(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の商品に関する出荷データから、各前記商品についてそれぞれ複数の特徴量を取得し、
ある商品について取得した各前記特徴量と、他の商品について取得した各前記特徴量と、をそれぞれ対応する前記特徴量どうしで比較して、対応する前記特徴量どうしの間の変化量を算出し、
算出した前記変化量の大きさに基づいて前記複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング手段と、
前記出荷データから各前記商品について過去の出荷実績を取得し、取得した前記出荷実績に基づいて前記複数の商品の出荷数量を予測する出荷予測手段と、
前記出荷予測手段による出荷予測に基づいて、分類された前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定手段と、を有し、
前記グルーピング手段は、前記商品の寸法及び／又は重量が所定範囲外であった場合に、算出した前記変化量の大きさに加えて、前記商品の寸法及び／又は重量にも基づいて、前記複数の商品を複数の商品群へと分類する商品配置システム。
【請求項２】
前記特徴量が、
前記商品の出荷数量、前記商品の出荷数量の経時変化、及び前記商品の出荷数量の経時変化における最大ピークの位置のうちの２つ以上である、請求項１に記載の商品配置システム。
【請求項３】
前記複数の特徴量のうちの１つが、前記出荷数量の経時変化である場合、ある商品についての出荷数量の経時変化と、他の商品についての出荷数量の経時変化との比較において、
取得した出荷数量の経時変化パターンを一定期間毎に平滑化し、
前記一定期間毎に平滑化した値に応じて、前記一定期間毎に複数の区分に区分けし、
対応する前記一定期間毎に、ある商品についての出荷数量の経時変化の区分と、他の商品についての出荷数量の経時変化の区分とを比較し、
比較した前記区分同士の類否に応じて決定された変化量の合計を、前記特徴量としての前記出荷数量の経時変化の変化量として求める請求項２に記載の商品配置システム。
【請求項４】
前記特徴量の変化量のそれぞれに、係数を乗じた上で加算して、商品間の前記特徴量の総合変化量を求め、当該総合変化量に基づき複数の前記商品を複数の前記商品群へと分類する、請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の商品配置システム。
【請求項５】
前記配置場所決定手段が、コンピュータが複数接続された構成を有し、
前記コンピュータは、前記グルーピング手段によって分類された複数の前記商品群のうちの１つ以上の前記商品群について、前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する、請求項１から請求項４のうちいずれか１項に記載の商品配置システム。
【請求項６】
前記配置場所決定手段は、複数の前記商品群のうち、前記商品群毎の出荷数量及び／又は出荷頻度の代表値が大きい商品群から順に、前記商品の配置場所を決定する、請求項１から請求項５のうちいずれか１項に記載の商品配置システム。
【請求項７】
複数の商品に関する出荷データから、各前記商品についてそれぞれ複数の特徴量を取得し、
ある商品について取得した各前記特徴量と、他の商品について取得した各前記特徴量と、をそれぞれ対応する前記特徴量どうしで比較して、対応する前記特徴量どうしの間の変化量を算出し、
算出した前記変化量の大きさに基づいて前記複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング工程と、
前記複数の商品の出荷数量及び出荷時期を予測する出荷予測工程と、
前記出荷予測工程における出荷予測に基づいて、分類された前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定工程と、を含み、
前記グルーピング工程において、前記商品の寸法及び／又は重量が所定範囲外であった場合に、算出した前記変化量の大きさに加えて、前記商品の寸法及び／又は重量にも基づいて、前記複数の商品が複数の商品群へと分類される商品配置方法。
【請求項８】
複数の商品に関する出荷データから、各前記商品についてそれぞれ複数の特徴量を取得し、
ある商品について取得した各前記特徴量と、他の商品について取得した各前記特徴量と、をそれぞれ対応する前記特徴量どうしで比較して、対応する前記特徴量どうしの間の変化量を算出し、
算出した前記変化量の大きさに基づいて前記複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング手段、
前記複数の商品の出荷数量及び出荷時期を予測する出荷予測手段、
前記出荷予測手段による出荷予測に基づいて、分類された前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定手段、としてコンピュータを機能させ、
前記グルーピング手段は、前記商品の寸法及び／又は重量が所定範囲外であった場合に、算出した前記変化量の大きさに加えて、前記商品の寸法及び／又は重量にも基づいて、前記複数の商品を複数の商品群へと分類する商品配置プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品配置システム、商品配置方法、及び商品配置プログラムに関する。具体的には、物流の現場における商品の入荷から出荷までのプロセスの効率を向上させる商品配置システム、商品配置方法、及び商品配置プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物流倉庫等の物流の現場においては、頻繁に多数の商品が入出荷され、時々刻々と商品の配置が変更される。多数の商品を効率良く入出荷させるために、入荷された商品の出荷時期や出荷数量を予測し、その予測に基づいて商品の配置の最適化が試みられている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−０７１９７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
