(57)【要約】【課題】消費者が欲しいと思っている製品と、その製品の需要が伸びるタイミングをタイムリーに予測する。【解決手段】ネットワークを介して製品メーカのシステムと部品メーカのシステムと接続され、製品の部品構成を登録する部品表登録手段と、部品メーカに対する製品メーカの売買予定情報と売買実績情報の両方またはいずれか一方を登録する売買予実績情報登録手段と、売買予実績情報と部品表とに基づき製品の需要を予測する需要予測手段とを備える【選択図】  図１
2004185350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して少なくとも一つの製品メーカのシステムおよび少なくとも一つの部品メーカのシステムと接続され、
前記部品メーカが製造する部品から構成される製品の需要を予測する需要予測システムであって、
前記需要予測システムは、
前記製品の部品構成を登録する部品表登録手段と、
前記部品メーカに対する前記製品メーカの売買予定情報と売買実績情報の両方またはいずれか一方を登録する売買予実績情報登録手段と、
前記売買予実績情報と前記部品表とに基づき製品の需要を予測する需要予測手段とを有することを特徴とする製品の需要予測システム。
【請求項２】
前記売買予定情報と前記売買実績情報の一致度合いに基づき前記売買予定情報の信頼性を確度として表し、該確度を前記売買予定情報に含めて前記売買予実績登録手段に登録することを特徴とする請求項１に記載の需要予測システム。
【請求項３】
前記需要予測手段は前記確度が規定値以上の製品メーカの売買予定情報の加重平均値を算出し、算出した結果を前記部品メーカに送信することを特徴とする請求項２に記載の需要予測システム。
【請求項４】
前記確度が規定値以上の製品メーカに、インセンティブを付与することを特徴とする請求項２または３に記載の需要予測システム。
【請求項５】
前記需要予測手段は、前記製品メーカの売買予定情報と前記部品メーカの生産情報を元に、部品の所要量と生産開始時期を算出し、算出した部品の所要量と生産開始時期の情報を前記部品メーカに送信することにより、前記製品メーカと前記部品メーカとで情報を共有することを特徴とする請求項需要予測システム。
【請求項６】
複数の部品から構成される製品の需要を予測する需要予測方法であって、
前記製品の部品構成を示す部品表と、
前記製品を製造する製品メーカと前記部品を製造する部品メーカ間の売買予定情報と売買実績情報の両方またはいずれか一方に基づき製品の需要を予測することを特徴とする製品の需要予測システム。
【請求項７】
前記売買予定情報と前記売買実績情報との一致度合いに基づき前記売買予定情報の信頼性を確度として表し、該確度を前記売買予定情報に含めることを特徴とする請求項５に記載の需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は製品の需要を予測する需要予測システムおよび需要予測方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、需要予測システムとして、ニューラルネットワークを応用してシステムを実現している例が知られている（例えば、特許文献１参照）。
この例では、気温など定量的に測定できる環境条件を常にモニタリングし、気温に対応した水道水の消費量実績を登録するようにしている。つまり、環境条件と需要の実績値とを関連付けて蓄積し、学習することで、需要予測モデルを構築し、構築した需要予測モデルを基に短期の需要を予測するものである。つまり、環境条件が特定できれば、需要が予測できる。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００１−２１６２８７号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来の技術で挙げた文献に記載された発明のように需要の予測対象製品の需要変動と関連の深い因子が環境条件（気温）のような測定可能なものであれば、ニューラルネットワークにより需要予測を行うことができる。しかし、特定の製品に限らず、消費者が欲しいと思っている製品とそのタイミングを知りたいというような場合には、従来のような構成では需要の予測は困難である。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、消費者が欲しいと思っている製品と、その製品の需要が伸びるタイミングをタイムリーに予測することができる需要予測システムおよび需要予測方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の需要予測システムは、ネットワークを介して製品メーカのシステムと部品メーカのシステムと接続され、製品の部品構成を登録する部品表登録手段と、部品メーカに対する製品メーカの売買予定情報と売買実績情報の両方またはいずれか一方を登録する売買予実績情報登録手段と、売買予実績情報と部品表とに基づき製品の需要を予測する需要予測手段とを備えるようにしたものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の需要予測システムの一実施形態を図面を用いて説明する。
