(57)【要約】【課題】受注実績がない又は少ない商品に関して、より的確に需要を予測するための需要予測方法及び需要予測プログラムを提供する。【解決手段】管理コンピュータ２１は、変遷データ記憶部２２と受注実績データ記憶部２３を備える。変遷データ記憶部２２には、サービスパーツの変遷に関する変遷データが記憶される。受注実績データ記憶部２３には、サービスパーツに関する受注実績データが記憶される。管理コンピュータ２１は、予測対象の受注実績データを取得した後、この予測対象のサービスパーツが設計変更後のサービスパーツである場合には、変遷データから前の世代のサービスパーツを特定する。管理コンピュータ２１は、特定したサービスパーツの受注実績データを取得し、この受注実績データと先に取得した予測対象の受注実績データを用いて需要予測関数を算出し、この需要予測関数を用いて予測対象のサービスパーツの予測値を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品を特定する商品識別子と、この商品の後続商品を特定する商品識別子とを関連付けて記憶する変遷データ記憶手段と、時間軸に対応した商品提供の実績値に関するデータを前記商品識別子に関連付けて記録した実績データ記憶手段とに接続される管理コンピュータを用いて、前記商品の需要予測を行なう方法であって、
前記管理コンピュータが、
需要予測を行なう商品を特定する特定商品識別子データを取得する予測対象データ取得段階と、
前記変遷データ記憶手段から、前記特定商品識別子に関連付けられた商品識別子を抽出する変遷データ抽出段階と、
前記特定商品識別子の商品の実績値及び抽出した前記商品識別子の商品の実績値を、商品識別子を用いて前記実績データ記憶手段から抽出する実績抽出段階と、
抽出した実績値を用いて、商品の需要予測関数を算出する関数算出段階と、
算出した需要予測関数を用いて、需要予測を行なう商品の商品提供の予測値を算出し、この予測値を出力する需要予測出力段階と
を実行することを特徴とする需要予測方法。
【請求項２】
前記変遷データ記憶手段には、後続商品に到るまでの歴代の商品の商品識別子が関連付けて記憶されており、
前記変遷データ抽出段階は、前記特定商品識別子に関連付けられたすべての商品識別子を抽出することを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
【請求項３】
前記変遷データ記憶手段には、後続商品の商品識別子とこの後続商品の前世代の商品の商品識別子とが関連付けて記憶されており、
前記変遷データ抽出段階は、
前記特定商品識別子に関連付けられている商品識別子を抽出する処理を行なう段階と、
抽出した商品識別子の商品を後続商品として関連付けられている商品の商品識別子を抽出する前世代商品抽出処理を行なう段階とを含んでおり、
この前世代商品抽出処理を、前記商品識別子のデータが抽出できなくなるまで繰り返すことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
【請求項４】
前記管理コンピュータが、抽出した商品識別子に関連付けられている実績値に関するデータにおいて、同時期の実績値が含まれている場合には、これら同時期の実績値の合計値を算出する合計実績算出段階を更に実行し、
前記関数算出段階は、算出した合計値を用いて、前記需要予測関数を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の需要予測方法。
【請求項５】
商品を特定する商品識別子と、この商品の後続商品を特定する商品識別子とを関連付けて記憶する変遷データ記憶手段と、時間軸に対応した商品提供の実績値に関するデータを前記商品識別子に関連付けて記録した実績データ記憶手段とに接続される管理コンピュータを用いて、前記商品の需要予測を行なうプログラムであって、
前記管理コンピュータを、
需要予測を行なう商品を特定する特定商品識別子データを取得する予測対象データ取得手段、
前記変遷データ記憶手段から、前記特定商品識別子に関連付けられた商品識別子を抽出する変遷データ抽出手段、
前記特定商品識別子の商品の実績値及び抽出した前記商品識別子の商品の実績値を、商品識別子を用いて前記実績データ記憶手段から抽出する実績抽出手段、
抽出した実績値を用いて、商品の需要予測関数を算出する関数算出手段、及び
算出した需要予測関数を用いて、需要予測を行なう商品の商品提供の予測値を算出し、この予測値を出力する需要予測出力手段
として機能させることを特徴とする需要予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、商品の需要を予測するための需要予測方法及び需要予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客に商品を提供する場合、適切な商品在庫の管理が必要である。この商品には完成品のみならず、完成品等に用いられる消耗品や故障による交換部品等も含まれる。そして、的確な在庫管理を行なうことにより、余剰在庫による在庫損失や、在庫品の不足による機会損失を抑制することが可能である。
