(57)【要約】【課題】予測エンジン自体を補正することなく簡単な処理で予測値を補正できる需要量予測支援システム及びそのプログラム並びにそのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体を提供する。【解決手段】本システムは、実績照合期間内の各単位期間の需要量の実績値データを保存する需要量実績データベース５と、実績値データに予測モデルを当てはめることで実績照合期間及び将来予測期間の単位期間毎の予測値を求める需要予測値算出手段１２と、各単位期間の予測値に補正関数を適用することで予測値を補正する需要予測補正値算出手段１５と、実績照合期間内の各単位期間毎に補正後の予測値と実績値データとの残差量を求めることで全体の残差量を評価し、評価結果を作業者に提示する残差量評価手段１６と、作業者による入力操作に応じてパラメータを調整する補正関数パラメータ調整手段１４とを備える。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品の需要量について過去の実績値データがある実績照合期間と将来における需要量を予測する将来予測期間をそれぞれ単位期間毎に区切り、実績照合期間から将来予測期間にかけて各単位期間毎の需要量を、過去の実績値データをもとに予測する需要量予測支援システムにおいて、
実績照合期間における単位期間毎の需要量の実績値データを保存する需要量実績データベースと、
需要量実績データベースから読み込んだ実績値データに、実績照合期間から将来予測期間にかけての需要量の時系列データからなる予測モデルを当てはめることによって、実績照合期間から将来予測期間にかけて単位期間毎に需要量の予測値を求める需要予測値算出手段と、
需要予測値算出手段が求めた各単位期間の予測値に、該予測値を調整するパラメータを備えた補正関数を適用することによって予測値を補正する予測値補正手段と、
実績照合期間内の各単位期間において予測値補正手段で補正された予測値と実績値データとの残差量を求めることによって実績照合期間全体の残差量を評価し、評価結果を作業者に提示する評価手段と、
作業者による入力操作にしたがって上記パラメータを調整するパラメータ調整手段と、
を備えて成ることを特徴とする需要量予測支援システム。
【請求項２】
実績照合期間及び将来予測期間において上記パラメータに影響を与える事象があるか否かを問う設問を作業者に提示し、作業者が入力手段を用いて入力した設問に対する回答をもとにパラメータの調整についての示唆を作業者に提示する調整ガイダンス手段を備えて成ることを特徴とする請求項１記載の需要量予測支援システム。
【請求項３】
複数の予測モデルが登録された予測モデルデータベースと、各予測モデルについて、実績照合期間内で各予測モデルを用いて上記予測値算出手段が求めた予測値と需要量実績データベースから読み込んだ実績値データとの残差量から、予測値と実績値データとの一致度合いを表す評価値を求めて作業者にそれぞれ提示する予測モデル評価手段と、予測モデル評価手段の求めた評価値をもとに作業者が行った選択操作にしたがって予測モデルデータベースから何れか１つの予測モデルを選択する選択手段とを備え、上記予測値算出手段は、選択手段により選択された予測モデルを用いて需要量を予測する処理を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の需要量予測支援システム。
【請求項４】
上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間のオフセット値が調整されると、実績照合期間のオフセット値と同じ値に将来予測期間のオフセット値を自動調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項５】
上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間の倍率が調整されると、実績照合期間の倍率と同じ値に将来予測期間の倍率を自動調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項６】
上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間内の各単位期間のオフセット値が時間の経過に伴って段階的に変化するように調整されると、将来予測期間のオフセット値が、時間の経過に伴って実績照合期間内と同じような割合で段階的に変化するようにオフセット値を自動調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項７】
上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間内の各単位期間の倍率が時間の経過に伴って段階的に変化するように調整されると、将来予測期間の倍率が、時間の経過に伴って実績照合期間内と同じような割合で段階的に変化するように倍率を自動調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項８】
上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、予測モデルの時系列データの時間的な変化が周期性を有している場合に、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作よって実績照合期間のオフセット値が調整されると、予測モデルの周期と同じ周期でオフセット値が変化するように将来予測期間のオフセット値を自動調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項９】
上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、予測モデルの時系列データの時間的な変化が周期性を有している場合に、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作よって実績照合期間の倍率が調整されると、予測モデルの周期と同じ周期で倍率が変化するように将来予測期間の倍率を自動調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項１０】
上記パラメータは、季節の変わり目がずれることによって生じる需要量の時間的なずれを補正するために各単位期間の予測値を時間軸上の前後にずらす時間調整値からなり、上記パラメータ調整手段は、実績照合期間内の時間調整値が調整されると、実績照合期間の時間調整値と同じ値に将来予測期間の時間調整値を自動調整することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項１１】
