(57)【要約】【課題】  既存の任意の予測モデルを用いて、コーザル要因間の相互作用を考慮しつつ、個別のコーザル要因の効果を予測することを目的とする。【解決手段】  コーザル要因の効果を予測するコーザル要因効果予測装置におけるコーザル要因効果予測方法であって、コーザル要因効果予測装置が、コーザル要因毎効果算出段階（Ｓ１１）と、影響期間補正段階（Ｓ１２）と、競合度補正段階（Ｓ１３）と、を含むことによって上記課題を解決する。【選択図】  図７
2007065779.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コーザル要因の効果を予測するコーザル要因効果予測装置におけるコーザル要因効果予測方法であって、
前記コーザル要因効果予測装置が、
既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出するコーザル要因毎効果算出段階と、
前記コーザル要因毎効果算出段階において算出したコーザル要因毎の効果を、影響期間情報格納手段に格納されているコーザル要因毎の影響期間情報に応じて補正する影響期間補正段階と、
前記影響期間補正段階において補正したコーザル要因毎の効果を、競合度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の競合度情報に応じて補正する競合度補正段階と、
を含むことを特徴とするコーザル要因効果予測方法。
【請求項２】
前記コーザル要因効果予測装置が、前記競合度補正段階において補正したコーザル要因毎の効果を、表示手段に表示するコーザル要因毎効果表示段階を更に含むことを特徴とする請求項１記載のコーザル要因効果予測方法。
【請求項３】
前記競合度補正段階では、前記コーザル要因効果予測装置が、前記影響期間補正段階において補正したコーザル要因毎の効果を、優先度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の優先度情報に基づいて、前記競合度情報に応じて補正することを特徴とする請求項１又は２記載のコーザル要因効果予測方法。
【請求項４】
コーザル要因の効果を予測するコーザル要因効果予測装置であって、
既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出するコーザル要因毎効果算出手段と、
前記コーザル要因毎効果算出手段が算出したコーザル要因毎の効果を、影響期間情報格納手段に格納されているコーザル要因毎の影響期間情報に応じて補正する影響期間補正手段と、
前記影響期間補正手段が補正したコーザル要因毎の効果を、競合度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の競合度情報に応じて補正する競合度補正手段と、
を有することを特徴とするコーザル要因効果予測装置。
【請求項５】
コンピュータを、
既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出するコーザル要因毎効果算出手段と、
前記コーザル要因毎効果算出手段が算出したコーザル要因毎の効果を、影響期間情報格納手段に格納されているコーザル要因毎の影響期間情報に応じて補正する影響期間補正手段と、
前記影響期間補正手段が補正したコーザル要因毎の効果を、競合度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の競合度情報に応じて補正する競合度補正手段と、
して機能させることを特徴とするコーザル要因効果予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コーザル要因効果予測方法、コーザル要因効果予測装置及びコーザル要因効果予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば販促等のコーザル要因を考慮した需要予測を行う際は、複数のコーザル要因が同一のタイミングで共存する場合であっても、個別のコーザル要因の効果は考慮せず、同タイムバケットにおけるコーザル要因のセット全体としての効果・影響の予測を行うことが一般的であった。
【０００３】
これは、例えば個々の販促を考慮した場合、相互に影響を及ぼす販促の組み合わせが存在するため各々の販促の効果の特定が容易でないことと、販促の中には、実施期間とモデルの予測タイムバケットとが必ずしも一致しないこと等の理由により、個々の施策の効果を切り分けることが単純でないためである。
【０００４】
