(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサを含むコンピューティング装置上で実行されるように構成されたコンピュータアプリケーションによって実行される方法であって、前記コンピュータアプリケーションは電子形態の小売カレンダーを処理するように構成され、前記方法は、
小売場所に置かれる小売品目について、
少なくとも前記プロセッサによって、少なくとも１つの入力データ構造から、前記小売場所で販売された前記小売品目の売上高データを表わす履歴需要データを読取るステップと、
少なくとも前記プロセッサによって、前記小売カレンダー内の複数の未来の小売期間を含む予測時間ドメインを決定するステップと、
少なくとも前記プロセッサによって、前記予測時間ドメイン内または前記履歴需要データ内のいつどこに追加小売期間が発生するか判断するステップとを含み、前記追加小売期間は、毎年の季節ごとの調整を考慮して小売カレンダーに挿入される間の追加の単位増分であり、
前記予測時間ドメイン内で前記追加小売期間が発生すると判断されると、
（ｉ）少なくとも前記プロセッサによって、前記履歴需要データに基づいて前記小売品目の売上高を予想する、前記小売品目の第１の予測需要データを生成するステップを含み、前記第１の予測需要データは、前記追加小売期間を除いた前記複数の未来の小売期間について生成され、
（ｉｉ）少なくとも前記プロセッサによって、前記第１の予測需要データの少なくとも一部に基づいて前記追加小売期間の前記小売品目の売上高を予想する、前記小売品目の第２の予測需要データを生成するステップを含み、
（ｉｉｉ）少なくとも前記プロセッサによって、前記コンピュータアプリケーションを用いて、出力データ構造に、前記複数の未来の小売期間の前記第１の予測需要データをポピュレートし、前記追加小売期間の前記第２の予測需要データを含めることにより、前記出力データ構造を加工して一組の最終予測データを形成するステップを含み、
前記履歴需要データ内で前記追加小売期間が発生すると判断されると、
（ｉ）前記追加小売期間に対応する前記履歴需要データの一部を削除することにより、前記入力データ構造を加工して、前記入力データ構造内に修正された履歴需要データを形成するステップと、
（ｉｉ）前記修正された履歴需要データに基づいて前記小売品目の売上高を予想する、前記小売品目の第３の予測需要データを生成するステップとを含み、前記第３の予測需要データは前記複数の未来の小売期間に対して生成され、
（ｉｉｉ）前記コンピュータアプリケーションを用いて、前記出力データ構造に、前記複数の未来の小売期間の前記第３の予測需要データをポピュレートすることにより、前記出力データ構造を加工して、前記一組の最終予測データを形成するステップを含む、方法。
【請求項２】
複数の小売場所で販売される複数の小売品目に対して前記方法を繰返すステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記追加小売期間に対応付けられたデータフラグを読取るステップをさらに含み、前記予測時間ドメイン内または前記履歴需要データ内のいつどこに前記追加小売期間が発生するか判断するステップは、前記データフラグに基づく、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記追加小売期間の前記第２の予測需要データを生成するステップは、
前記追加小売期間の直前の小売期間の前記第１の予測需要データを複製し、複製された需要データを形成するステップと、
前記複製された需要データを前記追加小売期間に割当てるステップとを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記追加小売期間の前記第２の予測需要データを生成するステップは、
前記追加小売期間の直後の小売期間の前記第１の予測需要データを複製し、複製された需要データを形成するステップと、
前記複製された需要データを前記追加小売期間に割当てるステップとを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記追加小売期間の前記第２の予測需要データを生成するステップは、
前記予測時間ドメインの前記複数の未来の小売期間の前記第１の予測需要データの少なくとも一部を平均し、平均需要データを形成するステップと、
前記平均需要データを前記追加小売期間に割当てるステップとを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記平均需要データは加重平均を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記追加小売期間は小売カレンダー年度内の５３番目の週を含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
コンピューティングシステムであって、
視覚ユーザインターフェイスロジックを備え、
前記視覚ユーザインターフェイスロジックは、
（ｉ）小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた第１の入力データ構造にフラグデータを入力することを容易にするように構成され、前記フラグデータは、小売品目に対応付けられた履歴時間ドメインまたは予測時間ドメイン内のいつどこに追加小売期間が発生するかを示し、
（ｉｉ）前記履歴時間ドメインの中で小売場所において販売された前記小売品目に対応付けられた履歴需要データを、前記小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた第２の入力データ構造に入力することを容易にするように構成され、
前記追加小売期間は、毎年の季節ごとの調整を考慮して小売カレンダーに挿入される間の追加の単位増分であり、
前記コンピューティングシステムはさらに、前記予測時間ドメインにおける前記小売品目の小売売上高を予想する予測需要データを生成するように構成された需要予測ロジックを備え、
前記需要予測ロジックは、
（ｉ）前記追加小売期間が前記履歴時間ドメイン内または前記予測時間ドメイン内に発生しないときに前記予測需要データを生成するように構成された第１の予測モジュールと、
（ｉｉ）前記追加小売期間が前記履歴時間ドメイン内に発生するときに前記予測需要データを生成するように構成された第２の予測モジュールと、
（ｉｉｉ）前記追加小売期間が前記予測時間ドメイン内に発生するときに前記予測需要データを生成するように構成された第３の予測モジュールとを含み、
前記コンピューティングシステムはさらに、前記フラグデータに応じて、前記需要予測ロジックの前記第１の予測モジュール、前記第２の予測モジュール、および前記第３の予測モジュールのうちの１つをトリガするように構成された切換ロジックを備え、
前記需要予測ロジックの前記第２の予測モジュールは、
前記追加小売期間に対応する前記履歴需要データの一部を削除することにより、前記第２の入力データ構造を加工して、前記第２の入力データ構造内に修正された履歴需要データを形成するように構成され、
前記修正された履歴需要データに基づいて、前記予測時間ドメインにおける前記小売場所の前記小売品目の前記予測需要データを生成するように構成され、
前記需要予測ロジックの前記第３の予測モジュールは、
前記履歴需要データに基づいて、前記追加小売期間を除いた前記予測時間ドメインの小売期間における前記小売場所の前記小売品目の前記予測需要データの第１の部分を生成するように構成され、
前記予測需要データの前記第１の部分の少なくとも一部に基づいて、前記追加小売期間の前記小売場所の前記小売品目の前記予測需要データの第２の部分を生成するように構成される、コンピューティングシステム。
【請求項１０】
前記小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた少なくともグラフィカルユーザインターフェイスとユーザとの対話を表示し容易にするように構成された表示画面をさらに備え、前記視覚ユーザインターフェイスロジックは、前記グラフィカルユーザインターフェイスを生成するように構成される、請求項９に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１１】
前記需要予測ロジックは、出力データ構造に、前記予測時間ドメインの前記予測需要データをポピュレートすることにより、前記小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた出力データ構造を加工して一組の最終予測データを形成するように構成される、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１２】
前記需要予測ロジックは、前記視覚ユーザインターフェイスロジックと有効に対話することにより、前記表示画面上に前記グラフィカルユーザインターフェイスを介して前記出力データ構造の前記一組の最終予測データを表示することを容易にするように構成される、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
背景
需要（たとえば売上高と関連在庫）の予測は、小売事業の管理の大きな割合を占めている。小売業者は自身の事業を小売カレンダー（たとえば３６４日を１３週×４に分けたもの）を用いて管理することが多い。小売カレンダーは、常に年度末が１年のほぼ同じ時期になるよう、定期的に追加の週（５３番目の週）を含む。時折（たとえば５年または６年ごとに）入る５３番目の週は、通常は１年が３６５日であることを考慮したものである。さらに、５３番目の週は、地球の公転が正確には１年３６５日に相当しないことを補正するうるう年の効果を考慮したものである。実際、５３番目の週によって、小売カレンダーは季節ごとの比較の時期が一致するカレンダーになる。
【０００２】
