(57)【要約】  【課題】  適切にデータを分類し、物品の需要量の上限を精度良く予測し、物品の在庫量が需要に応じた適正な量となるように物品の発注量を決定するデータ分類方法、需要量予測方法、発注量決定方法、データ分類装置、需要量予測装置、発注量決定装置、及びコンピュータプログラムを提供する。  【解決手段】  発注量決定装置１は、曜日に関連づけて細かい小データ群に分類した物品の販売量に係るデータを、互いに平均値が類似している小データ群同士を併合し又他の小データ群の集まりとの間で平均値に差がある小データ群を排除したデータ群に分類する。また発注量決定装置１は、需要量を予測すべき所定期間に含まれる各日に対応するデータ群内のデータの分布に基づいて、正規分布の性質により導かれる物品の需要量の上限の予測値を計算し、計算した需要量の上限の予測値に基づいて、物品の発注量を決定する。【選択図】        図１
2006119932.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、数値を示す複数のデータをデータ群に分類するデータ分類方法において、
複数のデータの夫々を、複数の小データ群のいずれかに含ませて前記記憶部に記憶しておき、
前記複数の小データ群の内、任意の二つの小データ群が含むデータの平均値に互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、任意の二つの小データ群の全ての組み合わせについて所定の有意水準で前記演算部で行う第１検定ステップと、
該第１検定ステップにて前記仮説が採択されなかった検定に係る二つの小データ群、及び該二つの小データ群の一方の小データ群との組み合わせで前記第１検定ステップにて前記仮説が採択されなかった検定に係る小データ群を有する一又は複数のデータ群を前記演算部で生成するステップと、
該ステップにて前記演算部で生成したデータ群が有する小データ群の数が３以上であるか否かを前記演算部で判定する判定ステップと、
該判定ステップにて小データ群の数が２以下であると前記演算部で判定されたデータ群に対して、該データ群が有する小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定するステップと
を有することを特徴とするデータ分類方法。
【請求項２】
前記第１検定ステップでは、前記演算部はＧａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法を用いて前記検定を行うことを特徴とする請求項１に記載のデータ分類方法。
【請求項３】
前記判定ステップにて小データ群の数が３以上であると前記演算部で判定されたデータ群に対して、該データ群が有する複数の小データ群の内、一の小データ群に含まれるデータの平均値と残りの複数の小データ群に含まれる全てのデータを平均した平均値とに互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、前記データ群が有する複数の小データ群の夫々について所定の有意水準で前記演算部で行う第２検定ステップと、
該第２検定ステップにて前記仮説が採択された検定に係る一の小データ群を前記データ群から前記演算部で除外するステップと、
前記第２検定ステップにて前記仮説が採択されなかった検定に係る一の小データ群を有するデータ群に対して、前記一の小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定するステップと
を有することを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ分類方法。
【請求項４】
前記第２検定ステップでは、前記演算部はＳｃｈｅｆｆｅの方法を用いて前記検定を行うことを特徴とする請求項３に記載のデータ分類方法。
【請求項５】
前記複数のデータに含まれない他のデータと前記データ群との類似度を前記演算部で求めるステップと、
該ステップにて前記演算部で求めた類似度に基づいて、前記他のデータを最も類似する前記データ群に含まれるように前記演算部で分類するステップと
を更に有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載のデータ分類方法。
【請求項６】
過去の複数の時点夫々での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測する需要量予測方法において、
過去の各時点での物品の供給量に係るデータを、互いに所定以上の類似性を有するデータをまとめた複数のデータ群のいずれか一つに分類し、
未来の所定期間を構成する各時点に対応するデータ群に含まれるデータの平均値に基づいて、需要量の平均の予測値を求め、
前記所定期間を構成する各時点に対応するデータ群に含まれるデータの不偏分散により定められる需要予測量の分布に基づいて、需要量の上限の予測値を求めること
を特徴とする需要量予測方法。
【請求項７】
演算部を備えるコンピュータを用いて、過去の複数の時点夫々での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測する需要量予測方法において、
過去の各時点での物品の供給量に係るデータが、各時点に応じた複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類されており、
未来の所定期間を構成する各時点が、前記複数のデータ群のいずれに対応するかを前記演算部で判定する判定ステップと、
該判定ステップにて前記所定期間を構成する各時点に対応すると前記演算部で判定されたデータ群に含まれるデータの平均値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の平均の予測値を前記演算部で計算する平均計算ステップと、
前記判定ステップにて前記所定期間を構成する各時点に対応すると前記演算部で判定されたデータ群に含まれるデータの不偏分散から求められる前記データ群の母分散の推定値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の分散の予測値を前記演算部で計算する分散計算ステップと、
標準正規分布の累積分布関数が所定の信頼係数の値を示す場合の前記累積分布関数の逆関数の値と前記分散計算ステップにて前記演算部で計算した需要量の分散の予測値の平方根とを乗じた値に前記平均計算ステップにて前記演算部で計算した需要量の平均の予測値を加算することによって、需要量の上限の予測値を前記演算部で計算する上限計算ステップと
を含むことを特徴とする需要量予測方法。
【請求項８】
過去の各時点での物品の供給量に係るデータは、請求項１乃至５のいずれか一つに記載のデータ分類方法を用いて前記複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類されてあることを特徴とする請求項７に記載の需要量予測方法。
【請求項９】
過去の各時点での物品の供給量に係るデータは、過去の一の時点での物品の供給量の実績値から、時間軸上で前記一の時点の直前に位置する所定数の時点での物品の供給量の実績値を平均した移動平均値を減算した値であり、
前記上限計算ステップにて前記演算部で計算した需要量の上限の予測値に、時間軸上で前記所定期間の直前に位置する所定数の時点での物品の供給量の実績値を平均した移動平均値を加算することによって、需要量の上限の予測値を前記演算部で修正するステップを更に含むこと
を特徴とする請求項７又は８に記載の需要量予測方法。
【請求項１０】
演算部を備えるコンピュータを用いて、発注時点から所定期間の物品の需要量の予測値に基づいて、発注時点での物品の発注量を決定する発注量決定方法において、
請求項７乃至９のいずれか一つに記載の需要量予測方法を用いて、前記所定期間の物品の需要量の上限の予測値を前記演算部で計算するステップと、
該ステップにて前記演算部で計算した前記需要量の上限の予測値及び発注時点での物品の在庫量に基づいて、物品の発注量が所定量であるとした仮定の下で、発注時点から所定期間経過後の時点での物品の在庫量の予測値を前記演算部で求めるステップと、
該ステップにて前記演算部で求めた前記在庫量の予測値に応じて、物品の発注量を前記演算部で決定するステップと
を含むことを特徴とする発注量決定方法。
【請求項１１】
数値を示す複数のデータをデータ群に分類するデータ分類装置において、
複数のデータの夫々を、複数の小データ群のいずれかに含ませて記憶する手段と、
前記複数の小データ群の内、任意の二つの小データ群が含むデータの平均値に互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、任意の二つの小データ群の全ての組み合わせについて所定の有意水準で行う検定手段と、
該検定手段により前記仮説が採択されなかった検定に係る二つの小データ群、及び該二つの小データ群の一方の小データ群との組み合わせで前記検定手段により前記仮説が採択されなかった検定に係る小データ群を有する一又は複数のデータ群を生成する手段と、
該手段が生成したデータ群が有する小データ群の数が３以上であるか否かを判定する判定手段と、
