(57)【要約】【課題】シーズン性を有する商品の販売推移を精度良く予測することができる販売予測システムを提供する。【解決手段】シーズン性をもつ商品の販売推移を予測する販売予測システムにおいて、過去の販売実績に基づき、所定の販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合の時系列推移であらわされる需要モデルを生成する需要モデル生成手段と、販売シーズン途中までの販売実績に基づき、販売シーズン終了時の商品の総販売数を予測する総販売数予測手段と、販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合と、総販売数予測手段により予測された販売シーズン終了時の商品の総販売数との積を算出することにより、上記販売シーズンにおけるそれ以降の単位期間毎の商品の販売数の時系列推移であらわされる販売予測を生成する販売予測生成手段と、を設ける。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーズン性をもつ商品の販売推移を予測する販売予測システムにおいて、
過去の販売実績に基づき、所定の販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合の時系列推移であらわされる需要モデルを生成する需要モデル生成手段と、
上記販売シーズン途中までの販売実績に基づき、販売シーズン終了時の商品の総販売数を予測する総販売数予測手段と、
上記販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合と、上記総販売数予測手段により予測された販売シーズン終了時の商品の総販売数との積を算出することにより、上記販売シーズンにおけるそれ以降の単位期間毎の商品の販売数の時系列推移であらわされる販売予測を生成する販売予測生成手段と、を有していることを特徴とする販売予測システム。
【請求項２】
ユーザにより予め設定された販売シーズンにおける販売計画と、上記販売予測生成手段により生成された販売予測との間に所定以上の差が生じたことを検出し、システムユーザに対して報知する報知手段を更に有していることを特徴とする請求項１記載の販売予測システム。
【請求項３】
上記販売シーズンにおける単位期間毎の商品の販売価格を設定する販売価格設定手段を更に有しており、
上記販売予測生成手段は、上記販売価格設定手段により設定された商品の販売価格における販売数の時系列推移であらわされる販売予測を生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の販売予測システム。
【請求項４】
上記販売シーズンにおける商品の販売価格の変化に伴う合計販売数，最終在庫数及び最終荒利益の少なくとも１つの変化をシミュレートするシミュレート手段を更に有していることを特徴とする請求項３記載の販売予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばアパレル商品や季節家電商品等のシーズン性をもつ商品に関し、販売シーズンにおける販売推移を予測する販売予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、流通業界において、商品の販売計画を適切にかつ効率的に立案するために、商品の販売推移を予測することが知られている。例えば特許文献１では、多面的な販売実績の分析を可能とすることで、より精度の高い販売予測値を取得可能とすべる販売予測支援システムが提案されている。このシステムでは、売上明細データベースに登録された売上伝票明細データを構成する項目のうち販売実績の集計単位となりうる項目を登録した集計キーデータベースと、表示した集計キーデータベースに登録された項目を画面から選択させ、更に選択された項目のセグメントを表示し、販売予測を行なうセグメントを選択させる分析条件受付処理部と、選択されたセグメントの月毎の販売実績を表示すると共に販売実績に基づき当該セグメントの販売予測値を算出し表示する販売予測値演算処理部と、表示された販売予測値の変更を受け付ける販売予測値変更処理部とが設けられ、集計単位となる項目及びセグメントを逐次選択しながら、また過去の実績に基づき得られた販売予測値の補正を行ないながら様々な角度からの販売予測を可能とする。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−２５９５６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特にファッション性の高いアパレル商品やライフサイクルが短い季節家電商品等のシーズン性の高い商品については、品切れや過剰在庫が発生し易く、これを抑制するには、その商品の販売シーズンにおける販売推移を精度良く予測することが求められる。しかしながら、上記特許文献１に開示されるシステムでは、シーズン性を有する商品が予測対象とされず、かかる商品の販売推移を精度良く予測することは期待できなかった。また、販売シーズン中の商品仕入れの追加や価格再設定等の次のアクションの要否やタイミングについては、一般に、システムユーザ自身が予測される販売推移を分析した上で決定を下す必要があった。