小売業者は、予測システムの時間範囲の中でこの５３番目の週を如何にして管理するかをある程度コントロールすることを望む。小売産業における現在のアプローチでは、５３番目の週を適切に考慮するために手作業で修正を行なう。これは、多数の品目と店舗に関する予測を立てるときには小売業者にとって時間のかかる試みとなる可能性があり、そのため、小売業者による訂正は、最も簡単で最も単純な訂正に限定されることになる。多くの場合は、小売品目と店舗の数が多すぎて、ビジネスユーザとＩＴ部門双方を巻き込まなければこのタスクを達成できず、これは通常のワークフローの妨げになる。このようなデータの処理を改善することが役に立つであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
概要
一実施形態において、プロセッサを含むコンピューティング装置上で実行されるように構成されたコンピュータアプリケーションによって実行される方法が説明される。上記コンピュータアプリケーションは電子形態の小売カレンダーを処理するように構成される。この方法は、小売場所に置かれる小売品目について、少なくとも上記プロセッサによって、少なくとも１つの入力データ構造から、上記小売場所で販売された上記小売品目の売上高データを表わす履歴需要データを読取るステップと、少なくとも上記プロセッサによって、上記小売カレンダー内の複数の未来の小売期間を含む予測時間ドメインを決定するステップと、少なくとも上記プロセッサによって、上記予測時間ドメイン内のいつどこに追加小売期間が発生するか判断するステップとを含み、上記予測時間ドメイン内で上記追加小売期間が発生するという判断に応じて、少なくとも上記プロセッサによって、上記履歴需要データに基づいて上記小売品目の売上高を予想する、上記小売品目の第１の予測需要データを生成するステップを含み、上記第１の予測需要データは、上記追加小売期間を除いた上記複数の未来の小売期間について生成され、少なくとも上記プロセッサによって、上記第１の予測需要データの少なくとも一部に基づいて上記追加小売期間の上記小売品目の売上高を予想する、上記小売品目の第２の予測需要データを生成するステップを含み、少なくとも上記プロセッサによって、上記コンピュータアプリケーションを用いて、出力データ構造に、上記複数の未来の小売期間の上記第１の予測需要データをポピュレートし、上記追加小売期間の上記第２の予測需要データを含めることにより、上記出力データ構造を加工（transform）して一組の最終予測データを形成するステップを含む。
【０００４】
別の実施形態において、この方法はさらに、上記履歴需要データ内のいつどこに上記追加小売期間が発生するか判断するステップを含み、上記履歴需要データ内で上記追加小売期間が発生すると判断されたときに、上記追加小売期間に対応する上記履歴需要データの一部を削除することにより、上記入力データ構造を加工して、上記入力データ構造内に修正された履歴需要データを形成するステップと、上記修正された履歴需要データに基づいて上記小売品目の売上高を予想する、上記小売品目の第３の予測需要データを生成するステップとを含み、上記第３の予測需要データは上記複数の未来の小売期間に対して生成され、この方法はまた、上記コンピュータアプリケーションを用いて、上記出力データ構造に、上記複数の未来の小売期間の上記第３の予測需要データをポピュレートすることにより、上記出力データ構造を加工して、上記一組の最終予測データを形成するステップを含む。
【０００５】
別の実施形態において、この方法はさらに、複数の小売場所で販売される複数の小売品目に対して上記方法を繰返すステップを含む。
【０００６】
別の実施形態において、この方法はさらに、上記追加小売期間に対応付けられたデータフラグを読取るステップを含み、上記予測時間ドメイン内または上記履歴需要データ内のいつどこに上記追加小売期間が発生するか判断するステップは、上記データフラグに基づく。
【０００７】
別の実施形態において、上記追加小売期間の上記第２の予測需要データを生成するステップは、上記追加小売期間の直前の小売期間の上記第１の予測需要データを複製し、複製された需要データを形成するステップと、上記複製された需要データを上記追加小売期間に割当てるステップとを含む。
【０００８】
別の実施形態において、上記追加小売期間の上記第２の予測需要データを生成するステップは、上記追加小売期間の直後の小売期間の上記第１の予測需要データを複製し、複製された需要データを形成するステップと、上記複製された需要データを上記追加小売期間に割当てるステップとを含む。
【０００９】
別の実施形態において、上記追加小売期間の上記第２の予測需要データを生成するステップは、上記予測時間ドメインの上記未来の小売期間の上記第１の予測需要データの少なくとも一部を平均し、平均需要データを形成するステップと、上記平均需要データを上記追加小売期間に割当てるステップとを含む。一実施形態において、上記平均需要データは加重平均を含む。
【００１０】
別の実施形態において、上記追加小売期間は小売カレンダー年度内の５３番目の週を含む。
【００１１】
別の実施形態において、コンピューティングシステムが説明される。このコンピューティングシステムは、視覚ユーザインターフェイスロジックを備え、この視覚ユーザインターフェイスロジックは、小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた第１の入力データ構造にフラグデータを入力することを容易にするように構成され、上記フラグデータは、小売品目に対応付けられた履歴時間ドメインまたは予測時間ドメイン内のいつどこに追加小売期間が発生するかを示し、上記視覚ユーザインターフェイスは、上記履歴時間ドメインの中で小売場所において販売された上記小売品目に対応付けられた履歴需要データを、上記小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた第２の入力データ構造に入力することを容易にするように構成される。上記コンピューティングシステムはさらに、上記予測時間ドメインにおける上記小売品目の小売売上高を予想する予測需要データを生成するように構成された需要予測ロジックを備え、上記需要予測ロジックは、上記追加小売期間が上記履歴時間ドメイン内または上記予測時間ドメイン内に発生しないときに上記予測需要データを生成するように構成された第１の予測モジュール（１２０）と、上記追加小売期間が上記履歴時間ドメイン内に発生するときに上記予測需要データを生成するように構成された第２の予測モジュール（１２５）と、上記追加小売期間が上記予測時間ドメイン内に発生するときに上記予測需要データを生成するように構成された第３の予測モジュール（１３０）とを含む。上記コンピューティングシステムはさらに、上記フラグデータに応じて、上記需要予測ロジックの上記第１の予測モジュール、上記第２の予測モジュール、および上記第３の予測モジュールのうちの１つをトリガするように構成された切換ロジック（１１５）を備える。
【００１２】
コンピューティングシステムの別の実施形態において、上記需要予測ロジックの上記第２の予測モジュールは、上記追加小売期間に対応する上記履歴需要データの一部を削除することにより、上記第２の入力データ構造を加工して、上記第２の入力データ構造内に修正された履歴需要データを形成するように構成され、かつ上記修正された履歴需要データに基づいて、上記予測時間ドメインにおける上記小売場所の上記小売品目の上記予測需要データを生成するように構成される。
【００１３】
コンピューティングシステムの別の実施形態において、上記需要予測ロジックの上記第３の予測モジュールは、上記履歴需要データに基づいて、上記追加小売期間を除いた上記予測時間ドメインの小売期間における上記小売場所の上記小売品目の上記予測需要データの第１の部分を生成するように構成され、かつ上記予測需要データの上記第１の部分の少なくとも一部に基づいて、上記追加小売期間の上記小売場所の上記小売品目の上記予測需要データの第２の部分を生成するように構成される。
【００１４】
別の実施形態において、コンピューティングシステムはさらに、上記小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた少なくともグラフィカルユーザインターフェイスとユーザとの対話を表示し容易にするように構成された表示画面をさらに備え、上記視覚ユーザインターフェイスロジックは、上記グラフィカルユーザインターフェイスを生成するように構成される。
【００１５】
コンピューティングシステムの別の実施形態において、上記需要予測ロジックは、出力データ構造に、上記予測時間ドメインの上記予測需要データをポピュレートすることにより、上記小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた出力データ構造を加工して一組の最終予測データを形成するように構成される。
【００１６】
コンピューティングシステムの別の実施形態において、上記需要予測ロジックは、上記視覚ユーザインターフェイスと有効に対話することにより、上記表示画面上に上記グラフィカルユーザインターフェイスを介して上記出力データ構造の上記一組の最終予測データを表示することを容易にするように構成される。
【００１７】
本明細書に組込まれてその一部を構成する添付の図面は、本開示のさまざまなシステム、方法、および他の実施形態を示す。図面に示される要素の境界線（たとえば、箱、箱のグループ、またはその他の形状）は、境界線の一実施形態を示すことが理解されるであろう。いくつかの実施形態では、１つの要素を複数の要素として示すことがある、または、複数の要素を１つの要素として示すことがある。いくつかの実施形態では、別の要素の内部構成要素として示される要素が、外部構成要素として実装されることがあり、その逆もある。さらに、要素は正確な縮尺でない場合がある。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】小売需要予測ツールを用いて構成されたコンピューティング装置を有するコンピュータシステムの一実施形態を示す。
【図２】追加小売期間を考慮しつつ小売需要を予測するために図１のコンピュータシステムの小売需要予測ツールによって実行される方法の一実施形態を示す。
【図３】未来の追加小売期間の小売需要を予測するために図１のコンピュータシステムの小売需要予測ツールによって実行される図２の方法の一部の一実施形態を示す。
