(57)【要約】【課題】特売用の回帰係数を算出し、この特売用の回帰係数を使用して特売販売時の需要予測を行う需要予測装置及びプログラムを提供する。【解決手段】実施形態の需要予測装置は、未来の基準日における商品の販売動向を算出するための目的変数と該目的変数の少なくとも二つ以上の変動因子の項に対し、特売時の過去の実績データを変動因子情報として代入して算出した上記変動因子の回帰係数を記憶する記憶手段と、表示エリアに商品の定番から特売への販売態様の変更を受け付ける入力部を表示させる入力表示手段と、上記入力部で受け付けた上記販売態様の変更に従い、上記記憶手段に記憶された上記変動因子の上記回帰係数と、上記基準日における変動因子情報とを用いて、上記基準日における商品の販売動向を上記目的変数の値として算出する販売動向算出手段と、算出された商品の販売動向を上記表示エリアに表示する表示手段と、を備える。【選択図】図３
2016012300.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
未来の基準日における商品の販売動向を算出するための目的変数と該目的変数の少なくとも二つ以上の変動因子の項に対し、特売時の過去の実績データを変動因子情報として代入して算出した前記変動因子の回帰係数を記憶する記憶手段と、
表示エリアに商品の定番から特売への販売態様の変更を受け付ける入力部を表示させる入力表示手段と、
前記入力部で受け付けた前記販売態様の変更に従い、前記記憶手段に記憶された前記変動因子の前記回帰係数と、前記基準日における変動因子情報とを用いて、前記基準日における商品の販売動向を前記目的変数の値として算出する販売動向算出手段と、
前記販売動向算出手段により算出された前記基準日における商品の販売動向を前記表示エリアに表示する表示手段と、
を備えることを特徴とする需要予測装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、前記目的変数と該目的変数の各変動因子の項に対し、特売時の過去の実績データを変動因子情報として代入して算出した特売用の回帰係数と、前記目的変数と該目的変数の各変動因子の項に対し、定番時の過去の実績データを変動因子情報として代入して算出した定番用の回帰係数とを記憶し、
前記入力表示手段は、前記表示エリアに商品の定番から特売へ及び特売から定番への販売態様の変更を受け付ける入力部を表示させ、
前記販売動向算出手段は、前記入力部で受け付けた前記販売態様の変更に従い、前記記憶手段に記憶された前記特売用の回帰係数から前記定番用の回帰係数に替え、又は前記定番用の回帰係数から前記特売用の回帰係数に替え、前記基準日における変動因子情報を用いて、前記基準日における商品の販売動向を前記目的変数の値として算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項３】
一の商品の前記販売態様の変更により変化するその他の商品の販売動向を前記表示エリアに表示する販売動向比較表示手段を、
更に備えることを特徴とする請求項２に記載の需要予測装置。
【請求項４】
前記販売動向比較表示手段は、更に、前記その他の商品の販売態様として定番及び特売を示す情報を前記表示エリアに表示する、
ことを特徴とする請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項５】
前記販売動向算出手段は、前記入力部による前記販売態様の変更があると、前記変動因子の前記回帰係数の再算出のためのシミュレーションを省略して、前記基準日における商品の販売動向を前記目的変数の値として算出する、
ことを特徴とする請求項２乃至４の内の何れか一つに記載の需要予測装置。
【請求項６】
需要予測装置を制御するコンピュータを、
未来の基準日における商品の販売動向を算出するための目的変数と該目的変数の少なくとも二つ以上の変動因子の項に対し、特売時の過去の実績データを変動因子情報として代入して算出した前記変動因子の回帰係数を記憶する記憶手段と、
表示エリアに商品の定番から特売への販売態様の変更を受け付ける入力部を表示させる入力表示手段と、
前記入力部で受け付けた前記販売態様の変更に従い、前記記憶手段に記憶された前記変動因子の前記回帰係数と、前記基準日における変動因子情報とを用いて、前記基準日における商品の販売動向を前記目的変数の値として算出する販売動向算出手段と、
前記販売動向算出手段により算出された前記基準日における商品の販売動向を前記表示エリアに表示する表示手段と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、需要予測装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ＰＯＳ（Point  of  Sales）システムが普及し、商品ごとの購買実績（売上）データが容易に収集できるようになった。そして、商品毎の購買実績データに基づく、小売店等の商品別の需要予測が使用され始めた。例えば、購買実績データを分析した需要予測を、発注量過多に起因する売れ残り商品の廃棄ロスの発生や、発注量過少に起因する商品の品切れによる機会ロスの発生の抑制に使用できる。そして、需要予測をＥＤＩ（Electronic  Data  Interchange）による企業間取引の電子化と結合させ、自動発注システムまで発展させる技術が提案され始めている。
【０００３】
自動発注システムに使用できる需要予測の手法としては、重回帰分析がある。そして、重回帰分析を用いることで、商品毎に需要予測を行うことができる。
従来の重回帰分析を用いた需要予測では、目的変数の変動因子として販売価格、陳列位置、陳列数、広告宣伝方法、販売促進方法等を用いることが試行されている。また、商品とその関連商品の相互影響を考慮し、各商品の購買数を変動因子として用いることも試行されている。
これらの変動因子を適切に使用して需要予測を行うことにより、目的変数の値として予測購買数を得ることができる。
【０００４】
