(57)【要約】【課題】不連続な販売実績情報や１年間分に満たない短期間の販売実績情報でも精度よく販売予測を行うことができる販売予測装置および販売予測方法を提供することを課題とする。【解決手段】本発明にかかる販売予測装置１００は、販売実績情報取得部１１０２ａで各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得し、予測手法決定部１１０２ｂで、取得した販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、販売予測で用いる予測手法を商品ごとに決定し、販売予測部１１０２ｃで、所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量を、予測手法決定部１１０２ｂで決定した予測手法を用いて予測する。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得する販売実績情報取得手段と前記販売実績情報取得手段で取得した販売実績情報から各商品の販売量を予測する販売予測手段とを備えた販売予測装置において、
前記販売予測手段は、所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、前記集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量を予測すること
を特徴とする販売予測装置。
【請求項２】
前記販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、前記販売予測手段で用いる予測手法を商品ごとに決定する予測手法決定手段
をさらに備え、
前記販売予測手段は、各商品の曜日毎の販売量を予測する際に、前記予測手法決定手段で決定した予測手法を用いて各商品の販売量を予測すること
を特徴とする請求項１に記載の販売予測装置。
【請求項３】
予め定めた販売金額ランクと予め定めた販売頻度ランクとの組合せである販売ランクごとに基準値を算出する際に用いる基準値算出用情報が格納された基準値管理テーブル上における販売ランクの移動パターンおよび移動先の販売ランクでの滞留時間を各商品の販売実績に関する販売実績情報に基づいて商品ごとに分析し、分析結果から将来の販売ランクおよび当該販売ランクでの滞留時間を予測することで各商品の販売量を予測する販売予測装置であって、
前記販売実績情報を取得する販売実績情報取得手段と、
前記販売実績情報取得手段で取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて、各商品の販売ランクを決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報を基準値管理テーブルと照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて各商品の基準値を算出する基準値算出手段と、
前記基準値算出手段で基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計する販売ランク集計手段と、
前記販売ランク集計手段で集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析する分析手段と、
前記分析手段で分析した分析結果に基づいて、将来の販売ランクを商品ごとに予測する販売ランク予測手段と、
前記販売ランク予測手段で予測した将来の販売ランク、前記基準値および前記販売実績情報に基づいて、各商品の販売量を予測する販売予測手段と、
を備えたことを特徴とする販売予測装置。
【請求項４】
各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得する販売実績情報取得ステップと前記販売実績情報取得ステップで取得した販売実績情報から各商品の販売量を予測する販売予測ステップとを含む販売予測方法において、
前記販売予測ステップは、所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、前記集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量を予測すること
を特徴とする販売予測方法。
【請求項５】
前記販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、前記販売予測ステップで用いる予測手法を商品ごとに決定する予測手法決定ステップ
をさらに含み、
前記販売予測ステップは、各商品の曜日毎の販売量を予測する際に、前記予測手法決定ステップで決定した予測手法を用いて各商品の販売量を予測すること
を特徴とする請求項４に記載の販売予測方法。
【請求項６】
予め定めた販売金額ランクと予め定めた販売頻度ランクとの組合せである販売ランクごとに基準値を算出する際に用いる基準値算出用情報が格納された基準値管理テーブル上における販売ランクの移動パターンおよび移動先の販売ランクでの滞留時間を各商品の販売実績に関する販売実績情報に基づいて商品ごとに分析し、分析結果から将来の販売ランクおよび当該販売ランクでの滞留時間を予測することで各商品の販売量を予測する販売予測方法であって、
前記販売実績情報を取得する販売実績情報取得ステップと、
前記販売実績情報取得ステップで取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて、各商品の販売ランクを決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報を基準値管理テーブルと照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて各商品の基準値を算出する基準値算出ステップと、
前記基準値算出ステップで基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計する販売ランク集計ステップと、
前記販売ランク集計ステップで集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析する分析ステップと、
前記分析ステップで分析した分析結果に基づいて、将来の販売ランクを商品ごとに予測する販売ランク予測ステップと、
前記販売ランク予測ステップで予測した将来の販売ランク、前記基準値および前記販売実績情報に基づいて、各商品の販売量を予測する販売予測ステップと、