商品の出荷時期や出荷数量の予測は、商品の数が増えるに連れて、計算量も増えることになる。さらに、商品を効率良く出荷させるためには、出荷時期や出荷数量の予測だけでなく、商品を保管したり移動させたりするためのコンテナや棚、ボックス等に、効率良く商品を配置（格納）する必要がある。すなわち、商品の効率的な出荷には、商品をその重量やパッケージ寸法等に応じて適当に組み合わせること（以下「荷合せ」ともいう）が必要である。商品数が多くなると、商品の荷合せを行うためには、膨大な計算量が必要となる。【０００５】
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、商品配置の計算を効率化することが可能な商品配置システム、商品配置方法、及び商品配置プログラムを提供することを例示的課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明は以下の構成を有する。
複数の商品に関する出荷データから、各前記商品についてそれぞれ複数の特徴量を取得し、ある商品について取得した各前記特徴量と、他の商品について取得した各前記特徴量と、をそれぞれ対応する前記特徴量どうしで比較して、対応する前記特徴量どうしの間の変化量を算出し、算出した前記変化量の大きさに基づいて前記複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング手段と、前記出荷データから各前記商品について過去の出荷実績を取得し、取得した前記出荷実績に基づいて前記複数の商品の出荷数量を予測する出荷予測手段と、前記出荷予測手段による出荷予測に基づいて、分類された前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定手段と、を有する商品配置システム。【０００７】
本発明の更なる目的又はその他の特徴は、以下添付図面を参照して説明される好ましい実施の形態によって明らかにされるであろう。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、商品配置の計算を効率化することが可能な商品配置システム、商品配置方法、及び商品配置プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】物流倉庫及び商品配置システムの概要を示す説明図
【図２Ａ】商品配置システムの処理の概要を示すフロー図
【図２Ｂ】商品配置システムの処理の概要を示すフロー図（続き）
【図３】特徴量が出荷数量である場合の特徴量比較の一例を示す説明図
【図４】特徴量が出荷量パターンである場合の特徴量比較の一例を示す説明図
【図５】出荷量パターンの分析方法を示す説明図
【図６】特徴量が出荷量ピーク位置である場合の特徴量比較の一例を示す説明図
【図７】実施例の出荷データを示す表
【図８】出荷データに基づく出荷予想結果を示す表
【図９】出荷量パターンを示すグラフ
【図１０】出荷量パターンの分析結果の説明図
【図１１】出荷量パターンの比較におけるラベル間の類似度を示すチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［実施形態１］
以下、実施形態１に係る商品配置システム１０について、図面を参照しながら説明する。図１は、物流倉庫１及び商品配置システム１０の概要を示す説明図である。
【００１１】
物流倉庫１には、商品配置システム１０と、倉庫制御システム１５と、が少なくとも設置されている。商品配置システム１０は、グルーピング手段としてのグルーピングモジュール１１と、出荷予測手段としての出荷予測モジュール１２と、配置場所決定手段としての配置場所決定モジュール１３と、を少なくとも備えている。商品配置システム１０は、これら各モジュールが機能することによって、本発明に係る商品配置方法を実現することができる。また、商品配置システム１０は、本発明に係る商品配置プログラムによってコンピュータを上記各手段として機能させることによって、動作させることができる。
【００１２】
物流倉庫１には、入荷元から入荷した商品が備蓄される。そして、例えば、電子商取引（ＥＣ）業者等の出荷発注者からの発注に基づき、備蓄された商品を所定の出荷先へ向けて商品が出荷される。商品配置システム１０は、入荷元から商品情報を取得し、この商品情報に基づいてグルーピング、出荷予測を行い、物流倉庫１内での商品の最適な配置を決定する。なお、入荷元は、出荷発注者と同一であってもよい。
【００１３】
倉庫制御システム１５は、商品配置システム１０と、物流ロボット１６と、ハンディターミナル１７と、情報入力端末１８と、相互に通信可能に接続されている。物流倉庫１には、商品配置システム１０によって決定された商品配置に基づき倉庫制御システム１５が生成した商品配置指示を受信する、物流ロボット１６やハンディターミナル１７が複数導入されている。倉庫制御システム１５と、物流ロボット１６やハンディターミナル１７との通信は、無線ＬＡＮ等の無線通信とすることができる。倉庫制御システム１５は、物流ロボット１６やハンディターミナル１７が、物流倉庫１内でどの位置にあるか、通信設備、ＧＰＳ等を介して把握できるよう構成されている。
【００１４】
物流ロボット１６は、商品配置指示に基づき、商品を移動、配置することができるよう構成されている。物流ロボット１６は、例えば、自走可能であり、商品が配置された棚やパレットを持ち上げ、持ち上げた状態のまま移動し、所定の場所に当該棚やパレットを載置するよう構成されていてもよい。物流ロボット１６は、例えば、１つ又は複数の商品をアームで把持、吸引等の各種手段によって持ち上げるよう構成されていてもよい。
【００１５】
