(57)【要約】【課題】  物品の予測在庫数がどのように推移するか確認できる需要予測モデル評価装置を提供する。【解決手段】  需要予測モデル評価装置は、過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第１受付部と、基準期間における需要予測モデルによる物品の出庫予測値の入力を受付ける第２受付部と、在庫数及び出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出部と、実出庫数及び予測発注数に基づいて単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出部と、評価期間の終了時点の想定在庫数及び最終在庫実績値に基づいて、最終想定在庫数と最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価部と、差分を表示する表示部と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要予測モデルを評価する需要予測モデル評価装置であって、
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第１受付部と、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第２受付部と、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出部と、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出部と、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価部と、
前記差分を表示する表示部と、
を有することを特徴とする需要予測モデル評価装置。
【請求項２】
前記表示部は、前記単位期間サイクル毎の前記想定在庫数を表示することを特徴とする請求項１に需要予測モデル評価装置。
【請求項３】
前記表示部は、前記単位期間サイクル毎の対応する前記実出庫数を時系列的に表示することを特徴とする請求項１又は２に需要予測モデル評価装置。
【請求項４】
前記在庫評価部は、前記差分と前記物品の単価との積の合計を前記物品の全種類に亘って算出し、算出した金額を前記表示部が表示することを特徴とする請求項１乃至３に記載の需要予測モデル評価装置。
【請求項５】
需要予測モデルを評価する需要予測モデル評価方法であって、
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第１受付ステップと、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第２受付ステップと、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出ステップと、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出ステップと、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価ステップと、
前記差分を表示する表示ステップと、
を有することを特徴とする需要予測モデル評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、構築済み需要予測モデルの実業務への有用性を評価する際に好適な需要予測モデルを評価するための需要予測モデルを評価する装置及び需要予測モデル評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は需要予測モデル評価方法を開示している。この需要予測モデル評価方法においては、需要予測モデルの評価期間における需要実績値及び需要予測値に関して、製品の供給サイクル毎に該需要実績値及び該需要予測値との乖離値を算出し、該乖離値に応じて供給過剰コスト及び供給不足コストを算出し、それらを結果として提示している。この需要予測モデル評価方法においては、構築済予測モデルの実業務への有用性として、需要実績値と需要予測値との乖離値を理論在庫と見做して予測モデルの評価を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２２８４６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された需要予測モデル評価方法では、需要実績値と需要予測値との乖離値を理論在庫と見做している。故に、従来方法では供給過剰コスト及び供給不足コストは仮定の評価値であり、実際の在庫数の推移を示していない。よって、従来方法で、予測モデル評価期間の開始時点から終了時点までを対象に理論在庫の時系列推移図としてユーザーに提示されても、実際の在庫数がどのように推移するのか不明である。
