(57)【要約】【課題】  実用的な商品の出荷予測量を予測するシステムを提供する。【解決手段】  過去の出荷量実績・天候条件を入力する情報入力手段５と、情報入力手段５の情報から従属変数のデータ系列と説明変数のデータ系列をセットするデータ系列作成手段６と、従属変数データ系列と説明変数データ系列に適合する重回帰モデルを生成し、前記重回帰モデルを用いて出荷量実績理論値と出荷量予測値を出力する重回帰分析手段７と、前記出荷量実績値の棄却値を修正出荷量実績値とし、前記修正出荷量実績値と前記出荷量実績理論値の比率を補正値として算出し、前記補正値によって前記出荷量予測値を補正してする補正手段８と、を備えた。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の出荷量実績、過去の天候条件の情報を入力する情報入力手段と、
前記情報入力手段が入力した前記情報から過去の所定期間の出荷量実績と予測しようとする期間の出荷量を従属変数のデータ系列としてセットし、前記従属変数のデータ系列に対応する説明変数のデータ系列を前記情報入力手段が入力した過去の天候条件の情報から取得してセットするデータ系列作成手段と、
前記過去の出荷量実績の従属変数データ系列とそれに対応する前記天候条件の説明変数データ系列に適合する重回帰モデルを生成し、前記重回帰モデルを用いて前記過去の出荷実績の従属変数データ系列に対応する前記天候条件の説明変数データ系列から出荷量実績理論値を出力するとともに、前記予測しようとする期間の出荷量の従属変数データ系列に対応する前記天候条件の説明変数のデータ系列から出荷量予測値を出力する重回帰分析手段と、
前記出荷量実績理論値とそれに対応する出荷量実績値と前記出荷量予測値とを入力し、前記出荷量実績値の棄却値を修正出荷量実績値とし、前記修正出荷量実績値と前記出荷量実績理論値の比率を補正値として算出し、前記補正値によって前記出荷量予測値を補正して補正出荷量予測値を出力する補正手段と、
を有することを特徴とする容器詰め飲料商品の出荷量予測システム。
【請求項２】
前記情報入力手段は過去の天候条件、営業日、営業特殊日の情報を入力し、
前記データ系列作成手段は、前記情報入力手段が入力した過去の天候条件、営業日、営業特殊日の情報からデータを取得して前記従属変数のデータ系列に対応する説明変数のデータ系列をセットし、
前記重回帰分析手段は、前記過去の出荷量実績の従属変数データ系列とそれに対応する前記説明変数データ系列に適合する重回帰モデルを生成し、前記重回帰モデルを用いて前記過去の出荷実績の従属変数データ系列に対応する前記説明変数データ系列から出荷量実績理論値を出力するとともに、前記予測しようとする期間の出荷量の従属変数データ系列に対応する前記説明変数のデータ系列から出荷量予測値を出力する、ことを特徴とする請求項１に記載の容器詰め飲料商品の出荷量予測システム。
【請求項３】
前記補正手段は、出荷量実績理論値の９５％信頼区間から外れるデータを修正出荷量実績値とすることを特徴とする請求項１または２に記載の容器詰め飲料商品の出荷量予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は天候条件、日付、曜日、営業日等によって出荷量が変動しやすい容器詰め飲料商品、たとえば清涼飲料、ビール、発泡酒、チューハイ等の飲料を瓶、缶、あるいは紙パックに詰めた商品の生産量を決めるための有効な指標となる出荷量予測を行う出荷量予測システムに関する。
【０００２】
なおここで、システムとは、ソフトウェアによって制御されたハードウェアを意味する。
【背景技術】
【０００３】
過去の実績によって商品の販売予測、出荷量予測を行う装置としては、特開平４−１７１５７７号公報や特開平８−２１２１９１号公報に開示された技術が存在する。また、複数の説明変数に基づいて従属変数を説明する重回帰分析の方法は従来から知られている。
【０００４】
特開平８−２１２１９１号公報においては、従属変数をよく説明する説明変数を選択し、重回帰分析によってそれらの説明変数から販売量を予測する方法が開示されている。
【特許文献１】特開平４−１７１５７７号公報
【特許文献２】特開平８−２１２１９１号公報
【非特許文献１】C.Hayasi(1952):On the prediction of phenomena from qualitative data from the mathematico-statistical point of view. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 3,69-98.
