(57)【要約】【課題】本発明の課題は、信頼性が確保された予測確信度に基づいて推定することを目的とする。【解決手段】上記課題は、複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積し、蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成し、作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類し、次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で採用する最適予測方式を選択する処理をコンピュータに行わせる推定プログラムにより達成される。【選択図】図１６
2018206258.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積し、
蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成し、
作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、
前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類し、
次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する
処理をコンピュータに行わせる推定プログラム。
【請求項２】
前記条件場合分けが分類された複数の条件グループのそれぞれにおいて、該条件グループに属する１以上の前記条件場合分け全体に対する、前記複数の予測方式の各予測確信度を算出し、
前記次の予測の前記条件項目の値の組み合せが属する前記条件グループを特定し、
特定した前記条件グループにおいて前記予測確信度が最も大きい予測方式を選択して、前記最適予測方式とする
処理を前記コンピュータに行わせる請求項１記載の推定プログラム。
【請求項３】
前記複数の予測方式のそれぞれで前記次の予測の前記条件項目の値を用いて該次の予測を行って、複数の予測データを取得し、
取得した前記複数の予測データのうち、選択された前記最適予測方式による予測データを用いて物流計画を行い最適化する
処理を前記コンピュータに行わせる請求項１又は２記載の推定プログラム。
【請求項４】
選択された前記最適予測方式における前記予測確信度の順位付けに基づいて、前記複数の予測方式による前記複数の予測データの予測値に重み付けを行なって合計することで採用予測値を取得する処理を前記コンピュータに行わせ、
前記物流計画では前記採用予測値を用いることを特徴とする請求項３記載の推定プログラム。
【請求項５】
複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積し、
蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成し、
作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、
前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類し、
次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する
処理をコンピュータが行う推定方法。
【請求項６】
複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積する方式毎計算部と、
蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成する条件場合分け作成部と、
作成した各場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算する予測確信度計算部と、
前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類する条件グループ作成部と、
次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する選択部と
を有する推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定プログラム、推定方法、及び推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
さまざまな分野において、予測の精度を改善するための技術が提案されている。コネクションレス型ネットワークにおけるトラフィック予測を行う場合には、トラフィック情報を蓄積し、予測のために必要な形式のトラフィックデータを作成し、予測方式ごとの予測的中率を計算し、予測的中率の最も優れている方式を選択する技術等がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−９６１３５号公報
【特許文献２】特開平８−３０４９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したような技術では、予測値と実績値の過去データに基づいて、予測方式ごとの予測的中率（以下、予測が当たる割合を「予測確信度」という。）が求められる。
【０００５】
複数の予測方式を用いて物流を予測する際に、過去データから予測確信度を計算し、その都度、予測確信度が最大の予測方式を選択した場合、過去データで変わるのは直近で追加されるデータだけのため、毎回、ほぼ同じ予測方式が選択されることが多くなるといった問題がある。
【０００６】
したがって、１つの側面では、信頼性が確保された予測確信度に基づいて推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様によれば、複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積し、蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成し、作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類し、次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する処理をコンピュータに行わせる推定プログラムが提供される。
【０００８】
また、上記課題を解決するための手段として、推定方法、および推定装置とすることもできる。
【発明の効果】
【０００９】
信頼性が確保された予測確信度に基づいて推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施例の適用の無い場合の各需要予測方式の予測確信度の例を示す図である。