【０００５】
また、一般的に予測の精度算出に使用するＭＡＤ，ＲＭＳＥ，ＭＡＰＥ等で予測値と実需要の乖離（誤差数値）を予測対象毎に算出は可能だが、多数の予測対象の各々毎に誤差数値を確認するのは現実的ではないし、誤差数値が小さいからといってユーザーにとって分かり易い予測とは一概にいえない。
【０００６】
さらに、従来の需要予測モデルシステムの導入後、たとえば実際の期間で在庫数量が漸次減少して行ったとしても、その漸次減少変化が、「需要予測値と在庫数に基づいて適切に発注の抑制ができていなかったが、たまたま需要増加により、在庫が減少したのか」、それとも「需要予測値と在庫数に基づいて適切に発注の抑制ができたことにより、在庫が減少したのか」、ユーザーにとっては分からず、需要予測モデルによる在庫圧縮効果が不明である。
【０００７】
また、構築済み需要予測モデルの実働状態での該システムの評価について、システム導入前における在庫圧縮効果の算出が不可能である。よって、予測システム導入コストを、システム導入前にどのくらいの期間で回収できるのか概算できない問題がある。
【０００８】
本発明は、以上の従来技術の問題点に鑑みなされたものであり、需要予測モデルにより物品の予測在庫数がどのように推移するか確認できる需要予測モデル評価装置及び需要予測モデル評価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】
【０００９】
本発明の需要予測モデル評価装置は、需要予測モデルを評価する需要予測モデル評価装置であって、
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第１受付部と、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第２受付部と、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出部と、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出部と、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価部と、
前記差分を表示する表示部と、
を有することを特徴とする。
【００１０】
本発明の需要予測モデル評価方法は、需要予測モデルを評価する需要予測モデル評価方法であって、
過去の在庫数管理期間のうちの基準期間における物品の実出庫数及び前記基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付ける第１受付ステップと、
前記基準期間における前記需要予測モデルによる前記物品の出庫予測値の入力を受付ける第２受付ステップと、
在庫数及び前記出庫予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する予測発注数算出ステップと、
前記実出庫数及び前記予測発注数に基づいて前記単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する想定在庫数算出ステップと、
前記評価期間の終了時点の前記想定在庫数及び前記最終在庫実績値に基づいて、前記最終想定在庫数と前記最終在庫実績値との差分を算出する在庫評価ステップと、
前記差分を表示する表示ステップと、
を有することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明による実施例の需要予測モデル評価装置を含む需要予測モデル評価システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明による実施例の需要予測モデル評価装置において、取得された記憶ファイルとして記憶部に格納されるデータのイメージの一例を示す複数の表である。