【図４】図３の方法を実行する図１のコンピュータシステムの小売需要予測ツールによって実行される未来の追加小売期間の小売需要を予測する技術の第１の代表的な実施形態を示す。
【図５】図３の方法を実行する図１のコンピュータシステムの小売需要予測ツールによって実行される未来の追加小売期間の小売需要を予測する技術の第２の代表的な実施形態を示す。
【図６】コンピューティングシステムの小売需要予測ツールを実装し得るコンピューティング装置の代表的な一実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
詳細な説明
以下の用語は本明細書においてさまざまな実施形態に関連して使用される。
【００２０】
本明細書で使用される「小売カレンダー」という用語は、小売業者が使用する、小売年度が会計期間（たとえば四半期）ごとに分けられたカレンダーを指す。このカレンダーは、小売年度の会計期間を、後続年の同じ期間に対応させることができ、管理にとって極めて重要な予測ツールを提供する。たとえば、小売カレンダーの１年は、５２小売週を含んでいてもよく、各小売期間は７日週に対応する。小売カレンダーは、データ構造内において、たとえば小売カレンダーコンピュータアプリケーションの一部として、電子化された形態で保持される。
【００２１】
本明細書で使用される「小売期間」という用語は、小売業者が、計画と予測を目的として、小売カレンダーにおいて季節ごとにある年の小売期間を次の年の小売期間と対比するために使用する、時間の単位増分（たとえば７日週）を指す。「小売期間」および「カレンダー期間」という用語は本明細書において区別なく使用される場合がある。
【００２２】
本明細書で使用される「追加小売期間」という用語は、毎年の季節ごとの調整を考慮して小売カレンダーに時折挿入される時間の追加の単位増分（たとえば５３番目の週）を指す。
【００２３】
本明細書で使用される「小売場所」という用語は、小売品目が販売される物理的な店舗、または、小売品目の販売を媒介するオンライン店舗を指す場合がある。
【００２４】
本明細書で使用される「予測時間ドメイン」または「予測範囲」という用語は、小売場所における小売品目の需要（たとえば売上高）の予測を立てる予定であるまたは既に立てた、小売カレンダー内の未来の小売期間の集合を指す。
【００２５】
本明細書で使用される「予測需要データ」という用語は、予測時間ドメインの未来の小売期間の予想された需要（たとえば売上高）を表わすデータを指す。
【００２６】
本明細書で使用される「履歴時間ドメイン」という用語は、小売場所における小売品目の需要（たとえば売上高）の履歴が既に記録されている、小売カレンダー内の過去の小売期間の集合を指す。
【００２７】
本明細書で使用される「履歴需要データ」という用語は、履歴時間ドメインの過去の小売期間の実際の需要（たとえば実際の売上高）を表わすデータを指す。
【００２８】
コンピュータアプリケーションに対応付けられた小売予測の電子化された管理を提供するための、システム、方法、およびその他の実施形態が開示される。本明細書では、電子化された小売需要予測に関する代表的な実施形態を説明する。この実施形態において、小売カレンダーは、５２週で構成された１年に、追加の週（たとえば５３番目の週）を含み得る。この追加の週は、常に年度末が１年のほぼ同じ時期になるようにする役割を果たす。一実施形態において、小売需要予測（retail demand forecasting）（ＲＤＦ）ツールが開示され、このツールは、需要予測がより正確になるように追加の５３番目の週を自動的に処理するように構成されている。過去および未来双方の追加の週の需要の管理が、取組んでいる課題である。一実施形態における、コンピューティング装置上で実行するコンピュータアプリケーションによって実行される方法において、このコンピュータアプリケーションは、電子形態／電子化された形態の小売カレンダーを処理するように構成されている。
【００２９】
一実施形態において、小売業者は、追加の週に関する情報を提供し、システムは、予測が正確になるように需要を処理する方法を「知っている」。たとえば、追加の週が未来の週であれば、システムはその週の需要を、５２週の季節ごとの需要パターンを用い保存することにより、自動的に作成する。一般的に、このシステムに、追加のカレンダー週を信号で伝えるメトリック（metric）（たとえばフラグデータ）が与えられた場合、システムは、その週の需要を作成する方法と、未来の予測に悪影響を与えないようにそれを処理する方法のうちのいずれかを、「知る」。
【００３０】
本明細書に記載の電子化された予測プロセスは、パフォーマンスを改善するとともに、より高度な予測技術の採用を可能にする。このようなアプローチは、複数の小売品目（たとえば製品）および小売場所（たとえば店舗）について、追加の週を、潜在的に高度なやり方で、自動的に処理する。さらに、このアプローチはまた利便性に影響を与える。なぜなら、ユーザは、冗長な需要予測を手作業で行なうことを試みる必要がなく、中心業務に専念できるからである。
【００３１】
一実施形態に従い、考慮すべき２つのケースがある。第１のケースは、１年を５２週とする１年以上分の売上高履歴を利用することができ、小売業者が５３週を含む次の年の予測をしようとするケースである。したがって、５３週の期間は、他の、各々が５２週の期間と比較して、週の総数が異なっている。第２のケースは、複数年分の売上高履歴があり、これらの複数年のうちの１年が５３週でそれ以外の年が５２週の場合である。なお、５３番目の週は、（履歴データの時間ドメインと予測期間次第で）未来もしくは過去のどの時点でも発生する、または、全く発生しない可能性がある。本明細書では、特定の予測作業に対して、５３番目の週が、過去と未来双方において同時に発生する可能性はないと想定する。
【００３２】
図１は、小売需要予測（ＲＤＦ）ツール１１０を用いて構成されたコンピューティング装置１０５を有するコンピュータシステム１００の一実施形態を示す。たとえば、一実施形態において、ＲＤＦツール１１０は、小売品目およびさまざまな小売場所の需要（たとえば売上高）を予測し管理するように構成された、小売会社の小売カレンダーコンピュータアプリケーションの一部であってもよい。一実施形態に従い、グラフィカルユーザインターフェイスが、小売カレンダーコンピュータアプリケーションによって（たとえばＲＤＦツール１１０の視覚ユーザインターフェイスロジックによって）生成される。
【００３３】
一実施形態において、小売カレンダーコンピュータアプリケーションは、追加小売期間（たとえば５３番目の週）を含む小売カレンダーの季節ごとの特色を考慮して、小売品目の需要を予測するためのプロセスを電子化する、需要予測管理システムを含む。一実施形態において、このシステムおよびコンピューティング装置１０５は、クラウドベースのネットワーキングシステム、サービス型ソフトウェア（software-as-a-service）（ＳａａＳ）、もしくはその他の種類のコンピューティングソリューションを用いて動作するように、または、クラウドベースのネットワーキングシステム、サービス型ソフトウェア（ＳａａＳ）、もしくはその他の種類のコンピューティングソリューションとして実装されるように、構成されてもよい。
【００３４】
図１を参照して、一実施形態において、ＲＤＦツール１１０は、コンピューティング装置１０５上に実装され、ＲＤＦツール１１０のさまざまな機能的側面を実装するためのロジックを含む。一実施形態において、ＲＦＤツール１１０は切換ロジック１１５を含む。また、図１において、ＲＤＦツール１１０は、少なくとも３つの構成要素またはプログラムモジュールを有するものとして示されている需要予測ロジック（demand forecasting logic）（ＤＦＬ）を含む。上記３つの構成要素は、需要予測ロジック（追加期間なし）１２０、需要予測ロジック（過去の追加期間）１２５、および需要予測ロジック（未来の追加期間）１３０である。さらに、一実施形態に従い、ＲＤＦツール１１０は視覚ユーザインターフェイスロジック１３５を含む。図１に示されるさまざまなロジックは、ＲＤＦツール１１０内で有効に（operably）相互接続されている。
【００３５】
しかしながら、他の実施形態は、図１のＲＤＦツール１１０と同一または同様の機能を提供する、異なるロジックまたは異なるロジックの組み合わせを提供する場合がある。一実施形態において、ＲＤＦツール１１０は、上記ロジックの機能を実行するように構成されたアルゴリズムおよび／またはプログラムモジュールを含む、実行可能なアプリケーションである。このアプリケーションは非一時的な媒体に格納される。
【００３６】
コンピュータシステム１００はまた、コンピューティング装置１０５に有効に接続された表示画面１４０を含む。一実施形態に従い、表示画面１４０は、小売カレンダーに対応付けられた需要を見て更新するために視覚ユーザインターフェイスロジック１３５によって生成されたグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）とのユーザの対話を表示し容易にするために実装される。グラフィカルユーザインターフェイスを、小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けてもよく、視覚ユーザインターフェイスロジック１３５を、グラフィカルユーザインターフェイスを生成するように構成してもよい。一実施形態において、ＲＤＦツール１１０は、多数のユーザがアクセスする集中型サーバ側アプリケーションである。したがって、表示画面１４０は、ユーザが、ネットワーク化されたコンピュータ通信を介してＲＤＦツール１１０にアクセスしＲＤＦツール１１０からサービスを受けることができるようにする、複数のコンピューティング装置／端末を表わし得る。
【００３７】
一実施形態において、コンピュータシステム１００はさらに、コンピューティング装置１０５に有効に接続された少なくとも１つのデータベース装置１４５、または、ネットワーク接続を介してデータベース装置１４５にアクセスするためのネットワークインターフェイスを含む。一実施形態に従い、データベース装置１４５は、データベースシステム（たとえば小売カレンダーコンピュータアプリケーション）内のＲＤＦツール１１０に対応付けられたデータ構造（たとえば履歴需要データおよび予測需要データの記録）を格納し管理するように構成されている。ＲＤＦツール１１０はまた、以前にまたは現在組織によって販売が提案された（または将来提案される）小売品目を識別するデータ記録を保持する在庫データベース（図示せず）のデータにアクセスしそのデータを読取るように構成されている。一実施形態において、在庫データベースはネットワーク通信を介してアクセスされる。
