(57)【要約】【課題】より適した需要予測方式を選択して、商品に関して、より的確な需要予測を行なう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、予測対象の受注実績データを、受注実績データ記憶部２２から取得する。管理コンピュータ２１は、取得した予測対象の受注実績データのうち、直近３ヶ月を除いた受注実績データを用いて、累積２次方式、累積３次方式及び累積４次方式の仮需要予測関数を算出する。管理コンピュータ２１は、この仮需要予測関数を用いて直近３ヶ月の予測値を算出し、この予測値とそれぞれの月の受注実績との差を求め、この差の合計を誤差として算出する。管理コンピュータ２１は、誤差が最も小さい方式の関数を使い、受注実績データのすべてを用いて、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
2007293624.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
商品を特定する商品識別子と、時間軸に対応した商品の実績値に関するデータとを関連付けて記録した実績データ記憶手段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商品識別子を含む予測対象特定データを取得し、この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、
抽出した実績値のうち、直近の所定の評価期間を除いた仮関数算出期間における実績値を用いて、複数の方式に応じた仮需要予測関数を算出する仮需要予測関数算出処理を行ない、算出した仮需要予測関数を用いて前記評価期間の予測値を算出し、この予測値と前記評価期間の実績値との差に基づいて、採用する方式を決定する方式決定段階と、
決定した方式を使用し前記実績データ記憶手段から抽出される実績値を用いて、需要予測を行なう商品の予測値を算出する予測値算出段階と、
算出した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】
前記評価期間において複数の実績値が含まれるように、評価期間が設定されており、
前記方式決定段階は、
前記仮需要予測関数を用いて算出した予測値と、前記評価期間における実績値のそれぞれとの差を合計した誤差を算出する誤差算出段階と、
前記誤差が最小であるという条件を充足する方式に決定する決定段階と
を含む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】
前記方式決定段階は、
前記仮需要予測関数算出処理を、長さが異なる複数の仮関数算出期間で実行する仮需要予測関数複数算出段階と、
１の前記評価期間において、前記仮需要予測関数複数算出段階により算出した仮需要予測関数を用いて算出した予測値と実績値との誤差が最も小さい方式を特定する最小誤差方式特定段階と、
前記複数の仮関数算出期間において、誤差が最小であると特定された回数が最も多いという条件を充足する方式に決定する決定段階とを含む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】
前記決定段階は、前記管理コンピュータが前記条件を充足する方式を複数、特定した場合には、特定した複数の方式のうち次数の少ない方式に決定することを特徴とする請求項２又は３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、時間軸に対応した商品の実績値に関するデータとを関連付けて記録した実績データ記憶手段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商品識別子を含む予測対象特定データを取得し、この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、
抽出した実績値のうち、直近の所定の評価期間を除いた仮関数算出期間における実績値を用いて、複数の方式に応じた仮需要予測関数を算出する仮需要予測関数算出処理を行ない、算出した仮需要予測関数を用いて前記評価期間の予測値を算出し、この予測値と前記評価期間の実績値との差に基づいて、採用する方式を決定する方式決定手段、
決定した方式を使用し前記実績データ記憶手段から抽出される実績値を用いて、需要予測を行なう商品の予測値を算出する予測値算出手段、及び
算出した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ための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。
【０００７】
