憶部は、商品の販売実績の情報を保持し、
前記発注支援方法は、
前記データ処理部が、前記販売実績に基づいて前記商品の需要予測モデルを構築し、構築した前記需要予測モデルを用いて前記商品の予測需要量を算出する需要予測手順と、
前記データ処理部が、前記予測需要量に基づいて、前記商品の発注量ごとに、前記商品の販売機会損失が発生するリスク及び前記商品の過剰在庫が発生するリスクの少なくとも一方の大きさを示すリスク値を算出するリスク値算出手順と、
前記データ処理部が、算出された前記リスク値に基づいて推奨発注量を出力する発注量出力手順と、
前記データ処理部が、前記販売実績及び前記予測需要量に基づいて前記需要予測モデルを更新するか否かを判定する評価手順と、を含み、
前記評価手順において前記需要予測モデルを更新すると判定された場合に、前記需要予測モデルを更新するために前記データ処理部が前記需要予測手順を実行することを特徴とする発注支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の発注を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
適正な在庫量を設定するために、特開平８−２７９０１３号公報（特許文献１）に記載された技術がある。特許文献１には、「データの入出力表示と演算処理機能を有するデータ入出力部と、過去の需要量実績を機種別に記憶する需要量実績記憶部と、前記需要量実績記憶部の情報を用いて、機種別に需要量の確率分布を予測する需要量確率分布予測部と、前記需要量確率分布予測部から得られる機種別需要量の確率分布から適正在庫量の設定範囲を決定する適正在庫量範囲設定部と、在庫時に発生する在庫コストや品切れ時に発生する販売機会損失コストを算出するコスト記憶部と、前記コスト記憶部との出力結果から製品の品切れリスクや在庫リスクを算出するリスク算出部と、前記リスク算出部の出力結果から最小のリスク結果であった在庫量を適正在庫量とする適正在庫量決定部と、データ記憶部を備え、各市場の需要量を確率分布で求めることにより工場や物流センタにおける在庫量を品切れリスクや在庫リスクで評価することでリスク最小な適正在庫量を設定する」、と記載されている。また、「需要量実績記憶部で、製品機種別、市場別、月別に、過去の需要量の実績を記憶しておき、需要量確率分布予測部で、前記需要量実績記憶部から対象製品の市場別月別需要量を読みだし、その情報から対象となる月の最小需要量、最大需要量を求め、また、それらの範囲内での分布状況（ヒストグラム）から各需要量の確率分布を算出する」、と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許文献１：特開平８−２７９０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、過去実績から一意に確率分布を設定する。そのため、昨今の趣味嗜好の多様化による日々の購買傾向の変化に対応できない。【０００５】
そこで、本発明では、購買傾向の変化を考慮し、販売機会ロスや過剰在庫のリスクを抑制する適正な発注量を提示する、発注支援装置、及び発注支援プログラム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】
【０００６】
上記の課題を解決するため、本発明は、記憶部と、データ処理部と、を有する発注支援システムであって、前記記憶部は、商品の販売実績の情報を保持し、前記データ処理部は、前記販売実績に基づいて前記商品の需要予測モデルを構築し、構築した前記需要予測モデルを用いて前記商品の予測需要量を算出する需要予測部と、前記予測需要量に基づいて、前記商品の発注量ごとに、前記商品の販売機会損失が発生するリスク及び前記商品の過剰在庫が発生するリスクの少なくとも一方の大きさを示すリスク値を算出するリスク値算出部と、算出された前記リスク値に基づいて推奨発注量を出力する発注量出力部と、前記販売実績及び前記予測需要量に基づいて前記需要予測モデルを更新するか否かを判定する評価部と、を含み、前記評価部が前記需要予測モデルを更新すると判定した場合に、前記需要予測部が前記需要予測モデルを更新することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、日々の発注業務において購買傾向の変化を考慮し、販売機会ロスおよび過剰在庫のリスクを抑制する適正な発注量を提示することが可能となる。【０００８】
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例１として説明する発注支援システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１の発注支援装置及び発注端末の実現に用いる情報処理装置（コンピュータ）の構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例１の発注支援装置が備える主な機能、及び、発注支援装置が記憶する主なデータを示すブロック図である。
【図４】本発明の実施例１の需要予測部で算出される予測需要量の一例を示す説明図である。
【図５】本発明の実施例１のリスク値算出部によるリスク値算出過程の例を示す説明図である。
【図６】本発明の実施例１のリスク値算出部によって算出された結果の例を示す説明図である。
【図７】本発明の実施例１の発注端末が備える主な機能を示すブロック図である。
【図８】本発明の実施例１においてユーザが発注量を確定する際に発注端末が出力装置に表示する発注一覧画面の一例を示す説明図である。
【図９】本発明の実施例１の発注一覧画面の発注一覧表示部で特定の商品が選択された際に表示される発注詳細画面の一例を示す説明図である。
【図１０】本発明の実施例１の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する販売情報の一例を示す説明図である。
【図１１】本発明の実施例１の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する外部情報の一例を示す説明図である。
【図１２】本発明の実施例１の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する予測モデル情報の一例を示す説明図である。
【図１３】本発明の実施例１の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する商品情報の一例を示す説明図である。
【図１４】本発明の実施例１の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する在庫情報の一例を示す説明図である。
【図１５】本発明の実施例１の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する推奨情報の一例を示す説明図である。
【図１６】本発明の実施例１のリスク値算出部がリスク値を算出するための条件および発注量出力部が出力する推奨発注量を決定するための条件を設定するオプション設定画面の一例を示す説明図である。
【図１７】本発明の実施例１の需要予測部及び需要予測統合部が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施例１の評価部が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施例２の発注支援装置が備える主な機能、及び、発注支援装置が記憶する主なデータを示すブロック図である。
【図２０】本発明の実施例２の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する予測モデル情報の一例を示す説明図である。
【図２１】本発明の実施例２の発注支援装置の記憶部がデータベースのテーブルとして管理する在庫情報の一例を示す説明図である。
【図２２】本発明の実施例２の需要予測部及び需要予測統合部が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の実施例２の評価部が行う処理の一例を示すフローチャートである。
【図２４】本発明の実施例２の評価部が行う処理の一例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】
【００１０】
