(57)【要約】【課題】  、管理対象の複数の店舗における商品販売数を高い信頼性で予測できる商品管理方法を提供する。【解決手段】  管理事業者１４のコンピュータ４０が、薬局１０＿１〜１０＿ｎを複数のグループに分けて、グループを単位として各商品の販売数を予測する。そして、全てのグループの販売予測数を合計して、メーカ１２に発注処理を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが実行する商品管理方法であって、
複数の商品配送先の過去の商品販売数を示す商品販売実績データを基に、グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測可能で、一つの商品配送先が一つのグループに属するように、前記複数の商品配送先をグループ分けするグループ決定工程と、
前記複数のグループの各々について当該グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測し、その予測結果に基づいて各グループに対して配送する商品数を決定するグループ配送商品数決定工程と、
前記グループ配送商品数決定工程で決定した商品数に基づいて商品の発注処理を行う発注工程と、
前記グループ配送商品数決定工程で決定した商品数と前記商品販売実績データとを基に、前記複数の商品配送先の各々について、当該商品配送先に配送する商品数を決定する商品配送先発送商品数決定工程と
を有する商品管理方法。
【請求項２】
前記グループ決定工程は、前記複数のグループの各々において当該グループに属する複数の商品配送先の商品販売数の合計を時系列に示す時系列データのパターンと、予め記憶した特徴パターンとの間に予め決めた関係が成立する場合に、前記予測可能であると判断する
請求項１に記載の商品管理方法。
【請求項３】
前記グループ決定工程は、前記予め決めた関係が成立するまで前記グループ分けの形態を順次変更する
請求項２に記載の商品管理方法。
【請求項４】
前記グループ決定工程は、予め決めた複数のグループ分けの全ての形態につい前記予め決めた関係が成立しないと判断した場合に、前記予め決めた関係の内容を変更して、当該関係が成立するまで前記グループ分けの形態を順次変更する
請求項３に記載の商品管理方法。
【請求項５】
前記商品配送先における前記配送された商品の在庫数を示す在庫数データを取得する在庫取得工程と、
前記在庫取得工程で取得した前記在庫数データに基づいて、各グループ内の複数の商品配送先の間での商品の受け渡しパターンを決定する商品受渡決定工程と
をさらに有する請求項１に記載の商品管理方法。
【請求項６】
複数の商品配送先の過去の商品販売数を示す商品販売実績データを基に、グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測可能で、一つの商品配送先が一つのグループに属するように、前記複数の商品配送先をグループ分けするグループ決定手段と、
前記複数のグループの各々について当該グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測し、その予測結果に基づいて各グループに対して配送する商品数を決定するグループ配送商品数決定手段と、
前記グループ配送商品数決定手段で決定した商品数に基づいて商品の発注処理を行う発注手段と、
前記グループ配送商品数決定手段で決定した商品数と前記商品販売実績データとを基に、前記複数の商品配送先の各々について、当該商品配送先に配送する商品数を決定する商品配送先発送商品数決定手段と
を有する商品管理装置。
【請求項７】
商品配送処理を行うコンピュータが実行するプログラムであって、
複数の商品配送先の過去の商品販売数を示す商品販売実績データを基に、グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測可能で、一つの商品配送先が一つのグループに属するように、前記複数の商品配送先をグループ分けするグループ決定手順と、
前記複数のグループの各々について当該グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測し、その予測結果に基づいて各グループに対して配送する商品数を決定するグループ配送商品数決定手順と、
前記グループ配送商品数決定手順で決定した商品数に基づいて商品の発注処理を行う発注手順と、
前記グループ配送商品数決定手順で決定した商品数と前記商品販売実績データとを基に、前記複数の商品配送先の各々について、当該商品配送先に配送する商品数を決定する商品配送先発送商品数決定手順と
を前記コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、複数の店舗に商品を配送する場合に、配送する商品数の合計値を高い信頼性で特定できる商品管理方法、商品管理装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】  例えば、複数の薬局などの店舗と契約を結び、これらの店舗に商品を配送する事業者がある。
