(57)【要約】【課題】各個別の商品で売られる単品販売と、その単品販売単位の商品を構成品とするユニット販売とをまとめて扱った場合でも精度の高い販売予測が行える販売予測システムを提供する。【解決手段】ユニット品販売実績ＤＢ１０からのユニット品販売の実績データを用いて、販売実績データ編集部２でユニット品を構成する構成品毎の販売実績データに分解する。このデータと構成品販売実績ＤＢ９からの単品販売の実績データを用いて、総量販売実績算出部３で総量販売実績を算出し、この販売実績より総量販売予測を行う。ユニット品販売予測部６では過去の販売実績データよりユニット品毎の今後の販売予測を行う。ユニット構成品販売予測部７では、これを構成品毎の販売予測データに分解して構成品毎の販売予測を算出する。構成品販売予測部５では総量販売予測とユニット構成品販売予測部７のデータとから販売予測を算出する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユニット品の過去の販売実績が記録されたユニット品販売実績データベースと、
前記ユニット品を構成する構成品が単品販売された場合の販売実績が記録された構成品販売実績データベースと、
前記ユニット品を構成する構成品情報が記録されたユニット構成品マスターデータベースと、
前記ユニット品販売実績データベースの情報と前記ユニット構成品マスターデータベースの情報とからユニット品の販売実績を構成品毎の販売実績に分離する販売実績データ編集部と、
前記販売実績データ編集部で分離された販売実績と前記構成品販売実績データベースの販売実績とから構成品毎に全体の販売数量を算出する総量販売実績算出部と、
前記総量販売実績算出部で算出された販売実績から今後の総量の販売予測を行う総量販売予測部と、
前記ユニット品販売実績データベースの情報から今後のユニット品毎の販売予測を行うユニット品販売予測部と、
前記ユニット品販売予測部の販売予測と前記ユニット構成品マスターデータベースの情報からユニット品を構成する構成品毎の販売予測を算出するユニット構成品販売予測部と、
前記ユニット構成品販売予測部の販売予測と前記総量販売予測部の総量販売予測とに基づいて構成品が単品販売された場合の販売予測を算出する構成品販売予測部とを備えたことを特徴とする販売予測システム。
【請求項２】
ユニット品の将来注文確定済までの注文実績が記録されたユニット品注文実績データベースを備え、前記ユニット品販売予測部でユニット品の販売予測を行う際に前記ユニット品注文実績データベースの情報を参照するようにしたことを特徴とする請求項１記載の販売予測システム。
【請求項３】
前記販売実績データ編集部から導出されたユニット品を構成する構成品の販売構成比率情報に基づいて、前記構成品販売予測部で算出された販売予測に対する予測確度の判断を行うことを特徴とする請求項１〜請求項２のいずれか１項に記載の販売予測システム。
【請求項４】
前記販売構成比率情報は、所定期間における販売構成比率の変動傾向を用いることを特徴とする請求項３記載の販売予測システム。
【請求項５】
前記ユニット品販売実績データベース、ユニット品注文実績データベースから導出されるユニット品を構成する構成品毎の注文実績、販売実績に基づいて、前記ユニット構成品販売予測部で算出された構成品毎の販売予測に対する予測確度の判断を行うことを特徴とする請求項２記載の販売予測システム。
【請求項６】
前記構成品販売実績データベースの販売実績のみで将来の構成品の販売予測を行う第１の方式と、前記ユニット品販売予測部の販売予測を参照して構成品の販売予測を行う第２の方式とを構成品毎に設定することができる予測方式設定部を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項２のいずれか１項に記載の販売予測システム。
【請求項７】
前記第１の方式と第２の方式とを用いた場合の販売予測と当該予測期間における販売実績値とを記憶しておく予測方式集計データベースを備え、前記販売実績値に近い販売予測方式を選択して設定することを特徴とする請求項６記載の販売予測システム。
【請求項８】
複数の構成品で構成されたグループ品において、各構成品のうち最も安定した販売実績をもつものをユニット品販売実績としてみなすことを特徴とする請求項１〜請求項２のいずれか１項に記載の販売予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユニット品として販売される場合と、ユニット品を構成している構成品毎に単品販売される場合との２つの販売経路を有し、ユニット品販売予測と構成品販売予測とが各々行われる場合の販売予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、商品の将来の販売予測を行う場合、過去の販売実績データから需要量の変動に影響を与える変化分や異常値を取り除いたのち、このベースデータの過去の直近年伸張率に基づいて将来の販売予測値を求め、さらに異常値が現れたデータには補正処理を行うことにより予測処理の精度をあげるようにしている。
