(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを記録した過去データを予め記憶装置に蓄積し、当該過去データに基づいて各実績値に対応する予測値の予測精度を評価する予測精度評価システムであって、
記憶装置に蓄積された過去データを読み取り、読み取った過去データに記録された複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを変数とする単回帰式の傾きを処理装置により計算し、計算した単回帰式の傾きをメモリに記憶する単回帰式計算部と、
記憶装置に蓄積された過去データと前記単回帰式計算部がメモリに記憶した単回帰式の傾きとを読み取り、読み取った過去データに記録された実測値と予測値との組み合わせごとに、読み取った単回帰式の傾きと、実績値と予測値との組み合わせに該当する点を当該単回帰式で表される単回帰直線上の１点である基準点と結んだ直線の傾きとの差異を評価する値を、所定の評価方法を用いて処理装置により計算し、計算した値を記録した内角データを記憶装置に記憶し、記憶装置に記憶した内角データを読み取り、読み取った内角データに基づいて前記予測精度を処理装置により計算する予測精度計算部とを備え、
前記予測精度計算部は、
前記過去データに記録された実測値と予測値との組み合わせごとに、前記単回帰直線と、実績値と予測値との組み合わせに該当する点を前記基準点と結んだ直線とがなす角をθとするｃｏｓ２θを、前記差異を評価する値として処理装置により計算し、計算したｃｏｓ２θを記録した内角データを記憶装置に記憶する内角計算部と、
前記内角計算部が記憶装置に記憶した内角データを読み取り、読み取った内角データに記録されたｃｏｓ２θの平均値を、前記予測精度として処理装置により計算する平均値計算部とを有することを特徴とする予測精度評価システム。
【請求項２】
前記予測精度計算部は、前記基準点として、前記単回帰直線上で予測値が０となる点を用いることを特徴とする請求項１に記載の予測精度評価システム。
【請求項３】
前記予測精度評価システムは、前記過去データとして商品の出荷に係る複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを記録したデータを予め記憶装置に蓄積するとともに、予測精度の閾値を商品の種類ごとに予め記憶装置に格納し、
前記単回帰式計算部は、前記単回帰式の傾きを商品ごとに計算し、
前記予測精度計算部は、前記予測精度を商品ごとに計算し、
前記予測精度評価システムは、さらに、
前記予測精度計算部が計算した各商品の予測精度を記憶装置に格納されている当該種類の予測精度の閾値と処理装置により比較し、当該予測精度が当該閾値より高い商品を予測による在庫管理の対象とすることを判断する判断部を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の予測精度評価システム。
【請求項４】
過去の複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを記録した過去データを予め記憶装置に蓄積するコンピュータにより実行され、当該過去データに基づいて各実績値に対応する予測値の予測精度を評価する予測精度評価プログラムであって、
記憶装置に蓄積された過去データを読み取り、読み取った過去データに記録された複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを変数とする単回帰式の傾きを処理装置により計算し、計算した単回帰式の傾きをメモリに記憶する単回帰式計算処理と、
記憶装置に蓄積された過去データと前記単回帰式計算処理がメモリに記憶した単回帰式の傾きとを読み取り、読み取った過去データに記録された実測値と予測値との組み合わせごとに、読み取った単回帰式の傾きと、実績値と予測値との組み合わせに該当する点を当該単回帰式で表される単回帰直線上の１点である基準点と結んだ直線の傾きとの差異を評価する値を、所定の評価方法を用いて処理装置により計算し、計算した値を記録した内角データを記憶装置に記憶し、記憶装置に記憶した内角データを読み取り、読み取った内角データに基づいて前記予測精度を処理装置により計算する予測精度計算処理とをコンピュータに実行させ、
前記予測精度計算処理は、
前記過去データに記録された実測値と予測値との組み合わせごとに、前記単回帰直線と、実績値と予測値との組み合わせに該当する点を前記基準点と結んだ直線とがなす角をθとするｃｏｓ２θを、前記差異を評価する値として処理装置により計算し、計算したｃｏｓ２θを記録した内角データを記憶装置に記憶する内角計算処理と、