【０００３】
的確な在庫管理を行なうためには、正確な需要予測が必要である。このような需要予測においては、例えば重回帰分析が利用されている。この重回帰分析では過去の実績を分析して予測式を作成する。しかし、一度作成した予測式を継続して使用すると、予測値と実績値との誤差が大きくなる場合がある。そこで、短期間毎に実績に基づいて予測式を作成し直すことも考えられるが、予測式を作成するための負荷が大きくなる。
【０００４】
このため、変動要因を考慮して商品分類別の販売予測を行なう販売予測方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。この販売予測方法では、まず、販売数量を予測する商品の所定期間の販売実績を平均して移動平均値を算出する。そして、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因から、商品の販売数量の変動予測数量を算出する。更に、移動平均値を前記変動予測数量に基づいて補正して販売予測数量を算出する。これにより、販売予測日直前の所定期間の販売実績を販売予測に反映させることができ、予測値の追従性を向上させることができる。
【０００５】
ところが、移動平均値による需要予測は、時間ずれ（タイムラグ）があるため予測誤差が大きく、安全在庫を多めに準備しておく必要があった。また、移動平均値を変動予測数量に基づいて補正して販売予測数量を算出する場合、販売予測日の販売数量に影響を与えると考えられる変動要因を特定した上で、商品の販売数量の変動予測数量を算出する必要がある。しかし、商品販売量の変動は色々な要因に由来することが多く、その特定は容易ではない。
【０００６】
そこで、商品の需要予測を、より効率的かつ的確に行なうことができる需要予測方法及び需要予測プログラムが検討されている（例えば、特許文献２参照。）。この文献記載の技術では、管理コンピュータは、受注量の累積量推移に対して成長モデルを適用して、受注実績に対する傾向関数を算出する。次に、管理コンピュータは、受注実績と傾向関数との差分の推移を算出する。そして、ペリオドグラムを用いて差分推移の周期性の同調強度を算出する。同調強度に基づき周期性を判定した場合、受注実績と傾向曲線との差分推移に、２次関数と三角関数とから構成された２次Ｓｉｎモデルを適用して周期関数を算出する。そして、管理コンピュータ２１は、傾向関数と周期関数とを合成して生成した関数を用いて需要予測を行なう。
【特許文献１】特開２０００−３３９５４３号公報（第１頁）
【特許文献２】特開２００４−２３４４７１（第１頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した引用文献１及び２に記載の技術においては、過去に販売した実績に基づいて需要予測を行なう。このため、販売実績が少ない商品については需要予測が難しい。例えば
、図８に示すように、２月に設計変更が行なわれた新商品では、３月から６月までの４ヶ月しか販売実績がない場合がある。この４ヶ月における販売実績では、月を追う毎に受注個数が下降している。このため、この販売実績から、この商品の翌月（７月）や翌々月（８月）などの需要予測を行なうと、最近（６月）の販売実績よりも少ない需要予測となる。
【０００８】
しかしながら、この４ヶ月間の販売実績の降下傾向が季節変動の影響を受けている場合もある。このように、販売実績期間が短ければ、誤差が大きくなることもある。
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、受注実績がない又は少ない商品に関して、より的確に需要を予測するための需要予測方法及び需要予測プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、商品を特定する商品識別子と、この商品の後続商品を特定する商品識別子とを関連付けて記憶する変遷データ記憶手段と、時間軸に対応した商品提供の実績値に関するデータを前記商品識別子に関連付けて記録した実績データ記憶手段とに接続される管理コンピュータを用いて、前記商品の需要予測を行なう方法であって、前記管理コンピュータが、需要予測を行なう商品を特定する特定商品識別子データを取得する予測対象データ取得段階と、前記変遷データ記憶手段から、前記特定商品識別子に関連付けられた商品識別子を抽出する変遷データ抽出段階と、前記特定商品識別子の商品の実績値及び抽出した前記商品識別子の商品の実績値を、商品識別子を用いて前記実績データ記憶手段から抽出する実績抽出段階と、抽出した実績値を用いて、商品の需要予測関数を算出する関数算出段階と、算出した需要予測関数を用いて、需要予測を行なう商品の商品提供の予測値を算出し、この予測値を出力する需要予測出力段階とを実行することを要旨とする。