【非特許文献２】青木繁伸(1989):医学統計解析リファレンスマニュアル，医学書院（東京）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の重回帰分析の技術は、より従属変数を説明する説明変数の発見・選択、あるいは選択された説明変数と従属変数によく適合する重回帰式（重回帰モデル）を発見・生成することに主眼が置かれていた。
【０００６】
しかしながら、一般的に説明変数の一つとして過去の販売実績等を使用するが、過去の販売実績には販売実績に影響を及ぼす一時的変動要因の影響が不可避的に含まれることになる。例えば、祝祭日、イベント、販売活動等は前記一時的変動要因の代表例である。
【０００７】
そのため、従来の重回帰分析によるデータ処理だけでは、実用的な商品の出荷予測量を求めることができなかった。
【０００８】
これに対して、一時的変動要因を特定して重回帰式からその影響を排除することも考えられるが、一時的変動要因の全部を特定することは難しく、また、たとえ特定したとしても各変動要因による影響の大きさを評価することは困難である。
【０００９】
そこで、本願発明が解決しようとする課題は、実用的な出荷量の予測値を得るために、出荷量実績を従属変数として、天候、営業日数、及びコールデンウィーク等の一時的変動要因を説明変数として設定し、さらに重回帰式によって得られる従属変数の値（出荷量予測値等）に適切な補正を行うことによって、実用的な出荷量予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願発明に係る容器詰め飲料商品の出荷量予測システムは、過去の出荷量実績、過去の天候条件の情報を入力する情報入力手段と、前記情報入力手段が入力した前記情報から過去の所定期間の出荷量実績と予測しようとする期間の出荷量を従属変数のデータ系列としてセットし、前記従属変数のデータ系列に対応する説明変数のデータ系列を前記情報入力手段が入力した過去の天候条件の情報から取得してセットするデータ系列作成手段と、前記過去の出荷量実績の従属変数データ系列とそれに対応する前記天候条件の説明変数データ系列に適合する重回帰モデルを生成し、前記重回帰モデルを用いて前記過去の出荷実績の従属変数データ系列に対応する前記天候条件の説明変数データ系列から出荷量実績理論値を出力するとともに、前記予測しようとする期間の出荷量の従属変数データ系列に対応する前記天候条件の説明変数のデータ系列から出荷量予測値を出力する重回帰分析手段と、前記出荷量実績理論値とそれに対応する出荷量実績値と前記出荷量予測値とを入力し、前記出荷量実績値の棄却値を修正出荷量実績値とし、前記修正出荷量実績値と前記出荷量実績理論値の比率を補正値として算出し、前記補正値によって前記出荷量予測値を補正して補正出荷量予測値を出力する補正手段と、を有することを特徴とするものである。
【００１１】
本発明によれば、重回帰分析手段により過去の天候条件と過去の出荷利用実積とから重回帰式を得て、前記重回帰式を用いて予測しようとする期間に対応する過去の天候条件から出荷量予測値を算出することができる。さらに、一時的変動要因を特定せずに一時的変動要因の影響を排除すべく、出荷量実積値のうち棄却値を修正出荷量実績値とし、出荷量実績理論値と修正出荷量実績値との比率を補正値として算出し、この補正値によって出荷量予測値を補正する。これにより、一時的変動要因を特定することなく一時的変動要因による影響を排除して実用的な出荷量予測を行うことができる。
【００１２】
前記情報入力手段は過去の天候条件、営業日、営業特殊日の情報を入力し、前記データ系列作成手段は、前記情報入力手段が入力した過去の天候条件、営業日、営業特殊日の情報からデータを取得して前記従属変数のデータ系列に対応する説明変数のデータ系列をセットし、前記重回帰分析手段は、前記過去の出荷量実績の従属変数データ系列とそれに対応する前記説明変数データ系列に適合する重回帰モデルを生成し、前記重回帰モデルを用いて前記過去の出荷実績の従属変数データ系列に対応する前記説明変数データ系列から出荷量実績理論値を出力するとともに、前記予測しようとする期間の出荷量の従属変数データ系列に対応する前記説明変数のデータ系列から出荷量予測値を出力することができる。