本実施形態においては、製品を特定してその製品の需要を予測するのではなく、部品の需要予測情報を収集し、部品の需要予測情報から製品の需要を予測する。本実施の形態においては、ある製品の需要予測を実施する場合、その製品を構成する部品を生産する部品メーカが受注先から受けた注文数を利用して製品の需要予測値を算出する場合を例にとって説明する。このようにして算出した製品の需要予測結果は、関連部品メーカに通達し、利用される。
【０００８】
まず、本発明の需要予測システムの全体構成を説明する。
図１は、本発明の需要予測システムの一実施形態の全体構成を示すブロック図である。
図１に示すように、需要予測システムは、需要予測システムのサーバ１に、少なくとも一つの部品メーカ側が操作するコンピュータ３（以下、単に部品メーカと称す）と少なくとも一つの製品メーカ側が操作するコンピュータ４（以下、単に製品メーカと称す）がネットワーク２を介して接続されて構成される。需要予測システムのサーバ１は、部品メーカ３と製品メーカ４の操作内容をネットワーク２を介して受信して、需要予測を実施し、その結果を部品メーカ３や製品メーカ４に提示する。また、需要予測システムのサーバ１は、ネットワーク２を介して製品メーカ４と部品メーカ３から、製品や部品の売買実績や売買予測を収集する。
【０００９】
需要予測システムのサーバ１は、部品メーカ３の連絡先や部品メーカ３が生産する製品分野を登録する部品メーカ登録手段１１と、製品メーカ４と部品メーカ３間の売買予定情報や売買実績情報を登録する売買予定・実績（以下、売買予実績）登録手段１２と、製品の部品構成などの部品表の情報を登録する部品表登録手段１３と、売買予実績登録手段１２に登録された製品メーカ４と部品メーカ３間の売買予実績情報から需要を予測し、結果を提示する需要予測手段１４を有している。また、需要予測システムのサーバ１は、部品メーカ情報、売買予実績情報、部品表などを記憶するデータベース１８を有する。また、図示していないがネットワーク２を介して情報を送受信する通信手段を有する。
【００１０】
ここで売買予定情報は製品メーカから示された部品の予定注文数、売買実績情報は製品メーカが実際に注文した部品の数である。
【００１１】
次に、需要予測システムのハードウェア構成について説明する。
図２は、需要予測システムの一実施形態におけるハードウェア構成を示したものである。
需要予測システムは、需要予測システムのサーバの機能が搭載された電子計算機１０と、製品メーカ４が売買予実績情報などを登録する電子計算機４０と、部品メーカ３に需要予測結果を提示する電子計算機３０で構成される。電子計算機３０と電子計算機４０は、ネットワーク２を介して電子計算機１０に搭載された需要予測機能を利用することができる。具体的には、図１に示した部品メーカ情報登録手段１１ａ、製品メーカ情報登録手段１１ｂ、売買予実績登録手段１２、部品表登録手段１３、需要予測手段１４の各機能をネットワークを介して操作することができる。なお、ネットワーク２は、有線の通信ケーブルに限らず無線でもよい。
【００１２】
以下、需要予測システムにおける需要予測処理について説明する。
【００１３】
まずはじめに、部品メーカ３の連絡先や製品分野をデータベース１８に登録する部品メーカ情報登録処理について図３および図４を用いて説明する。
図３は、部品メーカ情報としてデータベースにあらかじめ登録する情報を説明する図である。
図４は、部品メーカ情報登録画面の表示例である。
【００１４】
図３の１８１ａに部品メーカ情報を、１８１ｂに製品メーカ情報を示す。部品メーカ情報１８１ａには、企業ＩＤ、会社名、住所、担当者、パスワード、電話番号、メールアドレス、口座番号、製品分野などの項目がある。ここで、製品分野は、その部品メーカが生産する部品が適用される製品の分野を表したもので、複数あってもよい。
【００１５】
部品メーカ情報登録画面は、例えば図４に示すようなものである。部品メーカ側の操作としては、まず部品メーカ情報登録画面１１ａに従って各項目を入力する。情報を入力後、登録ボタン押下すると、入力情報が部品メーカ情報１８１ａとして登録される。そして、この部品メーカ情報の登録をもってシステム利用会員となり、会員ＩＤやパスワードなどの入会登録結果３２が入力したメールアドレスに通知される。なお、通知手段は、メールのほか手紙やＦＡＸなどでもよい。