例えば小売店の店頭で、販促として月間特売と週間特売とが同時に実施されている月において、特定週の販促効果予測を、月次予測モデルを用いて行う場合を考える。このとき、販促が重複する期間では、一般に週間特売の効果が月間特売の効果に一部優先されると推測されるとともに、また、その週間特売の効果は、月次タイムバケット中に均一に発揮されるものではなく、実際には月次タイムバケットの一部分（実施週）に集中することを考慮する必要がある。
【０００５】
上記問題へのアプローチとしては、例えば特許文献１には、コーザル要因を時間的・空間的パラメータに基づいて優先順序を設け、優先順序の上位のコーザル要因の条件は、優先順序の下位のコーザル要因の効果のみに影響を与えるという前提の下、新たな予測モデルの構築手法が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−７０５２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上述した手法では、コーザル要因による算定効果がデシジョンツリーを用いた離散的な手法であるとともに、上述した手法は、新たな予測モデルの構築手法であるため、該手法では、例えばユーザは、ある程度信頼性等のある、今まで使い慣れた既存の予測モデルを使用することができない問題があった。
【０００８】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、既存の任意の予測モデルを用いて、コーザル要因間の相互作用を考慮しつつ、個別のコーザル要因の効果を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで、上記課題を解決するため、本発明は、コーザル要因の効果を予測するコーザル要因効果予測装置におけるコーザル要因効果予測方法であって、前記コーザル要因効果予測装置が、既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出するコーザル要因毎効果算出段階と、前記コーザル要因毎効果算出段階において算出したコーザル要因毎の効果を、影響期間情報格納手段に格納されているコーザル要因毎の影響期間情報に応じて補正する影響期間補正段階と、前記影響期間補正段階において補正したコーザル要因毎の効果を、競合度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の競合度情報に応じて補正する競合度補正段階と、を含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明によれば、コーザル要因の効果を予測するコーザル要因効果予測装置におけるコーザル要因効果予測方法であって、前記コーザル要因効果予測装置が、既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出するコーザル要因毎効果算出段階と、前記コーザル要因毎効果算出段階において算出したコーザル要因毎の効果を、影響期間情報格納手段に格納されているコーザル要因毎の影響期間情報に応じて補正する影響期間補正段階と、前記影響期間補正段階において補正したコーザル要因毎の効果を、競合度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の競合度情報に応じて補正する競合度補正段階と、を含むことにより、既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出し、算出したコーザル要因毎の効果を、コーザル要因毎の影響期間情報や、競合度（又は相互作用）に応じて補正するため、既存の任意の予測モデルを用いて、コーザル要因間の相互作用を考慮しつつ、個別のコーザル要因の効果を予測することができる。
【００１１】
なお、コーザル要因効果予測装置とは、例えば後述する情報処理装置１等に対応する。また、影響期間情報格納手段とは、例えば後述する影響期間情報格納部２７等に対応する。また、競合度情報格納手段とは、例えば後述する競合度情報格納部２９等に対応する。
【００１２】
また、本発明は、コーザル要因の効果を予測するコーザル要因効果予測装置であって、既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出するコーザル要因毎効果算出手段と、前記コーザル要因毎効果算出手段が算出したコーザル要因毎の効果を、影響期間情報格納手段に格納されているコーザル要因毎の影響期間情報に応じて補正する影響期間補正手段と、前記影響期間補正手段が補正したコーザル要因毎の効果を、競合度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の競合度情報に応じて補正する競合度補正手段と、を有することを特徴とする。
【００１３】
