(57)【要約】【課題】旧来サービスの中長期の需要を十分な精度で予測する。【解決手段】需要予測装置は、第１の旧来サービスに関連する第２の旧来サービスが存在し、第２の旧来サービスから第２の後継サービスに置き換わっていく過渡期にある場合に、第２の旧来サービスと第２の後継サービスの需要の構造変化点を検出する構造変化点検出機能部３０と、構造変化点が一致するかしないかを判定する構造変化点一致確認機能部４０と、構造変化点が一致する場合に、一致した構造変化点を第１の旧来サービスの需要の構造変化点とし、構造変化点以降の第１の旧来サービスの需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、需要予測曲線に基づいて第１の旧来サービスの需要予測値を算出する需要予測算出機能部５０とを備える。【選択図】  図２
2011133945.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品から第１の後継サービスまたは第１の後継商品に置き換わっていく過渡期において前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要を予測する需要予測装置であって、
前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品に関連する第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品が存在し、この第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品から第２の後継サービスまたは第２の後継商品に置き換わっていく過渡期にあり、かつ前記第１の後継サービスまたは第１の後継商品と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品との間に関連がある場合に、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点を検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点を検出する構造変化点検出手段と、
前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定する構造変化点一致確認手段と
前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出する需要予測算出手段とを備え、
前記需要予測曲線は、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点からの経過時間長の負冪に比例する関数からなることを特徴とする需要予測装置。
【請求項２】
請求項１記載の需要予測装置において、
前記構造変化点検出手段は、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データから需要減少数を単位期間毎に算出し、この需要減少数が増加から減少に転じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データから需要増加数を単位期間毎に算出し、この需要増加数が増加から減少に転じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出するか、あるいは前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出することを特徴とする需要予測装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の需要予測装置において、
前記需要予測算出手段は、前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点以降の時系列データを用いて回帰分析処理により回帰直線を算出し、この回帰直線の時間軸を元の自然時間に逆変換した関数である需要予測曲線を算出し、この需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出することを特徴とする需要予測装置。
【請求項４】
第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品から第１の後継サービスまたは第１の後継商品に置き換わっていく過渡期において前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要を予測する需要予測方法であって、
前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品に関連する第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品が存在し、この第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品から第２の後継サービスまたは第２の後継商品に置き換わっていく過渡期にあり、かつ前記第１の後継サービスまたは第１の後継商品と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品との間に関連がある場合に、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点を検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点を検出する構造変化点検出ステップと、
前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定する構造変化点一致確認ステップと
前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出する需要予測算出ステップとを備え、
前記需要予測曲線は、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点からの経過時間長の負冪に比例する関数からなることを特徴とする需要予測方法。
【請求項５】
請求項４記載の需要予測方法において、
前記構造変化点検出ステップは、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データから需要減少数を単位期間毎に算出し、この需要減少数が増加から減少に転じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データから需要増加数を単位期間毎に算出し、この需要増加数が増加から減少に転じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出するか、あるいは前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出することを特徴とする需要予測方法。
【請求項６】
請求項４または５記載の需要予測方法において、
前記需要予測算出ステップは、前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点以降の時系列データを用いて回帰分析処理により回帰直線を算出し、この回帰直線の時間軸を元の自然時間に逆変換した関数である需要予測曲線を算出し、この需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出することを特徴とする需要予測方法。