このように、特許文献１及び２に記載の技術など、サービスパーツの過去の受注実績の傾向から将来の受注量を予測するための方法として複数の需要予測方式がある。この場合、複数の需要予測方式の中から、サービスパーツにとって、より適切な需要予測方式を用いることが必要である。このため、どの需要予測方式を選択するかの基準が必要となる。
【０００８】
ここで、寄与率や自由度調整済み寄与率などを用いて、需要予測方式を適用した範囲に
おける当て嵌まりのよさで比較するという方法も考えられる。しかし、次数が高くなる程、寄与率は高くなるという性質が数学的に証明されている（例えば、非特許文献１参照。）。このため、例えば累積２次・３次・４次方式と次数が異なる需要予測方式を用いる場合には、寄与率が高いからといって当て嵌まりがよいとは評価できない。
【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）
【非特許文献１】久米均、飯塚悦功著、「回帰分析」、岩波書店、１９８７年１０月、ｐ．１５３〜１５５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
一方、次数の違いを調整する目的で作られた自由度調整済み寄与率がある。しかし、寄与率や自由度調整済み寄与率は、需要予測モデルを適用した範囲内における当て嵌まり度合いを示すものであり、その先の未来の当て嵌まりのよさを考慮したものではない。なぜなら、自由度調整済み寄与率の結果と実績とを比較すると、自由度調整済み寄与率と予測の当て嵌まり度合いとの間には、相関関係が見られないからである。従って、自由度調整済み寄与率が高くても、予測の精度が高くなるとは限らない。
【００１０】
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、より適した需要予測方式を選択して、商品に関して、より的確な需要予測を行なう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】
【００１１】
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、時間軸に対応した商品の実績値に関するデータとを関連付けて記録した実績データ記憶手段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商品識別子を含む予測対象特定データを取得し、この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、抽出した実績値のうち、直近の所定の評価期間を除いた仮関数算出期間における実績値を用いて、複数の方式に応じた仮需要予測関数を算出する仮需要予測関数算出処理を行ない、算出した仮需要予測関数を用いて前記評価期間の予測値を算出し、この予測値と前記評価期間の実績値との差に基づいて、採用する方式を決定する方式決定段階と、決定した方式を使用し前記実績データ記憶手段から抽出される実績値を用いて、需要予測を行なう商品の予測値を算出する予測値算出段階と、算出した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。
【００１２】
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、前記評価期間において複数の実績値が含まれるように、評価期間が設定されており、前記方式決定段階は、前記仮需要予測関数を用いて算出した予測値と、前記評価期間における実績値のそれぞれとの差を合計した誤差を算出する誤差算出段階と、前記誤差が最小であるという条件を充足する方式に決定する決定段階とを含むことを要旨とする。
【００１３】
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、前記方式決定段階は、前記仮需要予測関数算出処理を、長さが異なる複数の仮関数算出期間で実行する仮需要予測関数複数算出段階と、１の前記評価期間において、前記仮需要予測関数複数算出段階により算出した仮需要予測関数を用いて算出した予測値と実績値との誤差が最も小さい方式を特定する最小誤差方式特定段階と、前記複数の仮関数算出期間において、誤差が最小であると特定された回数が最も多いという条件を充足する方式に決定する決定段階とを含むことを要旨とする。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、請求項２又は３に記載の需要予測方法において、前記決定段階は、前記管理コンピュータが前記条件を充足する方式を複数、特定した場合には、特定した複数の方式のうち次数の少ない方式に決定することを要旨とする。