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の需要予測方法において、前記変遷データ記憶手段には、後続商品に到るまでの歴代の商品の商品識別子が関連付けて記憶されており、前記変遷データ抽出段階は、前記特定商品識別子に関連付けられたすべての商品識別子を抽出することを要旨とする。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の需要予測方法において、前記変遷データ記憶手段には、後続商品の商品識別子とこの後続商品の前世代の商品の商品識別子とが関連付けて記憶されており、前記変遷データ抽出段階は、前記特定商品識別子に関連付けられている商品識別子を抽出する処理を行なう段階と、抽出した商品識別子の商品を後続商品として関連付けられている商品の商品識別子を抽出する前世代商品抽出処理を行なう段階とを含んでおり、この前世代商品抽出処理を、前記商品識別子のデータが抽出できなくなるまで繰り返すことを要旨とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の需要予測方法において、前記管理コンピュータが、抽出した商品識別子に関連付けられている実績値に関するデータにおいて、同時期の実績値が含まれている場合には、これら同時期の実績値の合計値を算出する合計実績算出段階を更に実行し、前記関数算出段階は、算出した合計値を用いて、前記需要予測関数を算出することを要旨とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、商品を特定する商品識別子と、この商品の後続商品を特定する商品識別子とを関連付けて記憶する変遷データ記憶手段と、時間軸に対応した商品提供の実績値に関するデータを前記商品識別子に関連付けて記録した実績データ記憶手段とに接続される管理コンピュータを用いて、前記商品の需要予測を行なうプログラムであって、前記管理コンピュータを、需要予測を行なう商品を特定する特定商品識別子データを取
得する予測対象データ取得手段、前記変遷データ記憶手段から、前記特定商品識別子に関連付けられた商品識別子を抽出する変遷データ抽出手段、前記特定商品識別子の商品の実績値及び抽出した前記商品識別子の商品の実績値を、商品識別子を用いて前記実績データ記憶手段から抽出する実績抽出手段、抽出した実績値を用いて、商品の需要予測関数を算出する関数算出手段、及び算出した需要予測関数を用いて、需要予測を行なう商品の商品提供の予測値を算出し、この予測値を出力する需要予測出力手段として機能させることを要旨とする。
【００１４】
（作用）
本発明によれば、管理コンピュータは、需要予測を行なう商品を特定する特定商品識別子データを取得し、この特定商品識別子の商品識別子に関連付けられた商品識別子を、変遷データ記憶手段から抽出する。管理コンピュータは、特定商品識別子の商品の実績値及び抽出した商品識別子の商品の実績値を実績データ記憶手段から抽出し、これら実績値を用いて、商品の需要予測関数を算出し、需要予測を行なう商品の商品提供の予測値を算出する。一般に、過去の実績値のデータ数が多ければ、より的確な需要予測が行なうことができる。このため、後続の商品の実績値のデータ数が少ない場合には、後続の商品の前の商品の実績値データを用いて需要予測関数を算出して、この関数を用いて需要予測を行なう。すなわち、需要予測を行なう商品の変更前の商品の商品提供の実績値を用いて、後続商品の需要予測を行なうことにより、より的確な需要予測を行なうことができる。従って、需要予測を行なう商品の過去の実績値のデータ数がない又は少ない場合であっても、商品の需要予測をより的確に行なうことができる。なお、ここで、「この特定商品識別子の商品が後続商品に当る商品」には、需要予測を行なう商品の直前（１代前）の商品だけでなく、変更が複数回に亘って行なわれた場合には、それぞれの変更後に販売された商品を含む。
【００１５】
本発明によれば、変遷データ記憶手段には、後続商品に到るまでの歴代の商品の商品識別子が記憶されている。このため、管理コンピュータは、この商品の直前の商品だけでなく、この商品に到る前のすべての商品の実績値に関するデータを用いて、需要予測を行なう。従って、需要予測に用いる実績値のデータ数がより多くなるので、例えば短期間で変更が繰り返し行なわれた後続商品であっても、需要予測をいっそう的確に行なうことができる。
【００１６】