【請求項７】
第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品から第１の後継サービスまたは第１の後継商品に置き換わっていく過渡期において前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要を予測する需要予測装置としてコンピュータを動作させる需要予測プログラムであって、
前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品に関連する第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品が存在し、この第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品から第２の後継サービスまたは第２の後継商品に置き換わっていく過渡期にあり、かつ前記第１の後継サービスまたは第１の後継商品と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品との間に関連がある場合に、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点を検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点を検出する構造変化点検出ステップと、
前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定する構造変化点一致確認ステップと
前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出する需要予測算出ステップとを、コンピュータに実行させ、
前記需要予測曲線は、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点からの経過時間長の負冪に比例する関数からなることを特徴とする需要予測プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の需要予測プログラムにおいて、
前記構造変化点検出ステップは、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データから需要減少数を単位期間毎に算出し、この需要減少数が増加から減少に転じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データから需要増加数を単位期間毎に算出し、この需要増加数が増加から減少に転じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出するか、あるいは前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出することを特徴とする需要予測プログラム。
【請求項９】
請求項７または８記載の需要予測プログラムにおいて、
前記需要予測算出ステップは、前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点以降の時系列データを用いて回帰分析処理により回帰直線を算出し、この回帰直線の時間軸を元の自然時間に逆変換した関数である需要予測曲線を算出し、この需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出することを特徴とする需要予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サービスや商品の中長期の需要を予測する技術に係り、特にユーザ層の変化やユーザの流れの変化といった質的な変化が発生している点である構造変化点を、関連する複数のサービスや商品について検出し、この構造変化点に基づいて予測対象のサービスや商品の中長期の需要予測の精度・効果を高める需要予測装置、需要予測方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、サービスや商品の需要の定量予測に関する従来の技術では、過去実績データから、需要成長曲線をデータフィッティングなどにより特定し、将来の需要を予測してきた（例えば、非特許文献１、非特許文献２、非特許文献３参照）。また、ブロードバンドサービスを実施例とした、ユーザの質的変化を考慮した構造変化点を用いたサービスを含む商品の需要予測については、非特許文献４で提案されている。また、特許文献１には、非特許文献４に基づいた、市場における商品の需要を予測する装置で用いられる需要予測方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２００８−３０５２２９号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Bass F.M.，“A new product growth for model consumer durables”，Management Science Theory，Vol.15，No.5，January，1969，p.215-227
【非特許文献２】Saito H.，“A demand forecasting method for new telecommunication services”，Journal of the Operations Research Society of Japan，Vol.30，No.2，June，1987
【非特許文献３】森村他  監訳，“マーケティングハンドブック”，朝倉書店，1997，p.350-404（Eliashberg J.，and Lilien G.L.，“Marketing，Handbooks in Operations Research and Management Science”，Vol.5，1993）
【非特許文献４】Shimogawa S.，and Shinno M.  ，“Mechanism of Diffusion of Fixed-Line Broadband Access Services in Japan and its Application to Long-Term Growth Prediction - Rapid Diffusion in Urban Areas -”，presented at the 35th Research Conference on Communication，Information and Internet Policy，2007，＜ｈｔｔｐ：／／ｗｅｂ．ｓｉ．ｕｍｉｃｈ．ｅｄｕ／ｔｐｒｃ／ｐａｐｅｒｓ／２００７／７５５／Ｓｈｉｎｓｕｋｅ−ｓｈｉｍｏｇａｗａ．ｐｄｆ＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
あるサービスカテゴリＴ内の複数のサービス（商品）が、以下のような関係で存在する状況を対象とする。
（１）サービスａは、長期間提供されてきた旧来サービス。
（２）サービスｘは、技術革新にともなって提供され始めた後継サービス。
【０００６】
ユーザが旧来サービスａから後継サービスｘに移行していく、つまり、旧来サービスａの需要が減少し、後継サービスｘの需要が増加していく過渡期の状況を想定する。
