(57)【要約】【課題】  需要予測に基づく在庫補充量を算出する方式では、日々の販売実績の状況や在庫状況を監視して、これらの状況に合わせた予測業務が必要となり、予測するための工程数が多くなる。一方、販売実績データに基づいて在庫補充量を算出する方式では、予測業務が必要なく予測のための工程数を減らすことができるが、製品のライフサイクルの「上昇期」、「下降期」には適用できない。【解決手段】  在庫管理サーバ１０内の補充方式選択手段１５によって、製品のライフサイクルの「上昇期」、「安定期」、「下降期」を判定し、「安定期」に予測業務が必要ない販売実績データに基づいて在庫補充量を算出する方式を自動的に適用することによって、効率よく在庫補充量の算出を行う。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の販売実績データをもとに、前記製品を販売するのに必要な在庫補充量を算出する在庫補充量管理装置を用いた在庫補充方法であって、
一定量の在庫を補充するために必要な在庫補充量を算出する第１の在庫補充量算出手段により前記在庫補充量を算出する第１のステップと、
前記販売実績データをもとに当該製品の需要を予測し、この予測データから前記在庫補充量を算出する第２の在庫補充量算出手段により前記在庫補充量を算出する第２のステップと、
さらに、前記販売実績データから前記製品の販売傾向を抽出して当該製品のライフサイクルの段階の切り替わりを判別し、前記判別したライフサイクルの段階によって前記第１のステップと前記第２のステップのいずれかを選択する補充方式選択手段により前記２つのステップを選択する第３のステップとを含んでなることを特徴とする在庫補充方法。
【請求項２】
前記販売実績データは期間ごとに集計されており、前記ライフサイクルの段階の切り替わりの確認を行う任意の１期間の販売実績量と、所定数の期間の平均販売実績量との偏差を算出し、その偏差が所定の閾値を超えた場合に、前記第３のステップにおいて前記ライフサイクルの段階が切り替わったと判別すること
を特徴とする請求項１に記載の在庫補充方法。
【請求項３】
前記販売実績データは期間ごとに集計されており、前記ライフサイクルの段階の切り替わりの確認を行う任意の期間の平均販売実績量と、所定数の期間の平均販売実績量から傾きを算出し、その傾きが所定の閾値を超えた場合に、前記第３のステップにおいて前記ライフサイクルの段階が切り替わったと判別すること
を特徴とする請求項１に記載の在庫補充方法。
【請求項４】
製品の販売実績データをもとに、前記製品を販売するのに必要な在庫補充量を算出する在庫補充量算出装置を用いた在庫補充方法であって、
前記在庫補充量管理装置が、前記販売実績データを記憶した販売実績情報データベースから販売実績量を取得するステップと、
前記在庫補充量管理装置が、前記販売実績量と前記製品のライフサイクルの段階の切り替わりを判別するための閾値を基に、前記ライフサイクルの段階である「上昇期」、「安定期」、「下降期」を判定し、それぞれのライフサイクルの段階に適した在庫補充量の算出方式を選択するステップと、
前記選択した在庫補充量の算出方式により在庫補充量を算出するステップを含むこと
を特徴とする在庫補充方法。
【請求項５】
前記販売実績データは期間ごとに集計されており、過去の所定数の期間における平均の販売実績量と、前記ライフサイクルの段階の切り替わりの確認を行う任意の１期間の販売実績量の偏差を算出し、この偏差を評価値として、前記評価値の絶対値が前記閾値より大きければ前記「上昇期」、または前記「下降期」と判定し、
前記評価値の絶対値が前記閾値未満であれば前記「安定期」と判定するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の在庫補充方法。
【請求項６】
前記販売実績データは期間ごとに集計されており、過去の所定数の期間における平均の販売実績量と、前記ライフサイクルの段階の切り替わりの確認を行う任意の期間の販売実績量から傾きを算出し、この傾きを評価値として、前記評価値の絶対値が前記閾値より大きければ前記「上昇期」、または前記「下降期」と判定し、
前記評価値の絶対値が前記閾値未満であれば前記「安定期」と判定するステップを含むことを特徴とする請求項４に記載の在庫補充方法。
【請求項７】
前記在庫補充量管理装置が、
前記評価値の絶対値が前記閾値より大きく、かつ前記評価値が正の値であれば、前記「上昇期」と判定し、
前記評価値の絶対値が前記閾値より大きく、かつ前記評価値が負の値であれば、前記「下降期」と判定するステップを含むことを特徴とする請求項５または６に記載の在庫補充方法。
【請求項８】