前記内角計算処理が記憶装置に記憶した内角データを読み取り、読み取った内角データに記録されたｃｏｓ２θの平均値を、前記予測精度として処理装置により計算する平均値計算処理とを含むことを特徴とする予測精度評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測精度評価システム及び予測精度評価プログラムに関するものである。本発明は、特に、需要予測の予測精度指標を用いた在庫管理機能に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、在庫変動などを予測するための時系列データの解析処理において、最小二乗法を用いた演算処理を行うものがある（例えば、特許文献１、２参照）。商品の在庫管理などのために需要予測を行う際には、一般的には、予測精度の指標として、予測誤差の標準偏差を実績値（例えば、実際の商品の出荷量）又は予測値（例えば、予測した商品の出荷量）の平均で割ったものが用いられている。
【特許文献１】特開平５−２１６９１５号公報
【特許文献２】特開平６−１４９８６３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の予測精度の指標は、実績値や予測値が０になる場合、あるいは、実績値や予測値が周期的に変化し、その振幅が大きい場合に対応できないという課題があった。また、実績値と予測値との差が大きくても、予測値の計算用のパラメータを補正すれば予測精度が上がることが推定できる場合があるが、従来の予測精度の指標を用いると、このような場合も予測精度が低いと評価されるという課題があった。
【０００４】
本発明は、例えば、予測精度をより正確に評価し、商品の在庫管理方式を適切に選ぶための指標を求めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一の態様に係る予測精度評価システムは、
過去の複数の実績値と各実績値に対応する予測値とのデータを予め記憶装置に蓄積し、当該データに基づいて予測精度を評価する予測精度評価システムであって、
記憶装置に蓄積されたデータを読み取り、当該複数の実績値と各実績値に対応する予測値とについて単回帰式を処理装置により計算する単回帰式計算部と、
前記単回帰式計算部が計算した単回帰式で表される単回帰直線の傾きと、記憶装置に蓄積されたデータを当該複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを両軸とするグラフ上にプロットした場合の当該グラフ上の点である複数のプロット点を、それぞれ当該単回帰直線上の１点である基準点と結んだ直線の傾きとの差異に基づいて、予測精度を処理装置により計算する予測精度計算部とを備えることを特徴とする。
【０００６】
前記予測精度計算部は、
前記単回帰直線と、各プロット点を前記基準点と結んだ直線とがなす角θについて、ｃｏｓ２θをプロット点ごとに処理装置により計算する内角計算部と、
前記内角計算部が計算したｃｏｓ２θの平均値を、予測精度として処理装置により計算する平均値計算部とを有することを特徴とする。
【０００７】
前記予測精度評価システムは、前記基準点として、前記単回帰直線上で予測値が０となる点を用いることを特徴とする。
【０００８】
前記予測精度評価システムは、複数の実績値のデータとして商品の出荷に係る実績値のデータを予め記憶装置に蓄積するとともに、予測精度の閾値を商品の種類ごとに予め記憶装置に格納し、
前記単回帰式計算部は、単回帰式を商品ごとに計算し、
前記予測精度計算部は、予測精度を商品ごとに計算し、
前記予測精度評価システムは、さらに、
前記予測精度計算部が計算した各商品の予測精度を記憶装置に格納されている当該種類の予測精度の閾値と処理装置により比較し、当該予測精度が当該閾値より高い商品を予測による在庫管理の対象とすることを判断する判断部を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の一の態様に係る予測精度評価プログラムは、
過去の複数の実績値と各実績値に対応する予測値とのデータを予め記憶装置に蓄積し、当該データに基づいて予測精度を評価する予測精度評価プログラムであって、
記憶装置に蓄積されたデータを読み取り、当該複数の実績値と各実績値に対応する予測値とについて単回帰式を処理装置により計算する単回帰式計算処理と、