ハンディターミナル１７は、物流倉庫１内で商品の移動、配置を行う作業員が携帯する端末である。ハンディターミナル１７は、商品配置指示を作業員に対して通知し、作業員はその商品配置指示に基づき、商品の移動、配置等の作業を行う。作業員は、ハンディターミナル１７を介して、商品の移動、配置等の作業完了の情報を倉庫制御システム１５へと送信することができる。
【００１６】
倉庫制御システム１５は、情報入力端末１８から商品の場所、商品情報等を取得することもできる。情報入力端末１８は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、携帯電話機や、コンピュータ等の情報処理端末とすることができる。これにより、商品の場所や商品情報が帳票等の電子化されていない情報であった場合、それらの情報をより効率的に倉庫制御システム１５へ登録することができる。具体的には、帳票等に記載の情報を、作業員がスマートフォンやコンピュータ等の情報入力端末１８へと入力することで、情報入力端末１８から倉庫制御システム１５へ情報が送信されるよう構成しておくことができる。また、倉庫制御システム１５が管理している商品の場所が、実際の倉庫内で商品が配置されている場所と異なっていたとしても、実際の倉庫内で商品が配置されている場所の情報を倉庫制御システム１５へ送信することができる。
【００１７】
物流倉庫１内において、商品は、収容領域に収容される。収容領域としては、具体的には、棚（巣箱）や、パレット、ラック等である。収容領域には、一定の寸法や耐荷重量が存在するため、収容する商品が限定される。また、商品を有限の収容領域に効率良く収容するためには、商品どうしの組合せを考慮し、計算する必要がある。このような最適化の計算は、特に商品数が多い場合、処理を実行する端末に高い処理能力が求められる。本明細書において、商品を収容領域に効率良く収容するための組合せを検討することを「荷合せ」ということとする。商品配置システム１０は、この荷合せの問題を効率良く計算すること（荷合せ最適化）を可能とするものである。
【００１８】
商品配置システム１０は、物流倉庫１内において、より効率良く商品を出荷するための商品配置を計算する（商品配置最適化）。これにより最適化された商品配置を、倉庫制御システム１５へ向けて指示する。より効率良く商品を出荷するための商品配置とは、例えば、出荷時期が近い商品や、出荷頻度が高い商品を、搬出口の近くに配置する等である。これにより、倉庫内における物流ロボット１６や作業員の移動距離や工数を、より削減することになる。
【００１９】
商品配置システム１０の配置場所決定モジュール１３は、各商品の配置場所を決定する。配置場所決定モジュール１３は、商品配置最適化に際して、商品群毎に商品の配置を決定してもよいし、商品群に含まれる複数の商品のうちの一部の商品を１単位として商品配置を決定してもよい。商品群に含まれる複数の商品のうちの一部の商品とは、例えば、荷合せ最適化により、１つの収容領域に収容された商品の組合せとすることができる。例えば、商品配置システム１０は、荷合せ最適化により１つの棚に複数の商品が配置された場合、当該１つの棚を１単位として、商品配置を決定することができる。
【００２０】
商品配置システム１０は、物流倉庫１の外部にある外部サーバ３や、入荷元サーバ５、出荷先サーバ７と相互に通信可能に接続されていてもよい。商品配置システム１０の外部との接続は、インターネットを介した接続であってもよく、必要に応じて、通信は各種の暗号化手段によって秘匿された状態で通信可能なものであってもよい。
【００２１】
外部サーバ３は、商品配置システム１０と連係して出荷予測、商品配置最適化、荷合せ最適化等の各種処理を行うことができるよう構成されている。外部サーバ３は、複数接続されていてもよい。例えば、商品配置システム１０によって分類された商品群単位で、外部サーバ３に上述の各種処理を行わせることができる。これにより、物流倉庫１に設置される商品配置システム１０を稼働させる端末の処理能力に制限されることなく、商品数が増えても処理することができる。すなわち、商品配置システム１０と多数の外部サーバ３が連係して、出荷予測、商品配置最適化、荷合せ最適等の各種処理を、いわゆる分散コンピューティングにより行うことができる。
【００２２】
商品配置システム１０は、入荷元サーバ５から商品情報を受信することができる。商品情報としては、商品ＩＤ、商品名、出荷日付、出荷数量、商品のパッケージ込みの重量、商品のパッケージされた状態の寸法、個数、収容領域の容積、倉庫内滞留日数、期間平均出荷頻度、期間平均出荷数量等が含まれる。商品配置システム１０は、商品情報として取得した過去の出荷日付、出荷数量等の情報から、将来の出荷数量を予測（出荷予測）する。商品配置システム１０は、これら情報や出荷予測を適宜利用しつつ、出荷予測、商品配置最適化、荷合せ最適化等の各種処理を行うことができる。なお、商品ＩＤは、商品名毎ではなく、同一商品名のサイズ違いや色違い等、詳細な特徴、又は最小管理単位（ＳＫＵ）に対応した商品ＩＤとすることができる。
【００２３】
商品配置システム１０の配置場所決定モジュール１３は、配置場所最適化に際して、複数の商品群のうち、商品群毎の出荷数量及び／又は出荷頻度の代表値が大きい商品群から順に、配置場所を決定することができる。これにより、出荷数量が大きく、出荷頻度が高い商品を含む商品群を優先的に商品配置することができる。出荷数量が大きい、又は出荷頻度が高い商品群を先に商品配置することで、出荷数量が大きく、出荷頻度が高い商品群を出荷効率が高い搬出口の近くに優先的に配置することができる。ここで、商品群毎の出荷数量及び／又は出荷頻度の代表値とは、商品群に含まれる各商品の出荷数量、出荷頻度に基づいて算出した商品群を代表する値である。例えば、各商品の出荷数量、出荷頻度に基づいて、その相加平均や、中央値、合計値等として算出された代表値とすることができる。
【００２４】
