(57)【要約】【課題】企業や拠点など複数の事業体から構成されるサプライチェーンをシミュレーションにより評価するために、サプライチェーン全体の情報をまとめて、記述したシミュレーションのためのサプライチェーンモデルを生成する。【解決手段】複数の事業体のサプライチェーン業務に関する実績情報は、各々の事業体を表す事業体コードと、取引に関しての品目を表す品目コードが独立に使用されている。このとき、実績情報から取引情報を抽出して、取引時系列情報テーブルを生成し、各々の事業体における取引時系列情報テーブルにおける関係を解析して、各事業体の事業体コード毎に供給側の仮想事業体コードと、需要側の仮想事業体コードとを割当て、供給側の仮想事業体コードの事業体と、需要側の仮想事業体の事業体との取引に係る品目コードに対して、仮想品目コードを割当てた論理モデル情報テーブルを生成する【選択図】  図１
2019102030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の事業体から構成されるサプライチェーンの取引に関する論理モデルを生成するサプライチェーンモデル生成システムであって、
前記複数の事業体のサプライチェーン業務に関する実績情報は、各々の事業体を表す事業体コードと、取引に関しての品目を表す品目コードが独立に使用されており、
前記実績情報から取引情報を抽出して、取引時系列情報テーブルを生成し、
前記各々の事業体における取引時系列情報テーブルにおける関係を解析して、各事業体の事業体コード毎に供給側の仮想事業体コードと、需要側の仮想事業体コードとを割当て、供給側の仮想事業体コードの事業体と、需要側の仮想事業体の事業体との取引に係る品目コードに対して、仮想品目コードを割当てた論理モデル情報テーブルを生成することを特徴とするサプライチェーンモデル生成システム。
【請求項２】
前記取引時系列情報テーブルは、事業体ごとに、事業体に割当てられる仮想事業体コードと、取引における取引先の実取引先コードと、取引における品目の実品目コードと、取引に関する日付とが対応付けられ、
前記取引に関する日付に基づいて、前記取引時系列情報テーブルにおけるエントリの相互の距離を求め、
取引の一方に係る仮想事業体コード、実取引先コード、実品目コードを、それぞれ供給側仮想事業体コード、供給側実取引先コード、供給側実品目コードとし、その取引の相手に係る仮想事業体コード、実取引先コード、実品目コードを、それぞれ需要側仮想事業体コード、需要側実取引先コード、需要側品目コードとして、一つの取引時系列情報として対応付け、
その相互の取引時系列情報の距離を第一の学習情報テーブルに保持することを特徴とする請求項１記載のサプライチェーンモデル生成システム。
【請求項３】
前記第一の学習情報テーブルにおける供給側仮想事業体コードおよび供給側実取引先コードを組単位で選択し、
選択された供給側仮想事業体コードおよび供給側実取引先コードの組単位に、前記第一の学習情報テーブル需要側仮想事業体コードおよび需要側実取引先コードを組単位で選択し、
その第一の学習情報テーブルの需要側仮想事業体コードおよび需要側実取引先コードのエントリに対応する供給側実品目コードに対し、距離が最小となる需要側実品目コードを選択し、
選択した需要側実品目コードを有するエントリを選択して、そのエントリにおける距離を抽出し、選択した需要側実品目コード当該距離の総和を計算して、前記供給側仮想事業体コードおよび前記供給側実取引先コードの組と、前記需要側仮想事業体コードおよび前記需要側実取引先コードの組との類似度とし、
その類似度が最小となるところの供給側実取引先コードとの需要側実取引先コードの組み合わせを選択し、
ユニークな仮想取引先コードを新規生成し、供給側仮想事業体コードと需要側実取引先コードとに対応付けて、前記仮想取引先コードを事業体コード変換情報テーブルに記憶し、
当該仮想取引先コードを、需要側仮想事業体コードと供給側実取引先コードとに対応付けて、事業体コード変換情報テーブルに記憶することを特徴とする請求項２記載のサプライチェーンモデル生成システム。
【請求項４】
前記第一の学習情報テーブルにおける供給側実取引先コードとの需要側実取引先コードの組み合わせのエントリにおいて、前記供給側実品目コードに対して距離が最小となる前記需要側実品目コードを選択し、
ユニークな仮想品目コードを新規生成し、前記供給側仮想事業体コードと前記供給側実品目コードとに対応付けて、品目コード変換情報テーブルに記憶し、
当該仮想品目コードを、前記需要側仮想事業体コードと前記需要側実品目コードとに対応付けて、品目コード変換情報テーブルに記憶することを特徴とする請求項３記載のサプライチェーンモデル生成システム。
【請求項５】
前記取引時系列情報テーブルは、さらに、取引種別のフィールドを有し、
前記取引時系列情報テーブルの各エントリに対し、
前記仮想事業体コードと前記実品目コードとを検索キーとして、前記品目コード変換情報テーブルを検索し、該当する仮想品目コードを取得し、論理モデル情報テーブルの仮想品目コードに記憶し、
前記仮想事業体コードと前記実取引先コードとを検索キーとして、事業体コード変換情報テーブルを検索し、該当する仮想取引先コードを取得し、
前記取引時系列情報テーブルにおけるエントリの取引種別を判定し、“Ｏｕｔｂｏｕｎｄ”であれば、そのエントリにおける仮想事業体コードを供給側仮想事業体コードとし、そのエントリにおける仮想取引先コードを需要側仮想事業体コードとして、論理モデル情報テーブルに記憶し、
前記取引時系列情報テーブルにおけるエントリの取引種別を判定し、“Ｉｎｂｏｕｎｄ”であれば、そのエントリにおける仮想事業体コードを需要側仮想事業体コードとし、そのエントリにおける仮想取引先コードを供給側仮想事業体コードとし、論理モデル情報テーブルに記憶することを特徴とする請求項４記載のサプライチェーンモデル生成システム。
【請求項６】
前記第一の学習情報テーブルにおける供給側仮想事業体コードおよび供給側実取引先コードを組単位で選択し、
選択された供給側仮想事業体コードおよび供給側実取引先コードの組単位に、前記第一の学習情報テーブル需要側仮想事業体コードおよび需要側実取引先コードを組単位で選択し、
