(57)【要約】【課題】製品の需要予測を支援するシステムにおいて、参照する実績データのグルーピングを効率よく行い、需要予測の精度向上を図る。【解決手段】初期グループ設定プログラム２０は、品種に応じてグループの候補を選択し、その候補の実績データを初期グループ設定画面１０に表示する。また、ユーザがグループに品目の追加などをしたことに伴って平均絶対誤差率を算出し、結果を表示する。分析対象品グループ設定プログラム２１は、分析対象品の販売実績を分析対象品グループ設定画面１１に表示する。また、分析対象品の属するグループの移動に伴って平均絶対誤差率を算出し、結果を表示する。グループ結果評価プログラム２２は、グループ結果評価画面１２にユーザが任意の品目および年月を入力したことに伴って、当該品目および年月に関するグループ毎の予測結果と実績値との誤差率から得点を算出し、表示する。グループに属する品目名も表示する。【選択図】図１
2007241605.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品に関する実績データを統計的手法によって処理することで製品に関する将来の需要予測を行うことを支援する需要予測支援システムであって、
品種と、品種に含まれるグループとの対応関係を示す第一の情報と、
グループと、グループに属する製品との対応関係を示す第二の情報と、
グループに属する製品の実績データから算出されたグループ毎の予測結果を示す予測データと、
前記製品の実績データとを所定の記憶手段に記憶し、
任意の品種が入力されたときに、当該品種に対応するグループを、前記第一の情報を用いて特定し、前記予測データを用いて前記特定したグループ毎の予測結果を抽出し、
前記第二の情報を用いて、前記グループに属する１つ以上の製品の実績データを抽出し、
前記抽出した前記予測結果および前記実績データを１つの画面上に表示する初期グループ設定手段
を備えることを特徴とする需要予測支援システム。
【請求項２】
前記初期グループ設定手段は、
前記予測データと前記所定の製品の実績データとの誤差の度合を計算し、その計算した誤差のグループ毎の度合を前記１つの画面上に比較表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測支援システム。
【請求項３】
前記初期グループ設定手段は、
前記画面上で、前記グループを構成する製品の所属するグループを変更する手段と、
前記グループを変更する手段により所属するグループが変更されたことにより、当該グループの誤差の度合を再計算し、再表示する
ことを特徴とする請求項２に記載の需要予測支援システム。
【請求項４】
前記製品に関する任意の品目が入力された場合に、
その入力された品目の実績データを表示し、
前記画面上でＧＵＩを介して入力されることで、前記表示された実績データの品目がグループを構成するものとして新たに追加されたときに、
当該グループの誤差の度合を再計算し、再表示する分析対象品グループ設定手段
をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の需要予測支援システム。
【請求項５】
任意の製品の実績データから算出された予測データと、当該製品の実績データとを比較評価し、表示するグループ結果評価手段
をさらに備えることを特徴とする請求項４に記載の需要予測支援システム。
【請求項６】
前記初期グループ設定手段は、
前記設定した各グループを構成する製品の実績データからそれぞれ算出された複数の予測データを前記１つの画面上に表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測支援システム。
【請求項７】
前記初期グループ設定手段は、
前記画面上でＧＵＩを介して、前記グループを構成する製品の所属先グループが変更された場合に、その変更前および変更後のグループを構成する製品の実績データからそれぞれ算出された２つの予測データを重ねて表示する
ことを特徴とする請求項６に記載の需要予測支援システム。
【請求項８】
製品に関する実績データを統計的手法によって処理することで製品に関する将来の需要予測を行うことを支援する需要予測支援システムにおける需要予測支援方法であって、
コンピュータが、
品種と、品種に含まれるグループとの対応関係を示す第一の情報と、
グループと、グループに属する製品との対応関係を示す第二の情報と、
グループに属する製品の実績データから算出されたグループ毎の予測結果を示す予測データと、
前記製品の実績データとを所定の記憶手段に記憶し、
任意の品種が入力されたときに、当該品種に対応するグループを、前記第一の情報を用いて特定し、前記予測データを用いて前記特定したグループ毎の予測結果を抽出し、
前記第二の情報を用いて、前記グループに属する１つ以上の製品の実績データを抽出し、
前記抽出した前記予測結果および前記実績データを１つの画面上に表示する
ことを特徴とする需要予測支援方法。
【請求項９】
前記予測データと前記所定の製品の実績データとの誤差の度合を計算し、その計算した誤差のグループ毎の度合を前記１つの画面上に比較表示する
ことを特徴とする請求項８に記載の需要予測支援方法。
【請求項１０】
前記画面上で、前記グループを構成する製品の所属するグループを変更する手段と、
前記グループを変更する手段により所属するグループが変更されたことにより、当該グループの誤差の度合を再計算し、再表示する
ことを特徴とする請求項９に記載の需要予測支援方法。
【請求項１１】
前記製品に関する任意の品目が入力された場合に、
その入力された品目の実績データを表示し、
前記画面上でＧＵＩを介して入力されることで、前記表示された実績データの品目がグループを構成するものとして新たに追加されたときに、
当該グループの誤差の度合を再計算し、再表示する
ことを特徴とする請求項１０に記載の需要予測支援方法。
【請求項１２】
任意の製品の実績データから算出された予測データと、当該製品の実績データとを比較評価し、表示する
ことを特徴とする請求項１１に記載の需要予測支援方法。
【請求項１３】
コンピュータに請求項８ないし請求項１２のいずれか一項に記載の需要予測支援方法を実行させることを特徴とする需要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、予測モデルを構築する作業の支援に係り、特に、予測モデルに最適な時系列の実績データを選定する作業の支援に関する。
【背景技術】
【０００２】
需要予測システムは、需要予測のもとになるデータ（ＰＯＳ（Point of Sales）データや前年同期比データなど）を取り込み、統計的手法を用いて需要予測を行った後、ユーザに理解しやすい形（表やグラフ）で提示する機能を備えるシステムである。企業において販売計画や生産計画を達成するために、需要予測システムを用いて予想される今後の需要を事前に捉えることにより、製品に関する在庫の圧縮および不足の解消を同時に実現している。
【０００３】
需要予測の対象となる製品のうち、清涼飲料水や家電品のような大量に消費される製品については、製品毎の品目レベル（例えば、「○○茶」）によるデータ処理では、特異値の影響を受けやすく、季節性や製品のライフサイクルによるトレンドを捉えにくい。そのため、複数の品目をグルーピングした品種レベル（例えば、「お茶系飲料」）によるデータ処理を行うことで需要予測の精度向上を図っている。
【０００４】
しかし、現状のグルーピング作業では、ユーザが、需要予測の対象製品の実績データと、過去の時系列の実績データ（例えば、同じ品種に属する他の製品のデータ）とをパソコン画面上で見比べて、近似度を判定していく手作業に頼っている。また、従来、近似度を統計的手法で自動判定する技術（例えば、特許文献１）はあるが、需要予測の場合、過去実績に基づく自動判定による優劣以外の要素（将来の販売促進計画、市場傾向など）も加味する必要がある。そのため、これらの要素も加味した自動化を図ると、需要予測システムはさらに複雑なものとなり、かえって事前作業が複雑になるという問題があった。
【特許文献１】特開２００４−２８７４７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の作業方法では、ユーザが、２台のパソコン画面上で、需要予測の対象となる製品の実績データと、参照する製品の実績データとを見比べて、グルーピング候補データの判定を行っており、非常に効率が悪かった。また、従来技術により、自動的に近似度を求めても、将来の販売促進計画や市場傾向なども考慮する必要があるので、人間の目による視覚的な近似度の検討作業が必要であった。
【０００６】
そこで、本発明は、前記問題に鑑み、製品の需要予測を支援するシステムにおいて、参照する実績データのグルーピングを効率よく行い、需要予測の精度向上を図る手段を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決する本発明は、製品に関する実績データを統計的手法によって処理することで製品に関する将来の需要予測を行うことを支援する需要予測支援システムであって、品種と、品種に含まれるグループとの対応関係を示す第一の情報と、グループと、グループに属する製品との対応関係を示す第二の情報と、グループに属する製品の実績データから算出されたグループ毎の予測結果を示す予測データと、前記製品の実績データとを所定の記憶手段に記憶し、任意の品種が入力されたときに、当該品種に対応するグループを、前記第一の情報を用いて特定し、前記予測データを用いて前記特定したグループ毎の予測結果を抽出し、前記第二の情報を用いて、前記グループに属する１つ以上の製品の実績データを抽出し、前記抽出した前記予測結果および前記実績データを１つの画面上に表示する初期グループ設定手段を備えることを特徴とする。なお、本発明は、他の需要予測支援システム、需要予測支援方法および需要予測支援プログラムを含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、製品の需要予測を支援するシステムにおいて、参照する実績データのグルーピングを効率よく行い、需要予測の精度向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。ここでは、本発明の実施形態に係るＧＵＩ（Graphical User Interface）による需要予測支援システムについて詳細に説明する。需要予測支援システムは、製品に関する実績データを入力し、その実績データを統計的手法によって処理することで行う、製品に関する将来の需要予測を支援するものである。
【００１０】
≪システムの概略≫
