(57)【要約】  機会損失を低減する予測モデルを生成するモデル生成装置、その予測モデルを使用して需要を予測する需要予測装置、需要予測方法、及びプログラムを提供する。モデル生成装置（１０）は、店舗の商品の過去の所定期間の売上数を示す需要情報と、売上数に関連する外部情報と、を取得する取得部（１１０）と、需要情報と外部情報とに基づいて、商品の需要の予測値を算出するための予測モデルを生成する制御部（１２０）と、を有し、制御部（１２０）は、需要情報及び予測値に基づいて、商品の陳列数をシミュレーションするシミュレーション部（１２１）と、外部情報及び陳列数に基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出する予測モデル生成部（１２２）と、を含む。
2019159772.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
店舗の商品の過去の所定期間の売上数を示す需要情報と、前記売上数に関連する外部情報と、を取得する取得部と、
前記需要情報と前記外部情報とに基づいて、前記商品の需要の予測値を算出するための予測モデルを生成する制御部と、
を有し、
前記制御部は、
前記需要情報及び前記予測値に基づいて、前記商品の陳列数をシミュレーションするシミュレーション部と、
前記外部情報及び前記陳列数に基づいて、前記予測モデルを生成して前記予測値を算出する予測モデル生成部と、
を含む、モデル生成装置。
【請求項２】
前記シミュレーション部は、前記需要情報及び前記予測値に基づいて、前記商品の売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つをシミュレーションし、
前記予測モデル生成部は、前記売上数と前記廃棄数のうちの少なくとも１つと、前記外部情報と、前記陳列数とに基づいて、前記予測モデルを生成して前記予測値を算出する、
請求項１に記載のモデル生成装置。
【請求項３】
前記予測モデル生成部は、前記売上数、前記陳列数、及び前記廃棄数に基づいて、所望の売上数である理想値を算出し、カルマンフィルタにより、先の予測値と前記理想値との差に基づいて前記予測モデルを更新して次の予測値を算出する、
請求項２に記載のモデル生成装置。
【請求項４】
前記予測モデルは、重み係数と説明変数との乗算により前記予測値を算出する関数であって、
前記予測モデル生成部は、
前記売上数と前記外部情報とに基づいて前記説明変数を生成し、
前記売上数の値を前記陳列数及び前記廃棄数に基づいて変更することによって前記理想値を算出し、
前記先の予測値と前記理想値との差に基づいて、前記重み係数を更新する、
請求項３に記載のモデル生成装置。
【請求項５】
前記陳列数及び前記廃棄数がゼロのときは、前記理想値を増加させる、
請求項４に記載のモデル生成装置。
【請求項６】
前記予測モデル生成部は、強化学習により、前記予測モデルを更新して、前記予測値を算出する、請求項２に記載のモデル生成装置。
【請求項７】
前記予測モデルは、状態及び報酬に基づいて、前記予測値を算出する関数であって、
前記予測モデル生成部は、
前記外部情報と、前記売上数、前記陳列数、及び前記廃棄数とに基づいて前記状態を設定し、
前記陳列数及び前記廃棄数に基づいて前記報酬を決定する、
請求項６に記載のモデル生成装置。
【請求項８】
前記予測モデル生成部は、前記廃棄数が少ないほど且つ前記陳列数が所定数に近いほど前記報酬が多くなるように前記報酬を決定する、
請求項７に記載のモデル生成装置。
【請求項９】
前記外部情報は、時間帯、曜日、天候、駐車場又は店舗入口の来客数のうちの少なくとも１つを含む、請求項１又は２に記載のモデル生成装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれか一つに記載のモデル生成装置によって生成された予測モデルを使用して需要を予測する需要予測装置であって、
前記商品の現時点の陳列数を示す陳列情報と、前記商品の現時点の売上数に関連する外部情報と、を取得する取得部と、
前記陳列情報及び前記外部情報に基づいて、前記予測モデルを更新して、前記商品の需要の予測値を算出する第２制御部と、
を有する、需要予測装置。
【請求項１１】
前記取得部は、店舗内の商品の現時点の売上数を示す需要情報と、前記商品の現時点の廃棄数を示す廃棄情報のうちの少なくとも１つを取得し、
前記第２制御部は、前記需要情報と廃棄情報のうちの少なくとも１つと、前記陳列情報と、前記外部情報とに基づいて、前記予測モデルを更新して、前記商品の需要の予測値を算出する、
請求項１０に記載の需要予測装置。
【請求項１２】
取得部により、店舗の商品の過去の所定期間の売上数を示す第１の需要情報と、前記売上数に関連する第１の外部情報と、を取得するステップと、
演算部により、前記第１の需要情報と前記第１の外部情報とに基づいて、前記商品の需要の予測値を算出するための予測モデルを生成するステップと、
を含み、
前記予測モデルを生成するステップは、
前記第１の需要情報及び前記予測値に基づいて、前記商品の陳列数をシミュレーションすること、及び
前記第１の外部情報及び前記陳列数に基づいて、前記予測モデルを生成して前記予測値を算出すること、
を含む、需要予測方法。
【請求項１３】
前記予測モデルを生成するステップにおいて、
前記第１の需要情報及び前記予測値に基づいて、前記商品の売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つをシミュレーションし、
前記第１の外部情報と、前記陳列数と、前記売上数と前記廃棄数のうちの少なくとも１つとに基づいて、前記予測モデルを生成して前記予測値を算出する、
請求項１２に記載の需要予測方法。
【請求項１４】
前記取得部により、店舗内の商品の現時点の売上数を示す第２の需要情報と、前記商品の現時点の陳列数を示す陳列情報と、前記商品の現時点の廃棄数を示す廃棄情報と、前記商品の現時点の売上数に関連する第２の外部情報と、を取得するステップと、
前記演算部により、前記第２の需要情報、前記陳列情報、前記廃棄情報、及び前記第２の外部情報に基づいて、前記予測モデルを更新して、前記商品の需要の予測値を算出するステップと、
をさらに含む、請求項１３に記載の需要予測方法。
【請求項１５】
請求項１２から請求項１４のいずれか一つに記載の需要予測方法を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】