その第一の学習情報テーブルの需要側仮想事業体コードおよび需要側実取引先コードのエントリに対応する供給側実品目コードに対し、距離が最小となる需要側実品目コードを選択し、
選択した需要側実品目コードを有するエントリを選択して、そのエントリにおける距離を抽出し、選択した需要側実品目コード当該距離の総和を計算して、前記供給側仮想事業体コードおよび前記供給側実取引先コードの組と、前記需要側仮想事業体コードおよび前記需要側実取引先コードの組との類似度とし、
前記類似度の所定の閾値以下の供給側仮想事業体コードおよび供給側実取引先コードの組と、需要側仮想事業体コードおよび需要側実取引先コードの組をその類似度と共に対応付けて、第二の学習情報テーブルに記憶し、
その内容を端末に表示して、ユーザからのエントリの選択を入力させ、
前記選択された第二の学習情報テーブルのエントリの情報に基づいて、前記論理モデル情報テーブルを生成することを特徴とする請求項２記載のサプライチェーンモデル生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サプライチェーンモデル生成システムに係り、特に、サプライチェーン全体の情報を簡略化およびデータ化したモデル情報を生成して、シミュレーションをおこなうのに好適なサプライチェーンモデル生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物流業界において、原材料の調達から、受注、生産、物流を経て、顧客へ商品を販売するまでの活動は、サプライチェーン（Supply Chain）と呼ばれている。このサプライチェーンにおいては、そのチェーンの中に物の流れ、情報等の捕捉に弱い部分、例えば在庫数量が不明確である等の事態が発生すると、サプライチェーンが切れ、業務の円滑な運用ができなくなる恐れがある。したがって、資材の調達から顧客に届けるまでの資材の調達・生産・販売といった業務活動の物と情報の流れを最適化するためには、サプライチェーン内の全ての業務で、リアルタイムで物の流れが捉えられている必要がある。そのため、企業の基幹業務を対象に、ＥＲＰ（Enterprise Resource Planning）パッケージと呼ばれる情報システム・パッケージの導入が進められてきている。ＥＲＰパッケージとは、統合業務パッケージであり、販売・生産・物流・財務等の企業活動全般にわたる業務を全社的に統合した企業情報システムのパッケージソフトウェアである（特許文献１：段落番号０００８）。
【０００３】
また、サプライチェーンの最適化のために、サプライチェーンモデルをモデル化して、シミュレーターでシミュレーションを行いサプライチェーンの最適化を図る方法の開発が行われてきている。
【０００４】
特許文献１には、ＥＲＰパッケージから、製品情報、生産情報、物流ルート情報、販売機会損失費用情報を取り入れて、販売計画変動時に、製品の欠品を起こさない製品及び資材の在庫数を、製品及び資材の在庫金額と、製品及び資材の物流費用と、の合計費用が最小となる製品及び資材の在庫数を算出する技術について記載されている。
【０００５】
また、特許文献２には、サプライチェーン上の物と金の流れをシミュレーションし、在庫、利益、キャッシュフロー等の複数の指標でもって、サプライチェーンの効果を定量的に評価する技術について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１０/０１０７８８号
【特許文献２】特開２００２−１４５４２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
企業間で、サプライチェーンに関する企業情報システムの内容が統合されていないことがほとんどである。また、企業間だけでなく、グローバルに拠点を展開している企業や、他企業を買収している企業などでも、企業情報システムが分散し、ＢＯＭ（Bill of Materials）などの各種マスタが拠点別や業務別に存在する場合がある。ここで、ＢＯＭとは、部品表の一形態であり、主に製造業で用い、企業情報システムにおいては、製品を組み立てる時の部品の一覧や階層構造を表すデータである。
【０００８】
このような場合、各種マスタの記述が統一されていない場合が発生する。例えば、各企業情報システムの間で、同一部品に対して、必ずしも同一の品目コードを割り当てているとは限らない。企業コードについても同様である。
【０００９】
さらに、各種コードが、システムに誤入力されている場合もある。誤記、特定の単語や記号の抜け、略記、語順が異なる（入れ替わっている）、”（…）”がついているなどのような事態が考えられる。そのような場合、あるマスタを変更しようとすると様々な問題が起こり得る。
例えば、システム間で業務を行う際に、実際は同じ部品であるのに、異なる部品としてシステムが取り扱ってしまう、また、他システムへの情報伝達や変更反映に時間がかかる、あるいは変更が反映されないなどの事態が発生する。
【００１０】
ここで、複数の企業や拠点から構成されるサプライチェーンを評価する場合、それぞれの企業情報システムの各種マスタから情報を取得し、取得した各種情報間の対応付けを取る必要がある。
【００１１】
しかしながら、上記の原因により、品目コードや企業コードなどのコード情報では各種情報間の対応付けが取れないという問題が発生し得る。
上記従来技術の特許文献１および特許文献２は、サプライチェーンを定量的に評価するためのシミュレーションモデルを生成する技術について記載されている。
【００１２】
しかしながら、特許文献１および特許文献２では、上記のように、各種マスタの記述の違いを吸収して、シミュレーションのためのサプライチェーンモデルを生成することについては、考慮されていない。すなわち、特許文献１および特許文献２では、企業や拠点など複数の事業体から構成されるサプライチェーンをシミュレーションにより評価するために、サプライチェーン全体の情報をまとめて記述したモデル情報を生成および管理する技術は開示されていない。