本発明によれば、変遷データ記憶手段には、後続商品の商品識別子とこの後続商品の前世代の商品の商品識別子とが関連付けて記憶されている。管理コンピュータは、特定商品識別子に関連付けられている商品識別子を抽出する処理を行なった後、抽出した商品識別子の商品を後続商品として関連付けられている商品の商品識別子を抽出する前世代商品抽出処理を、商品識別子のデータが抽出できなくなるまで繰り返す。このため、後続商品に到るまでの歴代の商品の商品識別子を記憶していなくても、例えば変更前後の商品を記憶するだけでも、需要予測を行なう商品に到るまでの歴代の商品を特定することができる。
【００１７】
本発明によれば、管理コンピュータは、抽出した商品識別子に関連付けられている実績値に関するデータにおいて、同時期の実績値が含まれている場合には、これら異なる商品識別子の実績値の合計値を算出し、この合計値を用いて需要予測関数を算出する。このため、変更前後の異なる商品が同時に拡布した時期があっても、より的確な需要予測を行なうことができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、受注実績がない又は少ない商品に関して、より的確に需要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】
【００１９】
以下、本発明を具体化した需要予測処理の一実施形態を図１〜図７に基づいて説明する。本実施形態では、顧客に提供した製品のサービスパーツの受注実績に基づいて、このサービスパーツの需要予測を行なう場合に用いる需要予測方法及び需要予測プログラムとして説明する。ここで、サービスパーツとは、消耗や故障等においてサービスを伴って交換を行なうパーツを意味する。このサービスパーツは製品の機能を維持するための最小単位であり、サービスパーツは部品のみならず、部品を組み合わせたユニットをも含む。
【００２０】
本実施形態では、図１に示すように、受注システム１０を用いて受注実績が入力される。更に、この受注システム１０に出力される需要予測に基づいて発注指示が行なわれる。この受注システム１０はサービスパーツを管理するサービスパーツ管理部門に設置され、販売拠点やサービス拠点等での受注実績が入力され、生産部門や購買部門等に対する発注指示を出力する。
【００２１】
受注システム１０は、データを送信する機能や、受信したデータを表示する機能等を有するコンピュータ端末である。この受注システム１０は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭの他、キーボード、マウス等の入力手段、ディスプレイ等の出力手段、通信インターフェイス等の通信手段等を有する。
【００２２】
また、受注システム１０は、ネットワークＮを介して需要予測システム２０に接続されている。需要予測システム２０は、需要予測に関する各種データ処理を行なうコンピュータシステムである。この需要予測システム２０は、管理コンピュータ２１を備えている。
【００２３】
この管理コンピュータ２１は、受注システム１０との間でのデータ送受信や、需要予測を実行するための各種データの管理処理等を行なう。この管理コンピュータ２１は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を有し、後述する処理（予測対象データ取得段階、変遷データ抽出段階、実績抽出段階、関数算出段階、需要予測出力段階及び合計実績算出段階等を含む処理）を行なう。そして、このための需要予測プログラムを実行することにより、管理コンピュータ２１は、予測対象データ取得手段、変遷データ抽出手段、実績抽出手段、関数算出手段、需要予測出力手段及び合計実績算出手段等として機能する。
【００２４】
ここで、予測対象データ取得手段は、需要予測を行なう商品を特定する特定商品識別子データを取得する。変遷データ抽出手段は、前記変遷データ記憶手段から、前記特定商品識別子に関連付けられた商品識別子を抽出する。また、変遷データ抽出手段は、前記特定商品識別子に関連付けられたすべての商品識別子を抽出する。実績抽出手段は、前記特定商品識別子の商品の実績値及び抽出した前記商品識別子の商品の実績値を、商品識別子を用いて前記実績データ記憶手段から抽出する。合計実績算出手段は、前記管理コンピュータが、抽出した商品識別子に関連付けられている実績値に関するデータにおいて、同時期の実績値が含まれている場合には、これら同時期の実績値の合計値を算出する。関数算出手段は、抽出した実績値を用いて、商品の需要予測関数を算出する。なお、関数算出手段は、算出した合計値を用いて、前記需要予測関数を算出する。需要予測出力手段は、算出した需要予測関数を用いて、需要予測を行なう商品の商品提供の予測値を算出し、この予測値を出力する。
【００２５】
更に、需要予測システム２０は、変遷データ記憶手段としての変遷データ記憶部２２及び実績データ記憶手段としての受注実績データ記憶部２３を備えており、管理コンピュータ２１は、これらデータ記憶部（２２，２３）に接続されている。
【００２６】
変遷データ記憶部２２には、図２に示すように、サービスパーツの変遷を特定するための変遷データ２２０が記憶される。この変遷データ２２０は、サービスパーツが最初に設