を含むことを特徴とする販売予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、販売実績情報に基づいて商品の販売量を予測する販売予測装置および販売予測方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
これまで、過去の販売実績情報に基づく商品の販売量の予測に関する技術として、例えば非特許文献１や特許文献１、特許文献２などが開示されている。以下、非特許文献１や特許文献１、特許文献２に記載の技術について簡単に説明する。
【０００３】
まず、非特許文献１は、過去の販売実績データに基づいて販売予測（需要予測）を行うパッケージ商品に関するものである。具体的には、過去１年間分の販売実績データに基づいて四季の季節変化を考慮した販売予測を月単位または週単位で行う。また、販売傾向の経年変化を考慮したい場合は、過去２年間以上の販売実績データに基づいて販売予測を行う。なお、販売予測を旬単位（上旬、中旬、下旬）で行う場合は月単位での予測結果を販売ウェイトで割り戻し、また、販売予測を日単位で行う場合は週単位での予測結果を販売ウェイトで割り戻す。これにより、販売傾向の季節変化や経年変化などの要因を加味した販売予測ができた。
【０００４】
また、特許文献１は、酵母製造業者から製パン業者への液状酵母の供給方法および液状酵母の供給システムに関するものである。特許文献１では、製パン業者における液状酵母使用量実績データ（上述した販売実績情報に対応）を取得し、取得した液状酵母使用量実績データに基づいて製パン業者における液状酵母の需要を予測している。なお、液状酵母の需要の予測は、まず月間予測などの長期予測をたて、次に旬間予測または週間予測等の中期予測をたて、さらに日別予測をたてるといった具合に順次予測範囲を狭めて行われている。また、液状酵母の需要の予測において、供給する酵母の種類や、季節により異なる酵母保存期間や、酵母の使用量の変動などが勘案されている。例えば、長期予測や中期予測の場合には季節的要因などが考慮され、中期予測や日別予測の場合には曜日や祝日などの要因が考慮されている。これにより、製パン業者は、酵母製造業者から必要な量の液状酵母の供給を必要なときに受けることができた。
【０００５】
また、特許文献２は、製品需要予測システムに関するものである。特許文献２では、１月１日及び１月２日を除き、１月３日を第１週の第１日目とし、２月２９日が毎年あるものと想定して入力された複数年にわたる過去の出荷実績（上述した販売実績情報に対応）に基づいて、製品の需要予測を旬単位、週単位または日単位で行う。これにより、年が変わっても各日毎に正確な需要予測を行うことができた。
【０００６】
【非特許文献１】株式会社日本総合研究所（会社名）が販売元で株式会社システムズ・ダイナックス（会社名）が開発元のパッケージ“Ｆｏｒｅｔｅｌｌｅｒ（登録商標）（フォーテラー）（商品名）”のホームページ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｙｓｔｅｍｓｄｙｎａｘ．ｃｏｍ／Ｆｏｒｅｔｅｌｌｅｒ．ｈｔｍ」
【特許文献１】特開２００２−８４９６３号公報
【特許文献２】特開２００３−１８７０５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来技術では十分な精度で販売予測を行うにあたり日単位で連続した販売実績情報を用いることを前提としているので、例えば日単位で不連続な販売実績情報は適用外であり、結果的に利用者が限定される、という問題点があった。また、従来技術では十分な精度で販売予測を行うにあたり最低でも過去１年間分の販売実績情報が必要であるので、例えば過去１年間分に満たない販売実績情報は適用外であり、結果的に利用者が限定される、という問題点があった。
【０００８】
また、従来技術では各商品の販売特性の変化（例えば商品のライフサイクルの変化など）を考慮して販売予測を行うことができなかった、という問題点があった。
【０００９】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、不連続な販売実績情報や１年間分に満たない短期間の販売実績情報でも精度よく販売予測を行うことができる販売予測装置および販売予測方法を提供することを目的とする。また、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、過去の販売実績情報だけでなく各商品の販売特性の変化（例えば商品のライフサイクルの変化など）も踏まえて商品ごとの販売予測を行うことができる販売予測装置および販売予測方法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】
【００１０】
すなわち、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる請求項１に記載の販売予測装置は、各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得する販売実績情報取得手段と前記販売実績情報取得手段で取得した販売実績情報から各商品の販売量を予測する販売予測手段とを備えた販売予測装置において、前記販売予測手段は、所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、前記集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量を予測することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明にかかる請求項２に記載の販売予測装置は、請求項１に記載の販売予測装置において、前記販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、前記販売予測手段で用いる予測手法を商品ごとに決定する予測手法決定手段をさらに備え、前記販売予測手段は、各商品の曜日毎の販売量を予測する際に、前記予測手法決定手段で決定した予測手法を用いて各商品の販売量を予測することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明にかかる請求項３に記載の販売予測装置は、予め定めた販売金額ランクと予め定めた販売頻度ランクとの組合せである販売ランクごとに基準値を算出する際に用いる基準値算出用情報が格納された