【０００３】
【特許文献１】特開平７−４４６３０号公報
【特許文献２】特開１１−２５９５６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の方法では、通常の販売形態を有する商品の販売予測を行うのには適しているが、各個別の商品で売られる単品販売（バラ売り）と、その単品販売単位の商品が最終的な組みあがり状態を意識して便利になるようにセット化された単品販売の変則的な包合関係にあるユニット販売とをまとめて扱い、複雑な商品販売経路によって販売される商品について販売予測を行うことが困難であった。
【０００５】
また、ある商品について、単品販売実績とその商品を組み込んだユニット販売実績からそれぞれの販売方法別に販売予測値を算出する場合、販売方法ごとに独立して予測値を算出すると予測の正確さを欠くことになっていた。
【０００６】
本発明は、上述した課題を解決するために創案されたものであり、各個別の商品で売られる単品販売と、その単品販売単位の商品が最終的な組みあがり状態を意識してセット化されたユニット販売とをまとめて扱った場合でも精度の高い販売予測が行える販売予測システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、ユニット品の過去の販売実績が記録されたユニット品販売実績データベースと、前記ユニット品を構成する構成品が単品販売された場合の販売実績が記録された構成品販売実績データベースと、前記ユニット品を構成する構成品情報が記録されたユニット構成品マスターデータベースと、前記ユニット品販売実績データベースの情報と前記ユニット構成品マスターデータベースの情報とからユニット品の販売実績を構成品毎の販売実績に分離する販売実績データ編集部と、前記販売実績データ編集部で分離された販売実績と前記構成品販売実績データベースの販売実績とから構成品毎に全体の販売数量を算出する総量販売実績算出部と、前記総量販売実績算出部で算出された販売実績から今後の総量の販売予測を行う総量販売予測部と、前記ユニット品販売実績データベースの情報から今後のユニット品毎の販売予測を行うユニット品販売予測部と、前記ユニット品販売予測部の販売予測と前記ユニット構成品マスターデータベースの情報からユニット品を構成する構成品毎の販売予測を算出するユニット構成品販売予測部と、前記ユニット構成品販売予測部の販売予測と前記総量販売予測部の総量販売予測とに基づいて構成品が単品販売された場合の販売予測を算出する構成品販売予測部とを備えたことを特徴とする販売予測システムである。
【０００８】
また、請求項２記載の発明は、ユニット品の将来注文確定済までの注文実績が記録されたユニット品注文実績データベースを備え、前記ユニット品販売予測部でユニット品の販売予測を行う際に前記ユニット品注文実績データベースの情報を参照するようにしたことを特徴とする請求項１記載の販売予測システムである。
【０００９】
また、請求項３記載の発明は、前記販売実績データ編集部から導出されたユニット品を構成する構成品の販売構成比率情報に基づいて、前記構成品販売予測部で算出された販売予測に対する予測確度の判断を行うことを特徴とする請求項１〜請求項２のいずれか１項に記載の販売予測システムである。
【００１０】
また、請求項４記載の発明は、前記販売構成比率情報は、所定期間における販売構成比率の変動傾向を用いることを特徴とする請求項３記載の販売予測システムである。
【００１１】
また、請求項５記載の発明は、前記ユニット品販売実績データベース、ユニット品注文実績データベースから導出されるユニット品を構成する構成品毎の注文実績、販売実績に基づいて、前記ユニット構成品販売予測部で算出された構成品毎の販売予測に対する予測確度の判断を行うことを特徴とする請求項２記載の販売予測システムである。
【００１２】
また、請求項６記載の発明は、前記構成品販売実績データベースの販売実績のみで将来の構成品の販売予測を行う第１の方式と、前記ユニット品販売予測部の販売予測を参照して構成品の販売予測を行う第２の方式とを構成品毎に設定することができる予測方式設定部を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項２のいずれか１項に記載の販売予測システムである。
【００１３】