【図２】実施例１における条件場合分けごとの各需要予測方式の予測確信度の例を示す図である。
【図３】実施例１における条件場合分けごとの需要予測方式の順位付けの結果例を示す図である。
【図４】推定装置のハードウェア構成を示す図である。
【図５】実施例１における推定装置の機能構成例を示す図である。
【図６】実施例１における推定処理の全体を説明するためのフローチャート図である。
【図７】図６のステップＳ１０１における予測誤差計算処理を説明するためのフローチャート図である。
【図８】図６のステップＳ１０２における条件場合分け作成処理を説明するためのフローチャート図である。
【図９】図６のステップＳ１０３における条件場合分け作成処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１０】図６のステップＳ１０４における順位付け処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１１】図３の順位付けの結果例に基づく分類結果を示す図である。
【図１２】条件場合分けの分類結果例を示す図である。
【図１３】条件グループごとの予測確信度の例を示す図である。
【図１４】実施例２における推定装置の機能構成例を示す図である。
【図１５】実施例２における推定処理の全体を説明するためのフローチャート図である。
【図１６】分類結果テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１７】予測確信度テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１８】図１５のステップＳ２０４−２における条件グループ作成処理を説明するための図である。
【図１９】図１５のステップＳ２０５−２における条件グループ特定処理を説明するための図である。
【図２０】実施例３における重み付け処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。複数の予測方式を用いて物流を予測する際に、予測値と実績値の過去データに基づいて、予測方式ごとに、予測の当たりの割合を示す予測確信度を算出した場合、過去データの全体に対する予測確信度を得ることになる。そのため、直近で追加されるデータによる影響度は小さく、毎回、ほぼ同じ予測方式が選択されてしまう。
【００１２】
また、物流計画は物流の予測結果に基づいて最適化されるため、予測精度は物流計画の最適化に影響を及ぼす。
【００１３】
発明者は、天候、曜日等の予測条件により、同じ予測方式であっても予測確信度に差があることに着目した。すなわち、過去データのうち、ある予測条件に対しては、予測方式Ａが高い予測確信度を示し、別の予測条件に対しては、予測方式Ｂが高い予測確信度を示すことが分かった。以下、このような予測方式の予測条件に応じた予測確信度の傾向を、予測方式の特徴という場合がある。また、物流計画を行う際の需要予測を例として以下に説明するが、本実施例は、物流計画に限定されない。作業量、人員配置等の考え得るさまざまな状況の予測に適応可能である。
【００１４】
以下の説明では、下記を前提とする。
・３つの需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃを利用して輸配送平準化を行う。
・商品は１種類とする。
・予測時に考慮する条件として天気予報（晴、曇、雨）を考える。（条件は離散値でなく降水確率など連続値でもよい。ただし、その場合も分類する区間（降水確率の場合、３０％未満、３０％以上７０％未満、７０％以上など）は与えられているとする）
・過去データは、日付、その日の商品の予測の需要数、実績の需要数、天気予報、及び曜日のデータを含み、所定間隔で蓄積される。
【００１５】
上記を前提として、先ず、過去データ全体を用いて予測確信度を算出する場合（本実施例の適用の無い場合）について説明する。
【００１６】
過去データ全体を用いて、需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの予測確信度を計算し、図１に示すような結果を得たとする。
【００１７】
予測確信度は、０〜１００％で示される。一例として、予測確信度は、予測値に対して許容幅を入力し、予測値が実績需要数に対して許容幅の範囲内に入っていたら正解、そうでなければ不正解としたときの正解率を示してもよい。許容幅は、±３、±「過去データの実績需要数の標準偏差」等である。また、予め定めた誤差閾値との比較により、正解／不正解としてもよい。
【００１８】
図１は、本実施例の適用の無い場合の各需要予測方式の予測確信度の例を示す図である。図１において、過去データ全体に対する、需要予測方式Ａの予測確信度は８０％であり、需要予測方式Ｂの予測確信度は４０％であり、需要予測方式Ｃの予測確信度は６０％であったことを示している。
【００１９】
過去データ全体を用いて予測確信度を算出する場合は、例えば、予測確信度が最大の需要予測方式の予測値を選択するものとすると、図１の例より、需要予測方式Ａが選択される。
【００２０】
次に、過去データのうち、（天気予報、曜日）の条件場合分けごとに需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれの予測確信度を計算する実施例１について説明する。実施例１では、図２に示すような予測確信度を得たとする。
【００２１】
図２は、実施例１における条件場合分けごとの各需要予測方式の予測確信度の例を示す図である。図２に示す条件場合分けテーブル７１は、条件場合分けごとの各需要予測方式の予測確信度を示したテーブルである。
【００２２】
条件場合分けテーブル７１において、例えば、条件場合分けが（晴、月曜）の場合、需要予測方式Ａの予測確信度は７０％であり、需要予測方式Ｂの予測確信度は３５％であり、需要予測方式Ｃの予測確信度は５５％である。
【００２３】
他の例では、条件場合分けが（曇、水曜）の場合、需要予測方式Ａの予測確信度は８５％であり、需要予測方式Ｂの予測確信度は４５％であり、需要予測方式Ｃは予測確信度は６５％である。更に他の例では、条件場合分けが（雨、金曜）の場合、需要予測方式Ａの予測確信度は３０％であり、需要予測方式Ｂの予測確信度は８８％であり、需要予測方式Ｃの予測確信度は３８％である。このように得られた、予測確信度の値に基づいて、条件場合分けごとに順位付けを行なう。順位付けの結果は、図３に示される。
【００２４】
図３は、実施例１における条件場合分けごとの需要予測方式の順位付けの結果例を示す図である。図３に示す順位テーブル７２は、条件場合分けごとの各需要予測方式の予測確信度の順位を示したテーブルである。予測確信度が高い順から１位、２位、３位等が示される。