【００３８】
図１のＲＤＦツール１１０のロジックを再び参照して、一実施形態において、視覚ユーザインターフェイスロジック１３５は、グラフィカルユーザインターフェイスを生成してＲＤＦツール１１０とユーザとの対話を容易にするように構成されている。たとえば、視覚ユーザインターフェイスロジック１１０は、このグラフィカルユーザインターフェイスの実装されたグラフィカルデザインに基づいてグラフィカルユーザインターフェイスを生成しこのインターフェイスを表示させるプログラムコードを含む。ＧＵＩを介したユーザの操作と選択に応じて、小売品目の需要の対応する側面を操作することができる。
【００３９】
たとえば、視覚ユーザインターフェイスロジック１３５は、履歴需要データの入力を容易にするように構成されている。この履歴需要データは、小売場所で販売された小売品目に対応付けられており、グラフィカルユーザインターフェイスを介して、小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた少なくとも１つの入力データ構造に入力される。履歴需要データは、たとえば、特定の場所で販売された特定の品目の１年または２年分の売上高データを含む。一実施形態に従い、履歴需要データは、過去の週の小売期間に分割されてもよく、過去の各週には、その週に販売された品目の個数を示すための数値が割当てられている。
【００４０】
さらに、視覚ユーザインターフェイスロジック１３５は、小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた入力データ構造に対するフラグデータ（またはデータフラグ）の入力を容易にするように構成されている。フラグデータ（またはデータフラグ）は、小売品目に対応付けられた履歴時間ドメインまたは予測時間ドメイン内のいつどこに追加小売期間が発生するかを示す。また、視覚ユーザインターフェイスロジック１３５は、グラフィカルユーザインターフェイスを介して表示画面１４０上に予測需要データを出力し表示することを容易にするように構成されている。一実施形態において、需要予測ロジックは、視覚ユーザインターフェイスロジック１３５と有効に対話することにより、出力データ構造の予測需要データの表示を容易にするように構成されている。
【００４１】
予測需要データは、たとえば、特定の小売場所における特定の小売品目の１年分の予想または予測された売上高のデータを含む。一実施形態に従い、予測需要データは、未来の週の小売期間に分割されてもよく、未来の各週には、その週に販売されると予想される品目の個数を示すための数値が割当てられている。予測需要データにおける未来の小売期間（たとえば未来の週）の数は、予測時間ドメインをカバーする。しかしながら、未来の複数の小売期間を有する予測時間ドメインを、この予測時間ドメインの予測需要データを生成する前に定めてもよい。
【００４２】
一実施形態において、切換ロジック１１５は、追加小売期間フラグ１４７に対応付けられたフラグデータに応じて需要予測ロジック（ＤＦＬ）の第１、第２、または第３の予測モジュール（１２０、１２５、または１３０）をトリガするように構成されている。フラグデータは、ＲＤＦツール１１０に対し、存在し得る追加小売期間（たとえば５３番目の週）に関する、小売場所における小売品目の履歴需要データの性質および予測時間ドメインを示す。すなわち、フラグデータは、ＲＤＦツール１１０に対し、追加小売期間がどの時点に存在しどこに存在するか（たとえば、追加の５３番目の週は、予測時間ドメイン内の週１５と週１７の間に存在する、または、追加の５３番目の週は、履歴需要データ内の週３２と週３４の間に存在する）を知らせる。
【００４３】
追加期間フラグ１４７のフラグデータが、履歴需要データにも予測時間ドメインにも追加小売期間は発生しないまたは存在しないことを示すとき、切換ロジック１１５は、第１の予測モジュール（すなわち需要予測ロジック（追加期間なし）１２０）の実行をトリガする。一実施形態において、ＤＦＬ（追加期間なし）１２０は、入力された履歴需要データに基づいて予測時間ドメインの予測需要データを生成するように構成されている。考慮すべき追加小売期間（たとえば５３番目の週）はない。
【００４４】
たとえば、一実施形態に従い、予測時間ドメイン内の特定の未来の小売期間（たとえば週２３）の予測需要データを、ＤＦＬ（追加期間なし）１２０が、過去２年間の同じ小売期間（たとえば週２３）に対応付けられた履歴需要データを考慮して、生成する。ＤＦＬ（追加期間なし）１２０は、特定の未来の小売期間（たとえば週２３）の予測需要データを、たとえば過去２年間の同一の対応する小売期間の履歴需要データを平均することによって、生成してもよい。たとえば、過去２年間の週２３の履歴需要データが、それぞれ、５品目販売と３品目販売であった場合、ＤＦＬ（追加期間なし）１２０は、次の年の週２３（予測時間ドメイン）に売れると期待される４品目という予測需要データを生成してもよい。
【００４５】
これに代えて、ＤＦＬ（追加期間なし）１２０は、特定の未来の小売期間（たとえば週２３）の予測需要データを、過去２年間の同一の対応する小売期間の履歴需要データの最大値または最小値を複製することによって生成してもよい。たとえば、過去２年間の週２３の履歴需要データがそれぞれ６品目販売と５品目販売であった場合、ＤＦＬ（追加期間なし）１２０は、次の年の週２３に売れると期待される６品目という予測需要データを生成してもよい。
【００４６】
他の実施形態に従い、考慮すべき追加小売期間がないときに履歴需要データから予測需要データを生成するための、その他のより高度な技術を同様に実装してもよい。たとえば、いくつかの技術は、考慮の対象となっている小売期間の近辺の複数の小売期間を考慮する場合がある。このような技術は、たとえば履歴需要データに対して加重平均法を用いてもよい。
【００４７】
使用し得る他の技術は、片側技術または両側技術であると考えられるであろう。この場合、考慮する履歴需要データは、考慮の対象となっている小売期間の一方側、反対側、または両側である。しかしながら、使用する特定の技術とは関係なく、ＤＦＬ（追加期間なし）１２０は、同数の小売期間（追加小売期間なし）を有する履歴時間ドメインおよび予測時間ドメインに対して作業を行なうように構成されている。このようにして、需要予測のために、小売カレンダー年度間の、季節ごとの関係、パターン、および小売期間の位置の整合が、容易に維持される。
【００４８】
追加期間フラグ１４７のフラグデータが、履歴需要データ内に追加小売期間が発生しているまたは存在することを示すとき、切換ロジック１１５は、第２の予測モジュール（すなわち需要予測ロジック（過去の追加期間）１２５）の実行をトリガする。一実施形態において、ＤＦＬ（過去の追加期間）１２５は、追加小売期間に対応する履歴需要データの一部を削除して、修正された履歴需要データを形成するように構成される。たとえば、需要予測ロジック（過去の追加期間）１２５は、入力データ構造から追加小売期間を削除することによって、履歴需要データの入力データ構造を加工することにより、上記修正された履歴需要データを形成するように構成されてもよい。
【００４９】
たとえば、昨年の履歴需要データが５３週を含み追加小売期間（５３番目の週）が週４４と週４６の間に発生する場合、週４４と週４６の間に発生するこの追加週の需要データを、ＤＦＬ（過去の追加期間）１２５によって履歴需要データから削除する。その場合、一実施形態に従うと、ＤＦＬ（過去の追加期間）１２５は、修正された履歴需要データに基づいて予測時間ドメインの予測需要データを生成するように構成される。履歴需要データ内の追加小売期間（たとえば５３番目の週）は、削除を通して考慮されたことになる。このようにして、需要予測のために、小売カレンダー年度間の季節ごとの関係、パターン、および小売期間の位置の整合が、容易に維持される。
【００５０】
履歴需要データから追加小売期間が削除されると、ＤＦＬ（過去の追加期間）１２５が続いて、本明細書で先に説明したＤＦＬロジック（追加期間なし）１２０と同様のやり方で、予測時間ドメインの小売期間の予測需要データを生成してもよい。たとえば、複製技術、平均技術、加重平均技術、最大／最小技術、片側技術、および両側技術を、修正された履歴需要データに適用してもよい。
【００５１】
追加期間フラグ１４７のフラグデータが、予測時間ドメイン内に追加小売期間が発生するまたは存在することを示すとき、切換ロジック１１５は、第３の予測モジュール（すなわち需要予測ロジック（未来の追加期間）１３０）の実行をトリガする。一実施形態において、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、履歴需要データに基づいて、予測時間ドメインの小売期間（追加小売期間を除く）の、小売場所における小売品目の、予測需要データを生成するように構成される。ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０はまた、予測時間ドメインの小売期間の予測需要データの少なくとも一部に基づいて、追加小売期間の、上記小売場所における上記小売品目の、予測需要データを生成するように構成される。
【００５２】
追加小売期間の予測需要データは、履歴需要データに間接的に基づいて生成される。すなわち、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、履歴需要データに基づいて、予測時間ドメイン内の他の小売期間の予測需要データを先ず生成してから、予測時間ドメイン内の上記他の小売期間に基づいて追加小売期間の予測需要データを生成する。このようにして、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、予測時間ドメイン内の追加小売期間（たとえば５３番目の週）を考慮する。