該判定手段により小データ群の数が２以下であると判定されたデータ群に対して、該データ群が有する小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定する手段と
を備えることを特徴とするデータ分類装置。
【請求項１２】
過去の複数の時点夫々での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測する需要量予測装置において、
過去の各時点での物品の供給量に係るデータを、各時点に応じた複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類して記憶する手段と、
未来の所定期間を構成する各時点が、前記複数のデータ群のいずれに対応するかを判定する判定手段と、
該判定手段により前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの平均値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の平均の予測値を計算する平均計算手段と、
前記判定手段により前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの不偏分散から求められる前記データ群の母分散の推定値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の分散の予測値を計算する分散計算手段と、
標準正規分布の累積分布関数が所定の信頼係数の値を示す場合の前記累積分布関数の逆関数の値と前記分散計算手段が計算した需要量の分散の予測値の平方根とを乗じた値に前記平均計算手段が計算した需要量の平均の予測値を加算することによって、需要量の上限の予測値を計算する手段と
を備えることを特徴とする需要量予測装置。
【請求項１３】
発注時点から所定期間の物品の需要量の予測値に基づいて、発注時点での物品の発注量を決定する発注量決定装置において、
請求項７乃至９のいずれか一つに記載の需要量予測方法を用いて、前記所定期間の物品の需要量の上限の予測値を計算する手段と、
該手段が計算した前記需要量の上限の予測値及び発注時点での物品の在庫量に基づいて、物品の発注量が所定量であるとした仮定の下で、発注時点から所定期間経過後の時点での物品の在庫量の予測値を求める手段と、
該手段が求めた前記在庫量の予測値に応じて、物品の発注量を決定する手段と
を備えることを特徴とする発注量決定装置。
【請求項１４】
数値を示す複数のデータの夫々を複数の小データ群のいずれかに含ませて記憶するコンピュータに、複数のデータをデータ群に分類させるコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、前記複数の小データ群の内、任意の二つの小データ群が含むデータの平均値に互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、任意の二つの小データ群の全ての組み合わせについて所定の有意水準で行わせる手順と、
コンピュータに、前記仮説が採択されなかった検定に係る二つの小データ群、及び該二つの小データ群の一方の小データ群との組み合わせで前記仮説が採択されなかった検定に係る小データ群を有する一又は複数のデータ群を生成させる手順と、
コンピュータに、データ群が有する小データ群の数が３以上であるか否かを判定させる手順と、
コンピュータに、小データ群の数が２以下であると判定されたデータ群に対して、該データ群が有する小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１５】
過去の複数の時点夫々での物品の供給量に係るデータを、各時点に応じた複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類して記憶するコンピュータに、過去の各時点での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、未来の所定期間を構成する各時点が、前記複数のデータ群のいずれに対応するかを判定させる手順と、
コンピュータに、前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの平均値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の平均の予測値を計算させる手順と、
コンピュータに、前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの不偏分散から求められる前記データ群の母分散の推定値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の分散の予測値を計算させる手順と、
コンピュータに、標準正規分布の累積分布関数が所定の信頼係数の値を示す場合の前記累積分布関数の逆関数の値と前記需要量の分散の予測値の平方根とを乗じた値に前記需要量の平均の予測値を加算することによって、需要量の上限の予測値を計算させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、発注時点から所定期間の物品の需要量の予測値に基づいて、発注時点での物品の発注量を決定させるコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、請求項７乃至９のいずれか一つに記載の需要量予測方法を用いて、前記所定期間の物品の需要量の上限の予測値を計算させる手順と、
コンピュータに、計算した前記需要量の上限の予測値及び発注時点での物品の在庫量に基づいて、物品の発注量が所定量であるとした仮定の下で、発注時点から所定期間経過後の時点での物品の在庫量の予測値を求めさせる手順と、
コンピュータに、求めた前記在庫量の予測値に応じて、物品の発注量を決定させる手順と
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物品の発注量を決定する方法に関し、特に曜日等に依存して需要量が変化する物品の供給量に係るデータを適正に分類し、分類したデータを用いて将来の物品の需要量を予測し、予測した需要量に基づいて物品の発注量を決定するデータ分類方法、需要量予測方法、発注量決定方法、データ分類装置、需要量予測装置、発注量決定装置、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
商品を販売する小売業においては、品切れによる商品の欠品が生じないように、また在庫が過剰とならないように適切なタイミング及び発注量で商品を発注することが望ましい。このためには、商品の販売量及び在庫量を正確に把握し、商品の需要量を的確に予測して、商品を発注する適切なタイミング及び発注量を決定する必要がある。このような発注管理は、商品を仕入れて卸売りを行う卸売業、食材を仕入れて飲食を提供する飲食業、又は仕入れた部品を組み立てて製品を製造する製造業等、小売業以外の分野でも必要となっている。
【０００３】
従来、販売業の分野ではＰＯＳ（Point of Sales）システムが、製造業の分野ではＰＯＰ（Point of Production ）システムが実用化されており、これらの情報システムでは各物品の日々の販売量・生産量及び在庫量を示す情報を管理することができる。この情報システムが管理する情報を利用することによって、販売する商品又は製造に必要な部品等の物品の需要量を予測する技術が多数提案されている。将来の需要量が高い精度で予測できた場合は、将来の需要に対して物品を十分に供給できるように物品の発注量を決定することにより、適切な発注管理を行うことができる。
【０００４】
物品の需要パターンは、ほぼ毎日一定の需要がある連続需要、特定日のみに需要がある間欠需要、毎日需要があるが特定日・特定曜日に需要が集中する曜日依存需要等のパターンが存在する。これらの需要パターンは物品の種類に依存しており、例えば曜日依存需要の需要パターンに従う物品に対して連続需要の需要パターンを適用して需要予測を行った場合は、需要が集中する日に対しては過小な予測を行い、他の日に対しては過大な予測を行う結果となる。従って、物品の需要量を高精度で予測するためには、物品の種類によっては、曜日又は日付に依存した需要変動を考慮した需要予測を行う必要がある。また物品によっては１週間又は一ヶ月間等の短期間以上の長期間の時間スケールで需要が変動する需要トレンドが存在する場合がある。このような需要トレンドが存在する場合は、需要トレンドの影響を除外した上で需要予測を行う必要がある。
【０００５】
特許文献１には、利用者による入出金を伴う自動取引装置で利用される資金の需要を予測するに際して、一月の中の日付に依存した需要の変動分及び曜日に依存した需要の変動分等に基づいて一日の需要を予測する技術が開示されている。また特許文献２には、一日間のエネルギー需要の変化を日毎に記録してエネルギー需要のパターンを分類しておき、現在のエネルギー需要のパターンが分類されたパターンのいずれに該当するかを推定することによってエネルギー需要の変化を予測する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平８−１２３８８４号公報
