(57)【要約】【課題】予測対象製品の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得する。【解決手段】予め設定された予測対象製品の所定期間における需要量を予測する需要予測方法において、前記製品の過去の受注実績データを入力する受注実績データ入力ステップと、前記受注実績データと前記受注実績データに付随する付随情報とから構築した確度モデルに基づいて、確度情報を取得する確度情報取得ステップと、前記製品と相関のある相関データを入力する相関データ入力ステップと、前記受注実績データと、前記確度情報と、前記相関データとから構築した需要予測モデルに基づいて、前記製品の前記所定期間における需要予測値を取得する需要予測ステップとを有することにより、上記課題を解決する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め設定された予測対象製品の所定期間における需要量を予測する需要予測方法において、
前記製品の過去の受注実績データを入力する受注実績データ入力ステップと、
前記受注実績データと前記受注実績データに付随する付随情報とから構築した確度モデルに基づいて、確度情報を取得する確度情報取得ステップと、
前記製品と相関のある相関データを入力する相関データ入力ステップと、
前記受注実績データと、前記確度情報と、前記相関データとから構築した需要予測モデルに基づいて、前記製品の前記所定期間における需要予測値を取得する需要予測ステップとを有することを特徴とする需要予測方法。
【請求項２】
前記確度情報取得ステップは、
前記付随情報として、前記受注実績データに付随する取引先情報、日付情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
【請求項３】
前記確度情報取得ステップは、
前記確度情報として、計画確度、内示確度、及び受注確度のうち、少なくとも１つを有することを特徴とする請求項１又は２に記載の需要予測方法。
【請求項４】
前記相関データ入力ステップは、
前記相関データとして、所定期間における景気指標を入力することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の需要予測方法。
【請求項５】
予め設定された予測対象製品の所定期間における需要量を予測する需要予測装置において、
過去の受注実績データ及び予測対象である製品と相関のある相関データを入力する入力手段と、
前記受注実績データと前記受注実績データに付随する付随情報とから構築した確度モデルに基づいて確度情報を取得する確度情報取得手段と、
前記受注実績データと、前記確度情報と、前記相関データとから構築した需要予測モデルに基づいて、前記製品の前記所定期間における需要予測値を取得する需要予測手段とを有することを特徴とする需要予測装置。
【請求項６】
前記確度情報取得手段は、
前記付随情報として、前記受注実績データに付随する取引先情報、日付情報を含むことを特徴とする請求項５に記載の需要予測装置。
【請求項７】
前記確度情報取得手段は、
前記確度情報として、計画確度、内示確度、及び受注確度のうち、少なくとも１つを有することを特徴とする請求項５又は６に記載の需要予測装置。
【請求項８】
前記入力手段は、
前記相関データとして、所定期間における景気指標を入力することを特徴とする請求項５乃至７の何れか１項に記載の需要予測装置。
【請求項９】
請求項１乃至４の何れか１項に記載の需要予測方法を実行させるようにコンピュータを動作させることを特徴とする需要予測プログラム。
【請求項１０】
前記請求項９に記載された需要予測プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要予測方法、需要予測装置、需要予測プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体に係り、特に予測対象製品の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得するための需要予測方法、需要予測装置、需要予測プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、指定日時のサービス等を利用するための先行予約システムにおいて、既に受付け済の予約情報を元に任意の時点の需要発生量を予測する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
特許文献１に示されている技術では、過去の予約実績を記録し、現時点以降の需要予測対象時点の需要発生量を予測し、不確定予約需要量を算出している。また、特許文献１に示されている技術では、不確定予約需要量と、需要予測対象期間における確定予約需要量とを加算することで、総需要量の予測値を算出することが可能となっている。
【０００４】
なお、特許文献１における需要発生予測の応用対象は、デマンドバスやタクシー、列車等の乗車予約可能な交通機関における需要の予測や、ホテル・レストラン等の施設利用者発生予測、工場・倉庫における在庫捌け量予測、取引量予測を想定している。
【特許文献１】特開２００３−１０８７４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した従来技術では、例えば製品寿命（プロダクトライフサイクル：ＰＬＣ）の短縮が進む近年の製品の需要予測に関しては十分な予測を行うことができず、不良在庫や死蔵在庫を発生させてしまう恐れがある。また、ある程度の見込み生産が必要な受注生産においては、受注情報の取り扱いが困難である。
【０００６】
