(57)【要約】【課題】予測売上高の変動範囲を求める。【解決手段】データ保持部２２は、複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取り保持する。乱数付与部２８は、案件データに含まれる案件に対して乱数を付与する。判定部３２は、案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する。売上高計算部３６は、受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して予測売上高を求める。試行制御部３０は、乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる。分析部４０は、複数回の試行結果に基づいて予測売上高の確率分布を求める。受注予定案件が受注の成否に関して互いに相関関係にある第１グループと第２グループに分けられる場合、乱数付与部２８は、第１グループおよび第２グループに含まれる案件に対して付与される乱数の間に、グループ間と同一の相関係数を持たせる。【選択図】図１
2008242531.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１グループに属する複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取りメモリに保持する保持機能と、
前記案件データに含まれる案件に対して確率の最小値と最大値の間で発生させた乱数を付与する乱数付与機能と、
案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する判定機能と、
受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して第１グループの予測売上高を求める計算機能と、
乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる試行制御機能と、
複数回の試行結果に基づいて、第１グループの予測売上高の確率分布を求める分布作成機能と、
をコンピュータに発揮させる売上着地予想プログラムであって、
第２グループに属する複数の受注予定案件について予測売上高の確率分布の平均と標準偏差が求められている場合、前記乱数付与機能は各試行において前記第２グループに対して一つの乱数を付与し、
前記計算機能は、前記第２グループに属する受注予定案件の予測売上高の分布が正規分布であると仮定して、各試行において付与された乱数に対応する第２グループの見積高を計算し、該第２グループの見積高と第１グループの予測売上高とを合計して、第１グループと第２グループとを合わせた全体予測売上高を求めることを特徴とする売上着地予想プログラム。
【請求項２】
複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取りメモリに保持する保持機能と、
前記案件データに含まれる案件に対して確率の最小値と最大値の間で発生させた乱数を付与する乱数付与機能と、
案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する判定機能と、
受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して予測売上高を求める計算機能と、
乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる試行制御機能と、
複数回の試行結果に基づいて予測売上高の確率分布を求める分布作成機能と、
をコンピュータに発揮させる売上着地予想プログラムであって、
前記受注予定案件が受注の成否に関して互いに相関関係にある第１グループと第２グループに分けられる場合、前記乱数付与機能は、第１グループに含まれる案件に付与される第１乱数と第２グループに含まれる案件に対して付与される第２乱数の間に、グループ間と同一の相関係数を持たせることを特徴とする売上着地予想プログラム。
【請求項３】
第１グループに属する複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取りメモリに保持するデータ保持部と、
前記案件データに含まれる案件に対して確率の最小値と最大値の間で発生させた乱数を付与する乱数付与部と、
案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する判定部と、
受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して第１グループの予測売上高を求める売上高計算部と、
乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる試行制御部と、
