(57)【要約】      （修正有）【課題】グルーピングと需要予測手法の決定を自動化し、かつ、最適化する情報処理装置および情報処理方法を提供する。【解決手段】本発明の情報処理装置Ａは、品目の需要実績データを読み込む需要実績読み込み手段と、品目の属性データを読み込む品目属性読み込み手段と、品目の需要を予測する複数の需要予測手段と、前記複数の需要予測手段による予測精度を評価する予測精度評価手段と、どの需要予測手段によって予測された値が最も高精度であるかを判定する予測精度判定手段と、品目の属性値から当該品目をどの需要予測手段で予測すると最も高精度であるかを判定するための分類基準を求める分類基準取得手段と、を有する。【選択図】図１Ａ
2019192014.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
品目の需要実績データを読み込む需要実績読み込み手段と、品目の属性データを読み込む品目属性読み込み手段と、品目の需要を予測する複数の需要予測手段と、前記複数の需要予測手段による予測精度を評価する予測精度評価手段と、どの需要予測手段によって予測された値が最も高精度であるかを判定する予測精度判定手段と、品目の属性値から当該品目をどの需要予測手段で予測すると最も高精度であるかを判定するための分類基準を求める分類基準取得手段と、を有し、
前記需要実績読み込み手段は、複数の品目の需要実績データを読み込み、
前記需要予測手段は、それぞれが複数の品目の需要を予測し、この結果として一つの品目について複数の前記需要予測手段による需要予測値を取得し、
前記予測精度評価手段は、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各予測精度評価手段による予測値の精度を評価し、その評価結果として、一つの品目について複数の予測精度評価手段による需要予測値とその予測値の精度を取得し、
前記予測精度判定手段は、それぞれの品目についていずれの前記需要予測手段による予測値が最も高精度であるかを判定し、
前記品目属性読み込み手段は、品目の属性データを読み込み、
前記分類基準取得手段は、前記品目の属性値を入力とし、前記複数の需要予測手段のうち、その品目について最も高精度に予測できる需要予測手段のＩＤを出力とする分類基準を求めることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記需要予測手段は、
短期予測を行う短期需要予測手段と、長期予測を行う長期需要予測手段とを有し、
前記予測精度評価手段は、
短期予測精度を評価する短期予測精度評価手段と長期予測精度を評価する長期予測精度評価手段とを有し、
前記需要実績読み込み手段は、複数の品目の需要実績データを読み込み、
前記短期需要予測手段は、それぞれが複数の品目の短期の需要を予測し、この結果として一つの品目について複数の需要予測手段による需要予測値を取得し、前記長期需要予測手段は、それぞれが複数の品目の長期の需要を予測し、この結果として、一つの品目について短期予測と長期予測とのそれぞれについて複数の需要予測手段による需要予測値を取得し、
前記短期予測精度評価手段は、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各需要予測手段による短期予測値の精度を評価し、
前記長期予測精度評価手段は、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各需要予測手段による長期予測値の精度を評価し、
この結果として、一つの品目について短期予測と長期予測とのそれぞれについて複数の需要予測手段による需要予測値とその予測値の精度を取得し、
前記予測精度判定手段は、それぞれの品目の短期予測と長期予測のそれぞれについて、どの需要予測手段による予測値が最も高精度であるかを判定し、
前記品目属性読み込み手段は、品目の属性データを読み込み、
さらに、品目の属性値を入力とし、その品目を最も高精度に予測できる需要予測手段のＩＤを出力とする分類基準を短期予測の場合と長期予測の場合とのそれぞれについて求める分類基準判定手段を有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記需要予測手段は、