【００１３】
本発明の目的は、サプライチェーンに関する企業情報システムのデータ記述の違いを吸収して、企業や拠点など複数の事業体から構成されるサプライチェーンをシミュレーションにより評価するために、サプライチェーン全体の情報をまとめて、記述したシミュレーションのためのサプライチェーンモデルを生成するサプライチェーンモデル生成システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明のサプライチェーンモデル生成システムの構成は、複数の事業体から構成されるサプライチェーンの取引に関する論理モデルを生成するサプライチェーンモデル生成システムであって、複数の事業体のサプライチェーン業務に関する実績情報は、各々の事業体を表す事業体コードと、取引に関しての品目を表す品目コードが独立に使用されており、実績情報から取引情報を抽出して、取引時系列情報テーブルを生成し、各々の事業体における取引時系列情報テーブルにおける関係を解析して、各事業体の事業体コード毎に供給側の仮想事業体コードと、需要側の仮想事業体コードとを割当て、供給側の仮想事業体コードの事業体と、需要側の仮想事業体の事業体との取引に係る品目コードに対して、仮想品目コードを割当てた論理モデル情報テーブルを生成するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、サプライチェーンに関する企業情報システムのデータ記述の違いを吸収して、企業や拠点など複数の事業体から構成されるサプライチェーンをシミュレーションにより評価するために、サプライチェーン全体の情報をまとめて、記述したシミュレーションのためのサプライチェーンモデル生成システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態１のサプライチェーンモデル生成システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態１のサプライチェーンモデル生成装置のハードウェア・ソフトウェア構成図である。
【図３】実績管理情報テーブルの一例を説明する図である。
【図４】取引時系列情報テーブルの一例を説明する図である。
【図５】学習情報テーブルＩの一例を説明する図である。
【図６】事業体コード変換情報テーブルの一例を説明する図である。
【図７】品目コード変換情報テーブルの一例を説明する図である。
【図８】論理モデル情報テーブルの一例を示す図である。
【図９】学習情報生成処理を示すフローチャートである。
【図１０Ａ】距離計算処理を説明する図である（その一）。
【図１０Ｂ】距離計算処理を説明する図である（その二）。
【図１１】取引先・品目推定処理を示すフローチャートである。
【図１２】品目推定処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】構成生成処理を示すフローチャートである。
【図１４】実施形態２のサプライチェーンモデル生成システムの構成を示すブロック図である。
【図１５】実施形態２のサプライチェーンモデル生成装置のハードウェア・ソフトウェア構成図である。
【図１６】学習情報テーブルＩＩの一例を説明する図である。
【図１７】推薦機能付取引先・品目推定処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明に係る各実施形態を、図１ないし図１７を用いて説明する。
【００１８】
〔実施形態１〕
以下、実施形態１を、図１ないし図１３を用いて説明する。
【００１９】
先ず、図１および図２を用いて実施形態１のサプライチェーンモデル生成システムの構成を説明する。
本実施形態のサプライチェーンモデル生成システムは、サプライチェーンモデル生成装置６０と、それに接続されたユーザ端末７０と、情報システム２０Ａ、ＥＴＬ部３０Ａ、データ蓄積部４０Ａからなる。
【００２０】
ユーザ端末７０は、サプライチェーンモデル生成装置６０にデータを入力し、サプライチェーンモデル生成装置６０から出力されたデータを表示する装置である。
【００２１】
情報システム２０Ａ、ＥＴＬ部３０Ａ、データ蓄積部４０Ａは、事業体群１０に属する事業体１０１Ａに関るデータを扱う部分である。
情報システム２０Ａは、事業体群１０に含まれる事業体１０１Ａの業務をサポートするためのコンピュータを主体として情報を扱うシステムである。ＥＴＬ（Extract, Transform, Load）部３０Ａは、データベースを構築するための支援部であり、基幹システムなどのデータベースからデータを抽出し、適切な形に変換して、データベースに読み込む機能部である。データ蓄積部４０Ａは、ＥＴＬ部３０Ａによって読み込まれた事業体１０１Ａの情報システム２０Ａのデータベースを管理する機能部である。
【００２２】
サプライチェーンモデル生成装置６０は、複数の事業体群１０の事業に関るデータを吸い上げて入力し、サプライチェーンモデル生成する装置である。
サプライチェーンモデル生成装置６０は、論理モデル生成部６１と、ＵＩ部６９からなり、さらに、実績管理情報テーブル６２と、取引時系列情報テーブル６３と、学習情報テーブルＩ６４と、事業体コード変換情報テーブル６５と、品目コード変換情報テーブル６６と、論理モデル情報テーブル６７とを格納する。
【００２３】
論理モデル生成部６１は、管理情報作成部６１１と、学習情報生成部６１２と、取引先・品目推定部６１３と、構成生成部６１５の各機能部を備える。
管理情報作成部６１１は、データ蓄積部４０Ａが蓄積している実績情報５０Ａから実績管理情報テーブル６２を作成し、管理する機能部である。
学習情報生成部６１２は、取引時系列情報テーブル６３を作成して、取引の相互の時系列情報からそれらの距離を計算して、学習情報テーブルＩ６４を生成する機能部である。
【００２４】
取引先・品目推定部６１３は、学習情報テーブルＩ６４に基づいて、仮想取引先コードを生成して、事業体コード変換情報テーブル６５に登録し、仮想品目コードを生成して、品目コード変換情報テーブル６６に登録する機能部である。
【００２５】
