(57)【要約】【課題】倉庫の管理者が理解可能または納得可能な変動要因を考慮した予測結果を提示する。【解決手段】プロセッサとメモリを有して、倉庫に格納された商品の在庫を管理する在庫管理装置であって、商品の出荷量の実績を格納する出荷実績データと、出荷量に影響を与える変動要因が予め設定された変動要因候補データと、ユーザが選択した変動要因を受け付けて、当該変動要因と出荷実績データからユーザ予測モデルを生成するユーザ予測モデル生成部と、変動要因候補データから変動要因を選択し、ユーザ予測モデルと出荷実績データから推奨予測モデルを生成する推奨予測モデル生成部を有し、推奨予測モデル生成部は、ユーザ予測モデルから商品の出荷量の予測値を第１の予測出荷量として算出し、推奨予測モデルから商品の出荷量の予測値を第２の予測出荷量として算出し、第１または第２の予測出荷量に与える影響度を変動要因毎に算出する。【選択図】図１Ａ
2019192002.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサとメモリを有して、倉庫に格納された商品の在庫を管理する在庫管理装置であって、
前記倉庫から出荷された前記商品の出荷量の実績を格納する出荷実績データと、
前記出荷量に影響を与える変動要因が予め設定された変動要因候補データと、
ユーザが選択した前記変動要因を受け付けて、当該変動要因と前記出荷実績データからユーザ予測モデルを生成するユーザ予測モデル生成部と、
前記変動要因候補データから前記変動要因を選択し、前記ユーザ予測モデルと前記出荷実績データから推奨予測モデルを生成する推奨予測モデル生成部と、を有し、
前記推奨予測モデル生成部は、
前記ユーザ予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第１の予測出荷量として算出し、前記推奨予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第２の予測出荷量として算出し、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量の差を前記変動要因別に分解した値から、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量に与える影響度を変動要因毎に算出することを特徴とする在庫管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の在庫管理装置であって、
前記第１の予測出荷量と、前記第２の予測出荷量と、変動要因毎の影響度を表示する画面を生成する可視化部をさらに有することを特徴とする在庫管理装置。
【請求項３】
請求項１に記載の在庫管理装置であって、
前記推奨予測モデル生成部は、
前記選択された変動要因に応じた説明変数を前記ユーザ予測モデルに追加して追加説明変数付き予測モデルを生成し、前記ユーザ予測モデルの予測誤差を算出し、前記追加説明変数付き予測モデルと前記予測誤差から予測誤差モデルを生成し、当該予測誤差モデルに前記ユーザ予測モデルを加えて前記推奨予測モデルを生成することを特徴とする在庫管理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の在庫管理装置であって、
前記推奨予測モデル生成部は、
前記ユーザ予測モデルの生成の際に選択されなかった変動要因を選択することを特徴とする在庫管理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の在庫管理装置であって、
前記第１の予測出荷量または前記第２の予測出荷量の一方と、前記ユーザから在庫計画の基準を受け付けて、前記商品の在庫を複数の前記倉庫間で前記在庫計画の基準に合致する輸送量を算出し、在庫計画として出力する輸送量計算部を、さらに有することを特徴とする在庫管理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の在庫管理装置であって、
前記輸送量計算部は、
輸送先の前記倉庫における在庫維持日数と確度を受け付けて、前記在庫維持日数と確度を満たす前記倉庫間の輸送量を算出することを特徴とする在庫管理装置。
【請求項７】
プロセッサとメモリを有する計算機で、倉庫に格納された商品の在庫を管理する在庫管理方法であって、
前記計算機が、前記倉庫から出荷された前記商品の出荷量の実績を格納する出荷実績データと、前記出荷量に影響を与える変動要因が予め設定された変動要因候補データと、を読み込む第１のステップと、
前記計算機が、ユーザによって選択された前記変動要因を受け付けて、当該変動要因と前記出荷実績データからユーザ予測モデルを生成する第２のステップと、
前記計算機が、前記変動要因候補データから前記変動要因を選択し、前記ユーザ予測モデルと前記出荷実績データから推奨予測モデルを生成する第３のステップと、を含み、
前記第３のステップは、
前記ユーザ予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第１の予測出荷量として算出し、前記推奨予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第２の予測出荷量として算出し、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量の差を前記変動要因別に分解した値から、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量に与える影響度を変動要因毎に算出することを特徴とする在庫管理方法。
【請求項８】
請求項７に記載の在庫管理方法であって、
前記計算機が、前記第１の予測出荷量と、前記第２の予測出荷量と、変動要因毎の影響度を表示する画面を生成する第４のステップを、をさらに含むことを特徴とする在庫管理方法。
【請求項９】
請求項７に記載の在庫管理方法であって、
前記第３のステップは、
前記選択された変動要因に応じた説明変数を前記ユーザ予測モデルに追加して追加説明変数付き予測モデルを生成し、前記ユーザ予測モデルの予測誤差を算出し、前記追加説明変数付き予測モデルと前記予測誤差から予測誤差モデルを生成し、当該予測誤差モデルに前記ユーザ予測モデルを加えて前記推奨予測モデルを生成することを特徴とする在庫管理方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の在庫管理方法であって、
前記第３のステップは、
前記ユーザ予測モデルの生成の際に選択されなかった変動要因を選択することを特徴とする在庫管理方法。
【請求項１１】
請求項７に記載の在庫管理方法であって、
前記計算機が、前記第１の予測出荷量または前記第２の予測出荷量の一方と、前記ユーザから在庫計画の基準を受け付けて、前記商品の在庫を複数の前記倉庫間で前記在庫計画の基準に合致する輸送量を算出し、在庫計画として出力する第５のステップを、さらに含むことを特徴とする在庫管理方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載の在庫管理方法であって、
前記第５のステップは、
輸送先の前記倉庫における在庫維持日数と確度を受け付けて、前記在庫維持日数と確度を満たす前記倉庫間の輸送量を算出することを特徴とする在庫管理方法。
【請求項１３】
プロセッサとメモリを有する計算機に、倉庫に格納された商品の在庫を管理させるためのプログラムであって、