前記需要予測手段により予測する品目を、機械学習用サンプルと評価用サンプルとに分け、前記機械学習用サンプルのみについて、前記機械学習用サンプルの全てを、複数の需要予測モデルで予測をすることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記需要予測手段は、
需要実績データのうち最新の所定期間のデータを除いた需要実績データから、最新の所定期間の需要を予測する請求項１から３までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記分類基準取得手段は、
目的変数を前記最も高精度な需要予測手段とし、説明変数を品目属性値とする分類基準とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
コンピュータにより、
品目の需要実績データを読み込む需要実績読み込みステップと、品目の属性データを読み込む属性データ読み込みステップと、品目の需要を予測する複数の需要予測ステップと、前記複数の需要予測ステップによる予測精度を評価する予測精度評価ステップと、どの需要予測ステップによって予測された値が最も高精度であるかを判定する予測精度判定ステップと、品目の属性値から当該品目をどの需要予測ステップで予測すると最も高精度であるかを判定するための分類基準を求める分類基準取得ステップと、を実行し、
前記需要実績読み込みステップは、複数の品目の需要実績データを読み込み、
前記需要予測ステップは、それぞれが複数の品目の需要を予測し、この結果として一つの品目について複数の前記需要予測ステップによる需要予測値を取得し、
前記予測精度評価ステップは、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各予測精度評価ステップによる予測値の精度を評価し、その評価結果として、一つの品目について複数の予測精度評価ステップによる需要予測値とその予測値の精度を取得し、
前記予測精度判定ステップは、それぞれの品目についていずれの前記需要予測ステップによる予測値が最も高精度であるかを判定し、
前記属性データ読み込みステップは、品目の属性データを読み込み、
前記分類基準取得ステップは、前記品目の属性値を入力とし、前記複数の需要予測ステップのうち、その品目について最も高精度に予測できる需要予測ステップのＩＤを出力とする分類基準を求めることを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関し、特に、需要予測の自動決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造業では、多数の製品や部品（以下、「品目」とも称する。）を扱っている。これらの製品や部品をどの程度の量生産または調達するかに関しては、需要予測結果に基づいて決められる。
需要予測方法としては、移動平均法、指数平滑法、クロストン法などの多くの手法が提案されている。
一般に似たような特徴を持つ製品や部品をグループにして、グループごとに予測に用いる手法を割り当てている。
【０００３】
また、需要予測技術としては、特許文献１に記載のものが知られている。所定の条件により、需要予測方法を切り替える機能をコンピュータに実現する予測方法切替プログラムを提供することを開示する。これにより、特許文献１に記載の技術では、販売期間別に最適な需要予測手法を持ちかつ、選択することにより販売期間毎に精度の高い生産、販売、在庫計画を実施することが可能になる。その結果として、販売機会を逃さず、かつ適正な在庫を保持することが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２３３７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、何を持って需要予測手法が似ていると判断するかは、今までは、人間の勘と経験に基づくことが多く、グルーピングが適切でない場合や、そのグループに割り当てられる予測手法が適切でないことが多い。
また、グループや予測手法を適切に決定するために、専門家によるコンサルティングで多くの時間とコストを必要としている。
【０００６】
また、特許文献１は、需要予測方法を切り替える機能をコンピュータにおいて実現する予測方法切替技術を開示するが、やはり、何を持って需要予測手法が似ていると判断するかについては、開示されていない。