前記「上昇期」または前記「下降期」には、需要予測による在庫補充量を算出する方式を適用するステップを含むことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか一項に記載の在庫補充方法。
【請求項９】
前記「安定期」には、前記販売実績データを基に在庫補充量を算出する方式を適用するステップを含むことを特徴とする請求項１〜７のうちいずれか一項に記載の在庫補充方法。
【請求項１０】
前記在庫補充量管理装置が、前記販売実績データから季節変動による影響を除去した後、在庫補充量の算出を行うステップを含むことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか一項に記載の在庫補充方法。
【請求項１１】
前記在庫補充量管理装置が、前記販売実績データから季節変動による影響を考慮して在庫補充量の算出を行うステップを含むことを特徴とする請求項１〜９のうちいずれか一項に記載の在庫補充方法。
【請求項１２】
過去の販売実績量と閾値から在庫補充量の算出方法を選択するためにコンピュータに、
請求項１〜１１のうちいずれか一項を前記コンピュータに実現させることを特徴とする在庫補充プログラム。
【請求項１３】
製品の販売実績データをもとに、前記製品を販売するのに必要な在庫補充量を算出する在庫補充量管理装置であって、
前記販売実績データをもとに前記在庫補充量を算出する第１の在庫補充量算出手段と、
前記販売実績データをもとに当該製品の需要を予測し、この予測データから在庫補充量を算出する第２の在庫補充量算出手段と、
さらに、販売実績データから製品の販売傾向を抽出して当該製品のライフサイクルの段階の切り替わりを判別し、前記判別したライフサイクルの段階によって前記２つの在庫補充量算出手段のいずれかを選択する補充方式選択手段を含んでなることを特徴とする在庫補充量管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、在庫の補充に関し、特に複数の小売店の取扱商品の納品を管理する在庫の補充に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の代表的な在庫補充の方式として、定量発注方式と定期発注方式がある。定量発注方式は、需要によって在庫が払い出されて在庫量が理論上の必要在庫量を下回った時点で補充要求する方式である。また、定期発注方式は、補充間隔を一定にし、補充対象日に需要予測に基づく必要量を補充要求する方式である。また、需要予測に基づき、販売計画を立て、その販売計画を基に在庫計画を立案し、在庫補充量を算出する方式（例えば、特許文献１参照）が開示されている。また、過去の販売実績データを基に算出した所定の在庫補充量を、毎回同じ量だけ補充する方式も知られている。本明細書では、この算出方式を一定量の在庫を補充する方式と称することにする。
【０００３】
一方、ある製品（商品）が市場に出てから陳腐化して発売中止になるまでの周期として、ライフサイクルが存在することが知られている。ある製品が市場に出始めてから、しばらくは徐々に市場に知られていく時期に当たるので、時間と共に販売量は上昇していく。この期間を「上昇期」と呼ぶ。
やがて、その製品が市場に普及しきると、販売量は安定した推移をみせる。この期間を「安定期」と呼ぶ。
そして、他の製品が出まわって来たり、あるいは世間の興味が薄れるなどといったことが原因となり、時間と共に販売量が減衰していく。この期間を「下降期」と呼ぶ。
【特許文献１】特開平５−２１６９０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、需要予測に基づく在庫補充量を算出する方式の場合には、日々の販売実績データを常に監視して、これらの状況に合わせた予測業務が必要となる。結果、全ての製品に対して予測するためには、多くの工程が必要となるといった問題があった。
また、一定量の在庫を補充する方式では、販売実績から必要な在庫補充量を算出し、毎回同じ量を補充するだけであるので予測業務が不必要であり、工程を大幅に削減できるといった効果がある。しかし、「上昇期」、「下降期」はデータの変動が激しいため、これらの期間に対して、安定した販売実績データを必要とする一定量の在庫を補充する方式を適用することは困難である。
【０００５】
また、前記した特許文献１のように、製品のライフサイクルを考慮しない在庫補充量を算出する方法がしばしばとられていた。しかし、この方法だと「上昇期」、「安定期」、「下降期」のそれぞれに応じた的確な在庫補充量を算出することはできない、といった問題があった。さらに、人の手によって監視することによって上昇期から安定期、安定期から下降期への変化を見出し、製品のライフサイクル中のそれぞれの期間に適切な在庫補充量を適用する方法も、しばしばとられていた。しかし、多くの手間がかかり、かつ正確性に欠けるといった問題があった。
