(57)【要約】【課題】曜日別販売個数の予測は、直近１３週間の（例えば月曜日の）曜日別販売個数実績（１３サンプル）の合計値から、異常値（定休、特売、最大値１個及び最小値２個）のサンプルの数値を控除しているが、今までの異常値の控除はそれぞれ販売個数に対する異常値、客数に対する異常値をそれぞれの項目について別々に控除している。このような従来の方法では、日単位で異常値を除くことができない。【解決手段】当日の販売個数と当日の客数で１０００人個数（客数１０００人当りの販売個数）を算出してから異常値を控除する。客数１０００人当りの曜日別販売個数実績＝当日の販売個数／当日の客数×１０００で表される。客数１０００人当りの販売個数を使用すると、当該曜日の店長予測客数に当該曜日の１０００人販売個数を乗じて、当該曜日の予測販売個数を算出することが出来る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＰＵを用いて商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法において、販売個数予測対象の商品Ｘについてのメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし、商品の製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから、販売個数予測対象の商品Ｘについての品切れ安全指数αを検索し出力するステップ（１０）、
その商品についてメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の曜日別１０００人販売実績個数を平均して曜日別１０００人個数Ｂを演算し出力するステップ（１１）、
将来の各曜日の来店客数、即ち曜日別現場予測客数Ａを入力し記憶するステップ（１２）、
上記各曜日の現場予測客数Ａに曜日別１０００人個数Ｂを掛け算し、１０００で割り算して曜日別基準売れ数Ｃを演算するステップ（１３）、
販売個数予測対象の商品Ｘの売価の強弱によって主として変動するその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステップ（１４）、
上記販売個数変動指数βを上記曜日別基準売れ数Ｃに掛け算して修正曜日別基準売れ数Ｃ×βを演算し出力するステップ（１５）、
上記修正曜日別基準売れ数Ｃ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについての該当する曜日の販売予測個数、即ち算出予約発注個数Ｃ×β×αを演算し出力するステップ（１６）、
上記ステップで予約発注個数Ｃ×β×αを演算・出力された該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数との差を演算し、その差を上記該当する曜日の予約発注個数から差し引いたあるいは追加した予約発注修正個数として出力するステップ（１７）、および
該当する曜日の上記予約発注個数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の上記商品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するステップ（１８）、からなることを特徴とする方法。
【請求項２】
上記該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日は上記該当する曜日の前々納品日であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ＣＰＵを用いた商品の曜日別販売個数の予測方法、特にスーパーマーケットなどの小売業における各種の商品例えば、調味料、瓶缶詰、菓子、飲料等の食品類、消耗雑貨等の家庭用品類、肉、魚、惣菜等の生鮮食品、特に牛乳、豆腐、納豆等の日配商品と呼ばれる商品に有用に適用される小売業における商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、小売業で採用されている商品の曜日別販売個数の予測方法は、
１　直近１３週間の（例えば月曜日の）曜日別販売個数実績（１３サンプル）の合計値から、
２　特殊な数値（定休・特売、最大値１個及び最小値２個）のサンプルの数値を控除し、
３　これをサンプル件数（１３件−定休・特売で除外した件数−最大値１個及び最小値２個の計３件）で除した平均値を曜日別販売個数とし、
４　同様にして求めた客数を曜日別販売個数対応客数とし、
５　曜日別販売個数／曜日別販売個数対応客数×店長が予測した当日の客数＝当日の曜日別販売個数予測値とした。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