複数回の試行結果に基づいて、第１グループの予測売上高の確率分布を求める分布作成部と、
を備え、
第２グループに属する複数の受注予定案件について予測売上高の確率分布の平均と標準偏差が求められている場合、前記乱数付与部は各試行において前記第２グループに対して一つの乱数を付与し、
前記売上高計算部は、前記第２グループに属する受注予定案件の予測売上高の分布が正規分布であると仮定して、各試行において付与された乱数に対応する第２グループの見積高を計算し、該第２グループの見積高と第１グループの予測売上高とを合計して、第１グループと第２グループとを合わせた全体予測売上高を求めることを特徴とする売上着地予想装置。
【請求項４】
複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取りメモリに保持するデータ保持部と、
前記案件データに含まれる案件に対して確率の最小値と最大値の間で発生させた乱数を付与する乱数付与部と、
案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する判定部と、
受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して予測売上高を求める売上高計算部と、
乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる試行制御部と、
複数回の試行結果に基づいて予測売上高の確率分布を求める分布作成部と、
を備え、
前記受注予定案件が受注の成否に関して互いに相関関係にある第１グループと第２グループに分けられる場合、前記乱数付与部は、第１グループに含まれる案件に付与される第１乱数と第２グループに含まれる案件に対して付与される第２乱数の間に、グループ間と同一の相関係数を持たせることを特徴とする売上着地予想装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の案件についてそれぞれ受注確率と受注時の売上が与えられている場合に、全体の売上高を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業、特に営業を担当する部署においては、当期や来期の売上高を予測する作業が必須である。その場合、各担当者や事業案件毎に予測値を出すのみならず、業績判断や投資家への開示などのために、部署全体や企業全体の予測値が必要となる。従来、このような売上高予測は、担当者から報告される事業案件毎の予測値を単純に合計して算出されることが多い。例えば、特許文献１に記載の売上高予測装置では、第１および第２の売上高演算処理手段により算出された売上高を合計することで、売上高予測値を算出するようにしている。
【特許文献１】特開平７−２１１５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１のように個別の売上高を合計するだけでは、単一の予測値しか得ることができない。意思決定者の立場からすれば、売上高予測値の確率分布を求めて多様な定量分析をしたいという要望がある。
【０００４】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、ある組織において受注の成否によって売上を獲得できるか否かが決まるような複数の案件を管理している場合に、組織全体で獲得できる売上高を予測する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のある態様は、売上着地予想プログラムである。このプログラムは、第１グループに属する複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取りメモリに保持する保持機能と、案件データに含まれる案件に対して確率の最小値と最大値の間で発生させた乱数を付与する乱数付与機能と、案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する判定機能と、受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して第１グループの予測売上高を求める計算機能と、乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる試行制御機能と、複数回の試行結果に基づいて、第１グループの予測売上高の確率分布を求める分布作成機能と、をコンピュータに発揮させる。第２グループに属する複数の受注予定案件について予測売上高の確率分布の平均と標準偏差が求められている場合、乱数付与機能は各試行において第２グループに対して一つの乱数を付与する。計算機能は、第２グループに属する受注予定案件の予測売上高の分布が正規分布であると仮定して、各試行において付与された乱数に対応する第２グループの見積高を計算し、該第２グループの見積高と第１グループの予測売上高とを合計して、第１グループと第２グループとを合わせた全体予測売上高を求める。