基準値管理テーブル上における販売ランクの移動パターンおよび移動先の販売ランクでの滞留時間を各商品の販売実績に関する販売実績情報に基づいて商品ごとに分析し、分析結果から将来の販売ランクおよび当該販売ランクでの滞留時間を予測することで各商品の販売量を予測する販売予測装置であって、前記販売実績情報を取得する販売実績情報取得手段と、前記販売実績情報取得手段で取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて、各商品の販売ランクを決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報を基準値管理テーブルと照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて各商品の基準値を算出する基準値算出手段と、前記基準値算出手段で基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計する販売ランク集計手段と、前記販売ランク集計手段で集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析する分析手段と、前記分析手段で分析した分析結果に基づいて、将来の販売ランクを商品ごとに予測する販売ランク予測手段と、前記販売ランク予測手段で予測した将来の販売ランク、前記基準値および前記販売実績情報に基づいて、各商品の販売量を予測する販売予測手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は販売予測方法に関するものであり、本発明にかかる請求項４に記載の販売予測方法は、各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得する販売実績情報取得ステップと前記販売実績情報取得ステップで取得した販売実績情報から各商品の販売量を予測する販売予測ステップとを含む販売予測方法において、前記販売予測ステップは、所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、前記集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量を予測することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明にかかる請求項５に記載の販売予測方法は、請求項４に記載の販売予測方法において、前記販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、前記販売予測ステップで用いる予測手法を商品ごとに決定する予測手法決定ステップをさらに含み、前記販売予測ステップは、各商品の曜日毎の販売量を予測する際に、前記予測手法決定ステップで決定した予測手法を用いて各商品の販売量を予測することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明にかかる請求項６に記載の販売予測方法は、予め定めた販売金額ランクと予め定めた販売頻度ランクとの組合せである販売ランクごとに基準値を算出する際に用いる基準値算出用情報が格納された基準値管理テーブル上における販売ランクの移動パターンおよび移動先の販売ランクでの滞留時間を各商品の販売実績に関する販売実績情報に基づいて商品ごとに分析し、分析結果から将来の販売ランクおよび当該販売ランクでの滞留時間を予測することで各商品の販売量を予測する販売予測方法であって、前記販売実績情報を取得する販売実績情報取得ステップと、前記販売実績情報取得ステップで取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて、各商品の販売ランクを決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報を基準値管理テーブルと照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて各商品の基準値を算出する基準値算出ステップと、前記基準値算出ステップで基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計する販売ランク集計ステップと、前記販売ランク集計ステップで集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析する分析ステップと、前記分析ステップで分析した分析結果に基づいて、将来の販売ランクを商品ごとに予測する販売ランク予測ステップと、前記販売ランク予測ステップで予測した将来の販売ランク、前記基準値および前記販売実績情報に基づいて、各商品の販売量を予測する販売予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明にかかる請求項１に記載の販売予測装置および請求項４に記載の販売予測方法は、各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得し、取得した所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量を予測する。これにより、不連続な販売実績情報や１年間分に満たない短期間の販売実績情報でも精度よく販売予測を行うことができるという効果を奏する。
【００１７】
また、本発明にかかる請求項２に記載の販売予測装置および請求項５に記載の販売予測方法は、販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、販売量を予測する際に用いる予測手法を商品ごとに決定し、各商品の曜日毎の販売量を予測する際に、決定した予測手法を用いて各商品の販売量を予測する。これにより、商品の売れ行きに応じた販売予測を商品ごとに行うことができるという効果を奏する。
【００１８】
