(57)【要約】【課題】空き室なく販売させると共に、売り上げまたは利益最高となるのはどのラインかを見つけて提示できるようにするシステムを提供する。【解決手段】ある利用日について顧客カテゴリ別利用料金を変更すると、顧客カテゴリ別需要数がどのように変化するかを予測手段１０４にて予測し、得られた顧客カテゴリ別予測需要数を所定数変更できる場合の利用料金修正量を計算手段１０５により算出し、顧客カテゴリ別予測需要数の調整と利用料金とを調整した場合に生じる変化の様子を判定手段１０６にて判定して、需要を損なうことなく、その利用日での可能な最も高い料金収入又は利益が確保できる顧客カテゴリ別販売部屋数の割り当てと利用料金の割り付け結果を求めるシステムである。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、
利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記保持している利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、
この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求める計算手段と、
前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、需要数が販売可能数に不足することなく前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを出力する判定手段と、
前記判定手段から受けた需要数と利用料金の情報とを表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項２】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、
利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、
各利用日別に、数量を含む受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段と、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報と前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、この予測手段により求められた需要数を、前記予約情報による予約数を割り込むことのない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求める計算手段と、
前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、販売可能数に不足することなく前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを出力する判定手段と、
前記判定手段から受けた需要数と利用料金の情報とを表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項３】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、
利用者としての顧客を複数のカテゴリに分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での前記顧客のカテゴリ別需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、
この予測手段により求められた顧客のカテゴリ別需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて顧客のカテゴリ別に求める計算手段と、
前記予測して得た顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記顧客のカテゴリ別料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能な前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記利用料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測手段により得られた前記顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた顧客のカテゴリ別料金とを出力する判定手段と、
前記判定手段から受けた顧客のカテゴリ別需要数と顧客のカテゴリ別料金とを表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項４】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、
利用者としての顧客を複数のカテゴリに分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、
各利用日別に、数量を含む前記カテゴリ別の受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段と、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報と前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での各カテゴリ別の需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、
この予測手段により求められた各カテゴリ別の需要数を、前記予約情報による予約数を割らない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、、需要予測モデルを用いて各カテゴリ別に求める計算手段と、
前記予測して得た各カテゴリ別の需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記各カテゴリ毎の料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能な前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測手段により得られた前記顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた顧客のカテゴリ別利用料金の情報とを出力する判定手段と、
前記判定手段から受けた顧客のカテゴリ別需要数と顧客のカテゴリ別料金とを表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項５】
請求項１または３いずれか１項に記載の料金割付配分システムにおいて、
前記問い合わせる利用日の情報を与える手段は、カレンダ情報と顧客の利用傾向を示す情報としての利用日カテゴリとを含むカレンダを持ち、前記問い合わせる利用日の情報からその利用日での利用日カテゴリを特定して前記予測手段および前記利用料金記憶手段に与える機能を備えると共に、前記利用料金記憶手段には前記初期値としての利用料金情報として利用日カテゴリ別に定めた利用料金情報または利用日カテゴリ別に定めた顧客カテゴリ別の利用料金情報を保持させる構成とし、前記予測手段には、前記与えられた利用日カテゴリと前記利用料金または前記各顧客カテゴリ毎の利用料金とに基づき、前記需要数または前記各顧客カテゴリ別の需要数を予測するものであることを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項６】
請求項２または４いずれか１項に記載の料金割付配分システムにおいて、
前記問い合わせる利用日の情報を与える手段は、カレンダ情報と顧客の利用傾向を示す情報としての利用日カテゴリとを含むカレンダを持ち、前記問い合わせる利用日の情報からその利用日での利用日カテゴリを特定して前記予測手段および前記利用料金記憶手段に与える機能を備えると共に、前記利用料金記憶手段には前記初期値としての利用料金情報として利用日カテゴリ別に定めた利用料金情報または利用日カテゴリ別に定めた顧客カテゴリ別の利用料金情報を保持させる構成とし、前記予測手段には、前記与えられた利用日カテゴリと前記利用料金または前記各顧客カテゴリ毎の利用料金および前記予約情報とに基づき、前記需要数または前記各顧客カテゴリ別の需要数を予測するものであることを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項７】
請求項１乃至４いずれか１項に記載の料金割付配分システムにおいて、
修正量を計算する前記計算手段は、
前記予測手段で予測した需要数を所定数調整した値に目標需要数を定める第１の機能と、
需要予測モデルとして多層型神経回路モデルを用い、利用日情報と料金、あるいは利用日情報と料金と予約情報を入力し、予測需要数を出力する第２の機能と、
前記第２の機能により得られた前記予測需要数と前記目標需要数との誤差を求める第３の機能と、
この第３の機能にて得られた前記誤差を前記需要予測モデルに入力し、誤差逆伝播法により、需要数が前記目標需要数に達するための料金の修正量を得る第４の機能と、
を具備する構成であることを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項８】
請求項１乃至４いずれか１項に記載の料金割付配分システムにおいて、
修正量を計算する前記計算手段は、
前記予測手段で予測した需要数を１増加または１減少させた値を目標需要数と定める第１の機能と、
需要予測モデルとして多層型神経回路モデルを用い、利用日情報と料金、あるいは利用日情報と料金と予約情報を入力し、予測需要数を出力する第２の機能と、
前記第２の機能により得られた前記予測需要数と前記目標需要数との誤差を求める第３の機能と、
この第３の機能にて得られた前記誤差を前記需要予測モデルに入力し、誤差逆伝播法により、需要数が前記目標需要数に達するための料金の修正量を得る第４の機能と、
前記第２および第４の機能による処理を、前記第３の機能より得られる誤差の絶対値が所定値以下になるまで、若しくは所定回数繰り返すべく制御する機能と、
を具備することを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項９】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、
利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記保持している利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、
この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求める計算手段と、
利益算出の基礎となるコスト情報を保持する手段と、
前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量と前記コスト情報保持手段から得たコスト情報とに基づき、利益増加となる前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを出力する判定手段と、
前記判定手段から受けた需要数と利用料金の情報とを表示する表示手段と、
を具備することを特徴とする料金割付配分システム。
【請求項１０】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のための方法として、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段を用い、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測すると共に、この予測により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量を需要予測モデルを用いて求め、前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、需要数が販売可能数に不足することなく前記利用料金の修正が可能か否かを判定して、その判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示することを特徴とする料金割付配分方法。
【請求項１１】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のための方法として、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段、各利用日別に、数量を含む受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段とを用い、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報と前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測し、この予測にて得た需要数を、前記予約情報による予約数を下回らない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求め、前記予測して得た需要数とこの需要数の予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、販売可能数に不足することなく前記利用料金の修正が可能か否かを判定し、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示することを特徴とする料金割付配分方法。
【請求項１２】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のための方法として、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用者としての顧客を複数のカテゴリに分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段とを用い、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での前記顧客のカテゴリ別需要数を需要予測モデルを用いて予測し、この予測にて得た顧客のカテゴリ別需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて顧客のカテゴリ別に求め、前記予測して得た顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記顧客のカテゴリ別料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能な前記利用料金の修正が可能か否かを判定し、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測により得られた前記顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた顧客のカテゴリ別利用料金の情報とを表示手段に表示することを特徴とする料金割付配分方法。
【請求項１３】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のための方法として、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用者としての顧客を複数のカテゴリに分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、各利用日別に、数量を含む前記カテゴリ別の受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段とを用い、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報と前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での各カテゴリ別の需要数を需要予測モデルを用いて予測し、この予測により得た各カテゴリ別の需要数を、前記予約情報による予約数を割らない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて各カテゴリ別に求め、前記予測して得た各カテゴリ別の需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記各カテゴリ毎の料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能な前記利用料金の修正が可能か否かを判定し、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測により得られた前記顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた顧客のカテゴリ別利用料金の情報とを表示手段に表示することを特徴とする料金割付配分方法。
【請求項１４】
利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のための方法として、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記保持している利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、利益算出の基礎となるコスト情報を保持する手段とを用い、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測し、この予測にて得た需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求め、前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量と前記コスト情報保持手段から得たコスト情報とに基づき、利益増加となる前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示することを特徴とする料金割付配分方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は料金設定方法および料金変更方法に関する。特に、宿泊施設、航空、レンタカーなどの分野において、料金と需要の関係を捉え、売上高が最大になるように料金を設定、あるいは変更する料金設定方法および料金変更方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
宿泊施設、航空、レンタカーなどの分野では、その利用料金は需要と供給の関係で決まる要素が強い。従って、閑散期・需要期といった実需の状況に合わせて最適な料金を設定し、営業する必要がある。
【０００３】
従来、このような分野では、イールド・マネージメント、レベニュー・マネージメントとして、売買判断や料金操作について研究され、それぞれに手法が考えられているが、それらを組合せて、総合的に利益が最大になる方法については論じられていない。
【０００４】
例えば、需要予測結果を利用し、売上高を最大にするためのホテルの予約受付け判断を行う方法の解析した研究があるが、その中では料金操作については述べられていない（非特許文献１参照）。
【０００５】
また、売上高を最大にするための料金操作方法についての研究があるが、売買判断については書かれていない（非特許文献２参照）。
【０００６】
しかし、料金操作によって料金が変更されると、必然的に需要の状態が変化することになるため、売買判断にも影響が及ぶ。逆に、売買判断によって、各顧客カテゴリの売買数が変化すると、売上高を最大化するために料金操作が必要になる。このように料金操作と売買判断は相互に関係する問題であり、売上高を最大にするには、料金操作、売買判断を総合的に解決する必要がある。
【０００７】
【非特許文献１】