構成生成部６１５は、取引時系列情報テーブル６３、事業体コード変換情報テーブル６５、品目コード変換情報テーブル６６に基づいて、仮想品目コードと、それぞれの供給側の仮想事業体コード、需要側の仮想事業体コードを対応付けた論理モデル情報テーブル６７を生成する機能部である。
なお、各テーブルの詳細については後に説明する。
【００２６】
次に、図２を用いてサプライチェーンモデル生成装置のハードウェア・ソフトウェア構成図について説明する。
サプライチェーンモデル生成装置６０は、一般的なＰＣ（Personal Computer）のような情報処理装置により実現され、ＣＰＵ１００１、主記憶装置１００２、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの補助記憶装置１００３、通信ネットワーク３０００に接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）等のネットワークインタフェース１００４、キーボードやマウスなどの入力装置１００５、ディスプレイなどの出力装置１００６からなり、それらの装置間を通信バス１００９が接続している。
【００２７】
通信ネットワーク３０００は、ＬＡＮ（Local Area Network）などの形態をとる通信ネットワークであり、外部システム４０００とデータの送受信をおこなう経路となる。一般的には有線ＬＡＮであるが、無線ＬＡＮを用いてもよい。また、ＷＡＮ（Wide Area Network）を経由して、外部システム４０００と接続されていてもよい。
【００２８】
補助記憶装置１００３には、本実施形態のサプライチェーンモデル生成装置６０の機能を実現するためのプログラムが格納されており、各プログラムの機能は、主記憶装置１００２にロードしてＣＰＵ１００１で実行することより実現できる
本実施形態のサプライチェーンモデル生成装置６０の補助記憶装置１００３には、論理モデル生成プログラム２０００とＵＩプログラム２１００がインストールされている。論理モデル生成プログラム２０００は、図１に示した論理モデル生成部６１の機能を実現するプログラムである。ＵＩプログラム２１００は、図１に示したＵＩ部６９の機能を実現するプログラムである。
【００２９】
論理モデル生成プログラム２０００は、管理情報作成モジュール２０１１と、学習情報生成モジュール２０１２と、取引先・品目推定モジュール２０１３と、構成生成モジュール２０１５４らなる。
【００３０】
管理情報作成モジュール２０１１と、学習情報生成モジュール２０１２と、取引先・品目推定モジュール２０１３と、構成生成モジュール２０１４は、それぞれ図１に示した管理情報作成部６１１と、学習情報生成部６１２と、取引先・品目推定部６１３と、構成生成部６１５をそれぞれ実現するためのプログラムである。
【００３１】
また、補助記憶装置１００３には、実績管理情報テーブル６２と、取引時系列情報テーブル６３と、学習情報テーブルＩ６４と、事業体コード変換情報テーブル６５と、品目コード変換情報テーブル６６と、論理モデル情報テーブル６７とが格納されており、演算処理などの必要に応じて、主記憶装置１００２にロードしてＣＰＵ１００１に参照される。
【００３２】
次に、図３ないし図８を用いて実施形態１のサプライチェーンモデル生成システムで使用されるデータ構造について説明する。
実績管理情報テーブル６２は、実績情報５０Ａを本実施形態のサプライチェーンモデル生成システムで使用するために、事業体１０１Ａ毎の情報を、仮想事業体に割当てるテーブルであり、図３に示されるように、事業体ＩＤ６２１、蓄積場所情報６２２、事業体登録情報６２３、仮想事業体コードＩ６２４の各フィールドよりなる。
【００３３】
事業体ＩＤ６２１には、事業体１０１Ａを一意に識別するためのＩＤ情報が格納される。蓄積場所情報６２２には、実績情報５０Ａにアクセスするための場所情報が格納され、例えば、実績情報５０Ａを格納しているコンピュータにおけるファイルシステムのパスが格納される。事業体登録情報６２３は、実績情報５０Ａをサプライチェーンモデル生成装置６０に登録する際に、サプライチェーンモデル生成装置６０のオペレータによって登録される参考情報である。主に、企業名や拠点名などが表現されたテキスト形式の情報である。
【００３４】
仮想事業体コードＩ６２４は、管理情報作成部６１１が、実績情報５０Ａのそれぞれにユニークに割り当てたコード情報である。ここで、仮想事業体とは、本実施形態のサプライチェーンモデル生成システムが実事業体をコード化して扱うために、実事業体からマッピングされる仮想的な事業体である。
【００３５】
取引時系列情報テーブル６３は、事業体における取引情報を格納するテーブルであり、図４に示されるように、仮想事業体コードＩＩ６３１と、実取引先コードＩ６３２と、実品目コードＩ６３３と、取引種別６３４、日付６３５、間隔日数６３６、数量６３７の各フィールドよりなる。
【００３６】
仮想事業体コードＩＩ６３１には、図３の実績管理情報テーブル６２の仮想事業体コードＩ６２４により、実事業体に割当てられた仮想事業体を表すコード情報が格納される。実取引先コードＩ６３２には、事業における取引に関る実際の事業体のコードが格納される。実品目コードＩ６３３には、事業体の取引に関る実際に用いられている品目コードのコードが格納される。取引種別６３４には、その取引の形態が“Ｏｕｔｂｏｕｎｄ”か“Ｉｎｂｏｕｎｄ”であるかが格納される。“Ｏｕｔｂｏｕｎｄ”は、その取引が取引先に向けて事業体が直接、働きかける取引の種別であり、“Ｉｎｂｏｕｎｄ”は、事業体がその取引について取引先からの要求や働きかけに応じる取引の種別である。
【００３７】
なお、本実施形態では、ある事業体Ａが他の事業体Ｂと取引をおこなったとき、事業体Ａの実績情報にその取引の取引種別が“Ｏｕｔｂｏｕｎｄ”と記録したときには、他の事業体Ｂの実績情報にその取引の取引種別が“Ｉｎｂｏｕｎｄ”と記録されるものとする。また、その逆も同様である。
【００３８】
日付６３５、間隔日数６３６、数量６３７には、それぞれ取引の日付、同じ物品に係る前の取引との取引間の日数、その物品の取引の数量情報が格納される。