【０００６】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、工程数を削減して最適な在庫補充量を簡便に算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、製品のライフサイクルに適合させて在庫補充量を算出する方式を自動的に切り替えるようにし、販売実績データを基にした任意の期間の平均販売実績量、および任意の１期間の販売実績データを基に製品のライフサイクルの「上昇期」、「安定期」、「下降期」を適切に判定し、それぞれの時期に適した在庫補充量を算出する方式を適用させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、製品のライフサイクルの段階の切り替わりを適切に判別できるので、適切な在庫の補充が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１０】
［第１の実施形態］
図１は、製品のライフサイクルを模式的に示した図である。前記したように、「上昇期」、「安定期」、「下降期」に分かれていることが示されている。
図２は、本発明のシステム構成例を示す図である。在庫補充量算出システム１は、在庫補充量管理サーバ１０、これと有線または無線で接続されたデータベース（ＤＢ）サーバ２０、これらとネットワーク２４を介して接続された各店舗に配置されたクライアント端末２５から構成される。なお、請求項中の在庫補充量管理装置は、本実施形態中の在庫補充量管理サーバに該当する。ネットワーク２４は、インターネットでもよいし、有線または無線ＬＡＮ（Local Area Network）などで接続されていてもよい。クライアント端末２５は、例えば各店舗に配置されたＰＣなどである。在庫補充量管理サーバ１０は、需要予測に基づいて在庫補充量の算出を行う第１の在庫補充量算出手段１３、一定量の在庫補充を行うために必要な在庫補充量の算出を行う第２の在庫補充量算出手段１４、閾値と販売実績データから当該期が製品のライフサイクルのどの期間にあたるかを判定し、第１の在庫補充量算出手段１３と第２の在庫補充量算出手段１４のどちらかを選択する補充方式判定手段１９と、入力手段（例えば、キーボードなど）１１、出力手段（例えば、ディスプレイなど）１２から構成されている。さらに、補充方式選択手段１５は、１期間前の販売実績データを販売実績情報データベースから取得する第１の販売実績データ取得手段１８と、任意の期間の販売実績データを販売実績情報データベースから取得する第２の販売実績データ取得手段１７と、前記期間の平均販売実績量を算出する平均販売実績量演算手段１６と、前記絶対値と前記閾値を比較することによって、製品のライフサイクルの「上昇期」、または「下降期」と「安定期」を判定し、それぞれの期間に適した在庫補充量算出手段を選択する補充方式判定手段１９と、製品在庫情報ＤＢ内のデータを検索し、取得、さらに在庫情報の有無の判定を行う検索手段２６、補充実績情報ＤＢ２３に、データを格納する書込手段２７、クライアント端末２５から送信された情報を受信する受信手段２８、クライアント端末２５に情報を送信する送信手段２９とからなる。また、ＤＢサーバ２０は、販売実績データが格納された販売実績情報ＤＢ２１、在庫状況が格納された製品在庫情報ＤＢ２２、過去の在庫補充量が格納された補充実績情報ＤＢ２３から構成される。
【００１１】
なお、本実施形態では、在庫補充量管理サーバ１０とＤＢサーバ２０を有線または無線ＬＡＮなどで接続した形態となっているが、本発明はこれに限らず、インターネットなどを介して接続してもよいし、在庫補充量管理サーバ１０とＤＢサーバ２０を一体にしてもよい。
【００１２】
図３に、在庫補充量管理サーバ１０において実行される本実施形態の処理のフローを示す。まず、受信手段２８はクライアント端末２５からの製品の在庫補充の要求を受信する（Ｓ３０１）。クライアント端末２５からの要求は、店舗の在庫がなくなり在庫補充が必要になったときに送信されてもよいし、定期的に送信されてもよい。
【００１３】