今までの異常値（段落０００２の２項に記載した数値）の控除の方法は、それぞれ販売個数に対する異常値、客数に対する異常値、というように、それぞれの項目について別々に異常値を控除していた。
このような従来の方法では日単位で異常値を除くことが出来ない。（例として表１を参照）
【０００４】
【表１】
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【０００５】
なお、１０００人個数は、当日の販売個数と当日の客数で１０００人個数を算出してから異常値を控除しているので、日単位で異常値を控除することができる。（例として表２を参照）
【０００６】
【表２】
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【０００７】
【課題を解決するための手段】
今までは、１３週の曜日別販売個数・曜日別客数を算出する場合それぞれで異常値を控除していた。１０００人個数では当日の販売個数と当日の客数で１０００人個数を算出してから異常値を控除する。
客数１０００人あたりの販売個数を使用しますと、
当該曜日の店長予測客数に当該曜日の１０００人販売個数を乗じて
当該曜日の予測販売個数を算出することが出来る。
【０００８】
１　直近１３週間の客数１０００人あたりの曜日別販売個数実績（１３サンプル）の合計値から、
２　特殊な数値（定休・特売、最大値１個及び最小値２個）のサンプルの数値を控除し、
３　これをサンプル件数（１３件−定休・特売で除外した件数−最大値１個及び最小値２個の計３件）で除した平均値を客数１０００人あたりの曜日別販売個数とする。
４　客数１０００人あたりの曜日別販売個数×店長が予測した当日の客数／１０００＝販売個数予測値
客数１０００人あたりの曜日別販売個数実績＝当日の販売個数／当日の客数×１０００となる。
【０００９】
本発明の実施例を図１のフローチャートに基づいて説明する。
販売個数予測対象の商品Ｘについてのメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の一日の最大販売実績数と平均販売実績数の比を第１の変数とし、商品の製造日から賞味期限までの日数を第２の変数として商品ごとに割り当てられてメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから、販売個数予測対象の商品Ｘについての品切れ安全指数αを検索し出力するステップ（１０）、
その商品についてメモリに記憶されている更新される所定のサンプリング期間の曜日別１０００人販売実績個数を平均して曜日別１０００人個数Ｂを演算し出力するステップ（１１）、
将来の各曜日の来店客数、即ち曜日別現場予測客数Ａを入力し記憶するステップ（１２）、
上記各曜日の現場予測客数Ａに曜日別１０００人個数Ｂを掛け算し、１０００で割り算して曜日別基準売れ数Ｃを演算するステップ（１３）、
販売個数予測対象の商品Ｘの売価の強弱によって主として変動するその商品の販売個数変動指数βを入力し記憶するステップ（１４）、
上記販売個数変動指数βを上記曜日別基準売れ数Ｃに掛け算して修正曜日別基準売れ数Ｃ×βを演算し出力するステップ（１５）、
上記修正曜日別基準売れ数Ｃ×βと品切れ安全指数αに基づいて商品Ｘについての該当する曜日の販売予測個数、即ち算出予約発注個数Ｃ×β×αを演算し出力するステップ（１６）、
上記ステップで予約発注個数Ｃ×β×αを演算・出力された該当する曜日の予約発注について修正可能な日時に先行する少なくとも一日の販売実績とその日の予約発注個数との差を演算し、その差を上記該当する曜日の予約発注個数から差し引いたあるいは追加した予約発注修正個数として出力するステップ（１７）、および
該当する曜日の上記予約発注個数にあるいはから上記該当する曜日の上記予約発注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日の上記商品Ｘについての最終発注個数を演算し出力するステップ（１８）、からなる。
【００１０】
まずステップ１０において、パック入り牛乳についてパソコン等のメモリ中に記憶されている最近１３週間のデータ中で、異常値を除いた一日の最大販売実績数を一日の平均販売実績数で割り算して得られた値および商品の製造日から賞味期限までの日数を変数として、商品ごとに割り当てられてパソコン等のメモリに記憶されている品切れ安全係数マップから、販売個数予測対象の商品であるパック入り牛乳についての品切れ安全係数αを求める。
【００１１】