前記倉庫から出荷された前記商品の出荷量の実績を格納する出荷実績データと、前記出荷量に影響を与える変動要因が予め設定された変動要因候補データと、を読み込む第１のステップと、
ユーザによって選択された前記変動要因を受け付けて、当該変動要因と前記出荷実績データからユーザ予測モデルを生成する第２のステップと、
前記計算機が、前記変動要因候補データから前記変動要因を選択し、前記ユーザ予測モデルと前記出荷実績データから推奨予測モデルを生成する第３のステップと、を含み、
前記第３のステップは、
前記ユーザ予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第１の予測出荷量として算出し、前記推奨予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第２の予測出荷量として算出し、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量の差を前記変動要因別に分解した値から、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量に与える影響度を変動要因毎に算出する処理を前記計算機に実行させるためのプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のプログラムであって、
前記第１の予測出荷量と、前記第２の予測出荷量と、変動要因毎の影響度を表示する画面を生成する第４のステップを、さらに含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムであって、
前記第３のステップは、
前記選択された変動要因に応じた説明変数を前記ユーザ予測モデルに追加して追加説明変数付き予測モデルを生成し、前記ユーザ予測モデルの予測誤差を算出し、前記追加説明変数付き予測モデルと前記予測誤差から予測誤差モデルを生成し、当該予測誤差モデルに前記ユーザ予測モデルを加えて前記推奨予測モデルを生成することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物流倉庫等の在庫管理装置、在庫管理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物流倉庫を運用するには、出荷量を予測することが必要である。在庫計画の場合、将来的に高頻度または大量に出荷しそうな商品を取り出しやすいロケーションに保管したり、長期保管用で出荷機能がない倉庫に転送してあった場合は出荷機能があるメインの倉庫に取り寄せるなど、先の出荷を見据えた作業が行われている。
【０００３】
商品ごとの出荷量は様々な変動要因が複合的に影響している。そのため商品によって出荷の予測で加味すべき要因や用いる予測手法が異なり、予測精度（予測結果と実際の近さ）も異なる。こうした商品毎の様々な特性を加味しつつ在庫計画を立てる必要がある。
【０００４】
商品の需要を予測する技術としては、例えば、特許文献１が知られている。特許文献１では、ＭＡ（Moving Average model）やＡＲＩＭＡ（Auto Regressive Integrated Moving Average model）など様々な予測モデルを組み合わせて高精度な予測に関する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１３１２５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１では、それぞれの予測モデルは変動要因に分解せずに時系列のパターンから予測している。さらにこれらのモデル同士をブレンドして予測モデルを生成するため、予測結果に対して出荷に影響を与える変動要因と、予測結果の関係を物流倉庫の管理者が容易に理解することは困難である。予測結果の根拠が分からないと管理者（またはユーザ）は納得できないため、管理者はこの予測結果を活用することが難しい、という問題があった。
【０００７】
さらに、これらの予測結果に基づいて在庫計画を行うためには、商品によって異なる予測精度を考慮した在庫計画を計算する必要がある。
【０００８】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、倉庫の管理者が理解可能または納得可能な変動要因を考慮した予測結果を提示し、予測結果に基づいた在庫の計画を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、プロセッサとメモリを有して、倉庫に格納された商品の在庫を管理する在庫管理装置であって、前記倉庫から出荷された前記商品の出荷量の実績を格納する出荷実績データと、前記出荷量に影響を与える変動要因が予め設定された変動要因候補データと、ユーザが選択した前記変動要因を受け付けて、当該変動要因と前記出荷実績データからユーザ予測モデルを生成するユーザ予測モデル生成部と、前記変動要因候補データから前記変動要因を選択し、前記ユーザ予測モデルと前記出荷実績データから推奨予測モデルを生成する推奨予測モデル生成部と、を有し、前記推奨予測モデル生成部は、前記ユーザ予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第１の予測出荷量として算出し、前記推奨予測モデルから前記商品の出荷量の予測値を第２の予測出荷量として算出し、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量の差を前記変動要因別に分解した値から、前記第１の予測出荷量と前記第２の予測出荷量に与える影響度を変動要因毎に算出する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様によれば、倉庫の管理者が理解可能または納得可能な変動要因を考慮した予測結果を提示し、予測結果に基づいた在庫の計画案を生成または提示することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】本発明の実施例１を示し、在庫管理システムの機能要素の一例を示すブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の実施例１を示し、在庫管理システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例１を示し、変動要因候補データの営業日テーブルの一例を示す図である。
【図３】本発明の実施例１を示し、変動要因候補データの天候テーブルの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施例１を示し、変動要因候補データの変動要因設定テーブルの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施例１を示し、出荷実績データの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施例１を示し、在庫管理装置で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施例１を示し、ユーザ設定画面の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施例１を示し、ユーザ予測の可視化画面の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施例１を示し、推奨予測モデル生成部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例１を示し、在庫計画設定画面の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施例１を示し、輸送量計算部で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例１を示し、在庫計画案の出力画面の一例を示す図である。