次に、検索手段２６は、製品在庫情報ＤＢ２２から、倉庫にあるクライアント端末２５から要求のあった製品の在庫情報（在庫データ）を取得し、その製品の在庫の有無を判定する（Ｓ３０２）。その製品に在庫がなかった場合は（Ｓ３０２→Ｎｏ）、送信手段２９が、クライアント端末２５に「在庫なし」の情報を送信し（Ｓ３０３）、処理を終了する。在庫があった場合は（Ｓ３０２→Ｙｅｓ）、後記する平均販売実績量の演算に必要な期間を入力手段１１を介して入力する（Ｓ３０４）。平均する期間は、毎回入力してもよいし、予め固定しておいてもよい。そして、在庫補充量管理サーバ１０は、判定を行うために必要な期間分の販売実績データが販売実績情報ＤＢ２１に存在するかを調べる（Ｓ３０５）。その結果、判定を行うために必要な期間分の販売実績データが販売実績情報ＤＢ２１に存在すればステップＳ３０６に進み、存在しなければ製品のライフサイクル中の上昇期にあるとしてステップＳ３１３へ進む。
【００１４】
次に、第１の販売実績データ取得手段１８が当該期より１期間前の販売実績データ（Ａ）を販売実績情報ＤＢ２１から取得し（Ｓ３０６）、続いて、第２の販売実績データ取得手段１７が、ステップＳ３０４で入力された期間分の販売実績データを販売実績情報ＤＢ２１から取得する（Ｓ３０７）。このとき、第２の販売実績データ取得手段１７が、どの期間の販売実績データを取得するかは、場合に応じて任意に決めることができる。例えば、入力した期間の中に１期間前を含めるか、含めないか、などである。次に、平均販売実績量演算手段１６が、ステップＳ３０７で取得した販売実績データをステップＳ３０４で入力した期間で平均した平均実績量を算出する（Ｂ）（Ｓ３０８）。
【００１５】
次に、入力手段１１を介して閾値を入力する（Ｓ３０９）。閾値は毎回入力してもよいし、予め値を決めて、図示しない記憶手段に記憶しておいてもよい。次に補充方式判定手段１９が、（Ａ）−（Ｂ）の絶対値を計算し、その結果がステップＳ３０９で入力した閾値未満であるかどうか調べる（Ｓ３１０）。ここで、（Ａ）−（Ｂ）の値は、過去の販売実績データに対する１期間前の販売実績データの偏差である。（Ａ）−（Ｂ）の絶対値が閾値未満であれば（Ｓ３１０→Ｙｅｓ）、補充方式判定手段１９は当該期が安定期にあると判定し、第２の在庫補充量算出手段１４に、一定量の在庫補充を行うために必要な在庫補充量の算出を行うよう指示し、第２の在庫補充量算出手段１４は、一定量の在庫補充を行うために必要な在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１１）。その結果、算出された在庫補充量は、書込手段２７によって補充実績データとして補充実績情報ＤＢ２３に格納される（Ｓ３１２）。（Ａ）−（Ｂ）の絶対値が閾値以上であれば（Ｓ３１０→Ｎｏ）、補充方式判定手段１９は当該期が上昇期または下降期であると判定し、入力手段１１を介して需要予測を行うための予測データの入力を行い（Ｓ３１３）、第１の在庫補充量算出手段１３に、需要予測による在庫補充量の算出を行うよう指示し、第１の在庫補充量算出手段１３は、需要予測による在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１４）。その結果、算出された在庫補充量は、書込手段２７によって補充実績データとして補充実績情報ＤＢ２３に格納される（Ｓ３１２）。その後、算出された在庫補充量などの結果などが出力手段１２、例えばディスプレイなどに表示されてもよい。
【００１６】
このように、変動が激しいため販売実績データを基にした一定量の在庫を補充する方式を適用できない「上昇期」、「下降期」には、需要予測を用いた在庫補充方式を適用し、安定した販売実績データが得られる「安定期」には、予測の必要のない一定量の在庫補充を行う方式を適用できる。これにより、全ての段階に需要予測による算出方式を適用する場合と比較して、予測するための工程数が多い需要予測を適用する必要のない「安定期」の在庫補充量の算出に必要な工程数を大幅に軽減することができる。
【００１７】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態の在庫補充量算出システムの基本的な構成は、前記した第１の実施形態の在庫補充量算出システムと共通するため、共通する部分については、同一の符号を付して説明を省略し、本実施形態の特徴的な部分についてのみ説明することとする。
【００１８】
図４に、在庫補充量管理サーバ１０において実行される本実施形態の処理のフローを示す。ステップＳ３１０で、補充方式判定手段１９が、（Ａ）−（Ｂ）の絶対値と閾値を比較した結果、（Ａ）−（Ｂ）の絶対値が閾値以上であると判定されたとき（Ｓ３１０→Ｎｏ）、補充方式判定手段１９は、さらに絶対値をつけない（Ａ）−（Ｂ）の値と０の値を比較する（すなわち、（Ａ）−（Ｂ）の値の正負を調べる）（Ｓ３１５）。その結果、（Ａ）−（Ｂ）の値が負であったとき、補充方式判定手段１９は、当該期が製品のライフサイクルにおける下降期にあると判定する（Ｓ３１５→Ｙｅｓ）。