このとき、旧来サービスａの提供事業者が、サービス需要が減少しつつある旧来サービスａを、今後どのように提供していくことが事業において合理的なのかを検討するための判断材料として、旧来サービスａの需要の中長期予測が必要となる。
【０００７】
旧来サービスａの需要の中長期予測には、旧来サービスａの需要の構造変化点の正しい検出が非常に重要となる。
非特許文献１，２，３に開示された従来の需要予測手法では、過去の実績トレンドから時系列にデータを予測する方法、もしくはその改良版として、将来の需要が需要成長曲線や他の曲線に従うと仮定したもとで、将来予測曲線を定める方法がとられている。非特許文献１，２，３に開示された従来の需要予測手法では、どの区間の時系列データを採用するかに関する検討はこれまで確立されておらず、したがって需要の構造変化点をまたがった時系列データを採用して将来の需要を予測することにより生じる誤差（精度の悪さ）が大きくなるという課題があった。
【０００８】
この課題を解決するため、非特許文献４に開示された方法では、サービスカテゴリ全体（あるいは、商品）の需要について、「需要成長の構造的理論」を新たに構築している。特許文献１に開示された需要予測方法および装置は、非特許文献４の「需要成長の構造的理論」に基づくものである。
【０００９】
「需要成長の構造的理論」とは、特許文献１内の記述によれば、以下のようなものである。「需要成長現象が、単一の正冪関数に表現できるという性質は、需要成長現象の前半のある時期までである。そこで、増分に正に限らない冪性を要求しつつデータフィッティングを施すと、ある時期から後半は、その前半の正冪成長とは関数クラスとして双対的なものである負冪増大に適合する。そして、その増分の冪指数として『−１』がよく適合する。」という性質が見られることを、「後発ユーザの利用開始行動が、身近な周囲からの情報の蓄積量が一定量に達することで、平均的に生ずるものとし、その情報のチャネルのサイズが身近な周囲を共有する人々の数によって決まるという仮説」に基づくことで導くものである。
シンプルに言い換えた表現として、「需要成長の構造的理論」とは、「後発ユーザの需要成長曲線がほぼ対数的な成長となること」を導く理論、ともいえる。
【００１０】
非特許文献４、特許文献１に開示された「需要成長の構造的理論」に基づく需要予測方法および装置によって、単一サービスや商品、あるいはサービスカテゴリ全体の需要について、中長期において十分な精度で予測することができるようになった。ただし、前述のように、あるサービスカテゴリに複数の旧来サービスａと後継サービスｘとが含まれる場合に、しかも、旧来サービスａから後継サービスｘにサービスが置き換わっていく過渡期について、旧来サービスａの需要を、「需要成長の構造的理論」に基づく構造変化点の検出によって、精度良く中長期予測を行うことは実現できていなかった。
【００１１】
本発明は、このような課題を解決するためのものであり、旧来サービスの需要予測において、中長期において十分な精度で予測可能となる構造変化点を用いた需要予測装置、需要予測方法およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品から第１の後継サービスまたは第１の後継商品に置き換わっていく過渡期において前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要を予測する需要予測装置であって、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品に関連する第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品が存在し、この第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品から第２の後継サービスまたは第２の後継商品に置き換わっていく過渡期にあり、かつ前記第１の後継サービスまたは第１の後継商品と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品との間に関連がある場合に、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点を検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点を検出する構造変化点検出手段と、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定する構造変化点一致確認手段と前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出する需要予測算出手段とを備え、前記需要予測曲線は、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点からの経過時間長の負冪に比例する関数からなることを特徴とするものである。
【００１３】
また、本発明の需要予測装置の１構成例において、前記構造変化点検出手段は、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データから需要減少数を単位期間毎に算出し、この需要減少数が増加から減少に転じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データから需要増加数を単位期間毎に算出し、この需要増加数が増加から減少に転じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出するか、あるいは前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出することを特徴とするものである。
【００１４】
また、本発明の需要予測装置の１構成例において、前記需要予測算出手段は、前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点以降の時系列データを用いて回帰分析処理により回帰直線を算出し、この回帰直線の時間軸を元の自然時間に逆変換した関数である需要予測曲線を算出し、この需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出することを特徴とするものである。
【００１５】
また、本発明は、第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品から第１の後継サービスまたは第１の後継商品に置き換わっていく過渡期において前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要を予測する需要予測方法であって、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品に関連する第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品が存在し、この第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品から第２の後継サービスまたは第２の後継商品に置き換わっていく過渡期にあり、かつ前記第１の後継サービスまたは第１の後継商品と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品との間に関連がある場合に、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点を検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点を検出する構造変化点検出ステップと、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定する構造変化点一致確認ステップと前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出する需要予測算出ステップとを備え、前記需要予測曲線は、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点からの経過時間長の負冪に比例する関数からなることを特徴とするものである。