【図１３】本発明の実施例１を示し、在庫計画の詳細画面の一例を示す図である。
【図１４】本発明の実施例１を示し、予測影響度の表示画面の一例を示す図である。
【図１５】本発明の実施例２を示し、計算機で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の実施例２を示し、出荷量補正の設定画面の一例を示す図である。
【図１７】本発明の実施例２を示し、出荷量を補正した場合のグラフの一例を示す図である。
【図１８】本発明の実施例３を示し、計算機で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施例３を示し、ユーザ予測モデルの選択画面の一例を示す図である。
【図２０】本発明の実施例１を示し、在庫データの一例を示す図である。
【図２１】本発明の実施例１を示し、ロケーションテーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００１３】
実施例１では商品別の出荷量予測を行い、その予測出荷量に基づいて在庫を倉庫間で輸送する計画（在庫計画）を生成する在庫管理システムについて説明する。本実施例１で記述する輸送の計画とは、近い将来に出荷する可能性が高い在庫の商品を保管用の倉庫から出荷機能がある倉庫へ輸送する場合や、しばらく出荷する見込みがない在庫を長期保管用の倉庫へ輸送する場合である。なお同じ倉庫内でもフロア間やフロア内の範囲を区切ったエリア間での在庫の移動計画としても利用することができる。図１Ａは本発明の実施例１における在庫管理システムの一例を示す機能ブロック図である。
【００１４】
在庫管理システムは、商品の出荷量に影響を与える変動要因候補データ３１と、商品の出荷量の実績を蓄積した出荷実績データ３２と、変動要因候補データ３１と出荷実績データ３２から在庫管理システムのユーザ（または管理者）が設定した条件でユーザ予測モデル２８を生成するユーザ予測モデル生成部２１と、ユーザ予測モデル２８を可視化するユーザ予測可視化部２２と、変動要因候補データ３１と出荷実績データ３２とユーザ予測モデル２８から在庫管理システムが推奨予測モデル２７を生成する推奨予測モデル生成部２３と、商品の在庫データ３３から引当日を算出する在庫ソート及び引当日計算部２５と、引当日とユーザ予測モデル２８と倉庫のロケーションテーブル３４から在庫計画を算出する輸送量計算部２６と、算出された在庫計画を表示する在庫計画可視化部２４と、を含む。
【００１５】
従来から物流や倉庫の管理者は独自の予測方法を有している。例えば、過去一定期間の平均出荷量に対し、曜日ごとの傾向で増減させて調整したり、商品の出荷量が増加しやすい月末や月初あるいは祝日前後に出荷量を上乗せするなどの調整をして日々の出荷量を予測していた。
【００１６】
こうした従来の予測は出荷量の変動要因が十分に反映されていないため、予測精度（予測結果と実際の出荷量の近さ）が低い。一方で倉庫の管理者の経験に基づいて作られた予測方法では、倉庫の管理者の理解や納得感を得られやすい予測である。
【００１７】
そこで、本実施例１の倉庫管理システムでは、管理者が用いている予測式に変動要因ごとの予測を加えた形で構成する予測モデルを生成することで、倉庫の管理者が考える予測結果と、推奨予測モデル２７の予測結果に変動要因の影響を加えて最終的な予測結果を提示する。これにより倉庫の管理者が理解または納得しつつ様々な変動要因を加味した予測を行うことができる。さらに商品によっては予測した出荷量から著しく外れる可能性も含んでいる。そこで予測モデルの精度を評価し、予測された出荷量とその確度を考慮した在庫計画を生成する。
【００１８】
変動要因候補データ３１には、過去若しくは将来の出荷量に影響を及ぼす変動要因に関するデータが予め格納される。本実施例１では、変動要因候補データ３１として営業日に関連する営業日テーブル３１１と、天候に関連する天候テーブル３１２を含む例を示す。出荷実績データ３２には過去の出荷量の実績データが格納され、在庫データ３３には商品の在庫情報が格納される。
【００１９】
本実施例１の在庫管理システムでは、まず、ユーザ予測モデル生成部２１が管理者（ユーザ）からの予測に関する情報を受け付けて、変動要因候補データ３１と出荷実績データ３２からユーザが考える予測モデル（ユーザ予測モデル２８）を生成する。そして、ユーザ予測可視化部２２は、ユーザ予測モデル２８を用いて予測結果を提示する。
【００２０】
推奨予測モデル生成部２３では、ユーザ予測モデル２８と、出荷実績データ３２と、変動要因候補データ３１に基づいて推奨する予測モデル（推奨予測モデル２７）を生成する。
【００２１】
在庫ソート及び引当日計算部２５は、在庫データ３３のデータから在庫間で出荷の引当優先順位と引当日を決定する。輸送量計算部２６は、推奨予測モデル２７と、ユーザの在庫計画の基準と、ロケーションテーブル３４の情報に基づいて商品ごとの在庫輸送量を予測精度を考慮して算出する。そして、在庫計画可視化部は、輸送量計算部２６と在庫ソート部の引当日計算部２５から在庫ごとの輸送量を含む在庫計画を出力する。
【００２２】
なお、変動要因候補データ３１や、出荷実績データ３２や、在庫データ３３は、それぞれがデータベースの形式で運用されても良い。
【００２３】
図１Ｂは、本発明の実施例１における在庫管理システムの一例を示すブロック図である。在庫管理システムは、出荷機能を有する倉庫（メイン）７１−１と、出荷機能の無い倉庫（外部１）７１−２、倉庫（外部２）７１−３で、商品の在庫管理を行う計算機システムである。なお、以下の説明では、倉庫を特定しない場合には、符号７１を使用する。
【００２４】
在庫管理システムは、在庫管理装置１と、ネットワーク６０を介して接続された業務サーバ５０を含む。業務サーバ５０は、倉庫７１の商品の在庫量などを収集して在庫管理装置１に提供する計算機である。
【００２５】
在庫管理装置１は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージデバイス１３と、入力装置１４と、出力装置１５と、ネットワークインタフェース１６を含む計算機である。
【００２６】
ネットワークインタフェース１６はネットワーク６０に接続されて業務サーバ５０と通信を行う。入力装置１４は、マウスやキーボードやタッチパネルで構成される。出力装置１５は、ディスプレイ等で構成される。
【００２７】
メモリ１２には、ユーザ予測モデル生成部２１と、ユーザ予測可視化部２２と、推奨予測モデル生成部２３と、在庫計画可視化部２４と、在庫ソート及び引当日計算部２５と、輸送量計算部２６の各機能部がプログラムとしてロードされ、プロセッサ１１によって実行される。また、メモリ１２には、ユーザ予測モデル生成部２１が生成したユーザ予測モデル２８と、推奨予測モデル生成部２３が生成した推奨予測モデル２７が格納される。
【００２８】
ストレージデバイス１３には、変動要因候補データ３１と、出荷実績データ３２と、在庫データ３３と、ロケーションテーブル３４が格納される。