このような事業者は、各店舗の過去の販売実績などを基に、契約した全店舗で販売される商品数の合計値を商品毎および期間毎に予測し、その予測値に基づいて、メーカなどに商品を発注する。この場合に、上記事業者は、大量の商品を発注することで、ボリュームディスカウントなどを利用でき、安価に商品を購入できる。【０００３】
【特許文献１】  特開２００３−３３７９１５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、上述した事業者の事業において、契約した全店舗で販売される商品数の合計値を商品毎および期間毎に、どれだけ高精度に予測できるかが価格コスト削減および在庫数削減などの観点から非常に重要である。
しかしながら、全店舗の過去の販売実績を合計値だけで見ていたのでは、予測の信頼性が低いという問題がある。【０００５】  本発明は上述した従来技術の問題点を解決するために、管理対象の複数の店舗における商品販売数を高い信頼性で予測できる商品管理方法、商品管理装置およびそのプログラ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】  上述した従来技術の問題点を解決し、上述した目的を達成するため、第１の観点の発明の商品管理方法は、コンピュータが実行する商品管理方法であって、複数の商品配送先の過去の商品販売数を示す商品販売実績データを基に、グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測可能で、一つの商品配送先が一つのグループに属するように、前記複数の商品配送先をグループ分けするグループ決定工程と、前記複数のグループの各々について当該グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測し、その予測結果に基づいて各グループに対して配送する商品数を決定するグループ配送商品数決定工程と、前記グループ配送商品数決定工程で決定した商品数に基づいて商品の発注処理を行う発注工程と、前記グループ配送商品数決定工程で決定した商品数と前記商品販売実績データとを基に、前記複数の商品配送先の各々について、当該商品配送先に配送する商品数を決定する商品配送先発送商品数決定工程とを有する。【０００７】  また、本発明の商品管理方法は、好ましくは、前記グループ決定工程は、前記複数のグループの各々において当該グループに属する複数の商品配送先の商品販売数の合計を時系列に示す時系列データのパターンと、予め記憶した特徴パターンとの間に予め決めた関係が成立する場合に、前記予測可能であると判断する。
また、本発明の商品管理方法は、好ましくは、前記グループ決定工程は、前記予め決めた関係が成立するまで前記グループ分けの形態を順次変更する。
また、本発明の商品管理方法は、好ましくは、前記グループ決定工程は、予め決めた複数のグループ分けの全ての形態につい前記予め決めた関係が成立しないと判断した場合に、前記予め決めた関係の内容を変更して、当該関係が成立するまで前記グループ分けの形態を順次変更する。
また、本発明の商品管理方法は、前記商品配送先における前記配送された商品の在庫数を示す在庫数データを取得する在庫取得工程と、前記在庫取得工程で取得した前記在庫数データに基づいて、各グループ内の複数の商品配送先の間での商品の受け渡しパターンを決定する商品受渡決定工程とをさらに有する。【０００８】  また、本発明の商品管理装置は、複数の商品配送先の過去の商品販売数を示す商品販売実績データを基に、グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測可能で、一つの商品配送先が一つのグループに属するように、前記複数の商品配送先をグループ分けするグループ決定手段と、前記複数のグループの各々について当該グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測し、その予測結果に基づいて各グループに対して配送する商品数を決定するグループ配送商品数決定手段と、前記グループ配送商品数決定手段で決定した商品数に基づいて商品の発注処理を行う発注手段と、前記グループ配送商品数決定手段で決定した商品数と前記商品販売実績データとを基に、前記複数の商品配送先の各々について、当該商品配送先に配送する商品数を決定する商品配送先発送商品数決定手段とを有する。