また、本発明にかかる請求項３に記載の販売予測装置および請求項６に記載の販売予測方法は、販売実績情報を取得し、取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて、各商品の販売ランクを決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報を基準値管理テーブルと照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて各商品の基準値を算出し、基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計し、集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析し、分析した分析結果に基づいて、将来の販売ランクを商品ごとに予測し、予測した将来の販売ランク、基準値および販売実績情報に基づいて、各商品の販売量を予測する。これにより、過去の販売実績情報だけでなく各商品の販売特性の変化（例えば商品のライフサイクルの変化など）も踏まえて商品ごとの販売予測を行うことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に、本発明にかかる販売予測装置および販売予測方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００２０】
［第１実施形態］
まず、第１実施形態の販売予測装置１１００の構成について図１を参照して説明する。図１は、販売予測装置１１００の構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００２１】
販売予測装置１１００は、販売予測装置１１００を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１１０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して販売予測装置１１００をネットワーク１３００に通信可能に接続する通信インターフェース部１１０４と、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する記憶部１１０６と、入力装置１１１２や出力装置１１１４に接続する入出力インターフェース部１１０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。なお、ネットワーク１３００は、販売予測装置１１００と外部システム１２００とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ等である。外部システム１２００は、ネットワーク１３００を介して販売予測装置１１００と相互に通信可能に接続され、販売実績情報や各種パラメータ等に関する外部データベースや、販売量を予測するための外部プログラム等を提供する機能など、を有する。また、外部システム１２００はＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成してもよく、そのハードウェアは一般に市販されるワークステーションやパーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置で構成してもよい。また、外部システム１２００の各機能は外部システム１２００のハードウェア構成中のＣＰＵやディスク装置やメモリ装置や入力装置や出力装置や通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等で実現される。
【００２２】
記憶部１１０６は、ストレージ手段であり、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置や、ハードディスクのような固定ディスク装置や、フレキシブルディスクや、光ディスク等を用いることができる。記憶部１１０６は、図示の如く、販売実績情報ファイル１１０６ａおよび予測結果ファイル１１０６ｂを格納する。販売実績情報ファイル１１０６ａは、各商品の販売実績に関する販売実績情報（具体的にはＰＯＳデータ）を格納する。ここで、販売実績情報ファイル１１０６ａに格納される情報について図２を参照して説明する。図２は、販売実績情報ファイル１１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。図２に示すように、販売実績情報ファイル１１０６ａは、各商品を一意に識別するための商品識別情報（例えばＪＡＮ（Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ａｒｔｉｃｌｅ  Ｎｕｍｂｅｒ）コードや商品名称など）と、販売日付（年月日）と、販売実績数量と、販売実績金額と、商品単価と、を相互に関連付けて格納する。なお、特別な方法で販売された商品である特売商品を一意に識別するための特売商品識別情報（例えば所定のフラグなど）をさらに相互に関連付けて格納してもよい。再び図１に戻り、予測結果ファイル１１０６ｂは、後述する販売予測部１１０２ｃで予測された販売量（具体的には、所定の期間に販売される商品の数）および販売回数（具体的には、所定の期間に商品が販売される回数（日数））を商品ごとに格納する。
【００２３】
通信インターフェース部１１０４は、販売予測装置１１００とネットワーク１３００（またはルータ等の通信装置）との間における通信を媒介する。すなわち、通信インターフェース部１１０４は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有する。
【００２４】
入出力インターフェース部１１０８は、入力装置１１１２や出力装置１１１４に接続する。ここで、出力装置１１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる（なお、以下で、出力装置１１１４をモニタとして記載する場合がある。）。また、入力装置１１１２には、キーボードやマウスやマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。
【００２５】