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、商品を特定する商品識別子と、時間軸に対応した商品の実績値に関するデータとを関連付けて記録した実績データ記憶手段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商品識別子を含む予測対象特定データを取得し、この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、抽出した実績値のうち、直近の所定の評価期間を除いた仮関数算出期間における実績値を用いて、複数の方式に応じた仮需要予測関数を算出する仮需要予測関数算出処理を行ない、算出した仮需要予測関数を用いて前記評価期間の予測値を算出し、この予測値と前記評価期間の実績値との差に基づいて、採用する方式を決定する方式決定手段、決定した方式を使用し前記実績データ記憶手段から抽出される実績値を用いて、需要予測を行なう商品の予測値を算出する予測値算出手段、及び算出した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。
【００１６】
（作用）
本発明によれば、管理コンピュータは、取得した受注実績データのうち、直近の所定の評価期間を除いた仮関数算出期間における実績値を用いて、複数の方式に応じた仮需要予測関数を算出する仮需要予測関数算出処理を行ない、算出した仮需要予測関数を用いて評価期間の予測値を算出し、この予測値と評価期間の実績値との差に基づいて採用する方式を決定する。管理コンピュータは、決定した方式を用いて、実績データ記憶手段から抽出される実績を用いて、需要予測を行なう商品の予測値を算出し出力する。すなわち、仮需要予測関数を算出する複数の方式を用いた直近の予測値と、実際の実績値との差に基づいて、予測に適した方式を選択して使用する。従って、直近の実績値に最も近く、当て嵌まりのよい方式を、予測に適した方式として効率よく選択することができ、この方式を用いて予測値を算出することができる。このため、商品の需要予測をより的確に行なうことができる。
【００１７】
本発明によれば、誤差が最も小さい方式を用いることにより、商品の需要予測をより的確に、かつ効率よく行なうことができる。
本発明によれば、管理コンピュータは、長さが異なる複数の仮関数算出期間において、誤差が最小であると特定された回数が最も多い方式を用いる。このため、同じ方式であっても複数の仮関数算出期間複数の結果から、より適切な需要予測関数の方式を決定することができる。
【００１８】
本発明によれば、管理コンピュータは、決定するための条件を充足する方式を複数、特定した場合には、この決定するための条件を満たし、かつ次数の少ない方式に決定する。高次の方式を用いると、イレギュラーな受注に関する値の影響が大きくなり過ぎ、予測値が大きく外れてしまい、本来的な傾向を把握できない可能性がある。従って、誤差が同じような場合には、次数の少ない単純なモデルを用いることにより、定常的な傾向を用いて需要予測関数を算出することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、より適した需要予測方式を選択して、商品に関して、より的確な需要予測を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
（第１実施形態）
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６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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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。
【００２４】
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（実績抽出段階、誤差算出段階及び決定段階を含む方式決定段階、予測値算出段階及び需要予測出力段階等を含む処理）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、実績抽出手段、誤差算出手段及び決定手段を含む方式決定手段、予測値算出手段及び需要予測出力手段等として機能する。
【００２５】
