(57)【要約】【課題】時系列的に変化する事象に係る値を予測するための予測装置、予測方法及びコンピュータプログラムの提供。【解決手段】時系列的に変化する事象に係る値と、事象に関連する複数の関連事象に係る項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段、項目値が記録されている複数の項目のうち、関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出する抽出手段、事象に係る値と抽出した項目の項目値とを用いて相関の強さを導出する導出手段、及び導出した相関の強さに基づき、予測対象期間における事象に係る予測値を算出する予測手段を備える。【選択図】図１０
2015001824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測装置であって、
前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出する抽出手段、
前記事象に係る値と、前記抽出手段が抽出した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び
該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記導出手段は、
前記事象に係る値の変化に対する各項目の相関の強さを示す要因効果値を算出する手段と、
算出した要因効果値に基づき、前記事象に係る値の予測に用いるべき項目を選択する項目選択手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記項目選択手段は、
前記要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目に対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する手段と、
算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する手段と、
前記要因効果値が大きいものから順に、決定した項目数分の項目を選択する手段と
を備えることを特徴とする請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータにより、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測方法であって、
前記コンピュータは、
前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出し、
前記事象に係る値と抽出した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出し、
導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する
ことを特徴とする予測方法。
【請求項５】
時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータに、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測させるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出する抽出手段、
前記事象に係る値と、前記抽出手段が抽出した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び
該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段
として機能させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列的に変化する事象に係る値を予測するための予測装置、予測方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の需要予測及び販売予測等の経済予測は、会社経営における方向性及び戦略を検証する上で、極めて重要である。そして、予測した需要を販売、在庫、生産、物流、開発等の各部門の計画にどのように結び付けるかが経営課題となっている。更に、需要予測、販売予測等の経済的な事象に対する予測に限らず、経時的に変化する事象についてそれまでの情報を用いて以降の事象について予測することは様々な分野で重要な課題である。
【０００３】
製品の需要台数、又は販売台数等の時系列的に推移する事象の以後の変化を予測するための方法として、種々の時系列分析方法が提案されている。このような分析方法としては、重回帰分析、Ｔ法等の多変量解析が挙げられる（例えば、特許文献１、非特許文献１）。更に、これらの分析方法に対して種々の応用案が提案されている（非特許文献２等）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３１４１１６４号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】立林和夫編著、手島昌一、長谷川良子著、「入門ＭＴシステム」、日科技連出版社、２００８年１２月
【非特許文献２】増田雪也、「非線形成分を考慮したＴ法の研究」、第１７回品質工学研究発表大会  論文集、ｐ．４２２−４２５、２００９年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
Ｔ法は元来、時系列データの予測のための方法ではない。時間軸の概念は特に無く、多数の要因が関連する事象の値に対し、いずれの要因が最も影響があるかを選択するための方法である。Ｔ法を時系列データの予測方法に用いる場合、ある期間における各項目の項目値と信号値との関係を特定して、次の期間の信号値を予測するのである。このため、各項目の項目値における推定誤差が重なって、信号値の予測精度を悪化させるという問題点を有していた。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、信号における経時変化の傾向を反映させて予測精度を向上させることができる予測装置、予測方法及びコンピュータプログラム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】
【０００８】
本願の予測装置は、時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測装置であって、前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出する抽出手段、前記事象に係る値と、前記抽出手段が抽出した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段を備えることを特徴とする。
【０００９】
本願の予測装置は、前記導出手段は、前記事象に係る値の変化に対する各項目の相関の強さを示す要因効果値を算出する手段と、算出した要因効果値に基づき、前記事象に係る値の予測に用いるべき項目を選択する項目選択手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
本願の予測装置は、前記項目選択手段は、前記要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目に対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する手段と、算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する手段と、前記要因効果値が大きいものから順に、決定した項目数分の項目を選択する手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
