(57)【要約】【課題】需要動向の予測の精度を高めることのできる需要動向予測装置を提供する。【解決手段】気象情報を取得する気象情報取得手段２ａと、該気象情報から消費者の需要動向に影響を与える気象要素を抽出する気象要素抽出手段２ｂと、気象要素を説明変数とし、消費者の需要動向を目的変数として、両者の相関関係に基づいて、前記気象要素抽出手段より抽出された気象要素から消費者の需要動向を予測する予測手段２ｆと、予測された消費者の需要動向を出力する出力手段２ｈとが設けられ、前記気象要素は、気温の中立気温との差、中立気温と体感気温との差、前日との最高気温の温度差が３℃以上あること、前日との最高気温の温度差が５℃以上あること、日較気温差が８℃以上あること、２４時間以内の気圧変化が１０ｈＰａ以上あること、降水量、降水時刻、日射量又は異常気象のうちの１以上の情報であることを特徴とする需要動向予測装置である。【選択図】図１
2004326411.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象情報を取得する気象情報取得手段と、該気象情報から消費者の需要動向に影響を与える気象要素を抽出する気象要素抽出手段と、説明変数として気象要素を用い、目的変数を消費者の需要動向として、両者の相関関係に基づいて、前記気象要素抽出手段より抽出された気象要素から消費者の需要動向を予測する予測手段と、予測された消費者の需要動向を出力する出力手段とが設けられ、前記気象要素は、生体機能の変化に影響を与える要素であることを特徴とする需要動向予測装置。
【請求項２】
前記気象要素は、
ア）各地域ごとにおいて、寒冷需要となる気温と暑熱需要となる気温との境界である中立気温と、気温との差
イ）中立気温と体感気温との差
ウ）前日との最高気温の温度差が３℃以上あること
エ）前日との最高気温の温度差が５℃以上あること
オ）前日との最低気温の温度差が５℃以上であること
カ）日較気温差が８℃以上であること
キ）２４時間以内の気圧変化が１０ｈＰａ以上であること
ク）降水量及びその降水時刻
ケ）日照量
コ）異常気象
のうちから選ばれる１又は２以上の情報を要素とすることを特徴とする請求項１記載の需要動向予測装置。
【請求項３】
前記予測手段と前記出力手段との間に加工手段が設けられ、該加工手段は、前記予測手段で予測された需要動向を所望の形態の情報に加工し、前記出力手段は、加工された情報を出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の需要動向予測装置。
【請求項４】
前記説明変数として、店舗の立地条件を加えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の需要動向予測装置。
【請求項５】
前記説明変数として、時期的条件を加えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の需要動向予測装置。
【請求項６】
前記説明変数として、店舗の催事、周辺地域の運動会、祭り等の地域特別条件を加えたことを特徴とする請求事項１〜５のいずれかに記載の需要動向予測装置。
【請求項７】
気象情報データベースと、前記請求項１〜６のいずれかに記載の需要動向予測装置と、供給者側閲覧用端末と、これをつなぐ通信ネットワークとで構成される需要動向予測システムであって、
前記気象情報データベースは、気象情報を前記需要動向予測装置に送信する気象情報送信手段を有し、
前記需要動向予測装置の前記気象情報取得手段は、前記気象情報データベースからの気象情報を受信し、前記出力手段は、予測された消費者の需要動向を前記供給者側閲覧用端末に出力し、
前記供給者側閲覧用端末は、前記需要動向予測装置により出力された消費者の需要動向を受信する需要動向受信手段と、消費者の需要動向を表示する需要動向表示手段とを有することを特徴とする需要動向予測システム。
【請求項８】
供給者側閲覧用端末の前記需要動向受信手段は、前記需要動向予測装置より出力された加工された情報を受信し、前記需要動向表示手段は、加工された情報を表示することを特徴とする請求項７に記載の需要動向予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、供給者（企業）が食品、衣料品等の商品の販売や企画、製造、原材料調達などの事業活動に際し、販売量や受注量を決定付ける消費者の需要動向を量的に予測することにより、供給者の意思決定の重要な参考データとし、売上の向上とロスの削減をもたらす需要動向予測装置、及びその消費者の需要動向を供給者に配信する需要動向予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、事業活動における消費者の需要動向を把握するには、大量生産商品については前年の実績をベースに、イベント広告宣伝などによる広告効果を加味したものを基に、商品の受注量を予測し、発注量を決め、原材料を調達していた。または、気温や天候等の気象情報を利用して消費者の需要動向を把握していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の広告効果を加味する方法では、誤差が大きく、予測精度が低かった。また、従来の気象情報を利用する方法（ウェザーマーチャンダイジング）では、この場合、自社のデータとの相関解析を行っていたが、単純に気温との相関解析や雨が降るか降らないかの、０・１解析が主体であり、気象情報が供給者の意思決定を左右する大きな信頼性のある解析データにはなっていなかったため、供給者の意思決定要因になることはなかった。さらには、気象会社から気象情報の配信を受けたり、テレビ、ラジオなどから入手する気象情報は誇大な判断に傾く傾向があり、これを利用する場合、返って判断を誤らせる結果になり、ロスを生む可能性も充分に考えられる事項である。このように、従来の気象情報を基にしたデータ解析では予測精度が非常に悪いので、供給者の意思決定の要因にはなり得なかった。
【０００４】