本発明は、グルーピングと需要予測手法の決定を自動化し、かつ、最適化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一観点によれば、品目の需要実績データを読み込む需要実績読み込み手段と、品目の属性データを読み込む品目属性読み込み手段と、品目の需要を予測する複数の需要予測手段と、前記複数の需要予測手段による予測精度を評価する予測精度評価手段と、どの需要予測手段によって予測された値が最も高精度であるかを判定する予測精度判定手段と、品目の属性値から当該品目をどの需要予測手段で予測すると最も高精度であるかを判定するための分類基準を求める分類基準取得手段と、を有し、前記需要実績読み込み手段は、複数の品目の需要実績データを読み込み、前記需要予測手段は、それぞれが複数の品目の需要を予測し、この結果として一つの品目について複数の前記需要予測手段による需要予測値を取得し、前記予測精度評価手段は、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各予測精度評価手段による予測値の精度を評価し、その評価結果として、一つの品目について複数の予測精度評価手段による需要予測値とその予測値の精度を取得し、前記予測精度判定手段は、それぞれの品目についていずれの前記需要予測手段による予測値が最も高精度であるかを判定し、前記品目属性読み込み手段は、品目の属性データを読み込み、前記分類基準取得手段は、前記品目の属性値を入力とし、前記複数の需要予測手段のうち、その品目について最も高精度に予測できる需要予測手段のＩＤを出力とする分類基準を求めることを特徴とする情報処理装置が提供される。
【０００８】
前記需要予測手段は、短期予測を行う短期需要予測手段と、長期予測を行う長期需要予測手段とを有し、前記予測精度評価手段は、短期予測精度を評価する短期予測精度評価手段と長期予測精度を評価する長期予測精度評価手段とを有し、前記需要実績読み込み手段は、複数の品目の需要実績データを読み込み、前記短期需要予測手段は、それぞれが複数の品目の短期の需要を予測し、この結果として一つの品目について複数の需要予測手段による需要予測値を取得し、前記長期需要予測手段は、それぞれが複数の品目の長期の需要を予測し、この結果として、一つの品目について短期予測と長期予測とのそれぞれについて複数の需要予測手段による需要予測値を取得し、前記短期予測精度評価手段は、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各需要予測手段による短期予測値の精度を評価し、前記長期予測精度評価手段は、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各需要予測手段による長期予測値の精度を評価し、この結果として、一つの品目について短期予測と長期予測とのそれぞれについて複数の需要予測手段による需要予測値とその予測値の精度を取得し、前記予測精度判定手段は、それぞれの品目の短期予測と長期予測のそれぞれについて、どの需要予測手段による予測値が最も高精度であるかを判定し、前記品目属性読み込み手段は、品目の属性データを読み込み、さらに、品目の属性値を入力とし、その品目を最も高精度に予測できる需要予測手段のＩＤを出力とする分類基準を短期予測の場合と長期予測の場合とのそれぞれについて求める分類基準判定手段を有することを特徴とする。
【０００９】
前記需要予測手段は、前記需要予測手段により予測する品目を、機械学習用サンプルと評価用サンプルとに分け、前記機械学習用サンプルのみについて、前記機械学習用サンプルの全てを、複数の需要予測モデルで予測をすることを特徴とする。
前記需要予測手段は、需要実績データのうち最新の所定期間のデータを除いた需要実績データから、最新の所定期間の需要を予測することが好ましい。
前記分類基準取得手段は、目的変数を前記最も高精度な需要予測手段とし、説明変数を品目属性値とする分類基準とすることが好ましい。
【００１０】
