(57)【要約】ＴＶエリア別販売数予測部（６）が、テレビのスポットＣＭによって同時に販売プロモーションを行う単位地域であるＴＶエリアごとに、各商品の予測販売数を算出する。そして、算出されたＴＶエリアにおける各商品の予測販売数に基づき、店舗別販売数予測部（７）が、当該ＴＶエリア内の各店舗における各商品の予測販売数を算出する。これにより、商品購買傾向の地域特性や、テレビによる販売プロモーションの有無等を反映した商品販売数予測を行うことができる。
2003027926.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定地域内の店舗群において販売する商品について、各店舗ごとの予測販売数を算出する商品販売数予測システムであって、
前記所定地域内における商品の予測販売数を、当該所定地域内に存在し、所定の広告媒体を用いて同時に販売促進活動を行う単位広告地域ごとに算出する地域別販売数予測部と、
前記単位広告地域ごとの前記商品の予測販売数を、当該単位広告地域内の各店舗に分配し、当該各店舗ごとの予測販売数を算出する店舗別販売数予測部とを備えたことを特徴とする商品販売数予測システム。
【請求項２】
前記地域別販売数予測部は、
前記所定地域内の前記店舗群における前記商品の予測販売総数と、前記単位広告地域内の前記店舗における前記商品の予測販売総数との予測販売数比率を算出する地域比率算出部と、
前記所定地域内の店舗での前記商品の予測販売総数と、前記予測販売数比率とから前記単位広告地域ごとの前記商品の予測販売数を算出する地域別販売数算出部とを備えていることを特徴とする請求の範囲第１項記載の商品販売数予測システム。
【請求項３】
前記商品は複数種類の単位商品からなり、
前記地域別販売数算出部は、複数種類の前記単位商品についての商品販売数と前記店舗群への予測総来客数との比率を求め、当該比率と前記予測総来客数とから、前記店舗群での当該単位商品ごとの前記予測販売総数を算出することを特徴とする請求の範囲第２項記載の商品販売数予測システム。
【請求項４】
前記地域別販売数予測部は、過去の販売促進活動実施時の商品販売実績を参照して、前記商品の予測販売数を算出することを特徴とする請求の範囲第１項記載の商品販売数予測システム。
【請求項５】
所定の広告媒体によって同時に販売促進活動を行う単位広告地域ごとに顧客の商品別の購買傾向を表す予測指数を算出する地域別購買傾向予測部と、
前記単位広告地域における前記予測指数と、当該単位広告地域内の所定店舗での前記予測指数との予測比率を算出する店舗別購買傾向予測部と、
前記予測指数と前記予測比率と前記所定店舗の予測来客数とに基づいて前記所定店舗における前記商品の予測販売数を算出する店舗別商品販売数算出部とを備えたことを特徴とする商品販売数予測システム。
【請求項６】
前記店舗別購買傾向予測部は、前記予測比率を、過去実績に基づいて算出された前記単位広告地域の予測商品販売数と予測来客数との比率と、前記所定店舗における予測商品販売数と予測来客数の比率とを比較して算出することを特徴とする請求の範囲第５項記載の商品販売数予測システム。
【請求項７】
前記店舗別購買傾向予測部は、前記所定店舗における前記予測指数を、過去の販売促進活動時の商品販売実績を参照して算出することを特徴とする請求の範囲第５項記載の商品販売数予測システム。
【請求項８】
前記所定店舗に対する予測来客数を、過去の実績に基づいて決定された当該所定店舗の予測売り上げ高と予測平均客単価とから算出することを特徴とする請求の範囲第５項記載の商品販売数予測システム。
【請求項９】
単位地域が複数集合して形成される所定地域内において、各当該単位地域での予測商品販売数をコンピュータが算出するための商品販売数予測方法であって、
記憶装置に記憶されている過去の商品販売数に関するデータに基づき、前記所定地域内での予測商品販売総数を算出する第一のステップと、
前記所定地域内の単位来客数あたりの予測商品販売数と前記単位地域の単位来客数あたりの予測商品販売数の予測比率を算出する第二のステップと、
前記予測商品販売総数と前記予測比率とを用いて、前記単位地域内の予測商品販売数を算出する第三のステップとを備えたことを特徴とする商品販売数予測方法。
【請求項１０】
前記単位地域として、所定の広告媒体を用いて同時に販売促進活動を行う地域を設定することを特徴とする請求の範囲第９項記載の商品販売数予測方法。
【請求項１１】
所定地域内での過去の商品販売数のデータが前記記憶装置に記憶されており、
前記第一のステップでは、前記単位地域内での予測商品販売数を算出すべき期間と同様の性質を有する過去の期間における商品販売数のデータを前記記憶装置から読み出し、当該データに基づいて前記予測商品販売総数を算出することを特徴とする請求の範囲第９項記載の商品販売数予測方法。
【請求項１２】
過去の前記予測比率のデータが記憶装置に記憶されており、
前記第二のステップでは、前記単位地域内での予測商品販売数を算出すべき期間と同様の性質を有する過去の期間についての、前記所定地域内における単位来客数あたりの商品販売数と当該単位地域における単位来客数あたりの商品販売数との比率のデータを読み出し、当該データに基づいて前記予測比率を算出することを特徴とする請求の範囲第９項記載の商品販売数予測方法。
【請求項１３】
店舗における商品の予測販売数を算出するコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
記憶装置に格納されている過去の商品販売数に関するデータに基づいて、前記店舗が属する単位地域内の商品販売指数と、当該店舗での当該商品販売指数との予測比率を算出する第一の手段と、
前記単位地域内での前記商品販売指数の予測値を取得する第二の手段と、
第二の手段において取得された前記商品販売指数の予測値と、前記第一の手段で算出された前記予測比率とから、前記店舗における前記商品販売指数の予測値を算出し、当該予測値に基づいて当該店舗での予測商品販売数を算出する第三の手段と
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記商品販売指数は、単位来客数に対する商品販売数であることを特徴とする請求の範囲第１３項記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記コンピュータを、