また、請求項７記載の発明は、前記第１の方式と第２の方式とを用いた場合の販売予測と当該予測期間における販売実績値とを記憶しておく予測方式集計データベースを備え、前記販売実績値に近い販売予測方式を選択して設定することを特徴とする請求項６記載の販売予測システムである。
【００１４】
また、請求項８記載の発明は、複数の構成品で構成されたグループ品において、各構成品のうち最も安定した販売実績をもつものをユニット品販売実績としてみなすことを特徴とする請求項１〜請求項２のいずれか１項に記載の販売予測システムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、各個別の商品で売られる単品販売と、その単品販売単位の商品が最終的な組みあがり状態を意識してセット化されたユニット販売とをまとめて扱った場合でも精度の高い販売予測が行える。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を説明する。図１は本発明の販売予測システムの基本構成例を示す図である。
【００１７】
図１に示すように、入力部１、販売実績データ編集部２、総量販売実績算出部３、総量販売予測部４、構成品販売予測部５、ユニット品販売予測部６、ユニット構成品販売予測部７、出力部８、構成品販売実績ＤＢ９、ユニット品販売実績ＤＢ１０、ユニット品注文実績ＤＢ１１、ユニット構成品マスターＤＢ１２、構成品販売予測ＤＢ１３、ユニット品販売予測ＤＢ１４から構成されている。
【００１８】
例えば、図１９に示すような住宅向け配線器具のスイッチのように、メーカあるいは代理店からの販売が、最終的な組みあがり状態であるスイッチユニットとして販売される場合と、スイッチユニットではなく、ユニットを構成するスイッチやプレートや取り付け枠等の構成品単品で販売される場合がある。
【００１９】
ユニット品販売実績実績ＤＢ１０には、上記のように商品がユニットとして販売された過去の実績をユニット品の品番毎に蓄積したものである。例えば、品番とユニット品名と月単位での販売個数、売上高等のデータが記録されている。
【００２０】
構成品販売実績ＤＢ９には、上記のようにユニット品を構成する構成品を単品で販売したときの過去の実績データが蓄積されている。例えば、品番と構成品名と月単位での販売個数、売上高等のデータが記録されている。
【００２１】
ユニット品注文実績ＤＢ１１には、ユニット品の注文実績が現在の時点でわかる範囲まで（過去及び将来を含む）記録されている。例えば、品番とユニット品名と月単位での注文個数、注文高等のデータ等が記録されている。
【００２２】
ユニット構成品マスターＤＢ１２には、ユニット品の品番毎の構成品がすべて記録されている。例えば、品番、ユニット品名、当該ユニット品を構成するすべての構成品に関する品番、構成品名、各構成品の売価または各構成品のユニット品売価に対する売価比率等が記録されている。
【００２３】
次に、販売予測動作について説明する。まず、構成品販売実績ＤＢ９から単品販売の実績データを読み出し、販売実績データ編集部２に送信する。一方、ユニット品販売実績ＤＢ１０からもユニット品販売の実績データを読み出し、販売実績データ編集部２に送信する。販売実績データ編集部２では、ユニット構成品マスターＤＢ１２のデータを用いてユニット品販売実績ＤＢ１０からのユニット品販売の実績データをユニット品を構成する構成品毎の販売実績データに分解する。
【００２４】
分解されたデータは単品販売の実績データとともに、総量販売実績算出部３に送信される。総量販売実績算出部３では、送られてきたデータを基にして構成品毎に、ユニット品販売、単品販売の両方で販売された合計である総量販売実績データを算出する。総量販売実績データは総量販売予測部４に送られ、総量販売実績データに基づいて今後の総量販売予測を行い、この総量販売予測データは、構成品販売予測部５に送られる。
【００２５】
一方、ユニット品販売実績ＤＢ１０から過去の販売実績データが読み出されてユニット品販売予測部６に入力される。ユニット品販売予測部６では入力された過去販売実績データからユニット品毎の今後の販売予測を行い、この販売予測データはユニット構成品販売予測部７に送信される。ユニット構成品販売予測部７では、送信されてきたユニット品毎の販売予測データをユニット構成品マスターＤＢ１２により、例えば構成比率等に基づいて、ユニット品を構成する構成品毎の販売予測データに分解して構成品毎の販売予測データを算出する。
【００２６】
予測については、過去の実績値から需要量の増減に影響を与える変動要因に関係する変化分を取り除いて、ベースデータとし、このベースデータを需要量の時間的な変化傾向を表す予測モデルにあてはめて将来の予測期間におけるベースデータの予測値を求め、変動要因による補正値を加味して算出される（特開２００３−３４６０７０号公報参照）。