配置場所決定モジュール１３は、配置場所最適化に際して、商品の倉庫内滞留日数を考慮して、配置場所を決定することもできる。例えば、倉庫内滞留日数が大きい商品は、今後出荷される可能性が低い又は高いと判断し、配置場所最適化に際して、優先順位を下げる又は上げることができる。
【００２５】
商品配置システム１０は、出荷先サーバ７から返品された商品の商品情報を受信することができる。ここで、返品された商品とは、物流倉庫１から商品が出荷された後、出荷先から返品され、物流倉庫１で保管することとなった商品である。返品理由としては、特に限定されず、例えば、不良品、あて処不明、配送先指定の間違い、発注者の発注ミス等が挙げられる。出荷先サーバ７から受信する商品情報としては、入荷元サーバ５から受信する上述の商品情報に加え、返品日、返品理由等が含まれる。返品された商品は、入荷元から入荷された商品と併せて、商品配置システム１０により、グルーピング、出荷予測、配置場所決定が行われる。
【００２６】
商品配置システム１０は、入荷元サーバ５、出荷先サーバ７へ、出荷予測の結果や、配置場所決定の結果等を送信し、入荷元、出荷先と情報を共有してもよい。これにより、より正確な出荷時期を入荷元や出荷先へ知らせることができ、入荷元から発注者へより正確な配送時期を通知したり、出荷先の配送担当者へより正確な出荷時期を通知したりすることによって、荷受け待ちの時間を短縮し、物流を効率化することができる。
【００２７】
以下、商品配置システム１０の処理の流れを、図２Ａ及び図２Ｂを参照しながら説明する。図２Ａ及び図２Ｂは、商品配置システム１０の処理の概要を示すフロー図である。図２Ａ中のＸ及びＹは、図２Ｂ中のＸ及びＹに対応している。
【００２８】
商品配置システム１０は、処理が開始されると（ＳＴＡＲＴ）、入荷元サーバ５から商品情報を取得する（Ｓ０１）。出荷予測モジュール１２は、商品情報に含まれる過去の出荷実績に基づき、将来の出荷数量及び出荷時期を予測（出荷予測）する（Ｓ０２）。このとき、過去の出荷実績としては、例えば、商品情報に含まれる過去の出荷数量や出荷日付等である。このような出荷予測により、将来の所定期間における出荷数量及び出荷時期が求められ、これらを用いて、将来の所定期間における出荷量パターンを求めることができる。出荷量パターンについては後述する。
【００２９】
グルーピングモジュール１１は、出荷予測により求められた商品情報のうち、特徴量として出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置を求め、商品どうしで比較して変化量を算出する（Ｓ０３）。すなわち、グルーピングモジュール１１は、ある商品の出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置と他の商品の出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置とをそれぞれ比較し、各変化量を求める。そして、グルーピングモジュール１１は、出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置の各変化量を総合して、商品どうしの間の総合変化量を算出する。さらに、グルーピングモジュール１１は、算出された変化量に基づいて、複数の商品を複数の商品群へと分類する（Ｓ０４）。グルーピングモジュール１１による変化量、総合変化量の算出については、後述する。
【００３０】
商品配置システム１０は、分類された各商品群において、Ｓ０１において入荷元サーバ５から取得した商品情報に、商品の寸法及び重量の情報が含まれているか確認する（Ｓ０５）。なお、Ｓ０５の判断は、Ｓ０１で入荷元サーバ５から商品情報を取得後であれば、どのタイミングで行われてもよい。
【００３１】
商品情報に商品の寸法及び重量の情報が含まれていなかった場合（Ｓ０５でＮＯ）、商品配置システム１０は、商品の寸法及び重量を測定し、測定した寸法及び重量のデータを商品情報へ書き込む（Ｓ０６）。商品情報に寸法及び重量の情報が含まれていた場合（Ｓ０５でＹＥＳ）、又は、Ｓ０６で測定した寸法及び重量のデータを商品情報へ書き込んだ後、商品配置システム１０は、商品の寸法、重量、及び滞留日数が所定範囲内であるか確認する（Ｓ０７）。
【００３２】
商品の寸法、重量、及び滞留日数が所定範囲外である場合（Ｓ０７でＮＯ）、商品配置システム１０は、Ｓ０３で算出した変化量の大きさに加えて、商品の寸法、重量、及び滞留日数に基づいて、商品の商品群への分類を再計算し、商品群への分類を再度行う（Ｓ０８）。このとき、各商品を商品群へ再分類した結果、再分類前と同じ商品群へと分類される商品が存在してもよいことは言うまでもない。
【００３３】
商品の寸法、重量、及び滞留日数が所定範囲内である場合（Ｓ０７でＹＥＳ）、又は、Ｓ０８で商品の再分類を行った後、配置場所決定モジュール１３は、出荷予測に基づいて、商品群毎の配置場所、及び商品の配置場所を決定する（Ｓ０９）。
【００３４】
商品配置システム１０は、以上の処理を繰り返し行う（Ｓ１０でＮＯ）。繰り返しのタイミングとしては、例えば、一定時間毎に、所定時間に、商品情報が更新された際に、等適宜のタイミングで処理をＳ０１から再開することができる。
【００３５】
以下、商品配置システム１０が備えるグルーピングモジュール１１、出荷予測モジュール１２、配置場所決定モジュール１３の各モジュールが有するグルーピング機能、出荷予測機能、配置場所決定機能の各機能について詳細に説明する。
【００３６】
＜グルーピング機能＞
グルーピング機能は、各商品に関する複数の特徴量を取得する特徴量取得機能を有する。
【００３７】
ここで、特徴量とは、商品の入荷及び出荷の傾向や特徴を表し得る値を意味する。具体的には、物流倉庫１における商品の出荷数量、出荷数量の経時変化（以下「出荷量パターン」ともいう）、及び、出荷数量の経時変化における最大ピークの位置（以下「出荷量ピーク位置」ともいう）を挙げることができる。
【００３８】