【００１６】
また、本発明の需要予測方法の１構成例において、前記構造変化点検出ステップは、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データから需要減少数を単位期間毎に算出し、この需要減少数が増加から減少に転じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データから需要増加数を単位期間毎に算出し、この需要増加数が増加から減少に転じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出するか、あるいは前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点として検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点として検出することを特徴とするものである。
【００１７】
また、本発明の需要予測方法の１構成例において、前記需要予測算出ステップは、前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点以降の時系列データを用いて回帰分析処理により回帰直線を算出し、この回帰直線の時間軸を元の自然時間に逆変換した関数である需要予測曲線を算出し、この需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出することを特徴とするものである。
【００１８】
また、本発明は、第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品から第１の後継サービスまたは第１の後継商品に置き換わっていく過渡期において前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要を予測する需要予測装置としてコンピュータを動作させる需要予測プログラムであって、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品に関連する第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品が存在し、この第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品から第２の後継サービスまたは第２の後継商品に置き換わっていく過渡期にあり、かつ前記第１の後継サービスまたは第１の後継商品と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品との間に関連がある場合に、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点を検出すると共に、前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点を検出する構造変化点検出ステップと、前記第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点と前記第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定する構造変化点一致確認ステップと前記構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出する需要予測算出ステップとを、コンピュータに実行させ、前記需要予測曲線は、前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点からの経過時間長の負冪に比例する関数からなることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品に関連する第２の旧来サービスまたは第２の旧来商品の需要の構造変化点を検出すると共に、第２の後継サービスまたは第２の後継商品の需要の構造変化点を検出し、これらの構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて前記第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要予測値を算出するようにしたので、第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品から第１の後継サービスまたは第１の後継商品に置き換わっていく過渡期においても、第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の中長期の需要を精度良く予測することができる。本発明によれば、従来長い間提供されてきた第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品が技術革新により第１の後継サービスまたは第１の後継商品にとって代わられる過渡期によくある状況で、第１の旧来サービスまたは第１の旧来商品の需要が今後どの程度減少するのか、もしくは続くのかといったことを予測することができるので、サービス展開戦略、在庫管理、販売計画業務の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る需要予測方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２】本発明の第２の実施の形態に係る需要予測装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第２の実施の形態における旧来サービスの需要の構造変化点の検出処理を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施の形態における旧来サービスの需要の構造変化点の別の検出処理を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態における後継サービスの需要の構造変化点の検出処理を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態における後継サービスの需要の構造変化点の別の検出処理を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の第２の実施の形態における需要予測算出処理を説明するフローチャートである。
【図８】固定電話サービス、ＡＤＳＬサービス、ＦＴＴＨサービスの需要数の実績値例を示す図である。
【図９】本発明の第３の実施の形態におけるＡＤＳＬサービスの需要の構造変化点の検出処理を説明する図である。