実績照合期間内の各単位期間毎に、上記予測値算出手段が求めた予測値と実績値データとの残差量に対する重み係数を設定する設定手段を備え、上記評価手段は、実績照合期間内の各単位期間において予測値補正手段で補正された予測値と実績値データとの残差量を求めるとともに、各単位期間の残差量に上記重み係数を用いた重み付け演算を行うことで実績照合期間全体の残差量を求めることを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１つに記載の需要量予測支援システム。
【請求項１２】
コンピュータにより、請求項１乃至１１の何れか１つの需要量予測支援システムを実現させるためのプログラム。
【請求項１３】
請求項１２記載のプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、商品の需要量を予測する作業を支援する需要量予測支援システム及びそのプログラム並びにそのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来は、既製の予測エンジンが組み込まれたコンピュータを用いて、商品の過去の需要量をもとに将来の需要量を予測していた（例えば特許文献１及び特許文献２参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２０００−２５０８８８号公報（第３頁−第６頁、及び、第９図）
【特許文献２】
特開２００１−２２７２９号公報（第３頁、及び、第４図）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述の予測エンジンが高機能のものでも、需要予測には様々な要因が関連するため予測結果には誤差が発生する。また商品の需要環境は、季節変動やユーザーの嗜好の変化や販促活動などの様々な変動要因によって変動しやすく、予測値と需要量の実態との間にズレが生じるという問題があった。
【０００５】
このような予測値と需用量の実態とのズレを小さくするために、予測エンジンが予測に用いるモデル式を修正して、再度予測計算を行うことも考えられるが、予測関数が複雑であったり、予測エンジンのプログラムをユーザ側で修正できないようになっているため、予測値の補正を簡単に行うことができなかった。
【０００６】
本発明は上記問題点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、予測エンジン自体を補正することなく簡単な処理で予測値を補正できる需要量予測支援システム及びそのプログラム並びにそのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１の発明では、商品の需要量について過去の実績値データがある実績照合期間と将来における需要量を予測する将来予測期間をそれぞれ単位期間毎に区切り、実績照合期間から将来予測期間にかけて各単位期間毎の需要量を、過去の実績値データをもとに予測する需要量予測支援システムにおいて、実績照合期間における単位期間毎の需要量の実績値データを保存する需要量実績データベースと、需要量実績データベースから読み込んだ実績値データに、実績照合期間から将来予測期間にかけての需要量の時系列データからなる予測モデルを当てはめることによって、実績照合期間から将来予測期間にかけて単位期間毎に需要量の予測値を求める需要予測値算出手段と、需要予測値算出手段が求めた各単位期間の予測値に、該予測値を調整するパラメータを備えた補正関数を適用することによって予測値を補正する予測値補正手段と、実績照合期間内の各単位期間において予測値補正手段で補正された予測値と実績値データとの残差量を求めることによって実績照合期間全体の残差量を評価し、評価結果を作業者に提示する評価手段と、作業者による入力操作にしたがって上記パラメータを調整するパラメータ調整手段と、を備えて成ることを特徴とする。
【０００８】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、実績照合期間及び将来予測期間において上記パラメータに影響を与える事象があるか否かを問う設問を作業者に提示し、作業者が入力手段を用いて入力した設問に対する回答をもとにパラメータの調整についての示唆を作業者に提示する調整ガイダンス手段を備えて成ることを特徴とする。
【０００９】
請求項３の発明では、請求項１又は２の発明において、複数の予測モデルが登録された予測モデルデータベースと、各予測モデルについて、実績照合期間内で各予測モデルを用いて上記予測値算出手段が求めた予測値と需要量実績データベースから読み込んだ実績値データとの残差量から、予測値と実績値データとの一致度合いを表す評価値を求めて作業者にそれぞれ提示する予測モデル評価手段と、予測モデル評価手段の求めた評価値をもとに作業者が行った選択操作にしたがって予測モデルデータベースから何れか１つの予測モデルを選択する選択手段とを備え、上記予測値算出手段は、選択手段により選択された予測モデルを用いて需要量を予測する処理を行うことを特徴とする。
【００１０】
請求項４の発明では、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間のオフセット値が調整されると、実績照合期間のオフセット値と同じ値に将来予測期間のオフセット値を自動調整することを特徴とする。
【００１１】
請求項５の発明では、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間の倍率が調整されると、実績照合期間の倍率と同じ値に将来予測期間の倍率を自動調整することを特徴とする。
【００１２】
請求項６の発明では、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間内の各単位期間のオフセット値が時間の経過に伴って段階的に変化するように調整されると、将来予測期間のオフセット値が、時間の経過に伴って実績照合期間内と同じような割合で段階的に変化するようにオフセット値を自動調整することを特徴とする。
【００１３】
請求項７の発明では、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間内の各単位期間の倍率が時間の経過に伴って段階的に変化するように調整されると、将来予測期間の倍率が、時間の経過に伴って実績照合期間内と同じような割合で段階的に変化するように倍率を自動調整することを特徴とする。
【００１４】
請求項８の発明では、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、予測モデルの時系列データの時間的な変化が周期性を有している場合に、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作よって実績照合期間のオフセット値が調整されると、予測モデルの周期と同じ周期でオフセット値が変化するように将来予測期間のオフセット値を自動調整することを特徴とする。