本発明によれば、コーザル要因の効果を予測するコーザル要因効果予測装置であって、既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出するコーザル要因毎効果算出手段と、前記コーザル要因毎効果算出手段が算出したコーザル要因毎の効果を、影響期間情報格納手段に格納されているコーザル要因毎の影響期間情報に応じて補正する影響期間補正手段と、前記影響期間補正手段が補正したコーザル要因毎の効果を、競合度情報格納手段に格納されているコーザル要因間の競合度情報に応じて補正する競合度補正手段と、を有することにより、既存のコーザル要因を説明変数に持つ任意の予測モデル式を用い、コーザル要因毎の効果を算出し、算出したコーザル要因毎の効果を、コーザル要因毎の影響期間情報や、競合度（又は相互作用）に応じて補正するため、既存の任意の予測モデルを用いて、コーザル要因間の相互作用を考慮しつつ、個別のコーザル要因の効果を予測することができる。
【００１４】
なお、コーザル要因毎効果算出手段とは、例えば後述する販促毎効果算出部２２等に対応する。また、影響期間補正手段とは、例えば後述する影響期間補正部２３等に対応する。また、競合度補正手段とは、例えば後述する競合度補正部２４等に対応する。
【００１５】
また、上記課題を解決するため、本発明は、コーザル要因効果予測プログラムとしてもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、既存の任意の予測モデルを用いて、コーザル要因間の相互作用を考慮しつつ、個別のコーザル要因の効果を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について図面に基づいて説明する。なお、以下では説明の簡略化のため、コーザル要因の一例である販促（価格と、週間特売と、月間特売と）を用いて本発明の実施の説明を行う。但しこのことは本発明の実施を制限するものではない。
【００１８】
始めに情報処理装置１の一例のハードウェア構成を図１に示す。図１は、情報処理装置の一例のハードウェア構成図である。図１に示されるように、情報処理装置１は、ハードウェア構成として、入力部１１と、表示部１２と、記録媒体ドライブ部１３と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１６と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１７と、インターフェース部１８と、ＨＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ）１９と、を含む。
【００１９】
入力部１１は、情報処理装置１の操作者（又はユーザ）が操作するキーボード及びマウス等で構成され、情報処理装置１に各種操作情報等を入力するのに用いられる。表示部１２は、情報処理装置１のユーザが利用するディスプレイ等で構成され、各種情報（又は画面）等を表示するのに用いられる。インターフェース部１８は、情報処理装置１をネットワーク等に接続するインターフェースである。
【００２０】
販促効果予測プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１４によって情報処理装置１に提供されるか、ネットワーク等を通じてダウンロードされる。記録媒体１４は、記録媒体ドライブ部１３にセットされ、販促効果予測プログラムが記録媒体１４から記録媒体ドライブ部１３を介してＨＤ１９にインストールされる。
【００２１】
ＲＯＭ１５は、情報処理装置１の電源投入時に最初に読み込まれるプログラム等を格納する。ＲＡＭ１６は、情報処理装置１のメインメモリである。ＣＰＵ１７は、必要に応じて、ＨＤ１９より販促効果予測プログラムを読み出して、ＲＡＭ１６に格納し、販促効果予測プログラムを実行することで、後述する機能の全て又は一部を提供したり、後述するフローチャート等を実行したりする。また、ＨＤ１９は、販促効果予測プログラム以外に、例えば後述するモデル式（及び販促データ）や、影響期間情報、優先度情報、競合度情報等を格納する。なお、モデル式（及び販促データ）や、影響期間情報、優先度情報、競合度情報等の全て又はその内の幾つかの情報は、当該情報処理装置１とネットワークを介して接続された他の装置のＨＤ等に格納されていてもよい。但し、以下では説明の簡略化のため、モデル式（及び販促データ）や、影響期間情報、優先度情報、競合度情報等は、ＨＤ１９に格納されているものとして説明を行う。
【００２２】