制御部１１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラムに基づいて種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１１０２は、図示の如く、大別して、販売実績情報取得部１１０２ａと、予測手法決定部１１０２ｂと、販売予測部１１０２ｃと、を備えている。販売実績情報取得部１１０２ａは、各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得する。予測手法決定部１１０２ｂは、販売実績情報取得部１１０２ａで取得した販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、後述する販売予測部１１０２ｃで用いる予測手法を商品ごとに決定する。具体的には、予測手法決定部１１０２ｂは、各商品が販売頻度の多い多頻度型の商品であるか販売頻度の少ない少頻度型の商品であるかを所定の判定式に基づいて判定し、多頻度型と判定された場合には予測手法として指数平滑法を決定し、少頻度型と判定された場合には予測手法としてインターバル法を決定する。販売予測部１１０２ｃは、所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量および販売回数を予測する。具体的には、販売予測部１１０２ｃは、次回の販売までの日数を予測した上で、所定の期間に販売する商品の数と所定の期間に商品が販売される回数（日数）を曜日別に予測する。すなわち、販売予測部１１０２ｃは、商品ごとに同じ曜日単位で１週間の販売予測を行う。換言すると、１週間分の曜日別の販売量および販売回数が商品ごとに予測される。なお、販売予測部１１０２ｃにおいて、各商品の曜日毎の販売量および販売回数を予測する際に、予測手法決定部１１０２ｂで決定した予測手法を用いて各商品の販売量および販売回数を予測してもよい。また、各商品の曜日毎の販売量および販売回数を予測する際に、日々の販売変化に関する情報をさらに加えて各商品の販売量および販売回数を予測してもよい。
【００２６】
以上の構成において、販売予測装置１１００の制御部１１０２で行われるメイン処理を、図３などを参照して説明する。図３は、販売予測装置１１００の制御部１１０２で行われるメイン処理の一例を示すフロ−チャートである。
【００２７】
まず、販売実績情報取得部１１０２ａで、販売実績情報を取得し、取得した販売実績情報を販売実績情報ファイル１１０６ａに格納する（ステップＳＡ−１）。ここで、ステップＳＡ−１で取得する販売実績情報は、具体的にはＰＯＳデータである。なお、本装置では、十分な予測精度を得るために、最低でも１ヶ月間分の販売実績情報を取得する必要があり、最近の３ヶ月間分〜６ヶ月間分程度の販売実績情報を取得することが好ましい。なお、販売実績情報の代わりに出荷実績情報を用いてもよい。
【００２８】
ここで、ステップＳＡ−１で取得した販売実績情報に特売商品識別情報が含まれている場合には、特売商品識別情報に基づいて、以下の処理の対象となる商品である定番商品を抽出することができる。なお、定番商品とは通常の方法で販売された商品を指し、本第１実施形態では特売商品以外の商品を定番商品とする。
【００２９】
ついで、予測手法決定部１１０２ｂで、ステップＳＡ−１で取得した販売実績情報から各商品の販売頻度を算出する（ステップＳＡ−２）。具体的には、まず販売実績情報から最終販売日を確定し、確定した最終販売日から過去に遡って最近の販売実績を商品ごとに数え上げることで各商品の販売頻度を算出する。
【００３０】
ついで、予測手法決定部１１０２ｂで、ステップＳＡ−２で算出した各商品の販売頻度に基づいて（ステップＳＡ−３）、販売予測部１１０２ｃで用いる予測手法を商品ごとに決定する（ステップＳＡ−４またはステップＳＡ−５）。具体的には、ステップＳＡ−２で算出した販売頻度が所定の判定式“販売頻度≧所定値”を満たした場合（ステップＳＡ−３：Ｙｅｓ）は多頻度型に分類し、予測手法として指数平滑法を決定する（ステップＳＡ−４）。また、ステップＳＡ−２で算出した販売頻度が所定の判別式“販売頻度≧所定値”を満たさない場合（ステップＳＡ−３：Ｎｏ）は少頻度型に分類し、予測手法としてインターバル法を決定する（ステップＳＡ−５）。すなわち、連続した販売が続く比較的安定した商品に対しては指数平滑法を採用し、販売が不定期で出荷頻度もばらついている商品に対してはインターバル法を採用する。
【００３１】
ついで、販売予測部１１０２ｃで、ステップＳＡ−４またはステップＳＡ−５で決定した予測手法を用いて、各商品の曜日毎の販売量および販売回数を予測する（ステップＳＡ−６）。具体的には、図４に示すように、所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量および販売回数を曜日別に集計し、集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量（所定期間における商品の販売個数）および販売回数（所定期間における商品の販売回数（販売日数））を予測する。これにより、１週間分の曜日別予測結果（販売量および販売回数）を商品ごとに得ることができる。また、販売頻度を勘案して、次回の販売までのリードタイムを読み込み、販売予測結果を時系列で集計し、合計販売金額で商品別に集計してもよい。
【００３２】
以上説明したように、販売予測装置１１００は、販売実績情報取得部１１０２ａで、各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得し、販売予測部１１０２ｃで、取得した所定日数分の日単位の販売実績情報からその期間の各商品の販売量を曜日別に集計し、集計した集計値から各商品の曜日毎の販売量を予測する。これにより、不連続な販売実績情報や１年間分に満たない短期間の販売実績情報でも精度よく販売予測を行うことができる。なお、販売予測装置１１００を用いれば、１週間先から１ヶ月先程度までの販売予測を精度よく行うことができる。ここで、商品の販売量は曜日ごとに異なるため、本発明では曜日ごとに各商品の販売量や販売回数を予測することで、曜日波動（曜日毎の販売量の変化パターン）を取り込んでいる。一般的な販売予測では、最初に週単位での予測を行い、その予測結果を曜日別実績ウェイトで割り戻す、という手法を用いていた。しかし、本発明では、割り戻しは行わずに、同じ曜日単位で一週間の販売量や販売回数を予測する。つまり、同じ曜日で販売予測を行う“縦方向型予測”である（図４参照）。また、本発明では、季節指数や月間販売指数、週間販売指数などの変動要因を指数として一切使わず、過去の販売実績情報だけを用いて販売予測を行う。このため、本発明によれば、従来の仕組みのように人が絶えず監視し、場合によっては指数やパラメータの調整をしながら運用するのではなく、販売予測の処理を完全に自動化することができる。なお、本発明では、曜日ごとに販売予測を行うので、結果的に曜日別に変動する要因を考慮している。また、月や週での予測の場合は、予め販売要因（例えば営業日日数の違いなど）を修正して取り込んでおく必要があるが、本発明ではその必要はなく、単純に曜日別に販売実績情報を並べ替えることで販売予測を行う。
【００３３】