本願の予測方法は、時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータにより、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測方法であって、前記コンピュータは、前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出し、前記事象に係る値と抽出した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出し、導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出することを特徴とする。
【００１２】
本願のコンピュータプログラムは、時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータに、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測させるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出する抽出手段、前記事象に係る値と、前記抽出手段が抽出した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段として機能させる。
【００１３】
本願では、時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段から、関連事象の属性に応じた複数の区分の夫々に該当する項目と、項目値がゼロとなる期間を含まない項目とを抽出し、これらの項目の項目値を用いて予測を行う。
【発明の効果】
【００１４】
本願によれば、例えば、グローバル展開している製品の販売予測を行う際、地域、大手顧客、小口顧客などの属性に応じて項目を区分すると共に、個別の顧客への販売実績を項目として付加することにより、予測精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】Ｔ法で用いる信号及び各項目の内容例を示す説明図である。
【図２】Ｔ法で用いる各項目の比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）の一例を示す説明図である。
【図３】各メンバーの実際の信号値又は基準化した信号値の実値と、各メンバーについて求めた総合推定値とを一覧形式で示した図である。
【図４】Ｔ法における各項目の総合推定値のＳＮ比を示す要因効果図である。
【図５】Ｔ法における各項目の要因効果に対する影響を示すグラフである。
【図６】時間差モデルを概念的に説明する説明図である。
【図７】項目選択数を決定するための処理を概念的に示すグラフである。
【図８】項目選択数と総合推定値のＳＮ比との対応を示すグラフである。
【図９】本実施の形態に係る予測装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】予測装置による予測処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】変数変換の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】総合推定値のＳＮ比の算出手順を示すフローチャートである。
【図１３】項目の一例を示す説明図である。
【図１４】ある個別顧客への販売台数の推移を示すグラフである。
【図１５】変数変換後の信号値及び項目値の関係を示すグラフである。
【図１６】別の個別顧客への販売台数の推移を示すグラフである。
【図１７】変数変換後の信号値及び項目値の関係を示すグラフである。
【図１８】別の個別顧客への販売台数の推移を示すグラフである。
【図１９】変数変換後の信号値及び項目値の関係を示すグラフである。
【図２０】個別顧客への販売台数を項目として採用した場合の予測結果を示すグラフである。
【図２１】販売パッケージモデルによる項目の一例を示す説明図である。
【図２２】販売パッケージへの販売台数を項目として採用した場合の予測結果を示すグラフである。
【図２３】本願で採用する項目の一例を示す説明図である。
【図２４】販売パッケージモデル及び個別顧客への販売台数を項目として採用した場合の予測結果を示すグラフである。
【図２５】項目内容の相違に伴う予測精度の推移を示すグラフである。
【図２６】単年度の予測結果を示すグラフである。
【図２７】単年度の予測結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
本願の予測方法は、従前から利用されているＭＴシステム（例えば、Ｔ法）を用いた方法を基本として、時系列的に変化する事象に係る値（信号）の経時変化を予測するために、時間差モデルを導入したものである。本願では、信号の要因となり得る複数の関連事象の夫々を項目とした項目値を、信号に対応付けて時系列的に記録しておき、信号及び項目値の相関の強さに基づき、予測に用いる信号及び項目の取捨選択を行うことを特徴の１つとしている。
【００１７】
なお、以下の予測方法は、予測に用いるデータを記録している記録手段から各データを読み出すことができるコンピュータ（後述する予測装置１）などの演算手段により実施されるものである。
【００１８】
まず、本願の予測方法の基本となるＴ法の概要について説明する。図１はＴ法で用いる信号及び各項目の内容例を示す説明図である。図１において、メンバーとは、単位期間毎のデータであることを示すインデックスであり、１，２，…，ｎとして示している。事象に係る値は、信号値Ｍとして記録される。「項目１」、「項目２」、…、「項目ｋ」は、信号値Ｍに関連する複数の関連事象の夫々を示している。Ｘ11，Ｘ12，…，Ｘ1kは、メンバー１の信号値Ｍ1 に関連する各項目の項目値を示している。例えば、メンバーが月毎の電気使用量である場合、月毎の電気使用量（Ｗ）が信号値Ｍであり、項目値として、「月」、「気温」、「風速」、「降水量（月平均）」、「日照時間（月平均）」、「最高気温（月平均）」、「最低気温（月平均）」…等の電気使用量の上下に関連するであろう変量を記録する。
【００１９】
なお、信号値Ｍ及び各項目値Ｘは、実際の値を用いてもよいが、演算手段を用いて規準化しておいてから用いることが好ましい。規準化の方法は例えば、演算手段が、各項目の項目値Ｘ（例えば月平均の気温）から、当該項目の項目値の平均値（用いる全メンバーの月平均の気温の平均値）を減算しておくなどの方法がある。これにより、信号値に対して項目値をプロットした場合に（単位空間とよぶ）、原点を通る直線として予測式を表現することが可能となる。
【００２０】
Ｔ法では、各メンバーの信号値Ｍと、関連する多変数である項目値との関係を特定する特定式を求め、予測対象である次の単位期間の項目値を予測し、その予測した項目値を特定式にあてはめて、予測するものである。しかしながら、項目のデータは多変量である。例えばメンバーが１２個であって、項目の数が２０（ｋ＝２０）存在する場合がある。このような場合、次の信号値を予測するのに特定式を求めることが難しくなる。Ｔ法は、多数の項目夫々に対して、信号値の変動に対する要因効果の強さを示す値を評価し、要因効果を示す値を重み付けする。これにより、効果的な項目を選択することにより、全ての項目のデータを使用せずとも、選択された項目を使用することで十分に精度の高い予測等を行うことができるというものである。
