(57)【要約】【課題】商品の売上が急激に変化した場合であっても、商品の売上を的確に予測することが可能な売上予測装置、プログラム、及び制御方法を提供する。【解決手段】サーバ装置１は、重版判定処理では、過去の売上累計数の推移に基づき、現在から所定日数Δｎ経過後の売上累計数の予測値及び予測値の誤差を考慮した予測範囲を算出する。そして、サーバ装置１は、算出した売上累計数の予測値及び予測範囲と、現在での仕入累計数に係数αを乗じた値とを比較することで、重版の推奨度を決定する。このとき、サーバ装置１は、売上の急激な変化が生じた場合に、当該変化が生じた時点を変化点として検出し、変化点を起算点とした売上累計数に基づき売上累計数の予測値を算出する。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の現在までの売上に基づき、前記商品の売上累計数の第１の予測値を算出する売上累計数算出手段と、
前記売上累計数の実績値と、当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値との比較に基づき、前記売上の傾向が変化した時点である変化点を検出する変化点検出手段と、を備え、
前記売上累計数算出手段は、前記変化点検出手段が前記変化点を検出した場合、当該変化点から現在までの売上に基づき、前記商品の売上累計数の第２の予測値を算出することを特徴とする売上予測装置。
【請求項２】
前記変化点検出手段は、前記売上累計数の実績値と、当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値との誤差が所定値以上となる誤差発生日が所定日数連続する場合、前記所定日数連続する誤差発生日の初日を変化点として検出することを特徴とする請求項１に記載の売上予測装置。
【請求項３】
前記変化点検出手段は、
前記売上累計数の実績値と当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値とに基づき、当該売上累計数の実績値に対応する日付が前記誤差発生日であるか否か判定を行い、前記判定に関する情報を記憶部に記憶し、
前記売上累計数の現在の実績値と当該売上累計数の現在の実績値を予測した前記第１の予測値とに基づき、現在の日付が前記誤差発生日であると判定した場合に、前記記憶部を参照し、前記誤差発生日が前記所定日数連続しているか否か判定することを特徴とする請求項２に記載の売上予測装置。
【請求項４】
前記商品は書籍であり、
前記書籍への仕入数を累計した仕入累計数と、前記第２の予測値とに基づき、前記書籍の重版の推奨度を決定する重版推奨度決定手段と、
前記推奨度の情報を出力する出力手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の売上予測装置。
【請求項５】
前記重版推奨度決定手段は、可変の係数を前記仕入累計数に乗じた数と、前記第２の予測値又は前記第２の予測値を含む予測範囲の少なくとも一方とを比較することで、前記書籍の重版の推奨度を決定することを特徴とする請求項４に記載の売上予測装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の売上予測装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
売上予測装置が実行する制御方法であって、
指定された書籍の現在までの売上に基づき、前記書籍の売上累計数の第１の予測値を算出する売上累計数算出工程と、
前記売上累計数の実績値と、当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値との比較に基づき、前記売上の傾向が変化した時点である変化点を検出する変化点検出工程と、を有し、
前記売上累計数算出工程は、前記変化点検出工程が前記変化点を検出した場合、当該変化点から現在までの売上に基づき、前記商品の売上累計数の第２の予測値を算出することを特徴とする制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の売上を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、書籍の重版の要否を判定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、書籍の現在までの売上に基づき、現在から所定期間の間に売れる所定期間売上予測冊数と、対象の書籍が最終的に売れる最終売上予測冊数とをそれぞれ算出し、在庫数とこれらのいずれか少ない方の予測冊数との差を、推奨増刷冊数として出力する技術が開示されている。また、特許文献２には、発売後Ｎ日目までの累計売上冊数にＮＭ係数を乗じることで、Ｍ日目までの累計売上冊数を予測するＮＭ予測法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２８２２６９号公報
【特許文献２】特開２００７−０５８８４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
インターネット等を介した口コミや販売促進効果により商品の売上が急激に変化する場合があり、このような場合には売上の予測が販売実績から外れ、商品の売上機会損失や過剰在庫の発生等の原因となる。そこで、本発明は、口コミや販売促進効果等により商品の売上が急激に変化した場合であっても、商品の売上を的確に予測することが可能な売上予測装置、プログラム、及び制御方法を提供することを主な課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の１つの観点では、売上予測装置は、商品の現在までの売上に基づき、前記商品の売上累計数の第１の予測値を算出する売上累計数算出手段と、前記売上累計数の実績値と、当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値との比較に基づき、前記売上の傾向が変化した時点である変化点を検出する変化点検出手段と、を備え、前記売上累計数算出手段は、前記変化点検出手段が前記変化点を検出した場合、当該変化点から現在までの売上に基づき、前記商品の売上累計数の第２の予測値を算出する。
【０００６】
上記売上予測装置は、売上累計数算出手段と、変化点検出手段とを備える。売上累計数算出手段は、商品の現在までの売上に基づき、商品の売上累計数の第１の予測値を算出する。変化点検出手段は、売上累計数の実績値と、当該売上累計数の実績値を予測した第１の予測値との比較に基づき、売上の傾向が変化した時点である変化点を検出する。ここで、売上累計数算出手段は、変化点検出手段が変化点を検出した場合、当該変化点から現在までの売上に基づき、売上累計数の第２の予測値を算出する。このようにすることで、売上予測装置は、口コミや販売促進効果により商品の売上の傾向が変化した場合であっても、傾向の変化に即した売上累計数の予測値を的確に算出することができる。