以下、実施形態について図面とともに説明する。以下の説明において、同一または類似の部分に同一の符号を付して重複する説明を省略することがある。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明の実施例１として説明する発注支援システム１の概略的な構成を示すブロック図である。【００１２】
図１に示すように、発注支援システム１は、通信ネットワーク４を介して通信可能に接続された、ＰＯＳ端末２０と発注端末３０と発注支援装置１０とを含む。発注支援装置１０は、情報処理装置（コンピュータ）や専用のハードウェアを用いて構成されている。発注支援装置１０は、通信可能に接続された複数の情報処理装置を用いて実現してもよい。通信ネットワーク４は、例えば、公衆通信網、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等であり、有線／無線の区別を問わない。【００１３】
発注支援装置１０は、例えば、システムセンタ又はデータセンタに設置された情報処理装置を用いて実現される。発注支援装置１０は、クラウドサーバ等として仮想的に実現されるものであってもよい。【００１４】
ＰＯＳ端末２０は、例えば店舗の会計場（レジ）に設置される。ＰＯＳ端末２０は、顧客が買い上げる商品（買上商品）の販売情報を記憶装置に登録処理する。またＰＯＳ端末２０は、買上商品の代金を決済する決済処理を行う。決済処理には、現金支払いに対する決済処理、及び、クレジット支払いに対する決済処理等がある。このような登録処理及び決済処理は、周知の処理であるため、詳細な説明は省略する。【００１５】
発注端末３０は、ユーザによって操作される情報処理装置であり、例えば、スマートフォン、携帯電話機及びタブレット端末等の携帯情報端末、及びパーソナルコンピュータ等である。発注端末３０は、例えば、店舗等に設置された端末装置であってもよい。【００１６】
発注支援装置１０は、商品ごとに販売実績と天候などの外部情報から将来の需要量を予測し、当該商品の消費期限、リードタイム及び現在の在庫量を考慮して推奨発注量を出力する。【００１７】
図２は、本発明の実施例１の発注支援装置１０及び発注端末３０の実現に用いる情報処理装置１００（コンピュータ）の構成例を示すブロック図である。【００１８】
図２に示すように、情報処理装置１００は、プロセッサ１０１、主記憶装置１０２、補助記憶装置１０３、入力装置１０４、出力装置１０５、及び通信装置１０６を備える。これらは図示しないバス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。【００１９】
プロセッサ１０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）を用いて構成される。プロセッサ１０１が、主記憶装置１０２に格納されているプログラムを読み出して実行することによって、情報処理装置１００の様々な機能が実現される。【００２０】
主記憶装置１０２は、プログラム及びデータを記憶する装置であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）等である。補助記憶装置１０３は、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光学式記憶装置、及び記録媒体読取／書込装置等である。補助記憶装置１０３に格納されているプログラム及びデータは主記憶装置１０２に随時ロードされる。【００２１】
入力装置１０４は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネル等である。出力装置１０５は、例えば、液晶モニタ、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、及びグラフィックカード等である。通信装置１０６は、通信ネットワーク４を介して他の装置と通信する通信インタフェースであり、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、及び無線通信モジュール等である。【００２２】
図３は、本発明の実施例１の発注支援装置１０が備える主な機能、及び、発注支援装置１０が記憶する主なデータを示すブロック図である。【００２３】
図３に示すように、発注支援装置１０は、データ処理部１１０及び記憶部１２０を備える。またデータ処理部１１０は、需要予測部１１１、需要予測統合部１１２、リスク値算出部１１３、発注量出力部１１４、評価部１１５及び推奨結果提供部１１６を備える。これらの機能は、例えば、情報処理装置１００のプロセッサ１０１が、主記憶装置１０２に格納されているプログラムを読み出して実行することによって実現される。すなわち、以下の説明において上記の各部が実行する処理は、実際にはプロセッサ１０１がプログラムに記述された命令に従って実行する。【００２４】
記憶部１２０は、販売情報１２１、外部情報１２２、予測モデル情報１２３、予測情報１２４、商品情報１２５、在庫情報１２６及び推奨情報１２７を記憶する。記憶部１２０は、これらの情報（データ）を、例えば、テキストファイル又はＲＤＢＭＳ（Relational DataBase Management System）等のデータベースのテーブルとして管理する。これらの情報の全てまたは一部は、通信ネットワーク４を介して他のサーバ上に記憶されるように構成してもよい。【００２５】
需要予測部１１１は、当該商品の予測モデル情報１２３が生成されていない場合に、販売情報１２１および外部情報１２２から１つ以上の需要予測モデルを構築し、予測モデル情報１２３を生成する。本実施形態では、予測期間を、１日を単位として説明する。需要予測モデルには、例えば、単純移動平均モデル、指数平滑法モデル、ＡＲＩＭＡモデル（Auto Regressive Integrated Moving Average model）、又は重回帰モデルなどを利用する。販売頻度によって、通常の需要予測モデルが適さない場合がある。例えば、月に数日しか販売実績がない場合、ＡＲＩＭＡモデル及び重回帰モデルを適用することは望ましくない。販売頻度が低い場合には、それに適する特定の需要予測モデルのみを使用するよう制限したり、予測期間の単位を変更し、通常の予測期間（上記の例では１日）より長い期間、例えば１週間単位での予測をしたりすることが望ましい。本実施例では、販売頻度が低い場合には、専用のモデル（以下、「低頻度モデル」と称する。）を使用するものとして説明する。需要予測部１１１は、予測モデル情報１２３に更新予定が登録されている場合に、需要予測モデルを再構築する。【００２６】
また需要予測部１１１は、予測モデル情報１２３、販売情報１２１および外部情報１２２に基づき、予測需要量を算出し、予測情報１２４を生成する。予測需要量は、需要予測モデルに応じた確率分布で算出される。【００２７】
図４は、本発明の実施例１の需要予測部１１１で算出される予測需要量の一例を示す説明図である。【００２８】
図４の場合、予測期間（例えば１日）当たりの需要量が「２０」である確率は１％、需要量が「５０」である確率は１４％である。このような予測需要量の確率分布を表によって表示した例を図４（ａ）に、グラフによって表示した例を図４（ｂ）に示す。【００２９】
需要予測統合部１１２は、同一商品の需要予測モデルが複数ある場合に、需要予測部１１１で算出された複数の予測需要量を１つの予測需要量として統合する。需要予測統合部１１２は、例えば、複数の需要予測モデルから算出された予測需要量を均等な割合で統合してもよい。あるいは、需要予測統合部１１２は、各需要予測モデルの予測誤差に応じて、予測誤差の小さい需要予測モデルから算出された予測需要量ほど大きな割合となるように（すなわち統合された予測需要量への寄与が大きくなるように）統合してもよい。例えば、需要予測統合部１１２は、予測誤差の逆数に比例する割合で統合する。これによって、予測精度が向上する。予測誤差には、ＭＡＰＥ（Mean Absolute Percentage Error）、ＭＳＥ（Mean Squared Error）、ＲＭＳＥ（Root Mean Squared Error）などを用いる。【００３０】
リスク値算出部１１３は、統合後の予測需要量に基づき、消費期限、販売可能期限、及びリードタイムなどの商品情報１２５、並びに在庫情報１２６を考慮して、発注量ごとに、販売機会ロスおよび過剰在庫によるリスク値を算出する。販売機会ロスは、商品の需要があるにもかかわらず、その商品の在庫が不足していることによって生じる販売機会の損失である。リスク値算出部１１３は、販売機会ロスによるリスクとして品切れリスクと陳列数少リスクを算出する。陳列数少リスクとは、スーパー等の店舗の陳列棚に並べられた商品の残数が少なくなっていることによって、消費者が購買を控えて売り上げが減少するリスクである。リスク値算出部１１３は、例えば、次の式（１）を用いて品切れリスクを算出し、式（２）を用いて陳列数少リスクを算出する。【００３１】