また、販売予測装置１１００は、予測手法決定部１１０２ｂで、販売実績情報から各商品の販売頻度を算出し、算出した各商品の販売頻度に基づいて、販売量を予測する際に用いる予測手法を商品ごとに決定し、販売予測部１１０２ｃで、各商品の曜日毎の販売量を予測する際に、決定した予測手法を用いて各商品の販売量を予測する。これにより、商品の売れ行きに応じた販売予測を商品ごとに行うことができる。また、具体的には本発明では予測手法として指数平滑法およびインターバル法を採用している。これにより、販売予測を繰り返すことで予測精度が高まる。
【００３４】
［第２実施形態］
つぎに、第２実施形態の販売予測装置２１００の構成について図５を参照して説明する。図５は、販売予測装置２１００の構成を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。なお、第１実施形態と共通する部分については説明を省略する場合がある。
【００３５】
販売予測装置２１００は、販売予測装置２１００を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部２１０２と、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して販売予測装置２１００をネットワーク２３００に通信可能に接続する通信インターフェース部２１０４と、各種のデータベースやテーブルやファイルなどを格納する記憶部２１０６と、入力装置２１１２や出力装置２１１４に接続する入出力インターフェース部２１０８と、で構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００３６】
記憶部２１０６は、図示の如く、販売実績情報ファイル２１０６ａ、基準値管理テーブル２１０６ｂおよび予測結果ファイル２１０６ｃを格納する。販売実績情報ファイル２１０６ａは、各商品の販売実績に関する販売実績情報を格納する。また、基準値管理テーブル２１０６ｂは、予め定めた販売金額ランクと予め定めた販売頻度ランクとの組合せである販売ランクごとに基準値を算出する際に用いる基準値算出用情報（具体的には基準在庫日数および発注点日数）が設定された基準値管理テーブルを格納する。ここで、基準値管理テーブル２１０６ｂに格納される情報について図６を参照して説明する。図６は、基準値管理テーブル２１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。図６に示すように、基準値管理テーブル２１０６ｂは、販売金額ランク（例えばＡ〜Ｅ）と販売頻度ランク（例えば１〜５）との組合せごとに、基準値算出用情報に格納する。なお、基準値管理テーブルの詳細については、特開２００１−３３８１８９を参照されたい。再び図５に戻り、予測結果ファイル２１０６ｃは、後述する販売予測部２１０２ｆで予測した販売量および販売回数を商品ごとに格納する。
【００３７】
制御部２１０２は、図示の如く、大別して、販売実績情報取得部２１０２ａと、基準値算出部２１０２ｂと、販売ランク集計部２１０２ｃと、分析部２１０２ｄと、販売ランク予測部２１０２ｅと、販売予測部２１０２ｆと、を備えている。販売実績情報取得部２１０２ａは、各商品の販売実績に関する販売実績情報を取得する。基準値算出部２１０２ｂは、販売実績情報取得部２１０２ａで取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて販売ランク（販売金額ランクと販売頻度ランクとの組合せ）を決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報を基準値管理テーブルと照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて各商品の基準値を算出する。販売ランク集計部２１０２ｃは、基準値算出部２１０２ｂで基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計する。分析部２１０２ｄは、販売ランク集計部２１０２ｃで集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析する。販売ランク予測部２１０２ｅは、分析部２１０２ｄで分析した分析結果に基づいて、将来の販売ランクを商品ごとに予測する。販売予測部２１０２ｆは、販売ランク予測部２１０２ｅで予測した将来の販売ランク、基準値および販売実績情報に基づいて、各商品の販売量および販売回数を予測する。
【００３８】
以上の構成において、販売予測装置２１００の制御部２１０２で行われるメイン処理を、図７などを参照して説明する。図７は、販売予測装置２１００の制御部２１０２で行われるメイン処理の一例を示すフロ−チャートである。
【００３９】
まず、販売実績情報取得部２１０２ａで、販売実績情報を取得し、取得した販売実績情報を販売実績情報ファイル２１０６ａに格納する（ステップＳＢ−１）。
【００４０】
ついで、基準値算出部２１０２ｂで、ステップＳＢ−１で取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて販売ランク（販売金額ランクと販売頻度ランクとの組合せ）を決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報（基準在庫日数および発注点日数）を基準値管理テーブル（基準値管理テーブル２１０６ｂに格納した基準値管理テーブル）と照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて各商品の基準値（基準在庫量および発注点量）を算出する（ステップＳＢ−２）。なお、基準値の算出に関する詳細については、特開２００１−３３８１８９を参照されたい。また、基準値の算出は、所定の期間（例えば１週間）間隔で行う。
【００４１】
ついで、販売ランク集計部２１０２ｃで、ステップＳＢ−２で基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計する（ステップＳＢ−３）。
【００４２】
ついで、分析部２１０２ｄで、ステップＳＢ−３で集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析する（ステップＳＢ−４）。具体的には、図８に示すように、基準値管理テーブル上における各商品の販売ランクの移動履歴（販売ランク間の移動状況）、各商品が各販売ランクに留まっている時間（滞留時間）および商品ランクの変化の速さを、ステップＳＢ−３で集計した集計結果に基づいて分析する。換言すると、（１）販売ランク間の移動パターンを分析することで回帰性を探り、（２）各販売ランクにおける滞留時間の分布とその特性を分析し、（３）他の販売ランクに移動した後の滞留時間および移動変化のパターンを分類する、ことで移動変化パターンを作りこむ。