【００２１】
そこで、Ｔ法では、演算手段によって、信号値Ｍを持つメンバーを用いて、項目毎に比例定数βと、ＳＮ比η（２乗比）とを下記の式１及び式２を適用して算出する。ＳＮ比とは、式２に示すような分散の逆数を用いて示される値であり、各項目に対する信号値の感度であり、各項目と信号値との相関の強さを示す。
【００２２】
【数１】
2015001824.tif 000003
【００２３】
なお、上述の式１及び式２は、項目１についての比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）を求める式である。演算手段は、項目２から項目ｋについても項目１と同様の計算を行なう。図２はＴ法で用いる各項目の比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）の一例を示す説明図である。図２では、上述の式１及び式２を各項目に適用することによって算出した項目毎の比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）を表形式で示している。
【００２４】
次に、項目毎の比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）を用いて、各メンバーについて、演算手段によって項目毎の出力の推定値を求める。第ｉ番目メンバーについて、項目１による出力の推定値は、下記の式３にて示すことができる。また、同様に、演算手段により、項目２から項目ｋによる出力の推定値を求める。
【００２５】
【数２】
2015001824.tif 000004
【００２６】
これにより、演算手段は、項目値と信号値の総合推定値との関係を示す予測式として、総合推定式（式４）を導出することができる。ただし、予測対象の信号値に対し、全ての項目（１〜ｋ）を用いた総合推定式が最も予測精度が高いわけではない。そこで、予測対象への影響に対する寄与を高くし、予測精度を高めるべく、演算手段によって全ての項目のうちから適切な項目の組み合わせを選択する。
【００２７】
そこで、演算手段によって各項目の推定値についての推定精度であるＳＮ比η1 ，η2 ，…，ηk （２乗比）を重み付け係数として用いた総合推定値を算出する。従って、第ｉ番目のメンバーの総合推定値は、下記の式４にて示すことができる。
【００２８】
【数３】
2015001824.tif 000005
【００２９】
図３は各メンバーの実際の信号値又は基準化した信号値の実値と、各メンバーについて求めた総合推定値とを一覧形式で示した図である。そして、図３に示したように得られた各メンバーの実値と総合推定値とを用い、演算手段は下記式５によって、各項目について、総合推定値のＳＮ比η（ｄｂ）を算出する。
【００３０】
【数４】
2015001824.tif 000006
【００３１】
Ｔ法では、上述したように求めた各項目についての総合推定値を用いて更に、要因効果値という値を求め、要因効果値を元に項目を選択するなどの方法がとられている。図４はＴ法における各項目の総合推定値のＳＮ比を示す要因効果図であり、図５はＴ法における各項目の要因効果に対する影響を示すグラフである。
【００３２】
図４は、横軸に選択の対象となる項目を示し、縦軸に総合推定値のＳＮ比をとって、各項目についてのＳＮ比を示している。また図４では、各項目について、左側にその項目のデータを含む各データに対する総合推定値のＳＮ比、即ち信号値との相関の強さを示し、右側にその項目のデータを除いた各データに対する総合推定値のＳＮ比を示している。図４に示す例では、項目は３６個あり、選択の組み合わせは２36通り存在する。演算手段は、これらの各組み合わせについて１又は複数の項目に対する予測対象のＳＮ比を導出する。そして、演算手段は、対象となる当該項目を含む組み合わせのＳＮ比の平均値と、当該項目を含まない組み合わせのＳＮ比の平均値とを算出する。図４では、このようにして算出された当該項目のデータを含むＳＮ比の平均値を左側に、当該項目を含まないＳＮ比の平均値を右側に、項目毎に示したものである。
【００３３】
図５は、横軸に選択の対象となる項目を示し、縦軸に要因効果値をとって、各項目についての要因効果値の度合いを示している。図５の縦軸の要因効果値は、図４における予測対象の相関の強さをｄｂ単位で示した各項目の総合推定値のＳＮ比について、右側の（項目を含まない）ＳＮ比に対する左側の（項目を含む）ＳＮ比の度合い、即ち、左側のＳＮ比から右側のＳＮ比を減じた値を示している。つまり、項目毎に、その項目を含む場合の、含まない場合に対するＳＮ比への効果度を示している。したがって算出された要因効果値が正である項目は、その項目を使用することにより、総合推定値のＳＮ比が上昇することを示している。両側Ｔ法と呼ばれる方法においては、このような要因効果値が正である項目のみを選択し、上述に示したようなＴ法による解析が行なわれる。
【００３４】
上述に示したようなＴ法（両側Ｔ法）を用いて予測を行なう場合には依然として、実際の予測精度が高まらない。そこで発明者はまず、上述のＴ法に、時間差モデルという考え方を適用し、信号値と項目値との非線形性を考慮した変換処理を行ない、更に、項目選択方法として、要因効果値の正負によって選択する方法ではなく、総合推定値のＳＮ比を最大化する方法を用いることとした。
【００３５】
次に、本願の予測方法にて導入する時間差モデルについて説明する。
Ｔ法は元来、時系列データの予測のための方法ではない。時間軸の概念は特に無く、多数の要因が関連する事象の値に対し、いずれの要因が最も影響があるかを選択するための方法である。Ｔ法をそのまま予測方法に用いる場合、上述したように、各メンバーの項目毎の項目値と信号値との関係を特定して、次のメンバーの信号値を予測するのである。したがって、次のメンバーの信号値を予測するには、次のメンバーの項目毎の項目値を予測しなければならない。このときの各項目の項目値の推定誤差が重なって、信号値の予測精度を悪化させることは容易に想定される。また、時系列に推移していくデータを元に、次の信号値を予測する場合、特に経済予測又は販売予測のような分野では、未来に起こる事象には、過去にその予兆があるはずである。そこで、発明者は、上述したような信号値と項目毎の項目値との対応付けを、同時期のメンバーではなく、所定時間ずらしたものどうしで対応付けることとした。具体的には、本実施の形態の予測方法を実施する演算手段は、ある期間における項目毎の項目値に対し、所定期間後の信号値を対応づけ、これらの間で式１〜５の計算を行ない、結果得られた総合推定式を用い、現在（直近）の任意の期間の項目毎の項目値に基づき、所定期間後の信号値を推定（予測）する。
【００３６】
図６は時間差モデルを概念的に説明する説明図である。図６では、図の左から右へ向かって時間の経過を示している。図６の下部の各矩形は、１年毎の各項目の項目値を示し、上部の各矩形は、各項目と同時期の１年毎の信号を示している。時間差モデルでは、同時期の信号と各項目の項目値とを対応付けるのではなく、信号Ｍi に対して、所定期間前の各項目の項目値Ｘi−t 1 ，Ｘi−t 2 ，…，Ｘi−t k （図６の例では、ｔ＝１年）を対応付ける。
なお、図６に示す時間差モデルの例では、１年間の信号を前年の１年間の項目値に対応付ける構成としたが、これらの期間は図６に示す期間に限定されるものではなく、適宜設定し得るものである。
【００３７】