ところで、従来の重回帰分析を用いた需要予測では、各変動因子の係数出し（この係数を回帰係数と呼ぶ）を行うときの変動因子の値に、比較的安定した定番価格時の購買実績データを使用していた。
特売時は定番時とは異なるデータを示すので、定番時に出した回帰係数を使用して未来の需要予測を行っても、計算により得られる予測購買数は必ずしも保障されるものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、特売用の回帰係数を算出し、この特売用の回帰係数を使用して特売時の需要予測を行う需要予測装置及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の需要予測装置は、未来の基準日における商品の販売動向を算出するための目的変数と該目的変数の少なくとも二つ以上の変動因子の項に対し、特売時の過去の実績データを変動因子情報として代入して算出した上記変動因子の回帰係数を記憶する記憶手段と、表示エリアに商品の定番から特売への販売態様の変更を受け付ける入力部を表示させる入力表示手段と、上記入力部で受け付けた上記販売態様の変更に従い、上記記憶手段に記憶された上記変動因子の上記回帰係数と、上記基準日における変動因子情報とを用いて、上記基準日における商品の販売動向を上記目的変数の値として算出する販売動向算出手段と、上記販売動向算出手段により算出された上記基準日における商品の販売動向を上記表示エリアに表示する表示手段と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態にかかる需要予測システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、コンピュータのモジュール構成図である。
【図３】図３は、需要予測装置を含んだ本部のシステム構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、企画編集画面の画面構成図の例である。
【図５】図５は、需要予測装置の回帰係数の算出処理のフロー図である。
【図６】図６は、店舗発注端末と需要予測装置との間で行われる需要予測シミュレーション処理のフロー図である。
【図７】図７は、カニバリゼーション影響確認画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、実施形態にかかる需要予測システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、需要予測システム１は、有線または無線の通信回線２を介して相互に電気的に接続された複数のコンピュータ３で形成される本部システムに対して、複数の本部特売企画端末１２４や各店舗に設けられた店舗発注端末１２５が有線または無線の通信回線（例えば、インターネットやＬＡＮ等）５を介して接続されている。
【０００９】
本実施形態の需要予測システム１では、一つまたは複数のコンピュータ３が、所定のサービス（アプリケーション）を提供するアプリケーションサーバ、またはデータベースサーバとして機能する。また、本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５は、サービスを享受するクライアントとして機能する。この需要予測システム１では、例えばＳａａＳ（Software  as  a  Service）の形態でサービス（アプリケーション）が提供されうる。なお、需要予測システム１は、サーバクライアントの形態であっても良い。
【００１０】
また、本部システムには、複数のＰＯＳ（Point  of  Sales）端末１２６を接続する店舗サーバ１２０が有線または無線の通信回線（例えば、インターネットやＬＡＮ等）５を介して接続されている。
【００１１】
上述したようなコンピュータ３、本部特売企画端末１２４、店舗発注端末１２５は、一般的なパーソナルコンピュータである。なお、本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５については、タブレット端末であっても良い。ここでは、コンピュータ３を例に説明する。
図２は、コンピュータ３のモジュール構成図である。図２に示すように、コンピュータ３は、情報処理を行うＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２、各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３を備えている。
【００１２】
また、コンピュータ３は、各種データベースとして機能するとともに各種のプログラムを記憶する記憶部であるＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０４、記憶媒体１１０を用いて情報を保管したり外部に情報を配布したり外部から情報を入手するためのＤＶＤドライブ等の媒体読取装置１０５、各通信回線を介して外部の他の機器と情報を伝達するための通信制御装置１０６、処理経過や結果等を操作者に表示するＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）等の表示部１０７、並びに操作者がＣＰＵ１０１に命令や情報等を入力するためのキーボードやマウス等のポインティングデバイスである入力部１０８等を備えている。
【００１３】
また、コンピュータ３においては、上述した各部間で送受信されるデータは、バスコントローラ１０９によって調停される。
【００１４】
このようなコンピュータ３では、オペレータが電源を投入するとＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２内のローダーというプログラムを起動させ、ＨＤＤ１０４よりＯＳ（Operating  System）というコンピュータのハードウェアとソフトウェアとを管理するプログラムをＲＡＭ１０３に読み込み、このＯＳを起動させる。このようなＯＳは、オペレータの操作に応じてプログラムを起動したり、情報を読み込んだり、保存を行ったりする。ＯＳのうち代表的なものとしては、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等が知られている。これらのＯＳ上で走る動作プログラムをアプリケーションプログラムと呼んでいる。なお、アプリケーションプログラムは、所定のＯＳ上で動作するものに限らず、後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。
