(57)【要約】  【課題】  市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供すること。  【解決手段】  使用量対回収台数予測分布算出手段２３によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換手段２４と、納入後経過時間分布変換手段２４によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出手段２７とを備える。【選択図】  図１
2006139483.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測システムであって、
前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納手段と、
市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力手段と、
前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納手段に格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出手段と、
前記使用量対回収台数予測分布算出手段によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換手段と、
前記納入後経過時間分布変換手段によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出手段とを備えたことを特徴とする回収台数予測システム。
【請求項２】
前記納入後経過時間分布変換手段は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換することを特徴とする請求項１に記載の回収台数予測システム。
【請求項３】
市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力手段と、
前記投入後経過時間分布変換手段によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力手段で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換手段に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換手段と、
前記使用量分布変換手段の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段とを備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の回収台数予測システム。
【請求項４】
前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化手段を備え、
前記分布細密化手段は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推することを特徴とする請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の回収台数予測システム。
【請求項５】
市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測方法であって、
前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納工程と、
市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力工程と、
前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納工程で格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出工程と、
前記使用量対回収台数予測分布算出工程によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換工程と、
前記納入後経過時間分布変換工程によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出工程とを含むことを特徴とする回収台数予測方法。
【請求項６】
前記納入後経過時間分布変換工程は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換することを特徴とする請求項５に記載の回収台数予測方法。
【請求項７】
市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力工程と、
前記投入後経過時間分布変換工程によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力工程で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換工程に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換工程と、
前記使用量分布変換工程の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出工程とを含むことを特徴とする請求項５または請求項６に記載の回収台数予測方法。
【請求項８】
前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化工程を含み、
前記分布細密化工程は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推することを特徴とする請求項５〜請求項７の何れか１項に記載の回収台数予測方法。
【請求項９】
市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測プログラムを記録した記録媒体であって、
コンピュータに、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納ステップと、
市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力ステップと、
前記納入台数分布入力ステップによって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納ステップで格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出ステップと、
前記使用量対回収台数予測分布算出ステップによって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換ステップと、
前記納入後経過時間分布変換ステップによって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出ステップとを実行させることを特徴とする回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
前記納入後経過時間分布変換ステップは、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換することを特徴とする請求項９に記載の回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１１】
市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力ステップと、
前記投入後経過時間分布変換ステップによって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力ステップで入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換ステップに相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力ステップで入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換ステップと、
前記使用量分布変換ステップの算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出ステップとを含むことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１２】
前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換ステップが生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化ステップを含み、
前記分布細密化ステップは、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推することを特徴とする請求項９〜請求項１１の何れか１項に記載の回収台数予測プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体に関し、例えば、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近時、環境問題の重要性が社会的に認識されており、それに伴い、市場から回収される使用済み製品を回収し、再利用するリサイクルの動きも活発になっている。
【０００３】
このような使用済製品のリサイクルを行う場合にあっては、リサイクル製品の市場投入や、使用済み製品から取り出したリサイクル部品の生産ライン投入の計画を策定する際に、使用済製品をどの程度回収することができるかを予測することが必須条件となる。
【０００４】