出荷数量としては、所定期間内での出荷数量とすることができる。所定期間としては、例えば、過去１ヶ月間、過去３ヶ月間、過去１年間等、任意の期間とすることができる。
【００３９】
出荷数量の経時変化（出荷量パターン）とは、時間の経過に連れて変化する出荷数量の増減を意味する。すなわち、縦軸を出荷数量、横軸を時間とするグラフで表現した場合、出荷数量の経時変化は、当該グラフのパターン（形状）として表すことができる。出荷量パターンは、所定期間内における、上記グラフのパターン（形状）とすることができる。
【００４０】
出荷数量の経時変化（出荷量パターン）における最大ピークの位置（出荷量ピーク位置）とは、出荷数量の経時変化（出荷量パターン）における、所定時間内でのピークの位置を意味する。すなわち、縦軸を出荷数量、横軸を時間とするグラフで表現した場合、出荷量ピーク位置は、当該パターンにおける最大ピークの位置（時点）として表すことができる。
【００４１】
以下、特徴量が、出荷数量、出荷量パターン、出荷量パターンの最大ピーク位置である場合について説明するが、特徴量としては、これらに限定されず、例えば、過去にグルーピングされた商品群についての出荷数量、商品についての過去の販売促進活動やマーケティング活動の実施時期や予想される効果、気温や湿度、日照時間、降水量等の天候状態等とすることもできる。特徴量取得機能は、状況に応じて、これら特徴量を任意選択的に取得するものであってもよい。特徴量取得機能が取得する特徴量の数（種類）は、特に限定されない。
【００４２】
グルーピング機能は、特徴量取得機能によって取得された各特徴量を、他の商品に関する各特徴量とそれぞれ比較し、各特徴量についての変化量を算出する特徴量比較機能を有する。
【００４３】
特徴量が出荷数量である場合、ある商品（商品Ａ）の所定期間内での出荷数量と、他の商品（商品Ｂ）の所定期間内での出荷数量と、を比較することができる。この比較結果は、商品Ａと商品Ｂとの出荷数量の差を変化量として算出することができる。商品Ａと商品Ｂとで、比較対称となる出荷数量が得られる所定期間は同一であっても、異なっていてもよい。すなわち、状況に応じて、商品Ａと商品Ｂとで、同一の所定期間の出荷数量を比較してもよいし、異なる所定期間の出荷数量を比較してもよい。出荷数量の比較に際して、所定期間は複数あってもよい。
【００４４】
図３は、特徴量が出荷数量である場合の特徴量比較の一例を示す説明図である。図３に示すグラフにおいて、商品Ａの出荷数量を実線で、商品Ｂの出荷数量を破線で示している。このグラフにおいて、縦軸が出荷数量であり、横軸が時間である。
【００４５】
所定期間における商品Ａと商品Ｂの比較により、図３のグラフ中、例えば、所定期間Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４のそれぞれにおける出荷数量の差Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４等として変化量を算出することができる。所定期間Ｐ１は、例えば、とある１日間とすることができ、Ｐ２はその次の１日間等とすることができる。このように所定期間が複数存在する場合、変化量は、例えば、下記式（１）により算出することができる。
［（Ｄ１）２＋（Ｄ２）２＋（Ｄ３）２＋（Ｄ４）２＋・・・］１／２  式（１）
式（１）中、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４は、上述のように、所定期間Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４のそれぞれにおける出荷数量の差である。
【００４６】
特徴量が出荷数量の経時変化（出荷量パターン）である場合、商品Ａと商品Ｂの所定期間内における出荷量パターン同士を比較することができる。このとき、所定期間は、商品Ａと商品Ｂとで、同一の期間であっても、異なる期間であってもよい。異なる期間における商品Ａの出荷量パターンと商品Ｂの出荷量パターンとを比較することにより、時期は異なるが、似たような出荷量パターンを示す商品を同じグループに分類することができる。また、所定期間の長さは、任意に決定することができる。所定期間は、出荷量パターンの任意の時期（位置）に、複数設けることができる。例えば、人工知能を用いることにより、出荷量パターンの特徴的な形状部分を選択的に比較できるよう、特徴的な形状を有する出荷量パターン部分を含むように所定期間を決定することができる。
【００４７】
図４は、特徴量が出荷量パターンである場合の特徴量比較の一例を示す説明図である。図４に示すグラフにおいて、商品Ａの出荷量パターンを実線で、商品Ｂの出荷量パターンを破線で示している。このグラフにおいて、縦軸が出荷数量であり、横軸が時間である。図４のグラフが示すパターンの形状を比較することで、特徴量としての出荷量パターンを比較することができる。
【００４８】
次に、特徴量としての出荷量パターン同士を比較するために出荷量パターンを分析する方法の一例について説明する。図５は、出荷量パターンの分析方法を示す説明図である。図５に示すグラフにおいて、商品Ａの出荷量パターンを実線で示している。このグラフにおいて、縦軸が出荷数量であり、横軸が時間である。
【００４９】
図５のグラフにおいて、商品Ａの出荷量パターンは、一定期間毎に区切られている。一定期間としては、特に制限されないが、出荷量パターンを区切る各一定期間の長さは同一であることが好ましい。例えば、図５においては、所定期間が１００日であり、一定期間が２０日である。これにより、出荷量パターンは、２０日毎の５つの期間に区切られる。
【００５０】
一定期間で区切られた出荷量パターンは、区切られた一定期間毎に平滑化される。ここで、平滑化とは、区切られた各一定期間における出荷量パターンについて、各一定期間内における出荷数量の代表値を決定し、各一定期間における出荷量パターンを当該代表値（一定値）であるとして近似することを意味するものとする。代表値は、任意の方法によって決定することができ、例えば、移動平均、一定期間内の出荷数量の相加平均、中央値、合計値等を求めることで決定することができる。