【０００９】  また、本発明のプログラムは、商品配送処理を行うコンピュータが実行するプログラムであって、複数の商品配送先の過去の商品販売数を示す商品販売実績データを基に、グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測可能で、一つの商品配送先が一つのグループに属するように、前記複数の商品配送先をグループ分けするグループ決定手順と、前記複数のグループの各々について当該グループに属する商品配送先の商品販売数の合計値を予測し、その予測結果に基づいて各グループに対して配送する商品数を決定するグループ配送商品数決定手順と、前記グループ配送商品数決定手順で決定した商品数に基づいて商品の発注処理を行う発注手順と、前記グループ配送商品数決定手順で決定した商品数と前記商品販売実績データとを基に、前記複数の商品配送先の各々について、当該商品配送先に配送する商品数を決定する商品配送先発送商品数決定手順とを前記コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】  本発明によれば、管理対象の複数の店舗における商品販売数を高い信頼性で予測できる商品管理方法、商品管理装置およびそのプログラムを提供することができる。
【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係わる商品配送管理システムについて説明する。
図１は本発明の実施形態に係わる商品配送管理システム１が使用される環境を説明するための図、図２は本実施形態の商品配送管理システム１の全体構成図である。
図１に示すように、商品配送管理システム１は、商品配送管理システム１の管理事業者１４が、複数の独立した薬局１０＿１〜１０＿ｎ（ｎは２以上の整数）と個別に契約を結び、メーカ１２等からボリュームディスカントを利用して安価に仕入れた商品を薬局１０＿１〜１０＿ｎに配送する。【００１２】  図２に示すように、商品配送管理システム１は、例えば、コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎ、コンピュータ３０およびコンピュータ４０を有する。
コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎ、コンピュータ３０およびコンピュータ４０は、例えば、インターネットなどのネットワークを介して接続されている。【００１３】  ［コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎ］
コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎは、例えば、薬局１０＿１〜１０＿ｎによってそれぞれ使用される。
薬局１０＿１〜１０＿ｎの担当者は、自らの薬局における各商品の販売状況（各商品を販売した日時、個数）をコンピュータ２０＿１〜２０＿ｎに入力する。
コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎは、上記にされた販売状況を示す商品販売実績データを、例えば、所定の時間間隔で生成し、これをコンピュータ４０に送信する。【００１４】  ［コンピュータ３０］
コンピュータ３０は、例えば、メーカ１２等が使用する。
メーカ１２は、コンピュータ４０から商品発注要求を受信し、当該商品発注要求が示す各商品についての発注個数に基づいて、管理事業者１４に対する商品発送処理を行う。
メーカ１２は、管理事業者１４からの発注処理に応じて、ボリュームディスカクントにより、商品を安価に管理事業者１４に販売する。【００１５】  ［コンピュータ４０］
コンピュータ４０は、管理事業者１４が使用し、コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎから入力した商品販売実績データに基づいて商品発注要求を生成し、これをコンピュータ３０に送信する。
本実施形態では、管理事業者１４は、図１に示すように各薬局１０＿１〜１０＿ｎと個別に契約を行う。ここで、契約内容は、例えば、契約期間（例えば、１年）、商品の種類、最低購入商品数、購入価格などについてである。
すなわち、管理事業者１４は、図３に示すように、チェーン店組織における本部の機能を、相互に無関係の複数の薬局１０＿１〜１０＿ｎについて果たす。
コンピュータ４０は、図３に示すように、薬局１０＿１〜１０＿ｎの各々を複数のグループのうち一つに割り当てる。
なお、本実施形態において、薬局１０＿１〜１０＿ｎの各々が何れのグループに属しているかは、管理事業者１４から薬局１０＿１〜１０＿ｎに通知する必要はない。当該グループは、管理事業者１４においてメーカ１２に対しての商品発注処理に用いられる。
また、コンピュータ４０は、例えば、図４に示すように、薬局１０＿１〜１０＿ｎの何れかで商品の在庫数が基準を下回った場合に、他の薬局から商品を配送するための管理も行う。【００１６】  図５は、図２に示すコンピュータ４０のハードウェア構成図である。
図５に示すように、コンピュータ４０は、例えば、インタフェース５１、ディスプレイ５２、操作部５３、メモリ５４、ＣＰＵ５５を有し、これらがデータ線５０を介して接続されている。