需要予測支援システムは、需要予測対象製品（品目レベル）に対し、参照する候補製品（品目レベル）を複数選び、候補となる複数のグループ（品種レベル）を自動的に作成するものである。需要予測支援システムでは、需要予測によって作成された各グループの指針と、需要予測対象製品の実績データとの誤差の度合いを、ＧＵＩにより１つのコンピュータ画面上で比較参照し、各グループの優劣を判断することを可能とする。
【００１１】
ここで述べる指針とは、当該グループに含まれる各候補製品（品目レベル）において、過去（Ｓ月）の同一期間内の実績データを合計し、グループでの実績データに変換したものを、以下の例の方法で計算した予測値をいう。例えば、
（１）Ｓ月の予測値を（Ｓ−１）月の実績データで予測
（２）（Ｓ＋１）月の予測値を（Ｓ−１）月とＳ月の実績データで予測
（３）（Ｓ＋２）月の予測値を（Ｓ−１）月とＳ月と（Ｓ＋１）月の実績データで予測
（４）（Ｓ＋３）月の予測値を・・・
というように算出し、連続して表示したものを指針としている。
【００１２】
また、本実施形態での品種とは、例えば「お茶系飲料」「ビール系飲料」「炭酸飲料」などの、製品の特徴に基づいて分類される種類に相当する。品目とは、需要予測で用いられる個々の製品に相当する。グループとは、需要予測を行うために販売実績数の推移が類似している製品を集めて作成されたものであり、例えば、製品の原料（緑茶／紅茶／烏龍茶、第一のビール／第二のビール／第三のビール）、販売開始時期（夏季／冬季／正月限定）、対象顧客（若者／熟年／女性）などが考えられる。
【００１３】
作成された各グループの構成要素となる参照候補製品（品目レベル）を、画面上で入れ替えることにより、さらに誤差の度合いを変更可能とする。また、誤差の度合いによる判定に加えて、作成された各グループの指針と需要予測対象製品の実績データのグラフとを、ＧＵＩを用いて視覚的に比較することで、自動判定による優劣以外の要素（将来の販売促進計画、市場傾向など）も検討可能とする。また、視覚的判断を加味して選択したグループを用いて需要予測した予測値を、需要予測対象製品の実績が出た後に評価する機能により、加味した視覚的な判断の成否を検証可能とする。
【００１４】
≪システムの構成と概要≫
まず、図１を用いて本発明の実施形態に係るシステム構成について説明する。図１は、本発明の実施形態に係るＧＵＩによる需要予測支援システムの構成を示すブロック図である。需要予測支援システム１００は、表示装置１、演算プログラム２、データ部３、マスタ部４、ＣＰＵ５および入力装置６を含んで構成される。これらは、バス７を介して相互に接続され、相互間においてデータ通信が行われる。需要予測支援システム１００は、ＰＣ（Personal Computer）やサーバなどのコンピュータによって実現されるが、必ずしもスタンドアロンである必要はなく、クライアント／サーバ・システムによって実現されてもよい。
【００１５】
表示装置１は、初期グループ設定画面１０、分析対象品グループ設定画面１１およびグループ結果評価画面１２を含んで構成される。表示装置１は、ディスプレイによって各画面を表示し、その表示された各画面は、その入力項目に応じて入力装置６から入力されるデータを受け付ける。初期グループ設定画面１０は、初期グループ設定プログラム（初期グループ設定手段）２０と対応しており、初期グループ設定プログラム２０の実施結果を取得して表示する。分析対象品グループ設定画面１１は、分析対象品グループ設定プログラム（分析対象品グループ設定手段）２１と対応しており、分析対象品グループ設定プログラム２１の実施結果を取得して表示する。グループ結果評価画面１２は、グループ結果評価プログラム（グループ結果評価手段）２２と対応しており、グループ結果評価プログラム２２の実施結果を取得して表示する。
【００１６】
演算プログラム２は、初期グループ設定プログラム２０、分析対象品グループ設定プログラム２１、グループ結果評価プログラム２２および需要予測プログラム２３を含んで構成される。演算プログラム２を構成する各プログラムは、ハードディスク装置などの不揮発性記憶装置に記憶され、必要に応じて所定のメモリにロードされて、ＣＰＵ５によって実行される。
【００１７】
初期グループ設定プログラム２０は、初期グループ設定画面１０と対応しており、初期グループ設定画面１０上の操作を元に初期グループ設定の実施、その実施結果画面の作成および提示を行う。分析対象品グループ設定プログラム２１は、分析対象品グループ設定画面１１と対応しており、分析対象品グループ設定画面１１上の操作を元に分析対象品グループ設定の実施、その実施結果画面の作成および提示を行う。グループ結果評価プログラム２２は、グループ結果評価画面１２と対応しており、グループ結果評価画面１２上の操作を元にグループ結果評価の実施、その実施結果画面の作成および提示を行う。需要予測プログラム２３は、データ部３の販売実績データ（グループ別）３２を入力し、そのデータによって需要を予測し、その結果を予測販売実績データ（グループ別）３３および予測販売実績データ（品目別）３４に出力する。なお、需要予測プログラム２３の機能は、個別のＰＣにインストールされた表計算ソフトウェアを用いて予測結果を算出する方法などで実現してもよい。
【００１８】
データ部３は、販売実績データ（品目別）３０、販売実績グループ内比率データ（品目別）３１、販売実績データ（グループ別）３２、予測販売実績データ（グループ別）３３、予測販売実績データ（品目別）３４、予測売上構成比データ（グループ別）３５、予測売上構成比データ（品目別）３６、分析対象品販売実績データ（品目別）３７、分析対象品売上構成比データ（品目別）３８および販売実績データ（新）（品目別）３９を含んで構成される。データ部３は、ハードディスク装置などの不揮発性記憶装置に記憶される。
【００１９】
マスタ部４は、品目マスタ４０および品種マスタ４１を含んで構成される。マスタ部４は、ハードディスク装置などの不揮発性記憶装置に記憶される。
【００２０】
ＣＰＵ５は、コンピュータの中央処理装置であり、所定のメモリにロードされた演算プログラム２を実行することによって、需要予測支援システム１００の機能を実現する。入力装置６は、マウスやキーボードであり、表示装置１に表示された各画面の入力項目に応じて、ユーザがデータを入力するための装置である。
【００２１】
≪データの構成≫
次に、図２ないし図１３に示すデータおよびマスタの構成例について説明する。本実施形態は、製品に関する過去３年分の実績データを使用してグループ毎に需要予測を行った例である。
以下、各図におけるデータの説明では、販売実績や予測結果の記載がスペースの都合上４ヶ月分しかないが、実際には、データは４ヶ月分以外を含めて登録されているものとする。また、本実施形態では、年度の単位を当年１２月〜翌年１１月までとしているが、これに限らず、例えば当年４月〜翌年３月までとしてもよい。
【００２２】
図２（ａ）は、販売実績データ（品目別）の構成例を示す図である。販売実績データ（品目別）３０ａは、品目コード３００１、各品目の販売実績の年度別合計である販売実績３００２〜３００４および月別の販売実績３００５〜３００８を含んで構成されている。図２（ｂ）は、販売実績の月別売上構成比データ（品目別）の構成例を示す図である。販売実績の月別売上構成比データ（品目別）３０ｂは、品目コード３００１および各品目の各年月における月別売上構成比３０１２〜３０１５で構成されている。本実施形態で扱う月別売上構成比は、年次の販売実績数の合計に対する各月次の販売実績数の割合を示すものとする。なお、販売実績数の代わりに、売上高や利益の割合を適用してもよい。また、実績データは、必ずしも販売に関するデータである必要はなく、生産や在庫に関するデータ（生産量、在庫量など）であってもよい。
なお、各品目の各月における月別売上構成比３０１２〜３０１５は、次の式１により算出するものとする。
月別売上構成比＝月別販売実績÷当該年度における各月の販売実績の合計  ・・・式１
【００２３】
図３は、販売実績グループ内比率データ（品目別）の構成例を示す図である。販売実績グループ内比率データ（品目別）３１は、グループコード３１０１、品目コード３００１およびグループ内比率３１０３〜３１０６を含んで構成されている。グループコード３１０１および品目コード３００１から、そのグループ内にいくつの品目が属しているかを確認することができる。グループ内比率３１０３〜３１０６は、各月のグループの販売実績に対してそのグループに属する品目の販売実績がどの程度の割合を占めているかを示したものである。例えば、図３上にはグループコード３１０１が「１１１１」であるグループ（以下、適宜「グループ１１１１」という）において、２０００年１２月におけるグループ１１１１全体の販売実績に対して、品目コード３００１が「Ａ６０」である品目の販売実績のグループ内比率は０．９７６（９７．６％）であることが分かる。
なお、品目のグループ内比率３１０３〜３１０６は、次の式２によって算出するものとする。
グループ内比率＝当該月における品目の販売実績÷当該月におけるグループ全品目の販売実績の合計  ・・・式２
【００２４】
図４は、販売実績データ（グループ別）の構成を示す図である。販売実績データ（グループ別）３２は、グループコード３１０１および各グループの月別の販売実績３２０２〜３２０５を含んで構成されている。
なお、各グループの月別の販売実績３２０２〜３２０５は、グループ全品目の販売実績を月毎に合計することによって算出するものとする。
【００２５】
図５は、予測販売実績データ（グループ別）の構成例を示す図である。予測販売実績データ（グループ別）３３は、グループコード３１０１、平均絶対誤差率（誤差の度合）３３０２、年度別合計３３０３〜３３０５および各グループの月別の予測結果３３０６〜３３１０を含んで構成されている。
【００２６】
＜平均絶対誤差率の算出方法＞
本実施形態においては、品目別の販売実績データを３年分用意し、初めの２年分を用いて算出された予測値と、残りの１年分の実績値との誤差を算出している。以下、平均絶対誤差率３３０２の算出方法を、２０００年１２月〜２００３年１１月の３年分の販売実績を用いて説明する。
【００２７】
（１）２０００年１２月〜２００２年１１月の２年分の販売実績（図４の販売実績３２０２，３２０３・・・）を用いて２００２年１２月〜２００３年１１月の１年分の予測値（図５の予測結果３３０６〜３３１０の当該年月の値）を算出する。この算出は、例えば前記した予測値（指針）の算出方法に基づいて実施される。
【００２８】
（２）（１）で算出した２００２年１２月〜２００３年１１月の１年分の予測値から、図４に保管されている２００２年１２月〜２００３年１１月までの１年分の実績値を引いたものの絶対値を取り、その結果を実績値で割ることでそれぞれの月の絶対誤差率を算出する。式３に示す通りである。