【００５１】
次いで、各一定期間において平滑化された値（代表値）に基づいて、出荷数量の分布に応じて決定されたゾーンに割り当てられたラベルを付与する。ここで、出荷数量の分布は、任意の期間における出荷数量の分布であり、その分布形態に応じて、適宜ゾーンを決定することができる。ここで、任意の期間とは、所定期間であってもよいし、所定期間を含めた過去の全期間であってもよい。また、対象とする商品は、同一の商品に限定されていてもよく、類似した商品にまで対象が拡大されていてもよい。例えば、出荷数量の分布が正規分布であった場合、平均μからのずれが１σや１／２σ、２σ等の範囲を１つのゾーンと決定することができ、平均μを含むゾーンから外れたゾーンは、１σ、２σ等の範囲とすることができる。
【００５２】
上述のゾーンに割り当てられるラベルとしては、たとえば、図５に示すように、出荷数量が少ない方から順にａ、ｂ、ｃ等と任意のラベルを割り当てることができる。そして、各一定期間において平滑化された値（代表値）が含まれるゾーンに割り当てられたラベルが、出荷量パターンの当該一定期間のラベルとして付与される。例えば、図５の出荷量パターンにおいて、１〜２０日の期間にはラベル「ｃ」が付与され、２１〜４０日の期間にはラベル「ａ」、４１〜６０日の期間にはラベル「ｂ」、６１〜８０日の期間にはラベル「ｂ」、８１〜１００日の期間にはラベル「ｃ」が付与されている。これにより、図５の出荷量パターンは、「ｃａｂｂｃ」のような文字列として表現することができる。
【００５３】
このように出荷量パターンを分析し、一定期間毎にラベルを付与することにより、出荷量パターンの概形を文字列で表現することができる。特徴量としての出荷量パターン同士を比較する際には、この文字列同士を比較することもできる。
【００５４】
文字列同士の比較においては、対応する一定期間におけるラベル同士を比較することができる。ラベル間の類似性については、予め任意の数値を付与しておくことができ、例えば、類似性が高い場合に小さな値を、類似性が低い場合に大きな値を付与しておくことができる。これにより、２つのラベルを比較した場合に、ラベルが付与された出荷数量の近似性に応じて出荷量パターンの類否を変化量（数値）で示すことができる。対応する一定期間におけるラベル同士について、それぞれその類否を数値の大小で表現することができる。各一定期間に対して付与された変化量を加算することで、所定期間における出荷量パターン同士の類否を数値の大小で表現することができる。
【００５５】
例えば、商品Ａの出荷量パターン（図５）が「ｃａｂｂｃ」であり、商品Ｂの出荷量パターン（比較対象、図示せず）が「ａｂｃｂａ」であった場合、各文字列の１桁目から順に「ｃ」と「ａ」、「ａ」と「ｂ」、「ｃ」と「ｃ」、「ｂ」と「ｂ」、「ｃ」と「ｃ」のように５桁目までそれぞれ比較し、ラベルの類否に応じて予め決定された数値が付与される。得られた５つの数値を加算して商品Ａと商品Ｂの出荷量パターンの類否を数値で表現することができる。
【００５６】
特徴量が出荷量ピーク位置である場合、商品Ａと商品Ｂの所定期間内における出荷量パターンのピーク位置同士を比較することができる。このとき、所定期間は、商品Ａと商品Ｂとで、同一の期間であることが好ましい。商品Ａと商品Ｂの出荷量パターンのピーク位置同士の比較に際しては、具体的には、商品Ａのピーク位置と商品Ｂのピーク位置の間の時間（距離）を変化量とすることができる。
【００５７】
図６は、特徴量が出荷量ピーク位置である場合の特徴量比較の一例を示す説明図である。図６に示すグラフにおいて、商品Ａの出荷量パターンを実線で、商品Ｂの出荷量パターンを破線で示している。このグラフにおいて、縦軸が出荷数量であり、横軸が時間である。図６のグラフが示すパターンのピーク位置を比較することで、特徴量としての出荷量ピーク位置を比較することができる。具体的には、図６中に示す距離Ｄｐが、商品Ａのピーク位置と商品Ｂのピーク位置の間の距離である。
【００５８】
以上のような方法によって、特徴量としての出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置を比較し、それぞれ類似度を変化量で表現することができる。これら変化量のそれぞれに、係数を乗じた上で加算して、２つの商品間の総合変化量を求めることができる。この総合変化量に基づき、商品を複数の商品群へと分類することができる。
【００５９】
総合変化量を求めるに際して、各変化量に乗じる係数は、特に制限されず、任意の実数を採用することができる。これら係数は、人工知能を用いて決定することができ、決定した係数に基づく出荷予測と、実際の出荷状況との比較から、人工知能が学習することによって、より適切な係数を決定することができるよう構成されていてもよい。
【実施例】
【００６０】
以下、実施例を用いて本発明の商品配置システム１０について説明する。なお、本発明は、この実施例に限定されるものではない。【００６１】
本実施例においては、入荷元である電子商取引（ＥＣ）業者から過去の出荷データを商品配置システム１０が取得する場合について説明する。商品配置システム１０は、ＥＣ業者の入荷元サーバ５から出荷データを取得すると、出荷データに含まれる出荷実績を解析し、各商品について、出荷量パターンを作成する。【００６２】
商品配置システム１０は、出荷データ、及び出荷データを基に生成された出荷量パターンに基づいて、複数のグループに分類を行う。具体的には、各商品について、特徴量としての出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置をそれぞれ他の全ての商品と比較し、その類似度を総合変化量として算出する。【００６３】