特に、短期の気象予報の信頼度は比較的高いが、長期の気象予報の信頼度は低く、商品によっては長期に亙る予報が必要であるにもかかわらず、信頼性の低いそのままの長期の気象情報を解析の説明変数に用いなければならず、結果に対する信頼性がかなり低いものとなってしまっていた。したがって、気象情報を用いることに弊害を感じる事業者もいて、ウェザーマーチャンダイジングに消極的な事業者も少なくないようである。
【０００５】
そこで、本発明は、上記に鑑み、消費者の需要動向の予測精度を高めることにより、それに基づく販売数量予測や来店客数予測などの予測数量が実績値に近くなるような精度向上をもたらすことのできる需要動向予測装置及び需要動向予測システムを提供することを目的とするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
流通小売業や卸売業、製造業等の供給者の販売データや受注データが各供給者のコンピュータサーバーに日々刻々と格納されてくるが、それぞれのデータの裏側には人間の需要動向、嗜好、流行、経済的背景など様々な要因がある。その中でも特に気象の影響を受けて変化する人間の需要動向の強弱は、気象要素の組み合わせと生体機能の得意な反応によって生ずる。そこで、上記課題を解決するために、本発明は、気象要素が生体機能に与える影響と結果を検証した。その結果、凡そ次のような理論から生体機能に与える気象要素が選定される。
【０００７】
からだの中心温度は、夏も冬もほとんど変わらずに１年中平均的に常に３６．５℃程度にセットポイントされている。外気温は、場所によって多少異なるが、真夏の４０℃近くから真冬のマイナス１０℃近くまで、実に５０℃近くの上下がある。しかしながら、人体は、気温の上下に対して、皮下血管を膨らませて血流を早め、汗をかいたり、血流を止めて冷えた血液がからだを循環しないようにしたりする「自律性体温調節」と、熱産生を補助するため熱いものやカロリーの高いものが食べたくなったり、風通しの良い薄手の衣服に着替えたりする場合や、からだの核心温の上昇を押させるために冷たい飲み物が欲しくなったり、カロリーの低いあっさり系の食事が美味しく感じたりする場合などの「行動性体温調節」の二つの機構により、からだの核心温度を一定に保たれている。
【０００８】
このように気温の上下にあわせて食べたい物や飲みたい物、着る物や空調、敷く物など気象の変化に応じて人の需要動向が大きく異なることが分かった。
【０００９】
生体機能の変化と気温の変化の相関から、気温が何度になると何が売れ出すのかを解析によって導き出すことができる。地域によってかなり異なるが、概ね関東関西九州北部の平野部での中立気温は、およそ２５℃（日常生活適度の運動量）である。中立気温は、下着の上にワイシャツ又はブラウスを着、薄手のズボンまたはスカートを着た状態での体感気温において、暑くもなく寒くもない状態での気温である。すなわち、中立気温とは、一般的な日常生活をする場合の運動量（オフィス内では事務作業、家庭内では炊事、洗濯など）を標準とした場合の、過ごしやすい気温であって、消費が暑熱需要に向かうのか、寒冷需要に向かうのかの分起点（境界点）の気温であり、アンケートに基づいて、算出される。ここで、寒冷需要とは、体の熱産生を亢進するカロリーの高いもしくは温かい食品、保温性の高い衣料品等の熱産生を促進する商品の需要をいい、暑熱需要とは、カロリーの比較的低い、低温素材の食品、熱放散しやすい衣料品等の熱放散に適した商品の需要をいう。
【００１０】
中立気温より１℃でも上がると冷たい物が飲みたくなるし（暑熱需要）、中立気温より１℃でも下がると暖かい物が欲しくなる（寒冷需要）関係がある。これらの気象要素を生体機能に与える気象要素の変化の状態から分析し、パターン化すると、気象要素は、絶対値の気温だけでなく、前日との最高気温の温度差に３℃以上の上下がある場合と、前日との最高気温の温度差に５℃以上の上下がある場合、その状態が２日連続した場合、前日との最低気温差が５℃以上の上下がある場合、朝の最低気温と日中の最高気温との差（日較気温差）に８℃以上の上下がある場合、気圧が１日以内に１０ｈＰａ以上の上下がある場合、風と気温との湿度の関係で体感気温が上下する場合などがあることが分かった。
【００１１】
以上の結果から、本発明は、気象要素と生体機能との因果関係に着目し、気象要素が与える影響によって反応する生体機能の変化の状況を、消費者の需要動向の量的変化に置き換えられるように、これらのからだの機能に影響を与える気象要素とＰＯＳデータ等による商品の売行き、すなわち需要動向との関連から、統計解析手法により解析したものである。すなわち、本発明は、気象情報を取得する気象情報取得手段と、該気象情報から消費者の需要動向に影響を与える気象要素を抽出する気象要素抽出手段と、説明変数として気象要素を用い、目的変数を消費者の需要動向として、両者の相関関係に基づいて、前記気象要素抽出手段より抽出された気象要素から消費者の需要動向を予測する予測手段と、予測された消費者の需要動向を出力する出力手段とが設けられ、前記気象要素は、生体機能の変化に影響を与える要素であることを特徴とする需要動向予測装置である。
【００１２】
気象情報取得手段は、気象庁等の気象情報データベースから気象情報を自動的に取得する受信手段を設けたものであってもよいし、キーボード等の手入力による入力手段を設けたものであってもよい。気象情報としては、過去、現在、又は将来の気象情報が挙げられるが、将来の需要動向を予測するには、需要動向予測時における将来の気象情報、すなわち気象予報を利用する。また、過去、現在の気象情報は、気象情報と需要動向との相関関係を調べるのに利用する。具体的な気象情報としては、気温、気圧の変化、大気の状態や雨量、風量、日照量などの大気中の諸現象が挙げられるが、これらに限定されるものではない。また、気象情報の取得は、少なくとも需要動向を予測する地域のものであればよく、全国地域にわたるものであってもよいが、需要動向を予測する際には、需要動向を予測する地域における気象情報を利用する。
【００１３】