実績抽出手段は、需要予測を行なう商品を特定する商品識別子を含む予測対象特定データを取得し、この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。方式決定手段は、抽出した実績値のうち、直近の所定の評価期間を除いた仮関数算出期間における実績値を用いて、複数の方式に応じた仮需要予測関数を算出する仮需要予測関数算出処理を行ない、算出した仮需要予測関数を用いて前記評価期間の予測値を算出し、この予測値と前記評価期間の実績値との差に基づいて、採用する方式を決定する。誤差算出手段は、仮需要予測関数を用いて算出した予測値と、前記評価期間における実績値のそれぞれとの差を合計した誤差を算出する。決定手段は、誤差が最小であるという条件を充足する方式に決定する。予測値算出手段は、決定した方式を使用し前記実績データ記憶手段から抽出される実績値を用いて、需要予測を行なう商品の予測値を算出する。需要予測出力手段は、算出した予測値を出力する。
【００２６】
更に、需要予測システム２０は、実績データ記憶手段としての受注実績データ記憶部２２を備えており、管理コンピュータ２１は、この受注実績データ記憶部２２に接続されている。
【００２７】
受注実績データ記憶部２２には、図２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２２０が記憶される。この受注実績データ２２０は、サービスパーツの受注量（受注個数）に関するデータが、こ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２２０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、各サービスパーツについては、開放した月に応じた数の受注実績データが記憶される。具体的には、受注実績データ２２０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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
従って、受注実績データ記憶部２２に記憶されたサービスパーツの一例の受注実績を、受注年月を横軸、受注個数を縦軸にして表わすと、図３に示すような折れ線Ｐで表示することができる。
【００３０】
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を用いて説明する。本実施形態では、需要予測を行なう方式として、累積２次方式、累積３次方式及び累積４次方式の３つの方式を用いる。
【００３１】
需要予測システム２０は、まず、需要予測を行なうサービスパーツを特定するためのデータ（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。
【００３２】
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、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２２０を受注実績データ記憶部２２から抽出する。
【００３３】
次に、需要予測システム２０は、需要予測方式を決定するための仮需要予測関数を算出する（ステップＳ１−３）。ここでは、まず、管理コンピュータ２１は、取得した受注実績データのうち、直近ｎヶ月（評価期間）を除いた仮関数算出期間における受注実績を特定する。そして、特定した受注実績に対して、累積２次方式、累積３次方式及び累積４次方式を用いて、それぞれフィッティングさせた関数を算出する。本実施形態では、管理コンピュータ２１のメモリに、例えばｎ＝３と予め設定されていることにより、直近３ヶ月を除いた受注実績を用いて各方式の関数を算出する。
【００３４】
ここで、図３に示す受注実績のサービスパーツについて、仮需要予測関数を算出する場合を説明する。このサービスパーツの受注実績データ２２０は、開放月から４５ヶ月目まである。そこで、管理コンピュータ２１は、直近３ヶ月を除いた４２ヶ月（仮関数算出期間）の受注実績データ２２０を用いて、図５に示すように各方式の関数を算出する。なお、図５（Ａ）は、累積２次方式で算出した関数を表現する傾向曲線ａを示す。また、図５（Ｂ）、図５（Ｃ）は、それぞれ累積３次方式で算出した関数を表現する傾向曲線ｂ、累積４次方式で算出した関数を表現する傾向曲線ｃを示す。
【００３５】
次に、管理コンピュータ２１は、各仮需要予測関数における誤差を算出する（ステップＳ１−４）。本実施形態では、関数の算出に用いなかった各月の予測値と実績との差の合計を用いて誤差を算出する。ここで、具体的に、図５に示す各関数の誤差を、図６を用いて説明する。
【００３６】
まず、管理コンピュータ２１は、各方式による関数を用いて４３ヶ月目の予測値を算出する。そして、管理コンピュータ２１は、この４３ヶ月目の予測値と、４３ヶ月目の受注個数（実績）との差を、それぞれの方式毎に算出する。次に、管理コンピュータ２１は、４４ヶ月目についても同様に、４４ヶ月目の予測値と４４ヶ月目の受注個数（実績）との差をそれぞれ算出する。更に、管理コンピュータ２１は、４５ヶ月目についても同様に、４５ヶ月目の予測値と、４５ヶ月目の受注個数（実績）との差をそれぞれ算出する。そして、管理コンピュータ２１は、関数算出に用いなかった月（４３ヶ月目〜４５ヶ月目）において算出した予測値と、受注個数（実績値）との差の合計を、予測値と実績との誤差として算出する。