【図１０】本発明の第３の実施の形態におけるＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点の検出処理を説明する図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態における需要予測算出処理を説明する図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態による固定電話サービスの需要予測結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［第１の実施の形態］
以下で、本実施の形態が解決しようとする対象の具体的状況を説明する。本実施の形態は、複数のサービス（商品）が以下のような関係で存在する状況を対象とする。
（Ａ）サービスａは、サービスカテゴリＴに含まれるサービス。
（Ｂ）サービスｂは、サービスカテゴリＷに含まれるサービス。サービスカテゴリＴとＷは異なる。
（Ｃ）サービスａとサービスｂは、相互の利便性が高いサービス同士である。
（Ｄ）サービスｘは、サービスカテゴリＴに含まれるサービス。
（Ｅ）サービスｙは、サービスカテゴリＷに含まれるサービス。
（Ｆ）サービスｘとサービスｙは、相互の利便性が高いサービス同士である。
（Ｇ）サービスａはサービスｘに、サービスｂはサービスｙに、それぞれ置き換わっていく過渡期にある。
（Ｈ）サービスの提供開始時期は、順に、サービスａ、サービスｂ、サービスｙ、サービスｘである。
【００２２】
ここで、相互の利便性が高いサービスとは、一方が他方を利用するか、あるいはお互いに利用し合うことにより、利便性・合理性・経済性・効率性が高くなっているサービスのことを言うものとする。あるサービスとその付加サービスの場合、相互の利便性が高いサービスといえる。あるサービスとその競合サービスの場合、あるサービスから競合サービスへの置き換えが起こっている場合には、これらのサービスは相互の利便性が低いサービスといえる。
【００２３】
旧来サービスａの提供事業者は、サービス需要が次第に減少しつつある旧来サービスａを、今後どのように提供していくことが事業において合理的なのかを検討するための判断材料として、旧来サービスａの需要の中長期予測を行うことが必要となる。
【００２４】
旧来サービスａの需要の中長期予測を精度良く行うには、非特許文献４、特許文献１に開示された「需要成長の構造的理論」に基づいた、旧来サービスａの需要の構造変化点の検出が必要となる。すなわち、旧来サービスａの需要の構造変化点を、旧来サービスａの需要実績の時系列データのみから検出することが困難であると想定する。
【００２５】
ここで、旧来サービスａは、後継のサービスｘへの置き換えが起こっていることから明らかなように、提供開始時点から十分に時間が経過しているため、非特許文献４、特許文献１に開示された「需要成長の構造的理論」において言及している、「需要を形成する先行者と後発者の逆転時点」はすでに経過しているものであり、当該理論の適用は可能である。
【００２６】
一方、同一のサービスカテゴリＴにおいて、旧来サービスａと競合している後継サービスｘが、今後どれだけ需要が伸びるかが分かれば、旧来サービスａの需要予測が可能となるが、後継サービスｘは他のサービスと比べて提供開始時点からの経過日数が短いため、需要の伸びを想定することが困難である。
【００２７】
このとき、サービスカテゴリが異なるものの、旧来サービスａと後継サービスｘに、それぞれ相互の利便性が高い旧来サービスｂと後継サービスｙがあり、かつ旧来サービスｂから後継サービスｙへ置き換わっていく過渡期にあることに着目して、旧来サービスｂの需要の構造変化点を、旧来サービスａの需要の構造変化点として利用することを考えることが、本実施の形態の大きな特徴である。旧来サービスｂとその後継サービスｙとは、サービスの提供期間が旧来サービスｘより長いため、より適切な構造変化点を検出できることが期待できる。
【００２８】
以上の技術的な要請、理論的な考察に基づき、本実施の形態の需要予測方法について説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る需要予測方法の処理の流れを示すフローチャートである。
最初に、データ入出力・記憶ステップでは、サービスａ，ｂ，ｙの過去の需要実績の時間的変化を示す時系列データを入力として受け取ってメモリ等に蓄積する（図１ステップＳ１）。
【００２９】
続いて、構造変化点検出ステップでは、旧来サービスｂの需要の構造変化点を検出する（図１ステップＳ２）。後継サービスｙへの置き換えのために減少しつつある旧来サービスｂの需要の構造変化点は、単位期間の需要減少数が、増加から減少に転じた時点として捉えることができる。あるいは、時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して、直線近似（最小二乗法などにより）を適用したときの、傾きに変化が生じた時点として構造変化点を捉えることもできる。
【００３０】
さらに、構造変化点検出ステップでは、後継サービスｙの需要の構造変化点を検出する（図１ステップＳ２）。旧来サービスｂからの置き換えのために増加しつつある後継サービスｙの需要の構造変化点は、単位期間の需要増加数が、増加から減少に転じた時点として捉えることができる。あるいは、時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して、直線近似（最小二乗法などにより）を適用したときの、傾きに変化が生じた時点として構造変化点を捉えることもできる。
【００３１】
次に、構造変化点一致確認ステップでは、旧来サービスｂの需要の構造変化点と後継サービスｙの需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定する（図１ステップＳ３）。旧来サービスｂの需要の構造変化点と後継サービスｙの需要の構造変化点とが一致するとき、旧来サービスｂからの需要の減少分が後継サービスｙへの需要の増加分として移行していることが推論できる。この時点は、旧来サービスｂから後継サービスｙへの置き換えの構造変化点ともいえる。
【００３２】
それぞれのサービスの相互の利便性を考慮すると、旧来サービスｂから後継サービスｙへの置き換えと、旧来サービスａから後継サービスｘへの置き換えは、同一の構造変化点をもつと推論することができる。したがって、旧来サービスａの需要の構造変化点は、旧来サービスｂの需要の構造変化点および後継サービスｙの需要の構造変化点と一致することになるから、旧来サービスａの需要の構造変化点として、旧来サービスｂの需要の構造変化点を利用する。旧来サービスｂの需要の構造変化点は、後継サービスｘの需要の構造変化点とも一致していることは言うまでもない。
【００３３】
次に、需要予測算出ステップでは、旧来サービスａの需要予測曲線を、非特許文献４、特許文献１に開示された「需要成長の構造的理論」に基づいて特定し、特定した需要予測曲線に基づいて任意の時点における旧来サービスａの需要予測値を算出する（図１ステップＳ４）。
【００３４】
この需要予測算出ステップについて、より詳細に説明する。まず、需要予測算出ステップでは、旧来サービスａの需要実績の時系列データを読み出し、予め設定された負冪指数と需要成長の開始を示す初期時点に基づき、時系列データの時間軸変換を行う。旧来サービスａの任意の時点ｔ（ｉ）における需要実績（例えばサービスの加入者数）をＮ（ｉ）とした場合、時系列データＤ０は、次の式（１）で表される。なお、ｉは、ｉ＝１，２，・・・・ｎの整数である。