月の絶対誤差率＝｜月の予測値−月の実績値｜÷月の実績値  ・・・式３
【００２９】
（３）（２）で算出された各月の絶対誤差率の平均値（平均絶対誤差率）を算出する。式４に示す通りである。
平均絶対誤差率＝当該年度における各月の絶対誤差率の合計÷１２  ・・・式４
なお、ここで算出した平均絶対誤差率３３０２の値が小さいグループほど、予測値（予測結果）の信頼度が高い、ということになる。
【００３０】
図５では、（１）で算出した２００２年１２月〜２００３年１１月の２００２年度分の各月の予測値が、図５の各月の予測結果３３０６〜３３１０の当該年月の欄に保存され、各月の予測値の合計が２００２年度合計３３０５に保存されている。２００３年度、２００４年度分の予測値も同様に算出され、保存される。
さらに、算出した２００２年度分の各月の予測値を用いて、遡って算出した２０００年度分および２００１年度分の各月の予測値が、予測結果３３０６，３３０７・・・（２４ヵ月分）に保存されている。また、各月の予測値を年度別に加算した合計値が、２０００年度合計３３０３および２００１年度合計３３０４に保存されている。
【００３１】
図６は、予測販売実績データ（品目別）の構成例を示す図である。予測販売実績データ（品目別）３４は、グループコード３１０１、品目コード３００１、各品目の予測結果の年度別合計３４０３〜３４０５および各品目の予測結果３４０６〜３４１０を含んで構成されている。各品目の予測結果３４０６〜３４１０は、図５の予測販売実績データ（グループ別）３３に示す各グループの各月の予測結果３３０６〜３３１０を、図３の販売実績グループ内比率データ（品目別）３１に示すグループ内比率３１０３〜３１０６で按分することで算出される。つまり、式５により算出される。
品目の予測結果＝グループの予測結果×品目のグループ内比率  ・・・式５
また、各グループの年度別合計３４０３〜３４０５は、図５に示す各グループの年度別合計３３０３〜３３０５を、前記した式２を用いて各品目のグループ内比率を算出し、その比率で式５を用いて按分することで算出される。
【００３２】
図７は、予測売上構成比データ（グループ別）の構成例を示す図である。予測売上構成比データ（グループ別）３５は、グループコード３１０１および各グループの各月における月別売上構成比３５０２〜３５０５を含んで構成される。なお、各グループの各月における月別売上構成比３５０２〜３５０５は、図５の予測販売実績データ（グループ別）３３を用いて、式１と同様に算出するものとする。
【００３３】
図８は、予測売上構成比データ（品目別）の構成例を示す図である。予測売上構成比データ（品目別）３６は、グループコード３１０１、品目コード３００１および各品目の各月における月別売上構成比３６０３〜３６０６を含んで構成される。なお、各品目の各月における月別売上構成比３６０３〜３６０６は、図６の予測販売実績データ（品目別）３４を用いて、式１と同様に算出するものとする。
【００３４】
図９は、分析対象品販売実績データ（品目別）の構成例を示す図である。分析対象品販売実績データ（品目別）３７は、品目コード３００１、各品目の販売実績の年度別合計３７０２〜３７０４および各品目の月別の販売実績３７０５〜３７０８を含んで構成されている。
【００３５】
図１０は、分析対象品売上構成比データ（品目別）の構成例を示す図である。分析対象品売上構成比データ（品目別）３８は、品目コード３００１および各品目の各月における月別売上構成比３８０２〜３８０５を含んで構成されている。なお、分析対象品目の各月における月別売上構成比３８０２〜３８０５は、図９の分析対象品販売実績データ（品目別）３７を用いて、式１と同様に算出するものとする。
【００３６】
図１１は、販売実績データ（新）（品目別）の構成例を示す図である。販売実績データ（新）（品目別）３９は、品目コード３００１および各品目の月別の販売実績３９０２〜３９０５を含んで構成されている。
【００３７】
図１２は、品目マスタの構成例を示す図である。品目マスタ４０は、品目コード４００１および品目名４００２を含んで構成されている。これによれば、品目名４００２が分れば、品目コードを特定でき、逆に、各品目コード４００１が分かれば、品目名４００２を特定することができる。
【００３８】
図１３は、品種マスタの構成例を示す図である。品種マスタ４１は、グループコード４１０１および品種名４１０２を含んで構成されている。これによれば、例えば品種名が○○のものについては、６つのグループ（グループ１１１１〜６６６６）が保管されていることが分かる。つまり、品種名４１０２が分かれば、属するグループコード４１０１を特定することができる。
【００３９】
≪システムの処理≫
図１４は、本発明の実施形態に係る演算プログラムの処理手順の概要を示すフローチャートである。需要予測支援システム１００における演算プログラム２（図１参照）の処理手順は、対象グループ候補選択処理Ｓ２３、初期グループ修正処理Ｓ２４、分析対象品実績表示処理Ｓ２５、分析対象品最適グループ選択処理Ｓ２６およびグループ結果評価処理Ｓ２７を含む。
【００４０】
対象グループ候補選択処理Ｓ２３および初期グループ修正処理Ｓ２４は、初期グループ設定画面１０および初期グループ設定プログラム２０（図１参照）と対応している。対象グループ候補選択処理Ｓ２３は、初期グループ設定プログラム２０において、ユーザが入力した品種に応じて製品（品目）のグループ候補を選択し、その選択したグループ候補の品目の販売実績数を表示装置１の初期グループ設定画面１０に表示する処理である。初期グループ修正処理Ｓ２４は、初期グループ設定プログラム２０において、初期グループ設定画面１０に表示されたグループに対してユーザが入力装置６を用いて品目の追加や削除をしたことに伴って、平均絶対誤差率（誤差の度合）の算出および指針の作成を行い、その結果を初期グループ設定画面１０に表示する処理である。
【００４１】
分析対象品実績表示処理Ｓ２５および分析対象品最適グループ選択処理Ｓ２６は、分析対象品グループ設定画面１１および分析対象品グループ設定プログラム２１（図１参照）と対応している。分析対象品実績表示処理Ｓ２５は、分析対象品グループ設定プログラム２１において、分析対象品の販売実績値を表示装置１の分析対象品グループ設定画面１１に表示する処理である。分析対象品最適グループ選択処理Ｓ２６は、分析対象品グループ設定プログラム２１において、分析対象品グループ設定画面１１に対してユーザが入力装置６を用いて分析対象品が属するグループの追加や移動を繰り返し行ったことに伴って平均絶対誤差率の算出および指針の作成を行い、その結果を分析対象品グループ設定画面１１に表示する処理である。
【００４２】
グループ結果評価処理Ｓ２７は、グループ結果評価画面１２およびグループ結果評価プログラム２２と対応している。グループ結果評価処理Ｓ２７は、グループ結果評価プログラム２２において、グループ結果評価画面１２に対してユーザが入力装置６を用いて任意の品目および年月を入力したことに伴って、その品目に関するグループ毎の予測値（予測結果）の結果と実績値との平均絶対誤差率を算出し、さらに、当該グループに属している品目名を抽出し、その結果をグループ結果評価画面１２に表示する処理である。
【００４３】
需要予測支援システム１００における演算プログラム２は、初期のグループを設定する処理（第１の処理）、分析対象品が属するべき最適なグループを設定する処理（第２の処理）および実際のグルーピング結果をフィードバックする処理（第３の処理）の３つに分けられる。初期のグループを設定する処理（第１の処理）は、初期グループ設定プログラム２０によって実施される。分析対象品が属するべき最適なグループを設定する処理（第２の処理）は、分析対象品グループ設定プログラム２１によって実施される。実際のグルーピング結果をフィードバックする処理（第３の処理）は、グループ結果評価プログラム２２によって実施される。
【００４４】
＜初期のグループを設定する処理＞
以下、本発明の実施形態に係る需要予測支援システムにおける初期のグループを設定する処理（第１の処理）について説明する。まず、図１５、図１６および図２４を用いて対象グループ候補選択処理Ｓ２３を説明する。対象グループ候補選択処理Ｓ２３は、ユーザが分析対象品の品種を入力装置６から入力したことを受けて、分析対象品に対するグループの候補を画面上に表示する処理である。
【００４５】
図１５は、対象グループ候補選択処理Ｓ２３において対象グループ候補を初期グループ設定画面１０に表示する優先順位を設定する処理を示すフローチャートである。
図１６は、対象グループ候補選択処理Ｓ２３において対象グループ候補を初期グループ設定画面１０に表示する処理を示すフローチャートである。
【００４６】
図２４は、初期グループ設定画面１０の画面イメージを示す図である。この図２４の初期グループ設定画面１０は、品種入力部１００１、表示ボタン１００２、指針表示部（グループパターン）１００３〜１００８、グラフ（指針部）１００９〜１０１４、平均絶対誤差率表示部（平均絶対誤差率）１０１５〜１０２０、グループ内品目売上構成比表示部１０２１、矢印ボタン１０２２、グラフ１０２３，１０２４、分析対象品グループ設定画面への切替ボタン１０２５、グループ結果評価画面への切替ボタン１０２６、削除部１０２７および表示グループ切替ボタン１０２８を含んで構成される。
【００４７】
品種入力部１００１は、分析対象品の品種名を入力する欄である。表示ボタン１００２は、初期グループ設定画面１０において、グループ内品目売上構成比表示部１０２１やグループ毎の指針を表示するためのボタンである。指針表示部（グループパターン）１００３〜１００８は、各グループの予測結果などを表示する欄である。グラフ１００９〜１０１４は、各グループの予測結果などを示すグラフである。平均絶対誤差率表示部（平均絶対誤差率）１０１５〜１０２０は、各グループの平均絶対誤差率を示す欄である。
【００４８】
グループ内品目売上構成比表示部１０２１は、グループ内品目の月別売上構成比を表示する欄である。矢印ボタン１０２２は、品目の移動、削除を行う際に当該品目のグラフをドラッグ＆ドロップするためのボタンである。グラフ１０２３，１０２４は、グループ内品目の販売実績または予測値を示すグラフである。切替ボタン１０２５は、画面を分析対象品グループ設定画面１１へ切り替えるためのボタンである。切替ボタン１０２６は、画面をグループ結果評価画面１２へ切り替えるためのボタンである。削除部１０２７は、品目の削除を行う場合に用いる欄である。表示グループ切替ボタン１０２８は、グループ内品目売上構成比表示部１０２１に表示するグループを切り替えるためのボタンである。
【００４９】