【００１５】
請求項９の発明では、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、予測モデルの時系列データの時間的な変化が周期性を有している場合に、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作よって実績照合期間の倍率が調整されると、予測モデルの周期と同じ周期で倍率が変化するように将来予測期間の倍率を自動調整することを特徴とする。
【００１６】
請求項１０の発明では、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節の変わり目がずれることによって生じる需要量の時間的なずれを補正するために各単位期間の予測値を時間軸上の前後にずらす時間調整値からなり、上記パラメータ調整手段は、実績照合期間内の時間調整値が調整されると、実績照合期間の時間調整値と同じ値に将来予測期間の時間調整値を自動調整することを特徴とする。
【００１７】
請求項１１の発明では、請求項１乃至１０の何れか１つの発明において、実績照合期間内の各単位期間毎に、上記予測値算出手段が求めた予測値と実績値データとの残差量に対する重み係数を設定する設定手段を備え、上記評価手段は、実績照合期間内の各単位期間において予測値補正手段で補正された予測値と実績値データとの残差量を求めるとともに、各単位期間の残差量に上記重み係数を用いた重み付け演算を行うことで実績照合期間全体の残差量を求めることを特徴とする。
【００１８】
請求項１２の発明は、コンピュータにより、請求項１乃至１１の何れか１つの需要量予測支援システムを実現させるためのプログラムである。
【００１９】
請求項１３の発明は、請求項１２記載のプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１に本発明に係る需要量予測支援システムの構成図を示す。本システムでは１台のコンピュータＡで需要量予測支援システムを構築しており、コンピュータＡは、演算装置１と、ハードディスク等の記憶装置２と、マウス等のポインティングデバイスやキーボードからなる入力装置３と、対話型の入力画面や処理結果を画面上に表示するディスプレイ装置からなる出力装置４とで構成される。またコンピュータＡは、処理結果を印刷するプリンタなどの出力装置も備えている。
【００２１】
記憶装置２には、需要量実績データベース５及び需要予測モデルデータベース６の２つのデータベースが構築されている。需要量実績データベース５には、複数の商品について、過去の実績値データがある実績照合期間を所定の単位期間で区切った単位期間毎の実績値データ（需要量実績値データ）が記憶されている。なお本実施形態では、１年を週単位で区切った週毎の需要量実績値データが格納されており、前年の第１週から第５２週までと、当年の第１週から実績が計上された最新の週（例えば当年の第５週）までの需要量実績値データが記憶されている。また需要予測モデルデータベース６には、実績照合期間から、将来の需要量を予測する将来予測期間にかけての需要量の時系列データからなる予測モデルのデータ（需要予測モデルデータ）が複数格納されている。
【００２２】
演算装置１は需要予測モデル選択手段１１と需要予測値算出手段１２と補正関数設定手段１３と補正関数パラメータ調整手段１４（パラメータ調整手段）と需要予測補正値算出手段１５（補正値算出手段）と残差量評価手段１６（評価手段）とで構成される。
【００２３】
需要予測モデル選択手段１１は、需要予測モデルデータベース６に格納された複数の予測モデルから、需要量を予測する商品の実績値データに当てはまる予測モデルを選択する処理を行う。
【００２４】
需要予測値算出手段１２は既製の予測エンジンからなり、選択された予測モデルを需要量実績値データに当てはめることで、実績照合期間及び将来予測期間の各単位期間の需要量の予測値を算出する。
【００２５】
補正関数設定手段１３は、選択された予測モデルに対する補正関数とそれに用いるパラメータの初期値及びその調整可能範囲を記憶装置２から読み出し、補正関数を設定する処理を行う。
【００２６】
補正関数パラメータ調整手段１４は、出力装置４にグラフィック表示された調整画面を見て作業者が入力装置３を用いて入力した入力操作にしたがって、補正関数のパラメータを調整する処理を行う。
【００２７】
需要予測補正値算出手段１５は、補正関数パラメータ調整手段１４によってパラメータが調整された補正関数を用いて、需要予測値算出手段１２で算出された予測値を補正する処理を行う。
【００２８】
残差量評価手段１６は、実績照合期間において需要予測補正値算出手段１５で補正された予測値と、需要量実績データベース５に記憶された需要量実績値データとの残差量から、実績照合期間全体の残差量を求めて、補正された予測値と需要量実績値データとの一致度合い（適合度）を評価する処理を行う。
【００２９】
なお記憶装置２には、演算装置１が実行することによって本発明に係る需要量予測支援システムを実現する需要量予測支援プログラムが格納されており、上記の各手段１１〜１６は演算装置１の演算機能によって実現される。この需要量予測支援プログラムは、コンピュータで読み書き可能なフレキシブルディスクなどの記録媒体や、読み込み可能なＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録されており、このような記録媒体を用いてコンピュータに容易に組み込むことができる。
【００３０】
次に、本システムを用いてある商品の需要量を予測する手順を図２〜図１３に基づいて説明する。
【００３１】
先ず、需要量を予測したい商品の品番（予測対象品番）を決定するまでの手順について説明する。演算装置１が需要量予測支援プログラムを実行すると、ディスプレイ装置からなる出力装置４に、図３に示すような初期のメイン画面Ｗ１が表示され、作業者はこのメイン画面Ｗ１の入力枠Ｕ１に品番を直接入力するか、又は「参照」ボタンＢ１を選択して図４に示す参照画面Ｗ２を表示させた後、この参照画面Ｗ２を見ながら品番の選択処理を行うことで、品番を決定する。
【００３２】
ここで、図２のフロー図に基づいて、参照画面Ｗ２を利用して品番を選択する処理について詳細に説明する。作業者がメイン画面Ｗ１内の「参照」ボタンＢ１をマウスでクリックするなどして選択すると（図２のＳ１）、出力装置４に図４の参照画面Ｗ２が表示される（図２のＳ２）。参照画面Ｗ２の中央には、本システムに登録されている商品の品番とその商品名と属性データ（商品の種類などを示すデータ）の一覧表Ｔ１が表示され、この一覧表Ｔ１の左側には各品番を選択する際にチェックを入れるチェックボックスＣ３が複数表示されている。そして、作業者が参照画面Ｗ２を見ながら、所望の品番に対応するチェックボックスＣ３をマウスでクリックするなどして選択すると、チェックボックスＣ３内にチェック（例えば「レ」）が入り、その後に画面右下の「選択」ボタンＢ６をマウスでクリックするなどして選択すると、チェックの入れられた品番（例えばＸＸ１）が択一的に選択される（図２のＳ３）。一方、図４の画面で「キャンセル」ボタンＢ７をマウスでクリックするなどして選択すると、品番の選択操作がキャンセルされて、図３のメイン画面Ｗ１に戻る。
