(57)【要約】【課題】所定期間中の、卸売業者から小売店への、１つ以上の薬品について合計した累計売上の予測値を提供する。【解決手段】現在の月における、特定の薬品または薬品群の、月々の累計売上の予測値を提供するシステム及び方法を開示する。特に本発明の技法は、所定曜日についての売上データのサンプルを、その日全体にわたって外插補間すること、少なくとも前の14日間の売上データを、月全体にわたって外插補間すること、過去に予測した値を過去の実際値と比較することによって月々の累計売上を修正すること、国民の休日あるいは地域の休日によって生じる売上の変異を考慮に入れて月々の累計売上予測値を修正すること、及び現在の月々の累計予測の信頼できる精度を示す信頼区間を提供すること、を行う。
2005527013.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
現在の所定期間中の、１つ以上の卸売業者から１つ以上の小売店への、１つ以上の薬品の合計の累計売上を予測するシステムであって、このシステムが、
所定の地理的市場内にある前記１つ以上の卸売業者のサンプル調査からの、日々の薬品の売上データを受け取り、そして、前記所定の地理的領域についての、過去の所定期間中の実際の薬品の売上データを受け取るための入力と；
前記入力に結合されて、前記日々の薬品の売上データ、前記実際の薬品の売上データ、及び過去の予測売上データを用いて、前記現在の所定期間中の、合計の累計売上の予測値を提供するプロセッサユニットと
を具えていることを特徴とする売上予測システム。
【請求項２】
前記１つ以上の薬品が、単一の薬品から成ることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上の薬品が、薬品群から成ることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記現在の所定期間が、１ヶ月から成ることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記過去の所定期間が、３ヶ月から成ることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記プロセッサユニットが、前記日々の薬品の売上データ、及び前記日々の薬品の売上データを提供した前記１つ以上の卸売業者の各々の市場シェアにもとづいて、特定日についての、薬品の累計売上の日々の予測値を提供する日々の外插補間ユニットを具えていることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサユニットが、前記日々の外插補間ユニットに結合された月々の予測ユニットを具えて、該月々の予測ユニットが、少なくとも14日分の前記過去の予測売上データを用いることによって、前記合計の累計売上の予測値を提供することを特徴とする請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記プロセッサユニットが、前記月々の売上予測ユニットに結合されたフィードバックユニットを具えて、該フィードバックユニットが、前記過去の予測売上データと前記実際の薬品の売上データとの差にもとづいて、前記合計の累計売上の予測値の修正を行うことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記プロセッサユニットが、前記フィードバックユニットに結合された休日ユニットを具えて、該休日ユニットが、前記現在の所定期間中に発生する休日を考慮に入れて、前記合計の累計売上の予測値の修正を行うことを特徴とする請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサユニットが信頼区間ユニットを具えて、該信頼区間ユニットが、前記合計の累計売上の予測値の精度を示す信頼区間を提供することを特徴とする請求項２に記載のシステム。
【請求項１１】
前記システムがさらに、前記合計の累計売上の予測値を１つ以上の製薬業者に報告するための出力を具えて、前記１つ以上の製薬業者が、前記合計の累計売上の予測値を、短期修正的な販売行動に利用することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
現在の所定期間中の、１つ以上の卸売業者から１つ以上の小売店への、１つ以上の薬品の合計の累計売上を予測する方法であって、この方法が、
所定の地理的市場内にある前記１つ以上の卸売業者のサンプル調査からの、日々の薬品の売上データを受け取るステップと；
前記所定の地理的領域についての、過去の所定期間中の実際の薬品の売上データを受け取るステップと；