【図３】本発明による実施例の需要予測モデル評価装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明による実施例の需要予測モデル評価装置により、得られた予測在庫数と実在庫数の両者の推移を示した表（図４Ａ）と、評価期間、対象製品数、導入効果金額及び在庫数増減の表示結果の一例（図４Ｂ）である。
【図５】図４Ａの予測在庫数と実在庫数の両者の推移を示したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しつつ本発明による実施例の需要予測モデル評価装置及び需要予測モデル評価方法について詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
【００１３】
［需要予測モデル評価装置］
図１は、実施例の需要予測モデル評価装置１００と当該装置に接続される無線の通信端末１０１と有線の通信端末１０１Ａを含む需要予測モデル評価システム１０３の全体構成を示している。需要予測モデル評価装置１００は、例えばコンピュータ装置１０９で実現することができる。
【００１４】
図１の需要予測モデル評価装置１００のハードウエア構成の一例は、コンピュータ装置１０９である。また、需要予測モデル評価装置１００はハードウエアのネットワーク接続部（ＮＩＣ：ネットワークインターフェースカード）１１９を含む。ネットワーク接続部は各種データを通信端末１０１、１０１Ａへ送信し、通信端末１０１から各種データを受信する。通信端末１０１、１０１Ａは、ユーザーが需要予測モデルを評価すべく使用する通信機能を有するＰＣ（personal computer）やタブレット端末等であり、需要予測モデル評価装置１００に対して、携帯電話網、インターネット網等を含む通信網ＩＰを介して接続される。なお、本実施例では、２つ以上の多数の通信端末に接続されて、複数ユーザーが需要予測モデル評価装置１００を使用することができる。さらに、これら通信端末１０１、１０１Ａは、需要予測モデル評価装置１００と同様に入力部でメール送信先アドレスを取得し、出力部にメール送信する機能を有している。
【００１５】
図１に示されるコンピュータ装置１０９において、ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１４及び／又はハードディスク装置やＳＳＤ（solid state drive）等により構成される記憶部１１６に格納されたプログラムに従い、ＲＡＭ１１５を一次記憶用ワークメモリとして利用して、システム全体を制御する。さらに、ＣＰＵ１１１は、マウス１１２ａ又はキーボード１１２を介して入力される利用者の指示に従い、記憶部１１６に格納されたプログラムに基づき、実施例に係る需要予測モデル評価方法を実行する。以上の構成要素はバスｂｕｓを介して互いに接続されている。コンピュータ装置１０９に接続されたＬＣＤ等のディスプレイ装置１１３には、ＣＰＵ１１１が実行する後述する処理のための入力待ち受け画面、処理経過や処理結果、検索結果等が表示される。
【００１６】
コンピュータ装置１０９の記憶部１１６には、需要予測モデル評価装置１００として機能させる需要予測モデル評価プログラム１１７が記憶されている。なお、評価されるべき需要予測モデルプログラムが記憶部１１６にインストールされていてもよい。ＣＰＵ１１１は、需要予測モデル評価プログラム１１７を記憶部１１６から読み出してＲＡＭ１１５（必要があれば記憶部１１６）に展開し、需要予測モデル評価プログラム１１７が有するプロセスを順次実行する。なお、需要予測モデル評価プログラム１１７は、コンピュータ装置１０９に、第１受付部１２０、第２受付部１２１、予測発注数算出部１２２、想定在庫数算出部１２３及び在庫評価部１２４として機能させるプログラムである。
【００１７】
入力部としての第１受付部１２０と予測発注数算出部１２２は、評価対象期間（例えば過去の在庫数管理期間）のデータを取得し、これらを記憶ファイルとして記憶部１１６に格納する。ここで、データとは、出荷予測対象の製品ＩＤ、年月、出荷数：、在庫数：、未入荷残数：、単価（円）、安全在庫数：Ａ、リードタイム：ｋ（発注数調整期間を含む発注してから入手までの期間（一般的には、発注サイクルと調達リードタイムの合計））、予測値Ｙ等を指す。
【００１８】
需要予測モデルシステム導入前の場合、予測値以外のデータは、一般的には基幹データベースＤＢに格納されている情報であるので、例えば基幹データベースＤＢに通信網ＩＰを介して接続して取得する。基幹データベースＤＢに接続が難しい場合、該当データをＣＳＶ形式にて他の媒体を介して取得してもよい。評価されるべき需要予測モデルプログラムにより、予測値は、時系列予測等を使用して算出される。