【００３７】
次に、管理コンピュータ２１は、算出した誤差が最も小さい方式を特定する。ここで、算出した誤差が最も小さい方式が１つである場合（ステップＳ１−５において「ＹＥＳ」の場合）には、管理コンピュータ２１は、この誤差が最も小さい方式を採用して（ステップＳ１−６）、ステップＳ１−８の処理を行なう。累積２次方式により算出した誤差が最も小さい場合には、管理コンピュータ２１は、この累積２次方式を採用する。
【００３８】
一方、算出した誤差が最も小さい方式が２つ以上ある場合（ステップＳ１−５において「ＮＯ」の場合）には、管理コンピュータ２１は、誤差が最も小さく、かつ最も次数の少ない方式を採用して（ステップＳ１−７）、ステップＳ１−８の処理を行なう。例えば、累積３次方式により算出した誤差と、累積４次方式により算出した誤差とが同じであり、これらが累積２次方式よりも小さかった場合には、誤差が最も小さく、かつ最も次数の少ない方式として、累積３次方式を採用する。
【００３９】
次に、管理コンピュータ２１は、採用した方式を用いて需要予測関数を算出する（ステップＳ１−８）。具体的には、管理コンピュータ２１は、ステップＳ１−２で取得した予測対象のすべての受注実績データに対して、ステップＳ１−６又はＳ１−７で採用した方式を用いて、需要予測関数を算出する。例えば、図６に示すように累積２次方式が最も小さい場合には、４５ヶ月目までの受注実績データに対して、累積２次方式を用いて需要予測関数を算出する。ここで算出した関数による傾向曲線ａ１を図６に示す。
【００４０】
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の予測値を算出する。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
（１）  本実施形態では、管理コンピュータ２１は、取得した受注実績データのうち、直近ｎヶ月を除いた仮関数算出期間における受注実績を用いて、各方式の関数を算出する。次に、管理コンピュータ２１は、このようにして算出した各仮需要予測関数における誤差を算出し（ステップＳ１−４）、誤差が最も小さい方式を使い、ステップＳ１−２において取得した需要実績データのすべてを用いて、需要予測関数を算出する（ステップＳ１−８）。そして、管理コンピュータ２１は、この需要予測関数を用いて、需要予測値を算出し（ステップＳ１−９）、この結果を出力する（ステップＳ１−１０）。このため、直近ｎヶ月を除いた仮需要予測関数を算出し、この仮需要予測関数から算出される予測値と、直近ｎヶ月との差から、このサービスパーツにおける各方式の当て嵌まり具合の検証を
行なって、予測に適した方式を効率よく選択することができる。従って、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。
【００４３】
（２）  本実施形態では、管理コンピュータ２１は、算出した誤差が最も小さい方式が２つ以上ある場合（ステップＳ１−５において「ＮＯ」の場合）には、誤差が最も小さく、かつ最も次数の少ない方式を採用して（ステップＳ１−７）、次のステップＳ１−８の処理を行なう。例えば、受注実績においてイレギュラーな受注に関する値が含まれる場合がある。この場合、高次の方式を用いると、この値の影響が大きくなり過ぎ、予測値が大きく外れてしまい、本来的な傾向を把握できない可能性がある。従って、誤差が同じで精度が同じと考えられる場合には、次数の少ない単純なモデルを用いることにより、定常的な傾向を用いて需要予測関数を算出することができる。
【００４４】
（第２実施形態）
次に、本発明を具体化した第２実施形態を、図７〜図９に従って説明する。本実施形態では、上記第１実施形態と同様な部分については、同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。ここで、本実施形態は、上記第１実施形態と同様なシステムを用いるが、需要予測の予測値を算出する方式の決定方法が異なる。
【００４５】
本実施形態の管理コンピュータ２１は、後述する処理（実績抽出段階、仮需要予測関数複数算出段階及び決定段階を含む方式決定段階、予測値算出段階及び需要予測出力段階等を含む処理）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、実績抽出手段、仮需要予測関数複数算出手段及び決定手段を含む方式決定手段、予測値算出手段及び需要予測出力手段等として機能する。ここで、本実施形態では、仮需要予測関数複数算出手段は、前記仮需要予測関数算出処理を、長さが異なる複数の仮関数算出期間で実行する。また、最小誤差方式特定手段は、１の評価期間において、仮需要予測関数複数算出手段により算出した仮需要予測関数を用いて算出した予測値と実績値との誤差が最も小さい方式を特定する。