前記日々の薬品の売上データ、前記実際の薬品の売上データ、及び過去の予測売上データを用いて、前記現在の所定期間中の、合計の累計売上の予測値を提供するステップと
を具えていることを特徴とする売上予測方法。
【請求項１３】
前記１つ以上の薬品が、単一の薬品から成ることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ以上の薬品が、薬品群から成ることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記現在の所定期間が、１ヶ月から成ることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記過去の所定期間が、３ヶ月から成ることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１７】
さらに、前記日々の薬品データを受け取った後に、前記日々の薬品の売上データ、及び前記日々の薬品の売上データを提供した前記１つ以上の卸売業者の各々の市場シェアにもとづいて、特定日についての、薬品の累計売上の日々の予測値を提供することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１８】
さらに、前記累計売上の日々の予測値を受け取った後に、少なくとも14日分の前記過去の予測売上データを用いることによって、前記合計の累計売上の予測値を提供するステップを具えていることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
さらに、前記合計の累計売上の予測値を受け取った後に、前記過去の予測売上データと前記実際の薬品の売上データとの差にもとづいて、前記合計の累計売上の予測値の修正を行うステップを具えていることを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
さらに、前記過去の予測売上データと前記実際の薬品の売上データとの差にもとづいて修正した、前記合計の累計売上の予測値を受け取った後に、前記現在の所定期間中に発生する休日を考慮に入れて、前記合計の累計売上の予測値の修正を行うステップを具えていることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
さらに、前記合計の累計売上の予測値を受け取った後に、前記合計の累計売上の予測値の精度を示す信頼区間を提供するステップを具えていることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項２２】
さらに、前記合計の累計売上の予測値を１つ以上の製薬業者に報告するステップを具えて、前記１つ以上の製薬業者が、前記合計の累計売上の予測値を、短期修正的な販売行動に利用することを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願のクロスリファレンス）
本願は、米国暫定特許出願60/347,417、2002年1月11日出願にもとづくものであり、この出願日を優先権主張する。
【特許文献１】米国特許暫定出願60/347,417
【背景技術】
【０００２】
（発明の分野）
本発明は、薬品の累計売上を、卸売業者から小売店に報告する技法に指向したものである。
【０００３】
（背景情報）
製薬業は、世界中で非常に大きな収益を生み出す産業の一つである。この産業における収益が堅実に増加すると共に、所定期間中の、例えばペニシリンのような個別の薬品毎、あるいは例えば「鎮痛剤」のような薬品群毎の累計売上高を特定することが重要になってきている。現在では、こうした薬品の累計売上高は、所定期間中の実際の売上データを一度受け取った際しか提供することができない。従って、特定の月についての累計量のデータが必要な場合には、所定の市場におけるすべての卸売業者が、要求された月の日々の小売店への実際の売上を報告するまでは、こうしたデータが入手できない。
【０００４】
今月中の薬品の売上の、公表された累計量を特定することは有益なことである。残念ながら今日では、こうした技法は利用不可能である、というのは、こうした分析には、例えば休日（祝日）のための売上低下のような不定のパラメータが多数存在して、こうした分析を最良でも推定的なものにするからである。
【０００５】
従って、特定の地理的な市場の、個別の薬品あるいは薬品群の、小売店への月々の売上高の、正確かつ確固たる予測値を提供する技法の必要性が存在する。
【０００６】
（発明の概要）
本発明の目的は、現在の所定期間中の、１つ以上の卸売業者から１つ以上の小売店への、１つ以上の薬品について合計した累計売上の予測値を提供することにある。本発明のさらなる目的は、過去の、予測値の信頼性を保証する精度にもとづいて、予測値に対する修正を行うことにある。