本開示は、予測モデルを生成するモデル生成装置、予測モデルを使用して需要を予測する需要予測装置、需要予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、構築済み需要予測モデルの実業務への有用性を評価する際に好適な需要予測モデル評価方法を開示している。この需要予測モデル評価方法では、計算機により、評価期間における需要実績値と需要予測値が取り込まれ、入力装置から入力された市場への製品の供給サイクルごとに需要実績値と需要予測値との乖離値が算出される。乖離値に応じて供給過剰コスト及び供給不足コストが算出され、出力装置に供給過剰コスト及び供給不足コストが出力される。これにより、需要予測モデル適用による実業務への有用性を検証する評価作業を迅速化、容易化すると共に、業務系システムで要求している以上の精度を確保しようとする無駄な需要予測モデル再構築作業を抑止している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２２８４６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、機会損失を低減する予測モデルを生成するモデル生成装置、その予測モデルを使用して需要を予測する需要予測装置、需要予測方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示のモデル生成装置は、店舗の商品の過去の所定期間の売上数を示す需要情報と、売上数に関連する外部情報と、を取得する取得部と、需要情報と外部情報とに基づいて、商品の需要の予測値を算出するための予測モデルを生成する制御部と、を有し、制御部は、需要情報及び予測値に基づいて、商品の陳列数をシミュレーションするシミュレーション部と、外部情報及び陳列数に基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出する予測モデル生成部と、を含む。【０００６】
本開示の需要予測装置は、上記モデル生成装置によって生成された予測モデルを使用して需要を予測する需要予測装置であって、店舗内の商品の現時点の陳列数を示す陳列情報と、商品の現時点の売上数に関連する外部情報と、を取得する取得部と、陳列情報及び外部情報に基づいて、予測モデルを更新して、商品の需要の予測値を算出する第２制御部と、を有する。【０００７】
これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、及びコンピュータプログラム、並びに、それらの組み合わせにより、実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示のモデル生成装置、需要予測装置、需要予測方法、及びプログラムによれば、陳列数に基づいて予測モデルを生成し更新するため、欠品に伴う機会損失を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態及び第２実施形態のモデル生成装置及び需要予測装置の構成を示すブロック図
【図２】第１実施形態及び第２実施形態におけるシミュレーションの一例を示す図
【図３】第１実施形態のモデル生成装置の動作を説明するための図
【図４】第１実施形態の説明変数の一例を示す図
【図５】第１実施形態における予測モデルの生成処理を示すフローチャート
【図６】第１実施形態における需要予測装置の動作を説明するための図
【図７】第１実施形態における需要予測処理を示すフローチャート
【図８】第２実施形態のモデル生成装置の動作を説明するための図
【図９】第２実施形態における予測モデルの生成処理を示すフローチャート
【図１０】第２実施形態における需要予測装置の動作を説明するための図
【図１１】第２実施形態における需要予測処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本開示の基礎となった知見）
ファーストフード（例えば、ハンバーガー）を提供する店舗では、ファーストフードが調理中のときは、来店客はファーストフードが完成するまで店舗内で待機する。しかし、コンビニのレジカウンター等に置かれているカウンターファーストフード（例えば、フライドチキン）の場合、欠品しているときは、来店客はそのカウンターファーストフードの完成を待たずにコンビニから出て行く。よって、カウンターファーストフードの調理においては、調理不足によって欠品が生じると、来店客のあきらめによる機会損失が発生する。しかし、ＰＯＳデータから得られる売上数からは、欠品に伴う機会損失を計上できない。すなわち、売上数からは、来店客に購入意思があったか否かを把握することができない。よって、過去のＰＯＳデータを用いた需要予測では、欠品に伴う機会損失分を考慮することができなかった。
【００１１】
本開示は、欠品に伴う機会損失を低減する予測モデルを生成するモデル生成装置と、その予測モデルを使用して需要を予測する需要予測装置とを提供する。具体的には、モデル生成装置は、商品の陳列数に基づいて予測モデルを生成する。予測モデルが陳列数に基づいて生成されることにより、この予測モデルを用いた需要の予測において、欠品に伴う機会損失を低減することができる。よって、売上数の増加を見込むことができる。
【００１２】
（第１実施形態）
以下、第１実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態においては、需要予測対象である商品が食品（例えば、コンビニのカウンターファーストフード）である場合を例にして説明する。
【００１３】
本実施形態では、予測モデルは、陳列数だけでなく廃棄数にも基づいて生成される。予測モデルが廃棄数に基づいて生成されることにより、この予測モデルを用いた需要の予測において、作り過ぎによる食材廃棄を削減することができる。よって、コストを削減することができる。
【００１４】
本実施形態では、商品の陳列数と廃棄数に基づいて予測モデルを生成することにより、機会損失の低減と廃棄コストの低減の両方を実現する。
【００１５】
１．１  構成
図１は、第１実施形態のモデル生成装置１０と需要予測装置２０の構成を示している。モデル生成装置１０と需要予測装置２０とによって、需要予測システム１を構成する。需要予測システム１は、シミュレーションによって、商品の需要を予測するための予測モデルを生成し、生成した予測モデルを使用して商品の需要を予測する。モデル生成装置１０はサーバである。需要予測装置２０は、ＰＯＳ端末装置、パソコン、タブレット端末、及びスマートフォン等の種々の情報処理装置である。例えば、モデル生成装置１０はクラウドサーバであり、需要予測装置２０は店舗（例えば、コンビニ）に設置される。モデル生成装置１０と需要予測装置２０は、インターネット経由により接続される。
【００１６】
１．１．１  モデル生成装置の構成
モデル生成装置１０は、通信部１１０、制御部１２０、及び記憶部１３０を備える。
【００１７】
通信部１１０は、所定の通信規格に準拠して外部機器との通信を行う回路を含む。所定の通信規格は、例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、及びＨＤＭＩ（登録商標）を含む。通信部１１０は、インターネットなどを介して、店舗内の需要予測装置２０、ＰＯＳ端末装置、又はパソコン等から、需要情報１３１及び外部情報１３２を取得する。通信部１１０によって取得された需要情報１３１及び外部情報１３２は、記憶部１３０に格納される。需要情報１３１は、店舗内の商品の過去の所定期間（例えば、１年分）の売上数を示す。例えば、需要情報１３１は、商品の所定時間毎の売上数を示す。外部情報１３２は、店舗の過去の所定期間（例えば、１年分）の売上数に関連する情報を含む。例えば、外部情報１３２は、時刻又は時間帯、曜日又は祝日、気温、天候、駐車場や店舗入り口付近での来客数の情報などを含む。需要情報１３１と外部情報１３２は、過去の実際のデータである。通信部１１０は、需要情報１３１と外部情報１３２とを取得する取得部の一例である。
【００１８】