【００３９】
学習情報テーブルＩ６４は、図４の取引時系列情報テーブル６３に基づいて、相互の取引の時系列情報の距離を学習した結果を格納するテーブルであり、図５に示されるように、供給側仮想事業体コードＩ６４１、供給側実取引先コードＩ６４２、供給側実品目コード６４３、需要側仮想事業体コードＩ６４４、需要側実取引先コードＩ６４５、需要側実品目コードＩ６４６、距離６４７の各フィールドよりなる。
【００４０】
供給側仮想事業体コードＩ６４１、供給側実取引先コードＩ６４２、供給側実品目コード６４３には、それぞれ図４に示した仮想事業体コードＩＩ６３１と、実取引先コードＩ６３２と、実品目コードＩ６３３が格納され、需要側仮想事業体コードＩ６４４、需要側実取引先コードＩ６４５、需要側実品目コードＩ６４６にも、それぞれ図４に示した仮想事業体コードＩＩ６３１と、実取引先コードＩ６３２と、実品目コードＩ６３３が格納される。供給側に入るか、需要側に入るかは、取引種別情報６３４が、“Ｏｕｔｂｏｕｎｄ”か“Ｉｎｂｏｕｎｄ”であるかにより決定する。このことは、後に詳説する。
【００４１】
距離６４７は、取引の時系列情報間における一定の定義によって定められた距離を格納する。取引の時系列情報間における距離の求め方については、後に詳説する。
【００４２】
事業体コード変換情報テーブル６５は、その取引先の事業体を仮想化してコードに割当てるためのテーブルであり、図６に示されるように、ＩＤ情報６５１、仮想事業体コードＩＩＩ６５２、実取引先コードＩＩ６５３と、仮想取引先コード６５４の各フィールドよりなる。
【００４３】
ＩＤ情報６５１には、このエントリの識別情報が格納される。仮想事業体コードＩＩＩ６５２には、事業体を仮想化してコード化した仮想事業体コードが格納される。実取引先コードＩＩ６５３には、その取引の事業体におけるコードが格納される。仮想取引先コード６５４には、仮想事業体コードＩＩＩ６５２と実取引先コードＩＩ６５３に対応付けて、実取引先を仮想化した仮想取引先をコード化した情報が格納される。
【００４４】
品目コード変換情報テーブル６６は、その取引における品目コードを仮想化してコードに割当てるためのテーブルであり、図７に示されるように、ＩＤ情報６６１、仮想事業体コードＩＶ６６２と、実品目コードＩＩ６６３と、仮想品目コード６６４Ｉの各フィールドよりなる。
【００４５】
ＩＤ情報６６１には、このエントリの識別情報が格納される。仮想事業体コードＩＶ６６２には、事業体を仮想化してコード化した仮想事業体コードが格納される。実品目コードＩＩ６６３には、その取引における実際の品目コードが格納される。仮想品目コード６６４Ｉには、仮想事業体コードＩＶ６６２と実品目コードＩＩ６６３に対応付ける実品目コードを仮想化してコード化した仮想品目コードが格納される。
【００４６】
論理モデル情報テーブル６７は、本実施形態のサプライチェーンモデル生成システムにおける最終的な成果物であり、取引に係る品目の仮想品目コードと、供給側の仮想事業体コードと、需要側の仮想事業体コードを対応付けるためのテーブルであり、図８に示されるように、ＩＤ情報６７１、仮想品目コードＩＩ６７２、供給側仮想事業体コードＩＩ６７３、需要側仮想事業体コードＩＩ６７４の各フィールドよりなる。
【００４７】
ＩＤ情報６７１には、このエントリの識別情報が格納される。仮想品目コードＩＩ６７２、図７に示した仮想品目コードＩ６６４のコードが格納される。供給側仮想事業体コードＩＩ６７３、需要側仮想事業体コードＩＩ６７４は、それぞれ一方の取引における供給側の事業体の仮想事業体コードと需要側の事業体の仮想事業体コードとが格納される。供給側と需要側は、図４に示した取引時系列情報テーブル６３の取引種別６３４により定められる。これについは、後に詳説する。
【００４８】
次に、図９ないし図１３を用いて実施形態１のサプライチェーンモデル生成システムの処理について説明する。
【００４９】
先ず、図９を用いて学習情報生成部６１２がおこなう学習情報生成処理について説明する。
データ蓄積部４０Ａに記憶されている実績情報５０Ａを対象にして、Ｓ１０２〜Ｓ１０４までの処理を実行する（Ｓ１０１〜Ｓ１０５）。
先ず、実績情報５０Ａから取引情報を抽出する（Ｓ１０２）。
取り出した取引情報から、品目および取引先の組単位で、取引時系列情報を作成する（Ｓ１０３）。
そして、取引時系列情報を、事業体ごとに、品目および取引先の組単位で、取引時系列情報テーブル６３に記憶する（Ｓ１０４）。
【００５０】
次に、取引時系列情報テーブル６３に全てのエントリについて、Ｓ１０７〜１０９までの処理を繰り返し実行する（Ｓ１０６〜Ｓ１１１）。
先ず、仮想事業体Ａの時系列情報ａをとり（Ｓ１０６）、次に、仮想事業体Ｂの、取引時系列情報ｂを選択する（Ｓ１０７、Ｓ１１０）。
時系列情報ａと時系列情報ｂの距離を計算する（Ｓ１０８）。
時系列情報ａと時系列情報ａのインデックス情報と距離を、学習情報に記憶する（Ｓ１０９）。
これを仮想事業体Ａの全ての時系列情報ａと、仮想事業体Ｂの、取引時系列情報ｂで繰り返す。
また、全ての仮想事業体Ａ、仮想事業体Ｂについて繰り返す。
【００５１】
ここで、時系列情報ａと時系列情報ｂの距離の算出について、図１０Ａ、図１０Ｂを用いて説明する。
取引時系列情報テーブル６３は、図４で説明したように、一つのエントリがある日におこなった一つの取引に相当する。そこで、仮想事業体コードＩＩ６３１と、実取引先コードＩ６３２と、実品目コードＩ６３３と、取引種別情報６３４が一致する取引を取引の時系列情報と考える。
【００５２】
例えば、図１０Ａにおける時系列情報ａは、仮想事業体コードＩＩ６３１が「ＶＥ１」、実取引先コードＩ６３２が「Ｆ１」、実品目コードＩ６３３が「Ｇ１」、取引種別情報６３４が「Ｏｕｔｂｏｕｎｄ」の全てのエントリの集合からなるものとする。
そして、第一エントリの日付情報６３５が「２０１７−２−１０」（図１０Ａでは年度省略）、間隔日数６３６が「０」（最初の取引）、数量６３７が「２０」であるものとし、これを図１０Ａでは、ノードｎａ１で表す。
【００５３】
