(57)【要約】【課題】書籍等の出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測を精度よく行う。【解決手段】予測支援装置１００は、出版物の中・長期的な販売冊数の予測を支援する。予測支援装置１００は、実績データ記憶部１１８と、予測対象の出版物に関する属性に基づき、実績データ記憶部１１８から母集団となる実績データを複数選択する母集団選択部１０４と、予測対象の出版物の初版発売日から初期の第１基準日Ｎまでの販売冊数ｍに対して、中・長期的に当該出版物が販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、母集団選択部１０４が選択した複数の実績データそれぞれにおける第１基準日Ｎまでの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日Ｍまでの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐの分布に基づき算出する倍数算出部１０６と、倍数算出部１０６が算出した予測倍数を、その精度に対応付けて出力する出力処理部１１２とを含む。【選択図】図１
2007058848.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測を支援する予測支援システムであって、
出版物と、当該出版物に関する属性と、当該出版物の長期的な販売冊数データと、を対応付けた実績データを複数記憶する実績データ記憶部と、
予測対象の出版物に関する属性の入力を受け付け、入力された前記属性に基づき、前記実績データ記憶部から母集団となる前記実績データを複数選択する母集団選択部と、
前記予測対象の出版物の初版発売日から初期の第１基準日までの販売冊数ｍに対して、中期的または長期的に当該出版物が前記販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、前記母集団選択部が選択した前記複数の実績データそれぞれにおける前記第１基準日Ｎまでの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日Ｍまでの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐの分布に基づき算出する倍数算出部と、
前記倍数算出部が算出した前記予測倍数を、その精度に対応付けて出力する出力処理部と、
を含む予測支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の予測支援システムにおいて、
前記倍数算出部は、前記複数の実績データそれぞれの前記総販売冊数ｐを変数ｘ、前記総販売冊数ｑを変数ｙとしたデータセットを用いて最小二乗法により傾きを算出し、当該傾きを前記予測倍数として算出する予測支援システム。
【請求項３】
請求項２に記載の予測支援システムにおいて、
前記出力処理部が出力する前記精度は、決定係数Ｒ２で表される予測支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載の予測支援システムにおいて、
前記倍数算出部は、前記予測倍数を、その頻度に対応付けて算出し、
前記出力処理部は、前記倍数算出部が算出した結果に基づき、最も頻度の高い前記予測倍数を出力する予測支援システム。
【請求項５】
請求項４に記載の予測支援システムにおいて、
前記出力処理部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、複数の前記第１基準日Ｎの候補日について、それぞれ最も頻度の高い前記予測倍数とその頻度とを対応付けて出力する予測支援システム。
【請求項６】
請求項１から５いずれかに記載の予測支援システムにおいて、
前記倍数算出部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、複数の前記第１基準日Ｎの候補日について、それぞれ前記予測倍数を算出し、
前記出力処理部は、複数の前記第１基準日Ｎの候補日について、それぞれ前記予測倍数をその精度に対応付けて出力する予測支援システム。
【請求項７】
請求項１から５いずれかに記載の予測支援システムにおいて、
前記倍数算出部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、複数の前記第１基準日Ｎの候補日および複数の前記所定の販売飽和日Ｍの候補日の組合せについて、それぞれ前記予測倍数を算出し、
前記出力処理部は、複数の前記組合せについて、それぞれ前記予測倍数をその精度に対応付けて出力する予測支援システム。
【請求項８】
請求項６または７に記載の予測支援システムにおいて、
同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、前記複数の候補日の中から、精度が最も高い前記予測倍数を与える前記候補日を選択する基準日選択部をさらに含む予測支援システム。
【請求項９】
請求項６または７に記載の予測支援システムにおいて、
希望の精度の入力を受け付ける条件入力受付部と、
同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、前記複数の候補日の中から、前記予測倍数に対応付けられた前記精度が前記条件入力受付部が受け付けた前記希望の精度より高い前記候補日を選択する基準日選択部と、
をさらに含む予測支援システム。
【請求項１０】
請求項１から９いずれかに記載の予測支援システムにおいて、
前記予測対象の出版物について、前記第１基準日Ｎの指定とともに、その予測対象の出版物の当該第１基準日Ｎまでの総販売冊数の入力を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記総販売冊数と、前記倍数算出部が算出した前記予測倍数とに基づき、当該予測対象の出版物の中期的または長期的な総販売冊数の予測値を算出する予測値算出部と、
をさらに含む予測支援システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の予測支援システムにおいて、
前記予測値算出部は、前記出版物の中期的または長期的な総販売冊数の予測値と、前記実績データ記憶部に記憶された前記実績データとに基づき、前記予測対象の出版物の初版発売日から前記販売飽和日までの販売冊数の推移を示す販売パターンを予測する予測支援システム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の予測支援システムにおいて、
前記予測値算出部は、前記出版物の中期的または長期的な総販売冊数の予測値と、前記実績データ記憶部に記憶された前記実績データとに基づき、前記予測対象の出版物が最も多く売れる販売ピーク日および当該販売ピーク日における前記出版物の販売冊数を予測するとともに、当該予測も考慮して、前記販売パターンを予測する予測支援システム。
【請求項１３】
請求項１から１２いずれかに記載の予測支援システムにおいて、
前記属性は、前記出版物のジャンル、コード、著者、または出版社のいずれか一以上を含む予測支援システム。
【請求項１４】
請求項１から１３いずれかに記載の予測支援システムにおいて、
前記属性は、前記出版物のジャンル、コード、著者、または出版社、あるいは当該出版物を販売した書店の属性のいずれか一以上を含む予測支援システム。
【請求項１５】
出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測を支援するためにコンピュータを、
出版物と、当該出版物に関する属性と、当該出版物の長期的な販売冊数データと、を対応付けた実績データを複数記憶する実績データ記憶手段、
予測対象の出版物に関する属性の入力を受け付け、入力された前記属性に基づき、前記実績データ記憶手段から母集団となる前記実績データを複数選択する母集団選択手段、