リサイクル製品の市場投入が始まってからの、生産（再生）工程のための短期の調達計画では、使用済み製品の回収量の予測は、指数平滑法等の一般的な時系列予測が適用可能なことが多いが、この手法は、リサイクル製品の市場投入が始まる前のリサイクル製品の製品企画時の予測にあり、製品企画時、若しくは、その後の生産システム構築計画時において、製品製造のための部品等の調達能力を規定することは必須である。
【０００５】
一般の製品であれば、調達能力、すなわち調達可能量は、調達系の最適化の過程で自ら決まってくるもので、時間による変動もそう大きくない。これがリサイクル製品の場合、調達すべき部品は、「回収される使用済み製品」ということになるが、この調達可能量、すなわち回収可能量は不定かつ経過時間で変動する。
【０００６】
したがって、リサイクル製品の市場投入からその終息までの長期に渡り、回収可能量の推移を予測する必要がある。当然ながら、過去の時系列から至近未来を予測する時系列予測は、過去の時系列が存在しないこの局面では利用できない。
【０００７】
このようなリサイクル製品の回収台数を予測するものとしては、特許文献１に示す回収台数予測システムが知られている。特許文献１に示すものは、回収の対象となる製品と同タイプの製品の回収実績に基づいて、製品の市場投入時からの経過期間と製品の回収率の関係を回収率予測分として格納した回収率予測分布データベースと、予測時点入力手段によって入力された予測時点における製品の市場投入時からの経過時間を算出し、算出された経過時間と回収率予測分布データベースに格納された回収率予測分布とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出する回収津率算出手段と、市場台数入力手段によって入力された製品の市場台数と、回収率算出手段によって算出された回収率とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出する回収台数算出手段とを備えており、任意の時点の製品の回収率を求めることができる。
【特許文献１】特開２００２−１３３０８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、このような従来の回収台数予測システムにあっては、市場台数入力手段によって入力された製品の市場台数と、回収率算出手段によって算出された回収率とに基づいて、予測時点における製品の回収率を算出しているため、リサイクル製品の市場投入からその終息までの長期に渡り、回収可能量の推移を予測することができるが、リサイクル製品の回収品品質の予測を行うことができない。
【０００９】
具体的には、「回収される使用済み製品」の品質は、その使用済み製品の使用量、使用頻度、使用形態等により様々で、一定の品質で発生するわけではない。つまり、単純な回収可能量と「生産が要求する品質を満たす」供給可能量は等価ではなく、リサイクル製品の企画・計画時に調達系を最適化しようとすれば、「回収可能量」の予測に加え、さらに「回収品品質」の予測が必要となる。
【００１０】
特許文献１に示すものは、この「回収品品質」の予測を行うことができないため、リサイクル製品を市場に再投入する場合に、製品の品質がばらついてしまったり、あるいは損傷が酷くて再投入ができない製品が発生してしまう。
【００１１】
本発明はこのような問題を解決するためになされたもので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の回収台数予測システムは、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測システムであって、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納手段と、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力手段と、前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納手段に格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出手段と、前記使用量対回収台数予測分布算出手段によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換手段と、前記納入後経過時間分布変換手段によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出手段とを備えたものから構成されている。
【００１３】
この構成により、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。
【００１４】
また、本発明の回収台数予測システムは、前記納入後経過時間分布変換手段は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換するものから構成されている。
【００１５】
この構成により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量（この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数、トナーの使用量等に相当する）が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。
【００１６】
また、本発明の回収台数予測システムは、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力手段と、前記投入後経過時間分布変換手段によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力手段に入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換手段に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換手段と、前記使用量分布変換手段の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段とを備えたものから構成されている。
【００１７】
この構成により、一定の区間、例えば、２００１年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。
【００１８】
また、本発明の回収台数予測システムは、前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化手段を備え、前記分布細密化手段は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するものから構成されている。
【００１９】
この構成により、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。
【００２０】
また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。
【００２１】
また、本発明の回収台数予測方法は、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測方法であって、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納工程と、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、
e区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力工程と、前記納入台数分布入力手段によって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納工程で格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出工程と、前記使用量対回収台数予測分布算出工程によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換工程と、前記納入後経過時間分布変換工程によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出工程とを含む。
【００２２】
この方法により、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。
【００２３】
また、本発明の回収台数予測方法は、前記納入後経過時間分布変換工程は、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換する。この方法により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量（この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数、トナーの使用量等に相当する）が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。
【００２４】
また、本発明の回収台数予測方法は、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力工程と、前記投入後経過時間分布変換工程によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力工程で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換工程に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布のs場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換工程と、前記使用量分布変換工程の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出工程とを含む。