【０００５】
この発明は、上記技術的課題に鑑みてなされたもので、シーズン性を有する商品の販売推移を精度良く予測することができ、また、予測された販売推移に基づき、販売シーズン中の次のアクションの要否やタイミングをシステムユーザに対して自動的に報知することができる販売予測システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本願の発明は、シーズン性をもつ商品の販売推移を予測する販売予測システムにおいて、過去の販売実績に基づき、所定の販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合の時系列推移であらわされる需要モデルを生成する需要モデル生成手段と、上記販売シーズン途中までの販売実績に基づき、販売シーズン終了時の商品の総販売数を予測する総販売数予測手段と、上記販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合と、上記総販売数予測手段により予測された販売シーズン終了時の商品の総販売数との積を算出することにより、上記販売シーズンにおけるそれ以降の単位期間毎の商品の販売数の時系列推移であらわされる販売予測を生成する販売予測生成手段と、を有していることを特徴としたものである。
【０００７】
また、ユーザにより予め設定された販売シーズンにおける販売計画と、上記販売予測生成手段により生成された販売予測との間に所定以上の差が生じることを検出し、システムユーザに対して報知する報知手段が更に設けられていてもよい。
【０００８】
更に、上記販売シーズンにおける単位期間毎の商品の販売価格を設定する販売価格設定手段が設けられてもよく、上記販売予測生成手段が、上記販売価格設定手段により設定された商品の販売価格における販売数の時系列推移であらわされる販売予測を生成してもよい。
【０００９】
また、更に、上記販売シーズンにおける商品の販売価格の変化に伴う合計販売数，最終在庫数及び最終荒利益の少なくとも１つの変化をシミュレートするシミュレート手段が設けられてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本願発明によれば、シーズン性をもつ商品の販売推移を精度よく予測することができる。また、販売実績に基づき生成されたシーズン終了時までの販売予測が、ユーザにより予め設定された販売計画を上回り、大きな需要が見込めるとの予測がなされた場合には、システムユーザに対して早期タイミングで報知し、商品の追加手配等を促すことができる。他方、販売実績に基づき生成されたシーズン終了時までの販売予測がユーザにより予め設定された販売計画を下回り、同じ商品売価では需要が見込めないとの予測がなされた場合には、システムユーザに対して早期タイミングで報知し、価格値下げや仕入れキャンセルを促すことができる。更に、価格値下げを行なう場合には、目的に応じて、最適な価格をシミュレーションすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る販売予測システムを示す説明図である。本実施形態において、販売予測システム１は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）から構成されるもので、予めインストールされたＯＳに基づき動作する計算機２と、計算機２から出力された情報を表示するディスプレイ装置３と、を備えている。また、計算機２には、アプリケーションプログラムとして、特定商品の販売推移を予測するための販売予測プログラムがインストールされている。
【００１２】
なお、販売予測プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等の光ディスク８やフロッピー（登録商標）ディスク９等から読み出されることにより、若しくは、ネットワーク（不図示）を介してダウンロードされることにより、計算機２にインストールされてもよい。また、ここでは、販売予測システムが据置き型のＰＣにより構成されるが、これに限定されることなく、携帯可能なラップトップ型のＰＣにより構成されてもよい。
【００１３】