制御部１２０は、半導体素子などで実現可能である。制御部１２０は、例えば、マイコン、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣで構成することができる。制御部１２０の機能は、ハードウェアのみで構成してもよいし、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせることにより実現してもよい。制御部１２０は、記憶部１３０に格納されたデータやプログラムを読み出して種々の演算処理を行うことで、所定の機能を実現する。
【００１９】
本実施形態において、制御部１２０は、機能的構成として、シミュレーション部１２１と予測モデル生成部１２２とを含む。シミュレーション部１２１は、需要情報１３１と、予測モデル生成部１２２が算出した予測値（本実施形態において、調理数）とに基づいて、商品の売上数、廃棄数、及び陳列数をシミュレーションする。予測モデル生成部１２２は、外部情報１３２と、シミュレーション部１２１がシミュレーションした商品の売上数、廃棄数、及び陳列数とに基づいて、予測モデルを生成する。予測モデル生成部１２２は、生成した予測モデルを使用して予測値を算出する。予測モデル生成部１２２は、生成した予測モデルを示す予測モデル情報１３３を記憶部１３０に格納する。予測モデルは、例えば、時刻に応じた商品の需要数を示す関数である。制御部１２０は、記憶部１３０から需要情報１３１と外部情報１３２とを取得する取得部の一例である。
【００２０】
記憶部１３０は、モデル生成装置１０の機能を実現するために必要なプログラム及びデータを記憶する記憶媒体である。記憶部１３０は、例えば、ハードディスク（ＨＤＤ）、ＳＳＤ、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、強誘電体メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、又はこれらの組み合わせによって実現できる。
【００２１】
１．１．２  需要予測装置の構成
需要予測装置２０は、通信部２１０、制御部２２０、記憶部２３０、入力部２４０、撮像部２５０、及び表示部２６０を備える。
【００２２】
通信部２１０は、所定の通信規格に準拠して外部機器との通信を行う回路を含む。所定の通信規格は、例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、及びＨＤＭＩ（登録商標）を含む。通信部２１０を介して、売上当日又は現在時刻に関する外部情報が取得される。通信部２１０は、例えば、店舗内のＰＯＳ端末装置に接続されて、商品の現時点の売上数を示す需要情報を取得してもよい。通信部２１０は、予測モデル情報１３３をモデル生成装置１０から取得する取得部の一例である。
【００２３】
制御部２２０は、半導体素子などで実現可能である。制御部２２０は、例えば、マイコン、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣで構成することができる。制御部２２０の機能は、ハードウェアのみで構成してもよいし、ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせることにより実現してもよい。制御部２２０は、記憶部２３０に格納されたデータやプログラムを読み出して種々の演算処理を行うことで、所定の機能を実現する。制御部２２０は、機能的構成として、取得した予測モデル情報１３３を使用して、商品の需要を予測する需要予測部２２１を含む。
【００２４】
記憶部２３０は、需要予測装置２０の機能を実現するために必要なプログラム及びデータを記憶する記憶媒体である。記憶部２３０は、例えば、ハードディスク（ＨＤＤ）、ＳＳＤ、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、強誘電体メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、又はこれらの組み合わせによって実現できる。モデル生成装置１０から取得した予測モデル情報１３３は記憶部２３０に格納される。
【００２５】
入力部２４０は、ユーザによる種々の操作を入力するユーザインタフェースである。入力部２４０は、タッチパネル、キーボード、ボタン、スイッチ、又はこれらの組み合わせによって実現できる。例えば、商品の現時点の廃棄数を示す廃棄情報は、ユーザがキーボードに廃棄数を入力することによって取得される。あるいは、センサによって自動的に廃棄数がカウントされて入力されてもよい。例えば、商品の現時点の売上数を示す需要情報は、来店客が購入する商品に関して、店員がタッチパネルにタッチ操作することによって取得される。あるいは、ＰＯＳ端末から自動的に売上数がカウントされて入力されてもよい。入力部２４０は、バーコードリーダを含み、バーコードリーダにより、購入される商品数の情報を取得してもよい。
【００２６】
撮像部２５０は、ＣＣＤイメージセンサ及びＣＭＯＳイメージセンサなどのイメージセンサを備えたカメラである。撮像部２５０は、カウンターファーストフードのショーケース内の商品を撮影して画像データを生成する。例えば、制御部２２０が画像データを解析することによって、商品の陳列数を示す陳列情報が取得される。なお、カメラは、需要予測装置２０に外付けされてもよい。需要予測装置２０は、通信部２１０を介して、別のカメラが生成した画像データを取得してもよい。需要予測装置２０は、陳列棚に取り付けられた重さセンサの出力に基づいて商品の陳列数（残数）を計数してもよい。この場合、需要予測装置２０は、撮像部２５０を備えなくてもよい。
【００２７】
通信部２１０、制御部２２０、入力部２４０、及び撮像部２５０は、店舗の商品の現時点の売上数、陳列数、及び廃棄数を取得する取得部の一例である。
【００２８】
表示部２６０は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイである。表示部２６０は、商品の需要予測結果を表示する。例えば、表示部２６０は、需要予測結果として、所定時間後（例えば、１０分後）の食品の需要数を表示する。
【００２９】
１．２  モデル生成装置の動作（予測モデルの生成）
図２を参照して、シミュレーションの概要を説明する。図２は、シミュレーション部１２１による売上数、陳列数、及び廃棄数のシミュレーションと、予測モデル生成部１２２によって算出される予測値（調理数）の具体例を示している。シミュレーション部１２１は、例えば、需要情報１３１に基づいて、購入予定客が購入しようとした数（図２に示される来客の注文数）をシミュレーションする。図２の例では、陳列棚に商品が陳列されていない状態を初期状態として、シミュレーションを開始する。１番目の購入予定客が商品を１個購入しようとしたとき、陳列数は０であるため、購入は行われず機会損失は１になる。２番目の購入予定客が商品を１個購入しようとしたときも、陳列数はまだ０であるため、購入は行われず機会損失は１加算されて２になる。
【００３０】
シミュレーション部１２１は、所定時間（例えば、３０分）毎に、売上数、陳列数、及び廃棄数を予測モデル生成部１２２に出力する。シミュレーション部１２１が、売上数「０」、陳列数「０」、及び廃棄数「０」を予測モデル生成部１２２に出力すると、予測モデル生成部１２２は、売上数「０」、陳列数「０」、及び廃棄数「０」と、外部情報１３２とに基づいて、予測モデルを更新し、次期需要を予測する。ここでは、例えば、次期需要として、調理数「２」を予測し、シミュレーション部１２１に出力する。シミュレーション部１２１では、調理数「２」に基づいて、陳列数が２個になったことをシミュレーションする。なお、予測モデル生成部１２２への出力として機会損失数「２」を用いないのは、機会損失数はシミュレータを用いたから算出できた値であり、実運用の際には知りえない数であることによる。知りえない数値で予測モデルを生成すると、実運用では使えないモデルとなる。このため本願では、実運用でも知り得る陳列数を予測モデルへの入力として加える。これにより生成された予測モデルは、陳列数を介して機会損失数を考慮することができるモデルとなる。