Ｄ０＝｛（Ｎ（ｉ），ｔ（ｉ））｝                                ・・・（１）
【００３５】
需要予測曲線は、旧来サービスａの需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点（需要成長開始時点）からの経過時間長の負冪に比例する関数とする。負冪積分関数をｆ（ｔ）とした場合、時間軸変換後の時系列データＤ１は、次の式（２）で表される。例えば、冪の指数ａが−１の時、負冪積分関数ｆ（ｔ）は時間ｔの対数関数となる。
Ｄ１＝｛（Ｎ（ｉ），ｆ（ｔ（ｉ）））｝                          ・・・（２）
【００３６】
こうして、時間軸を例えば対数変換した時系列データのうち、旧来サービスａの需要の構造変化点以降の時系列データを用いて、回帰分析処理、具体的には最小二乗法などによる直線近似処理を行い、構造変化点以降の時系列データの回帰直線を算出する。このとき、特許文献１に開示されているように、回帰直線の平均二乗誤差が最小となるように負冪指数を調整してもよい。平均二乗誤差とは、回帰直線のデータからの誤差値を回帰に利用したデータＤ１（ｉ）のエントリ数、すなわち集合Ｄ１（ｉ）の濃度によって除算した値である。
【００３７】
算出された回帰直線は、時間軸変換後の需要予測曲線を示す。そこで、回帰直線の時間軸を元の自然時間（ナチュラルスケール）に逆変換した関数、すなわち需要予測曲線を算出する。こうして、需要予測曲線を算出することができれば、構造変化点以降の任意の時点における旧来サービスａの需要予測値を算出することができる。
最後に、予測結果表示ステップでは、旧来サービスａの需要予測結果の外部への表示・出力を行う（図１ステップＳ５）。
【００３８】
以上のように、本実施の形態では、旧来サービスａに関連する旧来サービスｂの需要の構造変化点を検出すると共に、旧来サービスｂの後継サービスｙの需要の構造変化点を検出し、これらの構造変化点が一致する場合に、この一致した構造変化点を旧来サービスａの需要の構造変化点とし、この構造変化点以降の旧来サービスａの需要実績の時系列データに対して時間軸変換処理および回帰分析処理を行うことにより需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて旧来サービスａの需要予測値を算出するようにしたので、旧来サービスａから後継サービスｘに置き換わっていく過渡期においても、旧来サービスａの中長期の需要を精度良く予測することができる。本実施の形態によれば、従来長い間提供されてきた旧来サービスａが技術革新により後継サービスｘにとって代わられる所謂過渡期によくある状況で、旧来サービスａの需要が今後どの程度減少するのか、もしくは続くのかといったことを予測することができるので、サービス展開戦略、在庫管理、販売計画業務の向上を図ることができる。
【００３９】
［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１の実施の形態をより具体的に説明するものである。図２は本実施の形態の需要予測装置の構成を示すブロック図である。需要予測装置１０は、全体としてコンピュータを用いた情報処理装置からなり、主な機能部として、データ入出力・蓄積機能部２０と、構造変化点検出機能部３０と、構造変化点一致確認機能部４０と、需要予測算出機能部５０と、予測結果表示機能部６０とを有する。
【００４０】
データ入出力・蓄積機能部２０は、データ入出力部２１と、操作入力部２２と、画面表示部２３と、主記憶部２４と、時系列データ記憶部２５と、処理データ記憶部２６と、出力データ保存部２７とから構成される。
【００４１】
データ入出力部２１は、専用の通信インターフェース回路からなり、通信回線を介して外部装置と接続してデータ通信を行う機能と、外部装置から時系列データを読み込んで時系列データ記憶部２５へ保存する機能と、出力データ保存部２７から出力結果を読み込んで外部へ出力する機能と、外部装置からプログラムを読み込んで主記憶部２４へ格納する機能とを有している。
【００４２】
操作入力部２２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータによる需要予測処理の開始操作やデータ入力操作などの各種操作を検出して、各機能部への動作命令を行う。
画面表示部２３は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、各機能部からの処理メニュー、あるいは需要予測値や需要予測グラフなどの出力結果を画面表示する機能を有している。
【００４３】
主記憶部２４は、メモリやハードディスク装置などの記憶装置からなり、各機能部での処理に用いるパラメータあるいは指定要求などの処理データに対するデフォルト値（初期値）や、プログラムを記憶する機能を有している。
時系列データ記憶部２５は、メモリやハードディスク装置などの記憶装置からなり、需要予測の対象となる、ユーザ向けのサービス、耐久性のある製品、システムあるいは商品について地域ごとに実績購入数（販売数）の時間的変化を示す時系列データを記憶する機能を有している。
【００４４】
処理データ記憶部２６は、メモリやハードディスク装置などの記憶装置からなり、需要予測処理の実行時に生成される、サービスごとに検出された構造変化点、変換後時系列データなどの各種処理データを記録する機能を有している。
出力データ保存部２７は、メモリやハードディスク装置などの記憶装置からなり、需要予測処理で得られた需要予測値や需要予測グラフなどの出力結果を保存する機能を有している。
【００４５】
次に、需要予測装置１０の動作について説明する。需要予測装置１０の処理の流れは第１の実施の形態と同様であるので、図１を用いて動作を説明する。
外部から入力されたサービスａ，ｂ，ｙの需要実績（加入者数や販売数）の時系列データは、時系列データ記憶部２５に蓄積される（図１ステップＳ１）。
【００４６】
構造変化点検出機能部３０は、まず旧来サービスｂの需要の構造変化点を検出する（図１ステップＳ２）。図３はこの旧来サービスｂの需要の構造変化点の検出処理を説明するフローチャートである。構造変化点検出機能部３０は、例えばオペレータから需要予測処理の開始指示があったとき、時系列データ記憶部２５から旧来サービスｂの需要実績の時系列データを読み出し（ステップＳ１００）、この時系列データから単位期間の需要減少数を期間毎に算出し（ステップＳ１０１）、この需要減少数が増加から減少に転じた時点を旧来サービスｂの需要の構造変化点として検出する（ステップＳ１０２）。
【００４７】
また、図４は旧来サービスｂの需要の構造変化点の別の検出処理を説明するフローチャートである。構造変化点検出機能部３０は、時系列データ記憶部２５から旧来サービスｂの需要実績の時系列データを読み出し（ステップＳ１００）、この時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、さらに時間軸に対数変換を施し（ステップＳ１０３）、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って（ステップＳ１０４）、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を旧来サービスｂの需要の構造変化点として検出する（ステップＳ１０５）。