同様に、第二エントリの日付情報６３５が「２０１７−２−１７」、間隔日数６３６が「７」、数量６３７が「６０」であるものとし、これを図１０Ａでは、ノードｎａ２で表す。
同様に、第二エントリの日付情報６３５が「２０１７−２−２３」、間隔日数６３６が「６」、数量６３７が「３０」であるものとし、これを図１０Ａでは、ノードｎａ３で表す。
【００５４】
また、例えば、図１０Ａにおける時系列情報ｂは、仮想事業体コードＩＩ６３１が「ＶＥ２」、実取引先コードＩ６３２が「Ｆ２」、実品目コードＩ６３３が「Ｇ２」、取引種別情報６３４が「Ｉｎｂｏｕｎｄ」の全てのエントリの集合からなるものとする。
【００５５】
そして、第一エントリの日付情報６３５が「２０１７−２−１１」（図１０Ａでは年度省略）、間隔日数６３６が「０」（最初の取引）、数量６３７が「２０」であるものとし、これを図１０Ａでは、ノードｎｂ１で表す。
【００５６】
同様に、第二エントリの日付情報６３５が「２０１７−２−１８」、間隔日数６３６が「７」、数量６３７が「６０」であるものとし、これを図１０Ａでは、ノードｎｂ２で表す。
同様に、第二エントリの日付情報６３５が「２０１７−２−２７」、間隔日数６３６が「９」、数量６３７が「３０」であるものとし、これを図１０Ａでは、ノードｎｂ３で表す。
【００５７】
ここで、時系列情報ａのノードｎａ１とノードｎａ２の間隔日数をノードｎａ１とノードｎａ２の距離と考え、ｄａ１＝７とする。
同様に、時系列情報ａのノードｎａ２とノードｎａ３の間隔日数をノードｎａ２とノードｎａ３の距離と考え、ｄａ２＝６とする。
【００５８】
次に、時系列情報ｂのノードｎｂ１とノードｎｂ２の間隔日数をノードｎｂ１とノードｎｂ２の距離と考え、ｄｂ１＝７とする。
同様に、時系列情報ｂのノードｎｂ２とノードｎｂ３の間隔日数をノードｎｂ２とノードｎｂ３の距離と考え、ｄｂ２＝９とする。
【００５９】
このとき、時系列情報ａと時系列情報ｂの距離Ｄａｂは、それぞれ、ノードｎａ１、ノードｎａ２、ノードｎａ３とノードｎｂ１、ノードｎｂ２、ノードｎｂ３とを対応させ、以下の（式１）で定義する。
【００６０】
【数１】
2019102030.tif 000003
【００６１】
したがって、この場合の時系列情報ａと時系列情報ｂの距離Ｄａｂは、３になる。
すなわち、時系列情報ａ、時系列情報ｂの取引の日数が類似するほど、その距離は短いように定義する。
【００６２】
また、図１０Ｂのように対応するノードが取れないとき（時系列情報ｂがノードｎｂ１、ノードｎｂ２)のみからなるときには、一方の取引の間隔日数を、そのまま距離として用いることにする。
すなわち、この場合には、時系列情報ａと時系列情報ｂの距離Ｄａｂを以下の（式２）で定義する。
【００６３】
【数２】
2019102030.tif 000004
【００６４】
ここで、同じ取引を、事業体Ａと事業体Ｂがおこなったときには、取引日が一致するので、各々の時系列情報の距離は、０となることに留意する。
【００６５】
次に、図１１を用いて取引先・品目推定部６１３がおこなう取引先・品目推定処理について説明する。
取引先推定・品目処理は、取引先推定処理と品目推定処理からなり、取引先推定処理は、仮想事業体コードと実取引先コードを関連付けて、仮想取引先のコードを生成する処理であり、仮想取引先コード、品目推定処理は、仮想事業体コードと実品目コードとを関連付けて、仮想品目コードを生成する処理である。
【００６６】
取引先推定・品目処理は、先ず、学習情報テーブルＩ６４における供給側仮想事業体コードＩ６４１および供給側実取引先コードＩ６４２の組単位で、以下を実行する（Ｓ２０１〜Ｓ２０９）。
【００６７】
次に、学習情報テーブルＩ６４における需要側仮想事業体コードＩ６４４および需要側実取引先コードＩ６４５の組単位で、以下を実行する（Ｓ２０２〜Ｓ２０５）。
供給側仮想事業体コードＩ６４１のそのエントリの供給側実品目コードＩ６４３に対し、距離６４７が最小となるエントリにおける需要側実品目コードＩ６４６を選択する（Ｓ２０３）。
【００６８】
選択した需要側実品目コードＩ６４６を有する全てのエントリを選択し、そのエントリにおける距離６４７を抽出し、当該距離の総和を計算し、供給側仮想事業体コードＩ６４１および供給側実取引先コードＩ６４２の組と、需要側仮想事業体コードＩ６４４および需要側実取引先コードＩ６４５の組との需要側実取引先コードＩ６４５の類似度とする（Ｓ２０４）。ここで、類似度が小さいほど両者は類似するという意義を有することに留意する。
そして、その類似度が最小となるところの供給側実取引先コードＩ６４２との需要側実取引先コードＩ６４５の組み合わせを選択する（Ｓ２０６）。
【００６９】
ユニークな仮想取引先コードを新規生成し、供給側仮想事業体コードＩ６４１との需要側実取引先コードＩ６４５とに対応付けて、事業体コードＩ変換情報テーブルの仮想取引先コード６５４に記憶する（Ｓ２０７）。
【００７０】
また、生成した仮想取引先コードを、需要側仮想事業体コードＩ６４４と供給側実取引先コードＩ６４２とに対応付けて、事業体コードＩ変換情報テーブルの仮想取引先コード６５４に記憶する（Ｓ２０８）。
そして、図１２に示される品目推定処理を実行する（Ｓ３００）。
【００７１】
次に、図１２に示した品目推定処理の詳細について説明する。
選択された供給側実取引先コードＩ６４２と需要側実取引先コードＩ６４５との組み合わせのエントリにおいて、そのエントリにおける供給側実品目コードＩ６４３に対して、距離６４７が最小となる、需要側実品目コードＩ６４６を選択する（Ｓ３０１）。
そして、ユニークな仮想品目コードを新規生成し、供給側仮想事業体コードＩ６４１と供給側実品目コードＩ６４３とに対応付けて、品目コード変換情報テーブル６６の仮想品目コードＩ６６４に記憶する（Ｓ３０２）。
【００７２】
次に、生成した当該仮想品目コードを、需要側仮想事業体コードＩ６４と需要側実品目コードＩ６４６とに対応付けて、品目コード変換情報テーブル６６の仮想品目コードＩ６６４に記憶する（Ｓ３０３）。
【００７３】
次に、図１３を用いて構成生成部６１５のおこなう構成生成処理を説明する。