【０００７】
上記売上予測装置の一態様では、前記変化点検出手段は、前記売上累計数の実績値と、当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値との誤差が所定値以上となる誤差発生日が所定日数連続する場合、前記所定日数連続する誤差発生日の初日を変化点として検出する。このように、売上予測装置は、誤差発生日が所定日数連続する場合に限り変化点を検出することで、売上の一時的な変化が生じた場合に、売上の傾向が変化したと誤認して変化点を不要に設定するのを好適に抑制することができる。
【０００８】
上記売上予測装置の他の一態様では、前記変化点検出手段は、前記売上累計数の実績値と当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値とに基づき、当該売上累計数の実績値に対応する日付が前記誤差発生日であるか否か判定を行い、前記判定に関する情報を記憶部に記憶し、前記売上累計数の現在の実績値と当該売上累計数の現在の実績値を予測した前記第１の予測値とに基づき、現在の日付が前記誤差発生日であると判定した場合に、前記記憶部を参照し、前記誤差発生日が前記所定日数連続しているか否か判定する。この態様により、売上予測装置は、変化点となる日付を遡って検出し、売上の傾向が急変した後の売上累計数の予測値を的確に算出することができる。
【０００９】
上記売上予測装置の他の一態様では、前記商品は書籍であり、売上予測装置は、前記書籍への仕入数を累計した仕入累計数と、前記第２の予測値とに基づき、前記書籍の重版の推奨度を決定する重版推奨度決定手段と、前記推奨度の情報を出力する出力手段と、をさらに備える。ここで、「重版の推奨度」は、重版が推奨される度合いを示し、少なくとも２段階以上に分けられる。出力手段は、決定された重版の推奨度の情報を出力する。ここで、「推奨度の情報を出力する」とは、接続されたディスプレイ等に推奨度の情報を表示する態様の他、推奨度の情報を表示するのに必要な表示情報等を他の装置に送信する態様も含む。この態様により、売上予測装置は、売上の傾向が急変した場合であっても、書籍の重版の推奨度を適格に決定し、ユーザが重版の要否を決定するための目安をユーザに好適に提示することができる。
【００１０】
上記売上予測装置の一態様では、前記重版推奨度決定手段は、可変の係数を前記仕入累計数に乗じた数と、前記第２の予測値又は前記第２の予測値を含む予測範囲の少なくとも一方とを比較することで、前記書籍の重版の推奨度を決定する。このように、売上予測装置は、仕入累計数に可変の係数を乗じた数と、売上累計数の第２の予測値又は予測範囲の少なくとも一方とを比較して書籍の重版の推奨度を決定する。この場合、売上予測装置は、仕入累計数に乗じる可変の係数を調整することで、的確に書籍の重版の推奨度を決定することができる。
【００１１】
本発明の他の観点では、プログラムは、上記いずれか記載の売上予測装置としてコンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータにインストールして機能させることで、本発明に係る売上予測装置を構成させることができる。
【００１２】
本発明のさらに別の観点では、売上予測装置が実行する制御方法であって、指定された書籍の現在までの売上に基づき、前記書籍の売上累計数の第１の予測値を算出する売上累計数算出工程と、前記売上累計数の実績値と、当該売上累計数の実績値を予測した前記第１の予測値との比較に基づき、前記売上の傾向が変化した時点である変化点を検出する変化点検出工程と、を有し、前記売上累計数算出工程は、前記変化点検出工程が前記変化点を検出した場合、当該変化点から現在までの売上に基づき、前記商品の売上累計数の第２の予測値を算出する。売上予測装置は、この制御方法を実行することで、口コミや販売促進効果により商品の売上の傾向が変化した場合であっても、変化した傾向に即した売上累計数の予測値を的確に算出することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る売上予測装置は、口コミや販売促進効果により商品の売上の傾向が変化した場合であっても、傾向の変化に即した売上累計数の予測値を的確に算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施形態に係る重版判定システムの構成を示す。
【図２】サーバ装置のブロック図を示す。
【図３】出版社端末のブロック図を示す。
【図４】（Ａ）売り上げの急激な変化が発生した場合の売上累計数の実績値及び予測値の推移を示す。（Ｂ）変化点とみなした経過日数Ｎ１日目からの売上累計数の実績値と変化点以後の売上累計数の推移に基づき算出した売上累計数の予測値とを示したグラフである。（Ｃ）上記（Ｂ）のグラフを売上累計数の予測値に反映させた場合のグラフである。
【図５】書籍の発売日からの日ごとの典型的な売上部数の推移を示すグラフである。
【図６】販売情報画面を表示する処理手順を示すフローチャートの一例である。
【図７】変化点検出処理のフローチャートの一例である。
【図８】発売日から１５日経過後の販売情報画面の表示例を示す。
【図９】発売日から９０日経過後の販売情報画面の表示例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するのに好適な実施形態について説明する。
【００１６】
［重版判定システムの構成］
図１は、本実施形態に係る重版判定システム１００の構成を示す。重版判定システム１００は、各出版社が発行する書籍の売り上げを予測することで重版（即ち増刷）の推奨度を判定するシステムであって、サーバ装置１と、取次店又は書店に設置されたＰＯＳ端末３と、各出版社に設置された出版社端末４とを有する。サーバ装置１とＰＯＳ端末３と出版社端末４とは、それぞれ、ネットワーク２を介して通信を行う。
【００１７】
サーバ装置１は、各ＰＯＳ端末３から、当該ＰＯＳ端末３が記憶する書籍ごとの売上数等を示した販売情報「Ｓ１」を受信し、受信した販売情報Ｓ１に基づき、各書籍の重版の推奨度を判定する。そして、サーバ装置１は、出版社端末４から任意の書籍を指定した要求信号「Ｓ２」を受信した場合に、指定された書籍の販売実績及び販売予測を示した画面（「販売情報画面」とも呼ぶ。）を表示するための表示情報「Ｓ３」を出版社端末４へ送信する。サーバ装置１は、本発明における「売上予測装置」の一例である。