【数１】
2019053821.tif 000003
【００３２】
【数２】
2019053821.tif 000004
【００３３】
Ｎは予測期間の単位であり、本実施形態では、Ｎ＝１（日）となる。ｍは、予測期間における真の需要量である。上記のように算出された予測需要量に基づいてリスク値を算出する場合、その予測需要量をｍとする。ｓは、発注量である。ａは、陳列数が少ないと判断する基準となる個数であり、陳列数がａ個以下となった場合に、リスクが生じると判断する。需要量ｍの商品が一定の速度で売れると仮定すると、商品が売れる間隔はＮ／ｍ日であり、発注量ｓが売れるまでの日数はＮ／ｍ×ｓ日となる。【００３４】
リスク値算出部１１３はまた、過剰在庫によるリスクとして消費期限切れリスクと余剰在庫リスクを算出する。余剰在庫リスクとは、余分な在庫を保管することによるリスクである。例えば、需要量および安全在庫数を超える在庫量を余分な在庫と考えることができる。リスク値算出部１１３は、例えば、次の式（３）を用いて消費期限切れリスクを算出し、式（４）を用いて余剰在庫リスクを算出する。【００３５】
【数３】
2019053821.tif 000005
【００３６】
【数４】
2019053821.tif 000006
【００３７】
ｙは安全在庫数である。安全在庫数は、予め設定した値を利用することもできるし、次の式（５）を用いて算出してもよい。予測誤差の標準偏差の代わりに、購買数の標準偏差を用いてもよい。また、予測需要量が算出されている期間については、式（３）および式（４）における平均販売数量の代わりに予測需要量を利用してもよい。上記のような計算をすることによって、消費期限及びリードタイムといった商品情報と、予測需要量とに基づいて、適切にそれぞれの種類のリスクの大きさを算出することができる。【００３８】
【数５】
2019053821.tif 000007
【００３９】
本実施例では、例えば、品切れリスクが０．２であれば、品切れになる日数が０．２日、というように各リスクを日数ベースで算出する。商品価格及び保管に要する費用が明確になる場合には、各リスクを金額ベースで算出してもよい。金額ベースで算出する場合には、経営へのインパクトをより把握しやすくなる。また、異なる商品の間でリスクを比較できるようになる。一方、保管に要する費用は曖昧であることが多く、商品価格も変動することから、多種の商品を扱う場合には、各リスクを日数ベースで算出することによって煩雑な処理を減らすことができる。【００４０】
リスク値算出部１１３は、発注量ごとに、予測需要量の確率分布から品切れリスク、陳列数少リスク、消費期限切れリスクおよび余剰在庫リスクの期待値を算出し、算出した期待値を重み付けして加算することによってリスク値を算出する。各リスクに対する重みは均等としてもよいし、例えば品切れリスクを重視し、品切れリスクへの重みを大きくしてもよい。また、重みを“０”にすることによって、考慮する必要がないリスクをリスク値の計算から除外することもできる。例えば、通信販売又は卸売業等で商品の陳列がない場合には、陳列数少リスクの重みを“０”としてもよい。【００４１】
図５は、本発明の実施例１のリスク値算出部１１３によるリスク値算出過程の例を示す説明図である。【００４２】
具体的には、図５は、発注量を５０個とした場合のリスク値算出過程の例を示す。例えば、商品を５０個発注した場合、需要量が５０個までは品切れリスクは０であるが、需要量が５０個を超えると品切れが発生し、需要量が５５個の場合の品切れリスクは式（１）から０．０９１となる。需要量の確率分布より、需要量が５５個となる確率が１２％であることから、その期待値は０．０９１×１２％で０．０１０９となる。確率分布で設定された全ての需要量について期待値を算出し、品切れリスクの最終的な期待値は０．１３８となる。品切れリスクの期待値と同様にして算出される陳列数少リスク、余剰在庫リスク及び消費期限切れリスクの期待値はそれぞれ、０．１５２、０．１１５及び０となる。ここで、品切れリスクの重みを２、その他リスクの重みを１に設定した場合、リスク値は０．５４３と計算され、この値が発注量を５０個とした場合のリスク値となる。【００４３】
図６は、本発明の実施例１のリスク値算出部１１３によって算出された結果の例を示す説明図である。具体的には、図６は、発注量ごとに、図５に示す方法でリスク値を算出した場合の結果をグラフ表示する例を示す。【００４４】
以上に示した例で算出されるリスク値は、発注した商品が納入される時点での在庫量が０である場合のリスク値となる。実際には、納入時点での在庫量を推定して、発注量ごとのリスク値を算出する必要がある。例えば、次の式（６）を用いて、納入時点での在庫量を推定する。【００４５】
【数６】
2019053821.tif 000008
【００４６】
リスク値算出部１１３は、式（６）で推定された納入時点での在庫量によって、発注量を調整し、最終的なリスク値とする。例えば、図５で説明したリスク値の場合、発注量を５０個とした場合のリスク値は０．５４３であるが、納入時点での在庫量が１０個と推定される場合には、発注量を（５０−１０＝）４０個とした場合のリスク値が０．５４３となる。【００４７】
発注量出力部１１４は、リスク値算出部１１３で算出されたリスク値に基づき、適切な発注量を推奨発注量として出力する。発注量出力部１１４は、例えば、リスク値が最小となる発注量を推奨発注量として出力する。あるいは、ユーザが許容可能なリスク値の範囲と販売機会ロスおよび過剰在庫のどちらをより避けたいかを設定しておき、発注量出力部１１４は、設定された条件に従って推奨発注量を出力する。発注量出力部１１４は、推奨発注量とリスク値算出部で算出されたリスク値を推奨情報１２７に登録する。【００４８】
評価部１１５は、在庫量のレベルを確認し、在庫量レベルが適正ではない場合に、需要予測モデルの更新が必要か否か評価を行う。適正な在庫量レベルは、例えば、直近の平均販売数量に基づいて設定することができる。評価部１１５は、例えば、次の式（７）を用いて在庫量レベルが適正かどうか確認する。【００４９】
【数７】
2019053821.tif 000009
【００５０】
ｂｋｉは、商品ｋのｉ番目の販売数量である。ｎｋは、商品ｋの最新の販売数量が何番目にあたるかを示す値である。例えば、商品ｋの販売数量が１００日前から記憶されている場合、ｎｋは１００となる。Ｔは、平均販売数量を算出する日数であり、例えば、直近２週間の平均販売数量を利用する場合、Ｔは１４となる。Ｌｋは、商品ｋのリードタイムである。評価部１１５は、平均販売数量と比較して発注単位が大きい商品を扱う場合には、例えば、式（７）の代わりに次の式（８）を用いて在庫量レベルの上限を求める。【００５１】
【数８】
2019053821.tif 000010
【００５２】
Ｕｋは、商品ｋの発注単位である。これによって、平均販売数量が３０個、リードタイムが１日、発注単位が１００個のように発注単位が平均販売数量を大きく超える商品において、その在庫量レベルが常に適正な在庫量レベルの上限を超えてしまう状況を回避することができる。【００５３】
評価部１１５は、在庫量レベルが適正ではない場合に、需要予測モデルの精度を（言い換えると需要予測モデルの更新が必要か否かを）評価する。例えば、評価部１１５は、販売情報１２１に記憶された過去の販売数量と、同日の予測需要量とを比較し、実際の販売数量と予測需要量の差が大きい場合に需要予測モデルの更新が必要であると判定し、当該商品の予測モデル情報１２３に更新予定を登録する。更新予定が登録されると、その後、需要予測部１１１が需要予測モデルを更新する（詳細は図１７等参照）。【００５４】
評価部１１５において、需要予測モデルの更新が必要か否かを評価するトリガーとなる指標は在庫量レベルに限らず、欠品率、在庫回転率、廃棄率、平均販売数変化、又は商品ライフサイクルの変化点などを用いてもよい。記憶部１２０は（例えば商品情報１２５内に）各商品のライフサイクルに関する情報を保持してもよい。評価部１１５は、各商品のライフサイクルに基づいて、ライフサイクルの段階が変化する時期、例えば導入期から成長期に移行する時期など、需要量が変化すると推定される時期に需要予測モデルの更新が必要か否かを判定してもよい。これによって、適切なタイミングで需要予測モデルを更新することができる。【００５５】