【００３１】
シミュレーション部１２１は、需要情報１３１に基づいて、３番目の購入予定客が２個購入しようとしたことをシミュレーションする。このとき、陳列棚には商品が２個あるため２個購入されて、売上数が２個になり、陳列数は０になる。シミュレーション部１２１が、売上数「２」、陳列数「０」、及び廃棄数「０」を予測モデル生成部１２２に出力すると、予測モデル生成部１２２は、売上数「２」、陳列数「０」、及び廃棄数「０」と、外部情報１３２とに基づいて、予測モデルを更新し、次期需要を予測する。ここでは、例えば、次期需要として、調理数「３」を予測し、シミュレーション部１２１に出力する。シミュレーション部１２１では、調理数「３」に基づいて、陳列数が３個になったことをシミュレーションする。
【００３２】
シミュレーション部１２１は、例えば、調理後１時間が経過した商品は廃棄されるとして、廃棄数を計算する。なお、調理してから廃棄するまでの時間は、商品に応じて設定される。シミュレーション部１２１は、廃棄が発生したことをシミュレーションすると、廃棄した数だけ陳列数を減算する。図２の例では、陳列棚に商品が５個ある状態で、２個廃棄されるため、陳列数は３個になる。この場合、シミュレーション部１２１は、予測モデル生成部１２２への次の出力において、売上数「１」、陳列数「２」、及び廃棄数「２」を出力する。予測モデル生成部１２２は、売上数「１」、陳列数「２」、及び廃棄数「２」と、外部情報１３２とに基づいて、予測モデルを更新し、次期需要を予測する。
【００３３】
このように、シミュレーション部１２１による売上数、陳列数、及び廃棄数のシミュレーションと、予測モデル生成部１２２による予測モデルの更新及び次期需要の予測（予測値の算出）とを繰り返すことによって、予測モデルが更新される。
【００３４】
予測モデルは、例えば、式（１）に示す関数である。式（１）において、ｔは予測対象時刻、ｔ−１は予測実行時刻、ｉは予測対象時刻と現在または過去の時刻との時間的な差、ｗ,ｖは重み係数、ｙは需要数（＝売上数）、ｕは時間帯、曜日、天候などの外部変数、ｊは時間帯、曜日、天候などの外部変数の種類を識別するＩＤ、σは誤差である。予測実行時刻ｔ−１は、式（１）に基づく予測動作を行う時刻であって、現在時刻に相当する。式（１）において、予測対象時刻ｔは、現在時刻から１期先の時刻である。式（１）により、現在及び過去の需要数ｙｔ−ｉと現在の外部変数ｕｔ−１とに基づいて、予測対象時刻ｔの需要数ｙｔが予測される。
【００３５】
【数１】
2019159772.tif 000003
【００３６】
図３から図５を参照して、本実施形態における予測モデルの生成及び更新について説明する。
【００３７】
図３は、第１実施形態におけるモデル生成装置１０の予測モデル生成部１２２内の機能的構成をシミュレーション部１２１と共に示している。シミュレーション部１２１は、需要情報１３１と予測値とに基づいて、売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、及び陳列数ｄｔを出力する。
【００３８】
予測モデル生成部１２２は、理想値算出部３１とカルマンフィルタ３０Ｆとを備える。本実施形態では、式（１）に示す予測モデルをカルマンフィルタ３０Ｆによって、式（２）として生成する。
【数２】
2019159772.tif 000004
【００３９】
式（２）において、
2019159772.tif 000005
は、予測された値であることを示している。
【００４０】
式（２）は、式（１）の予測モデルに相当する。具体的には、式（２）の説明変数Ｈｔは、式（１）における過去の売上数ｙｔ−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）及び外部変数ｕｊ（ｊ＝１〜ｍ）を含むベクトルに相当する（図４参照）。式（２）の重み係数ｘｔは、式（１）における重み係数ｗｉ，ｖｊ（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｍ）を含むベクトルに相当する。
【００４１】
理想値算出部３１は、シミュレーション部１２１から出力される売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、及び陳列数ｄｔに基づいて、式（３）により、調理数の理想値を算出する。式（３）において、
2019159772.tif 000006
は、理想値を示している。
【００４２】
【数３】
2019159772.tif 000007
【００４３】
カルマンフィルタ３０Ｆは、機能的構成として、減算部３２、更新量算出部３３、係数設定部３４、乗算部３５、総和部３６、及び調理数指示部３７を含む。
【００４４】
減算部３２、更新量算出部３３、及び係数設定部３４は、式（４）及び式（５）により、重み係数ｘｔを設定する。
【００４５】
【数４】
2019159772.tif 000008
【００４６】
式（４）において、Ｋｔはカルマンゲインを示している。
2019159772.tif 000009
は、更新前の重み係数を示している。
2019159772.tif 000010
は、更新後の重み係数を示している。
2019159772.tif 000011
は、更新量を示している。
【００４７】
【数５】
2019159772.tif 000012
【００４８】
具体的には、減算部３２は、理想値と前回の予測値との差を算出する。更新量算出部３３は、カルマンゲインＫｔを算出し、理想値と前回の予測値との差とカルマンゲインＫｔとにより、更新量を算出する。カルマンゲインＫｔは、重み係数ｘｔの予測誤差の分散Ｖｔに基づいて算出される。係数設定部３４は、前回の重み係数ｘｔ−１を更新量に基づいて更新して、新たな重み係数ｘｔを設定する。式（５）において、本実施形態では、Ｆｔは１（単位行列）である。すなわち、係数設定部３４は、式（４）で得られた更新後の重み係数を１期先の重み係数として使用する。
【００４９】
乗算部３５及び総和部３６は、１期先の重み係数を使用して、上記式（２）により、１期先の予測値を算出する。ここで、式（２）の「Ｈｔ・ｘｔ」は、総和部３６が、乗算部３５による式（１）の「ｗｉ・ｙｔ−ｉ」と「ｖｊ・ｕｊ」の各乗算結果の総和を算出することに相当する。調理数指示部３７は、算出された予測値をシミュレーション部１２１に出力する。
【００５０】
以上のように、カルマンフィルタ３０Ｆは、予測値と理想値との差に基づいて、重み係数ｘｔを更新しながら、次期予測値ｙｔ（＝Ｈｔ・ｘｔ）を算出する。
【００５１】