前記単回帰式計算処理が計算した単回帰式で表される単回帰直線の傾きと、記憶装置に蓄積されたデータを当該複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを両軸とするグラフ上にプロットした場合の当該グラフ上の点である複数のプロット点を、それぞれ当該単回帰直線上の１点である基準点と結んだ直線の傾きとの差異に基づいて、予測精度を処理装置により計算する予測精度計算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一の態様によれば、予測精度評価システムにおいて、単回帰式計算部が、過去の複数の実績値と各実績値に対応する予測値とについて単回帰式を計算し、予測精度計算部が、前記単回帰式で表される単回帰直線の傾きと、前記複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを両軸とするグラフ上の複数のプロット点を、それぞれ前記単回帰直線上の基準点と結んだ直線の傾きとの差異に基づいて、予測精度を計算することにより、例えば、予測精度を正確に評価し、商品の在庫管理方式を適切に選ぶための指標を求めることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係る予測精度評価システム１００の構成を示すブロック図である。
【００１３】
在庫管理では、需要予測を基に在庫を予め用意する機能が必要であるが、商品によって予測の精度がまちまちであるため、需要予測の精度によって複数の方式を選択し、在庫管理を行う必要がある。予測精度評価システム１００では、新たな予測精度（予測指標）の計算式を採用することで、予測精度の高い商品、予測精度は悪いが補正により精度が高くなる商品、予測精度が悪く予測をあてにできない商品を見極め、それぞれに適合した在庫管理の方式をあてはめることで、最適在庫管理機能を実現する。
【００１４】
図１において、予測精度評価システム１００は、需要予測計算装置１０１、予測指標計算装置１０２、商品分析装置１０３、閾値設定装置１０４、在庫管理装置１０５を備える。
【００１５】
需要予測計算装置１０１は、商品の需要の予測計算を行う。実績値と需要予測計算装置１０１が予測計算により求めた予測値とを記録した過去データ２０１の例を図２に示す。この例では、商品Ｐ１〜Ｐ３の１月〜４月の実績値が過去データ２０１の一部として記録されている。また、各実績値に対応する予測値として、各実績値が得られる前に需要予測計算装置１０１が予測計算により求めた、商品Ｐ１〜Ｐ３の１月〜４月の予測値が過去データ２０１の一部として記録されている。各実績値としては、例えば各月における商品の出荷量や出荷金額が用いられる。各予測値としては、例えば各月における商品の出荷予測量や出荷予測金額が求められる。
【００１６】
ここで、需要予測計算装置１０１の予測計算により求まった予測値をＸ、実績値をＹとする。予測精度が最高のとき、点（Ｘ，Ｙ）は全てｙ＝ｘ上に存在する。よって、点（Ｘ，Ｙ）のｙ＝ｘからの距離を予測精度の指標とすることができる。予測指標計算装置１０２は、さらに、一歩進んで、点（Ｘ，Ｙ）の集合を基に近似式ｙ＝ａｘ（単回帰式）を求め、点（Ｘ，Ｙ）とｙ＝ａｘとの距離を予測精度の指標とする。そのため、予測指標計算装置１０２は、ｙ＝ａｘの直線と、点（Ｘ，Ｙ）と原点を結んだ直線とがなす角度θを用いる。予測指標計算装置１０２は、具体的にはｃｏｓ２θの平均値を指標とする。図２の例において、予測指標計算装置１０２が求めた近似式で表される直線を図３に示す。この例では、商品Ｐ１〜Ｐ３の１月〜４月の実績値と予測値の対応関係が点（Ｘ，Ｙ）として商品ごとのグラフ上にプロットされている。また、点（Ｘ，Ｙ）の集合を基に予測指標計算装置１０２が求めた、商品Ｐ１〜Ｐ３の単回帰直線が示されている。なお、図３では、角度θの一例として、商品Ｐ２の単回帰直線ｙ＝１．００７９ｘと、商品Ｐ２の１月のデータに該当する点（６，１０）と原点を結んだ直線とがなす角度を示している。また、この例において、予測指標計算装置１０２が計算したｃｏｓ２θを記録した内角データ２０２と、予測精度の指標となるｃｏｓ２θの平均値を記録した予測指標データ２０３の例を図４に示す。なお、ｃｏｓ２θは、例えば以下のように求められる。
（１）直線ｙ＝ａｘと、点（Ｘ０，Ｙ０）と原点を結んだ直線とがなす角度をθとおく。
（２）点（Ｘ０，Ｙ０）から直線ｙ＝ａｘに対して垂線ｙ−Ｙ０＝−（１／ａ）（ｘ−Ｘ０）をひき、その垂線と直線ｙ＝ａｘの交点を点（Ｘ１，Ｙ１）とおく。
（３）このとき、Ｙ１−Ｙ０＝−（１／ａ）（Ｘ１−Ｘ０）となるから、この式を変形するとＸ１＝（Ｘ０＋ａＹ０）／（ａ２＋１）となる。
（４）ｃｏｓ２θ＝（Ｘ１２＋Ｙ１２）／（Ｘ０２＋Ｙ０２）＝（Ｘ１２＋ａ２Ｘ１２）／（Ｘ０２＋Ｙ０２）であるから、この式に（３）で得られたＸ１＝（Ｘ０＋ａＹ０）／（ａ２＋１）を代入すると、ｃｏｓ２θ＝（（Ｘ０＋ａＹ０）／（ａ２＋１））２（１＋ａ２）／（Ｘ０２＋Ｙ０２）＝（Ｘ０＋ａＹ０）２／（Ｘ０２＋Ｙ０２）／（１＋ａ２）となる。
【００１７】