【００４３】
ついで、販売ランク予測部２１０２ｅで、ステップＳＢ−４で分析した分析結果に基づいて将来の販売ランクを商品ごとに予測する（ステップＳＢ−５）。
【００４４】
ついで、販売予測部２１０２ｆで、ステップＳＢ−５で予測した将来の販売ランク、ステップＳＢ−２で算出した基準値および販売実績情報に基づいて、各商品の販売量および販売回数を予測する（ステップＳＢ−６）。換言すると、ステップＳＢ−５で予測した将来の販売ランクによる販売金額貢献度および販売頻度の変化予測を把握した上で、ステップＳＢ−２で算出した販売実績に基づいて、単純に過去と同様な販売が継続するとの予測ではなく、ｎ世代（ｎは自然数）の販売数量および販売回数が“ｎ＋１”世代に変化することを見越して販売予測する。なお、「世代」とは、同じ販売ランクが継続している期間を意味する。また、「ｎ世代」とは、ｎ番目の世代を意味し、販売ランクがｎ回変化した場合におけるｎ回目に相当する販売ランクの継続期間を意味する。
【００４５】
以上、説明したように、販売予測装置２１００は、販売実績情報取得部２１０２ａで、販売実績情報を取得し、基準値算出部２１０２ｂで、取得した販売実績情報から算出された各商品の販売金額貢献度および販売頻度貢献度に基づいて、各商品の販売ランクを決定し、決定した販売ランクに対応する基準値算出用情報を基準値管理テーブルと照合して取得し、取得した基準値算出用情報および販売実績情報に基づいて基準値を算出し、販売ランク集計部２１０２ｃで、基準値を算出する際に決定した販売ランクを商品ごとに時系列に集計し、分析部２１０２ｄで、集計した集計結果に基づいて、販売ランクの移動パターンおよび移動先の各販売ランクでの滞留時間を商品ごとに分析し、販売ランク予測部２１０２ｅで、分析した分析結果に基づいて、将来の販売ランクを商品ごとに予測し、販売予測部２１０２ｆで、予測した将来の販売ランク、基準値および販売実績情報に基づいて、各商品の販売量を予測する。これにより、過去の販売実績情報だけでなく各商品の販売特性の変化（例えば商品のライフサイクルの変化など）も踏まえて商品ごとの販売予測を行うことができる。換言すると、本発明は、基準値管理テーブルを用いて商品の販売実績に基づいて商品をランク分けしている。そして、ランク分けされた商品のランク実績を時系列で集計し、次の軌跡を予測する。すなわち、基準値管理テーブル上のどの位置に商品がランクされたかのデータと、次に別のランクに移動したデータとを集計する。つまり、商品ランクを基準値管理テーブル上の固有の位置としてとらえて、移動の情報を集計する。これにより、商品の販売特性を反映した販売ランクの変化、つまり世代の変化を予測することが可能となり、複数の世代に渡って商品の販売予測を行うことができる。
【００４６】
また、本発明は、換言すると、下記の工程で各商品の販売量および販売回数を複数の世代に渡って予測する。なお、本発明では、商品ごとに移動パターンや販売ランク内での滞留時間が異なるので、ここでの移動パターンの回帰性を探り、同時に類似変化をする商品の移動パターンから移動変化方向と滞留時間の認識を行って、将来の予測値を作りこむ。
（１）各販売ランク間の移動パターンを分析し、回帰性を探る。
（２）各販売ランクにおける滞留時間の分布と特性を分析する。
（３）次の販売ランクに移動した後の滞留時間と移動変化パターンとを分類する。
（４）移動変化パターンを作りこみ、現状の商品を作成した移動変化パターンに当てはめて販売予測を行う。
（５）得られた予測値に基づいて販売ランクの将来の移動変化方向がわかるので、次には新たな販売ランクに移動した場合にその販売ランクでの販売予測を行う。なお、ここでの販売予測は、各商品の販売ランク付をする際に作成した基準値と実日の販売実績と販売ランクから得られる販売頻度とを活用して行う。
（６）販売ランク内での滞留時間の予測結果に従って、次の新たな販売ランクへ何週間後に移動するかがわかるので、次には新たな販売ランクから移動する次の販売ランクに対応する基準値算出用情報を活用して販売予測を繰り返すことで、当該次の販売ランクでの販売予測を行う。
（７）以上の工程を繰り返すことで、将来の販売量および販売回数を商品ごとに予測する。
【００４７】
ここで、従来の販売予測では、商品の販売状況の変化を、将来の予測値が現状の販売実績の延長線上にあるという考えに基づいて予測している。しかし、販売予測は、現状の販売実績だけでなく商品の販売特性の変化（例えば商品のライフサイクルの変化など）も踏まえた上で行うことが望ましい。換言すると、商品の販売特性が変わるたびに次の販売特性がどのように変化するかを踏まえた上で販売予測を行うことが望ましい。なお、商品のライフサイクルの変化を踏まえることで、商品の伸長期では予測値が大きく算出され、逆に商品の衰退期では予測値が小さく算出される。しかし、従来の販売予測では商品の販売特性の変化を考慮することが困難であった。そこで、本発明では、特開２００１−３３８１８９に記載の販売ランクを導入することで商品の販売特性を考慮し、特開２００１−３３８１８９に記載の基準値管理テーブルを導入し当該基準値管理テーブル上での販売ランクの変化パターン（移動パターン）を分析することで商品の販売特性の変化を考慮した。換言すると、本発明では、販売ランクの移動の軌跡を分析して（活動軌跡分析により）、商品の販売特性の変化、つまり商品の世代の変化を考慮した。これにより、過去の販売実績情報だけでなく各商品の販売特性の変化（例えば商品のライフサイクルの変化など）も踏まえて商品ごとの販売予測を行うことができる。
【００４８】
［応用例］
ここでは、上述した販売予測装置２１００で予測した予測結果（商品ごとの販売量および販売回数）や算出した基準値（基準在庫量および発注点量）を用いて、商品の在庫予測を行う手順および仕入れ予測（入荷予測）を行う手順について図９および図１０を参照して順に説明する。
【００４９】
まず、商品の在庫予測では、各商品の在庫予測量を下記（１）、（２）の場合ごとに算出する。
（１）ｎ日先の在庫予測量がｎ日先の発注点量を下回っていない場合、“ｎ＋１”日先の在庫予測量は下記数式１で求められる。
Ｓn+1＝Ｓn−Ｏn+1        ・・・（数式１）