計変更された場合に設定される。具体的には、設計変更前後のサービスパーツ（すなわち初代と２代目のサービスパーツ）の識別子に関するデータが記録される。そして、この変遷データ２２０には、それ以降の設計変更が行なわれる度に、変更後のサービスパーツの識別子に関するデータが順次追加される。このため、設計変更の回数に応じたサービスパーツ識別子が記憶されるので、ｎ個のサービスパーツ識別子が記憶されている場合にはｎ−１回の設計変更があったことになる。変遷データ２２０は、サービスパーツの系統毎に、分類名、第１のサービスパーツ識別子〜第ｎのサービスパーツ識別子に関するデータを含んで構成される。
【００２７】
分類名データ領域には、サービスパーツの系統を分類するための名称に関するデータが記憶される。
第１のサービスパーツ識別子データ領域には、この変遷における初代のサービスパーツを特定するための識別子に関するデータが記憶される。このサービスパーツ識別子としては、例えば、部品番号等を用いる。
【００２８】
第ｎのサービスパーツ識別子データ領域には、この変遷における第ｎ世代のサービスパーツを特定するための識別子に関するデータが記憶される。この第ｎのサービスパーツ識別子データ領域に記憶されるサービスパーツ識別子により、設計変更後の最新のサービスパーツ識別子を特定することができる。
【００２９】
受注実績データ記憶部２３には、図３に示すように、各サービスパーツに関する受注実績データ２３０が記憶される。この受注実績データ２３０は、サービスパーツの受注量（受注個数）に関するデータが、そのサービスパーツ識別子と受注月に関するデータとともに記憶される。この受注実績データ２３０は、サービスパーツを各サービス拠点に開放（拡布）した後に設定され、受注システム１０から確定した受注実績を受信した場合に追加して記憶される。従って、サービスパーツは、開放した月によって受注実績の数が異なり、それに応じたデータ数が記憶される。具体的には、受注実績データ２３０には、サービスパーツ毎に、サービスパーツ識別子、受注年月及び受注個数に関するデータが関連付けられて記憶される。
【００３０】
サービスパーツ識別子データ領域には、受注実績のあるサービスパーツを特定するための識別子に関するデータが記憶される。
受注年月データ領域には、サービスパーツの受注があった年月に関するデータが記憶される。
【００３１】
受注個数データ領域には、対応する受注年月において、このサービスパーツの受注個数に関するデータが記憶される。この受注量は、時間軸の変数として月単位で記憶される。
上記のように構成されたシステムにおいて、サービスパーツの需要予測を行なう場合の処理手順を、図４〜図６及び図８を用いて説明する。
【００３２】
まず、需要予測システム２０は、需要予測を行なうサービスパーツを特定するための特定商品識別子データとしての予測対象特定データを取得する（ステップＳ１−１）。具体的には、需要予測システム２０の管理コンピュータ２１は、需要予測を行なうサービスパーツのサービスパーツ識別子をネットワークＮを介して受注システム１０から取得する。
【００３３】
次に、需要予測システム２０は、予測対象の受注実績データを取得する（ステップＳ１−２）。具体的には、需要予測システム２０の管理コンピュータ２１は、受注システム１０から取得したサービスパーツ識別子を有する受注実績データ２３０を受注実績データ記憶部２３から抽出する。
【００３４】
次に、需要予測システム２０は、予測対象のサービスパーツが設計変更後のサービスパーツであるか否かを判断する（ステップＳ１−３）。具体的には、管理コンピュータ２１は、受注システム１０から取得したサービスパーツ識別子と、変遷データ記憶部２２に記憶されている変遷データ２２０のサービスパーツ識別子とを比較する。
【００３５】
そして、比較した結果、予測対象のサービスパーツ識別子を含む変遷データ２２０が記録されている場合（ステップＳ１−３において「ＹＥＳ」の場合）には、管理コンピュータ２１は、この変遷データ２２０から、予測対象のサービスパーツよりも前の世代のサービスパーツを特定する（ステップＳ１−４）。すなわち、管理コンピュータ２１は、予測対象のサービスパーツを後続商品とするサービスパーツのサービスパーツ識別子を特定する。具体的には、管理コンピュータ２１は、変遷データ２２０から、予測対象のサービスパーツに関連付けられて記憶されているすべてのサービスパーツ識別子を取得する。
【００３６】
次に、管理コンピュータ２１は、特定したサービスパーツの受注実績データを取得する（ステップＳ１−５）。具体的には、管理コンピュータ２１は、ステップＳ１−４において特定したサービスパーツ識別子を有するすべての受注実績データ２３０を受注実績データ記憶部２３からすべて抽出する。
【００３７】