Ｔｉｍｏｔｈｙ  Ｋｅｖｉｎ  Ｂａｋｅｒ，  Ｄａｖｉｄ  Ａ．  Ｃｏｌｌｉｅｒ  （１９９９）  “Ａ  Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  Ｒｅｖｅｎｕｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  Ｈｏｔｅｌ  Ｙｉｅｌｄ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃｓ，”  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，  ３０，１，２３９−２６３．
【０００８】
【非特許文献２】
Ｗａｌｔｅｒ  Ｊ．  Ｒｅｌｉｈａｎ  ＩＩＩ（１９８９）  “Ｔｈｅ  Ｙｉｅｌｄ−Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｈｏｔｅｌ−Ｒｏｏｍ  Ｐｒｉｃｉｎｇ”  ，Ｃｏｒｎｅｌｌ  Ｈｏｔｅｌ  ａｎｄ  Ｒｅｓｔａｕｒａｎｔ  Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ  Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の技術では、売買判断も、料金操作も共に売上高を最大にする目的は共通しているが、その二つを組合せて総合的に売上高を最大にする方法については、何も研究されていなかった。
【００１０】
本発明は、以上のような実状に鑑みてなされたものであり、売買判断と料金操作を組合せて総合的に売上高あるいは利益を最大にすることができる販売支援装置および方法を提供する。
【００１１】
具体的には、需要数が供給数に一致し、かつ売上高あるいは利益が最大になるような料金を見つける操作を行い、その時の各顧客カテゴリの予測需要数を導き出すことにより、その各顧客カテゴリ別予測需要数と料金とに従って売買判断をすることで、その時期での最良の営業活動ができるように支援する装置および方法を提供する。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は次のように構成する。
［１］第１には、本発明は、利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記保持している利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求める計算手段と、前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、需要数が販売可能数に不足することなく前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを出力する判定手段と、前記判定手段から受けた需要数と利用料金の情報とを表示する表示手段とを備えて構成する。
【００１３】
このようなシステムは、問い合わせる利用日の情報を入力すると、利用料金記憶手段はその問い合わせ利用日での利用料金の情報を出力し、予測手段はこの利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する。そして、計算手段は、この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量を需要予測モデルを用いて求め、判断手段は前記予測手段にて得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、需要数が販売可能数に不足することなく前記利用料金を修正することができるか否かを判定して、その判定が可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示するようにする。
【００１４】
利用料金記憶手段は、初期時には初期値としての利用料金情報を保持しているが、判定手段が可と判定したときは前記修正量を受け取るので、判定手段から修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する。
【００１５】
そして、予測手段はこの利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測し、計算手段は、この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量を需要予測モデルを用いて求め、判断手段は前記予測手段にて得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、需要数が販売可能数に不足することなく前記利用料金を修正することができるか否かを判定する。そして、当該判定手段は判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、これを受けた利用料金記憶手段は前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する。そして、これにより、予測手段による上述の予測、計算手段による上述の計算、判定手段による前述の判定の処理が再び繰り返されるが、当該判定手段の判定が修正否になれば、当該判定手段は前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示する。
【００１６】
この発明によれば、利用日情報と料金とから需要数を予測し、需要数が予測需要数に対して所定数増加／減少させることができる利用料金の修正量を計算し、需要数が予測値のままの場合、需要数が予測値から増加した場合、需要数が予測値から減少した場合の売上高を比較し、その中で売上高が最大になるように料金を修正することを繰り返すことによって、売上高が最大になる料金を見つけ出し、表示することができる。従って、表示内容に従って、予約受付を進めると、売り上げ最大の営業が可能になる。
【００１７】
［２］第２には、本発明は、利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、各利用日別に、数量を含む受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段と、前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報と前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、この予測手段により求められた需要数を、前記予約情報による予約数を割り込むことのない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求める計算手段と、前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、販売可能数に不足することなく前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを出力する判定手段と、前記判定手段から受けた需要数と利用料金の情報とを表示する表示手段とを具備して構成する。
【００１８】
このようなシステムは、各利用日別に、数量を含む受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段があり、問い合わせる利用日の情報を入力すると、利用料金記憶手段はその問い合わせ利用日での利用料金の情報を出力し、予測手段はこの利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報と、前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する。
【００１９】
そして、計算手段は、この予測にて得た需要数を、前記予約情報による予約数を割り込むことのない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求め、判定手段は、前記予測して得た需要数とこの需要数の予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、販売可能数に不足することなく需要数を確保できて売り上げが上昇するような金額に利用料金の修正が可能か否かを判定する。そして、当該判定手段は判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、これを受けた利用料金記憶手段は前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する。そして、これにより、予測手段による上述の予測、計算手段による上述の計算、判定手段による前述の判定の処理が再び繰り返されるが、当該判定手段の判定が修正否になれば、当該判定手段は前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示する。
【００２０】
利用料金記憶手段は、初期時には初期値としての利用料金情報を保持しているが、判定手段が可と判定したときは前記修正量を受け取るので、判定手段から修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する。
【００２１】
予測手段はこの利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報と、前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する。そして、と計算手段は、この予測にて得た需要数を、前記予約情報による予約数を割り込むことのない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求め、判定手段は、前記予測して得た需要数とこの需要数の予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量とに基づき、販売可能数に不足することなく需要が確保できるような料金に、前記利用料金を修正することが可能か否かを判定する。そして、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、前記利用料金記憶手段は前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力し、予測手段による上述の予測、計算手段による上述の計算、判定手段による前述の判定の処理を再び繰り返すようにするが、判定手段の判定が修正否になれば、判定手段は前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示する。
【００２２】
この発明によれば、予約受付け開始後に、既に受付けた予約情報も利用して需要予測を行い、売上高が最大になる料金に修正することができる。従って、例えば前もって分からなかった、需要に影響があるイベントが開催される日について、その予約情報を使った需要予測が行え、その結果から料金の修正が行えるので、需要変動に適応した料金修正ができる。
【００２３】
［３］第３には、本発明は、利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用者としての顧客を複数のカテゴリに分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での前記顧客のカテゴリ別需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、この予測手段により求められた顧客のカテゴリ別需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて顧客のカテゴリ別に求める計算手段と、前記予測して得た顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記顧客のカテゴリ別料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能な前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記利用料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測手段により得られた前記顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた顧客のカテゴリ別料金とを出力する判定手段と、前記判定手段から受けた顧客のカテゴリ別需要数と顧客のカテゴリ別料金とを表示する表示手段とを具備して構成する。
【００２４】
このような構成の本システムは、利用料金記憶手段には利用者としての顧客を複数のカテゴリに分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持するようにしてあり、初期時には初期値としての利用料金情報を保持させるようにしてあり、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力するようにしてある。
【００２５】
そして、本システムは、問い合わせる利用日の情報を与えると、利用料金記憶手段は当該利用日におけるに分類したカテゴリ別の利用料金情報（顧客カテゴリ別の利用料金情報）を読み出して予測手段に与える。予測手段は、利用料金記憶手段から利用料金の情報が与えられる毎に、前記与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での前記顧客のカテゴリ別需要数を需要予測モデルを用いて予測する。計算手段は、この予測にて得た顧客のカテゴリ別需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて顧客のカテゴリ別に求め、判断手段は、前記予測して得た顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記顧客のカテゴリ別料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能となるような料金に利用料金を修正することが可能か否かを判定する。そして、判定手段はその判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、前記利用料金記憶手段は前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力し、予測手段による上述の予測、計算手段による上述の計算、判定手段による前述の判定の処理を再び繰り返すようにするが、判定手段の判定が修正否になれば、判定手段は前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示する。
【００２６】
この発明によれば、顧客によって料金が異なる場合にも、本発明を適用できる。また、顧客を料金によってカテゴリ分類し、顧客カテゴリ毎に需要を予測し、総売上高が最大になるように各顧客カテゴリの利用料金の設定、料金の修正をすることができる。
【００２７】
［４］第４には、本発明は、利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用者としての顧客を複数のカテゴリに分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、各利用日別に、数量を含む前記カテゴリ別の受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段と、前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報と前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での各カテゴリ別の需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、この予測手段により求められた各カテゴリ別の需要数を、前記予約情報による予約数を割らない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて各カテゴリ別に求める計算手段と、前記予測して得た各カテゴリ別の需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記各カテゴリ毎の料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能となるような利用料金に、修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測手段により得られた前記顧客のカテゴリ別需要数とこの需要数予測に用いた顧客のカテゴリ別利用料金の情報とを出力する判定手段と、前記判定手段から受けた顧客のカテゴリ別需要数と顧客のカテゴリ別料金とを表示する表示手段とを具備して構成する。
【００２８】
このようなシステムは、各利用日別に、数量を含む受注済み予約の内容を予約情報として保持する予約情報保持手段があり、また、利用者としての顧客を複数のカテゴリ（顧客カテゴリ）に分類したカテゴリ別の利用料金情報を保持する利用料金記憶手段がある。この利用料金記憶手段には、初期時には初期値としての利用料金情報を保持させるようにしてあり、修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力するようにしてある。
【００２９】
そして、本システムは、問い合わせる利用日の情報を与えると、利用料金記憶手段は当該利用日におけるに分類したカテゴリ別の利用料金情報（顧客カテゴリ別の利用料金情報）を読み出して予測手段に与える。予測手段は、利用料金記憶手段から利用料金の情報が与えられる毎に、この与えられた利用日の情報と前記各カテゴリ毎の利用料金の情報と前記予約情報保持手段から得た前記与えられた利用日での予約情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での各カテゴリ別の需要数を需要予測モデルを用いて予測する。そして、計算手段はこの予測により得た各カテゴリ別の需要数を、前記予約情報による予約数を割らない範囲内で所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて各カテゴリ別に求め、判定手段は、前記予測手段において前記予測して得た各カテゴリ別の需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、そして、前記計算手段において求めた前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記各カテゴリ毎の料金の修正量とに基づき、需要数の総数が販売可能数に不足することなく、且つ、より高い売上高を確保可能となるような前記利用料金に、修正が可能か否かを判定する。そして、判定手段は、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、前記利用料金記憶手段は前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力し、予測手段による上述の予測、計算手段による上述の計算、判定手段による前述の判定の処理を再び繰り返すようにするが、判定手段の判定が修正否になれば、判定手段は前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示する。
【００３０】
この発明によれば、顧客によって料金が異なる場合にも、本発明を適用できる。顧客を料金によってカテゴリ分類し、顧客カテゴリ毎に需要を予測し、総売上高が最大になるように各顧客カテゴリの料金の設定、料金の修正が行える。
【００３１】
［５］第５には、本発明は、上記［１］項または［３］項の料金割付配分システムにおいて、前記問い合わせる利用日の情報を与える手段は、カレンダ情報と顧客の利用傾向を示す情報としての利用日カテゴリとを含むカレンダを持ち、前記問い合わせる利用日の情報からその利用日での利用日カテゴリを特定して前記予測手段および前記利用料金記憶手段に与える機能を備えると共に、前記利用料金記憶手段には前記初期値としての利用料金情報として利用日カテゴリ別に定めた利用料金情報または利用日カテゴリ別に定めた顧客カテゴリ別の利用料金情報を保持させる構成とし、前記予測手段には、前記与えられた利用日カテゴリと前記利用料金または前記各顧客カテゴリ毎の利用料金とに基づき、前記需要数または前記各顧客カテゴリ別の需要数を予測するものであることを特徴とする。