前記予測対象の出版物の初版発売日から初期の第１基準日までの販売冊数ｍに対して、中期的または長期的に当該出版物が前記販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、前記母集団選択手段が選択した前記複数の実績データそれぞれにおける前記第１基準日Ｎまでの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日Ｍまでの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐの分布に基づき算出する倍数算出手段、
前記倍数算出手段が算出した前記予測倍数を、その精度に対応付けて出力する出力処理手段、
として機能させるための予測支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、出版物の長期的な販売冊数の予測を支援する予測支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
書籍や雑誌等の出版物は、種類が非常に多い、新刊数が膨大、ライフサイクルが短い等の理由から、売上予測を立てるのが困難だった。
【０００３】
特許文献１には、書籍の種類および販売目標から当該書籍のライフサイクルを計算し、出荷量の変化を予測するステップと、計算されたライフサイクルにおける書籍の生産コストを複数の生産方法について計算し、その中で最も低コストになる生産方法を選択するステップと、選択された生産方法に基づいて生産指示量と納期を指示するステップと、を有する書籍生産管理方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−１２２４１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された技術は、販売目標に基づき、書籍の出荷量の変化を予測している。しかし、書籍等の出版物においては、書籍を生産する出版社が読者に直接商品を販売するのではなく、取次店や書店を介して読者に販売するのが一般的である。このような取次店や書店等では、販売目標等とは関わりなく、出版物の売上予測をたてる必要がある。
【０００５】
また、書店では、書籍を棚に並べて販売することから、読者のニーズの高い書籍を出版社から仕入れるとともに、ニーズの低い書籍を出版社に返品する等を効率よく行う必要がある。しかし、上述したように、従来、売上予測を立てるのが困難なため、書店から出版社への返品率も高く、近年、各新刊の出版部数が減少される傾向にある。一方、各新刊出版物の出版部数が少ないと、すべての書店に新刊を配置することができないという問題が生じる。これにより、需要があっても供給が充分でないために売り上げが減少する販売ロス等の弊害が生じる。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、書籍等の出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測を精度よく行うための予測支援技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、
出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測を支援する予測支援システムであって、
出版物と、当該出版物に関する属性と、当該出版物の長期的な販売冊数データと、を対応付けた実績データを複数記憶する実績データ記憶部と、
予測対象の出版物に関する属性の入力を受け付け、入力された前記属性に基づき、前記実績データ記憶部から母集団となる前記実績データを複数選択する母集団選択部と、
前記予測対象の出版物の初版発売日から初期の第１基準日までの販売冊数ｍに対して、中期的または長期的に当該出版物が前記販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、前記母集団選択部が選択した前記複数の実績データそれぞれにおける前記第１基準日Ｎまでの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日Ｍまでの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐの分布に基づき算出する倍数算出部と、
前記倍数算出部が算出した前記予測倍数を、その精度に対応付けて出力する出力処理部と、
を含む予測支援システムが提供される。
【０００８】
また、本発明によれば、
出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測を支援するためにコンピュータを、
出版物と、当該出版物に関する属性と、当該出版物の長期的な販売冊数データと、を対応付けた実績データを複数記憶する実績データ記憶手段、
予測対象の出版物に関する属性の入力を受け付け、入力された前記属性に基づき、前記実績データ記憶手段から母集団となる前記実績データを複数選択する母集団選択手段、
前記予測対象の出版物の初版発売日から初期の第１基準日までの販売冊数ｍに対して、中期的または長期的に当該出版物が前記販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、前記母集団選択手段が選択した前記複数の実績データそれぞれにおける前記第１基準日Ｎまでの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日Ｍまでの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐの分布に基づき算出する倍数算出手段、
前記倍数算出手段が算出した前記予測倍数を、その精度に対応付けて出力する出力処理手段、
として機能させるための予測支援プログラムが提供される。
【０００９】
本発明者等は、書籍や雑誌等の出版物においては、初版出版日から比較的短期間の初期の売上冊数に基づき、最終的な総販売冊数を精度よく予測できることを見出した。また、最終的な総販売冊数等に基づき、初版出版日から中期的または長期的にわたる期間の任意の時点におけるたとえば１日、または１週間といった短期間あたりの販売冊数もある程度予測できることを見出した。初期の売上冊数に基づき総販売冊数を予測できれば、出版物を出版してから比較的短期間経過後に、その出版物の売上予測をたてることができる。そのため、たとえば書店や取次店では、出版物の仕入れや返品等を効率よく行うことができる。また、出版社においても、増版の計画等をたてやすくなる。また、できるだけ早い段階で予測を立てることができれば、競合他社に比べて仕入れの対策を早くとることができて有利である。一方、ある程度の予測精度が確保されていないと、予測をたててもあまり意義のないものになってしまう。
【００１０】
本発明の予測支援システムまたは予測支援プログラムによれば、初期の第１基準日までの販売冊数ｍに対して中期的または長期的にその何倍売れるかを示す予測倍数が、その精度に対応付けて出力される。ここで、精度は、数値として出力されてもよく、視覚的に精度のレベルが把握できるかたちで出力されてもよい。そのため、ユーザは、精度を参考にして、適切な予測倍数を選択することができる。
【００１１】
ここで、第１基準日（Ｎ日）とは、ユーザがある出版物について初期の総販売冊数に基づき中期的または長期的な総販売冊数を予測する際に、初期のデータとして初版発売日から何日目までの総販売冊数を用いるかを決定するための基準日である。たとえば、初日の総販売冊数で長期的な総販売冊数を予測したい場合、第１基準日Ｎは「１日」となる。販売飽和日（Ｍ日）とは、総販売冊数にほとんど変化がなくなり、出版物のライフサイクルの最終期に達した日のことである。販売飽和日Ｍは、たとえば母集団選択部が選択したすべての実績データについて、たとえば２００日のように同じ日を設定してもよく、各実績データにおいて、実際の総販売冊数に変化がなくなった日とすることもできる。ここで、販売冊数データは、各出版物の初版発売日Ｎから販売飽和日Ｍにわたって全日数の販売冊数を示すデータを含むこともできるが、たとえば初版発売日Ｎから初期の所定の日数分の販売冊数を示すデータと、販売飽和日Ｍにおける総販売冊数を示すデータだけを含むこともできる。