【００３３】
メイン画面Ｗ１で入力枠Ｕ１に品番を直接入力するか、又は参照画面Ｗ２で品番を選択するかして品番が決定されると、出力装置４に図５のメイン画面Ｗ３が表示され、メイン画面Ｗ３内の入力枠Ｕ１に選択された品番（例えばＸＸ１）が表示される（図２のＳ４）。この品番でよければ作業者は「取込実行」ボタンＢ２をマウスでクリックするなどして選択し（図２のＳ５）、この選択操作によって演算装置１が需要量実績データベース５から上記品番（ＸＸ１）の商品について前年及び当年の需要量の実績値データを読み込み、メイン画面Ｗ３の上側のグラフＧ１に各週毎の実績値データを棒グラフで表示させる（図２のＳ６）。
【００３４】
次に、実績照合期間の需要量実績値データをもとに、実績照合期間及び将来予測期間の実績値を予測する処理を図６のフロー図にしたがって説明する。先ず、演算装置１の需要予測モデル選択手段１１は、需要予測モデルデータベース６に記憶された複数の予測モデルから、過去の需要量実績値データの時間的な変化傾向に合致した予測モデルを選択する処理を行う（図６のＳ１１）。予測モデルが選択されると、選択された予測モデルのモデル式を用いて、需要予測値算出手段１２が実績照合期間及び将来予測期間における需要量の予測値を算出する（図６のＳ１２）。予測値の算出が終了すると、予測モデル評価手段としての残差量評価手段１６が、需要予測値算出手段１２の求めた実績照合期間における需要量の予測値（理論値）と、需要量実績データベース５から読み込んだ需要量の実績値データとの残差量を求めて、実績照合期間全体の残差量から予測モデルの一致度合いを評価する評価値を求める（図６のＳ１３）。
【００３５】
ここで、予測モデルの選択を行ってから予測モデルの一致度合いを評価するまでの処理を図７のフロー図にしたがって詳細に説明する。図５に示すメイン画面Ｗ３の下部中央には、予測モデルの選択モードを自動選択モード又は手動選択モードの何れかに設定するチェックボックスＣ１，Ｃ２が設けられており、何れかのチェックボックスＣ１，Ｃ２をマウスでクリックするなどして選択すると、選択した側にチェック（例えば「●」）が入れられ、その後「実行」ボタンＢ３をマウスでクリックするなどして選択すると、選択モードが決定される（図７のＳ２１）。
【００３６】
自動選択モードに決定された場合は、需要予測モデル選択手段１１が需要予測モデルデータベース６から複数の需要予測モデルデータを読み込むとともに（図７のＳ２２）、出力装置４に選択条件を入力させる画面（図示せず）を表示させ、この画面で作業者が所定の条件（過去に適用回数が多い予測モデルを選択するとか、残差量の平均値が最小の予測モデルを選択するといった条件）を入力すると（図７のＳ２３）、入力された選択条件にしたがって需要予測モデル選択手段１１が予測モデルの選択を自動的に行う（図７のＳ２４）。例えば残差量の平均値が最小の予測モデルを選択するという条件が入力されると、需要予測モデル選択手段１１は残差量評価手段１６の求めた評価値をもとに残差量の最も小さい予測モデルを選択する。
【００３７】
一方、手動選択モードに決定された場合は、需要予測モデル選択手段１１が需要予測モデルデータベース６から複数の需要予測モデルデータを読み込むとともに（図７のＳ２５）、図８に示すような予測モデルの選択画面Ｗ４を出力装置４に表示させる。この選択画面Ｗ４の下側には、需要予測モデルデータベース６に登録されている複数の予測モデルに割り当てた番号（Ｍ１，Ｍ２…）と、各モデルをこれまでに適用した適用回数と、残差量評価手段１６が求めた各予測モデルと実績値データとの週毎の残差量（各週の実績値データと需要予測モデルの需要量との差分をとった値）の平均値（平均残差量）、最小値（最小残差量）、及び最大値（最大残差量）とを一覧表示した表Ｔ２が表示され、表Ｔ２の左側には各予測モデルを選択する際にチェックを入れるチェックボックスＣ４が複数表示される（図７のＳ２６）。また表Ｔ２の上側には需要量の実績値データを棒グラフで表したグラフＧ２が表示されている。そして、作業者が選択画面Ｗ４を見ながら、所望の予測モデルに対応するチェックボックスＣ４をマウスでクリックするなどして選択すると、チェックボックスＣ４内にチェック（例えば「●」）が入れられるとともに、チェックが入れられた予測モデルの週毎の需要量を折れ線で示した折れ線グラフが上述のグラフＧ２に重ねて表示される。このように作業者が所望の予測モデルのチェックボックスＣ４にチェックを入れた後に、画面右下の「選択」ボタンＢ８をマウスでクリックするなどして選択すると、チェックの入れられた予測モデル（例えばＭ１）が択一的に選択される（図７のＳ２７）。一方、図８の選択画面Ｗ４で「キャンセル」ボタンＢ９をマウスでクリックするなどして選択すると、予測モデルの選択操作がキャンセルされて、図５のメイン画面Ｗ３に戻る。
【００３８】
このようにして自動選択モード又は手動選択モードの何れかで予測モデルが決定されると、決定された予測モデルのモデル式を用いて需要予測値算出手段１２が実績照合期間及び将来予測期間における需要量の予測値を算出する。そして、残差量評価手段１６が、実績照合期間の各単位期間において需要予測値算出手段１２の求めた実績照合期間内の予測値と、需要量実績データベース５から読み込んだ需要量の実績値データとの残差量を求めて、実績照合期間全体の残差量から予測モデルの一致度合いを示す評価値を求める（図７のＳ２８）。
【００３９】
ここで、演算装置１は、表１に示すように実績照合期間（表１では前年の第１週から第５２週まで）の各単位期間について重み係数を設定しており、残差量評価手段１６は次式の演算を行って評価値を求めている。
【００４０】
【表１】
2004295226.tif 000003
【００４１】
（評価値）＝１−（Σ（｜Ｐ（ｉ）−Ｑ（ｉ）｜×ｚ（ｉ））／Ｑ（ｉ））／ｎ
但し、実績照合期間の始め（前年の第１週）から数えてｉ番目の週における需要量の実績値をＱ（ｉ）、需要量の予測値をＰ（ｉ）、重み係数をｚ（ｉ）、実績照合期間の週数をｎとする。
【００４２】