【００１８】
ＰＯＳ端末３は、取次店又は書店ごとに設置され、書籍ごとの仕入数、売上数、返品数、及び市中在庫数等を管理する。ここで、「仕入数」は、書店に仕入れられた部数を指し、「売上数」は、売り上げられた書籍の部数を指し、「返品数」は、書店から取次店又は出版社に返品された書籍の部数を指し、「市中在庫」は、書店が有する書籍の在庫数を示す。そして、ＰＯＳ端末３は、書籍ごとの仕入数、売上数、返品数、及び市中在庫数等の情報を、販売情報Ｓ１としてサーバ装置１へ送信する。
【００１９】
出版社端末４は、例えば書籍の重版の判断を行う出版社の担当者が使用する端末であって、サーバ装置１に対し、任意の書籍を指定した要求信号Ｓ２を送信する。そして、出版社端末４は、要求信号Ｓ２の応答信号としてサーバ装置１から表示情報Ｓ３を受信し、販売情報画面を表示する。また、出版社端末４は、サーバ装置１に対し、出版社が倉庫に保有する在庫数（「出版社在庫数」とも呼ぶ。）等の情報を送信する。
【００２０】
［サーバ装置の構成］
図２は、サーバ装置１のブロック図である。サーバ装置１は、記憶部１３と、データ通信を行う通信部１４と、制御部１５とを備える。これらの各要素は、バスライン１０を介して相互に接続されている。
【００２１】
記憶部１３は、ハードディスク又はフラッシュメモリといったメモリによって構成される。記憶部１３は、制御部１５が実行するプログラムを記憶したり、制御部１５が表示情報Ｓ３を生成するのに必要な情報を記憶したりする。例えば、記憶部１３は、書籍ごとに、書籍ＩＤ、タイトル、ジャンル、価格、発売日などの各情報が登録された書籍情報ＤＢ１３１を記憶する。また、記憶部１３は、ＰＯＳ端末３から受信する販売情報Ｓ１に基づき制御部１５が算出した仕入累計数、売上累計数、返品累計数、及び市中在庫数と、出版社端末４から通知された出版社在庫数等を、書籍ＩＤごとに関連付けて記憶した販売情報ＤＢ１３２を記憶する。
【００２２】
制御部１５は、図示しないＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを備え、サーバ装置１内の各構成要素に対して種々の制御を行う。
【００２３】
例えば、制御部１５は、各ＰＯＳ端末３から通信部１４が受信した販売情報Ｓ１に含まれる書籍ごとの仕入数、売上数、返品数、及び市中在庫数に基づき、書籍ごとの仕入累計数、売上累計数、返品累計数、市中在庫数を算出又は認識し、販売情報ＤＢ１３２を更新する。同様に、制御部１５は、出版社端末４から書籍ごとの出版社在庫数、初版部数、重版部数等の情報を受信した場合に、販売情報ＤＢ１３２を更新する。また、制御部１５は、要求信号Ｓ２を通信部１４が受信した場合に、要求信号Ｓ２で指定された書籍（「指定書籍」とも呼ぶ。）の重版の推奨度を判定する処理（「重版判定処理」とも呼ぶ。）を行う。そして、制御部１５は、本発明における「売上累計数算出手段」、「変化点検出手段」、「重版推奨度決定手段」、「出力手段」及びコンピュータが実行するプログラムとして機能する。
【００２４】
［出版社端末の構成］
図３は、出版社端末４のブロック図である。出版社端末４は、ディスプレイなどの表示部４１と、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力部４２と、記憶部４３と、データ通信を行う通信部４４と、制御部４５とを備える。これらの各要素は、バスライン４０を介して相互に接続されている。
【００２５】
記憶部４３は、ハードディスク又はフラッシュメモリといったメモリによって構成される。また、記憶部４３は、制御部４５が実行するプログラムを記憶する。
【００２６】
制御部４５は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどを備え、出版社端末４内の各構成要素に対して種々の制御を行う。制御部４５は、記憶部４３に記憶されたプログラムを実行することで、所定の処理を行う。例えば、制御部４５は、入力部４２により、販売情報画面の表示対象となる指定書籍を指定する入力を受け付け、入力により指定された書籍のＩＤを含む要求信号Ｓ２を通信部４４によりサーバ装置１へ送信する。そして、制御部４５は、要求信号Ｓ２の応答としてサーバ装置１から表示情報Ｓ３を受信した場合に、表示情報Ｓ３に基づく販売情報画面を表示部４１に表示させる。また、制御部４５は、通信部４４により、書籍ごとの出版社在庫数、初版部数、重版部数等の情報を、サーバ装置１へ送信する。
【００２７】
［重版判定処理］
次に、サーバ装置１が実行する重版判定処理について説明する。概略的には、サーバ装置１は、重版判定処理では、過去の売上累計数の推移に基づき、現在から所定日数「Δｎ」経過後の売上累計数の予測値及び予測値の誤差を考慮した予測範囲を算出する。そして、サーバ装置１は、算出した売上累計数の予測値及び予測範囲と、現在での仕入累計数に所定の係数「α」を乗じた値とを比較することで、重版の推奨度を決定する。このとき、サーバ装置１は、販売促進効果や口コミ等に起因して売上の傾向が変化した場合に、当該変化が生じた時点（「変化点」とも呼ぶ。）を検出し、変化点以後の売上累計数の推移に基づき売上累計数の予測値を算出する。これにより、サーバ装置１は、売上の傾向が急変した場合でも的確に売上累計数の予測を行い、信頼性が高い重版の推奨度をユーザに提示して売上機会損失や過剰在庫を好適に低減させる。
【００２８】
（１）経過日数Δｎの決定方法
ここで、まず、経過日数Δｎの決定方法について説明する。経過日数Δｎは、例えば、対象の書籍の増刷指示を出してから、実際に増刷が行われて書店に並べられるまでの期間（即ち、リードタイム）以上の日数に設定される。なお、サーバ装置１は、販売情報画面で経過日数Δｎのユーザ入力を受け付け、入力された情報を出版社端末４から受信することで、経過日数Δｎを決定してもよい。
【００２９】
（２）変化点検出前の売上累計数の予測
次に、現在から経過日数Δｎ経過後の時点（「重版判断基準日」とも呼ぶ。）での売上累計数の予測値の算出方法について説明する。ここでは、変化点を検出していないときの売上累計数の予測値の算出について説明し、変化点を検出したときの売上累計数の予測値の算出については後述する。なお、変化点を検出していないときの売上累計数の予測値は、本発明における「第１の予測値」の一例であり、変化点を検出したときの売上累計数の予測値は、本発明における「第２の予測値」の一例である。
【００３０】
