(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２９は、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。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。【選択図】図１
2008242530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
並列して存在する複数の予定事項について、各事項を達成したときに獲得可能な獲得値とその事項が達成される確率との組合せが予め入力されている予定事項データを受け取りメモリに保持する保持機能と、
前記予定事項データに含まれる予定事項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、
予定事項毎に付与された乱数と確率とを比較して該予定事項を達成できるか否かを判定する判定機能と、
達成できると判定された全ての予定事項の獲得値を合計して合計獲得値を求める計算機能と、
乱数の付与と達成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合計獲得値の確率分布を求める予測機能と、
をコンピュータに発揮させることを特徴とする獲得値予想プログラム。
【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ことを特徴とする売上着地予想プログラム。
【請求項３】
前記判定機能は、各案件の確率が乱数以上であるときに対応する案件を受注できたと判定することを特徴とする請求項２に記載の売上着地予想プログラム。
【請求項４】
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条件付き案件が前記案件データ内に含まれている場合、前記乱数付与機能は、前記第１の案件と第２の案件に対して同一の乱数を付与することを特徴とする請求項２または３に記載の売上着地予想プログラム。
【請求項５】
前記第１の案件の確率が第２の案件の確率よりも大きくなるように入力されることを特徴とする請求項４に記載の売上着地予想プログラム。
【請求項６】
予測売上高の確率分布の尖度を算出する尖度算出機能と、
売上を集計するための対象期間内に複数回求められる確率分布の尖度の変化に基づいて、所定時点での予測売上高の分布度合いを推定する推定機能と、
をさらにコンピュータに発揮させることを特徴とする請求項２ないし５のいずれかに記載の売上着地予想プログラム。
【請求項７】
前記案件データに含まれる案件のうち受注金額の比較的高い案件について確率を変化させてみることで、該案件の受注の成否による予測売上高に対する影響を推定する機能をさらにコンピュータに発揮させることを特徴とする請求項２ないし５のいずれかに記載の売上着地予想プログラム。
【請求項８】
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、複数の事柄について達成確率と達成時の獲得値がそれぞれ与えられている場合に、総獲得値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などの数値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数値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、獲得値予想プログラムである。このプログラムは、並列して存在する複数の予定事項について、各事項を達成したときに獲得可能な獲得値とその事項が達成される確率との組合せが予め入力されている予定事項データを受け取りメモリに保持する保持機能と、予定事項データに含まれる予定事項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、予定事項毎に付与された乱数と確率とを比較して該予定事項を達成できるか否かを判定する判定機能と、達成できると判定された全ての予定事項の獲得数値を合計して合計獲得値を求める計算機能と、乱数の付与と達成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合計獲得値の確率分布を求める予測機能と、をコンピュータに発揮させる。
【０００６】
この態様によると、期待値のような単一の値ではなく獲得値の確率分布を求めることができるため、多様な定量分析が可能になる。
【０００７】
本発明の別の態様は、売上着地予想プログラムである。このプログラムは、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。
【０００８】
この態様によると、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。
【０００９】
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条件付き案件が案件データ内に含まれている場合、乱数付与機能は、第１の案件と第２の案件に対して同一の乱数を付与してもよい。この場合、第１の案件の確率が第２の案件の確率よりも大きくなるように入力される。これによると、案件間に依存関係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。このように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。
【００１０】
予測売上高の確率分布の尖度を算出する尖度算出機能と、売上を集計するための対象期間内に複数回求められる確率分布の尖度の変化に基づいて、所定時点での予測売上高の分布度合いを推定する推定機能と、をさらにコンピュータに発揮させてもよい。これによると、尖度の変化の傾向を求め、これに基づいて将来の確率分布を推定する。
【００１１】
案件データに含まれる案件のうち受注金額の比較的高い案件について確率を変化させてみることで、該案件の受注の成否による予測売上高に対する影響を推定する機能をさらにコンピュータに発揮させてもよい。これによると、案件データに高額案件が含まれるとき、その案件について確度を変えた予測売上高分布を作成することで、その案件が売上高全体に与える影響を推定することができる。
【００１２】
本発明の別の態様は、売上着地予想装置である。この装置は、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データ保持部と、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、を備える。
【００１３】
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】
【００１４】
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などの数値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数値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】
【００１５】
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。
【００１６】
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。
【００１７】
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。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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。
【００２５】
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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