このように、残差量評価手段１６が各予測モデルの評価値を求める際に、各単位期間における重み係数を設定して評価値を求めているので、定常的に販売される商品だけではなく、季節商品或いは特殊な販売形態の商品に、より対応した予測モデルを選択することができる。なお、表１の設定では直近の所定期間（例えばｍ週〜５２週）について重み係数を他の週よりも大きくしており、このような設定を行うことで直近の予測精度を重要視しているが、任意の所定期間（例えばｍ週、ｍ＋１週、５１週及び５２週）についての予測精度を重要視する場合には、表２に示すようにその週の重み係数を他の週に比べて大きい値に設定すれば良い。また、需要の変動が大きく、予測精度が低くなると分かっている期間については、その期間の重み係数を他の週に比べて小さい値に設定することで、この期間の需要変動による影響を小さくして、適正な評価値を得ることができる。
【００４３】
【表２】
2004295226.tif 000004
【００４４】
そして、演算装置１は評価値の算出処理が終了すると、図９に示すようにメイン画面Ｗ５の上部右側の表示窓Ｕ２，Ｕ３に選択した予測モデルの番号とその評価値とを表示し、さらにメイン画面Ｗ５の上部中央のグラフＧ１に、実績値データを棒グラフで表示するとともに、実績照合期間Ｔａ及び将来予測期間Ｔｂにおける週毎の予測値を折れ線グラフＭで重ねて表示させる（図７のＳ２９）。
【００４５】
以上のようにして残差量評価手段１６が、予測モデルのモデル式を用いて算出した需要量の予測値（理論値）と需要量実績値データとの残差量を求め、実績照合期間全体の残差量から予測モデルの一致度合いを示す評価値を求めると、作業者は、図９のメイン画面Ｗ５に表示された評価値及び需要予測値の折れ線グラフＭを見て、需要予測値が適正であるか否かを判断し（図６のＳ１４）、適正であると判断すればメイン画面Ｗ５の右下の「調整不要」ボタンＢ４をマウスでクリックするなどして選択する。「調整不要」ボタンＢ４が選択されると、演算装置１は、図６のＳ１２で算出された需要量の予測値を出力装置４に出力させるとともに、予測モデルの番号や補正関数を用いた場合はその番号とパラメータの値を記憶装置２に記憶させる（図６のＳ１５）。
【００４６】
一方、Ｓ１４において予測モデルを用いて求めた予測値が不適であると作業者が判断すると、作業者は、メイン画面Ｗ５の右下の「調整必要」ボタンＢ５をマウスでクリックするなどして選択する。「調整必要」ボタンＢ５が選択操作されると、演算装置１の補正関数設定手段１３は、図６のＳ１１で選択された予測モデルに対応した補正関数とその補正関数で用いるパラメータ及びその調整範囲を記憶装置２から読み出して（図６のＳ１７）、補正関数を設定する（図６のＳ１６）。そして、補正関数パラメータ調整手段１４が、作業者の調整操作にしたがって補正関数のパラメータの値を調整するとともに（図６のＳ１８）、調整後のパラメータの値を記憶装置２に記憶させる（図６のＳ１７）。
【００４７】
パラメータの調整が終了すると、演算装置１の需要予測補正値算出手段１５は、需要予測値算出手段１２の求めた需要量の予測値に補正関数を適用して、実績照合期間及び将来予測期間における予測値を補正し（図６のＳ１９）、Ｓ１３に戻って実績照合期間における需要量の予測値の補正結果と実績値データとの残差量を評価し、補正結果が適正であるか否かを再度判断する（図６のＳ１４）。
【００４８】
ここで、補正関数のパラメータを調整する手順を図１０〜図１３に従って説明する。先ず補正関数について説明する。補正関数は、需要量の予測値を調整するパラメータを有し、実績照合期間の始め（前年の第１週）から数えてｉ番目の週における需要予測値をＰ（ｉ）、その補正結果をＲ（ｉ）とすると次式で表される。
【００４９】
Ｒ（ｉ）＝Ａ（ｉ）×Ｐ（ｉ−Ｃ（ｉ））＋Ｂ（ｉ）
但し、Ａ（ｉ）は倍率、Ｂ（ｉ）はオフセット値、Ｃ（ｉ）は時間調整値であり、各パラメータＡ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）は各々の週毎に任意の値に調整される。
【００５０】
ところで需要環境の変動は様々な要因で生じるが、例えば季節商品の場合に冷夏や暖冬などの各季節の温度、湿度の高低によって生じる需用量の変動や、商品について販促キャンペーンを実施した場合に販促効果によって生じる需要量の変動は、需要量の実績値が予測値の定数倍になると考えられるので、予測値に所定の倍率Ａ（ｉ）をかけて予測値を増減することで、予測値の補正が行える。また小売店などでスポット的な販促イベントを予め計画して実施する場合は、販促イベントの実施期間中、販促イベントを実施した場所で需要量が増加すると考えられるので、その期間の需要量の予測値にオフセット値Ｂ（ｉ）を加算して、予測値をかさ上げすることで、予測値の補正が行える。また季節商品の場合には例えば梅雨明けが早まったり、冬期に積雪が遅れるなどして、季節の変わり目がずれることで、需要量の季節（時間）による変化が早まったり、遅れたりする場合があるが、この場合は需要量の時間的なずれを補正するために、需要量の予測値を時間軸上の前後にずらす時間調整値Ｃ（ｉ）の値を調整することによって、予測値の補正が行える。なお、商品の需要量が１年周期で変化する場合には、途中の各単位期間の予測値は所定の日数だけずらし、一年を通して増減日数がゼロになるようにすれば、需要量の周期がずれることはない。
【００５１】
上述のメイン画面Ｗ５で「調整必要」ボタンＢ５をマウスでクリックするなどして選択すると（図１０のＳ３１）、補正関数パラメータ調整手段１４は記憶装置２から補正関数と各パラメータＡ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）の前回の設定値とを読み込み（図１０のＳ３２）、パラメータＡ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）の値を前回の設定値又は初期値に設定する（図１０のＳ３３）。各パラメータＡ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）の値が設定されると、需要予測補正値算出手段１５が、需要予測値算出手段１２で算出された予測値に補正関数を適用して、実績照合期間及び将来予測期間における予測値を補正し、需要量実績値データの棒グラフと、予測値及び予測値を補正した補正値の折れ線グラフとを重ね合わせたグラフＧ３を出力装置４に表示させる。
【００５２】
図１１は出力装置４の表示画面Ｗ６を示し、画面Ｗ６の上側に上述のグラフＧ３が表示される。また、画面Ｗ６の中央には倍率Ａ（ｉ）、オフセット値Ｂ（ｉ）、時間調整値Ｃ（ｉ）の各値を折れ線グラフで表示したグラフＧ４〜Ｇ６が上下に並べて表示される（図１０のＳ３４）。なおグラフＧ３のイは補正前の予測値、ロは補正後の予測値である。またグラフＧ４では、基準値（＝１）を中心とした折れ線グラフ（図中のハ）で倍率Ａ（ｉ）を表示しており、図中のニ，ホはそれぞれ倍率Ａ（ｉ）の上限値ＡＨと下限値ＡＬを示している。つまり上限値ＡＨ（図中のニ）と下限値ＡＬ（図中のホ）とで囲まれる範囲が倍率Ａ（ｉ）の調整範囲となっている。同様のグラフＧ５では、基準値（＝０）を中心とした折れ線グラフ（図中のヘ）でオフセット値Ｂ（ｉ）を表示しており、図中のト，チはそれぞれオフセット値Ｂ（ｉ）の上限値ＢＨと下限値ＢＬを示している。またグラフＧ６では、基準値（＝０）を中心とした折れ線グラフ（図中のリ）で時間調整値Ｃ（ｉ）を表示しており、図中のヌ，ルはそれぞれ時間調整値Ｃ（ｉ）の上限値ＣＨと下限値ＣＬを示している。つまり上限値ＢＨ，ＣＨ（図中のト，ヌ）と下限値ＢＬ，ＣＬ（図中のチ，ル）とで囲まれる範囲が、それぞれオフセット値Ｂ（ｉ）、時間調整値Ｃ（ｉ）の調整範囲となっている。