【０００６】
この態様によると、個別の案件の見積額と受注確率のデータがない第２グループについて、予測売上高の平均値と標準偏差のみが与えられていれば、第１グループの個別案件と一緒にシミュレーションを実施して、第１グループと第２グループの合計売上高を予測することができる。つまり、第２グループについて個別の案件のデータを入力する必要がない。
【０００７】
本発明の別の態様も、売上着地予想プログラムである。このプログラムは、複数の受注予定案件について見積額と各案件を将来受注できる確率とが予め入力されている案件データを受け取りメモリに保持する保持機能と、案件データに含まれる案件に対して確率の最小値と最大値の間で発生させた乱数を付与する乱数付与機能と、案件毎に付与された乱数と確率とを比較して該案件を受注できるか否かを判定する判定機能と、受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して予測売上高を求める計算機能と、乱数の付与と受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる試行制御機能と、複数回の試行結果に基づいて予測売上高の確率分布を求める分布作成機能と、をコンピュータに発揮させる。受注予定案件が、受注の成否に関して互いに相関関係にある第１グループと第２グループに分けられる場合、乱数付与機能は、第１グループに含まれる案件に付与される第１乱数と第２グループに含まれる案件に対して付与される第２乱数の間に、グループ間と同一の相関係数を持たせる。
【０００８】
この態様によると、第１グループと第２グループの相関係数と同一の相関係数を持つような乱数のペアを生成し、この乱数ペアのうち一方を第１グループに含まれる案件に付与し、他方を第２グループに含まれる案件に付与する。こうすることで、第１グループと第２グループに含まれる案件に対して相関のない乱数を付与する場合よりも、より現実に即したシミュレーション結果を得ることができる。
【０００９】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムにより表現したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ある組織において受注の成否によって売上を獲得できるか否かが決まるような複数の案件を管理している場合に、組織全体で獲得できる売上高を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
実施の形態１．
本発明の一実施形態は、ある組織で扱う複数の案件について見積額と受注見通しとが与えられている場合に、組織全体の売上高を予想する売上着地予想技術である。
【００１２】
初めに、従来の一般的な着地予想の手法について説明する。図５に示すように、複数の事業案件についてその受注確率９６と見積額９４とが入力されているテーブルがあるものとする。従来では、この組織の期末での売上高を予想するために期待値を求めることが多い。つまり、見積額に受注確率を乗じて期待受注額９８を全ての案件について算出する。そして、これら期待受注額を合計することで予測売上高を求める。
【００１３】
しかし、このような手法では、予測売上高として一つの値が示されるだけであり、期中の受注状況に応じてどの程度の増減が見込まれるのかや、目標売上高を達成する確率がどの程度であるかといった情報を全く得ることができない。複数の案件の進行を管理し業績を予想する必要がある立場にある意思決定者としては、より詳細かつ意思決定の役に立つ情報を含む売上高予測ができると好ましい。
【００１４】
そこで、本実施形態では、周知のモンテカルロシミュレーションを売上高予測に適用することによって、売上高の確率分布を求めるようにした。これによって、予測売上高の平均値や標準偏差などの詳細な情報を得ることができ、意思決定者が定量的な判断を下せるようになる。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態に係る売上着地予想システム１０の構成図である。以下では、配下に複数のチームを有する会社内のある事業部において、各チームの担当者が当期の売上見通しをマネージャに報告し、マネージャが売上見通しを集計して当期の予測売上高を見積もるケースを前提として説明する。
【００１６】
担当者端末１２は、担当者が今期中に受注の見込まれる案件名、見積額、受注の確率などの案件データを入力するための端末である。マネージャ端末２０は、事業部のマネージャや営業担当役員などが使用する端末である。