本発明の他の観点によれば、コンピュータにより、品目の需要実績データを読み込む需要実績読み込みステップと、品目の属性データを読み込む属性データ読み込みステップと、品目の需要を予測する複数の需要予測ステップと、前記複数の需要予測ステップによる予測精度を評価する予測精度評価ステップと、どの需要予測ステップによって予測された値が最も高精度であるかを判定する予測精度判定ステップと、品目の属性値から当該品目をどの需要予測ステップで予測すると最も高精度であるかを判定するための分類基準を求める分類基準取得ステップと、を実行し、前記需要実績読み込みステップは、複数の品目の需要実績データを読み込み、前記需要予測ステップは、それぞれが複数の品目の需要を予測し、この結果として一つの品目について複数の前記需要予測ステップによる需要予測値を取得し、前記予測精度評価ステップは、需要実績データと需要予測値とを比較することにより各品目の各予測精度評価ステップによる予測値の精度を評価し、その評価結果として、一つの品目について複数の予測精度評価ステップによる需要予測値とその予測値の精度を取得し、前記予測精度判定ステップは、それぞれの品目についていずれの前記需要予測ステップによる予測値が最も高精度であるかを判定し、前記属性データ読み込みステップは、品目の属性データを読み込み、前記分類基準取得ステップは、前記品目の属性値を入力とし、前記複数の需要予測ステップのうち、その品目について最も高精度に予測できる需要予測ステップのＩＤを出力とする分類基準を求めることを特徴とする情報処理方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、グルーピングと需要予測手法の決定を自動化し、かつ、最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１Ａ】本発明の一実施の形態による情報処理装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図１Ｂ】本実施の形態による情報処理における分析の要旨を例示的に示す図である。
【図２】需要実績データの一例を示す図であり、品目ＩＤ、年月日、需要量の列、一行が品目ＩＤによって特定される品目（製品、部品など）に対して何年何月何日にどのくらいの需要実績があったかを示す図である。
【図３】需要実績データの期間の例を示す図である。
【図４】短期予測値のデータ構成例を示す図である。
【図５】複数の短期予測精度のデータ構成例を示す図である。
【図６】長期予測値のデータ構成例を示す図である。
【図７】複数の長期予測精度のデータ構成例を示す図である。
【図８】品目ごとの、短期・長期別の最も高精度な予測手段の例を示す図である。
【図９】品目属性データの構成例を示す図である。
【図１０】目的変数を「最も高精度な需要予測手段」とし、説明変数を「品目属性値」として算出された分類基準の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本発明に実施の形態による情報処理技術について図面を参照しながら詳細に説明する。
以下の例では、機械学習手法を用いることで、品目の予測において、グルーピングと需要予測手法の決定を自動化し、かつ最適化する例について説明する。
【００１４】
図１Ａは、本実施の形態による情報処理装置Ａの一構成例を示す機能ブロック図である。
図１Ａに示すように、本実施の形態による情報処理装置は、需要実績Ｄ１を格納する需要実績データＤＢ１から品目の需要実績Ｄ１を読み込む需要実績読み込み手段１と、品目属性Ｄ２を格納する品目属性データＤＢ２から品目属性Ｄ２を読み込む品目属性読み込み手段２と、品目の需要を予測する複数の需要予測手段３と、複数の需要予測手段３による予測精度を評価する予測精度評価手段４と、どの需要予測手段によって予測された値が最も高精度であるかを判定する高精度予測判定手段５と、品目の属性値から当該品目をどの需要予測手段３で予測すると最も高精度であるかを判定する品目別高精度予測手段６と、分類基準を求める分類基準判定手段１１と、を有する。
分類基準判定手段１１は、品目の属性値を入力とし、その品目を最も高精度に予測できる手段名を出力とする分類基準を取得する。
【００１５】
需要実績読み込み手段１は需要実績データＤＢ１を読み込みメモリーに格納する。
複数の需要予測手段３は、短期予測手段７と、それよりも長期の予測を行う長期予測手段８とを有する。短期予測手段７は、例えば、１からＮまでの短期予測手段７−１から７〜Ｎまでを有し、短期予測値Ｄ３を出力する。長期予測手段８は、例えば、１からＭまでの長期予測手段８−１から８〜Ｍまでを有し、長期予測値Ｄ４を出力する。
【００１６】
図１Ｂは、本実施の形態による情報処理における分析の要旨を例示的に示す図である。図１Ｂに示すように、例えば、全部品（品目）が３０万点であるとする（ＤＢ１）。これを、機械学習用サンプルＤ１１ａと評価用サンプルＤ１１ｂとに分ける。