【００２７】
構成品販売予測部５では、上記総量販売予測データとユニット構成品販売予測部７で算出された構成品毎の販売予測データとから単品販売である構成品の構成品毎の販売予測データを算出する。構成品毎の販売予測データは構成品販売予測ＤＢ１３に、ユニット品毎の販売予測データはユニット品販売予測ＤＢ１４に記録される。また、ユニット品販売予測や構成品販売予測の精度を向上させるために、ユニット品注文実績ＤＢ１１内の将来確定済の注文データを読み出してユニット品販売予測部６に供給し、この注文データとユニット品販売実績ＤＢ１０からの販売実績データとからユニット品販売の予測データを算出できるようになっている。
【００２８】
図２は総量販売に対するユニット品の構成品として販売された量の構成比率を示す。
例えば、品番Ａという構成品の２００３年６月は、総量販売量のうち５０％がユニット品の構成品として販売された量であることを示す。その他品番Ｂ、Ｃについても同様である。このようにしてユニット品の構成品として販売された量の過去の構成比率に基づいて例えば、以下のようにランク付けを行う。
【００２９】
構成比率の平均が７１％〜１００％まではＡランク、構成比率の平均が３１％〜７０％まではＢランク、構成比率の平均が０％〜３０％まではＣランク
図２に対して上記のランク付を適用すると、
品番ＡはＢランク、品番ＢはＣランク、品番ＣはＡランクとなる。この参考ランクに基づき販売数量予測結果に対する信頼度を検討する。
【００３０】
図３は、品番Ａ、品番Ｂ、品番Ｃの総量販売数量の予測値を示す例であるが、例えば、品番Ｃは上記よりＡランクなので総量販売数量の予測値のチェックが不要であるとの判断等を行うことができる。
【００３１】
次に、参考ランクを構成比率の平均に対して付するのではなく、毎月の構成比率に対して上記参考ランクを適用した例を図４に示す。図４は図２の構成比率の毎月の過去データに対して参考ランク付けを行ったものである。図３のような総量販売数量の予測値が算出された場合には、図４を参照して、例えば、品番Ｃについてはすべての月がＡランクなので、すべての月について予測値のチェックが不要であるとか、品番Ｂについては２００４年の３月がＡランクなので、この月はチェックが不要である等の各月毎に判断することができる。
【００３２】
図５は、図２の過去の構成比率の変化と図３の総量販売数量の予測値と参考ランクの区分とを対比させてグラフに表したものである。図５（ａ）は、品番Ｃに関するグラフであり、黒丸は構成比率の推移を表し、白丸は販売予測値の変化を示す。品番Ｃはユニット品の構成品として販売された量の比率が高くて、その比率が安定していることがわかる。
【００３３】
図５（ｂ）は、品番Ｃに関するグラフであり、その意味するところは上記と同様である。品番Ｂはユニット品の構成品として販売された量の比率が低くて、その比率が不安定であることがわかる。このように変動の状態をチェックして予測確度を検討することができる。
【００３４】
図６は、ユニット品販売の過去の実績データを示す。図７にユニット品の品番毎に将来の販売予測値（上段）と注文実績（下段）を示す。この将来のユニット品販売予測値は、図６の販売実績に基づいて算出されたものと仮定する。そして将来の販売予測値に対する注文実績の比率に基づいて以下のようにランク付けを行う。
【００３５】
注文実績比率が７１％〜１００％まではＡランク、注文実績比率の平均が３１％〜７０％まではＢランク、注文実績比率の平均が０％〜３０％まではＣランク
これを図７のデータに適用すると、図８のように表示される。例えば、２００４年６月の品番Ａについて言えば、（２０／１００）×１００＝２０％なのでＣランクとなる。このようにして計算を行い、ランク付けを行ったものである。Ａランクは予測確度が高いので、予測値のチェックを不要とすることができる。
【００３６】
さらに、図７の注文実績と販売予測値のデータをグラフ表示したものが図９である。図９（ａ）は品番Ａのように販売予測に対する注文実績の割合が少ない例を示す。図９（ｂ）は品番Ｃのように販売予測に対する注文実績の割合が多い例を示す。このようにして、販売予測に対する注文実績の割合が多いものは、上記のランク付けと同様に予測確度が高いことを示し、予測値のチェックを不要とすることができる。
【００３７】
次に、図２のような総量販売に対するユニット品の構成品として販売された量の構成比率を持ち、図３のような総量販売数量の予測値を有するものに対して、構成比率の変動係数と販売実績の変動係数を品番毎に算出した表が図１０である。
変動係数は、統計学の一般的手法から算出されるもので、変動係数＝標準偏差／平均で計算する。