【００２５】
順位テーブル７２において、過去データのうち、例えば、条件場合分けが（晴、月曜）の場合、予測確信度１位は需要予測方式Ａであり、予測確信度２位は需要予測方式Ｂであり、予測確信度３位は需要予測方式Ｃである。
【００２６】
他の例では、条件場合分けが（曇、水曜）の場合、予測確信度１位は需要予測方式Ａであり、予測確信度２位は需要予測方式Ｃであり、予測確信度３位は需要予測方式Ｂである。更に他の例では、条件場合分けが（雨、金曜）の場合、予測確信度１位は需要予測方式Ｂであり、予測確信度２位は需要予測方式Ｃであり、予測確信度３位は需要予測方式Ａである。
【００２７】
したがって、実施例１では、条件場合分けが（晴、月曜）の場合、需要予測方式Ａが選択され、物流が予測される。条件場合分けが（曇、水曜）の場合も、需要予測方式Ａが選択され、物流が予測される。また、条件場合分けが（雨、金曜）の場合、需要予測方式Ｂが選択され、物流が予測される。
【００２８】
一方、図１に示す予測確信度より、本実施例の適用の無い場合では、（晴、月曜）、（曇、水曜）、（雨、金曜）のいずれの条件であっても、需要予測方式Ａが選択される可能性が高い。更に、（雨、金曜）の条件の場合、需要予測方式Ｂの予測確信度は４０％と一番低く、需要予測方式Ｂが選択される可能性が非常に低い。
【００２９】
次に、条件場合分けに対する需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃの順位付けのパターンが同じ場合に同じ条件グループに分類する実施例２について説明する。順位付けのパターンは、例えば、図３では、予測確信度１位〜３位の値に相当する。
【００３０】
上述したような実施例１における条件場合分けに基づいて需要予測方式を選択して物流の需要を推定する推定処理は、図４に示すようなハードウェア構成を有する推定装置１００により行われる。図４は、推定装置のハードウェア構成を示す図である。
【００３１】
図４において、推定装置１００は、コンピュータによって制御される情報処理装置であって、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ装置１８とを有し、バスＢに接続される。
【００３２】
ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って推定装置１００を制御するプロセッサに相当する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。
【００３３】
補助記憶装置１３には、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。主記憶装置１２と補助記憶装置１３とが、記憶部１３０に相当する。
【００３４】
入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザが推定装置１００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。入力装置１４と表示装置１５とは、一体化したタッチパネル等によるユーザインタフェースであってもよい。通信Ｉ／Ｆ１７は、有線又は無線などのネットワークを通じて通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。
【００３５】
推定装置１００によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read-Only  Memory）等の記憶媒体１９によって推定装置１００に提供される。
【００３６】
ドライブ装置１８は、ドライブ装置１８にセットされた記憶媒体１９（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）と推定装置１００とのインターフェースを行う。
【００３７】
また、記憶媒体１９に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは、ドライブ装置１８を介して推定装置１００にインストールされる。インストールされたプログラムは、推定装置１００により実行可能となる。
【００３８】
尚、プログラムを格納する記憶媒体１９はＣＤ−ＲＯＭに限定されず、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）ディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
【００３９】
図５は、実施例１における推定装置の機能構成例を示す図である。図５において、推定装置１００は、予測誤差計算部４１と、条件場合分け作成部４２と、予測確信度計算部４３と、順位付け部４４と、条件場合分け特定部４５と、最適予測方式選択部４６と、方式毎計算部４７と、最適化処理部４８とを有する。各処理部４１〜４８は、推定装置１００にインストールされたプログラムが、推定装置１００のＣＰＵ１１に実行させる処理により実現される。
【００４０】
また、記憶部１３０は、過去需要データ５０、条件項目過去データ５３、条件項目当日データ５４、当日予測データ５５、最適計画データ５８、条件場合分けテーブル７１、順位テーブル７２等を記憶する。
【００４１】
予測誤差計算部４１は、過去需要データ５０を用いて、需要予測方式ごとに、需要実績値と需要予測値とから予測誤差を算出する。予測誤差は、日時に対応付けて記憶部１３０に記憶される。
【００４２】
条件場合分け作成部４２は、条件項目過去データ５３から１以上の条件項目を選択して、条件場合分けを作成する。１レコードに１つの条件場合分けを示した条件場合分けテーブル７１が、記憶部１３０に作成される。
【００４３】
一例として、条件場合分けが、天気予報と曜日との組み合せである場合、条件項目過去データ５３から天気予報と曜日の条件項目を選択し、それらの値を全て取得する。条件項目「天気予報」から「晴」、「曇」、「雨」の３つの値を取得し、条件項目「曜日」から「月」、「火」、「水」、「木」、「金」、「土」、「日」の７つの値を取得した場合、組み合せは３×７通りであり、図２に示すように、２１個の条件場合分けが示された条件場合分けテーブル７１が記憶部１３０に作成される。
【００４４】
予測確信度計算部４３は、予測誤差計算部４１によって算出された予測誤差から、条件場合分け作成部４２によって作成された条件場合分けごとの、需要予測方式それぞれの予測誤差を取得して、需要予測方式ごとに予測が当たった割合を計算する。
【００４５】
予測確信度計算部４３は、条件場合分けごとに各予測誤差が誤差閾値以下であるか否かを判定し、誤差閾値以下の場合に予測が当たったと判定し、当たった割合を計算することで、予測確信度を算出する。条件場合分けごとに各需要予測方式の予測確信度が、条件場合分けテーブル７１に設定される。