【００５３】
出力装置４の表示画面Ｗ６に、補正前及び補正後の予測値と需要量の実績値データとを重ねて表したグラフＧ３が表示されると、作業者は表示画面Ｗ６のグラフＧ３を見て、パラメータの調整が必要か否かを判断する（図１０のＳ３５）。調整の必要があると作業者が判断すると、作業者は表示画面Ｗ６の右下にある「実行」ボタンＢ１０をマウスでクリックするなどして選択し、この選択操作にしたがって調整ガイダンス手段としての演算装置１は、実績照合期間及び将来予測期間において各パラメータに影響を与える事象があるか否かを問う設問を作業者に提示し、作業者が入力装置２を用いて入力した設問に対する回答をもとにパラメータの調整についての示唆を作業者に提示する調整ガイダンスを行う（図１０のＳ３６）。
【００５４】
先ず演算装置１は、オフセット値Ｂ（ｉ）に影響を与える事象があったか否かを問うために、図１２（ａ）に示すようなサブ画面Ｗ７を出力装置４に表示させる。画面Ｗ７には例えば「予測処理対象期間中にイベントなどがありましたか」という設問が提示され、イベントなどがある場合は作業者が「はい」のボタンＢ１２を選択し、その結果同図（ｂ）のサブ画面Ｗ８が出力装置４に表示される。サブ画面Ｗ８には例えば「イベントがある週（もしくは過去にあった）に関してオフセット調整パラメータを調整して下さい」というような調整についての示唆が表示され、この示唆内容にしたがって、作業者が画面Ｗ６のグラフＧ５においてオフセット値Ｂ（ｉ）の曲線（グラフＧ５のヘ）をマウスでドラッグするなどして変形させることで、オフセット値Ｂ（ｉ）を調整する（図１０のＳ３７）。この時、演算装置１が、同一品番又は他の品番の商品について過去にオフセット値Ｂ（ｉ）を調整した時の調整内容を参照データとして示したサブ画面Ｗ９（同図（ｃ）参照）を出力装置４に表示させても良く、調整の目安になる。
【００５５】
オフセット値Ｂ（ｉ）の調整後にサブ画面Ｗ８の「ＯＫ」ボタンＢ１４を選択するか、サブ画面Ｗ７で「いいえ」のボタンＢ１３を選択すると、演算装置１は、倍率Ａ（ｉ）に影響を与える事象があったか否かを問うために、同図（ｄ）のサブ画面Ｗ１０を出力装置４に表示させる。サブ画面Ｗ１０には例えば「季節性に対する影響要因（冷夏や暖冬など）がありましたか」という設問が提示され、季節性に対する影響要因がある場合、作業者が「はい」のボタンＢ１５を選択すると、同図（ｅ）のサブ画面Ｗ１１が表示される。サブ画面Ｗ１１には例えば「需要変動に対して倍率的影響があると思われるので、倍率調整パラメータを調整して下さい」というような調整についての示唆が表示される。この示唆内容にしたがって、作業者は画面Ｗ６のグラフＧ４において倍率Ａ（ｉ）の曲線（グラフＧ４のハ）をマウスでドラッグするなどして変形させることで、倍率Ａ（ｉ）を調整する（図１０のＳ３７）。この時、演算装置１が、同一品番又は他の品番の商品について、過去に倍率Ａ（ｉ）を調整した時の調整内容を参照データとして示したサブ画面Ｗ１２（同図（ｆ）参照）を出力装置４に表示させても良く、調整の目安になる。
【００５６】
倍率Ａ（ｉ）の調整後にサブ画面Ｗ１１の「ＯＫ」ボタンＢ１７を選択するか、サブ画面Ｗ１０で「いいえ」のボタンＢ１６を選択すると、演算装置１は、時間調整値Ｃ（ｉ）に影響を与える事象があったか否かを問うために、同図（ｇ）に示すようなサブ画面Ｗ１３を出力装置４に表示させる。サブ画面Ｗ１３には例えば「販売時期に関する影響要因（梅雨明けが早まるなど）がありましたか？」という設問が提示され、販売時期に関する影響要因がある場合、作業者が「はい」のボタンＢ１８を選択すると、同図（ｈ）に示すサブ画面Ｗ１４が表示される。サブ画面Ｗ１４には例えば「需要量のピーク時期等が変動すると思われるので、時間調整パラメータを調整して下さい」というような調整についての示唆が表示される。この示唆内容にしたがって、作業者は画面Ｗ６のグラフＧ６において時間調整値Ｃ（ｉ）の曲線（グラフＧ６のリ）をマウスでドラッグするなどして変形させることで、時間調整値Ｃ（ｉ）を調整する（図１０のＳ３７）。この時、演算装置１が、同一品番又は他の品番の商品について、過去に時間調整値Ｃ（ｉ）を調整した時の調整内容を参照データとして示したサブ画面Ｗ１５（同図（ｉ）参照）を出力装置４に表示させても良く、調整の目安になる。
【００５７】
ところで、補正関数パラメータ調整手段１４では、作業者の調整操作によって実績照合期間の倍率Ａ（ｉ）やオフセット値Ｂ（ｉ）や時間調整値Ｃ（ｉ）が調整されると、実績照合期間の倍率Ａ（ｉ）、オフセット値Ｂ（ｉ）、及び時間調整値Ｃ（ｉ）と同じ値に将来予測期間の倍率Ａ（ｉ）、オフセット値Ｂ（ｉ）、及び時間調整値Ｃ（ｉ）を自動調整することによって、調整作業を簡略化しているが、作業者の調整操作によって実績照合期間内の各単位期間の倍率Ａ（ｉ）又はオフセット値Ｂ（ｉ）が時間の経過に伴って段階的に変化するように調整されると、将来予測期間の倍率Ａ（ｉ）又はオフセット値Ｂ（ｉ）が、時間の経過に伴って実績照合期間内と同じような割合で段階的に変化するように自動調整するようにしても良く、調整作業を簡略化できる。また、予測モデルの時系列データの時間的な変化が周期性を有している場合には、作業者の調整操作よって実績照合期間の倍率Ａ（ｉ）又はオフセット値Ｂ（ｉ）が調整されると、補正関数パラメータ調整手段１４が、予測モデルの周期と同じ周期で倍率Ａ（ｉ）又はオフセット値Ｂ（ｉ）が変化するように将来予測期間の倍率Ａ（ｉ）又はオフセット値Ｂ（ｉ）を自動調整するようにしても良く、調整作業を簡略化できる。
【００５８】
そして、時間調整値Ｃ（ｉ）の調整後にサブ画面Ｗ１４の「ＯＫ」ボタンＢ２０を選択するか、サブ画面Ｗ１３で「いいえ」のボタンＢ１９を選択すると、各パラメータについての調整作業を終了し、調整後の各グラフＧ４〜Ｇ６の調整値をもとに、各パラメータＡ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）の値が決定される（図１０のＳ３８）。そして、調整後の各パラメータＡ（ｉ）、Ｂ（ｉ）、Ｃ（ｉ）を用いて、需要予測補正値算出手段１５が、需要予測値算出手段１２で算出された予測値に補正関数を適用して、実績照合期間及び将来予測期間における予測値を補正し、図１３に示すメイン画面Ｗ１６のグラフＧ１に需要量実績値データの棒グラフと、予測値及び予測値を補正した補正値の折れ線グラフとを重ね合わせて表示させる。尚、グラフＧ１のイは補正前の予測値、ロは補正後の予測値である。