以下、図２４を参照しながら、図１５および図１６に沿って、対象グループ候補選択処理Ｓ２３について説明する。
【００５０】
（１）ユーザは、初期グループ設定画面１０の品種入力部１００１に分析対象品の品種名を入力し、表示ボタン１００２をクリックする（ステップＳ２３０１）。初期グループ設定画面１０の品種入力部１００１には、入力した値が表示される（ステップＳ２３０２）。
【００５１】
（２）初期グループ設定プログラム２０は、マスタ部４の品種マスタ４１から、ステップＳ２３０１で入力された品種名と同じ品種名４１０２およびそれに対応するグループコード４１０１（図１３参照）を抽出する（ステップＳ２３０３）。なお、ここで、同じ品種名が品種名４１０２に存在しなかった場合には、その旨を促すメッセージを表示装置１の画面上に表示するなどして、ステップＳ２３０１の処理に戻ってもよい（図示せず）。
【００５２】
（３）初期グループ設定プログラム２０は、予測販売実績データ（グループ別）３３を読み、ステップＳ２３０３で抽出されたグループコード４１０１と同一のグループコード３１０１（図５参照）のデータを抽出する（ステップＳ２３０４）ことで、対象グループ候補を特定する。
【００５３】
（４）初期グループ設定プログラム２０は、品種マスタ４１において、品種名４１０２で紐付く他のグループコード４１０１の検索を行い、他のグループの有無をチェックする（ステップＳ２３０５）。この処理は、入力された品種に複数のグループが登録されているか否かを判別する処理である。ここで、他のグループコード４１０１が見つかれば（ステップＳ２３０５の有）、再度品種名４１０２に基づいてグループコード４１０１の抽出処理を行う（ステップＳ２３０３）。見つからなければ（ステップＳ２３０５の無）、次の処理を行う。
【００５４】
（５）初期グループ設定プログラム２０は、抽出された予測販売実績データ（グループ別）３３を、平均絶対誤差率３３０２（図５参照）に関して昇順に並べ替えて（ステップＳ２３０６）、対象グループの優先順位付けを行う。なお、後記するが、画面にはこの優先順位の高いグループから順に表示される。図５に記載されているグループ予測結果（グループ）３３は、既に優先順位に従って並べ替えられたものである。
【００５５】
（６）初期グループ設定プログラム２０は、データの並べ替え処理（ステップＳ２３０６）の結果を予測販売実績データ（グループ別）３３に登録する（ステップＳ２３０７）。
【００５６】
（７）初期グループ設定プログラム２０は、対象グループの優先順位設定の処理を終了する（ステップＳ２３０８）。
【００５７】
（８）初期グループ設定プログラム２０は、予測販売実績データ（グループ別）３３（図５参照）から、優先順位に従ってグループコード３１０１を抽出し、当該グループにおける各月において、売上構成比の算出を行う（ステップＳ２３０９）。具体的には、２０００年度合計３３０３および２０００年１２月の予測結果３３０６を読み、該グループの月別売上構成比の算出を行う。図５の予測販売実績データ（グループ別）３３では、グループコード３１０１が「１１１１」であるグループの優先順位が一番高いため、まず、グループコード３１０１が「１１１１」のデータについて処理を行う。
【００５８】
ここで、予測結果（予測値）における月別売上構成比とは、年間の予測値合計のうちその月の予測値が占める割合を算出したものである。式６に、予測結果（予測値）における月別売上構成比の算出式の例を示す。
２０００年１２月分の月別売上構成比
＝２０００年１２月の予測値÷２０００年度予測値合計  ・・・式６
【００５９】
式６の例に従って、２００１年１月分以降の年月についても同様に月別売上構成比の算出を行う。この処理は、予測結果を画面上で表示するにあたり、グループ間、品目間のボリュームの違いを補正するために構成比に変換する処理である。なお、月別売上構成比の他に季節指数に変換する方法でもよい。
【００６０】
（９）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２３０９で算出された月別売上構成比をデータ部３の予測売上構成比データ（グループ別）３５（図７参照）内において２０００年１２月の月別売上構成比３５０２以降に登録する（ステップＳ２３１０）。
【００６１】
（１０）初期グループ設定プログラム２０は、予測販売実績データ（品目別）３４からステップＳ２３０９で抽出したグループコード３１０１に紐付く品目コード３００１を抽出し、当該品目における２０００年度合計３４０３および２０００年１２月の予測結果３４０６を読み込み、式６を用いて当該品目における月別売上構成比の算出を行う（ステップＳ２３１１）。
【００６２】
（１１）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２３１１で算出された月別売上構成比を、予測売上構成比データ（品目別）３６（図８参照）内において２０００年１２月の月別売上構成比３６０３以降に登録する（ステップＳ２３１２）。
【００６３】
（１２）初期グループ設定プログラム２０は、予測販売実績データ（品目別）３４（図６参照）内にグループコード３１０１が「１１１１」である他の品目（品目コード３００１）の有無をチェックする（ステップＳ２３１３）。他の品目があれば（ステップＳ２３１３の有）、当該品目について再度ステップＳ２３１１の処理から行う。他になければ（ステップＳ２３１３の無）、次の処理を行う。
【００６４】
（１３）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２３０１で入力された品種について、グループ毎の予測結果と、グループパターン１に属する各品目の販売実績値の月別売上構成比画面を作成し、表示装置１に提示し（ステップＳ２３１４）、表示装置１は、初期グループ設定画面１０を更新する（ステップＳ２３１５）。具体的には、まず、初期グループ設定プログラム２０は、予測結果として、予測売上構成比データ（グループ別）３５内のグループ１１１１の２０００年１２月の月別売上構成比３５０２以降を抽出し、その値をグラフ化し、初期グループ設定画面１０（図２４参照）上のグループパターン１（１００３）にグラフ１００９の形式で表示する。また、初期グループ設定プログラム２０は、予測販売実績データ（グループ別）３３からグループ１１１１の平均絶対誤差率３３０２を読み、初期グループ設定画面１０上の平均絶対誤差率表示部１０１５に表示する。
【００６５】
次に販売実績値として、初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２３１１で抽出したグループ１１１１に属する品目について、販売実績データ（品目別）３０の販売実績データ（品目別）３０ｂ（図２参照）から月別売上構成比３０１２、３０１３・・・を抽出し、その値をグラフ化し、初期グループ設定画面１０上のグループ内品目売上構成比表示部１０２１にグラフ１０２３および１０２４の形式で表示する。図２４では、グラフ１０２３および１０２４の２つのグラフが存在することから、グループ１１１１には２つの品目が属することが、ユーザは目視により判別できる。さらに、グラフ１０２４は２００３年６月以降に販売実績がある品目（製品）であり、グラフ１０２３のグラフと比較して、２００３年６月以降の販売実績の推移が類似している様子が視覚的に確認可能であることが示されている。
なお、このグループ内品目売上構成比表示部１０２１は、初めに優先順位の１番高いグループパターン１の各品目の売上構成比が表示されているが、ユーザが表示グループ切替ボタン１０２８をクリックすることで、それ以降のグループ（グループパターン２，グループパターン３・・・）の売上構成比を表示するよう切り替えることができる。その場合、ステップＳ２３１４で抽出するグループコードを２２２２，３３３３・・・と順番に変更することで、他のグループの売上構成比を表示する。
なお、販売実績データ（品目別）３０ｂの代わりに、販売実績データ（品目別）３０ａを用いて、各品目の販売実績値をグループ内品目売上構成比表示部１０２１に表示させてもよい。この場合は、各品目毎の販売実績値を比較することが可能である。
【００６６】
（１４）初期グループ設定プログラム２０は、予測販売実績データ（グループ別）３３（図５参照）においてグループコード３１０１が「１１１１」以外のグループの有無をチェックする（ステップＳ２３１６）。他のグループがあれば（ステップＳ２３１６の有）、ステップＳ２３０９の処理に戻り、ステップＳ２３０６で設定した優先順位の順にステップＳ２３０９ないしＳ２３１４の処理を行う。優先順位が２番目のグループ（図５の予測販売実績データ（グループ別）３３では、グループコード３１０１が２２２２のグループ（以下、適宜「グループ２２２２」という））については、ステップＳ２３１４で作成された予測値のグラフを初期グループ設定画面１０上のグループパターン２（１００４）にグラフ１０１０の形式で表示する。同様に、平均絶対誤差率についても初期グループ設定画面１０上の平均絶対誤差率表示部１０１６に表示する。それ以降、同様に優先順位が６番目のグループまでの予測売上構成比データおよび平均絶対誤差率を初期グループ設定画面１０上に表示する。予測販売実績データ（グループ別）３３において他のグループがなければ（ステップＳ２３１６の無）、グループ予測結果表示処理を終了する（ステップＳ２３１７）。
【００６７】
初期グループ設定画面１０には、例として６つのグループ候補の情報が表示できるようになっているが、候補が６つ未満であれば存在するグループの候補の数だけが表示される。例えば、グループ候補が４つしかない場合は、画面に表示されるのはグループパターン４までである。また、６つ以上のグループを表示できる仕様にしてもよい。
【００６８】
なお、ステップＳ２３１４，Ｓ２３１５において、初期グループ設定プログラム２０は、予測売上構成比データ（品目別）３６の情報を初期グループ設定画面１０に表示させてもよい。具体的には、例えば、初期グループ設定画面１０のグループパターン１の部分（１００３，１００９，１０１５）をユーザがダブルクリックしたことなどをトリガとして、初期グループ設定プログラム２０は、予測売上構成比データ（品目別）３６のグループ１１１１の月別売上構成比３６０３、３６０４・・・を抽出し、その値をグラフ化し、グループ内品目売上構成比表示部１０２１に、グラフ１０２３および１０２４の形式で表示させる（図示せず）。グループ内品目売上構成比表示部１０２１に、ステップＳ２３１４，Ｓ２３１５で表示した販売実績値を再度表示するには、表示ボタン１００２をクリックする。
これにより、初期グループ設定画面１０上で、販売実績値と予測値の両方を切り替えながら確認することが可能となる。
【００６９】