【００１３】
本発明によれば、過去の天候条件の他に、比較的明白な一時的変動要因である営業日、営業特殊日を説明変数とし、この説明変数と従属変数である出荷量実績値とからより精度が高い重回帰式を発見・生成することができる。さらに、たとえばイベントや特別な営業活動その他の諸々の一時的変動要因の影響を排除すべく、出荷量実積値のうち棄却値を修正出荷量実績値とし、出荷量実績理論値と修正出荷量実績値との比率を補正値として算出し、この補正値によって出荷量予測値を補正する。これにより、実用的な出荷量予測を行うことができる。
【００１４】
前記補正手段は、出荷量実績理論値の９５％信頼区間から外れるデータを修正出荷量実績値とすることができる。
【００１５】
なおここで、天候条件とは、気温（平均気温、最高・最低気温）、湿度、晴天、雨天、曇り等を含むものである。
【００１６】
また、営業日の情報は、日付、曜日、営業の有無、営業日数等の情報を含むものである。
【００１７】
営業特殊日とは、月初、月末、お盆、お盆の前後、ゴールデンウィーク、祝祭日、年始末、翌週月曜日が休日の場合の当該週の所定の曜日等、出荷量に影響が生じる日をいう。
【発明の効果】
【００１８】
出荷量実績を従属変数とし、主に天候条件を説明変数として設定し、重回帰式によって得られる従属変数の値（出荷量予測値等）から一時的変動要因を排除する補正を行うことにより、実用に供することができる出荷量の予測値を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に本発明の実施形態について説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態による容器詰め飲料商品の出荷量予測システムの構成を示している。
【００２１】
図１において、符号１は本実施形態による容器詰め飲料商品の出荷量予測システムを示す。
【００２２】
出荷量予測システム１は、処理装置群または単一の処理装置の処理手段２を有し、システム構成により必要に応じて入出力手段３と、記憶装置または他のコンピューター４を有している。
【００２３】
処理装置群または単一の処理装置からなる処理手段２は、情報入力手段５と、データ系列作成手段６と、重回帰分析手段７と、補正手段８とを有している。
【００２４】
出荷量予測システム１は、単一のコンピューターでもよいし、複数のコンピューターを通信可能に接続したものでもよい。
【００２５】
出荷量予測システム１が単一のコンピューターである場合、好ましくは情報入力手段５とデータ系列作成手段６と重回帰分析手段７と補正手段８は、物理的同一のＣＰＵがプログラムの制御により、処理の段階に応じて上記情報入力手段５とデータ系列作成手段６と重回帰分析手段７と補正手段８として作動する。
【００２６】
またその場合、入出力手段３は好ましくは当該コンピューターの入出力手段である。また、記憶装置４は、当該コンピューターの記憶装置である。
【００２７】
一方、出荷量予測システム１が複数のコンピューターを通信可能に接続したものである場合、情報入力手段５とデータ系列作成手段６と重回帰分析手段７と補正手段８はデータ処理を行う別個のコンピューターとすることができる。
【００２８】
その場合、入出力手段３は、情報入力手段５とデータ系列作成手段６と重回帰分析手段７と補正手段８となる各コンピュータに対してデータと指令の入出力を行うコンピューターとすることができる。その場合には入出力手段３は出荷量予測システム１の外部のコンピューターとすることができ、入出力手段３を必ず出荷量予測システム１に含ませる必要はない。
【００２９】
また、その場合には記憶装置または他のコンピューター４は、天候条件、営業日、営業特殊日等の情報を記憶して提供する別個の記憶装置またはコンピューターとすることができ、同様に記憶装置または他のコンピューター４を出荷量予測システム１に含ませる必要はない。