【特許文献２】特開２００１−１８８７７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述の如く曜日又は日付に依存した需要変動を考慮した需要予測を行うためには、過去の物品の供給量を示すデータを曜日毎又は日付毎等の複数のグループに分類し、各グループ内でデータを解析する必要がある。分類するグループの数が過小である場合は、グループに依存する需要変動を正しく抽出することができず、需要予測の精度が低くなるという問題がある。また分類するグループの数が過大である場合は、需要予測を行うために必要な計算量が増大し、また過去の物品の供給量を示すデータが大量に必要になるという問題がある。従って、高精度に需要を予測するために最適なデータの分類を求める技術が望まれる。
【０００７】
また、需要量の予測値と実際の需要量とが完全に一致することはないので、ある程度の幅で需要量を予測し、予測した需要量の上限程度まで実際の需要量が増大した場合でも欠品を発生させずに物品を供給できるように物品の発注量を決定する必要がある。需要量の上限の予測値が過小である場合は欠品が発生し、需要量の上限の予測値が過大である場合は過剰在庫が発生するので、適切な発注管理のためには、需要量の上限を精度良く予測する技術が必要となる。
【０００８】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、細かく分類されたデータのグループを、互いに類似するグループ同士をまとめることにより、適切にデータを分類することができるデータ分類方法、データ分類装置及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【０００９】
また本発明の他の目的とするところは、需要量の上限を精度良く予測することができる需要量予測方法、需要量予測装置、及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【００１０】
更に本発明の他の目的とするところは、物品の在庫量が需要に応じた適正な量となるように物品の発注量を決定する発注量決定方法、発注量決定装置、及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
第１発明に係るデータ分類方法は、記憶部及び演算部を備えるコンピュータを用いて、数値を示す複数のデータをデータ群に分類するデータ分類方法において、複数のデータの夫々を、複数の小データ群のいずれかに含ませて前記記憶部に記憶しておき、前記複数の小データ群の内、任意の二つの小データ群が含むデータの平均値に互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、任意の二つの小データ群の全ての組み合わせについて所定の有意水準で前記演算部で行う第１検定ステップと、該第１検定ステップにて前記仮説が採択されなかった検定に係る二つの小データ群、及び該二つの小データ群の一方の小データ群との組み合わせで前記第１検定ステップにて前記仮説が採択されなかった検定に係る小データ群を有する一又は複数のデータ群を前記演算部で生成するステップと、該ステップにて前記演算部で生成したデータ群が有する小データ群の数が３以上であるか否かを前記演算部で判定する判定ステップと、該判定ステップにて小データ群の数が２以下であると前記演算部で判定されたデータ群に対して、該データ群が有する小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定するステップとを有することを特徴とする。
【００１２】
第２発明に係るデータ分類方法は、前記第１検定ステップでは、前記演算部はＧａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法を用いて前記検定を行うことを特徴とする。
【００１３】
第３発明に係るデータ分類方法は、前記判定ステップにて小データ群の数が３以上であると前記演算部で判定されたデータ群に対して、該データ群が有する複数の小データ群の内、一の小データ群に含まれるデータの平均値と残りの複数の小データ群に含まれる全てのデータを平均した平均値とに互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、前記データ群が有する複数の小データ群の夫々について所定の有意水準で前記演算部で行う第２検定ステップと、該第２検定ステップにて前記仮説が採択された検定に係る一の小データ群を前記データ群から前記演算部で除外するステップと、前記第２検定ステップにて前記仮説が採択されなかった検定に係る一の小データ群を有するデータ群に対して、前記一の小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定するステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
第４発明に係るデータ分類方法は、前記第２検定ステップでは、前記演算部はＳｃｈｅｆｆｅの方法を用いて前記検定を行うことを特徴とする。
【００１５】
第５発明に係るデータ分類方法は、前記複数のデータに含まれない他のデータと前記データ群との類似度を前記演算部で求めるステップと、該ステップにて前記演算部で求めた類似度に基づいて、前記他のデータを最も類似する前記データ群に含まれるように前記演算部で分類するステップとを更に有することを特徴とする。
【００１６】
第６発明に係る需要量予測方法は、過去の複数の時点夫々での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測する需要量予測方法において、過去の各時点での物品の供給量に係るデータを、互いに所定以上の類似性を有するデータをまとめた複数のデータ群のいずれか一つに分類し、未来の所定期間を構成する各時点に対応するデータ群に含まれるデータの平均値に基づいて、需要量の平均の予測値を求め、前記所定期間を構成する各時点に対応するデータ群に含まれるデータの不偏分散により定められる需要予測量の分布に基づいて、需要量の上限の予測値を求めることを特徴とする。
【００１７】
第７発明に係る需要量予測方法は、演算部を備えるコンピュータを用いて、過去の複数の時点夫々での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測する需要量予測方法において、過去の各時点での物品の供給量に係るデータが、各時点に応じた複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類されており、未来の所定期間を構成する各時点が、前記複数のデータ群のいずれに対応するかを前記演算部で判定する判定ステップと、該判定ステップにて前記所定期間を構成する各時点に対応すると前記演算部で判定されたデータ群に含まれるデータの平均値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の平均の予測値を前記演算部で計算する平均計算ステップと、前記判定ステップにて前記所定期間を構成する各時点に対応すると前記演算部で判定されたデータ群に含まれるデータの不偏分散から求められる前記データ群の母分散の推定値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の分散の予測値を前記演算部で計算する分散計算ステップと、標準正規分布の累積分布関数が所定の信頼係数の値を示す場合の前記累積分布関数の逆関数の値と前記分散計算ステップにて前記演算部で計算した需要量の分散の予測値の平方根とを乗じた値に前記平均計算ステップにて前記演算部で計算した需要量の平均の予測値を加算することによって、需要量の上限の予測値を前記演算部で計算する上限計算ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
第８発明に係る需要量予測方法は、過去の各時点での物品の供給量に係るデータは、請求項１乃至５のいずれか一つに記載のデータ分類方法を用いて前記複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類されてあることを特徴とする。
【００１９】
第９発明に係る需要量予測方法は、過去の各時点での物品の供給量に係るデータは、過去の一の時点での物品の供給量の実績値から、時間軸上で前記一の時点の直前に位置する所定数の時点での物品の供給量の実績値を平均した移動平均値を減算した値であり、前記上限計算ステップにて前記演算部で計算した需要量の上限の予測値に、時間軸上で前記所定期間の直前に位置する所定数の時点での物品の供給量の実績値を平均した移動平均値を加算することによって、需要量の上限の予測値を前記演算部で修正するステップを更に含むことを特徴とする。
【００２０】
第１０発明に係る発注量決定方法は、演算部を備えるコンピュータを用いて、発注時点から所定期間の物品の需要量の予測値に基づいて、発注時点での物品の発注量を決定する発注量決定方法において、第７乃至第９発明のいずれか一つに係る需要量予測方法を用いて、前記所定期間の物品の需要量の上限の予測値を前記演算部で計算するステップと、該ステップにて前記演算部で計算した前記需要量の上限の予測値及び発注時点での物品の在庫量に基づいて、物品の発注量が所定量であるとした仮定の下で、発注時点から所定期間経過後の時点での物品の在庫量の予測値を前記演算部で求めるステップと、該ステップにて前記演算部で求めた前記在庫量の予測値に応じて、物品の発注量を前記演算部で決定するステップとを含むことを特徴とする。