サーバ装置１は、変化点を検出する前では、販売情報ＤＢ１３２に記憶されている書籍の発売日から現在までの売上累計数の推移に基づき、重版判断基準日での売上累計数の予測値を算出する。例えば、サーバ装置１は、書籍の発売日からの経過日数を変数「ｘ」、売上累計数を変数「ｙ」に設定し、書籍の発売日から現在に至るまでの各日付で集計した売上累計数をサンプルとして、回帰分析や最小二乗法等に基づき、売上累計数の推移を表す近似式を算出する。そして、サーバ装置１は、算出した近似式に基づき、重版判断基準日での売上累計数の予測値を算出する。なお、サーバ装置１は、近似式を算出する際、書籍の発売日から現在までの売上累計数の推移を全て考慮する代わりに、現在から所定日数以内における売上累計数の推移のみを考慮して、近似式を算出してもよい。
【００３１】
他の例では、サーバ装置１は、特許文献２等に記載されたＮＭ予測法に基づき、対象の書籍と同ジャンルの他の書籍の売上データ等を用いることで、重版判断基準日での売上累計数を算出する。この場合、サーバ装置１は、発売日から任意の時点「Ｎ」日までの売上累計数を変数「ｘ」とし、発売日から任意の時点「Ｎ＋Δｎ」日までの売上累計数を変数「ｙ」とし、過去に発売された書籍のジャンルごとの変数ｘ、ｙの最小二乗法による近似式を算出する。そして、サーバ装置１は、当該近似式を用い、現在の売上累計数をｘに代入することで得られた変数ｙの値を、重版判定基準日での売上累計数の予測値として算出する。
【００３２】
（３）変化点の検出及び変化点に基づく予測
販売促進効果や口コミ等に起因して売上の傾向が急変した場合、上述した売上累計数の予測値の算出方法では予測誤差が大きくなる。図４（Ａ）は、売上の急激な変化が発生した場合の売上累計数の実績値及び予測値の推移を示す。図４（Ａ）では、実線のグラフは、売上累計数の実績値の推移を示し、破線のグラフは、変化点を考慮しない売上累計数の予測値の推移を示す。
【００３３】
図４（Ａ）の例では、発売日からの経過日数「Ｎ１」日目で販売促進効果や口コミ等に起因して売上累計数の増加割合が急激に上昇している。一方、変化点を考慮しない売上累計数の予測値の算出では、発売日からの経過日数Ｎ１日目以前の売上累計数の実績値を勘案しているため、発売日からの経過日数Ｎ１日後では、売上累計数の実績値は、算出した売上累計数の予測値に対して上ブレが発生し、売上累計数の予測精度が低下している。
【００３４】
以上を勘案し、サーバ装置１は、売上累計数の増加割合が急激に上昇している時点（即ち発売日からの経過日数Ｎ１日目）を変化点として検出し、検出した変化点以後の売上累計数の推移に基づき売上累計数の予測値の算出を行う。
【００３５】
ここで、変化点を検出する方法について具体的に説明する。まず、サーバ装置１は、変化点の検出前の状態において、現在からΔｎ日後の売上累計数の予測値を算出する毎に、算出した予測値を記憶部１３に記憶しておく。その後、サーバ装置１は、予測値の算出からΔｎ日が経過して売上累計数を予測した日付になった場合に、当該日付からΔｎ日前に予測した現在の売上累計数に対する予測値（「過去予測売上累計数Ｓｐ」とも呼ぶ。）と、販売情報ＤＢ１３２に記録された現在の売上累計数（「現売上累計数Ｓｃ」とも呼ぶ。）とを比較する。そして、サーバ装置１は、現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐを所定の閾値（「閾値Ｓｔｈ」とも呼ぶ。）以上上回った日付を変化点の候補（「変化点候補」とも呼ぶ。）とみなして記憶部１３に記憶する。閾値Ｓｔｈは、例えば売上の傾向の変化がない場合に想定し得る誤差の値に実験等に基づき設定される。
【００３６】
そして、サーバ装置１は、変化点候補とみなした日付以後も同様に現売上累計数Ｓｃと過去予測売上累計数Ｓｐとの比較を行い、記憶した変化点候補から連続して所定日数以上現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐを閾値Ｓｔｈ以上上回った場合に、変化点候補を変化点とみなす。上述の所定日数は、売上の傾向には変化がないにもかかわらず一時的に売上が変動した時点を誤って変化点として検出するのを防ぐために設けられた閾値であり、例えば実験等に基づく適合値に予め設定される。変化点の検出方法の具体的な処理手順については、図７のフローチャートを参照して後述する。なお、現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐを閾値Ｓｔｈ以上上回る日付は、本発明における「誤差発生日」の一例である。
【００３７】
次に、変化点を検出した場合の売上累計数の予測値の算出方法について説明する。サーバ装置１は、変化点を検出した場合、検出した変化点以降の売上の実績値から、変化点での売上累計数に対して上積みすべき売上数を予測することで、売上累積数の予測値を算出する。
【００３８】
図４（Ｂ）は、変化点とみなした経過日数Ｎ１日目からの売上累計数の実績値と変化点以後の売上累計数の推移に基づき算出した売上累計数の予測値とを示したグラフである。なお、図４（Ｂ）の例では、経過日数Ｎ１日目での売上累計数の実績値「ＳＮ１」を基準とする売上累計数のオフセット値、即ち、変化点を起算点とする売上累計数が示されている。図４（Ｂ）に示すように、サーバ装置１は、変化点を検出した場合、経過日数Ｎ１日目からの売上累計数の実績値をサンプルとして、回帰分析や最小二乗法等を適用することで、変化点での売上累計数の実績値ＳＮ１からの増加分（オフセット値）の予測値を算出する。このように、サーバ装置１は、変化点を検出した場合、変化点を起算点とした売上累計数に基づいて当該売上累計数の推移を予測する。
【００３９】
図４（Ｃ）は、変化点から起算した売上累計数を発売日からの売上累計数の予測値に反映させた場合のグラフである。図４（Ｃ）では、変化点である経過日数Ｎ１日目以後の売上累計数の予測値（破線参照）は、図４（Ｂ）の破線グラフが示す売上累計数の予測値のオフセット値に変化点での売上累計数の実績値ＳＮ１を加算した値に設定されている。その結果、図４（Ｃ）の例では、変化点以後の売上累計数の予測値の予測精度が図４（Ａ）の例と比べて向上している。
【００４０】
このように、本実施形態では、サーバ装置１は、変化点を検出し、変化点を売上累計数の予測値を算出する際の起算点として設定することで、変化点での売上の急変に対応した売上累計数の予測値を的確に算出することができる。
【００４１】
（４）予測範囲の設定
次に、売上累計数の予測範囲の設定方法について説明する。以後では、予測範囲の上限値を「予測上限値」とも呼び、予測範囲の下限値を「予測下限値」とも呼ぶ。
【００４２】
サーバ装置１は、予測範囲を、算出した予測値に対し、当該予測値の想定される誤差の幅を上下に設定した範囲に定める。例えば、サーバ装置１は、予測値の算出に用いた近似式と、当該近似式を算出するのに用いたサンプル値との平均二乗誤差（即ち標準偏差）を算出し、当該標準偏差が大きいほど、予測範囲が広くなるように設定する。他の例では、サーバ装置１は、予測値と予測上限値及び予測下限値の各々との差が、予測値の所定割合（例えば２０％）となるように、予測上限値及び予測下限値を設定することで、予測範囲を定める。