【００１５】
すなわち、ＨＤＤ１０４に記憶されているアプリケーションプログラムの違いによって、パーソナルコンピュータは、クライアントとして機能する本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５、コンピュータ３（アプリケーションサーバまたはデータベースサーバ）としてそれぞれ機能することになる。
【００１６】
例えば、本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５には、アプリケーションプログラムとして、ウェブブラウザや、ウェブブラウザに対してプラグイン形式を用いて提供されるソフトウェアがインストールされている。プラグインのうち代表的なものとして、Microsoft  Silverlight（登録商標）が挙げられる。Microsoft  Silverlightは、インストール後はブラウザ上でアニメーションやグラフィックスの表示、音声・動画の再生などを行うフレームワークである。
【００１７】
また、一般的には、本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５のＨＤＤ１０４にインストールされるアプリケーションプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体１１０に記録され、この記憶媒体１１０に記録された動作プログラムがＨＤＤ１０４にインストールされる。さらには、アプリケーションプログラムは、例えば通信制御装置１０６を介して外部から取り込まれ、ＨＤＤ１０４にインストールされても良い。
【００１８】
コンピュータ３は、ＯＳ上で動作するアプリケーションプログラムが起動すると、このアプリケーションプログラムに従い、ＣＰＵ１０１が各種の演算処理を実行して各部を集中的に制御する。
【００１９】
以下において、本部システムを構成する一つ又は複数のコンピュータ３の各ＣＰＵ１０１がアプリケーションプログラムにより実行する各種の演算処理のうち、本実施形態の特長的な処理である需要予測処理について説明する。
【００２０】
＜＜需要予測装置とその周辺システムの構成＞＞
図３は、本実施形態にかかる需要予測装置を含む本部システムの構成を示すブロック図である。図３に示すように、本部システムを構成する一つ又は複数のコンピュータ３の各ＣＰＵ１０１は、アプリケーションプログラムを実行することにより、需要予測装置３１、データ収集・変換システム３２、予定データ収集・変換システム３３（特売企画支援システム３３０、発注数決定支援システム３３１など）、発注システム３４を実現する。
本実施形態では、特売企画支援システム３３０及び発注数決定支援システム３３１を、需要予測装置３１と分けて示している。しかし、特売企画支援システム３３０及び発注数決定支援システム３３１は、需要予測装置３１のサービスをユーザ端末に提供するためのサブシステムである。従って、特売企画支援システム３３０及び発注数決定支援システム３３１の両方又は何れか一つを需要予測処理の一部に含めても良いものとする。
【００２１】
＜需要予測装置＞
需要予測装置３１は、小売業などの店舗において、商品の売価・陳列・販促等の販売者側の販売状態に対する、購買客側の商品の購買状況をシミュレーションする。需要予測装置３１は、現時点から過去の所定の時点までの販売状態と購買状況とを示す過去情報（過去の実績データ）を用いて、例えば数週間、数か月、もしくは１年間程度なら時間的に変化しないと見なせる部分の購買数を示す定数項と、定数項に対して時間的により早く変化する部分の購買数を示す変動因子と係数からなる項とに分割した購買客の購買モデルを構築する。この購買モデルでは、過去情報を変動因子に代入することにより、変動因子の係数が求まる。そして、需要予測装置３１は、構築した購買モデルの変動因子に対して、現時点から未来の所定の時点（未来の基準日）での販売状態と購買環境とを示す未来予定情報を当てはめ、未来の所定の時点の商品ごとの購買数、売上、利益などの販売動向を予測する。
本実施の形態では、商品群を構成する商品がＮ種類の場合について説明する。そして、Ｎ種類の商品を、商品１,商品２,…,商品ｎ,…商品Ｎと表すものとする。
【００２２】
本実施の形態では、商品ｎ(ｎ＝１,２…,Ｎ)に対する変動因子を、Ｘn1,Ｘn2,…,Ｘnm,…,ＸnM(ｍ＝１,２…,Ｍ)と示す。変動因子Ｘnmは、販売価格、曜日、休日、気温、降水量等、購買数を変動させる可能性のあるものとする。
また、商品ｎに対する購買数をＹnとする。つまり、商品１,商品２,…,商品ｎ,…商品Ｎの各購買数を、購買数Ｙ1,Ｙ2,…,Ｙn,…,ＹNと示す。
本実施形態では、商品群の中で各商品の購買数が他の商品（関連商品）の購買数に影響を及ぼすことを考慮し、Ｙ1,Ｙ2,…,Ｙn,…,ＹNを変動因子に含め、予測購買数の計算式を、下記の式（１）で示す。
【００２３】
【数１】
2016012300.tif 000003
上記の式（１）において、ａn1Ｙ1＋ａn2Ｙ2＋…＋ａn(n-1)Ｙn-1＋ａn(n+1)Ｙn+1＋…＋ａnNＹNは関連商品の購買数による影響を反映した項である。
式（１）において、ａn1,…,ａn(n-1),ａn(n+1),…,ａnN,ｂn0（定数項）,…,ｂnM、を回帰係数とする。以下では、回帰係数を定数項ｂn0を含むものとして説明する。
【００２４】
＜データ収集・変換システム＞