【００５３】
一実施形態において、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、本明細書で先に説明したＤＦＬロジック（追加期間なし）１２０と同様のやり方で、予測時間ドメインの小売期間（追加小売期間を除く）の予測需要データを生成するように構成される。たとえば、複製技術、平均技術、加重平均技術、最大／最小技術、片側技術、および両側技術を、修正された履歴需要データに適用してもよい。追加小売期間の予測需要データの、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０による生成方法の詳細な例は、図３〜図５を参照しながら以下で説明する。
【００５４】
一実施形態に従い、小売需要予測ツール１１０の需要予測ロジックの各モジュール（１２０、１２５、１３０）は、出力データ構造を加工するように構成される。出力データ構造は、小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられてもよく、出力データ構造に、予測時間ドメインの予測需要データをポピュレートすることによって、加工されてもよい。
【００５５】
このようにして、（たとえば小売カレンダーコンピュータアプリケーションの一部として実装される）小売需要予測ツール１１０は、履歴時間ドメインまたは予測時間ドメインいずれかにおける追加小売期間を考慮しつつ、特定の場所で販売する予定の特定の品目の小売需要を正確に予測することができる。同様に、小売需要予測ツール１１０は、品目ごとに、履歴時間ドメインまたは予測時間ドメインいずれかにおける追加小売期間を考慮しつつ、複数の場所で販売する予定の複数の品目の小売需要を正確に予測することができる。多数の個別の小売場所において販売する予定の多数の個別の品目を、ツール１１０によって、予測精度を損なうことなく、かつ大量の時間と資源を費やすことなく、高度なやり方で個別に処理し得る。
【００５６】
図２は、もしあれば追加小売期間を考慮しつつ小売需要を予測するために、図１のコンピュータシステム１００の小売需要予測ツール１１０によって実行される、コンピュータにより実行される方法２００の、一実施形態を示す。方法２００は、切換ロジック１１５、需要予測ロジック（追加期間なし）１２０、需要予測ロジック（過去の追加期間）１２５、および需要予測ロジック（未来の追加期間）１３０の動作を要約したものである。方法２００のすべての動作は、これらのロジックコンポーネントのうちの１つ以上およびコンピュータシステム１００の少なくともプロセッサによって実行され実施される。
【００５７】
方法２００は、図１のＲＤＦツール１１０によって、または、方法２００のアルゴリズムを用いて構成されたコンピューティング装置によって実施されるように実装され、コンピューティング装置の少なくともプロセッサによって実行される。典型的なカレンダー年度と比較して、小売カレンダーは、特定のやり方で（たとえば４×１３週）分けられた多数の小売期間（たとえば週）を有するという観点から、方法２００を説明する。小売期間は、過去に、または未来に発生し得る。一実施形態において、方法２００は、コンピューティング装置上で実行されるコンピュータアプリケーションによって実行され、このコンピュータアプリケーションは、電子化形態／電子形態の小売カレンダーを処理するように構成される。
【００５８】
過去の小売期間は、特定の小売場所から販売された品目（たとえば組織が扱っている小売品目）の履歴時間ドメインの履歴需要データ（たとえば実際の売上高データ）に対応付けられる。未来の小売期間は、特定の小売場所で販売される予定の品目について予測すべき未来の需要（たとえば予想される売上高）の予測時間ドメイン（たとえば次のカレンダー年度）に対応付けられる。ある場合には、履歴時間ドメインと予測時間ドメインのうちの一方が追加小売期間（たとえば５３番目の週）を含み得る。他の場合には、履歴時間ドメインも予測時間ドメインも追加小売期間を含まない。
【００５９】
方法２００が開始されると、ブロック２１０において、小売カレンダーコンピュータアプリケーションに対応付けられた少なくとも１つの入力データ構造から、小売場所で販売された小売品目に対応付けられた履歴需要データが、少なくともプロセッサによって読取られる。一実施形態に従い、履歴需要データは、コンピューティング装置１０５上に実装された小売需要予測ツール１１０によって、データベース装置１４５から読取られる。また、履歴需要データは、履歴時間ドメイン（たとえば過去１年または２年分の小売カレンダー）に対応付けられる。一実施形態に従い、履歴需要データを読取ることは、履歴需要データをパースおよび／または解析することを含み得る。
【００６０】
ブロック２２０で、少なくともプロセッサを用い、データに基づいて、履歴時間ドメイン（過去）または予測時間ドメイン（未来）内に追加小売期間が発生するか否か判断する。一実施形態に従い、追加小売期間に対応付けられたデータフラグ１４７（図１参照）が、追加小売期間の存在と、履歴時間ドメインまたは予測時間ドメイン内におけるこの追加小売期間の場所とを、ＲＤＦツール１１０に知らせる。一実施形態において、データフラグ１４７のソースは小売カレンダーコンピュータアプリケーションであってもよく、データフラグ１４７に対応付けられた情報は、たとえばデータベース装置１４５から発生したものであってもよい。
【００６１】
ブロック２３０において、方法２００は、既存の追加小売期間の性質に基づいて分岐判断を行なう。履歴時間ドメインまたは予測時間ドメイン内に追加小売期間がない場合、方法２００はブロック２８０に進む。履歴時間ドメイン内に追加小売期間が存在する場合、方法２００はブロック２４０に進む。予測時間ドメイン内に追加小売期間が存在する場合、方法２００はブロック２６０に進む。図１を参照して、一実施形態に従い、切換ロジック１１５は、ブロック２３０における分岐判断を行ない易くする。
【００６２】
履歴時間ドメインの履歴需要データにも、予測時間ドメインにも、追加小売期間が存在しない場合、ブロック２８０において、読取った履歴需要データに基づいて予測時間ドメインの小売品目の予測需要データを生成する。図１の実施形態において、ＤＦＬ（追加期間なし）１２０は、本明細書で先に説明したように、予測需要データを生成する。追加小売期間の特別な考慮は用いない。
【００６３】
履歴時間ドメインの履歴需要データに追加小売期間が存在する場合、ブロック２４０において、少なくともプロセッサによって、読取った履歴需要データから追加小売期間を削除することにより、修正された履歴需要データを形成する。さらに、ブロック２５０において、少なくともプロセッサによって、修正された履歴需要データに基づいて、小売品目の、予測時間ドメインにおける予測需要データを生成する。図１の実施形態において、ＤＦＬ（過去の追加期間）１２５は、本明細書で先に説明したように、予測需要データを生成する。
【００６４】
予測時間ドメイン内に追加小売期間が存在する場合、ブロック２６０において、履歴需要データに基づいて、予測時間ドメイン内の、追加小売期間を除くすべての小売期間の、小売品目の第１の予測需要データを生成する。さらに、ブロック２７０において、上記追加小売期間について、予測時間ドメイン内のその他の小売期間の少なくとも一部の予測需要データに基づいて、第２の予測需要データを生成する。図１の実施形態において、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、本明細書で先に説明したように、予測需要データを生成する。ブロック２９０で、出力データ構造が加工されて、一組の最終予測データを形成する。この出力データ構造は、出力データ構造に、未来の小売期間の第１の予測需要データを、追加小売期間の第２の予測需要データとともにポピュレートすることによって、加工される。
【００６５】
このようなやり方で、履歴時間ドメインまたは予測時間ドメイン内に追加小売期間（たとえば５３番目の週）が存在するか否かを考慮して、予測需要データが生成される。小売カレンダーの季節ごとの特色を考慮し、ある小売カレンダー年度と次の小売カレンダー年度との、季節ごとの比較を、容易に行なうことができる。方法２００は、複数の小売場所で販売される複数の小売品目に対して繰返してもよい。このようにして、複数の小売場所の複数の小売品目について、予測需要データを、高度な予測技術を用いて、迅速かつ効率的に生成することができる。たとえば、コンピュータアルゴリズムが在庫データベースを繰返し通過することにより、組織が扱う／販売する各小売品目を識別するデータ記録を読取ってもよい。その場合、小売品目記録ごとに（または品目の選択ごとに）方法２００を実施してもよい。
【００６６】
図３は、図１のコンピュータシステム１００の小売需要予測ツール１１０によって実施される、図２の方法２００の一部の一実施形態を示す。この方法２００の部分は、未来の追加小売期間の小売需要の予測に対応付けられている。特に、図３は、図２の方法２００のブロック２７０を詳細に示している。また、図１の実施形態において、ブロック２７０はＤＦＬ（未来の追加期間）１３０によって実施される。
【００６７】
図３を参照して、ブロック２７２において、未来に発生する追加小売期間（すなわち予測時間ドメイン）に対し、需要ポピュレート技術が選択される。一実施形態において、需要ポピュレート技術は、ＲＤＦツール１１０を有する小売カレンダーコンピュータアプリケーションのユーザにより、グラフィカルユーザインターフェイスを介して選択される。別の実施形態では、ＲＤＦツール１１０が、追加小売期間に対し、需要ポピュレート技術を選択する。
【００６８】
たとえば、ＲＤＦツール１１０のＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、複数の需要ポピュレート技術から適切な需要ポピュレート技術を選択するように構成されてもよい。適切な需要ポピュレート技術は、特定の状況に応じて追加小売期間の正確な需要予測を提供することが履歴からわかっている需要ポピュレート技術であってもよい。たとえば、一実施形態において、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、予測時間ドメイン内の追加小売期間の場所に基づいて適切な需要ポピュレート技術を選択するように構成されてもよい。