インタフェース５１は、図２に示す薬局１０＿１〜１０＿ｎおよびコンピュータ３０との間でデータおよび要求の入出力を行う。い
ディスプレイ５２は、ＣＰＵＣ５５からの表示信号に応じた画面を表示する。
操作部５３は、キーボード、マウス、タッチパネルなどであり、ユーザの操作に応じた操作信号をＣＰＵ５５に出力する。
メモリ５４は、ＣＰＵ５５によって実行されるプログラムＰＲＧ（本発明のプログラム）、並びにＣＰＵ５５の処理に用いられるデータを記憶する。
ＣＰＵ５５は、メモリ５４から読み出したプログラムＰＲＧを実行して、コンピュータ４０の動作を統括的に制御する。【００１７】  以下、ＣＰＵ５５の処理を中心にコンピュータ４０の動作例を説明する。
なお、本明細書において、ＣＰＵ５５が実行する各ステップは、時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行されてもよい。
また、以下に示す各手順は、プログラムＰＲＧに記述されている。【００１８】  ［第１の動作例］
当該動作例では、コンピュータ４０が、薬局１０＿１〜１０＿ｎが属するグループを新規に決定する場合を説明する。
図６は、当該動作例を説明するためのフローチャートである。
図６に示すステップＳＴ３が本発明のグループ決定工程・手順の一例である。【００１９】  ステップＳＴ１：
ＣＰＵ５５は、操作部５３を介して入力される操作信号を監視し、管理事業者１４によってグループ新規作成指示が入力されたか否かを判断する。
ＣＰＵ５５は、グループ新規作成指示が入力されたと判断するとステップＳＴ２に進み、そうでない場合にはステップＳＴ１の処理を繰り返す。【００２０】  ステップＳＴ２：
ＣＰＵ５５は、例えば、商品販売実績データの要求を、インタフェース５１を介してコンピュータ２０＿１〜２０＿ｎに送信する。
コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎは、当該要求に応じて、それぞれ薬局１０＿１〜１０＿ｎに関する商品販売実績データをコンピュータ４０に送信する。
ＣＰＵ５５は、インタフェース５１を介してコンピュータ２０＿１〜２０＿ｎから入力した商品販売実績データをメモリ５４に書き込む。
なお、コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎは、所定の時間間隔で、コンピュータ４０からの要求なしに、商品販売実績データを自らコンピュータ４０に送信してもよい。
また、管理事業者１４が薬局１０＿１〜１０＿ｎに電話などで問い合わせを行い、管理事業者１４がコンピュータ４０に薬局１０＿１〜１０＿ｎの販売実績データを入力してもよい。【００２１】  ステップＳＴ３：
ＣＰＵ５５は、コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎから入力した商品販売実績データを基に、各グループの販売実績が予測可能となるように複数のグループ、並びにそのグループに属する薬局１０＿１〜１０＿ｎを決定する処理を行う。
具体的には、ＣＰＵ５５は、薬局１０＿１〜１０＿ｎをランダムにグループ分けし、各グループに属する薬局１０＿１〜１０＿ｎによる商品販売の状況（商品と、その販売数）を時系列に示す時系列データを生成する。当該時系列データは、例えば、日、週あるいは月などの時間単位で、商品毎に、その販売数を示すデータである。
そして、ＣＰＵ５５は、当該時系列データ内に予め決められた特徴が存在するか否かを判断する。予め決められた特徴とは、例えば、上記時間単位で、グループに属する薬局で販売された各商品の数の総和が一定値になる。あるいは、一定のパターンで変化するなどである。
ＣＰＵ５５は、上記生成した時系列データのパターンと、メモリ５４に予め記憶した上記特徴を示す特徴データのパターンとの比較処理を行い、その誤差が所定の基準以内である場合に（近似している場合に）、上記時系列データに上記特徴が存在すると判断する。【００２２】  ＣＰＵ５５は、全ての薬局１０＿１〜１０＿ｎが何れかのグループに属するまで、上記グループに属する薬局を順次変えながら、上述した薬局をグループに割り当てる処理を行う。
ＣＰＵ５５は、所定のグループ群について上述した条件を満たす割り当てを行うことができない場合に、グループの分け自体を変更する。
そして、ＣＰＵ５５は、グループについての全ての分け方を変えても、上述した条件を満たすことができない場合には、上記誤差や近似の基準を段階的に緩和して、再度、割り当て処理を行う。
ＣＰＵ５５は、最終的に決定した複数のグループの各々に属する薬局１０＿１〜１０＿ｎを示すグループデータを生成し、これをメモリ５４に書き込む。
なお、ＣＰＵ５５は、決定した複数のグループのなかに、上記条件を満たさないグループがあっても、そのままグループを決定してもよい。この場合には、上記条件を満たさないグループについては、そのグループ独自の特徴データを基に予測処理を行う。当該特徴データは、そのグループに関するデータを基に生成してもよい。すなわち、ＣＰＵ５５は、グループ毎に独自の基準で商品販売数を予測してもよい。【００２３】  ［第２の動作例］