データ収集・変換システム３２は、現時点から過去の所定の時点までの、店舗における複数の商品の購買データ、売価データ、販促（企画）データ、発注データ、在庫データ、気象データ、曜日データ、および地域のイベントデータなどの過去情報を店舗サーバ１２０などから収集する。そして、データ収集・変換システム３２は、複数の各種データ（収集した過去情報）を所定のデータ構造に変換して、需要予測装置３１の過去情報データベース３１０にデータを送信するものである。データ収集・変換システム３２は、公知のＰＯＳシステム、発注システム、納入商品の検品システム、気象データの受信システム、地域のイベントの入力システム等の各種データ収集システムと、データ変換システムと、を有している。
【００２５】
＜予定データ収集・変換システム＞
予定データ収集・変換システム３３は、現時点から未来の所定の時点までの、店舗における複数の商品の予定売価データ、予定販促（企画）データ、予定入荷データ、予定気象データ、曜日データ、予定地域のイベントデータなどの未来予定情報を収集する。そして、予定データ収集・変換システム３３は、複数の各種データ（収集した未来予定情報）を所定のデータ構造に変換して、需要予測装置３１の未来情報データベース３１１にデータを送信するものである。
予定データ収集・変換システム３３には、特に、特売企画支援システム３３０と発注数決定支援システム３３１が含まれる。
【００２６】
特売企画支援システム３３０は、特売企画を支援するために構築されたシステムであり、特売の企画を行う複数の本部特売企画端末１２４と接続されている。本部特売企画端末１２４は、過去実績や推奨情報を参照した特売企画担当者から、特売企画における、特売対象となる商品を示す特売品コード（単品コード）、特売価格、特売日、ちらし掲載等の販促データの入力を受け付ける。受け付けたデータは、発注数決定支援システム３３１に送信される。
【００２７】
発注数決定支援システム３３１は、特売商品および通常価格で販売される定番商品の発注数を決定する複数の店舗発注端末１２５と接続され、店舗の発注担当者と本部の需要予測装置３１とをつなぐインタフェースとして機能する。店舗発注端末１２５は、需要予測装置３１に対するユーザインタフェースであり、購買状況のシミュレーションを制御するデータを入力するものである。例えば、未来予定情報への初期設定のために、特売企画支援システム３３０から受信した各種のデータを需要予測装置３１に送信する。また、初期に設定した未来予定情報に対する予測購買数が、発注担当者にとって目標とした値ではない場合、発注担当者は、店舗発注端末１２５から、予定売価等の未来予定情報の一部を変化させて再予測するように、需要予測装置３１に対して制御データを入力する。
【００２８】
発注システム３４は、発注数決定支援システム３３１で決定された全店舗の発注数に従って、商品の製造、販売等をしている業者に対して、商品の発注を要求するシステムとする。
【００２９】
＜＜需要予測装置の構成および処理＞＞
＜需要予測装置の構成＞
需要予測装置３１では、過去情報データベース３１０には、過去の店舗別・日別・時間別・商品別・販売条件別に、商品群に含まれる商品毎の第１所定期間における購買数データ（売上データ）３１６ｄ、発注データ３１８ｄ、在庫データ３１７ｄ、分類・属性データ３１３ｄ、売価・販促データ３１４ｄ、陳列データ３１５ｄ、店舗・地域データ３１０ｄ、日付・時刻データ３１１ｄ、気象・行事データ３１２ｄ等の過去情報が格納されている。本実施形態では、売価・販促データ３１４ｄに商品の販売態様を示す情報（定番販売又は特売販売を示す情報）を含める。過去情報データベース３１０に格納された過去情報のうち、購買数を予測する商品（目的商品）の購買数データ３１６ｄが目的変数に代入されるものとなる。また、それ以外の過去情報が変動因子に過去の変動因子情報として代入されるものとなる。
【００３０】
回帰係数算出部（販売動向算出手段）３１２は、過去の変動因子情報が目的変数の変動に寄与する度合いを示す回帰係数（定数項を含む）を算出する。一商品の購買数の変動には、複数の変動因子が寄与している。また、定番販売と特売販売のような販売態様の違いによっても回帰係数は異なる。ここでは、一商品ごとに回帰係数を算出する。この際、定番と特売の販売態様別に、それぞれに対応する過去情報を使用する。これにより、一商品ごとに定番用の回帰係数と特売用の回帰係数とを算出する。
【００３１】
具体的には、式（１）の目的変数Ｙnに対して商品ｎの定番販売時の過去の購買数を代入し、変動因子Ｙ1,…,ＹN、Ｘn1,…,ＸnMに対して定番販売時の過去の変動因子情報を代入する。式（１）の回帰係数はＭ＋Ｎ個あるため、過去の購買数と変動因子情報のデータのセットをＭ＋Ｎ個以上用いて、Ｍ＋Ｎ個以上の式を立て、従来の回帰係数の算出法により目的変数Ｙnの回帰係数を求める。この操作を目的変数Ｙ1,…,ＹNについて行い、商品ｎごとに定番用の回帰係数を求める。この際に予測精度を向上させるために公知の補正条件式（例えば最小二乗法など）を導入しても良い。
また、式（１）の目的変数Ｙnに対して商品ｎの特売時の過去の購買数を代入し、変動因子Ｙ1,…,ＹN、Ｘn1,…,ＸnMに対して特売時の過去の変動因子情報を代入する。式（１）の回帰係数はＭ＋Ｎ個あるため、過去の購買数と変動因子情報のデータのセットをＭ＋Ｎ個以上用いて、Ｍ＋Ｎ個以上の式を立て、従来の回帰係数の算出法により目的変数Ｙnの回帰係数を求める。この操作を目的変数Ｙ1,…,ＹNについて行い、商品ｎごとに特売用の回帰係数を求める。この際に予測精度を向上させるために公知の補正条件式（例えば最小二乗法など）を導入しても良い。
【００３２】
回帰係数データベース（ＤＢ）３１３は、回帰係数算出部３１２により算出された、商品ｎごとの定番用の回帰係数と特売用の回帰係数とを格納するものである。例えば、商品２であれば、定番用の回帰係数として、ａ21,ａ23,…,ａ2N、ｂ20,ｂ21,…,ｂ2M、を格納し、特売用の回帰係数としてＡ21,Ａ23,…,Ａ2N、Ｂ20,Ｂ21,…,Ｂ2M、を格納する。なお、ここで「ａ、ｂ」は算出された定番用の回帰係数の値、「Ａ、Ｂ」は算出された特売用の回帰係数の値を示すものとする。
【００３３】