前記第三の手段において算出された前記商品販売指数を表示画面に表示する第四の手段と、
前記第四の手段における算出結果を、前記表示画面上で修正可能とする第五の手段としてさらに機能させることを特徴とする請求の範囲第１３項記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記第一の手段は、所定の商品について前記予測比率を算出する際に、過去の商品販売実績データから、当該所定の商品またはこれに類似する商品について、前記店舗が属する単位地域内の商品販売指数と、当該店舗での当該商品販売指数との実績比率を参照することを特徴とする請求の範囲第１３項記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
コンピュータに実行させるプログラムを、当該コンピュータが読み取り可能に記憶した記憶媒体において
前記プログラムは、前記コンピュータを
記憶装置に格納されている過去のデータに基づいて所定地域内において販売すべき商品の販売数を算出する手段と、
前記商品の販売数から、前記所定地域を構成する各単位地域において販売すべき商品の販売数を算出する手段と、
前記各単位地域において販売すべき商品の販売数から、前記各単位地域内の各店舗において販売すべき当該商品の販売数を算出する手段と、
算出された各店舗において販売すべき前記商品の販売数を前記各店舗に送信する手段と、
前記各店舗からの前記商品の予定販売数の返信結果に基づいて前記各店舗において販売すべき当該商品の販売数を決定する手段として機能させることを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、複数の店舗において同一商品を販売する場合に、各店舗での商品の予測販売数を算出するための商品販売数予測システムおよび商品販売数予測方法と、この計算のために用いるコンピュータプログラム、および、このようなプログラムが記憶された記憶媒体に関するものである。
背景技術
周知のように、サプライチェーンでは、販売すべき商品あるいはその原材料を各店舗に対して効率的に供給する必要があり、このために、各店舗における商品販売数を精度よく予測することが求められている。
従来、こうした商品販売数の予測は、通常各店舗において独自になされており、各店舗では、予測した商品販売数に基づいて原材料等の発注を行い、原材料等の供給元では、各店舗からの発注状況に応じて原材料等の調達を行っている。
しかしながら、各店舗において商品販売数予測に基づき発注作業を行うことについては以下のような問題点がある。
▲１▼  各店舗独自での発注作業となるため作業負荷が過大となる。
▲２▼  店舗側には、商品等の供給元での需要予測や調達と連動した原材料予測値などの情報が提供されず、発注にあたって経験や勘に頼る部分が大きく発注精度がまちまちとなる。
▲３▼  ▲２▼により、納品直前の変更や店舗での過剰在庫あるいは欠品などの不都合が発生する。
▲４▼  店舗側では、商品や原材料を欠品させないために、事前に多めに原材料を発注しがちであることや、サプライチェーンにおいて、複数の者（店舗や商品・原材料等の供給元）が需要の予測を行うことから、これがいわゆるブルウィップ効果（情報・予測が拡大して伝達する）を発生させ、需要予測の変動が大きくなり、過剰在庫が発生しやすい。
本発明は、こうした問題点に基づいてなされたものであり、各店舗における商品販売数を精度よく容易に予測することが可能であるような商品販売数予測システム等を提供することを主たる目的とする。
発明の開示
かかる目的のもと、本願発明の発明者らは、サプライチェーンにおいて、店舗単位での販売支援活動や顧客の購買傾向には地域ごとに変動があること、さらに、店舗での商品販売数が、テレビのスポットＣＭなどの広告媒体による販売プロモーションによって大きく影響されることに着目して、以下のような手段を採用した。
すなわち、本発明の商品販売数予測システムは、所定地域内の店舗群において販売する商品について、各店舗ごとの予測販売数を算出する商品販売数予測システムであって、所定地域内における商品の予測販売数を、所定地域内に存在し、所定の広告媒体を用いて同時に販売促進活動を行う単位広告地域ごとに算出する地域別販売数予測部と、単位広告地域ごとの商品の予測販売数を、単位広告地域内の各店舗に分配し、各店舗ごとの予測販売数を算出する店舗別販売数予測部とを備えたことを特徴としている。
このような構成により、所定地域内に、テレビＣＭ等による販売プロモーションが同時に行われる地域である単位広告地域を設定し、所定地域内の全店舗を単位広告地域ごとの店舗の集合として分割して考えることができる。そして、この単位広告地域における店舗の集合ごとに、商品購買傾向の地域特性や販売促進活動の有無等に応じた、店舗での商品販売数の予測を行うことができる。なお、ここで、「商品」には、同種の複数の商品群からなる商品カテゴリーを含むものとする。また、広告媒体は、テレビＣＭの他に、ラジオＣＭ、新聞、雑誌、ディスカウントチケットなどの掲載広告や折り込み広告などを含むものとする。
この場合、地域別販売数予測部が、所定地域内の店舗群における商品の予測販売総数と、単位広告地域内の店舗における商品の予測販売総数との予測販売数比率を算出する地域比率算出部と、所定地域内の店舗での商品の予測販売総数および予測販売数比率から単位広告地域ごとの商品販売の予測販売数を算出する地域別販売数算出部とを備えていれば、地域比率算出部によって、単位広告地域ごとの購買傾向を、例えば、全ての店舗群での総販売数に占める単位広告地域ごとの販売数比率として表すことができる。
また、商品が複数種類の単位商品からなる場合には、地域別販売数算出部において、複数種類の単位商品についての商品販売数と店舗群への予測総来客数との比率を求め、当該比率と店舗群への予測総来客数とから、店舗群での単位商品ごとの予測販売総数を算出するようにする。このように、来客数と各単位商品の販売数との関係を単位広告地域ごとに考えることによって、顧客の購買傾向や嗜好を正確に把握することができる。
また、地域別販売数予測部が、過去の販売促進活動実施時の商品販売実績を参照して、商品の予測販売数を算出するようにすれば、過去の販売プロモーションの実績を反映した商品販売数予測を地域別に行うことができる。