【００２９】
プロセッサ１１は、各機能部のプログラムに従って処理することによって、所定の機能を提供する機能部として稼働する。例えば、プロセッサ１１は、ユーザ予測モデル生成プログラムに従って処理することでユーザ予測モデル生成部２１として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、プロセッサ１１は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する機能部としても稼働する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。
【００３０】
在庫管理装置１の各機能を実現するプログラム、テーブル等の情報は、ストレージデバイス１３や不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶デバイス、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の計算機読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納することができる。
【００３１】
変動要因候補データ３１には、商品の出荷量の変動に影響すると推定されるデータの一例として、営業日に関する変動要因を予め設定した営業日テーブル３１１と、天候や気温に関する変動要因が予め設定された天候テーブル３１２と、変動要因設定テーブル３１３が格納されている。図２〜図４に変動要因候補データ３１の一例を示す。また、出荷実績データ３２と、在庫データ３３と、ロケーションテーブル３４を図５、図２０及び図２１に示す。
【００３２】
図２は、変動要因候補データ３１に含まれる営業日テーブル３１１の一例を示す図である。営業日テーブル３１１は、倉庫や出荷先の営業日に関する変動要因候補データ３１の一例である。
【００３３】
営業日テーブル３１１は、日付３１１１と、月初から数えた営業日数３１１２と、月末から数えた営業日数３１１３と、直近の連休から数えた営業日数３１１４をひとつのエントリに含む。
【００３４】
商品の出荷量は、倉庫や出荷先の営業日によって出荷量が変動する。例えば倉庫が休業となる場合、出荷先から前もって必要になりそうな在庫を確保すべく前日から数日前の間に発注がかかる。もしくは休業期間は出荷先の手持ち在庫で運用して休業明けに多めに発注する場合もある。このように休業前後の数日で出荷量が増加する場合がある。
【００３５】
上記の他、月末や月初に担当者などが在庫確認を行い、必要となりそうな商品をまとめて発注する場合もある。以上を踏まえ、各日付ごとに月初や月末からカウントして何番目の営業日か、直近の連休からカウントして何番目の営業日か、などのデータを格納しておく。なお、営業日テーブル３１１の日数は所定の周期（例えば、１日）で更新される。
【００３６】
図３は、変動要因候補データ３１に含まれる天候テーブル３１２の一例を示す図である。天候テーブル３１２は、日付３１２１と、地域（大）３１２２と、地域（小）３１２３と、前日平均気温差３１２４と、最高気温３１２５と、天候３１２６をひとつのエントリに含む。
【００３７】
なお、地域（大）３１２２には、例えば、地方名が格納される。また、地域（小）３１２３には、例えば、都道府県名や都市名が格納される。
【００３８】
天候は気温や湿度などの数値データや晴れ、曇りなどのカテゴリデータである。気温によって売れ行きが変わる商品もあるため、出荷量の変動要因である。また晴れ、雨などの天候によっても店舗の来客数などが変わるため、商品の出荷量に影響する。また気温だけでなく、同時期平年比の気温の高低や前日気温差なども影響すると考えられるので、このようなデータを合わせて格納してもよい。また天気は地域によって異なるため、日付と地域によってそれぞれの天候情報を格納してもよい。
【００３９】
上記のほか、市場や世の中のイベント（クリスマス、正月など）に関するデータや、販売実績情報（商品ごとの販売量など）、ＳＮＳ（Social Networking Service）情報（商品ごとの日々の関連コメント数など）、広告情報（商品ごとの広告紙掲載数、ＷＥＢ、テレビ宣伝回数など）などがあってもよい。
【００４０】
さらに変動要因候補データ３１には変動要因を予測モデルに適用する際に必要となる情報を合わせて格納する。この例を図４に示す。図４は、変動要因候補データ３１の変動要因設定テーブル３１３の一例を示す図である。
【００４１】
変動要因設定テーブル３１３は、変動要因３１３１と、変動発生（Ｎ日後）３１３２と、変動期間（Ｍ日間）３１３３をひとつのエントリに含む。変動要因３１３１には、商品の出荷量が変動する要因が格納される。変動発生（Ｎ日後）３１３２には、変動要因３１３１が発生してから実際に出荷量に影響が出る日数が格納される。変動期間（Ｍ日間）３１３３には、出荷量の変動が継続する日数が格納される。なお、変動要因設定テーブル３１３は、管理者などによって予め設定される。
【００４２】
例えば、倉庫や出荷先の営業情報を活用することで休業日前後の営業日の出荷量の変動（主に増加）を説明できる可能性がある。この変動を予測モデルに適用する場合には、出荷量が変動すると考えられる営業日が休業日の前後何日間であるかを設定する必要がある。他に、ＳＮＳ情報や広告情報による出荷量の増減は、実際にＳＮＳが投稿された日や広告が行われた日からずれが発生すると考えられる。従って、このＳＮＳ情報を予測モデルに適用する場合には何日後から変動すると考えられるか、それが何日の期間に渡って発生するかを設定する必要がある。
【００４３】
図５は、本発明の実施例１を示し、出荷実績データ３２の一例を示す図である。出荷実績データ３２には各倉庫７１からの出荷量が格納される。出荷実績データ３２は、作業日３２１と、指示Ｎｏ３２２と、出荷先３２３と、商品３２４と、出荷数３２５をひとつのエントリに含む。なお、指示Ｎｏ３２２には、出荷の指示番号が格納される。
【００４４】
図２０は、本発明の実施例１を示し、在庫データ３３の一例を示す図である。在庫データ３３は、商品３３１と、ロット３３２と、入荷日３３３と、ロケーション３３４と、保管量３３５をひとつのエントリに含む。
【００４５】
商品３３１には、商品の識別子や商品名が格納される。ロット３３２には、当該商品の製造ロットに関する情報が格納され、図示の例では、製造日が格納される。入荷日３３３には、倉庫７１に入荷した日付が格納される。
【００４６】
ロケーション３３４には、倉庫７１と倉庫７１内の区画を特定する情報が格納される。例えば、「Ｍ−Ａ」の場合、「Ｍ」が倉庫（メイン）７１−１を示し、「Ａ」が倉庫内の区画の識別子を示す。保管量３３５には、ロケーション３３４に格納された当該商品の合計が格納される。
【００４７】
在庫データ３３は、所定の周期（例えば、１日）で更新される。なお、在庫データ３３は、在庫管理装置１が業務サーバ５０から収集した在庫情報に基づいて更新される。また、在庫データ３３には、商品３３１毎に在庫維持日数を設定するようにしてもよい。
【００４８】
図２１は、本発明の実施例１を示し、ロケーションテーブル３４の一例を示す図である。ロケーションテーブル３４は、ロケーション３４１と、倉庫３４２をひとつのエントリに含む。
【００４９】
ロケーション３４１には、倉庫７１と倉庫７１内の区画を特定する情報が格納される。例えば、「Ｍ−Ａ」の場合、「Ｍ」が倉庫（メイン）７１−１を示し、「Ａ」が倉庫内の区画の識別子を示す。倉庫３４２には、当該ロケーションに対応する倉庫（メイン）７１−１〜倉庫（外部２）７１−３が格納される。