未来情報データベース（ＤＢ）３１１は、予定情報３１１Ａを有している。予定情報３１１Ａには、過去情報データベース３１０に格納された過去情報が取得された時点より未来の時点（つまり、第１所定期間以降の期間である第２所定期間）における、店舗別・日別・時間別・商品別の未来情報が格納されている。例えば、予定分類・属性データ３２３ｄ、販売条件である予定売価・販促（企画）データ３２４ｄ、予定陳列データ３２５ｄ、予定店舗・地域データ３２０ｄ、予定日付・時刻データ３２１ｄ、予定気象・行事データ３２２ｄ等である。
【００３４】
特に、予定売価・販促データ３２４ｄには、商品ごとの販売態様を示す情報（特売や定番を示す情報）が含まれる。
未来情報データベース３１１に格納された未来情報のうち、未来の設定された時点（第２所定期間）における目的変数を変動させる変動因子を数値化した未来情報を未来の変動因子情報とする。
【００３５】
予測購買数算出部３１４では、各商品の予測購買数を算出する。具体的には、商品ｎの、予定情報３１１Ａに格納されている各種の未来の変動因子情報と、回帰係数データベース３１３に格納されている回帰係数（商品ｎの回帰係数）とを予測式（１）に当てはめる。この際に、商品ｎの未来の変動因子情報の販売態様が定番に設定されているもの、つまり予定売価・販促データ３２４ｄにおいて定番に設定されているものは、定番用の回帰係数を予測式（１）に当てはめる。また、その販売態様が特売に設定されているもの、つまり、予定売価・販促データ３２４ｄにおいて特売に設定されているものは、特売用の回帰係数を予測式（１）に当てはめる。この計算手続きを商品１から商品Ｎを対象に行い、商品１から商品Ｎに対応した連立方程式を立てる。そして、それらの式から、該当する全商品（商品群）の予測購買数Ｙ1,…,ＹNを算出する。
【００３６】
未来情報データベース３１１は、予測情報３１１Ｂを有している。予測情報３１１Ｂは、予測購買数算出部３１４で算出された商品群（つまり商品とその関連商品）の商品ごとの予測購買数（予測購買データ３２６ｄ）を格納する。
【００３７】
発注・在庫数算出部３１５は、現在の在庫数から、予測購買数算出部３１４により算出された予測購買数を減算して、未来の設定された時点（第２所定期間）での予測在庫数を算出する。さらに、発注・在庫数算出部３１５は、算出した予測在庫数に基づいて、例えば予測在庫数が最低在庫数未満ならば推奨発注数を増加させ、予測在庫数が最低在庫数を超えるならば推奨発注数を減少させて、最終的に所定の発注単位や発注リードタイムに従って推奨発注データに加工する。予測情報３１１Ｂは、発注・在庫数算出部３１５により算出された予測在庫数（予測在庫データ３２７ｄ）、および推奨発注数（推奨発注データ３２８ｄ）を格納する。
【００３８】
入力受付部（入力部）３１６は、需要予測設定画面や企画編集画面４Ｇ（図４参照）を生成して、特売企画支援システム３３０に需要予測設定画面を送信し、発注数決定支援システム３３１に需要予測設定画面や企画編集画面４Ｇを送信する。外部装置である本部特売企画端末１２４は特売企画支援システム３３０に、店舗発注端末１２５は発注数決定支援システム３３１にアクセスし、取得した各種画面をシミュレーション等のためのインタフェースとして液晶等のディスプレイ（表示エリア）に表示する。
【００３９】
また、入力受付部３１６では、発注数決定支援システム３３１などから入力されたデータ（例えば、販売価格、販売態様、曜日、休日、気温、降水量、地域イベント、ちらし掲載の有無、企画等）を予定情報３１１Ａに未来の変動因子情報として登録する。また、発注数決定支援システム３３１から入力された編集後のデータに従って、予定情報３１１Ａに格納されている各種の未来の変動因子情報を修正する。未来の変動因子情報の修正として、本実施形態では、特に、商品の販売態様の変更を行う。具体的には、定番から特売への変更、又は特売から定番への変更を行う。この変更により、予定売価・販促データ３２４ｄの販売態様が定番から特売へ、又は特売から定番へ変更される。また、この変更に応じて、回帰係数ＤＢ３１３の定番用の回帰係数又は特売用の回帰係数が用いられ、予測購買数算出部３１４で予測購買数が再計算される。予測購買数の再計算の結果は予測情報３１１Ｂに予測購買データ３２６ｄとして格納される。
【００４０】
また、入力受付部３１６では、算出された予測購買数、予測在庫数、推奨発注数が、店舗発注端末１２５から入力された予測購買数の目標値、予測在庫数の目標値、推奨発注数の目標値を満たしていない場合に、予測条件である予定情報３１１Ａに格納されている各種の未来の変動因子情報を修正して予測購買数を再計算し、算出された各予測値（予測購買数、予測在庫数、推奨発注数）を目標値に近づける。
【００４１】
図４は企画編集画面の構成図である。
企画編集画面は、需要予測設定画面（不図示）において企画を一覧表示して一つの企画を選択することにより、表示されるものである。
【００４２】
図４に示す企画編集画面４Ｇは、企画表示エリア４１と、商品群選択エリア４２と、データ表示エリア４３と、データ操作エリア４４と、カニバリゼーション確認ボタン４５と、各種ボタンが配列されているナビゲートボタンエリア４６とを含んでいる。
【００４３】
企画表示エリア４１は、前画面の需要予測設定画面で選択された企画の「企画Ｎｏ」４１０、「企画名」４１１、「開始日」４１２、「終了日」４１３を表示するエリアとして設けられている。
【００４４】
商品群選択エリア４２は、企画の対象となる商品群の一部又は全てをユーザ選択によりデータ表示エリア４３に表示させる選択エリアとして設けられている。商品群選択エリア４２には「部門」４２０−１と「ライン」４２０−２と「クラス」４２０−３に分けられた範囲指定部が含まれている。「部門」４２０−１では、最上位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。「ライン」４２０−２では、「部門」４２０−１のすぐ下位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。「クラス」４２０−３では、最下位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。各範囲指定部には、表示されている商品分類カテゴリの全てを範囲に指定するためのチェックボックスＢ１が設けられている。
