(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の日時における商品の売上予測を行なう売上予測装置であって、
前記商品の仕様についての情報を受け付ける仕様情報入力部と、
前記商品の販売価格を受け付ける価格入力部と、
前記商品の売上予測を行なう日時を受け付ける売上予測日時入力部と、
商品の仕様別の評価を格納する評価情報格納部と、
仕様項目ごとの重み付けに関する情報を有する重視度情報格納部と、
商品の価値の時間変化を示す価値変化情報を格納する価値変化情報格納部と、
前記評価情報格納部および前記重視度情報格納部を参照し、前記仕様情報入力部に入力された商品の仕様に基づいて商品の効用を算出する商品効用算出部と、
前記商品効用算出部によって算出された効用および前記価値変化情報格納部に格納された価値変化情報に基づいて、前記売上予測日時入力部に入力された日時における商品価値を算出する商品価値算出部と、
前記売上予測日時における商品価値、および前記価格入力部に入力された販売価格に基づいて、前記売上予測日時における需要量を算出する需要量算出部と、
前記需要量と前記販売価格に基づいて、前記売上予測日時における売上を算出する売上算出部と、
を備えることを特徴とする売上予測装置。
【請求項２】
複数の販売価格に対して、前記需要量算出部による需要量の算出および前記売上算出部による売上予測を行うことにより、売上が最大になる販売価格を求める販売価格最適化部をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の売上予測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特定の商品の未来における売上を予測する売上予測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
商品の生産計画を立案する際には、商品の売上を正確に予測する必要がある。従来、商品の売上予測は、過去の膨大な売上データ等を参考にして人が勘と経験に頼って行っていた。このため、売上データの読み込みから売上予測までに、多大な作業時間を要するばかりでなく、市場の動向を人が読みきれないことなどにより、売上予測の精度自体にも問題があった。
【０００３】
これに対して、近年のコンピュータを用いた計算技術の発達に伴い、商品の売上予測を行なうシステムが開発されている。
【０００４】
たとえば、特開平５−１８１８３２号公報には、商品情報、売上情報、店舗情報、カレンダ情報等より得られるデータに基づいて商品グループ別に売上を予測する売上予測方法および売上予測システムが開示されている。
【０００５】
また、特開２００１−２２７２９号公報には、過去の時系列実績データから季節性または周期性を持つ予測モデルと持たないモデルを選択して、コンピュータを利用して商品の需要を予測する需要予測方法が開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような売上予測システムは、単に過去の売上実績に基づいて売上予測をしているに過ぎず、バリエーションが豊富な商品群の各商品について、精度良く売上予測を行なうことができなかった。
【０００７】
また、売上予測を行なうことの目的の一つに、売上が最大になるような販売価格の設定をすることがあるが、従来の手法では、最適な販売価格の決定を迅速に行なうことができなかった。
【０００８】
そこで本発明は、上記の課題を解決することのできる売上予測装置および売上予測方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
即ち、本発明は、所定の日時における商品の売上予測を行なう売上予測装置であって、前記商品の仕様についての情報を受け付ける仕様情報入力部と、前記商品の販売価格を受け付ける価格入力部と、前記商品の売上予測を行なう日時を受け付ける売上予測日時入力部と、商品の仕様別の評価を格納する評価情報格納部と、仕様項目ごとの重み付けに関する情報を有する重視度情報格納部と、商品の価値の時間変化を示す価値変化情報を格納する価値変化情報格納部と、前記評価情報格納部および前記重視度情報格納部を参照し、前記仕様情報入力部に入力された商品の仕様に基づいて商品の効用を算出する商品効用算出部と、前記商品効用算出部によって算出された効用および前記価値変化情報格納部に格納された価値変化情報に基づいて、前記売上予測日時入力部に入力された日時における商品価値を算出する商品価値算出部と、前記売上予測日時における商品価値、および前記価格入力部に入力された販売価格に基づいて、前記売上予測日時における需要量を算出する需要量算出部と、前記需要量と前記販売価格に基づいて、前記売上予測日時における売上を算出する売上算出部と、を備える。
【００１０】
また、本発明は、複数の販売価格に対して、前記需要量算出部による需要量の算出および前記売上算出部による売上予測を行うことにより、売上が最大になる販売価格を求める販売価格最適化部をさらに備えてもよい。
【００１１】