【００１９】
図２は、取得して記憶ファイルとして記憶部に格納されるデータの表形式のイメージの一例を示す。なお、基幹データベースＤＢ等から取得して必要な項目のデータが収集できれば、図２のような同一の表上に必要な項目が存在しなくてもよい。また、データ項目名は企業毎で異なるので該当するデータがあればよい。
【００２０】
（データの説明）
図２に示すように、製品を発注してから入荷されるまでの期間を基準としたリードタイムが格納されている。リードタイムは、製品の輸送時間、生産制約時間（準備、製造、梱包時間を含む）、及び事務処理時間等、製品毎に製品を発注してから入荷されるまでの期間として設定されている。リードタイムは適宜の値を装置に入力して製品毎に格納するようにすればよい。なお、本実施例においては、単位期間（ｉ）を月単位としているが、これに限らず、１日又は１時間等日単位又は時間単位で設定してもよい。
【００２１】
在庫数は、前月在庫数、当月出荷数及び未入荷残数に基づいて算出され、単位期間毎（本実施例では一か月毎）に格納される。在庫数Ｚは、下記式で定義される。
Ｚ［ｉ］＝Ｚ［ｉ−１］＋Ｍ［ｉ］−Ｊ［ｉ］
式中、
ｉ：単位期間数である。
Ｊ［ｉ］：単位期間ｉの実際の出荷数（需要）である。
Ｈ［ｉ］：単位期間ｉの実際の発注数量である。
Ｍ［ｉ］＝Ｈ［ｉ−ｋ］：単位期間ｉの未入荷残数（単位期間ｉからｋ期間（リードタイム）前の発注数量で未納入の製品の数）である。たとえば、現在５月［ｉ］とすると、３月［ｉ−２］に１０個発注（Ｈ［ｉ−２］）して（Ｈ［ｉ−２］＝１０）、５月に納入予定で、未着又は使用可能な状態になっていないＭ［ｉ］がある場合はＭ［ｉ］＝１０となる。従って、現在５月［ｉ］の末日とすると、４月［ｉ−１］の末日には未入荷残数（Ｍ［ｉ］）が存在している故に、Ｍ［ｉ］が４月［ｉ−１］の在庫数（Ｚ［ｉ−１］）に加算され、５月［ｉ］中の出荷数（Ｊ［ｉ］）が減算され、５月［ｉ］の在庫数Ｚ［ｉ］となる。
【００２２】
在庫の欠品を回避するためのデータである予測必要数量Ｒは、下記式で定義される。
Ｒ［ｉ］＝Ｙ［ｉ］＋Ａ［ｉ］
式中、
ｉ：単位期間数である。
Ｙ［ｉ］：単位期間ｉの出荷予測値（これは評価対象の予測モデルから得られる）である。
Ａ［ｉ］：単位期間ｉの安全在庫数（これは、需要変動等の不確定要素によって、欠品を或る程度防ぐための在庫であって、０以上が好ましい）である。
【００２３】
基準期間は、評価対象の予測モデルからの出荷予測値に基づくシミュレーションの基準になる期間である。本実施例では予測対象製品の中でｋ期間（リードタイム）が最も長いｍａｘ（ｋ）を基準期間と設定している。基準期間はこれに限られず、評価対象期間（過去の在庫数管理期間）より短い期間に設定してもよい。
【００２４】
本実施例では、図１の第１受付部１２０が評価対象期間のうちの基準期間における物品の実出荷数及び基準期間以降の評価期間における最終在庫実績値までの入力を受付け、第２受付部１２１が基準期間における需要予測モデルによる物品の出荷予測値の入力を受付けるように、構成されている。
【００２５】
［需要予測モデル評価方法］
図３は本実施例の需要予測モデル評価方法による需要予測モデル評価装置の動作を示すフローチャートである。第１受付部１２０と第２受付部１２１が取得したデータを使って、評価対象の予測モデルからの出荷予測値を使って発注した場合の在庫数量を算出し、現実の在庫数量と比較する。
【００２６】
まず、第１受付部１２０が製品ＩＤ、年月、出荷数、在庫数、未入荷残数、単価、安全在庫数及びリードタイムのデータや上記基準期間における物品の実出荷数及び評価期間における最終在庫実績値までの入力を受け付けて、それらを記憶部１１６に格納する（ステップＳ１）。次に、第２受付部１２１が上記の出荷予測値及び予測必要数量のデータを受け付けて記憶部に格納する（ステップＳ２）。
【００２７】
次に、製品ＩＤ分ループとして、製品ＩＤの初期値Ｉ＝１とし、対象製品数Ｉ＝９０００まで以下の評価期間ループ処理を繰り返し処理（インクリメント１）する（ステップＳ３）。そして、評価期間ループとして、評価期間数の初期値ｉ＝１とし、評価期間数ｉ＝Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）まで以下の処理を繰り返し処理（インクリメント１）する（ステップＳ４）。ここで、Ｎは予測モデル効果を評価する評価期間数であり、ｍａｘ（ｋ）はｋ期間（リードタイム）が最も長い期間である。本実施例では、ｍａｘ（ｋ）を基準期間としている。
