(57)【要約】【課題】  商品の特性にかかわらず適正在庫量を算出することが可能な適正在庫量算出装置を提供する。【解決手段】  本発明に係る適正在庫量算出装置１００は、適正在庫量を算出する装置であって、所定期間における商品の販売計画データを取得する販売計画データ取得部３０１と、前記販売計画データの推移に応じて、前記所定期間を複数の期間に分割する期間分割部３０４と、前記複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出する適正在庫量算出部３０７とを備える。【選択図】  図２
2006259859.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
適正在庫量を算出する装置であって、
所定期間における商品の販売計画データを取得する取得手段と、
前記販売計画データの推移に応じて、前記所定期間を複数の期間に分割する分割手段と、
前記複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出する適正在庫量算出手段と
を備えることを特徴とする適正在庫量算出装置。
【請求項２】
前記適正在庫量算出装置は、さらに、
前記販売計画データを平準化する平準化手段を備え、
前記分割手段は、前記平準化後の販売計画データの推移に応じて、前記所定期間を複数の期間に分割する
ことを特徴とする請求項１記載の適正在庫量算出装置。
【請求項３】
前記適正在庫量算出装置は、さらに、
前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データの統計値を用いて、前記所定期間を複数の期間に分割する際の分割基準値を算出する分割基準値算出手段を備え、
前記分割手段は、前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データと前記分割基準値との大小関係に基づいて、前記所定期間を複数の期間に分割する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の適正在庫量算出装置。
【請求項４】
前記分割手段は、さらに、前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データの１階微分値に基づいて、前記所定期間を複数の期間に分割する
ことを特徴とする請求項３記載の適正在庫量算出装置。
【請求項５】
前記基準値算出手段は、商品の特性に応じて、異なる数の前記分割基準値を算出する
ことを特徴とする請求項３記載の適正在庫量算出装置。
【請求項６】
前記基準値算出手段は、前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データの起伏が激しい商品ほど、より多くの前記分割基準値を算出する
ことを特徴とする請求項５記載の適正在庫量算出装置。
【請求項７】
前記適正在庫量算出装置は、さらに、
前記複数の期間それぞれの長さに基づいて、当該複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出することが適切であるか否かを判定する判定手段を備え、
前記適正在庫量算出手段は、前記判定手段によって適切である旨の判定がされた場合に限り、当該複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の適正在庫量算出装置。
【請求項８】
前記平準化手段は、前記判定手段によって適切でない旨の判定がされた場合、前回と異なる条件で前記販売計画データを平準化する
ことを特徴とする請求項７記載の適正在庫量算出装置。
【請求項９】
前記適正在庫量算出手段は、
前記複数の期間毎に異なるパラメータを用いて、前記商品の適正在庫量を算出する
ことを特徴とする請求項１又は２記載の適正在庫量算出装置。
【請求項１０】
適正在庫量を算出する方法であって、
所定期間における商品の販売計画データを取得する取得ステップと、
前記販売計画データの推移に応じて、前記所定期間を複数の期間に分割する分割ステップと、
前記複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出する適正在庫量算出ステップと
を含むことを特徴とする適正在庫量算出方法。
【請求項１１】
適正在庫量を算出するためのプログラムであって、
所定期間における商品の販売計画データを取得する取得ステップと、
前記販売計画データの推移に応じて、前記所定期間を複数の期間に分割する分割ステップと、