【００６９】
ブロック２７４で、方法２７０は、選択された需要ポピュレート技術が片側技術なのか両側技術なのかに応じて分岐する。片側技術は、追加小売期間の一方側または他方側の予測需要データを考慮する。両側技術は、追加小売期間の両側の予測需要データを考慮する。
【００７０】
たとえば、ブロック２７６では片側技術が実施される。追加小売期間には、この追加小売期間の前に発生する、予測時間ドメイン内の少なくとも１つの小売期間の予測需要データに基づいて生成された予測需要データが、ポピュレートされる。同様に、ブロック２７８において片側技術が実施される。追加小売期間には、この追加小売期間の後に発生する、予測時間ドメイン内の少なくとも１つの小売期間の予測需要データに基づいて生成された予測需要データが、ポピュレートされる。最後に、ブロック２７９では両側技術が実施される。追加小売期間は、この追加小売期間の前に発生する、予測時間ドメイン内の少なくとも１つの小売期間と、この追加小売期間の後に発生する、予測時間ドメイン内の少なくとも１つの小売期間の、予測需要データに基づいて生成された予測需要データが、ポピュレートされる。
【００７１】
このようにして、小売場所で販売する予定の品目について、未来に発生する（すなわち予測時間ドメイン内の）追加小売期間の予測需要データを生成し得る。追加小売期間の前および／または後に発生する、予測時間ドメイン内の小売期間の、予測需要データを解析することにより、追加小売期間の正確な需要予測を求めてもよい。
【００７２】
図４は、未来の追加小売期間の小売需要を予測する技術の、第１の代表的な実施形態を示す。図４に示される代表的な実施形態は、図３に示される方法２００のブロック２７０を実行する、図１のコンピュータシステム１００の小売需要予測ツール１１０によって実施されてもよい。図４の代表的な技術（４１０〜４６０）各々について、出力データ構造の一部が示されている。この出力データ構造は、予測時間ドメインの連続する未来の小売期間を表わすデータフィールドまたはデータセルを含む。中央のセル４１１は、予測需要データがポピュレートされる予定である、予測時間ドメイン内の追加小売期間（たとえば５３番目の週）を表わす。
【００７３】
図４からわかるように、追加小売期間４１１の両側の小売期間に、たとえば図２の方法２００のブロック２６０における予測需要データがポピュレートされている。技術４１０は、追加小売期間４１１の前に発生した小売期間の予測需要データに基づいて追加小売期間４１１の予測需要データを生成するための片側技術である。
【００７４】
片側技術４１０は、追加小売期間４１１の直前の小売期間の需要データの値（４）を単に複製し追加小売期間４１１にこの予測値（４）をポピュレートする複製技術である。この値（４）は、特定の場所（店舗）で小売期間に販売されると予想される、品目の予測数（需要）を表わす。このような複製技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の直前の小売期間が、この追加小売期間の需要がどのようなものになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００７５】
一実施形態に従うと、追加小売期間が予測時間ドメインの最初の小売期間である場合は、第２の小売期間の値を、追加小売期間に対して複製すればよい。同様に、一実施形態に従うと、追加小売期間が予測時間ドメインの最後の小売期間の場合は、最後から２番目の小売期間の値を、追加小売期間に対して複製すればよい。
【００７６】
片側技術４２０は、追加小売期間４１１の直前の４つの小売期間の需要データの値（６、８、６、４）を平均することにより加工し、追加小売期間４１１に平均値（６）をポピュレートする平均技術である。このような平均技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の直前のいくつかの小売期間が、この追加小売期間の需要がどのようになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００７７】
片側技術４３０および４４０はそれぞれ、片側技術４１０および４２０と同様である。しかしながら、片側技術４３０および４４０は、追加小売期間４１１の後に発生する小売期間の予測需要データを考慮する。追加小売期間の後に発生する小売期間の需要データ値は、追加小売期間の前に発生する需要データ値と異なるので、追加小売期間に対し、結果として生成された予測需要データは、異なっていると思われる（たとえば４と６ではなく６と５という値）。このような片側技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の後に発生する１つ以上の小売期間が、この追加小売期間の需要がどのようになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００７８】
両側技術４５０および４６０は、追加小売期間４１１の両側の予測需要データを考慮する。両側技術４５０は、追加小売期間４１１の直前と直後の小売期間の予測需要データ（４と６）を、平均することにより加工して、追加小売期間４１１の予測需要値（５）を求める。両側技術４６０は、追加小売期間４１１の両側それぞれのいくつか（たとえば４つ）の小売期間を平均することにより加工して、追加小売期間４１１の予測需要データ（５．５）を求める。このような両側技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の前後に発生する２つ以上の小売期間が、この追加小売期間の需要がどのようになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００７９】
このようにして、図１の実施形態に従い、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、予測時間ドメイン内の特定の追加小売期間にはどの需要ポピュレート技術が適切かを判断するように構成されている。若干異なる実施形態において、技術４１０〜４６０は、同様のやり方で追加小売期間の需要値を生成するが、需要値を追加小売期間に割当てる。このような異なる実施形態では、ポインタデータ構造が、この割当ての結果として予測需要値を小売期間に関連付けるポインタを含み得る。
【００８０】
図５は、未来の追加小売期間５１１の小売需要を予測する第２の代表的な実施形態を示す。図５に示される代表的な実施形態は、図３に示される方法２００のブロック２７０を実行する、図１のコンピュータシステム１００の小売需要予測ツール１１０によって実施されてもよい。
【００８１】
図５の代表的な技術（５１０〜５６０）各々について、出力データ構造の一部が示されている。この出力データ構造は、予測時間ドメインの連続する未来の小売期間を表わすデータセルまたはデータフィールドを含む。中央のセル５１１は、予測需要データがポピュレートされる予定である、予測時間ドメイン内の追加小売期間（たとえば５３番目の週）を表わす。
【００８２】
図５からわかるように、追加小売期間５１１の両側の小売期間に、たとえば図２の方法２００のブロック２６０における予測需要データがポピュレートされている。技術５１０は、追加小売期間５１１の前に発生した小売期間の予測需要データに基づいて追加小売期間５１１の予測需要データを生成するための片側技術である。
【００８３】
片側技術５１０は、追加小売期間５１１の直前の４つの小売期間からの予測需要値（６、８、６、４）から最小値（４）を除いたものを、平均することにより加工する、部分平均技術である。追加小売期間５１１には、結果として得られた平均値（６．６）がポピュレートされる。このような部分平均技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の直前のいくつかの小売期間からの最大の需要予測値が、この追加小売期間の需要がどのようになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００８４】
片側技術５２０は、追加小売期間５１１の直前の４つの小売期間からの予測需要値（６、８、６、４）から最大値（８）を除いたものを平均する、部分平均技術である。追加小売期間５１１には、結果として得られた平均値（５．３）がポピュレートされる。このような部分平均技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の直前のいくつかの小売期間からの最小の需要予測値が、この追加小売期間の需要がどのようになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００８５】
片側技術５３０は、追加小売期間５１１の直後の４つの小売期間からの予測需要値（６、６、４、４）から１つの最大値（６）と１つの最小値（４）を除いたものを平均する、部分平均技術である。追加小売期間５１１には、結果として得られた平均値（５）がポピュレートされる。このような部分平均技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の直後のいくつかの小売期間からの中間の需要予測値が、この追加小売期間の需要がどのようになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００８６】
片側技術５４０は、追加小売期間５１１の直後の４つの小売期間からの予測需要値（６、６、４、４）の加重平均を生成する、加重平均技術である。追加小売期間５１１には、結果として得られた平均値（５．２８）がポピュレートされる。このような加重平均技術は、小売期間が、追加小売期間に近いほど、この追加小売期間の需要により近い需要を示唆することを、履歴が示す場合に、適切であろう。図５の片側技術５４０についてわかるように、重み（１．０、０．８、０．６、および０．４）は、小売期間が追加小売期間５１１から遠いほど小さくなる。
【００８７】