推奨結果提供部１１６は、発注端末３０から推奨発注量の提供要求を受信すると、提供要求とともに受信した商品カテゴリについて、当該カテゴリに属する全商品の情報を取得し、取得した上記全商品の情報（リスト）を発注端末３０に送信する。【００５６】
図７は、本発明の実施例１の発注端末３０が備える主な機能を示すブロック図である。【００５７】
図７に示すように、発注端末３０は、発注支援結果受信部３１１、発注支援結果表示部３１２及び発注量決定部３１３を備える。これらの機能は、例えば、発注端末３０を構成する情報処理装置１００のプロセッサが、主記憶装置１０２に格納されているプログラムを読み出して実行することによって実現される。【００５８】
発注支援結果受信部３１１は、発注支援装置１０の推奨結果提供部１１６から送信される情報を受信する。【００５９】
図８は、本発明の実施例１においてユーザが発注量を確定する際に発注端末３０が出力装置１０５に表示する発注一覧画面８００の一例を示す説明図である。【００６０】
図８に示すように、発注一覧画面８００は、商品カテゴリ入力領域８０１、発注一覧表示部８０２、発注量入力領域８０３及び発注量確定操作部８０４を含む。【００６１】
発注端末３０の発注支援結果表示部３１２は、商品カテゴリ入力領域８０１で商品カテゴリが選択されると、選択された商品カテゴリとともに推奨発注量の提供要求を発注支援装置１０に送信する。商品カテゴリ入力領域８０１への入力は、上記のようにユーザが予め用意された商品カテゴリのリストから選択することによって行ってもよいし、商品カテゴリ名を直接入力することによって行ってもよい。【００６２】
発注支援結果表示部３１２はまた、発注支援結果受信部３１１が受信した情報に基づき、商品カテゴリ入力領域８０１で入力された商品カテゴリの商品について、推奨発注量の一覧を発注一覧表示部８０２に表示する。発注一覧表示部８０２に表示される推奨発注量の一覧には、例えば、商品名、発注パターン、傾向、予測需要量、推奨発注量、及び発注量の各項目が含まれる。【００６３】
発注パターンには、各商品の予測モデル情報１２３に記憶されたモデル種類が低頻度モデルの場合には「低頻度」、それ以外の場合には「定番」と表示される。傾向には、各商品の販売情報１２１に記憶された販売数量が増加傾向にある場合には「増加」、減少傾向にある場合には「減少」、変わらない場合には「変化なし」と表示される。発注量には、初期値として推奨発注量に表示される値と同一の値が表示される。これによって、ユーザの発注作業が支援される。【００６４】
発注一覧表示部８０２に表示される項目は、ユーザが発注量を確定可能な情報が含まれていればよく、発注パターン及び傾向は、必ずしも必要ない。本実施例では、ユーザが発注量を確定する上で考慮可能な情報として、これらの項目も含める例を提示した。【００６５】
発注量決定部３１３は、ユーザによる発注量確定処理を受け付ける。発注一覧画面８００の発注一覧表示部８０２に表示される発注量の欄は発注量入力領域８０３を兼ね、ユーザが発注量の変更を希望する場合に、発注量決定部３１３は、発注量入力領域８０３に入力されたユーザからの入力を受け付ける。ユーザが発注量確定操作部８０４を操作すると、発注量決定部３１３は発注量を確定する。【００６６】
図９は、本発明の実施例１の発注一覧画面８００の発注一覧表示部８０２で特定の商品が選択された際に表示される発注詳細画面９００の一例を示す説明図である。【００６７】
発注一覧画面８００での商品の選択は、例えば、ユーザが発注一覧表示部８０２において特定の商品の行をクリックすることで実行される。あるいは、発注端末３０への入力がタッチパネルを介して行われる場合には、ユーザが特定の商品の行をタッチすることで実行される。図９に示すように、発注詳細画面９００は、商品情報表示部９０１、設定条件表示部９０２、結果表示部９０３、変更発注量入力領域９０４及び発注量更新操作部９０５を含む。【００６８】
商品情報表示部９０１には、商品情報１２５に記憶されている当該商品（すなわちユーザが選択した商品）の情報が表示される。【００６９】
設定条件表示部９０２には、リスク値の算出方法及び推奨発注量の決定方法に関する設定条件が表示される。設定条件の設定の詳細については、図１６を参照して後述する。【００７０】
結果表示部９０３には、推奨情報１２７に記憶されているリスク値９０３Ａ、及び、販売実績と予測需要量との変化を示す需要変化９０３Ｂが表示される。需要変化９０３Ｂは、販売情報１２１に記憶されている販売数量（販売実績）、及び、予測情報１２４に記憶されている予測需要量を、例えば横軸を日付とするグラフ上にプロットしたものである。ここで、図４に示すように予測需要量が確率分布として得られる場合、その確率分布から計算される需要量がプロットされる。例えば、確率が最大となる需要量をプロットしてもよいし、その確率分布から計算される需要量の期待値をプロットしてもよい。図８に表示される予測需要量、及び以下の説明における予測需要量も同様である。【００７１】
結果表示部９０３にはまた、発注日から発注日に発注した数量が納入される日までの予測需要量及び納入予定数量９０３Ｃがグラフ形式で表示される。図９の場合、発注日は２月１９日、リードタイムが２日の商品であるから、納入される日は２月２１日となり、２月１９日から２月２１日までの予測需要量及び納入予定数量が表示される。これによって、ユーザは過去の販売実績と予測需要量の差、及び今後の納入予定を考慮しながら発注量の調整を行うことができる。ユーザは、発注量を変更したい場合に、変更発注量入力領域９０４に変更後の発注量を入力し、発注量更新操作部９０５を操作する（例えば画面上に表示された更新ボタンを押下する）ことで発注量を変更できる。【００７２】
ユーザによる発注量の更新が受け付けられると、発注一覧画面８００に表示される発注量も更新される。【００７３】
図１０は、本発明の実施例１の発注支援装置１０の記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する販売情報１２１の一例を示す説明図である。【００７４】
販売情報１２１は、商品販売の実績を保持する。図１０に示すように、販売情報１２１は、商品ＩＤ１０１１、販売された日付１０１２、及び販売数量１０１３の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。商品ＩＤ１０１１には商品を識別するためのＩＤが設定される。商品ＩＤ１０１１には、例えば、ＪＡＮコードを利用してもよい。販売された日付１０１２及び販売数量１０１３には、それぞれ、各商品が販売された日付及びその数量が設定される。【００７５】
図１１は、本発明の実施例１の発注支援装置１０の記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する外部情報１２２の一例を示す説明図である。【００７６】
外部情報１２２には、重回帰モデルなどの、販売数量以外のデータを利用する需要予測モデルを使用するために必要な情報が管理される。図１１に示すように、外部情報１２２は、日付１１１１、曜日１１１２、祝日フラグ１１１３、天気１１１４、気温１１１５、及びイベント１１１６の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。各レコードは日付１１１１に設定された日付ごとの情報に対応している。【００７７】
祝日フラグ１１１３には当該日付が祝日であるかが設定される。例えば、当該日付が祝日である場合には、祝日フラグ１１１３は「１」と設定され、祝日ではない場合には、祝日フラグ１１１３は「０」と設定される。イベント１１１６には当該日付における、近隣（例えば発注端末３０が設置された店舗の近隣）で開催されるイベントの有無が設定される。例えば、イベントが開催される場合にはイベント１１１６には「１」が設定され、イベントが開催されない場合にはイベント１１１６には「０」が設定される。管理される外部情報１２２は、曜日、祝日フラグ、天気、気温及びイベントに限らず、風力、特売有無、トレンド及び定価からの割引率などを含んでもよい。【００７８】
図１２は、本発明の実施例１の発注支援装置１０の記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する予測モデル情報１２３の一例を示す説明図である。【００７９】
予測モデル情報１２３には、需要予測部１１１で構築された需要予測モデルの情報が管理される。図１２に示すように、予測モデル情報１２３は、商品ＩＤ１２１１、モデル種類１２１２、頻度１２１３、誤差１２１４、更新予定１２１５、及び更新内容１２１６の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。【００８０】