また、他の観点から捉えると、本発明は、所定の広告媒体によって同時に販売促進活動を行う単位広告地域ごとに顧客の商品別の購買傾向を表す予測指数を算出する地域別購買傾向予測部と、単位広告地域における予測指数と、当該単位広告地域内の所定店舗での予測指数との予測比率を算出する店舗別購買傾向予測部と、これらの予測指数および予測比率と所定店舗の予測来客数とに基づいて所定店舗における商品の予測販売数を算出する店舗別商品販売数算出部とを備えた商品販売数予測システムの発明として考えることができる。
すなわち、地域別購買傾向予測部によって、販売促進活動が行われる単位広告地域ごとに顧客の購買傾向を表す指数を予測するとともに、店舗別購買傾向予測部によって、単位広告地域内における予測指数と所定店舗での顧客の購買傾向を表す指数との比率を予測することによって、これらの結果に基づき、所定店舗における商品販売数を直接的に予測することが可能となる。なお、この場合においても、「商品」には、同種の複数の商品群からなる商品カテゴリーを含むものとし、また、広告媒体には、テレビＣＭの他に、ラジオＣＭ、新聞、雑誌、ディスカウントチケットなどの掲載広告や折り込み広告などを含むものとする。
また、「予測指数」には、単位来客数あたりの商品別の商品販売数や、その逆数、あるいは店舗や単位広告地域についての商品販売総数と来客総数との比率等を用いることができる。
この場合、店舗別購買傾向予測部が、予測比率を、過去実績に基づいて算出された単位広告地域の予測商品販売数と予測来客数の比率と、所定店舗における予測商品販売数と予測来客数の比率とを比較して算出することにより、顧客の購買傾向や嗜好を、商品販売数等と独立した数値として把握することができる。
さらに、この場合、店舗別購買傾向予測部が、所定店舗における予測指数を、過去の販売促進活動時の商品販売実績を参照して算出することができる。また、所定店舗に対する予測来客数を、過去の実績に基づいて決定された所定店舗の予測売り上げ高と予測平均客単価とから算出することができる。
さらに他の観点から捉えると、本発明は、単位地域が複数集合して形成される所定地域内において、各単位地域での商品販売数をコンピュータが算出するための商品販売数予測方法としても捉えることができる。
この場合、本発明が適用された商品販売数予測方法は、記憶装置に記憶されている過去の商品販売数に関するデータに基づき、所定地域内での予測商品販売総数を算出する第一のステップと、所定地域内の単位来客数あたりの予測商品販売数と単位地域の単位来客数あたりの予測商品販売数の予測比率を算出する第二のステップと、予測商品販売総数と予測比率とを用いて、単位地域内の予測商品販売数を算出する第三のステップとを備えていることを特徴としている。なお、この場合においても、「商品」には、同種の複数の商品群からなる商品カテゴリーを含むものとする。
また、単位地域として、所定の広告媒体を用いて同時に販売促進活動を行う地域を設定することが好適である。
また、所定領域内での過去の商品販売数のデータが記憶装置に記憶されている場合には、第一のステップにおいて、単位地域内での予測商品販売数を算出すべき期間と同様の性質を有する過去の期間における商品販売数のデータを記憶装置から読み出し、このデータに基づいて予測商品販売総数を算出するようにする。
さらに、過去の予測比率のデータが記憶装置に記憶されている場合には、第二のステップにおいて、単位地域内での予測商品販売数を算出すべき期間と同様の性質を有する過去の期間についての、所定地域内における単位来客数あたりの商品販売数と単位地域における単位来客数あたりの商品販売数との比率のデータを読み出し、このデータに基づいて予測比率を設定するようにする。
さらに他の観点から捉えると、本発明は、店舗における商品の予測販売数を算出するコンピュータプログラムの発明として考えることもできる。
この場合、本発明が適用されたコンピュータプログラムは、コンピュータを、記憶装置に格納されている過去の商品販売数に関するデータに基づいて店舗が属する単位地域内の商品販売指数と店舗での商品販売指数との予測比率を算出する第一の手段と、単位地域内での商品販売指数の予測値を取得する第二の手段と、第二の手段において取得された商品販売指数の予測値と、第一の手段で算出された予測比率とから、店舗における商品販売指数の予測値を算出し、商品販売指数に基づいて店舗での予測商品販売数を算出する第三の手段と、として機能させることを特徴としている。
ここで、商品販売指数は、単位来客数に対する商品販売数であるが、その逆数、あるいは商品販売総数と来客総数との比率等を用いてもよい。
そして、このコンピュータプログラムが、コンピュータを、第三の手段において算出された商品販売指数を表示画面に表示する第四の手段と、第四の手段における算出結果を、表示画面上で修正可能とする第五の手段としてさらに機能させるものであれば、商品販売数についての予測結果を、各店舗等において修正することができる。
また、第一の手段において、所定の商品について予測比率を算出する際に、過去の商品販売実績データから、当該所定の商品またはこれに類似する商品について、店舗が属する単位地域内の商品販売指数と、店舗での当該商品販売指数との実績比率を参照するようにしてもよい。
また、他の観点から捉えると、本発明は、コンピュータ装置に実行させるプログラムを、コンピュータ装置が読み取り可能に記憶した記憶媒体の発明としても捉えることができる。この場合、記憶媒体に記憶されたプログラムが、コンピュータを所定地域内において販売すべき商品の販売数を算出する手段と、商品の販売数から、所定地域を構成する各単位地域において販売すべき商品の販売数を算出する手段と、各単位地域において販売すべき商品の販売数から、各単位地域内の各店舗において販売すべき当該商品の販売数を算出する手段と、算出された各店舗において販売すべき商品の販売数を各店舗に送信する手段と、各店舗からの商品の予定販売数の返信結果に基づいて各店舗において販売すべき商品の販売数を決定する手段として機能させるものであればよい。
このような構成により、各店舗に送信された販売すべき商品数を参照して、各店舗において商品の予定販売数を決定するとともに、各店舗において決定した販売数に基づいて、商品や原材料の発送を行うことができる。したがって、店舗側において最終的な販売数の決定を行うことができる。
発明を実施するための最良の形態