【００４５】
データ表示エリア４３は、企画の対象となる商品群の内の一部又は全ての商品の需要予測データを表示するエリアとして設けられている。需要予測データの表示項目として「単品コード」４３０、「メーカ」４３１、「商品名称」４３２、「規格」４３３、「販売日」４３４、「特売売価」４３５、「予測販売数」４３６、「予測販売金額」４３７、「予測利益金額」４３８、「実績販売数」４３９、「実績販売金額」４４０、「実績利益金額」４４１が設定されている。データ表示エリア４３には、デフォルトでは、商品群の全てを対象に需要予測データを表示する。また、商品群選択エリア４２における指定により表示される商品群の範囲が制限される。
【００４６】
データ操作エリア（入力部）４４は、データ表示エリア４３での商品の追加や削除などのデータ編集を行うためのエリアとして設けられている。データ操作エリア４４には、データ編集のための入力ボックスＢ２と、登録ボタンＢ３、及び削除ボタンＢ４が設けられている。入力ボックスＢ２は、データ表示エリア４３の需要予測データの各項目を含むものとして、項目ごとに設けられている。データ表示エリア４３において一商品を選択するとこの商品のデータが各入力ボックスＢ２に編集可能なように表示される。
【００４７】
登録ボタンＢ３は、企画の対象となっている商品群に対し新たな商品を追加する操作を行うものである。例えば、各入力ボックスＢ２に表示されたデータを流用し、データの一部を書き換えるなどして新たな商品のデータを各入力ボックスＢ２に入力する。そして、登録ボタンＢ３を押下することにより、企画の対象となっている商品群に対し、入力ボックスＢ２の新たな商品を追加する。この追加は、ここでは、商品が定番販売から特売販売に変更されたことを意味する。このため、追加商品により、当該企画の商品群に対し需要予測が再度実行され、実行後の需要予測データがデータ表示エリア４３に表示される。
【００４８】
削除ボタンＢ４は、当該商品群から商品を削除する操作を行うものである。例えば、データ表示エリア４３において削除対象の商品を指定し削除ボタンＢ４を押下する。これにより、当該商品群からその商品が削除されることになる。この削除は、ここでは、商品が特売販売から定番販売に変更されたことを意味する。このため、削除商品により、当該商品群に対し需要予測が再度実行され、実行後の需要予測データがデータ表示エリア４３に表示される。
【００４９】
カニバリゼーション確認ボタン４５は、一商品の売れ行きに応じて変動するその他の商品（関連商品）の購買数等の販売動向を比較表示するためのボタンである。データ表示エリア４３において一商品を指定し、カニバリゼーション確認ボタン４５を押下すると、その関連商品の需要予測情報の一覧が画面に表示される。ここには定番と特売の商品が共に表示される。本実施形態では、一商品と同一商品分類カテゴリに属する商品を関連商品とする。商品分類カテゴリには、「部門」を単位とするものと、「ライン」を単位とするものと、「クラス」を単位とするもの、とがある。ここでは「部門」を単位とする。
【００５０】
ナビゲートボタンエリア４６は、他の画面と共通する画面操作ボタンを表示するためのエリアとして設けられている。当該企画編集画面４Ｇにおいては、終了ボタンＢ６、印字ボタンＢ７、戻るボタンＢ８、確定ボタンＢ９が操作可能なように表示される。終了ボタンＢ６は、需要予測設定を終了することを宣言するボタンである。印字ボタンＢ７は、企画編集画面４Ｇの印字命令をプリンタに出力するためのボタンである。戻るボタンＢ８は、一つ前の需要予測設定画面に戻るためのボタンである。確定ボタンＢ９は、データ表示エリア４３の設定内容を確定し発注を指示するためのボタンである。
【００５１】
＜需要予測装置の処理＞
図５は、需要予測装置において夜間に行われる回帰係数の算出処理のフロー図である。
この処理は、１日に１回、定刻（夜間）になると起動し、処理を行うものである。
先ず、データ収集処理を行う（Ｓ１）。ステップＳ１のデータ収集処理では、各店舗サーバ１２０などの過去の実績データや、予定データなどを収集する。
【００５２】
次に、予測式（１）に過去の実績データをあてはめて回帰係数を算出する。先ず、定番用の回帰係数を算出する（Ｓ２）。定番用の回帰係数を求めるために、商品を定番販売したときの過去実績データをあてはめる。そして、過去実績データをあてはめた予測式（１）から回帰係数を求める。
【００５３】
次に、特売用の回帰係数を算出する（Ｓ３）。特売用の回帰係数を求めるためには、商品を特売販売したときの過去実績データをあてはめる。そして、予測式（１）から回帰係数を求める。
そして、ＨＤＤ１０４やＲＡＭ１０３などの記憶手段（回帰係数ＤＢ３１３）において定番用と特売用の回帰係数を記憶する（Ｓ４）。
【００５４】
図６は、発注担当者が操作する店舗発注端末１２５と需要予測装置３１との間で行われる需要予測シミュレーション処理のフロー図である。なお、店舗発注端末１２５と需要予測装置３１との間には、インタフェースとして、発注数決定支援システム３３１が介在するものとする。
同図に示す破線矢印は、店舗発注端末１２５と需要予測装置３１との間の信号の流れを示すものである。
先ず、店舗発注端末１２５において、発注担当者が需要予測設定プログラムを起動し、表示画面に需要予測設定画面を表示させる（Ｓ１０）。
【００５５】
次に企画一覧を表示させて、その中から一の企画を選択する（Ｓ１１）。この選択により、一の企画の需要予測データを取得するための指示信号が店舗発注端末１２５から需要予測装置３１に送信される。
需要予測装置３１は、指示信号を受信したか否かを判定する（Ｓ２０）。店舗発注端末１２５から指示信号を受信すると、ステップＳ２０の判定処理でＹｅｓ判定となり、企画編集画面４Ｇを店舗発注端末１２５に向けて送信する（Ｓ２１）。この企画編集画面４Ｇには、店舗発注端末１２５において選択された一の企画の需要予測データが含まれる。この需要予測データは、予定売価・販促データ３２４ｄに設定されている販売態様に基づいて予め計算され、未来情報データベース３１１の予測情報３１１Ｂに予測購買データ３２６ｄとして格納されたものである。なお、需要予測データは、予め計算せず、店舗発注端末１２５からの企画の選択時に計算するようにしても良い。