次に、管理コンピュータ２１は、同じ年月に異なるサービスパーツの実績があるか否かを判断する（ステップＳ１−６）。具体的には、管理コンピュータ２１は、ステップＳ１−２，Ｓ１−５で取得した受注実績データ２３０の受注年月を比較することにより判断する。
【００３８】
そして、異なるサービスパーツ識別子の受注実績データ２３０において、共通する受注年月の受注実績データ２３０が含まれている場合（ステップＳ１−６において「ＹＥＳ」の場合）には、管理コンピュータ２１は、合成実績データの生成を行なう（ステップＳ１−７）。具体的には、管理コンピュータ２１は、同じ受注年月における異なるサービスパーツ識別子の受注実績データ２３０の受注個数を合算して、その受注年月の合成実績を算出する。なお、同じ年月の異なるサービスパーツの実績がない場合（ステップＳ１−６において「ＮＯ」の場合）には、合成実績データの算出は行なわない。
【００３９】
次に、管理コンピュータ２１は、取得した受注実績を用いて、モデルを適用して需要予測関数の算出処理を行なう（ステップＳ１−８）。この需要予測関数の算出処理において、管理コンピュータ２１は、上述の特許文献２に記載の技術と同様な技術を用いる。例えば、傾向曲線を算出した後、周期変動がある場合には周期変動曲線を求め、これら傾向曲線と周期変動曲線に基づいて需要予測曲線を算出する。すなわち、周期性がある場合には、傾向関数と周期関数とを合成して生成した関数を需要予測モデルとして選択してもよい。
【００４０】
ここで、予測対象のサービスパーツが設計変更後のものである場合（ステップＳ１−３において「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ１−２，Ｓ１−５で取得した受注実績データを用いる。ここで、合成実績データの算出（ステップＳ１−７）をしている場合には、算出した年月の受注個数を用いる。また、予測対象のサービスパーツが設計変更されていない場合（ステップＳ１−３において「ＮＯ」の場合）には、ステップＳ１−２において取得した受注実績を用いて需要予測関数の算出を行なう。
【００４１】
次に、管理コンピュータ２１は、予測値を算出する（ステップＳ１−９）。具体的には、ステップＳ１−８において算出した需要予測関数を用いて、例えば翌月や翌々月などの受注個数を算出する。
【００４２】
そして、管理コンピュータ２１は、算出した予測値の結果を、ネットワークＮを介して受注システム１０に出力する（ステップＳ１−１０）。受注システム１０においては、ディスプレイ等の出力手段に予測値の結果を出力する。この需要予測を用いることにより、サービスパーツ管理部門は需要に応じた発注指示を行なうことができる。
【００４３】
（実施例）
次に、具体的な数値を用いたサービスパーツの需要予測について、図５及び図６を用いて説明する。ここで、図５に示すように、需要予測を行なうサービスパーツの識別子を「Ａ３」とする。このサービスパーツは、２回の設計変更がなされたと仮定し、初代の「Ａ１」のサービスパーツから設計変更された「Ａ２」のサービスパーツが更に設計変更されたものであるとする。このため、変遷データ記憶部２２には、「Ａ３」が第３のサービスパーツ識別子として記憶された変遷データ２２０が記憶される。そして、この変遷データ２２０には、第１（初代）のサービスパーツ識別子として「Ａ１」、第２のサービスパーツ識別子として「Ａ２」が記憶される。
【００４４】
また、図５に示すように、需要予測を行なうサービスパーツの受注実績は、２００５年３月から２００５年６月まであり、これに対応して、受注実績データ記憶部２３に受注実績データ２３０が記憶される。従って、「Ａ３」をサービスパーツ識別子とする受注実績データ２３０としては、受注年月を２００５年３月〜６月とするデータがある。また、「Ａ２」をサービスパーツ識別子とする受注実績データ２３０としては、受注年月を２００４年７月〜２００５年２月とするデータが記録されている場合を想定する。更に、「Ａ１」をサービスパーツ識別子とする受注実績データ２３０としては、受注年月を２００２年７月〜２００４年６月とするデータが記録されている場合を想定する。
【００４５】
そして、サービスパーツ識別子が「Ａ３」のサービスパーツについて需要予測を行なう場合、需要予測システム２０は、予測対象特定データとして「Ａ３」のサービスパーツ識別子を受注システム１０から取得する（ステップＳ１−１）。需要予測システム２０の管理コンピュータ２１は、「Ａ３」のサービスパーツ識別子を有する受注実績データ２３０を受注実績データ記憶部２３から抽出する（ステップＳ１−２）。これにより、２００５年３月〜６月のそれぞれの受注個数に関するデータが抽出できる。
【００４６】
次に、管理コンピュータ２１は、この「Ａ３」のサービスパーツ識別子を有する変遷データ２２０を変遷データ記憶部２２から抽出する（ステップＳ１−３において「ＹＥＳ」）。そして、管理コンピュータ２１は、この「Ａ３」の識別子を有するサービスパーツの前の世代のサービスパーツ（Ａ２，Ａ１）を、抽出した変遷データ２２０から特定する（ステップＳ１−４）。そして、管理コンピュータ２１は、抽出した「Ａ２，Ａ１」のサービスパーツ識別子の受注実績データを取得する（ステップＳ１−５）。