また、本発明は、所定の日時における商品の売上予測を行なう売上予測方法であって、前記商品の仕様毎に定められた評価および仕様項目ごとの重み付けに基づいて、前記商品の効用を算出する効用算出工程と、前記商品効用算出工程によって算出された効用および商品の価値の変化を示す価値変化情報に基づいて、所定の売上予測日時における商品価値を算出する商品価値算出工程と、前記売上予測日時における商品価値、および所定の販売価格に基づいて、前記売上予測日時における需要量を算出する需要量算出工程と、前記需要量と前記販売価格に基づいて、前記売上予測日時における売上を算出する売上算出工程と、を備える。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明する。本実施形態では、売上予測をたてる商品として自動車を例にとる。
【００１３】
図１は、実施形態に係る売上予測装置１０の全体構成を示すブロック図である。売上予測装置１０は、仕様情報入力部２０、価格入力部３０、売上予測日時入力部４０、商品効用算出部５０、商品価値算出部６０、需要量算出部７０、売上算出部８０、評価値情報格納部１００、重視度情報格納部１１０、および価値劣化情報格納部１２０を備える。
【００１４】
仕様情報入力部２０は、たとえば、マウス、キーボードなどの入力装置からなり、ユーザから売上予測の対象となる自動車の種別（セダン、スポーツ、ワゴンなどの分類）および仕様項目を受け付ける。仕様項目は、自動車のたとえば、エンジンタイプ、排気量、トルク、馬力、乗車定員などであり、自動車を様々な側面から特徴付ける情報である。
【００１５】
価格入力部３０は、たとえば、マウス、キーボードなどの入力装置からなり、ユーザから売上予測の対象となる自動車の販売価格を受け付ける。
【００１６】
売上予測日時入力部４０は、たとえば、マウス、キーボードなどの入力装置からなり、ユーザから自動車の売上予測を行なう日時を受け付ける。
【００１７】
商品効用算出部５０は、たとえば、質的選択モデルの考え方を利用し、売上予測対象の自動車について、後述する評価値情報格納部１００を参照して、その自動車を特徴付ける仕様項目ごとに評価点を求める。後述する重視度情報格納部１１０を参照して、仕様項目ごとの消費者の重視度を取得し（その仕様項目を消費者がどの程度重視するかを表す指標）、仕様項目ごとに求めた評価点および重視度に基づいて売上予測対象の自動車の効用（商品が消費者の欲望を満足させる度合）を算出する。
【００１８】
商品価値算出部６０は、商品効用算出部５０で求めた効用が時間的に劣化することを考慮することにより、売上予測日時入力部４０で受け付けた日時における商品の価値を算出する。効用の時間が経過することにより劣化する度合いは、後述する価値劣化情報格納部１２０に格納された価値劣化情報から取得可能である。
【００１９】
需要量算出部７０は、商品価値算出部６０で求められた売上予測日時における自動車の価値に価格入力部３０に入力された販売価格を考慮することで、売上予測日時での市場における自動車の需要量を算出する。
【００２０】
売上算出部８０は、需要量に販売価格を乗ずることで、売上予測日時における自動車の売上げを算出する。
【００２１】
図２は、評価値情報格納部１００に含まれる評価値テーブル１０２を例示する図である。評価値テーブル１０２は、各仕様項目（エンジンタイプ、排気量、トルク、馬力、乗車定員）の仕様ごとに、評価値を格納する。たとえば、排気量については、１０００ｃｃだと２０点、１５００ｃｃだと３０点、２０００ｃｃだと４０点、３０００ｃｃだと６０点というように、仕様によって評価点が設定されている。この場合、消費者は排気量が大きい自動車程、購買意欲が大きくなることを示している。
【００２２】
なお、自動車の仕様項目については、評価値テーブル１０２に含まれる項目に限定されず、トランスミッション、駆動方式などを含んでもよい。
【００２３】
図３は、重視度情報格納部１１０に含まれる重視度テーブル１１２を例示する図である。重視度テーブル１１２は、仕様項目ごとに、対応する重視度を格納する。重視度は、消費者がどの項目を重視するかを相対的に重み付けする指標である。重視度は、消費者に対するアンケート調査の結果に基づいて決定することができる。たとえば、重視度テーブル１１２では、複数ある仕様項目のうち排気量の仕様が最も重視されていることを示す。
【００２４】
図４は、価値劣化情報格納部１２０に含まれる価値劣化情報テーブル１２２を例示する。価値劣化情報テーブル１２２は、自動車の各種別（セダン、スポーツ、ワゴン、ＲＶなど）に関連づけて価値劣化係数αiを格納する。価値劣化係数αiは、商品の価値が時間の経過とともに減少する度合いを示す情報である。たとえば、ある自動車（種別：セダン）の現在の価値をＰ（０）とすると、時間Ｔ経過後の自動車の価値Ｐ（Ｔ）は、Ｐ（Ｔ）＝Ｐ（０）×ｅｘｐ（−α1Ｔ）と表される。
【００２５】
なお、価値劣化係数αiは、種別ごとに自動車販売の実績から統計的な手法により求められる。
【００２６】
次に、売上予測装置１０による自動車の売上予測処理を具体的に説明する。
【００２７】
図５は、売上予測装置１０による自動車の売上予測処理を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、売上予測を行なう自動車の種別、各仕様項目における仕様、販売価格、売上予測を行なう日時などの情報が入力される（Ｓ１０）。たとえば、種別がセダン、エンジンタイプがＶ６、排気量が３０００ｃｃ、トルクが３０Ｋｇ・ｍ、馬力が２１５ＰＳ、乗車定員が５人とする。
【００２９】