本発明は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、受注生産製品等の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得し、高精度な意思決定支援を行うための需要予測方法、需要予測装置、需要予測プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体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】
【０００７】
上述の目的を達成するために、本発明は、予め設定された予測対象製品の任意時点の需要量を予測する需要予測方法において、前記製品の過去の受注実績データを入力する受注実績データ入力ステップと、前記受注実績データと前記受注実績データに付随する付随情報とから構築した確度モデルに基づいて、確度情報を取得する確度情報取得ステップと、前記製品と相関のある相関データを入力する相関データ入力ステップと、前記受注実績データと、前記確度情報と、前記相関データとから構築した需要予測モデルに基づいて、前記製品の前記任意時点における需要予測値を出力する需要予測ステップとを有することを特徴とする。これにより、予測対象製品の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得することができる。したがって、ユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。
【０００８】
更に、前記確度情報取得ステップは、前記付随情報として、前記受注実績データに付随する取引先情報、日付情報を含むことが好ましい。これにより、取引先毎や時期毎に、より詳細な確度モデルを構築することができる。
【０００９】
更に、前記確度情報取得ステップは、前記確度情報として、計画確度、内示確度、及び受注確度のうち、少なくとも１つを有することが好ましい。これにより、例えば計画確度や内示確度等を用いることで、ある程度の見込み生産を行う必要がある受注生産においても高精度な需要予測を行うことができる。
【００１０】
更に、前記相関データ入力ステップは、前記相関データとして、所定期間における景気指標を入力することが好ましい。これにより、景気指標を用いることで、製品需要の動向や製品寿命、同種の製品（自社製品・他社製品のどちらとも限定しない）の台頭に対して柔軟に対応し不良在庫の削減等の対応を迅速に行うことができる。
【００１１】
また、本発明は、予め設定された予測対象製品の所定期間における需要量を予測する需要予測装置において、過去の受注実績データ及び予測対象である製品と相関のある相関データを入力する入力手段と、前記受注実績データと前記受注実績データに付随する付随情報とから構築した確度モデルに基づいて確度情報を取得する確度情報取得手段と、前記受注実績データと、前記確度情報と、前記相関データとから構築した需要予測モデルに基づいて、前記製品の前記所定期間における需要予測値を取得する需要予測手段とを有することを特徴とする。これにより、予測対象製品の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得することができる。したがって、ユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。
【００１２】
更に、前記確度情報取得手段は、前記付随情報として、前記受注実績データに付随する取引先情報、日付情報を含むことが好ましい。これにより、取引先毎や時期毎に、より詳細な確度モデルを構築することができる。
【００１３】
更に、前記確度情報取得手段は、前記確度情報として、計画確度、内示確度、及び受注確度のうち、少なくとも１つを有することが好ましい。これにより、例えば計画確度や内示確度等を用いることで、ある程度の見込み生産を行う必要がある受注生産においても高精度な需要予測を行うことができる。
【００１４】
更に、前記入力手段は、前記相関データとして、所定期間における景気指標を入力することが好ましい。これにより、景気指標を用いることで、製品需要の動向や製品寿命、同種の製品（自社製品・他社製品のどちらとも限定しない）の台頭に対して柔軟に対応し不良在庫の削減等の対応を迅速に行うことができる。
【００１５】
また、本発明は、請求項１乃至４の何れか１項に記載の需要予測方法を実行させるようにコンピュータを動作させることを特徴とする需要予測プログラムを提供する。これにより、受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得し、出力することでユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に需要予測処理を実現することができる。
【００１６】
また、本発明は、請求項９に記載された需要予測プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。これにより、上述した需要予測プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供すれば、記録媒体により他の複数のコンピュータに容易に需要予測プログラムをインストールすることができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、予測対象製品の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得することができる。これにより、ユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に、本発明における需要予測方法、需要予測装置、需要予測プログラム、及び該プログラムを記録した記録媒体を好適に実施した形態について、図面を用いて説明する。
【００１９】