【００３８】
この変動係数を参照すると、品番Ｃの構成比率の推移は不安定であるが、販売実績の推移は比較的安定していることがわかるので、このことより販売実績を基準に予測値を算出すれば良いことが判断できる。
【００３９】
図１１（ａ）には予測方式設定マスターＤＢ２１と予測方式設定部２２と図１に示す構成の販売予測システム２３とが接続されている状態が示されている。
構成品販売予測部５で構成品販売予測を行う場合に、構成品販売実績ＤＢ９の販売実績データのみで将来の構成品の販売予測を行う方が予測精度が良い場合があるので、構成品販売実績ＤＢ９の販売実績データのみで将来の構成品の販売予測を行う方式と、ユニット品の販売予測データを参照して構成品の販売予測を行う方式とのどちらの方式が予測に適しているかを構成品の品番毎に定めて、そのデータを記憶させたものが予測方式設定マスターＤＢ２１である。
【００４０】
予測方式設定マスターＤＢ２１から、予測方式設定部２２に対して構成品の品番毎に適切な予測方式が読み出され、予測方式設定部２２は、読み出した予測方式を販売予測システム２３に送る。販売予測システム２３は送信されてきた予測方式にしたがって予測処理を行う。
【００４１】
図１１（ｂ）は、図１１（ａ）の構成に予測方式集計ＤＢ２４、予測方式選択部２５が付け加えられている。販売予測システム２３で実行された予測方式と、販売予測と販売予測期間における実際の販売実績との比較による販売予測結果とを構成品の品番毎に予測方式集計ＤＢ２４の記憶させておき、この販売予測結果に基づいて構成品の販売実績データのみで構成品の将来の販売予測を行う方式にするのか、ユニット品の販売予測データを参照して構成品の販売予測を行う方式とするのかの選択を予測方式選択部２５で行い、選択された予測方式を構成品の品番毎に予測方式設定マスターＤＢ２１に登録する。この登録データを予測方式設定部２２は読み出して、販売予測システム２３に送る。販売予測システム２３は送信されてきた予測方式にしたがって予測処理を行う。
【００４２】
図１２は〜図１５に、図１１（ｂ）のシステムにより行われる予測方式の選択の様子を示す。図１２は、予測方式集計ＤＢ２４に記録されているデータの一例を示すもので、販売予測システム２３により算出された販売予測値と実績値との比較を示す。
【００４３】
予測方式１は、構成品の過去の販売実績データのみで構成品の将来の販売予測を行う方式であり、予測方式２は、ユニット品の販売予測データを参照して構成品の将来の販売予測を行う方式である。実績値は、販売予測を行った期間に実際に販売された数量を示す。２００３年６月に関しては、実績値は予測方式１で算出した値に近く、２００３年７月では実績値は予測方式２で算出した値に近い。このようにして実績値に近い値を算出できた予測方式を選択していくと、図１３の品番Ａのようになる。品番Ｂ、Ｃについても同様に選択された予測方式が表示されている。
【００４４】
図１３のようなデータが予測方式選択部２５で作成されて、予測方式設定マスターＤＢ２１に登録される。次に、ルーレット選択による予測方式の選択について説明する。図１３のように適切な予測方式を選択した後、２００３年６月から２００４年５月までの選択された予測方式を各品番Ａ、Ｂ、Ｃ毎に集計する。この集計結果を示すのが、図１４（ａ）である。例えば品番Ｃについては、上記１年の期間中、予測方式１が選択されたのは１回だけであることを示している。図１４（ａ）の集計結果から各予測方式の割合を０〜１までの間で設定する。この設定結果を示すのが、図１４（ｂ）であり、例えば、品番Ａの予測方式１に関しては、図１４（ａ）より９回選択されているので、その割合は９／１２＝０．７５となり、０〜０．７５の範囲となる。
【００４５】
次に、図１４（ｃ）のように、０〜１までの範囲でランダムに数値を選択する。この数値と図１４（ｂ）の品番毎の予測方式の範囲とを照合して、予測方式を選択する。例えば品番Ａの選択数値は０．６５なので予測方式１で示される０〜０．７５の範囲内にあるので予測方式１を選択する。このようにして、予測方式を選択した結果を示すのが、図１４（ｄ）である。
【００４６】
図１５（ａ）は、図１３の適切な予測方式の集計結果に対して、図１４（ａ）のように単純に表された予測方式をカウントするのではなく、一定の重み付けを行ってその頻度を算出したものである。重み付けは、
（１−（現時点の月からの乖離度（単位：月）×０．０５））で表され、各月に表示されている予測方式にこの重み付けを行い、予測方式毎に合計する。この合計値が適正度であり、
適正度＝Σ（１−（現時点の月からの乖離度（単位：月）×０．０５））となる。このようにして算出された結果が図１５（ａ）に示されている。そして適正度の高い数値の方の予測方式を選択すれば、図１５（ｂ）のようになる。