【００２５】
この方法により、一定の区間、例えば、２００１年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。
【００２６】
また、本発明の回収台数予測方法は、前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化工程を含み、前記分布細密化工程は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推する。
【００２７】
この方法により、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。
【００２８】
また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。
【００２９】
また、本発明の記録媒体は、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測プログラムを記録した記録媒体であって、コンピュータに、前記製品と同種の製品の回収実績に基づいて、前記製品の使用量と前記製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納ステップと、市場に投入された前記製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に前記製品の納入台数を入力することによって前記製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力ステップと、前記納入台数分布入力ステップによって入力された前記製品の納入台数分布を、前記納入の区間毎に前記予測回収率分布格納ステップで格納された予測回収率分布に当てはめることにより、前記納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出ステップと、前記使用量対回収台数予測分布算出ステップによって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換ステップと、前記納入後経過時間分布変換ステップによって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する前記製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出ステップとを実行させるものから構成されている。
【００３０】
この構成により、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。
【００３１】
また、本発明の記録媒体は、前記納入後経過時間分布変換ステップは、前記使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、前記使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換するものから構成されている。
【００３２】
この構成により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量（この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数、トナーの使用量等に相当する）が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。
【００３３】
また、本発明の記録媒体は、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力ステップと、前記投入後経過時間分布変換ステップによって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、前記市場経過時間区間入力ステップで入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換ステップに相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力ステップで入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換ステップと、前記使用量分布変換ステップの算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出ステップとを含むものから構成されている。
【００３４】
この構成により、一定の区間、例えば、２００１年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。
【００３５】
また、本発明の記録媒体は、前記製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換ステップが生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化ステップを含み、前記分布細密化ステップは、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するものから構成されている。
【００３６】
この構成により、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。
【００３７】
また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。
【発明の効果】
【００３８】
以上説明したように、本発明は、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００４０】
図１〜図１４は、本発明に係る回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体の第１の実施の形態を示す図であり、本実施の形態では製品として複写機の回収台数を予測するシステムに適用する。
【００４１】
まず、構成を説明する。図１において、回収台数予測システムは、過去の予測対象に対する類似製品等の市場投入・回収実績に基づき、予測に必要な情報を生成する予測回収率分布生成手段１０と、予測回収率分布生成手段１０によって生成された情報を用いて実際に回収台数分布を予測する予測実行手段２０とを含んで構成されている。
【００４２】
予測回収率分布生成手段１０は、顧客・製品情報データベース（ＤＢ）１１と、予測回収率算出手段１２と、予測回収率分布格納データベース（ＤＢ）１３と、製品使用パターン集計手段１４と、製品使用パターン格納データベース（ＤＢ）１５とを備えている。
【００４３】
顧客・製品情報データベース１１は、回収率予測分布を求める基礎となるデータを格納しており、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ハードディスク、フラッシュメモリ等の読み書き可能なメモリから構成されている。
【００４４】
図２は顧客・製品情報データベース１１に格納されたデータの例を示す図であり、顧客・製品情報データベース１１は、「製品コード」「製品種類」「納入年月日」「回収年月日」「顧客名」「顧客住所」「総使用枚数」の各情報を有している。
【００４５】
「製品コード」は、複写機を特定するための情報である。「製品種類」は、複写機の種類（タイプ）を分類するための情報である。「納入年月日」は、所定の製品コードを有する複写機が販売された年月日を表す情報である。「回収年月日」は、所定の製品コードを有する複写機が回収された年月日を表す情報である。「顧客名」は、複写機が販売された顧客の名称を示す情報である。「総使用枚数」は複写機が回収された時点での総使用枚数を表す情報である。
【００４６】
予測回収率算出手段１２は、顧客・製品情報データベース１１の情報に基づいて「使用量に対する予測回収率分布」を算出するようになっており、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えたコンピュータから構成されている。本実施の形態では、この分布を離散分布として取り扱い、複写機の場合には図３に示すようなものとなる。
【００４７】
図３は複写機の使用量と回収率の関係の例を示したものであり、「総印刷枚数」が「使用量」に相当する。図３の表では、例えば、表の上から２行目は、使用済み製品の回収時の総印刷枚数が「０枚〜５０，０００枚まで」のものが総回収台数に占める割合は「１．２％」であるという意味になる。
【００４８】
図３のような回収率の表があれば、例えば、市場投入台数が決まると、使用済み製品の使用量に対する最終的な回収台数分布も決まる。例えば、市場に１０万台投入すると、総印刷枚数が「０枚〜５０，０００枚まで」で回収される製品は、１．２％×１０万台＝１２，０００台になるという予測が成り立ち、これを図３の表全ての行について行うと、投入した全ての製品が使用済み製品として回収されるまでの使用量に対する回収台数の予測総量分布を得ることができる。但し、予測実行手段２０では、投入した全ての製品に対して予測回収率分布を一度に適用するわけではない。
【００４９】
この「使用量に対する予測回収率分布」は、顧客・製品情報データベース１１に含まれる過去の製品の情報から算出されるようになっている。具体的には、回収された製品のデータを「総使用枚数」を複数の区間で分け、各区間に含まれる製品台数を市場投入された総数で除算する。この分布を「製品種類」毎に生成する。
【００５０】
予測回収率分布格納データベース１３は、予測回収率算出手段１２が生成した「製品種類」と「使用量に対する予測回収率分布」の組合せを格納するようになっており、ＣＤ―Ｒ、ＤＶＤ―ＲＡＭ、ハードディスク、フラッシュメモリ等の読み書き可能なメモリから構成されている。