＜初期グループ修正処理＞
次に、図１７、図１８および図２４を用いて初期グループ修正処理Ｓ２４について説明する。初期グループ修正処理Ｓ２４は、表示装置１の画面上でユーザが入力装置６を用いてグループ内の品目の追加や削除を繰り返して行い、平均絶対誤差率の変化や指針の変化を確認しながら、より精度の高いグループを作成するための処理である。初期グループ修正処理Ｓ２４は、グループに品目を追加する処理およびグループから品目を削除する処理を含む。
まず、グループに品目を追加する処理について、グループ１１１１（グループパターン１）の品目をグループ２２２２（グループパターン２）に追加する例を使って説明する。
【００７０】
図１７は、初期グループ修正処理Ｓ２４において、ユーザが入力装置６を用いてグループへの品目の追加を画面上で繰り返して行ったことに伴って、平均絶対誤差率が算出され、初期グループ設定画面１０に表示される処理を示すフローチャートである。
【００７１】
図１８は、初期グループ修正処理Ｓ２４において、ユーザが入力装置６を用いてグループへの品目の追加を画面上で繰り返して行ったことに伴って、指針が作成され、初期グループ設定画面１０に表示される処理を示すフローチャートである。
【００７２】
（１）初期グループ設定画面１０（図２４参照）上のグループ内品目売上構成比表示部１０２１には、優先順位が１番高いグループ（グループ１１１１）に属する品目の販売実績の月別売上構成比をグラフ化したものが表示されている（図１６のステップＳ２３１４、Ｓ２３１５）。
ユーザは、入力装置６から初期グループ設定画面１０上の矢印ボタン１０２２を使用し、グループ内品目売上構成比表示部１０２１上に表示されている任意のグラフ１０２３を選択、ドラッグし、グループパターン２（１００４）にドロップする（図１７のステップＳ２４０１）。初期グループ設定画面１０には、ドラッグ＆ドロップされた画面が表示される（ステップＳ２４０２）。なお、任意の品目をグループから削除する場合には、初期グループ設定画面１０上で当該品目のグラフ（１０２３，１０２４）をドラッグし、削除部１０２７にドロップする。
【００７３】
（２）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２でドロップされた場所がグループパターン２（１００４）なので、当該品目はグループ２２２２への追加となるため（ステップＳ２４０３の追加）、ステップＳ２４０５へ推移する。なお、当該品目をグループから削除する場合には（ステップＳ２４０３の削除）、図１９のステップＳ２４２０へ推移する（ステップＳ２４０４）。
【００７４】
（３）初期グループ設定プログラム２０は、予測売上構成比データ（グループ別）３５（図７参照）から、グループ２２２２の月別売上構成比３５０２、３５０３・・を抽出する。次に、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択された品目（品目コード３００１）について、販売実績データ（品目別）３０の販売実績データ３０ｂ（図２参照）から、販売実績の月別売上構成比３０１２、３０１３・・を抽出する。そして、月別売上構成比３５０２と３０１２との誤差率、３５０３と３０１３との誤差率・・・を算出する。さらに、各月の誤差率の平均値（平均絶対誤差率）を算出する（ステップＳ２４０５）。
【００７５】
（４）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４０５で算出された平均絶対誤差率を、初期グループ設定画面１０の平均絶対誤差率表示部１０１６に表示する画面を作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２４０６）。それに対して、表示装置１は初期グループ設定画面１０を更新する（ステップＳ２４０７）。
【００７６】
（５）初期グループ設定プログラム２０は、指針の変更処理（図１８のＳ２４０９）へ推移する（ステップＳ２４０８）。
【００７７】
（６）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択された品目をデータ部３の販売実績グループ内比率データ（品目別）３１（図３参照）のグループ２２２２に追加して登録し、グループ２２２２における当該品目および他の品目の月別グループ内比率を、販売実績データ（品目別）３０の販売実績データ（品目別）３０ａを用いて各品目かつ各月毎に算出し、それぞれグループ内比率３１０３、３１０４・・に登録する（ステップＳ２４０９）。
【００７８】
（７）初期グループ設定プログラム２０は、販売実績データ（品目別）３０の販売実績データ（品目別）３０ａ（図２参照）から、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択された品目の販売実績３００２、３００３、・・・を抽出し、販売実績データ（グループ別）３２（図４参照）のグループ２２２２に対応する販売実績３２０２、３２０３、・・・に加算し、値を変更する（ステップＳ２４１０）。
【００７９】
（８）需要予測プログラム２３は、ステップＳ２４１０で作成された販売実績データ（グループ別）３２を取り込み、グループ２２２２についての予測結果（グループ毎に予測した販売実績データ）を算出する。次に、算出した予測結果を、販売実績グループ内比率データ（品目別）３１のグループ内比率３１０３、３１０４、・・・に基づいて按分し、グループ２２２２に属する各品目の予測結果を算出する（ステップＳ２４１１）。
【００８０】
（９）需要予測プログラム２３は、ステップＳ２４１１で算出したグループ２２２２の予測結果データを予測販売実績データ（グループ別）３３に登録する。次に、同じくステップＳ２４１１で按分して算出したグループ２２２２に属する各品目の予測結果を予測販売実績データ（品目別）３４に登録する（ステップＳ２４１２）。
【００８１】
（１０）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４１２で登録された予測販売実績データ（グループ別）３３（図５参照）を読み、グループ２２２２の予測結果３３０６、３３０７、・・・を抽出し、グループ２２２２の月別売上構成比を算出する（ステップＳ２４１３）。
【００８２】
（１１）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４１３で算出したグループ２２２２の月別売上構成比を、予測売上構成比データ（グループ別）３５（図７参照）内の月別売上構成比３５０２、３５０３、・・・に登録する（ステップＳ２４１４）。
【００８３】
（１２）初期グループ設定プログラム２０は、予測売上構成比データ（グループ別）３５内のグループ２２２２の月別売上構成比３５０２、３５０３、・・・を抽出し、その値をグラフ化し、初期グループ設定画面１０（図２４参照）上のグループパターン２（１００４）にグラフ１０１０の形式で表示する画面を作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２４１５）。なお、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択した品目が加わっているので、実際のグラフ１０１０の形は図２４とは異なり、上記品目の追加が反映されたものになる。また、品目の追加前後の２つのグラフを、線の色や太さを変えるなどして重ねて表示してもよい。これを受けて、表示装置１は、初期グループ設定画面１０を更新する（ステップＳ２４１６）。
【００８４】
（１３）ユーザは、ステップＳ２４１６で更新された初期グループ設定画面１０上のグラフ１０１０の変化や、ステップＳ２４０７で更新された平均絶対誤差率１０１６の値などに基づいて、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択した品目をグループ２２２２に加えるか否かの判断を行う。グループ２２２２に加えないのであれば、ステップＳ２４２０（図１９参照）以降で当該グループから削除処理を行う。
さらに、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択した品目を他のグループに入れるか否かについて検証するときには（ステップＳ２４１７の有）、図１７のステップＳ２４０１の処理から再開する（ステップＳ２４１８）。他のグループに属する品目について検証しないときには（ステップＳ２４１７の無）、初期グループ設定プログラム２０が、グループ修正（グループ追加における指針の変更）を終了する（ステップＳ２４１９）。
【００８５】
＜初期グループ削除処理＞
次に、図１９、図２４を用いて初期グループ修正処理Ｓ２４におけるグループから品目を削除する処理について説明する。ここでは、グループ１１１１のグループから品目を削除する例を使って説明する。
【００８６】
図１９は、初期グループ修正処理Ｓ２４において、ユーザが入力装置６を用いてグループから品目の削除を画面上で繰り返して行ったことに伴って、指針の作成を行い、初期グループ設定画面１０に表示する処理を示すフローチャートである。
【００８７】
（１）初期グループ設定画面１０（図２４参照）上のグループ内品目売上構成比表示部１０２１には、優先順位が１番高いグループ（グループ１１１１）に属する品目の販売実績の月別売上構成比をグラフ化したものが表示されている（図１６のステップＳ２３１４、Ｓ２３１５）。
ユーザは、入力装置６を用いて初期グループ設定画面１０上の矢印ボタン１０２２を使用して、グループ内品目売上構成比表示部１０２１上に表示されている任意のグラフ１０２３を選択、ドラッグし、削除部１０２７にドロップする（図１７のステップＳ２４０１、Ｓ２４０２）。
【００８８】
（２）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択された品目がドロップされた場所が削除部１０２７なので（図１７のステップＳ２４０３の削除）、ステップＳ２４２０に推移する（図１７のステップＳ２４０４）。
【００８９】
（３）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択された品目（品目コード３００１）を販売実績グループ内比率データ（品目別）３１（図３参照）内のグループ１１１１のグループから削除し、グループ１１１１における他の品目の月別グループ内比率を算出し、それぞれグループ内比率３１０３、３１０４・・に登録する削除処理を行う（図１９のステップＳ２４２０）。
【００９０】