【００２８】
次に、予測必要数量、予測時点の在庫及び未入荷残数に基づいて予測発注数Ｈｏを算出し、結果を記憶部に格納する（ステップＳ５）。予測発注数Ｈｏは、下記式で定義される。
Ｈｏ＝Ｒ［ｉ］−（Ｚ’［ｉ−１］＋Ｍ［ｉ］）
式中、
ｉ：単位期間数である。
Ｒ［ｉ］：単位期間ｉの予測必要数量（＝Ｙ［ｉ］＋Ａ［ｉ］）である。
Ｚ’［ｉ−１］：予測の単位期間ｉの前月末在庫数量である。
Ｍ［ｉ］＝Ｈ［ｉ−ｋ］：単位期間ｉの実際の未入荷残数（単位期間ｉからｋ期間（リードタイム）前の発注数量で未納入の製品の数）である。
【００２９】
なお、最初の予測発注数Ｈｏは、評価開始前のサイクルの在庫実績値（基準期間内の単位期間における在庫数）及び出荷予測値に基づいて算出され、次回以降の予測発注数は、１サイクル前の想定在庫数（後述する）及び出荷予測値に基づいて算出される。
【００３０】
次に、予測発注数Ｈｏがゼロ以上か否か判別する（ステップＳ６）。
【００３１】
次に、予測発注数Ｈｏがゼロ以上であれば（ステップＳ７）、予測発注数Ｈ’をＨｏに設定する。すなわち、
予測値を使った必要数量Ｒ＞（前月末在庫数量Ｚ’＋未入荷残数Ｍ）の場合、
これらの差分を予測発注数Ｈ’とする。
【００３２】
また、予測発注数Ｈｏがゼロに満たない場合（ステップＳ７）、予測発注数Ｈ’をゼロに設定する（ステップＳ８）。以上のステップＳ５〜ステップＳ８が予測発注数算出部１２２に相当し、これが、実際の未入荷残数及び出荷予測値に基づいて単位期間サイクル毎に予測発注数を算出する。
【００３３】
次に、予測発注数Ｈ’を使った場合の未入荷残数をＭ’［ｉ］をＨ’［ｉ−ｋ］と設定する（ステップＳ９）。
【００３４】
次に、予測発注数Ｈ’を使った場合の想定在庫数Ｚ’［ｉ］を算出する（ステップＳ１０）。予測の在庫数Ｚ’［ｉ］は、下記式で定義される。
Ｚ’［ｉ］＝Ｚ’［ｉ−１］＋Ｍ’［ｉ］−Ｊ［ｉ］
式中、
ｉ：単位期間数である。
Ｚ’［ｉ−１］：予測の単位期間ｉの前月末在庫数量である。
Ｍ’［ｉ］＝Ｈ’［ｉ−ｋ］：単位期間ｉの予測の未入荷残数（単位期間ｉからｋ期間（リードタイム）前の発注数量で未納入の製品の数）である。
Ｊ［ｉ］：単位期間ｉの実際の出荷数（需要）である。
【００３５】
以上のステップＳ９〜ステップＳ１０が想定在庫数算出部１２３に相当し、これが、実出荷数及び予測発注数に基づいて単位期間サイクル毎に想定在庫数を算出する。
【００３６】
次に、以上の評価期間ループが、評価期間数の初期値ｉ＝１とし、評価期間数ｉ＝Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）まで繰り返された後（ステップＳ１１）、当該評価期間ループが終わる。
【００３７】
そして、評価期間の終了時点の想定在庫数及び最終在庫実績値に基づいて最終想定在庫数と最終在庫実績値との差分を算出する（ステップＳ１２）。下記式で当該差分Ｄを算出する。
Ｄ＝Ｚ’［Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）］−Ｚ［Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）］
式中、
Ｚ’［Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）］：評価期間Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）における予測の在庫数である。
Ｚ［Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）］：評価期間Ｎ＋ｍａｘ（ｋ）における実際の在庫数である。
【００３８】
以上のステップＳ１２が在庫評価部１２４に相当し、これが、評価期間の終了時点の想定在庫数及び最終在庫実績値に基づいて、最終想定在庫数と最終在庫実績値との差分を算出している。
【００３９】
次に、前記最終想定在庫数と最終在庫実績値との差分Ｄに基づいて予測効果（金額）を算出する（ステップＳ１３）。すなわち、当該差分Ｄと対象製品の単価との積（Ｔｔｌ）の予測効果（金額）を算出する。
【００４０】
次に、以上の製品ＩＤ分ループが、製品ＩＤの初期値Ｉ＝１とし、対象製品数Ｉ＝９０００まで繰り返された後（ステップＳ１４）、当該評価期間ループが終わる。
【００４１】