【００４７】
ここで説明する本実施例において、抽出した受注実績データ２３０では、異なるサービスパーツには同じ月の受注がない場合（ステップＳ１−６において「ＮＯ」の場合）を想定している。従って、管理コンピュータ２１は、ステップＳ１−２，Ｓ１−５で取得した受注実績データ２３０を用いて需要予測関数の算出を行なう（ステップＳ１−８）。ここで算出した需要予測関数による曲線を、図６に実線で示す。なお、図６には、需要予測曲線の算出に用いた傾向曲線も点線で示している。
【００４８】
そして、この需要予測関数から、サービスパーツの翌月（２００５年７月）や翌々月（２００５年８月）の受注個数（予測値）を算出し（ステップＳ１−９）、受注システム１０に結果を出力する（ステップＳ１−１０）。
【００４９】
本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
・  本実施形態では、管理コンピュータ２１は、変遷データ記憶部２２と受注実績データ記憶部２３とに接続されている。変遷データ記憶部２２には、サービスパーツの変遷に関する変遷データ２２０が記憶される。受注実績データ記憶部２３には、サービスパーツに関する受注実績データ２３０が記憶される。需要予測システム２０の管理コンピュータ２１は、予測対象の受注実績データ２３０を取得した（ステップＳ１−２）後、この予測対象のサービスパーツが設計変更後のサービスパーツである場合には、変遷データ２２０から前の世代のサービスパーツを特定して、このサービスパーツの受注実績データ２３０を取得する（ステップＳ１−５）。管理コンピュータ２１は、ステップＳ１−２，Ｓ１−５で取得した受注実績データ２３０を用いて需要予測関数の算出処理を行ない（ステップＳ１−８）、この需要予測関数を用いて予測値を算出し（ステップＳ１−９）、この予測値の結果を出力する（ステップＳ１−１０）。一般に、過去の実績値のデータ数が多ければ、より的確な需要予測ができる。このため、需要予測を行なうサービスパーツの設計変更前のサービスパーツの受注実績も用いて算出することにより、より的確な需要予測を行なうことができる。従って、需要予測を行なうサービスパーツの過去の実績値のデータ数が少なくても、サービスパーツの需要予測をより的確に行なうことができる。
【００５０】
・  本実施形態では、管理コンピュータ２１は、同じ年月に異なるサービスパーツの実績がある場合（ステップＳ１−６において「ＹＥＳ」の場合）には、合成実績データの算出を行なう（ステップＳ１−７）。具体的には、管理コンピュータ２１は、同じ受注年月における異なるサービスパーツ識別子の受注個数を合算し、その受注年月の合成実績として算出する。このため、異なる商品が同時に拡布した時期があっても、より的確な需要予測を行なうことができる。
【００５１】
・  本実施形態では、管理コンピュータ２１は、予測対象のサービスパーツが設計変更後のサービスパーツである場合には、予測対象のサービスパーツに関連付けられて記憶されているすべてのサービスパーツ識別子を取得する。そして、管理コンピュータ２１は、取得したサービスパーツ識別子を有するすべての受注実績データ２３０を受注実績データ記憶部２３からすべて抽出し、これら受注実績データ２３０を用いて需要予測関数の算出処理を行なう。従って、需要予測を行なうサービスパーツが、複数回の設計変更を経ている場合には、これらすべての設計変更を行なう前のサービスパーツの受注実績データ２３０を用いて需要予測を行なうことができる。このため、サービスパーツの需要予測に用いる実績値のデータ数がより多くなるので、いっそう的確な需要予測を行なうことができる。
【００５２】
・  本実施形態では、管理コンピュータ２１が接続される変遷データ記憶部２２には、サービスパーツの系統毎に、第１のサービスパーツ識別子〜第ｎのサービスパーツ識別子に関するデータを含む変遷データ２２０が記憶される。このため、管理コンピュータ２１は、予測対象のサービスパーツの識別子が記憶された変遷データ２２０を抽出することにより、このサービスパーツに関して設計変更されたすべてのサービスパーツの変遷を効率よく特定することができる。
【００５３】
また、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
○  上記実施形態では、需要予測関数の算出処理を行なう（ステップＳ１−８）場合、特許文献２に記載の技術と同様な技術を用いたが、需要予測関数の算出方法は、これに限定されるものではない。例えば、より簡単な需要予測を希望する場合には、管理コンピュータ２１は、傾向曲線のみによる受注予測を行なってもよい。
【００５４】