【００１２】
前記属性は、前記出版物のタイトル名（タイトルに含まれる文字列を含む）、ジャンル（大ジャンル、中ジャンル、小ジャンル等）、コード（ＩＳＢＮコード、出版社コード、取次店が独自に付与する分類番号等）、著者、出版社、または出版物の見た目のいずれか一以上を含むことができる。また、前記属性は、前記出版物のタイトル名（タイトルに含まれる文字列を含む）、ジャンル（大ジャンル、中ジャンル、小ジャンル等）、コード（ＩＳＢＮコード、出版社コード、取次店が独自に付与する分類番号等）、著者、出版社、または出版物の見た目、あるいは当該出版物を販売した書店の属性のいずれか一以上を含むことができる。また、属性は、発売前の話題性や宣伝方法等とすることもできる。ここで、出版物の見た目とは、たとえば出版物のサイズやカラーか白黒か、写真やイラスト付きか、等とすることができる。
【００１３】
出版物の売上予測を行う際に、同様の属性を有する出版物の実績データを用いることにより、より精度よく予測を行うことができる。なお、母集団選択部は、たとえばベストセラー等、特異な販売パターンを示した出版物については、実績データとして選択しないようにすることもできる。
【００１４】
本発明の予測支援システムにおいて、前記倍数算出部は、前記複数の実績データそれぞれの前記総販売冊数ｐを変数ｘ、前記総販売冊数ｑを変数ｙとしたデータセットを用いて最小二乗法により傾きを算出し、当該傾きを前記予測倍数として算出することができる。
【００１５】
本発明の予測支援システムにおいて、前記出力処理部が出力する前記精度は、決定係数Ｒ２で表すことができる。
【００１６】
本発明の予測支援システムにおいて、前記倍数算出部は、前記予測倍数を、その頻度に対応付けて算出することができ、前記出力処理部は、前記倍数算出部が算出した結果に基づき、最も頻度の高い前記予測倍数を出力することができる。ここで、精度は、頻度とすることができる。
【００１７】
本発明の予測支援システムにおいて、前記出力処理部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、複数の前記第１基準日Ｎの候補日について、それぞれ最も頻度の高い前記予測倍数とその頻度とを対応付けて出力することができる。
【００１８】
このようにすれば、ユーザは、頻度を参考にして、複数の第１基準日の候補の中から適切なものを選択することができる。
【００１９】
本発明の予測支援システムにおいて、前記倍数算出部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、複数の前記第１基準日Ｎの候補日について、それぞれ前記予測倍数を算出することができ、前記出力処理部は、複数の前記第１基準日Ｎの候補日について、それぞれ前記予測倍数をその精度に対応付けて出力することができる。
【００２０】
このようにすれば、ユーザは、精度を参考にして、複数の第１基準日の候補の中から適切なものを選択することができる。
【００２１】
本発明の予測支援システムにおいて、前記倍数算出部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、複数の前記第１基準日Ｎの候補日および複数の前記所定の販売飽和日Ｍの候補日の組合せについて、それぞれ前記予測倍数を算出することができ、前記出力処理部は、複数の前記組合せについて、それぞれ前記予測倍数をその精度に対応付けて出力することができる。
【００２２】
このようにすれば、ユーザは、精度を参考にして、複数の第１基準日の候補および複数の販売飽和日の候補日の組合せの中から適切なものを選択することができる。
【００２３】
本発明の予測支援システムにおいて、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、前記複数の候補日の中から、精度が最も高い前記予測倍数を与える前記候補日を選択する基準日選択部をさらに含むことができる。
【００２４】
このようにすれば、精度が最も高くなる第１の基準日および予測倍数がユーザに提供される。
【００２５】
本発明の予測支援システムは、希望の精度の入力を受け付ける条件入力受付部と、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、前記複数の候補日の中から、前記予測倍数に対応付けられた前記精度が前記条件入力受付部が受け付けた前記精度以上となる前記候補日を選択する基準日選択部と、をさらに含むことができる。
【００２６】
このようにすれば、ユーザが希望する精度を満たす第１の基準日が選択され、ユーザに提供される。
【００２７】
本発明の予測支援システムは、前記予測対象の出版物について、前記第１基準日Ｎの指定とともに、その予測対象の出版物の当該第１基準日Ｎまでの総販売冊数の入力を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた前記総販売冊数と、前記倍数算出部が算出した前記予測倍数とに基づき、当該予測対象の出版物の中期的または長期的な総販売冊数の予測値を算出する予測値算出部と、をさらに含むことができる。
【００２８】
これにより、初版出版日から比較的短期間の初期の売上冊数に基づき、最終的な総販売冊数を精度よく予測することができる。また、一度第１基準日を選択して、予測値算出部により予測値を算出した後、第１基準日としてより遅い日時を選択することにより、より精度の高い予測結果を得ることもできる。
【００２９】
本発明の予測支援システムにおいて、前記予測値算出部は、前記出版物の中期的または長期的な総販売冊数の予測値と、前記実績データ記憶部に記憶された前記実績データとに基づき、前記予測対象の出版物の初版発売日から前記販売飽和日までの販売冊数の推移を示す販売パターンを予測することができる。
【００３０】
本発明の予測支援システムにおいて、前記予測値算出部は、前記出版物の中期的または長期的な総販売冊数の予測値と、前記実績データ記憶部に記憶された前記実績データとに基づき、前記予測対象の出版物が最も多く売れる販売ピーク日および当該販売ピーク日における前記出版物の販売冊数を予測するとともに、当該予測も考慮して、前記販売パターンを予測することができる。
【００３１】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、書籍等の出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測を精度よく行うための予測支援技術が提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。以下の実施の形態において、予測支援システムは、予測支援装置とすることができる。
【００３４】
（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態における、出版物の長期的（または中期的）な販売冊数の予測を支援する予測支援装置の構成を示すブロック図である。
予測支援装置１００は、条件入力受付部１０２、母集団選択部１０４、倍数算出部１０６、基準日選択部１１０、出力処理部１１２、実績データ取得部１１４、実績データ記憶部１１８、および予測結果記憶部１２０を含む。
【００３５】
予測支援装置１００の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。以下説明する各図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
【００３６】