＜需要予測装置：ハードウェア構成例＞
まず、本実施例における需要予測装置について図を用いて説明する。図１は、本実施例における需要予測装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２０】
図１における需要予測装置１０は、入力装置１１と、出力装置１２と、ドライブ装置１３と、補助記憶装置１４と、メモリ装置１５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１６と、ネットワーク接続装置１７とを有するよう構成されており、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
【００２１】
入力装置１１は、ユーザが操作するキーボードやマウス等のポインティングデバイスを有しており、ユーザからのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。また、出力装置１２は、本発明における処理を行うためのコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイや、音声等を出力するスピーカ等を有し、ＣＰＵ１６が有する制御プログラムによりプログラムの実行経過や結果等を表示、出力することができる。
【００２２】
ここで、本発明において、コンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１８等により提供される。プログラムを記録した記録媒体１８は、ドライブ装置１３にセット可能であり、記録媒体１８に含まれる実行プログラムが、記録媒体１８からドライブ装置１３を介して補助記憶装置１４にインストールされる。
【００２３】
補助記憶装置１４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本発明における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム、本発明における需要予測に必要な入力データや処理結果等を蓄積し、更に必要に応じて入出力を行うことができる。
【００２４】
メモリ装置１５は、ＣＰＵ１６により補助記憶装置１４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置１５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等からなる。
【００２５】
ＣＰＵ１６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、メモリ装置１５に格納されている実行プログラム等に基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して各処理を実現することができる。また、ＣＰＵ１６は、プログラムの実行中に必要な各種情報を補助記憶装置１４から取得することができ、また処理結果等を補助記憶装置１４に格納することができる。
【００２６】
ネットワーク接続装置１７は、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の端末等から取得したり、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本発明における実行プログラム自体を他の端末等に提供することができる。
【００２７】
＜需要予測装置：機能構成例＞
次に、需要予測装置１０の機能構成例について図を用いて説明する。図２は、本実施例における需要予測装置の機能構成の一例を示す図である。図２に示す需要予測装置１０は、入力手段２１と、出力手段２２と、蓄積手段２３と、実績データ取得手段２４と、確度情報取得手段２５と、相関データ取得手段２６と、需要予測手段２７と、送受信手段２８と、制御手段２９とを有するよう構成されている。
【００２８】
入力手段２１は、ユーザ等から、受注日、納品日、製品に関する情報である受注実績データ、製品の需要に関連する相関データ等の各種データ等の入力を受け付ける。なお、入力手段２１は、例えばキーボードや、マウス等のポインティングデバイス、マイク等の音声入力インタフェイス等からなる。
【００２９】
出力手段２２は、入力手段２１により入力された指示内容や、指示内容に基づいて実行される需要予測結果、需要を予測する上で用いられるデータ等の内容を表示したり、音声出力する。なお、出力手段２２は、ディスプレイやスピーカ等からなる。
【００３０】
蓄積手段２３は、少なくとも受注実績データ３１、確度情報３２、及び相関データ３３の各情報を含み、更に他の入力データ等を蓄積する。ここで、受注実績データ３１には、例えばこれまでに蓄積された対象製品の計画時、内示時、受注時における受付日や数、納品日、納品率等の各受注実績値等が蓄積される。また、確度情報３２には、例えば予め設定される予測実施日以降の所定期間（予測対象期間）に対する確度等が、対応する受注情報と共に蓄積される。更に、相関データ３３には、例えば予測対象製品に相関のある各種データが蓄積される。
【００３１】
なお、蓄積手段２３は、上述したような各種入力データを、送受信手段２８を介して通信ネットワーク等により接続された外部サーバ（図示せず）等から取得して蓄積することもできる。
【００３２】
実績データ取得手段２４は、これまでの受注等の実績データを確度情報取得手段２５や需要予測手段２７により構築される各モデルに入力して処理できるようなデータ形式に変換する。
【００３３】