【０００７】
これらの目的、並びに以下の開示で明らかになる他の目的を達成するために、本発明は、今月中の、個別の薬品あるいは薬品群の累計売上の予測値を提供する。本発明の好適例では、特定の薬品あるいは薬品群の売上についての日々のデータを、所定の地理的市場における１つ以上の卸売業者のサンプル調査から取得する。このデータ、並びにこのデータを提供した卸売業者の規定の地理的市場についての所定の市場シェア情報を用いて、その日についての総売上の公表値を外插補間（補外）する。
【０００８】
次に、最近の売上予測データを用いて、特定の薬品あるいは薬品群の今月の累計売上を予測する。こうしたデータは、少なくとも過去14日に関するものであることが好ましい。
【０００９】
フィードバック修正技法を実現して、過去の予測誤差にもとづく現在の月々の予測値を修正できることが有利である。過去の予測値を過去の実際値と比較して、この技法の予測誤差のマージン（余裕度）を決定することが好ましい。誤差のマージンにもとづいて、現在の予測値を修正することができる。
【００１０】
所定の地理的市場における、国民の休日あるいは地域の休日による売上の動きの変化を考慮に入れて、現在の月々の予測値を修正する。さらに、予測の信頼限界を利用して、予測の制度を制限することができる。
【００１１】
本発明及びその利点を完全に理解するために、以下に、本発明の実施例について図面を参照しながら説明し、各図面中では、同じ特徴、構成要素、及び方法のステップは同じ参照番号で示す。
【００１２】
（現状において好適な実施例の説明）
図１(a)に示す好適な実施例では、本発明のシステム１００が、入力１０２及び出力１０４に結合されたプロセッサ（処理装置）１０６を具えている。プロセッサ１００は、ランダムアクセスメモリー１１０及び１つ以上のハード装置１０８のような、揮発性メモリーデバイス及び不揮発性メモリーデバイスの両方とデータを交換するためのデータバス１１２にも結合されている。図１(b)に示すように、プロセッサ１０６は、少なくとも、日々の外插補間ユニット１１４、月々の売上予測ユニット１１６、フィードバックユニット１１８、休日ユニット１２０、及び信頼区間ユニット１２２を含む。さらに、日々の外插補間ユニット１１４は入力１０２に結合され、信頼区間ユニット１２２は出力１０４に結合されている。
【００１３】
次に、図２に、図１(b)のシステム上で実現できる好適な方法を示す。ステップ２０２では、日々の外插補間ユニット１１４が、所定の地理的市場における１つ以上の卸売業者のサンプル調査からの、薬品または薬品群（以下では説明を簡単にするために、集合的に単数の「薬品」と称する）についての薬品売上データを、入力１０２から受け取る。こうした所定の地理的市場は、最大でも国、例えばアメリカ合衆国、連合王国（イギリス）、等であるが、売上管理目的で、より小さい領域、例えば州、郡、グループ化した領域、あるいは他の所定の地理的領域（地域）として規定することができる。次に、日々の外插補間ユニット１１４は、日々の売上データを提供した卸売業者についての市場（マーケット）シェアデータを得る。ステップ２０４では、日々の外插補間ユニット１１４が、サンプル調査のデータを提供した卸売業者についての市場シェアデータを得る。
【００１４】
次に、ステップ２０６では、卸売業者のサンプル調査から受け取った実際の日々のデータ、及びこれらの卸売業者の市場シェアを、日々の外插補間ユニット１１４によって外插補間して、日々の総売上の累計を予測する。例えば、所定の日についての、ペニシリンの市場シェア20%を有する卸売業者”Ａ”が、ある地域内で100万ドルの売上を報告し、市場シェア30%を有する卸売業者”Ｂ”が、この地域内で200万ドルの売上を報告した場合には、この地域内でペニシリンについて予測される日々の総売上は、外插補間されて600万ドルであるとなる。この予測される日々の総売上は、月々の売上予測ユニット１１６に対して公表される。
【００１５】
ステップ２０８では、月々の売上予測ユニット１１６が、過去に予測した日々の売上データを、少なくとも過去13日間について検索する。次に、ステップ２１０では、月々の売上予測ユニット１１６が、過去に予測した日々の売上データを分析することによって、薬品についての月々の累計売上の最初の公表値を提供する。特に、月々の売上予測ユニット１１６は最初に、曜日毎の「相対的な曜日の重み付け」の数を提供する。この「相対的な曜日の重み付け」の数は、単に、所定曜日の特定の薬品の平均売上の、週全体に対する合計％を表わす数である。例えば、図３(a)に示すように、各曜日３０２に「相対的な曜日の重み付け」の数を与えて、この数は「重み付けした日々の比率」３０４としても知られている。上記の例について説明を続ければ、各週のペニシリンの売上の19%が月曜日であり、従って、「相対的な曜日の重み付け」の数は、月曜日については0.19である。「相対的な曜日の重み付け」数の合計は、どの週についても100%、あるいは量的には1.0に等しくなければならない。そして図３(b)に示すように、この毎週の「相対的な曜日の重み付け」のモデルを、月のすべての日３１２に対して当てはめる。この「相対的な曜日の重み付け」の方法は、通常は売上が低下する週末のような曜日が適正に予測されることを保証するために必要である。