機械学習用サンプルＤ１１ａの数は、例えば、全品目数の１００／１程度（３０００点）である。機械学習用サンプルＤ１１ａのみについて、ａ）に示すように、学習用サンプルの全てを、複数の需要予測モデルで予測をする。この例では、複数の予測モデルは、ＡＲＩＭＡ（Ｍ１），移動平均Ｍ２，指数平滑Ｍ３，二次指数平滑Ｍ４，クロストンＭ５，ＢａｓｓＭ６，…，ＰＮＥＭＸである。
【００１７】
上記の予測により、部品２１，属性１〜属性Ｎまで２２，１ヶ月（短期）予測精度２３ａ，６ヶ月（長期）予測精度２３ｂを含むデータ（表）を生成することができる。属性１〜属性Ｎまで２２は、部品の特徴を現す属性値である。需要規模，販売開始後経過年，金額，平均寿命などを含む。
【００１８】
ｂ）に示すように、機械学習とコンサルノウハウにより、最適な分類基準２５を作成する。分類基準見直しの提案をしたり、グループ，タイムフェンス（予測する期間の長さ）ごと最適予測モデルを提案することができる。図では、属性１（Ｆ１）から属性５（Ｆ５）…属性８（Ｆ８）に枝分かれし、それぞれの属性について、１ヶ月予測と６ヶ月予測で最適な予測モデルをグループＧ１…ＧＸ毎に提示することができる。
そして、ｂ）で求めた最適な分類基準に基づいて、ｃ）評価用サンプルＤ１１ｂにおいて、予測精度を評価することができる。例えば、現在の方法との精度比較、想定されるコスト削減額などを提示することができる。
尚、図１Ｂにおいては、説明を簡単にするために、
・分類（グループ）を決める。
その後で
・分類に予測モデルを割り当てる。
【００１９】
ARIMAでベストの精度が出る群，指数平滑でベストの精度が出る群，…と一気に分類と予測モデルの割り当てを決めてしまうことができる。
ここで、後述する決定木が候補となるが、ニューラルネットも使って比較しても良い。
また、予測手法が７種程度、予測期間は２種（１ヶ月，６ヶ月）あるので、上記の群は７×２=１４群になってしまう。予測手法と予測期間の種類が増えるとグループ数が爆発的に多くなってしまう。グループ数が多いと実務上、管理が煩雑になる。そこで、ノウハウ活用で減らしたり、クラスタリングなどを用いて少ないグループ数に絞り込むようにしても良い。
あまり精度が高くない群（どの方法でも精度が高くない群）を併合して一つの群にするなどの方法が考えられる。
【００２０】
以下にデータ構成例について説明する。
図２は需要実績Ｄ１の一例を示す図であり、品目ＩＤ、年月日、需要量の列、一行が品目ＩＤによって特定される品目（製品、部品など）に対して何年何月何日にどのくらいの需要実績があったかを示す図である。すなわち、ある時点における品目の需要量を示す図である。
【００２１】
尚、図１Ａの例では、品目の複数の需要予測手段３としてＮ個の短期予測手段７とＭ個の長期予測手段８が設けられている。短期と長期の違いは、適用する事例によって異なるが、本実施の形態では、例えば、短期は１ヶ月先までの予測であり、長期は１２ヶ月先までの予測である。以下の説明では短期で予測する期間の長さをＳ、長期で予測する期間の長さをＬと表記する。
Ｎ個の短期予測手段７は、それぞれ異なるアルゴリズムによって需要を予測する。例えば、短期予測手段７−１は移動平均法、短期予測手段７−２は指数平滑法，…などである。
【００２２】
図３は、需要実績データの期間の例を示す図である。それぞれの短期予測手段７は、図３に示すように需要実績データのうち最新のＳ期間のデータを除いた需要実績データから、最新のＳ期間の需要を予測する。例えば需要実績データが２０１６年１月から２０１７年１２月までのデータとすると、本実施の形態の事例ではＳ＝１ヶ月であるから、２０１６年１月から２０１７年１１月までの需要実績データを用いて、２０１７年１２月の需要を予測する。これは、後のステップで２０１７年１２月の需要実績値と、需要予測値を比較するためである。
【００２３】
図４は、短期予測値のデータ構成例を示す図である。図２，３と同様に、Ｎ個の短期予測手段７は、それぞれ異なるアルゴリズムによって需要を予測する。例えば短期予測手段７−１は移動平均法、長期予測手段８−２は指数平滑法，…などである。