【００５１】
本実施の形態では、予測回収率算出手段１２および予測回収率収納データベース１３が、市場から回収される使用済み製品と同種の製品の回収実績に基づいて、製品の使用量と製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納手段を構成している。
【００５２】
なお、「同種の製品」とは、例えば、外部仕様の種類が同じ製品のことであり、複写機の場合には、カラーの複写機、デジタルの複写機等によって種類を分類することができる。
【００５３】
また、「回収率」とは、市場に存在する製品の台数に対する回収台数の割合である。さらに、「使用量と回収率の関係」とは、使用量ｕに対する回収率ｒ(ｕ)の分布である。ｒ（ｕ）が連続な領域では、「使用量がｕになるまで回収されなかった製品が、使用量ｕの時点で回収される確率」の分布関数と定義できる。
【００５４】
「使用量と回収率の関係」は、本実施の形態の回収台数予測システムにおいては、使用量対回収台数予測分布算出手段でしか使われず、使うときは ｒ(ｕ)をｕの区間に対して積分したものを用いる。
【００５５】
したがって、ｒ（ｕ）を離散的に取り扱うのなら、使用量ｕを複数の区間に分け、「使用量が区間ｕｎの範囲にある間に製品が回収される確率」の集合としても良く、基本的には全ての製品が回収された時点で、区間ｕｎに対する回収量ｒ（ｕｎ）は、使用量が当該区間の間に回収された台数を市場投入総数で除算したものとして表現できる。
【００５６】
製品使用パターン集計手段１４は、顧客・製品情報データベース１１の情報を「平均使用率」で分類し、それをもとに集計するようになっており、上述したコンピュータから構成されている。
【００５７】
この「平均使用率」とは、「総使用枚数」を上述した「総使用枚数」の区間の幅で除した値であり、製品の使用頻度を表すものである。製品個々の「平均使用率」は、顧客・製品情報データベース１１の「総印刷枚数」、「納入年月日」、「回収年月日」から、下記数１のように求められる。
【００５８】
[平均使用率]＝[総印刷枚数]／｛[単位時間あたりの日数]×（[回収年月日]−[納入年月日]）｝......数１
上記数１における「単位時間あたりの日数」は、納入台数分布における[区間の幅]に相当するもので、例えば、図３の分布に対応付けるならば、３０日／月となる。なお、この「単位時間あたりの日数」は、適用した値と単位さえ明確にしておけば、後で修正可能なため、特に限定する必要はない。
【００５９】
実際に分類した例を図４に示す。図４の意味するところは、例えば、上から２行目を見ると、「製品種類」が「モノクロ中速」である製品において、平均使用量が「０〜２,０００枚／月」である回収製品台数が「モノクロ中速」製品全体の台数に占める比率は、「２０％」であり、同カテゴリ内の代表値は「１,０００枚／月」であるとなる。
【００６０】
ここでいう「代表値」とは、統計的な値を指し、具体的には平均値、中央値などである。また、カテゴリの幅は任意に定めてもよいが、階層クラスタリングなどを用いて、データ構造に即したカテゴリを定める方が望ましい。階層クラスタリングについては、「Hartigan, J. A. (1975). "Clustering Algorithms," Wiley. New York.」 に詳しい。
【００６１】
また、製品使用パターン格納データベース１５は、製品使用パターン集計手段１４の集計結果を格納するようになっており、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ハードディスク、フラッシュメモリ等の読み書き可能なメモリから構成されている。
【００６２】
一方、予測実行手段２０は、対象製品指定手段２１と、納入台数分布取得手段２２と、使用量対回収台数予測分布算出手段２３と、納入後経過時間分布変換手段２４と、分布細密化手段２５と、予測回収台数分布算出手段２６と、予測回収台数分布出力手段２７とを備えている。
【００６３】
対象製品指定手段２１は、回収量を予測する製品を指定したり、予測回収率分布格納データベース１３や製品使用パターン格納データベースに格納する情報を入力するものであり、キーボードやマウス等から構成されている。
【００６４】
納入台数分布取得手段２２は、対象製品指定手段２１で指定した製品の「納入時点の区間別納入台数」、すなわち、納入台数分布を入力するようになっており、キーボードやマウス等から構成されている。
【００６５】
なお、納入台数分布取得手段２２で取得する納入台数分布の納入時点に対する単位区間の幅は、予測回収率分布格納データベース１３に格納された使用量に対する予測回収率分布の単位使用量を、「製品種類」毎に、製品仕様パターン集計手段１４で算出する「平均使用率代表値」の公倍数で割った値と等しくなければならない。
【００６６】
例えば、平均使用率代表値が図４、予測回収率分布が図３に示すものであった場合、納入台数分布の単位区間の幅は、図４の左から３列目に示す「平均使用率代表値」１，０００枚／月、３，０００枚／月、５，０００枚／月の最小公倍数１５，０００枚／月の倍数で、予測回収率分布の単位使用量５０，０００枚を割った値、例えば１００日、５０日、３３．３日、２５日、２０日等の何れかと等しくする必要がある。
【００６７】
ここで、上記日数を導き方を説明する（但し、１月を３０日で計算）。除数が最小公倍数１５，０００枚／月の場合には、
５０，０００枚÷１５，０００（枚／月）→５０，０００枚÷｛１５，０００枚／３０日）＝１００日となる。
【００６８】
また、除数が最小公倍数１５，０００×２（枚／月）の場合には、
５０，０００枚÷１５，０００×２（枚／月）→５０，０００枚÷｛３０，０００枚／３０日）＝５０日となる。
【００６９】
また、除数が最小公倍数１５，０００×３（枚／月）の場合には、
５０，０００枚÷１５，０００×３（枚／月）→５０，０００枚÷｛４５，０００枚／３０日）＝３３．３日となる。
【００７０】
また、除数が最小公倍数１５，０００×４（枚／月）の場合には、
５０，０００枚÷１５，０００×４（枚／月）→５０，０００枚÷｛６０，０００枚／３０日）＝２５日となる。
【００７１】
また、除数が最小公倍数１５，０００×５（枚／月）の場合には、
５０，０００枚÷１５，０００×５（枚／月）→５０，０００枚÷｛７５，０００枚／３０日）＝２０日となる。
【００７２】
したがって、予め、最終的な予測回収台数分布に必要とされる単位時間幅が分かっているのであれば、それに整合するよう平均使用率分類の区間幅を定めておくことが望ましい。
【００７３】
また、対象製品指定手段２１および納入台数分布取得手段２２の挙動は、顧客・製品情報データベース１１の構成により分かれる。具体的には、回収台数を予測したい製品の納入情報が顧客・製品情報データベース１１に完全に含まれる場合、対象製品指定手段２１は、予測したい製品の「製品コード」を直接指定すれば良い。
【００７４】
この場合、納入台数分布取得手段２２の役割は、顧客・製品情報データベース１１から指定された「製品コード」の納入情報を前述した「納入時点の区間」毎に集計し、納入台数分布を生成することである。
【００７５】
逆に、回収台数を予測したい製品が顧客・製品情報データベース１１に全く含まれない、若しくは部分的にしか含まれない場合は、対象製品指定手段２１では顧客・製品情報データベース１１における「製品種類」を指定し、納入台数分布取得手段２２では、予測したい製品の納入台数分布を人が入力する。
【００７６】
また、納入台数分布取得手段２２で取得する納入台数分布の納入時点に対する単位区間の幅は、予測回収率分布格納データベース１３に格納された使用量に対する予測回収率分布の単位使用量を「製品種類」毎に、製品仕様パターン格納データベース１５に格納した「平均使用率代表値」の公倍数で割った値と等しくなければならない。
【００７７】
納入台数分布取得手段２２で取得した納入台数分布がこの条件を満たさない場合、これを満たすよう後述する分布細密化手段２５で納入時点に対する区間幅を縮小する必要がある。
【００７８】
また、使用量対回収台数予測分布算出手段２３は、対象製品指定手段２１で指定した「製品コード」に対応する「製品種類」、若しくは「製品種類」そのものに対応する予測回収率分布を取得し、これに納入台数分布取得手段２２で取得した納入台数分布の各区間毎の台数を当てはめ、納入区間毎の使用量に対する予測回収台数分布を算出するようになっており、上述したコンピュータから構成されている。
【００７９】
納入後経過時間分布変換手段２４は、使用量対回収台数予測分布算出手段２３が算出した「使用量」つまり顧客・製品情報データベース１１における「総使用枚数」に対する複数の予測回収台数分布をそれぞれ「納入時点からの経過時間」に対する予測回収台数分布に変換するようになっており、上述したコンピュータから構成されている。納入後経過時間分布変換手段２４は、このときに製品使用パターン格納データベース１５に格納された平均使用率の表を用いる。この変換は、使用量に対する予測回収台数に対し、平均使用率ａを含む数２のような写像をとることで実現する。なお、ｙは予測回収台数、ｕは使用量、ｔは納入後経過時間である。また、この平均使用率ａには、製品使用パターン格納データベース１５に格納された「平均使用率代表値」を用いる。
【００８０】
【数２】
2006139483.tif 000003
以下、複写機の場合について変換の例を挙げる。今、図５（ａ）の表に示す、ある「納入時点の区間」における使用量に対する予測回収台数の離散分布があったとする。数２の変換は、分布を構成する各点の図５（ａ）の最上段に当たる使用量の値を、平均使用率の値で除算することを意味する。
【００８１】
なお、予測回収台数についてはそのままである。ここで平均使用率を「１ヶ月あたり５，０００」とすると、変換後の分布は図５（ｂ）に示すようなものになる。例えば、図５（ａ）の上から４列目、「総印刷枚数」が「１００，０００〜１５０，０００枚」のカテゴリに着目すれば、下記数３のように、同カテゴリは「２０〜３０ヶ月」と変換される。