この販売予測システム１は、例えばアパレル商品や季節家電商品等のシーズン性をもつ商品の販売推移を予測するために、基本的には、販売シーズン開始前に、過去の販売実績情報に基づき、所定シーズンにおける商品の販売推移をあらわす予測モデル(需要モデル)を生成し、その後、販売シーズン開始後に、予め生成された予測モデルと販売シーズン途中の実績情報とに基づき、それ以降の販売推移を修正予測する機能を有している。図２は、シーズン性をもつ商品に関した販売シーズンにおける販売数の変化（シーズンプロファイル）及び販売予測システム１により各種機能が提供される時点を概略的にあらわす説明図である。
【００１４】
図２から分かるように、シーズン性をもつ商品の販売数は、概して、販売シーズン開始時期から間もなく急激に増加し、ピークを過ぎると徐々に減少して、ほぼ０になる。かかる商品の販売シーズン開始前に、販売予測システム１は、商品投入計画として、符号Ａで示すような時点で、過去の販売実績に基づき、販売シーズンにおける販売推移を予測し、予測モデル（需要モデル）を生成する。その後、販売シーズンが開始されると、販売予測システム１は、符号Ｂで示すような時点で、生成された予測モデルと当期販売シーズン途中までの販売実績とを比較し、また、それら予測モデル及び当期販売シーズン途中までの販売実績を利用して、符号Ｃで示すような時点で、それ以降の販売推移を予測する。これにより、販売予測システム１は、販売シーズン終了時期における最終の販売数を予測する。
【００１５】
その後、販売予測システム１は、符号Ｄで示すような時点で、符号Ａの時点でユーザにより予め設定された販売シーズンにおける販売計画と、当期販売シーズン途中までの販売実績およびそれに基づく販売予測との間に所定以上の差が生じると、その商品を、追加仕入れや売価の見直し等の次のアクションを要する商品として抽出し、システムユーザにその旨を報知する。更に、販売予測システム１は、必要に応じ、符号Ｅで示すような時点で、荒利益額の改善，在庫のゼロ化若しくは売上げ目標の達成を目的として、商品売価を再設定する価格再設定シミュレーションを実行する。
【００１６】
なお、符号Ｂ〜Ｅで示すような販売シーズン中の時点で実行される販売予測システム１の各機能は商品毎に提供され、また、符号Ｂ及びＣで示すような時点で実行される比較及び予測機能は、定期的に（例えば一週間おきに）提供される。
【００１７】
図３は、販売予測システム１の機能構成図である。販売予測システム１は、基本的に、過去の販売実績を反映したデータ（以下、過去実績データという）２に基づき、所定シーズンにおける商品の販売推移をあらわす予測モデルを生成したり、該予測モデルとして最適なモデルを設定すべく、該予測モデルの精度を過去実績データと照合して検証したりするモデリング／シミュレーション機能部１０と、該予測モデルと販売シーズン途中までの実際の販売実績とに基づき、それ以降の販売推移を予測したり、その予測結果に基づく価格再設定等を実行したりする通常運用機能部２０と、を有している。
【００１８】
モデリング／シミュレーション機能部１０は、過去実績データ（単品別及び週別の販売数，売価，仕入れ数）４１に基づき、予測モデル４２を生成するモデリング処理部１１と、過去実績データ４１及び予測モデル４２を利用して、予測モデル４２の精度を検証するシミュレーションを行なう机上シミュレーション処理部１２と、を備えている。
【００１９】
モデリング処理部１１は、過去実績データ４１を種々の属性に基づき分類し、予測モデル４２を設定する。この予測モデル４２の設定に際しては、商品売価と販売数との相関を表す関数モデルからなる価格弾力性モデルが採用される。かかる価格弾力性モデルの作用に関しては、図４の（ａ）及び（ｂ）を参照して後述する。
【００２０】
他方、机上シミュレーション処理部１２は、予測モデル４２毎に、各過去実績データの乖離度や最大予測誤差を算出するなどして、各予測モデル４２の適合性を判断する上での材料を生成し、それら判断材料を利用して各予測モデル４２の適合性を検証することにより、最適な予測モデル４２を決定する。そして、モデリング処理部１１により生成された予測モデル４２を過去実績データ４１と比較照合して、予測モデル４２の精度やばらつきを検証する。また、机上シミュレーション処理部１２は、予測モデル４２を利用して、過去実績データ４１に関するシミュレーションを行ない、その予測モデル４２が利用された場合にもたらされる効果を分析する。
なお、机上シミュレーション処理部１２は、商品の各設定価格に応じて、合計販売数，最終在庫数，最終荒利益価格等を算出する価格再設定シミュレーションを実行してもよい。
【００２１】
また、本実施形態では、モデリング／シミュレーション機能部１０において、「統計解析ツール」，「データマイニングツール」，「視覚化分析ツール」の各種ツールが採用されてもよい。