【００４６】
順位付け部４４は、条件場合分けテーブル７１から１レコードずつ読み込んで、各需要予測方式の予測確信度に基づいて順位付けを行ない、条件場合分けと順位結果とを示す順位テーブル７２を記憶部１３０に作成する。
【００４７】
条件場合分け特定部４５は、条件項目当日データ５４を参照して、需要予測に用いる条件場合分けとなる値の組み合せを特定する。
【００４８】
最適予測方式選択部４６は、順位テーブル７２を参照し、条件場合分け特定部４５によって特定された条件場合分けにおいて、予測確信度が最も高い順位（１位）の需要予測方式を選択する。条件場合分け特定部４５と最適予測方式選択部４６とは、一つの選択部１０４６であってもよい。
【００４９】
方式毎計算部４７は、各需要予測計方式で予測を計算する処理部であり、予測計算部４７ａ、４７ｂ、４７ｃ等を有する。予測計算部４７ａ、４７ｂ、４７ｃ等は、それぞれ異なった需要予測方式で、需要を予測する処理部である。予測計算部４７ａ、４７ｂ、４７ｃ等のそれぞれにおいて、条件場合分け特定部４５によって特定されれた条件場合分けを用いて、当日の需要予測が行われる。需要予測計方式ごとに当日予測データ５５が出力される。当日予測データ５５には、予測確信度５６と、当日予測値５７とが含まれる。
【００５０】
方式毎計算部４７は、条件項目当日データ５４を、日時と共に条件項目過去データ５３に累積する。
【００５１】
最適化処理部４８は、当日予測データ５５を用いて予測された需要に基づいて、リスクを考慮した物流計画を行い、最適化する。最適化処理部４８によって、最適計画データ５８が記憶部１３０に出力される。
【００５２】
過去需要データ５０は、過去の需要の実績値と予測値とを蓄積したデータファイル又はデータベースであり、過去需要実績データ５１、過去需要予測データ５２等を含む。過去需要実績データ５１は、所定期間ごとの過去の需要実績を示すデータである。過去需要予測データ５２は、所定期間ごとに需要予測方式それぞれで行われた需要予測値を示すデータである。所定期間は、例えば、１日、１〜数時間等である。
【００５３】
条件項目過去データ５３は、条件項目ごとに蓄積された過去データを示すデータファイル又はデータベースであり、条件項目１の過去データ５３１、条件項目２の過去データ５３２等を含む。条件項目１、条件項目２等には、天気予報、曜日等の条件項目が含まれている。
【００５４】
条件項目当日データ５４は、条件項目ごとの確定又は予報による当日データを示すデータファイル又はデータベースであり、条件項目１の当日データ５４１、条件項目２の当日データ５４２等を含む。条件項目１、条件項目２等には、天気予報、曜日等の条件項目が含まれている。
【００５５】
当日予測データ５５は、１日、１又は数時間の所定期間ごとに、複数の需要予測方式のそれぞれによる当日予測値５７と、予測確信度５６とを含む。当日予測値５７は、需要予測方式ごとに、過去需要予測データ５２に蓄積される。
【００５６】
最適計画データ５８は、最適予測方式選択部４６によって選択された最適な需要予測方式を用いて予測された当日予測値５７と、予測確信度５６とを用いて行われた最適な物流計画を示すデータである。
【００５７】
図６は、実施例１における推定処理の全体を説明するためのフローチャート図である。図６より、推定装置１００では、予測誤差計算部４１が、予測誤差計算処理を行う（ステップＳ１０１）。予測誤差計算処理において、予測誤差計算部４１は、過去需要実績データ５１と過去需要予測データ５２とを用いて、予測誤差を計算する。所定期間ごとに予測誤差が算出される。
【００５８】
次に、条件場合分け作成部４２が、条件場合分け作成処理を行う（ステップＳ１０２）。条件場合分け作成処理において、条件場合分け作成部４２は、条件項目１の過去データ５３１、条件項目２の過去データ５３２等を参照して、全ての条件場合分けを示す条件場合分けテーブル７１を記憶部１３０に作成する。
【００５９】
そして、予測確信度計算部４３が、予測確信度計算処理を行う（ステップＳ１０３）。予測確信度計算処理において、予測確信度計算部４３は、条件場合分けごとに物流予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、得られた予測確信度を条件場合分けテーブル７１に記憶する。
【００６０】
次に、順位付け部４４は、順位付け処理を行う（ステップＳ１０４）。順位付け部４４は、条件場合分けテーブル７１から１レコードずつ読み出して、条件場合分けごとに予測確信度の高い順に物流予測方式を順位付けし、その結果を順位テーブル７２に記憶する。
【００６１】
全ての条件場合分けに対して順位付けが完了すると、条件場合分け特定部４５が、条件場合分け特定処理を行う（ステップＳ１０５）。条件場合分け特定処理において、条件場合分け特定部４５は、条件項目１の当日データ５４１、条件項目２の当日データ５４２等を参照して、新たに需要予測を行う際の条件場合分けを特定する。
【００６２】
最適予測方式選択部４６は、条件場合分け特定部４５によって特定された条件場合分けに基づいて最適予測方式選択処理を行う（ステップＳ１０６）。最適予測方式選択処理において、最適予測方式選択部４６は、条件場合分け特定部４５によって特定された条件場合分けで順位テーブル７２を検索し、複数の需要予測方式のうち、条件場合分けに対応付けられた順位が１位の需要予測方式を選択する。
【００６３】
方式毎計算部４７は、条件場合分け特定部４５によって特定された条件場合分けを用いて、複数の需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃ等で需要を予測する方式毎計算処理を行う（ステップＳ１０７）。方式毎計算処理において、方式毎計算部４７は、条件場合分け特定部４５によって特定された条件場合分けで示される各値をパラメータ値として、予測計算部４７ａ、４７ｂ、４７ｃ等の各々に与え、異なる需要予測方式Ａ、需要予測方式Ｂ、需要予測方式Ｃ等で需要を予測する（ステップＳ１０７ａ、Ｓ１０７ｂ、Ｓ１０７ｃ等）。
【００６４】
方式毎計算部４７による方式毎計算処理によって、需要予測方式Ａ、需要予測方式Ｂ、需要予測方式Ｃ等のそれぞれの予測確信度５６と、当日予測値５７とが記憶部１３０に出力される。
【００６５】
最適化処理部４８は、リスク考慮型最適化処理を行う（ステップＳ１０８）。リスク考慮型最適化処理において、最適化処理部４８は、最適予測方式選択部４６によって選択された需要予測方式で得られた予測確信度５６と当日予測値５７とを用いて、リスクを考慮した物流計画を行い、最適化する。最適計画データ５８を得ると、推定装置１００による推定処理は終了する。