【００４３】
（５）推奨度の決定方法
次に、推奨度の決定方法について説明する。サーバ装置１は、重版判定基準日での売上累計数の予測値及び予測上限値と、現在での仕入累計数に可変の係数α（０＜α≦１）を乗じた数とを比較することで、推奨度を決定する。係数αの設定方法については後述する。
【００４４】
本実施例では、サーバ装置１は、一例として、上述の推奨度を３段階により表し、販売情報画面上において、最も高い推奨度を「◎」、次に高い推奨度を「○」、最も低い推奨度（即ち重版が推奨されない場合の推奨度）を「−」により表す。そして、サーバ装置１は、重版判定基準日での売上累計数の予測値が、係数αを乗じた仕入累計数より大きい場合、適正な市中在庫数を保つために重版判定基準日までに仕入累計数を増加させる必要があると判断し、重版の推奨度を最も高い「◎」に設定する。また、サーバ装置１は、上述の予測値が係数αを乗じた仕入累計数以下の場合であって、かつ、予測上限値が係数αを乗じた仕入累計数より大きい場合、重版の推奨度を「○」に設定する。即ち、この場合、サーバ装置１は、予測よりも売上が伸びた場合には、適正な市中在庫率を保つために仕入累計数を増加させる必要が生じると判断し、重版の推奨度を「○」に設定する。一方、サーバ装置１は、予測上限値が係数αを乗じた仕入累計数以下の場合、重版を行わなくとも重版判定基準日の時点では適正な市中在庫数が確保されていると判断し、重版の推奨度を「−」（即ち重版の必要なし）に設定する。
【００４５】
（６）係数αの設定方法
次に、係数αの設定方法について説明する。係数αは、現在の日付の変化に応じて変化する可変値である。以下に、係数αの設定例について説明する。
【００４６】
例えば、サーバ装置１は、係数αを、発売日から現在までの経過日数に応じて変化させる。具体的には、サーバ装置１は、上述の経過日数が大きいほど、係数αを上げる。これにより、サーバ装置１は、発売日からの経過日数が大きいほど、係数αを乗じた仕入累計数の値を大きくし、高い推奨度を算出しにくくする。例えば、サーバ装置１は、現在が発売日から所定日数（例えば９０日〜１２０日）経過前であるか否かによって、係数αを異なる値（例えば経過前を０．５、経過後を０．８）に設定する。なお、サーバ装置１は、発売日からの経過日数と、係数αの設定値とのマップを記憶しておき、当該マップを参照して係数αを設定してもよい。
【００４７】
他の例では、サーバ装置１は、発売日から現在までの経過日数に代えて、又は、これに加えて、返品累計数に基づき、係数αを決定する。例えば、サーバ装置１は、返品累計数と、係数αの設定情報とのマップ等を記憶しておき、当該マップ等を参照することで、係数αを設定する。このとき、サーバ装置１は、返品累計数が大きいほど、係数αを大きくする。
【００４８】
一般に、返品累計数が多いほど、重版を行う必要性が低い。従って、サーバ装置１は、返品累計数が大きいときには、係数αを乗じた仕入累計数の値を大きくし、高い推奨度を算出しにくくし、重版を抑制する。これにより、サーバ装置１は、重版の推奨度を適切に設定し、過剰在庫が発生するのを好適に抑制することができる。
【００４９】
さらに他の例では、サーバ装置１は、上述の経過日数及び返品累計数に代えて、又はこれらに加えて、出版社在庫数に基づき、係数αを設定する。具体的には、サーバ装置１は、出版社在庫数が多いほど、係数αを大きくする。一般に、出版社在庫が多い場合には、出版社在庫を用いて重版を行うことなく仕入数を増加させることが可能である。よって、この例では、サーバ装置１は、出版社在庫数が多い場合に、係数αを乗じた仕入累計数の値を大きくし、高い推奨度を算出しにくくする。これにより、サーバ装置１は、不要な重版を促進するのを好適に抑制することができる。
【００５０】
なお、サーバ装置１は、販売情報画面で係数αのユーザ入力を受け付け、入力された情報を出版社端末４から受信することで、係数αを決定してもよい。
【００５１】
ここで、係数αを可変とすることの効果について補足説明する。図５は、書籍の発売日からの日ごとの典型的な売上部数の推移を示すグラフである。図５に示すように、一般的に、書籍の販売期間は、発売日に近い期間から順に、発売日直後に売上が加速する初速期間と、最初に重版を判断する期間である重版期間と、売上が増加する期間である増売期間と、売上が減少し始める期間である下降期間と、書籍の価格等を下げて在庫数減への促進を行う期間である評価減期間と、裁断等により在庫をなくす期間である裁断期間とに分けられる。
【００５２】
本実施形態では、サーバ装置１は、発売直後の売上の上昇が見込まれる期間（例えば初速期間及び重版期間等）では、係数αを相対的に低い値に設定する。これにより、サーバ装置１は、重版の推奨度を相対的に高く設定しやすくし、重版を積極的に推奨する。これにより、サーバ装置１は、在庫切れによる売上機会損失を好適に抑制することができる。
【００５３】
一方、サーバ装置１は、発売日からの経過日数に応じて係数αを引き上げる。これにより、サーバ装置１は、発売日から相当の日数が経過した場合には、係数αを高くして重版の推奨度を相対的に高く設定しにくくし、重版の推奨を慎重に行う。これにより、サーバ装置１は、需要の見誤りによる過剰在庫を好適に抑制することができる。
【００５４】
［処理フロー］
図６は、販売情報画面を表示する処理手順を示すフローチャートの一例である。
【００５５】
まず、サーバ装置１は、販売情報画面を表示する対象となる書籍を指定した要求信号Ｓ２を出版社端末４から受信する（ステップＳ１０１）。この場合、サーバ装置１は、要求信号Ｓ２で指定された指定書籍の書誌事項等を書籍情報ＤＢ１３１から抽出すると共に、指定書籍の売上累計数、仕入累計数等を販売情報ＤＢ１３２から抽出する（ステップＳ１０２）。
【００５６】
次に、サーバ装置１は、変化点検出処理を実行する（ステップＳ１０３）。変化点検出処理については、図７のフローチャートを参照して具体的に説明する。そして、サーバ装置１は、変化点検出処理の結果、変化点を検出したか否か判定する（ステップＳ１０４）。そして、サーバ装置１は、変化点検出処理により変化点を検出したと判断した場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、売上累計数の予測値の算出起点を変化点にシフトさせ（ステップＳ１０５）、変化点を起算点とした売上累計数の推移（図４（Ｂ）参照）に基づき、売上累計数の予測値および予測範囲を算出する（ステップＳ１０６）。このようにすることで、サーバ装置１は、販売促進効果や口コミ等に起因した売上傾向の急変に対応した売上累計数の予測値を的確に算出することができる。