前記複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出する適正在庫量算出ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、適正在庫量を算出する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
出荷変動の大きい商品を生産する場合、突然に大量のオーダがあっても即座に納品できるようにするために、ある程度の在庫を持つ必要がある。在庫を持つ場合は、過剰在庫を避けるとともに、欠品のリスクを抑制することが重要である。そこで、以下に説明するように、適正在庫量を算出する様々な方法が提案されている。
【０００３】
まず、複数の物流拠点間において、在庫調整モード（在庫効率重視、輸送効率重視）の設定を変更可能として、拠点間の在庫の持ち方を調整しようとする方法がある（特許文献１参照）。この方法によれば、在庫調整期間を細かく設定することによって、商品のライフサイクルや物流戦略に応じて在庫調整をすることができる。
【０００４】
また、製品のライフサイクルに沿って、そのサービス用部品の需要量を予測し、効率的な供給を実現する部品管理の方法がある（特許文献２参照）。この方法によれば、図２５に示すように、部品ライフサイクルの各ステージ（新製品立上げ時、流動時、打切り後の保障期間、保障期間終了後）において適切な在庫水準が維持されるので、生産混乱、出荷遅延、顧客へのアフターサービス低下を防止することができる。
【０００５】
さらに、チェーン店の各店舗におけるキャンペーン期間の販売計画、販売期間、在庫量、適正在庫量の関係から補充量を算出する方法が知られている（特許文献３参照）。この方法によれば、商品の出荷指示数を作成する作業の効率を向上させることができる。
【０００６】
このように、特許文献１から３に開示される従来技術では、商品のライフサイクルや、特定された期間に着目して適性在庫量を算出することとしている。適正とする在庫量を算出する一般的な考え方として、ある一定期間における商品の販売の特徴（過去販売実績、販売計画など）量をパラメータとして取り入れる考え方がある。商品の販売のライフサイクルに沿った推移は、この一定期間を考慮するうえで一つの目安となる。
【特許文献１】特開２００１−２６３０７号公報
【特許文献２】特開２００３−２１６８４９号公報
【特許文献３】特開２００１−３５０８２６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、上記従来の構成では、商品の特性にかかわらず、適正な在庫量を算出することができなかった。
【０００８】
本発明は、前記課題を解決するものであって、商品の特性にかかわらず適正在庫量を算出することが可能な適正在庫量算出装置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】
【０００９】
前記目的を達成するために、本発明に係る適正在庫量算出装置は、適正在庫量を算出する装置であって、所定期間における商品の販売計画データを取得する取得手段と、前記販売計画データの推移に応じて、前記所定期間を複数の期間に分割する分割手段と、前記複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出する適正在庫量算出手段とを備えることを特徴とする。これによって、適正在庫量の算出対象となる商品の販売計画データの推移に応じて、その販売期間が複数の期間に分割されることになるので、商品の特性にかかわらず適正在庫量を算出することが可能となる。
【００１０】
ここで、前記適正在庫量算出装置は、さらに、前記販売計画データを平準化する平準化手段を備え、前記分割手段は、前記平準化後の販売計画データの推移に応じて、前記所定期間を複数の期間に分割してもよい。このように前記販売計画データを平準化すると、前記所定期間の分割数が減少することになるので、前記所定期間を適切な数で分割することが可能となる。
【００１１】
具体的には、前記適正在庫量算出装置は、さらに、前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データの統計値を用いて、前記所定期間を複数の期間に分割する際の分割基準値を算出する分割基準値算出手段を備え、前記分割手段は、前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データと前記分割基準値との大小関係に基づいて、前記所定期間を複数の期間に分割する。これによって、前記販売計画データの統計値は商品の特性によって異なるので、商品の特性に応じた分割処理がされることになる。