まず、「統計解析ツール」によれば、過去実績のサンプルデータから、種々の切り口でデータが集計され分析される。また、かかる集計及び分析に伴い、例えば価格帯別のデータ分布，商品投入時期別の分布，販売シーズンの分布等の基礎的な統計データが作成される。更に、「統計解析ツール」によれば、各予測モデル毎の誤差分布をあらわす図（所謂箱ひげ図）の作成等も行われる。
また、「データマイニングツール」によれば、過去実績データがもつ「商品毎の属性と結果としての商品販売数との関連性」が見出され、それに基づき予測モデルが作成される。本実施形態では、「データマイニングツール」として、例えばデータ入力に応じて最適な関数型及び係数等を自動的に算出するツールであるニューラルネットワーク等が利用され得る。
更に、「視覚化分析ツール」によれば、例えば多変数相関プロッティングによりモデル誤差と各属性との間の相関の有無を一覧で見ることが可能であり、モデル誤差と特定の属性との間に相関性が存在するか否かの検証が行われる。
【００２２】
他方、通常運用機能部２０は、外部入力されてきた単品別及び週別の販売計画数，売価，仕入れ数を含む当期販売シーズンにおける販売計画データ４３、及び、単品別及び週別の販売数，売価，仕入れ数を含む当期販売シーズン途中までの当期実績データ４４を取得する外部インタフェース２１と、必要に応じて商品売価を最適化する予測・シミュレーション処理部２２と、各種情報をディスプレイ装置３上で照会可能に表示出力を調整する画面照会部２３と、を備えている。
【００２３】
外部インタフェース２１は、予測用商品マスタ４５を構成するために、システムユーザにより予め設定された販売計画データ４３を提供し、また、予測用計画・実績データ４６を構成するために、販売計画データ４３に加え、当期実績データ４４を提供する。本実施形態において、予測用商品マスタ４５とは、予測対象となる商品に関して、（１）商品コードや商品名，（２）販売シーズン，（３）標準売価，（４）適用される予測モデル，（５）価格弾力性係数等の情報が登録されたマスタをあらわし、他方、予測用計画・実績データ４６とは、予測対象商品に関して、（１）販売シーズンにおける週別販売数，（２）週別仕入数，（３）週別売価の計画情報に対応した予測用計画データと、予測対象商品に関して、（１）週別の販売数実績，（２）週別の平均売価実績情報に対応した実績データとを含むデータをあらわす。
【００２４】
また、予測・シミュレーション処理部２２は、予測用商品マスタ４５及び予測用計画・実績データ４６を利用して、それ以降の販売シーズン終了までの週別の販売数・在庫等を予測し、予測データを生成する。本実施形態において、最適化処理部２２により生成される予測データ４７とは、（１）週別の販売数及び（２）週別の在庫数に関する商品毎の予測情報をあらわす。更に、予測・シミュレーション処理部２２は、システムユーザからの要求に応じて、荒利益額の改善，在庫の発生の抑制若しくは売上げ目標の達成を目的とした商品売価設定シミュレーションを実行する。
【００２５】
そして、画面照会部２３は、（１）商品別の販売シーズン途中の実績に基づいた販売シーズン終了までの週別の販売・在庫等の予測情報，（２）「商品の追加投入」及び「値下げ等による早期の商品処分」等の次のアクションを要する商品が抽出されてなる要アクション商品リスト，（３）値下げ時の種々の売価における売上・在庫・荒利益のシミュレーション情報を含む情報をディスプレイ装置３上で照会可能に表示出力を調整する。
【００２６】
図３に示すように、販売予測システム１は、更に、システムユーザの権限を制御するユーザ制御／ログイン制御部３０を有している。このユーザ制御／ログイン制御部３０は、予め許可されたシステムユーザであることを確認するためのパスワードチェック管理を行ない、また、システムユーザ毎に許可されたデータ範囲やアクセス範囲を制御する。
【００２７】
次に、販売シーズン前に行われる予測モデルの生成に関して、ディスプレイ装置３上で視認可能に表示されるグラフを参照しながら説明する。
【００２８】
まず、図４の（ａ）及び（ｂ）は、それぞれ、価格弾力性モデル適用前後の各商品の過去実績データを示すグラフである。図４の（ａ）中の折れ線５１，５２，５３は、３つの異なる商品の販売推移をあらわす過去実績データに対応している。販売予測システム１では、これらの過去実績データに対して、販売実績に影響を与える売価要素を除去するために、売価と販売数との相関を表す関数モデルからなる価格弾力性モデルが適用される。図４の（ｂ）中の折れ線５１’，５２’，５３’は、それぞれ、折れ線５１，５２，５３が価格弾力性モデルの適用により売価要素が除去された後の過去実績データに対応するものである。この過去実績データが、予測モデルを作成する上でのベースデータとなる。
【００２９】
なお、価格弾力性モデルは、「値引率」及び「価格弾力性係数」を変数とする関数を含んでいる。例えば、通常売価における販売数をＡ，値引率をｘ，価格弾力性係数をｙ，値引後の予測販売数をＢとすると、予測販売数Ｂは、