構成生成処理は、仮想品目コードと、それぞれの供給側の仮想事業体コード、需要側の仮想事業体コードを対応付けた論理モデル情報テーブル６７を生成する処理である。
構成生成処理では、取引時系列情報テーブル６３の各エントリに対し、以下を実行する（Ｓ４０１〜Ｓ４０７）。
【００７４】
先ず、仮想事業体コードＩＩ６３１と実品目コードＩ６３３とを検索キーとして、品目コード変換情報テーブル６６のエントリを検索し、該当する仮想品目コードＩ６６４を取得し、論理モデル情報テーブル６７の仮想品目コードＩＩ６７２に記憶する（Ｓ４０２）。
【００７５】
次に、仮想事業体コードＩＩ６３１と実取引先コードＩ６３２とを検索キーとして、事業体コード変換情報テーブル６５のエントリを検索し、該当する仮想取引先コード６５４を取得する（Ｓ４０３）。
そして、そのエントリの取引種別６３４を判定する（Ｓ４０４）。
【００７６】
取引種別６３４が“Ｏｕｔｂｏｕｎｄ”であれば、仮想事業体コードＩＩ６３１を供給側仮想事業体コードとし、仮想取引先コードを需要側仮想事業体コードとし、それぞれ論理モデル情報テーブル６７の供給側仮想事業体コードＩＩ６７３と、需要側仮想事業体コードＩＩ６７４に記憶する（Ｓ４０５）。
【００７７】
逆に、取引種別６３４が“Ｉｎｂｏｕｎｄ”であれば、仮想事業体コードＩＩ６３１を需要側仮想事業体コードとし、仮想取引先コードを供給側仮想事業体コードとし、それぞれ論理モデル情報テーブル６７の需要側仮想事業体コードＩＩ６７４と、供給側仮想事業体コードＩＩ６７３に記憶する（Ｓ４０６）。
【００７８】
本実施形態では、論理モデル情報テーブル６７から、実績管理情報テーブル６２と品目コード変換情報テーブル６６を逆に引くことにより、実際の事業体における実品目コードを逆引きすることができる。
【００７９】
以上のように、本実施形態では、時系列取引情報の距離という観点により、仮想取引先という概念を介して、各事業体と品目コードを完全に仮想化することができ、論理モデル情報テーブル６７を参照して、シミュレーションをおこなうことができ、実際の各事業体におけるコード記述の違いを吸収することができる。
【００８０】
〔実施形態２〕
以下、実施形態２を、図１４ないし図１７を用いて説明する。
【００８１】
実施形態１では、取引先・品目推定部６１３が、事業体コード変換情報テーブル６５と、品目コード変換情報テーブル６６を生成し、仮想取引先コードという概念を介して、仮想品目コードと、仮想事業体コードを対応付ける論理モデル情報テーブル６７を生成した。
【００８２】
本実施形態では、事業体コード変換情報テーブル６５と、品目コード変換情報テーブル６６を生成する際に、供給側の仮想事業体コード、実取引先コードと、需要側の仮想事業体コード、実取引先コードとを対応付けた新たな学習情報を作成し、それをユーザに選択させて、事業体コード変換情報テーブル６５と、品目コード変換情報テーブル６６を生成して、実取引先コードと、仮想取引先コードとの対応付け、実品目コードと、仮想品目コードの対応付けをおこなおうとするものである。
【００８３】
本実施形態では、実施形態１と異なる所を中心に説明する。
先ず、図１４および図１５を用いて実施形態２のサプライチェーンモデル生成システムの構成を説明する。
【００８４】
本実施形態のサプライチェーンモデル生成装置６０の構成は、図１４に示されるように、実施形態１の構成に比べて、取引先・品目推定部６１３の代わりに、推薦機能付取引先・品目推定部６１４が付け加わっている。
また、学習情報Ｉテーブル６４に加えて、学習情報ＩＩテーブル６８を保持している。
また、本実施形態のサプライチェーンモデル生成装置のハードウェア構成は、実施形態１のハードウェア構成と同様である。
【００８５】
本実施形態のサプライチェーンモデル生成装置は、実施形態１のソフトウェア構成図として異なるのは、補助記憶装置１００３に、取引先・品目推定モジュール２０１３の代わりに、推薦機能付取引先・品目推定モジュール２０１３がインストールされていることである。
また、補助記憶装置１００３に、学習情報Ｉテーブル６４に加えて、学習情報ＩＩテーブル６８を格納している。
【００８６】
次に、図１６を用いて実施形態１と異なる実施形態２のサプライチェーンモデル生成システムのデータ構造について説明する。
図１６は、学習情報テーブルＩＩの一例を説明する図である。
学習情報ＩＩテーブル６８は、供給側の仮想事業体コード、実取引先コードと、需要側の仮想事業体コード、実取引先コードとの対応付けと、それらの類似度からなる学習情報を保持するテーブルであり、図１６に示されるように、ＩＤ６８１と、供給側仮想事業体コードＩＩＩ６８２と、供給側実取引先コードＩＩ６８３と、供給側事業体登録情報６８４と、需要側仮想事業体コードＩＩＩ６８５と、需要側実取引先コードＩＩ６８６と、需要側事業体登録情報６８７と、類似度６８８の各フィールドを有する。
【００８７】
ＩＤ６８１には、学習情報テーブルＩＩのエントリの識別情報が格納される。供給側仮想事業体コードＩＩＩ６８２と、供給側実取引先コードＩＩ６８３には、それぞれ学習情報Ｉテーブルの供給側仮想事業体コードＩ６４１、供給側実取引先コードＩ６４２が格納され、需要側仮想事業体コードＩＩＩ６８５、需要側実取引先コードＩＩ６８６には、それぞれ学習情報Ｉテーブルの要側仮想事業体コードＩ６４４、需要側実取引先コードＩ６４５が格納される。供給側事業体登録情報６８４には、供給側実取引先コードＩＩ６８３に対応する実績管理情報テーブル６２の事業体登録情報６２３が、需要側事業体登録情報６８７には、需要側実取引先コードＩＩ６８６に対応する実績管理情報テーブル６２の事業体登録情報６２３が、それぞれ格納される。なお、これらのフィールドは、ユーザに分かりやすい情報として、事業体登録情報を表示して、選択するための判断の補助とするものである。
【００８８】
類似度６８８には、次に説明する推薦機能付取引先・品目推定処理の供給側仮想事業体コードＩＩＩ６８２と供給側実取引先コードＩＩ６８３の組と、需要側仮想事業体コードＩＩＩ６８５と需要側実取引先コードＩＩ６８６の組の類似度が格納される。
【００８９】