（４）初期グループ設定プログラム２０は、販売実績グループ内比率データ（品目別）３１（図３参照）内のグループ１１１１に属する品目の品目コード３００１を抽出する。当該品目コード３００１の販売実績を、販売実績データ（品目別）３０の販売実績データ（品目別）３０ａ（図２参照）の販売実績３００５、３００６、・・から抽出してその合計値を月別に算出し、算出した合計値を販売実績データ（グループ別）３２（図４参照）内の３２０２、３２０３、・・・として変更する（ステップＳ２４２１）。
【００９１】
（５）需要予測プログラム２３は、ステップＳ２４２１で作成された販売実績データ（グループ別）３２を取り込み、グループ１１１１についての予測結果（グループ毎に予測した販売実績データ）を算出する。次に、算出した予測結果を、販売実績グループ内比率データ（品目別）３１内のグループ内比率３１０３、３１０４、・・・に基づいて按分し、グループ１１１１に属する各品目の予測結果を算出する（ステップＳ２４２２）。
【００９２】
（６）需要予測プログラム２３は、ステップＳ２４２２で算出したグループ１１１１の予測販売実績データを予測販売実績データ（グループ別）３３に登録する。次に、同じくステップＳ２４２２で按分して算出したグループ１１１１に属する各品目の予測結果を予測販売実績データ（品目別）３４に登録する（ステップＳ２４２３）。
【００９３】
（７）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４２３で登録された予測販売実績データ（グループ別）３３（図５参照）を読み、グループ１１１１の予測結果３３０６、３３０７、・・・を抽出し、グループ１１１１の月別売上構成比を算出する（ステップＳ２４２４）。
【００９４】
（８）初期グループ設定プログラム２０は、ステップＳ２４２４で算出したグループ１１１１の月別売上構成比を、予測売上構成比データ（グループ別）３５（図７参照）内の月別売上構成比３５０２、３５０３、・・・に登録する（ステップＳ２４２５）。
【００９５】
（９）初期グループ設定プログラム２０は、予測販売実績データ（グループ）３３（図５参照）から、グループ１１１１の予測結果（月別売上構成比）３３０６，３３０７・・を抽出する。次に、ステップＳ２４２１で登録した販売実績データ（グループ別）３２から、販売実績３２０２，３２０３・・を抽出する。そして、予測結果３３０６と販売実績３２０２との誤差率、予測結果３３０７と販売実績３２０３との誤差率・・・を算出する。算出した各月の誤差率から、その平均値（平均絶対誤差率）を算出する。これにより、グループ１１１１から当該品目を削除した後の予測値と実績値との平均絶対誤差率が算出される。初期グループ設定プログラム２０は、算出した平均絶対誤差率を表示する画面を作成し、表示装置１に提示する。
また、初期グループ設定プログラム２０は、予測売上構成比データ（グループ別）３５内のグループ１１１１の月別売上構成比３５０２、３５０３、・・・を抽出し、その値をグラフ化し、初期グループ設定画面１０（図２４参照）上のグループパターン１（１００３）にグラフ１００９の形式で表示する画面を作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２４２６）。これを受けて、表示装置１は、初期グループ設定画面１０を更新する（ステップＳ２４２７）。なお、ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択した品目が削除されているので、実際のグラフ１００９の形は図２４とは違ったものになる。ここで、品目の削除前後のグラフを、線の色や太さを変えるなどして重ねて表示してもよい。また、平均絶対誤差率表示部１０１５も、前記算出した平均絶対誤差率に更新される。
【００９６】
（１０）ユーザは、ステップＳ２４２７で更新された初期グループ設定画面１０上のグラフ１００９および平均絶対誤差率表示部１０１５の変化に基づいて、グループ１１１１のグループから、図１７のステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択した品目を削除するか否かの判断を行う。ステップＳ２４０１、Ｓ２４０２で選択した品目をやはり削除しないという場合には、ステップＳ２４０１に戻って、当該品目をグループ１１１１のグループに追加する処理を行う。
グループ１１１１のグループから削除し、さらに他のグループに属する品目についてグループの追加、削除を検証する場合には（ステップＳ２４２８の有）、同様にステップＳ２４０１に戻る（ステップＳ２４２９）。他のグループに属する品目について検証しない場合には（ステップＳ２４２８の無）、グループ修正（グループ削除による指針の変更および誤差率の表示）を終了する（ステップＳ２４３０）。
【００９７】
なお、本実施形態では、グループへの品目追加とグループからの品目削除を別々に説明したが、これに限らず、例えば前記処理を同時に行うことでグループ間の移動の処理としてもよい。
【００９８】
＜最適グループ設定処理＞
次に、本発明の実施形態に係るＧＵＩによる需要予測支援システムにおける分析対象品が属するべき最適なグループを設定する処理（第２の処理）について説明する。まず、図２０および図２５を用いて分析対象品実績表示処理Ｓ２５について説明する。分析対象品実績表示処理Ｓ２５は、入力装置６からの入力を受けて分析対象品の実績データを分析対象品グループ設定画面１１に表示する処理である。ここでは、分析対象品の需要を予測するための分析対象品販売実績データ（品目別）３７（図９参照）を用いて処理を行う。
【００９９】
図２０は、分析対象品実績表示処理Ｓ２５においてユーザが入力装置６から分析対象品の入力を行ったことに対して、分析対象品グループ設定画面１１に分析対象品の売上構成比を表示する処理を示すフローチャートである。
【０１００】
図２５は、分析対象品グループ設定画面１１の画面イメージを示す図である。分析対象品グループ設定画面１１は、品目名入力部１１０１、表示ボタン１１０２、指針表示部（グループパターン）１１０３〜１１０８、グラフ（指針部）１１０９〜１１１４、平均絶対誤差率表示部（平均絶対誤差率）１１１５〜１１２０、グループ内品目販売実績数表示部１１２１、矢印ボタン１１２２、グラフ１１２３、初期グループ設定画面への切替ボタン１１２５、グループ結果評価画面への切替ボタン１１２６および削除部１１２７を含んで構成される。
【０１０１】
品目名入力部１１０１は、分析対象品の品目名を入力する欄である。表示ボタン１１０２は、分析対象品グループ設定画面１１において、グループ内品目販売実績数表示部１１２１やグループ毎の指針を表示するためのボタンである。指針表示部（グループパターン）１１０３〜１１０８は、各グループの予測結果などを表示する欄である。グラフ１１０９〜１１１４は、各グループの予測結果などを示すグラフである。平均絶対誤差率表示部（平均絶対誤差率）１１１５〜１１２０は、各グループの平均絶対誤差率を示す欄である。
【０１０２】
グループ内品目販売実績数表示部１１２１は、分析対象品の月別売上構成比を表示する欄である。矢印ボタン１１２２は、品目の移動、削除を行う際に当該品目のグラフをドラッグ＆ドロップするためのボタンである。グラフ１１２３は、分析対象品の販売実績を示すグラフである。切替ボタン１１２５は、画面を初期グループ設定画面１０へ切り替えるためのボタンである。切替ボタン１１２６は、画面をグループ結果評価画面１２へ切り替えるためのボタンである。削除部１１２７は、初期グループ設定画面１０において、品目の削除を行う場合に用いる欄である。
【０１０３】
以下、図２５を参照しながら、図２０に沿って、分析対象品実績表示処理Ｓ２５について説明する。
【０１０４】
（１）ユーザが入力装置６を用いて初期グループ設定画面１０（図２４参照）上の分析対象品グループ設定画面への切替ボタン１０２５をクリックすることで、初期グループ設定画面１０は分析対象品グループ設定画面１１に切り替わる。
分析対象品グループ設定画面１１上の１１０３〜１１２０（グループパターン、グラフおよび平均絶対誤差率）は、それぞれ初期グループ設定画面１０における１００３〜１０２０が引き継がれて表示される。
ユーザは、分析対象品グループ設定画面１１上の品目名入力部１１０１に分析対象品の品目名を入力し、表示ボタン１１０２をクリックする（ステップＳ２５０１）。分析対象品グループ設定画面１１の品目名入力部１１０１には、入力した値が表示される（ステップＳ２５０２）。
【０１０５】
（２）分析対象品グループ設定プログラム２１は、マスタ部４の品目マスタ４０から、ステップＳ２５０１で入力された品目名と同じ品目名４００２およびそれに対応する品目コード４００１（図１２参照）を抽出する（ステップＳ２５０３）。なお、ここで、同じ品目名４００２が存在しなかった場合には、その旨を促すメッセージを表示装置１の画面上に表示するなどして、ステップＳ２５０１の処理に戻ってもよい（図示せず）。
【０１０６】
（３）分析対象品グループ設定プログラム２１は、分析対象品販売実績データ（品目別）３７（図９参照）を読み、ステップＳ２５０３で抽出した品目コード４００１（３００１）に対応する各年の年度別合計３７０２、３７０３、・・・および販売実績３７０５、３７０６、・・を抽出する。次に、当該品目の販売実績における月別売上構成比を算出する。ここで、分析対象品における月別売上構成比は、年間の実績のうちその月の実績が占める割合を算出したものである。以下に、分析対象品における月別売上構成比の算出式の例（２０００年１２月の例）を示す。
２０００年１２月分の月別売上構成比
＝２０００年１２月の販売実績値÷２０００年度合計  ・・・式７
【０１０７】
式７の例に従って、２００１年１月分以降の年月についても同様に月別売上構成比の算出を行う（ステップＳ２５０４）。この処理は、販売構成比を画面上で表示するにあたり、グループ間、品目間のボリュームの違いを補正するために構成比に変換する処理である。なお、月別売上構成比の他に季節指数に変換する方法でもよい。
【０１０８】
（４）分析対象品グループ設定プログラム２１は、ステップＳ２５０４で算出した月別売上構成比を分析対象品売上構成比データ（品目別）３８（図１０参照）内の月別売上構成比３８０２、３８０３、・・・に登録する（ステップＳ２５０５）。
【０１０９】
（５）分析対象品グループ設定プログラム２１は、ステップＳ２５０３で抽出した品目コード３００１の情報に基づいて、分析対象品売上構成比データ（品目別）３８（図１０参照）から月別売上構成比３８０２、３８０３・・・を抽出し、その値をグラフ化し、分析対象品グループ設定画面１１上のグループ内品目販売実績数表示部１１２１にグラフ１１２３の形式で表示するように作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２５０６）。これを受けて、表示装置１は、分析対象品グループ設定画面１１を更新する（ステップＳ２５０７）。