【００１７】
担当者端末１２とマネージャ端末２０とは、社内ＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク１４を介して接続される。担当者端末１２とマネージャ端末２０は、例えばパーソナルコンピュータであり、少なくとも表示装置であるディスプレイとキーボードおよびマウスなどの入力装置とを備える。
【００１８】
マネージャ端末２０は、複数の担当者端末１２から案件データの提供を受け、シミュレーションを実行して予測売上高を求める。図１では、マネージャ端末２０は機能ブロック図として示されている。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現される。これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウエアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００１９】
データ保持部２２は、複数の受注予定案件についての案件データを担当者端末１２から受け取り保持する。
【００２０】
図２は、各担当者によって入力される案件データの一例を示すテーブルである。列６２は、案件毎に付与される番号を表わす。列６４、列６６は、それぞれ顧客名と案件名を表わす。列６８は、案件を受注できる確率を予め決められている確度符号で表わす。列７０には、複数案件の間に依存条件がある場合に依存先の案件名が記入される。この依存条件については後述する。列７２は、各案件の見積額を表わす。図２では、ＸチームがＸ０１〜Ｘ０３の三つの案件の受注を見込んでいることが分かる。
【００２１】
なお、見かけ上は一つの案件でも、一定程度の金額は受注確実であるが上積みできる金額は不明であることがある。例えば、総額１００万円のうち５０万円は確実に受注が見込まれるが、それ以上は受注できるか不明であるような場合である。このような場合は、受注確実の部分とそれ以外の部分とを別々の案件として入力することが好ましい。
【００２２】
図３は、確度符号の一例を示す。この例では、案件を受注できる確度が６つの符号に分類されている。「Ｐ」は１００％、すなわち案件の受注が確定したことを示す。「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」「Ｄ」はそれぞれ、８０％、５０％、２０％、５％の確率で案件を受注できる見通しであることを示す。「Ｘ」は０％、すなわち案件の受注に失敗したことを示す。担当者は、各案件の受注見通しについて最も近いと考える確度符号を選択して案件データに記入する。当然であるが、確度符号を使用せずに受注確率を直接数値で入力してもよい。
【００２３】
図１に戻り、集計部２４は、データ保持部２２に保持されている複数の担当者からの案件データを組合せて案件一覧データを作成する。
【００２４】
シミュレーション実行部２６は、集計部２４から案件一覧データを受け取り、モンテカルロ法を使用して予測売上高を求めるシミュレーションを実行する。モンテカルロ法は、確率を近似的に求める手法として周知である。例えば、シミュレーションをｎ回行い、そのうちある事象がｍ回発生すれば、その事象の起こる確率はｍ／ｎで近似される。試行回数が少なければ粗い近似となり、試行回数を増やすほど良好な近似が得られる。
【００２５】
乱数生成部３４は、担当者が付与する受注確率の最小値と最大値の間、通常は０以上１未満の間で乱数を発生させる。モンテカルロ法の精度は使用する乱数の性質によって決まるが、本実施形態では疑似乱数を使用する。代わりに、物理乱数を発生するハードウェアを利用してもよい。
【００２６】
乱数付与部２８は、案件データに含まれる各案件に対して、乱数生成部３４で生成した乱数を一つずつ付与していく。但し、乱数付与部２８は、案件間に依存条件、すなわちある案件の受注が別の案件受注の条件となっているような場合には、これら両案件に対して同一の乱数を生成するよう動作する。
【００２７】
判定部３２は、乱数付与部２８によって案件毎に付与された乱数と、担当者によって予め入力されている受注確率とを比較して、それぞれの案件を受注できるか否かを判定する。この判定は、乱数と受注確率の大小に基づいてなされる。受注確率が乱数以上である場合には、対応する案件を受注できたものと判定する。受注確率が乱数未満である場合には、対応する案件を受注できなかったものと判定する。より具体的に述べると、例えば確度符号がＡ（８０％）の案件に対して０．８０以下の乱数が付与された場合、その案件を受注できたと判定する。０．８０より大きい乱数が付与された場合、その案件を受注できなかったと判定する。このように、個別の案件についてデジタル的に受注の成功と失敗を判定する。
【００２８】