モデル種類１２１２には需要予測モデルの種類が設定される。頻度１２１３には、各レコードの商品ＩＤ１２１１で設定された商品の販売頻度が高いか低いかが設定される。例えば、当該商品の販売実績が週に２日以下である場合に頻度は「低」と設定され、週に３日以上である場合に頻度は「高」と設定される。誤差１２１４には各レコードの商品の需要量をモデル種類１２１２で設定された需要予測モデルで予測した場合の予測誤差が設定される。予測誤差の算出としては、需要予測モデルを構築する際に利用したデータにおける、モデル構築時の誤差を利用してもよいし、直近の定められた期間での予測と販売実績との誤差を利用してもよい。【００８１】
更新予定１２１５には、評価部１１５での評価の結果、当該レコードの情報を更新する必要がある場合に「１」が設定され、更新の必要がない場合に「０」と設定される。更新内容１２１６には、評価部１１５で決定された需要予測モデルの更新内容が設定される。例えば、需要予測モデルの種類の変更である場合には「モデル種類」と設定され、パラメータの変更である場合には「パラメータ」と設定される。需要予測モデルの種類の変更とは、低頻度モデル以外のモデルから低頻度モデルへの変更、あるいは低頻度モデルからそれ以外のモデルへの変更を意味する。販売頻度に応じた、使用する需要予測モデルの種類の制限を実施しない等、需要予測モデルの種類の変更を考慮しない場合には、予測モデル情報１２３の項目から、更新内容１２１６を除いてもよい。【００８２】
図１３は、本発明の実施例１の発注支援装置１０の記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する商品情報１２５の一例を示す説明図である。【００８３】
図１３に示すように、商品情報１２５は、商品ＩＤ１３１１、商品名１３１２、カテゴリ１３１３、消費期限１３１４、リードタイム１３１５、及び発注単位１３１６の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。カテゴリ１３１３には商品のカテゴリ（例えば、スナック菓子、調味料、肉類、及び野菜等）が設定される。消費期限１３１４には商品の消費期限が日数で設定される。例えば、製造から６０日が消費期限となる商品の場合には、消費期限１３１４は６０と設定される。消費期限の存在しない商品の場合には、消費期限の代わりに使用期限又は販売可能期間を設定してもよい。リードタイム１３１５には商品を発注してから納品されるまでの期間が設定される。発注単位１３１６には商品を発注する際の単位が設定される。例えば、１個単位での発注はできず、１０個単位で発注する必要がある商品の場合には「１０」と設定される。【００８４】
図１４は、本発明の実施例１の発注支援装置１０の記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する在庫情報１２６の一例を示す説明図である。【００８５】
在庫情報１２６は、商品在庫の履歴を保持する。図１４に示すように、在庫情報１２６は、商品ＩＤ１４１１、日付１４１２、在庫量１４１３、納入量１４１４、及び発注量１４１５の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。在庫量１４１３には商品ＩＤ１４１１で設定された商品の日付１４１２で設定された日付における在庫量が設定される。納入量１４１４には商品ＩＤ１４１１で設定された商品が日付１４１２で設定された日付に納入された数量が設定される。発注量１４１５には日付１４１２で設定された日付に発注した商品ＩＤ１４１１で設定された商品の数量が設定される。本実施例では、納入量１４１４および発注量１４１５を在庫情報１２６として管理する構成として説明したが、それらを発注情報として在庫情報とは別に管理してもよい。【００８６】
図１５は、本発明の実施例１の発注支援装置１０の記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する推奨情報１２７の一例を示す説明図である。【００８７】
図１５に示すように、推奨情報１２７は、商品ＩＤ１５１１、日付１５１２、推奨発注量１５１３、リスク値１５１４の各項目を有する一つ以上のレコードで構成されている。推奨発注量１５１３には、発注量出力部１１４で決定される推奨発注量が記憶される。リスク値１５１４には、リスク値算出部１１３で算出されるリスク値が記憶される。リスク値１５１４は、発注量とその発注量におけるリスク値との組をリスト形式で記述したものであってもよいし、実装プログラムの言語に対応したデータ形式で記述したものであってもよい。【００８８】
図１６は、本発明の実施例１のリスク値算出部１１３がリスク値を算出するための条件および発注量出力部１１４が出力する推奨発注量を決定するための条件を設定するオプション設定画面１６００の一例を示す説明図である。【００８９】
オプション設定画面１６００の「リスク値算出モード」の欄１６０１において、ユーザは表示された選択肢のいずれかを選択する。図１６の例では、選択肢として、「均等」、「販売機会ロス回避を優先」、「販売機会ロス回避のみ考慮」、「過剰在庫回避を優先」、「過剰在庫回避のみ考慮」及び「マニュアル」が表示されている。【００９０】
例えば、「販売機会ロス回避を優先」が選択された場合、リスク値算出部１１３は、販売機会ロスのリスク（品切れリスク、陳列数少リスク）と過剰在庫のリスク（消費期限切れリスク、余剰在庫リスク）の期待値を重み付けして加算する際に、販売機会ロスのリスクの重みを過剰在庫のリスクより大きくする。「均等」が選択された場合、リスク値算出部１１３は、販売機会ロスのリスクの重みと過剰在庫のリスクの重みを同一の大きさに設定する。図１６の例では「均等」がデフォルト値であり、ユーザがいずれの選択肢も選択しなかった場合には自動的に「均等」が選択される。「販売機会ロス回避のみ考慮」が選択された場合、リスク値算出部１１３は、過剰在庫のリスクの重みを０にする。「過剰在庫回避を優先」が選択された場合、リスク値算出部１１３は、過剰在庫のリスクの重みを販売機会ロスのリスクの重みより大きくする。「過剰在庫回避のみ考慮」が選択された場合、リスク値算出部１１３は、販売機会ロスのリスクの重みを０にする。【００９１】
例えば店舗の立地条件等によって許容されるリスクの種類が異なる場合があるが、店舗ごとに上記のような重み付けを行うことによって店舗の条件に適合したリスク値を計算し、その結果、店舗の条件に適合した発注量を提示することができる。【００９２】
ユーザは、「マニュアル」を選択した場合、さらに、品切れリスク、陳列数少リスク、消費期限切れリスク及び余剰在庫リスクの重みをそれぞれ入力欄に入力する。この場合、リスク値算出部１１３は、ユーザによって入力された重みを利用してリスク値を算出する。【００９３】
なお、上記のような重み付けの選択肢及びそれぞれの選択肢に対応する重みの設定方法は一例であり、例えば上記以外の選択肢が表示されるなど、上記とは異なる重み付けが行われてもよい。【００９４】
オプション設定画面１６００の「推奨発注量の決め方」の欄１６０２において、ユーザは、表示された選択肢のいずれかを選択する。図１６の例では、選択肢として「リスク値が最小となる発注量」及び「リスク値の許容範囲を設定」が表示されている。リスク値が最小となる発注量を推奨発注量とする場合、ユーザは「リスク値が最小となる発注量」を選択する。許容範囲内のリスク値となる発注量から推奨発注量を決定する場合、ユーザは「リスク値の許容範囲を設定」を選択する。「リスク値の許容範囲を設定」を選択した場合、ユーザはさらに「許容できる最大のリスク値」の入力欄に許容できるリスク値の最大値を入力し、販売機会ロスまたは過剰在庫のいずれの回避を優先したいか選択する。ユーザはまた、リスク値の最小値が「許容できる最大のリスク値」で設定した値を超える場合に、「リスク値が最小となる発注量を提示」及び「推奨発注量を提示しない」のいずれの方法で対処するか選択する。【００９５】
図１６の設定では、発注量出力部１１４は、リスク値が１以下となる発注量の範囲のうち、過剰在庫を回避するよう少なめの発注量（例えば消費期限切れリスク又は余剰在庫リスクが最小となる発注量）を推奨発注量として出力する。【００９６】