そして、下降期の需要予測を行うためのデータが、入力手段を介して入力され（Ｓ３１６）、第１の在庫補充量算出手段１３が下降期のデータ、またはグラフの形状や性質に応じた需要予測を行って、在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１７）。また、（Ａ）−（Ｂ）の値が正または０であったとき、補充方式判定手段１９は、当該期が製品のライフサイクルにおける上昇期にあると判定する（Ｓ３１５→Ｎｏ）。そして、上昇期の需要予測を行うためのデータが、入力手段を介して入力され（Ｓ３１８）、第１の在庫補充量算出手段１３が上昇期のデータ、またはグラフの形状や性質に応じた需要予測を行って、在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１９）。ここで予測方法としては、例えば、上昇期には需要予測の一種である曲線近似モデルなどを適用し、下降期には、やはり需要予測の一種である指数平滑化モデルなどを適用する。これによって、それぞれのデータの性質やグラフの性質に適した、よりきめ細かい在庫補充量の算出が可能となる。
なお、曲線近似モデルとは、直線、２次曲線や指数曲線などに、過去データを近似させて、全体の傾向を把握する予測方法である。
曲線近似モデルについては、「データから学ぶ統計学−コンピュータ・エイジのための統計学指南＜２＞，グリフィス，デイヴィッド  著，津崎  晃一  訳に記載されている。
また、指数平滑化モデルとは、時間的に現在に近いデータには大きな重みをかけ、過去になるほど指数関数的に減少する重みをかけて移動平均を算出する予測方法である。
具体的には、以下のような式となる
当期より１期後の予測値＝当期の予測値＋ａ×（当期の実績値―当期の予測値）
ここで、ａは平滑化定数であり、０＜ａ＜１の値をとる。
指数平滑化モデルについては、「技術者のための情報科学の知識」，日本理工学会，守屋  栄一，小宮  正好  著に記載されている。
【００１９】
［第３の実施形態］
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、本実施形態の在庫補充量算出システムの基本的な構成は、前記した第１および第２の実施形態の在庫補充量算出システムと共通するため、共通する部分については、同一の符号を付して説明を省略し、本実施形態の特徴的な部分についてのみ説明することとする。
【００２０】
図５に、在庫補充量管理サーバ１０において実行される本実施形態の処理のフローを示す。なお、本実施形態では第１の実施形態のフローチャートを基にしているが、第２の実施形態のフローチャートを基にしてもよい。まず、入力手段１１を介して、当該季節の入力を行う（Ｓ３２０）。次に、補充方式判定手段１９が、｜（Ａ）−（Ｂ）｜の演算を行い、この値と閾値との比較を行う（Ｓ３１０）。この結果、｜（Ａ）−（Ｂ）｜の値が閾値未満であるとき、補充方式判定手段１９は、当該期が「安定期」であると判定する（Ｓ３１０→Ｙｅｓ）。そして、第２の在庫補充量算出手段１４が、販売実績データに対して季節変動の影響を取り除くような補正をした後（Ｓ３２１）、第２の在庫補充量算出手段１４は、一定量の在庫補充を行うために必要な在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１１）。ここで、販売実績データに対する季節変動の影響の補正方法とは、例えば中心化１２項移動平均を用いて補正する方法などがある。なお、本実施形態ではデータの補正を行った後、一定量の在庫補充を行うために必要な在庫補充量の算出を行っているが、季節変動の影響を考慮しつつ、在庫補充量の算出を行ってもよい。
なお、
｜（Ａ）−（Ｂ）｜の値が閾値以上であるとき（Ｓ３１０→Ｎｏ）、補充方式判定手段１９は、当該期が上昇期または下降期であると判定する。そして、入力手段１１を介して予測データの入力が行われ（Ｓ３１３）、第１の在庫補充量算出手段１３が、季節変動を考慮した需要予測による在庫補充量の算出が行う（Ｓ３２２）。季節変動を考慮した需要予測の方法としては、例えば需要予測の一種であるウィンターズ指数平滑化モデルなどを適用する。なお、本実施形態では季節変動の影響を考慮しつつ需要予測による在庫補充量の算出を行っているが、季節変動の影響を除去するようなデータの補正を行った後、需要予測による在庫補充量の算出を行ってもよい。
【００２１】
ここで、中心化１２項移動平均とは、季節変動と不規則変動を除去し、データを平滑化する方法で、１年の月次データの場合は、具体的には、以下のような式となる。
移動平均値１＝（（（ｘ1＋ｘ2＋・・・＋ｘ12）／１２）＋（（ｘ2＋ｘ3＋・・・＋ｘ13）／１２））／２
移動平均値２＝（（（ｘ2＋ｘ3＋・・・＋ｘ13）／１２）＋（（ｘ3＋ｘ4＋・・・＋ｘ14）／１２））／２
・・・