次に情報処理装置１の一例の機能構成を図２に示す。図２は、情報処理装置の一例の機能構成図である。図２に示されるように、情報処理装置１は、機能構成として、基礎需要算出部２１と、販促毎効果算出部２２と、影響期間補正部２３と、競合度補正部２４と、販促毎効果表示部２５と、モデル式格納部２６と、影響期間情報格納部２７と、優先度情報格納部２８と、競合度情報格納部２９と、を含む。なお、上述したように、図２に示されるような各部は、ＣＰＵ１７、販促効果予測プログラム、ＲＡＭ１６等において構成される。
【００２３】
基礎需要算出部２１は、基礎需要を算出する。例えば基礎需要算出部２１は、入力部１１等を介したユーザ等からの要求等に応じて、モデル式格納部２６に格納されている、モデル式及び販促に係る販促データ等を含む後述するモデル式格納テーブル２６０の中から、例えばユーザが選択したモデル式及び販促データを取得し、基礎需要量（つまり、例えば全販促を実施しなかった場合に対象商品が売れるであろう予測数量）を算出し、算出した基礎需要量を、例えばモデル式格納テーブル２６０の前記モデル式及び販促データに対応する項目等に格納する。
【００２４】
販促毎効果算出部２２は、販促毎の効果を算出する。例えば販促毎効果算出部２２は、優先度情報格納部２８に格納されている、販促毎の優先度情報等を含む後述する優先度情報テーブル２８０の中から、処理対象としている販促（本実施例では、価格と、月間特売と、週間特売と）の優先度情報を取得して、該優先度情報に応じて、優先度の高い順に、前記モデル式及び販促データを用いて、販促毎の効果を算出する。
【００２５】
影響期間補正部２３は、販促毎効果算出部２２が算出した販促毎の効果を、販促毎の影響期間に応じて補正する。例えば影響期間補正部２３は、影響期間情報格納部２７に格納されている、モデルのタイムバケットの情報や、販促毎の影響期間情報等を含む後述する影響期間情報テーブル２７０の中から、販促毎の影響期間情報を取得して、該影響期間情報に応じて、販促毎効果算出部２２が算出した販促毎の効果を補正する。
【００２６】
競合度補正部２４は、影響期間補正部２３が補正した販促毎の効果を、販促間の競合度に応じて補正する。例えば競合度補正部２４は、優先度情報テーブル２８０の中から、処理対象としている販促の優先度情報を取得すると共に、競合度情報格納部２９に格納されている、販促間の競合度情報等を含む後述する競合度マトリクステーブル２９０の中から、販促間の競合度情報を取得して、前記優先度情報に基づいて、例えば優先度の低い順等のあらかじめ規定された順序によって、前記競合度情報に応じて、影響期間補正部２３が補正した販促毎の効果を補正する。
【００２７】
販促毎効果表示部２５は、競合度補正部２４が補正した販促毎の効果を、表示部１２等に表示する。
【００２８】
モデル式格納部２６は、上述したように、モデル式及び販促データ等を含むモデル式格納テーブル２６０を格納する。ここで、モデル式格納テーブル２６０の一例を、図３に示す。図３は、モデル式格納テーブルの一例を示す図である。図３に示されるように、モデル式格納テーブル２６０は、項目として、需要予測モデル式と、価格と、月間特売と、週間特売と、予測数量と、を含む。需要予測モデル式の項目には、既存の需要予測のモデル式が格納されている。価格の項目には、同一レコードのモデル式に対応する価格のデータが格納されている。月間特売の項目には、同一レコードのモデル式に対応する月間特売のデータ、例えば月間特売を実施する場合はＹ、実施しない場合はＮ、が格納されている。週間特売の項目には、同一レコードのモデル式に対応する週間特売のデータ、例えば週間特売を実施する場合はＹ、実施しない場合はＮ、が格納されている。予測数量には、基礎需要算出部２１が算出した、同一レコードのモデル式等に対応する基礎需要（予測数量）が格納される。なお、図３の例では、タイムバケットが月次モデルのモデル式の予測数量が格納されている。
【００２９】
再び図２の説明に戻り、影響期間情報格納部２７は、上述したように、モデルのタイムバケットの情報や、販促毎の影響期間情報等を含む影響期間情報テーブル２７０を格納する。ここで、影響期間情報テーブル２７０の一例を、図４に示す。図４に示される影響期間情報テーブル２７０では、項目として、予測モデルと、タイムバケットと、コーザル種別と、影響期間と、を含む。予測モデルの項目には、需要予測モデル式を識別する識別情報（例えば、モデルＡ、モデルＢ等）が格納されている。タイムバケットの項目には、タイムバケット、つまりモデル式が販促等の効果予測するときの最小の時間単位、が格納されている。コーザル種別の項目には、価格や、週間特売、月間特売等の販促の影響期間を示すコーザル種別の情報が格納されている。影響期間の項目には、予測モデルと、タイムバケットと、に対応するコーザル種別の影響期間を示す情報（全期間型か、一部期間型か）が格納されている。なお、情報処理装置１は、ユーザ等からの要求に応じて、又はタイムバケット等の情報に基づいて、自動的に、価格や、週間特売、月間特売等の販促の影響期間を示すコーザル種別の情報を設定、変更等するようにしてもよい。