以下、添付図面に示す実施の形態に基づいてこの発明を詳細に説明する。
第１図は、本実施の形態における商品販売数予測システム１の全体構成を説明するためのブロック図である。第１図に示す商品販売数予測システム１は、例えば、サプライチェーンにおいて、全国（所定地域）の各店舗２における商品ごと、または同種の商品からなる商品カテゴリーごとに予測商品販売数を算出し、この算出結果を各店舗２に対して提供する機能を有するものである。第１図中に示すように、商品販売数予測システム１は、各店舗２における商品販売数を予測するためのサーバ（コンピュータ）３と、サーバ３に対してインターネット４等のネットワークを介して接続された各店舗２における店舗端末２ａとを備えている。
図中に示すように、サーバ３は、ＴＶ（テレビ）エリア別販売数予測部（地域別販売数予測部）６と、店舗別販売数予測部７と、実績参照期間作成部８とを備えている。
ＴＶエリア別販売数予測部６には、商品販売数データベース（記憶装置）１０、予測対象商品データベース１１、およびＴＶエリア別販売数実績データベース１２が接続されている。ＴＶエリア別販売数予測部６は、これら商品販売数データベース１０、予測対象商品データベース１１、およびＴＶエリア別販売数実績データベース１２のデータを利用して、テレビ放送のスポットＣＭ等により同時に販売プロモーション（販売促進活動）を行う単位地域であるＴＶエリア（単位広告地域、単位地域）ごとに、所定期間内の商品カテゴリーごとまたは商品ごとの予測販売数を算出する。
この算出結果は、ＴＶエリア別予測販売数データベース１３に対して入力され、店舗別販売数予測部７では、ＴＶエリア別予測販売数データベース１３から出力されるデータに基づいて、各ＴＶエリア内の各店舗２における所定期間内での各商品（または商品カテゴリー）の予測販売数を算出する。
また、ＴＶエリア別販売数予測部６は、客数エリア比率パターン作成部１６、販売数エリア比率パターン作成部１７、販売数商品構成比率パターン作成部１８、全国客数設定部２０、予測商品グループ選択部２１、全国商品グループ合計数設定部２２、およびエリア別商品販売数算出部２３を有している。
これらのうち、客数エリア比率パターン作成部１６は、ＴＶエリア別販売数予測部６に記録された過去の商品販売実績・来客数を参照して、所定期間内における全国のサプライチェーンの総来客数に対して各ＴＶエリアの来客数が占める比率のパターンを作成する。また、販売数エリア比率パターン作成部１７は、各商品の全国販売数に対して各ＴＶエリアの販売数が占める比率のパターンを作成する。また、販売数商品構成比率パターン作成部１８は、全国での各商品の商品販売指数Ｔのパターンを作成する部分である。なお、この商品販売指数Ｔとしては、例えば、単位来客者数（例えば１０００人）に対する各商品の販売数が設定される。商品販売指数Ｔの意味するところは後述する。
また、予測商品グループ選択部２１は、予測対象商品データベース１１に記録された商品または商品カテゴリーの種類の中から、商品販売数を予測すべき商品または商品カテゴリーを選択する部分であり、全国商品グループ合計数設定部２２は、予測商品グループ選択部２１によって選択された商品または商品カテゴリー別に、全国で販売すべき販売数の合計を算出する部分である。また、エリア別商品販売数算出部２３は、ＴＶエリア別に各商品（または商品カテゴリー）別の商品販売数を算出する部分である。
一方、店舗別販売数予測部７は、店舗別客数予測部２５、店舗別購買傾向予測部２６、ＴＶエリア別購買傾向予測部（地域別購買傾向予測部）２７、店舗別商品販売指数予測部２８、および店舗別商品販売数算出部２９を有している。これらのうち、店舗別客数予測部２５は、各店舗２に所定期間内に来客する予測来客数を算出する部分である。また、店舗別購買傾向予測部２６は、ＴＶエリア内における各店舗２の顧客の購買傾向を、商品販売指数（予測指数）Ｔを用いて予測算出する部分であり、ＴＶエリア別購買傾向予測部２７は、ＴＶエリア別予測販売数データベース１３に保存されているデータに基づき、ＴＶエリアごとの顧客の購買傾向を商品販売指数Ｔとして予測算出する部分である。さらに、店舗別商品販売指数予測部２８は、店舗別購買傾向予測部２６およびＴＶエリア別購買傾向予測部２７の算出結果に基づき、各商品について、各店舗２ごとに上述の商品販売指数Ｔの予測値を算出する部分であり、店舗別商品販売数算出部２９は、店舗別商品販売指数予測部２８の算出結果に基づき、店舗２における各商品の販売数を算出する部分である。
また、店舗別販売数予測部７に対しては、エリア別・店舗別販売数実績データベース３０からデータが出力される。このエリア別・店舗別販売数実績データベース３０は、図示しない集計システムによって集計されたデータを利用して算出された、ＴＶエリア別および店舗別の商品販売指数Ｔについての実績を記憶している。
さらに、実績参照期間作成部８は、店舗の商品販売数を予測する際に参照すべき過去の期間を、全国、各ＴＶエリア、および各店舗２についてそれぞれ特定する全国参照期間作成部３２、エリア別参照期間作成部３３、および商品別参照期間作成部３４を備えている。これにより、実績参照期間作成部８は、店舗別販売数予測部７において各店舗２の所定期間内での商品販売数を予測するにあたって参照すべき過去の商品販売数実績等、全国レベル、ＴＶエリアレベル、店舗２レベルで特定する。
なお、この実績参照期間作成部８において特定された過去の商品販売数実績は、実績参照期間データベース３１に対して保存され、店舗別販売数予測部７は、実績参照期間データベース３１に保存されたデータを参照して、各店舗２での予測商品販売数を算出する。
また、ＴＶエリア別販売数予測部６、店舗別販売数予測部７、および実績参照期間作成部８には、それぞれ出力部３５、画像表示部３６および入力部３７が接続されている。
次に、商品販売数予測システム１の動作を説明する。
第２図および第３図は、商品販売数予測システム１を動作させるコンピュータプログラムにおける処理の手順を表す図である。なお、このコンピュータプログラムは、サーバ３内の図示しない記憶装置に格納されるものであり、サプライチェーンにおける各店舗２の各商品の各日の予測販売数を算出し、これを各店舗２に送信する機能を実現するものである。
まず、商品販売数予測システム１において、全国の商品販売数等に基づいて、各ＴＶエリアでの商品販売数を算出する動作を第２図を参照して説明する。