【００５０】
図６は、実施例１の在庫管理装置１で行われる処理の一例を示すフローチャートである。この処理は、在庫管理装置１の利用者（ユーザ）が、入力装置１４から所定の指令を入力したときに実行される。
【００５１】
ステップ６００１はユーザ予測モデル生成部２１で行われる。ユーザ予測モデル生成部２１は、図７に示すユーザ設定画面４１０を出力装置１５へ出力して、ユーザの予測モデルを生成するための設定情報を取得する。
【００５２】
図７は、ユーザ設定画面４１０の一例を示す図である。ユーザ設定画面４１０では、変動要因の一例として「ＳＮＳコメント数」と、「前日気温差」と、「広告回数」が表示され、在庫管理装置１のユーザは入力装置１４を介して、ラジオボタン４１１〜４１３で所望の要因を選択して、変動発生（Ｎ日後）４１４〜４１６と、変動期間（Ｍ日間）４１７、４１８を入力することができる。但し、「前日気温差」については、変動期間（Ｍ日間）を１日に固定しているため、入力の必要は無い。ユーザ予測モデル生成部２１は、入力装置１４からユーザ設定情報を受け付ける。
【００５３】
また、変動要因等の設定はＧＵＩ（Graphical User Interface）による入力に限らず、予め設定されたフォーマットに従った電子ファイルを受け取る方法でもよい。またユーザが何も設定しなかった場合は、過去一定期間（例えば、過去一ヶ月）の平均出荷量のみを変動要因として登録してもよい。
【００５４】
ユーザ予測モデル生成部２１は、取得したユーザ設定情報と、必要である場合は変動要因設定テーブル３１３の情報に基づき、ユーザ予測モデル２８を生成する。
【００５５】
ユーザ予測モデル生成部２１は、例えば、ユーザが設定した変動要因をユーザ予測モデル２８の説明変数として組み込み、出荷実績データ３２を目的変数として重回帰分析を行って重回帰モデルで表現してもよい。この他、非線形モデルでユーザ予測モデル２８を生成してもよい。このようにして生成されたモデルはユーザ予測モデル２８としてユーザ予測モデル生成部２１から出力される。
【００５６】
ステップ６００２はユーザ予測可視化部２２で行われる。ユーザ予測可視化部２２では、前記ユーザ予測モデル２８と前記出荷実績データ３２の出荷量の実績情報を用いて、ユーザ予測モデル２８による過去から将来の予測結果（図８の８００２）と、過去の期間における実績（図８の８００１）との適合結果をユーザ予測可視化画面４２０として出力装置１５へ出力する。
【００５７】
図８は、ユーザ予測可視化画面４２０の一例を示す図である。ユーザ予測可視化画面４２０は、ユーザ予測モデル２８による予測結果や予測モデルの時系列波形がユーザの予想と一致していたり、ユーザが納得できるモデルとなっているかを確認するためのＧＵＩである。
【００５８】
また、ユーザ予測可視化画面４２０には、ＲＭＳＥ（Root Mean Square Error）やＭＡＰＥ（Mean Absolute Percentage Error）などの分析を行って、算出された評価値を表示してもよい。ユーザが納得できない場合は、例えばボタン８００３をクリックすることで前記ユーザ予測モデル生成部２１が生成した図７のＧＵＩに遷移して再度設定を変更することができるようにしてもよい。
【００５９】
ステップ６００３では、ユーザ予測可視化部２２が、所定の条件を満足したか否かを判定する。なお、所定の条件は、例えば図８に示すＯＫボタン８００４をユーザが押したときなど、ユーザが承認をすることを条件と仮定するが、これに限らなくてもよい。例えば、ＭＡＰＥ等の分析を実施して、算出された分析結果が所定の条件を満足しているか否かを判定してもよい。
【００６０】
ユーザ予測可視化部２２は、所定の条件を満足していればステップ６００４へ進み、そうでない場合にはステップ６００１に戻って上記処理を繰り返す。
【００６１】
ステップ６００４は、推奨予測モデル生成部２３で行われる。推奨予測モデル生成部２３では、前記ユーザ予測モデル２８と前記変動要因設定テーブル３１３からユーザが選択しなかった変動要因候補情報と、前記変動要因設定テーブル３１３で関連する情報と、前記出荷実績データ３２から出荷量の実績情報を取得して、推奨予測モデル２７を生成する。図９は、推奨予測モデル生成部２３で行われる処理の一例を示す詳細なフローチャートである。
【００６２】
ステップ９００１では、推奨予測モデル生成部２３が変動要因を選択する。推奨予測モデル生成部２３は、特にユーザ予測モデル２８の生成の際に使用されなかった変動要因から順次選択する。
【００６３】
推奨予測モデル生成部２３は、ステップ９００１〜９００４のループを繰り返して実行し、選択する変動要因を順次取り替えて全ての変動要因の組み合わせについて予測モデルの試行を実施することが望ましい。例えば、ユーザ予測モデル２８の生成時に選択されなかった変動要因の全てについて、ループの度に順次取り替えて選択する。
【００６４】
ステップ９００２では、推奨予測モデル生成部２３が、前記変動要因設定テーブル３１３の中で該当する変動要因の情報に基づき説明変数を選択する。例えば、変動要因がＳＮＳのコメント数であった場合、そのコメント数が２日後の出荷量に影響すると設定された場合は、日々の予測出荷量の説明変数の一つとして２日前のＳＮＳコメント数を設定する。
【００６５】
そして、推奨予測モデル生成部２３は、ユーザ予測モデル２８に上記説明変数を追加して予測モデルを生成する。例えば、重回帰モデルの場合、前記ユーザ予測モデル２８に前記説明変数を加えて重回帰分析を行い、前記説明変数の偏回帰係数を算出してモデルを生成する（以降、これを追加説明変数付き予測モデルとする）。換言すれば、追加説明変数付き予測モデルは、ユーザ予測モデル２８にユーザが選択しなかった説明変数を加えたモデルである。
【００６６】
ステップ９００３では、推奨予測モデル生成部２３が、前記追加説明変数付き予測モデルと前記ユーザ予測モデル２８でそれぞれ算出される日付毎の商品の出荷量の予測値と、各予測値の差を算出する。以降、追加説明変数付き予測モデルの予測値と、ユーザ予測モデル２８の予測値の差をユーザ予測値との差Ｄとする。なお、追加説明変数付き予測モデルの出荷量の予測値と、ユーザ予測モデル２８の出荷量の予測値は、日にち毎に、各商品についてそれぞれ算出される。
【００６７】
ステップ９００４では、推奨予測モデル生成部２３が、予め設定された条件を満たすまで計算したか否かの判定を行う。予め設定された条件とは、例えば、ユーザが選択しなかった全ての変動要因で計算するか、全ての変動要因設定条件で計算する、などである。この他、計算機リソースや計算時間などの都合で全通りの計算が難しい場合は、予め定められた変動要因候補に絞って計算してもよい。
【００６８】
推奨予測モデル生成部２３は、所定の条件を満たしていればステップ９００５へ進み、所定の条件を満たしていない場合はステップ９００１に戻り、条件を満たすまで上記処理を繰り返す。
【００６９】
ステップ９００５では、推奨予測モデル生成部２３が、上記ステップ９００４までに算出したそれぞれの変動要因のユーザ予測値の差Ｄを説明変数として、ユーザ予測モデル２８の予測誤差を目的変数とした予測誤差モデルを生成する。
【００７０】
例えば、各説明変数の係数は重回帰分析で算出して予測誤差モデルを生成する。この時の説明変数はステップ９００４までに算出した全ての前記追加説明変数付き予測モデルのユーザ予測値との差Ｄとしてもよいし、あるいは、ユーザ予測値との差Ｄの中からいくつか選択したものに限定して算出してもよい。