なお、前記した初期グループ設定画面１０のグループ内品目売上構成比表示部１０２１と同様に、分析対象品販売実績データ（品目別）３７を用いて、販売実績値をグループ内品目販売実績数表示部１１２１に表示させてもよい。
その後、分析対象品グループ設定プログラム２１は、分析対象品実績表示を終了する（ステップＳ２５０８）。
【０１１０】
＜分析対象品最適グループ選択処理＞
次に、図２１、図２２および図２５を用いて分析対象品最適グループ選択処理Ｓ２６について説明する。分析対象品最適グループ選択処理Ｓ２６は、分析対象品が属するべき最適なグループを設定するための処理である。ここでは、分析対象品を、グループ１１１１のグループに追加登録させて検証を行う場合を例にして説明する。
【０１１１】
図２１は、分析対象品最適グループ選択処理Ｓ２６において、ユーザが入力装置６を用いてグループへの分析対象品の追加を画面上で繰り返して行ったことに伴って、平均絶対誤差率を算出し、分析対象品グループ設定画面１１に表示する処理を示すフローチャートである。
【０１１２】
図２２は、分析対象品最適グループ選択処理Ｓ２６において、ユーザが入力装置６を用いてグループへの分析対象品の追加を画面上で繰り返して行ったことに伴って、指針の作成を行い、分析対象品グループ設定画面１１に表示する処理を示すフローチャートである。なお、グループパターン１（１１０３）上のグラフ１１０９には、初期グループ設定プログラム２０によって、グループ１１１１の予測売上構成比が表示されているものとする。
【０１１３】
（１）分析対象品グループ設定画面１１上のグループ内品目販売実績数表示部１１２１には、分析対象品の月別売上構成比がグループ内品目販売実績としてグラフ１１２３の形式で表示されている。ユーザは、分析対象品グループ設定画面１１上の矢印ボタン１１２２を使用して、グラフ１１２３をドラッグし、画面上のグループパターン１（１１０３）にドロップする（ステップＳ２６０１）。分析対象品グループ設定画面１１には、ドラッグ＆ドロップされた画面が表示される（ステップＳ２６０２）。
【０１１４】
（２）分析対象品グループ設定プログラム２１は、予測売上構成比データ（グループ別）３５（図７参照）から、グループ１１１１のグループの月別売上構成比３５０２、３５０３、・・・を抽出する。次に、分析対象品売上構成比データ（品目別）３８（図１０参照）から当該分析対象品の月別売上構成比３８０２、３８０３、・・・を抽出する。そして、月別売上構成比３５０２と３８０２、３５０３と３８０３、・・・の各月における双方の月別売上構成比の誤差率を算出する。さらに、算出した各月の月別売上構成比の誤差率について、その平均値（平均絶対誤差率）を算出する（ステップＳ２６０３）。
【０１１５】
（３）分析対象品グループ設定プログラム２１は、ステップＳ２６０３で算出した平均絶対誤差率を分析対象品グループ設定画面１１上の、平均絶対誤差率表示部１１１５に表示する画面を作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２６０４）。これを受けて、表示装置１は、分析対象品グループ設定画面１１を更新する（ステップＳ２６０５）。
【０１１６】
（４）分析対象品グループ設定プログラム２１は、指針の変更処理（図２２のステップＳ２６０７）へ推移する（ステップＳ２６０６）。
【０１１７】
（５）分析対象品グループ設定プログラム２１は、ステップＳ２６０１、Ｓ２６０２で抽出した当該分析対象品の品目コードを販売実績グループ内比率データ（品目別）３１（図３参照）のグループ１１１１に登録し、さらに、グループ１１１１における当該品目および他の品目の各月のグループ内比率を販売実績データ（品目別）３０の販売実績データ（品目別）３０ａおよび分析対象品販売実績データ（品目別）３７を用いて算出し、それぞれグループ内比率３１０３、３１０４、・・・に登録する（ステップＳ２６０７）。
【０１１８】
（６）分析対象品グループ設定プログラム２１は、分析対象品販売実績データ（品目別）３７（図９参照）から、ステップＳ２６０１、Ｓ２６０２で選択された品目における販売実績３７０５、３７０６、・・・を抽出し、販売実績データ（グループ別）３２（図４参照）のグループ１１１１に対応する販売実績３２０２、３２０３、・・・に加算する（ステップＳ２６０８）。
【０１１９】
（７）需要予測プログラム２３は、ステップＳ２６０８で作成された販売実績データ（グループ別）３２を取り込み、グループ１１１１の予測結果を算出する。次に、算出した予測結果を、販売実績グループ内比率データ（品目別）３１のグループ内比率３１０３、３１０４、・・・に基づいて按分し、グループ１１１１に属する各品目の予測結果を算出する（ステップＳ２６０９）。
【０１２０】
（８）需要予測プログラム２３は、ステップＳ２６０９で算出したグループ１１１１についての予測結果を予測販売実績データ（グループ別）３３に登録する。次に、同じくステップＳ２６０９で按分して算出したグループ１１１１に属する各品目の予測結果を予測販売実績データ（品目別）３４に登録する（ステップＳ２６１０）。
【０１２１】
（９）分析対象品グループ設定プログラム２１は、ステップＳ２６１０で登録された予測販売実績データ（グループ別）３３（図５参照）を読み、グループ１１１１の予測結果３３０６、３３０７、・・・を抽出し、グループ１１１１の月別売上構成比を算出する（ステップＳ２６１１）。
【０１２２】
（１０）分析対象品グループ設定プログラム２１は、ステップＳ２６１１で算出したグループ１１１１の月別売上構成比を、予測売上構成比データ（グループ別）３５（図７参照）内の月別売上構成比３５０２、３５０３、・・・に登録する（ステップＳ２６１２）。
【０１２３】
（１１）分析対象品グループ設定プログラム２１は、予測売上構成比データ（グループ別）３５内のグループ１１１１の月別売上構成比３５０２、３５０３、・・・を抽出し、その値をグラフ化し、分析対象品グループ設定画面１１上のグループパターン１（１１０３）にグラフ１１０９に示すように画面を作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２６１３）。なお、実際には、ステップＳ２６０１、Ｓ２６０２で選択した品目が加わっているので、グラフ１１０９の形は図２５で図示したものとは異なり、上記品目の追加が反映されたものとなる。また、品目の追加前後の２つのグラフを、線の色や太さを変えるなどして重ねて表示してもよい。これを受けて、表示装置１は、分析対象品グループ設定画面１１を更新する（ステップＳ２６１４）。
【０１２４】
（１２）ユーザは、ステップＳ２６１４で更新された分析対象品グループ設定画面１１上のグラフ１１０９の変化や、ステップＳ２６０５で更新された平均絶対誤差率１１１５の値などに基づいて、ステップＳ２６０１、Ｓ２６０２で選択した分析対象品の品目をグループ１１１１に加えるか否かの判断を行う。品目を加えるのであれば、そのまま次のステップＳ２６１５に進む。他のグループに追加するか否かについて検証する場合には（ステップＳ２６１５の有）、図２１のステップＳ２６０１に戻る（ステップＳ２６１６）。他のグループについて検証しない場合には（ステップＳ２６１５の無）、分析対象品のグループ追加における指針の変更を終了する（ステップＳ２６１７）。
【０１２５】
＜グルーピング結果フィードバック処理＞
次に、本発明の実施形態に係るＧＵＩによる需要予測支援システムにおける実際のグルーピング結果をフィードバックする処理（第３の処理）について説明する。
なお、ここで使用する販売実績データ（新）（品目別）３９（図１１参照）は、実際のグルーピング結果をフィードバックする為の比較用の販売実績データである。
【０１２６】
図２３、図２６を用いてグループ結果評価処理Ｓ２７について説明する。グループ結果評価処理Ｓ２７は、ユーザが入力装置６から任意の品目を入力したことに伴って、グループ毎の予測値（予測結果）と実績値との平均絶対誤差率を算出し、グループに属していた品目名を抽出し、グループ結果評価画面１２に表示する処理である。ここでは、２００４年１２月における結果評価を例にして説明する。
【０１２７】
図２３は、グループ結果評価処理Ｓ２７において、ユーザが入力装置６から任意の品目を入力したことに伴って、グループ毎の予測結果と実績値との平均絶対誤差率を算出し、グループに属していた品目名を抽出し、グループ結果評価画面１２に表示する処理を示すフローチャートである。
【０１２８】
図２６は、グループ結果評価画面１２の画面イメージを示す図である。グループ結果評価画面１２は、品目名入力部１２０１、評価対象年月入力部１２０２、表示ボタン１２０３、グループパターン表示部１２０４〜１２０９、グループ別得点表示部１２１０〜１２１５、グループ別評価表示部１２１６、グループコード表示部１２１７、１２２３、グループ内品目名表示部１２１８，１２１９、１２２４，１２２５、初期グループ設定画面１０への切替ボタン１２２９、分析対象品グループ設定画面１１への切替ボタン１２３０および表示グループパターンの切替ボタン１２３１を含んで構成される。
【０１２９】
グループ結果評価画面１２の品目名入力部１２０１は、グルーピングの結果評価の対象品目名を入力する欄である。評価対象年月入力部１２０２は、評価を行う対象年月を入力する欄である。グループ別評価表示部１２１６は、入力された品名が含まれる品種において、対象年月における平均誤差率が、信頼度の高い順にグループ毎に表示される欄である。グループコード表示部１２１７、１２２３は、グループ内に属する品目名が示される欄である。
【０１３０】
（１）ユーザは、入力装置６を用いてグループ結果評価画面１２の品目名入力部１２０１に任意の品目名を入力する。次に、ユーザは、評価対象年月入力部１２０２に評価を行う対象年月を入力する（ステップＳ２７０１）。グループ結果評価画面１２の品目名入力部１２０１には、入力した値が表示される（ステップＳ２７０２）。
【０１３１】
（２）グループ結果評価プログラム２２は、マスタ部４の品目マスタ４０（図１２参照）から、ステップＳ２７０１、Ｓ２７０２で入力された品目名４００２に紐付く品目コード４００１を抽出する（ステップＳ２７０３）。
【０１３２】
（３）グループ結果評価プログラム２２は、販売実績グループ内比率データ（品目別）３１（図３参照）から、ステップＳ２７０３で抽出した品目コード４００１（３００１）に紐付くグループコード３１０１を抽出する。紐付くグループコード３１０１がない場合には（ステップＳ２７０４の無）、グループ予測結果評価を終了する（ステップＳ２７１１）。
【０１３３】