【００５９】
また演算装置１は、各単位期間において補正後の予測値と需要量実績値データとの残差量をそれぞれ求め、実績照合期間全体の残差量から、補正後の予測値と需要量実績値データとの一致度合いを評価する評価値を求めており、メイン画面Ｗ１６の表示窓Ｕ４，Ｕ５に使用した補正関数の番号と残差量の評価値とを表示させて、需要量の予測処理を終了する。
【００６０】
ここで、設定手段としての演算装置１は、上述の表１に示すように実績照合期間の各単位期間について重み係数を設定しており、次式の演算を行って評価値を求めている。
【００６１】
（評価値）＝１−（Σ（｜Ｒ（ｉ）−Ｑ（ｉ）｜×ｚ（ｉ））／Ｑ（ｉ））／ｎ
但し、実績照合期間の始め（前年の第１週）から数えてｉ番目の週における需要量の実績値をＱ（ｉ）、需要予測値の補正結果をＲ（ｉ）、重み係数をｚ（ｉ）、実績照合期間の週数をｎとする。
【００６２】
このように、補正後の予測値についての評価値を求める際に、各単位期間における重み係数を設定して評価値を求めているので、定常的に販売される商品だけではなく、季節商品或いは特殊な販売形態の商品に、より対応したパラメータを設定することができる。なお、表１に示す重み係数の設定では直近の所定期間（ｍ週〜５２週）について重み係数を他の週よりも大きくしており、このような設定を行うことで直近の予測精度を重要視しているが、任意の所定期間（ｍ週、ｍ＋１週、５１週及び５２週）についての予測精度を重要視する場合には、上述の表２に示すようにその週の重み係数を他の週に比べて大きい値に設定すれば良い。また、需要の変動が大きく、予測精度が低くなると分かっている期間については、その期間の重み係数を他の週に比べて小さい値に設定することで、この期間の需要変動による影響を小さくして、適正な評価値を得ることができる。
【００６３】
一方、Ｓ３５において作業者が調整の必要はないと判断すると、作業者は表示画面Ｗ６の右下にある「キャンセル」ボタンＢ１１をマウスでクリックするなどして選択し、この選択操作にしたがって演算装置１が出力装置４に図１３の出力画面Ｗ１６を表示させるとともに、補正関数パラメータ調整手段１４が記憶装置２に補正関数の各パラメータの値、予測補正値、残差量及び評価値を記憶させて、需要量の予測処理を終了する。
【００６４】
以上説明したように、本システムでは、需要予測値算出手段１２の算出した予測値を補正する補正関数を用い、残差量評価手段１６によって提示された評価結果を見た作業者の入力操作にしたがって、補正関数パラメータ調整手段１４が補正関数のパラメータを調整することで、予測値を需要量の実態に合わせて補正しているので、需要予測値算出手段１２（予測エンジン）そのものを修正することなく、需要予測値算出手段１２の算出した予測値を簡単に補正することができ、需要環境の変動に合わせて需要量の予測値を容易に補正できる。また、補正関数のパラメータを調整する際には、調整ガイダンス手段としての演算装置１が、実績照合期間及び将来予測期間において補正関数のパラメータに影響を与える事象があるか否かを問う設問を出力装置４に表示させ、作業者が入力装置３を用いて入力した設問に対する回答をもとにパラメータの調整についての示唆を出力装置４に表示させているので、この示唆内容にしたがってパラメータの調整を容易に行うことができる。
【００６５】
【発明の効果】
上述のように、請求項１の発明は、商品の需要量について過去の実績値データがある実績照合期間と将来における需要量を予測する将来予測期間をそれぞれ単位期間毎に区切り、実績照合期間から将来予測期間にかけて各単位期間毎の需要量を、過去の実績値データをもとに予測する需要量予測支援システムにおいて、実績照合期間における単位期間毎の需要量の実績値データを保存する需要量実績データベースと、需要量実績データベースから読み込んだ実績値データに、実績照合期間から将来予測期間にかけての需要量の時系列データからなる予測モデルを当てはめることによって、実績照合期間から将来予測期間にかけて単位期間毎に需要量の予測値を求める需要予測値算出手段と、需要予測値算出手段が求めた各単位期間の予測値に、該予測値を調整するパラメータを備えた補正関数を適用することによって予測値を補正する予測値補正手段と、実績照合期間内の各単位期間において予測値補正手段で補正された予測値と実績値データとの残差量を求めることによって実績照合期間全体の残差量を評価し、評価結果を作業者に提示する評価手段と、作業者による入力操作にしたがって上記パラメータを調整するパラメータ調整手段と、を備えて成ることを特徴とし、需要予測値算出手段として既製の予測エンジンを利用する場合には予測エンジンの構成が複雑であったり、予測エンジンそのものをユーザ側で修正できないようになっているため、商品の需要環境の変動に応じて予測値を補正することが難しいが、本発明では需要予測値算出手段の算出した予測値を補正する補正関数を用い、評価手段によって提示された評価結果を見た作業者の入力操作にしたがって、パラメータ調整手段が補正関数のパラメータを調整しているので、需要予測値算出手段そのものを変更することなく、需要予測値算出手段の算出した予測値を簡単に補正することができ、需要環境の変動に合わせて需要量の予測値を容易に補正できるという効果がある。
【００６６】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、実績照合期間及び将来予測期間において上記パラメータに影響を与える事象があるか否かを問う設問を作業者に提示し、作業者が入力手段を用いて入力した設問に対する回答をもとにパラメータの調整についての示唆を作業者に提示する調整ガイダンス手段を備えて成ることを特徴とし、調整ガイダンス手段は、作業者に提示した設問に対して作業者が入力手段を用いて入力した回答をもとに、パラメータの調整についての示唆を作業者に提示しているので、この示唆内容にしたがってパラメータの調整を容易に行えるという効果がある。
【００６７】
請求項３の発明は、請求項１又は２の発明において、複数の予測モデルが登録された予測モデルデータベースと、各予測モデルについて、実績照合期間内で各予測モデルを用いて上記予測値算出手段が求めた予測値と需要量実績データベースから読み込んだ実績値データとの残差量から、予測値と実績値データとの一致度合いを表す評価値を求めて作業者にそれぞれ提示する予測モデル評価手段と、予測モデル評価手段の求めた評価値をもとに作業者が行った選択操作にしたがって予測モデルデータベースから何れか１つの予測モデルを選択する選択手段とを備え、上記予測値算出手段は、選択手段により選択された予測モデルを用いて需要量を予測する処理を行うことを特徴とし、予測モデル評価手段は、予測値算出手段が各予測モデルを用いて算出した予測値と実績値データとの残差量から、予測値と実績値データとの一致度合いを表す評価値を求めて作業者に提示しており、この評価値をもとに作業者が行った選択操作にしたがって選択手段が予測モデルを選択しているので、実績値データに合致した予測モデルを選択することができ、予測精度が向上するという効果がある。