【００３２】
このような構成の本料金割付配分システムは、前記問い合わせる利用日の情報を与える手段は、カレンダ情報と顧客の利用傾向を示す情報としての利用日カテゴリとを含むカレンダを持ち、前記問い合わせる利用日の情報からその利用日での利用日カテゴリを特定して前記予測手段および前記利用料金記憶手段に与える機能を有している。すなわち、需要を考えてみると、それは日によって大きく変化する。そして、それは利用日の特徴に注目すると需要傾向から幾つかのカテゴリに分類することができることが多い。例えば、ビジネス客を対象とするビジネス型ホテルでは平日の需要は高いが、休日や休前日の需要は低くなる場合が多い。従って、曜日別、あるいは休日／休前日／平日別にカテゴリ分類することにより、需要数が近いカテゴリに分類することができる。また、観光型ホテルでは、観光シーズンか否かによって大きく需要が変化する場合が多い。従って月別あるいは月と曜日別にカテゴリ分類することが考えられる。
【００３３】
本システムにおいては、需要に影響を与える利用日の特徴を捉えてカテゴリ分類し、それを基に作成した利用日と利用日カテゴリからなる需要カレンダを持つ。この需要カレンダを用い、前記問い合わせる利用日について利用日カテゴリを特定し、予測手段にはこの利用日カテゴリと各顧客カテゴリの料金から各顧客カテゴリの需要数を予測させるようにする。このことにより、需要数を予測する需要予測モデルの負荷を低減することができる。
【００３４】
［６］第６には、本発明は、上記［２］項または［４］項の料金割付配分システムにおいて、前記問い合わせる利用日の情報を与える手段は、カレンダ情報と顧客の利用傾向を示す情報としての利用日カテゴリとを含むカレンダを持ち、前記問い合わせる利用日の情報からその利用日での利用日カテゴリを特定して前記予測手段および前記利用料金記憶手段に与える機能を備えると共に、前記利用料金記憶手段には前記初期値としての利用料金情報として利用日カテゴリ別に定めた利用料金情報または利用日カテゴリ別に定めた顧客カテゴリ別の利用料金情報を保持させる構成とし、前記予測手段には、前記与えられた利用日カテゴリと前記利用料金または前記各顧客カテゴリ毎の利用料金および前記予約情報とに基づき、前記需要数または前記各顧客カテゴリ別の需要数を予測するものであることを特徴とする。
【００３５】
このような構成において、前記問い合わせる利用日の情報を与える手段は、カレンダ情報と顧客の利用傾向を示す情報としての利用日カテゴリとを含むカレンダを持ち、前記問い合わせる利用日の情報からその利用日での利用日カテゴリを特定して前記予測手段および前記利用料金記憶手段に与える機能を有している。すなわち、需要を考えてみると、それは日によって大きく変化する。そして、それは利用日の特徴に注目すると需要傾向から幾つかのカテゴリに分類することができることが多い。例えば、ビジネス客を対象とするビジネス型ホテルでは平日の需要は高いが、休日や休前日の需要は低くなる場合が多い。従って、曜日別、あるいは休日／休前日／平日別にカテゴリ分類することにより、需要数が近いカテゴリに分類することができる。また、観光型ホテルでは、観光シーズンか否かによって大きく需要が変化する場合が多い。従って月別あるいは月と曜日別にカテゴリ分類することが考えられる。
【００３６】
本システムにおいては、需要に影響を与える利用日の特徴を捉えてカテゴリ分類し、それを基に作成した利用日と利用日カテゴリからなる需要カレンダを持つ。また、前記利用料金記憶手段には前記初期値としての利用料金情報として利用日カテゴリ別に定めた利用料金情報または利用日カテゴリ別に定めた顧客カテゴリ別の利用料金情報を保持させてある。従って、前記需要カレンダを用い、前記問い合わせる利用日について利用日カテゴリを特定し、前記予測手段には、前記与えられた利用日カテゴリと前記利用料金または前記各顧客カテゴリ毎の利用料金および前記予約情報とに基づき、前記需要数または前記各顧客カテゴリ別の需要数を予測させるようにする。
【００３７】
このことにより、需要数を予測する需要予測モデルの負荷を低減することができる。
【００３８】
［７］第７には、利用料金が利用日での需給関係対応に定まる分野における料金割付配分のためのシステムにおいて、
問い合わせる利用日の情報を与える手段と、利用料金情報を保持するものであって、初期時には初期値としての利用料金情報を保持し、前記利用日の情報を受けるとその利用日での利用料金情報を読み出して出力し、修正量の情報を受けると前記保持している利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する利用料金記憶手段と、
前記利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する予測手段と、この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量について、需要予測モデルを用いて求める計算手段と、利益算出の基礎となるコスト情報を保持する手段と、前記予測して得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量と前記コスト情報保持手段から得たコスト情報とに基づき、利益増加となる前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを出力する判定手段と、前記判定手段から受けた需要数と利用料金の情報とを表示する表示手段とを具備して構成する。
【００３９】
このような本システムは、問い合わせる利用日の情報を与えると、利用料金記憶手段はその問い合わせ利用日での利用料金の情報を出力し、予測手段はこの利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測する。そして、計算手段は、この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量を需要予測モデルを用いて求め、判断手段は前記予測手段にて得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量と、コスト情報保持手段から得たコスト情報とに基づき、利益増加となる前記利用料金の修正が可能か否かを判定すると共に、判定が修正可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、判定が修正否のときは前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを出力する。表示手段はこれにより前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示する。
【００４０】
利用料金記憶手段は、初期時には初期値としての利用料金情報を保持しているが、判定手段が可と判定したときは前記修正量を受け取るので、判定手段から修正量の情報を受けると前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する。
【００４１】
そして、予測手段はこの利用料金記憶手段から利用料金の情報が出力される毎に、前記与えられた利用日の情報と前記利用料金の情報とに基づき、現状での需要傾向から前記利用料金とした場合での前記利用日での需要数を需要予測モデルを用いて予測し、計算手段は、この予測手段により求められた需要数を所定数変化させるための料金の修正量を需要予測モデルを用いて求め、判断手段は前記予測手段にて得た需要数とこの需要数予測に用いた前記利用料金、前記予測して得た需要数を前記所定数変化させるための前記料金の修正量、コスト情報とに基づき、前記利用料金の修正によって利益増大となるか否かを判定する。そして、当該判定手段は判定が可のときは前記料金の修正量を前記利用料金記憶手段に前記修正量の情報として与え、これを受けた利用料金記憶手段は前記利用料金の情報を前記修正量分、修正して更新保持すると共に、更新されたときは更新された利用料金の情報を出力する。そして、これにより、予測手段による上述の予測、計算手段による上述の計算、判定手段による前述の判定の処理が再び繰り返されるが、当該判定手段の判定が修正否になれば、当該判定手段は前記予測した需要数とこの需要数予測に用いた利用料金の情報とを表示手段に表示する。
【００４２】
従って、表示内容に従って、予約受付を進めると、売り上げ最大の営業が可能になる。
【００４３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００４４】
（第１の実施形態）
一例としてのこの実施形態は、ある利用日において、“顧客カテゴリ”と“料金”と“需要数”という要素を考えた場合に、“顧客カテゴリ”と“料金”を変更すると“需要数”がどのように変化するかをシミュレーションし、顧客カテゴリ別料金と顧客カテゴリ別の最適販売数を導き出すといういう各利用日別逆向き予測方法を採用したシステムであり、例えば、ホテル業において、空き室なく、完売させると共に、売り上げ最高となるのはどのラインであるかを見つけ出して提示することができるようにした逆向き予測最適料金設定のための割付配分システムである。
【００４５】
以下、詳細を説明する。図１は本実施の形態に係る料金設定方法を実現するシステムの構成を例示するブロック図である。
【００４６】
すなわち、本実施形態のシステムは、図１に示すように、利用日設定部１０１、料金設定部１０２、料金記憶部１０３、需要予測部１０４、感度計算部１０５、判定部１０６、表示部１０７を備えている。
【００４７】
これらのうち、利用日設定部１０１はオペレータの操作により、利用日を入力する機能と、その利用日情報を料金記憶部１０３と需要予測部１０４に送信する機能とを持つ。
【００４８】
また、料金設定部１０２は各顧客カテゴリの料金初期値を保存する機能と、料金記憶部１０３から送信指示を受信すると、保存している各顧客カテゴリの料金初期値を料金記憶部１０３に送信する機能を持つ。ここで、各顧客カテゴリとは、例えば、ホテル旅館業を例にとると、旅行代理店扱い（エージェントによる扱いで、パック料金など）、インターネット扱い（インターネット上の予約サイトなどからの申し込みによる販売）、直接申し込み（電話や無予約での来館によるもの）、といったように申し込み窓口が何であるかを示すものであり、一般的には、ホテル旅館経営側の収入からみれば、提供する部屋の利用料金は、旅行代理店扱いが最も安くなり、インターネット扱いがそれよりも幾分高くなり、直接申し込みは正規料金で良いことから最も高い。本システムにおいては、各顧客カテゴリについてそれぞれ固有の顧客カテゴリ番号を付して管理する。ここで、料金初期値は図示せず、ハードウェアであるＨＤＤやメモリなどの記憶装置に記憶されている。
【００４９】
料金記憶部１０３は利用日設定部１０１から受信した利用日について各顧客カテゴリの料金を記憶しているか否かを判定する機能と、その判定の結果、記憶していない場合には料金設定部１０２に送信指示を送信する機能と、料金設定部１０２から受信した各顧客カテゴリの料金を利用日と共に記憶する機能と、判定部１０６から与えられる顧客カテゴリ番号と修正量を受信し、利用日のその顧客カテゴリ番号の料金を修正量に従って修正する機能と、記憶している利用日の各顧客カテゴリの料金を需要予測部１０４に送信する機能を持つ。ここで、各顧客カテゴリの料金と利用日は、図示せずハードウェアであるＨＤＤやメモリなどの記憶装置に記憶される。
【００５０】
ホテル旅館業の場合、利用日は、提供する部屋の利用料金を左右する重要な要素の一つであり、休前日、平日、連休期間、繁忙期、閑散期、イベント開催日など、いずれに該当するかで需要の状況が大きく変わるので重要である。
【００５１】
需要予測部１０４は、利用日設定部１０１から受信した利用日情報と、料金記憶部１０３から受信した各顧客カテゴリの料金の情報とを受け付け、これらの情報を用いて、所定の需要予測モデルに従って演算処理することにより各顧客カテゴリの需要数を予測する機能と、各顧客カテゴリの料金の情報、予測需要数を感度計算部１０５と判定部１０６に送信する機能を持つ。
【００５２】
感度計算部１０５は、需要予測部１０４から受信した各顧客カテゴリの料金の情報、予測需要数を基に、所定の需要予測モデルに従って各顧客カテゴリの需要数を予測需要数から１増減する時の料金修正量を計算する機能と、計算した顧客カテゴリ毎の料金修正量を判定部１０６に送信する機能を持つ。
【００５３】
判定部１０６は、需要予測部１０４から受信した各顧客カテゴリの料金の情報と、予測需要数と、感度計算部１０５から受信した顧客カテゴリ毎の料金修正量とから、現在の料金を修正するか否かを判定する機能と、その判定の結果、料金を変更する場合にはその顧客カテゴリ番号と料金修正量を料金記憶部１０３に送信する機能と、料金を変更しない場合には各顧客カテゴリの料金、予測需要数を表示部１０８に送信する機能とを持つ。
【００５４】
表示部１０７は判定部１０６から各顧客カテゴリの料金の情報、予測需要数を受信すると、それらを出力画面に表示する機能を持つ。
【００５５】
次に、以上のように構成された料金設定システムの動作を図２のフローチャートを用いて説明する。
【００５６】
本システムは、例えば、ホテル旅館業の売り上げ最高（あるいは利益率最高）の部屋割り、料金割り当てを実現することができるものであるが、料金は部屋により、部屋の利用人数により、利用時期により、また、顧客カテゴリにより様々となる。できるだけ空き部屋を無くし、需要を見誤らずにできるだけ料金を高く設定して、最高の売り上げ（あるいは利益）を生み出すことができるように、シミュレーションするものである。
【００５７】
本システムにおいては、料金設定部１０２には予め、各顧客カテゴリそれぞれの料金初期値を設定し、保持させておく。
【００５８】
いま、ある利用日における需給バランスを最適に保ちつつ、しかも、営業利益最高となる割付を導出したいとする。この場合、まず、オペレータは利用日設定部１０１を操作することによってそのシミュレーションしたい利用日を設定する（図２のＳＴＥＰ２０１）。すると、利用日設定部１０１から料金記憶部１０３と需要予測部１０４に対して、その利用日情報が送信される。
【００５９】
料金記憶部１０３では、利用日の情報を受信すると、その受信した利用日について各顧客カテゴリそれぞれの料金の情報が記憶されているか否か判定する（図２のＳＴＥＰ２０２）。そして、その判定の結果、当該利用日の料金情報が記憶してあった場合には、その記憶してある当該利用日での各顧客カテゴリの料金の情報を料金記憶部１０３は読み出し、需要予測部１０４に送信する。
【００６０】
一方、記憶していない場合には、料金記憶部１０３は料金設定部１０２に対し、送信指示を送信する。これを受けて料金設定部１０２は前記利用日における各顧客カテゴリの料金の情報を読み出し、料金記憶部１０３に送信するので、料金記憶部１０３は、料金設定部１０２から受け取った各顧客カテゴリの料金情報を記憶する（図２のＳＴＥＰ２０３）と共に、この記憶した前記利用日対応の各顧客カテゴリの料金情報を需要予測部１０４に送信する。
【００６１】
このようにして、料金記憶部１０３より需要予測部１０４に前記利用日での各顧客カテゴリの料金の情報が送られると、以後は判定部１０６が“料金変更しない”と判定するまで以下の手続きが、繰り返される（図２のＳＴＥＰ２０４）。
【００６２】
まず、需要予測部１０４では、受け取った利用日情報と各顧客カテゴリの料金の情報とに基づき、所定の需要予測モデルに従って各顧客カテゴリ毎の需要数の予測を実施する（図２のＳＴＥＰ２０５）。そして、各顧客カテゴリ毎の需要数（需要数の予測値）を求めたならば、次に需要予測部１０４はこの予測需要数の算定の基礎となった各顧客カテゴリの料金の情報とこの求めた各顧客カテゴリ別予測需要数とを感度計算部１０５と判定部１０６とに送信する。
【００６３】
感度計算部１０５では、需要予測部１０４から受け取った各顧客カテゴリの料金と予測需要数とを基に、この予測した各顧客カテゴリ毎の需要数を、１増加させることのできる料金修正量と、１減少させることのできる料金修正量を、需要予測部１０４と同じ所定の需要予測モデルに従ってそれぞれ計算し（図２のＳＴＥＰ２０６）、求めた各料金修正量を判定部１０６に送信する。
【００６４】
判定部１０６では、感度予測部１０５から受け取った各顧客カテゴリの料金と予測需要数、予測需要数を１増減させることのできる料金修正量を基に、所定の修正条件を満たすか否かにより、料金を修正するか否かを判定する（図２のＳＴＥＰ２０７）。
【００６５】
その結果、「料金を変更する」と判定した場合には（修正条件を満たすと判定した場合には）、判定部１０６からは変更する顧客カテゴリの番号、料金修正量の各情報が料金記憶部１０３に送信される。
【００６６】
これを受けると料金記憶部１０３では、記憶している情報を修正する。すなわち、判定部１０６から顧客カテゴリ番号と料金修正量が受信されると、料金記憶部１０３では記憶しているその顧客カテゴリ番号の料金を、前記受信した修正量に従って修正（更新）する（図２のＳＴＥＰ２０８）。
【００６７】
そして当該修正が終わると、修正終了の信号（若しくはフラグ）と更新後の各顧客カテゴリ毎の料金の情報とを料金記憶部１０３は出すので、再び、ＳＴＥＰ２０４の処理に戻り、ＳＴＥＰ２０４のループが繰り返される。この処理は、前記の修正条件が満たされなくなるまで、繰り返される。
【００６８】
すなわち、修正終了の信号により、需要予測部１０４では、前述の利用日情報と記憶部１０３からの更新された各顧客カテゴリの料金の情報とに基づき、前記の需要予測モデルに従って各顧客カテゴリ毎の需要数予測を実施する（図２のＳＴＥＰ２０５）。そして、各顧客カテゴリ毎の需要数予測を求めたならば、次に需要予測部１０４はこの予測需要数の算定の基礎となった各顧客カテゴリの料金の情報とこの求めた各顧客カテゴリ別予測需要数とを感度計算部１０５と判定部１０６とに送る。
【００６９】
感度計算部１０５では、需要予測部１０４からの各顧客カテゴリの料金と予測需要数とを基に、この予測した各顧客カテゴリ毎の需要数を、予測需要数から１増加させた場合での料金修正量と、１減じた時の料金修正量を、需要予測部１０４と同じ所定の需要予測モデルに従ってそれぞれ計算し（図２のＳＴＥＰ２０６）、判定部１０６に送る。
【００７０】
判定部１０６では、感度予測部１０５からの各顧客カテゴリの料金と予測需要数、予測需要数が１増減する時の料金修正量を基に、料金を修正するか否かを判定する（図２のＳＴＥＰ２０７）。
【００７１】
その結果、「料金を変更する」と再び判定した場合には、判定部１０６からは変更する顧客カテゴリの番号、料金修正量の各情報が料金記憶部１０３に送られるので、これを受けて料金記憶部１０３では、記憶している情報をこの修正量対応に再び修正する。判定部１０６から顧客カテゴリ番号と料金修正量を受けて料金記憶部１０３では記憶しているその顧客カテゴリ番号の料金を、前記受信した修正量に従って修正するわけである（ＳＴＥＰ２０８）。
【００７２】
そして当該修正が終わると、修正終了の信号（若しくはフラグ）を料金記憶部１０３は出すので、再び、ＳＴＥＰ２０４の処理に戻り、ＳＴＥＰ２０４のループが繰り返される。このような処理を、前記の修正条件が満たされなくなるまで、繰り返す。
【００７３】
判定部１０６での判定の結果（ＳＴＥＰ２０７）、「料金を変更しない」と判定されたとする。この場合（すなわち、修正条件が満たされなくなった場合）にはＳＴＥＰ２０４のループを抜け、各顧客カテゴリの料金、予測需要数が表示部１０８に送信される。
【００７４】
すなわち、判定部１０６では、「料金変更しない」と判定すると、料金記憶部１０３に対する判定部１０６からの「変更する顧客カテゴリの番号、料金修正量」といった各情報の送信はない。そして、代わりに、判定部１０６からは表示部１０８に対して、判定処理時での顧客カテゴリの番号、料金修正量の各情報を送る。
【００７５】