図７は、本実施例の出荷データを示す表である。出荷データには、商品ＩＤ、商品名、出荷日、及び出荷数量（数量）等の各値が格納されている。図７の表中、左から「商品ＩＤ」、「商品名」、「出荷日」、「出荷数量」の列が設けられている。例えば、商品ＩＤ『Ａ０００１』の商品名は『Ｔシャツ（赤）』であり、２０１７年１月１日に１１点出荷されている。また、同じ商品が、２０１７年１月２日に１１点、２０１７年１月３日に１点出荷されている。商品ＩＤ『Ａ０００２』の商品名は『Ｔシャツ（青）』であり、２０１７年１月１日に８点出荷されている。【００６４】
ここで、代表例として、商品Ａ０００１と、商品Ａ０００２との比較について説明する。出荷数量は、図７の表に示す出荷データに基づき、従来公知の方法により予測する。図８は、出荷データに基づく出荷予想結果を示す表である。図８の表には、商品Ａ０００１及び商品Ａ０００２について、２０１７年１２月２２日から同３０日までの出荷数量の予測結果が示されている。このとき、所定期間における出荷数量は、入荷元から取得した過去の出荷データだけでなく、同一商品に関するあらゆる情報に基づいて予測することができる。例えば、特定の入荷元だけでなく、他の入荷元から取得した過去の出荷データや、類似商品の出荷データ、商品の売れ行き、トレンド、各種広告等に基づいても予測することができる。【００６５】
図９は、商品Ａ０００１及び商品Ａ０００２の所定期間近傍における出荷量パターンを示すグラフである。図９において、縦軸が出荷数量であり、横軸が時間である。【００６６】
（出荷数量の比較）
商品Ａ０００１及び商品Ａ０００２について、所定期間としての２０１７年１２月２５日から２７日までの各日における予想出荷数量の差Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３に基づいて、出荷数量の変化量を以下のように求める。
［（Ｄ１）２＋（Ｄ２）２＋（Ｄ３）２］１／２
＝［｜１１−２０｜２＋｜１−７｜２＋｜２−６｜２］１／２
≒１１．５【００６７】
（出荷量パターンの比較）
商品Ａ０００１及び商品Ａ０００２について、所定期間としての２０１７年１２月２２日から２０１７年１２月３０日までの出荷量パターンを比較する。ここでは、出荷量パターンを分析する場合の一定期間は、３日間である。図１０は、商品Ａ０００１及び商品Ａ０００２の出荷量パターンの分析結果の説明図である。図１０に示すように、商品Ａ０００１の出荷量パターンは、各一定期間における出荷数量に基づいてラベルが付与され、「ｂａｃ」として表現することができる。図１０に示すように、商品Ａ０００２の出荷量パターンは、各一定期間における出荷数量に基づいてラベルが付与され、「ｂｂｃ」として表現することができる。【００６８】
図１１は、出荷量パターンの比較におけるラベル間の類似度を示すチャートである。商品Ａ０００１と商品Ａ０００２とで、各一定期間において対応するラベルは「ｂ」と「ｂａ」、「ａ」と「ｂ」、「ｃ」と「ａ」であり、これらの類似度を加算することで、以下のように、商品Ａ０００１と商品Ａ０００２との間の出荷量パターンの変化量が求められる。
（ｂ，ｂ）＋（ａ，ｂ）＋（ｃ，ａ）
＝０＋０．５３＋１．３９
＝１．９２【００６９】
（出荷量ピーク位置の比較）
所定期間としての２０１７年１２月２２日から２０１７年１２月３０日までの出荷量パターンにおける商品Ａ０００１の出荷量ピーク位置（日付）は、２０１７年１２月２８日である。同様に、商品Ａ０００２の出荷量ピーク位置（日付）は、２０１７年１２月２５日である。したがって、商品Ａ０００１と商品Ａ０００２との間の距離、すなわち商品Ａ０００１と商品Ａ０００２との間の出荷量ピーク位置の変化量は３と求められる。【００７０】
以上求めた出荷数量、出荷量パターン、出荷量ピーク位置の各変化量に対し、過去の出荷予測と実際の出荷状況との比較学習に基づいて人工知能が決定した最適な係数を乗じて、総合変化量が求められる。【００７１】
以上のように商品の１対１の比較を全ての商品の組合せに対して行い、各組合せに対して、それぞれ求められた総合変化量を関連付ける。そして、総合変化量の値の大きさに基づき、多数の商品を、複数の商品群へと分類（グルーピング）する。【００７２】
商品群毎に分類された商品は、それぞれ商品群毎に、配置場所決定及び荷合せ最適化の演算を行う。このとき、商品配置システム１０は、商品情報を商品群毎に外部サーバ３へ送信し、当該外部サーバ３において演算を行う。外部サーバ３は、商品配置システム１０とインターネットを介して接続されている。外部サーバ３は、商品群の数に対応した数だけ存在しており、各外部サーバ３へは、１つの商品群に含まれる各商品の商品情報が送信され、各外部サーバ３において荷合せ最適化の演算が行われる。【００７３】
ここでの商品情報には、具体的に、商品ＩＤ、商品名、出荷日付、出荷数量、商品のパッケージ込みの重量、商品のパッケージされた状態の寸法、個数、収容ボックスの容積、倉庫内滞留日数、期間平均出荷頻度、期間平均出荷数量等の各情報が含まれる。各外部サーバ３は、これらの情報に基づき、各収容ボックスに収容させる商品の組合せを最適化（荷合せ最適化）すると共に、出荷を効率化させるための最適な商品配置を演算する。演算結果は、商品配置システム１０へと送信される。【００７４】
次いで、商品配置システム１０は、分類された商品群毎に、商品の出荷数量及び出荷時期を予測（出荷予測）する。そして、商品配置システム１０は、出荷予測に基づいて、出荷が最も効率良くなるよう商品群毎の配置場所、及び商品の配置場所を決定する。【００７５】
以上、本発明の好ましい実施の形態を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、その要旨の範囲内で様々な変形や変更が可能である。例えば、本発明は以下の趣旨を含むものとする。【００７６】