【００１６】
図３(b)に示すように、好適な実施例では、月々の売上予測ユニット１１６が、少なくとも14日分３０８（日付）、３１０（曜日）のデータを用いて、月々の予測値を生成する。例えば、2001年8月1日についての、日々の売上データのサンプル調査を受け取って外插補間して、2001年8月1日についての日々の合計を公表した場合には、過去13日分の予測売上データを用いて、この14日の期間中の売上の総計を生成する。
【００１７】
次に、すべての「相対的な曜日の重み付け」数３１２を加算して、月の相対的な規模を特定する。大部分の月が29日以上あるので、このことが必要である。28日は、ちょうど4.0に重み付けされた日３１２である。図２(b)を用いれば、2001年8月の相対的な規模は4.43である。そして月々の売上予測ユニット１１６は、現在の予測に用いた過去の予測売上データの少なくとも14日分について、「借りた」重み付け”2.0”３１４を、8月全体の相対規模4.43で除算する。この「借りた」重み付けは、過去に予測した売上データの14日分についての、「相対的な曜日の重み付け」数の総計である。この演算の結果は、「予測係数2.215」３１６である。そして、この予測係数を、既知の、過去に予測した２週間の期間中の総売上の累計に乗算して、今月全体についての現在の予測に到達する。
【００１８】
ステップ２１０では、今月の、実際に毎日サンプル調査したデータの少なくとも一日分を用いることが好ましい。実際に毎日サンプル調査したデータの日数が増加するほど、予測がより正確になる。従って、2001年8月14日及びそれより前のデータを用いた予測は、2001年8月1日のデータを用いた予測よりも正確であるべきである。
【００１９】
本発明の技法は、今日の外插補間、及び少なくとも13日前までの過去の日々の予測値を用いる。過去の日々の予測は、今月のもの、あるいは先月のものとすることができる。使用した過去の日々の予測が先月のものである場合には、先月のデータは多くとも13日分を用いることが好ましい。しかし、今月の15番目の日、例えば2001年8月15日についての、日々サンプル調査したデータを一旦受け取ると、上述したようにこのデータを外插補間して、今月については、14日以上分の、過去の日々の予測が利用可能になる。従って、月の最終日までは、当月の前の日のすべてを予測に用いることができる。
【００２０】
一旦、予測に用いた日数が14日を超えると、既知の予測の「借りた重み付け」３１４を調整して、修正した予測係数を計算しなければならない。例えば、2001年8月15日には、15日の予測日をすべて用いて、これら15日分の「相対的な曜日の重み付け」数を加算しているので、借りた重み付け３１４は2.0ではなく2.21となる。同様に、いずれの月の最終日にも、借りた重み付け３１４はその月の相対的な長さに等しくなり、従って予測係数は1.0になる。
【００２１】
一旦、ステップ２１０において、月々の累計売上の予測値を算出すると、この算出値を、月々の売上予測ユニット１１６からフィードバックユニット１１８に公表する。ステップ２１２では、フィードバックユニット１１６が、実際の日々の売上データを前の３ヶ月から検索することが好ましい。また、図４に示すように、前の３ヶ月からの、実際の日々の売上データを用いて、フィードバックユニット１１６は最初に、これらの前の何ヶ月かの実際の売上の総計を計算する。そして、ステップ２１４では、フィードバックユニット１１６は、過去何ヶ月かの日毎の予測の各々と対比した、それぞれの月毎の実際の総売上の差を特定する。この差の、前の３ヶ月にわたる平均値４１０にもとづいて、フィードバックユニット１１６は、その日用の「フィードバック係数」４１２を計算して、このフィードバック係数４１２は、必要な修正を示す。そしてステップ２１６では、月々の累計売上の予測計算値に、このフィードバック係数４１２を乗算して、より正確な予測値を提供する。
【００２２】