これらの気象情報をそのまま需要動向の解析に適用したのでは、精度の高い需要動向の予測をすることはできない。そこで、気象要素抽出手段により、生体機能に影響を与える気象要素を抽出する。説明変数となる気象要素は、単純な気象予報ではなく、生体機能に影響を与え、食べ物や着る物などの需要動向に影響を与える気象要素である。すなわち、気象要素としては、各地域ごとにおいて、寒冷需要となる気温と暑熱需要となる気温との境界である中立気温と気温との差、中立気温と体感気温との差、前日との最高気温の温度差が３℃以上あること、前日との最高気温の温度差が５℃以上あること、日較気温差が８℃以上あること、２４時間以内の気圧変化が１０ｈＰａ以上あること、降水量、降水時刻、日照量、雲量、季節、異常気象又は前記各要素の継続日数のうちから選ばれる１又は２以上の情報が例示される。なお、予測精度を高めるために、前記複数の気象要素の組み合わせ、さらには、生体機能に影響を与える気象要素の特異な組み合わせによって予測を行うのが好ましい。また、異常気象とは、集中豪雨、雷、大雪、台風、異常低温などの情報のことである。
【００１４】
予測手段は、気象要素を説明変数、需要動向の変化を目的変数として、両者の相関関係に基づいて、需要動向の変化を数量的に予測する。この予測は、予測精度の向上を図る点から、気象要素を説明変数とし、需要動向の変化を目的変数とした多変量解析により行うのが好ましいが、これに限定されるものではない。
【００１５】
なお、目的変数として使用する需要動向としては、商品（又は商品をグループに分けた場合はグループごと）の販売数量を用いる。また、気象要素と消費者の需要動向との相関関係は、予め設定される一般的なものであってもよいが、より精度の高い予測をするために、実際の供給者の店舗先の需要動向を受信する手段を設け、実際の店舗先の需要動向と気象要素との関係から得られるものであるのが好ましい。さらにまた、その相関関係は、日々のデータにより更新される形態とするのが好ましい。需要動向の変化の予測は、各商品ごとに予測するものであってもよいし、商品をグループに分けてグループごとに予測するものであってもよい。
【００１６】
なお、供給者とは、生産から最終需要者である消費者に至るまでの間に係わる者、企業のすべてを含む概念であり、例えば、流通小売業者、卸売業者、製造業者、販売業者、農業者、畜産業者、輸入業者等が例示される。消費者とは、出来上がった商品を購入する一般消費者のことである。店舗とは、消費者が商品を購入する場所である。
【００１７】
出力手段は、予測された消費者の需要動向の予測結果を出力する。その出力形態は限定されるものではなく、需要動向の予測値、すなわち、商品（グループに分けた場合はグループごと）の販売量そのもの、「需要大」、「需要小」等のように予測値を指数化したもの、数量化したもの、グラフ化、表化したものなどが例示される。その出力方式は限定されるものではなく、例えば、パソコン、携帯等の電子機器への画面表示、プリントアウト、音声による出力等が例示される。
【００１８】
上記のように、生体機能に影響を与える気象要素と需要動向との相関関係に基づいて、需要動向を予測しているので、単なる気象情報と需要動向との相関関係から得られる予測結果よりも、高精度の予測をすることが可能となる。したがって、供給者は、それに基づいて受注量等を決定すれば、売上の向上とロスの削減が可能となる。
【００１９】
生体機能に変化を与える気象要素と店舗先の販売データとの関連から導き出される需要動向の結果は、ＰＯＳシステムや業務基幹系に装填することにより、販売予測数量や製造計画、適正在庫数量等の予測に活用できる。これは供給者に大きな利益をもたらすことになる。この利益の大きさは、供給者の今までの消費者の需要動向に暗中模索状態であった現状を一変する内容を含んでいる。
【００２０】
また、予測手段と出力手段との間に加工手段が設けられ、加工手段は、予測手段で予測された需要動向を所望の形態の情報に加工し、出力手段は、加工された情報を出力する。所望の情報に加工する情報内容としては、仕入数量、販売数量、来店客数、受注数量、生産数量、在庫数量、配送数量、最適従業員配置数、最適在庫数量等が挙げられる。このように、それぞれの供給者にとって利用しやすい情報に加工することにより、これを利用する供給者先に売上の向上とロスの削減をもたらすことができる。これによって販売見込み違いによって破棄する商品の量を減らしたり、消費者の需要動向に合った商品を計画製造することによる売上の増加や、来店客数に応じた適正人員配置などが可能になり、供給者の業績に大きな貢献をすることが可能になる。
【００２１】
説明変数として、店舗の立地条件を加えられる。店舗の立地条件とは、駅ビル内、団地内、ロードサイト、商店街、郊外などが挙げられるが、これに限定されるものではない。また、説明変数として、時期的条件が加えられる。時期的条件としては、日にち、曜日などが挙げられるが、これに限定されるものではない。さらにまた、説明変数として、地域特別条件が加えられる。地域特別条件としては、店舗の催事、周辺地域の運動会、祭り等などのイベントの有無が挙げられるが、これに限定されるものではない。このように説明変数として、店舗の立地条件、時期的条件及び／又は地域特別条件を加えることにより、さらに需要動向の予測精度を高めることができる。
【００２２】
本需要動向予測装置は、供給者側が単独で使用することもできるが、第三者である情報提供機関が、本需要動向予測装置により予測される需要動向を、ネットワークを介し、供給者側に配信するシステムを構築できる。すなわち、気象情報データベースと、上記記載の需要動向予測装置と、供給者側閲覧用端末と、これをつなぐ通信ネットワークとで構成される需要動向予測システムであって、前記気象情報データベースは、通信ネットワークを介して、気象情報を前記予測装置に送信する気象情報送信手段を具備し、前記需要動向予測装置は、前記気象情報データベースからの気象情報を受信する気象情報取得手段と、該気象情報から消費者の需要動向に影響を与える気象要素を抽出する気象要素抽出手段と、気象要素を説明変数とし、消費者の需要動向を目的変数として、両者の相関関係に基づいて、前記気象要素抽出手段より抽出された気象要素から消費者の需要動向を予測する予測手段と、予測された消費者の需要動向を前記供給者側閲覧用端末に出力する出力手段とを具備し、前記供給者側閲覧用端末は、前記需要動向予測装置より出力された消費者の需要動向を受信する需要動向受信手段と、消費者の需要動向を表示する需要動向表示手段とを具備することを特徴とする需要動向予測システムである。