これには、まず、ＴＶエリア別販売数予測部６の客数エリア比率パターン作成部１６が、ＴＶエリア別販売数実績データベース１２に保存されている各ＴＶエリア内の全店舗２における過去の来客数の実績データを参照し（ステップＳ１）、これを利用して、各ＴＶエリアの予測対象日の来客数が、予測対象日の全国来客数に対して占める比率のパターンを求め、さらにこの比率パターンを画像表示部３６に表示する。（ステップＳ２）。
ここで、ＴＶエリア別販売数実績データベース１２には、過去の客数データが、その日の性質（たとえば、夏休みか否か、休日か平日か）ごとに分類されて、パターンとして保存されている。ステップＳ１では、予測対象日が、例えば夏休みの平日であれば、客数エリア比率パターン作成部１６は、ＴＶエリア別販売数実績データベース１２に保存されたデータのうち、「夏休平日」のパターンのデータを参照し、ステップＳ２では、これを画像表示部３６に表示させる。
この場合、画像表示部３６には、第４図に示すような画面が表示される。第４図に示すように、画面内の表４０には、全国来客数に対して、各ＴＶエリア（千葉、神奈川、仙台、．．．）における店舗２への来客数の合計が占める比率が表示される。なお、表４０のＴＶエリア別の来客数パターンは、必要に応じて画面上で調整可能となっており、調整等された表４０のパターンに基づいて、客数エリア比率パターン作成部１６がＴＶエリアごとの来客数比率パターンを確定する（ステップＳ３）。また、調整されたパターンは、新たなパターンとしてＴＶエリア別販売数実績データベース１２に登録するとともに、再度読み出すことが可能である。
次に、ＴＶエリア別販売数予測部６の全国客数設定部２０が、ＴＶエリア別販売数実績データベース１２に保存されているデータを参照して、全国の全店舗２の総来客数を設定する（ステップＳ４）。このステップＳ４において、全国客数設定部２０は、第５図に示すような、表４１を含む画面表示を画像表示部３６に対して行う。表４１においては、全国の予想総来客数（ＰＬＡＮ）４２が、予測対象日の性質と同様の性質をもった過去の日（ここでは前年の同時期の同じ曜日の日）における総来客数実績（実績）４３と、事業計画等に基づいて設定された来客数の対前年比（ＰＬＡＮ前年比（％））４４との積として算出されて決定される。
次に、ＴＶエリア別販売数予測部６の全国客数設定部２０は、ステップＳ４において設定された全国の総来客数と、ステップＳ３において確定された全国の総来客数に対するＴＶエリアごとの来客数の比率とから、各ＴＶエリア別の予測来客数を算出する（ステップＳ５）。この場合、全国客数設定部２０は、第６図に示すように、選択欄４５において選択されたＴＶエリアの来客数の予測値を、表４６として画像表示部３６に表示する（ステップＳ６）とともに、選択されたＴＶエリアの来客数を、画面上において調整可能とする。
画面上において調整された表４６のデータは、ステップＳ５にフィードバックされ、ステップＳ５において、ＴＶエリア別の来客数の予測値が再設定されるとともに、これに基づきステップＳ７において、調整された各ＴＶエリアの来客数の合計としての全国来客数の予測値が再設定される。
また、ＴＶエリア別販売数予測部６は、ステップＳ１からステップＳ７のような処理を行う一方で、ステップＳ８からステップＳ１４の処理を行う。
ステップＳ８では、ＴＶエリア別販売数予測部６の予測商品グループ選択部２１が、予測対象商品データベース１１を参照して、商品販売数を予測すべき商品および、その商品が属する商品カテゴリーを特定する。さらに、ＴＶエリア別販売数予測部６の販売数商品構成比率パターン作成部１８が、商品販売数データベース１０に保存されている全国での商品販売数に関する実績データを参照し（ステップＳ８）、予測対象商品が属する商品カテゴリーの商品販売数に対して、予測対象商品の販売数が占める構成比率（商品販売数比率）を、画像表示部３６に対して表示する（ステップＳ９）。この場合、第７図に示すように、画面内の表４７に、商品カテゴリーごとに、この商品カテゴリーに属する商品Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．ごとの構成比率（変更前比率）が表示される。なお、この構成比率としては、基本的に、商品販売数データベース１０に登録された、実績参照日の性質（夏休みか否か、特定商品についてのキャンペーン期間内か否か等）に関連づけられたパターン（参照実績比率）がそのまま用いられる。すなわち、第７図においては、すでに登録済みのパターンとしての実績を再度参照することなく、構成比率（変更前比率）として登録したものを用いるようにしている。
また、表４７に示す構成比率（変更前比率、参照実績比率、調整後比率）は、実際には、商品Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．についての商品販売指数Ｔから計算されている。ここに、商品販売指数Ｔは、来客数１０００人ごとに、各商品Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．がいくつ販売されたかを表しており、どの商品が顧客に対してどのくらいよく売れるか、つまり、顧客の商品別の購買傾向を表す指数となる。
このように、表４７においては、来客数１０００人に対する各商品Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．の販売数を示す指数として商品販売指数Ｔが構成比率に付随して示されているため、顧客の購買傾向、つまり、どの商品がどのくらいよく売れるかを、地域ごとに一目で把握することが可能となる。なお、後述するように、この商品販売指数Ｔは、店舗２ごとに各商品の売れ行きを見る場合にも利用される。
なお、表４７は、画面上で修正可能となっており、修正された構成比率は、表４７において調整後比率として表される。そして、販売数商品構成比率パターン作成部１８は、表４７の調整後比率を商品構成比率パターンとして確定する（ステップＳ１０）。
さらに、ステップＳ７において求められた全国の予測来客数と、ステップＳ１０において求められた構成比率から求められる各商品の商品販売指数Ｔとに基づいて、ＴＶエリア別販売数予測部６の全国商品グループ合計数設定部２２が商品カテゴリー別に、各商品についての全国での商品販売数を算出する（ステップＳ１１）。