本実施の形態において、予測支援装置１００は、初版出版日から比較的短期間の初期の総販売冊数に基づき、最終的な総販売冊数を精度よく予測する処理を支援する。たとえば、予測支援装置１００は、これから発売予定の出版物について、初版発売日から短期間のどの程度の日数までの総販売冊数に基づき長期的な総販売冊数の予測を行えば、どの程度の確率（精度）の予測結果が得られるかを事前にユーザに提供することができる。本実施の形態において、予測倍数の精度としては、頻度が用いられる。また、予測支援装置１００は、ユーザが上記のような予測をするのに適切な日数を提供する。適切な日数とは、たとえば予測確率が高く、できるだけ早い日数である。以下、この初期の日を第１基準日またはＮ日という。
【００３７】
条件入力受付部１０２は、予測対象の出版物に関する属性および／または書店の属性の入力を受け付ける。ここで、属性とは、たとえば出版物のタイトル名（タイトルに含まれる文字列を含む）、ジャンル（大ジャンル、中ジャンル、小ジャンル等）、著者、出版社、または出版物の見た目等の出版物属性、または当該出版物を販売する書店のエリアや立地等の書店属性とすることができる。また、ＩＳＢＮ（International Standard Book Number：国際標準図書番号）コード、出版社コード、取次店が独自に付与する分類番号等のコードを属性とすることもできる。
【００３８】
実績データ記憶部１１８は、出版物と、当該出版物に関する属性と、当該出版物の中期的または長期的な販売冊数データと、を対応付けた実績データを複数記憶する。販売冊数データは、各出版物の初版発売日から販売飽和日にわたって全日数の販売冊数を示すデータを含むこともできるが、たとえば初版発売日から初期の所定の日数分の販売冊数を示すデータと、販売飽和日における総販売冊数を示すデータだけを含むこともできる。
【００３９】
図２は、実績データ記憶部１１８の内部構成を示す図である。
図２（ａ）は、タイトル毎に販売冊数データが記憶された例を示す。実績データ記憶部１１８は、ＮＯ．欄、タイトル欄、販売冊数データ欄、および出版物属性欄を含む。出版物属性欄は、ジャンル欄、著者欄、および出版社欄を含む。たとえば、Ｎｏ．「１」の実績データは、タイトルが「ビジネスマナー」、販売冊数データが「００１」である。また、属性として、本のジャンルが「２２」、著者が「Ｄ」、出版社が「ｄ」とされている。
【００４０】
図２（ｂ）は、タイトルおよび書店属性が異なる毎に販売冊数データが記憶された例を示す。ここで、実績データ記憶部１１８は、ＮＯ．欄、タイトル欄、販売冊数データ欄、および出版物属性欄に加えて、書店属性欄をさらに含む。書店属性欄は、エリア欄、および立地欄を含む。たとえば、Ｎｏ．「２−１」の実績データは、タイトルが「ビジネス文書の書き方」、販売冊数データが「００５」である。また、属性として、本のジャンルが「２２」、著者が「Ｅ」、出版社が「ｅ」、書店のエリアが「１００４」、立地が「２００５」とされている。また、Ｎｏ．「２−２」の実績データは、タイトルが「ビジネス文書の書き方」で、Ｎｏ．「２−１」の実績データと同じタイトルの出版物であるが、書店属性が異なる。書店のエリアが「１００１」、立地が「２００５」とされている。つまり、Ｎｏ．「２−１」の実績データとＮｏ．「２−２」の実績データとは、同一出版物の異なる書店における実績データである。なお、出版物に関する属性は、ここで例示したものに限られず、種々設定可能である。
【００４１】
本実施の形態において、予測支援装置１００は、たとえば取次店に設置することができる。書店端末２００や書店端末２０２は、各書店に設置される。実績データ取得部１１４は、ネットワーク２１０を介して接続された書店端末２００や書店端末２０２から、実績データを取得することができる。また、実績データ取得部１１４は、予測支援装置１００の入力部（不図示）等を介して、実績データを取得することもできる。実績データ取得部１１４は、取得した実績データを実績データ記憶部１１８に記憶する。
【００４２】
実績データ取得部１１４は、ネットワーク２１０を介して接続された書店端末２００や書店端末２０２等の種々の書店から、日々実績データを取得し、実績データ記憶部１１８に蓄積していくことができる。書店端末２００や書店端末２０２は、ＰＯＳ（point of sales）ターミナルとすることができ、実績データ取得部１１４は、ＰＯＳシステムにより、実績データを取得することができる。このように、日々実績データを蓄積していくことにより、予測支援装置１００でより精度の高い予測支援を行うことができる。
【００４３】
母集団選択部１０４は、条件入力受付部１０２が受け付けた出版物に関する属性に基づき、実績データ記憶部１１８から、母集団となる実績データを複数選択する。母集団選択部１０４は、条件入力受付部１０２が受け付けた出版物に関する属性に基づき、実績データ記憶部１１８から、条件入力受付部１０２が受け付けた出版物に関する属性と同様の属性を有する実績データを母集団として選択することができる。
【００４４】
たとえば、母集団選択部１０４は、予測対象の出版物の属性に応じて、その出版物と中ジャンルが同じ、小ジャンルが同じ、出版社が同じ、中ジャンルと出版社（中ジャンル×出版社）が同じ、小ジャンルと出版社（小ジャンル×出版社）が同じ出版物の実績データを選択することができる。母集団選択部１０４は、母集団を複数選択することができる。たとえば、母集団選択部１０４は、予測対象の出版物と出版社が同じである出版物の実績データを第１の母集団として選択するとともに、予測対象の出版物と中ジャンルが同じである出版物の実績データを第２の母集団として選択することができる。この場合、各母集団の実績データに基づき予測を行い、予測精度が高い方の結果を用いることができる。
【００４５】
たとえば、母集団選択部１０４は、条件入力受付部１０２が受け付けた予測対象の出版物と同じジャンルの出版物の実績データを母集団として選択することができる。実績データ記憶部１１８において、各実績データの属性は、予め所定の手法で数値化しておくことができる。また、母集団選択部１０４は、条件入力受付部１０２が受け付けた出版物に関する属性を同様の手法で数値化し、数値を比較することにより、同様の属性を有する実績データを母集団として選択することができる。ここで、数値化の手法としては、種々の方法を用いることができるが、たとえばクラスタリング分析を用いることもできる。
【００４６】
また、他の例として、条件入力受付部１０２は、ユーザから、母集団選択部１０４が母集団とする実績データを選択する際に用いる属性の指定を受け付けることができる。たとえば、条件入力受付部１０２は、母集団選択部１０４が母集団となる実績データを選択する際に用いる属性として、出版社コードや分類番号等の指定を受け付けることができる。
【００４７】
倍数算出部１０６は、母集団選択部１０４が選択した複数の実績データそれぞれにおける第１基準日（またはＮ日）までの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日までの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐを算出する。次いで、倍数算出部１０６は、倍数ｑ／ｐの分布に基づき、予測対象の出版物の初版発売日から第１基準日までの販売冊数ｍに対して、長期的に当該出版物が販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、その頻度に対応付けて算出する。
【００４８】
図３は、複数の実績データの販売冊数データをグラフ化した図である。ここで、横軸が初版発売日からの日数、縦軸が総販売冊数である。ここでは、３つの実績データの販売冊数データ「００１」、「００２」、および「００３」が示されている。販売飽和日は、各出版物の総販売冊数が飽和する日とすることができる。販売飽和日は、各実績データ毎に、実績データに基づいて異なる日を設定してもよく、また、すべての実績データについて、たとえば第２基準日を設定して、同日とすることもできる。本実施の形態においては、母集団選択部１０４が選択したすべての実績データについて、販売飽和日を２００日とする。なお、ここでは説明のために販売冊数データをグラフ化したが、販売冊数データは、初版発売日からの日数と、その日までのその出版物の総販売冊数とが対応付けられた構成であれば、どのようなデータ構造であってもよい。