【００７１】
なお、予測誤差は、出荷実績データ３２とユーザ予測モデル２８の予測結果の差分から算出することができる。すなわち、過去の実績についてユーザ予測モデル２８で予測した結果と、実際の出荷量から予測誤差が算出される。
【００７２】
ステップ９００６では、推奨予測モデル生成部２３が、前記予測誤差モデルを用いて評価期間に適合した際の評価を実施する。評価方法は、例えば、上述のＲＭＳＥやＭＡＰＥを用いて予測誤差モデルの評価値を算出すればよい。
【００７３】
ステップ９００７では、推奨予測モデル生成部２３が、予め設定された条件を満たすまで計算したか否かを判定する。予め設定された条件とは、例えば、前記予測誤差モデルの評価値が所定の合格値以上であるか、若しくは説明変数を全組み合わせで実施したか、などである。
【００７４】
推奨予測モデル生成部２３は、所定の条件を満たしていればステップ９００８へ進み、所定の条件を満たしていない場合はステップ９００５に戻って、条件を満たすまで上記処理を繰り返す。
【００７５】
ステップ９００８では、推奨予測モデル生成部２３が、ステップ９００７までに算出した予測誤差モデル（例えば、Ｙｅｒｒ）とユーザ予測モデル２８の式（例えば、Ｙｕｓｅｒ）の和を、推奨予測モデル（Ｙｅｒｒ＋Ｙｕｓｅｒ）２７として算出する。
【００７６】
なお、予測誤差モデルはステップ９００６で算出した評価値のうち、最も評価が良かったもの（例えば、ＲＭＳＥやＭＡＰＥの評価値が所定の閾値よりも小さかったものなど）が選択される。
【００７７】
推奨予測モデル２７のうち、予測誤差モデル由来の各説明変数の項の予測日ごとの値は、ユーザ予測モデル２８の予測出荷量と推奨予測モデル２７の予測出荷量の差を、変動要因別に分解して説明した値である。以降、この値を変動要因別出荷量差分値とする。
【００７８】
また、推奨予測モデル生成部２３は、推奨予測モデルの誤差範囲を設定する。例えば、予測誤差が正規分布に則ると仮定した場合、誤差範囲を予測出荷量から標準偏差分だけ足し引きをした値の範囲（すなわち予測出荷量から標準偏差分を引いた値（ただし０以上とする）から予測出荷量に標準偏差分を加えた値までの範囲）とする。以降ではこれを誤差範囲とするが、誤差範囲の設定方法はこれに限る必要はなく、周知または公知の手法を用いることができる。
【００７９】
ステップ９００８では、推奨予測モデル生成部２３が、上記のように生成した推奨予測モデル２７を出力する。また、推奨予測モデル生成部２３は、推奨予測モデル２７に関連するデータ（誤差範囲など）も算出して出力する。
【００８０】
以上の処理によって、推奨予測モデル生成部２３は推奨予測モデル２７を生成する。
【００８１】
次に、図６の処理に戻り、ステップ６００５は、在庫ソート及び引当日計算部２５で行われる。在庫ソート及び引当日計算部２５では、各商品の在庫に出荷の優先度を設定する。例えば、先入れ先出しの運用の場合は、早く入荷した商品の在庫から順に優先度を高く設定する。
【００８２】
在庫ソート及び引当日計算部２５は、優先度情報と予測出荷量の情報を踏まえ、各在庫の引当日を計算する。各在庫の引当日の計算方法を説明する。該当する在庫よりも出荷優先度が高い同商品の在庫総量と、日々の予測出荷量を時系列順に累積した累積予測出荷量を比較して、在庫総量より累積予測出荷量が上回る最初の日にちが引当日（後述する図１３の１２０６）である。
【００８３】
また、在庫ソート及び引当日計算部２５は、日々の予測出荷量の誤差範囲の最大値（すなわち予測出荷量に標準偏差を加えた値）を日々の予測出荷量として計算した引当日は引当日（早め）（図１３の１２０７）として算出する。また、在庫ソート及び引当日計算部２５は、日々の予測出荷量の誤差範囲の最小値（すなわち予測出荷量に標準偏差を引いた値）を引当日（遅め）（図１３の１２０８）として算出する。
【００８４】
ステップ６００６は、輸送量計算部２６で行われる。図１１は、輸送量計算部２６で行われる商品ごとに輸送量を計算する処理の一例を示すフローチャートである。
【００８５】
ステップ１１００１では、輸送量計算部２６が在庫計画基準を設定する。在庫計画基準はユーザが在庫計画の方針に応じて設定する。商品を輸送する車両の手配の都合で次の輸送まで一定期間ある場合は、一定期間内で倉庫７１間の輸送が必要にならない分の商品を輸送しておく必要がある。
【００８６】
この場合、ユーザは入力装置１４等を介して輸送先の倉庫７１の在庫維持日数（商品の欠品が発生しない日数）を設定する。また輸送車両の台数が限られており、限られた輸送量で運べる分だけ運ぶ場合は、総輸送量を設定する。なお、在庫計画基準の設定方法は、図１０のようなＧＵＩを用意してユーザが入力する方法でもよいし、指定のフォーマットの電子ファイルを取り込む方法でもよい。
【００８７】
図１０は、在庫計画設定画面４３０の一例を示す図である。在庫計画設定画面４３０は、輸送量計算部２６によって生成されて出力装置１５へ表示される。在庫計画設定画面４３０は在庫計画基準として、例えば、在庫維持日数と、総輸送量と、出荷の優先度が選択可能に表示される。在庫維持日数を選択する場合、ユーザは、ラジオボタン４３１をクリックして、日数４３５または確度４３６を各入力欄に入力することで設定することができる。
【００８８】
また、総輸送量を選択する場合、ユーザは、ラジオボタン４３２をクリックして、パレット数４３７を入力欄に入力し、設定することができる。パレット数４３７は、例えば、１回の輸送で移動可能なパレットの数を示す。また、出荷の優先度を選択する場合には、高い順のラジオボタン４３３または低い順のラジオボタン４３４のいずれかをクリックすれば良い。
【００８９】
輸送量計算部２６は、在庫計画設定画面４３０で設定された、ユーザの所望の基準を在庫計画基準として受け付ける。
【００９０】
ステップ１１００２では、輸送量計算部２６が、在庫計画で目標とする輸送先の在庫維持日数と在庫維持日数の確度を、上記受け付けた在庫計画基準から設定する。確度について説明する。在庫計画は予測に基づくため、予測が外れる可能性を加味する必要がある。
【００９１】
そのため、予測出荷量に余裕を追加した分を輸送すれば、在庫維持日数が守られる確率は高まる。例えば、予測誤差が正規分布に則ると仮定した場合、当日の予測出荷量に予測誤差の標準偏差分を加えた物量を輸送すれば輸送先で当日分の在庫維持が達成される確率は約８４％となる。なお、本実施例１では、輸送量計算部２６へ入力する予測出荷量としては、推奨予測モデル２７の予測結果とするが、これに限定されるものではない。例えば、推奨予測モデル２７の予測結果と、ユーザ予測モデル２８の予測結果の一方をユーザが選択して、輸送量計算部２６へ入力してもよい。
【００９２】
ステップ１１００１でユーザが在庫維持日数を設定している場合は、その確度も含めてユーザが設定すれば、ステップ１１００２では、輸送量計算部２６が、在庫計画基準をそのまま設定する。
【００９３】
もしユーザが確度を設定しない場合は、輸送量計算部２６が、予め設定された値を設定してもよい。ステップ１１００１でユーザが総輸送量（４３７）を設定している場合は、予め定めた在庫維持日数や確度の初期値として設定する。
【００９４】
ステップ１１００３では、輸送量計算部２６が、輸送の対象となる商品群の中から一つの商品を選択する。対象商品群の商品は輸送元の倉庫７１で扱っている商品である。輸送の対象となる商品は、在庫データ３３の保管量３３５と在庫維持日数に基づいて決定すれば良い。例えば、ロケーション３３４が「Ｍ」の商品で、保管量３３５が予め設定された在庫維持日数を満足できない商品を輸送の対象とする。