図４は、予測モデルの生成に使用される説明変数Ｈｔの一例を示している。説明変数Ｈｔは、外部変数ｕｊと過去の売上数ｙｔ−ｉとを含む。外部変数ｕｊは、外部情報１３２から取得又は生成され、図４の例では、時間帯と、祝日か否かと、雨か否かを示す。過去の売上数ｙｔ−ｉは、シミュレーション部１２１によるシミュレーション結果から得られる。例えば、１１：００のときの過去の売上数ｙｔ−ｉは、１０：５５〜１１：００（５分前〜現在）の売上数、１０：５０〜１０：５５（１０分前〜５分前）の売上数、１０：４５〜１０：５０（１５分前〜１０分前）の売上数、１０：４０〜１０：４５（２０分前〜１５分前）の売上数、１０：３５〜１０：４０（２５分前〜２０分前）の売上数、１０：３０〜１０：３５（３０分前〜２５分前）の売上数を含む。
【００５２】
図５は、予測モデル生成部１２２の動作を示すフローチャートである。予測モデル生成部１２２は、重み係数ｘｔの初期値と、予測値ｙｔ（調理数）の初期値を設定する（Ｓ１０１）。予測モデル生成部１２２は、シミュレーション部１２１から、売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、及び陳列数ｄｔを取得する（Ｓ１０２）。
【００５３】
予測モデル生成部１２２の理想値算出部３１は、式（３）に示すように、廃棄数ｅｔ及び陳列数ｄｔに基づいて、調理数の理想値を算出する（Ｓ１０３）。具体的には、「廃棄数ｅｔ＝０且つ陳列数ｄｔ＝０」のときのみ、売上数ｙｔに「＋１」した値を理想値とする。これにより、調理指示の所定間隔（例えば、３０分）内において、商品の廃棄が発生せず且つ陳列棚が空になった場合、後述するステップＳ１０５において、その間隔内における「売上数＋１」に近づくように重み係数ｘｔが修正されることになる。また、「廃棄数ｅｔ＝０且つ陳列数ｄｔ＝０」のとき以外は、売上数ｙｔをそのまま理想値とする。これにより、所定間隔内において、商品の廃棄が発生するか又は陳列棚が空にならなかった場合は、ステップＳ１０５において、その間隔内における「売上数」に近づくように、重み係数ｘｔが修正されることになる。
【００５４】
予測モデル生成部１２２は、式（４）及び（５）に示すように、カルマンフィルタ３０Ｆにより、予測値（調理数）と理想値との差を算出して（Ｓ１０４）、その差に基づいて重み係数ｘｔを更新する（Ｓ１０５）。
【００５５】
予測モデル生成部１２２は、記憶部１３０から外部情報１３２を取得して（Ｓ１０６）、上記式（２）により、次の予測値（調理数）を算出する（Ｓ１０７）。具体的には、予測モデル生成部１２２は、過去及び今回のステップＳ１０２で取得した売上数とステップＳ１０６で取得した外部情報１３２とに基づいて、外部変数ｕｊと過去の売上数ｙｔ−ｉを含む説明変数Ｈｔを生成する。乗算部３５及び総和部３６により、生成した説明変数Ｈｔと、ステップＳ１０５で更新した重み係数ｘｔとに基づいて、式（２）により、次の予測値を算出する。
【００５６】
なお、本実施形態では理想値の試算を式（３）に基づいて算出する方法を示したが、理想値の試算はこの限りではない。たとえば「廃棄数ｅｔ＝０且つ陳列数ｄｔ＝１」なら「売上数＋１」、「廃棄数ｅｔ＝０且つ陳列数ｄｔ＝０」なら「売上数＋２」といったように、陳列数に応じて理想値の算出式を変更してもよい。これにより、陳列ケースには常に一定数の商品が陳列される状態となり、見せることによる購買促進効果を狙うことが可能となる。
【００５７】
予測モデル生成部１２２は、所定期間分（例えば、１年分）の需要情報１３１と外部情報１３２のデータを使用した予測モデルの学習が終了したか否かを判断する（Ｓ１０８）。所定期間分の学習が終了していなければ、ステップＳ１０２に戻る。所定期間分の学習が終了すれば、生成した予測モデルを示す予測モデル情報１３３を記憶部１３０に格納する（Ｓ１０９）。例えば、予測モデル情報１３３として重み係数ｘｔを格納する。
【００５８】
１．３  需要予測装置の動作（予測モデルを使用した需要予測）
図６及び図７を参照して、本実施形態における予測モデルを使用した需要予測について説明する。図６は、需要予測装置２０の需要予測部２２１内の機能的構成を示している。需要予測部２２１は、モデル生成装置１０と同様に、理想値算出部３１とカルマンフィルタ３０Ｆとを備える。需要予測装置２０は、重み係数ｘｔを更新しながら、予測値ｙｔ（＝Ｈｔ・ｘｔ）を算出する。モデル生成装置１０は、売上数、廃棄数、及び陳列数をシミュレーションして予測値を算出したが、需要予測装置２０は、店舗の現時点の売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、及び陳列数ｄｔを用いて、実際の予測値を算出する。図７は、需要予測装置２０の需要予測部２２１の動作を示すフローチャートである。需要予測部２２１の機能的構成を図７と共に説明する。
【００５９】
需要予測部２２１は、モデル生成装置１０に予測モデル情報１３３の送信を要求して、モデル生成装置１０から予測モデル情報１３３を取得する（Ｓ２０１）。例えば、予測モデル情報１３３として、重み係数ｘｔを取得する。需要予測部２２１は、予測値（調理数）の初期値を設定する（Ｓ２０２）。需要予測部２２１は、商品の売上数ｙｔを示す需要情報２３１、商品の陳列数ｄｔを示す陳列情報２３２、及び商品の廃棄数ｅｔを示す廃棄情報２３３を取得する（Ｓ２０３）。
【００６０】
需要予測部２２１の理想値算出部３１は、売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、及び陳列数ｄｔから、調理数の理想値を算出する（Ｓ２０４）。需要予測部２２１は、カルマンフィルタ３０Ｆにより、予測値と理想値の差を算出し（Ｓ２０５）、その差に基づいて重み係数ｘｔを更新する（Ｓ２０６）。
【００６１】
需要予測部２２１は、例えば通信部２１０を介して、現時点の外部情報２３４を取得する（Ｓ２０７）。需要予測部２２１が取得する外部情報２３４は、予測モデル生成部１２２が取得した外部情報１３２と同一種類の情報を含む。すなわち、外部情報２３４は、時間帯と、曜日（祝日か否か）と、天候（雨か否か）を含む。需要予測部２２１は、ステップＳ２０３で取得した売上数ｙｔとステップＳ２０７で取得した外部情報２３４とに基づいて、説明変数Ｈｔを生成する。
【００６２】
需要予測部２２１は、ステップＳ２０６で更新した重み係数ｘｔと、ステップＳ２０７で生成した説明変数Ｈｔとに基づいて、上記式（２）により、次の予測値（調理数）を算出する（Ｓ２０８）。需要予測部２２１の調理数指示部３７は、例えば、予測値を表示部２６０に表示することによって、厨房にいる調理人に調理数を指示する。
【００６３】
需要予測部２２１は、予測終了指示が入力部２４０に入力されたか否かを判断する（Ｓ２０９）。予測終了指示が入力されていなければ、ステップＳ２０３に戻り、ステップＳ２０３からステップＳ２０８の重み係数の更新と予測値の算出を繰り返す。予測終了指示が入力されると、需要予測処理を終了する。
【００６４】
需要予測装置２０は、上述した理想値の算出（Ｓ２０４）、予測値と理想値の差の算出（Ｓ２０５）、重み係数の更新（Ｓ２０６）、及び予測値の算出（Ｓ２０８）を、モデル生成装置１０による理想値の算出（Ｓ１０３）、予測値と理想値の差の算出（Ｓ１０４）、重み係数の更新（Ｓ１０５）、及び予測値の算出（Ｓ１０７）と、それぞれ同一の方法で行う。
【００６５】
１．４  効果及び補足