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行く。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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
影響検証部３８は、案件一覧データに含まれる案件のうち、他の案件と比べて見積額の比較的高い案件が存在する場合、例えば予測売上高に対して所定の割合以上を占めるような案件（以下、「高額案件」という）が存在する場合、高額案件の受注の成否による売上高全体の予測に与える影響を検証する。具体的には、対象となる高額案件について予め入力されている確率をいくつかの他の確率に変化させ、それぞれの場合についてシミュレーションを実行させる。
【００３５】
分析部４０は、売上高計算部３６で算出された予測売上高を使用して様々な処理を実行する。
分布作成部４２は、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。
【００３６】
尖度算出部４４は、分布作成部４２で作成された予測売上高の確率分布の尖度を算出する。尖度の算出は、周知の任意の方法を使用できる。推定部４６は、尖度算出部４４によって売上高の算出対象となる期中に複数回算出された尖度の傾向に基づいて、将来のある時点、例えば期末における予測売上高の分布の様子を推定する。
【００３７】
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）。
【００３８】
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）。
【００３９】
以下、本実施形態による分析例について説明する。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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による受注成否の判定が変わる。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
分析例３．
図１２は、他の案件に比して見積額が大きい案件が含まれている場合の案件一覧データを示す。テーブル１７０では、案件Ｚ０７の見積額が５００百万円であり、他の案件の見積額と比べて著しく大きい。このように見積額の大きな高額案件が存在する場合には、その案件の成否によって売上高全体に与える影響を吟味する必要がある。つまり、このような高額案件があるときに、従来のように単に期待金額を合計して予測売上高を計算すると、高額案件を受注できなかったときの売上高と受注できたときの売上高とが大きく異なることになり、予測の正確さの観点からは不適切と言える。
そこで、本実施形態では、影響検証部３８によって、高額案件の確度１８８をいくつかの値に変化させて、それぞれの場合についてシミュレーションを実施する。
【００５２】
図１３は、高額案件Ｚ０７の確度をＸ、Ｄ、Ｃ、Ｂ、Ａに変化させた場合それぞれについて、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１４は、確度をＸ、Ｄ、Ｃ、Ｂ、Ａにしたときの予測売上高分布の平均値と標準偏差を示す。
【００５３】
図示するように、予測売上高の分布には、売上高８〜９億円の山と売上高１２〜１３億円の二つの山ができるという明確な特徴が現れる。これは、案件Ｚ０７を受注できるかできないかで売上高が大きく異なるためである。このような分析をすることによって、意思決定者は、高額案件の売上高全体に与える影響を明確に認識することができる。また、予測売上高を公表する場合にも、高額案件の受注に成功した場合と失敗した場合とで分けて公表することができる。
【００５４】
図１５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ、３月決算の部署において４月、９月、１月にシミュレーションを実行したときの予測売上高分布を示す。通常、４月の時点では売上が受注できるか否か不明な件が多く、確度も不正確なものが多いため、分布は比較的ばらついたものになる。その後、時期が進んで行くにつれて受注済の案件や受注が失敗した案件が増えて行き、また受注見通しも正確なものとなってくるので、予測売上高の分布が中央に集まった尖った形状になることが推定される。
【００５５】
本実施形態の分析部４０は、期初から期末に向かうにつれて分布グラフの尖度が大きくなっていくことを利用して、期中のある時点における予測売上高分布を推定する。具体的には、間隔を空けて複数の時点で案件一覧データを集計し、それぞれの予測売上高分布をシミュレーションで求める。例えば、期初から一ヶ月置きにシミュレーションを実行する。続いて、尖度算出部４４は、周知の方法を用いて確率分布グラフの尖度を算出する。推定部４６は、複数回分の尖度の傾向に基づいて知りたい時点の尖度を計算し、それにしたがって予測売上高分布の確率分布を推定する。例えば、複数回分の尖度に基づいて時間を変数とする尖度変化の関数を作成した後、この関数を利用して求めたい時点の尖度を計算する。そして、求めた尖度を有するような確率分布を推定する。確率分布を求めることで、平均値や標準偏差も同時に予測することができる。
【００５６】
推定部４６は、過去のシミュレーション結果を利用してもよい。各部署において毎年売上高予測のシミュレーションをしていれば、一年間にわたる尖度変化の傾向を知ることができる。この傾向にしたがって、推定部４６は、期初の予測売上高に基づいて期中のある時点での予測売上高分布を求めることができる。
【００５７】
以上説明したように、本実施形態によると、複数の案件の売上高を予測する場合において、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。
【００５８】
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。
【００５９】
また、他の案件と比べて見積額が大きい高額案件があるとき、その案件について確度を変えたときの予測売上高の分布を作成することで、その案件が売上高全体に与える影響を推定することができる。さらに、売上目標を達成するには高額案件の獲得率をどの程度にすればよいかといったことも分かるため、営業目標の作成などにも応用することができる。
【００６０】
さらに、期初の予測売上高と期末の実際の売上高とを複数年にわたって比較することで、各担当者の受注確度の判断の傾向、すなわち見通しが甘いか厳しいかを明らかにすることも可能である。その結果に基づいて、確度の与え方の目安を得ることもできる。
【００６１】
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。
【００６２】
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】
【００６３】
【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】他の案件に比して見積額が大きい案件が含まれている場合の案件一覧データを示す図である。
【図１３】見積額の大きな案件について受注確度を変化させて、それぞれ試行を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１４】図１３の売上高分布の平均値と標準偏差を示す図である。
【図１５】（ａ）〜（ｃ）は、予測売上高分布の変遷を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
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、  ４０  分析部、  ４２  分布作成部、  ４４  尖度算出部、  ４６  推定部。
【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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