本実施の形態では、例えば、予測対象期間である２００５年の信号（未知信号）を予測するために、２００２年〜２００４年までの各年の信号（既知信号）と、２００１年〜２００３年までの各年の項目（既知項目）とを対応付ける時間差モデルを導入する構成とした。そして本願の予測方法において、演算手段は、時間差モデルを適用した信号及び各項目の項目値を、上述した式１〜式５における信号値Ｍ1 及び項目値Ｘ11，Ｘ12，…，Ｘ1kの関係に当てはめてＴ法を適用する。予測対象期間の信号値は、所定期間前の各項目の項目値（図６の例では２００４年１月から１２月までの項目値）を総合推定式（式４）に入力することによって求める。つまり、本実施の形態の予測方法における時間差モデルでは、演算手段は、複数項目の項目値と所定期間後の信号値との関係を特定することにより、過去又は現在の項目値から、未来の信号値を予測することを可能とするものである。
【００３８】
本実施の形態の予測方法では、上述した時間差モデルに加えて、最良予測スキームを採用する。最良予測スキームは、対数変換した信号に対して項目を２次変数変換し、信号及び項目の双方について分散の安定化を図り、Ｔ法計算で総合推定ＳＮ比が最大になる項目選択により予測値を得る方法である。
【００３９】
以下、最良予測スキームで実施する変数変換について説明する。従来のＴ法では、項目毎に、項目のデータと信号値との関係に対し、ゼロ点を通る直線が設定され、この直線からのずれに基づく重み付け（ＳＮ比として数値化）が行なわれる。このような線形変換では、直線に対するばらつきが少ない項目ほど、信号値の変化に対し寄与する項目であり、ばらつきが多い、すなわち項目値の変化と信号値の変化とに相関がない項目ほど、信号値の変化に寄与しない項目となる。しかしながら、全ての項目の項目値が、信号値との関係において直線、即ち線形な関係を有しているとは限らない。そこで、最良予測スキームでは、信号について対数変換を行うと共に、対数変換した信号に対して項目を２次変数変換を行う。
【００４０】
次に、項目数の選択処理について説明する。図７は項目選択数を決定するための処理を概念的に示すグラフである。まず、時間差モデルを適用し、変数変換処理を行なった信号値と項目毎の項目値について、式１〜式５を適用して各項目の総合推定値のＳＮ比を算出する。そして図４及び図５について説明したように、演算手段が、総合推定値のＳＮ比から、項目毎の要因効果値を算出する。図７に示すように、演算手段はまず、項目毎の要因効果値の最小値を初期的な閾値として設定する。演算手段は、要因効果値が閾値以上である項目を選択し、信号値（例えば１〜ｎ全て）に対する総合推定値のＳＮ比を算出する。閾値が初期値である場合、全項目が選択される。次に演算手段は、閾値に所定値を加算した値を次の閾値として設定し、同様にして要因効果値が閾値以上である項目を選択し、信号値に対する総合推定値のＳＮ比を算出する。演算手段がこのような処理を、閾値が要因効果値の最大値以上、即ち図７のＭＡＸとして示したラインに到達するまで繰り返すことにより、選択した複数の項目の項目値に対する総合推定値のＳＮ比を、項目数毎に算出することが可能である。なお、演算手段は、閾値の初期値を最大値ＭＡＸ以上に設定し、閾値を所定値ずつ小さくし、各閾値以上の要因効果値である項目を選択して総合推定値のＳＮ比を算出していくようにしてもよい。
【００４１】
図８は項目選択数と総合推定値のＳＮ比との対応を示すグラフである。図８に示すグラフは、縦軸に総合推定値のＳＮ比（ｄｂ）をとり、横軸に項目選択数をとって、項目選択数に対する総合推定値のＳＮ比の推移を示したものである。ＳＮ比の値のうち、白抜きの四角は、要因効果値が正の項目を選択するという両側Ｔ法を用いて項目を選択した場合の総合推定値のＳＮ比である。白抜きの菱形は、全項目を選択した場合の総合推定値のＳＮ比を示す。白丸は総合ＳＮ比が最大となる項目数を示している。図８に示すように、要因効果値が正の項目を選択する方法では、総合推定値のＳＮ比は最大とならない。本実施の形態では、図７に示した方法を実施することにより、総合推定値のＳＮ比が最も高くなる項目数を決定し、要因効果値が大きいものから順に、決定した項目数分の項目を選択する手法を採用する。
【００４２】
以上のように、本願では、Ｔ法に時間差モデルを適用し、信号値と各項目の項目値との非線形性を考慮した変換処理を行なった上で総合推定値のＳＮ比を算出し、当該ＳＮ比を最大化する項目の選択方法を適用することにより、予測精度の向上を図る。
【００４３】
次に、本実施の形態に係る予測装置１について説明する。図９は本実施の形態に係る予測装置１の構成を示すブロック図である。予測装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ等のコンピュータであり、制御部１０、記録部１１、一時記憶部１２、入力部１３、及び出力部１４を備える。
【００４４】
制御部１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。制御部１０は、以下に説明する予測プログラム２に基づき、上述したハードウェア各部の動作を制御し、本実施の形態に係る予測装置１としての機能を発揮させる。なお、制御部１０は、上述した予測方法を実施する演算手段としての機能を有している。
【００４５】
記録部１１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスクドライブ等の不揮発性メモリを用いる。なお、記録部１１は、外付けのハードディスクドライブ、光学ディスクドライブ、通信網を介して接続される他の記録装置であってもよい。すなわち、記録部１１とは、制御部１０からアクセス可能な１又は複数の情報記録媒体の総称である。
【００４６】
記録部１１には、本実施の形態の予測方法を実現するための各種手順を含む予測プログラム２が記録されている。また、記録部１１の記録領域の一部は、信号値及び該値に対応する複数の項目のデータ（各項目の項目値）を記録するデータベース（ＤＢ）１１０として用いられる。制御部１０は、データベース１１０に対し、信号値及び各項目の項目値の読み書きが可能である。データベース１１０は、例えば図３に示した形式にて各メンバーの信号値及び各項目の項目値を時系列に記録している。
【００４７】
一時記憶部１２は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory ）等の不揮発性メモリである。一時記憶部１２は、制御部１０の処理によって発生した情報を一時的に記憶する。
【００４８】
入力部１３は、キーボード、マウス等を用い、ユーザの操作入力を受け付ける。
【００４９】
出力部１４は、液晶モニタなどの表示部、又はプリンタ等の印刷部を用い、制御部１０による情報の処理結果を出力する。
【００５０】
このように構成される予測装置１にて、制御部１０が予測プログラム２に基づく処理を実行することにより、未来の事象に係る信号値を予測する。
【００５１】
図１０は予測装置１による予測処理手順の一例を示すフローチャートである。制御部１０は、入力部１３から、信号値及びこれに関連する各項目の項目値について入力を受付け、受付けた信号値及び項目毎の項目値を記録部１１のデータベース１１０に記録する（ステップＳ１１）。なお、データベース１１０に記録する信号値及び項目毎の項目値は、入力部１３から入力されるもののみならず、通信網を介して他の装置から入力されてもよいし、他の情報記録媒体から入力されてもよい。
【００５２】