このように、本実施の形態では、予測指標計算装置１０２が、点（Ｘ，Ｙ）の集合から求めた単回帰直線である直線ｙ＝ａｘと、点（Ｘ，Ｙ）と原点を結んだ直線とがなす角度θを用いて予測精度の指標を計算する。したがって、商品の出荷量が多い場合でも、商品の出荷量が少ない場合でも、商品の出荷量の予測値や実績値が０になる場合でも、商品の出荷量の実績値や予測値が周期的に変化し、その振幅が大きい場合でも、同じ計算式で指標を計算することができる。また、本実施の形態では、予測指標計算装置１０２が単回帰直線として原点を通る直線を求め、さらに、ｃｏｓ２θを求める際に単回帰直線の傾きａを考慮しているため、予測精度の計算過程で予測精度の補正が行われていることになる。したがって、本実施の形態によれば、実績値と予測値との差が大きくても、予測値の計算用のパラメータを補正すれば予測精度が上がることが推定できる場合には、当該補正を行った上で予測精度を評価することができる。
【００１８】
商品分析装置１０３は、商品を後述する（Ａ）〜（Ｃ）の３つの種類に分けて、各商品が（Ａ）〜（Ｃ）いずれの種類に該当するかを商品分類２０４として記録する。閾値設定装置１０４は、商品の種類（Ａ）〜（Ｃ）のそれぞれについて予測精度の閾値を設定し、商品の種類ごとに予測指標閾値２０５として記録する。後述するように、閾値設定装置１０４は、例えばユーザの入力を基に予測精度の閾値を設定する。閾値設定装置１０４は、例えば季節、月、日付、曜日などの時期に応じて予め規定された閾値の中から該当する時期（予測の対象時期）の閾値を選択することで、予測精度の閾値を自動的に設定してもよい。あるいは、閾値設定装置１０４は、例えば日経平均株価、外国為替レートなどの経済状況に応じて閾値を変化させるために予め規定された計算式などを用いて、予測精度の閾値を自動的に設定してもよい。あるいは、閾値設定装置１０４は、他の一定の基準に従って予測精度の閾値を自動的に設定してもよい。在庫管理装置１０５は、予測指標計算装置１０２により求められた予測精度の指標と閾値設定装置１０４により設定された予測精度の閾値を基に、商品ごとの予測精度が高いか低いかを判断する。上記のように、予測指標計算装置１０２がｃｏｓ２θの平均値を指標とするため、在庫管理装置１０５は、指標が１に近ければ近いほど精度が高いと判断する。そして、在庫管理装置１０５は、予測精度の指標、商品の価値、競合他社動向を基に、以下のように在庫管理の方式を選択し、在庫管理方式２０６として記録する。
（Ａ）商品価値が高く、他社との差別化が図れている商品・・・多少の在庫切れは問題ないため、予測を基に在庫を計画的に配置する。つまり、在庫管理装置１０５は、予測精度の高低に関わらず、予測による在庫管理の方式を選択する。
（Ｂ）商品価値が高いが、競合他社との差別化が図られていない商品・・・予測精度が高いものは、予測を基に在庫を計画的に配置する。予測精度が低いものは、在庫を切らさないように一定の量を決める（定量方式）。つまり、在庫管理装置１０５は、予測精度が高い商品については、予測による在庫管理の方式を選択し、予測精度が低い商品については、定量による在庫管理の方式を選択する。
（Ｃ）商品価値が低い商品・・・予測精度が高いものは、予測を基に在庫を計画的に配置する。予測精度が低いものは、注文生産とする。つまり、在庫管理装置１０５は、予測精度が高い商品については、予測による在庫管理の方式を選択し、予測精度が低い商品については、注文生産方式を選択する。
【００１９】
以下、予測指標計算装置１０２、閾値設定装置１０４、在庫管理装置１０５の内部構成について説明する。予測指標計算装置１０２、閾値設定装置１０４、在庫管理装置１０５の各部の動作については、フローチャートを用いて後で説明する。
【００２０】
予測指標計算装置１０２は、単回帰式計算部１２１、予測精度計算部１２２を備える。予測精度計算部１２２は、内角計算部１２３、平均値計算部１２４を備える。また、予測指標計算装置１０２は、図示していないが、記憶装置、処理装置、入力装置、出力装置などのハードウェアを備える。ハードウェアは単回帰式計算部１２１、予測精度計算部１２２によって利用される。予測指標計算装置１０２の記憶装置には、需要予測計算装置１０１から得られる過去データ２０１が予め蓄積されている。また、この記憶装置には、予測指標計算装置１０２が求めた内角データ２０２が格納される。
【００２１】
閾値設定装置１０４は、種類表示部１４１、閾値入力部１４２を備える。また、閾値設定装置１０４は、出力装置３０１、入力装置３０２のほか、図示していないが、記憶装置、処理装置などのハードウェアを備える。ハードウェアは種類表示部１４１、閾値入力部１４２によって利用される。閾値設定装置１０４の記憶装置には、予測指標計算装置１０２から得られる予測指標データ２０３、商品分析装置１０３から得られる商品分類２０４のデータが格納される。また、この記憶装置には、閾値設定装置１０４が設定した予測指標閾値２０５のデータが格納される。
【００２２】
在庫管理装置１０５は、判断部１５１、結果表示部１５２を備える。また、在庫管理装置１０５は、出力装置３０３のほか、図示していないが、記憶装置、処理装置、入力装置などのハードウェアを備える。ハードウェアは判断部１５１、結果表示部１５２によって利用される。在庫管理装置１０５の記憶装置には、在庫管理装置１０５が選択した在庫管理方式２０６のデータが格納される。