その一方で、ＴＶエリア別販売数予測部６の販売数エリア比率パターン作成部１７は、ＴＶエリア別販売数実績データベース１２に記憶されているデータのうち、予測対象日と同様の性質を有している過去の実績参照日のデータに基づいて、全国の商品販売数に対する各ＴＶエリア別の商品販売数比率を参照し（ステップＳ１２）、その結果を画像表示部３６に対して表示する（ステップＳ１３）。
この場合の画面表示は、第８図のようになる。すなわち、表４８に、各商品カテゴリー別に、商品Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．について、各ＴＶエリア（千葉、神奈川、仙台、．．．）別の（全体を１００とした）商品販売数の比率が表示される。なお、ここで表示される各商品の販売数のＴＶエリアごとの比率は、ＴＶエリア別販売数実績データベース１２に記録された、実績参照日の性質（例えば夏休みか否か、平日か休日か、特定商品についてのキャンペーン期間内か否か）に関連づけられたパターンとしての過去実績を用いる。さらに、この表４８が、画面上で調整等されることにより、商品カテゴリー／商品別のＴＶエリア比率パターンが確定される（ステップＳ１４）。
次に、ＴＶエリア別販売数予測部６は、ステップＳ１１における商品カテゴリー別の全国での商品販売数の予測結果と、ステップＳ１４において確定された商品カテゴリー／商品別のＴＶエリア比率パターンとから、ＴＶエリア別の各商品の販売数を予測算出する（ステップＳ１５）とともに、この算出結果をＴＶエリア別予測販売数データベース１３に保存する（ステップＳ１６）。なお、ステップＳ５において予測算出されたＴＶエリア別の来客数の予測結果も同様に、このＴＶエリア別予測販売数データベース１３に保存される。
以上のような手順により、各ＴＶエリアでの各商品の予測販売数が算出される。次に、商品販売数予測システム１が、各ＴＶエリア内の各商品の販売数等から、各店舗２における各商品の予測販売数の算出を行う際の動作を、第３図を参照して説明する。
これには、まず、店舗別販売数予測部７が、店舗２側から入力された店舗販売プランを参照して（ステップＳ２１）、各店舗２の店舗販売プランを設定し、これをサーバ３から各店舗２の店舗端末２ａに向けて送信する。この場合、各店舗２の店舗端末２ａに表示される画面は第９図のようになる。すなわち、各店舗２では、過去実績等により決定された店舗２ごとの販売プランに基づいて、セールスプラン（予測売上高）と客単価プラン（予測平均客単価）とを画面上に入力し、これをサーバ３に返信することによって、セールスプランが設定され（ステップＳ２２）、なおかつ、各店舗２別の予測来客数が算出される（ステップＳ２３）。
一方、店舗別販売数予測部７は、ＴＶエリア別予測販売数データベース１３に保存されたデータを参照して、各ＴＶエリア別予測商品販売数および各ＴＶエリアでの予測来客数を設定する（ステップＳ２４）とともに、エリア別・店舗別販売数実績データベース３０におけるＴＶエリア別の商品販売指数Ｔの過去の実績データを参照し（ステップＳ２５）、さらに、店舗２別の商品販売指数Ｔの過去の実績データを参照する（ステップＳ２６）。
さらに、その一方で、実績参照期間作成部８が、ＴＶエリア別プロモーションプランのデータを参照して（ステップＳ２７）、商品販売数の予測対象日ごとに、店舗２ごとあるいはＴＶエリアごとの実績を参照すべき過去の日（参照日）を設定する（ステップＳ２８）。これを模式的に表すのが第１０図である。第１０図の表５０に示すように、予測対象日が、２００１年４月１日（日）から４月１８日（水）であるとすると、実績参照期間作成部８のうち全国参照期間作成部３２が、表５１に示すような前年同時期の同じ曜日の期間（２０００年４月２日（日）から４月１９日（水））を、参照日として設定する。
さらに、実績参照期間作成部８の商品別参照期間作成部３４が、過去の販売プロモーションのデータを参照して、商品別に参照日を設定する。例えば、商品Ａについて、予測対象日のうち２００１年４月６日から４月１３日にかけて行われる販売プロモーションと同様の販売プロモーションが、同じ曜日の２０００年１月８日から１月１５日にかけて行われているとすると、商品別参照期間作成部３４は、表５２Ａに示すように、２００１年４月６日から４月１３日の間に商品Ａについて行う商品販売数予測の参照期間として２０００年１月８日から１月１５日を設定する。さらに、商品Ａについて、予測対象日のうち２００１年４月１５日から４月１７日にかけて行われる販売プロモーションと同様の販売プロモーションが２０００年４月１６日から４月１８日にかけて行われていることから、商品別参照期間作成部３４は、表５２Ｂのように、２００１年４月１５日から４月１７日の間に商品Ａについて行う商品販売数予測の参照期間として２０００年４月１６日から４月１８日を設定する。
このようにして、過去の参照日を決定するようにした場合、新商品等については、過去の実績が無いことも考えられる。したがって、この場合には、類似の商品についての過去の実績を参照するようにする。すなわち、表５３に示すように、予測対象日のうち２００１年４月１０日から４月１６日に販売プロモーションが行われる商品Ｆについて参照日を決定するには、商品Ｆに類似する商品Ｃについて２０００年１月８日から１月１４日にかけて行われた販売プロモーションにおける販売実績を参照する。
第１０図に示したような参照日の決定は、まず、全国参照期間作成部３２において必須設定として全国一律の参照日が決定されるとともに、商品別、地域別に販売プロモーション期間が異なる場合には、商品別の参照日が商品別参照期間作成部３４において任意設定され、ＴＶエリア別の参照日がエリア別参照期間作成部３３において任意設定される。また、設定された参照日に関するデータは、実績参照期間データベース３１に保存される（ステップＳ２９）。
ステップＳ２３，ステップＳ２４，ステップＳ２５、ステップＳ２６、ステップＳ２９の処理が終了したら、店舗別販売数予測部７は、各ＴＶエリアにおける各店舗２の商品販売指数Ｔの予測値を商品別に算出する（ステップＳ３０）。