ステップ２１８では、国民の休日または地域の休日についての調整を行うことによって、月々の累計売上の予測計算値をさらに修正する。国民の休日または地域の休日には、売上が減少しがちであるが、これらの売上は売上損失ではない。むしろ、所定月の休日に当たる日には、普段の売上が一般に、この休日の前後の販売にシフト（移行）する。例えば、休日が月曜日に当たれば、通常は月曜日に購入するprozac（登録商標）（プロザック：代表的な抗うつ薬）の患者についてのprozac（登録商標）の売上は、単に週の残りの日に発生する、というのは、prozac（登録商標）の患者は休日にもかかわらず、自分のprozac（登録商標）を必要とするからである。
【００２３】
また、図５に示すように、休日ユニット１２０は、日付５０２、５０８（休日）によって、休日を識別して、こうした曜日に通常発生する売上を、「休日識別子」５０４によって、隣接した日に再分配して、「休日係数」５０６を生成する。この休日係数を用いて予測値を修正して、休日の影響を当月のすべての日に再分配して、この休日がなければ月の売上がどうなったか、というより良好な予測値を提供する。月に休日がない場合には、その月のすべての日が、休日係数1.0を有する。「フィードバック」後の、月々の累計売上の予測計算値に、所定日の休日係数を乗算して、より正確な結果を達成する。
【００２４】
ステップ２２０では、「フィードバック」２１６及び「休日」処理２１８後の、月々の累計売上の予測計算値に対して統計分析を実行して、本発明の技法の予測における信頼度を示す信頼区間を提供する。本発明の好適な実施例では、次式を用いて信頼区間を決定する：
（信頼区間）＝予測±ｚ√ＭＳＥ          (1)
ここに、ＭＳＥは平均二乗誤差である。
【００２５】
上述したシステム及び方法によって毎日生成される、月々の累計売上の予測計算値は、好適には信頼区間と共に、規定した領域内の複数の製薬業者に報告される（報告書、レポート）。こうした報告は、物理的な印刷物、またはインターネット経由でアクセス可能なウェブベースの報告、あるいは他の分散型コンピュータネットワークを通してアクセス可能な他のデータ駆動の報告の形で入手可能である。製薬業者の販売管理者、上位管理者、市場調査（マーケティング）の担当者は、この報告書を、自分の業務の運営にフィードバックするために利用して、これにより、各製造業者が、(1)自社の売上高、及び公表された売上高の、のより良い内部報告、(2)こうした報告書にもとづく短期修正的な販売行動、例えば、生産レベル、在庫及び／または販売方法の変更、を提供できることが有利である。従って、製造業者は、この報告書に対応して、自社の行動を変更することができる。さらに、この報告書は、例えば市中のアナリスト（分析者）、ジャーナリスト等のメディアによる簡単な報告（ブリーフィング）に利用することができる。
【００２６】
上述したシステム及び方法は、現在技術において一般に知られている多くのコンピュータ言語によって実現することができ、そして、揮発性及び不揮発性のメモリーデバイスを共に具えた多くのコンピュータ・プラットフォーム（基盤）上で運用することができる。本発明の技法の機能を内包するソフトウエア・コードは、こうしたコンピュータシステム上で実現することができ、オラクル（Oracle）社のＰＬ＊ＳＱＬで書かれていることが好ましい。
【００２７】
本明細書では、好適な実施例を参照して本発明を説明してきたが、本明細書に開示した本発明の概念を逸脱することなしに、こうした実施例に変形及び変更を施し得ることは明らかである。従って、こうした変形及び変更のすべてが、特許請求の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１（ａ）】本発明の好適なシステムの機能図である。
【図１（ｂ）】本発明のシステムの、より詳細な機能図である。
【図２】本発明の公表及び予測システムの基本的なプロセスの流れを示すフロー図である。
【図３（ａ）】本発明による、曜日毎の売上の相対規模を特定するために用いる比率のサンプルを示すサンプル表である。
【図３（ｂ）】本発明による、月全体の日々の売上の相対規模を特定するために用いる比率のサンプルを示すサンプル表である。
【図４】本発明によるフィードバック係数を示すサンプル表である。
【図５】本発明による休日修正値及び休日係数を示すサンプル表である。
【図１（ａ）】
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【図１（ｂ）】
2005527013.tif 000004
【図２】
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【図３（ａ）】
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【図３（ｂ）】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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