【００２３】
図５は、予測指標計算装置１０２、閾値設定装置１０４、在庫管理装置１０５それぞれのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２４】
図５において、予測指標計算装置１０２、閾値設定装置１０４、在庫管理装置１０５は、それぞれコンピュータであり、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（液晶ディスプレイ）の表示画面を有する表示装置９０１、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（Ｃｏｍｐａｃｔ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、プリンタ装置９０６などのハードウェアを備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。
【００２５】
予測指標計算装置１０２、閾値設定装置１０４、在庫管理装置１０５は、それぞれプログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９１１は、処理装置の一例である。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ９１４（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカードリーダライタなどの記憶媒体が用いられてもよい。
【００２６】
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５などは、入力装置（閾値設定装置１０４の場合、入力装置３０２）の一例である。また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力装置（閾値設定装置１０４の場合、出力装置３０１、在庫管理装置１０５の場合、出力装置３０３）の一例である。
【００２７】
通信ボード９１５は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）などに接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮに限らず、インターネット、あるいは、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ・Ｖｉｒｔｕａｌ・Ｐｒｉｖａｔｅ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ＬＡＮ、ＡＴＭ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ・Ｔｒａｎｓｆｅｒ・Ｍｏｄｅ）ネットワークなどのＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。ＬＡＮ、インターネット、ＷＡＮは、ネットワークの一例である。
【００２８】
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。また、ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜データ」、「〜情報」、「〜ＩＤ（識別子）」、「〜フラグ」、「〜結果」として説明するデータや情報や信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」の各項目として記憶されている。「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」は、ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶されたデータや情報や信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・制御・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の処理（動作）に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・制御・出力・印刷・表示などのＣＰＵ９１１の処理中、データや情報や信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
【００２９】
また、本実施の形態の説明において用いるブロック図やフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号は、ＲＡＭ９１４などのメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク（ＣＤ）、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク（ＭＤ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）などの記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体により伝送される。