数式１において、Ｓn+1は“ｎ＋１”日先の在庫予測量を示す。なお、ｎは１以上の整数である。また、Ｓ1は現在の在庫量から１日先の販売予測量Ｏ1を引いた値である。Ｏn+1は“ｎ＋１”日先の販売予測量を示す。
図９の例では、２日先の在庫予測量“２９”は２日先の発注点量“２２”を下回っていないので、この場合、３日先の在庫予測量は、２日先の在庫予測量“２９”から３日先の販売予測量“４”を引いた値“２５”となる。
（２）ｎ日先の在庫予測量がｎ日先の発注点量を下回っていた場合、“ｎ＋１”日先の在庫予測量は下記数式２で求められる。
Ｓn+1＝Ｓn−Ｏn+1＋Ｉn        ・・・（数式２）
数式２において、Ｉnはｎ日先の仕入れ予測量を示す。
図９の例では、４日先の在庫予測量“２０”が４日先の発注点量“２２”を下回っているので、この場合、５日先の在庫予測量は、４日先の在庫予測量“２０”から５日先の販売予測量“６”を引いた値“１４”に４日先の仕入れ予測量“１４”を足した値“２８”となる。
これにより、在庫の回転にあわせて基準在庫量および発注点量を加味した在庫予測が可能になる。
【００５０】
また、商品の仕入れ予測では、在庫予測量が発注点量を下回った場合に、各商品の仕入れ予測量を下記（１）のように算出する。
（１）ｎ日先の在庫予測量がｎ日先の発注点量を下回った場合、ｎ日先の仕入れ予測量は下記数式３で求められる。
Ｉn＝Ｆn−Ｓn        ・・・（数式３）
数式３において、Ｉnはｎ日先の仕入れ予測量を示す。Ｆnはｎ日先の基準在庫量を示す。Ｓnはｎ日先の在庫予測量を示す。
図９の例では、４日先の在庫予測量“２０”が４日先の発注点量“２２”を下回っているので、この場合、４日先の仕入れ予測量は、４日先の基準在庫量“３４”から４日先の在庫予測量“２０”を引いた値“１４”となる。
これにより、在庫の回転にあわせて発生する仕入れ日を加味した仕入れ予測が可能になり、さらに期間あたりの仕入れ予測と仕入れ発生日と仕入れ回数とが算出可能になる。
【００５１】
以上、説明したように、基準値（基準在庫量および発注点量）は所定期間（図９の例では１週間）毎に算出されるため、基準値の変化を考慮した、つまり市場の変化に即した在庫予測と仕入れ予測が可能となり、販売予測のみに比べて実用性がさらに高まる。なお、図１０に示すように、最初に算出した基準値で固定した場合では、単純に販売予測量に合わせた在庫予測量および仕入れ予測量の推移になり、市場の変化とは乖離してしまうので、在庫量が増えてしまう。ただし、図１０は固定した基準値で運用した場合の一例であり、最初に算出した基準値で固定した場合に在庫量が減ることもある。具体的には、最初に算出した基準値で固定した場合では、単純に販売予測量に合わせた在庫予測量および仕入れ予測量の推移になり、市場の変化とは反応していないので、実態と乖離し、在庫量が増減してしまうことがある。つまり、固定基準値で運用した際の在庫予測量は、変動基準値の場合と比較して、増える場合もあるが減る場合もある。
【００５２】
なお、上述した販売予測、在庫予測および仕入れ予測に関する機能と、さらにそれぞれで予測された予測結果に基づいて現状の商品管理状況を分析する現状分析機能と、を組み合わせてもよい。これにより、例えば企業で導入した場合には、当該企業の川上企業や川下企業を含めて現状の商品管理状況の分析を行うことができる。つまり、企業が置かれた環境を正確に分析することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
以上のように、本発明にかかる販売予測装置および販売予測方法は、販売実績情報に基づいて各商品の販売量を予測することができ、小売店における各商品の販売予測において有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】販売予測装置１１００の構成を示すブロック図である。
【図２】販売実績情報ファイル１０６ａに格納される情報の一例を示す図である。
【図３】販売予測装置１１００の制御部１１０２で行われるメイン処理の一例を示すフロ−チャートである。
【図４】曜日毎の販売予測の概念を模式的に示す図である。
【図５】販売予測装置２１００の構成を示すブロック図である。
【図６】基準値管理テーブル２１０６ｂに格納される情報の一例を示す図である。
【図７】販売予測装置２１００の制御部２１０２で行われるメイン処理の一例を示すフロ−チャートである。
【図８】基準値管理テーブル２１０６ｂ上での商品ランクの移動パターンの一例を示す図である。
【図９】基準値が変動する場合での在庫予測結果および仕入れ予測結果の一例を示す図である。
【図１０】基準値が変動しない（基準値が固定の）場合での在庫予測結果および仕入れ予測結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１１００  販売予測装置
１１０２  制御部
１１０２ａ  販売実績情報取得部
１１０２ｂ  予測手法決定部
１１０２ｃ  販売予測部
１１０４  通信インターフェース部
１１０６  記憶部
１１０６ａ  販売実績情報ファイル
１１０６ｂ  予測結果ファイル
１１０８  入出力インターフェース部
１１１２  入力装置
１１１４  出力装置
１２００  外部システム
１３００  ネットワーク
２１００  販売予測装置
２１０２  制御部
２１０２ａ  販売実績情報取得部
２１０２ｂ  基準値算出部
２１０２ｃ  販売ランク集計部
２１０２ｄ  分析部
２１０２ｅ  販売ランク予測部
２１０２ｆ  販売予測部
２１０４  通信インターフェース部
２１０６  記憶部
２１０６ａ  販売実績情報ファイル
２１０６ｂ  基準値管理テーブル
２１０６ｃ  予測結果ファイル
２１０８  入出力インターフェース部
２１１２  入力装置
２１１４  出力装置
２２００  外部システム
２３００  ネットワーク
【図１】
2006178777.tif 000003
【図２】
2006178777.tif 000004
【図３】
2006178777.tif 000005
【図４】
2006178777.tif 000006
【図５】
2006178777.tif 000007
【図６】
2006178777.tif 000008
【図７】
2006178777.tif 000009
【図８】
2006178777.tif 000010
【図９】
2006178777.tif 000011
【図１０】
2006178777.tif 000012