【００１６】
製品メーカ情報の登録処理も同様である。データベース１８に登録する製品メーカ情報を図３の製品メーカ情報１８１ｂに示す。製品メーカ情報１８１ｂは、企業ＩＤ、会社名、住所、担当者、パスワード、電話番号、メールアドレス、口座番号などの項目を含む。なお、製品メーカ情報１８１ｂは部品メーカ情報１８１ａの項目の一部なので、統合してもよい。
【００１７】
続いて、部品メーカ３、製品メーカ４、需要予測システムのサーバ１との間で行われる情報交換と需要予測処理の流れについて図５および図６を用いて説明する。
図５は、部品メーカ３、製品メーカ４、需要予測システムのサーバ１との間で行われる情報交換と需要予測処理手順を説明するシーケンス図である。
図６は、部品メーカ３、製品メーカ４、需要予測システムのサーバ１との間で交換される情報を説明する図である。
【００１８】
図５において、まず製品メーカ４が、需要予測システムの売買予実績登録手段１２により、図６に示す売買予定情報１８２ａや売買実績情報１８２ｂをサーバに登録する（１）。登録された情報は、部品メーカ３に通知される（２）。
【００１９】
売買予定情報１８２ａと売買実績情報１８２ｂの主な登録内容を図６に示す。売買予定情報１８２ａは、予定ＩＤ毎に、製品名、数量、予算納期、企業ＩＤ、売買先、製品分野、予定の確実性をあらわす確度などの項目からなる。売買実績情報１８２ｂは、実績ＩＤ毎に、製品名、数量、売上高、納品日、企業ＩＤ、売買先、製品分野、予定ＩＤなどの項目からなる。
【００２０】
需要予測システムのサーバ１は、売買予定情報と売買実績情報を比較し、製品メーカ４が部品メーカ３に注文する予定数である売買予定情報と実際に注文した数量である売買実績情報との乖離分を測定する。乖離分とはギャップのことであり、その測定方法としては、乖離分＝注文予定数／実際に注文した数量    乖離分＝注文予定金額／実際に注文した金額  などが考えられる。そして、注文予定数と実際に注文があった数量から確度を算出する。確度とは、売買予定の信頼性をあらわす数値で、製品メーカ毎に計算する。例えば、予定数と実績が常に同じ場合、確度は１００％として表す。
【００２１】
この確度が規定値を以下の場合、つまり注文予定数量と実際の注文数量の差（乖離分）が大きい場合には、需要予測結果の精度が悪くなる。そこで、需要予測システムのサーバは、製品メーカ４に対して、確度に基づきインセンティブを付与する。インセンティブの付与とは、注文予定数量と注文数が近く確度が高い製品メーカに対しては、部品の割引サービスを実施することなどを指す。確度に応じてインセンティブを付与することで、製品メーカ側からの注文予定数と注文数の乖離分が小さくなるように促進する（３）。なお、売買予実績情報の登録は、製品メーカ４の代わりに部品メーカ３が実施してもよい。
【００２２】
部品メーカ３は、部品メーカ情報登録処理の結果得た企業ＩＤとパスワードを入力して、需要予測システムのサーバ１にログインする（４）。需要予測システムのサーバ１では企業ＩＤとパスワードを元に、部品メーカ情報１８１ａを参照し、合否を決定する認証処理を行い（５）、認証結果を部品メーカ３に通知する（６）。ここで、企業ＩＤやパスワードに誤りがあれば、認証不合格となり、部品メーカ３は、次の手続き処理を行うことができない。認証結果が合格の場合、部品メーカ３は、部品表登録手段１３を用いて製品の部品表１８３を登録することができる（７）。ここでの主な登録内容を図６の部品表１８３に示す。部品表１８３は、予測ＩＤ、製品分野毎に、その製品が構成する部品の品名、原単位（数量）、単価、歩留、製造時間などの項目からなる。なお、部品表１８３は、部品メーカ３の代わりに製品メーカ４が登録してもよい。
【００２３】
続いて、需要予測システムのサーバ１は、売買予定情報１８２ａと売買実績情報１８２ｂを元に、売買予実績を集計し（８）、部品メーカ３に売買予実績の集計結果を提示する（９）。
【００２４】
図７は、図５（８）で示した売買予実績の集計方法を説明するフローチャートである。
まず、ステップ１にて売買予定情報１８２を読み取る。続いて部品表１８３を読み取り、部品所要量を算出する（ステップ２）。部品毎、日付毎に売買量の予定と実績を集計し、結果を出力する（ステップ３〜７）。
【００２５】
図８は、売買予実績の集計結果の表示例である。
このようにグラフに表示すると品目毎に売買量の予定と実績の推移を確認できる。ここで、売買量は金額でも良い。また、売買量は集計開始日からの累積値で表してもよい。
【００２６】