なお、上記のような推奨発注量の決め方の設定は一例であり、例えば上記以外の選択肢が表示されるなど、上記とは異なる設定が行われてもよい。あるいは、「推奨発注量の決め方」の欄１６０２において、ユーザが「リスク値の許容範囲を設定」を選択し、「許容できる最大のリスク値」の入力欄に許容できるリスク値の最大値を入力したが、販売機会ロスまたは過剰在庫のいずれの回避を優先したいかを選択しなかった場合に、発注量出力部１１４は、リスク値が１以下となる発注量の範囲のうち、販売機会ロスを回避する多めの発注量（例えば品切れリスク又は陳列数少リスクが最小となる発注量）、及び、過剰在庫を回避する少なめの発注量の両方を、推奨発注量として出力してもよい。このとき、発注量出力部１１４は、それぞれの発注量とともに、それぞれの発注量がいずれのリスクを回避するものであるかを示す情報を出力してもよい。ユーザは、出力された情報を参照していずれかを選択することができる。【００９７】
オプションの設定は、以上のように画面（オプション設定画面１６００）を介して行ってもよいし、例えば、オプションを記述したファイルを発注支援装置１０に入力として与えるようにしてもよい。【００９８】
＜処理説明＞
続いて、以上に説明した構成からなる発注支援システム１において行われる処理について説明する。【００９９】
図１７は、本発明の実施例１の需要予測部１１１及び需要予測統合部１１２が行う処理の一例を示すフローチャートである。【０１００】
需要予測部１１１は、需要を予測する対象となる商品を設定する（Ｓ１７０１）。需要予測部１１１は、対象商品について、需要予測モデルが構築されているか判定する（Ｓ１７０２）。需要予測モデルが構築されている場合は（Ｓ１７０２：ＹＥＳ）Ｓ１７０３に進む。需要予測モデルが構築されていない場合は（Ｓ１７０２：ＮＯ）、需要予測部１１１は需要予測モデルを構築し、予測モデル情報１２３を追加する（Ｓ１７０４）。【０１０１】
需要予測部１１１は、需要予測モデルが構築されている場合に、構築済みの需要予測モデルに更新予定があるか判定する（Ｓ１７０３）。更新予定がない場合は（Ｓ１７０３：ＮＯ）Ｓ１７０６に進む。更新予定がある場合は（Ｓ１７０３：ＹＥＳ）、需要予測部１１１は需要予測モデルを構築し直し、予測モデル情報１２３を更新する（Ｓ１７０５）。【０１０２】
需要予測部１１１は、予測モデル情報１２３から対象商品の需要予測モデルを読み出す（Ｓ１７０６）。需要予測部１１１は、Ｓ１７０６で読み出した需要予測モデルの中で、予測需要量が算出されていない需要予測モデルはあるか判定する（Ｓ１７０７）。各需要予測モデルについて予測需要量が算出済みである場合は（Ｓ１７０７：ＮＯ）Ｓ１７０８に進む。予測需要量が算出されていない需要予測モデルが存在する場合は（Ｓ１７０７：ＹＥＳ）Ｓ１７０９に進み、需要予測部１１１は予測需要量を算出する。【０１０３】
需要予測部１１１は、２つ以上の複数の需要予測モデルから予測需要量が算出されているか判定する（Ｓ１７０８）。１つの需要予測モデルから単一の予測需要量のみが算出されている場合は（Ｓ１７０８：ＮＯ）需要予測部１１１がその予測需要量を予測情報１２４に登録して（Ｓ１７１１）処理を終了する。２つ以上の複数の需要予測モデルからそれぞれ予測需要量が算出されている場合は（Ｓ１７０８：ＹＥＳ）、需要予測統合部１１２が算出済みの予測需要量を統合した後（Ｓ１７１０）、需要予測部１１１が統合後の予測需要量を予測情報に登録して（Ｓ１７１１）処理を終了する。【０１０４】
図１８は、本発明の実施例１の評価部１１５が行う処理の一例を示すフローチャートである。【０１０５】
評価部１１５は、現在の在庫量レベルが適正であるか判定する（Ｓ１８０１）。例えば、評価部１１５は、現在の在庫量レベルが式（７）又は式（８）によって計算される在庫量の下限から上限までの範囲内である場合に適正であると判定してもよい。現在の在庫量レベルが適正である場合は（Ｓ１８０１：ＹＥＳ）処理を終了し、現在の在庫量レベルが適正ではない場合は（Ｓ１８０１：ＮＯ）、需要予測モデルを更新するか否かを判定するために、Ｓ１８０２に進む。【０１０６】
なお、既に説明したように、現在の在庫量レベルが適正でないことは、需要予測モデルを更新するか否かの判定のトリガーの一例であり、評価部１１５はＳ１８０１において他のトリガーに基づく判定を行ってもよい。例えば、評価部１１５は、Ｓ１８０１において、商品のライフサイクルに基づいて需要量が変化する時期が到来したか否かを判定し、到来したと判定した場合にＳ１８０２に進んでもよい。【０１０７】
評価部１１５は、現在の在庫量レベルが適正ではない場合に、欠品が発生しているか判定する（Ｓ１８０２）。欠品が発生していない場合は（Ｓ１８０２：ＮＯ）、評価部１１５は在庫量レベルが適正範囲に向かう方向に推移しているか判定し（Ｓ１８０３）、欠品が発生している場合は（Ｓ１８０２：ＹＥＳ）Ｓ１８０４に進む。【０１０８】
評価部１１５は、在庫量レベルが適正範囲に向かう方向に推移している場合は（Ｓ１８０３：ＹＥＳ）処理を終了し、適正範囲に向かう方向に推移していない場合は（Ｓ１８０３：ＮＯ）Ｓ１８０４に進む。【０１０９】
Ｓ１８０４では、評価部１１５は、販売情報１２１から日付と販売数量を読み出し、販売頻度に変更があるか判定する。例えば、評価部１１５は、直近１ヶ月の販売頻度が所定の基準（例えば１週間に３日以上など）より高いか低いかを算出し、算出した結果が予測モデル情報１２３に登録された頻度１２１３の値と異なる場合に、販売頻度に変更があると判定する。販売頻度に変更がない場合は（Ｓ１８０４：ＮＯ）Ｓ１８０５に進み、販売頻度に変更がある場合は（Ｓ１８０４：ＹＥＳ）Ｓ１８０６に進む。【０１１０】
評価部１１５は、販売頻度に変更がある場合に、予測モデル情報１２３の変更予定に「１」を設定し、予測モデル情報１２３の更新内容１２１６に「モデル種類」と設定する（Ｓ１８０６）。評価部１１５は、Ｓ１８０６での設定を終えた後、処理を終了する。【０１１１】
上記のように、予測モデル情報１２３の変更予定に「１」が設定され、予測モデル情報１２３の更新内容１２１６に「モデル種類」が設定されると、その後、需要予測部１１１が、図１７のＳ１７０５において、需要予測モデルの種類を変更する。例えばＳ１８０４において販売頻度が高頻度から低頻度に変更された場合には低頻度モデルが新たに構築される。一方、Ｓ１８０４において販売頻度が低頻度から高頻度に変更された場合には、例えば重回帰モデル等、通常の種類の需要予測モデルが構築される。これによって販売頻度に応じて適切な需要予測モデルを構築することができる。【０１１２】
評価部１１５は、販売頻度に変更がない場合に、販売情報１２１の販売数量と予測情報１２４の予測需要量とを比較し、両者に乖離があるかを判定する（Ｓ１８０５）。このとき、評価部１１５は、販売数量と予測需要量との差分が所定の基準より大きい場合に両者に乖離があると判定する。例えば、評価部１１５は、直近２週間において、販売数量と予測需要量との差分が平均販売数量の１０％以上である場合に、販売数量と予測需要量に乖離があると判定してもよい。販売数量と予測需要量を比較する期間は直近２週間に限らず、１０日間や１ヶ月などとしてもよい。また、その差分の判断は、平均販売数量の１０％以上に限らず、異なる割合又は特定の数値を基準として行ってもよい。販売数量と予測需要量との間に乖離がない場合には（Ｓ１８０５：ＮＯ）処理を終了し、乖離がある場合には（Ｓ１８０５：ＹＥＳ）Ｓ１８０７に進む。【０１１３】
Ｓ１８０７では、評価部１１５は、予測モデル情報１２３の変更予定に「１」を設定し、予測モデル情報１２３の更新内容１２１６に「パラメータ」と設定する。評価部１１５は、Ｓ１８０７での設定を終えた後、処理を終了する。この場合、その後、需要予測部１１１が、図１７のＳ１７０５において、需要予測モデルのパラメータを変更する。これによって、需要予測モデルの予測精度が改善される。【０１１４】
上述した実施例１においては、予測期間を１日単位として説明したが、必要に応じて複数の日をまとめて１つの予測期間としてもよい。例えば、予測期間を１週間単位としてもよい。あるいは、１時間単位など、１日より短い単位としてもよい。【０１１５】
また、年末年始及び盆休みなどの長期休暇前は、様々な商品で販売数量が増加し、納品や納入作業に必要なリソースが不足する場合がある。そのため、長期的に（２週間、３週間など）将来の需要量を予測し、消費期限の長い商品について、前倒しで発注量を増加させてもよい。【０１１６】
以上に説明したように、本実施例の発注支援システム１は、商品情報（消費期限、リードタイムなど）や将来予測される需要量を考慮した販売機会ロスや過剰在庫のリスクを算出し、リスクを抑制する適正な発注量を提示する。また、本実施例の発注支援システム１は、在庫量レベルが適正ではない場合に需要予測モデルを更新する。このため、購買傾向の変化に対応しながら、適正な発注量を提示することができる。