これを受けた表示部１０８では、判定部１０６から各顧客カテゴリの料金、予測需要数を出力画面に表示させる（図２のＳＴＥＰ２０９）。従って、オペレータは指定利用日での予測評価された最適な各顧客カテゴリの料金、予測需要数を画面上で見ることが出来る。
【００７６】
オペレータは予約申込みを受けた場合、表示部１０８上の出力画面内容を見て、その申し込み顧客に対応する顧客カテゴリの料金を提示し、予測需要数までの予約を受付けるようにすれば、その利用日おける需要対応の最適料金により、最大の売り上げ（若しくは最大の利益）を達成し得る営業が可能になる。
【００７７】
すなわち、本システムで需要予測され、修正されて求められて表示部１０８に表示された各顧客カテゴリそれぞれの料金と予測需要数は、各顧客カテゴリ別に料金を変動させると需給のバランスがどのように変化するかをシミュレーションして自動評価し、自動修正して表示するものであって、空き室（予約をとれなかった客室）が発生することなく、完売させると共に、売り上げ最大となり得る水準に料金を定めることができるようにするために、そのときどきでの顧客カテゴリ別料金とその需要予測をして経営上の最高水準（ライン）となり得る関係を見つけ出す逆向き予測であり、オペレータが指定した利用日での需給バランスを考慮した各顧客別カテゴリの最適料金と各顧客別カテゴリそれぞれに割り当てられた完売達成可能である予測数であって、統計資料や近時の予測情報、近時の実体的な状況情報を元に、そのホテル・旅館での売り上げ最大を達成できることになるであろう数値の推測値である。
【００７８】
従って、予約申込みがあった場合、オペレータが表示部１０８の出力画面を見て、その顧客カテゴリの料金を提示し、予測需要数までの予約を受付けることで、各利用日において、空き室が発生することなく、或いは空き室発生を最小に保ちつつ、その時期においての潜在する最高売り上げを達成可能な客室宿泊予約販売を可能にする。
【００７９】
なお、前記利用日設定部１０１はオペレータの操作により、利用日を入力する機能を有するものであるが、この利用日設定部１０１には、利用日と利用日カテゴリから構成されるカレンダを持ち、オペレータが利用日を入力すると、その利用日に対応する利用日カテゴリを検索し、その利用日と利用日カテゴリを利用日情報として料金記憶部１０３と需要予測部１０４に送信するという機能を持つ構成としても良い。この場合の利用日カテゴリは、そのホテルでの需要に影響を与える利用日の特徴を捉えて分類したものであり、各カテゴリで需要が近い利用日が含まれる。
【００８０】
例えば、ビジネスホテルではその利用客の多いのは平日で、休日や休前日、お盆、暮れ、正月や夏期休暇期間は閑散日であり、観光ホテルなどの場合は、むしろこれとは逆の状況を呈するなど、そのホテル旅館の利用者層により利用日毎の需要傾向が異なるが、そのような特徴を分類したものが利用日カテゴリである。
【００８１】
また、この例における料金設定部１０２は、利用日カテゴリ毎に各顧客カテゴリの料金初期値を保存し、料金記憶部１０３からの送信指示として利用日カテゴリが送信されると、その利用日カテゴリについての各顧客カテゴリの料金初期値を料金記憶部１０３に送信する構成としても良い。
【００８２】
また、感度計算部１０５は、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数から１増減させたケースだけに限るものではなく、２増減させたケースや３増減させたケースなどの料金修正量を計算し、判定部１０６に送信する構成としてもよい。
【００８３】
以上は、ある利用日について顧客カテゴリと利用料金とを変更すると、需要数がどのように変化するかを自動的にシミュレーションし、得られた顧客カテゴリ毎の予測需要数を変更した場合に需要数がどのように変化するかを評価し、顧客カテゴリ別の予測需要数を調整して料金も調整した場合に生じる変化の様子から、需要を損なうことなく、その利用日での可能な最も高い料金収入となる顧客カテゴリ別販売部屋数の割り当てと料金の割り付け結果を求めるようにしたものであり、それぞれ調整した料金および需要数とから、売り上げ最大となる顧客カテゴリ別料金と顧客カテゴリ別の最適販売数はどのポイントとなるかを導き出すという各利用日別逆向き予測方法を採用した最適料金設定のための割付配分システムであり、可能な限り空き室なく販売させると共に、利益最高となるのはどのラインであるかを見つけ出して提示することができるようにした最適料金設定のための割付配分システムであった。
【００８４】
次に予約情報も用いるようにすることにより、ある期間内を対象として、その期間内で需給バランスを加味しての売り上げあるいは利益が最高となるような最適料金および顧客カテゴリ別部屋数（人数）割り当て設定を行うことができるようにした割付配分システムの例を、第２の実施形態として説明する。
【００８５】
（第２の実施形態）
図３を参照して本発明の第２の実施形態を説明する。図３は当該第２の実施形態に係る最適料金設定のための逆向き予測割付配分を実現するシステムの構成例を示すブロック図である。基本構成は図１の例と同じであるので、図１と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明を省略し、ここでは第１の実施形態と異なる部分について述べる。
【００８６】
この例では利用日に加えて、予約情報も加味するようにするもので、図１の構成に、更に、既に受付けている予約に関する情報を蓄積した予約データベース１００と、この予約データベース１００から予約情報を取得する予約情報取得１０８を新たに付加した構成としてある。
【００８７】
図３に示す構成の本システムにおいては、予約を一定期間前から受付開始する方式を採用している場合に、予約受付開始の対象となった期間を料金提示期間とし、その料金提示期間の各日での各顧客カテゴリ別料金と予測需要数とを提示できる。
【００８８】
従って、利用日設定部１０１は、本日からある定めた日数分、先の日にちまでにわたる料金提示期間について、その期間に新しく含まれることになる日、あるいは予約情報が更新される日を利用日として得る機能と、その利用日の情報を料金記憶部１０３と需要予測部１０４、および予約情報取得部１０８に送る機能とを持つ構成としてある。
【００８９】
また、本システムにおいて新たに設けることとなる予約情報取得部１０８は、利用日設定部１０１から得た利用日についての予約情報を取り込む機能（取得する機能）と、この取り込んだ予約情報を顧客カテゴリ別に分類する機能と、顧客カテゴリ別に分類した予約情報を需要予測部１０４に送る機能とを持つ。
【００９０】
ここで、予約情報取得部１０８の持つ予約情報の取り込み機能は、別途設けられる予約情報を保存したファイルである予約データベース１００を検索して取得するようにしてある。
【００９１】
予約データベース１００は、顧客の予約済み情報を記録保存するデータベースであり、予約番号、利用日、利用日カテゴリ、顧客カテゴリ、割り当てた客室の情報、利用人数、料金、利用者内訳（利用者氏名、住所、男女、大人、子供、団体）、予約受付日、予約申込人、連絡先、予約受付担当者（予約を受付処理したオペレータ名あるいはコード）、キャンセル情報（キャンセル受付日、解約料、解約理由、キャンセルを受付けたオペレータ名など）、その他、予約に関する必要な各種情報がデータベース化されて記録保存されている。このデータベースは予約業務を開始して受付することで、受付のために入力された予約に関する各種情報が検索可能に記録保存されていく仕組みとなっている。
【００９２】
従って、予約情報取得部１０８の持つ予約情報の取り込み機能は、この予約データベース１００を検索して必要な情報を取得する。
【００９３】
また、需要予測部１０４は、利用日設定部１０１から受けた利用日の情報と、料金記憶部１０３から受けた各顧客カテゴリの料金の情報と、予約情報取得部１０８から受けた各顧客カテゴリの予約情報とに基づき、前記利用日での各顧客カテゴリの需要数を予測して各顧客カテゴリ毎の予測需要数を得る需要数予測機能と、記憶部１０３から受けた前記各顧客カテゴリの料金情報と、前記予測して得た各顧客カテゴリ毎の予測需要数および前記予約情報取得部１０８から得た前記予約情報とを感度計算部１０５と判定部１０６に送る機能とを持つ。
【００９４】
また、感度計算部１０５は、前記需要予測部１０４から受けた各顧客カテゴリの料金の情報および予測需要数とを基に、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数から１増減して調整した場合での新たなそれぞれの需要数を得ることができるような料金とするための料金修正量を計算する料金修正量計算機能と、この料金修正量計算機能により求められた各顧客カテゴリ毎の料金修正量を判定部１０６に送る機能とを持つ。ただし、既に予約受付している数と予測需要数が一致する場合には、予測需要数から１減少して調整する場合でのそれぞれの料金修正量は計算しないこととする。
【００９５】
料金設定部１０２、料金記憶部１０３、判定部１０６、表示部１０７は図１で説明した第１の実施形態と同じ機能を持つ。
【００９６】
次に、以上のような構成による最適料金設定のための割付配分システムの動作を図４のフローチャートを用いて説明する。
【００９７】
本システムにおいても、料金設定部１０２には予め、各顧客カテゴリの料金初期値を設定し、保持させておく。
【００９８】
今、ある利用日について、需給バランスを最適に保ちつつ、しかも、売り上げ最高となる割付を導出したいとする。具体的には、本日の日にちか、予約を受け付けようとする日である。この場合、まず、オペレータは利用日設定部１０１より本日の日にち情報かあるいはその予約を受付けようとする日（利用日）を入力操作することになる。
【００９９】
すると、利用日設定部１０１は、当該入力された日にち情報が本日ならば本日を基準に所定日数分後までの日にちの範囲を料金提示期間とし、この料金提示期間に新しく含まれた日、あるいは料金提示期間内で予約情報が更新されることになる日（予約を受付けようとする日）を利用日として設定する（図４のＳＴＥＰ４０１）。
【０１００】
そして、その利用日の情報が利用日設定部１０１より料金記憶部１０３と需要予測部１０４、予約情報取得部１０８にそれぞれ送られる。
【０１０１】
利用日設定部１０１より利用日の情報を受けた料金記憶部１０３では、その受けた利用日情報の示す利用日について各顧客カテゴリの料金が既に記憶されているか否かを調べる（判定する）（図４のＳＴＥＰ４０２）。その結果、記憶している場合には料金記憶部１０３は、当該利用日の各顧客カテゴリの料金の情報を読み出してそれを需要予測部１０４に送る。
【０１０２】
一方、前記調べた結果（判定の結果）、記憶していない場合には、料金記憶部１０３は料金設定部１０２に料金の情報についての送信指示を送る。すると、これを受けた料金設定部１０２は前記利用日における各顧客カテゴリの料金の情報を読み出し、料金記憶部１０３に送信するので、料金記憶部１０３は料金設定部１０２から受けた各顧客カテゴリの料金の情報を記憶する（図４のＳＴＥＰ４０３）。
【０１０３】
そして、料金記憶部１０３はこの記憶した前記利用日対応の各顧客カテゴリの料金情報を需要予測部１０４に送る。
【０１０４】
また、一方、前記オペレータが利用日設定部１０１を操作したことにより当該利用日設定部１０１より利用日情報が予約情報取得部１０８に送られるが、これを受けた予約情報取得部１０８では、当該利用日情報対応の利用日についての予約情報を取得し、この取得した予約情報を顧客カテゴリ別に分類すると共に、当該分類した情報を需要予測部１０４に送信する（図４のＳＴＥＰ４０４）。
【０１０５】
需要予測部１０４は、利用日設定部１０１からの利用日情報と、料金記憶部１０３からの各顧客カテゴリの料金と、予約情報取得部１０８からの各顧客カテゴリの予約情報を受け付け、これらに基づき、各顧客カテゴリの需要数を予測する（図４のＳＴＥＰ４０６）と共に、この予測に得た各顧客カテゴリの需要数（予測需要数）と、前記受信した各顧客カテゴリの料金、予約情報とを感度計算部１０５と判定部１０６に与える。
【０１０６】
感度計算部１０５では、各顧客カテゴリの料金と予測需要数を基に、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数から１増減した新たな需要数をそれぞれ想定し、そのそれぞれの新たな需要数となる料金はいくらであるか、その料金にするための料金修正量はいくらになるかを計算し（図４のＳＴＥＰ４０７）、計算した料金修正量を判定部１０６に送信する。予測した需要数に変更を加えてみて、その変更したその需要数となる料金はいくらかであるかを逆に求め、その料金とするための修正量を求めて判定部１０６に送信するわけである。
【０１０７】
判定部１０６はこれらの情報をもとに、料金を変更するかしないかを判定する。そして、料金変更する旨の判定がなされたときは、料金修正量対応の料金修正を行う（図４のＳＴＥＰ４０９）。
【０１０８】
このようにして、判定部１０６から料金変更しない旨の判定が出されるまで、ＳＴＥＰ４０５〜ＳＴＥＰ４０９までの処理が繰り返されることになる。
【０１０９】
すなわち、利用日情報と各顧客カテゴリの料金と予約情報とを需要予測部１０４に与えることによって当該需要予測部１０４ではこれらに基づき、各顧客カテゴリの需要数予測を実施し（図４のＳＴＥＰ４０６）、得られた予測需要数と前記の各顧客カテゴリの料金および予約情報とを感度計算部１０５と判定部１０６に送る。
【０１１０】
感度計算部１０５では、受信した各顧客カテゴリの料金と予測需要数とを基に、各顧客カテゴリの需要数を、予測需要数から１増加させた場合および１減少させた場合それぞれで需要数変化に伴う料金修正量を後述する所定の手法に従って計算し（図４のＳＴＥＰ４０７）、判定部１０６に送る。ただし、予測需要数が既に予約されている数（予約の受注数）に一致する時には、予測需要数を１減少させた場合での料金修正量の計算はしない。
判定部１０６では受信した各カテゴリの料金と予測需要数、予測需要数を１増減した場合での料金修正量を基に、料金を修正するか否かを判定する（図４のＳＴＥＰ４０８）。判定の結果、料金を修正する場合には、当該判定部１０６は、修正する顧客カテゴリの番号、料金修正量とを料金記憶部１０３に送信する。
【０１１１】
料金記憶部１０３では、判定部１０６から顧客カテゴリ番号と料金修正量を受けると、記憶しているその顧客カテゴリ番号の料金を、この料金修正量に従って修正する（図４のＳＴＥＰ４０９）。
【０１１２】
そして、システムは処理をＳＴＥＰ４０５に戻す。
【０１１３】
一方、判定部１０６での判定の結果、料金を修正しない場合には、当該判定部１０６は、ＳＴＥＰ４０５のループを抜け、各顧客カテゴリの料金、予測需要数、予約情報を表示部１０８に送信する。
【０１１４】
表示部１０８では、判定部１０６から各顧客カテゴリの料金、予測需要数、予約情報を受けて、それらを出力画面に表示する（図４のＳＴＥＰ４１０）。
【０１１５】
このようにして、出力画面上に表示された各顧客カテゴリの料金、予測需要数を見て、オペレータは予約問い合わせを受けた場合に、その問い合わせをしてきた顧客のカテゴリに対する表示料金を宿泊料金として提示し、表示されているその顧客カテゴリ対応の予測需要数を満たすまで予約を受付けるようにすると、期間対応の最高売り上げが可能な客室販売予約の営業活動が可能になる。
【０１１６】
この例に示した割付配分システムは、表示部１０８に表示された所望利用日での各顧客カテゴリの料金、予測需要数は、各顧客カテゴリ別に料金を変動させると需給のバランスがどのように変化するかを予約情報をも反映させることで見定め、空き室なく完売させると共に、売り上げ最高となるのはどのラインであるかを逆向き予測により見つけ出したものであり、オペレータが指定した利用日での需給バランスを考慮した各顧客別カテゴリの最適料金と各顧客別カテゴリそれぞれに割り当てられた完売達成可能である予測数であって、そのホテル・旅館での最高売り上げを達成できるであろう予測数値である。
【０１１７】
従って、予約申込みがあった場合、オペレータが表示部１０８の出力画面を見て、その顧客カテゴリの料金を提示し、予測需要数までの予約を受付けることで、各利用日において、空き室発生率を最小に保ちつつ、しかも、最高売り上げを達成可能な客室宿泊販売を可能にする。
【０１１８】
＜具体例＞
上記第１及び第２の実施形態は本発明の概念を説明したものであった。本発明を理解を深めるために、上述した概念をどのようにシステム化して利用するかを次に具体的に示す。本発明の具体例として、本発明をホテルの宿泊料金に適用した例について説明する。
【０１１９】
この例における“顧客カテゴリ”とは、宿泊料金によって分類される顧客のグループであり、例えば、顧客が直接ホテルに電話で申込んだり、来館して申し込む直接予約、旅行代理店を介して申込まれるエージェント予約、インターネットを介して申込まれるインターネット予約など、予約経路によって宿泊料金が異なるので、予約経路によって顧客カテゴリを設定することになる。ここでは顧客カテゴリを顧客カテゴリ番号ｉ（ｉ＝１，２，３，…，Ｎ；Ｎはカテゴリ数を示す）で表す。
【０１２０】
＜第１具体例＞
第１具体例として、予約受付けを始める前の段階で、予約情報は使わずに空き室発生を最小とする販売が可能で、しかも、売り上げ最大が見込める各顧客カテゴリ毎の料金および各顧客カテゴリ別予約可能な割当数を設定できるようにする方法について説明する。この第１具体例は、第１の実施形態の概念を具体化した例である。
【０１２１】
オペレータが利用日設定部１０１のインターフェイスを通して利用日ｄを入力すると、利用日設定部１０１では利用日カレンダを用いて利用日ｄからその利用日カテゴリＣｄを検索する。そして、利用日ｄと利用日カテゴリＣｄとを利用日情報として料金記憶部１０３と需要予測部１０４に送信する。
【０１２２】
利用日カテゴリＣｄとは利用日の需要と関連する利用日の特徴に従ってカテゴリ分類した結果のカテゴリであり、例えば、ビジネス型ホテルでは「土曜日」と「日曜日」は需要の低い低需要日、「金曜日」と「月曜日」は中程度の需要状態となる中需要日、「火曜日」と「水曜日」と「木曜日」は高い需要状態となる高需要日というように、その曜日によって需要の状態が変化する傾向がある。従って、このような傾向についての過去のデータがあれば、当該過去のデータに基づいてカテゴリを分類する。
【０１２３】
いま、低需要日については“１”、中需要日については“２”、高需要日については“３”というカテゴリを用意したとする。この場合、“１”（低需要日）には利用日のうち土曜日、日曜日が含まれ、“２”（中需要日）には利用日のうち金曜日、月曜日が含まれ、“３”（高需要日）には利用日のうちの火曜日、水曜日、木曜日が含まれることになる。
【０１２４】
図５は利用日ｄとその利用日カテゴリＣｄとを表した利用日カレンダの一例である。この図では、“２００３／４／１”，“２００３／４／２”，“２００３／４／３”  ，“２００３／４／４”，“２００３／４／５”，…  はそれぞれ“２００３年４月１日”，“２００３年４月２日”，“２００３年４月３日”，“２００３年４月４日”，“２００３年４月５日”…といった利用日を表しており、それぞれは（火），（水），（木），（金），（土）に該当するので、“３”，“３”，“３”，“２”，“１”…という利用日カテゴリＣｄを設定してあることを示しているものである。利用日ｄが指定されるとカレンダ情報に基づき、利用日カテゴリＣｄが利用日カレンダ上に設定される。
【０１２５】
料金記憶部１０３では、受信した利用日ｄについて各顧客カテゴリの料金情報が自身に記憶保持されているかが確認される。記憶されていない場合には、料金記憶部１０３は利用日カテゴリＣｄを料金設定部１０２に送る。
【０１２６】
料金設定部１０２には、利用日カテゴリ毎に各顧客カテゴリの料金初期値が保存されており、利用日ｄが入力された利用日設定部１０１からは、当該利用日ｄ対応の利用日カテゴリＣｄが与えられるので、この与えられた利用日カテゴリＣｄに対応する各顧客カテゴリの料金初期値を読み出して料金記憶部１０３に送信する。これを受けた料金記憶部１０３では受信した各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を利用日ｄの各顧客カテゴリの料金として記憶すると共に、この受信した各顧客カテゴリの料金ｐｉの情報を需要予測部１０４に送る。