確度情報取得手段２５は、任意時点以降の予測対象期間の受注情報に確度を設け、その確度から確定需要値等を確度情報として取得する。また、確度情報取得手段２５は、確度情報を取得するために、受注実績データと、その付随情報等とから関数やデータテーブル、確度の学習等によるモデル（確度モデル）の構築を行うことができる。ここで、付随情報とは、対象製品の受注実績に付随する取引先情報や、受注日、納入日の日付情報等である。なお、日付情報には、時間情報が含まれていてもよい。これにより、取引先毎や時期毎に、より詳細な確度モデルを構築することができる。
【００３４】
相関データ取得手段２６は、需要予測を行う対象製品に関連する産業の景気指標等の情報を相関データとして入力し、需要予測手段２７により構築されるモデルに入力して処理できるようなデータ形式に変換する。
【００３５】
需要予測手段２７は、実績データ取得手段２４、確度情報取得手段２５、及び相関データ取得手段２６によりそれぞれ得られる受注実績データ、確定情報、及び相関データに基づいて、需要予測値を取得し、出力手段２２により出力させる。また、需要予測手段２７は、需要予測値を取得するために、受注実績データと、確度情報と、相関データ等とから関数やデータテーブル、需要予測値の学習等によるモデル（需要予測モデル）の構築を行うことができる。
【００３６】
送受信手段２８は、例えばインターネット等の通信ネットワーク等を介して接続される外部装置等から必要なデータを取得したり、本発明における需要予測結果等を送信するための通信インタフェイスである。
【００３７】
制御手段２９は、需要予測装置１０における各機能構成全体の制御を行う。具体的には、制御手段２９は、入力手段２１により入力されたユーザからの入力情報に基づいて実績データ取得手段２４により実績データを演算させたり、確度情報取得手段２５により確度情報を演算させたり、相関データ取得手段２６により相関データを演算させたり、需要予測手段２７により需要予測結果を出力させる等の処理を行う。
【００３８】
これにより、予測対象製品の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得することができる。したがって、ユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。具体的には、予測対象期間である所定期間の受注情報に確度を設け、その確度から確定需要値等を確度情報として取得し、更に予測対象製品に対して相関のある相関データを用いることにより、高精度な需要予測値を取得することができる。
【００３９】
＜需要予測処理手順＞
ここで、需要予測処理手順の概略についてフローチャートを用いて説明する。図３は、本実施例における需要予測処理手順の一例を示すフローチャートである。本発明における需要予測では、まず需要を予測する対象製品について、これまでに蓄積された対象製品の受注実績データを入力し、後述する確度モデルや需要予測モデルに入力可能な所定のデータ形式（数量、比率等の数値等）に変換する（Ｓ０１）。
【００４０】
次に、Ｓ０１により入力し所定のデータ形式に変換された受注実績データと、その付随情報とから構築した確度モデルに基づいて確度情報を取得する（Ｓ０２）。ここで、確度モデルは、例えばニューラルネットワークや、ファジー推論、移動平均等の各種データマイニンググ手法、関数同定手法、時系列解析手法等の手法によりモデルを構築したり、後述するモデルの構築手法を用いることができる。なお、確度モデルは、予め製品毎に構築されていてもよく、またＳ０１に示す実績データの入力時にモデルの構築を行ってもよい。
【００４１】
次に、相関データを入力し、後述する需要予測モデルに入力可能な所定のデータ形式（数量、比率等の数値等）に変換する（Ｓ０３）。ここで、相関データとしては、例えば経済産業省や総務省などで公開されている産業の景気指標等の情報を用いることができる。
【００４２】
具体的には、景気指標として、例えばＧＤＰ（Ｇｒｏｓｓ  Ｄｏｍｅｓｔｉｃ  Ｐｒｏｄｕｃｔ）（内閣府）、鉱工業生産（経済産業省）、民間需要・公的需要（内閣府）、消費者物価（総務省）、失業率（総務省）、経常収支（日本銀行）等を用い、例えばＧＤＰ成長率や前年比の在庫動向、品目別の生産動向、稼働率指数、機械受注実績、景気動向指数、日銀短観・業況判断指数等を製品毎に任意に選択して用いることができる。また、例えばプラスティック加工機械の需要予測等の場合には、鉱工業生産指数とプラスティック製品工業指数の２つのデータを使用することが考えられる。また、金融会社やシンクタンク等が公表している同様な項目に関する予測指標等を使用することもできる。
【００４３】
このように、相関データとして景気指標等を用いることで、製品需要の動向や製品寿命、同種の製品（自社製品・他社製品のどちらとも限定しない）の台頭に対して柔軟に対応し不良在庫の削減等の対応を迅速に行うことができる。
【００４４】
上述したＳ０１により得られる実績データ、Ｓ０２により得られる確度情報、Ｓ０３により得られる相関データから構築した需要予測モデルに基づいて、予測対象期間における需要予測値を取得する（Ｓ０４）。また、Ｓ０４により得られる需要予測値等の需要予測結果は、ディスプレイ等の出力手段によりユーザに出力する（Ｓ０５）。なお、需要予測結果としては需要予測値に限定されず、例えば確定需要値と需要予測値とを加算した総需要量の予測値等であってもよい。
【００４５】
次に、他の製品又は他の期間についても需要予測を行うか否かを判断し（Ｓ０６）、他の製品又は他の期間についても需要予測をする場合（Ｓ０６において、ＹＥＳ）、Ｓ０１に戻り、他の需要予測対象製品や他の需要予測期間について、Ｓ０１〜Ｓ０５の処理を行う。また、他の製品又は他の期間について需要予測を行わない場合（Ｓ０６において、ＮＯ）、処理を終了する。なお、上述した実績データ、相関データの入力順序や確度情報の取得順序についてはこれに限定されるものではなく、例えばＳ０３と、Ｓ０１及びＳ０２の順序を入れ替えてもよい。
【００４６】