両側技術５５０は、最大需要値（８）と最小需要値（４）を平均する平均技術である。最大需要値（８）は、追加小売期間５１１の直前の４つの小売期間の４つの需要値（６、８、６、４）の集合からのものである。最小需要値（４）は、追加小売期間５１１の直後の４つの小売期間の４つの需要値（６、６、４、４）の集合からのものである。このような平均技術は、小売年度内の特定の場所にある追加小売期間の前後の小売期間からの最大需要値と最小需要値が、この追加小売期間の需要がどのようなものになるか示唆していることを、履歴が示す場合に、適切であろう。
【００８８】
両側技術５６０は、片側加重平均技術５４０と同様の加重平均技術である。しかしながら、両側技術５６０は、追加小売期間５１１の両側の小売期間の予測需要値を考慮する。このような加重平均技術は、小売期間が、追加小売期間に近いほど、この追加小売期間の需要により近い需要を示唆することを、履歴が示す場合に、適切であろう。この場合も、重み（１．０、０．８、０．６、および０．４）は、小売期間が追加小売期間５１１から遠いほど小さくなる。
【００８９】
若干異なる実施形態において、技術５１０〜５６０は、同様のやり方で追加小売期間の需要値を生成するが、需要値を追加小売期間に割当てる。このような異なる実施形態では、ポインタデータ構造が、この割当ての結果として予測需要値を小売期間に関連付けるポインタを含み得る。他の実施形態に従うと、本願の範囲から逸脱することなく、予測時間ドメイン内の追加小売期間の小売需要を予測する他の技術も可能である。上記技術は、可能な実施形態の小さな部分集合を示す。
【００９０】
このようにして、図１の実施形態に従い、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、ある品目について、予測時間ドメイン内の特定の追加小売期間に適した需要ポピュレート技術を決定するように構成される。さらに、ＤＦＬ（未来の追加期間）１３０は、複数の異なる小売場所で販売される予定の複数の異なる品目について正確な需要ソリューションを生出すことができる複数の高度な需要ポピュレート技術を直ちに提供するように構成されてもよい。
【００９１】
本明細書では、コンピュータアプリケーションに対応付けられた小売予測の管理を提供するためのシステム、方法、およびその他の実施形態について説明した。一実施形態において、小売需要予測ツールは、入力データ構造から、小売場所で販売された小売品目に対応付けられた履歴需要データを読取るように構成されている。このツールは、予測時間ドメイン内のいつどこに追加小売期間が発生するか判断するように構成されている。このツールはまた、履歴需要データに基づいて、追加小売期間を除く、予測時間ドメインの小売期間の予測需要データを生成するように構成されている。さらに、このツールは、追加小売期間の予測需要データを、予測時間ドメインの他の小売期間の一部の予測需要データに基づいて生成するように構成されている。出力データ構造が、このツールによって、出力データ構造に、予測時間ドメインの追加小売期間を含む小売期間の予測需要データをポピュレートすることにより、加工される。
【００９２】
コンピューティング装置の実施形態
図６は、本明細書で説明した代表的なシステムおよび方法、および／または均等物のうちの１つ以上を用いて構成および／またはプログラムされた代表的なコンピューティング装置を示す。図６は、小売需要予測（ＲＤＦ）ツールの実施形態を実装し得るコンピューティング装置のある代表的な実施形態を示す。代表的なコンピューティング装置は、バス６０８によって有効に接続されたプロセッサ６０２、メモリ６０４、および入出力ポート６１０を含むコンピュータ６００であってもよい。一例において、コンピュータ６００は、小売カレンダー年度内の追加の５３番目の週を考慮しつつ小売需要の予測を容易にするように構成されたＲＤＦツール６３０を含み得る。他の例において、ツール６３０は、ハードウェア、命令が格納された非一時的なコンピュータ読取可能な媒体、ファームウェア、および／またはこれらの組み合わせで実装されてもよい。ツール６３０はバス６０８に装着されたハードウェアコンポーネントとして示されているが、他の実施形態において、ツール６３０は、プロセッサ６０２内に実装されてもよく、メモリ６０４に格納されてもよく、またはディスク６０６に格納されてもよい。
【００９３】
一実施形態において、ツール６３０またはコンピュータ６００は、説明した動作を実施するための手段（たとえば構造体：ハードウェア、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体、ファームウェア）である。いくつかの実施形態において、コンピューティング装置は、クラウドコンピューティングシステム内で動作するサーバ、サービス型ソフトウェア（ＳａａＳ）アーキテクチャで構成されたサーバ、スマートフォン、ラップトップ、タブレットコンピューティング装置等であってもよい。
【００９４】
上記手段は、たとえば、小売業者のための小売需要の予測を容易にするようにプログラムされたＡＳＩＣとして実装されてもよい。この手段はまた、メモリ６０４に一時的に格納されその後プロセッサ６０２によって実行されるデータ６１６としてコンピュータ６００に与えられる、格納されたコンピュータによる実行が可能な命令として、実装されてもよい。
【００９５】
ツール６３０はまた、小売業者のための小売需要の予測を容易にするための手段（たとえばハードウェア、実行可能な命令が格納された非一時的なコンピュータ読取可能な媒体、ファームウェア）を提供し得る。
【００９６】
コンピュータ６００の代表的な構成の概要を説明すると、プロセッサ６０２は、デュアルマイクロプロセッサおよび他のマルチプロセッサアーキテクチャを含む、多様な異なるプロセッサであってもよい。メモリ６０４は、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含み得る。不揮発性メモリは、たとえば、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ等を含み得る。揮発性メモリは、たとえば、ＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ等を含み得る。
【００９７】
記憶ディスク６０６は、たとえば入出力インターフェイス（たとえばカード、装置）６１８および入出力ポート６１０を介して、コンピュータ６００に有効に接続されていてもよい。ディスク６０６は、たとえば、磁気ディスクドライブ、固体ディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、テープドライブ、ジップドライブ、フラッシュメモリカード、メモリスティック等であってもよい。さらに、ディスク６０６は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−Ｒドライブ、ＣＤ−ＲＷドライブ、ＤＶＤ  ＲＯＭ等であってもよい。メモリ６０４は、たとえばプロセス６１４および／またはデータ６１６を格納することができる。ディスク６０６および／またはメモリ６０４は、コンピュータ６００のリソースを制御し割当てるオペレーティングシステムを格納することができる。
【００９８】
コンピュータ６００は、入出力インターフェイス６１８および入出力ポート６１０を介して入出力装置と対話してもよい。入出力装置は、たとえば、キーボード、マイクロフォン、ポインティングおよび選択装置、カメラ、ビデオカード、ディスプレイ、ディスク６０６、ネットワーク装置６２０等であってもよい。入出力ポート６１０は、たとえば、シリアルポート、パラレルポート、およびＵＳＢポートを含み得る。
【００９９】
コンピュータ６００は、ネットワーク環境において動作することができ、したがって、入出力インターフェイス６１８および／または入出力ポート６１０を介してネットワーク装置６２０に接続されていてもよい。コンピュータ６００は、ネットワーク装置６２０を通してネットワークと対話し得る。コンピュータ６００は、ネットワークを通してリモートコンピュータに論理的に接続されていてもよい。コンピュータ６００が対話し得るネットワークは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、および他のネットワークを含むがこれらに限定されない。
【０１００】
定義および他の実施形態
別の実施形態において、上記方法および／またはこれらの方法の均等物は、コンピュータにより実行可能な命令を用いて実装してもよい。ゆえに、一実施形態において、非一時的なコンピュータ読取可能な／記憶媒体は、マシンによって実行されたときに上記方法をこのマシン（および／または関連するコンポーネント）に実行させる、アルゴリズム／実行可能なアプリケーションの、コンピュータにより実行可能な命令が、格納されて、構成されている。代表的なマシンは、プロセッサ、コンピュータ、クラウドコンピューティングシステムにおいて動作するサーバ、サービス型ソフトウェア（ＳａａＳ）アーキテクチャで構成されたサーバ、スマートフォン等を含むがこれらに限定されない。一実施形態において、コンピューティング装置は、開示されている方法のうちのいずれかを実行するように構成された１つ以上の実行可能なアルゴリズムを用いて実装される。
【０１０１】
１つ以上の実施形態において、開示されている方法またはこれらの方法の均等物は、その方法を実行するように構成されたコンピュータハードウェアによって、または、その方法を実行するように構成された実行可能なアルゴリズムを含む非一時的なコンピュータ読取可能な媒体に格納されたコンピュータにより実行可能な命令によって、実行される。
【０１０２】
説明を簡潔にするために、図面に示されている方法論はアルゴリズムの一連のブロックとして示され説明されているが、方法論はブロックの順序によって限定されないことが、理解されねばならない。いくつかのブロックは、示され説明されたものと異なる順序で、および／または他のブロックと同時に起こり得る。また、代表的な方法論を実現するために、示されたすべてのブロックよりも少ないブロックを使用する場合もある。ブロックは組み合わせてもよく、または、複数の動作／コンポーネントに対応させて分離してもよい。さらに、追加のおよび／または代替の方法論が、ブロックに示されていない追加の動作を用いてもよい。