【００１２】
ここで、前記分割手段は、さらに、前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データの１階微分値に基づいて、前記所定期間を複数の期間に分割してもよい。これによって、前記１階微分値が正であるか負であるか等によって、分割された期間を区別することが可能となる。
【００１３】
また、前記基準値算出手段は、商品の特性に応じて、異なる数の前記分割基準値を算出してもよい。例えば、前記基準値算出手段は、前記販売計画データ又は前記平準化後の販売計画データの起伏が激しい商品ほど、より多くの前記分割基準値を算出するのが好ましい。これによって、前記起伏が激しい商品ほど、より多くの期間に分割されることになるので、より精度よく在庫管理をすることが可能となる。
【００１４】
また、前記適正在庫量算出装置は、さらに、前記複数の期間それぞれの長さに基づいて、当該複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出することが適切であるか否かを判定する判定手段を備え、前記適正在庫量算出手段は、前記判定手段によって適切である旨の判定がされた場合に限り、当該複数の期間毎に、前記商品の適正在庫量を算出してもよい。これによって、適正在庫量を算出することが適切でない場合に後続の処理が実行されることを回避することができる。
【００１５】
また、前記平準化手段は、前記判定手段によって適切でない旨の判定がされた場合、前回と異なる条件で前記販売計画データを平準化してもよい。これによって、前記商品の適正在庫量を算出することが適切である状態になったとき、後続の処理が実行されることになる。
【００１６】
また、前記適正在庫量算出手段は、前記複数の期間毎に異なるパラメータを用いて、前記商品の適正在庫量を算出してもよい。これによって、前記複数の期間毎に、その期間の特性に応じたパラメータを用いて、前記商品の適正在庫量が算出されることになる。
【００１７】
なお、本発明は、このような適正在庫量算出装置として実現することができるだけでなく、このような適正在庫量算出装置が備える特徴的な手段をステップとする適正在庫量算出方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。
【発明の効果】
【００１８】
以上の説明から明らかなように、本発明に係る適正在庫量算出装置によれば、適正在庫量の算出対象となる販売計画データの推移に応じて、その販売期間が複数の期間に分割されることになるので、商品の特性にかかわらず適正在庫量を算出することができる。また、商品の特性毎に分割基準値の数を異ならせるようにしているので、商品の特性に応じた数で販売期間が分割されることになり、その分割期間毎に適正在庫量を算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。
【００２０】
（実施の形態１）
図１は、本発明における適正在庫量算出装置１００のハードウェア構成図である。この装置は、適正在庫量を算出するための装置であって、キーボード１０１と、モニター１０２と、ＣＰＵ１０３と、メインメモリ１０４と、内部バス１０５と、ファイル装置１０６とを備えている。ファイル装置１０６は、各種データを記憶するハードディスク等であって、ここでは、販売計画データ、算出パラメータ、商品特性別分類マスター、及び処理プログラムを記憶している。処理プログラムは、ＣＰＵ１０３によって実行されることによって、適正在庫量を算出するための各種機能を提供する。販売計画データ、算出パラメータ、及び商品特性別分類マスターについては後述する。
【００２１】
図２は、本発明における適正在庫量算出装置１００の機能ブロック図である。この装置は、機能的には、販売計画データ取得部３０１と、販売計画データ平準化部３０２と、分割基準値算出部３０３と、期間分割部３０４と、適応可否判定部３０５と、期間別平均値算出部３０６と、適正在庫量算出部３０７と、表示部３０８と、販売計画データ記憶部３０９と、算出パラメータ記憶部３１０と、商品特性別分類マスター記憶部３１１とを備えている。
【００２２】