【００６６】
図７は、図６のステップＳ１０１における予測誤差計算処理を説明するためのフローチャート図である。図７において、予測誤差計算部４１は、過去需要データ５０を参照して、各日時における需要予測方式ごとに予測誤差を算出する（ステップＳ１１１）。
【００６７】
そして、予測誤差計算部４１は、日時に、需要予測方式と特定する情報と、算出した予測誤差とを対応付けて、方式毎予測誤差テーブル７５を作成し（ステップＳ１１２）、この予測誤差計算処理を終了する。
【００６８】
図８は、図６のステップＳ１０２における条件場合分け作成処理を説明するためのフローチャート図である。図８において、条件場合分け作成部４２は、条件項目過去データ５３から各条件項目ｉの過去データを読み込み、各条件項目ｉに現れる値をリストに追加して条件項目ｉの値リストを作成する（ステップＳ１２１）。条件項目ｉの個数分の値リストが作成される。
【００６９】
条件場合分け作成部４２は、各条件項目ｉの値リストから１つずつ値を取り出して条件場合分けを作成し、作成した条件場合分けをリストに追加することを繰り返して、予測確信度が設定されていない条件場合分けテーブル７１を作成する（ステップＳ１２２）。条件場合分けテーブル７１には、条件場合分けのみが示される。その後、条件場合分け作成処理は終了する。
【００７０】
図９は、図６のステップＳ１０３における条件場合分け作成処理を説明するためのフローチャート図である。図９において、予測確信度計算部４３は、過去データの分類用に、条件場合分けテーブル７１を参照して、各条件場合分けごとに各条件場合分けごとに空の予測誤差リスト７６を作成する（ステップＳ１３１）。
【００７１】
予測誤差リスト７６は、例えば、条件場合分けが、天気予報と曜日との組み合せの場合、（晴、月曜）、…、（曇、月曜）、…、（雨、月曜）、…、（雨、日曜）のそれぞれに空の予測誤差リスト７６が作成される。この場合、２１個の予測誤差リスト７６が作成される。
【００７２】
予測確信度計算部４３は、方式毎予測誤差テーブル７５の日時における条件場合分けの値を条件項目過去データ５３から取得し、得られた条件場合分けの予測誤差リスト７６に、日時と需要予測方式を特定する情報と予測誤差とを追加する（ステップＳ１３２）。
【００７３】
次に、予測確信度計算部４３は、条件場合分けごとの予測誤差リスト７６を用いて、条件場合分けごとに各需要予測方式の予測確信度を計算し、条件場合分けと、需要予測方式を特定する情報と、予測誤差とを条件場合分けテーブル７１に記憶する（ステップＳ１３３）。
【００７４】
条件場合分けテーブル７１では、条件場合分けごとに、需要予測方式を特定する情報と予確信度とが示される（例えば、図２）。予測確信度計算部４３は、条件場合分けテーブル７１を記憶部１３０に作成すると、この予測確信度計算を終了する。
【００７５】
予測確信度は、例えば、予測誤差が予め設定された誤差閾値以下の場合に予測が当たったと判定し、予測誤差の総数に対する予測が当たった回数の割合で表される。
【００７６】
図１０は、図６のステップＳ１０４における順位付け処理を説明するためのフローチャート図である。図１０において、順位付け部４４は、条件場合分けテーブル７１を参照して、条件場合分けごとに、予測確信度に基づいて、需要予測方式を順位付ける（ステップＳ１４１）。
【００７７】
条件場合分けごとに、予測確信度に基づく各需要予測方式の順位を示した順位テーブル７２（図３）が記憶部１３０に作成される。順位付け部４４は、記憶部１３０に順位テーブル７２を作成すると、この順位付け処理を終了する。
【００７８】
次に、需要予測方式の順位付けをパターンとし、同じパターンを示す条件場合分けを同一グループに分類し、予測時の条件場合分けが属するグループにおいて予測確信度が１位の需要予測方式を採用する実施例２について説明する。
【００７９】
図１１は、図３の順位付けの結果例に基づく分類結果を示す図である。図３の順位付けの結果例では、「晴」を示す全ての条件場合分けで、予測確信度の１位は需要予測方式Ａであり、２位は需要予測方式Ｂであり、３位は需要予測方式Ｃである。また、「曇」を示す全ての条件場合分けにおいても順位付けのパターンが同様である。
【００８０】
「晴」を示す全ての条件場合分けと、「曇」を示す全ての条件場合分けを条件グループＧ１に分類する。
【００８１】
一方、「雨」を示す全ての条件場合分けでは、予測確信度の１位は需要予測方式Ｂであり、２位は需要予測方式Ｃであり、３位は需要予測方式Ａである。「雨」を示す全ての条件場合分けを条件グループＧ２に分類する。
【００８２】
図１２は、条件場合分けの分類結果例を示す図である。図１２において、条件グループ１には、予測確信度の１位は需要予測方式Ａであり、２位は需要予測方式Ｂであり、３位は需要予測方式Ｃである全ての条件場合分けが分類される。具体的には、
（晴、月）、（晴、火）、（晴、水）、（晴、木）、（晴、金）、
（曇、月）、（曇、火）、（曇、水）、（曇、木）、（曇、金）
が条件グループ１に属する。
【００８３】
条件グループ２には、予測確信度の１位は需要予測方式Ｂであり、２位は需要予測方式Ｃであり、３位は需要予測方式Ａである全ての条件場合分けが分類される。具体的には、
（雨、月）、（雨、火）、（雨、水）、（雨、木）、（雨、金）
が条件グループ２に属する。
【００８４】
実施例２では、条件グループごとに、過去需要データ５０を参照して予測確信度を求め、条件グループごとの各需要予測方式による予測確信度を得る。
【００８５】
図１３は、条件グループごとの予測確信度の例を示す図である。図１３において、条件グループＧ１の予測確信度は、需要予測方式Ａでは８０％、需要予測方式Ｂでは４０％、そして、需要予測方式Ｃでは６０％であることを示している。
【００８６】
また、条件グループＧ２の予測確信度は、需要予測方式Ａでは３０％、需要予測方式Ｂでは９０％、そして、需要予測方式Ｃでは４０％であることを示している
実施例２では、予測に用いる条件場合分けが属する条件グループを特定し、条件グループで最も予測確信度が高い需要予測方式を選択することで、予測確信度の精度を上げることができ、それによりより正確な物流計画を行なえる。結果、物流コストを従来よりも削減した最適な計画を立てることができる。
【００８７】
上述したような実施例２における条件場合分けに基づいて需要予測方式を選択して物流の需要を推定する推定処理は、実施例１同様に、図４に示すようなハードウェア構成を有する推定装置１００により行われる。従って、ハードウェア構成については図４の説明を参照し、ここでは省略する。次に、実施例２における機能構成例について説明する。
【００８８】