【００２３】
気象情報データベースは、例えば、気象庁から提供される気象情報に係るデータベースであり、本需要動向予測装置に気象情報を送信する気象情報送信手段を備える。
【００２４】
供給者側閲覧用端末は、需要動向予測装置より出力された消費者の需要動向を受信する需要動向受信手段と、消費者の需要動向を表示する需要動向表示手段とを備える。需要動向表示手段は、その出力形態は限定されるものではなく、需要動向の予測値、すなわち、商品（グループに分けた場合はグループごと）の販売量そのもの、予測値を指数化したもの、グラフ化、表化したものなどが例示される。また、その出力方式は限定されるものではなく、例えば、パソコン、携帯等の電子機器への画面表示、プリントアウト、音声による出力等が例示される。
【００２５】
以上のような構成に基づいて、需要動向予測装置により予測された需要動向が、通信ネットワークを介して供給者側閲覧用端末に入力され、表示される。したがって、供給者は予測される消費者の需要動向を確認することができ、これにより、販売見込違いによって廃棄する商品の量を減らしたり、消費者のニーズに合った商品を計画製造することによる売上の増加や、来店客数に応じた適正人員配置などが可能になり、供給者の業績に大きな貢献をすることが可能になる。
【００２６】
上記のように、本需要動向予測装置により予測された需要動向をそのまま供給者側に送信して、供給者側でその需要動向予測結果を処理してもよいが、その前に、需要動向結果に基づいて加工した情報を供給者側に送信するようにしてもよい。すなわち、前記予測手段と前記出力手段との間に加工手段が設けられ、該加工手段は、前記予測手段で予測された需要動向を所望の形態の情報に加工し、前記出力手段は、加工された情報を前記供給者側閲覧用端末に出力し、該供給者側閲覧用端末の前記需要動向受信手段は、前記需要動向予測装置より出力された加工された情報形態を受信し、前記需要動向表示手段は、加工された情報形態を表示する。
【００２７】
所望の情報に加工する情報内容としては、仕入数量、販売数量、来店客数、受注数量、生産数量、在庫数量、配送数量、最適従業員配置数、最適在庫数量等が挙げられる。それぞれの供給者に利用しやすい情報に加工して配信するネットワークシステムを構築することにより、売上の向上とロスの削減をもたらすことができる。これによって販売見込み違いによって破棄する商品の量を減らしたり、供給者は、ニーズに合った商品を計画製造することによる売上の増加や、来店客数に応じた適正人員配置などが可能になり供給者の業績に大きな貢献をすることが可能になるシステムである。供給者側の利用しやすい情報に加工するには、供給者側のデータ等を取り込んで行う。
【００２８】
このような需要動向予測結果及びその加工した情報を供給者に提供する情報提供ビジネスは、供給者が展開するビジネスの視点を定め対応策が的確に打てるようになり収益に大きく貢献するものとなる。このように生体機能と気象データとの相関をベースにデータ解析を行い、情報システム構築に基づく情報提供や情報共有化ネットワークビジネスは全く新規なビジネスのモデルである。
【００２９】
なお、本需要動向予測装置は、需要動向を予測する商品として、食品、衣料品に限定されるものではなく、その他の生活用品等の商品に適用することができる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、本需要動向予測システムを示す概略図である。本需要動向予測システムは、気象情報データベース１と、需要動向予測装置２と、供給者側閲覧用端末３と、これをつなぐ通信ネットワークとで構成される。
【００３１】
気象情報データベース１は、過去、現在の気象情報及び将来の予測された気象情報を整理統合しており、必要に応じて、それらの情報を通信ネットワークを介して需要動向予測装置２に送信する気象情報送信手段１ａを具備する。気象情報とは、気温、気圧の変化、大気の状態や降水量、風量、日照量などの大気中の諸現象が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００３２】
需要動向予測装置２は、気象情報データベース１からの気象情報を受信する気象情報取得手段２ａと、気象情報から消費者の需要動向に影響を与える気象要素を抽出する気象要素抽出手段２ｂと、店舗立地条件入力手段２ｃと、時期的条件入力手段２ｄと、地域特別条件入力手段２ｅと、気象要素、店舗の立地条件及び時期的条件、地域特別条件を説明変数とし、消費者の需要動向を目的変数とした数量化１類による多変量解析に基づいて、気象要素抽出手段２ｂより抽出された気象情報、店舗立地条件入力手段２ｃから入力された店舗の立地条件及び時期的条件入力手段２ｄにより入力された時期的条件から、消費者の需要動向を予測する予測手段２ｆと、予測手段２ｆで予測された需要動向を所望の形態の情報に加工する加工手段２ｇと、加工された情報を通信ネットワークを介して供給者側閲覧用端末３に出力する出力手段２ｈとを具備する。また、需要動向予測装置２は、供給者側の店舗先での販売データを受信する販売データ受信手段２ｉが設けられ、その販売データは予測手段２ｆに出力され、予測手段２ｆにおける需要動向と気象要素との相関関係を調べるのに用いられる。
【００３３】
気象情報取得手段２ａは、ターゲットとなる店舗の緯度、経度等の位置と、発注時期、納品時期、販売時期などの意思決定を行う時期とに合わせた最新の気象データが取り込めるようにセットされる。
【００３４】
気象要素は、各地域ごとにおいて、寒冷需要となる気温と暑熱需要となる気温との境界である中立気温と気温との差、中立気温と体感気温との差、前日との最高気温の温度差が３℃以上あること、前日との最高気温の温度差が５℃以上あること、前日との最低気温の温度差が５℃以上であること、日較気温差が８℃以上あること、２４時間以内の気圧変化が１０ｈＰａ以上あること、降水量、降水時刻、日照量、異常気象又はそれらの継続日数のうちの１以上の情報が挙げられる。なお、これらに限定されるものではなく、その他の情報を組み合わせても構わない。
【００３５】