【００５７】
一方、サーバ装置１は、変化点検出処理により変化点を検出しなかった場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、販売情報ＤＢ１３２に記録された売上累計数の推移に基づき、売上累計数の予測値及び予測範囲を算出する（ステップＳ１０６）。この場合、例えば、サーバ装置１は、書籍の発売日から現在に至るまでの各日付で集計した売上累計数をサンプルとして、回帰分析や最小二乗法等に基づき、売上累計数の推移を表す近似式を算出することで、重版判断基準日での売上累計数の予測値を算出する。なお、ステップＳ１０６では、サーバ装置１は、算出した売上累計数の予測値を、ステップＳ１０３の変化点検出処理で用いる過去予測売上累計数Ｓｐとして、予測の対象となる日付と共に記憶部１３に記憶させておく。
【００５８】
次に、サーバ装置１は、係数αを用いた推奨度の判定を行う（ステップＳ１０７）。具体的には、サーバ装置１は、ステップＳ１０６で算出した重版判定基準日での売上累計数の予測値及び予測上限値と、係数αを乗じた仕入累計数とを比較することで、推奨度を決定する。この場合、サーバ装置１は、係数αを、発売日から現在までの経過日数、返品累計数、出版社在庫数等の少なくとも１つに基づき設定することで、不要な重版を促進するのを好適に抑制することができる。
【００５９】
次に、サーバ装置１は、ステップＳ１０７で決定した推奨度等を反映した販売情報画面の表示情報Ｓ３を生成し、当該表示情報Ｓ３を要求信号Ｓ２の送信元の出版社端末４へ送信する（ステップＳ１０８）。
【００６０】
図７は、図６のステップＳ１０３で実行する変化点検出処理のフローチャートの一例である。
【００６１】
まず、サーバ装置１は、販売情報ＤＢ１３２から抽出した現売上累計数Ｓｃと、現在の日付に対応する売上累計数の予測値として過去に算出して記憶部１３に記憶させた過去予測売上累計数Ｓｐとを比較する（ステップＳ２０１）。そして、サーバ装置１は、現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐより閾値Ｓｔｈ以上高いか否か判定する（ステップＳ２０２）。そして、サーバ装置１は、現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐより閾値Ｓｔｈ以上高いと判断した場合（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、変化点候補が既に記憶部１３に記憶されているか否か判定する（ステップＳ２０３）。ここで、変化点候補は、現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐより閾値Ｓｔｈ以上高くなる日付の変化点候補からの連続日数をカウントしたカウント日数「Ｃｔ」と関連付けて記憶部１３に記憶されている。そして、サーバ装置１は、変化点候補が既に記憶部１３に記憶されていると判断した場合（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、当該変化点候補と関連付けて記憶されたカウント日数Ｃｔを「１」だけ増加させる（ステップＳ２０４）。
【００６２】
次に、サーバ装置１は、カウント日数Ｃｔが予め定めた所定日数に達したか否か判定する（ステップＳ２０５）。そして、サーバ装置１は、カウント日数Ｃｔが所定日数に達したと判断した場合（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、変化点候補を変化点として検出する（ステップＳ２０６）。即ち、サーバ装置１は、この場合、変化点候補から継続して売上が予想よりも多くなっており、販売促進効果や口コミ等に起因して売上の傾向が変化したと判断し、最初に現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐより閾値Ｓｔｈ以上高くなった日付である変化点候補を変化点とみなす。一方、サーバ装置１は、カウント日数Ｃｔが所定日数に達していないと判断した場合（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、変化点候補を変化点とみなすには時期尚早であると判断し、フローチャートの処理を終了する。このようにすることで、サーバ装置１は、売上の傾向には変化がないにもかかわらず一時的に売上が変動した時点を誤って変化点として検出するのを好適に抑制することができる。
【００６３】
一方、ステップＳ２０２において、現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐより閾値Ｓｔｈ以上高くない場合（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、サーバ装置１は、変化点候補の記録があれば当該記録を削除する（ステップＳ２０７）。即ち、この場合、サーバ装置１は、記憶部１３に記憶した変化点候補での売上の急変は一時的なものであり、当該変化点候補は変化点ではないとみなし、記憶部１３に記録されている変化点候補の記録を削除する。
【００６４】
また、ステップＳ２０３において、サーバ装置１は、変化点候補が記憶部１３に記憶されていないと判断した場合（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、現在の日付を変化点候補とみなし、初期値「１」に設定されたカウント数と共に記憶部１３に記憶する。
【００６５】
［販売情報画面の表示例］
次に、販売情報画面の表示例について、図８及び図９を参照して説明する。以下では、経過日数Δｎは「３０日」に設定され、係数αは、発売から９０日未満では「０．５」に設定され、発売から９０日以後では「０．８」に設定される例について説明する。
【００６６】
図８は、発売日から９０日未満である発売日から１５日経過後に出版社端末４により表示された販売情報画面の表示例である。ここで、出版社端末４は、ユーザ入力に基づき、発売日が「２月２４日」である書籍「○○の秘訣」を指定した要求信号Ｓ２をサーバ装置１に送信し、その応答として受信した表示情報Ｓ３に基づき図８の販売情報画面を表示している。図８の販売情報画面は、グラフ表示欄２０と、書誌情報表示欄２１と、発行情報表示欄２２と、ＰＯＳ情報表示欄２３と、重版判定表示欄２４とを有する。
【００６７】
まず、グラフ表示欄２０の表示について説明する。
【００６８】