次に、図１７を用いて推薦機能付取引先・品目推定処理について説明する。
先ず、（ＵＩ部６９が端末から起動要求を受信することにより）ＵＩ部６９から起動要求あるか否かを判定する（Ｓ５０１）。起動要求がないとき（Ｓ５０１：Ｎｏ）であれば、ＵＩ部６９から起動要求あるまで待機する。
【００９０】
起動要求があったとき（Ｓ５０１：Ｙｅｓ）、学習情報Ｉテーブル６４における供給側仮想事業体コードＩ６４１および供給側実取引先コードＩ６４２の組単位で、以下を実行する（Ｓ５０２〜Ｓ５１４）。
【００９１】
次に、学習情報Ｉテーブル６４における需要側仮想事業体コードＩ６４４および需要側実取引先コードＩ６４５の組単位で、以下を実行する（Ｓ５０３〜Ｓ５１０）。
【００９２】
そのエントリにおける供給側実品目コードＩ６４３に対し、距離が最小となるところの需要側実品目コードＩ６４６のエントリを選択する（Ｓ５０４）。
【００９３】
選択した需要側実品目コードを有するエントリを選択し、そのエントリにおける距離６４７を抽出し、当該距離の総和を計算し、供給側仮想事業体コードＩ６４１および供給側実取引先コードＩ６４２と、需要側仮想事業体コードＩ６４４および需要側実取引先コードＩ６４５との類似度とする（Ｓ５０５）。
【００９４】
そして、その類似度が閾値（予め登録されている想定）以下となるところの需要側仮想事業体コードＩ６４４を抽出する（Ｓ５０６）。ここで、類似度が小さいということは、その距離が近いということであり、両者が類似することを意味する。
【００９５】
次に、当該供給側仮想事業体コードＩ６４１を検索キーとして、実績管理情報テーブル６２の仮想事業体コードＩ６２４を検索し、該当する事業体登録情報６２３を取得し、供給側事業体登録情報とする（Ｓ５０７）。
【００９６】
また、当該需要側仮想事業体コードＩ６４４を検索キーとして、実績管理情報テーブル６２の仮想事業体コードＩ６２４を検索し、該当する事業体登録情報６２３を取得し、需要側事業体登録情報とする（Ｓ５０８）。
【００９７】
そして、供給側仮想事業体コードＩ６４１と、供給側実取引先コードＩ６４２と、当該供給側事業体登録情報と、需要側仮想事業体コードＩ６４４と、需要側実取引先コードＩ６４５と、当該需要側事業体登録情報と、当該類似度とを、それぞれ学習情報ＩＩテーブル６８の供給側仮想事業体コードＩＩＩ６８２と、供給側実取引先コードＩＩ６８３と、供給側事業体登録情報６８４と、需要側仮想事業体コードＩＩＩ６８５と、需要側実取引先コードＩＩ６８６と、需要側事業体登録情報６８７と、類似度６８８の各フィールドに記憶する（Ｓ５０９）。
【００９８】
次に、ＵＩ部６９の表示処理によって、学習情報ＩＩテーブル６８の情報をユーザ端末７０に表示し（Ｓ５１１）、ユーザが承認するエントリ（すなわち、供給側の仮想事業体コード、実取引先コードと、需要側の仮想事業体コード、実取引先コードの組合せ）を選択させる。
【００９９】
次に、推薦機能付取引先・推定部６１４は、ユーザ端末７０から、（オペレータが選択した）学習情報ＩＩテーブル６８のＩＤ６８１を受信する（Ｓ５１２）。
そして、当該ＩＤ６８１のエントリの情報に基づいて、図１１のＳ２０６〜Ｓ２０８、図９のＳ３００を実行する（Ｓ５１３）。
【０１００】
ただし、Ｓ５１３の処理では、実施形態１で記述した学習情報テーブルＩ６４の供給側仮想事業体コードＩ６４１、供給側実取引先コードＩ６４２、需要側仮想事業体コードＩ６４４、需要側実取引先コードＩ６４５は、それぞれ学習情報ＩＩテーブルの供給側仮想事業体コードＩＩＩ６８２、供給側実取引先コードＩＩ６８３、需要側仮想事業体コードＩＩＩ６８５、需要側実取引先コードＩＩ６８６に読み替える。
【０１０１】
本実施形態では、供給側実品目コードと需要側実品目コードの距離によって算出される供給側の仮想事業体コード、実取引先コードと、需要側の仮想事業体コード、実取引先コードとの類似度を算出し、類似してないものをカットして、その候補の中からユーザにその組合せを選択するために、より正確な対応付けが可能となる。
【符号の説明】
【０１０２】
１０…事業体群、１０１Ａ…事業体、２０Ａ…情報システム、３０Ａ…ＥＴＬ部、４０Ａ…データ蓄積部、５０Ａ…実績情報、６０…サプライチェーンモデル生成装置、６１…論理モデル生成部、６２…実績管理情報テーブル、６３…取引時系列情報テーブル、６４…学習情報Ｉテーブル、６５…事業体コード変換情報テーブル、６６…品目コード変換情報テーブル、６７…論理モデル情報テーブル、６８…学習情報ＩＩテーブル、６９…ＵＩ部、７０…ユーザ端末、６１１…管理情報作成部、６１２…学習情報生成部、６１３…取引先・品目推定部、６１４…推薦機能付取引先・推定部、６１５…構成生成部、１００１…ＣＰＵ、１００２…主記憶装置、１００３…補助記憶装置、１００４…ネットワークインタフェース、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００９…通信バス、３０００…通信ネットワーク、４０００…外部システム
【図１】
2019102030.tif 000005
【図２】
2019102030.tif 000006
【図３】
2019102030.tif 000007
【図４】
2019102030.tif 000008
【図５】
2019102030.tif 000009
【図６】
2019102030.tif 000010
【図７】
2019102030.tif 000011
【図８】
2019102030.tif 000012
【図９】
2019102030.tif 000013
【図１０Ａ】
2019102030.tif 000014
【図１０Ｂ】
2019102030.tif 000015
【図１１】
2019102030.tif 000016
【図１２】
2019102030.tif 000017
【図１３】
2019102030.tif 000018
【図１４】
2019102030.tif 000019
【図１５】
2019102030.tif 000020
【図１６】
2019102030.tif 000021
【図１７】
2019102030.tif 000022