【００２１】
第１１発明に係るデータ分類装置は、数値を示す複数のデータをデータ群に分類するデータ分類装置において、複数のデータの夫々を、複数の小データ群のいずれかに含ませて記憶する手段と、前記複数の小データ群の内、任意の二つの小データ群が含むデータの平均値に互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、任意の二つの小データ群の全ての組み合わせについて所定の有意水準で行う検定手段と、該検定手段により前記仮説が採択されなかった検定に係る二つの小データ群、及び該二つの小データ群の一方の小データ群との組み合わせで前記検定手段により前記仮説が採択されなかった検定に係る小データ群を有する一又は複数のデータ群を生成する手段と、該手段が生成したデータ群が有する小データ群の数が３以上であるか否かを判定する判定手段と、該判定手段により小データ群の数が２以下であると判定されたデータ群に対して、該データ群が有する小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定する手段とを備えることを特徴とする。
【００２２】
第１２発明に係る需要量予測装置は、過去の複数の時点夫々での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測する需要量予測装置において、過去の各時点での物品の供給量に係るデータを、各時点に応じた複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類して記憶する手段と、未来の所定期間を構成する各時点が、前記複数のデータ群のいずれに対応するかを判定する判定手段と、該判定手段により前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの平均値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の平均の予測値を計算する平均計算手段と、前記判定手段により前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの不偏分散から求められる前記データ群の母分散の推定値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の分散の予測値を計算する分散計算手段と、標準正規分布の累積分布関数が所定の信頼係数の値を示す場合の前記累積分布関数の逆関数の値と前記分散計算手段が計算した需要量の分散の予測値の平方根とを乗じた値に前記平均計算手段が計算した需要量の平均の予測値を加算することによって、需要量の上限の予測値を計算する手段とを備えることを特徴とする。
【００２３】
第１３発明に係る発注量決定装置は、発注時点から所定期間の物品の需要量の予測値に基づいて、発注時点での物品の発注量を決定する発注量決定装置において、第７乃至第９発明のいずれか一つに係る需要量予測方法を用いて、前記所定期間の物品の需要量の上限の予測値を計算する手段と、該手段が計算した前記需要量の上限の予測値及び発注時点での物品の在庫量に基づいて、物品の発注量が所定量であるとした仮定の下で、発注時点から所定期間経過後の時点での物品の在庫量の予測値を求める手段と、該手段が求めた前記在庫量の予測値に応じて、物品の発注量を決定する手段とを備えることを特徴とする。
【００２４】
第１４発明に係るコンピュータプログラムは、数値を示す複数のデータの夫々を複数の小データ群のいずれかに含ませて記憶するコンピュータに、複数のデータをデータ群に分類させるコンピュータプログラムであって、コンピュータに、前記複数の小データ群の内、任意の二つの小データ群が含むデータの平均値に互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を、任意の二つの小データ群の全ての組み合わせについて所定の有意水準で行わせる手順と、コンピュータに、前記仮説が採択されなかった検定に係る二つの小データ群、及び該二つの小データ群の一方の小データ群との組み合わせで前記仮説が採択されなかった検定に係る小データ群を有する一又は複数のデータ群を生成させる手順と、コンピュータに、データ群が有する小データ群の数が３以上であるか否かを判定させる手順と、コンピュータに、小データ群の数が２以下であると判定されたデータ群に対して、該データ群が有する小データ群が含むデータを前記データ群に含まれるように分類することを確定させる手順とを含むことを特徴とする。
【００２５】
第１５発明に係るコンピュータプログラムは、過去の複数の時点夫々での物品の供給量に係るデータを、各時点に応じた複数のデータ群のいずれか一つに含まれるように分類して記憶するコンピュータに、過去の各時点での物品の供給量に基づいて未来の所定期間内の物品の需要量を予測させるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、未来の所定期間を構成する各時点が、前記複数のデータ群のいずれに対応するかを判定させる手順と、コンピュータに、前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの平均値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の平均の予測値を計算させる手順と、コンピュータに、前記所定期間を構成する各時点に対応すると判定されたデータ群に含まれるデータの不偏分散から求められる前記データ群の母分散の推定値を前記各時点毎に加算することによって、需要量の分散の予測値を計算させる手順と、コンピュータに、標準正規分布の累積分布関数が所定の信頼係数の値を示す場合の前記累積分布関数の逆関数の値と前記需要量の分散の予測値の平方根とを乗じた値に前記需要量の平均の予測値を加算することによって、需要量の上限の予測値を計算させる手順とを含むことを特徴とする。
【００２６】
第１６発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、発注時点から所定期間の物品の需要量の予測値に基づいて、発注時点での物品の発注量を決定させるコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、第７乃至第９発明のいずれか一つに係る需要量予測方法を用いて、前記所定期間の物品の需要量の上限の予測値を計算させる手順と、コンピュータに、計算した前記需要量の上限の予測値及び発注時点での物品の在庫量に基づいて、物品の発注量が所定量であるとした仮定の下で、発注時点から所定期間経過後の時点での物品の在庫量の予測値を求めさせる手順と、コンピュータに、求めた前記在庫量の予測値に応じて、物品の発注量を決定させる手順とを含むことを特徴とする。
【００２７】
第１、第１１及び第１４発明においては、数値を示すデータを複数の小データ群に分類しておき、任意の二つの小データ群の平均値に統計的に有意な差があるか否かを検定し、平均値に差があるとは言えない二つの小データ群同士を有するデータ群を生成することによって、互いに類似性を有する小データ群を併合したデータ群を生成する。また他のいずれの小データ群との間でも平均値に統計的に有意な差がある小データ群については、この小データ群を単独で含むデータ群を生成する。
【００２８】
第２発明においては、Ｇａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法を用いて、任意の二つの小データ群の平均値に互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を所定の有意水準で行う。
【００２９】
第３発明においては、３以上の小データ群を有するデータ群については、データ群内において、一の小データ群の平均値と残りの小データ群全てのデータの平均値との間に統計的に有意な差があるか否かを検定し、これらの平均値の間に互いに有意な差があると検定された小データ群をデータ群から排除することにより、他のデータとの類似性が低い小データ群をデータ群から排除する。
【００３０】
第４発明においては、Ｓｃｈｅｆｆｅの方法を用いて、データ群内の一の小データ群の平均値とその他のデータ群の全てのデータの平均値と互いに差があるという仮説を採択するか否かの検定を所定の有意水準で行う。
【００３１】
第５発明においては、小データ群に分類されたデータに含まれない他のデータを前記データ群との間でＺ得点などの類似度を求め、データを最も類似するデータ群に分類する。
【００３２】
第６、第７、第１２及び第１５発明においては、過去の複数の時点夫々での物品の供給量に係るデータをデータ群に分類し、所定期間内の各時点に対応するデータ群に含まれるデータの分布で規定される所定期間内の物品の需要量の分布に基づいて、正規分布の性質により導かれる需要量の上限の予測値を求める。
【００３３】
第８発明においては、第１乃至第５発明に係るデータ分類方法を用いて、各時点での物品の供給量に係るデータを、データの集まりの性質が他と明確に区別できるようなデータ群に分類し、分類したデータに基づいて需要量の予測を行う。