【００３０】
情報入力手段５は、記憶装置または他のコンピューター４から過去の出荷量実績、過去の天候条件の情報を入力する手段である。
【００３１】
データ系列作成手段６は、情報入力手段５が入力した情報から従属変数のデータ系列と説明変数のデータ系列をセットする手段である。従属変数のデータ系列は所定期間の出荷量のデータのセットであり、説明変数のデータ系列は従属変数のデータ系列と所定の期間の関係を有する天候条件等のデータのセットである。つまり、データ系列作成手段６は一定の対応関係を有するように前記従属変数のデータ系列と説明変数のデータ系列を用意するものである。
【００３２】
重回帰分析手段７は、説明変数のデータ系列と従属変数のデータ系列の対応にもっとも適合する重回帰式を生成し、所定の重回帰式を用いて説明変数のデータ系列から従属変数のデータ系列を生成する手段である。
【００３３】
補正手段８、重回帰分析手段７が予測した出荷量予測値から一時的変動要因の影響を除外する手段である。
【００３４】
以下、情報入力手段５と、データ系列作成手段６と、重回帰分析手段７と、補正手段８の具体的処理について図２を用いて説明する。
【００３５】
図２は、本実施形態による出荷量予測システム１の処理の流れを示したフローチャートである。
【００３６】
図４は、以下で説明する出荷量の予測の流れを図式的に表したものである。以下の説において適宜図３を参照することにより、理解が容易になろう。
【００３７】
重回帰分析とは、量的なデータ（説明変数）の一次式で、量的に測定された外的基準（従属変数）の値を推定したり、予測したりする手法であるが、本発明はこの重回帰式によって得られた予測値を適切な方法で補正することにより、実用的な予測値を得ようとするものである。
【００３８】
図２に示すように、本実施形態の出荷量予測システム１は処理を開始（ステップＳ１００）すると、最初に従属変数と使用すべき説明変数を使用者に選択させ（ステップＳ１１０）、情報入力手段５が当該説明変数と従属変数のデータを入力する。
【００３９】
データ系列作成手段６は、上記使用者による設定に応じて、たとえば以下のようにして説明変数と従属変数のデータ系列を生成しセットする。
【００４０】
まず、過去の週単位出荷数量については、商品出荷予測開始から遡ること約１年分（５２週分）の直近（出荷量実績が出ている予測直前の週）までの週単位出荷量実績理論値（Ａ）（月曜日から日曜日までの合計単位）を従属変数のデータ系列とする。また、将来の週単位出荷量数量については、商品出荷予測開始週から向こう１８週分の週単位出荷数量予測値（Ｂ）を従属変数のデータ系列とする。
【００４１】
次に、説明変数については、過去の商品出荷については商品出荷量予測開始週から遡ること約１年分（５２週分）の直近までの週単位出荷量実績（月曜から日曜までの合計単位）と相関の高いところの−４日ずらした（全週の木曜から当週の水曜までの単位）最高気温の一週間の平均値を説明変数とする。また、将来の商品出荷については、商品出荷開始週から向こう１８週分の−４日ずらした（前週の木曜から当週の水曜までの単位）過去５年間の最高気温の実績値の１週間の平均値を説明変数とする。
【００４２】
なお、出荷量実績値を持つ週とそれに対応する気温対応週の関係を図３に示す。ここで対応する期間については−４日に限られず、商品出荷と天候条件の関係についての考察に応じて任意の期間とすることができる。
【００４３】
さらに、本実施形態では営業日、営業特殊日を説明変数として選択しているので、商品出荷開始週から出荷予測する向こう１８週間分の週営業日数を説明変数とする。さらに、ダミー変数として、月曜日が休日で始まる週はその前週の出荷が増えるので、その週を指定する（例えば、翌週の月曜日が休日である場合を１、そうでない場合を０とする）。また、ダミー変数として、月初にあたると１、あたらないと０とする。さらにまた、ダミー変数として、お盆、お盆後、ゴールデンウィーク、ゴールデンウィーク後、年末、年末後の急激に出荷が変動する週を出荷量予測システム１とし、それ以外の週を０とする（図２のステップＳ１２０）。