試行制御部３０は、乱数の付与と、全ての案件に対する受注の判定からなる試行を繰り返し実行させる。この試行を多数回、例えば１０００回以上繰り返すことで、確率分布の精度が信頼できるものとなる。
【００２９】
売上高計算部３６は、各試行において受注できると判定された全ての案件の見積額を合計して、その試行における予測売上高を求める。売上高計算部３６は、全ての試行についてそれぞれ予測売上高を計算する。
【００３０】
分布作成部４２は、売上高計算部３６で算出された予測売上高を使用して、複数回の試行における予測売上高の確率分布を表わすグラフを作成する。また、分布作成部４２は、確率分布の平均値や標準偏差、当期目標の達成確率などの数値を計算する。作成されたグラフは、マネージャ端末２０や担当者端末１２のディスプレイで閲覧できるように出力される。
【００３１】
図４は、本発明の一実施形態にしたがった売上着地予想プロセスを説明するフローチャートである。
まず、各担当者は、受注予定案件について見積額と確度とを担当者端末１２で入力する（Ｓ１０）。マネージャ端末２０の集計部２４は入力された案件データを収集し、当期の受注予定案件の全ての情報を含む案件一覧データを作成する（Ｓ１２）。乱数付与部２８は、全ての案件に対して乱数を付与する（Ｓ１４）。判定部３２は、案件毎に付与された乱数と確度とを比較し、確度≧疑似乱数であれば受注成功、確度＜疑似乱数であれば受注失敗と判定する（Ｓ１６）。
【００３２】
売上高計算部３６は、判定部３２により受注成功とされた案件の見積額を合計し、予測売上高を求める（Ｓ１８）。試行制御部３０は、Ｓ１４からＳ１８の処理が所定の試行回数だけ繰り返されたか否かを判定する（Ｓ２０）。所定回数に達していなければ（Ｓ２０のＮ）、同様の処理を繰り返す。所定の試行回数に到達すると（Ｓ２０のＹ）、全試行における予測売上高を集計し、予測売上高の確率分布を求める（Ｓ２２）。
【００３３】
以下、本実施形態による分析例について説明する。
【００３４】
分析例１．
図５は、集計部２４によって集計された案件一覧データの一例を示すテーブルである。列８２は、各案件を扱うチームの名称を表わしている。つまり、テーブル８０は、Ｘ、Ｙ、Ｚの３チームの案件を含んでいる。列８４〜９４は、各担当者によって入力されるテーブル６０の列６２〜７２と対応している。図５では、条件列９２に「Ｙ０１」「Ｚ０１」が記入されている。これは、案件Ｙ０２が案件Ｙ０１の受注成功時にのみ受注可能となること、および案件Ｚ０２が案件Ｚ０１の受注成功時にのみ受注可能となることを示している。
【００３５】
図６は、図５の案件一覧データに対してシミュレーションを実施したときの結果の一例を示す。図６では、図５のデータのうちチーム名、項番、確度、見積額のみを取り出しており、また確度を数値で表わした「受注確率」列１０２が追加されている。
案件一覧データに対して複数回実行された試行の結果を試行１、２、３・・・として表わす。「乱数」列１０４、１０８、１１２は、乱数付与部２８によって案件毎に付与された乱数である。「受注売上」列１０６、１１０、１１４は、判定部３２によって案件毎に受注確率と乱数とを比較した結果、受注に成功したと判定された案件の見積額である。各試行において、受注成功と判定された案件の受注売上の合計が、予測売上高１１８として示されている。
【００３６】
一例として、項番Ｘ０２で指定される行１１６について、判定部３２による判定を説明する。この案件の確度はＢであり、したがって受注確率は「０．５」になる。一回目の試行では、乱数「０．３７６」が付与されている。判定部３２は、受注確率「０．５」と乱数「０．３７６」とを比較し、受注確率の方が大きいことからこの案件を受注したと判定する。その結果、見積額「１００」が受注売上としてカウントされる。二回目の試行では、乱数「０．６１４」が付与されている。今度は、受注確率の方が乱数よりも小さいため、判定部３２はこの案件を受注できないと判定する。したがって、受注売上は「０」とカウントされる。以下、各試行において同様の判定が繰り返される。
【００３７】
図７は、試行を１０００回繰り返したときの予測売上高の分布を表わすグラフである。シミュレーションの結果、予測売上高が正規分布に近い広がりを持つことが分かる。
図８（ａ）は、１０００回施行時の予測売上高の平均値と標準偏差を示す。この分布が正規分布であると仮定すると、平均±１σが７４５百万円〜１２０１百万円の範囲になることなどが分かる。図８（ｂ）は、予測売上高を降順で並べて最大値から数えたときの予測売上高１２６を示す。予測売上高の最大値は「１５５２百万円」、上から１０番目の値は「１４５１百万円」であり、最小値は「２９６百万円」であったことが分かる。また、この部署の目標売上高が１０００百万円だったとすると、図７の基となるデータから、達成確率が４６．５％であることも分かる。
【００３８】