図１４は、実施例２における推定装置の機能構成例を示す図である。図１４において、推定装置１００は、予測誤差計算部４１と、条件場合分け作成部４２と、予測確信度計算部４３と、順位付け部４４と、条件グループ作成部４４−２と、条件グループ特定部４５−２と、最適予測方式選択部４６−２と、方式毎計算部４７と、最適化処理部４８とを有する。各処理部４１〜４８は、推定装置１００にインストールされたプログラムが、推定装置１００のＣＰＵ１１に実行させる処理により実現される。
【００８９】
また、記憶部１３０は、過去需要データ５０、条件項目過去データ５３、条件項目当日データ５４、当日予測データ５５、最適計画データ５８、条件グループ作成結果７７等を記憶する。
【００９０】
処理部４１〜４４、４７、４８、及びデータ５０〜５８は、実施例１と同様であるためその説明を省略する。実施例２とは異なる部分のみ以下に説明する。
【００９１】
条件グループ作成部４４−２は、順位付けパターンに基づいて条件場合分けを分類してグループを作成し、作成したグループごとの予測確信度を算出する。条件グループ作成結果７７が記憶部１３０に出力される。条件グループ作成結果７７には、分類結果テーブル７８と、予測確信度テーブル７９とが含まれる。
【００９２】
条件グループ作成部４４−２は、順位テーブル７２を参照して、順位付けパターンが同じ条件場合分けを１つのグループに纏めて、分類結果テーブル７８を作成する。また、条件グループ作成部４４−２は、条件場合分けテーブル７１を参照して、グループごとに、各需要予測方式の予測確信度を求めて、予測確信度テーブル７９を作成する。
【００９３】
条件グループ特定部４５−２は、当日の条件場合分けを特定し、条件グループ作成結果７７を参照して、条件グループを特定する。条件グループ特定部４５−２は、条件項目当日データ５４を参照して当日の条件場合分けを特定し、分類結果テーブル７８を参照して、特定した当日の条件場合分けが属する条件グループを特定する。
【００９４】
最適予測方式選択部４６−２は、予測確信度テーブル７９から条件グループ特定部４５−２によって特定された条件グループにおいて最も予測確信度が高い需要予測方式を特定する。条件グループ特定部４５−２と最適予測方式選択部４６−２とを、１つの選択部２０４６としてもよい。
【００９５】
従って、最適化処理部４８は、方式毎計算部４７において、最適予測方式選択部４６−２によって特定された需要予測方式により算出された需要予測値が採用して物流計画を行い、リスク考慮型の最適化を行う。
【００９６】
図１５は、実施例２における推定処理の全体を説明するためのフローチャート図である。図１５より、推定装置１００では、予測誤差計算部４１が、予測誤差計算処理を行う（ステップＳ２０１）。予測誤差計算処理において、予測誤差計算部４１は、過去需要実績データ５１と過去需要予測データ５２とを用いて、予測誤差を計算する。所定期間ごとに予測誤差が算出される。
【００９７】
次に、条件場合分け作成部４２が、条件場合分け作成処理を行う（ステップＳ２０２）。条件場合分け作成処理において、条件場合分け作成部４２は、条件項目１の過去データ５３１、条件項目２の過去データ５３２等を参照して、全ての条件場合分けを示す条件場合分けテーブル７１を記憶部１３０に作成する。
【００９８】
そして、予測確信度計算部４３が、予測確信度計算処理を行う（ステップＳ２０３）。予測確信度計算処理において、予測確信度計算部４３は、条件場合分けごとに物流予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、得られた予測確信度を条件場合分けテーブル７１に記憶する。
【００９９】
次に、順位付け部４４は、順位付け処理を行う（ステップＳ２０４）。順位付け部４４は、条件場合分けテーブル７１から１レコードずつ読み出して、条件場合分けごとに予測確信度の高い順に物流予測方式を順位付けし、その結果を順位テーブル７２に記憶する。
【０１００】
全ての条件場合分けに対して順位付けが完了すると、条件グループ作成部４４−２は、条件グループ作成処理を行う（ステップＳ２０４−２）。条件グループ作成部４４−２は、順位テーブル７２を参照して、順位付けパターンが同一の条件場合分けを同じグループに分類して、分類結果テーブル７８を作成する。また、条件グループ作成部４４−２は、分類結果テーブル７８のグループごとに、各グループに分類された条件場合分けの予測確信度を条件場合分けテーブルから取得して、予測確信度テーブル７９を作成する。
【０１０１】
分類結果テーブル７８と予測確信度テーブル７９とを含む条件グループ作成結果７７が作成されると、条件グループ特定部４５−２は、条件グループ特定処理を行う（ステップＳ２０５−２）。条件グループ特定処理において、条件グループ特定部４５−２は、条件項目１の当日データ５４１、条件項目２の当日データ５４２等を参照して、新たに需要予測を行う際の条件場合分けを特定し、分類結果テーブル７８を参照して、特定した条件場合分けが属する条件グループを特定する。
【０１０２】
条件グループが特定されると、最適予測方式選択部４６−２は、最適予測方式選択処理を行う（ステップＳ２０６−２）。最適予測方式選択処理において、最適予測方式選択部４６−２は、予測確信度テーブル７９の条件グループ特定部４５−２によって特定された条件グループの予測確信度を参照し、最も高い予測確信度の需要予測方式を選択する。
【０１０３】
そして、方式毎計算部４７は、方式毎計算処理を行う（ステップＳ２０７）。方式毎計算部４７は、複数の需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃ等のそれぞれで当日の需要を予測する（ステップＳ２０７ａ、Ｓ２０７ｂ、Ｓ２０７ｃ等）。複数の需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃ等のそれぞれによる当日予測値５７と予測確信度５６とが記憶部１３０に出力される。
【０１０４】
最適化処理部４８は、リスク考慮型最適化処理を行う（ステップＳ２０８）。リスク考慮型最適化処理において、最適化処理部４８は、最適予測方式選択部４６によって選択された需要予測方式で得られた予測確信度５６と当日予測値５７とを用いて、リスクを考慮した物流計画を行い、最適化する。最適計画データ５８を得ると、推定装置１００による推定処理は終了する。
【０１０５】
以下に、実施例２で作成される分類結果テーブル７８と、予測確信度テーブル７９とについて説明する。
【０１０６】
図１６は、分類結果テーブルのデータ構成例を示す図である。図１６において、分類結果テーブル７８は、条件場合分けごとに分類された条件グループを示すテーブルであり、条件場合分け、条件グループ等の項目を有する。
【０１０７】
条件場合分けは、条件場合分け作成部４２によって作成された値の組み合せを示す。条件グループは、条件グループ作成部４４−２によって条件場合分けが分類された条件グループを識別する情報を示す。