当該動作例では、グループに従って、各店舗に商品を配送する場合を説明する。
図７は、当該動作例を説明するためのフローチャートである。
図７に示すステップＳＴ１６が本発明のグループ配送商品数決定工程・手順の一例である。また、ステップＳＴ１７が本発明の商品配送先発送商品数決定工程・手順の一例である。また、ステップＳＴ１８が本発明の発注工程・手順の一例である。【００２４】  ステップＳＴ１１：
ＣＰＵ５５は、操作部５３を介して入力される操作信号を監視し、管理事業者１４によってメーカへの発注指示が入力されたか否かを判断する。
ＣＰＵ５５は、メーカへの発注指示が入力されたと判断するとステップＳＴ１２に進み、そうでない場合にはステップＳＴ１１の処理を繰り返す。【００２５】  ステップＳＴ１２：
ＣＰＵ５５は、メモリ５４に記憶されている薬局１０＿１〜１０＿ｎの過去の商品販売実績データと、グループデータとを読み出し、これらに基づいて、各グループの販売実績データを生成する。【００２６】  ステップＳＴ１３：
ＣＰＵ５５は、前回決定した各グループに対する商品発送内容を示すグループ商品発送データを生成するために用いた各グループの商品販売内容の予測データをメモリ５４から読み出す。
そして、ＣＰＵ５５は、当該読み出した予測データと、これに対応してステップＳＴ１２で生成した販売実績データとを比較して、それらの誤差が所定基準を超えている場合にグループを更新する必要があると判断してステップＳＴ１４に進み、そうでない場合にステップＳＴ１６に進む。
ＣＰＵ５５は、例えば、所定の時間間隔毎に、上記予測データが示す商品数と、上記販売実績データが示す商品数との差分を各商品毎に算出し、その差分が所定のしきい値を超える数を特定し、その数が所定のしきい値を超える場合に、上記誤差が所定基準を超えていると判断する。【００２７】  ステップＳＴ１４：
ＣＰＵ５５は、メモリ５４に記憶されている薬局１０＿１〜１０＿ｎの過去の商品販売実績データを読み出す。【００２８】  ステップＳＴ１５：
ＣＰＵ５５は、ステップＳＴ１４で読み出した過去の商品販売実績データを基に、前述した図６のステップＳＴ３と同じ処理を行って、新たなグループデータを生成し、これをメモリ５４に書き込む。【００２９】  ステップＳＴ１６：
ＣＰＵ５５は、メモリ５４から読み出した最新のグループデータと、メモリ５４から読み出した特徴データとを基に、次の期間における各グループの商品販売内容を予測し、その予測結果を示す予測データに基づいて、各グループへの商品発送内容を示すグループ商品配送データを生成する。
ＣＰＵ５５は、当該予測データをメモリ５４に書き込む。【００３０】  ステップＳＴ１７：
ＣＰＵ５５は、ステップＳＴ１６で生成したグループ商品配送データと、メモリ５４から読み出した薬局１０＿１〜１０＿ｎの商品販売実績データとを基に、各グループにおける各商品の配送数の総和が上記グループ商品配送データで示されるものになるように、薬局１０＿１〜１０＿ｎの各々への商品配送内容を決定し、それを示す店舗商品配送データを生成する。【００３１】  ステップＳＴ１８：
ＣＰＵ５５は、ステップＳＴ１６で決定したグループ商品配送データを基に、全てのグループに配送する商品数の合計を各商品毎に示す発注データを生成する。
ＣＰＵ５５は、当該発注データを、インタフェース５１を介して、コンピュータ３０に送信する。
コンピュータ３０は、コンピュータ４０からの上記発注データを入力すると、予め決められた基準でボリュームディスカウントを行って管理事業者１４に商品を販売するように受注処理を行う。【００３２】  ＣＰＵ５５は、メーカ１２から商品を受取った後に、その商品をステップＳＴ１７で生成した店舗商品配送データを基に、薬局１０＿１〜１０＿ｎの各々に配送するための配送処理を行う。【００３３】  ［第３の動作例］
コンピュータ４０は、コンピュータ２０＿１〜２０＿ｎから入力した販売実績データに基づいて、薬局１０＿１〜１０＿ｎにおける各商品の在庫数を特定し、当該特定した在庫数に基づいて、薬局１０＿１〜１０＿ｎ間での商品の配送処理を行う。