販売計画データ取得部３０１は、販売計画データ記憶部３０９から販売計画データを取得する。販売計画データ平準化部３０２は、この販売計画データを平準化して平準化販売計画データを生成する。分割基準値算出部３０３は、この平準化販売計画データを用いて、販売期間（後述する）を分割する際の基準値を算出する。期間分割部３０４は、この分割基準値に基づいて平準化販売計画データを分割する。適応可否判定部３０５は、このように分割された期間（以下「分割期間」という）が所定の条件を満たしているか否かを判定する。期間別平均値算出部３０６は、この所定の条件が満たされている場合、分割期間毎に平準化販売計画データの平均値を算出する。適正在庫量算出部３０７は、この平準化販売計画データの平均値を用いて分割期間毎に適正在庫量を算出する。表示部３０８は、この適正在庫量の算出結果を表示するディスプレイ等である。販売計画データ記憶部３０９は、販売計画データを記憶している。算出パラメータ記憶部３１０は、適正在庫量を算出する際のパラメータを記憶している。商品特性別分類マスター記憶部３１１は、商品特性別分類マスター（後述する）を記憶している。
【００２３】
図３は、本発明における適正在庫量算出装置１００の動作を示すフローチャートである。以下、商品Ａの適正在庫量を算出する場合の動作について説明する。なお、商品Ａがどのような特性の商品であるかという点については後述する。
【００２４】
まず、販売計画データ取得部３０１は、商品Ａの販売計画データを販売計画データ記憶部３０９から取得して販売計画データ平準化部３０２に渡す（ステップ１）。ここでは、商品別の販売計画データが予め販売計画データ記憶部３０９に記憶されていることを前提にして説明するが、この販売計画データは外部の装置に記憶されていてもよい。
【００２５】
図４は、商品Ａの販売計画データを概念的に表した図である。販売計画データは、所定期間における販売計画を示すデータであって、具体的には、単位期間（例えば「週」）毎の販売計画個数を表した計画個数データの集合である。ここでは、全部で５８単位期間からなる販売期間を例示しているが、この販売期間の設定範囲は特に限定されるものではない。すなわち、販売期間の設定範囲は、商品のライフサイクル（商品が市場に登場してからやがて他の商品に駆逐されるまでの期間）の全部であっても一部であってもよい。なお、販売計画データを生成する技術については本発明の主眼とするところではないので、ここでは詳しい説明を省略する。
【００２６】
次いで、販売計画データ平準化部３０２は、前記販売計画データを平準化して、この平準化販売計画データを分割基準値算出部３０３と期間分割部３０４とに渡す（ステップ２）。
【００２７】
図５は、商品Ａの平準化販売計画データを概念的に表した図である。ここでは、２単位期間の移動平均をとることによって販売計画データを平準化している。例えば、第６単位期間の販売計画個数が２０７８８個であり、第７単位期間の販売計画個数が４４０８個である場合、第６単位期間における平準化販売計画データは、両販売計画個数の平均である１２５９８個となる。
【００２８】
次いで、分割基準値算出部３０３は、商品特性別分類マスター記憶部３１１に記憶されている商品特性別分類マスターを参照し、前記平準化販売計画データに基づいて分割基準値を算出する（ステップ３）。
【００２９】
図６は、商品特性別分類マスターを概念的に表した図である。商品特性別分類マスターは、商品の特性別に、その商品についての分割基準値の数を定めたデータである。ここでは、商品を季節性の高い商品と低い商品とに分類し、さらに、季節性の高い商品については戦略性の高い商品と低い商品とに分類している。
【００３０】
すなわち、季節性の低い商品（例えば電球や電池のように、特に大きな季節性が見られずライフサイクルを通じて平均して販売される商品）は、タイプ３に分類している。また、季節性の高い商品（例えばエアコンのように、夏期に高い繁忙を持つ商品）は、タイプ２に分類している。さらに、高い季節性に加えて高い戦略性を有する商品（例えばデジタルカメラやＤＶＤレコーダーのように、クリスマス商戦や市場導入時等に戦略的な販売計画を持つ商品）は、タイプ１に分類している。
【００３１】
ここでは、タイプ１の商品については分割基準値を３つ設け、販売期間を「閑散期」「標準期」「繁忙期（シーズン）」「繁忙期（戦略対応）」の４つの期間に分割することとしている。また、タイプ２の商品については分割基準値を２つ設け、販売期間を「閑散期」「標準期」「繁忙期（シーズン）」の３つに分割することとしている。さらに、タイプ３の商品については分割基準値を設けず、販売期間の全てを「標準期」とすることとしている。
【００３２】
以下、前記分割基準値の求め方について説明する。ここでは、商品Ａがタイプ１の商品である場合を想定し、３つの分割基準値を求める手法について説明する。
【００３３】