それぞれの短期予測手段７は、需要実績データのうち最新のＴ期間のデータを除いた需要実績データから、最新のＳ期間の需要を予測する。例えば、需要実績データが２０１６年１月から２０１７年１２月までのデータとすると、本実施の形態の事例では、Ｌ＝１２ヶ月であるから、２０１６年１月から２０１６年１２月までの需要実績データを用いて２０１７年１月から２０１７年１２月までの需要を予測する。また長期予測手段８では需要予測を日次のほかに週次、月次などで行うこともできる。本事例では、長期需要予測を月次で行っている。図５は、複数の短期予測精度のデータ構成例を示す図である。
【００２４】
短期予測精度評価手段９は、短期予測手段７−１からＮまでによって予測された短期予測値Ｄ３と、図２に例示する需要実績データとを比較し、各短期予測手段７毎の短期予測精度Ｄ５を計算する。予測精度の評価方法は、例えば、平均絶対誤差、平均絶対誤差率、二乗誤差などを使うことができるが、これらに限定されるものではない。本実施の形態では、平均絶対誤差を用いた例について説明する。
これは、時刻tの予測値をx(t)、需要実績値（すなわち正解値）をd(t)とし、予測期間の長さkとすると以下の（１）式で計算される。
【００２５】
【数１】
2019192014.tif 000003
【００２６】
図６は、長期予測値のデータ構成例を示す図である。各品目について、それぞれの長期予測手段毎に予測精度が求められている。
尚短期の場合と同様に、長期予測精度評価手段１０は長期予測手段８−１〜Ｍまでによって予測された長期予測値Ｄ４と、図２に示す需要実績データとを比較し、予測手段ごとの長期予測精度Ｄ６を計算する。予測精度の評価方法は、平均絶対誤差、平均絶対誤差率、二乗誤差などを用いることができるが、これらに限定されるものではない。本実施の形態では、平均絶対誤差を用いた例について説明する。
【００２７】
図７は、長期予測精度のデータ構成例を示す図である。各品目について、それぞれの長期予測手段毎に予測精度が求められている。
高精度予測判定手段５は、短期予測精度Ｄ５と長期予測精度Ｄ６との情報をもとに、各品目を最も高精度で予測した手段を判定し、「品目ごと、短期・長期別の最も高精度な予測手段」の情報を作成する。
最も高精度な予測精度の情報について、各行で最も予測精度の高い、すなわち予測誤差の値が小さい手段が最も高精度な手段となる。例えば図５の例では、Ｐ０００１の予測精度で最も誤差率が小さいのは短期予測手段７−２の２９８０であることから、Ｐ０００１を短期予測中で最も高精度に予測するのは短期予測手段７−２となる。
【００２８】
図８は、品目ごとの、短期・長期別の最も高精度な予測手段の例を示す図である。
品目属性読み込み手段２は品目属性データを読み込みメモリーに格納する。品目属性データとは、各品目に特有な特徴を示すデータであり、製品種別、サイズ、重量、製品仕様パラメータ、その製品のライフサイクル上の位置（序盤、中盤、終盤など）などが含まれるが、属性の内容はこれらに限定されるものではない。
【００２９】
図９は、品目属性データの構成例を示す図である。図９に示すように、１列目に品目を特定するための品目ＩＤがあり、２列目以降にその品目の属性値が格納されている。
製品種別によって、ある属性を持たない品目があるが、そのような場合には属性値を０またはｎｕｌという特殊な値が設定されている。例えば、モーターには「トルク」という属性があるが、電子基板にはない。そこで、電子基板の行の「トルク」属性の値はｎｕｌである。
【００３０】
分類基準判定手段１１は、「品目属性情報」と、「品目ごと、短期・長期別最も高精度な予測手段の情報」とを用いて「品目の属性値を入力とし、その品目を最も高精度に予測できる需要予測手段名（需要予測手段のＩＤ）を出力とする分類基準Ｄ７」を算出する。分類基準Ｄ７は、短期予測用と長期予測用の２つを求めることができる。
分類基準判定手段１１としては、決定木やニューラルネットワークなどの機械学習手法を用いることができる。本実施の形態では例決定木の一種であるC5.0を用いた。
【００３１】
ここで、目的変数を「最も高精度な需要予測手段」とし、説明変数を「品目属性値」とする。
算出された分類基準の例を図１０に示す。この例では、製品種別が「モーター」で、そのライフサイクルが「序盤１」にあり、属性１の値が５００以上の品目は短期予測手段を用いると最も高精度に需要予測ができる」管理グループに分類される。
以下に詳細な処理について説明する。
【００３２】
本実施の形態で用いたC5.0は、商用に提供されているものであり、アルゴリズムは公開されていない。このC5.0のもとになったC4.5というアルゴリズムは、以下の文献において詳細に説明されている。