○  上記実施形態においては、変遷データ２２０は、需要予測を行なう商品が変遷したサービスパーツ識別子を初代から順番に関連付けたデータとした。これに代えて、図７に示すように、設計変更前後のサービスパーツ識別子を関連付けた変遷データ２２０を用い
てもよい。すなわち、設計変更前後のサービスパーツ識別子が関連付けることができる変遷データであれば、どのような構成のデータであってもよい。
【００５５】
図７に示す変遷データ２２０を用いて、前の世代のサービスパーツを特定する場合にも、管理コンピュータ２１は変遷データ抽出段階を実行する。ただし、この変遷データ抽出段階には、特定商品識別子に関連付けられている商品識別子を抽出する処理を行なう段階と、抽出した商品識別子の商品を後続商品として関連付けられている商品の商品識別子を抽出する前世代商品抽出処理を行なう段階とが含まれる。そして、管理コンピュータ２１は、この前世代商品抽出処理を、前記商品識別子のデータが抽出できなくなるまで繰り返す。具体的には、管理コンピュータ２１は、予測対象のサービスパーツ識別子を設計変更後のサービスパーツ識別子とする変遷データ２２０を抽出する。そして、抽出したサービスパーツ識別子を設計変更後のサービスパーツ識別子とする変遷データ２２０を抽出する。このように抽出したサービスパーツ識別子を設計変更後のサービスパーツ識別子とする変遷データ２２０の抽出を、該当する変遷データ２２０が抽出できなくなるまで行なう。そして、抽出したすべての変遷データ２２０の設計変更前のサービスパーツ識別子を取得する。これにより、設計変更前後のサービスパーツ識別子を関連付けるだけで、需要予測を行なうサービスパーツが後続となるすべてのサービスパーツを特定することができる。
【００５６】
○  上記実施形態においては、予測対象の受注実績データを取得した後、設計変更後のサービスパーツを特定し、このサービスパーツの受注実績データを取得したが、受注実績データを取得する順番は、これに限定されるものではない。予測対象特定データを取得した後、予測対象のサービスパーツの前の世代のサービスパーツを特定し、予測対象の受注実績データと前の世代のサービスパーツの受注実績データとを合わせて取得してもよい。
【００５７】
○  上記実施形態においては、予測対象のサービスパーツの受注実績データ２３０を受注実績データ記憶部２３から取得し、この受注実績データ２３０を用いて需要予測関数を算出した。これに代えて、予測対象のサービスパーツの受注実績データ２３０がない場合には、このサービスパーツの前の世代のサービスパーツの受注実績を用いて需要予測関数を算出してもよい。設計変更前のサービスパーツの受注実績を用いることにより、予測対象のサービスパーツを設計変更後に初めて販売する場合など、予測を行なうサービスパーツの実績がない場合であっても、設計変更後のサービスパーツの需要予測を、より的確に行なうことができる。
【００５８】
○  上記実施形態では、予測対象のサービスパーツの前の世代となるサービスパーツのすべての受注実績を用いて需要予測関数を算出した。これに代えて、最近の需要実績の年月から所定期間（例えば最近の６０ヶ月間）の受注実績のみを用いて需要予測関数を算出してもよい。例えば、古い受注実績を考慮することにより需要予測が的確にならないような場合には、古い受注実績（最近を基準にして所定期間よりも前の受注実績）を除いて、需要予測関数を算出してもよい。これにより、より的確な需要の予測値を算出することができる。
【００５９】
○  上記実施形態では、サービスパーツの需要予測を行なった。需要予測の対象はこれに限られるものではなく、商品の一部変更などにより過去の商品の後続商品であると対応付け可能な商品であればよく、例えばバージョンアップが行なわれるソフトウェアの需要予測などであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】実施形態における需要予測システムの概略図。
【図２】変遷データ記憶部に記憶されたデータの説明図。
【図３】受注実績データ記憶部に記憶されたデータの説明図。
【図４】実施形態における需要予測処理の処理手順を説明するための流れ図。
【図５】実施例のサービスパーツの販売実績を示す図。
【図６】実施例のサービスパーツの需要予測を説明するための説明図。
【図７】変更例における変遷データ記憶部に記憶されたデータの説明図。
【図８】従来技術における設計変更後のサービスパーツの需要予測を示す説明図。
【符号の説明】
【００６１】
２０…需要予測システム、２１…管理コンピュータ、２２…変遷データ記憶手段としての変遷データ記憶部、２３…実績データ記憶手段としての受注実績データ記憶部。
【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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