【００３４】
第９発明においては、各時点の物品の供給量に係るデータは、物品の供給量の実績値から移動平均を減算した値であり、所定期間の直前の実績値の移動平均を需要量の上限の予測値に加算することにより、需要量の上限の予測値を修正する。
【００３５】
第１０、第１３及び第１６発明においては、本発明により得られた需要量の上限の予測値に基づいて物品の発注量を決定する。
【発明の効果】
【００３６】
第１、第２、第３、第４、第５、第１１及び第１４発明にあっては、データが得られた曜日又は日付に関連づけて分類した小データ群等の細かい小データ群に分類したデータを、互いに平均値が類似している小データ群同士を併合し又他の小データ群の集まりとの間で平均値に差がある小データ群を排除したデータ群に分類することにより、互いにデータ群の性質の違いが明確になった適正な分類を行うことができる。
【００３７】
第６、第７、第１２及び第１５発明にあっては、物品の需要量を予測すべき所定期間に含まれる複数の日夫々に対応するデータ群内の供給量に係るデータの分布に応じて需要量の上限を予測するので、所定期間内に含まれる各日における需要量の傾向を反映させた高精度な物品の需要量の予測を行うことができる。例えば、平日が多い期間に対しては需要量の上限を小さく予測し、祝日が多く含まれる期間に対しては需要量の上限を大きく予測することができる。
【００３８】
第８発明にあっては、物品の需要量を予測するための供給量に係るデータは、本発明のデータ分類方法を用いて適正に分類されているので、いたずらに必要な計算量及びデータ量を増大させること無く、高精度に物品の需要量を予測することができる。
【００３９】
第９発明にあっては、物品の供給量の実績値の移動平均を差し引いたデータを用いて需要量の予測値を計算し、計算した需要量の予測値に実績値の移動平均を加算することにより、長期的な販売トレンドが反映された物品の需要量を予測することができる。
【００４０】
第１０、第１３及び第１６発明にあっては、物品の需要量の上限の高精度な予測値に基づいて物品の発注量を決定することにより、物品の在庫量をより現実の需要量に近い適正な値にすることができるので、過剰在庫及び欠品の発生を可及的に抑制することが可能となる等、本発明は優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
以下本発明をその実施の形態を示す図面に基づき具体的に説明する。以下の記述では店舗で物品を販売（供給）する小売業で、本発明に係る物品である商品の発注を行う場合を例として本発明を説明する。
【００４２】
図１は、本発明の発注量決定装置１の内部の機能構成を示す機能ブロック図である。発注量決定装置１は、コンピュータを用いて構成されており、演算を行うＣＰＵ（演算部）１１と、演算に伴って発生する一時的な情報を記憶するＲＡＭ１２と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ等の外部記憶装置１３と、ハードディスク等の内部記憶装置（記憶部）１４とを備えている。ＣＰＵ１１は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体２から本発明のコンピュータプログラム２０を外部記憶装置１３にて読み取り、読み取ったコンピュータプログラム２０を内部記憶装置１４に記憶させる。コンピュータプログラム２０は必要に応じて内部記憶装置１４からＲＡＭ１２へロードされ、ロードされたコンピュータプログラム２０に基づいてＣＰＵ１１は発注量決定装置１に必要な処理を実行する。
【００４３】
なお、本発明のコンピュータプログラム２０は、発注量決定装置１に接続された図示しない他のサーバ装置から発注量決定装置１へロードされて内部記憶装置１４に記憶される形態であってもよい。
【００４４】
また発注量決定装置１は、外部からのデータの入力を受け付ける入力部１５と、外部へデータを出力する出力部１６とを備えている。入力部１５は、使用者の操作によりデータを受け付けるキーボード等の受付装置、又は図示しない外部の機器から送信されるデータを受信するインタフェースである。出力部１６は、処理結果を表示するディスプレイ装置、処理結果を出力するプリンタ装置、又は図示しない外部の機器へ処理結果を送信するインタフェースである。
【００４５】
内部記憶装置１４は、店舗で販売された物品の販売量の実績値を、店舗で物品が販売された日付及び曜日に関連づけて記録した販売実績データ１４ａを記憶している。ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラム２０に従った処理を行うことにより、販売実績データ１４ａに含まれる販売量の実績値の１週間の移動平均を計算する機能と、販売実績データ１４ａに含まれる販売量の実績値から直前１週間の移動平均を差し引いたデータを計算する機能を備えている。内部記憶装置１４は、店舗で販売された物品の販売量の実績値から直前１週間の移動平均を差し引いたデータを、店舗で物品が販売された日付及び曜日に関連づけて記録した販売データ１４ｂを記憶している。販売量の実績値から移動平均を差し引くことによって、販売データ１４ｂに含まれるデータは、長期の販売トレンドが排除されたデータとなっている。
【００４６】
コンピュータプログラム２０は、販売データ１４ｂに含まれるデータを適切に分類する販売データ分類処理をＣＰＵ１１が行うためのプログラムを含んでいる。ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラム２０に従って販売データ分類処理を行う機能を備え、発注量決定装置１は、本発明のデータ分類装置として機能することができる。内部記憶装置１４は、販売データ分類処理によって分類されたデータを記録する分類データ１４ｃを記憶している。
【００４７】
販売データ分類処理では、ＣＰＵ１１は、販売データ１４ｂに含まれるデータを曜日別に分類し、曜日別に分類されたデータからなる各小データ群を比較し、互いに類似する小データ群同士を同じ種類に分類することによって、販売データ１４ｂに含まれるデータを複数のデータ群に分類する。
【００４８】
ＣＰＵ１１は、任意の二つの小データ群同士間でＧａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法を用いて小データ群の比較を行う。以下にＧａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法を説明する。販売データ１４ｂに含まれるデータを分類した各小データ群をη（１），η（２），…，η（ｍ）とする。データは曜日別に分類されるので、ここではｍ＝７である。小データ群間にはデータの重複はない。各小データ群に含まれるデータのサンプル数をｎ（１），ｎ（２），…，ｎ（ｍ）とし、標本平均をμ（１），μ（２），…，μ（ｍ）とし、標本不偏分散をｓ（１）2 ，ｓ（２）2 ，…，ｓ（ｍ）2とする。
【００４９】
任意の二つの小データ群η（ｉ），η（ｊ）について、以下に示される帰無仮説と対立仮説とのいずれが採択されるかを検定する。
・帰無仮説：小データ群η（ｉ）とη（ｊ）との平均値には差があるとは言えない。
・対立仮説：小データ群η（ｉ）とη（ｊ）との平均値には差がある。
【００５０】
まず、任意の二つの小データ群η（ｉ），η（ｊ）について、下記式で表されるｔij及びｄｆを計算する。
【００５１】
【数１】
2006119932.tif 000003
【００５２】
【数２】
2006119932.tif 000004
【００５３】
（２）式で計算されるｄｆの整数部分をｄｆ’とする。次に、群数ｍ、誤差自由度ｄｆ’、有意水準αのスチューデント化された範囲統計量（Studentalized range statistic ）ｑ（ｍ，ｄｆ’；α）を求める。群数ｍは小データ群の数ｍであってここではｍ＝７であり、有意水準αは予め定められている値であって例えばα＝０．０５である。次に、下記の（３）式が成り立つとき、有意水準αで帰無仮説が採択される。
ｔij＜ｑ（ｍ，ｄｆ’；α）／√２        …（３）
【００５４】
また下記の（４）式が成り立つとき、有意水準αで対立仮説が採択される。
ｔij≧ｑ（ｍ，ｄｆ’；α）／√２        …（４）
【００５５】
以上がＧａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法である。内部記憶装置１４は、スチューデント化された範囲統計量ｑ（ｍ，ｄｆ’；α）を求めるためのＱ値表１４ｈを記憶している。
【００５６】
ＣＰＵ１１は、二つの小データ群のmＣ2通りの全ての組み合わせについて、以上のＧａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法を用いて検定を行い、帰無仮説が採択された小データ群同士を全て含むデータ群を生成する。例えば、月曜と火曜との小データ群の間で帰無仮説が採択され、火曜と水曜との小データ群の間で帰無仮説が採択されている場合は、月曜と水曜との小データ群の間で対立仮説が採択されていても、月曜と火曜と水曜との小データ群を一のデータ群に含ませる。ＣＰＵ１１は、次に、３以上の小データ群を含むデータ群に対し、Ｓｃｈｅｆｆｅの方法を用いて、データ群に含まれる一の小データ群と他の小データ群との比較を行う。