制御部１０は、記録部１１のデータベース１１０に記録した信号値及び項目毎の項目値に基づいて、時間差モデルを生成する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２にて生成する時間差モデルとは、図６を参照して説明したように、項目毎の項目値と、該項目の項目値の所定期間後の信号値とを対応付けたモデルである。すなわち、制御部１０は、ステップＳ１２において、時系列に記憶された信号値と、項目毎の項目値とを、所定期間ずらして対応付ける。
【００５３】
制御部１０は、生成した時間差モデルにおいて対応する信号値と項目毎の項目値との関係に基づき、信号値及び項目毎の項目値を変数変換する（ステップＳ１３）。変数変換の処理手順については、後述の図１１のフローチャートを参照して詳細を説明する。
【００５４】
制御部１０は、時間差モデルにより対応付けられた変数変換後の信号値及び各項目の項目値に基づき、前述の式１及び式２を用いて、項目毎の比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）を算出する（ステップＳ１４）。
【００５５】
制御部１０は、式３を用いて項目毎の比例定数βとＳＮ比η（２乗比）を用いて、選択された信号期間における各メンバーについて、式３により出力の推定値を算出する（ステップＳ１５）。
【００５６】
制御部１０は、式４により、推定値についての推定精度であるＳＮ比（２乗比）を重み付け係数として用いた総合推定値を算出する（ステップＳ１６）。
【００５７】
次に制御部１０は、式５に基づき、信号値及び総合推定値に基づいて、各項目の総合推定値のＳＮ比（ｄｂ）を算出する（ステップＳ１７）。
【００５８】
制御部１０は、各項目について、要因効果値を導出する（ステップＳ１８）。要因効果値は、上述したように、各項目について、当該項目を除いた各項目の項目値に対する総合推定値のＳＮ比に対する、当該項目を含む各項目の項目値に対する総合推定値のＳＮ比の差分を求めることによって算出される。総合推定値のＳＮ比とは、信号値に対する当該項目の項目値の相関の強さであり、分散の逆数に比例する値の対数として示した値である。
【００５９】
次に制御部１０は、要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目の項目値に対する総合推定値のＳＮ比を、項目数毎に算出する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９における処理の詳細は、上述にて図８を参照して説明したものである。
【００６０】
制御部１０は、項目数毎の総合推定値のＳＮ比に基づき、当該ＳＮ比を最大にする項目数を決定する（ステップＳ２０）。
【００６１】
制御部１０は、ステップＳ２０にて決定した項目数分の項目を選択する（ステップＳ２１）。そして制御部１０は、時間差モデルにおける予測対象期間に対応付けられている所定期間前の項目毎の項目値、すなわち、予測対象期間の直近の対応期間における項目毎の項目値のうち、選択した項目の項目値を式４に当てはめ、予測値を算出する（ステップＳ２２）。式４におけるβ及びηは、ステップＳ１４にて算出したもの（時間差モデルにより対応付けられ、変数変換された信号値及び各項目の項目値によって算出されたもの）を用いる。ステップＳ２２にて予測値は、出力部１４から出力されるか、記録部１１に記録される。なお、信号値が規準化されている場合は、逆変換を行なって求めればよい。
【００６２】
図１１は変数変換の処理手順を示すフローチャートである。制御部１０は、各信号値Ｍi （ｉ＝１，２，…，ｎ）について対数変換を行う（ステップＳ１３１）。すなわち、制御部１０は、対数変換後の信号値をｍi （ｉ＝１，２，…，ｎ）とした場合、ｍi ＝ｌｏｇＭi を算出する。
【００６３】
次いで、制御部１０は、対数変換後の信号値ｍi に対し、時間差モデルで対応付けられる各項目の項目値Ｘi−t j （ｊ＝１，２，…，ｋ）を２次変数変換する（ステップＳ１３２）。具体的には、制御部１０は、対数変換後の信号値ｍi を各項目の項目値Ｘi−t j に対して２次回帰し、項目の数だけ変換係数（２次項の係数、１次項の係数、定数）を算出する。そして、制御部１０は、項目毎に求めた回帰曲線上において、各項目の項目値Ｘi−t j に対応する信号値を求め、その信号値を変換後の項目値ｘi−t j として一時記憶部１２等に記憶させる処理を行う。
【００６４】
次いで、制御部１０は、未知項目の項目値について変数変換を行う（ステップＳ１３３）。ステップＳ１３１で既知信号について変換後の信号値ｍi を算出することができ、ステップＳ１３２で既知項目について変換後の各項目の項目値ｘi−t j を算出することができる。しかしながら、上述した未知項目については、項目値としては存在するものの、対応する未知信号（予測対象の信号）が存在しないため、変数変換後の項目値を求めることができない。このため、本実施の形態では、既知項目について求めた変換係数を流用し、未知項目の項目値について変数変換を行う。
なお、変数変換後の未知項目が必要となるのは、上述したステップＳ２２において、予測値を算出する段階であるため、ステップＳ２１において項目を選択した後に未知項目を変数変換する構成としてもよい。
【００６５】
図１２は総合推定値のＳＮ比の算出手順を示すフローチャートである。制御部１０は、ステップＳ１６にて導出した要因効果値の最小値以下の値を閾値の初期値として設定する（Ｓ１７１）。ステップＳ１７１は、図７において、初期値を設定した状態である。なお、図７に示すように、要因効果値の最小値を閾値として設定することにより処理量を削減することができる。
【００６６】
次いで、制御部１０は、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する（Ｓ１７２）。要因効果値の最小値を閾値の初期値として設定した場合、最初のステップＳ１７２の段階では、全ての項目が選択されることになる。
【００６７】
次いで、制御部１０は、ステップＳ１７２にて選択した項目のデータに対する予想対象の相関の強さ、即ち、総合推定値のＳＮ比を算出し（Ｓ１７３）、算出した総合推定値のＳＮ比を、項目数に対応付けて一時記憶部１２に記録する（Ｓ１７４）。
【００６８】
次いで、制御部１０は、選択した項目に対する総合推定値のＳＮ比の算出を完了したか否かを判定する（Ｓ１７５）。ステップＳ１７５は、繰り返し処理の終了判定であり、項目数毎の総合推定値のＳＮ比の算出処理が、各項目数について完了したか否かを判定する処理である。例えば、設定されている閾値が要因効果値の最大値以上の値をとる場合、後述する閾値の再設定により、閾値以上となる要因効果値が存在しなくなる場合、算出した項目数毎の総合推定値の個数が選択の対象となる項目数に一致した場合等の完了条件を適宜設定することができる。
【００６９】
ステップＳ１７５において、選択した項目に対する総合推定値のＳＮ比の算出を完了しておらず、更に少ない項目数に対する総合推定値のＳＮ比の算出を要すると判定した場合（Ｓ１７５：ＮＯ）、制御部１０は、設定している閾値を所定値分大きい値に再設定し（Ｓ１７６）、ステップＳ１７２へ進み、以降の処理を繰り返す。
【００７０】
ステップＳ１７５において、選択した項目に対する総合推定値のＳＮ比の算出を完了したと判定した場合（Ｓ１７５：ＹＥＳ）、制御部１０は、本フローチャートによる処理を終了する。
【００７１】
なお、ここでは、閾値の初期値を要因効果値の最小値以下に設定し、所定値分ずつ大きくなるように閾値を再設定する形態を示したが、逆の処理を行うようにしても良い。すなわち、閾値の初期値を要因効果値の最大値以上に設定し、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択し、閾値が所定値分ずつ小さくなるように再設定するようにしても良い。