【実施例２】
【０１１７】
実施例１の発注支援システム１は、需要予測モデルの更新が必要な場合には、すぐに更新されるように設定されていた。これに対し、以下に説明する実施例２の発注支援システム１は、需要予測モデルの更新が必要な場合に、需要予測モデルの再構築に利用する情報（販売情報１２１及び外部情報１２２）の期間を設定し、再構築のために十分な量の情報が蓄積された後に需要予測モデルの更新を行う。また、実施例２の発注支援システム１は、販売頻度が極端に少ない商品に対して、需要予測を行わず（すなわち需要予測モデルも構築せず）、受注発注で対応するように設定する。ここで、受注発注とは、顧客から受けた注文に応じて店舗が発注することである。すなわち、店舗は、受注発注で対応するように設定された商品の在庫を（顧客からその商品の注文を受けない限り）持たない。【０１１８】
以下、図１〜図１８に示された実施例１と同一の符号を付した構成については実施例１と同様であるので説明を省略し、実施例１との相違点を中心として実施例２の発注支援システム１について説明する。【０１１９】
図１９は、本発明の実施例２の発注支援装置１０Ａが備える主な機能、及び、発注支援装置１０Ａが記憶する主なデータを示すブロック図である。【０１２０】
図１９に示すように、実施例２の発注支援装置１０Ａのデータ処理部１１０は、需要予測部１１１の代わりに需要予測部１１１Ａを備え、評価部１１５の代わりに評価部１１５Ａを備える。また記憶部１２０は、予測モデル情報１２３の代わりに予測モデル情報１２３Ａを記憶し、在庫情報１２６の代わりに在庫情報１２６Ａを記憶する。【０１２１】
図２０は、本発明の実施例２の発注支援装置１０Ａの記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する予測モデル情報１２３Ａの一例を示す説明図である。【０１２２】
実施例１における予測モデル情報１２３のレコードの各項目に加え、実施例２の予測モデル情報１２３Ａのレコードは、データ開始日１２１７、及びレベル調整１２１８の各項目をさらに有する。また、予測モデル情報１２３Ａのレコードは、モデル種類１２１２の代わりにモデル種類１２１２Ａ、更新予定１２１５の代わりに更新予定１２１５Ａ、更新内容１２１６の代わりに更新内容１２１６Ａの項目を有する。【０１２３】
モデル種類１２１２Ａには、商品ＩＤ１２１１の値によって識別される各商品が受注発注で対応する商品である場合には「受注発注」と設定される。各商品が受注発注で対応する商品ではない場合には、実施例１と同様に需要予測モデルの種類が設定される。【０１２４】
更新予定１２１５Ａには、需要予測モデルを更新する予定日が設定される。更新内容１２１６Ａには、実施例１における予測モデル情報１２３の更新内容１２１６として設定される「モデル種類」及び「パラメータ」の他、受注発注で対応していた商品が、受注発注から予測対象に変更になった場合に「新規」と登録される。【０１２５】
データ開始日１２１７には、需要予測モデルの更新が必要な場合に、需要予測モデルを再構築する際に利用するデータの開始日が設定される。例えば、販売情報１２１に当該商品の情報が２０１５年５月１７日から蓄積されている場合、最初に需要予測モデルが構築される際には、２０１５年５月１７日からのデータを利用する。その後、販売数量のレベルが変わる、販売頻度が変わる等、販売の傾向が変化した場合、需要予測モデルの再構築に利用するデータは、販売傾向の変化後のデータを利用する。２０１６年１０月１日に直近の販売傾向の変化が生じていた場合、データ開始日１２１７には「２０１６／１０／１」と設定される。これによって、販売傾向の異なるデータを利用して需要予測モデルを構築する場合に生じうる予測精度の悪化を防ぐことができる。【０１２６】
レベル調整１２１８には、需要予測モデルを更新する際に、需要予測モデルの構築に利用するデータ量が十分ではなく、十分なデータ量が蓄積されるまでの間、既存の需要予測モデルで算出される予測需要量のレベルを調整することで対処する場合に「１」と設定され、それ以外の場合に「０」と設定される。例えば、データ開始日が「２０１６／１０／１」であり、需要予測モデルの構築に必要なデータ量が２週間分に設定されている場合、需要予測モデルは２０１６／１０／１５以降に更新される。それまでの間、レベル調整を行う場合に、レベル調整１２１８に「１」と設定される。需要予測モデルの構築に必要なデータ量は、需要予測モデルの種類ごとに設定しても良いし、全ての種類の需要予測モデルに対して同一の値を設定してもよい。【０１２７】
図２１は、本発明の実施例２の発注支援装置１０Ａの記憶部１２０がデータベースのテーブルとして管理する在庫情報１２６Ａの一例を示す説明図である。【０１２８】
実施例１における在庫情報１２６のレコードの各項目に加え、実施例２の在庫情報１２６Ａのレコードは、廃棄量１４１６の項目をさらに有する。廃棄量１４１６には、当該商品が消費期限切れ等によって廃棄された場合に、その数量が設定される。【０１２９】
需要予測部１１１Ａは、当該商品の予測モデル情報１２３Ａが生成されていない場合に、販売情報１２１および外部情報１２２から１つ以上の需要予測モデルを構築し、予測モデル情報１２３Ａを生成する。需要予測部１１１Ａは、当該商品の販売頻度が極端に少ない場合や消費期限切れ等による廃棄の発生が多い場合に、当該商品の需要予測モデルは構築せず、当該商品を受注発注で対応する商品として予測モデル情報１２３Ａに登録する。例えば、需要予測部１１１Ａは、販売頻度が所定の頻度（例えば月に１回など、実施例１における低頻度モデルの判定基準となる販売頻度より低い頻度）以下となる場合、あるいは、販売間隔が当該商品の商品情報１２５に登録された消費期限より長い場合に、販売頻度が極端に少ないと判断する。また、需要予測部１１１Ａは、当該商品の納入（仕入れ）量に対する廃棄量の割合（以下、廃棄率と称する。）が、事前に設定した値より高い場合に、廃棄の発生が多いと判断する。【０１３０】
需要予測部１１１Ａは、予測モデル情報１２３Ａに更新予定が登録されている場合に、需要予測モデルを再構築する。また需要予測部１１１Ａは、当該商品が受注発注で対応する商品ではない場合に、予測モデル情報１２３Ａ、販売情報１２１および外部情報１２２に基づき、予測需要量を算出し、予測情報１２４を生成する。【０１３１】
評価部１１５Ａは、受注発注で対応されない商品について、在庫量レベルが適正ではない場合に、販売情報１２１に記憶された過去の販売数量と、同日の予測需要量とを比較し、実際の販売数量と予測需要量の差が大きい場合に需要予測モデルの更新が必要であると判定し、当該商品の予測モデル情報１２３Ａに更新予定を登録する。評価部１１５Ａはまた、受注発注で対応する商品について、引き続き受注発注で対応するか判定し、必要に応じて受注発注を解除するよう登録する。【０１３２】
＜処理説明＞
図２２は、本発明の実施例２の需要予測部１１１Ａ及び需要予測統合部１１２が行う処理の一例を示すフローチャートである。【０１３３】
図１７の実施例１における需要予測部１１１及び需要予測統合部１１２が行う処理と同一の符号を付した処理については、図１７の処理と同様であるので詳細な説明は省略する。【０１３４】
需要予測部１１１Ａは、需要予測モデルが構築されていない場合に（Ｓ１７０２：ＮＯ）、Ｓ１７０１で設定された対象商品の販売頻度や販売間隔、廃棄率に基づき、当該商品が受注発注で対応すべき商品かどうか判定する（Ｓ２２１２）。受注発注で対応すべき商品である場合は（Ｓ２２１２：ＹＥＳ）Ｓ２２１３に進み、受注発注の必要がない場合は（Ｓ２２１２：ＮＯ）、Ｓ１７０４に進む。需要予測部１１１Ａは、当該商品が受注発注で対応すべき商品である場合に、予測モデル情報１２３Ａのモデル種類１２１２Ａに「受注発注」と登録する（Ｓ２２１３）。【０１３５】
需要予測部１１１Ａは、構築済みの需要予測モデルに更新予定がある場合に（Ｓ１７０３：ＹＥＳ）、予測モデル情報１２３Ａの更新予定１２１５Ａに登録された更新予定日を過ぎているか判定する（Ｓ２２１４）。更新予定日を過ぎている場合は（Ｓ２２１４：ＹＥＳ）Ｓ１７０５に進み、更新予定日が来ていない場合は（Ｓ２２１４：ＮＯ）Ｓ２２１５に進む。【０１３６】