【００５７】
次にＳｃｈｅｆｆｅの方法を説明する。データ群ωk に含まれる小データ群の数をＮ、小データ群η（１），η（２），…，η（ｍ）の内でデータ群ωk に含まれる小データ群をηk1，ηk2，…，ηkNとする。データ群ωkに含まれる任意の一の小データ群ηkjとデータ群ωk から小データ群ηkjを除外したデータ群ωk’とについて、以下に示される帰無仮説と対立仮説とのいずれが採択されるかを検定する。
・帰無仮説：小データ群ηkjの平均値とデータ群ωk ’の平均値とには差があるとは言えない。
・対立仮説：小データ群ηkjの平均値とデータ群ωk ’の平均値とには差がある。
【００５８】
まず下記式の関係を有する係数ｃ1 ，ｃ2 ，…，ｃm を定義する。
ｃ1 ＋ｃ2 ＋…＋ｃm ＝０                …（５）
【００５９】
次に、下記式で表されるθ及びＶａｒ（θ）を定義する。
θ＝ｃ1 μ（１）＋ｃ2 μ（２）＋…＋ｃm μ（ｍ）      …（６）
【００６０】
【数３】
2006119932.tif 000005
【００６１】
このとき、下記式で表される統計量Ｆ0 を考える。
【００６２】
【数４】
2006119932.tif 000006
【００６３】
統計量Ｆ0 は、下記の（９）式で表されるｄｆb を第１自由度、下記の（１０）式で表されるｄｆw を第２自由度としたＦ分布に従う。
ｄｆb ＝ｍ−１                                 …（９）
ｄｆw ＝ｎ（１）＋ｎ（２）＋…＋ｎ（ｍ）−ｍ   …（１０）
【００６４】
従って、係数ｃ1 ，ｃ2 ，…，ｃm を定め、有意水準をβとしたとき、上側確率がβであるＦ分布表から、第１自由度がｄｆbで第２自由度がｄｆw であるＦ分布表の値Ｆ（ｄｆb ，ｄｆw ）が得られる。データ群ωkに含まれない小データ群に対応する係数を０、小データ群ηkjに対応する係数ｃkjを１、データ群ωk’に含まれる各小データ群に対応する係数を−１／（Ｎ−１）とすることにより、（５）式が満たされ、小データ群ηkjの平均値とデータ群ωk’の平均値とを比較することができる。ここで、下記の（１１）式が成り立つとき、有意水準βで帰無仮説が採択される。
Ｆ0 ＜Ｆ（ｄｆb ，ｄｆw ）              …（１１）
【００６５】
また下記の（１２）式が成り立つとき、有意水準βで対立仮説が採択される。
Ｆ0≧Ｆ（ｄｆb ，ｄｆw ）        …（１２）
【００６６】
以上がＳｃｈｅｆｆｅの方法である。内部記憶装置１４は、予め定められた有意水準βに対応したＦ分布表１４ｉを記憶している。
【００６７】
ＣＰＵ１１は、３以上の小データ群を含むデータ群に対して以上のＳｃｈｅｆｆｅの方法を用いて検定を行い、対立仮説が採択された小データ群をデータ群から排除する。以上の如くにして、ＣＰＵ１１は販売データ１４ｂに含まれるデータを複数のデータ群に分類する。例えば、各曜日に関連づけられたデータが、月曜から金曜の平日のデータ群、土曜のデータ群、及び日曜のデータ群の３種類のデータ群に分類される。分類されたデータは分類データ１４ｃに記録される。
【００６８】
また内部記憶装置１４は、物品の在庫量を示す在庫データ１４ｄ、及び発注を決定した物品の発注量を示す発注データ１４ｅを記憶している。発注データ１４ｅには、過去に発注した物品の発注量を示すデータも含まれている。また内部記憶装置１４は、日付、曜日、及び祝日などを示すカレンダーデータ１４ｆと、販売量に係るデータをどのデータ群に分類するかのルールを示す分類ルール情報１４ｇとを記憶している。
【００６９】
またコンピュータプログラム２０は、販売データ１４ｂに含まれるデータを分類した後に入力部１５にて入力されるデータを分類する新着データ分類処理をＣＰＵ１１が行うためのプログラムを含んでいる。ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラム２０に従って販売新着データ分類処理を行う機能を備える。
【００７０】
またコンピュータプログラム２０は、発注日から次回の発注による納品日までの所定期間内の物品の需要量を予測し、予測した需要量に応じて物品の発注量を決定する発注量決定処理をＣＰＵ１１が行うためのプログラムを含んでいる。ＣＰＵ１１は、コンピュータプログラム２０に従って物品の需要量を予測する機能を備え、発注量決定装置１は、本発明の需要量予測装置として機能することができる。
【００７１】
発注量決定処理では、ＣＰＵ１１は、複数のデータ群のいずれかに分類されて分類データ１４ｃに含まれるデータに基づいて、所定期間内における物品の需要量の平均の予測値を計算し、更に需要量の上限の予測値を計算することによって、本発明の需要量予測方法を実行する。以下に本発明の需要量予測方法を説明する。
【００７２】
分類データ１４ｃに含まれるデータを分類したデータ群の数をＭとし、各データ群をη1 ，η2 ，…，ηM とする。また所定期間内に含まれる各データ群に対応する日数をｋ1，ｋ2 ，…，ｋM とする。各データ群に含まれるデータのサンプル数をｎ1 ，ｎ2，…，ｎM とし、標本平均をμ1 ，μ2 ，…，μM とする。データ群ηjに含まれるデータの値をｘj （１），ｘj （２），…，ｘj （ｎj ）とすると、標本平均μjは下記式で求められる。
【００７３】
【数５】
2006119932.tif 000007
【００７４】
また各データ群の標本不偏分散をｓ12，ｓ22，…，ｓM2とする。標本不偏分散ｓj2は下記式で求められる。
【００７５】
【数６】
2006119932.tif 000008
【００７６】
さて、データ群η1 ，η2 ，…，ηM が夫々独立な正規分布をなしているとする。このとき、自由度ｆ、信頼係数１−γのχ2分布をχγ2 （ｆ）として、データ群ηj の母分散の推定値σj2は、下記の（１５）式で与えられる。
【００７７】
【数７】
2006119932.tif 000009
【００７８】
正規分布の性質として、独立な確率変数Ｘ1 ，Ｘ2 ，…，ＸM の夫々が正規分布Ｎ（μj ，σj2）に従う場合、変数Ｘ1＋Ｘ2 ＋…＋ＸM もまた正規分布Ｎ（μ1 ＋μ2 ＋…＋μM，σ12＋σ22＋…＋σM2）に従う。従って、所定期間であるｋ1＋ｋ2 ＋…＋ｋM 日間の需要量は、正規分布Ｎ（μp ，σp2）に従う。但し、μp及びσp2は下記式で定義される。
μp ＝ｋ1 μ1 ＋ｋ2 μ2 ＋…＋ｋMμM         …（１６）
σp2＝ｋ1 σ12＋ｋ2 σ22＋…＋ｋMσM2        …（１７）
【００７９】
標準正規分布における累積分布関数の信頼係数１−δでの逆関数の値をＦ1-δ/2として、所定期間の需要量の信頼係数１−δの信頼区間は、［μp −Ｆ1-δ/2σp ，μp＋Ｆ1-δ/2 σp ］となる。従って、需要量の上限の予測値ＵＤp は、下記の（１８）式で表される。
ＵＤp ＝μp ＋Ｆ1-δ/2 σp              …（１８）
【００８０】
以上が本発明の需要量予測方法である。内部記憶装置１４は、γ＝０．５に対応したχ2 分布表１４ｊと、正規分布表１４ｋとを記憶している。
【００８１】
またＣＰＵ１１は、発注量決定処理で、計算した需要量の上限の予測値に基づいて物品の発注量を決定する機能を備えている。
【００８２】
次に、本発明の発注量決定装置１が行う処理をフローチャートを用いて説明する。図２、図３及び図４は、本発明の発注量決定装置１が行う販売データ分類処理の手順を示すフローチャートである。発注量決定装置１には、日々の物品の販売量の実績値が入力され、店舗で物品が販売された日付及び曜日に関連づけて販売実績データ１４ａに記録されている。発注量決定装置１は、例えば数ヶ月又は一年分のデータ等、ある程度長期間における物品の販売量の実績値のデータが蓄積された状態で、発注量決定処理を行う。ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って、以下の処理を実行する。
【００８３】
ＣＰＵ１１は、まず、内部記憶装置１４が記憶している販売実績データ１４ａに含まれている日毎の物品の販売量の実績値のデータを読み出す（Ｓ１０１）。ＣＰＵ１１が読み出したデータには、日付、曜日及び祝日か否かを示す情報等が関連づけられている。ＣＰＵ１１は、次に、読み出したデータの連続した各７日間の移動平均を計算する（Ｓ１０２）。ＣＰＵ１１は、次に、物品の販売量の実績値から直前７日間の移動平均を差し引いたデータを生成する（Ｓ１０３）。ここで生成されるデータは、長期の販売トレンドが排除された日々の物品の販売量に係るデータである。なおステップＳ１０２では、１０日間又は一ヶ月間等の７日間以上の期間の移動平均を計算し、ステップＳ１０３ではこの移動平均を実績値から差し引いたデータを生成する処理を行ってもよい。ＣＰＵ１１は、次に、生成したデータを記録した販売データ１４ｂを内部記憶装置１４に記憶させる（Ｓ１０４）。
【００８４】
ＣＰＵ１１は、使用者の操作により、販売量に係るデータが得られた日々について、特殊日の指定の受付を監視する（Ｓ１０５）。特殊日とは、物品の販売傾向が他の日と明らかに異なる日であり、年末年始期間、盆期間、連休期間、週末以外の祝日等の日である。特殊日の指定の受付がない場合は（Ｓ１０５：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、特殊日の指定の受付の監視を続行する。特殊日の指定を受け付けた場合は（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、指定を受け付けた特殊日に関連づけられたデータを、日々の販売量に係るデータの中から除外する（Ｓ１０６）。