また、これらの気象要素は、将来の需要動向予測時には、その予測時におけるデータを利用し、需要動向と気象要素との相関関係を調べる際には、その需要動向の得られた時期におけるデータを利用する。
【００３６】
店舗立地条件入力手段２ｃは、ターゲットとなる店舗の立地条件が入力される。立地条件としては、駅ビル内、団地内、ロードサイト、商店街、郊外等が例示されるがこれに限定されるものではない。
【００３７】
時期的条件入力手段２ｄは、時期的な情報が入力される。時期的条件としては、日付、曜日、祭りや催し事などの地域情報が例示されるが、これに限定されるものではない。
【００３８】
加工手段２ｇにより、所望の情報に加工する情報内容としては、仕入数量、販売数量、来店客数、受注数量、生産数量、在庫数量、配送数量、最適従業員配置数、最適在庫数量等が挙げられる。それらの情報への加工は、周知のシステムにより行うことができる。例えば、アルゴリズムによる発注支援システム、ＷＭＤリコメンドによる発注支援システム（在庫量を把握し発注量の係数自動更新エンジン）、独自説明変数による発注支援システム（外部係数入出力（地域情報等））、オペレーション支援システム（端末への絵表示）、ＷＭＤ商品別・エリア別販売支援システム（担当者端末への表示）、人員管理システム（最適人員数予測・シフト管理算出エンジン）、物流管理支援システム（最適輸送経路計算エンジン）、最適経路探索（ＧＩＳ的）システム（ＧＩＳ表示端末）、最適輸送量計算システム（何合のトラックを出すか、何キロ積むかの計算エンジン）、配送計画支援システム（今日積むか、明日積むかの計算エンジン）等が例示される。
【００３９】
供給者側閲覧用端末３は、需要動向予測の情報提供を受ける供給者側に配置される端末であって、需要動向予測装置２より出力された消費者の需要動向を通信ネットワークを介して受信する需要動向受信手段３ａと、消費者の需要動向を表示する需要動向表示手段３ｂとを具備する。また、供給者側閲覧用端末３の需要動向受信手段３ａは、需要動向予測装置２より出力された加工された情報形態を受信し、需要動向表示手段３ｂは、加工された情報形態を表示する。
【００４０】
＜本需要動向予測システムの具体的な情報の流れとシステム＞
気象庁の気象情報データベース１の気象情報送信手段１ａから送信された気象情報を、需要動向予測装置２の気象情報取得手段２ａで取得する。気象要素抽出手段２ｂは、その入手した気象情報の中から、供給者が取り扱う商品の特性に応じた気象要素を抽出する。商品の発注頻度や商品回転に応じて今日、明日、明後日程度の短期予報、週間予報、１ヶ月予報、長期予報、暖候期予報・寒候期予報などを利用する。それぞれの気象予報の中から気温や湿度、風向、風速、気圧変化などの要素を抽出する。
【００４１】
詳しくは、気象要素は本発明の重要なポイントとなるもので、予め生体機能との相関で導き出された特異な気象要素、即ち、中立気温と気温との差、風速と気温と湿度から割り出した中立気温と体感気温との差、前日との最高気温の温度差が３℃以上あること、前日との最高気温の温度差が５℃以上あること、日較気温差（朝の最低気温と日中の最高気温の差）が８℃以上あること、その継続日数、２４時間以内の気圧変化が１０ｈＰａ以上あること、雨の１時間降水量とその時刻、雲量と日照量、異常気象の場合（集中豪雨、雷、大雪、台風、異常低温など）の気象要素を説明変数として用いる。
【００４２】
説明変数として、店舗立地条件入力手段２ｃに入力された販売店舗の立地（駅ビル内、団地内、ロードサイト、商店街、郊外など）や、時期的条件入力手段２ｄにより入力された曜日や地域情報（祭りや催事など）を用いる。
【００４３】
これらの需要動向予測時期における気象要素、店舗立地条件、時期的条件の説明変数のデータを予測手段の解析エンジンに流し込む。
【００４４】
また、予測手段２ｆには、販売データ受信手段により取得された供給者側のサーバーに集められた店舗先の営業実績データ（販売データ）も入力される。この販売データと、販売データの時間における気象要素、店舗立地条件及び時期的条件との相関関係を調べる。この相関関係に基づいて、数量化１類による多変量解析により、気象要素抽出手段２ｂより抽出された気象情報、店舗立地条件入力手段２ｃから入力された店舗の立地条件及び時期的条件入力手段２ｄにより入力された時期的条件から、需要者の需要動向、すなわち商品（グループ）ごとの販売数量を予測する。
【００４５】
予測された需要動向結果は、加工手段２ｇにより、所望の形態の情報、例えば、仕入リコメンド数量、発注数量リコメンド数量、商品別販売数量予測、来店客数予測、最適従業員数、最適在庫数量予測、生産最適数量予測、最適デリバリー配車体制予測、異常気象交通遮断予測などに加工される。
【００４６】
このように加工された情報は、出力手段２ｈにより出力され、その情報は、供給者側閲覧用端末３の需要動向受信手段３ａにより受信され、需要動向表示手段３ｂにより表示出力される。その表示の形態としては、供給者側コンピューター端末画面や発注端末画面、本部地区担当者のコントロール画面などに表示される。そのとき、気象要素の変化の状態やＰＯＳサーバーから引き出した在庫状況や日別・週別等の営業単位ごとの営業状況のデータも、分かりやすいグラフや絵表示にして表示される。各担当者は自分の担当部門の必要データを画面にそれぞれ取り出して業務の意思決定に使用できる。
【００４７】
また、加工された情報は、業種や業態、カテゴリー分類の状況等により表示をカスタマイズして表示できるものとする。利用し易さは意思決定の重要な要素になるので、同一業種でも管理体制に合わせる必要があるからである。
【００４８】
以上のように、本需要動向装置は、気象情報から、消費者の需要動向に影響を与える気象要素を抽出し、それと需要動向との相関関係に基づいて、消費者の需要動向を予測するので、予測精度を高いものとすることができる。したがって、これを利用する供給者先に、売上の向上とロスの削減をもたらすことができる。これによって販売見込み違いによって破棄する商品の量を減らしたり、消費者の需要動向に合った商品を計画製造することによる売上の増加や、来店客数に応じた適正人員配置などが可能になり、供給者の業績に大きな貢献をすることが可能になる。