サーバ装置１は、グラフ表示欄２０上に、指定書籍の売り上げ等に関する部数を縦軸とし、発売日からの日付を横軸とした２次元座標を表示させると共に、２次元座標上にグラフＡ１〜Ａ５、Ｂ２〜Ｂ４を表示させている。ここで、グラフＡ１は、発売日（２月２４日）から現在（３月９日）までの仕入累計数（即ち書店への送品累計部数）の推移を示すグラフであり、グラフＡ２は、発売日から現在までの市中在庫数の推移を示すグラフであり、グラフＡ３は、係数αを乗じた仕入累計数の推移を示すグラフであり、グラフＡ４は、発売日から現在までの売上累計数の推移を示すグラフであり、グラフＡ５は、発売日から現在までの返品累計数の推移を示すグラフである。また、グラフＢ２は、市中在庫数の推移の予測を示すグラフであり、グラフＢ３は、係数αを乗じた仕入累計数を現在の値に固定したグラフであり、グラフＢ４は、売上累計数の推移の予測を示すグラフである。
【００６９】
サーバ装置１は、上述した［重版判定処理］のセクションで述べたように、売上累計数の推移等に基づき、売上累計数の推移を示す近似線を算出し、グラフＢ４として表示させている。この例では、サーバ装置１は、売上累計数が顕著に変化している３月３日を変化点として検出し、３月３日から現在（３月９日）までの売上累計数の推移に基づき、グラフＢ４の近似線を算出している。これにより、３月３日から変化した売上の傾向を的確に反映した売上累計数の推移を示す近似線を算出することができる。
【００７０】
さらに、サーバ装置１は、グラフＢ４が示す近似線等に基づき、重版判定基準日（４月８日）での売上累計数の予測値及び予測範囲を算出し、当該予測値を示すプロット２３と、当該予測範囲を示すレンジマーク３３とをそれぞれ表示している。また、サーバ装置１は、仮に経過日数Δｎがそれぞれ「２０日」、「４０日」であった場合の重版判定基準日（３月２９日、４月１８日）での売上累計数の予測値及び予測範囲をそれぞれ算出し、当該予測値を示すプロット２２、２４と、当該予測範囲を示すレンジマーク３２、３４とをそれぞれ表示している。
【００７１】
また、サーバ装置１は、グラフＢ４に基づき売上累計数が推移し、かつ、仕入累計数が変動しないと仮定することで、グラフＢ２が示す市中在庫数の推移を予測する。即ち、サーバ装置１は、グラフＢ２が示す市中在庫数を、グラフＢ４が示す売上累計数が増加した分だけ減少するものとして算出する。その結果、図８の例では、グラフＢ２が示す市中在庫数は、３月２７日以降では０となっている。即ち、グラフＢ４に基づき売上累計数が推移した場合には、仕入累計数を増加させないと市中在庫がなくなることがグラフＢ２により示されている。
【００７２】
次に、書誌情報表示欄２１、発行情報表示欄２２、ＰＯＳ情報表示欄２３、及び重版判定表示欄２４について説明する。
【００７３】
書誌情報表示欄２１では、サーバ装置１は、書籍情報ＤＢ１３１から指定書籍の価格と、発売日とを抽出し、書誌情報表示欄２１に表示させている。また、発行情報表示欄２２では、サーバ装置１は、販売情報ＤＢ１３２を参照することで、指定書籍の初版部数、重版部数、及び発行部数をそれぞれ認識し、発行情報表示欄２２に表示させている。図８の例では、初版部数は８０００部であり、重版部数は０部となっている。また、ＰＯＳ情報表示欄２３では、サーバ装置１は、指定書籍の書店への現在の送品累計数（即ち仕入累計数）と、現在の売上累計数と、現在の返品累計数と、現在の市中在庫数と、現在の出版社在庫数と、発売日から現在までの経過日数とをそれぞれ表示している。サーバ装置１は、これらの情報を、販売情報ＤＢ１３２を参照することで取得する。
【００７４】
重版判定表示欄２４では、サーバ装置１は、重版の推奨度と、係数αと、経過日数Δｎと、目安部数と、上限部数と、下限部数とを表示させている。ここで、目安部数は、重版する際の重版部数の目安となる部数である。また、上限部数は、売上累計数が重版判定基準日の時点で予測上限値になると仮定した場合に推奨される重版部数である。同様に、下限部数は、売上累計数が重版判定基準日の時点で予測下限値になると仮定した場合に推奨される重版部数である。
【００７５】
図８の例では、サーバ装置１は、重版判定基準日において、プロット２３が示す売上累計数の予測値が、グラフＢ３が示す係数αを乗じた仕入累計数よりも大きいことから、推奨度を「◎」に設定している。
【００７６】
また、サーバ装置１は、売上累計数がグラフＢ４に従い遷移した場合に、重版判定基準日において不足（マイナス）となる市中在庫数、即ち、市中在庫数への必要な追加部数を、目安部数として算出する。また、サーバ装置１は、売上累計数が重版判定基準日にレンジマーク３３の上端位置に相当する予測上限値になると仮定した場合に、市中在庫数への必要な追加部数を、上限部数として設定する。さらに、サーバ装置１は、売上累計数が重版判定基準日にレンジマーク３３の下端位置に相当する予測下限値になると仮定した場合に市中在庫数への必要な追加部数を、下限部数として設定する。
【００７７】
そして、図８の販売情報画面を閲覧した出版社端末４のユーザは、重版判定表示欄２４の推奨度が「◎」であることから、重版が必要であることを好適に把握することができる。また、図８の販売情報画面を閲覧した出版社端末４のユーザは、重版判定表示欄２４の目安部数等に基づき、重版部数の目安を好適に認識することができる。そして、出版社端末４のユーザは、出版社在庫数等も勘案し、最終的な重版の要否や重版部数を決定する。
【００７８】
図９は、発売日から９０日を経過したときに表示される販売情報画面の表示例を示す。図９の例では、グラフＡ３に示す売上累計数の伸びが鈍化し、グラフＡ５に示す返品累計数が徐々に増え始めている。
【００７９】
図９の例では、サーバ装置１は、図８の例と同様、販売情報ＤＢ１３２を参照し、グラフ表示欄２０の２次元座標上にグラフＡ１〜Ａ５、Ｂ３を表示させている。また、サーバ装置１は、発売日から現在までの売上累計数の推移等に基づき、売上累計数の予測値を示す近似線を算出することで、グラフＢ４を表示させる。また、サーバ装置１は、設定された経過日数Δｎ（３０日）に基づき重版判定基準日（６月２３日）を認識し、重版判定基準日での売上累計数の予測値及び予測範囲を算出し、これらを表すプロット２３及びレンジマーク３３を表示させている。また、サーバ装置１は、グラフＢ４に基づき売上累計数が推移し、かつ、仕入累計数が変動しないと仮定して市中在庫数の推移を予測し、グラフＢ２を表示させている。また、サーバ装置１は、書籍情報ＤＢ１３１及び販売情報ＤＢ１３２を参照し、書誌情報表示欄２１、発行情報表示欄２２、及びＰＯＳ情報表示欄２３を表示させている。
【００８０】