【０１２７】
一方、料金記憶部１０３では、受信した利用日ｄについて各顧客カテゴリの料金情報が自身に記憶保持されていれば、料金記憶部１０３は利用日ｄについての各顧客カテゴリの料金ｐｉの情報を需要予測部１０４に送る。
【０１２８】
需要予測部１０４では、判定部１０６が料金修正しないと判定するまで以下の手続きが、繰り返される。
【０１２９】
需要予測部１０４では、受信した利用日情報ｄ，Ｃｄと各顧客カテゴリの料金ｐｉに基づき、各顧客カテゴリの需要数を予測する。需要数予測の処理には需要予測モデルを使用する。
【０１３０】
本具体例では需要予測部１０４で使用される需要予測モデルが３層型神経回路モデルで構成されるとして説明する。需要予測モデルに神経回路モデルを用いるようにすると、利用日情報と料金と需要数の関係の関係が非線形であっても、その非線形関数を表現することができるからである。
【０１３１】
図６に、３層型神経回路モデルを用いた需要予測モデルの例を示す。
【０１３２】
図６に示すように、３層型神経回路モデルから構成される一例としての需要予測モデルは、各顧客カテゴリ毎の料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と利用日カテゴリＣｄを入力とし、各顧客カテゴリ毎の予測需要数Ｄｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）を出力とするものであって、各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と利用日カテゴリＣｄが入力されると、３層型神経回路モデルの順方向計算によって、各顧客カテゴリの予測需要数Ｄｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）を出力する。
【０１３３】
以下に、３層神経回路モデルの順方向計算式を示す。
【０１３４】
【数１】
2005078116.tif 000003
【０１３５】
ここでｙ１ｉは第１層ｉ番ユニットの出力値、ｘ２ｊ，ｙ２ｊは第２層ｊ番ユニットの入力値と出力値、ｘ３ｋ，ｙ３ｋは第３層ｋ番ユニットの入力値と出力値、ｗ１ｉ，ｊは第１層ｉ番ユニットから第２層ｊ番ユニットへの結合荷重値、ｗ２ｊ，ｋは第２層ｊ番ユニットから第３層ｋ番ユニットへの結合荷重値、θ２ｊは第２層ｊ番ユニットの閾値、θ３ｋは第３層ｋ番ユニットの閾値、Ｈは第２層ユニット数である。
【０１３６】
ｆ２，ｆ３は第２層ユニット、第３層ユニットの入出力関数であり、ここでは第２層ユニットの入出力関数にはシグモイド関数ｆ２（ｘ）、すなわち、
ｆ２（ｘ）＝〔２／｛１＋ｅｘｐ（−ｘ）｝〕−１
を利用し、第３層ユニットの入出力関数には恒等関数ｆ３（ｘ）、すなわち、
ｆ３（ｘ）＝ｘ
を利用する。
【０１３７】
この結果、需要予測部１０４では、設定した利用日ｄでの各顧客カテゴリ別の現在の設定料金（ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ））を用いた場合での各顧客カテゴリ毎の予測需要数Ｄｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）が求まる。
【０１３８】
この求められた各顧客カテゴリそれぞれの予測需要数Ｄｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）は、前記設定した利用日ｄでの各顧客カテゴリそれぞれでの現在の設定料金（ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ））の情報と共に感度計算部１０５と判定部１０６に送られる。
【０１３９】
感度計算部１０５では、需要予測部１０４から受けた各顧客カテゴリそれぞれの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と各顧客カテゴリそれぞれの予測需要数Ｄｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）とを基に、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させることができる金額となる料金に修正するための料金修正量Δｐｉ＋と、１減少させることができる金額となる料金に修正するための料金修正量Δｐｉ−とを計算する。予測需要数を変化させると、どのように料金が変化するかを見るためである。ただし、受け取った予測需要数Ｄｉの値が“０”  であった場合には、需要が無いわけであるから１減少させる時の料金修正量Δｐｉ−は計算しない。
【０１４０】
本具体例では当該感度計算部１０５は、需要予測部１０４と等しい需要予測モデルを持つこととし、ここでは３層型神経回路モデルの順方向計算による需要数予測と逆方向計算による料金修正を繰り返すことによって、予測需要数を１増加させることのできる場合での料金金額がいくらであり、その料金とするためには現在の料金に対して修正量がいくらとなるかその料金修正量や、予測需要数を１減少させることのできる場合での料金金額がいくらであり、その料金とするためには現在の料金に対して修正量がいくらとなるかその料金修正量を計算する。
【０１４１】
図７は、顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉを１増加させることができる場合の料金修正量を求める計算手順を示すフローチャートである。この図７に従って顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉを１増加させたることができる金額への修正のための料金修正量を求める手順を説明する。
【０１４２】
顧客カテゴリｉの料金をｐｉ＋で表し、その初期値を現在の料金ｐｉとする。計算手順は、まず、はじめに料金の初期値設定（ｐｉ＋＝ｐｉ）をする（図７のＳＴＥＰ７０１）。
【０１４３】
また、顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉから１増加した需要数をＸとすると、次に当該需要数Ｘの設定を行う（Ｘ＝Ｄｉ＋１）（図７のＳＴＥＰ７０２）。
【０１４４】
設定が終わると、次に需要予測を行う（図７のＳＴＥＰ７０３）。
【０１４５】
ここでの需要予測の処理は、まず、顧客カテゴリｉに対する料金をｐｉ＋、その他の顧客カテゴリに対する料金についてはｐｊ（ｊ≠ｉ）のままとした入力で３層型神経回路モデルの順方向計算を行い、すなわち、ｐ１，ｐ２，…，ｐｉ＋，…，ｐＮ，Ｃｄを入力信号として３層型神経回路モデルの順方向計算を行い、顧客カテゴリｉに対する予測需要値Ｄｉ＋を計算する（図７のＳＴＥＰ７０３）。この順方向計算は先に示した計算式で、入力信号のｐｉがｐｉ＋に、そして、出力信号のＤｉがＤｉ＋に変更になっただけであるので詳細は省略する。
【０１４６】
次に、集束に至ったか否かを見定めるために、誤差関数値Ｅを計算する（図７のＳＴＥＰ７０４）。
【０１４７】
誤差関数値Ｅは
Ｅ＝（１／２）（Ｘ−Ｄｉ＋）２
のように定義する。そして、Ｅを反映させた３層型神経回路モデルの逆方向計算を行い、顧客カテゴリｉの料金修正量Δｐｉ＋を計算する（図７のＳＴＥＰ７０６）。逆方向計算式を以下に示す。
【０１４８】
【数２】
2005078116.tif 000004
【０１４９】
ここで、εは修正パラメータであり、正の小さな値である。ｆ２′，ｆ３′は入出力関数の導関数を表す。また、ｆ２はシグモイド関数であり、従って、その導関数は
ｆ２′（ｘ）＝｛１＋ｆ２（ｘ）｝｛１−ｆ２（ｘ）｝／２
となる。また、ｆ３は恒等関数であり、従って、その導関数はｆ３′（ｘ）＝１となる。
【０１５０】
料金修正量Δｐｉ＋を求めたならば、次にこの料金修正量Δｐｉ＋を用いて顧客カテゴリｉの料金ｐｉ＋を修正する（ｐｉ＋＝ｐｉ＋＋Δｐｉ＋）（図７のＳＴＥＰ７０７）。
【０１５１】
修正した顧客カテゴリｉの料金ｐｉ＋を用い、再び需要予測を行い（図７のＳＴＥＰ７０８）、誤差関数値Ｅを計算する（図７のＳＴＥＰ７０９）。
【０１５２】
誤差関数値Ｅが“０”あるいは予め定めた一定値α以下になるまで、ＳＴＥＰ７０６からＳＴＥＰ７０９の手順を繰り返す。
【０１５３】
誤差関数値Ｅが“０”あるいは予め定めた一定値α以下になれば、すなわち、集束したことになり、顧客カテゴリｉに対する修正済みの料金ｐｉ＋は需要数Ｘとなる料金に到達していることになるので、顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉを１増加させることのできる金額への料金修正量Δｐｉ＋は
Δｐｉ＋＝ｐｉ＋−ｐｉ
になることがわかる。
【０１５４】
このようにして、感度計算部１０５での処理により各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）それぞれについて、現在の予測需要数Ｄｉの値を１増加させることのできる金額の料金とするための料金修正量Δｐｉ＋と、１減少させることのできる金額の料金とするための料金修正量Δｐｉ−が計算され、判定部１０６に送信される。
【０１５５】
つまり、各顧客カテゴリ別に求めたそれぞれの予測需要数を変更すると需給バランスが変動し、需要に対して供給が少なくなると料金はそれ相応に増加し、需要に対して供給が過剰になると料金はそれ相応に低下する。
【０１５６】
そこでその様子を見るために微調整してみるわけである。この場合、現在の予測需要数が、１増加した需要数となるための金額がいくらで、その金額にするには修正量がいくらになるか（その料金上昇或いは下降量）を求め、それを料金の修正量として得る。
【０１５７】
求められた料金修正量は判定部１０６に送られるので、判定部１０６では需要予測部１０４と感度計算部１０５とから得た各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉと予測需要数Ｄｉ、並びに、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させる時の料金修正量Δｐｉ＋、１減少させる時の料金修正量Δｐｉ−とを基に、料金を修正するか否かを所定の判定方法により判定する。そして、判定の結果、料金を修正する場合には、修正する顧客カテゴリの番号ｉと料金修正量Δｐｉとを料金記憶部１０３に送る。
【０１５８】
判定部１０６での判定方法について説明しておく。
＜判定部での判定方法＞
判定部１０６での判定方法は、次の３種である。
【０１５９】
１）  予測需要数の合計値Ｄｔｏｔａｌ  （＝Ｄ１＋Ｄ２＋…＋ＤＮ）が利用可能な部屋数Ｒより大きい場合。
この場合は、予測需要数Ｄｉが正の顧客カテゴリｉについて、需要数を予測需要数Ｄｉから１減少させた時の売上高変化量ΔＲｉ−を計算する。
【０１６０】
ΔＲｉ−＝（ｐｉ＋Δｐｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ
そして、各顧客カテゴリのうち、売上高変化量ΔＲｉ−が最も大きい顧客カテゴリについて、“需要数が１減少するように料金修正する”という判定を下す。この修正をすることで、売上高が更に上昇することになるからである。
【０１６１】
２）  予測需要数の合計Ｄｔｏｔａｌが利用可能な部屋数Ｒより小さい場合。
この場合には、各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）について、需要数を予測需要数Ｄｉから１減少させた時の売上高変化量ΔＲｉ−  （ただし、予測需要数Ｄｉが正の顧客カテゴリに限る）と、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させた時の売上高変化量ΔＲｉ＋  を計算する。
ΔＲｉ−＝（ｐｉ＋ΔＲｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ
ΔＲｉ＋＝（ｐｉ＋ΔＲｉ＋）＊（Ｄｉ＋１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ＋＊（Ｄｉ＋１）＋ｐｉ
そして、需要数を１減少させた場合での売上高変化量ΔＲｉ−と、需要数を１増加させた場合での売上高変化量ΔＲｉ＋の中で最も大きい売上高変化量を求め、その売上高変化量が正であれば、それが実現されるように、“料金修正する”という判定を下す。この修正によって売上高が更に上昇することになるからである。
【０１６２】
その売上高変化量が“０”または負であれば、料金修正せずの判定が下される。修正しても、売上高がもはや変化しないか悪くなるからである。
【０１６３】
３）  予測需要数の合計Ｄｔｏｔａｌが利用可能な部屋数Ｒに一致している場合。
各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について需要数を予測需要数Ｄｉから１減少させることができる場合の売上高変化量ΔＲｉ−  （ただし予測需要数Ｄｉが正の顧客カテゴリに限る）と、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させることができる場合の売上高変化量ΔＲｉ＋が計算される。
【０１６４】
ΔＲｉ−＝（ｐｉ＋Δｐｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ
ΔＲｉ＋＝（ｐｉ＋Δｐｉ＋）＊（Ｄｉ＋１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ＋＊（Ｄｉ＋１）＋ｐｉ
そして、需要数を１減少させた場合の売上高変化量ΔＲｉ−が最も大きい顧客カテゴリについて、その売上高変化量ΔＲｉ−が正であれば、その顧客カテゴリの需要数が１減少する料金に修正するように判定する。修正により売上高が更に上昇することになるからである。
【０１６５】
その売上高変化量ΔＲｉ−が“０”または負の場合、ある顧客カテゴリｉについて需要数を１増加させた売上高変化量ΔＲｉ＋と、その顧客カテゴリ以外のある顧客カテゴリｊについて需要数を“１”減少させた場合の売上高変化量ΔＲｊ−との合計値が正になる場合に、“顧客カテゴリｉについて需要数が１増加するように料金修正する”という判定を下し、また、“顧客カテゴリｊについては需要数が１減少するように料金修正する”という判定を下す。
【０１６６】
どの顧客カテゴリの組合せでも、需要数を“１”増加させた場合での売上高変化量ΔＲｉ＋と、需要数を“１”減少させた場合場合での売上高変化量ΔＲｊ−との合計値が正にならない場合には“料金を修正しない”という判定を下す。修正しても、売上高がもはや上昇に転じないからである。
以上が、判定部１０６での判定方法である。再び作用の説明に戻る。
【０１６７】
判定部１０６において、“料金を修正しない”との判定が下されると、これは最高値に向かうこれ以上の修正はないとの判定であるから、判定部１０６は、各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉ、予測需要数Ｄｉを表示部１０８に送信する。
【０１６８】
表示部１０８では、判定部１０６から各顧客カテゴリの料金、予測需要数の情報を受けると、それらを出力画面に表示させる。
【０１６９】
オペレータは予約申込みがあった場合、表示部１０８上の出力画面を見て、その顧客のカテゴリの料金を当該予約申込み者に提示し、予約を受け付けることになるが、予約受付可能数は本システムが出力画面上に出力した予測需要数までである。そして、各顧客カテゴリ毎に、この予測需要数分を予約販売できれば当該利用日での売上高最大となる数値である。本システムでの得られた数値は、需要を見越したシミュレーションによる予測結果であるから、完売は十分に見込める。
【０１７０】
一方、判定部１０６から顧客カテゴリ番号ｉと料金修正量Δｐｉとを受けた料金記憶部１０３では、この顧客カテゴリｉについての料金ｐｉをその料金修正量Δｐｉ対応に修正することにより更新記憶する。
ｐｉ′＝ｐｉ＋Δｐｉ
そして、その後は次の新たな予測が必要になった段階で、料金記憶部１０３では当該修正後の料金ｐｉ′の情報を、新たな料金ｐｉとして需要予測部１０４に送信し、需要予測部１０４ではこの料金ｐｉ（＝ｐｉ′）の情報を用い、需要予測モデルにより、需要数予測の演算処理を繰り返すことになる。
【０１７１】
次に、前記需要予測部１０４および感度計算部１０５それぞれが持つ需要予測モデルを説明する。ここでは需要予測モデルとして、例えば、３層型神経回路モデルを用いる。３層型神経回路モデルは過去のデータを基に、学習計算によって、内部パラメータである結合荷重値、閾値を修正すべく処理することから、入出力関係を正しく表すようになる。以下に需要予測モデル学習手順を示す。
【０１７２】
＜需要予測モデルの学習＞
需要予測モデルである３層型神経回路モデルの学習は次の通りである。
３層型神経回路モデルには、各顧客カテゴリの料金と利用日カテゴリからなる入力信号と、その時の各顧客カテゴリの需要数からなる教師信号（Ｔｉｍ）（ｍ＝１，２，…，Ｍ；Ｍは学習データ数）との対が学習データ（ｐ１ｍ，ｐ２ｍ，…ｐＮｍ，Ｃｄｍ，Ｔ１ｍ，Ｔ２ｍ，…，ＴＮｍ）として与えられる（但し、ｍ＝１，２，…，Ｍ；Ｍは学習データ数）。
【０１７３】
各学習データの入力信号（ｐ１ｍ，ｐ２ｍ，…ｐＮｍ，Ｃｄｍ）が３層型神経回路モデルに入力され、順方向計算によって出力信号（ｙ３１ｍ，ｙ３２ｍ，…ｙ３Ｎｍ）が出力される。この順方向計算式は既に示しているので省略する。
【０１７４】
この出力信号と教師信号（Ｔ１ｍ，Ｔ２ｍ，…，ＴＮｍ）（ｍ＝１，２，…，Ｍ）から、誤差関数Ｅが定義される。
【０１７５】
【数３】
2005078116.tif 000005
【０１７６】
この誤差関数値が０あるいはある一定値以下になるまで、以下の学習計算による結合荷重値、閾値の修正と順方向計算による誤差関数計算が繰り返される。
【０１７７】
【数４】
2005078116.tif 000006
【０１７８】
【数５】
2005078116.tif 000007
【０１７９】
ここでμは学習パラメータで正の小さい値である。また、Δｗ１ｊ，ｊは第１層ｉ番ユニットから第２層ｊ番ユニットへの結合荷重値修正量、Δｗ２ｊ，ｋは第２層ｊ番ユニットから第３層ｋ番ユニットへの結合荷重値修正量、Δθ２ｊは第２層ｊ番ユニットの閾値修正量、Δθ３ｋは第３層ｋ番ユニットの閾値修正量である。
【０１８０】
この具体例では全顧客カテゴリの料金と利用日カテゴリを入力信号として、全顧客カテゴリの需要数を出力信号にしているが、図８のように、１つの顧客カテゴリの料金と利用日カテゴリを入力信号とし、その顧客カテゴリの需要数を出力信号とする３層型神経回路モデルが顧客カテゴリ毎に用意されているような各顧客カテゴリ別３層型神経回路モデルを採用する例も考えられる。
【０１８１】
以上、この具体例は、需要予測部１０４により、利用日情報ｄ，Ｃｄと料金記憶部１０３から得た各顧客カテゴリの料金ｐｉとに基づき、各顧客カテゴリの需要数を、需要予測モデルを用いて予測するようにし、また、感度計算部１０５では、需要予測部１０４から受けた各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と予測需要数Ｄｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）とを基に、前記需要予測モデルと同様の需要予測モデルを用いて、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させることのできる料金とする場合での料金修正量Δｐｉ＋と、１減少させることのできる料金とする場合での料金修正量Δｐｉ−とを計算する。
【０１８２】