（４）グループ結果評価プログラム２２は、紐付くグループコード３１０１がある場合には（ステップＳ２７０４の有）、当該品目コード３００１を抽出し、予測販売実績データ（品目別）３４（図６参照）から、当該品目コード３００１およびステップＳ２７０１，２７０２で入力された評価対象年月１２０２（２００４年１２月）に紐付く予測結果３４１０を抽出する。次に、販売実績データ（新）（品目別）３９（図１１参照）から当該品目コード３００１および当該対象年月に紐付く販売実績３９０２を抽出し、予測結果３４１０と販売実績３９０２との誤差率を算出する（ステップＳ２７０５）。
【０１３４】
（５）グループ結果評価プログラム２２は、ステップＳ２７０５で算出した誤差率を得点に換算する（ステップＳ２７０６）。この得点の換算は、次の式８によって行われる。
得点＝１００−（ステップＳ２７０５で算出された誤差率×１００）  ・・・式８
例えば、ステップＳ２７０３で算出された誤差率が５０％である場合には、１００−５０＝５０点となる。
【０１３５】
（６）グループ結果評価プログラム２２は、ステップＳ２７０６で算出した得点をグループ結果評価画面１２のグループ別評価表示部１２１６に、グループ別得点表示部１２１０に示すように画面を作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２７０７）。これを受けて、表示装置１は、グループ結果評価画面１２を更新する（ステップＳ２７０８）。
【０１３６】
（７）グループ結果評価プログラム２２は、販売実績グループ内比率データ（品目別）３１（図３参照）から、ステップＳ２７０４で抽出したグループコード３１０１と同じグループに属する品目コード３００１を抽出する。次に、マスタ部４の品目マスタ４０から当該品目コード３００１（４００１）に紐付く品目名をグループ結果評価画面１２上のグループコード表示部１２１７にグループ内品目名表示部１２１８、１２１９という形式で画面を作成し、表示装置１に提示する（ステップＳ２７０９）。なお、グループコード表示部１２２３には、グループコード３１０１の次の値（グループコード３１０１が「１１１１」であった場合は、次の値は「２２２２」となる）に対応する品目名が表示される。
これを受けて、表示装置１は、グループ結果評価画面１２を更新する（ステップＳ２７１０）。そして、ステップＳ２７０４に戻り、ステップＳ２７０３で抽出した品目コード４００１に紐付く他のグループコード３１０１を検索する。まだ表示していないグループがあれば（ステップＳ２７０４の有）、ステップＳ２７０５以降の処理を再度実施する。表示していないグループがなければ（ステップＳ２７０４の無）、グループ予測結果評価を終了する（ステップＳ２７１１）。
【０１３７】
（８）ユーザが入力装置６を用いて、グループ結果評価画面１２の切替ボタン１２３１をクリックすることで、３つ目以降のグループに属する品目名が画面上のグループコード表示部１２１７、１２２３内に表示される。これはつまり、図２６においてグループ１を表示しているグループコード表示部１２１７が、例えばグループ３を表示するように変わるということである。
【０１３８】
以上説明した本発明の実施形態によれば、１つの画面上に複数のグループの平均絶対誤差率（誤差の度合）が比較表示されるので、ユーザは、各グループの優劣を容易に判別することができる。次に、グループを構成する製品を変更することによって、そのグループの平均絶対誤差率を再計算し、再表示するので、ユーザは、そのグループの平均絶対誤差率の変化を確認することができ、ひいては、各グループの優劣の変化を容易に判別することができる。また、グループを構成する製品の変更前後の２つのグラフが、線の色や太さを変えるなどして重ねて表示されるので、製品の変更による需要予測の変化が分かりやすく、グルーピングの際に、いずれの製品およびグループを選択すべきかの判断が容易になる。なお、１つの画面上に異なるウィンドウとして複数のグループの情報を表示してもよい。
【０１３９】
そして、ユーザは、品種に応じて選択された製品の実績データに基づく自動的な比較表示による判断だけでなく、任意の品目の入力ができることで、ユーザ自身が所定の製品の需要予測に寄与すると認識している品目の実績データも加味して、視覚的に判断することができる。そのため、需要予測に最適なグループを選択することが可能である。さらに、所定の製品に関して、予測データと実績データとを比較評価できるので、任意の品目の実績データを加味した視覚的な判断の成否を検証することができる。
【０１４０】
以上によれば、製品の需要予測を行うための事前準備作業工数の削減を図り、最終的な人為的判断作業の操作を容易にすることができる。また、人為的判断による予測の結果を検証することで、全体の予測精度の向上を図ることができる。
【０１４１】
以上本発明の実施形態について説明したが、図１に示すＣＰＵ５で実行される演算プログラム２（需要予測支援プログラム）をコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、本発明の実施形態に係る需要予測支援システムが実現されるものとする。なお、演算プログラム２をインターネットなどのネットワーク経由でコンピュータシステムに提供するようにしてもよい。さらに、プログラムが書き込まれた半導体チップなどを提供してもよい。
【０１４２】
以上本発明の好適な実施の形態について一例を示したが、本発明は前記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１４３】
【図１】本発明の実施形態に係るＧＵＩによる需要予測支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】販売実績データ（品目別）の構成例を示す図であり、（ａ）は販売実績データ（品目別）の構成例を示し、（ｂ）は販売実績の月別売上構成比データ（品目別）の構成例を示す。
【図３】販売実績グループ内比率データ（品目別）の構成例を示す図である。
【図４】販売実績データ（グループ別）の構成例を示す図である。
【図５】予測販売実績データ（グループ別）の構成例を示す図である。
【図６】予測販売実績データ（品目別）の構成例を示す図である。
【図７】予測売上構成比データ（グループ別）の構成例を示す図である。
【図８】予測売上構成比データ（品目別）の構成例を示す図である。
【図９】分析対象品販売実績データ（品目別）の構成例を示す図である。
【図１０】分析対象品売上構成比データ（品目別）の構成例を示す図である。
【図１１】販売実績データ（新）（品目別）の構成例を示す図である。
【図１２】品目マスタの構成例を示す図である。
【図１３】品種マスタの構成例を示す図である。
【図１４】本発明の実施形態に係る演算プログラムの処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図１５】対象グループ候補を初期グループ設定画面に表示する優先順位を設定する処理を示すフローチャートである。
【図１６】対象グループ候補を初期グループ設定画面に表示する処理を示すフローチャートである。
【図１７】ユーザによるグループへの品目の追加に伴って、平均絶対誤差率を算出し、初期グループ設定画面に表示する処理を示すフローチャートである。
【図１８】ユーザによるグループへの品目の追加に伴って、指針を作成し、初期グループ設定画面に表示する処理を示すフローチャートである。
【図１９】ユーザによるグループからの品目の削除に伴って、指針の作成および平均絶対誤差率の算出を行い、初期グループ設定画面に表示する処理を示すフローチャートである。
【図２０】ユーザによる分析対象品の入力に対して、分析対象品グループ設定画面に分析対象品の売上構成比を表示する処理を示すフローチャートである。
【図２１】ユーザによるグループへの分析対象品の追加に伴って、平均絶対誤差率を算出し、分析対象品グループ設定画面に表示する処理を示すフローチャートである。
【図２２】ユーザによるグループへの分析対象品の追加に伴って、指針の作成を行い、分析対象品グループ設定画面に表示する処理を示すフローチャートである。
【図２３】ユーザによる任意の品目の入力に伴って、グループ予測の結果と実績値との平均絶対誤差率を算出し、グループに属していた品目名を抽出し、グループ結果評価画面に表示する処理を示すフローチャートである。
【図２４】初期グループ設定画面の画面イメージを示す図である。
【図２５】分析対象品グループ設定画面の画面イメージを示す図である。
【図２６】グループ結果評価画面の画面イメージを示す図である。
【符号の説明】
【０１４４】
１      表示装置
１０    初期グループ設定画面
１１    分析対象品グループ設定画面
１２    グループ結果評価画面
２      演算プログラム
３      データ部
４      マスタ部
５      ＣＰＵ
６      入力装置
２０    初期グループ設定プログラム（初期グループ設定手段）
２１    分析対象品グループ設定プログラム（分析対象品グループ設定手段）
２２    グループ結果評価プログラム（グループ結果評価手段）
１００  需要予測支援システム
【図１】
2007241605.tif 000003
【図２】
2007241605.tif 000004
【図３】
2007241605.tif 000005
【図４】
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【図５】
2007241605.tif 000007
【図６】
2007241605.tif 000008
【図７】
2007241605.tif 000009
【図８】
2007241605.tif 000010
【図９】
2007241605.tif 000011
【図１０】
2007241605.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2007241605.tif 000015
【図１４】
2007241605.tif 000016
【図１５】
2007241605.tif 000017
【図１６】
2007241605.tif 000018
【図１７】
2007241605.tif 000019
【図１８】
2007241605.tif 000020
【図１９】
2007241605.tif 000021
【図２０】
2007241605.tif 000022
【図２１】
2007241605.tif 000023
【図２２】
2007241605.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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