【００５６】
店舗発注端末１２５は、企画編集画面４Ｇを表示する（Ｓ１２）。
店舗発注端末１２５は、企画編集画面４Ｇにおいてデータの追加又は削除の処理が行われると、その処理を示す信号を需要予測装置３１に送信する（Ｓ１３）。
【００５７】
需要予測装置３１は、店舗発注端末１２５から信号を受信すると、その信号に基づき、戻るボタンＢ８の操作があったか否かの判定（Ｓ２２）や、商品の追加があったか否かの判定（Ｓ２３）や、商品の削除があったか否かの判定（Ｓ２４）などを行う。
【００５８】
ステップＳ２２においてＹｅｓ判定の場合は、企画編集画面４Ｇで戻るボタンＢ８が操作されたので、ステップＳ２０の判定処理に戻り、ステップＳ２０の判定からの処理を繰り返す。ステップＳ２２においてＮｏ判定の場合は、ステップＳ２３の判定処理に移行する。
ステップＳ２３においてＹｅｓ判定の場合は、追加のあった商品の回帰係数を特売の回帰係数に変更して各商品の購買数を再計算する（Ｓ２５）。このとき、その商品の、予定売価・販促データ３２４ｄにおいて設定されている販売態様を、定番から特売に変更する。また、未来情報データベース３１１の予測情報３１１Ｂに格納されている予測購買データ３２６ｄを再計算後の結果で更新する。ステップＳ２３においてＮｏ判定の場合は、ステップＳ２４の判定処理に移行する。
【００５９】
また、ステップＳ２４においてＹｅｓ判定の場合は、削除商品の回帰係数を定番の回帰係数に変更して各商品の購買数を再計算する（Ｓ２６）。このとき、その商品の、予定売価・販促データ３２４ｄにおいて設定されている販売態様を、特売から定番に変更する。また、未来情報データベース３１１の予測情報３１１Ｂに格納されている予測購買データ３２６ｄを再計算後の結果で更新する。
【００６０】
そして、ステップＳ２５、Ｓ２６のそれぞれの処理後は、再計算後の需要予測データを店舗発注端末１２５に送信する（Ｓ２７）。
なお、ステップＳ２０の判定処理でＮｏ判定の場合は、終了ボタンＢ６が押下されたか否かの判定を行う（Ｓ３０）。ステップＳ３０の判定処理において終了ボタンＢ６が押下されたとするＹｅｓ判定の場合、本処理を終了する。ステップＳ３０の判定処理においてＮｏ判定の場合、ステップＳ２０の判定処理に戻る。
また、ステップＳ２４の判定処理においてＮｏ判定の場合、終了ボタンＢ６が押下されたか否かの判定を行う（Ｓ３１）。ステップＳ３１の判定処理において終了ボタンＢ６が押下されたとするＹｅｓ判定の場合、本処理を終了する。ステップＳ３１の判定処理においてＮｏ判定の場合、ステップＳ２２の判定処理に戻る。
また、ステップＳ２７の処理後は、ステップＳ２２の判定からの処理を繰り返す。
【００６１】
店舗発注端末１２５は、需要予測装置３１から送信された再計算後の需要予測データを用いてデータ表示エリア４３の情報を更新する（Ｓ１４）。
以上の処理では、店舗発注端末１２５の企画編集画面４Ｇは、次のようにデータが更新される。
【００６２】
図４に示す企画編集画面４Ｇは、企画名「部門１週間特売」、企画期間「２０１４年３月１７日（月）〜２０１４年３月２３日（日）」、商品分類カテゴリ「部門１」に属する全商品の需要予測シミュレーション結果を示している。
【００６３】
データ表示エリア４３には、「部門１」に属する全商品の内の一部が示されている。スクロールバーＢａｒ１の操作により、未表示のその他の商品がデータ表示エリア４３に表示され、全商品に渡り需要予測データを確認できる。
【００６４】
図４において、商品分類カテゴリ「クラス１」の一行目のレコードＲｅｃ０１を太枠で示している。これは当該レコードＲｅｃ０１が指定されている状態であることを示すために図示したものである。レコードの指定状態を示す態様は色を変えるなど様々な態様をとってよい。
データ操作エリア４４の入力ボックスＢ２には、データ表示エリア４３で指定されている一行目のレコードＲｅｃ０１の商品の需要予測データが表示される。
【００６５】
各入力ボックスＢ２に表示されているデータの単品コードＢ２０、メーカＢ２１、商品名称Ｂ２２等を書き換えて、登録ボタンＢ３を押下することにより、単品コードＢ２０に書き込んだ商品が定番から特売に変更され、この変更による再計算後の需要予測データがデータ表示エリア４３に表示されるようになる。また、削除ボタンＢ４を押下すると、太枠で示す一行目のレコードＲｅｃ０１の商品が特売から定番に変更され、データ表示エリア４３から削除され、その他の商品は、その変更による再計算後の需要予測データが表示されるようになる。
【００６６】
ここで図６の説明に戻る。
店舗発注端末１２５は、ステップＳ１４の処理後、ステップＳ１３の処理に戻り、追加、又は削除処理を繰り返す。
【００６７】
なお、店舗発注端末１２５は、発注担当者により企画編集画面４Ｇの戻るボタンＢ８が押下されると、任意のタイミングで需要予測装置３１に戻りを指示する信号を送信して、ステップＳ１０の処理に戻り、需要予測設定画面を表示する。また、終了ボタンＢ６が押下されると、任意のタイミングで、需要予測装置３１に終了を指示する信号を送信して、処理を終了する。需要予測装置３１は、ステップＳ３０、ステップＳ３１における終了の判定において、店舗発注端末１２５から終了を指示する信号を受信すると、処理を終了する。
【００６８】
本実施形態では、定番と特売の回帰係数を予め算出し、ＲＡＭ１０３やＨＤＤ１０４などの記憶手段（回帰係数ＤＢ３１３）に記憶させている。このため、需要予測シミュレーションを行うにあたり、商品を定番から特売に或いは特売から定番に変更した場合、変更後の定番或いは特売の回帰係数を過去実績データを用いて再計算する処理を省略することができる。  
【００６９】
次にカニバリゼーション表示について説明する。
カニバリゼーションとは、一の商品の売価により変化するその他の商品（関連商品）の予測購買数を比較するための手段である。
図７は、カニバリゼーション影響確認画面の一例である。
図７は、図４に示す企画編集画面４Ｇのカニバリゼーション確認ボタン４５を押下することにより表示される。