【０１０８】
このデータ例では、条件場合分け（晴、月）、（晴、火）等は条件グループ１に分類され、（雨、月）、（雨、火）等は条件グループ２に分類される等が示されている。
【０１０９】
図１７は、予測確信度テーブルのデータ構成例を示す図である。図１７において、予測確信度テーブル７９は、各条件グループにおける複数の需要予測方式それぞれの予測確信度を示すテーブルであり、条件グループ、需要予測方式、予測確信度等の項目を有する。
【０１１０】
条件グループは、分類結果テーブル７８に存在するグループを識別する情報を示す。需要予測方式は、方式毎計算部４７で用いられる需要予測方式を示す。予測確信度は、方式毎計算部４７で得られた予測確信度を示す。
【０１１１】
このデータ例では、条件グループ１において、需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれの予測確信度は、７５％、４０％、６０％であったことを示し、条件グループ２では、需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃのそれぞれの予測確信度は、３０％、９０％、４０％であったことを示している。
【０１１２】
次に、実施例２におけるそれぞれの処理部による処理について説明する。各処理部４１〜４４は、実施例１と同様であり、それぞれ図７〜図１０で説明した通りであるためその詳細な説明を省略する。以下では、条件グループ作成部４４−２と、条件グループ特定部４５−２のそれぞれの処理について詳述する。
【０１１３】
図１８は、図１５のステップＳ２０４−２における条件グループ作成処理を説明するための図である。図１８において、条件グループ作成部４４−２は、順位テーブル７２を参照して、需要予測方式の順位付けパターンが同じ条件場合分けを同じ条件グループに分類して、分類結果テーブル７８を作成する（ステップＳ２４１）。分類結果テーブル７８では、条件場合分けごとに属する条件グループが示される。
【０１１４】
条件グループ作成部４４−２は、作成した分類結果テーブル７８から、条件グループごとに、条件場合分けを取得する（ステップＳ２４２）。
【０１１５】
そして、条件グループ作成部４４−２は、条件グループごとに、条件場合分けテーブル７１から、各条件場合分けにおける複数の需要予測方式のそれぞれに対して、全ての予測確信度を取得する（ステップＳ２４３）。
【０１１６】
各条件場合分けで、複数の需要予測方式のそれぞれに対して、全ての予測確信度を取得すると、条件グループ作成部４４−２は、条件グループごとに、各需要予測方式の予測確信度を定めた予測確信度テーブル７９を作成する（ステップＳ２４４）。そして、条件グループ作成部４４−２は、この条件グループ作成処理を終了する。
【０１１７】
図１９は、図１５のステップＳ２０５−２における条件グループ特定処理を説明するための図である。図１９において、条件グループ特定部４５−２は、条件項目当日データ５４を参照して、当日の条件場合分けの値の組み合せを取得する（ステップＳ２５１）。
【０１１８】
そして、条件グループ特定部４５−２は、分類結果テーブル７８を参照して、取得した値の組み合せを示す条件場合分けに対応付けられている条件グループを特定する（ステップＳ２５２）。条件グループ特定部４５−２は、この条件グループ特定処理を終了する。
【０１１９】
最適予測方式選択部４６−２は、予測確信度テーブル７９を参照して、条件グループ特定部４５−２によって特定された条件グループにおいて、最も予測確信度が高い需要予測方式を選択する。需要予測方式が選択された後の処理は、実施例１と同様である。
【０１２０】
次に、実施例３について説明する。実施例３は、実施例１又は実施例２に重み付け部４７−３（図２０）を更に追加した機能構成に相当する。
【０１２１】
実施例３では、実施例１又は実施例２における方式毎計算部４７において、各需要予測方式によって得られた当日予測値５７に重み付けする重み付け部４７−３が、方式毎計算部４７と最適化処理部４８との間に追加される。重み付け部４７−３以外は、実施例１又は実施例２と同様であるため、その説明を省略する。重み付け部４７−３による重み付け処理について説明する。
【０１２２】
図２０は、実施例３における重み付け処理を説明するための図である。図２０において、実施例１の機能構成を有する場合、重み付け部４７−３は、条件場合分け特定部４５が特定した条件場合分けを用いて順位テーブル７２を参照して方式毎計算部４７によって得られた需要予測方式毎の当日予測値５７を予測確信度の高い順に並び替える。
【０１２３】
実施例２の機能構成を有する場合、条件グループ特定部４５−２が特定した条件グループを用いて予測確信度テーブル７９を参照して、方式毎計算部４７によって得られた需要予測方式毎の当日予測値５７を予測確信度の高い順に並び替える。
【０１２４】
そして、重み付け部４７−３は、予測確信度の順位に応じた重み係数５７−３を当日予測値５７に乗算し、乗算して得た値を合計することで、採用予測値５７−４を得る。重み係数５７−３は、０より大きく、かつ、１より小さい値であり、順位が高い程、大きい値に設定される。
【０１２５】
一例として、１位の重み係数５７−３を０．７、２位の重み係数５７−３を０．２、そして、３位の重み係数５７−３を０．１等に予め定めたとする。また、３つの需要予測方式Ａ、Ｂ、Ｃからそれぞれの当日予測値５７を得たとする。
【０１２６】
この場合、重み付け部４７−３は、順位テーブル７２を参照して、３つの当日予測値５７を、需要予測方式に対応付けられた順位の高い順に並べ替える。または、重み付け部４７−３は、予測確信度テーブル７９で示される予測確信度の高い順に、需要予測方式の当日予測値５７を並べ替える。
【０１２７】
次に、重み付け部４７−３は、
採用予測値  ＝  １位の当日予測値×０．７
＋  ２位の当日予測値×０．２
＋  ３位の当日予測値×０．１
を計算する。
【０１２８】
最適化処理部４８は、重み付け部４７−３が出力する採用予測値を用いて、最適な物流計画を行い、最適計画データ５８を記憶部１３０に出力する。予測確信度についても同様の重み付けをするようにし、重み付けして得た採用予測確信度と採用予測値とを用いて最適計画データ５８を得るようにしてもよい。
【０１２９】
上述した実施例１から実施例３における推定装置では、条件場合分けに応じた予測確信度を用いて需要予測方式を選択する。従って、需要予測ごとに得意な条件のときには予測確信度が高くなる可能性が高いため、それぞれの需要予測方式の特徴を利用して当日に行う需要予測に用いる方式を適切に選択できる。
【０１３０】