【００４９】
また、予測された需要動向予測結果に基づく発注数量リコメンド情報や最適在庫数量予測などの最終消費者に一番近いところの発注予測データは、その企業（供給者）の川上にあるすべての企業にとって、適正生産数量や最適原材料調達量の準備を行う上で重要な情報になる。従って、これらの需要動向予測結果及び／又は加工された情報を川上企業とネットワークを通じて共有させれば、その情報の効果を拡大させることができる。すなわち、川上企業は、川下企業からの発注数量が事前につかめると人員体制や原材料の準備で無駄な経費を削減することができるし、配送業者は配送日時と配送方面別配送量が事前にわかるなど、その情報の利用効果を更に大きなものにすることができる。
【００５０】
本需要動向予測装置２で計算された需要動向予測に基づき、どの商品にどれだけのニーズがあるのか、その数量が導き出されるが、その数量に基づき川下企業の適正在庫が決るのであるが、この時点から川上企業との情報交換が重要になってくる。最終販売業者への納入体制の検討という課題があるからである。この利用価値は原材料の調達環境は天気の影響を受けていないか、価格環境はどうか、先行き調達コストが上がることはないか、調達にかかる時間や製造から搬出までの期間はロジスティクスの体制など各段階に関わる企業が在数在庫状況を見ながら活用範囲をひろげて多段階的にシミュレーションを行う。
【００５１】
需要動向予測装置２から計算された商品販売予測数量に基づき、適正在庫の「量」を判断する場合、在庫量が少なければ補充頻度を上げることで対応する。この場合、川上に参加する各企業の連携が重要になる。補充間隔が短くなるほど川上企業との連携が重要になるが、本需要動向予測装置から計算された商品販売予測数量の共有化を有効に働かせることができるので、流通各段階でのぞれぞれの在庫量は少なくて済むメリットは大きいものがある。
【００５２】
以上のように、気象変化と食品嗜好の変化との関係はビジネスの業績に重要な判断要件を内包している。食品販売事業者においては気象の変化に応じて売れる商品に大きな偏りが出ることに注目しておく必要がある。ある商品が売り易い気象条件のときにその商品を販売できるように、商品企画や仕入れを行い販売体制を組めることが重要である。
【００５３】
当該事業者の取り扱う商品アイテムにおいて、過去データの解析により素材、調理もしくは加工法、カロリー等によって気温が下降してゆく夏から冬にかけて販売すれば売りやすい商品群と気温が上がってゆく冬から夏にかけて販売するほうが売れやすい商品群に分類する。前者を「降温商品」、後者を「昇温商品」として商品企画戦略に位置付ける。この分析、分類サービスも気象情報戦略化の新しいビジネスモデルの一つである。
【００５４】
＜選定する説明変数とその理由＞
１．各地域における中立気温と気温との差
暑さ寒さは、気温の絶対値で図ることができる。しかし、旧来のＰＯＳデータと気温との相関の取り方は、販売過去データにおける販売実績と気温との関係から、何度になればこの商品の売上が増えるとか減るとかいうような因果関係を無視した、係数のみの解析方法であった。本発明では、気象要素に絶対値気温を用いる場合は、旧来の要素と同じではあるが、生体機能の特徴との因果関係を解析することに大きな違いがある。
【００５５】
一般的な日常生活をする場合の運動量（オフィス内では事務作業・家庭内では炊事・掃除など）を標準として、ちょうど過ごしやすい気温を中立気温として、消費需要動向が暑熱需要に向かうのか、寒冷需要に向かうのかの分岐点と位置付ける。各地のアンケート結果から関東・東海・関西・中部・九州北部の平野部ではおよそ２５℃、東北地方・北陸では２４℃、北海道南部の平野部２２℃、沖縄で２８℃である。他に地域の海抜等の高低によっても細かくは異なるが、このようにまず中立気温の確定から始める。
【００５６】
中立気温より１℃でも高いほうに振れた場合は、生体機能はからだの中心温度を下げるために皮下毛細血管を拡張し血流を高め皮膚からの発汗が始まる。無意識の中でも冷たい飲物が欲しくなり、発汗によるのどの渇きが感じられ清涼飲料水の売行きが上がる（暑熱需要）。また、からだの中での産熱量を押さえるためにはカロリーの高い食べ物は無意識のうちの避けるようになる。からだの中にエネルギーが溜まり、熱産生を避けるように生体機能がはたらくため、食べ物の売行きに偏りが生じる。また、中立気温よりも１℃でも低いほうに振れた場合は、これとは逆の結果となる。中立気温を境に１℃ずつ上下する毎に変化する生体機能の状態を発汗量と気温との関連で把握し、中立気温と気温との差を説明変数とするようにした。なお、カテゴリは、中立気温と気温との差を１℃ずつ区分けしたものに限定されるものではなく、数度単位で区分けするようにしてもよい。
【００５７】
なお、需要動向を予測する場合には、中立気温は、その需要動向予測時及び予測地域における予測データを使用し、気温も、その需要動向予測時及び予測地域における気温を使用する。また、中立気温と気温との差と、需要動向との相関関係を調べる場合には、中立気温及び気温は、その需要動向の得られた時期及び地域における中立気温及び気温を使用する。
【００５８】
生体機能は絶対値気温と単純に相関するわけではなく、風速や湿度との関係が深い。従って、本需要動向予測装置の説明変数の場合は、これらの気象要素を組み合わせた体感係数と発汗量との関係から、暑熱需要動向又は寒冷需要動向の商品別販売数量を算出する。
【００５９】
気温に関連して、他のデータを説明変数としてもよい。例えば、真夏日日数（日最高気温３０℃以上日数）、夏日日数（日最高気温２５℃以上日数）、熱帯夜日数（日最低気温２５℃以上日数）、真冬日日数（日最高気温０℃未満日数）、冬日日数（日最低気温０℃未満日数）、最高／最低／平均気温平年値以上／以下日数、積算温度（特定期間の平均気温の単純和）、平年以上／以下積算温度（特定期間の平年値を越えた指数偏差の単純和）、ＨＤＤ（Ｈｅａｔｉｎｇ  Ｄｅｇｒｅｅ  Ｄａｙ：特定期間の１８℃を下回った指数偏差の単純和）、ＣＤＤ（Ｃｏｏｌｉｎｇ  Ｄｅｇｒｅｅ  Ｄａｙ：特定期間の１８℃を上回った指数偏差の単純和）、及びこれらを土日に限って抽出したもの等が挙げられる。
【００６０】