これにより、高精度な需要予測結果を取得することができる。具体的には、確度情報や相関データ等により、従来技術では対応しきれなかった製品寿命や、需要のイレギュラーな変動に対しても的確に対応することができる。したがって、ある程度の見込生産が必要な受注生産において、受注の状況を的確に判断して需要予測値を取得し、出力することでユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。
【００４７】
＜本発明における需要予測結果例＞
ここで、図４は、本実施例により得られる需要予測結果の一例を示す図である。なお、図４に示すグラフは、横軸に時間（日数）を示し、縦軸に予め設定されたある製品の需要量（個）を示している。
【００４８】
図４において、図４（ａ）に示す領域は、予測実施時点（ｎｏｗ）から見た過去販売実績の一例を示している。また、図４（ｂ）に示す領域は、予測実施時点（ｎｏｗ）から見た確定需要値の一例を示している。更に、図４（ｃ）に示す領域は、予測実施時点（ｎｏｗ）から見た上乗せ分の需要予測値の一例を示している。本発明では、図４（ａ）及び図４（ｂ）の情報（モデル）を用いて、図４（ｃ）に示す需要予測値の演算を行う。
【００４９】
次に、上述した実績データ取得手段２４、確度情報取得手段２５、相関データ取得手段２６、需要予測手段２７の具体的な処理内容について説明する。
【００５０】
＜実績データ取得手段２４＞
図４（ａ）に示す実績データは、所定時間の経過毎や受注がある毎等に随時蓄積される。このとき、実績データ取得手段２４において、確度情報取得手段２５や需要予測手段２７により構築される各モデルに入力して処理できるようなデータ形式に変換される。なお、データ形式を変換する際には、移動平均等による平滑化を行ってもよい。変換された実績データは、蓄積手段２３に受注実績データ３１として蓄積される。
【００５１】
ここで、図５は、受注実績データの一例を示す図である。図５に示す受注実績データのデータ項目としては、「項番」、「製品名」、受注依頼側が事前にその製品に対してどの程度受注する計画があるかが予測される計画時における「計画情報受付日」、「計画数」、非公式段階ではあるが予め受注を早期に依頼される内示時における「内示情報受付日」、「内示数」、実際の受注時における「受注日」、「受注数」、「納期」、「販売数」、「取引先コード」、上述した確度情報取得手段２５により得られる「確度」、予測実施日にどの程度納品されているかを示す「納品率」等が蓄積される。
【００５２】
なお、図５（ａ）は、２００５／４／２８を予測実施日としたときの予測実施日から見た販売実績を示し、図５（ｂ）は、予測実施日から見た受注実績を示している。また、図５に示す受注実績データの項目や項目の配列順序等についてはこれに限定されるものではなく、例えばこれらの情報から必要な項目のみを選択してもよい。
【００５３】
＜確度情報取得手段２５＞
次に、図４（ｂ）に示す領域である確定需要値を取得するにあたり、まず確度モデルとして利用する受注確度、内示確度、及び計画確度のうち、少なくとも１つの確度を取得する。なお、それぞれの確度は、ある１つの受注に対して取得することができる。
【００５４】
ここで、確度は、上述したように例えばニューラルネットワークや、ファジー推論、移動平均等の各種データマイニンググ手法、関数同定手法、時系列解析手法等の手法によりモデルを構築することができるが、本実施例では他の例として、以下の数式（１）〜（３）に基づいて、例えば各取引先コード毎の各製品についての確度を算出する。
（１）計画確度＝販売数／計画数
（２）内示確度＝販売数／内示数
（３）受注確度＝販売数／受注数
なお、販売数、計画数、内示数、受注数は、それぞれ受注実績データ３１から取得することができる。
【００５５】
ここで、図６は、確度情報の一例を示す図である。図６に示す確度情報のデータ項目としては、例えば「項番」、「製品名」、「計画情報受付日」、「計画数」、「内示情報受付日」、「内示数」、「受注日」、「受注数」、「納期」、「販売数」、「取引先コード」、「計画確度」、「内示確度」、「受注確度」等が蓄積される。つまり、各確度情報等が対応する受注情報と共に蓄積される。なお、図６では、取引先コードがＡであるものについての確度が蓄積されているが、他の取引先コードについても同様に確度が蓄積される。
【００５６】
また、確度モデルとして使用する確度は、ある一定期間（例えば、一週間単位、一ヶ月単位、半年単位等）における平均値を算出しておき、その平均値を使用することもできる。ここで、図７は、平均確度情報の一例を示す図である。図７に示すように、平均確度情報のデータ項目としては、例えば「項番」、「製品名」、「取引先コード」、「計画確度（平均）」、「内示確度（平均）」、「受注確度（平均）」、「調整係数」等が蓄積される。なお、調整係数とは、例えば営業マン等の経験や判断等により入力される係数（調整係数値）であり、この調整係数により確度モデルを最適な値へと調整することもできる。なお、具体的には、各確度にそれぞれ調整係数を乗算することにより調整することができる。このように、一定期間における製品毎の確度を用いることにより、ある程度の期間における全体的な需要予測を取得することができる。
【００５７】
このように、確度として「計画確度」、「内示確度」、「受注確度」を有することにより、例えば計画確度や内示確度等を用いて、ある程度の見込み生産を行う必要がある受注生産においても高精度な需要予測を行うことができる。
【００５８】
また、上述した確度を求める他の例としては、例えばニューラルネットワークで確度モデルを構築し、その確度モデルを用いて対象予測期間の確度情報（確定需要値）を取得することができる。
【００５９】