図７は、平準化販売計画データの統計値を示す図である。平準化販売計画データの統計値とは、販売期間の全部を対象とした平準化販売計画データの平均値および標準偏差値である。ここでは、平均値は「１０９８９」であり、標準偏差値は「７０２５」である。
【００３４】
図８は、平準化販売計画データの統計値と分割基準値との関係を示す図である。ここでは、平均を基準値１とし、“平均＋標準偏差”を基準値２とし、“平均＋標準偏差×２”を基準値３としている。前述したように、平均値は「１０９８９」であり、標準偏差値は「７０２５」であるため、基準値１は「１０９８９」、基準値２は「１８０１４」、基準値３は「２５０３９」となる。
【００３５】
このように算出された分割基準値は、分割基準値算出部３０３から期間分割部３０４に通知される。これによって、期間分割部３０４は、この分割基準値と前記平準化販売計画データとに基づいて販売期間を分割して、その分割結果を適応可否判定部３０５に通知する（ステップ４）。
【００３６】
図９は、販売期間を分割した結果を概念的に表した図である。ここでは、第５から第８単位期間までが「閑散期１」、第９から第２３単位期間までが「標準期１」、第２４から第３０単位期間までが「閑散期２」、第３１から第３３単位期間までが「標準期２」、第３４から第４０単位期間までが「繁忙期（シーズン）」、第４１から第５０単位期間までが「閑散期３」、第５１から第５２単位期間までが「繁忙期（戦略対応）」、第５３から第５８単位期間までが「標準期３」となる。
【００３７】
このように販売期間を分割する手法について更に詳しく説明する。
図１０は、販売期間の分割例を示す図である。ここでは、前述したように、基準値１は「１０９８９」、基準値２は「１８０１４」、基準値３は「２５０３９」であることを前提としている。そして、平準化販売計画データの値が基準値１未満の期間を「閑散期」、基準値１以上基準値２未満の期間を「標準期」、基準値２以上基準値３未満の期間を「繁忙期（シーズン）」、基準値３以上の期間を「繁忙期（戦略対応）」としている。なお、第６単位期間の平準化販売計画データの値は基準値１「１０９８９」未満でないにもかかわらず、第５から第８単位期間までは「閑散期」となっている。この点については後述する。
【００３８】
次いで、適応可否判定部３０５は、分割期間が所定の条件を満たしているか否かを判定して、所定の条件を満たしていると判定した場合は、その旨を期間別平均値算出部３０６に通知する（ステップ５→６）。一方、所定の条件を満たしていないと判定した場合は、その旨を販売計画データ平準化部３０２に通知する（ステップ５→２）。この適応可否判定手法については後述する。
【００３９】
次いで、期間別平均値算出部３０６は、分割期間毎に、平準化販売計画データの平均値を算出して適正在庫量算出部３０７に渡す（ステップ６）。これによって、適正在庫量算出部３０７は、分割期間毎に、算出パラメータ記憶部３１０から算出パラメータを読み取って、この算出パラメータと前記平均値とを用いて適正在庫量を算出する（ステップ７→８）。
【００４０】
図１１は、適正在庫量の算出式を示す図である。この算出式は公知の算出式であり、詳細は、Ｄａｖｉｄ  Ｓｉｍｃｈｉ−Ｌｅｖｉ著「Ｓｕｐｐｌｙ  Ｃｈａｉｎ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」等に記載されている。ここでは、算出パラメータとして、欠品許容率、発注サイクル（単位期間）、リードタイム（単位期間）、販売計画の予測誤差率、リードタイム誤差（単位期間）、平均値を用いる。ただし、算出パラメータ記憶部３１０に記憶されているのは、欠品許容率、発注サイクル（単位期間）、リードタイム（単位期間）、販売計画の予測誤差率、リードタイム誤差（単位期間）であって、平均値は、前記したように期間別平均値算出部３０６からの算出結果を用いる。
【００４１】
図１２は、算出パラメータを設定するうえでの考え方を示す図である。すなわち、分割期間毎に、欠品許容率、販売計画の予測誤差、リードタイム誤差として設定する値の一例を示している。ここでは、閑散期、標準期、繁忙期（シーズン）、繁忙期（戦略対応）の順に、より欠品のリスクを抑制するようにしている。すなわち、欠品許容率と販売計画の予測誤差については、閑散期に最も高い値を、繁忙期（戦略対応）に最も低い値を設定するのが好ましい。一方、リードタイム誤差については、閑散期や標準期よりも繁忙期（シーズン）や繁忙期（戦略対応）の方に低い値を設定するのが好ましい。
【００４２】