【００７２】
次に、予測装置１による予測方法の具体的な適用例として、グローバル展開している製品の販売予測を想定し、信号には「販売台数の合計」を採用し、項目として「個別顧客への販売台数」を採用したケースについて説明する。後述するように、本願では、個別顧客（メーカ）への販売台数だけでなく、ある地域における販売台数を販売規模に着目して分別する「販売パッケージモデル」という概念を導入する。
【００７３】
まず、比較例として、個別顧客の販売台数にのみ着目したケースについて説明を行う。図１３は項目の一例を示す説明図である。図１３の「記号」として表される項目は、月次データとして記録され、小型陸用汎用ディーゼルエンジンの販売台数を表している。記号「Ａ１」〜「Ａ３」で表される各項目は、それぞれ地域Ａに属する個別顧客「Ａ１」〜「Ａ３」への販売台数を示している。同様に、記号「Ｂ１」〜「Ｂ３」で表される各項目は、それぞれ地域Ｂに属する個別顧客「Ｂ１」〜「Ｂ３」への販売台数を示し、記号「Ｃ１」〜「Ｃ４」で表される各項目は、それぞれ地域Ｃに属する個別顧客「Ｃ１」〜「Ｃ４」への販売台数を示している。
【００７４】
なお、図１３に示す項目は、各地域に属する全ての個別顧客を含むものではない。後述するように、記録期間内で販売台数がゼロとなる期間を含む場合には、信号に対するその項目のＳＮ比が著しく低くなるか、Ｔ法の定義からは計算できないため、このような項目については除外することとした。
【００７５】
図１４はある個別顧客への販売台数の推移を示すグラフであり、図１５は変数変換後の信号値及び項目値の関係を示すグラフである。図１４の横軸は年月を時系列に示し、縦軸は、項目となり得る個別顧客（例えば、個別顧客「Ａ１」）への販売台数を示している。販売台数は月次データであり、図１４に示す例では、２０００年４月〜２０１１年１２月の間に１４１個の値をプロットしている。グラフ中の実線による曲線は、信号トレンド（トレンド曲線）を示している。図１４のグラフからは、個別顧客「Ａ１」への販売台数は周期的な変動を示すものの、記録期間内において値がゼロとなる期間を含んでいないことが分かる。
【００７６】
図１５に示すグラフは変数変換後の信号値（全販売台数）及び項目値（個別顧客「Ａ１」への販売台数）の関係を示している。本実施例では、信号値を対数変換し、対数変換した信号値に対して項目値を２次変数変換したものを示している。この例では、図１５に示すように、項目を信号に対して線形化することが可能であり、計算したＳＮ比は１５．１８ｄｂと良好であった。このため、個別顧客「Ａ１」への販売台数は、項目として採用し得ることが分かった。
【００７７】
図１６は別の個別顧客への販売台数の推移を示すグラフであり、図１７は変数変換後の信号値及び項目値の関係を示すグラフである。図１６の横軸は年月を時系列に示し、縦軸は、別の個別顧客（例えば、個別顧客「Ａ４」）への販売台数を示している。販売台数は月次データであり、図１６に示す例では、２０００年４月〜２０１１年１２月の間に１４１個の値をプロットしている。図１６のグラフは、個別顧客「Ａ４」が新規顧客であり、２００７年４月から受注を開始したことを示している。
【００７８】
図１７に示すグラフは変数変換後の信号値（全販売台数）及び項目値（個別顧客「Ａ４」への販売台数）の関係を示している。本実施例では、信号値を対数変換し、対数変換した信号値に対して項目値を２次変数変換したものを示している。この例では、図１７に示すように、項目を信号に対して線形化することは可能であったが、計算したＳＮ比は−３．９４ｄｂとなり、著しく低くなった。この結果、個別顧客「Ａ４」への販売台数は、項目として採用できないことが分かった。
【００７９】
図１８は別の個別顧客への販売台数の推移を示すグラフであり、図１９は変数変換後の信号値及び項目値の関係を示すグラフである。図１８の横軸は年月を時系列に示し、縦軸は、更に別の個別顧客（例えば、個別顧客「Ａ５」）への販売台数を示している。販売台数は月次データであり、図１８に示す例では、２０００年４月〜２０１１年１２月の間に１４１個の値をプロットしている。図１８のグラフは、個別顧客「Ａ５」は新規顧客ではないものの、２００５年３月から２００７年３月までの期間に失注したことを示している。
【００８０】
図１９に示すグラフは変数変換後の信号値（全販売台数）及び項目値（個別顧客「Ａ５」への販売台数）の関係を示している。本実施例では、信号値を対数変換し、対数変換した信号値に対して項目値を２次変数変換したものを示している。この例では、図１９に示すように、項目を信号に対して線形化することは可能であったが、Ｔ法の定義からＳＮ比を計算することが不可能である。この結果、個別顧客「Ａ５」への販売台数は、項目として採用できないことが分かった。
【００８１】
以上のようにして項目として採用し得る個別顧客を決定し、決定した個別顧客（例えば、図１３に示す「Ａ１」〜「Ｃ４」）への販売台数を用いて、全販売台数の予測値を図１０〜図１２のフローチャートに示す手順に従って算出する。
【００８２】
図２０は個別顧客への販売台数を項目として採用した場合の予測結果を示すグラフである。横軸は年月を時系列に示し、縦軸は全販売台数を示す。２０００年４月〜２００８年１２月までの黒丸で示す値は、実際の値（実績値）を示している。また、２００４年１月以降の折れ線は予測値の結果を示している。なお、予測は各年毎に行い、グラフでは２００４年以降の５年分の予測結果を示している。
【００８３】
個別顧客（１０社）のみを項目として採用した場合、図２０に示す通り、予測値が実績値から大幅に乖離している期間が散見され、予測値は実績値を良く再現しているとは言えない。なお、図２０に示す予測のＳＮ比は−７９．９ｄｂであり、予測値の精度評価を表す平均絶対パーセント誤差（ＭＡＰＥ）は６１．７％であった。
【００８４】
次の比較例として、ある地域における販売台数を販売規模に着目して分別する「販売パッケージモデル」を導入したケースについて以下に説明する。
【００８５】
図２１は販売パッケージモデルによる項目の一例を示す説明図である。図２１の「記号」として表される項目は、月次データとして記録され、小型陸用汎用ディーゼルエンジンの販売台数を表している。図２１に示す例では、販売パッケージモデルを導入し、地域別の販売台数を大手顧客への販売台数と小口顧客への販売台数とに仕分けることで、新規顧客への販売拡大政策や従来顧客の失注等に対応する。地域Ｄ及び地域Ｅについては、大手顧客への販売台数と小口顧客への販売台数とを仕分けることなく、大手顧客及び小口顧客への販売台数の合計とした。
【００８６】
例えば、記号「Ａ」〜「Ｃ」で表される項目は、それぞれ地域Ａ〜地域Ｃにおける大手顧客への販売台数の合計を示している。また、記号「Ｄ」及び「Ｅ」で表される項目は、それぞれ地域Ｄ及び地域Ｅの大手顧客及び小口顧客への販売台数の合計を示している。記号「ａ」〜「ｃ」で表される項目は、それぞれ地域Ａ〜地域Ｃにおける小口顧客への販売台数の合計を示している。以上の各項目は、上述した販売パッケージモデルに該当する項目である。
【００８７】
図２１の記号「Ａ」〜「Ｅ」及び「ａ」〜「ｃ」で示す８つの販売パッケージへの販売台数を項目として採用し、図１０〜図１２のフローチャートに示す手順に従って、信号（全販売台数）の予測値を算出する。図２２は販売パッケージへの販売台数を項目として採用した場合の予測結果を示すグラフである。横軸は年月を時系列に示し、縦軸は全販売台数を示す。２０００年４月〜２００８年１２月までの黒丸で示す値は、実際の値（実績値）を示している。また、２００４年１月以降の折れ線は予測値の結果を示している。なお、予測は各年毎に行い、グラフでは２００４年以降の５年分の予測結果を示している。