なお、確度モデルは、対象予測製品の受注実績データや、その付随情報等を使用してニューラルネットワークや、ファジー推論、移動平均等の各種データマイニンググ手法、関数同定手法、時系列解析手法等のうち、少なくとも１つを用いて構築される。これにより、より高精度な確度モデルを構築することができる。また、この確度モデルを用いて、より正確な確度情報を生成することができる。なお、確度モデルの構築には、上述した相関データを用いてもよい。
【００６０】
ここで、図８は、確度モデルにニューラルネットワークを用いた場合の入出力の様子の一例を示す図である。本実施例におけるニューラルネットワークでは、入力層、中間層、及び出力層の３層から構成される。また、入力層から中間層、及び中間層から出力層において、各ニューロン素子間は全て結合されており、各結合には結合荷重が設定されている。
【００６１】
図８に示すようにニューラルネットワークでは、予め正解データのある過去のデータ（教師データ）４１を入力し、正解の教師データ４２になるようなニューロンモデル（確度モデル）を構築する。
【００６２】
具体的には、図８の例において、例えば販売実績に対する計画確度を取得する確度モデルを構築する場合、２００５年３月１日〜４月３０日において、計画情報受付日である２００５年３月１日の相関データ、納期である２００５年４月１日の相関データ、及び２００５年３月１日の計画数を１セットとし１期毎にずれた同様の複数の過去データを学習用の教師データ４１として入力する。
【００６３】
また、出力の教師データ４２として、入力に対応して２００５年４月１日から１期毎にずれた日の販売実績に対する計画確度を用いる。このようなデータを製品毎等により多数入力することで、関数やデータテーブル、確度の学習を行い確度モデルが構築される。
【００６４】
なお、内示確度や受注確度を取得する場合には、それぞれの計画情報受付日と納期における相関データ、内示数、受注数等を入力の教師データ４１として入力し、また、出力の教師データ４２として２００５年４月１日を対象とした販売実績に対する所定の内示確度、受注確度を用いる。
【００６５】
また、確度モデルを構築した後、例えば２００５年５月１日における販売実績に対する予測計画確度を確定需要値として取得する場合、計画情報受付日である２００５年４月１日の相関データ（実績値）、納期である２００５年５月１日の相関データ（予測値）、及び２００５年４月１日の計画数を入力データ４３として入力する。
【００６６】
これにより、既に構築されている確度モデルを用いてユーザ等が指定した所定期間（２００５年５月１日）における予測計画確度等を出力データ４４として出力することができる。
【００６７】
また、予測内示確度、予測受注確度を取得する場合には、上述したように、それぞれの計画情報受付日の相関データ、納期の相関データ、内示数、受注数等を入力データとして入力することで、高精度に予測内示確度、予測受注確度を取得することができる。なお、上述したファジー推論を用いる場合にも図８に示すような入力と出力の関係を使用することができる。更に、移動平均法を用いて、過去数回分の確度（実績値）に基づいて所定期間の確度を予測することもできる。
【００６８】
また、確度情報取得手段２５は、上述した手法により取得したそれぞれの確度を用いて以下に示す式等により確度演算処理を行い、確定需要値を取得する。
確定需要値＝Σ｛確度１（受注）＋確度２（内示）＋確度３（計画情報）｝
＝Σ（αＸ１＋βＸ２＋γＸ３）
ここで、確度係数α、β、γは、それぞれ「０＜α，β，γ，…＜１」を満たし、Ｘ１は受注数を示し、Ｘ２は内示数を示し、Ｘ３は計画数を示し、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３は予測を実施する所定期間の未来時刻に対応したベクトルを示している。また、上述した確度モデル式の「Σ」は、各取引先・各製品等のカテゴリーでそれぞれ加算することができることを示している。
【００６９】
なお、上述の確定需要値を取引先毎に分けて取得する場合には、上述の確度モデルや確定需要値の計算等を取引先毎に行い、それぞれの確定需要値を取得する。上述して算出された各種データは、確度情報３２として蓄積手段２３に蓄積される。
【００７０】
＜相関データ取得手段２６＞
予測対象製品の相関データは、相関データ取得手段２６において、需要予測手段２７により構築されるモデルに入力して処理できるようなデータ形式に変換される。なお、データ形式を変換する際には、移動平均等による平滑化を行ってもよい。変換された実績データは、蓄積手段２３に相関データ３３として蓄積される。
【００７１】
なお、相関データに使用される実績値としては、上述したように経済産業省や総務省等で公開されている産業の景気指標等を用いることができる。景気指標を用いることで、製品需要の動向や製品寿命、同種の製品の台頭に対して柔軟に対応し不良在庫の削減等の対応を迅速に行うことができる。
【００７２】
また、相関データの経済指標予測値に関しては、金融会社やシンクタンク等が公表している予測データ等を使用することもできる。なお、予測値のない相関データに関しては過去実績のみを使用する。例えば、上述したプラスティック製品工業指数に関しては、実績値のみの使用になる。また、相関データとしては、これまでに販売された同種の製品（自社製品・他社製品の何れとも限定しない）や関連のある製品の販売実績を用いることができる。更に、販売実績を用いる場合は、使用する販売実績のトレンドや季節変動、販売実績数等を使用することができる。
【００７３】
ここで、図９は、相関データの一例を示す図である。図９に示す相関データの例では、各年の四半期毎の相関データが示されている。ここで、図９においては、一例としてＧＤＰ、民間需要、公的需要、消費者物価、完全失業率、経常収支（兆円）、鉱工業生産等の相関データが蓄積される。なお、図９の例では、２００３年、２００４年の実績から２００５〜２００８年３月までの実績見込みが示されている。