【００８２】
（１００，０００枚）÷（５,０００枚／１ヶ月）＝２０ヶ月
（１５０，０００枚）÷（５,０００枚／１ヶ月）＝３０ヶ月......（数３）   なお、  同一の「製品種類」で平均使用率が複数ある場合には、「平均使用率代表値」に付与された「比率」で予測回収台数分布を一様に分割し、各々で変換を行う。その具体例を図６に示す。図６は、平均使用率が１,０００枚／月、３,０００枚／月、５,０００枚／月の３種類ある場合に、総印刷枚数（使用量）に対する予測回収分布台数を「納入後経過時間」に対する分布に変換したものである。なお、図６（ｃ）〜（ｅ）の左列は簡略的に記してあるが、実際には図５（ｂ）のような形になる。
【００８３】
具体的には、図６（ｃ）は、平均使用率が１,０００枚／月の場合の納入経過時間に対する予測回収台数の分布を示し、例えば、納入後経過時間が０〜１０ヶ月の場合の予測回収台数は１２％である。
【００８４】
図６（ｄ）は、平均使用率が３,０００枚／月の場合の納入経過時間に対する予測回収台数の分布を示し、例えば、納入後経過時間が０〜１０ヶ月の場合の予測回収台数は１８％である。
【００８５】
図６（ｅ）は、平均使用率が５,０００枚／月の場合の納入経過時間に対する予測回収台数の分布を示し、例えば、納入後経過時間が０〜１０ヶ月の場合の予測回収台数は３０％である。
【００８６】
また、分布細密化手段２５は、納入台数分布の市場経過時間の単位区間幅と、納入後経過時間分布変換手段２４で生成した予測回収台数分布全ての単位時間の幅が一致しない場合に実行されるものであり、上述したコンピュータから構成されている。具体的には、全ての単位時間・区間の幅が一致するように予測回収台数分布と市場経過時間に対する納入台数分布に対して変形を施す。
【００８７】
すなわち、分布細密化手段２５は、製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換するものであり、分布細密化手段は、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するものである。
【００８８】
具体的には、分布細密化手段２５では、まず、縮小後の単位時間・区間幅を決定する。この値は、対象となる分布全ての単位時間・区間幅の公約数を取る。この公約数をαとする。
【００８９】
基本的には最大の公約数が望ましいが、より小さな時間単位で最終的な予測結果を見たい場合、少なくともその単位よりは小さく設定する必要がある。以下、各分布の単位時間をこのαに合わせるよう変形する。変形対象の分布をｆ（ｔ）、その単位時間・区間幅をβとする。まず、ｆ（ｔ）に数４を適用しｆ2（ｔ）を求める。
【００９０】
【数４】
2006139483.tif 000004
数４の適用について、具体的な例として、図７にα＝３ヶ月、β＝１２ヶ月の場合を挙げる。このときα／β＝１／４となり、これは、分布の単位時間を１／４に縮小することを意味する。
【００９１】
単純に時間幅が１／４になれば、そこに含まれる納入、若しくは回収製品の台数は、平均すれば概ね元の台数の１／４になるはずである。したがって、分布の各区間の台数に１／４＝α／βを掛ける。
【００９２】
これが数４に示すものであり、拡縮マトリクスによる射影をとる理由である。数４で ０．５βほどｔ軸方向に平行移動をかけているのは、元の値にα／βをかけた区間が、元の区間のどこに位置すべきかを示している。
【００９３】
本実施の形態では、この値を元の区間に対する中央値とみなし、元の区間の真ん中、つまり、ｔ＋０．５βｔの区間に相当するとしている。これが数４の第２項の意味である。
【００９４】
また、数４で規定されない区間、つまり、図７（ｂ）において、点線の矩形で描かれている部分の値を推定する。なお、この時点で、分布細密化を終了することもできる。図７の（ｂ）の点線で描かれた分布をもって細密化された分布とするのである。具体的には、当該分布は数５のように表現される。
【００９５】
【数５】
2006139483.tif 000005
数５における関数ｔｒｕｎｃ（ｉ）は、ｉの小数部を切り捨てた値を出力するものである。例えば、ｔｒｕｎｃ（２．５）＝２ となる。数５を使わず、数４で規定されない区間の値を推定する方法として、本実施の形態では、以下に挙げる２つのいずれかを利用する。
【００９６】
１つは、最小二乗法等などにより、適当な分布関数に近似することで、不定な区間を推測することである。分布に大きな変動がない場合、これで十分なことが多い。なお、この方法では、値が既に定まっている区間でも、近似した分布関数に当てはめると別の値が出る。この場合は近似した分布関数の値の方を使う方が望ましい。
【００９７】
もうひとつの方法は、値が不定な区間１つずつに対し、別々の適当な関数で補完してやる、所謂時系列的な補完である。この代表的なものがスプライン補完として知られている。図８に３つの点を補完するスプライン補完の例を示す。実線で描かれた曲線が、補完した曲線である。
【００９８】
スプライン補完は、図８のように点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の補完を行う場合、Ｐ１とＰ２を通る曲線Ｃ12（ｔ）、Ｐ２とＰ３を通る曲線Ｃ２３（ｔ）を別々に求める。
【００９９】
但し、曲線Ｃ１２（ｔ）と曲線Ｃ２３（ｔ）が交わるｔ＝ｔ2の点Ｐ２において、Ｃ１２（ｔ2）Ｃ１２（ｔ2）＝Ｃ２３（ｔ2） かつ Ｃ12′（ｔ2）＝Ｃ23′（ｔ2）かつＣ12"（ｔ2）＝Ｃ23"（ｔ２）を満たすように、すなわち、２つの区間に対応する曲線が交差する一点において、傾きと曲率が等しくなるように、２つの曲線を定める。
【０１００】
なお、これら補完曲線は、適当な多項式で表現するのが普通である。４つ以上の点を補完する場合、全ての点について、その前後の点に対する前述した傾き・曲率に関する条件を満たすよう、各区間で個別に曲線を求める。
【０１０１】
図９にスプライン補完の結果の例を示す。点線で描かれた曲線が、各区間を補完する曲線である。スプライン補完でも、単一の分布関数で近似するのと同様、全てのｔに対して Ｃｎｍ（ｔ）、すなわち、区間に対する納入もしくは回収台数を得ることができる。なお、スプライン補完は、本来、時系列補完だけのための手法ではなく、幾何一般の曲線表現方法である。
【０１０２】
前述の分布関数への近似若しくは、時系列補完の何れかににより、不定な区間に値は、当該区間中央に位置する時間を近似ないし補完した関数に投入すれば得ることができる。
【０１０３】
但し、近似ないし補完した関数に時間を投入する場合、その時間ステップは、前述の全ての分布の単位時間・区間幅の公約数であるαとなる。以上が分布細密化手段２５の処理内容である。
【０１０４】
予測回収台数分布算出手段は２６は、分布細密化手段２５で変換した納入後経過時間に対する予測回収台数分布全てを予測対象である当該製品の発売日、若しくは、適当な時点からの「市場経過時間」軸上に重ね合わせるようになっており、上述したコンピュータから構成されている。
【０１０５】
具体的には、図１０に示すように、納入後経過時間に対する各予測回収台数分布の原点を、「市場経過時間」軸上で予測分布に対応する納入時点分類の区間の開始点に合わせて分布の形を保ったままマッピングする。
【０１０６】
より具体的には、例えば、単位時間が半年（半期）で、第４期納入分の示す分類が「『２００１年上期』に納入された製品」であったとすると、市場経過時間軸上にマッピングするときは、「納入後経過時間に対する予測回収台数分布」の原点を、「市場経過時間」軸上の『２００１年上期』に合わせる。
【０１０７】
図１０では、第４期納入分の予測回収台数分布の重ね合わせを強調しているが、他の予測分布についても同様である。重ね合わされた全ての分布の累積をとって最終的な予測回収台数分布とする。
【０１０８】
予測回収台数分布出力手段２７は、予測回収台数分布算出手段２６で算出した予測回収台数分布を出力するようになっており、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ等の表示装置等から構成されている。
【０１０９】
なお、本実施の形態では、対象製品指定手段２１および納入台数分布取得手段２２が、市場に投入された製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に製品の納入台数を入力することによって製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力手段を構成している。
【０１１０】
また、使用量対回収台数予測分布算出手段２３が、対象製品指定手段２１および納入台数分布取得手段２２によって入力された製品の納入台数分布を、納入の区間毎に予測台数率格納データベース１３に格納された予測回収率分布に当てはめることにより、納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する。
【０１１１】
また、納入後経過時間分布変換手段２４が、使用量対回収台数予測分布算出手段２３によって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する。
【０１１２】
予測回収台数分布算出手段２６が、納入後経過時間分布変換手段２４によって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する製品全体の予測回収台数分布を算出する。
【０１１３】
なお、図示省略しているが、回収台数予測システムには、ＣＤ―ＲＯＭ、ＤＶＤ―ＲＯＭ等の記録媒体に記録された回収台数予測プログラムを読み取る読取装置が設けられており、この読取装置によって読み取られた回収台数予測プログラムは上述したコンピュータによって実行される。