これには、まず、ＴＶエリア別購買傾向予測部２７が、ステップＳ２４において設定されたＴＶエリア別商品販売数と、このＴＶエリアにおける予測来客数とから、商品販売指数ＴのＴＶエリアでの予測平均値を算出する。さらに、ステップＳ２５およびＳ２６の結果に基づき、店舗別購買傾向予測部２６が、各ＴＶエリアの商品販売指数Ｔと各店舗２での商品販売指数Ｔとの比率の過去実績を、ステップＳ２９で設定された過去参照日について予測比率として算出し、算出したこの比率と、商品販売指数ＴのＴＶエリアでの予測平均値とから、店舗別商品販売指数予測部２８が各店舗２における各商品についての商品販売指数Ｔを算出する。
この手順を模式的に示すのが、第１１図である。ステップＳ２５およびステップＳ２６により、第１１図中の上段右欄に示すような、過去の実績参照期間におけるＴＶエリアでの商品販売指数Ｔの平均値（ＴＶエリア実績）と、ＴＶエリア内の各店舗２（例えば店舗２Ａおよび店舗２Ｂ）における商品販売指数Ｔ（店舗２Ａ実績および店舗２Ｂ実績）とが、所定の商品について得られる。この場合の例では、店舗２Ａにおいては、所定の商品について、ＴＶエリア実績以上に単位来客数あたりの商品販売数が大きく、逆に店舗２Ｂにおいては、ＴＶエリア実績よりも単位来客数あたりの商品販売数が小さいことが理解される。このように、商品販売指数Ｔを用いて、ＴＶエリア内における所定の店舗２での所定の商品についての顧客の購買傾向を把握することが可能となる。
また、これを表にすると第１１図上段左欄のようになる。ここでは、ステップＳ２９において設定された実績参照期間が、２００１年２月５日から２月１１日とされており、表中においては、この期間におけるＴＶエリア実績と、店舗２Ａ実績、店舗２Ｂ実績とが対比されている。この表において、ＴＶエリア実績と、店舗２Ａ実績、店舗２Ｂ実績とを比較することにより、店舗２Ａ実績および店舗２Ｂ実績のＴＶエリア実績に対する比率を求めることができる。
ところで、上述のように、ステップＳ２４において設定されたＴＶエリア別予測商品販売数と、このＴＶエリアにおける予測来客数の合計とによって、商品販売指数ＴのＴＶエリアでの予測平均値を計算することができるので、この計算結果と店舗２Ａ実績および店舗２Ｂ実績のＴＶエリア実績に対する予測比率とから、各店舗２における商品販売指数Ｔを過去の店舗販売実績を反映して予測することが可能となる。すなわち、第１１図の下段において、予測対象期間である２００１年４月２３日から４月２９日のＴＶエリアでの予測商品販売指数（ＴＶエリア予測）は、ステップＳ２４における設定結果により求めることができるから、これに対して、第１１図中の上段左欄の表において求められた実績参照期間（２００１年２月５日から２月１１日）の店舗２Ａ実績および店舗２Ｂ実績とＴＶエリア実績との比率を、予測比率として乗じることによって、店舗２Ａでの予測商品販売指数（店舗２Ａ予測）と店舗２Ｂでの予測商品販売指数（店舗２Ｂ予測）とを算出することができる。
以上のようにして、店舗別商品販売指数予測部２８により、各店舗２での各商品の商品販売指数の予測値が求められる。さらに、店舗別商品販売数算出部２９が、この予測値にさらにステップＳ２３において求めた店舗来客数を乗じることによって、店舗２ごとに各商品の商品販売数を算出する（ステップＳ３１）。また、この際、店舗別商品販売数算出部２９は、各店舗端末２ａに対して、予測した商品販売指数Ｔを、第１２図に示すような各商品Ａ，Ｂ，Ｃ，．．．についての一覧表として送信する。店舗２側では、独自の売り上げの見通しにより、画面上で、商品販売指数Ｔの調整を行い、これをサーバ３に返信する。このような返信があった場合には、店舗別商品販売数算出部２９は、調整された商品販売指数Ｔに基づいて、各店舗２での各商品の販売数を算出し直し、算出結果を各店舗２における商品販売数として確定するとともに、これを、各店舗２に対する納品用のシステムに対して送信する。そして、納品システム側では、このように予測された商品販売数に基づいて各店舗２に対する原材料使用数から納品数の予測計算を行い、これに基づいて、各店舗２に対する納品が行われる。
以上述べたように、本実施の形態においては、ＴＶエリア別販売数予測部６によって、テレビのスポットＣＭによる販売プロモーションが行われるＴＶエリアごとに商品の予測販売数を算出するため、地域別の顧客の購買傾向の予測が可能であり、なおかつ、予測されたＴＶエリアごとの商品販売数を、ＴＶエリア内の各店舗２における顧客の購買傾向（ＴＶエリア平均の商品販売指数Ｔと各店舗２での商品販売指数Ｔとの比率）に基づいて各店舗２に分配して各店舗２における予測商品販売数を算出することが可能となる。これにより、商品の売れ行きに大きな影響を与えるテレビＣＭの地域ごとの内容や頻度の違いに即した合理的な商品販売数の予測が可能となる。また、これに加え、地域的な嗜好の違い等にも対応した商品販売数の予測を行うことができ、精度の高い商品販売数予測を行うことが可能である。また、これらの販売数から予測される納品数の精度も同時に向上する。
したがって、本実施の形態により、各店舗２における発注等の作業負担の軽減を図ることができるとともに、商品の欠品や在庫過剰等をなくし、サプライチェーンにおける商品供給の効率化を図ることが可能となる。
特に、販売数エリア比率パターン作成部１７によって、ＴＶエリアごとの所定の商品の販売数比率パターンを求め、これを、所定の商品の全国販売数に乗じることによって、ＴＶエリアごとの商品販売数を算出するようにしたので、ＴＶエリアごとの特性を商品販売数予測に反映させやすい。さらに、所定の商品の全国販売数を、全国来客数と、商品ごとに求めた商品販売指数Ｔとから算出するようにしたので、顧客の商品ごとの購買傾向を、商品販売数予測に容易に反映させることができる。さらに、特定の商品についての全国的に販売プロモーション等を行う際には、設定すべき顧客の購買傾向（商品販売指数Ｔ）を特定の商品について調整することによって、販売プロモーションの影響を効果的に取り込むことができる。
また、ＴＶエリアごとの商品の予測販売数や全国予測来客数、あるいは、商品ごとの予測商品販売指数Ｔを、予測対象日の性質に基づいて過去の実績を参照して決定するようにしたために、販売プロモーションの有無や、平日休日の来客数の差などを、商品販売数の予測に良好に反映させることが可能となる。
さらに、ＴＶエリア内の商品販売指数Ｔの平均値と、店舗２の商品販売指数Ｔとを比較して、これらの予測比率を算出することにより各ＴＶエリア内における各店舗２の商品販売数を求めることとしたために、商品販売数予測を行うにあたって、ＴＶエリア内の各店舗２での顧客の購買傾向を良好に反映することができる。