【００４６】
以下、本実施形態の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７を用いて説明する。本実施形態では、需要予測を行なう方式として、上記第１実施形態と同様に、累積２次方式、累積３次方式及び累積４次方式の３つの方式を用いる。
【００４７】
本実施形態においても、管理コンピュータ２１は、まず、上記第１実施形態のステップＳ１−１と同様に、予測対象特定データを取得する（ステップＳ２−１）。次に、管理コンピュータ２１は、上記第１実施形態のステップＳ１−２と同様に、予測対象の受注実績データを取得する（ステップＳ２−２）。
【００４８】
そして、管理コンピュータ２１は、需要予測方式を決定のための仮需要予測関数を算出し、各仮需要予測関数における誤差を算出する（ステップＳ２−３）。この場合、管理コンピュータ２１は、まず、取得した受注実績のうち、直近の１ヶ月間、・・・、直近のｎヶ月間をそれぞれ除いた受注実績を用いて、各方式の仮需要予測関数を算出する。すなわち、直近の評価期間を変更して、長さの異なる仮関数算出期間における各方式の仮需要予測関数を算出する。そして、管理コンピュータ２１は、仮需要予測関数を用いて、仮需要予測関数の算出に用いなかった月の予測値を算出し、この予測値と同じ月の受注実績との差に基づく誤差を算出する。この場合、仮需要予測関数の算出に用いなかった月が複数ある場合には、各月における予測値と受注実績値との差の合計を誤差とする。
【００４９】
これを、図３に示す受注実績のサービスパーツを例に用いて説明する。上述のように、このサービスパーツの受注実績データ２２０として開放月から４５ヶ月目までのデータが記録されている。更に、ここでは、ｎ＝５と設定した場合を想定する。従って、本実施形
態では、管理コンピュータ２１は、直近１ヶ月から５ヶ月までの受注実績を順次除いて、方式決定のための仮需要予測関数を算出する。
【００５０】
管理コンピュータ２１は、まず、直近１ヶ月を除いた４４ヶ月の受注実績データ２２０を用いて各方式の関数を算出する。算出した各方式の関数を用いて４５ヶ月目の予測値を算出し、この予測値と実績との差を誤差として算出する。
【００５１】
次に、管理コンピュータ２１は、直近２ヶ月を除いた４３ケ月の受注実績データ２２０を用いて各方式の関数を算出する。そして、算出した各方式の関数を用いて４４ヶ月目及び４５ヶ月目の予測値を算出する。ここで算出した４４ヶ月目の予測値と４４ヶ月目の実績値との差と、算出した４５ヶ月目の予測値と４５ヶ月目の実績値との差との合計を誤差として算出する。
【００５２】
同様にして、管理コンピュータ２１は、直近３ヶ月を除いた４２ヶ月の受注実績データ２２０を用いて各方式の関数を算出し、算出した各方式の関数を用いて４３ヶ月目、４４ヶ月目、４５ヶ月目の予測値を算出する。そして、これら予測値と、４３ヶ月〜４５ヶ月の実績値との差をそれぞれ算出し、これらの差の合計を誤差として算出する。
【００５３】
更に、管理コンピュータ２１は、直近４ヶ月を除いた４１ヶ月の受注実績データ２２０を用いて各方式の関数を算出し、算出した各方式の関数を用いて４２ヶ月目〜４５ヶ月目の予測値を算出する。そして、これら予測値と、４２ヶ月目〜４５ヶ月目の実績値との差をそれぞれ算出し、これらの差の合計を誤差として算出する。
【００５４】
更に、管理コンピュータ２１は、直近５ヶ月を除いた４０ヶ月の受注実績データ２２０を用いて各方式の関数を算出し、算出した各方式の関数を用いて４１ヶ月目〜４５ヶ月目の予測値を算出する。そして、これら予測値と、４１ヶ月目〜４５ヶ月目の実績値との差をそれぞれ算出し、これらの差の合計を誤差として算出する。
【００５５】
次に、管理コンピュータ２１は、各方式における最小誤差の回数を算出する（ステップＳ２−４）。具体的には、管理コンピュータ２１は、各方式において、直近１ヶ月〜５ヶ月を除いてそれぞれ算出した誤差のうち最小となっている最小誤差の方式を特定し、最小の回数をカウントする。
【００５６】
例えば、図８の表１００に示す誤差が算出された場合には、管理コンピュータ２１は、直近１ヶ月を除いた場合の最小誤差の方式を累積４次と特定する。また、管理コンピュータ２１は、直近２ヶ月を除いた場合の最小誤差の方式を累積４次と特定し、直近３ヶ月を除いた場合の最小誤差の方式を累積２次と特定する。更に、直近４ヶ月、５ヶ月を除いた場合の最小誤差の方式をそれぞれ累積２次と特定する。そして、管理コンピュータ２１は、最小誤差の回数として、累積２次方式は３回、累積３次方式は０回、累積４次方式は２回とカウントする。