適切に選択された需要予測方式により、予測確信度の精度を改善でき、より正確な物流計画を行なえる。最適化された物流計画により、物流コストを削減できる。
【０１３１】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、主々の変形や変更が可能である。
【０１３２】
以上の実施例１〜３を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積し、
蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成し、
作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、
前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類し、
次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する
処理をコンピュータに行わせる推定プログラム。
（付記２）
前記条件場合分けが分類された複数の条件グループのそれぞれにおいて、該条件グループに属する１以上の前記条件場合分け全体に対する、前記複数の予測方式の各予測確信度を算出し、
前記次の予測の前記条件項目の値の組み合せが属する前記条件グループを特定し、
特定した前記条件グループにおいて前記予測確信度が最も大きい予測方式を選択して、前記最適予測方式とする
処理を前記コンピュータに行わせる付記１記載の推定プログラム。
（付記３）
前記複数の予測方式のそれぞれで前記次の予測の前記条件項目の値を用いて該次の予測を行って、複数の予測データを取得し、
取得した前記複数の予測データのうち、選択された前記最適予測方式による予測データを用いて物流計画を行い最適化する
処理を前記コンピュータに行わせる付記１又は２記載の推定プログラム。
（付記４）
選択された前記最適予測方式における前記予測確信度の順位付けに基づいて、前記複数の予測方式による前記複数の予測データの予測値に重み付けを行なって合計することで採用予測値を取得する処理を前記コンピュータに行わせ、
前記物流計画では前記採用予測値を用いることを特徴とする付記３記載の推定プログラム。
（付記５）
複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積し、
蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成し、
作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、
前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類し、
次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する
処理をコンピュータが行う推定方法。
（付記６）
複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積する方式毎計算部と、
蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成する条件場合分け作成部と、
作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算する予測確信度計算部と、
前記複数の予測方式の前記予測確信度の順位のパターンが同じ条件場合分け同士を同じ条件グループに分類する条件グループ作成部と、
次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けが属する前記条件グループの前記予測方式ごとの前記予測確信度に基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する選択部と
を有する推定装置。
（付記７）
複数の予測方式を用いて予測を行い、該予測を行ったときの条件データを記憶部に蓄積し、
蓄積された前記条件データを用いて条件項目の値を組み合せて複数の条件場合分けを作成し、
作成した各条件場合分けに対して、前記複数の予測方式のそれぞれの予測確信度を計算し、
前記場合分けごとに、前記複数の予測方式の前記予測確信度に基づいて該予測方式を順位付けし、
次の予測の前記条件項目の値の組み合せと一致する前記条件場合分けの前記予測方式の前記順位付けに基づいて、該次の予測で有効とする最適予測方式を選択する
処理をコンピュータに行わせる推定プログラム。
【符号の説明】
【０１３３】
１１      ＣＰＵ
１２      主記憶装置
１３      補助記憶装置
１４      入力装置
１５      表示装置
１７      通信Ｉ／Ｆ
１８      ドライブ装置
１９      記憶媒体
４１      予測誤差計算部
４２      条件場合分け作成部
４３      予測確信度計算部
４４      順位付け部
４４−２  条件グループ作成部
４５      条件場合分け特定部
４５−２  条件グループ特定部
４６、４６−２  最適予測方式選択部
５１      過去需要実績データ
５２      過去需要予測データ
５３１    条件項目１の過去データ
５３２    条件項目２の過去データ
５４１    条件項目１の当日データ
５４２    条件項目２の当日データ
５６      予測確信度
５７      当日予測値
５８      最適計画データ
１００        推定装置
【図１】
2018206258.tif 000003
【図２】
2018206258.tif 000004
【図３】
2018206258.tif 000005
【図４】
2018206258.tif 000006
【図５】
2018206258.tif 000007
【図６】
2018206258.tif 000008
【図７】
2018206258.tif 000009
【図８】
2018206258.tif 000010
【図９】
2018206258.tif 000011
【図１０】
2018206258.tif 000012
【図１１】
2018206258.tif 000013
【図１２】
2018206258.tif 000014
【図１３】
2018206258.tif 000015
【図１４】
2018206258.tif 000016
【図１５】
2018206258.tif 000017
【図１６】
2018206258.tif 000018
【図１７】
2018206258.tif 000019
【図１８】
2018206258.tif 000020
【図１９】
2018206258.tif 000021
【図２０】
2018206258.tif 000022