【００７４】
また、図９に示す相関データの項目や各相関データの配列順序についてはこれに限定されるものではない。このように相関データを数値化し、これらの情報を用いて高精度な需要予測を実現することができる。
【００７５】
＜需要予測手段２７＞
図４（ｃ）に示すような、需要予測手段２７が生成する需要予測モデルは、蓄積手段２３に蓄積された受注実績データ３１を用いて、上述した確度演算手段２５において確度モデルから得られた確度演算処理後の確定需要値と、上述した相関データ取得手段２６における予測対象製品と相関のあるデータを使用し、例えばニューラルネットワークや、ファジー推論、移動平均等の各種データマイニンググ手法、関数同定手法、時系列解析手法等の手法のうち、少なくとも１つを用いて需要予測モデルが構築される。これにより、より高精度な需要予測モデルを構築することができる。また、この需要予測モデルを用いて、より正確な需要予測値を生成することができる。
【００７６】
ここで、図１０は、需要予測モデルにニューラルネットワークを用いた場合の入出力の様子の一例を示す図である。なお、図１０では、図８と同様にニューラルネットワークが入力層、中間層、及び出力層の３層から構成される。また、入力層から中間層、及び中間層から出力層において、各ニューロン素子間は全て結合されており、各結合には結合荷重が設定されている。
【００７７】
図１０に示すように、ニューラルネットワークでは、予め正解データである過去の多数データ（教師データ）５１を入力し、正解である出力の教師データ５２の販売実績値になるようなニューロンモデル（需要予測モデル）を構築している。
【００７８】
具体的には、図１０の例において、例えば２００５年３月１日〜４月３０日において、２００５年４月１日を予測実施日としたときの２００５年３月１日〜３月３１日の実績データ、２００５年４月１日〜４月３０日の確度情報、２００５年３月１日〜３月３１日の相関データ（実測値）、２００５年４月１日〜４月３０日の相関データ（実測値）を教師データ５１として入力する。
【００７９】
また、出力の教師データ５２として、２００５年４月１日〜４月３０日の販売実績値を用いる。このようなデータを製品毎等により多数使用してニューラルネットワークの学習を行い、需要予測モデルが構築される。
【００８０】
また、図１１は、時間の経過に伴う需要予測の様子の一例を示す図である。なお、図１１（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ所定の時間の経過に伴った需要量の経緯を示しており、横軸には時間（日）、縦軸には需要量（個）を示している。具体的には、図１１（ａ）では、予測実施時点において、（１）は予測実施時点での販売実績を示し、（２）は予測実施時点での確度モデルによる確定需要値を示し、（３）は予測実施時点での需要予測値を示している。また、図１１（ｂ）では、（１’）は過去Ａ時点での販売実績を示し、（２’）は過去Ａ時点での計画、内示、受注に対する販売実績を示し、（３’）は過去Ａ時点から見た需要予測値に相当する販売実績を示している。更に、図１１（ｃ）では、（１”）は過去Ｂ時点での販売実績を示し、（２”）は過去Ｂ時点から見た計画、内示、受注に対する販売実績を示し（３”）は過去Ｂ時点での需要予測値に相当する販売実績を示している。
【００８１】
ここで、図１０に示すようなニューラルネットワークを用いる場合、例えば図１１（ｂ）に示すように（１’）、（２’）のような予測実施時点以前の図１１に示す過去Ａ時点から見た一定期間内の過去実績や、一定期間内における確定需要値、過去の相関データＹ’が存在する。
【００８２】
したがって、本実施例では、入力層として（１’），（２’），Ｙ’、出力層として（３’）を１セットとして１期毎にずれた同様の複数の過去データを学習用の教師データとして使用する。なお、上述した一定期間内の実績データとしては、例えば日次データ、週次データ、月次データ等があるが特にこれに限定されるものではなく、所定の期間のデータを使用することができる。
【００８３】
ここで、図１０に示す（１’）、（２’）は、上述した図５に示すような過去の受注実績データから一定期間内のデータをまとめて使用する。また、図１０に示すＹ’は、上述した図９に示すような景気指標を用いる場合、経済産業省や証券会社等が公表している過去の実績データ（実績値、前年同期比、前期比年率等）を相関データとして使用可能な形式にして使用する。
【００８４】
また、需要予測手段２７における入力データには、予測実施時点から見た受注実績データ、確度情報（確定需要値）、相関データ（なお、相関データは、１つに限定せず、複数のデータを使用してもよい。）を使用して、例えば図１０に示すニューラルネットワーク等で構築した需要予測モデルを用いて需要予測値を算出する。ここで、上述した需要予測値は、以下に示す数式で表すことができる。
需要予測値＝ｆ（過去の販売実績，上述した確度モデルから得られる確定需要値，相関データ）
なお、上述した数式の引数である過去の販売実績は、通常は受注実績データに基づいて予測を行うが、これまでの受注実績データの存在しない製品に関しては同種の製品、又は予測対象製品の旧モデルの受注実績データを使用し、確定需要値、相関データ等を用いてニューラルネットワークやファジー理論等で需要予測モデルを構築する。
【００８５】
需要予測手段２７は、上述した図１０に示すような需要予測モデルを用いて、例えば入力層で（１），（２），Ｙを入力データ５３として予測演算を行うと、出力層において所定期間（３）の需要予測値を出力データ５４として出力する。なお、相関データＹは、過去の実績値や将来の予測値等を使用することができる。
【００８６】