続いて、部品メーカ３は、売上予測登録を行う（１０）。主な登録内容を図６の売上予測情報１８２ｃに示す。図示の通り、売上予測情報１８２ｃは、予測ＩＤ、品名、数量、売上高、納期、企業ＩＤ、受注元、製品分野、確度などの項目がある。登録後、需要予測システムのサーバ１は、需要予測を実施し（１１）、その結果を部品メーカ３に通知する（１２）。
【００２７】
図９に需要予測方法の処理フローを示す。
ステップ１にて、売上予測情報１８２ｃを読み込み、続いて、部品表１８３を読み取り、部品所要量を算出する（ステップ２）。部品毎、日付毎にステップ４以降を繰り返す（ステップ３）。確度が規定値以上の部品を利用している製品を抽出する（ステップ４）。抽出した部品の必要時期と必要量を製造時間と歩留を勘案して算出する（ステップ５）。これを必要数繰り返した後（ステップ６）、各部品の必要数量を原単位で除算し、これを部品の種類数で平均することで、製品の需要予測結果を求める（ステップ７）。最後に、これらの結果を関連する企業に通知する（ステップ８）。図１０は、需要予測結果の画面一例である。製品や、それを構成する部品毎の需要の予測推移を確認することができる。
【００２８】
最後に、本発明の需要予測システムのビジネスフローの一例を説明する。
図１１は、本発明の需要予測システムのビジネスフローの一例を説明する図である。
部品メーカ３と製品メーカ４は、需要予測システムのサーバ１に会員登録する。部品メーカ３と製品メーカ４は、売買予測情報や売買実績情報などの業務取引データを入力する。需要予測システムのサーバ１は、入力されたデータを基に需要予測等の処理を行い、部品メーカ３と製品メーカ４に対して情報提供のサービスを実施する。この情報提供料として、需要予測システムのサーバ１は、部品メーカ３に対し課金する。課金の内訳としては、定期的に徴収する定額の基本料金と契約成立時に取引価格に応じて徴収するサービス料などが考えられる。これらのうち、いずれかが無料であってもよい。
【００２９】
部品メーカ３と製品メーカ４間の取り引きとしては、注文を受けた部品メーカ３は、製品を製品メーカ４に対して納品する。その対価として製品メーカ４は、部品メーカ３に対して代金を納める。サーバ１は、製品メーカの売買予定情報と売買実績の一致度（先の説明では乖離分の確度）に応じて製品メーカ４に対してポイントを付加する（先の説明ではインセンティブの付与）。このポイントは、例えば、製品メーカ４が部品メーカ３に支払う代金の割り引きとして利用する。
【００３０】
【発明の効果】
本発明によれば、消費者が欲しいと思っている製品と、その製品の需要が伸びるタイミングをタイムリーに予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のシステム構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態のハードウェア構成を示す図である。
【図３】メーカ情報を説明する図である。
【図４】部品メーカ情報登録画面表示例である。
【図５】需要予測処理手順を説明するシーケンス図である。
【図６】システムの各構成要素間で交換される情報を説明する図である。
【図７】需要予測方法のフローチャート図である。
【図８】需要予測画面の表示例である。
【図９】売買予実績情報の集計方法を説明するフローチャート図である。
【図１０】需要予測結果の表示画面の例である。
【図１１】本発明の需要予測システムのビジネスフローの一例を示す図である。
【符号の説明】
１  需要予測システムのサーバ
１０  電子計算機
１１ａ  部品メーカ情報登録手段
１１ｂ  製品メーカ情報登録手段
１２  売買予実績登録手段
１３  部品表登録手段
１４  需要予測手段
１８  データベース
１８１ａ  部品メーカ情報
１８１ｂ  製品メーカ情報
１８２ａ  売買予定情報
１８２ｂ  売買実績情報
１８２ｃ  売上予測情報
１８３  部品表
２  ネットワーク
３  部品メーカ
３０  電子計算機
４  製品メーカ
４０  電子計算機
【図１】
2004185350.tif 000003
【図２】
2004185350.tif 000004
【図３】
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【図４】
2004185350.tif 000006
【図５】
2004185350.tif 000007
【図６】
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【図７】
2004185350.tif 000009
【図８】
2004185350.tif 000010
【図９】
2004185350.tif 000011
【図１０】
2004185350.tif 000012
【図１１】
2004185350.tif 000013