【００８８】
８つの販売パッケージへの販売台数を項目として採用した場合、図２２に示すように、予測値が実績値から大幅に乖離している期間が存在し、特に２００８年１月以降の販売台数の急激な減少を全く予測できていないことが分かる。なお、図２２に示す予測のＳＮ比は−７７．５ｄｂであり、平均絶対パーセント誤差（ＭＡＰＥ）は７０．３％であった。
【００８９】
次に、本願の適用例について説明する。本願では、上述した８つの販売パッケージへの販売台数に加え、個別顧客（１０社）への販売台数を項目として採用する。図２３は本願で採用する項目の一例を示す説明図である。図２３の「記号」として表される項目は、月次データとして記録され、小型陸用汎用ディーゼルエンジンの販売台数を表している。本実施例では、販売パッケージモデルを導入し、地域別の販売台数を大手顧客への販売台数と小口顧客への販売台数とに仕分けることで、新規顧客への販売拡大政策や既存顧客の失注等に対応する。地域Ｄ及び地域Ｅについては、大手顧客への販売台数と小口顧客への販売台数とを仕分けることなく、大手顧客及び小口顧客への販売台数の合計とした。
【００９０】
例えば、記号「Ａ」〜「Ｃ」で表される項目は、それぞれ地域Ａ〜地域Ｃにおける大手顧客への販売台数の合計を示している。また、記号「Ｄ」及び「Ｅ」で表される項目は、それぞれ地域Ｄ及び地域Ｅの大手顧客及び小口顧客への販売台数の合計を示している。記号「ａ」〜「ｃ」で表される項目は、それぞれ地域Ａ〜地域Ｃにおける小口顧客への販売台数の合計を示している。以上の各項目は、上述した販売パッケージモデルに該当する項目である。
【００９１】
本願では、記号「Ａ」〜「Ｅ」及び「ａ」〜「ｃ」で表される８つの販売パッケージへの販売台数に加え、個別の顧客への販売台数を項目として導入する。図２３において、記号「Ａ１」〜「Ａ３」で表される項目は、それぞれ地域Ａに属する個別顧客「Ａ１」〜「Ａ３」への販売台数を示すものである。同様に、記号「Ｂ１」〜「Ｂ３」で表される項目は、それぞれ地域Ｂに属する個別顧客「Ｂ１」〜「Ｂ３」への販売台数を示し、記号「Ｃ１」〜「Ｃ４」で表される項目は、それぞれ地域Ｃに属する個別顧客「Ｃ１」〜「Ｃ４」への販売台数を示している。
【００９２】
本願では、８つの販売パッケージへの販売台数、及び１０社の個別顧客への販売台数を項目として採用し、図１０〜図１２のフローチャートに示す手順に従って、信号（全販売台数）の予測値を算出する。図２４は販売パッケージモデル及び個別顧客への販売台数を項目として採用した場合の予測結果を示すグラフである。横軸は年月を時系列に示し、縦軸は全販売台数を示す。２０００年４月〜２００８年１２月までの黒丸で示す値は、実際の値（実績値）を示している。また、２００４年１月以降の折れ線は予測値の結果を示している。なお、予測は各年毎に行い、グラフでは２００４年以降の５年分の予測結果を示している。
【００９３】
８つの販売パッケージへの販売台数、及び１０社の個別顧客への販売台数を項目として採用した場合、図２４に示すように、個々の予測値を見れば実績値から乖離している値は存在するものの、全体的な傾向は精度良く予測できており、２００８年１月以降の販売台数の急激な減少についても、その傾向を再現することに成功している。
【００９４】
図２４に示す予測のＳＮ比は−６４．０ｄｂであり、平均絶対パーセント誤差（ＭＡＰＥ）は１９．９％であった。すなわち、１０社の個別顧客への販売台数のみを項目として採用して予測を行った結果（図２０を参照）、及び８つの販売パッケージへの販売台数のみを項目として採用して予測を行った結果（図２２を参照）と比較すると、双方を項目として採用する本願の予測方法では、ＳＮ比及びＭＡＰＥが大幅に改善し、予測精度が高まったことを示している。
【００９５】
図２５は項目内容の相違に伴う予測精度の推移を示すグラフである。図２５に示すグラフは、横軸に項目内容をとり、左側の縦軸に予測のＳＮ比（ｄｂ）、右側の縦軸に平均絶対パーセント誤差（ＭＡＰＥ）をとって、項目内容の相違に伴う予測のＳＮ比（ｄｂ）及びＭＡＰＥの推移を示したものである。グラフ中の白丸は、８つの販売パッケージへの販売台数（基本パッケージ）、８つの販売パッケージ及び６社の個別顧客への販売台数、８つの販売パッケージ及び１０社の個別顧客への販売台数、並びに１０社の個別顧客への販売台数をそれぞれ項目として予測した場合の予測のＳＮ比を示し、黒丸はそれらのＭＡＰＥを示している。なお、６社の個別顧客は、２００４年１月から２００８年１２月までの５年間の予測値のＭＡＰＥから望小特性のＳＮ比を求め、その要因効果が正となるものを選択的に抽出することによって得られる項目を示している。
【００９６】
図２５に示すグラフから明らかなように、基本パッケージに対し、望小特性のＳＮ比が正となる６社の個別顧客への販売台数を項目として加えることにより、予測精度は大幅に改善した。また、基本パッケージに対し、値（月毎の販売台数）がゼロとなる期間を含まない１０社の個別顧客への販売台数を項目として加えた場合、予測のＳＮ比が最大、ＭＡＰＥが最小となり、予測精度が最も高くなった。
【００９７】
図２６及び図２７は単年度の予測結果を示すグラフである。横軸には項目選択数をとり、縦軸には総合推定のＳＮ比（ｄｂ）をとり、図２６では２００４年度の予測結果、図２７では２００８年度の予測結果を示したものである。図２６及び図２７のグラフにおいて、三角印は、基本パッケージを項目とした総合推定のＳＮ比を示し、四角印は、基本パッケージに上述した６社の個別顧客への販売台数を項目として加えた総合推定のＳＮ比を示し、丸印は、基本パッケージに上述した１０社の個別顧客への販売台数を項目として加えた総合推定のＳＮ比を示している。
【００９８】
２００４年度及び２００８年度の予測結果は共に、基本パッケージに対し、１０社の個別顧客への販売台数を項目として加えることにより、総合推定のＳＮ比を大幅に上昇させることができることが分かった。すなわち、本願では、総合ＳＮ比最大化の項目選択法を用いて交互作用の影響を回避し、販売パッケージモデルに適切な特徴項目を取り込んで、予測精度を高めることができることを示した。
【００９９】
今回開示された実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上述した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。また、各実施の形態で記載されている技術的特徴は、お互いに組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【０１００】
１  予測装置
２  予測プログラム
１０  制御部
１１  記録部
１２  一時記憶部
１３  入力部
１４  出力部
１１０  データベース
【図１】
2015001824.tif 000007
【図２】
2015001824.tif 000008
【図３】
2015001824.tif 000009
【図４】
2015001824.tif 000010
【図５】
2015001824.tif 000011
【図６】
2015001824.tif 000012
【図７】
2015001824.tif 000013
【図８】
2015001824.tif 000014
【図９】
2015001824.tif 000015
【図１０】
2015001824.tif 000016
【図１１】
2015001824.tif 000017
【図１２】
2015001824.tif 000018
【図１３】