【００４８】
次に、構造変化点検出機能部３０は、後継サービスｙの需要の構造変化点を検出する（図１ステップＳ２）。図５はこの後継サービスｙの需要の構造変化点の検出処理を説明するフローチャートである。構造変化点検出機能部３０は、時系列データ記憶部２５から後継サービスｙの需要実績の時系列データを読み出し（ステップＳ２００）、この時系列データから単位期間の需要増加数を期間毎に算出し（ステップＳ２０１）、この需要増加数が増加から減少に転じた時点を後継サービスｙの需要の構造変化点として検出する（ステップＳ２０２）。
【００４９】
また、図６は後継サービスｙの需要の構造変化点の別の検出処理を説明するフローチャートである。構造変化点検出機能部３０は、時系列データ記憶部２５から後継サービスｙの需要実績の時系列データを読み出し（ステップＳ２００）、この時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、さらに時間軸に対数変換を施し（ステップＳ２０３）、この時間軸を対数変換した需要実績の時系列データに対して線形近似処理を行って（ステップＳ２０４）、近似した直線の傾きに変化が生じた時点を後継サービスｙの需要の構造変化点として検出する（ステップＳ２０５）。構造変化点検出機能部３０が検出した、サービスｂ，ｙの需要の構造変化点は、処理データ記憶部２６に記憶される。
【００５０】
構造変化点一致確認機能部４０は、サービスｂ，ｙの需要の構造変化点を処理データ記憶部２６から読み出し、旧来サービスｂの需要の構造変化点と後継サービスｙの需要の構造変化点とが一致するかしないかを判定し、その判定結果を処理データ記憶部２６に蓄積する（ステップＳ３）。
【００５１】
次に、需要予測算出機能部５０は、構造変化点一致確認機能部４０の判定結果を処理データ記憶部２６から読み出し、判定結果が構造変化点の一致を示している場合には、予測対象となる旧来サービスａの需要実績の時系列データを時系列データ記憶部２５から読み出して、旧来サービスａの需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて任意の時点における旧来サービスａの需要予測値を算出する（ステップＳ４）。
【００５２】
図７は需要予測算出処理を説明するフローチャートである。第１の実施の形態で説明したとおり、需要予測算出機能部５０は、旧来サービスｂおよび後継サービスｙの需要の構造変化点を旧来サービスａの需要の構造変化点とし（ステップＳ３００）、旧来サービスａの需要数の単位時間あたりの増加数が、所定の基準時点（需要成長開始時点）からの経過時間長の負冪に比例するものとして、旧来サービスａの需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、さらに時間軸に対数変換を施し（ステップＳ３０１）、時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、旧来サービスａの需要の構造変化点以降の時系列データを用いて、最小二乗法などによる直線近似処理を行い、構造変化点以降の時系列データの回帰直線を算出する（ステップＳ３０２）。さらに、需要予測算出機能部５０は、回帰直線の時間軸を元の自然時間に逆変換した関数である需要予測曲線を算出し（ステップＳ３０３）、この需要予測曲線に基づいて任意の時点における旧来サービスａの需要予測値を算出する（ステップＳ３０４）。需要予測値は、処理データ記憶部２６に記憶される。
【００５３】
最後に、予測結果表示機能部６０は、処理データ記憶部２６から旧来サービスａの需要予測値を読み出し、この需要予測値を画面表示部２３に表示させる（ステップＳ５）。
以上のようにして、本実施の形態では、第１の実施の形態で説明した効果を得ることができる。
【００５４】
［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第１、第２の実施の形態をより具体的に説明するものである。ここでは、固定電話サービス、及びそれに関連するブロードバンドサービスを例に、本発明の適用例を具体的に示す。
つまり、旧来サービスａとして固定電話サービスを想定し、旧来サービスａの後継サービスｘとして０ＡＢＪ−ＩＰ電話を想定し、サービスａに関連する旧来サービスｂとしてＡＤＳＬサービスを想定し、旧来サービスｂの後継サービスｙとしてＦＴＴＨサービスを想定する。
【００５５】
ＡＤＳＬサービスは固定電話サービスの付加サービスであり、ＡＤＳＬサービスと固定電話サービスとは相互の利便性が高いといえる。また、０ＡＢＪ−ＩＰ電話はＦＴＴＨサービスの付加サービスであり、０ＡＢＪ−ＩＰ電話とＦＴＴＨサービスも相互の利便性が高いといえる。また、固定電話サービスとＦＴＴＨサービスなどの組合せでは、相互の利便性が高くないことが確認できる。
【００５６】
本実施の形態では、固定電話サービスの需要の構造変化点を検出するために、異なるサービスカテゴリであるブロードバンドサービスに含まれる、ＡＤＳＬサービスおよびＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点を利用することが特徴的となる。
【００５７】
図８に、固定電話サービス、ＡＤＳＬサービス、ＦＴＴＨサービス、それぞれの需要数の実績値例を示す。図８は、２０００年３月から２００９年３月までの単位期間毎（ここでは４半期毎）の契約数の変化を示している。図８において、３００は固定電話サービスの契約数を示し、３０１はＡＤＳＬサービスの契約数を示し、３０２はＦＴＴＨサービスの契約数を示し、３０３はブロードバンド全体の契約数を示している。
【００５８】
本実施の形態においても、処理の流れは第１の実施の形態と同様であり、装置構成は第２の実施の形態と同様なので、図１、図２を用いて説明する。
最初に、外部から入力された固定電話サービス、ＡＤＳＬサービス、ＦＴＴＨサービスの各サービスの需要実績（契約数）の時系列データは、時系列データ記憶部２５に蓄積される（図１ステップＳ１）。
【００５９】
構造変化点検出機能部３０は、時系列データ記憶部２５からＡＤＳＬサービスの需要実績の時系列データを読み出し、この時系列データを基にＡＤＳＬサービスの需要の構造変化点を検出する（ステップＳ２）。図９はＡＤＳＬサービスの需要の構造変化点の検出処理を説明する図であり、２００５年１２月から２００９年３月までのＡＤＳＬサービスの４半期毎の加入者数および４半期毎の需要減少数（ここでは加入者純減数）を示している。図９において、４００はＡＤＳＬサービスの加入者数を示し、４０１はＡＤＳＬサービスの加入者純減数を示している。
【００６０】
構造変化点検出機能部３０は、図９に示すようにＡＤＳＬサービスの四半期毎の加入者純減数が増加から減少に転じた時点ＴＡを検出する。この時点ＴＡは、ＡＤＳＬサービスの需要の構造変化点であり、かつ最新のものである。
【００６１】
また、構造変化点検出機能部３０は、時系列データ記憶部２５からＦＴＴＨサービスの需要実績の時系列データを読み出し、この時系列データに基づいてＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点を検出する（図１ステップＳ２）。図１０はＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点の検出処理を説明する図であり、２００５年９月から２００８年９月までのＦＴＴＨサービスの４半期毎の加入者数を示している。なお、図１０の時間軸は対数変換されている。