なおこの品切れ安全係数αはそれぞれの商品について上下限の２つの係数を決めておき、例えば１．１５と１．１９のように、それぞれの商品の在庫量の傾向等を念頭において上下限のいづれか一つを適宜選択して使用することも出来る。
【００１２】
ステップ１１においては、サンプル期間である最近１３週間（異常値は除く）の曜日別１０００人販売実績個数を平均して曜日別１０００人個数Ｂを求める。
【００１３】
ステップ１２では、例えば日曜・土曜以外の祝祭日で客数増加、競合店が休みで客数増加、店休日の翌日で客数増加あるいは競合店が開店するので暫くの間客数減少について現場で予測して、近い将来のそれぞれの曜日の来店客数を曜日別現場予測客数Ａとして予測し入力する。
【００１４】
次にステップ１３で、ステップ１２で入力した現場予測客数Ａに、ステップ１１で求めた曜日別１０００人個数Ｂを掛け算し、１０００で割り算して曜日別基準売れ数Ｃを求める。
【００１５】
ステップ１４では、売価によって変動する売れ数を反映する販売個数変動指数βを、売価に基づいて決定入力する。即ち、売価を下げると販売個数は増加するという関係を指数化したものである。今まで８９円の売価で１日８０個売れていた商品を７９円で販売したら１００個売れた。この差２０個を調整するための指数である。
【００１６】
なお、この指数βには特売および運動会・お花見等その地域の特別の行事による販売個数の増加も加味される。
【００１７】
次にステップ１５では、先にステップ１４で入力、記憶されていた販売個数変動指数βをステップ１３で求めた曜日別基準売れ数Ｃに掛け算し、売価変更を反映した修正曜日別基準売れ数Ｃ×βを求める。
【００１８】
ステップ１６では、ステップ１５で求めた修正曜日別基準売れ数Ｃ×βにステップ１０で入力記憶されていた品切れ安全指数αを掛け算し、それぞれの曜日別販売予測個数及び曜日別ケース数、即ち算出予約発注個数及び予約発注ケース数を演算表示する。
【００１９】
ステップ１７では、該当曜日の２日前の予約発注個数とその日の販売実績個数の偏差を、その該当曜日の予約発注修正個数として、先に求めた予約発注個数から差し引くかあるいは加算して最終の発注個数を確定する。即ち入手可能な最新の予約発注個数と販売実績個数の偏差を曜日には関係なく引き続く将来日の予約発注個数に反映することとしている。
【００２０】
最後に、ステップ１８で先のステップ１６で求めた該当する曜日の予約発注個数にあるいはから上記ステップ１７で求めた該当する曜日の予約発注修正個数を加算あるいは差し引き上記該当する曜日のパック入り牛乳についての最終発注個数を演算し求める。
【００２１】
表３は、以上説明した本発明の方法を２週間にわたりフルーツゼリーに適用した時のデータシート（予約方式自動発注基本シート）を示している。このデータシートの在庫個数の推移からその数が適正値に収斂していることが判る。
【００２２】
【表３】
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【００２３】
なお、このデータシートでは、対象の商品がケース単位で取引されているので、前々日の販売実績−予約発注個数が該当曜日の予約発注修正個数と必ずしも一致していない。
【００２４】
以上の説明した実施例ではサンプリング期間として１３週間を使ったが、サンプリング期間はこれに限られるものではない。
【００２５】
発注量を決める単位として曜日別の一日を使ったが、例えば肉、魚、惣菜等の生鮮食品については曜日と時間帯の組合せあるいは時間帯それ自身を発注量を決める単位としてもよい。また商品の発注、納品のサイクルによってはそのサイクルに従って数日、１週間あるいは１月を単位として本発明の方法を実施できる。
１　単品だけでなく、分類された同一特性の商品群（カテゴリー）にも適用できる。
２　季節商品に関するサンプリング期間に関して弾力的に適用できる。
３　店内発注にも適用できる。
【００２６】
【発明の効果】
本発明によれば、それぞれの商品についての品切れによる販売機会の損失が低減出来ると共に、日配商品、生鮮食品については鮮度劣化による損失が低減出来、顧客に対しては常に鮮度の良い商品が提供できると共に仕入先に対しては発注個数の変動を押えた発注が達成出来る。１日の販売数が１００個以上の物から２個位の少ない物もあり、１００人個数では数が小さくなりすぎてしまうためあまり売れない商品でも見やすいように、１０００人個数を使用する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による商品の曜日別販売個数を予測し予約発注を行う方法の一実施例を実行する手順を説明するためのフローチャート。
【図１】
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