【０１１４】
具体的には、記録媒体に記録された回収台数予測プログラムは、製品と同種の製品の回収実績に基づいて、製品の使用量と製品の回収率との関係を予測回収率分布として格納する予測回収率分布格納ステップと、市場に投入された製品の納入時点を複数の区間に分け、各区間毎に製品の納入台数を入力することによって製品を市場に投入してからの市場経過時間に対する納入台数分布を取得する納入台数分布入力ステップと、納入台数分布入力手段によって入力された製品の納入台数分布を、納入の区間毎に予測回収率分布格納ステップで格納された予測回収率分布に当てはめることにより、納入区間の使用量に対する予測回収台数分布を算出する使用量対回収台数予測分布算出ステップと、使用量対回収台数予測分布算出ステップによって算出された納入の区間毎の使用量に対する予測回収台数分布に基づいて、納入後経過時間に対する予測回収台数分布を生成する納入後経過時間分布変換ステップと、納入後経過時間分布変換ステップによって生成された納入後経過時間に対する予測回収台数分布を重ね合わせることにより、市場経過時間に対する製品全体の予測回収台数分布を算出する予測回収台数分布算出ステップとを実行させるようになっている。
【０１１５】
また、回収台数予測プログラムは、納入後経過時間分布変換ステップは、使用量に対する回収台数の分布に対し、当該分布の説明変数である使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算することにより、使用量に対する回収台数分布を納入後経過時間に対する回収台数分布に変換するようになっている。
【０１１６】
さらに、回収台数予測プログラムは、製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化ステップを含み、分布細密化ステップは、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するようになっている。
【０１１７】
次に、図１１〜図１５のフローチャートに基づいて回収台数予測方法を説明する。図１１は、予測回収率の算出処理のフローチャート、図１２は、製品使用パターンの集計・算出処理のフローチャート、図１３は、回収台数予測処理のフローチャート、図１４は、納入後経過時間分布変換処理のフローチャートである。
【０１１８】
図１１において、まず、対象製品指定手段２１によって使用量の単位（ｕｒ）を入力した後（ステップＳ１）、（ｕｒ）を予測回収率分布格納データベース１３に格納して（ステップＳ２）、データｉを更新する（ステップＳ３）。
【０１１９】
次いで、商品種Ｋｉに関する過去の契約情報の集合Ｓｉを顧客・製品データベース１１から取得した後（ステップＳ４）、集合Ｓｉを使用量に関して単位量ｕｒ毎に区間を区切って集計する（ステップＳ５）。具体的には、区間ｕｊ（０＜ｕｊ≦ｍ，ｕｊ∈自然数（ｍ−１）×ｕｒ≦Ｓｉの使用量上限≦ｍｘｕｒ）に対する製品数ｎｉ（ｕｊ）を求める。
【０１２０】
次いで、予測回収率の離散分布ｒｉ（ｕｊ）＝ｎｉ（ｕｊ）／Ｓｉの要素数を求めた後（ステップＳ６）、商品種Ｋｉに関するｒｉ（ｕｊ）を予測回収率分布格納データベース１３に格納して（ステップＳ７）、データｉを更新する（ステップＳ８）。
【０１２１】
次いで、データ量ｉが商品種の総数よりも大きいか否かを判別し（ステップＳ９）、データ量ｉが商品種の総数よりも小さい場合にはステップＳ４に戻り、データ量ｉが商品種の総数よりも大きい場合には予測回収率の算出処理を終了する。
【０１２２】
次に、図１２のフローチャートに基づいて製品使用パターンの集計・算出処理を説明する。図１２において、まず、対象製品指定手段２１によって製品使用パターンの使用量区間幅ｕｉを指定した後（ステップＳ１０）、ｕｉを予測回収率分布格納データベース１３に格納して（ステップＳ１１）。データｉを更新する（ステップＳ１２）。
【０１２３】
次いで、商品種Ｋｉに関する過去の径契約情報の集合Ｓｉを顧客・製品データベース１１から取得した後（ステップＳ１３）、集合Ｓｉを使用量に関して単位量ｕｉ毎に区間を区切って集計する（ステップＳ１４）。具体的には、区間ｕｋ（０＜ｕｋ≦ｍ，ｕｋ∈自然数（ｍ−１）×ｕｌ≦Ｓｉの使用量上限≦ｍｘｕｌ）とし、区間Ｕｋに対する製品数ｎｉ（ｕｊ）を求める。
【０１２４】
次いで、使用量に関する各区間ｕｋの全製品に対する製品数比率ａｉ（ｕｋ）＝ｎｉ（ｕｋ）／Ｓの要素数を求めた後（ステップＳ１５）、使用量に関する各区間の使用量統計的代表値ａ´ｉ（ｕｋ）を求める（ステップＳ１６）。
【０１２５】
次いで、商品種ｋｉに関するｒｉ（ｕｊ）を製品使用パターン格納データベース１５に格納した後（ステップＳ１７）、データｉを更新する（ステップＳ１８）。
【０１２６】
次いで、データ量ｉが商品種の総数よりも大きいか否かを判別し（ステップＳ１９）、データ量ｉが商品種の総数よりも小さい場合にはステップＳ１３に戻り、データ量ｉが商品種の総数よりも大きい場合には製品使用パターンの集計・算出処理を終了する。
【０１２７】
次に、図１３のフローチャートに基づいて回収台数予測処理を説明する。図１３において、まず、対象商品指定手段２１から予測対象商品Ｐ0を入力した後（ステップＳ２１）、納入台数分布取得手段２２によりＰ0の納入台数の離散分布ｄ（ｔｉ）と同分布の単位期間ｔｓを入力する（ステップＳ２２）。
【０１２８】
次いで、使用量対回収台数予測分布算出手段２３が予測回収率分布格納データベース１３からＰ0の商品種であるｋ0に関する予測回収率分布ｒ0（ｕｊ）と対応する単位量ｕｒを取得した後（ステップＳ２３）、使用量対回収台数予測分布算出手段２３が製品使用パターン格納データベース１５からＰ0の商品種であるｋ0に関する製品使用パターンである使用量に関する製品数比率ａ0（ｕｋ）と、対応する代表値ａ0（ｕｋ）と、対応する単位量ｕｉとを取得する（ステップＳ２４）。
【０１２９】
次いで、使用量対回収台数予測分布算出手段２３が、ｄ（ｔｉ）の各ｔｉについて使用量に関する区間ｕｊに対する予測回収台数の離散分布Ｒ0（ｔｉ、ｕｊ）を求める（ステップＳ２５）。この離散分布は、ｒ0（ｔｉ，ｕｊ）＝ｄ（ｔｉ）・ｒ（ｕｊ）によって求められる。
【０１３０】
次いで、製品使用パターン毎の予測回収台数の離散分布Ｒ20（ｔｉ，ｕｊ，ｕｋ）を求める（ステップＳ２６）。この離散分布は、Ｒ20（ｔｉ，ｕｊ，ｕｋ）＝Ｒ0（ｔｉ，ｕｊ）・ａ（ｕｋ）によって求められる。
【０１３１】
次いで、Ｒ20（ｔｉ，ｕｊ，ｕｋ）について、納入後経過時間分布変換手段２４によって、使用量区間ｕｊと、製品パターンに関する使用量区間ｕｋとを納入後経過時間ｔｕに変換し、納入期間ｔｉと納入後経過時間ｔｕに関する予測回数台数分布Ｒ30（ｔｉ，ｔｕ）およびｔｕの単位時間ｔｕｓを獲得する（ステップＳ２７）。
【０１３２】
次いで、分布細密化手段２５によってＲ30（ｔｉ，ｔｕ）の変数ｔｉとｔｕの単位期間が同一になるように変換し、予測回収台数分布Ｒ40（ｔｉｓ、ｔｕ2）および変換後の単位期間ｔｓ2を獲得した後（ステップＳ２８）、予測回収台数分布算出手段２６によって数６に基づいて、単位期間をｔｓ2とする基準時点からの経過区間数ｔｓ2に対する予測回収台数分布Ｒ50（ｔｒ）を得る（ステップＳ２９）。
【０１３３】
【数６】
2006139483.tif 000006
次いで、予測回収台数分布算出手段２６によってＲ50（ｔｉ）の変数である回収期間に関する区間ｔｉを、開始時点を（ｔｒ−１）×ｔｓｓ、終端をｔｒ×ｔｓｓとする時間の幅に置き換えて、市場経過時間に対する予測回収台数のヒストグラムＲ60（ｔ）を得る（ステップＳ３０）。
【０１３４】
次いで、予測回収台数分布出力手段２７によって予測回収台数分布Ｒ６０を出力した後（ステップＳ３１）、使用量の分布を出力するか否かを判別する。本実施の形態では、この判別をしないので処理を終了する。この使用の分布を出力するか否かの判別は第２の実施の形態で説明する。
【０１３５】
次に、図１４に基づいて納入後経過時間分布変換処理を説明する。この納入後経過時間分布変換処理は納入後経過時間分布変換手段２４によって処理されるものであり、また、図１３のステップＳ２７の処理をより詳しく説明した処理である。
【０１３６】
図１４において、まず、対象となる予測回収率分布ｒ（ｕｊ）と対応する単位量ｕｒを取得した後（ステップＳ４１）、対象となる商品種の製品数比率ａ（ｕｋ）、対応する代表値ａ′（ｕｋ）および対応する単位量ｕｉを取得する（ステップＳ４２）。
【０１３７】
次いで、予測対象の商品種の納入区間ｔｉ、使用量に関する区間ｕｊ、製品使用パターンｕｋに関する予測回収台数の離散分布Ｒｉ（ｔｉ，ｕｊ，ｕｋ）を取得する（ステップＳ４３）。
【０１３８】
次いで、全てのａ′（ｕｋ）に対する最大公約数ａGCDを求めた後（ステップＳ４４）、納入後経過時間に対する単位時間ｔｉｒｓを求める（ステップＳ４５）。これはｔｉｒｓ＝ｕｒ／ａGCDによって求められる。
【０１３９】
次いで、納入期間に対する区間ｔ1と、納入後経過時間に対する単位時間ｔｉｒｓの経過区間数ｔｉｒとを変数にとる予測回収台数の離散分布Ｒ2（ｔｉ，ｔｉｉ）を生成して初期化する（ステップＳ４６）。
【０１４０】
次いで、データｘを更新した後（ステップＳ４７）、データｙを更新し（ステップＳ４８）、さらに、データｚを更新する（ステップＳ４９）。
【０１４１】
次いで、ａ′（ｙ）／ａGCDに基づいてｎｔｕを求めた後（ステップＳ５０）、ｉｎｔ（ｚ／ｎｔｕ）＋１によってｔｉ2を求め（ステップＳ５１）、さらに、Ｒ2（ｘ，ｔｉ2）＋Ｒ1（ｘ，ｚ，ｙ）によってＲ2（ｘ，ｔｉ2）を求める（ステップＳ５２）。
【０１４２】
次いで、データｚを更新した後（ステップＳ５３）、ｚがｒ（ｕｊ）に対する定義域の最大値がよりも大きいか否かを判別し（ステップＳ５４）、ｚがｒ（ｕｊ）に対する定義域の最大値よりも小さい場合にはステップＳ５０に戻り、ｚがｒ（ｕｊ）に対する定義域の最大値が大きい場合にはデータｙを更新する（ステップＳ５５）。