【００７０】
本例では、図４のデータ表示エリア４３において一行目のレコードＲｅｃ０１を選択した状態でカニバリゼーション確認ボタン４５を押下した場合のその他の商品（つまり関連商品であり、本例では同一の「部門」に分類される商品とする）の予測購買数を示している。
【００７１】
同図に示すカニバリゼーション影響確認画面７Ｇには、企画編集画面４Ｇのデータ表示エリア４３で選択された商品の設定情報を表示する選択商品表示エリア７０と、その関連商品の予測購買数等を表示する関連商品一覧表示エリア７１とが設けられている。
【００７２】
選択商品表示エリア７０は、表示欄として「単品コード」７００、「メーカ」７０１、「商品名称」７０２、「規格」７０３、「販売日」７０４、「特売売価」７０５が設けられている。
【００７３】
関連商品一覧表示エリア７１は、表示欄として「単品コード」７１１、「メーカ」７１２、「商品名称」７１３、「規格」７１４、「売価」７１５、「種別」７１６、「販売数」７１７、「販売変化」７１８が設けられている。
【００７４】
そして、関連商品一覧表示エリア７１には、関連商品の全てが表示される。
同図に示す例では、その一部が表示され、スクロールバーＢａｒ０２の操作により、全商品を関連商品一覧表示エリア７１に表示させることができる。
このように、関連商品の全てが表示されるので、それぞれの予測販売を確認することができるようになる。
【００７５】
更に、本実施形態では、販売態様として「種別」７１６の項目を設け、各商品の販売態様を示す定番又は特番の情報を表示させるようにしている。
カニバリゼーション影響画面の確認後は、確認ボタンＢ１０を押下して画面を終了することができる。
本実施形態では、特売商品は特売用の回帰係数を使用し、定番商品は定番用の回帰係数を使用し需要予測するため、カニバリゼーション影響確認画面内に特番商品と定番商品の予測販売数を同時に表示させることができる。
本実施形態では、入力受付部３１６が、需要予測設定画面や企画編集画面４Ｇ（図４参照）を生成して、特売企画支援システム３３０に需要予測設定画面を送信し、発注数決定支援システム３３１に需要予測設定画面や企画編集画面４Ｇを送信するものとしたが、これに限定されるものではない。入力受付部３１６は特売企画支援システム３３０や発注数決定支援システム３３１との間で需要予測結果を示すデータや入力データや指示信号等の送受信をし、需要予測設定画面や企画編集画面４Ｇの生成を、特売企画支援システム３３０や発注数決定支援システム３３１で行うようにしても良い。
【００７６】
本実施形態の需要予測装置で使用する各種プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供し、需要予測装置のフラッシュＲＯＭなどに読み込ませて実行してもよい。
【００７７】
また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。
【００７８】
以上のように本実施形態の需要予測装置は、未来の基準日における商品の販売動向を算出するための目的変数と該目的変数の少なくとも二つ以上の変動因子の項に対し、特売時の過去の実績データを変動因子情報として代入して算出した上記変動因子の回帰係数を記憶する記憶手段と、表示エリアに商品の定番から特売への販売態様の変更を受け付ける入力部を表示させる入力表示手段と、上記入力部で受け付けた上記販売態様の変更に従い、上記記憶手段に記憶された上記変動因子の上記回帰係数と、上記基準日における変動因子情報とを用いて、上記基準日における商品の販売動向を上記目的変数の値として算出する販売動向算出手段と、上記販売動向算出手段により算出された上記基準日における商品の販売動向を上記表示エリアに表示する表示手段と、を備えるものとした。
【００７９】
特売用の回帰係数を予め算出し、回帰係数を記憶手段に記憶させるようにしたため、特売販売時の需要予測を特売用の回帰係数を使用して行うことができる。回帰係数の計算は、各店舗などから取得した過去の実績データを基に計算しなければならないため、処理が膨大である。しかし、予め、特売用の回帰係数を算出しておくことで、その処理は省略され、基準日の販売動向は基準日の予定データだけで短時間で計算できる。従って、販売態様を特売から定番へ、又は定番から特売へ変更する場合においても、それぞれの回帰係数を予め求めて記憶手段に記憶させるため、回帰係数を求める処理を省略し、即座にシミュレーション結果を得ることができる。
【００８０】
以上の実施形態において、需要予測装置についての構成を説明したが、この実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８１】
１        需要予測システム
２        通信回線
３        コンピュータ
５        通信回線
３１      需要予測装置
３２      データ収集・変換システム
３３      予定データ収集・変換システム
３４      発注システム
１２０    店舗サーバ
１２４    本部特売企画端末
１２５    店舗発注端末
１２６    ＰＯＳ（Point  of  Sales）端末
３１０    過去情報データベース
３１１    未来情報データベース
３１２    回帰係数算出部
３１３    回帰係数データベース
３１４    予測購買数算出部
３１５    発注・在庫数算出部
３１６    入力部
３３０    特売企画支援システム
３３１    発注数決定支援システム
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８２】
【特許文献１】特開２０１２−１５０６７１号公報
【図１】
2016012300.tif 000004
【図２】
2016012300.tif 000005
【図３】
2016012300.tif 000006
【図４】
2016012300.tif 000007
【図５】
2016012300.tif 000008
【図６】
2016012300.tif 000009
【図７】
2016012300.tif 000010