【００３０】
再び図２の説明に戻り、優先度情報格納部２８は、上述したように、販促毎の優先度情報等を含む優先度情報テーブル２８０を格納する。優先度とは、複数の競合するコーザル要因が同時に実施された場合、競合度で定義される配賦比率に応じて計算された配賦量を、実際に配賦する優先順位である。（優先度の高いコーザル要因に同配賦量が配賦される。）ここで、優先度情報テーブル２８０の一例を、図５に示す。図５に示される優先度情報テーブル２８０では、項目として、価格と、週間特売と、月間特売と、を含んでいる。価格には、価格の優先度情報（図５の例では１）が格納されている。週間特売には、週間特売の優先度情報（図５の例では２）が格納されている。月間特売には、月間特売の優先度情報（図５の例では３）が格納されている。なお、情報処理装置１は、ユーザ等からの要求等に応じて、優先度情報を設定、変更等するようにしてもよい。
【００３１】
再び図２の説明に戻り、競合度情報格納部２９は、上述したように、販促間の競合度情報等を含む競合度マトリクステーブル２９０を格納する。ここで、競合度マトリクステーブル２９０の一例を、図６に示す。図６は、競合度マトリクステーブルの一例を示す図である。図６に示される競合度マトリクステーブル２９０では、販促間の競合度が格納されている。図６の例では、価格と、週間特売とは、０．７（相関）の競合度があり、価格と、月間特売とは、０（独立）の競合度があり、週間特売と、月間特売とは、１（従属）の競合度がある。なお、情報処理装置１は、ユーザ等からの要求に応じて、競合度情報を設定、変更等するようにしてもよい。なお、競合度とは、販促間の数量配賦率といってもよい。
【００３２】
複数の販促が同時に実施される場合、情報処理装置１は、競合度によりそれぞれの販促に対する数量の配賦率を決定する。例えば、独立型（競合度０）の場合、情報処理装置１は、販促の数量を独立に考慮し、積み上げる。なお、独立型の例としては、例えば価格と、月間特売と、がある。また、従属型（競合度１）の場合、情報処理装置１は、強い販促の数量のみを考慮する。なお、従属型の例としては、例えば週間特売と、月間特売と、がある。また、相関型（０＜競合度＜１）の場合、情報処理装置１は、弱い販促の数量は、該販促の数量の（１−競合度）％を考慮し、強い販促の数量は、弱い販促の数量の競合度％を考慮し、積み上げる。
【００３３】
以下、販促効果予測処理の一例を図７に示す。図７は、販促効果予測処理の一例のフローチャートである。なお、図７では、モデル式のタイムバケットとしてカレンダ一月（月次モデル）を用いるものとする。また、販促のシナリオとして、４月の月間特売実施月の１５日〜２１日の１週間に、週間特売を実施し、特売価格は１６５円（通常価格は１９８円）の場合の、週間特売期間の、販促別毎の効果を算出するものとする。つまり、予測日数は、７日となる。
【００３４】
ステップＳ１０において、基礎需要算出部２１は、入力部１１等を介したユーザからの要求等に応じて、モデル式格納テーブル２６０の中から、ユーザが選択したモデル式及び販促データを取得し、基礎需要量を算出し、算出した基礎需要量を、モデル式格納テーブル２６０の前記モデル式及び販促データに対応する予測数量の項目に格納する。
【００３５】
例えば、基礎需要算出部２１は、基礎需要量（ＶBase0）を、モデル式より、
ＶBase0＝Ｆ（pp=\198、mp=N、wp=N）
＝９０個
と算出する。ここで、基礎需要量は、一切の販促がなされない場合に対象商品が売れるであろう予測数量である。Ｖは、Ｖｏｌｕｍｅの略である。また、ｐｐは、価格を表し、ｐｒｉｃｅ  ｐｒｏｍｏｔｉｏｎの略である。また、ｍｐは、月間特売（月特）を表し、ｍｏｎｔｈｌｙ  ｐｒｏｍｏｔｉｏｎの略である。また、ｗｐは、週間特売（週特）を表し、ｗｅｅｋｌｙ  ｐｒｏｍｏｔｉｏｎの略である。Ｆ（）はモデル式であり、パラメータ、ｐｐ＝￥１９８、ｍｐ＝Ｎ、ｗｐ＝Ｎ  は、価格が１９８円で、月間特売、週間特売ともに実施しない（※実施する場合は＝Ｙとなる）ことを表す。
【００３６】
ステップＳ１０に続いてステップＳ１１に進み、販促毎効果算出部２２は、販促毎の効果を算出するのに適したモデル式及び販促データを用いて、販促毎の効果を算出する。
【００３７】
例えば、販促毎効果算出部２２は、図５の優先度情報テーブルに示す優先度の高い順に、販促毎の効果を算出する。ここでは、まず価格の効果を算出する。価格の効果、つまり、価格によって基礎重要に対して上積みされる予測数量Ｖpp0を、他の販促要因（月間特売、週間特売）は同条件として、特売価格時の予測数量から通常価格時の予測数量の差をとる。