【００６８】
請求項４の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間のオフセット値が調整されると、実績照合期間のオフセット値と同じ値に将来予測期間のオフセット値を自動調整することを特徴とし、パラメータの調整作業を簡単に行えるという効果がある。
【００６９】
請求項５の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間の倍率が調整されると、実績照合期間の倍率と同じ値に将来予測期間の倍率を自動調整することを特徴とし、パラメータの調整作業を簡単に行えるという効果がある。
【００７０】
請求項６の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間内の各単位期間のオフセット値が時間の経過に伴って段階的に変化するように調整されると、将来予測期間のオフセット値が、時間の経過に伴って実績照合期間内と同じような割合で段階的に変化するようにオフセット値を自動調整することを特徴とし、パラメータの調整作業を簡単に行えるという効果がある。
【００７１】
請求項７の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作によって実績照合期間内の各単位期間の倍率が時間の経過に伴って段階的に変化するように調整されると、将来予測期間の倍率が、時間の経過に伴って実績照合期間内と同じような割合で段階的に変化するように倍率を自動調整することを特徴とし、パラメータの調整作業を簡単に行えるという効果がある。
【００７２】
請求項８の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、スポット的な販促イベントの実施によって生じる需要量の増減を補正するために予測値に加減算するオフセット値であり、予測モデルの時系列データの時間的な変化が周期性を有している場合に、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作よって実績照合期間のオフセット値が調整されると、予測モデルの周期と同じ周期でオフセット値が変化するように将来予測期間のオフセット値を自動調整することを特徴とし、パラメータの調整作業を簡単に行えるという効果がある。
【００７３】
請求項９の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節性の要因や販促キャンペーンなどの変動要因によって生じる需要量の増減を補正するために予測値にかける倍率であり、予測モデルの時系列データの時間的な変化が周期性を有している場合に、上記パラメータ調整手段は、作業者の調整操作よって実績照合期間の倍率が調整されると、予測モデルの周期と同じ周期で倍率が変化するように将来予測期間の倍率を自動調整することを特徴とし、パラメータの調整作業を簡単に行えるという効果がある。
【００７４】
請求項１０の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、上記パラメータは、季節の変わり目がずれることによって生じる需要量の時間的なずれを補正するために各単位期間の予測値を時間軸上の前後にずらす時間調整値からなり、上記パラメータ調整手段は、実績照合期間内の時間調整値が調整されると、実績照合期間の時間調整値と同じ値に将来予測期間の時間調整値を自動調整することを特徴とし、パラメータの調整作業を簡単に行えるという効果がある。
【００７５】
請求項１１の発明は、請求項１乃至１０の何れか１つの発明において、実績照合期間内の各単位期間毎に、上記予測値算出手段が求めた予測値と実績値データとの残差量に対する重み係数を設定する設定手段を備え、上記評価手段は、実績照合期間内の各単位期間において予測値補正手段で補正された予測値と実績値データとの残差量を求めるとともに、各単位期間の残差量に上記重み係数を用いた重み付け演算を行うことで実績照合期間全体の残差量を求めることを特徴とし、所望の単位期間の重み係数を他の期間に比べて大きい値に設定することで、この期間を重視して予測モデルの選択を行うことができ、この期間の予測精度を向上させることができるという効果がある。また需要の変動が大きく、予測精度が低くなると分かっている期間については、その期間の重み係数を他の期間に比べて小さい値に設定することで、この期間の需要変動による影響を小さくして、適正な評価値を得ることができるという効果もある。
【００７６】
請求項１２の発明は、コンピュータにより、請求項１乃至１１の何れか１つの需要量予測支援システムを実現させるためのプログラムであり、このプログラムをコンピュータで実行することによって、請求項１乃至１１の何れか１つの需要量予測支援システムを実現できるという効果がある。
【００７７】
請求項１３の発明は、請求項１２記載のプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体であり、この記録媒体に記録したプログラムをコンピュータで実行することによって、請求項１乃至１１の何れか１つの需要量予測支援システムを実現できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の需要量予測支援システムの概略構成図である。
【図２】同上の処理を説明するフロー図である。
【図３】同上のメイン画面の例図である。
【図４】同上の品番の参照画面の例図である。
【図５】同上の別のメイン画面の例図である。
【図６】同上の別の処理を説明するフロー図である。
【図７】同上のまた別の処理を説明するフロー図である。
【図８】同上の予測モデルの選択画面の例図である。
【図９】同上のまた別のメイン画面の例図である。
【図１０】同上のさらに別の処理を説明するフロー図である。
【図１１】同上のパラメータの調整画面の例図である。
【図１２】（ａ）〜（ｉ）は同上のガイダンス画面の例図である。
【図１３】同上のさらに別のメイン画面の例図である。
【符号の説明】
５    需要量実績データベース
１２  需要予測値算出手段
１４  補正関数パラメータ調整手段
１５  需要予測補正値算出手段
１６  残差量評価手段
【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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