【０１４３】
次いで、ｙがａ0（ｕｋ）に対する定義域の最大値がよりも大きいか否かを判別し（ステップＳ５６）、ｙがａ0（ｕｋ）に対する定義域の最大値がよりも小さい場合にはステップＳ４９に戻り、ｙがａ0（ｕｋ）に対する定義域の最大値よりも大きい場合にはデータｘを更新する（ステップＳ５７）。
【０１４４】
次いで、ｘがＲ1（ｔ1，ｕｊ，ｕｋ）における変数ｔ１の定義域の最大値よりも大きいか否かを判別し（ステップＳ５８）、ｘがＲ1（ｔ1，ｕｊ，ｕｋ）における変数ｔ１の定義域の最大値よりも小さい場合にはステップＳ４８に戻り、ｘがＲ1（ｔ1，ｕｊ，ｕｋ）における変数ｔ１の定義域の最大値よりも大きい場合には、予測回収台数の離散分布Ｒ2（ｔｉ，ｔｉｉ）と、納入後経過時間に対する単位時間ｔｉｒｓを出力して（ステップＳ５９）処理を終了する。
【０１４５】
このように本実施の形態では、市場に投入された製品の使用量に基づいた予測回収率を、製品が市場に投入された時点からの経過時間上で回収台数の分布として重ね合わせるため、製品回収率への寄与が大きい製品使用量を基にした精度の高い回収台数分布を予測するので、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができる。
【０１４６】
また、本実施の形態では、納入後経過時間分布変換手段２４により、使用量に対する回収台数の分布に対して使用量を一定の経過時間に対する平均使用率で除算するので、製品の使用者毎に製品の使用量（この使用量は、例えば、製品が複写機であれば、コピー枚数、トナーの使用量等に相当する）が異なる場合であっても、回収台数分布の算出を容易に行うことができる。
【０１４７】
また、本実施の形態では、市場経過時間に対して指定された区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出するので、一定の区間、例えば、２００１年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。
【０１４８】
また、本実施の形態では、製品の納入台数の分布、若しくは、投入後経過時間分布変換手段が生成する市場経過時間に対する回収台数分布に対し、離散分布の単位時間を縮小するよう変換する分布細密化手段２５を備え、分布細密化手段２５が、縮小前の単位時間に対する縮小後の単位時間の比で、元の離散分布を構成する各点の回収台数を除算したもので縮小前各単位時間幅の各区間における１点の値を定め、その値を元にした分布関数への近似若しくは、時系列的な補完によって、単位時間縮小後の単位時間の倍数に当たる時点での回収台数を類推するようにしたので、予測回収台数分布の時間軸、または使用量軸におけるステップ幅が大きすぎる場合に、擬似的に細分化することで、より詳細な予測結果を得ることができる。
【０１４９】
また、平均使用率が複数存在するか、若しくは、製品の納入時点による分類の経過時間の区間幅が均一ではないことにより、投入後経過時間分布変換手段の適用後の経過時間に対する回収台数分布の経過時間のステップ幅が不均一になった場合に、異なる各々のステップ幅の公約数で、最終的な回収台数分布のステップ幅を縮小することで、最終的な予測分布の時間軸上のステップ幅が揃わないことを回避することができる。
【０１５０】
なお、本実施の形態では、使用量として、コピー枚数やトナーの使用量を対象にしているが、これに限るものではない。例えば、製品を自動車とした場合には使用量として走行距離を対象としても良い。さらに、製品は消耗品であればどのようなものでも良い。
【０１５１】
図１５〜図１９は、本発明に係る回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムを記録した記録媒体の第２の実施の形態を示す図であり、第１の実施の形態と同様の構成には同一番号を付して説明を省略する。
【０１５２】
以下、図面を参照しながら、第２の実施の形態について詳細に説明する。なお、本実施の形態では、指定した製品と期間における使用量に対する予測回収台数の分布、例えば、図１５に示すように、製品Ａの発売後１年から１年６ヶ月までの期間に回収される製品の使用量に対する予測回収台数分布等を獲得するものである。
【０１５３】
図１６は本実施の形態の回収台数予測システムの構成図であり、本実施の形態では、区間使用量分布抽出手段３０を備えており、この区間使用量分布抽出手段３０は、使用量に対する予測回収台数分布を得る期間を入力する市場経過時間区間入力手段３１と、分布細密化手段２５が算出する納入後経過時間に対する各予測回収台数分布から市場経過時間区間入力手段３１で入力された期間を抜き出し、抜き出した分布各々について、製品使用パターン格納データベース１５に格納された当該分布に対応する「平均使用率代表値」をもとに使用量に対する予測回収台数分布に戻す使用量分布変換手段３２と、使用量分布変換手段３２が算出した使用量に対する予測回収台数の分布を重ねて市場経過時間区間入力手段３１で入力された期間における使用量に対する予測回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段３３と、区間使用量分布算出手段３３で算出した予測回収台数分布を出力する区間使用量分布出力手段３４とを備えている。
【０１５４】
市場経過時間区間入力手段３１は、本実施の形態のシステムの利用者が期間を入力するものであり、キーボードやマウス等から構成され、キーボードやマウスから、例えば発売から「発売後１年から１年６ヶ月までの半年間」のような形で入力を行う。
【０１５５】
使用量分布変換手段３２は、コンピュータから構成されており、分布細密化手段２５が生成した予測回収台数分布各々から、市場経過時間区間入力手段３１で入力された期間の分布を抜き出すようになっている。
【０１５６】
例えば、納入時点が「発売後１年後」である図１７の（ａ）のような予測回収台数分布から「発売後１年から１年６ヶ月までの半年間」の期間を抜き出す場合、納入後経過時間に対する対象期間は「納入直後から納入後半年まで」になり、抜き出した結果は図１７（ｂ）のようになる。
【０１５７】
そして、この抜き出した分布に対応する製品使用パターン格納データベース１５に格納された「平均使用率代表値」を掛ける。例えば、図１７（ｂ）の分布に対応する「平均使用率代表値」が２，０００枚／月であれば、図１７（ｂ）の左側の列のカテゴリは数７のように示される。
【０１５８】
「０〜３ヶ月」→「（０ヶ月）×（２，０００枚／月）〜（３ヶ月)×（２，０００枚／月）」→「総使用量：０〜６，０００枚」
「３〜６ヶ月」→「（３ヶ月）×（２，０００枚／月)〜（６ヶ月）×（２，０００枚／月）」→「総使用量：６，０００〜１２，０００枚」......（数７）
この結果、図１７（ｂ）に示す納入後経過時間に対する分布は、図１７（ｃ）のように使用量の分布に変換される。これを分布細密化手段２５が生成した予測回収台数分布全てに対して行う。
【０１５９】
また、区間使用量分布算出手段３３はコンピュータから構成されており、使用量分布変換手段３２が算出した使用量に対する予測回収台数分布を重ね合わせて当該期間全体の使用量に対する予測回収台数分布を生成する。例えば、図１８（ａ）〜（ｃ）のように３つの分布を表す表があった場合、重ね合わせた結果は図１８（ｄ）のようになる。
【０１６０】
なお、図示省略しているが、回収台数予測システムには、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録された回収台数予測プログラムを読み取る読取装置が設けられており、この読取装置によって読み取られた回収台数予測プログラムは上述したコンピュータによって実行される。
【０１６１】
この回収台数予測プログラムは、第１の実施の形態の回収台数予測プログラムに加えて、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力ステップと、投入後経過時間分布変換ステップによって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、市場経過時間区間入力ステップで入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換ステップに相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換ステップと、使用量分布変換ステップの算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出ステップとを含んでいる。
【０１６２】
次に、図１９のフローチャートに基づいて回収台数の予測処理を説明する。なお、この処理は、図１３のステップＳ３２のＹＥＳのときに実行される。
【０１６３】
まず、市場経過時間区間入力手段３１から使用量分布を算出する回収期間ｔｐを入力する（ステップＳ６１）。ここで、指定する期間の最小単位は全体の予測回収台数分布の単位期間ｔｓ2と同一である。
【０１６４】
次いで、回収期間ｔｐを単位期間ｔ2とする回収時経過区間数ｔｐ2に変換した後（ステップＳ６２）、単位期間をｔｓ2とし、基準時点からの納入時経過区間数ｔｉｐと使用区間ｔｏｐとについて、ｔｉｐ＋ｔｏｐ−１＝ｔｐ2となる組合せの集合Ｘ1を生成する（ステップＳ６３）。
次いで、Ｘ1から組合せｘを１つ取り出した後（ステップＳ６４）、組合せｘの構成要素について、基準時点からの納入時経過区間数ｔｉｐを納入台数の離散分布に対応する納入時経過期間の幅ｔｉｏ0に変換する（ステップＳ６５）。
【０１６５】
次いで、組合せｘの構成要素について、使用量分布変換手段３２により使用区間ｔｏｐを製品使用パターンの製品数比率に沿って各パターンｎ毎に使用量に関する予測回収率分布に対応する使用量の幅ｕｏｐ（ｎ）に変換する（ステップＳ６６）。
【０１６６】