Ｆ（pp=\165、mp=Y、wp=Y）＝  １６０個
Ｆ（pp=\198、mp=Y、wp=Y）＝  １３０個
と予測数量が算出された場合、
Ｖpp0＝Ｆ（pp=\165、mp=Y、wp=Y）―Ｆ（pp=\198、mp=Y、wp=Y）
＝１６０個−１３０個
＝３０個
と算出される。
【００３８】
また、同様にして販促毎効果算出部２２は、次に週特の効果、つまり、週間特売によって基礎需要に対して上積みされる予測数量Ｖwp0を、
Ｖwp0＝Ｆ（pp=\198、mp=Y、wp=Y）―Ｆ（pp=\198、mp=Y、wp=N）
＝１３０個―１２０個
＝１０個
と算出する。
【００３９】
また、販促毎効果算出部２２は、次に月特の効果、つまり、月間特売によって基礎需要に対して上積みされる予測数量Ｖmp0を、
Ｖmp0＝Ｆ（pp=\198、mp=Y、wp=N）―Ｆ（pp=\198、mp=N、wp=N）
＝１２０個―９０個（＝ＶBase）
＝３０個
と算出する。
【００４０】
ここで、販促毎効果算出部２２が、販促毎の効果（予測数量）を算出する一例を図８に示す。図８は、販促毎の効果を算出する概念図である。図８に示されるように、価格と週特と月特との販促を行った場合の予測数量（Ｖ（価格＋週特＋月特））から週特と月特との販促を行った場合の予測数量（Ｖ（週特＋月特））を引いた数量が、Ｖpp0となっている。同様に、週特と月特との販促を行った場合の予測数量（Ｖ（週特＋月特））から月特の販促を行った場合の予測数量（Ｖ（月特））を引いた数量が、Ｖwp0となっている。また、月特の販促を行った場合の予測数量（Ｖ（月特））から基礎需要量（Ｖ（ベース）＝ＶBase）を引いた数量が、Ｖmp0となっている。
【００４１】
図７の説明に戻り、ステップＳ１１に続いてステップＳ１２に進み、影響期間補正部２３は、影響期間情報テーブル２７０の中から、処理対象としている販促の影響期間情報を取得して、該影響期間情報に応じて、ステップＳ１１において販促毎効果算出部２２が算出した販促毎の効果を補正する。
【００４２】
例えば、影響期間補正部２３は、価格の影響期間情報（本実施例では、全期間型）を取得し、影響期間情報に応じて、販促毎効果算出部２２が算出した価格の効果、Ｖpp0を補正する。全期間型の場合は、タイムバケット日数を予測日数で比例配分し、
Ｖpp1＝Ｖpp0×（７日（＝予測日数）／３０日（＝タイムバケット日数））
＝３０個×７／３０
＝７個
と補正する。
【００４３】
また、影響期間補正部２３は、週特の影響期間情報（本実施例では、一部期間型）を取得し、影響期間情報に応じて、販促毎効果算出部２２が算出した週特の効果、Ｖwp0を補正する。この場合は、一部期間型で、予測日数＝影響期間であるため、比例配分の必要はなく、
Ｖwp1＝Ｖwp0
＝１０個
とする。
【００４４】
また、影響期間補正部２３は、月特の影響期間情報（本実施例では、全期間型）を取得し、影響期間情報に応じて、販促毎効果算出部２２が算出した価格の効果、Ｖmp0を補正する。全期間型であるので、価格の場合と同様に、
Ｖmp1＝Ｖmp0×（７日（＝予測日数）／３０日（＝タイムバケット日数））
＝３０個×７／３０
＝７個
と補正する。
【００４５】
また、影響期間補正部２３は、基礎需要量の影響期間情報（本実施例では、月次モデル、つまり全期間型）を取得し、影響期間情報に応じて、基礎需要算出部２１が算出した基礎需要、ＶBase0を、
ＶBase1＝ＶBase0×（７日（＝予測日数）／３０日（＝タイムバケット日数））
＝９０個×７／３０
＝２１個
と補正する。なお、影響期間補正部２３は、ユーザ等からの要求に応じて、販促毎の効果のみを算出する場合等は、基礎需要の補正は行わなくてもよい。
【００４６】
ここで、影響期間補正部２３が、販促毎の効果（予測数量）を影響期間情報に応じて補正した一例を図９に示す。図９は、販促毎の効果を影響期間情報に応じて補正する概念図である。例えば週間特売の効果は、本来その週間特売を実施した週に表れるため、月単位に現れる効果を週単位に現れる効果に補正した場合でも、図９のＶwp1と、図８のＶwp0とは同じ数値となっている。
【００４７】
影響期間補正部２３が、ステップＳ１２に示したように、販促毎の効果を影響期間情報に応じて補正することによって、任意の予測モデル式を用い、任意の予測期間での販促等の効果を予測することができる。
【００４８】