【００３０】
また、本実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜工程」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。即ち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、ソフトウェアのみ、あるいは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、あるいは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実現されていても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどの記録媒体に記憶される。このプログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。即ち、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００３１】
以下、予測精度評価システム１００の動作について説明する。
【００３２】
図６は、予測精度評価システム１００の動作（本実施の形態に係る予測精度評価プログラムの処理手順）を示すフローチャートである。
【００３３】
ステップＳ１０１（単回帰式計算処理）において、予測指標計算装置１０２の単回帰式計算部１２１は、需要予測計算装置１０１から入力され、予測指標計算装置１０２の磁気ディスク装置９２０（記憶装置の一例）に予め蓄積された過去データ２０１を読み取る。過去データ２０１は、図２に例示したように、商品の出荷に係る複数の実績値と各実績値に対応する予測値とのデータである。単回帰式計算部１２１は、例えば最小二乗法を用いて、当該複数の実績値と各実績値に対応する予測値とについて単回帰式を商品ごとに予測指標計算装置１０２のＣＰＵ９１１（処理装置の一例）により計算する。
【００３４】
ステップＳ１０２（内角計算処理）において、予測指標計算装置１０２の内角計算部１２３は、ステップＳ１０１で単回帰式計算部１２１が計算した単回帰式で表される単回帰直線ｙ＝ａｘと、複数のプロット点（Ｘ，Ｙ）の各々を原点と結んだ直線とがなす角θについて、ｃｏｓ２θをプロット点（Ｘ，Ｙ）ごとにＣＰＵ９１１により計算する。プロット点（Ｘ，Ｙ）は、図３に例示したように、磁気ディスク装置９２０に蓄積された過去データ２０１を当該複数の実績値と各実績値に対応する予測値とを両軸とするグラフ上にプロットした場合の当該グラフ上の点である。内角計算部１２３が計算したｃｏｓ２θは、図４に例示したように、内角データ２０２として磁気ディスク装置９２０に格納される。
【００３５】
ステップＳ１０３（平均値計算処理）において、予測指標計算装置１０２の平均値計算部１２４は、磁気ディスク装置９２０に格納された内角データ２０２を読み取り、ステップＳ１０２で内角計算部１２３が計算したｃｏｓ２θの平均値を、予測精度として商品ごとにＣＰＵ９１１により計算する。平均値計算部１２４が計算した予測精度は、図４に例示したように、予測指標データ２０３として閾値設定装置１０４の磁気ディスク装置９２０（記憶装置の一例）に格納される。
【００３６】
上記のように、ステップＳ１０１（単回帰式計算処理）では、単回帰式計算部１２１が、単回帰直線ｙ＝ａｘを商品ごとにＣＰＵ９１１により求める。そして、ステップＳ１０２及びＳ１０３（予測精度計算処理）では、内角計算部１２３及び平均値計算部１２４を備える予測精度計算部１２２が、単回帰直線ｙ＝ａｘの傾きａと、複数のプロット点（Ｘ，Ｙ）を、それぞれ単回帰直線ｙ＝ａｘ上の１点である基準点と結んだ直線の傾きとの差異に基づいて、予測精度を商品ごとにＣＰＵ９１１により計算する。本実施の形態では、傾きの差異をｃｏｓ２θで評価しているが、他の評価方法を用いてもよい。また、本実施の形態では、原点を通る単回帰直線ｙ＝ａｘを求め、基準点として原点を用いているが、単回帰直線ｙ＝ａｘ＋ｂを求め、基準点として単回帰直線ｙ＝ａｘ＋ｂ上で予測値が０となる点、即ち、点（０，ｂ）を用いてもよい（ｂ＝０であれば、原点となる）。なお、基準点としては、必ずしも点（０，ｂ）を用いなければならないわけではなく、傾きの差異を評価できれば、単回帰直線ｙ＝ａｘ＋ｂ上の他の１点を用いることもできる。
【００３７】