そして、判定部１０６では需要予測部１０４と感度計算部１０５とから得た各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉと予測需要数Ｄｉ、並びに、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させる場合での料金修正量Δｐｉ＋、１減少させる場合での料金修正量Δｐｉ−とを基に、料金を修正するか否かを所定の判定方法の実行により判定し、その判定の結果、料金を修正する場合（料金修正判定の場合）には、修正する顧客カテゴリの番号ｉ、料金修正量Δｐｉを料金記憶部１０３に与えてその料金修正量分、修正した料金として更新記憶させるようにしたものであり、料金の修正があった場合には需要予測部１０４により得た利用日情報ｄ，Ｃｄでの各顧客カテゴリの予測需要数と料金記憶部１０３から得た各顧客カテゴリの料金ｐｉとに基づき、再び、再び上述のような処理を繰り返し、料金の修正がなくなった段階で（料金修正なし判定となった場合に）、演算が集束しているとしてその段階で得られている各顧客カテゴリ別の料金と予測需要数とをそれぞれ提示するようにしたものであり、提示された情報に基づき、各課顧客カテゴリ別にその予測需要数分の予約受注を行うことで、その時期での需要傾向に合わせた可能な限り限界値に接近させての売り上げ最大の営業を可能にするべく支援するようにしたものである。従って、その時期における需要と供給に適合した各顧客カテゴリ別料金と需要数を導き出して、売れ残りの危険を最小限にとどめ、しかも、売り上げが最大となるようなホテル旅館営業をすることができるようになる。
【０１８３】
また、本具体例においては、需要予測モデルに神経回路モデルを用いるようにした。この場合、利用日情報と料金と需要数との関係が非線形であっても、需要予測モデルに神経回路モデルを用いることによって、その非線形関数を表現することができ、また、利用日情報と料金の情報とを神経回路モデルに入力して需要数を予測するようにし、得られた予測需要数と目標需要数の誤差を求めるようにし、求めた誤差を需要予測モデルに入力し、誤差逆伝播法により料金の修正量を求めて、料金を修正する、という処理を繰り返すようにしたことによって、需要数を変更するための料金を正確に計算することができるようになる。
【０１８４】
また、本システムにおいては、売上高を大きくすることができるような需要数の変更が見つからなくなるまで、需要数予測と利用料金の修正量計算と利用料金修正とを繰り返すようにしたので、最終的には売上高が最大になる料金に設定することができるようになる。
【０１８５】
また、本システムにおいては、利用日、あるいは利用日カテゴリ毎に料金の初期値を保持しておき、取り込まれた利用日あるいは利用日カテゴリに対応する料金初期値が設定されることによって、最適解に近い初期の料金から料金修正の繰り返し計算を行うため、繰り返し計算の回数を少なくできる。
【０１８６】
第１具体例は、予約受付けを始める前の段階で、予約情報は使わずに空き室発生を最小とする販売が可能で、しかも、売り上げ最大が見込める各顧客カテゴリ毎の料金  および各顧客カテゴリ別予約可能な割当数を設定できるようにする手法を示したものであったが、予約情報を利用すれば、売り上げ最大が見込める各顧客カテゴリ毎の料金および各顧客カテゴリ別予約可能な割当数をさらに精度良く予測して設定できるようになる。従って、次にその場合の手法を第２具体例として説明する。
【０１８７】
＜第２具体例＞
第２具体例として、第１具体例の場合と同じホテルに適用する宿泊料金の別の変更方法について説明する。この例は、期間を対象に売り上げ最大となる顧客カテゴリ別料金と需要数を探るようにするものであり、第２の実施形態の概念を具体化した例である。
【０１８８】
この割付配分システムの場合、期間を対象としているために、利用日設定部１０１では料金提示期間に新しく含まれた日、あるいは料金提示期間内で予約情報が更新されることになる日が利用日として設定されるようにしている。例えば、料金提示期間が１８０日の場合、本日の日付を入力すればその日から１８０日後の該当日が新しく料金提示期間に加わるので、その１８０日後に該当する日が新たに利用日に設定され、料金が設定されることになり、予約問い合わせを受けた宿泊日（料金提示期間内であること）を入力すればその日は予約情報が更新されることになる日であるから、その日が利用日に設定されることになる。
【０１８９】
本システムでは、この利用日について、売り上げ最高ラインを逆向き予測により、予測処理実行することになる。
【０１９０】
ここでは、料金提示期間内（この例では、本日から１８０日後までの期間内）のいずれかの日を利用日ｄとする予約申込みが受付けられた場合を例に説明する。
【０１９１】
オペレータの操作により利用日設定部１０１に利用日ｄが入力されると、これを受けた利用日設定部１０１では、このｄなる日が料金提示期間内であればその日は予約情報が更新されることになる日であるから、その日を利用日に設定する。
【０１９２】
そして、利用日設定部１０１は、利用日ｄが設定されたことにより、利用日カレンダを使用してその利用日ｄのカテゴリＣｄを検索する。そして、前記利用日ｄとこの検索して得た利用日カテゴリＣｄについてこれらを利用日情報として料金記憶部１０３と需要予測部１０４、予約情報取得部１０８に与える。
【０１９３】
料金記憶部１０３では、受け取った利用日情報における利用日ｄについて、各顧客カテゴリそれぞれの料金が記憶されているかをチェックする（判定する）。
【０１９４】
ここで、料金記憶部１０３には、昨日から１８０日後までの期間での各日については既に各顧客カテゴリの料金が記憶されているが、前記利用日ｄが新しく料金提示期間に加わった日（昨日からの起算であればその日より１８１日後の該当日）であったとすると、その日については記憶されていない。従って、チェックの結果、新しく料金提示期間に加わった日についての各顧客カテゴリの料金は記憶されていないことが判明する。
【０１９５】
記憶されていない場合には料金記憶部１０３は、受け取っていた利用日情報のうちの利用日カテゴリＣｄを料金設定部１０２に送る。料金設定部１０２には各顧客カテゴリの料金初期値が、利用日カテゴリ別に保存してあり、利用日カテゴリＣｄを料金記憶部１０３から受け取ると、料金設定部１０２はこの利用日カテゴリＣｄに対応する各顧客カテゴリの料金初期値を読み出し、料金記憶部１０３に送る。
【０１９６】
料金記憶部１０３では受け取った各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）を、利用日ｄでの各顧客カテゴリの料金として記憶する。そして、利用日ｄでの各顧客カテゴリの料金を記憶した料金記憶部１０３は、当該利用日ｄの各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）の情報を読み出して需要予測部１０４に送る。
【０１９７】
なお、上記チェックの結果、利用日ｄの各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）の情報が記憶されていた場合（既に料金提示期間に参入されている日に該当する場合には利用日ｄの各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）の情報が記憶されている）には、料金記憶部１０３は当該利用日ｄの各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）の情報を読み出して需要予測部１０４に送ることになる。
【０１９８】
オペレータが利用日設定部１０１に日にち情報を入力したことにより、利用日設定部１０１から利用日ｄなる利用日情報を受けた予約情報取得部１０８では、受けた利用日情報中の利用日ｄについて予約情報を取得し、各顧客カテゴリ別、予約日別に分類して、需要予測部１０４に送る。
【０１９９】
すなわち、本システムにおいて有する予約情報取得部１０８は、既に説明したように、利用日設定部１０１から得た利用日についての予約情報を、予約データベース１００を検索することによって取り込み、この取り込んだ（取得した）予約情報を顧客カテゴリ別に分類し、顧客カテゴリ別に分類した予約情報を需要予測部１０４に送る機能を持つ。
【０２００】
予約データベース１００は、顧客の予約済み情報を記録保存するデータベースであり、予約システムのデータベースである。このデータベース１００には、例えば、予約番号、利用日、利用日カテゴリ、顧客カテゴリ、割り当てた客室の情報、利用人数、料金、利用者内訳（利用者氏名、住所、男女、大人、子供、団体）、予約受付日、予約申込人、連絡先、予約受付担当者（予約を受付処理したオペレータ名あるいはコード）、キャンセル情報（キャンセル受付日、解約料、解約理由、キャンセルを受付けたオペレータ名など）、その他、予約に関して必要な各種情報がデータベース化されて記録保存されている。ここで、予約データベースは、ハードウェアであるＨＤＤやメモリなどの記憶装置やデータベースマネージメントシステムから構成され、予約に関して必要な各種情報はハードウェアである記憶装置に記憶されている。
【０２０１】
そして、このデータベースは予約業務を開始して受付することで、受付のために入力された予約に関する各種情報が検索可能に記録保存されていく仕組みとなっている。
【０２０２】
従って、予約情報取得部１０８の持つ予約情報の取り込み機能は、この予約データベース１００を検索して取得するが、取得する情報は前記料金提示期間の１８０日分である。この中には利用日ｄの当日を含む１８０日分での各日それぞれにおける予約人数と料金、そして、各顧客カテゴリがある。そして、これらを利用日別に分類して、予約情報として需要予測部１０４に送る。
【０２０３】
本システムでは、以後、判定部１０６が料金修正しないと判定するまで、以下の手続きを、繰り返えすことになる。
【０２０４】
まず、需要予測部１０４では、予約情報取得部１０８から受けた予約情報と、利用日設定部１０１から受けた利用日ｄの情報と、料金記憶部１０３から受けた利用日ｄの日およびこの日から１８０日後までの期間にわたる各々の日での各顧客カテゴリの料金の各情報に基づき、利用日ｄでの各顧客カテゴリの需要数が所定の需要予測モデルを用いて予測される。
【０２０５】
ここで、本具体例においては、需要予測部１０４の需要予測モデルとして多層型神経回路モデルを用いているとし、また、ここでは利用日ｄに対する予約を１８０日前から受付けるようにしている場合を例に説明する。
【０２０６】
当該需要予測モデルは、顧客カテゴリ毎に別に用意されている。図９は顧客カテゴリｉについての需要予測モデルの一例である。
【０２０７】
すなわち、図９に示すシステムの需要予測部１０４における需要予測モデルは、顧客カテゴリｉ用の需要予測モデルであり、利用日ｄに対する利用日１８０日前の料金ｐｉ１８０と利用日ｄについての利用日カテゴリＣｄが入力されると、利用日ｄについての１８０日前の需要予測値である予約数ｓｉ１８０が出力される３層型神経回路モデルと、利用日ｄについてのｔ＝１８０からｔ＝１についてｔ日前までの需要予測値である予約数ｓｉｔとｔ−１日前の料金ｐｉｔ−１と利用日カテゴリＣｄが入力されると、利用日ｄについてのｔ−１日前までの需要予測値である予約数ｓｉｔ−１が出力される３層型神経回路モデルとから構成される。
【０２０８】
このような３層型神経回路モデルを各顧客カテゴリ毎に別に用意する。
【０２０９】
利用日ｄについての１８０日前での需要予測値である予約数を予測する３層型神経回路モデルの順方向計算式は以下の通りである。
【０２１０】
【数６】
2005078116.tif 000008
【０２１１】
また、利用日ｄについての１７９日前から当日までのそれぞれの日の需要予測値としての予約数を予測する３層型神経回路モデルの順方向計算式は以下の通りである。ｔ＝１８０，１７９，…，１。
【０２１２】
【数７】
2005078116.tif 000009
【０２１３】
利用日ｄについてのｔ日前（１＜ｔ＜１８０）までの時点での需要予測値である予約数ｓｉｔを予測する３層神経回路モデルの出力は、ｔ−１日前までの時点での需要予測値である予約数ｓｉｔ−１を予測する３層神経回路モデルの入力となっている。
【０２１４】
需要予測部１０４における利用日ｄについての需要予測計算が行われるのが、利用日ｄのｕ日前（ｕ＜１８０）の時点である場合、すなわち、利用日ｄのｕ日前に予約の問い合わせを受けてその利用日ｄでの需要予測を算出して予約受付の営業活動に利用しようとする場合、需要予測計算はｕ日前までの予約数を予測する３層型神経回路モデルにて開始するが、この３層型神経回路モデルの入力はその前段である利用日ｄのｕ＋１日前の時点での需要予測値である予約数を導く３層型神経回路モデルの出力を用いる。
【０２１５】
この場合、当該ｕ＋１日前に予測したｄ−１の日の時点での需要予測値である予約数は確定しているので、需要予測にはこの予約数を初期値入力として用いて、ｕ日前までの予約数（利用日ｄよりｕ日前の日の時点での需要予測値である予約数）を予測する３層型神経回路モデルの順方向計算から始まり、利用日当日（ｔ＝１）までの時点での需要予測値である予約数を予測する３層型神経回路モデルの順方向計算まで順次計算されて、最終的にｉなる顧客カテゴリの顧客についての利用当日（利用日ｄ）での予測需要数Ｄｉ＝ｓｉ０が求められる。
【０２１６】
全ての顧客カテゴリそれぞれについて利用日ｄの日に対する需要予測値である予約数が計算され、求められと、需要予測部１０４は、これらの求めた各顧客カテゴリｉの予約数は予測需要数Ｄｉとして感度計算部１０５と判定部１０６に送る。また、需要予測部１０４は、料金記憶部１０３から受け取っていた各顧客カテゴリの料金ｐｉと、予約情報取得部１０８から受け取っていた予約情報も感度計算部１０５と判定部１０６に送る。
【０２１７】
感度計算部１０５では、需要予測部１０４から受けた各顧客カテゴリの料金ｐｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）と予測需要数Ｄｉ（ｉ＝１，２，…Ｎ）とを基に、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させることのできる金額となる料金に前記料金ｐｉを修正するための料金修正量Δｐｉ＋と、１減少させることのできる金額となる料金に前記料金ｐｉを修正するための料金修正量Δｐｉ−とを計算し、判定部１０６に送る。ただし、前記予測需要数Ｄｉが既に予約されている数に一致する場合には、予測需要数Ｄｉから１減少させることのできる金額とするための料金修正量Δｐｉ−については計算しない。現実に契約が済んでいる数である予約数を下回る予測需要数は無意味であるためである。
【０２１８】
本具体例においても、感度計算部１０５は需要予測部１０４と等しい需要予測モデルを持つこととし、需要予測モデルの順方向計算による需要数予測と逆方向計算による料金修正を繰り返すことによって、需要数を予測需要数から１増加させる、あるいは１減少させる時の料金修正量を計算する。
【０２１９】
以下に、顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉを１増加させることのできる金額の料金に修正するための料金修正量を求める計算手順を示す。
【０２２０】
現在を、利用日ｄのｕ日前とする。また、顧客カテゴリｉの料金をｐｉ＋で表わすこととし、その初期値は現在の料金ｐｉとする。
ｐｉ＋＝ｐｉ
また、顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉから１増加させた需要数を仮定需要数Ｘとする。
Ｘ＝Ｄｉ＋１
仮定需要数Ｘを求めるには、まず、現在から利用日当日までの顧客カテゴリｉの料金をｐｉ＋として３層型神経回路モデルにより、順方向計算を行う。その結果、出力された予測需要値をＤｉ＋とする。この順方向計算は先に示した計算式で、入力信号のｐｉがｐｉ＋、出力信号のＤｉがＤｉ＋に変更になっただけなので省略する。
【０２２１】
次に、誤差関数Ｅを
Ｅ＝（Ｘ−Ｄｉ＋）２／２
のように定義し、神経回路モデルの逆方向計算を行い、顧客カテゴリｉの料金修正量を計算する。
【０２２２】
利用日当日（利用日ｄ）までの予約数を予測する３層型神経回路モデルの逆方向計算式は以下の通りである。
【０２２３】
【数８】
2005078116.tif 000010
【０２２４】
利用予定日（利用日ｄ）の１日前から１８０日前までの１８０日にわたる期間における各日前の時点での需要予測値である予約数をそれぞれ予測する３層型神経回路モデルの逆方向計算式は以下の通りである。（ｔ＝２日前，３日前，…，１８１日前，ただし、ｔ＝１８１日前では料金修正量Δｓｉｔは計算されないとする）
【数９】
2005078116.tif 000011
【０２２５】
感度計算部１０５で料金修正量計算が行われるのが利用日ｄのｕ日前（ｕ＜１８０）の日についてである場合、利用日当日での需要予測値である予約数を予測する３層型神経回路モデルの逆方向計算から始まり、ｕ日前時点での需要予測値である予約数を予測する３層型神経回路モデルの逆方向計算まで順次計算され、それらの料金修正量によって顧客カテゴリｉの料金ｐｉ＋が修正される。
【０２２６】
【数１０】
2005078116.tif 000012
【０２２７】
誤差関数Ｅの値が“０”あるいは一定値以下になるまで、順方向計算による需要値予測と逆方向計算による料金修正が繰り返される。
【０２２８】
誤差関数Ｅの値が“０”あるいは一定値以下になれば、顧客カテゴリｉの料金ｐｉ＋は需要数が仮定需要数Ｘに達する場合での料金になっているので、顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉを１増加させることのできる料金に修正するための料金修正量Δｐｉ＋は
Δｐｉ＋＝ｐｉ＋−ｐｉ
になる。
【０２２９】
同様に、各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について、需要数を現在の予測需要数Ｄｉより１増加させることのできる金額の料金に修正するための料金修正量Δｐｉ＋と、１減少させることがきる金額の料金に修正するための料金修正量Δｐｉ−が計算され、判定部１０６に送信される。
【０２３０】
判定部１０６では受信した各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉと予測需要数Ｄｉ、需要数を予測需要数Ｄｉより１増加させることができる金額の料金に修正するための料金修正量Δｐｉ＋、１減少させることができる金額の料金に修正するための料金修正量Δｐｉ−とを基に、料金を修正するか否かが判定される。判定の結果、料金を修正する場合には、修正する顧客カテゴリの番号ｉ、料金修正量Δｐｉが料金記憶部１０３に送信される。
【０２３１】
ここで、判定部１０６における判定方法について説明する。
【０２３２】
１）  予測需要数の合計Ｄｔｏｔａｌ（＝Ｄ１＋Ｄ２＋…＋ＤＮ）が利用可能な部屋数Ｒより多い場合
予測需要数Ｄｉが予約数より大きい顧客カテゴリｉについて、需要数を予測需要数Ｄｉより１減少させることのできる金額に料金を修正した場合での売上高変化量ΔＲｉ−が計算される。
【０２３３】
ΔＲｉ−＝（ｐｉ＋Δｐｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ
そして、売上高変化量ΔＲｉ−が最も大きい顧客カテゴリについて、需要数が１減少するように料金修正する判定が下される。
【０２３４】
２）［予測需要数の合計Ｄｔｏｔａｌ（＝Ｄ１＋Ｄ２＋…＋ＤＮ）が利用可能な部屋数Ｒより少ない場合］
各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について、需要数を予測需要数Ｄｉから１減少させることのできる金額の料金に修正した場合での売上高変化量ΔＲｉ−  （ただし、予測需要数Ｄｉが予約数より大きい顧客カテゴリに限る）と、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させることのできる金額の料金に修正した場合での売上高変化量ΔＲｉ＋が計算される。
【０２３５】
ΔＲｉ−＝（ｐｉ＋Δｐｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ
ΔＲｉ＋＝（ｐｉ＋Δｐｉ＋）＊（Ｄｉ＋１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ＋＊（Ｄｉ＋１）＋ｐｉ
そして、需要数を１減少させた場合での売上高変化量ΔＲｉ−と、需要数を１増加させた場合での売上高変化量ΔＲｉ＋のうち、最も大きい売上高変化量を求め、その求めた売上高変化量が正であれば、それが反映されるようにするべく、“料金修正実行”の判定を下す。
【０２３６】