として、算出した各々の移動平均値を新たなデータとする。ここで、ｘnは、ｎ月のデータであり、ｎ＞１２に関しては、例えば、ｘ13は翌年１月のデータというように、各々のｎから１２を減じた翌年の月となる。
なお、中心化移動平均については、「ＳＰＳＳによる時系列解析の手順」，東京図書、石村  貞夫  著に記載されている。
また、ウィンターズモデルは、具体的には以下のような式となる。
当期より１期後の予測値＝（当期と前期の予測と実績データから算出した平滑値＋トレンド傾向）×季節性
【００２２】
なお、第２の実施形態を基に第３の実施形態を構成する場合は、第２の実施形態のステップＳ３１０（図４参照）の直前に、入力手段１１を介して当該季節の入力が行われ、ステップＳ３１０（図４参照）の直後に、第２の在庫補充量算出手段１４による販売実績データに対する季節変動の影響の補正が入り、ステップＳ３１６、ステップＳ３１８（図４参照）が、それぞれ第１の在庫補充量算出手段１３による季節変動を考慮した需要予測による在庫補充量の算出となる。
【００２３】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前記した実施形態に限定されることなく適宜変形して実施することが可能である。例えば、図３、図４および図５のステップＳ３１０で、｜（Ａ）−（Ｂ）｜が閾値未満であれば安定期と判定し、閾値以上であれば上昇期または下降期であると判定したが、｜（Ａ）−（Ｂ）｜が閾値以下であれば安定期と判定し、閾値より大きければ上昇期または下降期であると判定することも可能である。
【００２４】
また、図４のステップＳ３１５で、（Ａ）−（Ｂ）が負であれば下降期と判定し、正または０であれば上昇期と判定したが、（Ａ）−（Ｂ）が負または０であれば下降期と判定し、正であれば上昇期と判定することも可能である。
【００２５】
さらに、クライアント端末２５として各店舗に配置されたＰＣを適用したが、携帯電話、ＰＯＳシステムにおける端末などを適用することも可能である。
【００２６】
また、製品のライフサイクルの判定基準として、１期間前の販売実績データから所定期間前の平均販売実績量を減算した結果（過去の所定期間の販売実績データに対する１期間前の販売実績データの偏差）を用いたが、例えばグラフに対して微分を行い、得られた傾きの大きさと閾値を基に、判定してもよい。また、グラフに対して２階微分を行い、得られた値が、所定の閾値以上となった点をもって製品のライフサイクルの上昇期から安定期、または安定期から下降期の分岐点を求めてもよい。
【００２７】
なお、本実施形態において、偏差の代わりに傾きを用いることによって、同様の算出を行うことができる。
【００２８】
[実施形態例]
次に、より具体的な数値を用いて、第１の実施形態の詳細な説明を行う。
図６は、販売実績情報ＤＢ２１に格納されている情報テーブルの例を示した図である。この図が示すように、販売実績情報ＤＢ２１には、製品名とその製品の販売実績データ、そして日付が対応付けられて格納されている。図７は製品在庫情報ＤＢ２２に格納されている情報テーブルの例を示した図である。この図が示すように、製品在庫情報ＤＢ２２には、製品名と当該時の在庫データが対応付けられて格納されており、図８は、補充実績情報ＤＢ２３に格納されている情報テーブルの例を示した図である。この図が示すように、補充実績情報ＤＢ２３には、製品名と、補充実績データ、在庫補充がなされた日付が対応付けられて格納されている。
【００２９】
図９は、本実施形態の製品のライフサイクルに適した在庫補充量算出システム１の補充方式選択手段１５により製品のライフサイクルの「上昇期」、「安定期」、「下降期」を判別したときの例を示したものである。ここでは、１期間を１週間とし、平均する期間も５期間とした。よって、本実施形態例において、在庫補充量を算出する方式を選択するために必要な期間は、当該期より過去５期間である。閾値は２０．００とした。
以下、適宜図３と図９を参照しながら、本実施形態例の処理を追う。
まず、受信手段２８は、クライアント端末２５からの製品の在庫補充の要求を受信する（Ｓ３０１）。次に、検索手段２６は、製品在庫情報ＤＢ２２から、在庫補充の要求のあった製品の現在の在庫情報（在庫データ）を取得し、その製品の在庫の有無を確認する（Ｓ３０２）。倉庫に、その製品の在庫がなかった場合は、送信手段２９が、クライアント端末２５に「在庫なし」の情報を送信し（Ｓ３０３）、処理を終了する。在庫があった場合は、入力手段１１を介して平均する期間の入力を行い（本実施形態例では５を入力）（Ｓ３０４）、そしてステップＳ３０４で入力した期間分、すなわち本実施形態例では５期間の販売実績データが販売実績情報ＤＢ２１に存在するかを、検索手段２６が調べる（Ｓ３０５）。