【００４９】
次に、倍数算出部１０６が、予測倍数とその頻度とを算出する例を説明する。まず、倍数算出部１０６は、第１基準日の候補を入力する。ここで、第１基準日の候補は、予め設定しておいてもよく、条件入力受付部１０２を介してユーザから条件の入力を受け付けることもできる。たとえば、予測対象の出版物について、初版発売日から１０日以内に予測を行いたい場合、第１基準日の候補を「１０日以内」と設定しておくことができる。
【００５０】
倍数算出部１０６は、母集団選択部１０４が選択した母集団の各実績データについて、入力された第１基準日の候補までの総販売冊数ｐと販売飽和日までの総販売冊数ｑとを取得する。倍数算出部１０６は、各実績データについて、第１基準日の候補までの総販売冊数ｐに対する販売飽和日までの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐを算出する。倍数算出部１０６は、倍数ｑ／ｐの分布に基づき、予測倍数をその頻度とともに算出する。また、倍数算出部１０６は、以上のようにして算出した予測倍数の中から、最も頻度が高い予測倍数を選択する。ここで、頻度とは、母集団選択部１０４が選択した母集団の実績データ数に対する、各予測倍数を与える実績データ数の割合のことである。
【００５１】
図４は、倍数算出部１０６が算出した予測倍数とその予測倍数を与える実績データの個数との関係を示す図である。ここでは、各実績データにおける倍数ｑ／ｐを四捨五入した整数を予測倍数とした結果を示す。また最も頻度が高い予測倍数の頻度も表示される。
【００５２】
図４（ａ）は第１基準日が３日の場合の例、図４（ｂ）は第１基準日が１０日の場合の例を示す。ここで、第１基準日が３日の場合、実績データの個数が最も多いのは、予測倍数４で、その頻度は１５％である。また、第１基準日が１０日の場合、実績データの個数が最も多いのは、予測倍数３で、その頻度は６０％である。
【００５３】
つまり、予測対象の出版物の３日目までの総販売冊数ｍ１に基づき、その出版物の総販売冊数が飽和する約２００日目までの総販売冊数を予測する場合、最終的に４ｍ１冊の出版物が販売される可能性が最も高く、その頻度が１５％であることがわかる。また、予測対象の出版物の１０日目までの総販売冊数ｍ２に基づき、その出版物の総販売冊数が飽和する約２００日目までの総販売冊数を予測する場合、最終的に３ｍ２冊の出版物が販売される可能性が最も高く、その頻度が６０％であることがわかる。
【００５４】
たとえば、ユーザが１５％の頻度でも良いからできるだけ早く予測を行いたい場合は、たとえば第１基準日として「３日」を選択することができる。一方、ユーザがある程度の頻度が確保されてから予測を行いたい場合は、たとえば第１基準日として「１０日」を選択することができる。
【００５５】
上述したように、母集団選択部１０４が複数の母集団を選択している場合、倍数算出部１０６は、各母集団の実績データに基づき、予測倍数および頻度を算出することができる。この場合、倍数算出部１０６は、高い頻度を与える母集団を検出し、その結果を母集団選択部１０４にフィードバックすることができる。母集団選択部１０４は、倍数算出部１０６からフィードバックされた結果を、次回以降の母集団の選択時に利用することができる。
【００５６】
図９は、ユーザが予測支援装置１００に条件等を入力するための入力画面の一例を示す図である。
この画面は、データファイル欄、分析内容欄、分析区分欄、分析期間欄、およびＭ日設定欄を含む。ユーザは、データファイル欄のパスを指定することにより、実績データ記憶部１１８を指定することができる。
【００５７】
分析区分欄には、分類ＮＯ．欄、ＩＳＢＮ欄、出版社コード欄、および経過日数欄が設けられている。経過日数とは、第１基準日またはＮ日のことである。たとえば、ユーザが母集団となる実績データを選択するための属性として出版社コードを指定したい場合は、出版社コード欄に指定する出版社コードを入力する。また、たとえば、ユーザが母集団となる実績データを選択するための属性として分類ＮＯ．を指定したい場合は、分類ＮＯ．欄に指定する分類ＮＯ．を入力する。
【００５８】
分析期間欄には、母集団選択部１０４が母集団とする実績データにおける初版出版日が含まれる期間が設定される。Ｍ日設定欄には、予測支援装置１００の予測対象の中期的または長期的な日が設定される。予測対象の日は、開始日および終了日を指定して期間として設定することができ、また間隔も設定することができる。
【００５９】
分析内容欄には、対象ＩＳＢＮ表示欄、グループ毎Ｎ―Ｍ分析欄、およびＩＳＢＮ指定Ｎ−Ｍ分析欄が設けられている。たとえば、ユーザが分析区分欄の分類ＮＯ．欄に分類ＮＯ．を入力して、分析内容欄の対象ＩＳＢＮ表示欄を選択して「実行」ボタンを押すと、分類ＮＯ．欄に入力された分類ＮＯ．を有する出版物のＩＳＢＮ、出版物名、出版社コード、出版社名、分類ＮＯ．等の一覧が表示される。これにより、ユーザはその分類ＮＯ．にどのような出版物が含まれるかを把握することができる。
【００６０】
また、たとえば、ユーザが分析区分欄の分類ＮＯ．欄に分類ＮＯ．を入力して、分析内容欄のグループ毎Ｎ−Ｍ分析を選択して「実行」ボタンを押すと、分類ＮＯ．欄に入力された分類ＮＯ．を有する出版物を母集団として、Ｎ−Ｍ分析が行われる。
【００６１】
また、たとえば、ユーザが分析区分欄のＩＳＢＮ欄にＩＳＢＮを入力して、分析内容欄のＩＳＢＮ指定Ｎ−Ｍ分析を選択して「実行」ボタンを押すと、ＩＳＢＮ欄に入力されたＩＳＢＮを有する出版物と同じグループに分類された実績データを母集団として、Ｎ−Ｍ分析が行われる。
【００６２】
図１に戻り、出力処理部１１２は、倍数算出部１０６が算出した結果に基づき、最も頻度の高い予測倍数を出力する。なお、倍数算出部１０６は、母集団選択部１０４が選択した同一の母集団の実績データに基づき、複数の第１基準日の候補について、それぞれ予測倍数をその頻度に対応付けて算出することができる。出力処理部１１２は、複数の第１基準日の候補について、倍数算出部１０６が算出した結果を出力することができる。
【００６３】
ユーザは、出力処理部１１２により出力された結果に基づき、予測対象の出版物の中期的または長期的な売上予測を行うことができる。複数の第１基準日の候補が提示された場合、頻度が高い予測倍数を選択することにより、精度の高い売上予測を行うことができる。すなわち、選択された母集団に含まれる実績データにおける倍数のばらつきがほとんどないような第１基準日を選択することにより、頻度の高い予測倍数を得ることができる。
【００６４】
基準日選択部１１０は、ユーザから入力された条件、または予め設定された条件に基づき、複数の第１基準日の候補の中から、適切な第１基準日を選択する。たとえば、基準日選択部１１０は、同一の母集団の複数の実績データに基づき、複数の第１基準日の候補の中から、最も頻度の高い予測倍数を与える候補日を選択して第１基準日とすることができる。
【００６５】
また、条件入力受付部１０２は、ユーザから希望の頻度の入力を受け付けることができる。基準日選択部１１０は、同一の母集団の複数の実績データに基づき、複数の第１基準日の候補の中から、最も頻度の高い予測倍数の頻度が条件入力受付部１０２が受け付けた頻度以上となる候補日を選択して第１基準日とすることができる。
【００６６】
さらに、条件入力受付部１０２は、ユーザから予測倍数の範囲の指定を受け付けることもできる。図４に示した例では、各第１基準日に関する結果について、最も頻度が高い予測倍数１つだけが選択された例を示したが、たとえば、図６に示すように、複数の予測倍数を選択することもできる。たとえば、種々の第１基準日の候補について、頻度が８０％以上となる予測倍数が強調表示されるようにすることもできる。図６（ａ）は第１基準日が３日の場合の例、図６（ｂ）は第１基準日が１０日の場合の例を示す。