本実施形態のモデル生成装置１０は、店舗の商品の過去の所定期間の売上数を示す需要情報１３１と、売上数に関連する外部情報１３２と、を取得する取得部（通信部１１０又は制御部１２０）と、需要情報１３１と外部情報１３２とに基づいて、商品の需要の予測値を算出するための予測モデルを生成する制御部１２０と、を有する。制御部１２０は、需要情報１３１及び予測値に基づいて、商品の売上数、陳列数、及び廃棄数をシミュレーションするシミュレーション部１２１と、外部情報１３２、売上数、陳列数、及び廃棄数に基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出する予測モデル生成部１２２と、を含む。
【００６６】
具体的には、予測モデル生成部１２２は、売上数、陳列数、及び廃棄数に基づいて、所望の売上数である理想値を算出する。理想値とは、数値化できないため考慮されなかった欠品に伴う機会損失を、陳列数及び廃棄数から推定し予測値を修正したものである。カルマンフィルタ３０Ｆにより、先の予測値と理想値との差に基づいて予測モデルを更新して次の予測値を算出する。このため予測値は、常に理想値に近づくように計算される。
【００６７】
より具体的には、予測モデルは、重み係数と説明変数との乗算により予測値を算出する関数であって、予測モデル生成部１２２は、売上数と外部情報とに基づいて説明変数を生成し、売上数の値を陳列数及び廃棄数に基づいて変更することによって理想値を算出し、先の予測値と理想値との差に基づいて、重み係数を更新する。
【００６８】
このように、予測モデルの生成において商品の陳列数を使用しているため、この予測モデルを用いて需要を予測することによって、欠品に伴う機会損失を低減することができる。また、予測モデルの生成において商品の廃棄数を使用しているため、この予測モデルを用いて需要を予測することによって、作り過ぎによる廃棄を削減することもできる。本開示のモデル生成装置によれば、コスト削減と共に売上数の増加を見込むことができる。
【００６９】
予測モデル生成部１２２は、陳列数及び廃棄数がゼロのときは理想値を増加させる。これにより、機会損失を低減できる予測値を算出する。
【００７０】
本実施形態の需要予測装置２０は、モデル生成装置１０によって生成された予測モデルを使用して需要を予測する。需要予測装置２０は、店舗内の商品の現時点の売上数を示す需要情報２３１と、店舗内の商品の現時点の陳列数を示す陳列情報２３２と、店舗内の商品の現時点の廃棄数を示す廃棄情報２３３と、商品の現時点の売上数に関連する外部情報２３４と、を取得する取得部（通信部２１０、制御部２２０、入力部２４０、撮像部２５０）と、需要情報２３１、陳列情報２３２、廃棄情報２３３、及び外部情報２３４に基づいて、予測モデルを更新して、商品の需要の予測値を算出する制御部２２０と、を有する。
【００７１】
このように、商品の陳列数に基づいて生成された予測モデルを用いて需要を予測するため、欠品に伴う機会損失を低減することができる。機会損失を低減して調理指示を行うことにより、売上数の増加を見込むことができる。また、商品の廃棄数に基づいて生成された予測モデルを用いて需要を予測することによって、作り過ぎによる廃棄を低減することもできる。廃棄を低減することにより、コストを抑えることができる。よって、本実施形態の需要予測装置２０を使用すれば、調理すべき最適な商品数を店舗運営者に通達することができる。
【００７２】
（第２実施形態）
本実施形態では、予測モデル生成部１２２による予測値の算出方法が第１実施形態と異なる。第１実施形態では、カルマンフィルタ３０Ｆを用いて予測値を算出した。第２実施形態では、強化学習によって予測モデルを学習して予測値を算出する。具体的には、本実施形態では、強化学習の一例として、Ｑ学習を用いる。本実施形態における予測モデルは、行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）である。行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）は、戦略（ポリシー）πにより、状態ｓｔにおいて行動ａｔを取った後に得られる報酬の総和の期待値を示している。本実施形態の強化学習では、環境はシミュレーション部１２１又は厨房に相当し、環境の状態ｓは売上数、陳列数、廃棄数、天気、気温、曜日などに相当し、行動ａは、調理数（予測値）に相当する。以下、第２実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００７３】
２．１  モデル生成装置の動作（予測モデルの生成）
図８及び図９を参照して、本実施形態における予測モデルの生成及び更新について説明する。図８は、第２実施形態におけるモデル生成装置１０の予測モデル生成部１２２内の機能的構成を示している。本実施形態の予測モデル生成部１２２は、状態ベクトル生成部４１、報酬計算部４２、及び強化学習部４３を備える。図９は、予測モデル生成部１２２の動作を示すフローチャートである。予測モデル生成部１２２の機能的構成を、図９と共に説明する。
【００７４】
モデル生成装置１０の予測モデル生成部１２２は、行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）と予測値（調理数）ａｔの初期値を設定する（Ｓ３０１）。
【００７５】
シミュレーション部１２１は、第１実施形態と同様に、需要情報１３１と予測値とに基づいて、売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、及び陳列数ｄｔをシミュレーションする。予測モデル生成部１２２は、シミュレーション部１２１から、売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、及び陳列数ｄｔを取得する（Ｓ３０２）。
【００７６】
予測モデル生成部１２２は、記憶部１３０から外部情報１３２を取得する（Ｓ３０３）。予測モデル生成部１２２の状態ベクトル生成部４１は、取得した売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、陳列数ｄｔ、及び外部情報１３２に基づいて、状態ベクトルｓｔを生成する（Ｓ３０４）。状態ベクトルｓｔは、例えば、図４に示す説明変数Ｈｔによるベクトルである。状態ベクトルｓｔは、説明変数Ｈｔに、さらに廃棄数ｅｔ及び陳列数ｄｔを加えたベクトルとしてもよい。
【００７７】
予測モデル生成部１２２の報酬計算部４２は、廃棄数ｅｔ及び陳列数ｄｔに基づいて、報酬ｒｔ＋１を決定する（Ｓ３０５）。例えば、報酬計算部４２は、廃棄数ｅｔが少ないほど且つ陳列数ｄｔが所定数に近いほど報酬が多くなるように報酬ｒｔ＋１を決定する。所定数は商品の種類などで適宜決定される。本実施形態では、廃棄数ｅｔ＝０及び陳列数ｄｔ＞０のときの報酬ｒｔ＋１＝１、廃棄数ｅｔ＝０及び陳列数ｄｔ＝０のときの報酬ｒｔ＋１＝０、廃棄数ｅｔ＞０のときの報酬ｒｔ＋１＝−１に設定する。なお、廃棄数ｅｔ及び陳列数ｄｔに加え、売上数ｙｔに基づいて、報酬ｒｔ＋１を決定してもよい。また、陳列数ｄｔの値が所定の値になるまでは報酬ｒｔ＋１が増加し、所定の値以上の陳列数ｄｔでは一定の報酬ｒｔ＋１となるような、連続的に変化する報酬としてもよい。
【００７８】
予測モデル生成部１２２の強化学習部４３は、状態ベクトルｓｔの時、予測値としてａｔを出力した結果、次の状態がｓｔ＋１で報酬ｒｔ＋１を得た場合に、行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）を更新する（Ｓ３０６）。具体的には、強化学習部４３は、式（６）に基づいて、行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）を更新する。式（６）において、αは学習率（０＜α≦１）、γは割引率（０＜γ≦１）を示す。