【０１０３】
以下は、本明細書で使用される選択された用語の定義を含む。定義は、用語の範囲に含まれ実現のために使用し得るコンポーネントのさまざまな例および／または形態を含む。例は、限定を意図したものではない。定義は用語の単数形も複数形も含み得る。
【０１０４】
「一実施形態」、「実施形態」、「一例」、「例」等と述べる場合、そのように説明された実施形態または例が、特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または限定を含み得るものの、すべての実施形態または例が必ずしもその特定の特徴、構造、特性、性質、要素、または限定を含むとは限らないことを、示す。さらに、「一実施形態において」という表現を繰返し使用する場合、これは必ずしも同じ実施形態を指すとは限らないが、同じ実施形態を指す場合もある。
【０１０５】
ＡＳＩＣは、特定用途向け集積回路である。
ＣＤは、コンパクトディスクである。
【０１０６】
ＣＤ−Ｒは、書込可能なＣＤである。
ＣＤ−ＲＷは、書換え可能なＣＤである。
【０１０７】
ＤＶＤは、デジタル汎用ディスクおよび／またはデジタルビデオディスクである。
ＨＴＴＰは、ハイパーテキスト転送プロトコルである。
【０１０８】
ＬＡＮは、ローカルエリアネットワークである。
ＲＡＭは、ランダムアクセスメモリである。
【０１０９】
ＤＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭである。
ＳＲＡＭは、スタティックＲＡＭである。
【０１１０】
ＲＯＭは、読出し専用メモリである。
ＰＲＯＭは、プログラマブルＲＯＭである。
【０１１１】
ＥＰＲＯＭは、消去可能なＰＲＯＭである。
ＥＥＰＲＯＭは、電気的に消去可能なＰＲＯＭである。
【０１１２】
ＵＳＢは、ユニバーサルシリアルバスである。
ＷＡＮは、ワイドエリアネットワークである。
【０１１３】
「有効な接続」、すなわちエンティティが「有効に接続される」ようにする接続は、信号、物理的通信、および／または論理的通信の送信および／または受信をなし得る接続である。有効な接続は、物理的インターフェイス、電気的インターフェイス、および／またはデータインターフェイスを含み得る。有効な接続は、有効な制御を可能にするのに十分なインターフェイスおよび／または接続の、異なる組み合わせを含み得る。たとえば、２つのエンティティは、有効に接続されることにより、信号を、直接または１つ以上の中間エンティティ（たとえばプロセッサ、オペレーティングシステム、ロジック、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体）を通して、互いにやり取りすることができる。論理的および／または物理的通信チャネルを用いて有効な接続を構成することができる。
【０１１４】
本明細書で使用される「データ構造」は、メモリ、記憶装置、またはその他の電子化システムに格納された、コンピューティングシステム内のデータの組織である。データ構造は、たとえば、データフィールド、データファイル、データアレイ、データ記録、データベース、データテーブル、グラフ、ツリー、リンクされたリスト等のうちのいずれか１つであればよい。データ構造は、他の多数のデータ構造から形成されこれらデータ構造を含み得る（たとえば、データベースは多数のデータ記録を含む）。他の実施形態に従うと、データ構造の他の例も同じく可能である。
【０１１５】
本明細書で使用される「コンピュータ通信」は、コンピューティング装置（たとえば、コンピュータ、携帯情報端末、携帯電話）間の通信を指しており、たとえば、ネットワーク転送、ファイル転送、アプレット転送、電子メール、ＨＴＴＰ転送等であってもよい。コンピュータ通信は、たとえば、無線システム（たとえばＩＥＥＥ８０２．１１）、イーサネット（登録商標）システム（たとえばＩＥＥＥ８０２．３）、トークンリングシステム（たとえばＩＥＥＥ８０２．５）、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ポイントツーポイントシステム、回線切替システム、パケット切替システム等を通して発生し得る。
【０１１６】
本明細書で使用される「コンピュータ読取可能な媒体」または「コンピュータ記憶媒体」は、実行されたときに、開示されている機能のうちの１つ以上を果たすように構成された命令および／またはデータを格納する非一時的な媒体を指す。コンピュータ読取可能な媒体は、不揮発性媒体および揮発性媒体を含むがこれらに限定されない形態であってもよい。不揮発性媒体は、たとえば、光ディスク、磁気ディスク等を含み得る。揮発性媒体は、たとえば、半導体メモリ、ダイナミックメモリ等を含み得る。コンピュータ読取可能な媒体の一般的な形態は、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、他の磁気媒体、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス、コンパクトディスク（ＣＤ）、他の光学媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、メモリチップまたはカード、メモリスティック、固体記憶装置（solid state storage device）（ＳＳＤ）、フラッシュドライブ、および、それ以外の、コンピュータ、プロセッサまたは他の電子装置が機能することが可能な媒体を含み得るが、これらに限定されない。各種媒体は、一実施形態において実装のために選択された場合、開示されているおよび／または請求項に記載の機能のうちの１つ以上を実行するように構成されたアルゴリズムの、格納された命令を含み得る。
【０１１７】
本明細書で使用される「ロジック」は、コンピュータ、または電気的ハードウェア、ファームウェア、実行可能なアプリケーションまたはプログラムモジュールの命令が格納された非一時的な媒体、および／またはこれらの組み合わせを用いて実装されて、本明細書に開示されている機能または動作のうちのいずれかを実行する、および／または、本明細書に開示されている別のロジック、方法および／またはシステムからの機能または動作を実行させる、コンポーネントを表わす。ロジックは、アルゴリズムを用いてプログラムされたマイクロプロセッサ、個別ロジック（たとえばＡＳＩＣ）、少なくとも１つの回路、アナログ回路、デジタル回路、プログラムドロジック装置、アルゴリズムの命令を含むメモリ装置等を含み得る。これらはいずれも開示されている機能のうちの１つ以上を実行するように構成されていてもよい。一実施形態において、ロジックは、１つ以上のゲート、ゲートの組み合わせ、または開示されている機能のうちの１つ以上を実行するように構成された他の回路部品を含み得る。複数のロジックが記載されている場合、これらの複数のロジックを１つのロジックに統合することが可能であろう。同様に、単一のロジックが記載されている場合、この単一のロジックを複数のロジック間で分散させることが可能であろう。一実施形態において、これらロジックのうちの１つ以上は、開示されているおよび／または請求項に記載の機能の実行に関係する、対応する構造である。どのタイプのロジックを実装するかという選択は、所望のシステム条件または仕様に基づき得る。
【０１１８】
本明細書で使用される「ユーザ」は、１人以上の人間、１つ以上のコンピュータもしくはその他の装置、またはこれらの組み合わせを含むがこれらに限定されない。
【０１１９】
本明細書で使用される「有効な対話」は、ある機能を果たすために、有効な接続を介して、２つ以上のロジック間で行なわれる論理的な協働または通信上の協働を指す。
【０１２０】
開示された実施形態は図示されかなり詳細に説明されているが、以下の請求項の範囲をこのような詳細事項に限定することは全く意図されていない。主題のさまざまな局面を説明するために、考えられるだけのすべての構成要素または方法論の組み合わせを説明することは、当然不可能である。したがって、本開示は、具体的な詳細事項にも、図示され説明されている例示のための例にも限定されない。
【０１２１】
「含む（includesまたはincluding）」という用語は、詳細な説明または請求項において使用されている限り、請求項の移行句として用いられるときの「備える（comprising）」の解釈と同様に包括的な用語であることが意図されている。
【０１２２】
「または」という用語は、詳細な説明または請求項において使用されている限り（たとえばＡまたはＢ）、「ＡまたはＢまたはＡとＢ」を意味することが意図されている。出願人が「ＡとＢではなくＡのみまたはＢのみ」を示すことを意図する場合は、「ＡとＢではなくＡのみまたはＢのみ」という表現を使用する。このように、本明細書における「または」という用語の用法は、包括的用法であって排他的用法ではない。
【０１２３】
「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの１つ以上」という表現は、本明細書において使用されている限り（たとえばＡ、Ｂ、およびＣのうちの１つ以上を格納するように構成されたデータ記憶装置）、一組の可能性すなわちＡ、Ｂ、Ｃ、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣ、および／またはＡＢＣを意味することが意図されている（たとえば、データ記憶装置は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ＆Ｂ、Ａ＆Ｃ、Ｂ＆Ｃ、および／またはＡ＆Ｂ＆Ｃを格納し得る）。Ａのうちの１つ、Ｂのうちの１つ、およびＣのうちの１つを要求することは意図されていない。出願人が「Ａのうちの少なくとも１つ、Ｂのうちの少なくとも１つ、およびＣのうちの少なくとも１つ」を示すことを意図する場合は、「Ａのうちの少なくとも１つ、Ｂのうちの少なくとも１つ、およびＣのうちの少なくとも１つ」という表現を使用する。
【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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