このように、本実施形態によって売上高を予測すると、予測売上高の取りうるばらつきを定量的に把握することができ、また目標売上高をどの程度の確率で達成できるかなどの情報も得ることができる。
【００３９】
分析例２．
上述したように、受注案件の中には依存条件のあるものがある。つまり、第１の案件の受注が成功したときに限り第２の案件の受注が可能となるような案件である。具体例としては、新規受注とその商品に関連する保守契約とがある。この場合、受注ができなければ保守契約が結ばれることはない。このようなケースにおいて、シミュレーション中の各試行で保守契約案件の受注のみが成功して新規案件の受注が失敗することを許すと、その試行は現実にはあり得ない試行となってしまう。そこで、分析例２では、そのような試行が起こりえないように、依存条件を考慮した場合のシミュレーションについて説明する。
【００４０】
図９は、図５の案件一覧データに対して依存条件を考慮してシミュレーションを実施したときの結果の一例を示す。図５に示したように、案件Ｙ０２、Ｚ０２は、それぞれＹ０１、Ｚ０１に依存する関係にある。そのため、依存条件を考慮してシミュレーションすると、Ｙ０２、Ｚ０２については試行結果が異なる。図６と結果が異なる部分を太枠１５２、１５４で囲んで示す。
【００４１】
乱数付与部２８は、依存関係にある案件については依存先に付与された乱数と同一の乱数を付与するようにする。そのため、案件Ｙ０２に付与される乱数は案件Ｙ０１に付与された乱数と等しく、また案件Ｚ０２に付与される乱数は案件Ｚ０１に付与された乱数と等しくなっている。この結果、判定部３２よる受注成否の判定が変わる。
【００４２】
具体的には、案件Ｙ０２の二回目の試行において、付与される乱数がＹ０１と同一となり受注確率０．２を下回った結果、判定部３２は案件Ｙ０２の受注に成功したと判定する。したがって、受注売上の欄に見積額「１３５」が計上される。反対に、三回目の試行においては、付与される乱数がＹ０１と同一になり受注確率０．２を上回った結果、判定部３２は案件Ｙ０２の受注に失敗したと判定する。したがって、受注売上の欄に見積額は計上されない。
同様に、案件Ｚ０２の一回目の試行において、付与される乱数がＹ０１と同一になった結果、判定部３２はＺ０２の受注に成功したと判定する。このように、依存条件を考慮することで判定部３２による判定の結果が変化する。結果として、受注売上の合計である予測売上高も変わる。
【００４３】
依存関係にある両案件に同一の乱数を付与するので、第２の案件のみが受注され第１の案件が受注されないという矛盾した結果が起こらないことも理解されよう。図９においても、Ｙ０２またはＺ０２で受注売上が計上されている場合は、依存先の案件においても受注売上が計上されていることが分かる。
なお、依存関係にある両案件について、担当者は（第１の案件の確度）＞（第２の案件の確度）の関係を満たすように確度を設定する必要がある。これは、第１の案件が受注できなければ第２の案件は受注できないことから、当然理解されることである。
【００４４】
図１０は、依存条件を考慮して試行を１０００回繰り返したときの予測売上高の分布を表わすグラフである。図１１（ａ）はこのグラフの平均値と標準偏差である。図１１（ｂ）は、予測売上高を降順で並べて最大値から数えたときの予測売上高を、依存条件を考慮しない場合１６４と依存条件を考慮した場合１６６とに分けて示す。
図示するように、依存条件を考慮すると、依存条件を考慮しない場合とは分布の様子が変わる。条件を考慮しない場合と比べて平均値はほとんど変わらないが、標準偏差が増加していることから予測売上高のばらつきが大きくなっていることが分かる。
このように、依存条件を考慮してシミュレーションを実行することで、より現実的な予想結果を導くことが可能になる。
【００４５】
以上説明したように、実施の形態１によれば、複数の案件の売上高を予測する場合に、期待値のような単一の値ではなく予測売上高の確率分布を求めることができる。したがって、予測売上高のブレ幅や、売上目標を達成できる確率などを容易に知ることができる。さらに、５億円であれば８０％の確率で達成可能、８億円であれば１０％の確率で達成可能といったような予測ができるため、決算予想などにおいてより組織の実体に即した発表ができるようになる。また、一覧データに含まれる案件の受注の成功や失敗が確定した場合には、その案件の確度を変更するだけで再度予測売上高の分布を求められるので、受注状況の変化に対応して迅速な予測をすることができる。
【００４６】
また、複数の案件間に依存条件がある場合でも、それらに同一の乱数を与えるという操作をするだけで、例外的な処理をすることなくシミュレーションを実施することができる。依存条件を考慮することで、より実際に即した売上高予測をすることができる。
【００４７】
実施の形態２．