【００７９】
【数６】
2019159772.tif 000013
【００８０】
強化学習部４３は、更新した行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）を使用して、予測値（調理数）ａｔを算出する（Ｓ３０７）。予測値ａｔの算出は、式（７）により行う。これにより、状態ｓｔにおいて、Ｑ（ｓｔ、ａｔ）が最大となる予測値（調理数）ａｔが算出される。
【００８１】
【数７】
2019159772.tif 000014
【００８２】
予測モデル生成部１２２は、所定期間分（例えば、１年分）の需要情報１３１と外部情報１３２のデータを繰り返し使用した予測モデルの学習が終了したか否かを判断する。具体的には、予測モデル生成部１２２は、行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）の更新量が収束したか否かを判断する（Ｓ３０８）。行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）の更新量が大きく、学習が終了していなければ、ステップＳ３０２に戻り、シミュレーションによる行動価値関数の更新と予測値の算出を継続する。行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）の更新量が充分小さくなり、学習が終了すれば、生成した予測モデルを示す予測モデル情報１３３を記憶部１３０に格納する（Ｓ３０９）。例えば、予測モデル情報１３３として、行動価値関数Ｑを格納する。
【００８３】
２．２  需要予測装置の動作（予測モデルを使用した需要予測）
図１０及び図１１を参照して、本実施形態における予測モデルを使用した需要予測について説明する。図１０は、第２実施形態の需要予測装置２０の需要予測部２２１内の機能的構成を示している。需要予測部２２１は、モデル生成装置１０と同様に、状態ベクトル生成部４１、報酬計算部４２、及び強化学習部４３を備える。需要予測装置２０は、強化学習によって、行動価値関数（予測モデル）の更新を行いながら、実際の予測値を算出する。モデル生成装置１０は、売上数、廃棄数、及び陳列数をシミュレーションして予測値を算出したが、需要予測装置２０は、店舗の現時点の売上数、廃棄数、及び陳列数を用いて予測値を算出する。図１１は、需要予測装置２０の需要予測部２２１の動作を示すフローチャートである。需要予測部２２１の機能的構成を、図１１と共に説明する。
【００８４】
需要予測装置２０の需要予測部２２１は、モデル生成装置１０に予測モデル情報１３３の送信を要求して、モデル生成装置１０から予測モデル情報１３３を取得する（Ｓ４０１）。具体的には、予測モデル情報１３３として、行動価値関数Ｑを取得する。
【００８５】
需要予測部２２１は、商品の現時点の売上数ｙｔを示す需要情報２３１、廃棄数ｅｔを示す廃棄情報２３３、及び陳列数ｄｔを示す陳列情報２３２を取得する（Ｓ４０２）。需要予測部２２１は、売上日当日又は現在時刻の外部情報２３４を取得する（Ｓ４０３）。需要予測部２２１が取得する外部情報２３４は、予測モデル生成部１２２が取得した外部情報１３２と同一種類の情報を含む。
【００８６】
需要予測部２２１の状態ベクトル生成部４１は、取得した売上数ｙｔ、廃棄数ｅｔ、陳列数ｄｔ、及び外部情報２３４に基づいて、状態ベクトルｓｔを生成する（Ｓ４０４）。需要予測部２２１の報酬計算部４２は、廃棄数ｅｔ及び陳列数ｄｔに基づいて、報酬ｒｔ＋１を決定する（Ｓ４０５）。需要予測部２２１の強化学習部４３は、状態ベクトルｓｔと報酬ｒｔ＋１に基づいて、予測モデルである行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）を更新する（Ｓ４０６）。強化学習部４３は、更新した行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）を使用して、予測値（調理数）ａｔを算出する（Ｓ４０７）。需要予測部２２１は、算出した予測値を、例えば、表示部２６０に表示することによって、厨房にいる調理人に調理数を指示する。
【００８７】
需要予測部２２１は、予測終了指示が入力部２４０に入力されたか否かを判断する（Ｓ４０８）。予測終了指示が入力されていなければ、ステップＳ４０２に戻り、ステップＳ４０２からステップＳ４０７の行動価値関数の更新と予測値の算出を繰り返す。予測終了指示が入力されると、需要予測処理を終了する。
【００８８】
需要予測装置２０は、上述した状態ベクトルｓｔの生成（Ｓ４０４）、報酬ｒｔ＋１の決定（Ｓ４０５）、行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）の更新（Ｓ４０６）、及び予測値ａｔの算出（Ｓ４０７）を、モデル生成装置１０による状態ベクトルｓｔの生成（Ｓ３０４）、報酬ｒｔ＋１の決定（Ｓ３０５）、行動価値関数Ｑ（ｓｔ、ａｔ）の更新（Ｓ３０６）、及び予測値ａｔの算出（Ｓ３０７）と、それぞれ同一の方法で行う。
【００８９】
２．３  効果及び補足
本実施形態のモデル生成装置１０の予測モデル生成部１２２は、強化学習により、予測モデルを更新して、予測値を算出する。
【００９０】
具体的には、予測モデルは、状態ベクトル及び報酬に基づいて、予測値を算出する関数であって、予測モデル生成部１２２は、外部情報１３２と、売上数、陳列数、及び廃棄数とに基づいて状態ベクトルｓｔを設定し、陳列数及び廃棄数に基づいて報酬ｒｔ＋１を決定する。
【００９１】
予測モデル生成部１２２は、廃棄数が少ないほど且つ陳列数が所定数に近いほど報酬が多くなるように報酬ｒｔ＋１を決定する。商品の陳列数が多いほど機会損失を低減することができるが、陳列数が多すぎると購入意欲が減少することがある。そのため、所定数は、購入意欲が減少しない範囲で多い数量とすればよい。
【００９２】
本実施形態によれば、第１実施形態と同様に、予測モデルの生成において商品の陳列数と廃棄数を使用しているため、欠品に伴う機会損失を低減すると共に、作り過ぎによる廃棄を低減することができる。
【００９３】
（他の実施形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、上記実施形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用可能である。そこで、以下、他の実施形態を例示する。
【００９４】
上記第２実施形態では、強化学習の一例としてＱ学習を用いたが、強化学習としてＱ学習以外の手法を用いてもよい。
【００９５】
上記第１及び第２実施形態において、モデル生成装置１０は予測モデル情報１３３を需要予測装置２０に出力し、需要予測装置２０において実際の予測値を算出した。しかし、モデル生成装置１０が、実際の予測値を算出してもよい。例えば、モデル生成装置１０は、需要予測装置２０から現時点の売上数を示す需要情報２３１、現時点の廃棄数を示す廃棄情報２３３、現時点の陳列数を示す陳列情報２３２、及び外部情報２３４を取得して、実際の予測値を算出し、算出した予測値を需要予測装置２０に出力してもよい。
【００９６】
上記実施形態では、モデル生成装置１０と需要予測装置２０により需要予測システム１を構成した。しかし、需要予測システム１の全ての機能が、一つの装置（例えば、サーバ）によって実現されてもよい。