【００６７】
第１基準日が３日の場合、頻度が８０％以上となるのは、予測倍数が「２」から「７」を足した場合である。つまり、予測対象の出版物について、初版発売日から３日までの総販売冊数ｍに基づいて長期的な総販売冊数を予測する場合、頻度が８０％以上となるようにするためには、総販売冊数＝２ｍ〜７ｍとなり、効率的な予測を行うことができないことになる。
【００６８】
一方、第１基準日が１０日の場合、頻度が８０％となるのは、予測倍数が「３」および「４」をあわせた場合である。つまり、予測対象の出版物について、初版発売日から１０日までの総販売冊数ｍに基づいて長期的な総販売冊数を予測する場合、頻度が８０％以上となるようにするためには、総販売冊数＝３ｍ〜４ｍとなり、ある程度精度よく予測を行うことができる。
【００６９】
なお、倍数算出部１０６は、たとえば図６に示したグラフがユーザに提示され、ユーザが適宜予測倍数を選択すると、選択された予測倍数に対する頻度を算出して、表示されるようにすることができる。
【００７０】
予測値算出部１０８は、基準日選択部１１０が選択した第１基準日、またはユーザが選択した第１基準日の指定、および予測対象の出版物の当該第１基準日までの総販売冊数の入力を受け付け、この総販売冊数と、倍数算出部１０６が算出した最も頻度の高い予測倍数とに基づき、当該予測対象の出版物の中期的または長期的な販売冊数の予測値を算出する。予測値算出部１０８は、算出した予測値を予測結果記憶部１２０に記憶する。
【００７１】
図７は、本実施の形態における予測支援装置１００の処理手順を示すフローチャートである。
条件入力受付部１０２が、予測対象の出版物に関する属性の入力を受け付けると（Ｓ１００のＹＥＳ）、母集団選択部１０４は、入力された属性に基づき、実績データ記憶部１１８から母集団となる実績データを複数選択する（Ｓ１０２）。たとえば、条件入力受付部１０２が受け付けた予測対象の出版物のジャンルが「ビジネス・法律」である場合、母集団選択部１０４は、この出版物とジャンルが同じ出版物を母集団として選択する。
【００７２】
つづいて、予測支援装置１００の制御部（不図示）は、第１基準日を選択するか否かを判断する（Ｓ１０４）。たとえば、ユーザが既に第１基準日を決定しており、第１基準日を入力した場合は、予測支援装置１００による第１基準日の選択は行わず（Ｓ１０４のＮＯ）、ステップＳ１４０に進む。この処理は後述する。
【００７３】
ステップＳ１０４において、第１基準日を選択すると判断された場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、条件入力受付部１０２は、ユーザから第１基準日選択のための条件の入力を受け付ける（Ｓ１０６）。ここで、条件とは、希望の第１基準日の範囲や希望の頻度等である。第１基準日が遅くなるほど頻度は高くなる傾向にあるが、できるだけ早い段階で総販売冊数を予測するためには、第１基準日が早い方が好ましい。このように、ユーザの要望を入力させることにより、適切な第１基準日を選択することができる。
【００７４】
倍数算出部１０６は、ユーザから入力された条件に基づき、第１基準日の候補日を入力する（Ｓ１０８）。たとえば、第１基準日の条件として、ユーザが「５日以内」と入力していた場合、倍数算出部１０６は、第１基準日の候補日を１〜５日として、それぞれについて順次入力する。倍数算出部１０６は、入力した候補日を第１基準日として、第１基準日までの総販売冊数ｍに対して、長期的に当該出版物が販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、その頻度に対応付けて算出する（Ｓ１１０）。その後、候補日すべてについて予測倍数算出が終了したか否かを判断し（Ｓ１１４）、終了していない場合（Ｓ１１４のＮＯ）、ステップＳ１０８に戻り、次の候補日を入力する。ステップＳ１１４において、予測倍数算出が終了した場合（Ｓ１１４のＹＥＳ）、たとえばユーザの指示に基づき、算出結果を表示するか否かを判断する（Ｓ１１６）。算出結果を表示する場合（Ｓ１１６のＹＥＳ）、算出結果を表示部（不図示）に表示する（Ｓ１１８）。このとき、出力処理部１１２は、図４または図６に示したようなグラフを表示部に表示することができる。
【００７５】
つづいて、たとえばユーザの指示に基づき、第１の基準日を自動選択するか否かを判断する（Ｓ１２０）。第１の基準日を自動選択する場合（Ｓ１２０のＹＥＳ）、基準日選択部１１０は、倍数算出部１０６が算出した結果、およびユーザから入力された条件に基づき、適切な第１基準日を選択する（Ｓ１２２）。つづいて、出力処理部１１２は、基準日選択部１１０が選択した第１基準日を表示部に表示する（Ｓ１２４）。これにより、ユーザが、予測対象の出版物について、適切な第１基準日を把握することができる。
【００７６】
その後、処理を終了するか否かを判断し（Ｓ１３６）、処理を終了しない場合（Ｓ１３６のＮＯ）、属性を変更するか否かを判断する（Ｓ１３８）。属性を変更する場合（Ｓ１３８のＹＥＳ）、ステップＳ１００に戻る。ステップＳ１３８で、属性を変更しない場合（Ｓ１３８のＮＯ）、ステップＳ１０４に戻る。
【００７７】
また、ステップＳ１０４において、第１基準日を選択しないと判断した場合（Ｓ１０４のＮＯ）、条件入力受付部１０２は、ユーザから第１基準日の入力を受け付ける（Ｓ１４０）。倍数算出部１０６は、入力された第１基準日までの総販売冊数ｍに対して、長期的に当該出版物が販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、その頻度に対応付けて算出する（Ｓ１４２）。つづいて、出力処理部１１２は、倍数算出部１０６が算出した結果を表示部に表示する（Ｓ１４６）。その後、ステップＳ１３６に進む。
【００７８】
以上により、第１基準日と、その頻度とを算出および出力することができる。この処理は、予測対象の出版物の初版発売日前に行うことができる。これにより、予測対象の出版物の初版発売後、第１基準日までの総販売冊数のデータを取得することにより、その出版物の長期的な販売冊数を予測することができる。
【００７９】
この処理を予測支援装置１００で行う場合、予測値算出部１０８は、ユーザから第１基準日の選択、および予測対象の出版物の第１基準日までの総販売冊数の入力を受け付ける。予測値算出部１０８は、これらのデータに基づき、予測対象の出版物の長期的な販売冊数の予測値を算出する。出力処理部１１２は、予測値算出部１０８が予測した予測値を表示部に表示する。
【００８０】
なお、予測対象の出版物の第１基準日までの総販売冊数は、実績データ取得部１１４を介して書店端末２００や書店端末２０２等から入力され、それらが自動的に集計されるようにすることもできる。たとえば、予め第１基準日を設定しておき、その日になったら、予測値算出部１０８が予測対象の出版物の長期的な販売冊数の予測値を算出するようにすることもできる。また、第１基準日は予め設定しておくのではなく、予測対象の出版物を指定しておくことにより、基準日選択部１１０が、その出版物について最も適切な第１基準日を選択し、その日になったら、予測値算出部１０８がその出版物の長期的な販売冊数の予測値を算出するようにすることもできる。この場合、母集団選択部１０４は、たとえば予測対象の出版物の初日の販売冊数等に基づき、同様の販売冊数だった同ジャンルの出版物に関する実績データを母集団として選択し、倍数算出部１０６は、その母集団の実績データに基づき、予測倍数を算出することもできる。このようにすれば、実際の売れ行きも考慮しつつ、最終的な総販売冊数を予測することができる。
【００８１】