その売上高変化量が“０”または負であれば、“料金修正せず”の判定を下す。
【０２３７】
３）  ［予測需要数の合計Ｄｔｏｔａｌが利用可能な部屋数Ｒに一致している場合］
各顧客カテゴリｉ（１，２，…，Ｎ）について需要数を予測需要数Ｄｉから１減少させた時の売上高変化量ΔＲｉ−  （ただし、予測需要数Ｄｉが予約数より大きい顧客カテゴリに限る）と、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させた場合の売上高変化量ΔＲｉ＋が計算される。
【０２３８】
ΔＲｉ−＝（ｐｉ＋Δｐｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｐｉ
ΔＲｉ＋＝（ｐｉ＋Δｐｉ＋）＊（Ｄｉ＋１）−ｐｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ＋＊（Ｄｉ＋１）＋ｐｉ
そして、需要数を１減少させた場合での売上高変化量ΔＲｉ−が最も大きい顧客カテゴリについて、その売上高変化量ΔＲｉ−が正であれば、その顧客カテゴリの需要数を１減少させることができる金額の料金に修正するように判定する。
【０２３９】
その売上高変化量ΔＲｉ−が“０”または負の場合、ある顧客カテゴリｉについて需要数を１増加させた売上高変化量ΔＲｊ＋と、その顧客カテゴリ以外のある顧客カテゴリｊについて需要数を１減少させた場合の売上高変化量ΔＲｊ−との合計値が正になる場合に、顧客カテゴリｉについては需要数を１増加させるべく、“料金修正実行”の判定を下し、また、顧客カテゴリｊについては需要数を１減少させるべく、その需要数が１減少となる料金に料金修正するよう“料金修正実行”の判定を下す。
【０２４０】
どの顧客カテゴリの組合せでも、需要数を１増加させた売上高変化量ΔＲｉ＋と、需要数を１減少させた場合の売上高変化量ΔＲｊとの合計値が正にならない場合には料金を修正しないように、“料金修正せず”の判定を下す。
【０２４１】
“料金修正せず”の判定が下されると、判定部１０６では、表示部１０６に対し、需要予測部１０４から受け取っていた最新の予測値である各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉ、予測需要数Ｄｉの各情報とを表示部１０８に送る。
【０２４２】
表示部１０８では、判定部１０６から受けた各顧客カテゴリの料金、予測需要数とを出力画面に表示させる。
【０２４３】
オペレータは予約申込みがあった場合、表示部１０８の出力画面を見て、その顧客のカテゴリの料金を提示し、予測需要数までの予約を受付けることで売り上げ最高となる予約販売が可能になる。
【０２４４】
料金記憶部１０３では、判定部１０６から顧客カテゴリ番号と料金修正量を受信すると、この顧客カテゴリ番号の料金ｐｉを料金修正量Δｐｉ分、修正し、更新記憶する。
【０２４５】
こうして得られた修正後の料金ｐｉ（＝ｐｉ＋Δｐｉ）が需要予測部１０４に送信され、需要予測部１０４ではこの各顧客カテゴリの料金と利用日情報と予約情報に基づき、再び、上述した各顧客カテゴリの需要数予測を需要予測モデルを用いて繰り返すことになる。
【０２４６】
本システムにおける需要予測部１０４および感度計算部１０５が持つ需要予測モデルは、過去のデータを基に、学習計算によって、内部パラメータである結合荷重値、閾値の修正が行われることにより、入出力関係を正しく表わすようになる。
【０２４７】
＜需要予測モデルの学習計算＞
次に、顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…、Ｎ）の利用日ｔ日前（１＜ｔ＜１８０）の予約数を予測する３層神経回路モデルの学習手順を示しておく。
【０２４８】
利用日ｕのｔ日前の料金と、利用日ｕのｔ＋１日前までの予約数と、利用日ｕの利用日カテゴリとからなる入力信号と、利用日ｕのｔ日前までの予約数からなる教師信号との対が学習データとして与えられる。
【０２４９】
（ｐｔｍ，Ｃｄｍ，ｓｔ＋１ｍ，ｓｔｍ）
（ｍ＝１，２，…，Ｍ；但し、Ｍは学習データ数。）
各学習データの入力信号（ｐｔｍ，Ｃｄｍ，ｓｔ＋１ｍ）が３層型神経回路モデルに入力されると、当該３層型神経回路モデルは、これら入力信号を用い、順方向計算を行うことにより、出力段に出力信号ｙ３１ｍを出す。ここでの順方向計算式は既に示しているので省略する。
【０２５０】
３層型神経回路モデルにおける学習は、この出力信号ｙ３１ｍと教師信号ｓｔｍから定義される誤差関数Ｅを用い、Ｅが一定の条件を満たすまで繰り返し計算実行することで行う。すなわち、誤差関数Ｅは
【数１１】
2005078116.tif 000013
であり、満たす必要のある条件は、この誤差関数値Ｅが“０”あるいはある一定値以下になるまでである。
【０２５１】
当該条件を満たすまで、以下の学習計算による結合荷重値、閾値の修正と順方向計算による誤差関数計算が繰り返されることで学習が成され、入出力関係を正しく表す３層型神経回路モデルとなる。
【０２５２】
【数１２】
2005078116.tif 000014
【０２５３】
【数１３】
2005078116.tif 000015
【０２５４】
ここでμは学習パラメータで正の小さい値であり、Δｗ１ｉ，ｊは第１層ｉ番ユニットから第２層ｊ番ユニットへの結合荷重値修正量、Δｗ２ｊ，ｋは第２層ｊ番ユニットから第３層ｋ番ユニットへの結合荷重値修正量、Δθ２ｊは第２層ｊ番ユニットの閾値修正量、Δθ３ｋは第３層ｋ番ユニットの閾値修正量である。
【０２５５】
以上、第２具体例は、予約受付けを始める前の段階で、空き室発生を最小とする販売が可能で、しかも、売り上げ最大が見込める各顧客カテゴリ毎の料金および各顧客カテゴリ別予約可能な割当数を予約情報を使用して予測し、設定できるようにする方法について説明した。
【０２５６】
本発明によれば、利用日情報と料金から需要数を予測する需要予測モデルを用い、料金に対する需要数の感度計算を繰り返し、需要数を１変化させることのできる金額の料金に修正する料金修正量を求め、修正後の売上高を比較することにより、需要状況に従った各顧客カテゴリ別需要数と顧客カテゴリ別料金を設定することができ、売上高が最大になる顧客カテゴリ別料金の設定と販売数を知ることができるようになる。従って、売り上げ最大となる料金とその売買数の判断をサポートするシステムが提供できる。
【０２５７】
また、特別なイベントなどで需要が当初の予測から大きく変化した場合でも、利用日情報と予約情報と料金から需要数を予測する需要予測モデルを用い、売上高が最大になる料金に修正することができるので、需要に見合った適当な料金に変更することができる効果が得られる。
【０２５８】
また、本具体例においては、需要予測モデルに神経回路モデルを用いるようにしたが、この場合、利用日情報と料金と予約情報と需要数の関係が非線形であっても、需要予測モデルに神経回路モデルを用いることによって、その非線形関数を表現することができ、また、利用日情報と料金と予約情報を神経回路モデルに入力して需要数を予測するようにし、得られた予測需要数と目標需要数の誤差を求めるようにし、求めた誤差を需要予測モデルに入力し、誤差逆伝播法により料金の修正量を求めて、料金を修正する、という処理を繰り返すことによって、需要数を変更するための料金を正確に計算することができるようになる。
【０２５９】
また、本システムにおいては、売上高を大きくすることができるような需要数の変更が見つからなくなるまで、需要数予測と利用料金の修正量計算と利用料金修正とを繰り返すようにしたので、最終的には売上高が最大になる料金に設定することができるようになる。
【０２６０】
また、本システムにおいては、利用日、あるいは利用日カテゴリ毎に料金の初期値を保持しておき、取り込まれた利用日あるいは利用日カテゴリに対応する料金初期値が設定されることによって、最適解に近い初期の料金から料金修正の繰り返し計算を行うため、繰り返し計算の回数を少なくできる。
【０２６１】
以上は、売上高を最大にするための料金設定、料金変更方法、すなわち、売り上げ最大の販売を目指す顧客カテゴリ別料金と需要数を導き出すシステムを対象とした。売り上げ最大の他に、本発明では利益最大化を目指す指針を与えることができるようなシステムとすることもできる。その例を次に説明する。
【０２６２】
（第３の実施形態）
＜利益最大化のためのシステム＞
利益を最大にするための料金設定、料金変更方法は以下のように、判定部１０６での計算内容が異なる。なお、ここでは利益は料金からコストを引いた値とし、コストは顧客カテゴリによって異なるものとして説明する。
【０２６３】
上記の第１具体例は、売り上げ最大化を目指した支援システムであって、ここでは判定部１０６において、受信した各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉと予測需要数Ｄｉ、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させることのできる金額の料金に修正するための料金修正量Δｐｉ＋、１減少させることのできる金額の料金に修正するための料金修正量Δｐｉ−を基に、料金を修正するか否かを判定するようにしていた。そして、判定の結果、料金を修正する場合には、修正する顧客カテゴリの番号ｉとその顧客カテゴリでの料金修正量Δｐｉを料金記憶部１０３に送り、更新させるようにしていた。
【０２６４】
これに対して利益最大を目指す支援システムとするには、コストを計算に含め、利益を求めるようにして、この利益という要素を料金修正の是非の判定に反映させるようにすれば良い。
【０２６５】
以下に、この具体例における判定部１０６での判定方法について説明する。
【０２６６】
＜判定部の判定方法＞
本システムの場合、判定部１０６には利益算出処理機能を新たに設けてある。そして、、判定部１０６はまず、全顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について料金ｐｉからコストＣｉを減算し、利益ｂｉを求める（利益算出処理）。
【０２６７】
ｂｉ＝ｐｉ−Ｃｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）
利益算出処理に用いる全顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）別のコストＣｉ情報（利益算出の基礎となる費用に関する情報）は別途用意されるコスト情報保持手段に保持させておき、判定部１０６では各顧客カテゴリ対応にそのコスト情報をこのコスト情報保持手段より読み出して利益算出処理に供するようにする。そして、その算出結果を用いて、判定部１０６は次のような計算処理と判断を実施する。
【０２６８】
１）  ［予測需要数の合計値Ｄｔｏｔａｌ（＝Ｄ１＋Ｄ２＋…＋ＤＮ）が利用可能な部屋数Ｒより大きい場合］
各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について、需要数を現在の予測需要数Ｄｉから１減少させることができる金額の料金に料金を修正した時の総利益変化量ΔＢｉ−が計算される。
【０２６９】
ΔＢｉ−＝（ｂｉ＋Δｐｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｂｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｂｉ
そして総利益変化量ΔＢｉ−が最も大きい顧客カテゴリについて、需要数が１減少するように料金修正する判定が下される。
【０２７０】
２）  ［予測需要数の合計Ｄｔｏｔａｌ（＝Ｄ１＋Ｄ２＋…＋ＤＮ）が利用可能な部屋数Ｒより小さい場合］
各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について、需要数を現在の予測需要数Ｄｉから１減少させることのできる金額の料金に料金を修正した時の総利益変化量ΔＢｉ−と、需要数を現在の予測需要数Ｄｉから１増加させることのできる金額の料金に料金を修正した時の総利益変化量ΔＢｉ＋とが次の計算式に従って計算される。
【０２７１】
ΔＢｉ−＝（ｂｉ＋Δｐｉ−）＊（Ｄｉ−１）−ｂｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ−＊（Ｄｉ−１）−ｂｉ      …（式３−１）
ΔＢｉ＋＝（ｂｉ＋Δｐｉ＋）＊（Ｄｉ＋１）−ｂｉ＊Ｄｉ＝Δｐｉ＋＊（Ｄｉ＋１）＋ｂｉ      …（式３−２）
そして需要数を１減少させることのできる金額の料金に料金を修正した場合での総利益変化量ΔＢｉ−と、需要数を１増加させることのできる金額の料金に料金を修正した場合での総利益変化量ΔＢｉ＋のうち、大きい方の総利益変化量がどれであるかを求め、その総利益変化量が正であればそれが実現されるように料金修正する判定を下す。
【０２７２】
求めた総利益変化量が“０”または負であれば、料金修正せずの判定を下す。
【０２７３】
３）  ［予測需要数の合計Ｄｔｏｔａｌ（＝Ｄ１＋Ｄ２＋…＋ＤＮ）が利用可能な部屋数Ｒに一致している場合］
各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）について需要数を現在の予測需要数Ｄｉから１減少させることのできる金額の料金に料金を修正した場合での総利益変化量ΔＢｉ−と、需要数を予測需要数Ｄｉから１増加させることのできる金額の料金に料金を修正した場合での総利益変化量ΔＢｉ＋を上記（式３−１）、（式３−２）を用いて計算する。
【０２７４】
そして、その計算の結果、需要数を１減少させることのできる金額の料金にした場合の総利益変化量ΔＢｉ−が最も大きい顧客カテゴリについて、その総利益変化量ΔＢｉ−が正であれば、その顧客カテゴリの需要数を１減少させることのできる金額の料金に修正するよう判定する。
【０２７５】
しかし、その総利益変化量ΔＢｉ−が“０”または負の場合には、ある顧客カテゴリｉについて需要数を１増加させることのできる金額の料金に料金を修正した場合での総利益変化量ΔＢｉ＋と、その顧客カテゴリ以外のある顧客カテゴリｊについて需要数を１減少させた場合での総利益変化量ΔＢｊ−との合計値が正になる場合に、顧客カテゴリｉについて需要数が１増加させることのできる金額の料金に料金修正する判定を下し、また、顧客カテゴリｊについては需要数が１減少させることができる金額の料金にするよう料金修正する判定を下す。
【０２７６】
どの顧客カテゴリの組合せについても、需要数を１増加させた総利益変化量ΔＢｉ＋と、需要数を１減少させた場合の総利益変化量量ΔＢｊ−との合計値が正にならない場合には料金修正せずの判定を下す。
【０２７７】
判定部１０６は、料金修正せずの判定を下した場合には、その段階での各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉと、需要予測部１０４が予測していた予測需要数Ｄｉとを表示部１０８に送る。表示部１０８にはこれらが表示されるので、予約申し込みの問い合わせを受けた場合には、オペレータは、表示部１０８に表示された各顧客カテゴリ毎の料金と予測需要数を見て、問い合わせを受けた顧客のカテゴリ対応の料金を提示し、予約を予約需要数に達するまで受付ければ良い。これにより、利益最大化となる予約を可能にするシステムが実現する。
【０２７８】
予約情報をも用いて予測するようにした第２具体例を利益最大化のためのシステムにする場合にも判定部１０６を同様にすればよい。
【０２７９】
（第４実施形態）
既に説明した第２の実施形態および第２具体例では、各顧客カテゴリの需要を予測し、需要数と供給数が一致するまで料金を上げるようにしている。従って、需要予測モデルが正しいという仮定の下で、料金を提示し、申込まれた予約については全て受付けて良いことになっている。
【０２８０】
しかし、実際には需要予測モデルによる予測需要数を超えて予約申込みがある場合が考えられる。そのようなときには、単純には予測需要値を越える予約申し込みを受けた場合にはその予約を断れば良いのであるが、他の顧客カテゴリに割り当てた予測需要数がその時点で満杯となっていないこともある。その場合に、単純に予約を断るのは営業上、問題も多い。臨機応変に、調整して予約受付を進めたいところであるが、単に裁量に委ねるには負担が大きい。その場合にオペレータがどのように対応すれば最良となるかを、第４実施形態として説明する。
【０２８１】
基本的には、予約を受付ける場合と、予約を断る場合で、売上高を比較し、売上高が大きい方が選択される。図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【０２８２】
図１０は本実施の形態に係る料金設定方法を実現するシステムの構成を例示するブロック図である。図１０に示すように、本実施形態のシステムは、入力部１０９、料金設定部１０２、料金記憶部１０３、需要予測部１０４、感度計算部１０５、判定部１０６、表示部１０７、予約情報取得部１０８を備えている。
【０２８３】
これらのうち、入力部１０９はオペレータが入力操作するもので、利用日と、ある顧客カテゴリの予約申込み数とを入力することができる機能と、その入力された利用日の情報と予約申込み数を前記料金記憶部１０３と需要予測部１０４と予約情報取得部１０８に送る機能を持つ。
【０２８４】
また、料金設定部１０２は各顧客カテゴリの料金初期値を保存する機能と、料金記憶部１０３から送信指示を受けると、この料金設定部１０２が保存している各顧客カテゴリの料金初期値を読み出して料金記憶部１０３に送る機能とを持つ。
【０２８５】
また、料金記憶部１０３は、前記入力部１０９から受けた利用日に該当する利用日での各顧客カテゴリの料金の情報を記憶しているかを判定する機能と、その判定の結果、記憶していない場合には前記料金設定部１０２に送信指示を送る機能と、この送信指示により料金設定部１０２から送られてきた各顧客カテゴリの料金の情報を受して、この受信した各顧客カテゴリの料金を利用日と共に、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各々の料金初期値として記憶する機能と、前記判定部１０６から、予約を受付ける場合と予約を断る場合各々の顧客カテゴリ番号と修正量を受けると、利用日のその顧客カテゴリ番号の料金を修正量に従って修正する機能と、料金記憶部１０３が記憶している予約を受付ける場合と予約を断る場合の利用日の各顧客カテゴリの料金を需要予測部１０４に送る機能とを持つ。
【０２８６】
また、需要予測部１０４は、前記入力部１０９から受けた利用日情報とある顧客カテゴリの予約申込み数の情報と、前記料金記憶部１０３から受けた予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金の情報と、前記予約情報取得部１０８から受けた予約情報とに基づき、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの需要数を予測する予約再考支援のための支援予測機能と、各顧客カテゴリの料金、予約申込み数、前記支援予測機能により求めた予測需要数の各情報を感度計算部１０５と判定部１０６に送信する機能を持つ。
【０２８７】
また、感度計算部１０５は、前記需要予測部１０４から受けた、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金の情報、および予測需要数の情報とを基に、予約を受付ける場合と予約を断る場合について各顧客カテゴリの需要数を予測需要数から１増減させることのできる金額の料金にすることのできる料金修正量を計算する修正量計算機能と、この計算した顧客カテゴリ毎の料金修正量を前記判定部１０６に送る機能とを持つ。
【０２８８】
また、判定部１０６は前記需要予測部１０４から受信した、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金の情報と予測需要数の情報と、前記感度計算部１０５から受けた、予約を受付ける場合と予約を断る場合の顧客カテゴリ毎の料金修正量の各情報とから、料金を修正するか否かを判定する判定機能と、この判定機能による判定の結果、料金を変更する場合にはその顧客カテゴリ番号と料金修正量を前記料金記憶部１０３に送る機能と、前記判定機能による判定の結果、予約を受付ける場合と予約を断る場合の両方で料金を変更しないと判定した場合には、予約を受付けるか、断るかを判断して、その判断結果とその結果の各顧客カテゴリの料金、予測需要数を表示部１０７に送信する機能とを持つ。