書名：C4.5: Programs for Machine Learning
著者：J. Ross Quinlan
出版社：Morgan Kaufmann
出版年：1993
【００３３】
以下ツリーの作り方の概略を例示的に説明する。
需要予測手段３は、短期予測手段はＮ個、長期予測手段はＭ個存在するが、ここでは短期予測手段の場合を例にとり、Ｎ個存在すると過程する。
品目の属性は複数ある。属性がＫ個あるとし、これを属性１，属性２，…，属性Ｋとする。
１）ルートノードＤを作成し、すべての品目をＤに所属させる。
２）もし、Ｄに所属するすべての品目の「最も高精度な予測手段」がすべて同じであれば、このノードの出力をその予測手段とする。
３）このノードに所属する品目の中で、予測手段i （i=1, 2, … N）が最も高精度に予測する品目の割合をp(i, D)とし、ノードＤの平均情報量を計算する。平均情報量は次式で求められる。
【００３４】
【数２】
2019192014.tif 000004
【００３５】
４）Ｄに所属する品目を属性ｋの値で分割することを考える。例えば、属性ｋが製品種別であり、その値が｛モーター、フィルター、ファン、電子基板、電源｝の５種類であるとすると、品目は５分割される。すなわち属性ｋがモーターの品目グループ、フィルターの品目グループ、ファンの品目グループ、電子基板の品目グループ、電源の品目グループの５グループに分割される。属性k（k=1, 2, … K）が取りうる値の数をVkとする。上記の例では属性kの値は５種類あるのでVk＝５である。
Ｄに属する品目を属性kの値で分割すると、属性kはVk種類の値をとるので、品目はVk個のグループに分割される。
【００３６】
５）属性kで分割した場合のv番目のグループ（v=1, 2, …, Vk）に属する品目の中で予測手段i （i=1, 2, … N）が最も高精度に予測する品目の割合をp(i, k, v)とする。
属性kで分割した場合のv番目のグループの平均情報量を次式で計算する。
【００３７】
【数３】
2019192014.tif 000005
【００３８】
６）属性kの平均情報量期待値を次式で計算する。ノードDに所属する品目数をＰｄ，属性kで分割した場合のv番目のグループに属する品目数をＰｋｖとし
属性kの平均情報量期待値を以下の式で表す。
【００３９】
【数４】
2019192014.tif 000006
【００４０】
７）Ｍ（ｋ）が最大となる属性をノードＤの分割基準とする。このノードに子ノードをVk個作成する。子ノードをD1，D2，…, DVkとし、子ノードDVkには属性kがv番目の値をとる品目を所属させる。
８）各子ノードvに対して，D←Dvとし，2からの操作を再帰的に行う。
【００４１】
以上のようにして、品目−ライフサイクル−属性の所定値よりの大小判定−適した短期予測手段を提示することができる。
処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【００４２】
上記の実施の形態において、図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
【００４３】
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明は、需要予測に関する情報処理装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００４５】
ＤＢ１  需要実績データ
ＤＢ２  品目属性データ
１  需要実績読み込み手段
２  品目属性読み込み手段
３  需要予測手段
４  予測精度評価手段
５  高精度予測判定手段
７  短期予測手段
８  長期予測手段
９  短期予測精度評価手段
１０  長期予測精度評価手段
１１  分類基準判定手段
Ｄ１１ａ  機械学習用サンプル
Ｄ１１ｂ  評価用サンプル
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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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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