さらに、予測値算出部１０８は、総販売冊数を算出するとともに、予測した総販売冊数に基づき、予測対象の出版物の初版発売日から販売飽和日までの販売冊数の推移を示す販売パターンを予測することもできる。図８は、ある出版物について、予測値算出部１０８が算出した初版発売日からの日数と販売冊数との関係を示す図である。
【００８２】
予測値算出部１０８は、予測対象の出版物について、販売のピーク日、ピーク半減期、変曲点、定常点等を算出する。販売のピーク日、ピーク半減期、変曲点、定常点等は、第１基準日を算出する際に、母集団選択部１０４が選択した母集団に含まれる実績データに基づき、算出することができる。また、母集団選択部１０４により選択された母集団の中で、第１基準日までの総販売冊数やその時系列変化等に基づき、予測対象の出版物と類似するものを新たに母集団として選択し、販売のピーク日、ピーク半減期、変曲点、定常点等を算出することもできる。また、販売のピーク日、ピーク半減期、変曲点、定常点における出版物の販売冊数も、母集団に含まれる実績データおよび予測対象の出版物の総販売冊数の予測値に基づき算出することができる。ここで、販売パターンのグラフにおいて、予測値算出部１０８が算出した長期的な総販売冊数は、図中斜線で示した箇所の積分値となる。
【００８３】
このように、販売冊数およびその販売パターンを予測することにより、販売飽和日までのどの時点でどの程度の販売冊数となるかを把握することができる。これにより、たとえば取次店や書店では、出版物の仕入れや返品等を効率よく行うことができる。また、出版社においても、増版の計画等をたてやすくなる。
【００８４】
また、本実施の形態において、実績データ取得部１１４が、ネットワーク２１０を介して種々の書店から日々実績データを取得して実績データ記憶部１１８に蓄積している。そのため、予測値算出部１０８は、新たに取得される実績データに応じて、販売パターンの再予測を行うことができる。これにより、販売パターンが適宜補正されるので、より精度よく予測を行うことができる。
【００８５】
（第２の実施の形態）
本実施の形態において、倍数算出部１０６は、複数の実績データそれぞれの総販売冊数ｐを変数ｘ、総販売冊数ｑを変数ｙとしたデータセットを用いて最小二乗法により傾きを算出し、当該傾きを予測倍数として算出する。
【００８６】
なお、母集団選択部１０４が選択する母集団を適切に選択すると、倍数のばらつきがほとんどなくなる。また、第１基準日を適切に選択すると、その母集団に含まれる実績データにおいて、倍数のばらつきがほとんどなくなる。その例を図５に示す。
【００８７】
図５は、実績データ毎に変数ｘ＝第１基準日までの総販売冊数、変数ｙ＝販売飽和日までの総販売冊数としたｘｙグラフを示す図である。横軸ｘが第１基準日までの総販売冊数（ｐ）、縦軸ｙが販売飽和日までの総販売冊数（ｑ）である。
【００８８】
倍数算出部１０６は、最小二乗法等の直線回帰式等により、傾きを算出する。この傾きがこの母集団に含まれる実績データの予測倍数となる。たとえば、直線の傾きが４だとすると、この母集団に含まれる実績データに基づく予測倍数が４ということである。この場合、予測倍数の精度は、図５に示したようなグラフにおける各点の分散度や最小二乗法処理の結果のＲ二乗の値（決定係数Ｒ２）等とすることができる。
【００８９】
図１０および図１１は、出力処理部１１２が出力する予測倍数および精度（決定係数Ｒ２）を示す図である。出力処理部１１２は、Ｎ−Ｍ表を出力する。ここで、Ｎとは、第１基準日となる日数のことであり、Ｍとは、予測対象日のことである。すなわち、本実施の形態において、予測支援装置１００は、Ｎ日目の累積販売冊数に基づき、Ｍ日目の累積販売冊数を予測する。Ｎ−Ｍ表は、図１０（ａ）に示すように、縦軸にＮ日、横軸にＭ日が記入され、これらの交差部分に予測倍数が記入される。たとえば、販売後４日目の累積販売冊数に基づき６０日目の累積販売冊数を予測した場合、予測倍数は６．２３となる。図１０（ｂ）は、図１０（ａ）と同じＮ−Ｍ表の各条件の組合せにおける予測倍数が記入された例を示す。本実施の形態において、複数のＮ日に対して複数のＭ日における予測倍数が表示される。これにより、ユーザは様々な条件における予測倍数を把握することができる。
【００９０】
図１１は、図１０（ｂ）に対応し、各条件の組合せにおけるＲ２（精度）が記入された例を示す。ここで、Ｒ２の値が１．０に近いほど精度が高いことを意味する。図１０（ｂ）および図１１を参照すると、たとえば、販売後７日目の累積販売冊数に基づき９０日目の累積販売冊数を予測した場合、予測倍数は３．９２となり、その精度は０．６６となる。ユーザは、精度を参考にして、どの段階で予測を行うかを決定することができる。
【００９１】
ユーザは、図１０（ｂ）に示した予測倍数の表と図１１に示した精度の表とを参照して、精度を考慮しつつ、希望のＮ日とＭ日との組合せを選択し、予測倍数を取得することができる。また、精度は、数値として示すだけでなく、色分けやパターン分けにより視覚的にすぐに度合いがわかるように表示することができる。図１１には、一例として、Ｒ２が、０．９６以上、０．９以上０．９６未満、０．６以上０．９未満、０．６未満の４段階に分類し、各段階毎に異なるパターンを付した例を示す。
【００９２】
図１３は、図１０（ｂ）に示したのと同様の予測倍数の表に、算出されたＲ２（精度）に基づき精度を示すパターンを付した表を示す図である。ここでも、図１１に示したのと同様、精度を４段間に分類し、各段階毎に異なるパターンを付している。このような表示とすると、ユーザは各Ｎ日とＭ日との組合せ毎に、精度の段階を把握しながら、予測倍数を取得することができる。
【００９３】
図１２は、ある出版物について、予測値算出部１０８が算出した初版発売日からの日数と累積販売冊数との関係を示す図である。ここで、初版発売日からの日数を示し、縦軸は累積販売冊数を示す。ここで示した例では、第１基準日（Ｎ日）が４日、予測日（Ｍ日）が３０日〜２１０日（３０日間隔）である。
【００９４】
以上のように、本実施の形態における予測支援装置１００によれば、たとえば取次の仕入担当者が、リスク（精度）を踏まえながら、在庫判断（取扱量、発注や入手時期、商品のプレミア度合）を行うことができる。また、母集団を適宜選択しながら複数のＮ―Ｍの組合せ（Ｎ日とＭ日との組合せ）につき、予測倍数が算出されるので、ユーザに複数のオプションを提示することができる。
【００９５】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【００９６】
以上で説明した予測支援装置１００を用いて予測した結果に基づき、たとえば以下の処理を行うことができる。
【００９７】
たとえば、予測支援装置１００を取次店に設けた場合、取次店は、書店に対して、各出版物の仕入れ時期および返品時期の目安をアドバイスすることができる。予測支援装置１００の実績データ取得部１１４は、多数の書店から日々実績データを取得することができる。そのため、実績データ記憶部１１８には、種々の書店から取得した実績データが記憶されることになる。たとえば、ある書店におけるある出版物の仕入れや返品計画を立てる場合、母集団選択部１０４は、その書店の属性に類似する書店属性を有する書店から取得された実績データを母集団として選択するようにすることができる。これにより、個々の書店の特性に応じた精度の高い予測結果を得ることができる。
【００９８】
これにより、各書店において、最適な発注を行うことができるとともに、返品率を減少することができる。また、適切な仕入れを行うことにより、販売ロスを防ぐこともできる。また、書店において、早期に発注や返品の決定が行われることにより、取次店においても、出版社に対する発注等を早期に行うことができ、ニーズの高い出版物を早期に獲得することができる。
【００９９】
以上の実施の形態においては、予測支援システムが予測支援装置１００である場合を例として説明した。しかし、他の例において、予測支援装置１００を構成する各構成要素は、複数の端末に分散配置されていてもよい。この場合、各端末間は各種ネットワークを介して接続した構成とすることができる。
【０１００】