また、需要予測手段２７は、最終的な結果として、確度演算処理後の確度モデルから得られる確定需要値に需要予測モデルから得られる需要予測値を加算した値を総需要量の予測値として出力する。
【００８７】
上述したように、本発明を適用することにより、内示情報等である程度の見込生産を行う必要のある受注生産においても高精度な需要予測を行うことが可能となる。また、相関データを使用することで製品需要の動向や製品寿命、同種の製品の台頭に対して柔軟に対応し不良在庫の削減等の対応が可能となる。したがって、受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得し、出力することでユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。
【００８８】
＜需要予測プログラム及び該プログラムを記録した記録媒体＞
ここで、本発明における需要予測装置は、上述した各構成における各処理をコンピュータに実行させることができる実行プログラムを生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等に需要予測プログラムをインストールすることにより、上述した本発明における需要予測処理を実現することができる。
【００８９】
これにより、受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得し、出力することでユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。また、実行プログラムをコンピュータにインストールすることにより、容易に需要予測処理を実現することができる。
【００９０】
また、上述した需要予測プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供すれば、記録媒体により他の複数のコンピュータに容易に需要予測プログラムをインストールすることができる。
【００９１】
上述したように本発明によれば、予測対象製品の受注の状況を的確に判断して、需要予測値を取得することができる。これにより、ユーザに対して高精度な意思決定支援を行うことができる。
【００９２】
具体的には、本発明では、単に予測実施時点での受注のみを確定値として使うのではなく、計画や内示等、確定度合の低い情報も使用し、また過去に蓄積された情報も用いて確度情報の予測モデルを構築する。更に、本発明では、受注自体も確度を考慮する。また、本発明では、需要モデルの入力値として販売実績だけでなく、経済指標等の相関のあるデータを使用する。また、相関のあるデータは、実績値のみでなく、将来の予測値にも使用する。
【００９３】
つまり、予測対象期間である所定期間の受注情報に確度を設け、その確度から確定需要値等を確度情報として取得し、更に予測対象製品に対して相関のある相関データを用いることにより、高精度な需要予測値を算出することができる。
【００９４】
また、本発明を使用することにより、計画情報や内示情報等で、ある程度の見込生産を行う必要のある受注生産においても高精度な需要予測を行うことが可能となる。また、相関データを使用することで製品需要の動向や製品寿命、同種の製品の台頭に対して柔軟に対応し不良在庫の削減等の対応が可能となる。
【００９５】
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本実施例における需要予測装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】本実施例における需要予測装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】本実施例における需要予測処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】本実施例により得られる需要予測結果の一例を示す図である。
【図５】受注実績データの一例を示す図である。
【図６】確度情報の一例を示す図である。
【図７】平均確度情報の一例を示す図である。
【図８】確度モデルにニューラルネットワークを用いた場合の入出力の様子の一例を示す図である。
【図９】相関データの一例を示す図である。
【図１０】需要予測モデルにニューラルネットワークを用いた場合の入出力の様子の一例を示す図である。
【図１１】時間の経過に伴う需要予測の様子の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９７】
１０  需要予測装置
１１  入力装置
１２  出力装置
１３  ドライブ装置
１４  補助記憶装置
１５  メモリ装置
１６  ＣＰＵ
１７  ネットワーク接続装置
１８  記録媒体
２１  入力手段
２２  出力手段
２３  蓄積手段
２４  実績データ取得手段
２５  確度情報取得手段
２６  相関データ取得手段
２７  需要予測手段
２８  送受信手段
２９  制御手段
３１  受注実績データ
３２  確度情報
３３  相関データ
４１，４２，５１，５２  教師データ
４３，５３  入力データ
４４，５４  出力データ
【図１】
2008083999.tif 000003
【図２】
2008083999.tif 000004
【図３】
2008083999.tif 000005
【図４】
2008083999.tif 000006
【図５】
2008083999.tif 000007
【図６】
2008083999.tif 000008
【図７】
2008083999.tif 000009
【図８】
2008083999.tif 000010
【図９】
2008083999.tif 000011
【図１０】
2008083999.tif 000012
【図１１】
2008083999.tif 000013