需要予測部１１１Ａは、更新予定日が来ていないと判定した場合（Ｓ２２１４：ＮＯ）、Ｓ１７０５を実行した場合、更新予定がないと判定した場合（Ｓ１７０３：ＮＯ）、Ｓ２２１３を実行した場合、及び、Ｓ１７０４を実行した場合に、対象商品の予測モデル情報１２３Ａに設定されたモデル種類１２１２Ａが「受注発注」であるかどうかに基づき、当該商品の需要予測が必要であるか判定する（Ｓ２２１５）。モデル種類１２１２Ａが「受注発注」ではない場合に、需要予測部１１１Ａは、需要予測が必要であると判断し（Ｓ２２１５：ＹＥＳ）Ｓ１７０６に進む。モデル種類１２１２Ａが「受注発注」である場合に、需要予測部１１１Ａは需要予測が必要ないと判断し（Ｓ２２１５：ＮＯ）処理を終了する。【０１３７】
需要予測部１１１Ａは、予測需要量が算出されていない需要予測モデルが存在する場合に（Ｓ１７０７：ＹＥＳ）、予測需要量を算出する（Ｓ１７０９Ａ）。Ｓ１７０９Ａでの予測需要量の算出において、需要予測部１１１Ａは、当該商品の予測モデル情報１２３Ａのレベル調整１２１８が「１」と設定されている場合に、予測需要量のレベルを調整する。需要予測部１１１Ａは、例えば、所定の期間（例えば直近２週間）において、予測需要量が販売数量より多くなる日が所定の長さ（例えば１０日）以上続き、その誤差の中央値が直近２週間の平均販売数量の所定の割合（例えば１０％）以上となる場合に、算出された予測需要量に１未満の数値を積算することで予測需要量が少なくなるように調整してもよい。需要予測部１１１Ａはまた、例えば、直近２週間において、予測需要量が販売数量より少なくなる日が１０日以上続き、その誤差の中央値が直近２週間の平均販売数量の１０％以上となる場合に、算出された予測需要量に１より大きな数値を積算することで予測需要量が多くなるように調整してもよい。【０１３８】
図２３および図２４は、本発明の実施例２の評価部１１５Ａが行う処理の一例を示すフローチャートである。【０１３９】
図１８の実施例１における評価部１１５が行う処理と同一の符号を付した処理については、図１８の処理と同様であるので詳細な説明は省略する。【０１４０】
評価部１１５Ａは、対象商品が受注発注で対応している商品かどうか判定する（Ｓ２３０８）。対象商品が受注発注で対応している商品である場合は（Ｓ２３０８：ＹＥＳ）Ｓ２３０９に進み、対象商品が受注発注で対応している商品ではない場合は（Ｓ２３０８：ＮＯ）Ｓ１８０１に進む。【０１４１】
評価部１１５Ａは、対象商品が受注発注で対応している商品である場合に、継続して受注発注とするかどうか判定する（Ｓ２３０９）。ここで、評価部１１５Ａは、当該商品の販売頻度、販売間隔及び廃棄率に基づいて、継続判定を行う。継続して受注発注とする場合は（Ｓ２３０９：ＹＥＳ）処理を終了し、受注発注を解除する場合は（Ｓ２３０９：ＮＯ）Ｓ２３１０に進む。【０１４２】
Ｓ２３１０では、評価部１１５Ａは、予測モデル情報１２３Ａの更新内容１２１６Ａに「新規」と登録し、受注発注の解除の要因となった販売頻度、販売間隔及び廃棄率に変化が生じた日をデータ開始日１２１７として登録する。また、データ開始日１２１７に需要予測モデルの構築に必要な量のデータが蓄積されるまでの日数を加えた日を更新予定日として更新予定１２１５Ａに登録する。【０１４３】
評価部１１５Ａは、販売頻度に変更がある場合に（Ｓ１８０４：ＹＥＳ）Ｓ２３１１に進む。Ｓ２３１１では、評価部１１５Ａは、販売頻度が減少する方向に変更している場合に、当該商品の販売頻度、販売間隔及び廃棄率に基づいて、受注発注での対応に切り替えるか判定する。受注発注での対応に切り替える場合は（Ｓ２３１１：ＹＥＳ）Ｓ２３１２に進み、受注発注での対応に切り替えない場合は（Ｓ２３１１：ＮＯ）Ｓ２３１３に進む。【０１４４】
受注発注での対応に切り替える場合は、評価部１１５Ａは、予測モデル情報１２３Ａの商品ＩＤ１２１１が当該商品のＩＤとなるレコードを削除し、モデル種類１２１２Ａを「受注発注」、頻度１２１３を「低」とする情報を当該商品の予測モデル情報１２３Ａとして新たに追加する（Ｓ２３１２）。【０１４５】
受注発注での対応に切り替えない場合は、評価部１１５Ａは、販売頻度の変更が生じた日を特定し（Ｓ２３１３）、当該商品の予測モデル情報１２３Ａに需要予測モデルの種類を変更するために必要な情報を登録して（Ｓ１８０６Ａ）、Ｓ２３１５に進む。【０１４６】
Ｓ１８０６Ａでは、評価部１１５Ａは、Ｓ２３１３で特定した日を予測モデル情報１２３Ａのデータ開始日１２１７に登録し、データ開始日に需要予測モデルの構築に必要な量のデータが蓄積されるまでの日数を加えた日を予測モデル情報１２３Ａの更新予定１２１５Ａに登録し、予測モデル情報１２３Ａの更新内容１２１６Ａに「モデル情報」と登録する。【０１４７】
評価部１１５Ａは、販売数量と予測需要量のレベルに乖離がある場合に（Ｓ１８０５：ＹＥＳ）、販売数量と予測需要量のレベルに乖離が発生し出した日を特定する（Ｓ２３１４）。評価部１１５Ａは、例えば、所定の期間（例えば直前１週間）の平均販売数量が、過去の所定の時点（例えばその７日前）における所定の期間（例えば直前１週間）の平均販売数量より所定の比率以上大きい（例えばその１．３倍以上となる）日が所定の日数（例えば３日間）以上続いた時点、あるいは所定の比率以下に小さい（例えば０．７倍以下となる）日が所定の日数（例えば３日間）以上続いた時点を、販売数量と予測需要量のレベルに乖離が発生し出した日と判断してもよい。評価部１１５Ａは、当該商品の予測モデル情報１２３Ａに需要予測モデルのパラメータを更新するために必要な情報を登録して（Ｓ１８０７Ａ）、Ｓ２３１５に進む。【０１４８】
Ｓ１８０７Ａでは、評価部１１５Ａは、Ｓ２３１４で特定した日を予測モデル情報１２３Ａのデータ開始日１２１７に登録し、データ開始日に需要予測モデルの構築に必要な量のデータが蓄積されるまでの日数を加えた日を予測モデル情報１２３Ａの更新予定１２１５Ａに登録し、予測モデル情報１２３Ａの更新内容１２１６Ａに「パラメータ」と登録する。【０１４９】
Ｓ２３１５では、評価部１１５Ａは、予測モデル情報１２３Ａに登録された更新予定日までの間、既存の需要予測モデルで算出される予測需要量のレベルを調整することで対処するかどうか判定する。評価部１１５Ａは、例えば、所定の期間（例えば直近２週間）において、予測需要量が販売数量より多くなる日が所定の日数（例えば１０日）以上続き、その誤差の中央値が直近２週間の平均販売数量の所定の割合（例えば１０％）以上となる場合に、レベル調整を実施すると判断してもよい。評価部１１５Ａはまた、直近２週間において、予測需要量が販売数量より少なくなる日が１０日以上続き、その誤差の中央値が直近２週間の平均販売数量の１０％以上となる場合に、レベル調整を実施すると判断してもよい。【０１５０】
評価部１１５Ａは、レベル調整を実施する場合は（Ｓ２３１５：ＹＥＳ）予測モデル情報１２３Ａのレベル調整１２１８に「１」を設定し（Ｓ２３１６）、レベル調整を実施しない場合は（Ｓ２３１５：ＮＯ）は予測モデル情報１２３Ａのレベル調整１２１８に「０」を設定して（Ｓ２３１７）、処理を終了する。【０１５１】
以上に説明したように、実施例２の発注支援システム１によれば、販売傾向の変化に応じて需要予測モデルを更新する際には、販売傾向の変化後のデータを利用して需要予測モデルを構築する。このため、より精度の高い需要予測を行うことができ、より適正な発注量を提示することができる。また、販売頻度が極端に少ない商品に対して、需要予測および推奨発注量の提示を行わず、受注発注で対応するように設定する。このため、販売頻度が低いことで発生する商品の廃棄を削減することができ、また、推奨発注量の算出対象となる商品を減らすことができるため、処理に必要となるリソースを削減することができる。【０１５２】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。【０１５３】
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って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、実行することによって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、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。【０１５４】
また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線及び情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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