Ｂ＝Ａ＊ｆ（ｘ，ｙ）  ・・・・  （数式１）
と表される。
【００３０】
図４の（ｂ）に示すようなベースデータに基づき、図５に示すような予測モデルが生成される。この予測モデルは、販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎（ここでは週毎）の販売数の割合であらわされる。本実施形態では、かかる予測モデルが、商品の属性及びシーズン毎に複数種類生成される。
【００３１】
なお、図４の（ａ）及び（ｂ）に示すグラフにおいて、過去の販売実績に基づき、販売シーズンが基準期間（例えば１２週）よりも長期又は短期である商品が含まれる場合には、長期又は短期の商品のベースデータに対し、横軸方向における圧縮又は伸張処理が施され、これにより、予測モデルを作成する上で、全商品の販売シーズンの期間が統一化される。具体的に、販売シーズンが１２週である商品の予測モデルを作成しようとする場合、図４の（ｂ）において、販売シーズンが１２週より短期又は長期である商品が含まれると、その商品に対応したベースデータに横軸方向における圧縮又は伸張処理が施され、それにより、図５に示すような販売シーズンを１２週とした商品の予測モデルが生成されることとなる。
【００３２】
図５に示すような予測モデルの生成後、対象商品の販売シーズンが開始されると、当期販売実績に対応した当期実績データ４４（図３参照）が定期的に取得され、予め生成された予測モデルと当期実績データ４４とが比較照合される。また、これと同時に、予測モデル及び当期実績データ４４を利用して、それ以降の販売推移が新たに予測される。図６及び７は、それぞれ、販売シーズン途中までの当期実績データ４４に基づくシーズン終了時までの販売予測が、システムユーザにより予め設定された販売計画を上回る場合（つまり計画を越えて商品が売れる場合）及び下回る場合（つまり計画より商品が売れない場合）の様子をあらわす図である。これらの図では、図５に示すような予測モデルを反映した販売予測数が累計式に示され、また、これと同様に、当期実績データ４４が累計式に示されている。
【００３３】
まず、図６において、符号Ｓが付された破線は、商品の総仕入れ数に対応している。この総仕入れ数は、当期実績データ４４(仕入れ実績)及び販売計画データ４３（仕入れ計画）に基づき、販売シーズン終了時までの累積数として設定される値である。また、符号Ｍ１が付された破線は、システムユーザにより予め設定された販売計画データ４３に対応し、更に、符号Ｊが付された実線は、販売シーズン途中（符号Ｔ１で示す時点）までの当期実績データ４４に対応している。
【００３４】
また、更に、符号Ｍ２が付された一点鎖線は、予測モデル及び当期実績データ４４を利用して新たに予測されたそれ以降の商品の販売推移に対応している。本実施形態では、販売シーズン途中で、それ以降の商品の販売推移が、予測モデルを構成する値（すなわち販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合）と、販売シーズン途中までの当期実績データ４４に基づき予測された販売シーズン終了時の商品の総販売数との積を算出することにより予測される。
なお、かかる販売シーズン途中の販売推移の予測に際しては、上記数式１で表されるような関数モデルである価格弾力性モデルが適用される。
【００３５】
図６に示す例では、販売シーズン開始後に、当期実績データ４４に基づく販売予測が販売計画を上回り、その差が次第に広がっていくが、この販売予測システム１では、当期実績データ４４に基づく販売予測と販売計画との間に、予め設定された差（符号Ｄで示す）が生じると、次のアクションを要する商品として、アラームが自動的に発せられ、システムユーザに報知される。ここでは、符号Ｔ１で示す時点で、アラームが発せられる。これにより、将来的に在庫切れとなる事態を回避するために、システムユーザは、例えば符号Ｔ２で示す時点で商品の追加を手配したり、代替商品の投入を手配したりする等して、早期に対応することができる。なお、アラームとしては、システムユーザに対して「商品の追加」を促すメッセージがディスプレイ装置３（図１参照）上に表示されてもよい。
【００３６】
他方、図７において、符号ｓが付された破線は、商品の総仕入れ数に対応している。この総仕入れ数は、当期実績データ４４(仕入れ実績)及び販売計画データ４３（仕入れ計画）に基づき、販売シーズン終了時までの累積数として設定される値である。また、符号ｍ１が付された破線は、予め設定された販売計画データ４３に対応し、更に、符号ｊが付された実線は、販売シーズン途中（符号ｔ１で示す時点）までの当期実績データ４４に対応している。
【００３７】