【００３０】
当該期が第１週目（図９の９０）であった場合、その前５期間の販売実績データが存在しないため、検索手段２６は、当該期が上昇期であると判定する（Ｓ３０５→Ｎｏ）。当該期が第２週目であるときも、当該期より過去５期間の販売実績データが存在しないため、検索手段２６は、当該期が上昇期である判定する（Ｓ３０５→Ｎｏ）。そして、入力手段を介して、予測データが入力され（Ｓ３１３）、第１の在庫補充量算出手段１３が需要予測を用いた在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１４）。その後、算出された在庫補充量は、書込手段２７によって補充実績データとして補充実績情報ＤＢ２３に格納される（Ｓ３１２）。同様に第４週目までは、過去５期間の販売実績データが存在しないため、検索手段２６は、当該期が上昇期であると判定する。そして、入力手段を介して、予測データが入力され（Ｓ３１３）、第１の在庫補充量算出手段１３が需要予測を用いた在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１４）。その後、算出された在庫補充量は、書込手段２７によって補充実績データとして補充実績情報ＤＢ２３に格納される（Ｓ３１２）。
【００３１】
次に、例えば当該期が第６週であるとする（図９の９２）。ここでは、過去５期間の販売実績データが存在するため、ステップＳ３０５において、検索手段２６は、Ｙｅｓを選択し、続いて第１の販売実績データ取得手段１８が１期間前の販売実績データを販売実績情報ＤＢ２１から取得する（Ｓ３０６）。ここで、販売実績情報ＤＢ２１内には、１日ごとの販売実績データが格納されているため、在庫補充量管理サーバ１０内に存在する加算手段（図示せず）によって、１週間分の販売実績データが累積され、集計される。以下、本実施形態例において同様とする。ここでは、図９中の第５週（図９の９１）までの販売実績データである（（Ａ）＝１４９）。
【００３２】
次に、第２の販売実績データ取得手段１７が、第１の販売実績データ取得手段１８が取得した販売実績データを含めた過去５期間の販売実績データを取得する（Ｓ３０７）。ここでは、第１の販売実績データ取得手段１８が、第１週（図９の９０）から第５週（図９の９１）の販売実績データを販売実績情報ＤＢ２１から取得する。次に、ステップＳ３０８に従って、平均販売実績量演算手段１６が、この５期間の平均販売実績量を計算する（（Ｂ）＝９６．６０）。ステップＳ３０９で、閾値は２０．００と入力手段を介して入力されるので、補充方式判定手段１９が、過去５期間の平均値に対する１期間前の販売実績データの差（偏差）を計算し、その差の絶対値と閾値を比較する（Ｓ３１０）。補充方式判定手段１９が（Ａ）−（Ｂ）の絶対値を計算し、閾値と比較すると、｜（Ａ）−（Ｂ）｜＝５２．４０であり、閾値の２０．００より大きい値となっている。これより、補充方式判定手段１９によって、当該期は上昇期または下降期であると判定され（Ｓ３１０→Ｎｏ）（第１の実施形態では、補充方式判定手段１９は、上昇期と下降期の区別はしない）、予測データの入力が入力手段１１を介して行われた後（Ｓ３１３）、第１の在庫補充量算出手段１３が、需要予測による在庫補充量の算出をする（Ｓ３１４）。その後、算出された在庫補充量は、書込手段２７によって補充実績データとして補充実績情報ＤＢ２３に格納される（Ｓ３１２）。
【００３３】
次に、当該期を第２０週（図９の９５）としたときの実施形態例を示す。ステップＳ３０６の処理までは、前記した当該期を第６週としたときと、同様であるため説明を省略する。ステップＳ３０６で第１の販売実績データ取得手段１８が販売実績情報ＤＢ２１から取得した販売実績データは、図９中の第１９週(図９の９４）の販売実績データである（（Ａ）＝４２０）。次に、第２の販売実績データ取得手段１７が、第１の販売実績データ取得手段１８が取得した販売実績データを含めた過去５期間の販売実績データを取得する（Ｓ３０７）。ここでは、第２の販売実績データ取得手段１７が、第１５週（図９の９３）から第１９週（図９の９２）の販売実績データを販売実績情報ＤＢ２１から取得する。次に、ステップＳ３０８に従ってこの５期間の平均販売実績量を平均販売実績量演算手段１６が計算する（（Ｂ）＝４１６．００）。ステップＳ３０９で、閾値は２０．００と入力手段を介して入力されているので、補充方式判定手段１９が、過去５期間の平均値に対する１期間前の販売実績データの差（偏差）を計算し、その絶対値と閾値を比較する（Ｓ３１０）。補充方式判定手段１９が（Ａ）−（Ｂ）の絶対値を計算し、閾値と比較すると、｜（Ａ）−（Ｂ）｜＝２．００であり、閾値の２０．００より小さい値となっている。これにより、補充方式判定手段１９は、当該期は安定期であると判定し（Ｓ３１０→Ｙｅｓ）、第２の在庫補充量算出手段１４が、一定量の在庫補充を行うために必要な在庫補充量の算出を行う（Ｓ３１１）。その後、算出された在庫補充量は、書込手段２７によって補充実績データとして補充実績情報ＤＢ２３に格納される（Ｓ３１２）。