【００８５】
ＣＰＵ１１は、次に、特殊日のデータを除外した日々の販売量に係るデータを、各曜日別の小データ群に分類する（Ｓ１０７）。ここでは七種類の小データ群が生成されることとなる。ＣＰＵ１１は、次に、各曜日別の小データ群に含まれるデータの標本平均μ（１），μ（２），…，μ（７）及び標本不偏分散ｓ（１）2 ，ｓ（２）2 ，…，ｓ（７）2を計算する（Ｓ１０８）。
【００８６】
ＣＰＵ１１は、次に、Ｇａｍｅｓ−Ｈｏｗｅｌｌの方法を用いて、各小データ群の平均値を比較する（Ｓ１０９）。このときＣＰＵ１１は、前述した如く、二つの小データ群のmＣ2通りの全ての組み合わせについて、（１）式及び（２）で表されるｔij及びｄｆを計算し、予め定められた有意水準α及び内部記憶装置１４が記憶しているＱ値表１４ｈを用いて、（３）式又は（４）式のいずれが成り立つかを判定する。（３）式が成り立つ場合は、小データ群間の平均値には差があるとはいえないという帰無仮説が採択されることとなる。また（４）式が成り立つ場合は、小データ群間の平均値には差があるという対立仮説が採択されることとなる。
【００８７】
ＣＰＵ１１は、次に、ステップＳ１０９で（３）式が成り立つと判定されることによって帰無仮説が採択された小データ群同士を含み、更に帰無仮説が採択された二つの小データ群の組み合わせの一方との組み合わせで帰無仮説が採択された小データ群を含むデータ群を生成する（Ｓ１１０）。前述した如く、例えば、月曜と火曜との小データ群の間で帰無仮説が採択され、火曜と水曜との小データ群の間で帰無仮説が採択されている場合は、月曜と火曜と水曜との小データ群が一のデータ群に含まれる。またいずれの小データ群との組み合わせでも対立仮説が採択された小データ群に対しては、ＣＰＵ１１は、単独でこの小データ群を含むデータ群を生成する。ここでは最小で一個、最大で七個のデータ群が生成されることとなる。
【００８８】
ＣＰＵ１１は、次に、生成された一又は複数のデータ群の中から一のデータ群を選択する（Ｓ１１１）。ＣＰＵ１１は、次に、選択したデータ群内に含まれる小データ群の数が３以上であるか否かを判定する（Ｓ１１２）。
【００８９】
データ群内に含まれる小データ群の数が３以上である場合は（Ｓ１１２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、Ｓｃｈｅｆｆｅの方法を用いて、データ群内の一の小データ群に含まれるデータの平均値と残りの小データ群に含まれる全てのデータを平均した平均値とを比較する（Ｓ１１３）。このとき、ＣＰＵ１１は、前述した如く、（５）式の関係を有する係数ｃ1 ，ｃ2 ，…，ｃ7 の内、データ群に含まれていない小データ群に対応する係数を０とし、一の小データ群に対応する係数を１とし、残りの小データ群に対応する係数を−１／（Ｎ−１）として、（６）式、（７）式及び（８）式によりＦ0を計算し、（９）式、（１０）式及び内部記憶装置１４が記憶しているＦ分布表１４ｉを用いてＦ（ｄｆb ，ｄｆw ）を計算し、（１１）式又は（１２）式のいずれが成り立つかを判定する。ここで、Ｎは選択したデータ群に含まれる小データ群の数である。（１１）式が成り立つ場合は、一の小データ群の平均値と残りの小データ群に含まれる全てのデータの平均値とには差があるとはいえないという帰無仮説が採択されることとなる。また（１２）式が成り立つ場合は、一の小データ群の平均値と残りの小データ群に含まれる全てのデータの平均値とには差があるという対立仮説が採択されることとなる。ＣＰＵ１１は、選択したデータ群に含まれる複数の小データ群の夫々について、平均値と残りの小データ群に含まれる全てのデータの平均値との比較を行う。
【００９０】
ＣＰＵ１１は、次に、ステップＳ１１３で対立仮説が採択された小データ群がデータ群の中にあるか否かを判定する（Ｓ１１４）。対立仮説が採択された小データ群がある場合は（Ｓ１１４：ＹＥＳ）、選択したデータ群から、対立仮説が採択された小データ群を除外する（Ｓ１１５）。ＣＰＵ１１は、次に、対立仮説が採択された小データ群を除外した後のデータ群を、現在含んでいる小データ群に含まれるデータの分類先として確定する（Ｓ１１６）。ここで、データ群内の小データ群に含まれる日々の物品の販売量に係るデータは、そのデータ群に含まれるように分類される。ＣＰＵ１１は、次に、データ群から除外された小データ群について、ステップＳ１０９で帰無仮説が採択された小データ群同士を含む新たなデータ群を生成する（Ｓ１１７）。ＣＰＵ１１は、次に、処理をステップＳ１１１へ戻し、データの分類が確定していない一のデータ群を選択する。
【００９１】
ステップＳ１１２にてデータ群内に含まれる小データ群の数が２以下である場合（Ｓ１１２：ＮＯ）、又はステップＳ１１４にて対立仮説が採択された小データ群がデータ群の中にない場合は（Ｓ１１４：ＮＯ）、選択したデータ群を、現在含んでいる小データ群に含まれるデータの分類先として確定する（Ｓ１１８）。ＣＰＵ１１は、次に、データの分類がまだ未確定のデータ群があるか否かを判定する（Ｓ１１９）。データの分類がまだ未確定のデータ群がある場合は（Ｓ１１９：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ１１１へ戻して未確定のデータ群を選択する。
【００９２】
ステップＳ１１９にてデータの分類がまだ未確定のデータ群がない場合は（Ｓ１１９：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０６で除外した特殊日のデータの内、一の特殊日のデータを選択する（Ｓ１２０）。ＣＰＵ１１は、次に、選択した特殊日のデータを用いて、各データ群に対するＺ得点の絶対値を計算する（Ｓ１２１）。なお、特殊日のデータをｘとおくと、データ群ηj に対するＺ得点の絶対値｜ｚ｜は、データ群ηj の標本平均μj及び標本不偏分散の平方根ｓj を用いて、下記の（１９）式で表される。
【００９３】
【数８】
2006119932.tif 000010
【００９４】
ＣＰＵ１１は、次に、特殊日のデータを、Ｚ得点の絶対値が最小となるデータ群に所属させる（Ｓ１２２）。ＣＰＵ１１は、次に、データ群に未所属の特殊日のデータがまだあるか否かを判定する（Ｓ１２３）。未所属の特殊日のデータがある場合は（Ｓ１２３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ１２０へ戻し、未所属の特殊日のデータを選択する。未所属の特殊日のデータがない場合は（Ｓ１２３：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、データ群のいずれかに分類されたデータを記録した分類データ１４ｃを内部記憶装置１４に記憶させる（Ｓ１２４）。ＣＰＵ１１は、次に、各曜日のデータがどのデータ群に分類されたか、及び祝日等の特殊日のデータがどのデータ群に分類されたかの分類ルールを示す分類ルール情報１４ｇを内部記憶装置１４に記憶させ（Ｓ１２５）、処理を終了する。
【００９５】
以上の販売データ分類処理によって、曜日に関連づけられた物品の販売量に係るデータがいずれかのデータ群に分類される。例えば、月曜〜金曜の平日のデータ群、土曜のデータ群、祝日のデータ含んだ日曜のデータ群に分類される。細かい小データ群に分類されたデータを、同様の性質を有する小データ群を併合したデータ群に分類することにより、データを適切に分類することができる。本発明の発注量決定装置１は、数ヶ月毎、又は数年毎など、定期的に販売データ分類処理を行う。
【００９６】
なお、以上の販売データ分類処理においては、各曜日に関連づけた７種類の小データ群にまずデータを分類する処理を行っているが、日付に関連づけた３１種類の小データ群にまずデータを分類する処理を行っても良い。また特殊日のデータとデータ群との類似度を求めるためにＺ得点を計算する処理を行っているが、数学的距離等のその他のパラメータを計算することによって特殊日のデータとデータ群との類似度を求める処理を行っても良い。また特殊日のデータを既存のデータ群のいずれかに所属させる処理を行っているが、特殊日のデータを含む新たなデータ群を生成する処理を行っても良い。
【００９７】
図５は、本発明の発注量決定装置１が行う新着データ分類処理の手順を示すフローチャートである。前述した販売データ分類処理を行った後に、日々の物品の販売量の実績値が入力され、発注量決定装置１のＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２０に従って、以下の処理を実行する。ＣＰＵ１１は、入力部１５での販売量の実績値の受付を監視している（Ｓ２１）。販売量の実績値の受付がない場合は（Ｓ２１：ＮＯ）、販売量の実績値の受付の監視を続行する。入力部１５で物品の販売量の実績値を受け付けた場合は（Ｓ２１：ＹＥＳ）、受け付けた販売量の実績値を内部記憶装置１４が記憶している販売実績データ１４ａへ追加する（Ｓ２２）。
【００９８】