次に、図９の重版判定表示欄２４について説明する。図９では、サーバ装置１は、発売日から９０日経過したことから、図８の例では「０．５」であった係数αを、「０、８」に引き上げている。その結果、重版の推奨度を決定するための閾値として機能する係数αを乗じた仕入累計数（グラフＢ３参照）は、係数αの上昇に伴って上昇する。よって、係数αが上昇した分、高い推奨度が算出されにくくなっている。
【００８１】
そして、図９の例では、サーバ装置１は、レンジマーク３３の上端位置に相当する売上累計数の予測上限値が、グラフＢ３が示す係数αを乗じた仕入累計数よりも低くなっていることから、重版判定表示欄２４の推奨度を「−」に設定している。また、サーバ装置１は、プロット２３が示す予測値に売上累計数が推移すると仮定した場合の重版判定基準日での市中在庫数（グラフＢ２参照）の不足分を、目安部数として表示している。この場合、目安部数は、負値となっており、仕入を行わなくとも市中在庫が無くならずに残ることを示している。同様に、サーバ装置１は、予測上限値又は予測下限値に売上累計数が推移すると仮定した場合の重版判定基準日での市中在庫数の不足分を、それぞれ上限部数又は下限部数として表示している。
【００８２】
このように、図９の例では、発売日からの経過に応じて係数αを引き上げたこと、及び、推定される売上累計数の増加勾配が低下したことに起因して、売上累計数の予測上限値が係数αを乗じた仕入累計数よりも低くなっている。その結果、サーバ装置１は、重版を推奨していない。これにより、サーバ装置１は、不要な重版により過剰在庫を招くのを好適に抑制することができる。
【００８３】
［重版判定システムの作用効果］
実施形態の重版判定システム１００によれば、サーバ装置１は、仕入累計数に係数αを乗じた数と、売上累計数の予測値及び予測上限値とを比較することで、指定書籍の重版の推奨度を決定し、販売情報画面に表示させる。このとき、サーバ装置１は、売り上げの急激な変化が生じた場合に、当該変化が生じた時点を変化点として検出し、変化点を起算点とした売上累計数の推移に基づき売上累計数の予測値を算出する。これにより、サーバ装置１は、販売促進効果や口コミ等に起因して売上の急激な変化が生じた場合でも的確に売上累計数の予測を行い、信頼性が高い重版の推奨度をユーザに提示して売上機会損失や過剰在庫を好適に低減させることができる。
【００８４】
［変形例］
次に、上述の実施形態に好適な変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施形態に適用してもよい。
【００８５】
（変形例１）
図１の需要予測システムの構成は、一例であり、本発明が適用可能な構成は、これに限定されない。
【００８６】
例えば、図１の構成に代えて、重版判定システム１００は、サーバ装置１を有さず、出版社端末４は、書籍情報ＤＢ１３１及び販売情報ＤＢ１３２をサーバ装置１の代わりに有し、ＰＯＳ端末３から販売情報Ｓ１を受信して販売情報ＤＢ１３２を更新してもよい。この場合、出版社端末４は、販売情報ＤＢ１３２等に基づき、サーバ装置１が実行する重版判定処理を実行することで、販売情報画面の表示情報を生成し、表示部４１に販売情報画面を表示させる。この場合、出版社端末４は、本発明における「売上予測装置」として機能し、出版社端末４の制御部４５は、本発明における「売上累計数算出手段」、「変化点検出手段」、「重版推奨度決定手段」、「出力手段」及びコンピュータが実行するプログラムとして機能する。
【００８７】
他の例では、サーバ装置１は、複数のサーバから構成されていてもよい。例えば、サーバ装置１は、書籍情報ＤＢ１３１を有するサーバ、販売情報ＤＢ１３２を記憶し販売情報Ｓ１に基づき更新するサーバ、及び重版判定処理を実行して表示情報Ｓ３を生成するサーバ等から構成されていてもよい。この場合、重版判定処理を実行するサーバは、本発明における「売上予測装置」として機能し、割り当てられた処理に必要な情報の授受を、ネットワーク２を介して他のサーバと行う。
【００８８】
（変形例２）
実施形態では、サーバ装置１は、売上累計数の予測値及び予測上限値と、係数αを乗じた仕入累計数とを比較することで、重版の推奨度を決定した。これに代えて、サーバ装置１は、売上累計数の予測値、予測上限値、及び予測下限値の少なくともいずれか一つと、係数αを乗じた仕入累計数とを比較することで、重版の推奨度を決定してもよい。
【００８９】
例えば、サーバ装置１は、売上累計数の予測値のみを比較対象とした場合、予測値が係数αを乗じた仕入累計数以上の場合に、推奨度を「◎」とし、予測値が係数αを乗じた仕入累計数未満の場合に、推奨度を「−」する。なお、この例では、サーバ装置１は、予測上限値及び予測下限値（即ち予測範囲）を算出しなくともよい。他の例では、サーバ装置１は、予測上限値及び予測下限値を比較対象とした場合、係数αを乗じた仕入累計数が予測下限値より低い場合に推奨度を「◎」とし、予測下限値以上であって予測上限値未満の場合に推奨度を「○」とし、予測上限値以上の場合に推奨度を「−」する。
【００９０】
このように、サーバ装置１は、売上累計数の予測値、予測上限値、及び予測下限値の少なくともいずれか一つを用いることで、実施形態と同様に、重版の推奨度を好適に決定することができる。
【００９１】
（変形例３）
サーバ装置１は、売上累計数が急激に上昇を開始した時点を変化点として検出するのに代えて、又はこれに加えて、売上累計数が減少傾向に転じる時点を変化点として検出してもよい。
【００９２】
この場合、サーバ装置１は、現売上累計数Ｓｃが過去予測売上累計数Ｓｐを閾値Ｓｔｈ以上下回った期間が所定日数以上となった場合に、当該期間の始期を変化点として検出する。このようにすることで、サーバ装置１は、口コミなどの評価が低いこと等に起因して売上が急激に下がった場合であっても、売上累計数の推移を的確に推定し、需要の見誤りによる過剰在庫を好適に抑制することができる。
【００９３】
（変形例４）
重版判定システム１００は、書籍以外の商品に対して実施形態と同様に売上累計数の予測を行い、当該商品の追加の製造の要否を判定するものであってもよい。
【００９４】
この場合であっても、サーバ装置１は、販売促進効果や口コミ等による商品の売り上げの急激な変化が生じた場合に、当該変化が生じた時点を変化点として検出し、変化点以後の売上累計数の推移に基づき売上累計数の予測値を算出する。この態様によっても、サーバ装置１は、的確に売上累計数の予測を行い、商品の追加製造の要否に関する信頼性の高い推奨度を提示して商品の売上機会損失や過剰在庫を好適に低減させることができる。
【符号の説明】
【００９５】
１…サーバ装置
２…ネットワーク
３…ＰＯＳ端末
４…出版社端末
【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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