次いで、区間使用量分布算出手段３３により、各パターン毎に納入台数分分布ｄ（ｔ１）、使用量に関する予測回収率分布ｒ（ｕ）および仕様パターンに対応する製品数比率ａ（ｋ）を用いて、数８に基づいて組合せｘ、パターンｎについて使用量Ｕｏｐ（ｎ）に対する予測回収台数を求めた後（ステップＳ６７）、数９に基づいて組合せｘに対するＲｘ（Ｕ）を得る（ステップＳ６８）。
【０１６７】
【数８】
2006139483.tif 000007
【０１６８】
【数９】
2006139483.tif 000008
次いで、Ｘ1の全ての要素についてＲｘを求めたか否かを判別し（ステップＳ６９）、判定結果がＮＯの場合にはステップＳ６４に戻り、判定結果がＹＥＳの場合には数１０に基づいて回収期間ｔｐにおける予測回収台数分布Ｒ（ｕ）を求めた後（ステップＳ７０）、区間使用量分布出力手段３４によって予測回収台数分布を出力する（ステップＳ７１）。
【０１６９】
【数１０】
2006139483.tif 000009
このように本実施の形態では、市場経過時間に対して区間を指定する市場経過時間区間入力手段３１と、納入後経過時間分布変換手段２４によって求められた市場経過時間に対する全ての回収台数分布各々から、市場経過時間区間入力手段で入力された区間の予測台数分布を抜き出し、抜き出した分布に対して投入後経過時間分布変換手段に相当する変換の逆変換を施すことにより、該各分布の市場経過時間区間入力手段で入力された区間における使用量に対する回収台数分布を算出する使用量分布変換手段３２と、使用量分布変換手段の算出結果に基づいて、当該区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出する区間使用量分布算出手段３３とを備えたので、一定の区間、例えば、２００１年度下期等の区間で回収される製品の使用量に対する回収台数分布を算出することができるので、市場から回収することができる製品の回収品品質をより精度良く予測することができる。
【０１７０】
なお、上記各実施の形態では、納入後経過時間分布変換手段２４によって使用量対回収台数予測分布算出手段２３が算出した「使用量」に対する複数の予測回収台数分布をそれぞれ「納入時点からの経過時間」に対する予測回収台数分布に変換しているが、図２０に示すように、「納入時点からの経過時間」に対する予測回収台数分布に変換する構成に関わる、納入後経過時間分布変換手段２４、製品使用パターン集計手段１４および製品使用パターン格納データベース１５を省略しても良い。
【０１７１】
すなわち、図２０に示すように、上記各実施の形態の構成から「使用量」に係る部分である製品使用パターン集計手段１４、製品使用パターン格納データベース１５、納入後経過時間分布変換手段２４を除き、使用量対回収台数予測分布算出手段２３を使用時間対回収台数予測分布算出手段２３２に置き換えても良い。
【０１７２】
この場合、「使用量」を「納入後経過時間」として、「平均使用率」を全て１にするとともに対応する「比率」を１００％にする。
【０１７３】
このようにすれば、「納入後経過時間」と「使用量」とが略同じ意味を持つ製品、すなわち、「納入後経過時間」と「使用量」とを１対１に対応付けられる製品に適用対象が限定されるが、顧客・製品情報データベース１１に「使用量」に相当する情報を格納する必要がないため、顧客・製品情報データベース１１の構成を簡素化して維持管理を容易に行うことができる。
【０１７４】
さらに、予測回収率算出手段１２において、閾値を指定して「閾値より少ない使用量で回収される製品の予測回収率分布」を出力するようにして、最終的な結果として「閾値より少ない使用量で回収される製品の予測回収台数分布」が出力されるようにしても良い。
【０１７５】
すなわち、予測回収率算出手段１２において、図２１（ａ）のような予測回収率が出力される局面を想定する。予測回収率算出手段１２は、その実行に先立って、利用者により「閾値」が入力されると、この閾値を「使用量が５００，０００枚」とすると、図２１（ａ）の予測回収率は、図２１（ｂ）のａで示す領域において予測回収率を０と見做される。この結果、最終的な出力は、「使用量が５００，０００枚以下で回収される製品の予測回収台数分布」となる。
【産業上の利用可能性】
【０１７６】
以上のように、本発明に係る回収台数予測システム、回収台数予測方法および回収台数予測プログラムは、市場から回収することができる製品の回収品台数に加えて、回収品品質を予測することができるという効果を有し、市場から回収される使用済み製品の回収台数分布を予測する回収台数予測システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１７７】
【図１】本発明の回収台数予測システムの第１の実施の形態を示す図であり、回収台数予測システムの構成図である。
【図２】第１の実施の形態の顧客・製品情報データベースに格納されたデータを示す図である。
【図３】第１の実施の形態の使用量と回収率の関係を示す図である。
【図４】第１の実施の形態の平均使用率の分類例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態における「使用量」に対する予想回収台数分布を「納入後経過時間」に対する分布に変換した図であり、同図（ａ）は変換前の使用量に対する予想回収台数分布を示す図、同図（ｂ）は変換後の使用量に対する予想回収台数分布を示す図である。
【図６】第１の実施の形態の平均使用率が複数ある場合の「使用量」に対する予想回収台数分布を「納入後経過時間」に対する分布に変換する図であり、同図（ａ）は使用量と予測回収台数の関係を示す図、同図（ｂ）は平均使用率とその比率の関係を示す図、同図（ｃ）は平均使用率１,０００枚／月を適用したときの納入後経過時間と予測回収台数の関係を示す図、同図（ｄ）は平均使用率３,０００枚／月を適用したときの納入後経過時間と予測回収台数の関係を示す図、同図（ｅ）は平均使用率５,０００枚／月を適用したときの納入後経過時間と予測回収台数の関係を示す図である。
【図７】第１の実施の形態の分布細密化の過程および中央値の確定を示す図であり、同図（ａ）は細密化前の各区間を示す図、同図（ｂ）は細密化して各区間の中央値を確定した図である。
【図８】第１の実施の形態のスプライン補完の説明図である。
【図９】第１の実施の形態のスプライン補完の結果を示す図である。
【図１０】第１の実施の形態の納入時点分類別「納入後経過時間」に対する予測回収台数分布の「発売後市場経過時間」軸への重ね合わせを示す図である。
【図１１】第１の実施の形態の予測回収率の算出処理のフローチャートである。
【図１２】第１の実施の形態の製品使用パターンの集計・算出処理のフローチャートである。
【図１３】回収台数予測処理のフローチャートである。
【図１４】納入後経過時間分布変換処理のフローチャートである。
【図１５】本発明の回収台数予測システムの第２の実施の形態を示す図であり、回収台数予測の出力結果を示す図である。
【図１６】第２の実施の形態の回収台数予測システムの構成図である。
【図１７】第２の実施の形態の使用量の分布変換を示す図であり、同図（ａ）は変換前の納入後経過期間と予測回収台数の関係を示す図、同図（ｂ）は指定された使用経過時間の区間を抜き出した場合の納入後経過期間と予測回収台数の関係を示す図、同図（ｃ）は変換後の使用量と予測回収台数の関係を示す図である。
【図１８】第２の実施の形態の区間使用量の分布算出の例を示す図である。
【図１９】第２の実施の形態の納入後経過時間分布変換処理のフローチャートである。
【図２０】第１、第２の実施の形態の回収台数予測システムの変形例を示す図である。
【図２１】第１、第２の実施の形態の予測回収率分布制限を示す図であり、（ａ）は変形前の使用量と予測回収率の関係を示す図、（ｂ）は変形後の使用量と予測回収率の関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１７８】
１１  顧客・製品情報データベース
１２  予測回収率算出手段（予測回収率分布格納手段）
１３  予測回収率分布格納データベース（予測回収率分布格納手段）
１４  製品使用パターン集計手段
１５  製品使用パターン格納データベース
２１  対象製品指定手段（納入台数分布入力手段）
２２  納入台数分布取得手段（納入台数分布入力手段）
２３  使用量対回収台数予測分布算出手段
２４  納入後経過時間分布変換手段
２５  分布細密化手段
２６  予測回収台数分布算出手段
２７  予測回収台数分布出力手段
３０  区間使用量分布抽出手段
３１  市場経過時間区間入力手段
３２  使用量分布変換手段
３３  区間使用量分布算出手段
【図１】
2006139483.tif 000010
【図２】
2006139483.tif 000011
【図３】
2006139483.tif 000012
【図４】
2006139483.tif 000013
【図５】
2006139483.tif 000014
【図６】
2006139483.tif 000015
【図７】
2006139483.tif 000016
【図８】
2006139483.tif 000017
【図９】
2006139483.tif 000018
【図１０】
2006139483.tif 000019
【図１１】
2006139483.tif 000020
【図１２】
2006139483.tif 000021
【図１３】
2006139483.tif 000022
【図１４】
2006139483.tif 000023
【図１５】
2006139483.tif 000024
【図１６】
2006139483.tif 000025
【図１７】
2006139483.tif 000026
【図１８】
2006139483.tif 000027
【図１９】
2006139483.tif 000028
【図２０】
2006139483.tif 000029
【図２１】
2006139483.tif 000030