ＣＰＵ１１は、次に、受け付けた実績値に係る日の直前７日間の実績値の移動平均を計算する（Ｓ２３）。ＣＰＵ１１は、次に、物品の販売量の実績値から移動平均を差し引いたデータを生成し（Ｓ２４）、移動平均を差し引いた販売量に係るデータを内部記憶装置１４が記憶している販売データ１４ｂへ追加する（Ｓ２５）。ＣＰＵ１１は、次に、内部記憶装置１４が記憶している分類ルール情報１４ｇが示す分類ルールに従って、販売量に係るデータをいずれかのデータ群に分類し（Ｓ２６）、データが分類先のデータ群に含まれるように、内部記憶装置１４が記憶している分類データ１４ｃへデータを追加する（Ｓ２７）。
【００９９】
以上の新着データ分類処理によって、日々の物品の販売量に係るデータがいずれかのデータ群に分類されて蓄積される。本発明の発注量決定装置１は、以上の新着データ分類処理を日々繰り返す。
【０１００】
また本発明の発注量決定装置１は、物品の発注日に、物品の発注量を決定する発注量決定処理を行う。本実施の形態においては、物品の発注日は毎週の月曜日及び木曜日であるとし、月曜日に発注した物品の納品日は金曜日、木曜日に発注した物品の納品日は次の週の火曜日であるとする。
【０１０１】
図６は、発注日と納品日との関係を示す概念図である。図中の横軸は曜日で示した時間であり、発注日を丸で、納品日を三角で示した。今回の発注日と今回の発注による物品の納品日との間には、前回の発注日に発注された物品の納品日と次回の発注日とがある。発注量決定装置１が発注量決定処理を行う段階では、前回分の発注量は既に決定されて発注データ１４ｅに記録されている。本発明では、物品の欠品を抑制するために、発注日から次回の発注による物品の納品日までの期間内の物品の需要量を予測して発注量を決定する。物品の販売が終了した一日の最後に発注量を決定して発注を行い、物品の販売が終了した一日の最後に物品が納入されることを想定すると、需要量を予測すべき本発明に係る所定期である予測期間ｄは、図６に示す如く８日間となる。なお、発注日に物品の販売を開始する前の一日の最初に発注を行うことを想定すると、予測期間ｄは一日増加し、納品日に物品の販売を開始する前の一日の最初に物品が納品されることを想定すると、予測期間ｄは一日減少する。
【０１０２】
図７は、本発明の発注量決定装置１が行う発注量決定処理の手順を示すフローチャートである。発注量決定装置１のＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１２にロードした本発明のコンピュータプログラム２０に従って以下の処理を実行する。ＣＰＵ１１は、分類ルール情報１４ｇが示す分類ルールに従って、販売データ１４ｂで販売量に係るデータが分類されているデータ群の内、予測期間ｄ日間を構成する各日が対応するデータ群を判定する（Ｓ３０１）。ＣＰＵ１１は、次に、（１３）式及び（１４）式を用いて、予測期間ｄ日間を構成する各日に対応するデータ群に含まれるデータの標本平均μj 及び標本不偏分散ｓj2を計算する（Ｓ３０２）。ＣＰＵ１１は、次に、χ2分布表１４ｊ及び（１５）式を用いて各日に対応するデータ群の母分散の推定値σj2を計算し、（１６）式及び（１７）式を用いて、需要量の平均の予測値μp及び需要量の分散の予測値σp2を計算する（Ｓ３０３）。図６に示した例では、予測期間８日間の間に平日が６日、土曜日が１日、日曜日が１日あるので、平日、土曜及び日曜の各データ群の標本平均をμ（平）、μ（土）、μ（日）とし、各データ群の母分散の推定値をσ（平）2、σ（土）2 、σ（日）2 とすると、需要量の平均の予測値μp は、μp＝６μ（平）＋μ（土）＋μ（日）となり、需要量の分散の予測値σp2は、σp2＝６σ（平）2＋σ（土）2 ＋σ（日）2 となる。
【０１０３】
ＣＰＵ１１は、次に、所定の信頼係数１−δ及び正規分布表１４ｋを用いて標準正規分布における累積分布関数の信頼係数１−δでの逆関数の値Ｆ1-δ/2を求め、（１８）式を用いて、需要量の上限の予測値ＵＤp を計算する（Ｓ３０４）。ＣＰＵ１１は、次に、予測期間ｄ日間の直前７日間における販売量の実績値の移動平均を計算する（Ｓ３０５）。ＣＰＵ１１は、需要量の上限の予測値ＵＤpに対して移動平均を加算することによって、需要量の上限の予測値を修正する（Ｓ３０６）。次に、発注データ１４ｅに記録されている前回の発注による物品の納品量と在庫データ１４ｄに記録されている現在の在庫量とを加算した量から、ステップＳ３０６で修正された需要量の上限の予測値を差し引くことにより、今回の発注量がゼロであるとした仮定の下での、次回の発注による納品日での在庫量の予測値を計算する（Ｓ３０７）。
【０１０４】
ＣＰＵ１１は、次に、ステップＳ３０７で計算した在庫量の予測値が所定の最低在庫量よりも小さい値であるか否かを判定する（Ｓ３０８）。在庫量の予測値が所定の最低在庫量よりも小さい値である場合は（Ｓ３０８：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、最低在庫量から在庫量の予測値を差し引いた値を満たすように物品の発注量を決定する（Ｓ３０９）。在庫量の予測値が所定の最低在庫量以上である場合は（Ｓ３０８：ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、物品の発注量をゼロと決定する（Ｓ３１０）。ステップＳ３０９又はステップＳ３１０が終了した場合は、ＣＰＵ１１は、決定した今回の発注日における物品の発注量を示すデータを、内部記憶装置１４が記憶する発注データ１４ｅへ追加し（Ｓ３１１）、処理を終了する。発注量決定処理が終了した後は、決定した発注量の物品の発注を使用者が行う。
【０１０５】
以上詳述した如く、本発明においては、曜日に関連づけて細かい小データ群に分類した販売量に係るデータを、互いに平均値が類似している小データ群同士を併合し又他の小データ群の集まりとの間で平均値に差がある小データ群を排除したデータ群に分類することにより、互いにデータ群の性質の違いが明確になった適正な分類を行うことができる。
【０１０６】
また本発明においては、予測期間に含まれる各日に対応するデータ群内のデータの分布に応じて需要量の上限値を予測するので、予測期間内に含まれる各日における需要量の傾向を反映させた高精度な需要量の予測を行うことができる。例えば、平日が多い期間に対しては需要量を小さく予測し、祝日が多く含まれる期間に対しては需要量を大きく予測することができる。また需要量を予測するための販売量に係るデータは、本発明のデータ分類方法を用いて適正に分類されているので、いたずらに必要な計算量及びデータ量を増大させること無く、高精度に需要を予測することができる。
【０１０７】
また本発明においては、販売量の実績値の移動平均を差し引いたデータを用いて需要量の予測値を計算し、計算した需要量の予測値に実績値の移動平均を加算することにより、長期的な販売トレンドが反映された需要量を予測することができる。
【０１０８】
更に本発明においては、需要量の上限の高精度な予測値に基づいて物品の発注量を決定することにより、物品の在庫量をより現実の需要量に近い適正な値とすることができるので、過剰在庫及び欠品の発生を可及的に抑制することが可能となる。
【０１０９】
なお本実施の形態においては、店舗において物品を販売する小売業で物品の発注を行う場合を例として本発明を説明しているが、本発明の適用分野はこれに限るものではなく、商品を仕入れて卸売り（供給）を行う卸売業、仕入れた食材（物品）を仕入れて飲食を提供（供給）する飲食業、又は仕入れた部品（物品）を組み立てて製品を製造（供給）する製造業等、小売業以外の分野に対しても適用することは可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明の発注量決定装置の内部の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の発注量決定装置が行う販売データ分類処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の発注量決定装置が行う販売データ分類処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の発注量決定装置が行う販売データ分類処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の発注量決定装置が行う新着データ分類処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】発注日と納品日との関係を示す概念図である。
【図７】本発明の発注量決定装置が行う発注量決定処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１１】
１  発注量決定装置
１１  ＣＰＵ（演算部）
１２  ＲＡＭ
１４  内部記憶装置
２  記録媒体
２０  コンピュータプログラム
【図１】
2006119932.tif 000011
【図２】
2006119932.tif 000012
【図３】
2006119932.tif 000013
【図４】
2006119932.tif 000014
【図５】
2006119932.tif 000015
【図６】
2006119932.tif 000016
【図７】
2006119932.tif 000017