【００６２】
構造変化点検出機能部３０は、図１０に示すとおり、ＦＴＴＨサービスの加入者数の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、さらに時間軸に対数変換を施し、この時間軸を対数変換した加入者数の時系列データに対して線形近似処理を行って、近似した直線の傾きに変化が生じた時点ＴＦを検出する。この時点ＴＦは、ＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点であり、かつ最新のものである。
【００６３】
なお、ＡＤＳＬサービスの場合と同様に、ＦＴＴＨサービスの需要推移に着目し、４半期毎のＦＴＴＨサービスの需要増加数が増加から減少に転じた時点をＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点として検出してもよい。構造変化点検出機能部３０が検出した、ＡＤＳＬサービスおよびＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点ＴＡ，ＴＦは、処理データ記憶部２６に記憶される。
【００６４】
構造変化点一致確認機能部４０は、ＡＤＳＬサービスおよびＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点ＴＡ，ＴＦを処理データ記憶部２６から読み出し、ＡＤＳＬサービスの需要の構造変化点ＴＡとＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点ＴＦとが一致するかしないかを判定し、その判定結果を処理データ記憶部２６に蓄積する（図１ステップＳ３）。
【００６５】
構造変化点ＴＡとＴＦが一致すれば、ＡＤＳＬサービスのユーザが、概ねＦＴＴＨサービスのユーザとして移行したと考えることができ、最新の構造変化点ＴＡ＝ＴＦにおいて、ＡＤＳＬサービスからＦＴＴＨサービスへユーザが移行する需要構造に、質的変化が生じたと推論することができる。ＡＤＳＬサービスからＦＴＴＨサービスへ移行するユーザは、その利便性から、固定電話サービスから０ＡＢＪ−ＩＰ電話に移行することが推論されるため、構造変化点ＴＡ＝ＴＦは固定電話サービスの最新の構造変化点とすることができる。構造変化点ＴＡとＴＦが一致しなければ、上記のような推論が成り立たないため、検出した構造変化点ＴＡ，ＴＦを用いて固定電話サービスの需要予測を行うことはできない。
【００６６】
次に、需要予測算出機能部５０は、構造変化点一致確認機能部４０の判定結果を処理データ記憶部２６から読み出し、判定結果が構造変化点の一致を示している場合には、予測対象となる固定電話サービスの需要実績の時系列データを時系列データ記憶部２５から読み出して、固定電話サービスの需要予測曲線を特定し、特定した需要予測曲線に基づいて任意の時点における固定電話サービスの需要予測値を算出する（図１ステップＳ４）。
【００６７】
需要予測算出機能部５０は、ＡＤＳＬサービスおよびＦＴＴＨサービスの需要の構造変化点ＴＡ＝ＴＦを固定電話サービスの需要の構造変化点とし、固定電話サービスの需要実績の時系列データの時間軸を、所定の基準時点からの経過時間に変換後、さらに時間軸に対数変換を施し、時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、固定電話サービスの需要の構造変化点以降の時系列データを用いて、最小二乗法などによる直線近似処理を行い、構造変化点以降の時系列データの回帰直線を算出する。
【００６８】
図１１は需要予測算出処理を説明する図であり、固定電話サービス、ＡＤＳＬサービスおよびＦＴＴＨサービスの加入者数を示している。図１１において、６００は固定電話サービスの加入者数を示し、６０１はＡＤＳＬサービスの加入者数を示し、６０２はＦＴＴＨサービスの加入者数を示している。図１１に示すように、時間軸を対数変換した需要実績の時系列データのうち、固定電話サービスの需要の構造変化点以降の時系列データを用いて、回帰直線６０３を算出する。さらに、需要予測算出機能部５０は、回帰直線６０３の時間軸を元の自然時間に逆変換した関数である需要予測曲線を算出し、この需要予測曲線に基づいて任意の時点における固定電話サービスの需要予測値を算出する。需要予測値は、処理データ記憶部２６に記憶される。
【００６９】
最後に、予測結果表示機能部６０は、例えばオペレータからの要求に応じて、処理データ記憶部２６から固定電話サービスの需要予測値を読み出し、この需要予測値を画面表示部２３に表示させる（図１ステップＳ５）。
【００７０】
図１２は、本実施の形態により得られた、固定電話サービスの需要予測結果を示す図である。図１２において、７００は需要予測時点以前の実績データ、７０１は需要予測時点以後の実績データ、７０２は本実施の形態による固定電話サービスの需要予測曲線、７０３は従来手法による固定電話サービスの需要予測曲線である。従来手法による固定電話サービスの需要予測曲線とは、構造変化点を抽出せずに２年分の固定電話サービスの実績データから予測したものである。この従来手法による需要予測曲線に比べて、本実施の形態による需要予測結果は、直近の実績データ７０１が需要予測曲線７０２によく乗っているおり、精度のよい予測ができていることが分かる。
【００７１】
なお、第１〜第３の実施の形態では、サービスの中長期の需要予測について説明しているが、これに限るものではなく、本発明は商品の需要予測にも適用できることは言うまでもない。
【００７２】
第１〜第３の実施の形態の需要予測装置は、ＣＰＵ、メモリおよび外部とのインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このようなコンピュータにおいて、本発明の需要予測方法を実現させるためのプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供される。ＣＰＵは、記録媒体から読み込んだプログラムをメモリに書き込み、プログラムに従って第１〜第３の実施の形態で説明した処理を実行する。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明は、サービスや商品の中長期の需要を予測する技術に適用することができる。
【符号の説明】
【００７４】
１０…需要予測装置、２０…データ入出力・蓄積機能部、２１…データ入出力部、２２…操作入力部、２３…画面表示部、２４…主記憶部、２５…時系列データ記憶部、２６…処理データ記憶部、２７…出力データ保存部、３０…構造変化点検出機能部、４０…構造変化点一致確認機能部、５０…需要予測算出機能部、６０…予測結果表示機能部。
【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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【図１１】
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【図１２】
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