なお、コンピュータ４０は、例えば、図８に示す安全在庫数の商品を各店舗が持つように各店舗間での商品配送を行う。また、コンピュータ４０は、図８に示す定期発行在庫数の在庫を各店舗ができる限り持つように、各店舗への商品配送数を決定する。【００３４】  以上説明したように、商品配送管理システム１によれば、上述したように、コンピュータ４０において、薬局１０＿１〜１０＿ｎを総商品販売数が予測可能な複数のグループに分類し、そのグループを基に全店舗における商品販売数の予測データを生成し、メーカ１２に発注する商品数を商品毎に決定する。そのため、従来に比べて、予測データの信頼性を高めることができる。【００３５】  また、商品配送管理システム１によれば、コンピュータ４０において、薬局１０＿１〜１０＿ｎをグループ毎に管理することで、各グループについて独自の基準で商品販売数の予測が可能になり、予測精度を向上できる。【００３６】  商品配送管理システム１によれば、上述したよう薬局１０＿１〜１０＿ｎにおける商品販売数を高い精度で予測できることで、メーカ１２からボリュームディスカウントで購入した商品を大量の在庫を発生させることがない。すなわち、販売する商品数が少量である薬局に対してもボリュームディスカウントの利用を可能にできる。また、メーカ１２はコンピュータ４０により自動的に発注処理を行うことで、管理事業者１４の負担を軽減できる。そのため、管理事業者１４の管理コストが低減でき、管理事業者１４から薬局１０＿１〜１０＿ｎへの商品の販売価格をさらに下げることができる。
また、商品配送管理システム１によれば、薬局１０＿１〜１０＿ｎの間で、それらの在庫状況に応じて、商品を転送することで、薬局における在庫切れを回避できる。
また、商品配送管理システム１によれば、薬局１０＿１〜１０＿ｎにおける商品販売数を高い精度で予測できることで、一部の薬局１０＿１〜１０＿ｎが大量の在庫を抱えることを回避できる。また、管理事業者１４は、年間予算を組みやすくなると共に、経営を安定化できる。また、管理事業者１４は、多数の薬局と契約を結ぶことで、他商品拡販チャンスがアップする。【００３７】  また、商品配送管理システム１によれば、上述したようにグループＧを規定することで、グループ内での在庫管理および在庫平準化が簡単になる。また、センター在庫量を各グループに分散配置し、センター在庫を削減したり、各店舗の在庫スペースを効率利用することも可能になる。
また、商品配送管理システム１によれば、各店舗への商品配送数と、各店舗の商品販売実績データとに基づいて、各店舗の在庫数を推定し、それを管理に利用できる。これにより、管理事業者１４や物流センターの在庫保存期間を短縮できる。【００３８】  本発明は上述した実施形態には限定されない。
すなわち、当業者は、本発明の技術的範囲またはその均等の範囲内において、上述した実施形態の構成要素に関し、様々な変更、コンビネーション、サブコンビネーション、並びに代替を行ってもよい。
例えば、上述した実施形態では、グループに属する薬局で販売される複数の商品を対象として１つのグループを規定する場合を例示したが、複数の商品毎に独自にグループを規定してもよい。
また、特徴パターンのマッチング方式は、例えば、図９（Ａ）に示すよう、あるトータル期間において、そのサンプル期間での変化を抽出して時間軸に無関係な特性を出す変化データマッチング方式を採用してもよい。この例では、パターンＵ→ＮＣ→Ｄ→ＮＣ→ＮＣ→Ｕ→Ｄ→Ｄとなる。そして、この各特徴パターンをマッチングさせることによりグルーピングを行う。
また、図９（Ｂ）に示すように、ある期間での累積を取り、累積パターンのマッチングを行う総合計データマッチング方式を採用してもよい。このマッチングには、累積パターン自体を誤差範囲内で行う（時間軸は、同じ）方法と、累積パターンを上記変化データマッチング方式を適用する方式で行う。
例えば、上述した実施形態では、本発明の商品配送先の一例として薬局を例示したが、それ以外の店舗であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】  図１は、本発明の実施形態に係わる商品配送管理システムが使用される環境を説明するための図である。
【図２】  図２は、本発明の実施形態の商品配送管理システムの全体構成図である。
【図３】  図３は、本発明の実施形態の商品配送管理システムにおける各店舗間での商品配送形態を説明するための図である。
【図４】  図４は、店舗のグループ化を説明するための図である。
【図５】  図５は、図２に示すコンピュータ４０のハードウェア構成図である。
【図６】  図６は、図５に示すコンピュータ４０が、薬局１０＿１〜１０＿ｎが属するグループを新規に決定する場合を説明するためのフローチャートである。
【図７】  図７は、グループに従って、各店舗に商品を配送する場合を説明するためのフローチャートである。
【図８】  図８は、各店舗の在庫数を説明するための図である。
【図９】  図９は、特徴パターンのマッチング方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４０】  １…商品配送管理システム、１０＿１〜１０＿ｎ…薬局、１２…メーカ、１４…管理事業者、２０＿１〜２０＿ｎ…コンピュータ、３０…コンピュータ、４０…コンピュータ、５１…インタフェース、５２…ディスプレイ、５３…操作部、５４…メモリ、５５…ＣＰＵ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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