また、更に、符号ｍ２が付された一点鎖線は、予測モデル及び当期実績データ４４を利用して新たに予測されたそれ以降の商品の販売推移に対応している。本実施形態では、販売シーズン途中で、それ以降の商品の販売推移が、予測モデルを構成する値（すなわち販売シーズンにおける商品の総販売数に対する単位期間毎の販売数の割合）と、販売シーズン途中までの当期実績データ４４に基づき予測された販売シーズン終了時の商品の総販売数との積を算出することにより予測される。
なお、かかる販売シーズン途中の販売推移の予測に際しては、上記数式１で表されるような関数モデルである価格弾力性モデルが適用される。
【００３８】
図７に示す例では、販売シーズン開始後に、当期実績データ４４に基づく販売予測が販売計画を下回り、その差が次第に広がっていくが、この販売予測システム１では、当期実績データ４４に基づく販売予測と販売計画との間に、予め設定された差（符号ｄで示す）が生じると、次のアクションを要する商品として、アラームが自動的に発せられ、システムユーザに報知される。ここでは、符号ｔ１で示す時点で、アラームが発せられる。これにより、シーズン終了時点で在庫が発生する事態を回避するために、システムユーザは、例えば符号ｔ２及びｔ３で示す時点で商品を値下げしたり（プロモーショナルマークダウン及びクリアランスマークダウン）、仕入れの追加をキャンセルしたりする等して、早期に対応することができる。なお、アラームとしては、システムユーザに対して「価格の再設定」を促すメッセージがディスプレイ装置３（図１参照）上に表示されてもよい。
【００３９】
なお、図７において、符号ｍ３が付された二点鎖線は、例えば「在庫ゼロ化」を目的として商品売価を再設定した場合に予測される販売推移をあらわしているが、この販売予測システム１では、「在庫ゼロ化」以外にも、「荒利益の改善」又は「売上げ目標の達成」を目的として、商品価格を再設定する価格再設定シミュレーションが実行可能である。この価格再設定シミュレーションにおいては、基本的に、商品の売価を最大値（例えば定価）から最小値（例えば仕入原価）までの間の値で順次変化させながら、それぞれの売価における予測販売数が算出される。在庫数は予測販売数と仕入れ数から算出される。
【００４０】
以上の説明から明らかなように、販売予測システム１によれば、販売シーズン前の予測の難しいシーズン性をもつ商品に対して、販売シーズン開始後の販売実績データに基づき早急かつ的確に販売シーズンの動きを予測することができ、また、それに伴い、必要に応じて、次のアクションを早期に起こすことができる。更に、販売予測システム１によれば、仕入れ追加や値下げ等を要する商品について、システムユーザに対する報知が自動的に行なわれるため、従来システムユーザに全般的に頼っていた仕入れ追加や値下げ等の次のアクションの要否及びタイミングに関する判断業務に対し、論理的な根拠に裏付された判断情報をタイムリーに提供することで、システムユーザの意思決定を支援することができる。また、更に、商品の値下げを行なうに際し、在庫ゼロ化，荒利益の改善若しくは売上げ目標の達成等の目的に応じて、商品価格設定シミュレーションを行なうことができる。
【００４１】
なお、本発明は、例示された実施形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計上の変更が可能であることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の実施形態に係る販売予測システムを示す図である。
【図２】シーズン性をもつ商品の販売数の時間変化（シーズンプロファイル）及び上記販売予測システムが機能を提供するタイミングをあらわす説明図である。
【図３】上記販売予測システムの機能構成図である。
【図４】（ａ）価格弾力性モデル適用前の各商品の過去実績データを示すグラフである。              （ｂ）価格弾力性モデル適用後の各商品の過去実績データ（モデリングベースデータ）を示すグラフである。
【図５】図４の（ｂ）に示すベースデータに基づき生成された予測モデルを示すグラフである。
【図６】販売シーズン中の販売実績が予測モデルを上回る場合に設定される修正予測モデルをあらわす図である。
【図７】販売シーズン中の販売実績が予測モデルを下回る場合に設定される修正予測モデルを概略的にあらわす図である。
【符号の説明】
【００４３】
１…販売予測システム，２…計算機，３…ディスプレイ装置，１０…モデリング／シミュレーション機能部，１１…モデリング処理部，１２…机上シミュレーション処理部，２０…通常運用機能部，２１…外部インタフェース，２２…予測・シミュレーション処理部，２３…画面照会部，３０…ユーザ制御／ログイン制御部。
【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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