2015001824.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
2015001824.tif 000021
【図１６】
2015001824.tif 000022
【図１７】
2015001824.tif 000023
【図１８】
2015001824.tif 000024
【図１９】
2015001824.tif 000025
【図２０】
2015001824.tif 000026
【図２１】
2015001824.tif 000027
【図２２】
2015001824.tif 000028
【図２３】
2015001824.tif 000029
【図２４】
2015001824.tif 000030
【図２５】
2015001824.tif 000031
【図２６】
2015001824.tif 000032
【図２７】
2015001824.tif 000033
【手続補正書】
【提出日】平成26年8月8日(2014.8.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本願の予測装置は、時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測装置であって、前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目を抽出する抽出手段、各項目の項目値を項目の区分毎に合計して得られる合計値を新たな項目値とした複数の項目と、前記抽出手段が抽出した個別の項目とを、前記事象に係る値の予測に用いる項目として設定する設定手段、前記事象に係る値と、前記設定手段が設定した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段を備えることを特徴とする。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本願の予測方法は、時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータにより、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測方法であって、前記コンピュータは、前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目を抽出し、各項目の項目値を項目の区分毎に合計して得られる合計値を新たな項目値とした複数の項目と、抽出した個別の項目とを、前記事象に係る値の予測に用いる項目として設定し、前記事象に係る値と設定した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出し、導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本願のコンピュータプログラムは、時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータに、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測させるコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目を抽出する抽出手段、各項目の項目値を項目の区分毎に合計して得られる合計値を新たな項目値とした複数の項目と、前記抽出手段が抽出した個別の項目とを、前記事象に係る値の予測に用いる項目として設定する設定手段、前記事象に係る値と、前記設定手段が設定した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段として機能させる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測装置であって、
前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目を抽出する抽出手段、
各項目の項目値を項目の区分毎に合計して得られる合計値を新たな項目値とした複数の項目と、前記抽出手段が抽出した個別の項目とを、前記事象に係る値の予測に用いる項目として設定する設定手段、
前記事象に係る値と、前記設定手段が設定した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び
該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記導出手段は、
前記事象に係る値の変化に対する各項目の相関の強さを示す要因効果値を算出する手段と、
算出した要因効果値に基づき、前記事象に係る値の予測に用いるべき項目を選択する項目選択手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記項目選択手段は、
前記要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目に対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する手段と、
算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する手段と、
前記要因効果値が大きいものから順に、決定した項目数分の項目を選択する手段と
を備えることを特徴とする請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータにより、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測する予測方法であって、
前記コンピュータは、
前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目を抽出し、
各項目の項目値を項目の区分毎に合計して得られる合計値を新たな項目値とした複数の項目と、抽出した個別の項目とを、前記事象に係る値の予測に用いる項目として設定し、
前記事象に係る値と設定した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出し、
導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する
ことを特徴とする予測方法。
【請求項５】
時系列的に変化する事象に係る値と、該事象に関連する複数の関連事象の夫々を項目とする各項目の項目値とを対応付けて時系列的に記録する記録手段を備えたコンピュータに、該記録手段に記録されている期間内の第１期間における前記事象に係る値と、前記第１期間よりも所定期間前の第２期間における前記関連事象に係る項目値との相関の強さに基づき、予測対象期間における前記事象に係る値を予測させるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記記録手段に項目値が記録されている複数の項目のうち、前記記録手段に記録されている期間内で項目値がゼロとなる期間を含まない項目を抽出する抽出手段、
各項目の項目値を項目の区分毎に合計して得られる合計値を新たな項目値とした複数の項目と、前記抽出手段が抽出した個別の項目とを、前記事象に係る値の予測に用いる項目として設定する設定手段、
前記事象に係る値と、前記設定手段が設定した項目の項目値とを用いて、前記相関の強さを導出する導出手段、及び
該導出手段により導出した相関の強さに基づき、前記予測対象期間における前記事象に係る予測値を算出する予測手段
として機能させるためのコンピュータプログラム。