【００９５】
ステップ１１００４では、輸送量計算部２６が、上記ステップ１１００３で選択した商品について、ステップ１１００２で設定された輸送先での在庫維持日数とその予測の確度を満たす在庫量を計算する。
【００９６】
例えば、輸送量計算部２６が、予測誤差が正規分布に則るとした場合は、Ｎ日まで在庫を維持するためにはΣμ＋Ｎ＾０．５＊ｋ＊σで在庫量を算出することができる。ΣμとはＮ日までの日々の予測出荷量の和で、ｋは確度に応じて定める係数、σは予測誤差の標準偏差である。ｋを例えば１とすると８４％の確率で在庫維持ができる。
【００９７】
輸送量計算部２６は、ステップ１１００４で算出した在庫量のうち、輸送先の倉庫７１に当該商品の在庫がある場合は、在庫の保管量３３５を差し引いた残りが必要な輸送量となる。
【００９８】
また、輸送量計算部２６は、この時に、輸送元の倉庫７１の在庫の優先度に応じて輸送する商品をどの倉庫７１の在庫から取り出すかの割り当ても決定する。輸送の優先度は、先に算出した出荷の優先度を用いて決定する。
【００９９】
例えば、出荷機能がない倉庫７１−２、７１−３が輸送元で、近い将来に出荷する在庫を輸送したい場合は、出荷優先度が高い在庫順に輸送の優先度を設定する。逆に出荷機能がある倉庫７１−１が輸送元で、しばらく出荷しない在庫を輸送したい場合には出荷優先度が低い在庫順に輸送の優先度を設定する。輸送量計算部２６は、この輸送の優先度が高い在庫から順に輸送を割り当て、割り当てた在庫の総量が輸送量となるまで割り当てを行う。
【０１００】
ステップ１１００５では、輸送量計算部２６が上記ステップ１１００３〜ステップ１１００４までの処理を輸送元の倉庫７１にある全商品で行ったか否かを判定する。全商品について処理が完了した場合にはステップ１１００６に進み、未処理の商品がある場合はステップ１１００３に戻って上記処理を繰り返す。
【０１０１】
ステップ１１００６では輸送量計算部２６が、全商品で必要な輸送量を計算した結果、条件を満たしたか否かを判定する。在庫計画設定画面４３０で在庫維持日数が設定されている場合は、特にこの処理は不要である。総輸送量が設定されている場合は、次の処理が行われる。
【０１０２】
輸送量計算部２６が算出した必要な輸送量の総量が、在庫計画設定画面４３０で設定された総輸送量を超えている場合（すなわち輸送車両に乗り切らない場合）はステップ１１００２まで戻り、確度または在庫維持日数の値を下げて上記ステップ１１００３〜ステップ１１００５までの処理を実行する。
【０１０３】
輸送量計算部２６は、上記算出された必要な輸送量の総量が、在庫計画設定画面４３０で設定された総輸送量よりある一定以上の差があり、差が小さい場合（すなわち輸送車両に余裕がある場合）はステップ１１００２まで戻り、確度または在庫維持日数の値を上げてステップ１１００３〜ステップ１１００５まで計算する。
【０１０４】
輸送量計算部２６は、最終的にステップ１１００６の条件を満たしたら輸送量計算を終了する。
【０１０５】
次に、図６へ戻って、ステップ６００７は、在庫計画可視化部２４で行われる。在庫計画可視化部２４では、倉庫７１の管理者が在庫計画を立てて意思決定するための在庫計画案の画面を生成する。
【０１０６】
図１２は、在庫計画案４４０の出力画面の一例を示す図である。在庫計画案４４０は、輸送量が割り当てられた商品ごとの在庫計画１２０を表示する領域１２１と、予測出荷量を表示する領域１２２と、予測影響度を表示する領域１２３と、輸送に必要な車両を表示する領域１２４を含む。
【０１０７】
領域１２１に在庫計画１２０の全体を表示できない場合は、領域１２１をダブルクリックなど所定の操作を行うことで、図１３に示す在庫計画１２０の詳細表示画面を出力すればよい。
【０１０８】
図１３において、在庫計画１２０は、在庫の識別子を格納する在庫１２０１と、商品の識別子または商品名を格納する商品１２０２と、在庫が現在保管されている場所を格納する輸送元ロケーション１２０３と、輸送先の場所（細かな場所まで決まっていない場合は輸送先倉庫名でもよい）を格納する輸送先ロケーション１２０４と、パレット数（ＰＬ）を格納する輸送量１２０５と、引当日１２０６と、引当日（早め）１２０７と、引当日（遅め）１２０８と、確度１２０９と、在庫維持日数１２１０をひとつのエントリに含む。
【０１０９】
この他、在庫データ３３から在庫に関する細かな情報を合わせて表示してもよい（保有量、サイズなど）。なお、在庫計画１２０の行の並び順は自由に並び替えることができる。例えば、近い将来に出荷する在庫順に見たい場合は引当日１２０６もしくは引当日（早め）１２０７などをソート列として昇順表示にしてもよい。逆にしばらく出荷しない在庫順にみたい場合は降順表示にしてもよい。この他、輸送量１２０５の多いものから順にして表示してもよい。
【０１１０】
領域１２２では各商品の予測出荷量を折れ線グラフ１２５で示す。領域１２２で表示する商品は、例えば、在庫計画案４４０のＧＵＩ上のカーソルをあわせてクリック操作などで選択した在庫の商品を表示する。
【０１１１】
予測出荷量は折れ線グラフ１２５などで表示する。図示の例では実線（１２５）が推奨予測モデル２７での予測出荷量を示し、破線（１２６）がユーザ予測モデル２８の予測出荷量を表示する。なお、折れ線に限らず、棒グラフなどでもよい。また次の場合を踏まえ、ユーザ予測モデル２８の予測出荷量については非表示としてもよい。例えば、ユーザ予測モデル２８の生成時にユーザからの入力がなく、ユーザ予測モデル２８が単純な過去一定期間の平均であって、ユーザ予測モデル２８の予測出荷量の表示が必要なかったり、描画範囲の表示物が集中していて見えづらいなどの理由がある場合である。また誤差範囲をエラーバーとして表示してもよい。また実績がある過去期間については出荷実績（図中棒グラフ）も合わせて表示してもよい。
【０１１２】
領域１２３では各日の予測結果の理由（変動要因毎の予測影響度）を可視化して提示する。図示の例ではステップ６００４までに算出した変動要因別出荷量差分値の絶対値の合計を１００％とし、各変動要因別出荷量差分値の絶対値毎に表示パターンを変えて１００％積み上げ棒グラフで予測影響度を表示した場合の例示である。
【０１１３】
図示の例では、予測出荷量の変動要因の一例として、天気、イベント、曜日が選択され、各変動要因別出荷量差分値の絶対値の比率を予測影響度として示す。予測影響度は、各変動要因が予測出荷量（ユーザ予測モデル２８の予測出荷量と推奨予測モデル２７の予測出荷量）に与える影響の度合いを示す。
【０１１４】
領域１２３では４月３日の予測出荷量は前後数日と比べ突発的に増加している。さらに領域１２３で同日の１００％積み上げ棒グラフの内訳を見ると「イベント」の成分が大きな割合を占めている。このことから４月３日は「イベント」によって突発的な出荷が発生したことが分かる。
【０１１５】
これにより、ユーザは、予測出荷量の変動について、どのような変動要因が影響を与えているのかを容易に認識することが可能となる。なお、変動要因や予測影響度の出力については、図１２に限定されるものではない。例えば、図１４で示すように、変動要因が予測出荷量の変動量の正負に寄与しているかを表示しても良い。
【０１１６】
図１２の領域１２３の場合、変動要因別出荷量差分値のそれぞれの絶対値について、変動要因別出荷量差分値の絶対値の総量で除した値を予測影響度の比率として表現している。そのため実際の出荷量換算での差分が分からない。また変動要因別出荷量差分値は正負いずれにもなる可能性があるが、図１２ではその部分が表現されていない。そこで図１４では日々の各変動要因別出荷量差分値について正の値は上方向に、負の値は下方向に積み重ねた表現をしている。