さらに、店舗２側では、販売プランに基づいて来客数を設定することができるとともに、サーバ３から提供された商品販売指数Ｔを修正して、商品販売数予測に反映させることができるので、独自の見通しで商品販売数を決定することも可能であり、汎用性が高い。
以上において、本発明の一実施の形態を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるのものでなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で、他の構成を採用することが可能である。
例えば、上記実施の形態においては、実績参照期間作成部８の商品別参照期間作成部３４が、過去の販売プロモーションのデータを参照して、商品別に参照日を設定するようになっていたが、これに限定されず、操作者が過去の販売プロモーションのデータを参照して手動で参照日を設定するようにしてもよい。
また、上記実施の形態では、ＴＶエリア内の商品販売指数Ｔの平均値と、店舗２の商品販売指数Ｔとを比較して、各ＴＶエリア内における各店舗２の商品販売数を算出しているが、これに限定されず、偏差値などの統計的な手法を応用してもよい。
また、上記実施の形態においては、テレビにより販売促進活動が行われる地域ごとに商品販売数の予測等を行っていたが、これに限らず、新聞、雑誌、ディスカウントチケット、折り込み広告等テレビ以外の他の広告媒体によって販売促進活動が行われる単位地域ごとに商品販売数の予測を行うようにしてもよい。
また、上記実施の形態は、サプライチェーンの各店舗２における商品販売数の予測についてのものとなっていたが、サプライチェーンの店舗２以外の店舗（例えば単独の店舗）における商品販売数の予測に上記実施の形態を適用するようにしてもよい。
また、上記実施の形態において、商品販売数予測システム１は、各店舗２と、インターネット４を介して接続されていたが、これに限らず、イントラネット等の他のネットワークや専用通信線を通じて各店舗２と接続されているものであってもよく、ＷＷＷシステムの利用の有無は問わない。
また、上記実施の形態において商品販売数予測システム１を動作させるプログラムは、以下のような記憶媒体に記憶されていてもよいし、また、プログラム伝送装置の形態とすることもできる。
すなわち、記憶媒体としては、コンピュータ装置に実行させる上記したようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、メモリ、ハードディスク等の記憶媒体に、コンピュータ装置が読み取り可能に記憶させたものであれば良い。
また、プログラム伝送装置としては、上記したようなプログラムを記憶させたＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、メモリ、ハードディスク等の記憶手段と、この記憶手段から当該プログラムを読み出し、当該プログラムを実行する装置側に、コネクタ、インターネットやＬＡＮ等のネットワーク、あるいは電話回線等の通信回線を介して当該プログラムを伝送する伝送手段とを備える構成とすればよい。
こうした記憶媒体またはプログラム伝送装置により、コンピュータ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、商品販売数を予測する処理を行うことができる。特に、上述のプログラム伝送装置は、上記したような処理を行うプログラムをインストールする際に好適である。
なお、この場合の「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み、ＷＷＷシステムを利用している場合には、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、上記コンピュータプログラムは、上記実施の形態における機能の一部を実現するためのものであってもよいし、上述の機能をコンピュータシステムに既に記憶されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
また、これ以外にも、本発明の趣旨を逸脱しない限り、上記実施の形態で挙げた構成を取捨選択したり、他の構成に適宜変更することが可能である。
産業上の利用可能性
以上説明したように、本発明によれば、各店舗における商品販売数を精度よく予測することが可能であり、その結果、各店舗における発注等の作業負担の軽減を図ることができるとともに、商品の欠品や在庫過剰等を少なくし、サプライチェーン等における商品供給の効率化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明の一実施の形態である商品販売数予測システムの全体構成を表すブロック図であり、第２図は、第１図に示した商品販売数予測システムにおいて行われる処理の手順を示すフローチャートであり、第３図は、第２図に連続するフローチャートであり、第４図は、サプライチェーンにおけるＴＶエリアごとの来客数比率のパターンの表示画面例であり、第５図は、全国の各日の来客数の予測値を示す表示画面例であり、第６図は、ＴＶエリアごとに、来客数の予測を示す表示画面例であり、第７図は、各商品販売数が全商品販売数に占める比率のパターンを示す表示画面例であり、第８図は、各商品の全販売数に対して各ＴＶエリアごとの販売数が占める比率のパターンを示す表示画面例であり、第９図は、各店舗の店舗端末において表示されるセールスプランの設定のための表示画面例であり、第１０図は、予測対象期間の商品販売数を予測するにあたって、実績を参照すべき過去の期間の設定の仕方を模式的に示す図表であり、第１１図は、各店舗での商品販売指数を求める際に使用するＴＶエリアでの平均商品販売指数（ＴＶエリア実績）と各店舗での商品販売指数との比の算出の仕方を表す図表およびグラフであり、第１２図は、店舗の店舗端末において表示される各商品の商品販売指数の調整画面の例を示した図である。
【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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【国際調査報告】
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