【００５７】
次に、管理コンピュータ２１は、最小誤差の回数が最も多い方式が１つである場合（ステップＳ２−５において「ＹＥＳ」の場合）には、最小誤差が最も多い方式を採用して（ステップＳ２−６）、次のステップＳ２−８の処理を行なう。例えば、図８に示すように、累積２次方式により算出した最小誤差が最も多い場合には、管理コンピュータ２１は、この累積２次方式を採用する。
【００５８】
一方、管理コンピュータ２１は、最小誤差の回数が最も多い方式が２つ以上ある場合（ステップＳ２−５において「ＮＯ」の場合）には、最小誤差の回数が最も多く、かつ最も次数の少ない方式を採用して（ステップＳ２−７）、次のステップＳ２−８の処理を行な
う。例えば、図９の表２００に示すように、累積２次方式が最小誤差となった回数が、累積４次方式と同じく２回であり、累積３次方式の回数よりも多かった場合には、最小誤差の回数が最も多く、かつ最も次数の少ない方式として、累積２次方式を採用する。
【００５９】
次に、管理コンピュータ２１は、採用した方式を用いて需要予測関数を算出する（ステップＳ２−８）。具体的には、管理コンピュータ２１は、ステップＳ２−６又はＳ２−７で採用した方式を使い、ステップＳ２−２で取得した予測対象の受注実績データをすべて用いて、需要予測関数を算出する。例えば、図８及び図９に示すように、累積２次方式を採用するとした場合には、この累積２次方式を使い、上記第１実施形態のステップＳ１−８と同様に、４５ヶ月目までの受注実績データを用いて、需要予測関数を算出する。
【００６０】
そして、管理コンピュータ２１は、予測値を算出する（ステップＳ２−９）。具体的には、ステップＳ２−８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の予測値を算出する。次に、管理コンピュータ２１は、算出した予測値の結果を、上記第１実施形態のステップＳ１−１０と同様に、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Ｓ２−１０）。以上により、需要予測処理が完了する。
【００６１】
本実施形態によれば、上記第１実施形態の（１）及び（２）に記載の効果と同様な効果に加えて、以下のような効果を得ることができる。
（３）  本実施形態において、方式決定の場合、管理コンピュータ２１は、まず、取得した受注実績のうち、直近の１ヶ月間、・・・、直近のｎヶ月間をそれぞれ除いた長さの異なる仮関数算出期間における各方式の仮需要予測関数を算出する。そして、この仮需要予測関数を用いて、仮需要予測関数の算出に用いなかった月の予測値を算出し、この予測値と同じ月の受注実績との差に基づく誤差を算出する。この場合、仮需要予測関数の算出に用いなかった月が複数ある場合には、各月における予測値と受注実績値との差の合計を誤差とする。そして、管理コンピュータ２１は、各方式における最小誤差の回数を算出し（ステップＳ２−４）、最小誤差が最も多い方式を採用して（ステップＳ２−６）、次のステップＳ２−８の処理を行なう。なお、管理コンピュータ２１は、最小誤差の回数が最も多い方式が２つ以上ある場合（ステップＳ２−５において「ＮＯ」の場合）には、最小誤差の回数が最も多く、かつ最も次数の少ない方式を採用して（ステップＳ２−７）、次のステップＳ２−８の処理を行なう。従って、同じ方式でも仮需要予測関数が異なる複数の検証の結果から、より適切な需要予測関数の方式を決定することができる。
【００６２】
また、上記実施形態は以下のように変更してもよい。
○  上記各実施形態においては、需要予測関数の算出処理を行なう（ステップＳ１−８）場合には、累積２次方式、累積３次方式及び累積４次方式の３つの方式を用いた。需要予測曲線の算出方法は、これらに限定されるものではない。例えば、周期変動がある場合には、傾向曲線と周期関数とを合成した需要予測関数の方式を用いてもよい。この場合には、管理コンピュータ２１は、傾向曲線を算出した後、周期変動関数を求め、これら傾向関数と周期変動関数に基づいて、仮需要予測関数を算出する。そして、この仮需要予測関数から予測値を算出し、この予測値と評価期間の受注実績との差から、採用する方式を決定する。この場合においても、より適切な需要予測方式を選択して、より適切な需要予測を行なうことができる。
【００６３】
○  上記第１実施形態において、管理コンピュータ２１は、各仮需要予測関数における誤差を算出し、算出した誤差が最も小さい方式を採用した。また、上記第２実施形態において、管理コンピュータ２１は、取得した受注実績から評価期間の受注実績を除き、長さの異なる仮関数算出期間における各方式の仮需要予測関数を算出し、この需要予測関数を用いて、評価期間の予測値を算出し、この予測値と同じ月の受注実績との差に基づく誤差を算出する。そして、管理コンピュータ２１は、各方式における最小誤差の回数を算出し