再び図７の説明に戻り、ステップＳ１２に続いてステップＳ１３に進み、競合度補正部２４は、優先度情報テーブル２８０の中から、処理対象としている販促の優先度情報を取得すると共に、競合度情報格納部２９に格納されている、競合度マトリクステーブル２９０の中から、販促間の競合度情報を取得して、前記優先度情報に基づいて、優先度の低い順に、前記競合度情報に応じて、ステップＳ１２において影響期間補正部２３が補正した販促毎の効果を補正する。
【００４９】
例えば、競合度補正部２４は、優先度情報テーブル２８０の中から、処理対象としている販促の優先度情報を取得し、優先度情報に基づいて、例えば販促の優先度が、価格  ＞  週間特売  ＞  月間特売であると判定する。次に競合度補正部２４は、優先度の低い順に、まず週間特売と、月間特売と、の競合度情報を競合度マトリクステーブル２９０の中から取得し、競合度が１であると判定すると、週間特売の効果が、月間特売の効果より優先度が高いので、
Ｖwp2＝Ｖwp1＋Ｖmp1
＝１０個＋７個
＝１７個
Ｖmp＝（１−１（＝競合度））×Ｖmp1
＝０×７個
＝０個
と補正する。つまり、競合度補正部２４は、月間特売の効果は、週間特売の効果に全て吸収されたものとみなし、補正する。
【００５０】
また、競合度補正部２４は、優先度の低い順に、価格と、週間特売と、の競合度情報を競合度マトリクステーブル２９０の中から取得し、競合度が０．７であると判定すると、価格の効果が、週間特売の効果より優先度が高いので、
Ｖwp＝（１−０．７（＝競合度））×Ｖwp2
＝（１−０．７）×１７個
＝５．１個
Ｖpp＝Ｖpp1＋０．７×Ｖwp2
＝７個＋０．７×１７個
＝１８．９個
と補正する。つまり、競合度補正部２４は、週間特売の効果は、価格の効果に一部吸収されたものとみなし、補正する。
【００５１】
ここで、競合度補正部２４が、販促毎の効果（予測数量）を販促の優先度の低い順に、競合度情報に応じて補正した一例を図１０に示す。図１０は、販促毎の効果を販促の優先度の低い順に、競合度情報に応じて補正した概念図である。
【００５２】
競合度補正部２４が、ステップＳ１３に示したように、販促毎の効果を優先度の低い順に、競合度情報に応じて補正することによって、販促間の相互作用を考慮しつつ、各販促毎の効果を予測することができる。
【００５３】
再び図７の説明に戻り、ステップＳ１３に続いてステップＳ１４に進み、販促毎効果表示部２５は、ステップＳ１３において競合度補正部２４が補正した販促毎の効果を表示部１２等に表示する。例えば、販促毎効果表示部２５は、図１０に示したようなグラフを表示部１２に表示する。
【００５４】
上述したように、本発明によれば、既存の任意の予測モデルを用いて、コーザル要因間の相互作用を考慮しつつ、個別のコーザル要因の効果を予測することができる。
【００５５】
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００５６】
例えば、コーザル要因としては、販促以外に、休日か否かや、地域行事、天候、気温、競合店の有無等様々なものがある。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】図１は、情報処理装置の一例のハードウェア構成図である。
【図２】図２は、情報処理装置の一例の機能構成図である。
【図３】図３は、モデル式格納テーブルの一例を示す図である。
【図４】図４は、影響期間情報テーブルの一例を示す図である。
【図５】図５は、優先度情報テーブルの一例を示す図である。
【図６】図６は、競合度マトリクステーブルの一例を示す図である。
【図７】図７は、販促効果予測処理の一例のフローチャートである。
【図８】図８は、販促毎の効果を算出する概念図である。
【図９】図９は、販促毎の効果を影響期間情報に応じて補正する概念図である。
【図１０】図１０は、販促毎の効果を販促の優先度の低い順に、競合度情報に応じて補正した概念図である。
【符号の説明】
【００５８】
１      情報処理装置
１１    入力部
１２    表示部
１３    記録媒体ドライブ部
１４    記録媒体
１５    ＲＯＭ
１６    ＲＡＭ
１７    ＣＰＵ
１８    インターフェース部
１９    ＨＤ
２１    基礎需要算出部
２２    販促毎効果算出部
２３    影響期間補正部
２４    競合度補正部
２５    販促毎効果表示部
２６    モデル式格納部
２７    影響期間情報格納部
２８    優先度情報格納部
２９    競合度情報格納部
２６０  モデル式格納テーブル
２７０  影響期間情報テーブル
２８０  優先度情報テーブル
２９０  競合度マトリクステーブル
【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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