【００４７】
以上のようにすれば、所定の基準による自動選択が行えるので、担当者のスキルに依存しない、客観的な選択が行え、安定的な予測精度を得ることができる。なお、季節性を考慮して前年同時期の予測方法を選択するようにしても良い。
【００４８】
図１６は、複数（３種類以上）の構成品で構成されるユニット品の販売実績を示す。グループＡというユニット品は品番Ａ、Ｂ、Ｃの構成品で構成されており、各構成品の単品販売実績とユニット品の販売実績とが表示されている。図１７は図１６の販売実績の経過をグラフに表したものであり、品番Ａの販売実績が比較的安定している。
【００４９】
これらの販売実績の変動係数を算出したものが、図１８である。過去の販売実績の変動係数に基づいて、例えば変動係数０〜０．２未満の範囲のものをユニット品販売の販売実績とみなし、変動係数０．２〜５の範囲のものを各構成品の単品販売の販売実績とみなす。
例えば、品番Ａの販売実績が比較的安定しているので、この販売実績をユニット品（グループＡ）の販売実績とみなして販売予測値を算出する。品番Ｂ、Ｃについては販売実績が比較的不安定なので、単品販売とみなしてその販売実績から販売予測値を算出する。
【００５０】
また、変動係数がグループＡよりも小さい品番については、その品番の過去の販売実績データのみで販売予測を行うようにし、変動係数がグループＡよりも大きい品番については、構成比率を参照して販売予測を行うようにしても良い。例えば、品番Ａは、変動係数がグループＡよりも小さいので、その品番の過去の販売実績データのみで販売予測を行うようにし、品番Ｂ、Ｃについては変動係数がグループＡよりも大きいので、品番Ｂ、Ｃの総量販売予測を行った後、グループＡから品番Ａを除いた構成比率から品番Ｂ、Ｃの販売予測値を算出する。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の販売予測システムの基本構成例を示す図である。
【図２】総量販売に対するユニット品の構成品として販売された量の構成比率を示す図である。
【図３】総量販売数量の予測値例を示す図である。
【図４】毎月の構成比率に対して参考ランクを適用した例を示す図である。
【図５】図２の過去の構成比率の変化と図３の総量販売数量の予測値と参考ランクの区分とを対比させた図である。
【図６】ユニット品販売の過去の実績データを示す図である。
【図７】注文実績と販売予測値のデータを示す図である。
【図８】品番毎に参考ランク付けされたデータを示す図である。
【図９】図７の注文実績と販売予測値のデータをグラフ表示した図である。
【図１０】変動係数を算出した図である。
【図１１】予測方式を選択できるように構成されたシステムを示す図である。
【図１２】予測方式集計ＤＢ２４に記録されているデータの一例を示す図である。
【図１３】実績値に近い値を算出できた予測方式を選択したデータを示す図である。
【図１４】ルーレット選択による予測方式の流れを示す図である。
【図１５】重み付けを行ってその頻度を算出した図である。
【図１６】複数（３種類以上）の構成品で構成されるユニット品の販売実績を示す図である。
【図１７】図１６の販売実績の経過をグラフに表した図である。
【図１８】販売実績の変動係数を算出した図である。
【図１９】ユニット品とユニット品を構成する構成品の販売経路等を示す図である。
【符号の説明】
【００５２】
１    入力部
２    販売実績データ編集部
３    総量販売実績算出部
４    総量販売予測部
５    構成品販売予測部
６    ユニット品販売予測部
７    ユニット構成品販売予測部
８    出力部
９    構成品販売実績ＤＢ
１０  ユニット品販売実績ＤＢ
１１  ユニット品注文実績ＤＢ
１２  ユニット構成品マスターＤＢ
１３  構成品販売予測ＤＢ
１４  ユニット品販売予測ＤＢ
【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】
2006065593.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2006065593.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
2006065593.tif 000017
【図１６】
2006065593.tif 000018
【図１７】
2006065593.tif 000019
【図１８】
2006065593.tif 000020
【図１９】
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