なお、本発明は以下の態様も含む。
（１）
出版物の長期的な販売冊数の予測を支援する予測支援装置であって、
出版物と、当該出版物に関する属性と、当該出版物の長期的な販売冊数データと、を対応付けた実績データを複数記憶する実績データ記憶部と、
予測対象の出版物に関する属性の入力を受け付け、入力された前記属性に基づき、前記実績データ記憶部から母集団となる前記実績データを複数選択する母集団選択部と、
前記予測対象の出版物の初版発売日から初期の第１基準日までの販売冊数ｍに対して、長期的に当該出版物が前記販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、前記母集団選択部が選択した前記複数の実績データそれぞれにおける前記第１基準日までの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日までの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐの分布に基づき、その頻度に対応付けて算出する倍数算出部と、
前記倍数算出部が算出した結果に基づき、最も頻度の高い前記予測倍数を出力する出力処理部と、
を含む予測支援装置。
（２）
上記（１）に記載の予測支援装置において、
前記倍数算出部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、複数の前記第１基準日の候補日について、それぞれ前記予測倍数をその頻度に対応付けて算出する予測支援装置。
（３）
上記（２）に記載の予測支援装置において、
前記出力処理部は、同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、前記複数の候補日について、それぞれ最も頻度の高い前記予測倍数とその頻度とを対応付けて出力する予測支援装置。
（４）
上記（２）または（３）に記載の予測支援装置において、
同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、前記複数の候補日の中から、最も頻度の高い前記予測倍数を与える前記候補日を選択する基準日選択部をさらに含む予測支援装置。
（５）
上記（２）または（３）に記載の予測支援装置において、
希望の頻度の入力を受け付ける条件入力受付部と、
同一の前記母集団の前記複数の実績データに基づき、前記複数の候補日の中から、最も頻度の高い前記予測倍数の頻度が前記条件入力受付部が受け付けた前記頻度以上となる前記候補日を選択する基準日選択部と、
をさらに含む予測支援装置。
（６）
上記（１）乃至（５）いずれかに記載の予測支援装置において、
前記予測対象の出版物について、前記第１基準日の指定とともに、その予測対象の出版物の当該第１基準日までの総販売冊数の入力を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた前記総販売冊数と、前記倍数算出部が算出した最も頻度の高い前記予測倍数とに基づき、当該予測対象の出版物の長期的な総販売冊数の予測値を算出する予測値算出部と、
をさらに含む予測支援装置。
（７）
上記（６）に記載の予測支援装置において、
前記予測値算出部は、前記出版物の長期的な総販売冊数の予測値と、前記実績データ記憶部に記憶された前記実績データとに基づき、前記予測対象の出版物の初版発売日から前記販売飽和日までの販売冊数の推移を示す販売パターンを予測する予測支援装置。
（８）
上記（７）に記載の予測支援装置において、
前記予測値算出部は、前記出版物の長期的な総販売冊数の予測値と、前記実績データ記憶部に記憶された前記実績データとに基づき、前記予測対象の出版物が最も多く売れる販売ピーク日および当該販売ピーク日における前記出版物の販売冊数を予測するとともに、当該予測も考慮して、前記販売パターンを予測する予測支援装置。
（９）
上記（１）乃至（８）いずれかに記載の予測支援装置において、
前記属性は、前記出版物のジャンル、著者、または出版社のいずれか一以上を含む予測支援装置。
（１０）
上記（１）乃至（９）いずれかに記載の予測支援装置において、
前記属性は、前記出版物のジャンル、著者、または出版社、あるいは当該出版物を販売した書店の属性のいずれか一以上を含む予測支援装置。
（１１）
出版物の長期的な販売冊数の予測を支援するためにコンピュータを、
出版物と、当該出版物に関する属性と、当該出版物の長期的な販売冊数データと、を対応付けた実績データを複数記憶する実績データ記憶手段、
予測対象の出版物に関する属性の入力を受け付け、入力された前記属性に基づき、前記実績データ記憶手段から母集団となる前記実績データを複数選択する母集団選択手段、
前記予測対象の出版物の初版発売日から初期の第１基準日までの販売冊数ｍに対して、長期的に当該出版物が前記販売冊数ｍの何倍売れるかを示す予測倍数を、前記母集団選択手段が選択した前記複数の実績データそれぞれにおける前記第１基準日までの総販売冊数ｐに対する所定の販売飽和日までの総販売冊数ｑの倍数ｑ／ｐの分布に基づき、その頻度に対応付けて算出する倍数算出手段、
前記倍数算出手段が算出した結果に基づき、最も頻度の高い前記予測倍数を出力する出力手段、
として機能させるための予測支援プログラム。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の実施の形態における、出版物の長期的な販売冊数の予測を支援する予測支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実績データ記憶部の内部構成を示す図である。
【図３】複数の実績データの販売冊数データをグラフ化した図である。
【図４】倍数算出部が算出した予測倍数と、その実績データの個数との関係を示す図である。
【図５】第１基準日までの総販売冊数と販売飽和日までの総販売冊数との関係を示す図である。
【図６】倍数算出部が算出した予測倍数と、その実績データの個数との関係を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における予測支援装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】ある出版物について、予測値算出部が算出した初版発売日からの日数と販売冊数との関係を示す図である。
【図９】ユーザが予測支援装置に条件等を入力するための入力画面の一例を示す図である。
【図１０】出力処理部が出力する予測倍数および精度を示す図である。
【図１１】出力処理部が出力する予測倍数の精度を示す図である。
【図１２】ある出版物について、予測値算出部が算出した初版発売日からの日数と累積販売冊数との関係を示す図である。
【図１３】図１０（ｂ）に示したのと同様の予測倍数の表に、算出されたＲ２（精度）に基づき精度を示すパターンを付した表を示す図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１００  予測支援装置
１０２  条件入力受付部
１０４  母集団選択部
１０６  倍数算出部
１０８  予測値算出部
１１０  基準日選択部
１１２  出力処理部
１１４  実績データ取得部
１１８  実績データ記憶部
１２０  予測結果記憶部
２００  書店端末
２０２  書店端末
２１０  ネットワーク
【図１】
2007058848.tif 000003
【図２】
2007058848.tif 000004
【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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【図１２】
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【図１３】
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