【００４４】
以上のようにしてデータ系列作成手段６は説明変数と従属変数のデータ系列をセットすると、上記説明変数と従属変数のデータ系列を重回帰分析手段７に渡す。
【００４５】
重回帰分析手段７は、過去の出荷量実績の従属変数データ系列とそれに対応する説明変数データ系列に適合する重回帰モデル（重回帰式）を生成する（ステップＳ１３０）。
【００４６】
また、重回帰分析手段７は、前記重回帰モデル（重回帰式）を用いて過去の出荷実績の従属変数データ系列に対応する説明変数データ系列から出荷量実績理論値（出荷量実績値の出ている時点までの週単位出荷量実績理論値（Ａ））を出力するとともに、予測しようとする期間の出荷量の従属変数データ系列に対応する説明変数のデータ系列から暫定的な出荷量予測値（向こう１８週間分の週単位出荷量予測値（Ｂ））を出力する。
【００４７】
次に本発明の出荷量予測システム１は、上記出荷量予測値の暫定値を補正手段８により補正する。
【００４８】
まず、補正手段８は直近５週の実績値のｔ検定で区間推定し（ステップＳ１４０）、次に棄却値を５週の平均値に置き換え（ステップＳ１５０）、さらに続いて直近５週の理論値と実績値の誤差平均（Ｆ）を算出する（ステップＳ１６０）。
【００４９】
具体的には、出荷量予測値の暫定値から市場トレンドを補正するため、予測を行う直前週の出荷量実績を含め、遡ること５週間分の出荷量実績値系列（Ｄ）の平均（Ｃ）を求め、次に特別セールス活動などの変動を除去するために、９５％信頼区間から外れるデータを平均（Ｃ）に置き換え、５週間分の修正出荷量実績値系列（Ｄ’）を作成する。次に、この５週間の修正出荷量実績値系列（Ｄ’）と週単位出荷量実績理論値（Ａ）との差の合計（Ｅ）を修正出荷量実績値系列（Ｄ’）の５週間分の合計（Ｄ’’）で割り、補正値（Ｆ）を獲得する。
ここで、
【数１】
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【００５０】
次に補正手段８は上記補正値（Ｆ）を使用して暫定値である出荷量実績値を最終の出荷量実績値（補正出荷量予測値）に補正する（ステップＳ１７０，Ｓ１８０）。
【００５１】
具体的には、補正手段８は上記暫定値である週単位平均出荷量予測値（Ｂ）を補正値（Ｆ）で割り戻し（（Ｂ）／（１−（Ｆ））、向こう１８週間分の補正週単位出荷量予測値（Ｂ’）すなわち最終の出荷量予測値（補正出荷量予測値）を算出する。
【００５２】
以上の処理を対象とする商品（アイテム）について繰り返し（図２のステップＳ１９０）、全アイテムについて処理を終了すると全体の処理を終了する（同図のステップＳ２００）。
【００５３】
なお、上記説明では、出荷量の実績値および予測値は週単位の出荷量実績値および予測値としたが、週単位に限られず、所定の期間（所定の１日の出荷量を予測する場合を含む）とすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
なお、本願発明は飲料商品の出荷量予測に限られず、天候条件によって出荷量が左右される他の分野の商品の出荷予測の用途に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の一実施形態による出荷量予測システムの構成を示したブロック図。
【図２】本発明の一実施形態による出荷量予測システムの処理の流れを示したフローチャート。
【図３】出荷量実績値・予測値を持つ週と気温対応週の関係を図式的に示した説明図。
【図４】出荷量の予測の流れを図式的に表した説明図。
【符号の説明】
【００５６】
１  出荷量予測システム
２  処理装置群または単一の処理装置の処理手段
３  入出力手段
４  記憶装置または他のコンピューター
５  情報入力手段
６  データ系列作成手段
７  重回帰分析手段
８  補正手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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