【０２８９】
また、表示部１０７は、前記判定部１０６から判断結果と各顧客カテゴリの料金、予測需要数を受ると、それらを出力画面に表示する機能を持つ。
次に、以上のように構成された料金設定システムの動作について、図１１のフローチャートを用いて説明する。
オペレータは、まずはじめに、入力部１０９を操作することにより、利用日とある顧客カテゴリの予約申込み数を設定する（図１１のＳＴＥＰ１１０１）。すると、入力部１０９からはその入力された利用日の情報と予約申込み数の情報とを料金記憶部１０３と需要予測部１０４と予約情報取得部１０８に送る。
【０２９０】
料金記憶部１０３では、入力部１０９から受けた利用日について各顧客カテゴリの料金が記憶されているかが判定される（図１１のＳＴＥＰ１１０２）。その結果、記憶している場合には、料金記憶部１０３は各顧客カテゴリの料金を読み出して需要予測部１０４に送る。
【０２９１】
一方、記憶していない場合には料金記憶部１０３は、料金設定部１０２に前記利用日についての各顧客カテゴリの料金（初期値）情報に対する送信指示を送り、その結果、この送信指示を受けた料金設定部１０２から利用日について各顧客カテゴリの料金（初期値）が読み出されて送られてくるので、これを受けて、各顧客カテゴリの料金の情報を利用日と共に、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各々の料金初期値として記憶する（図１１のＳＴＥＰ１１０３）。そして、料金記憶部１０３は、これを需要予測部１０４に送る。
【０２９２】
そして、その後は以下の手続きが、判定部１０６が料金変更しないと判定するまで繰り返されることになる（図１１のＳＴＥＰ１１０４）。
【０２９３】
すなわち、需要予測部１０４では、受信した利用日情報と予約申込み数と、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金と、予約情報に基づき、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの需要数を予測し（図１１のＳＴＥＰ１１０５）、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金、予測需要数、予約申込み数とを感度計算部１０５と判定部１０６に送る。
【０２９４】
これらの情報を受けた感度計算部１０５では、受信した情報である、予約を受付ける場合と予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金、および予測需要数とを基に、予約を受付ける場合と予約を断る場合各々について、各顧客カテゴリの需要数を現在の予測需要数から１増減させることができる金額の料金に修正するときの料金修正量を計算する（図１１のＳＴＥＰ１１０６）。そして、計算結果は判定部１０６に送る。
判定部１０６では、感度計算部１０５から受けた、予約を受付ける場合と予約を断る場合各々の各顧客カテゴリの料金と予測需要数、および予測需要数を１増減させることのできる金額に料金に修正する時の料金修正量とを基に、料金を修正するか否かを判定する（図１１のＳＴＥＰ１１０７）。判定の結果、料金を変更する場合には、判定部１０６は、変更する顧客カテゴリ番号と料金修正量を料金記憶部１０３に送る。
【０２９５】
料金記憶部１０３では、判定部１０６からの顧客カテゴリ番号と料金修正量の情報を受けると、当該料金記憶部１０３は記憶しているその顧客カテゴリ番号の料金について、修正量対応に料金修正し、更新記憶する（図１１のＳＴＥＰ１１０８）。そして、修正条件が満たされたか否かを判断して、修正条件が満たされる（予約を受付ける場合と予約を断る場合の両方で料金を変更しないと判断される）までＳＴＥＰ１１０４のループが繰り返えされる。
【０２９６】
修正条件が満たされたならば、すなわち、予約を受付ける場合と予約を断る場合の両方で料金を変更しないと判定部１０６が判断した場合には、次に判定部１０６は予約を受付けるか、断るかを判断する（図１１のＳＴＥＰ１１０９）。そして、判定部１０６はその判断結果とその結果の各顧客カテゴリの料金、予測需要数を表示部１０７に送る。
これを受けた表示部１０７では、受信された判断結果と各顧客カテゴリの料金、予測需要数の各情報を出力画面に表示する（図１１のＳＴＥＰ１１１０）。
オペレータは出力画面を見て、その判断結果に従って予約申込みを受付ける、あるいは断ることができる。
【０２９７】
第３の実施形態における本発明を、ホテルの宿泊料金に適用した具体例について説明する。
顧客カテゴリは宿泊料金によって分類される顧客のグループであり、例えば、直接ホテルに電話で申込む直接予約、旅行代理店から申込まれるエージェント予約、インターネットを介して申込まれるインターネット予約など予約経路によって宿泊料金が異なるので、予約経路によって顧客カテゴリを設定することができる。ここでは顧客カテゴリを顧客カテゴリ番号ｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ；Ｎはカテゴリ数）で表す。
【０２９８】
ここでの具体例は、上述した第１、第２具体例と同様のビジネスホテルの宿泊料金に適用した例について説明する。ここでは、各顧客カテゴリの料金を提示している状態で、予約申込みがあった場合に、その予約を受付けるか、断るかを判断する方法について説明する。
【０２９９】
入力部１０９には、当該システムを導入したホテルの特性から定まる利用日毎のカテゴリが設定された利用日カレンダを持たせてあり、利用日の情報を入力すると入力部１０９では、この利用日カレンダを用いて利用日からその利用日カテゴリを検索して、利用日と利用日カテゴリとを利用日情報として得ることができるようにしてある。利用日カテゴリは、例えば、上述の例ではそのホテルにおける特性に基づき、低需要日については“１”、中需要日については“２”、高需要日については“３”というカテゴリである。
【０３００】
オペレータは、顧客から宿泊予約を受けた時に、入力部１０９のインターフェイスを通してその利用日ｄと顧客カテゴリｉの予約申込み数Ｍｉを入力操作する。すると、入力部１０９では利用日カレンダを用いて利用日ｄからその利用日カテゴリＣｄを検索し、利用日ｄとその利用日における利用日カテゴリＣｄとを予約申込み数Ｍｉの情報と共に料金記憶部１０３と需要予測部１０４、予約情報取得部１０８に送る。
【０３０１】
これを受けた料金記憶部１０３では、利用日ｄについて各顧客カテゴリの料金が記憶されているかを確認する。その結果、記憶されていない場合には料金記憶部１０３は、利用日カテゴリＣｄの情報を料金設定部１０２に送る。料金設定部１０２には利用日カテゴリ毎に各顧客カテゴリの料金初期値が保存されており、料金設定部１０２はこの受信した利用日カテゴリＣｄに対応する各顧客カテゴリの料金初期値を読み出して料金記憶部１０３に送る。料金記憶部１０３では料金設定部１０２から受け取った各顧客カテゴリの料金を、利用日ｄにおける予約を受付ける場合の各顧客カテゴリの料金ｐｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）、予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金ｐｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）として記憶すると共に、これらを需要予測部１０４にも送る。
【０３０２】
料金記憶部１０３において、利用日ｄについて各顧客カテゴリの料金が記憶されているかを確認した結果、記憶されていた場合には料金記憶部１０３から利用日ｄの予約を受付ける場合の各顧客カテゴリの料金ｐｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）、予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金ｐｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を需要予測部１０４に送る。
【０３０３】
入力部１０９から利用日ｄの情報を受けた予約情報取得部１０８では、受け取った利用日ｄについて予約情報を予約データベース１００から取得し、これを各顧客カテゴリ別、予約日別に分類して、需要予測部１０４に送る。
【０３０４】
そして、以下の手続きが、判定部１０６が料金修正しないと判定するまで繰り返される。
【０３０５】
需要予測部１０４では、受信した利用日情報（利用日ｄ，利用日カテゴリＣｄ）と、予約を受付ける場合の各顧客カテゴリの料金ｐｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と、予約を断る場合の各顧客カテゴリの料金ｐｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）とに基づき、「予約を受付ける」場合と、「予約を断る」場合での各顧客カテゴリ毎の需要数が予測される。
【０３０６】
ここでの需要予測部１０４は、第２具体例で説明した３層型神経回路モデルの需要予測モデルで実現されるので詳細な説明は省略するが、第２具体例と異なる点は、予約を受付ける場合と、予約を断る場合の各々で需要予測計算が別々に行われることと、現在が利用日のｕ日前として、予約申込み数Ｍｉと前日までの累積需要数ｓｉｕ＋１の和が予測需要数ｓｉｕより大きい場合は、予測需要数ｓｉｕを予約申込み数Ｍｉと前日までの累積需要数ｓｉｕ＋１の和に設定し、予約申込み数Ｍｉと前日までの累積需要数ｓｉｕ＋１の和が予測需要数ｓｉｕ以下の場合は、当該予測需要数ｓｉｕの値のままで、利用日当日の累積予測需要数が計算されることである。
【０３０７】
需要予測部１０４において、３層型神経回路モデルの需要予測モデルを用いた予測演算により求められた、予約を受付ける場合の各顧客カテゴリの予測需要数Ｄｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）とその場合の料金ｐｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）、そして、予約を断る場合の各顧客カテゴリの予測需要数Ｄｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）とその場合での料金ｐｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の各情報は、感度計算部１０５と判定部１０６に送られる。
【０３０８】
これを受けて感度計算部１０５では、予約を受付ける場合の各顧客カテゴリの予測需要数Ｄｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と料金ｐｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）、予約を断る場合の各顧客カテゴリの予測需要数Ｄｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と料金ｐｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を基に、予約を受付ける場合の各顧客カテゴリの需要数を予測需要数Ｄｉａから１増加させる時の料金修正量Δｐｉａ＋と、１減少させる時の料金修正量Δｐｉａ−、予約を断る場合の各顧客カテゴリの需要数を予測需要数Ｄｉｒから１増加させる時の料金修正量Δｐｉｒ＋と、１減少させる時の料金修正量Δｐｉｒ−をそれぞれ計算する。そして、求めた結果を判定部１０６に送る。
【０３０９】
感度計算部１０５におけるこのような計算も、第２具体例で説明したと同様に、３層型神経回路モデルの順方向計算による需要数予測と、逆方向計算による料金修正が繰り返されることによって、需要数を予測需要数から１増加させる、あるいは１減少させる時の料金修正量が計算されるので、改めて説明はしない。
【０３１０】
ただし、予約を受付ける場合には、顧客カテゴリｉについて料金ｐｉで予約申込み数Ｍｉを受付けるので、既に予約されている予約数はＭｉ多くなり、予測需要数がそれより小さくなるように料金修正することはできない。
【０３１１】
また、予約を断る場合には、顧客カテゴリｉの予測需要数Ｄｉｒのうち、Ｍｉは断るので、実際の需要数は予測需要数ＤｉからＭｉを引いた値になる。
【０３１２】
判定部１０６では、感度計算部１０５から受け取った予約を受付ける場合の各顧客カテゴリの予測需要数Ｄｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と料金ｐｉａ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数Ｄｉａから１増加させる時の料金修正量Δｐｉａ＋と１減少させる時の料金修正量Δｐｉａ−、予約を断る場合の各顧客カテゴリの予測需要数Ｄｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）と料金ｐｉｒ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）、各顧客カテゴリの需要数を予測需要数Ｄｉｒから１増加させる時の料金修正量Δｐｉ＋と１減少させる時の料金修正量Δｐｉｒ−とを基に、予約を受付ける場合と予約を断る場合について料金を修正するか否かを判定する。判定部１０６の判定方法は第２具体例で説明したものと同じであるから、ここでは説明を省略する。
【０３１３】
判定部１０６での判定の結果、予約を受付ける場合と予約を断る場合の少なくとも一方で料金を修正する場合には、各々の修正する顧客カテゴリの番号、料金修正量が料金記憶部１０３に送る。
【０３１４】
料金記憶部１０３では顧客カテゴリ番号と料金修正量を判定部１０６から受けると、この顧客カテゴリの料金を料金修正量によって修正し、更新記憶し、修正後の料金を需要予測部１０４に送る。
【０３１５】
そして、システムでは需要予測部１０４での需要数予測の処理段から再び上述の処理を繰り返すことになる。
【０３１６】
判定部１０６において、予約を受付ける場合と予約を断る場合の両方で料金を修正しないという判定が下されると、当該判定部１０６は予約を受付ける場合と予約を断る場合各々の売上高変化量を比較する。そして、比較の結果、「予約を受付ける場合の売上高変化量が大きい」、あるいは「等しい」場合には、判定部１０６は判定結果としての「予約を受付ける」旨の指示文言と、各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉａ、予測需要数Ｄｉａの情報を表示部１０７に送る。また、比較の結果、「予約を受付ける場合の売上高変化量より、予約を断る場合の変化量の方が大きい」場合には判定部１０６は、判定結果としての「予約を断る」旨の指示文言と各顧客カテゴリｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）の料金ｐｉｒ、予測需要数Ｄｉｒとを表示部１０７に送る。
【０３１７】
表示部１０７では、判定部１０６から得た判断結果、各顧客カテゴリの料金、予測需要数を出力画面に表示させる。
オペレータは出力画面を見て、判断結果に従って回答すれば良い。
【０３１８】
このように、本例は予測結果をもとに、予約を受付ける場合と、予約を断る場合で、売上高を比較し、売上高が大きい方を選択するようにしたものであり、需要予測モデルによる予測需要数を超えて予約申込みがあるような場合において、他の顧客カテゴリに割り当てた客室の予測需要数がその時点で満杯となっていないような場合に、予約を断るのが良いのか他の空きがある顧客カテゴリの持ち分を取り崩すかたちで受け付けるのが良いのか、オペレータは画面を見れば的確且つ臨機応変に、調整して予約受付業務を進めることができるようになるシステムが提供できる。
【０３１９】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々変形して実施可能である。例えば、上記具体例では宿泊施設（ホテル・旅館）を例に説明したが、航空券、レンタカーなどの分野のように、料金は需給の関係で定まるような分野に適用可能である他、一般的な生産計画、例えば１日の使用原料の量は決まっていて、その中でどの種類のパンをいくつ作り、いくらで売るかといったような販売戦略問題にも適用可能である。また、前売りチケットの販売計画にも適用可能である。生産計画に用いる場合での前記利用日は生産日もしくは販売日、利用料金は販売単価（売価）、顧客カテゴリは商品種別、部屋数は商品の生産個数となる。
【０３２０】
また、本発明において、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題の少なくとも１つが解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果の少なくとも１つが得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０３２１】
また、本発明における実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ＭＯなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもでき、また、ネットワークを介しての伝送により、頒布することもできる。
【０３２２】
【発明の効果】
以上、詳述したように、本発明によれば、料金と需要の関係を捉え、売上高や利益が最大になるように料金を設定、あるいは変更することができるような販売支援を可能にするシステムを提供できる。
【０３２３】
また、特別なイベントなどで需要が当初の予測から大きく変化した場合でも、利用日情報と予約情報と料金から需要数を予測する需要予測モデルを用い、売上高が最大になる料金に修正することができるので、需要に見合った適正な料金に変更することができるような販売支援を可能にするシステムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るシステムの構成例を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るシステムにおける処理手順例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態に係るシステムの構成を例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係るシステムの処理手順例を示すフローチャートである。
【図５】本発明システムで使用する需要カレンダの一例を示す図である。
【図６】本発明システムで用いる３層型神経回路モデルから構成される需要予測モデルの一例を示す図である。
【図７】本発明システムを説明するための図であって、需要数を予測需要数から１増加させるときの料金修正量を求めるための計算手順を示すフローチャートである。
【図８】本発明システムを説明するための図であって、１つの顧客カテゴリの料金と利用日カテゴリを入力すると、その顧客カテゴリの需要数を出力する３層型神経回路モデルの例を示す図である。
【図９】３層型神経回路モデルから構成される需要予測モデルの一例を示す図である。
【図１０】本発明の第４実施形態に係る予約受付け判断支援を実現するためのシステム構成例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第４実施形態に係るシステムの処理手順例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００…予約データベース
１０１…利用日設定部
１０２…料金設定部
１０３…料金記憶部
１０４…需要予測部
１０５…感度計算部
１０６…判定部
１０７…表示部
１０８…予約情報取得部
１０９…入力部
【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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