以上の算出処理を繰り返し、全分割期間について適正在庫量を算出する（ステップ９）。このように全分割期間について適正在庫量が算出されると、その算出結果が適正在庫量算出部３０７から表示部３０８に渡される。
【００４３】
図１３は、適正在庫量の算出結果が表示部３０８に表示されている状態を示す図である。ここでは、算出パラメータとともに、そのパラメータを使って算出された適正在庫量が分割期間毎に表示されている。
【００４４】
次に、前記適応可否判定手法（ステップ５）について説明する。既に説明したように、適応可否判定部３０５は、分割期間が所定の条件を満たしているか否かを判定して、所定の条件を満たしていると判定した場合は、その旨を期間別平均値算出部３０６に通知する（ステップ５→６）。一方、所定の条件を満たしていないと判定した場合は、その旨を販売計画データ平準化部３０２に通知する（ステップ５→２）。
【００４５】
図１４は、適応可否判定動作を示すフローチャートである。ここでは、２単位期間に満たない分割期間が存在しなくなるようにすることを目的としている。すなわち、２単位期間に満たない分割期間が存在すると、多数の分割期間が存在することになり、在庫管理が困難になる場合がある。
【００４６】
そこで、適応可否判定部３０５は、２単位期間に満たない分割期間が存在しない場合には、その旨を期間別平均値算出部３０６に通知する（ステップ１１でＮｏ）。一方、２単位期間に満たない分割期間が存在する場合は、その旨を販売計画データ平準化部３０２に通知する（ステップ１１でＹｅｓ）。この通知を受けた販売計画データ平準化部３０２は、前回とは異なる条件で販売計画データを平準化する。例えば、２単位期間の移動平均をとるようにしていた場合は、その移動平均数を１つインクリメントして３単位期間の移動平均をとるようにする。このようにすれば、２単位期間に満たない分割期間が存在しなくなる場合があり、その場合は適応可否判定の条件を満たすことができる。
【００４７】
もちろん、別の方法によって適応可否判定の条件を満たすようにしてもよい。例えば、１単位の分割期間が存在する場合は、この１単位期間に隣接する分割期間に当該１単位期間を包含させてもよい。その場合、隣接するいずれの分割期間に包含させるかは、当該１単位期間の販売計画データの値によって判定するのが好ましい。例えば、１単位期間の販売計画データの値が「１０９００」である場合において、この１単位期間に閑散期と繁忙期（シーズン）が隣接しているときを考える。このとき、前記の基準からすると当該１単位期間は標準期となるところ、その販売計画データの値「１０９００」は、基準値２「１８０１４」よりも基準値１「１０９８９」の方に近いので、当該１単位期間は閑散期に包含させる。もっとも、隣接する分割期間がいずれも同種の期間である場合の１単位期間は、当該同種の期間として扱うのが好ましい。
【００４８】
図１５は、他の適応可否判定動作を示すフローチャートである。ここでは、商品特性が維持されるようにすることを目的としている。例えば、タイプ１の商品について販売期間を分割した結果、その分割期間に繁忙期（戦略対応）が存在しないのは妥当でない。
【００４９】
そこで、適応可否判定部３０５は、商品特性が維持されている場合には、その旨を期間別平均値算出部３０６に通知する（ステップ１１でＹｅｓ）。一方、商品特性が維持されていない場合は、その旨を販売計画データ平準化部３０２に通知する（ステップ１１でＮｏ）。この通知を受けた販売計画データ平準化部３０２は、前回とは異なる条件で販売計画データを平準化する。例えば、２単位期間の移動平均をとるようにしていた場合は、その移動平均数を１つデクリメントして１単位期間の移動平均をとるようにする。このようにすれば、平準化が進行することによって商品特性が維持されなくなるという問題の発生を防止することができる。
【００５０】
図１６は、適正在庫量が算出されるまでのデータの遷移を示す図である。すなわち、図１６（Ａ）は、もとの販売計画データを表している。図１６（Ｂ）は、平準化販売計画データを表している。図１６（Ｃ）は、平準化販売計画データと３つの分割基準値との関係を表している。図１６（Ｄ）は、３つの分割基準値に基づいて販売期間を分割した状態を表している。図１６（Ｅ）は、分割期間毎に算出された適正在庫量を表している。
【００５１】
以上の説明から明らかなように、本発明に係る適正在庫量算出装置によれば、適正在庫量の算出対象となる販売計画データの推移に応じて、その販売期間が複数の期間に分割されることになるので、商品の特性にかかわらず適正在庫量を算出することができる。すなわち、前記した例でいうと、タイプ１の商品について適正在庫量を算出する場合は、戦略的に対応する必要のある繁忙期（戦略対応）という期間が確保され、その期間に特化した条件で適正在庫量を算出することができる。