次に、この自動車に対する効用が算出される（Ｓ２０）。具体的には、まず、評価値テーブル１０２を参照することにより、自動車の各仕様項目の評価点が求められる（図６の効用算出例１３０を参照）。また、重視度テーブル１１２を参照することにより、各仕様項目の重視度が取得される。そして、各仕様項目ごとに、評価点に重視度が掛けられ、仕様項目別の効用が得られる。最終的に、各仕様項別の効用を合計することにより自動車の効用Ｕが求められる。
【００３０】
次に、売上予測日時における自動車に対する価値Ｖが算出される（Ｓ３０）。価値劣化情報テーブル１２２から読み出されたセダンに対する価値劣化係数α1を用いることにより、価値Ｐは、式：Ｖ＝Ｕ×ｅｘｐ（−α1ｔ）から算出される。ここで、ｔは効用Ｕの算出時から、売上予測日時までの時間を示す。
【００３１】
次に、売上予測日時における需要量Ｄが求められる（Ｓ４０）。具体的には、売上予測日時における需要量Ｄは、たとえば、Ｄ＝Ｃ＊Ｖ／（１−ｅｘｐ（−Ｐ））＝Ｃ×Ｕ×ｅｘｐ（−α1ｔ）／（１−ｅｘｐ（−Ｐ））と表される。ここで、Ｃは係数、Ｐは売上予測対象の自動車の販売価格である。
【００３２】
なお、需要量Ｄの算出については、需要量Ｄが販売価格Ｐと相反する関係にあることを示す式を用いればよく、上述の算出式はその一例である。
【００３３】
なお、需要量は商品ごとに独立に決まるものと仮定し、他の自動車との競合による影響を無視して考えている。他の自動車との競合による影響が無視できない場合には、その影響を補正することが好適である。
【００３４】
以上、Ｓ２０〜Ｓ４０までのステップにより、所定の売上予測日時における自動車の需要量を予測することができる。
【００３５】
次に、需要量Ｄに販売価格Ｐを乗ずることにより、売上予測日時における自動車の売上が求められる（Ｓ５０）。
【００３６】
これによれば、自動車の仕様および販売価格に基づいて売上予測日時における商品の売上を予測することができ、売上予測の精度を高めることができる。さらに、販売価格を変えて売上予測を行なうことにより、売上が最大となる販売価格を知ることができ、売上が最大となる車種構成を構築することができる。
【００３７】
また、自動車市場に投入される全車種について、他メーカの車種も含めて、上述のように売上予測を行なうことにより、特定の車種の市場におけるシェア予測を行なうことができる。
【００３８】
また、車種別の売上予測結果に基づいて、販売価格帯別の総売上を集計することにより、販売価格帯別の売上予測が可能となる。これにより、どの販売価格帯に新車を投入すれば、効果的に売上を伸ばすことができるか的確に知ることができる。
【００３９】
図７は、別の実施形態に係る売上予測装置１２の構成を示すブロック図である。図１に示した実施例と、同様な構成については、同一の符号を付して適宜説明を省略する。売上予測装置１２は、販売価格最適化部９０をさらに備える。販売価格最適化部９０は、売上を最大とする販売価格の探索を行なう機能を有する。
【００４０】
販売価格最適化部９０は、ユーザによって設定された販売価格に基づいて売上算出部８０によって算出された売上予測値を取得した後、ユーザによって設定された販売価格を初期値とし、販売価格を変更する。変更された販売価格に基づいて、需要算出部７０による需要量の算出、および売上算出部８０による売上予測が行なわれ、変更後の販売価格における売上予測値が再取得される。
【００４１】
販売価格の全変更可能範囲について売上予測値を取得し、その中で売上が最大となる販売価格を最適な販売価格として決定する。
【００４２】
これによれば、最適な販売価格を人手に頼らずに、速やかに決定することができる。
【００４３】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、本発明によれば、所望の日時における、商品の売上を簡便に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施形態に係る売上予測装置１０の全体構成を示すブロック図である。
【図２】  評価値情報格納部１００に含まれる評価値テーブル１０２を例示する図である。
【図３】  重視度情報格納部１１０に含まれる重視度テーブル１１２を例示する図である。
【図４】  価値劣化情報格納部１２０に含まれる価値劣化情報テーブル１２２を例示する。
【図５】  売上予測装置１０による自動車の売上予測処理を示すフローチャートである。
【図６】  自動車の効用の算出例を示す図である。
【図７】  別の実施形態に係る売上予測装置１２の全体構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０,１２  売上予測装置、２０  仕様情報入力部、３０  価格入力部、４０売上予測日時入力部、５０  商品効用算出部、６０  商品価値算出部、７０  需要算出部、８０  売上算出部、９０  販売価格最適化部、１００  評価値情報格納部、１０２  評価値テーブル、１１０  重視度情報格納部、１１２  重視度テーブル、１２０  価値劣化情報格納部、１２２  価値劣化情報テーブル、１３０  効用算出例。
【図１】
0003966047.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
0003966047.tif 000005
【図５】
0003966047.tif 000006
【図６】
0003966047.tif 000007
【図７】
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