【０１１７】
領域１２４は、輸送に必要なトラックの台数とサイズ（例えば、５トントラックなど）を図や文字情報で表示した例である。
【０１１８】
以上のように、本実施例１によれば、在庫管理装置１では、ユーザ（管理者）が選択した変動要因と出荷実績データ３２に基づいてユーザ予測モデル２８が生成され、ユーザ予測モデル２８と変動要因候補データ３１と出荷実績データ３２から予測誤差モデルを生成し、ユーザ予測モデル２８と予測誤差モデルから推奨予測モデル２７が生成される。
【０１１９】
そして、在庫管理装置１は、ユーザ予測モデル２８の予測出荷量と、推奨予測モデル２７の予測出荷量の差を変動要因別に分解した変動要因別出荷量差分値を算出し、予測出荷量の日付（時系列）毎に変動要因の寄与の度合いを予測影響度として在庫計画案４４０の出力画面に表示する。
【０１２０】
さらに在庫管理装置１は、ユーザから在庫計画の基準を受け付けて、在庫計画基準に合致するように商品の在庫を倉庫７１間で最適化するための輸送量を算出し、在庫計画１２０として出力する。
【０１２１】
これにより、倉庫７１のユーザ（管理者）が理解可能または納得可能な変動要因を考慮した予測結果を提示し、予測結果に基づいた在庫の計画案を生成することが可能となる。
【実施例２】
【０１２２】
図１５〜図１７は、本発明の実施例２を示す。実施例２では、履歴や予定がデータ化されていないイベントの影響で突発的な出荷が発生し、変動要因候補データ３１のデータを活用して予測モデルを生成しても説明できない出荷実績日が存在する場合を考慮した実施例を示す。
【０１２３】
出荷先が店舗などでセールを行う場合、セール等の販売情報をデータとして入手できない場合もある。そのため変動要因候補データ３１に反映されない変動要因となる。このような場合の対処として、出荷実績データ３２の中でイベントによるものと疑われる突発的な出荷実績を補正する事前処理を行う。
【０１２４】
本実施例２の在庫管理システムは、前記実施例１と同様である。本実施例２では、前記図６のフローチャートに代わって、図１５のフローチャートを実行する。図１５では、実施例１と比べ、ステップ１５０１が追加されている。以降の処理はステップ１５０７を除き実施例１と同様である。
【０１２５】
ステップ１５０１では、ユーザ予測モデル生成部２１が、例えば、過去の一定期間での平均出荷量から予め設定された基準（例えば標準偏差のＮ倍）の閾値以上の出荷実績を補正対象とし、補正対象の値を閾値や、同一の曜日の過去一定期間の平均値に置き換えるなどの補正をする。この設定は予め在庫管理装置１に設定してもよいし、図１６に示すようなユーザが設定できるＧＵＩを用意してもよい。
【０１２６】
図１６は、出荷量補正設定画面４５０の一例を示す図である。出荷量補正設定画面４５０は、補正対象を「平均＋１σ」、「平均＋２σ」または「任意の値」を選択するラジオボタン４５１〜４５３と、値を設定する入力欄４５４と、補正方法を「過去１ヶ月の同一曜日平均」と、「補正閾値」または「任意の値」を選択するラジオボタン４５５〜４５７と、値を設定する入力欄４５８を含む。ユーザは出荷量補正設定画面４５０で、補正対象と補正方法を選択することができる。
【０１２７】
ステップ６００１〜６００６は前記実施例１の図６と同様である。
【０１２８】
ステップ１５０７では実施例１のものとは可視化内容を一部変更して、補正版在庫計画を作成する。ステップ１５０１で、出荷量の補正が行われている場合、変動要因候補データ３１では説明できない突発的な出荷を無視するような予測を行っており、そのことを倉庫７１の管理者などの在庫計画を参照するユーザに示す必要がある。
【０１２９】
そこで、前記実施例１の図１２における領域１２２に該当する部分の可視化を図１７のように表示してもよい。図１７の領域１２２では、出荷量が補正された部分（無視された部分）の出荷量をグラフの色や模様を変更することで視覚的に区別できるようにしている。
【０１３０】
以上により、本実施例２では、突発的な事象による出荷実績データ３２の急激な変動を除外して予測結果を算出し、突発的な事象を除く予測結果に基づいた在庫の計画案を生成することが可能となる。
【実施例３】
【０１３１】
図１８、図１９は、本発明の実施例３を示す。実施例３では、ユーザ予測モデル２８の生成ノウハウを蓄積し、利活用する例を示す。例えば本手法が適用された在庫管理システムを日々活用する場合は、ユーザ予測モデル２８は日々同じものを活用する可能性が高い。このような場合を想定し、ユーザ予測モデル２８のデータを蓄積して利活用する場合を説明する。
【０１３２】
本実施例３の在庫管理システムの構成は実施例１と同様である。本実施例３では、前記図６のフローチャートに代わって、図１８のフローチャートを実行する。図１８では、実施例１の図６に示したステップ６００１に代わってステップ１８００１が実行される。以降の処理は前記実施例１と同様である。
【０１３３】
本実施例３の図１８のフローチャートを実行する以前に実施例１や実施例２の処理を実行していることを前提とする。
【０１３４】
ステップ１８００１では、ユーザ予測モデル生成部２１が、再利用するユーザ予測モデル２８を選択する。
【０１３５】
ユーザ予測モデル生成部２１が自動的にユーザ予測モデル２８を選択（例えば、最近利用されたユーザ予測モデルなど）してもよいし、ユーザが所望のユーザ予測モデル２８を選択してもよい。
【０１３６】
例えば、図１９に示すようなユーザによる予測モデル選択画面で選択してもよい。図１９は、ユーザ予測モデル選択画面４６０の一例を示す図である。表１９００３から過去に生成したユーザ予測モデルを選択し、その結果を上のグラフで表示する。棒グラフ１９００１が過去実績で、折れ線グラフ１９００２が選択されたユーザ予測モデルを示す。この結果を参照して利用するユーザ予測モデルを決定したら、ユーザはボタン１９００４をクリックする。
【０１３７】
これにより、選択されたユーザ予測モデル２８で、前記実施例１と同様に、推奨予測モデル２７と在庫計画が生成される。本実施例３では、過去に生成したユーザ予測モデル２８を利用して、効率よく在庫計画１２０の立案を行うことが可能となる。
【０１３８】
＜まとめ＞
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。
【０１３９】
また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１４０】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１４１】
１  在庫管理装置
１１  プロセッサ
１２  メモリ
１３  ストレージデバイス
１４  入力装置
１５  出力装置
２１  ユーザ予測モデル生成部
２２  ユーザ予測可視化部
２３  推奨予測モデル生成部
２４  在庫計画可視化部
２５  在庫ソート及び引当日計算部
２６  輸送量計算部
２７  推奨予測モデル
２８  ユーザ予測モデル
３１  変動要因候補データ
３２  出荷実績データ
３３  在庫データ
３４  ロケーションテーブル
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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