ステップＳ１０４（種類表示処理）において、閾値設定装置１０４の種類表示部１４１は、ステップＳ１０３で磁気ディスク装置９２０に格納された予測指標データ２０３と、商品分析装置１０３から入力され、磁気ディスク装置９２０に予め格納された商品分類２０４とを読み取り、商品ごとに、ステップＳ１０３で予測指標計算装置１０２の平均値計算部１２４が計算した予測精度と商品の種類とを表示装置９０１（出力装置３０１の一例）により画面に表示する。なお、商品分析装置１０３は、各商品について、商品の売上比、利益率、売上高、売上量などから商品価値を分析し、商品の市場占有率、リピータの多さなどから商品の競争力を分析する。そして、これらの分析結果に基づいて、商品分析装置１０３は、各商品が（Ａ）商品価値が高く、他社との差別化が図れている商品、（Ｂ）商品価値が高いが、競合他社との差別化が図られていない商品、（Ｃ）商品価値が低い商品のいずれに該当するかを判定し、その判定結果を商品分類２０４として入力する。
【００３８】
ステップＳ１０５（閾値入力処理）において、閾値設定装置１０４の閾値入力部１４２は、在庫管理の担当者などのユーザがステップＳ１０４で画面に表示された情報に基づいて決めた予測精度の閾値の入力を商品の種類ごとにキーボード９０２やマウス９０３（入力装置３０２の一例）により受け付ける。閾値入力部１４２が入力を受け付けた予測精度の閾値は、予測指標閾値２０５として商品の種類ごとに磁気ディスク装置９２０に格納される。
【００３９】
ステップＳ１０６（判断処理）において、在庫管理装置１０５の判断部１５１は、閾値設定装置１０４の磁気ディスク装置９２０に格納されている予測指標データ２０３、商品分類２０４、予測指標閾値２０５を取得し、ステップＳ１０３で予測指標計算装置１０２の平均値計算部１２４が計算した各商品の予測精度を当該種類の予測精度の閾値と在庫管理装置１０５のＣＰＵ９１１（処理装置の一例）により比較する。そして、判断部１５１は、当該予測精度が当該閾値より高い商品を予測による在庫管理の対象とすることを判断する。また、判断部１５１は、当該予測精度が当該閾値以下である商品については、商品の種類によって、その商品を予測による在庫管理の対象とするのか、定量による在庫管理の対象とするのか、あるいは、注文生産の対象とするのかを判断する。具体的には、判断部１５１は、
・対象商品が前述した（Ａ）に分類される場合：予測による在庫管理の対象とすることを判断する。
・対象商品が前述した（Ｂ）に分類される場合で、かつ、予測精度＞閾値の場合：予測による在庫管理の対象とすることを判断する。
・対象商品が前述した（Ｂ）に分類される場合で、かつ、予測精度≦閾値の場合：定量による在庫管理の対象とすることを判断する。
・対象商品が前述した（Ｃ）に分類される場合で、かつ、予測精度＞閾値の場合：予測による在庫管理の対象とすることを判断する。
・対象商品が前述した（Ｃ）に分類される場合で、かつ、予測精度≦閾値の場合：注文生産の対象とすることを判断する。
判断部１５１による各商品についての判断結果は、在庫管理方式２０６として在庫管理装置１０５の磁気ディスク装置９２０（記憶装置の一例）に格納される。
【００４０】
ステップＳ１０７（結果表示処理）において、在庫管理装置１０５の結果表示部１５２は、磁気ディスク装置９２０に格納された在庫管理方式２０６を読み取り、ステップＳ１０６で判断部１５１が各商品について判断した在庫管理の方式を表示装置９０１（出力装置３０３の一例）により画面に表示する。
【００４１】
最後に、図７に予測精度の利用方法の一例を示す。
【００４２】
図７において、ソフトクリーム、ハンバーグ、ドリンクバー、味のり、焼きサバは、ファミリーレストランで扱われる商品の例である。商品価値は、当該商品の売上比、利益率、売上高、売上量などによって、高いか低いかが決まる。例えば売上比×利益率が一定の基準値を上回るかどうかによって、商品価値を判定することができる。商品の競争力は、例えば当該商品の市場占有率、リピータの多さによって、高いか低いかが決まる。
【００４３】
この例では、ソフトクリームの商品価値及び競争力が高い。即ち、ソフトクリームは商品価値が高く、他社との差別化が図れている商品であるから、前述した（Ａ）に分類される。そのため、図６のステップＳ１０６では、在庫管理装置１０５の判断部１５１は、ソフトクリームを予測による在庫管理の対象とすることを判断する。
【００４４】
また、この例では、ハンバーグ及びドリンクバーの商品価値が高いが、競争力が低い。即ち、ハンバーグ及びドリンクバーは商品価値が高いが、競合他社との差別化が図られていない商品であるから、前述した（Ｂ）に分類される。ハンバーグの予測精度は０．８、ドリンクバーの予測精度は０．３であり、（Ｂ）の当月の閾値は０．９である。したがって、当月に関しては、ハンバーグの予測精度もドリンクバーの予測精度も閾値より低い。そのため、図６のステップＳ１０６では、在庫管理装置１０５の判断部１５１は、ハンバーグ及びドリンクバーを定量による在庫管理の対象とすることを判断する。一方、（Ｂ）の次月の閾値は０．６である。したがって、次月に関しては、ドリンクバーの予測精度は閾値より低いままであるが、ハンバーグの予測精度は閾値より高いことになる。そのため、図６のステップＳ１０６では、在庫管理装置１０５の判断部１５１は、ハンバーグを予測による在庫管理の対象とし、ドリンクバーを定量による在庫管理の対象とすることを判断する。これにより、ハンバーグの次月の在庫を、無駄の多かった当月の在庫よりも減らしてコストを削減することができる。