次に、対象製品に亘る予測効果（合計数量、合計金額）を算出し、結果を記憶部に格納する（ステップＳ１５）。本実施例では、製品毎の実在庫数が正の値であることを前提として予測される在庫削減効果を算出しているが、製品毎の実在庫数が負の値、つまり在庫不足数がある場合に、予測される在庫不足解消効果として算出することも可能である。また、製品毎の実在庫数が正の値と負の値とが混在している場合には、それぞれ製品毎の実在庫数が正の値のもの製品と負の値の製品とに分けて予測効果を算出することにより、予測される在庫削減効果と予測される在庫不足解消効果をそれぞれ確認することができる。
【００４２】
以上の本実施例によれば、表示部であるディスプレイ装置１１３に、ステップＳ１０の単位期間サイクル毎の想定在庫数を表示させたり、同時に対応する実出荷数を時系列的に表示させたり、ステップＳ１０の差分と物品の単価との積の合計を物品の全種類に亘って算出した金額を表示させたり、することができる。このように、本実施例によれば、出荷予測値をつかって発注した場合の在庫推移と現実の在庫を比較した結果の現実の在庫数と在庫金額を表示できる。例えば、図４は本発明による実施例の需要予測モデル評価装置により、予測在庫数と実在庫数が共に３００であり、基準期間をｍａｘ（ｋ）＝３として、評価期間をＮ＝１２と設定した場合の予測在庫数と実在庫数の両者の推移を示した表（図４Ａ）と、評価期間、対象製品数、導入効果金額及び在庫数増減の表示結果の一例（図４Ｂ）である。さらに、図５は図４Ａの予測在庫数と実在庫数の両者の推移を示したグラフである。
【００４３】
本発明によれば、出荷実績値と出荷予測値との乖離地を理論在庫と仮定して評価するのではなく、出荷予測値と実際の在庫数、算出在庫数、（必要であれば入荷残数）を用いて毎月の発注数量を決めることで毎月の在庫数量が評価期間の間（たとえば１２か月間）に、どのように推移するのかシミュレーションで正確に確認できる。さらに、評価期間分の在庫数量と単価との積を合計することで予測対象分すべての在庫差分額を算出し効果額を確認できる。なお、実施例において、小売業等のように商品を販売するために市場に出す「出荷」について説明しているが、これには本発明は限定されない。本発明にて扱える物品は、保守対象製品（例えば、ＡＴＭ）等の交換部品又は修理部品のような販売目的以外の物品も含み、本発明は、「出荷」をも含む物品等の「出庫」についても、「出庫実績値」、「出庫数」、「出庫予測値」等を用いて応用可能である。
【００４４】
また、発明によれば、需要予測に必要な既存の情報を使って、需要予測システム導入前に効果算出が概算でき、これにより、需要予測システム導入前に、かかるコストをどのくらいで回収可能か概算可能になる。たとえば、３年で投資額を回収したいとなると、１年分の予測効果×３で概算できる。
【００４５】
また、発明によれば、需要予測モデル評価装置１００はメールの送受信機能を有しているので、予測対象製品が多数で、評価期間が長い場合、結果算出までに時間がかかることがあるけれど、自動で結果を関係者にメール送付することで、手動で評価結果を送付する手間を省ける。
【００４６】
［応用例］
上記の実施例では、Ｚ：実際の在庫数とＺ’：予測値を使って発注した結果の在庫を比較することで予測システム導入効果を算出したが、システム導入後、Ｚ：実際の在庫数を従来手法で発注した場合の在庫数、とすると、従来手法と予測結果との比較でシステム導入効果が定期的に算出可能になる。
【００４７】
［変形例］
出力部のメール送信機能を、AppServerにDeployする機能に変更すれば、Ｗｅｂブラウザより所定のＵＲＬを参照することにより、ＵＲＬを知るすべての関係者が結果参照可能となる。評価期間を変えて算出したものをすべて格納しておくと期間をずらした評価結果を複数見比べることが可能となる。たとえば２０１３年度、２０１４年度、２０１５年度とすると年度毎で見比べ可能となる。
【符号の説明】
【００４８】
１００  需要予測モデル評価装置
１１１  ＣＰＵ
１１５  ＲＡＭ
１１６  記憶部
１１７  需要予測モデル評価プログラム
１２０  第１受付部
１２１  第２受付部
１２２  予測発注数算出部
１２３  想定在庫数算出部
１２４  在庫評価部
【図１】
2018136806.tif 000003
【図２】
2018136806.tif 000004
【図３】
2018136806.tif 000005
【図４】
2018136806.tif 000006
【図５】
2018136806.tif 000007