実施の形態２では、他の組織で集計された予測売上高の確率分布を利用して、複数の組織の売上高の合計を予測する手法について説明する。
一例として、上述のＸ〜Ｚの３チーム以外に、売上高を合算するべき連結対象の子会社が存在すると仮定する。図１２のテーブル１９０は、子会社の予測売上高の確率分布に関するデータを示す。テーブル１９０によると、連結対象の会社１９２としてＡＡ会社とＢＢ会社が存在し、それぞれの予測売上高の平均１９４と標準偏差１９６とが予め求められている。なお、ＡＡ会社およびＢＢ会社における予測売上高の確率分布は、実施の形態１で述べた手法により求めることができる。
【００４８】
Ｘ〜Ｚチームの他に、ＡＡ会社とＢＢ会社の売上も含めた全体の売上高を予測しようとするとき、ＡＡ会社とＢＢ会社については既に予測売上高の確率分布が求められているのだから、この結果を利用する方が都合がよい。実施の形態２では、ＡＡ会社とＢＢ会社の予測売上高が正規分布になっていると仮定することで、ＡＡ会社とＢＢ会社の予測売上高についての詳細な案件データを用いることなく、Ｘ〜Ｚチームの案件と同レベルでシミュレーションを実施できる。
【００４９】
図１３は、図６のテーブル１００にＡＡ会社とＢＢ会社のデータを追加したテーブルである。ＡＡ会社のデータは行２０２に、ＢＢ会社のデータは行２０４に示されている。但し、確度、受注確率、見積額は記入されず、代わりに平均２０６と標準偏差２０８とが記入される。
【００５０】
各試行において、乱数付与部２８は、ＡＡ会社およびＢＢ会社にも他の案件と同じように乱数を付与する。そして、判定部３２によって乱数と受注確率とを比較する代わりに、売上高計算部３６が次式によってＡＡ会社およびＢＢ会社の受注売上Ｓを計算する。
Ｓ＝μ＋Ｎ（ｒａｎｄ）・σ    （１）
但し、ｒａｎｄは乱数付与部２８により付与された乱数、μ、σは、それぞれＡＡ会社またはＢＢ会社の予測売上高分布の平均と標準偏差を表わす。また、Ｎ（）は、平均が０で標準偏差が１である標準正規分布の累積分布関数の逆関数である。式（１）により、０以上１未満の乱数を、μを平均としσを標準偏差とした正規分布に直すことができる。
【００５１】
各試行において、式（１）を用いて乱数２１０、２１４、２１８に相当する受注売上２１２、２１６、２２０を求めることで、複数回の施行後のＡＡ会社とＢＢ会社の受注売上の分布は正規分布になる。
【００５２】
図１４は、試行を１０００回繰り返したときの予測売上高の確率分布を示す。図示するように、通常案件、すなわちＸ〜Ｚチームの担当案件の予測売上高の分布と、ＡＡ会社およびＢＢ会社の受注売上の分布とは、それぞれ正規分布に近い形状となる。
【００５３】
売上高計算部３６は、通常案件の予測売上高と、ＡＡ会社およびＢＢ会社の受注売上とを合計することで、全体の予測売上高を計算する。図１４によると、全体の予測売上高も正規分布となる。
【００５４】
図１５は、通常案件、ＡＡ会社、ＢＢ会社、およびこれらの合計予測売上高の確率分布の平均と標準偏差２３２〜２３８を示す。これから、ＡＡ会社とＢＢ会社の確率分布の平均および標準偏差が、始めに与えられたデータの平均および標準偏差と近い値であることが分かる。
【００５５】
このように、実施の形態２によれば、連結対象の子会社について予測売上高の確率分布の平均と標準偏差のみが与えられている場合でも、個々の案件データの予測売上高と合算した合計売上高を確率分布で求めることができる。したがって、子会社における個々の案件データを収集してモンテカルロ法によるシミュレーションを実施する必要がない。
【００５６】
多数の下位組織が存在しており、それら全体での予測売上高を計算したい場合には、下位組織の担当する全ての案件データを集めてシミュレーションを実施する代わりに、下位組織毎に予測売上高分布の平均値と標準偏差を求めておき、後でそれらを合算して全体の予測売上高を求めればよい。一般に、独立な確率変数Ｕ、Ｖの各々が正規分布にしたがうとき、その一時結合ａＵ＋ｂＶ（ａ、ｂは０でない任意の実数）は正規分布にしたがうが、実施の形態２はこの定理を応用したものとも言える。
【００５７】
実施の形態３．
実施の形態３では、予測売上高の算出対象である案件が独立した関係ではなく相関を持っている場合の予測手法について説明する。
【００５８】
一般に、ある分析において二つのグループにおける分布が完全に独立であることはなく、通常は何らかの相関を持っているものである。例えば、部署Ａと部署Ｂとがともに同じ業界、例えば金融業を相手にする営業部門であれば、部署Ａと部署Ｂの売上には正の相関があるはずである。また、部署Ａと部署Ｂとが、業績が反対の動きをする傾向にある業界、例えばそれぞれ金融業、流通業を相手にする営業部門であれば、部署Ａと部署Ｂの売上には負の相関があるはずである。このようなときに、各部署の案件に対して単に乱数を付与して受注確率との比較を行うと、上記のような相関が全く考慮されないので予測値が不正確になる。