、最小誤差が最も多い方式を採用した。これに限らず、算出した仮需要予測関数を用いて評価期間の予測値を算出し、この予測値と評価期間の実績値との差に基づいて採用する方式を決定するのであれば、どのようなものであってもよい。
【００６４】
例えば、重み付けをして、次数の少ない方式をなるべく採用するようにしてもよい。具体的には、管理コンピュータ２１のメモリに、低次の方式を採用する基準に関係する低次選択値に関するデータを記憶させる。そして、例えば、上記第１実施形態において、誤差が最も小さい方式よりも次数が最も方式が存在する場合には、この誤差が最も小さい方式の誤差と、それより少ない次数の方式の誤差に低次選択値を加えた値とを比較する。比較した結果、管理コンピュータ２１は、次数が少ない方式の値が最も小さい方式の誤差以下の場合には次数の少ない方式を採用し、その他の場合には誤差が最も小さい方式を採用する。これにより、次数の少ない方式をなるべく採用することもできる。
【００６５】
また、例えば、上記第２実施形態において、直近の１ヶ月間、・・・、直近のｎヶ月間をそれぞれ除いた受注実績を用いて算出した需要予測関数による予測値と実績値のそれぞれの誤差を、更に合計した値が最小となる方式を用いてもよい。
【００６６】
○  上記第２実施形態において、管理コンピュータ２１は、直近１ヶ月から５ヶ月までの受注実績を順次除いて、方式決定のための仮需要予測関数を算出する。そして、管理コンピュータ２１は、各方式における最小誤差の回数を算出し（ステップＳ２−４）、最小誤差の回数が最も多い方式を採用する（ステップＳ２−６、Ｓ２−７）。これに代えて、管理コンピュータ２１が、直近の評価期間から各方式の誤差を算出し、最小誤差の回数が最も早く所定回数に達した方式を採用するようにしてもよい。具体的には、管理コンピュータ２１に、需要予測方式を決定する決定回数に関するデータを記憶させておく。そして、管理コンピュータ２１は、まず、最短の評価期間を除いた仮関数算出期間における仮需要予測関数から最小誤差の方式を特定し、この方式についての最小誤差回数を記録する。そして、この最小誤差回数と決定回数とを比較する。最小誤差回数が決定回数に達していない場合には、管理コンピュータ２１は、次に長い評価期間を設定する。そして、管理コンピュータ２１は、この評価期間における仮需要予測関数から最小誤差の方式を特定し、この方式についての最小誤差回数を記録し、この最小誤差回数と決定回数とを比較する。このように、最小誤差回数が決定回数に達するまで、順次、長い評価期間に変更して、最小誤差回数を計数する。そして、この最小誤差回数が、最も早く決定回数に達した需要予測方式を、実際に需要予測するための方式として用いる。これにより、より早く直近の評価結果を活かしながら、フィッティングのよい方式を特定することができる。
【００６７】
○  上記実施形態では、サービスパーツの受注実績は、月毎に記録した。これに限らず、例えば、数ヶ月毎や週毎、又は数週間毎の受注実績を用いてもよい。
○  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、複数の需要予測方式が適用可能な商品の需要予測であれば、他の商品についての需要予測などであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】実施形態における需要予測システムの概略図。
【図２】受注実績データ記憶部に記憶されたデータのデータ構成を説明する説明図。
【図３】受注実績の具体例を示す受注実績と受注月の図。
【図４】需要予測処理の処理手順を説明するための流れ図。
【図５】受注実績と傾向曲線とを示す図であり、（Ａ）は累積２次方式、（Ｂ）は累積３次方式、（Ｃ）は累積４次方式による傾向曲線を示す。
【図６】第１実施形態において需要予測に用いる方式を決定するための説明図。
【図７】需要予測処理の処理手順を説明するための流れ図。
【図８】第２実施形態において需要予測に用いる方式を決定するための説明図。
【図９】第２実施形態において需要予測に用いる方式を決定するための説明図。
【符号の説明】
【００６９】
２０…需要予測システム、２１…管理コンピュータ、２２…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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【図９】
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