【００４５】
また、この例では、味のり及び焼きサバの商品価値及び競争力が低い。即ち、味のり及び焼きサバは商品価値が低い商品であるから、前述した（Ｃ）に分類される。味のりの予測精度は０．７、焼きサバの予測精度は０．２であり、（Ｃ）の当月の閾値は０．１である。したがって、当月に関しては、味のりの予測精度も焼きサバの予測精度も閾値より高い。そのため、図６のステップＳ１０６では、在庫管理装置１０５の判断部１５１は、味のり及び焼きサバを予測による在庫管理の対象とすることを判断する。一方、（Ｃ）の次月の閾値は０．６である。したがって、次月に関しては、味のりの予測精度は閾値より高いままであるが、焼きサバの予測精度は閾値より低いことになる。そのため、図６のステップＳ１０６では、在庫管理装置１０５の判断部１５１は、味のりを予測による在庫管理の対象とし、焼きサバを注文生産の対象とすることを判断する。これにより、焼きサバの次月の在庫を、無駄の多かった当月の在庫よりも減らしてコストを削減することができる。
【００４６】
このように、本実施の形態によれば、予測精度を正確に評価し、商品の在庫管理の方式を適切に選ぶための指標を求めることが可能となる。
【００４７】
なお、図６のステップＳ１０７において、在庫管理装置１０５の結果表示部１５２は、図７に示した表の全体あるいは一部を画面に表示してもよい。この場合、図６のステップＳ１０５に戻り、閾値設定装置１０４の閾値入力部１４２は、ユーザがステップＳ１０７で画面に表示された表に基づいて変更した予測精度の閾値の入力を商品の種類ごとに受け付ける。そして、図６のステップＳ１０６において、在庫管理装置１０５の判断部１５１は、各商品の予測精度を、ユーザが変更した当該種類の予測精度の閾値と比較し、各商品について在庫管理の方式を判断し直す。その結果、図７に示した表が更新され、図６のステップＳ１０７において、在庫管理装置１０５の結果表示部１５２は、更新された表の全体あるいは一部を画面に表示する。この一連の処理を任意の回数繰り返すことにより、ユーザは、商品ごとに、より適切な在庫管理の方式を決めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】実施の形態１に係る予測精度評価システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る実績値及び予測値の例を示す図である。
【図３】実施の形態１に係る単回帰直線の例を示す図である。
【図４】実施の形態１に係る予測精度の例を示す図である。
【図５】実施の形態１に係る予測精度評価システムが備える装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図６】実施の形態１に係る予測精度評価システムの動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１に係る予測精度の利用方法の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１００  予測精度評価システム、１０１  需要予測計算装置、１０２  予測指標計算装置、１０３  商品分析装置、１０４  閾値設定装置、１０５  在庫管理装置、１２１  単回帰式計算部、１２２  予測精度計算部、１２３  内角計算部、１２４  平均値計算部、１４１  種類表示部、１４２  閾値入力部、１５１  判断部、１５２  結果表示部、２０１  過去データ、２０２  内角データ、２０３  予測指標データ、２０４  商品分類、２０５  予測指標閾値、２０６  在庫管理方式、３０１  出力装置、３０２  入力装置、３０３  出力装置、９０１  表示装置、９０２  キーボード、９０３  マウス、９０４  ＦＤＤ、９０５  ＣＤＤ、９０６  プリンタ装置、９１１  ＣＰＵ、９１２  バス、９１３  ＲＯＭ、９１４  ＲＡＭ、９１５  通信ボード、９２０  磁気ディスク装置、９２１  オペレーティングシステム、９２２  ウィンドウシステム、９２３  プログラム群、９２４  ファイル群。
【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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