【００３４】
次に、当該期を第４４週（図９の９８）としたときの実施形態例を示す。ステップＳ３０６の処理までは、前記した当該期を第６週としたときと、同様であるため説明を省略する。ステップＳ３０６で第１の販売実績データ取得手段１８が、販売実績情報ＤＢ２１から取得した販売実績データは、図９中の第４３週（図９の９７）の販売実績データである（（Ａ）＝３６２）。次に、第２の販売実績データ取得手段１７が、第１の販売実績データ取得手段１８が取得した販売実績データ含めた過去５期間の販売実績データを取得する（Ｓ３０７）。ここでは、第２の販売実績データ取得手段１７が、第３９週（図９の９６）から第４３週（図９の９８）の販売実績データを販売実績情報ＤＢ２１から取得する。次に、ステップＳ３０８に従ってこの５期間の平均販売実績量を平均販売実績量演算手段１６が算出する（（Ｂ）＝３９２．２０）。ステップＳ３０９で、閾値は２０．００と入力手段を介して入力されているので、補充方式判定手段１９が、過去５期間の平均値に対する１期間前の販売実績データの差（偏差）を計算し、その差の絶対値と閾値を比較する（Ｓ３１０）。補充方式判定手段１９が（Ａ）−（Ｂ）の絶対値を計算し、閾値と比較すると、｜（Ａ）−（Ｂ）｜＝４３．８０であり、閾値の２０．００より大きい値となっている。これにより、補充方式判定手段１９は、当該期は上昇期または下降期であると判定し（Ｓ３１０→Ｎｏ）（第１の実施形態では、補充方式判定手段１９は、上昇期と下降期の区別はしない）、予測データの入力が行われた後（Ｓ３１３）、第１の在庫補充量算出手段１３が、需要予測による在庫補充量の算出をする（Ｓ３１４）。その後、算出された在庫補充量は、書込手段２７によって補充実績データとして補充実績情報ＤＢ２３に格納される（Ｓ３１２）。
【００３５】
このようにして、製品のライフサイクルを判定した結果の例を、図９の一番右の欄に示す。この図から、第１７週と第１８週の間に上昇期から安定期への移行が行われ、第４１週と第４２週の間に安定期から下降期への以降が起きていることがわかる。なお、第１の実施形態では上昇期と下降期の区別はしないが、安定期より前の期間を上昇期、安定期より後の期間を下降期として、図９の最右欄、図１０では区別している。
【００３６】
図１０は、図９の販売実績データを実際のグラフにして表したものである。横軸は、時間（週）を表し、縦軸は、販売実績量を表している。なお、この図において、販売実績量とは、図９における販売実績データの値である。破線は、本発明の実施形態例にしたがって、製品のライフサイクルの上昇期から安定期、安定期から下降期への分岐点であると判定された箇所である。ほぼ、正確に分岐点を捉えていることが分かる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】製品のライフサイクルを模式的に示した図である。
【図２】在庫管理システムの構成を示した図である。
【図３】第１の実施形態の処理のフローを示した図である。
【図４】第２の実施形態の処理のフローを示した図である。
【図５】第３の実施形態の処理のフローを示した図である。
【図６】販売実績情報ＤＢ内のテーブルを示した図である。
【図７】製品在庫情報ＤＢ内のテーブルを示した図である。
【図８】補充実績情報ＤＢ内のテーブルを示した図である。
【図９】本実施形態の製品のライフサイクルに適した在庫補充量算出システムの補充方式判定手段１９により製品のライフサイクルの「上昇期」、「安定期」、「下降期」を判別したときの例を示したものである。
【図１０】図９の販売実績データを実際のグラフにして表したものである。
【符号の説明】
【００３８】
１      在庫補充量算出システム
１０    在庫補充量管理サーバ
１３    在庫補充量算出手段
１４    在庫補充量算出手段
１５    補充方式選択手段
１６    平均販売実績量演算手段
１７    販売実績データ取得手段
１８    販売実績データ取得手段
１９    補充方式判定手段
２０    ＤＢサーバ
２１  販売実績情報ＤＢ
２２  製品在庫情報ＤＢ
２３  補充実績情報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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