（趣旨１）複数の商品に関する出荷データから、各前記商品についてそれぞれ複数の特徴量を取得し、ある商品について取得した各前記特徴量と、他の商品について取得した各前記特徴量と、をそれぞれ対応する前記特徴量どうしで比較して、対応する前記特徴量どうしの間の変化量を算出し、算出した前記変化量の大きさに基づいて前記複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング手段と、前記出荷データから各前記商品について過去の出荷実績を取得し、取得した前記出荷実績に基づいて前記複数の商品の出荷数量を予測する出荷予測手段と、前記出荷予測手段による出荷予測に基づいて、分類された前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定手段と、を有する商品配置システムを趣旨とする。【００７７】
これによれば、商品配置の計算を効率化することを可能とすることができる。【００７８】
（趣旨２）前記特徴量が、前記商品の出荷数量、前記商品の出荷数量の経時変化、及び前記商品の出荷数量の経時変化における最大ピークの位置のうちの２つ以上であってもよい。【００７９】
（趣旨３）前記複数の特徴量のうちの１つが、前記出荷数量の経時変化である場合、ある商品についての出荷数量の経時変化と、他の商品についての出荷数量の経時変化との比較において、取得した出荷数量の経時変化パターンを一定期間毎に平滑化し、前記一定期間毎に平滑化した値に応じて、前記一定期間毎に複数の区分に区分けし、対応する前記一定期間毎に、ある商品についての出荷数量の経時変化の区分と、他の商品についての出荷数量の経時変化の区分とを比較し、比較した前記区分同士の類否に応じて決定された変化量の合計を、前記特徴量としての前記出荷数量の経時変化の変化量として求めるものであってもよい。【００８０】
（趣旨４）前記特徴量の変化量のそれぞれに、係数を乗じた上で加算して、商品間の前記特徴量の総合変化量を求め、当該総合変化量に基づき複数の前記商品を複数の前記商品群へと分類するものであってもよい。【００８１】
（趣旨５）前記グルーピング手段は、前記商品の寸法及び／又は重量が所定範囲外であった場合に、算出した前記変化量の大きさに加えて、前記商品の寸法及び／又は重量にも基づいて、前記複数の商品を複数の商品群へと分類するものであってもよい。【００８２】
（趣旨６）前記配置場所決定手段が、コンピュータが複数接続された構成を有し、前記コンピュータは、前記グルーピング手段によって分類された複数の前記商品群のうちの１つ以上の前記商品群について、前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定するものであってもよい。【００８３】
（趣旨７）前記配置場所決定手段は、複数の前記商品群のうち、前記商品群毎の出荷数量及び／又は出荷頻度の代表値が大きい商品群から順に、前記商品の配置場所を決定するものであってもよい。【００８４】
（趣旨８）複数の商品に関する出荷データから、各前記商品についてそれぞれ複数の特徴量を取得し、ある商品について取得した各前記特徴量と、他の商品について取得した各前記特徴量と、をそれぞれ対応する前記特徴量どうしで比較して、対応する前記特徴量どうしの間の変化量を算出し、算出した前記変化量の大きさに基づいて前記複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング工程と、前記複数の商品の出荷数量及び出荷時期を予測する出荷予測工程と、前記出荷予測工程における出荷予測に基づいて、分類された前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定工程と、を含む商品配置方法も趣旨とする。【００８５】
（趣旨９）複数の商品に関する出荷データから、各前記商品についてそれぞれ複数の特徴量を取得し、ある商品について取得した各前記特徴量と、他の商品について取得した各前記特徴量と、をそれぞれ対応する前記特徴量どうしで比較して、対応する前記特徴量どうしの間の変化量を算出し、算出した前記変化量の大きさに基づいて前記複数の商品を複数の商品群へと分類するグルーピング手段、前記複数の商品の出荷数量及び出荷時期を予測する出荷予測手段、前記出荷予測手段による出荷予測に基づいて、分類された前記商品群毎の配置場所、及び前記複数の商品の配置場所を決定する配置場所決定手段、としてコンピュータを機能させる商品配置プログラムも趣旨とする。
【符号の説明】
【００８６】
１：物流倉庫                       ３：外部サーバ  
５：入荷元サーバ                   ７：出荷先サーバ  
１０：商品配置システム             １１：グルーピングモジュール  
１２：出荷予測モジュール           １３：配置場所決定モジュール  
１５：倉庫制御システム             １６：物流ロボット  
１７：ハンディターミナル           １８：情報入力端末  
【要約】商品配置システム１０は、グルーピングモジュール１１と、出荷予測モジュール１２と、配置場所決定モジュール１３とを有する。グルーピングモジュール１１は、出荷データから取得した特徴量について、ある商品について取得した各特徴量と、他の商品について取得した各特徴量と、をそれぞれ対応する特徴量どうしで比較して、その間の変化量を算出し、変化量の大きさに基づいて複数の商品を複数の商品群へと分類する。出荷予測モジュール１２は、過去の出荷実績に基づいて商品の出荷数量を予測する。配置場所決定モジュール１３は、出荷予測手段による出荷予測に基づいて、分類された商品群毎の配置場所、及び複数の商品の配置場所を決定する。【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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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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