【００５２】
なお、ここでは、販売計画データを平準化することとしているが、平準化しなくても適当な期間に分割できる場合等は、販売計画データを平準化しなくてもかまわない。この場合は、平準化販売計画データではなく販売計画データを用いて分割基準値を算出することになる。
【００５３】
図１７は、商品Ａの販売計画データの統計値を示す図であり、図１８は、商品Ａの販売計画データの統計値と分割基準値との関係を示す図である。このように販売計画データを用いて分割基準値を算出することとしても、平準化販売計画データを用いた場合と同様の効果を得ることができる。もちろん、販売計画データを平準化した場合でも、この平準化販売計画データではなく販売計画データを用いて分割基準値を算出してもよい。
【００５４】
（実施の形態２）
前記実施の形態１では、タイプ１の商品Ａについて在庫量を算出する構成について説明したが、本実施の形態２では、タイプ２の商品Ｂについて在庫量を算出する構成について説明する。本実施の形態１における適正在庫量算出装置１００の構成は、前記実施の形態１と同じであるため、ここでは、取り扱うデータの差異についてだけ説明する。
【００５５】
図１９は、商品Ｂの販売計画データとその平準化販売計画データとを示す図である。タイプ２の商品とは、前述した通り、季節性の高い商品（例えばエアコンのように、夏期に高い繁忙を持つ商品）のことをいう。ここでは、販売期間は２０単位期間であり、また、４単位期間の移動平均をとることによって販売計画データを平準化している。
【００５６】
図２０は、商品Ｂの販売計画データの統計値を示す図であり、その平均値は「６６５」、また標準偏差値は「９９６」である。ここでは、販売計画データの統計値を例示しているが、前記実施の形態１で説明したように、平準化販売計画データの統計値を採用してもよい。
【００５７】
図２１は、商品Ｂの販売計画データの統計値と分割基準値との関係を示す図である。ここでは、“平均−０．３×標準偏差”を基準値１とし、“平均＋０．３×標準偏差”を基準値２としている。前述したように、平均値は「６６５」であり、標準偏差値は「９９６」であるため、基準値１は「５６６」、基準値２は「１１６４」となる。
【００５８】
図２２は、販売期間を分割した結果を示す図である。ここでは、第１単位期間から第７単位期間までが「閑散期１」、第８単位期間から第１０単位期間までが「標準期１」、第１１単位期間から第１４単位期間までが「繁忙期」、第１５単位期間が「標準期２」、第１６単位期間から第２０単位期間までが「閑散期２」となる。なお、第１５単位期間の「標準期２」は１単位期間であるため、前記実施の形態１で説明したように、この１単位期間は、隣接する分割期間に包含させてもよい。
【００５９】
図２３は、適正在庫量の算出結果が表示部３０８に表示されている状態を示す図である。ここでも、前記実施の形態１と同様、算出パラメータとともに、そのパラメータを使って算出された在庫量が分割期間毎に表示されている。前記実施の形態１では、分割期間毎に異なるパラメータを設定している構成を例示したが、この図２３に示すように、全分割期間に同じパラメータを設定してもよい。
【００６０】
以上のように、タイプ２の商品についても、タイプ１の商品と同様に、適正在庫量を算出することができる。ここでは、２つの分割基準値を用いているため、販売期間は５つに分割された。一方、前記実施の形態１では、３つの分割基準値を用いているため、販売期間は８つに分割された。すなわち、本発明によれば、販売計画データの起伏が激しい商品ほど、より多くの期間に分割されることになるので、より精度よく在庫管理をすることが可能となる。
【００６１】
なお、前記の説明では、商品がいずれのタイプに属するかを適正在庫量算出装置側で認識する方法について特に言及しなかったが、この方法としては、例えば当該装置のユーザがキーボード等を用いて商品のタイプを入力し、この入力情報が分割基準値算出部３０３に通知される方法を採用することができる。また、販売計画データに当該商品のタイプ情報を含めることとし、このタイプ情報を分割基準値算出部３０３が読み取る方法を採用することもできる。さらに、販売計画データの特性（例えば販売計画データの標準偏差）に基づいて、当該商品のタイプを分割基準値算出部３０３が判定する方法を採用することもできる。
【００６２】