２．前日との最高気温（又は最低気温）の温度差が３℃以上であること、又は５℃以上であること
季節によって異なるが、安定した気温が継続していても、低気圧や前線が近づき大気の状態が変化した時、最高気温が前日に比べて３℃高くなるときや低くなるときは、生体機能に与えるインパクトが大きく、生体機能は大きく反応する。当然この状態になると食べるものや着る物に大きな変化が現れる。本需要動向予測装置の説明変数に、この前日との最高気温の温度差が３℃以上あることを説明変数としてデー夕解析する場合と、前日との最高気温の温度差が５℃以上あることを説明変数としてデータ解析する場合との２区分とする。それぞれ前日との最高気温または最低気温の温度差が３℃（５℃）以上あるかないかに分けて解析する。なお、カテゴリは、前日との最高気温の温度差が３℃（５℃）以上あるかないかに分けるのに限定されるものではなく、例えば、温度差が３℃（５℃）以上あった場合に、さらにその温度差の大きさをカテゴリとして設けてもよい。
【００６１】
前日との最高気温の温度差が３℃以上の場合は、生体機能に影響を与え、自立性体温調節が行われるが、意識に作用して行動性体温調節にまでは届かない場合である。即ち、前日との最高気温の温度差が３℃以上であると、体感的には感じるまでには届かないが、生体機能ははっきり反応し、意識外で暖かいものや冷たいものを無意識に欲しくなっている状態が出現する。生体機能的に消費傾向の変化に影響を及ぼす分岐点になるので、特に３℃以上の変動で解析する。
【００６２】
前日との最高気温の温度差が５℃以上になると、生体反応も更に大きくなるが、気温の大きな上下にはっきりと暑く感じたり寒さを感じたりする。行動性体温調節が加わり、嗜好も意識的に明確に変化する。ニーズの変化がはっきりと現れるので、商品販売にはこの変化に応じた商品の品揃え等の販売体制がとれれば売上は大きく伸びることが期待できる。
【００６３】
最低気温が前日に比べて５℃以上、上下する場合は、向寒期における生体へのインパクトが大きいためで、夏から冬に向かって気温が徐々に下がり始める場合にニーズに変化を与える要素になる。従って最低気温が５℃以上上下する場合の気象要素は夏から冬に掛けての季節的な説明変数となる。
【００６４】
なお、需要動向を予測する場合には、最高気温（又は最低気温）は、その需要動向予測時及び予測地域における予測データを使用し、前日の最高気温（又は最低気温）は、その予測日の前日における予測地域の最高気温（又は最低気温）のデータを使用する。また、前日との最高気温（又は最低気温）の温度差が３℃以上であること、又は５℃以上であることと、需要動向との相関関係を調べる場合には、最高気温（又は最低気温）は、その需要動向の得られた時期及び地域における最高気温（又は最低気温）のデータを使用し、前日の最高気温（又は最低気温）は、その前日における予測地域の最高気温（又は最低気温）のデータを使用する。
【００６５】
３．日較気温差が８℃以上あること
最低気温と最高気温の差が８℃以上もあるときは、一日の気分のリズムが大きく変わる。冬から夏に向かう昇温の季節の場合も夏から冬に向かう降温の季節の場合も、中立気温を境にして、中立気温よりも気温が低い場合は寒冷需要動向に、中立気温よりも気温が高い場合は暑熱需要動向に変わるが、中立気温に至るまではかなり明確な需要動向の変化が現れる。朝の気温の低い間はからだの活動に合わせてエネルギー代謝が充分に行われないので、昇温の季節には非活動的で、始動するまでに時間がかかる。逆に降温の季節には午前中の活動性が増す。昇温の季節にはレストラン等の早朝サービスなどの客数が余り伸びないが、降温の季節には客足が延びる理由である。日中になり気温が上がり始めるに従い、昇温の季節には活動的になり食欲も旺盛になる。降温の季節には寒冷需要動向的なニーズが明確に強くなる。日較差が８℃以上あるときは、午後になると気温が急激に低下する特徴があるため、夕方から夜のニーズの内容が急激に変わる。従って朝の商品と日中の商品と夜の販売商品の商品内容や販売体制に変更を加える必要がある。特に夕方から夜にかけては、販売商品に現れる大きな変化に対応する必要がある。需要動向予測装置の解析結果に、これらの理由が加味されて判断し対応することができなければならない。本発明はこれらを解決する解析要素となるものである。即ち、日較差が８℃以上あるかないかに分けて解析する。また、日較差８℃以上の場合の解析要素には、午前中までと、正午から１５時までと、１５時以降から夜までの時間軸も解析要素に加える。なお、カテゴリは、日較差が８℃以上あるかないかに分けるのに限定されるものではなく、例えば、日較差が８℃以上あった場合に、さらにその温度差の大きさをカテゴリとして設けてもよい。
【００６６】
なお、需要動向を予測する場合には、日較気温差は、その需要動向予測時及び予測地域における予測データを使用する。また、日較気温差が８℃以上であることと、需要動向との相関関係を調べる場合には、日較気温差は、その需要動向の得られた時期及び地域における日較気温差のデータを使用する。
【００６７】
４．中立気温と体感気温との差
体感気温は、絶対値気温に湿度と風速を加味した、からだに感じる温度のことであり、中立気温の２５℃は湿度５０％、風速１ｍ／ｓｅｃ以下の場合を言い、それ以外の場合は以下の公式を用いる。
【００６８】
体感気温＝ｙ（℃）
絶対気温＝Ｔｉ（℃）
相対湿度＝Ｚ（％）
風  速＝Ｓ（ｍ／ｓｅｃ）
ｙ＝Ｔｉ−Ｓ＋（Ｚ−５０）／１０
（湿度がマイナスの場合は湿度＝０とする）
この場合のカテゴリ分けは、例えば、中立気温と体感気温との差を１℃ずつ区分けしたものに限定されるものではなく、数度単位で区分けするようにしてもよいが、これに限定されるものではない。
【００６９】
なお、需要動向を予測する場合には、中立気温及び体感気温は、その需要動向予測時及び予測地域における予測データを使用する。また、中立気温と体感気温との差と、需要動向との相関関係を調べる場合には、中立気温及び体感気温は、その需要動向の得られた時期及び地域における中立気温及び体感気温のデータを使用する。
【００７０】
５．２４時間以内に１０ｈＰａ以上の気圧変化があること