【００５９】
そこで、実施の形態３では、相関を持つ乱数の対を生成し、互いに相関関係にある二つのグループに含まれる案件にそれぞれ付与するようにした。
【００６０】
図１６は、売上高の算出対象である二チーム、つまりＭチームとＮチームが相関関係のある業界の案件を扱っているとした場合の乱数の付与について説明する図である。Ｍチームの担当する案件の売上と、Ｎチームの担当する案件の売上との間には、相関係数ρで表わされる関係があると予め分かっているものとする。相関係数ρは過去の売上高データから推定してもよいし、業界間の業績の連動性から推定してもよい。
【００６１】
乱数付与部２８は、各試行において、Ｍチームの担当案件には乱数Ｕを付与し、Ｎチームの担当案件には乱数Ｖを付与する。乱数Ｕと乱数Ｖは、互いに相関のある乱数である。相関係数がρである乱数（Ｕ，Ｖ）は、次式によって生成できる。
Ｕ＝Ｘ    （２）
Ｖ＝ρ・Ｘ＋√（１−ρ２）・Ｙ    （３）
但し、Ｘ、Ｙは独立の標準正規乱数である。各案件に乱数を付与した以降の処理は、実施の形態１と同様である。つまり、案件毎に乱数と受注確率とを比較して、案件の受注の成否を判定していく。
【００６２】
上述の業界が異なる場合のように、互いに相関関係のある二つのグループに案件データを分類できる場合、グループ間の相関係数と同一の相関係数を持つ乱数のペアを生成し、それぞれ別のグループに付与することで、各試行における案件毎の受注の成否の傾向が現実と近いものになる。その結果、より現実に即した予測売上高の確率分布を求めることができる。
【００６３】
以上、本発明をいくつかの実施の形態をもとに説明した。これらの実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、本実施例において示された各機能ブロックの単体もしくはそれらの連係によって実現されることも当業者には理解されるところである。
【００６４】
実施の形態では売上高の予測について説明したが、本発明は、この他にもある事項を達成したか否かに応じて獲得できる値がデジタルに変化するような事項が複数あり、その合計を求める必要がある場合にも適用できる。例えば、社内の全部署や子会社の売上高の合計の予想、仕入原価の予想などにも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本発明の一実施形態に係る売上高着地予想システムの構成図である。
【図２】各担当者によって入力される案件データの一例を示す図である。
【図３】確度符号の一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態にしたがった売上着地予想プロセスを説明するフローチャートである。
【図５】案件一覧データの一例を示す図である。
【図６】図５の案件一覧データに対してシミュレーションを実施したときの結果の一例を示す図である。
【図７】試行を１０００回繰り返したときの予測売上高の分布を表わすグラフである。
【図８】（ａ）は、図７のグラフの平均値と標準偏差を示し、（ｂ）は、予測売上高を降順で並べて最大値から数えたときの予測売上高を示すテーブルである。
【図９】図５の案件一覧データに対して依存条件を考慮してシミュレーションを実施したときの結果の一例を示す図である。
【図１０】依存条件を考慮して試行を１０００回繰り返したときの予測売上高の分布を表わすグラフである。
【図１１】（ａ）は、図１０のグラフの平均値と標準偏差を示し、（ｂ）は、予測売上高を降順で並べて最大値から数えたときの予測売上高を示すテーブルである。
【図１２】合算して売上高を求めるべき連結対象の子会社の予測売上高分布の結果を示す図である。
【図１３】図６のテーブルに連結対象の子会社のデータを追加したテーブルである。
【図１４】試行を１０００回繰り返したときの予測売上高の分布を示す図である。
【図１５】図１４のグラフの平均値と標準偏差を示すテーブルである。
【図１６】互いに相関のある案件を扱っている２チームがある場合に、それぞれの案件に付与する乱数について説明する図である。
【符号の説明】
【００６６】
１０  売上着地予想システム、  １２  担当者端末、  １４  ネットワーク、  ２０  マネージャ端末、  ２２  データ保持部、  ２４  集計部、  ２６  シミュレーション実行部、  ２８  乱数付与部、  ３０  試行制御部、  ３２  判定部、  ３４  乱数生成部、  ３６  売上高計算部、  ４２  分布作成部。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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