また、前記の説明では、分割基準値が３つの場合と２つの場合について説明したが、もちろん、分割基準値の数はこれらに限定されるものではない。もっとも、分割基準値を１つとした場合は、分割期間の種類が２つだけとなり、適当な数の分割期間が得られない結果、適正在庫量を算出できない場合がある。
【００６３】
図２４は、分割基準値を１つとした場合の分割例を示す図である。ここでは、以下に説明するように、平準化販売計画データの１階微分をとり、この１階微分値の正負や絶対値に基づいて、販売期間を分割するようにしている。
【００６４】
まず、平準化販売計画データの値が分割基準値よりも小さく、且つ前記１階微分値の絶対値が所定の値よりも小さい場合、当該期間は「閑散期」としている。また、平準化販売計画データの値が分割基準値よりも小さく、前記１階微分値が正で且つその絶対値が所定の値よりも大きい場合、当該期間は「売り拡大期」としている。また、平準化販売計画データの値が分割基準値よりも大きく、且つ前記１階微分値の絶対値が所定の値よりも小さい場合、当該期間は「安定期」としている。また、平準化販売計画データの値が分割基準値よりも大きく、前記１階微分値が正で且つその絶対値が所定の値よりも大きい場合、当該期間は「稼ぎ時」としている。また、平準化販売計画データの値が分割基準値よりも大きく、前記１階微分値が負で且つその絶対値が所定の値よりも大きい場合、当該期間は「調整期」としている。
【００６５】
このように分割基準値を１つとした場合でも、平準化販売計画データの１階微分をとり、この１階微分値の正負や絶対値に基づいて、販売期間を分割することができる。このようにすれば、分割期間の数が増加することになり、適切な在庫量を算出することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本発明は、商品の特性にかかわらず、その商品毎に適正在庫量を算出することが必要な適正在庫量算出装置の用途に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明における適正在庫量算出装置のハードウェア構成図である。
【図２】本発明における適正在庫量算出装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明における適正在庫量算出装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】商品Ａの販売計画データを概念的に表した図である。
【図５】商品Ａの平準化販売計画データを概念的に表した図である。
【図６】商品特性別分類マスターを概念的に表した図である。
【図７】平準化販売計画データの統計値を示す図である。
【図８】平準化販売計画データの統計値と分割基準値との関係を示す図である。
【図９】販売期間を分割した結果を概念的に表した図である。
【図１０】販売期間の分割例を示す図である。
【図１１】適正在庫量の算出式を示す図である。
【図１２】算出パラメータを設定するうえでの考え方を示す図である。
【図１３】適正在庫量の算出結果が表示部に表示されている状態を示す図である。
【図１４】適応可否判定動作を示すフローチャートである。
【図１５】他の適応可否判定動作を示すフローチャートである。
【図１６】適正在庫量が算出されるまでのデータの遷移を示す図である。
【図１７】商品Ａの販売計画データの統計値を示す図である。
【図１８】商品Ａの販売計画データの統計値と分割基準値との関係を示す図である。
【図１９】商品Ｂの販売計画データとその平準化販売計画データとを示す図である。
【図２０】商品Ｂの販売計画データの統計値を示す図である。
【図２１】商品Ｂの販売計画データの統計値と分割基準値との関係を示す図である。
【図２２】販売期間を分割した結果を示す図である。
【図２３】適正在庫量の算出結果が表示部に表示されている状態を示す図である。
【図２４】分割基準値を１つとした場合の分割例を示す図である。
【図２５】従来技術を説明するための図である。
【符号の説明】
【００６８】
１００  適正在庫量算出装置
３０１  販売計画データ取得部
３０２  販売計画データ平準化部
３０３  分割基準値算出部
３０４  期間分割部
３０５  適応可否判定部
３０６  期間別平均値算出部
３０７  適正在庫量算出部
３０８  表示部
３０９  販売計画データ記憶部
３１０  算出パラメータ記憶部
３１１  商品特性別分類マスター記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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