低気圧や高気圧が通過する場合に生体機能に与える影響は、気温の変化に応じた血流に微妙な影響を与える。この結果、気分の持ちように影響が現れ、買い物意欲や購買意思決定に影響を与えるので、この気圧の変化を解析要素として使用する。気圧が高い方に変化した場合は、血流が押さえられるので反作用的に活動的になり購買意欲にはプラスに作用する。需要動向予測装置導入前の過去データを用いた場合は、その解析結果にプラスに作用する係数を付加する。係数の算出は、気圧の変化がほとんど無い状態が３日続いた日の３日目のデータを標準に、１０ｈＰａ以上上がった場合と下がった場合の平均上昇率・下降率を用いる。この場合のカテゴリ分けは、例えば、平均上昇率または下降率の１単位又は数単位ずつの増減を単位としてもよいが、これに限定されるものではない。
【００７１】
なお、需要動向を予測する場合には、２４時間以内の１０ｈＰａ以上の気圧変化は、その需要動向予測地域において、予測時から２４時間以内の気圧変化の予測データを使用する。また、２４時間以内の１０ｈＰａ以上の気圧変化と、需要動向との相関関係を調べる場合には、２４時間以内の１０ｈＰａ以上の気圧変化は、その需要動向の得られた地域において、予測時から２４時間以内の気圧の変化のデータを使用する。
【００７２】
６．時間降水量と降水時刻
従来の天気値の相関解析には、雨が降るか降らないかの様な天気予報そのもので解析していたが、本発明では雨の降る量と降る時刻を説明変数に用いる。雨の量は時間降水量ｌｍｍ／時以下、３ｍｍ／時以下、４ｍｍ／時〜７ｍｍ／時、８ｍｍ／時〜１５ｍｍ／時、１６ｍｍ／時以上とその時刻で解析する。なお、カテゴリ分けは、これに限定されるものではない。時間降水量と降水時間は来店客数に影響し、駅ビル、郊外、ロードサイド等の立地の説明変数も付加して解析することで来店客数を予測することができる。来店客数は売上に影響するだけでなく、従業員の適正化によるコスト削減や消費者を迎える体制づくりのサービス面で大きな影響を与える。
【００７３】
なお、需要動向を予測する場合には、降水量は、その需要動向予測時及び予測地域における予測データを使用する。また、降水量と、需要動向との相関関係を調べる場合には、降水量は、その需要動向の得られた時期及び地域における降水量のデータを使用する。
【００７４】
その他の降水予測の説明変数として以下のものも用いる。日積算降水量、週積算降水量、月積算降水量、降水日数（日積算降水量ｌｍｍ以上日数）、５ｍｍ以上降水日数等が例示される。
【００７５】
７．日照量、雲量、季節
陽射しは人間を行動的にする。ＰＯＳデータとの解析の中では、気温や体感気温との関連で消費者の需要動向変化に追加的な要素となる。同じ気温や体感気温であっても陽射しがあるときと無い時では、購買意欲も変化する。当然陽射しのあるときの方が消費意欲は上がる。これは人間の心理が解放的になり身体的活動量が増加するため消費カロリーも高くなることと関係がある。特に食料品の販売に関しては売り方を質と量の両方を満足できる内容にして販売することである。この背景を理解しながら目的変数のカテゴリー選別を行う必要がある。なお、日照量は、例えば日照時間とする。また、日照量の代わりに雲量を使用してもよい。雲量とは、空全体を１０とした場合の雲の占める面積の割合をいう。また、気温や体感気温が消費者の需要動向変化に追加的な要素となることから、季節を説明変数としてもよい。この場合、カテゴリは、例えば、「１月」、「２月」・・というように、月ごとで分けてもよいし、「春」「夏」「秋」「冬」というように分けてもよい。
【００７６】
なお、需要動向を予測する場合には、日照量（又は雲量、季節）は、その需要動向予測時及び予測地域における予測データを使用する。また、日照量（又は雲量、季節）と、需要動向との相関関係を調べる場合には、日照量（又は雲量、季節）は、その需要動向の得られた時期及び地域におけるデータを使用する。
【００７７】
８．異常気象の場合（集中豪雨、雷、大雪、台風、異常低温など）
集中豪雨や大雪、台風などの異常気象は年に何回か発生する。それが生活に与える影響は計り知れないほど大きいものがある。当然経済活動に与えるインパクトも大きいものがある。異常気象が出現する場合の時刻や曜日によっても結果は大きく異なるので説明変数には当然これらも加える。ただし、異常な冷夏や暖冬（冷夏や暖冬の定義は、当該年度の平均気温が平年より低いもしくは高い場合の温度差は地域によって異なるので、気象庁が定めた基準によるものとする）の場合は長期予報もしくはシーズン３ヶ月の平均データを用いるものとする。
【００７８】
なお、需要動向を予測する場合には、異常気象は、その需要動向予測時及び予測地域における予測データを使用する。また、異常気象と、需要動向との相関関係を調べる場合には、異常気象は、その需要動向の得られた時期及び地域におけるデータを使用する。
【００７９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかな通り、本発明によると、本需要動向予測装置は、気象情報から、消費者の需要動向に影響を与える気象要素を抽出し、それと需要動向との相関関係に基づいて、消費者の需要動向を予測するので、予測精度を高いものとすることができる。したがって、これを利用する店舗先に売上の向上とロスの削減をもたらすことができる。これによって販売見込み違いによって破棄する商品の量を減らしたり、消費者の需要動向に合った商品を計画製造することによる売上の増加や、来店客数に応じた適正人員配置などが可能になり、供給者の業績に大きな貢献をすることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本需要動向予測システムを示す概略図
【符号の説明】
１    気象情報データベース
１ａ  気象情報送信手段
２    需要動向予測装置
２ａ  気象情報取得手段
２ｂ  気象要素抽出手段
２ｃ  店舗立地条件入力手段
２ｄ  時期的条件入力手段
２ｅ    地域特別条件入力手段
２ｆ  予測手段
２ｇ  加工手段
２ｈ  出力手段
２ｉ  販売データ受信手段
３    供給者側閲覧用端末
３ａ  需要動向受信手段
３ｂ  需要動向表示手段
【図１】
2004326411.tif 000003