【００９７】
上記実施形態では、モデル生成装置１０においてシミュレーション部１２１が売上数、陳列数、及び廃棄数をシミュレーションし、予測モデル生成部１２２が外部情報１３２と、売上数、陳列数、及び廃棄数に基づいて予測モデルを生成して予測値を算出するとした。これにより、機会損失の低減と廃棄コストの低減の両方を実現した。しかし、シミュレーション部１２１が陳列数をシミュレーションし、予測モデル生成部１２２が外部情報１３２と陳列数に基づいて予測モデルを生成して予測値を算出するとしてもよい。その場合、多少の廃棄コストが発生する可能性があるが、機会損失を低減することができる。
【００９８】
さらに、シミュレーション部１２１が、商品の陳列数に加え、売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つをシミュレーションし、予測モデル生成部１２２が売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つと、外部情報１３２と、陳列数とに基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出するとしてもよい。
【００９９】
上記実施形態では、需要予測装置２０において取得部が需要情報２３１、陳列情報２３２、廃棄情報２３３、及び外部情報２３４を取得し、制御部２２０が需要情報２３１、陳列情報２３２、廃棄情報２３３、及び外部情報２３４に基づいて予測モデルを更新して、商品の需要の予測値を算出するとした。これにより、機会損失の低減と廃棄コストの低減の両方を実現した。しかし、取得部が陳列情報２３２と外部情報２３４を取得し、制御部２２０が陳列情報２３２と外部情報２３４に基づいて予測モデルを更新して、商品の需要の予測値を算出するとしてもよい。その場合、多少の廃棄コストが発生する可能性があるが、機会損失を低減することができる。
【０１００】
さらに、取得部が、商品の陳列情報２３２に加え、需要情報２３１と廃棄情報２３３のうちの少なくとも１つを取得し、制御部２２０が、需要情報２３１と廃棄情報２３３のうちの少なくとも１つと、陳列情報２３２と、外部情報２３４とに基づいて、予測モデルを更新して予測値を算出するとしてもよい。
【０１０１】
（実施形態の概要）
（１）本開示のモデル生成装置は、店舗の商品の過去の所定期間の売上数を示す需要情報と、売上数に関連する外部情報と、を取得する取得部と、需要情報と外部情報とに基づいて、商品の需要の予測値を算出するための予測モデルを生成する制御部と、を有し、制御部は、需要情報及び予測値に基づいて、商品の陳列数をシミュレーションするシミュレーション部と、外部情報及び陳列数に基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出する予測モデル生成部と、を含む。
【０１０２】
これにより、欠品に伴う機会損失を低減することができる。
【０１０３】
（２）（１）のモデル生成装置において、シミュレーション部は、需要情報及び予測値に基づいて、商品の売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つをシミュレーションし、予測モデル生成部は、売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つと、外部情報と、陳列数とに基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出してもよい。
【０１０４】
これにより、作り過ぎによる廃棄を削減することもできる。
【０１０５】
（３）（２）のモデル生成装置において、予測モデル生成部は、売上数、陳列数、及び廃棄数に基づいて、所望の売上数である理想値を算出し、カルマンフィルタにより、先の予測値と理想値との差に基づいて予測モデルを更新して次の予測値を算出してもよい。
【０１０６】
（４）（３）のモデル生成装置において、予測モデルは、重み係数と説明変数との乗算により予測値を算出する関数であって、予測モデル生成部は、売上数と外部情報とに基づいて説明変数を生成し、売上数の値を陳列数及び廃棄数に基づいて変更することによって理想値を算出し、先の予測値と理想値との差に基づいて、重み係数を更新してもよい。
【０１０７】
（５）（４）のモデル生成装置において、陳列数及び廃棄数がゼロのときは、理想値を増加させてもよい。
【０１０８】
（６）（２）のモデル生成装置において、予測モデル生成部は、強化学習により、予測モデルを更新して、予測値を算出してもよい。
【０１０９】
（７）（６）のモデル生成装置において、予測モデルは、状態及び報酬に基づいて、予測値を算出する関数であって、予測モデル生成部は、外部情報と、売上数、陳列数、及び廃棄数とに基づいて状態を設定し、陳列数及び廃棄数に基づいて報酬を決定してもよい。
【０１１０】
（８）（７）のモデル生成装置において、予測モデル生成部は、廃棄数が少ないほど且つ陳列数が所定数に近いほど報酬が多くなるように報酬を決定してもよい。
【０１１１】
（９）（１）又は（２）のモデル生成装置において、外部情報は、時間帯、曜日、天候、駐車場又は店舗入り口の来客数のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【０１１２】
（１０）本開示の需要予測装置は、（１）から（９）のいずれか一つに記載のモデル生成装置によって生成された予測モデルを使用して需要を予測する需要予測装置であって、商品の現時点の陳列数を示す陳列情報と、商品の売上数に関連する外部情報と、を取得する取得部と、陳列情報及び外部情報に基づいて、予測モデルを更新して、商品の需要の予測値を算出する第２制御部と、を有する。
【０１１３】
（１１）（１０）の需要予測装置において、取得部は、店舗内の商品の現時点の売上数を示す需要情報と、商品の現時点の廃棄数を示す廃棄情報のうちの少なくとも１つを取得し、第２制御部は、需要情報と廃棄情報のうちの少なくとも１つと、陳列情報と、外部情報とに基づいて、予測モデルを更新して、商品の需要の予測値を算出してもよい。
【０１１４】
（１２）本開示の需要予測方法は、取得部（通信部１１０、制御部１２０）により、店舗の商品の過去の所定期間の売上数を示す第１の需要情報と、売上数に関連する第１の外部情報と、を取得するステップと、演算部（制御部１２０）により、第１の需要情報と第１の外部情報とに基づいて、商品の需要の予測値を算出するための予測モデルを生成するステップと、を含み、予測モデルを生成するステップは、第１の需要情報及び予測値に基づいて、商品の陳列数をシミュレーションすること、及び第１の外部情報及び陳列数に基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出すること、を含む。
【０１１５】
（１３）（１２）の需要予測方法は、予測モデルを生成するステップにおいて、第１の需要情報及び予測値に基づいて、商品の売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つをシミュレーションし、第１の外部情報と、陳列数と、売上数と廃棄数のうちの少なくとも１つとに基づいて、予測モデルを生成して予測値を算出してもよい。
【０１１６】
（１４）（１３）の需要予測方法は、取得部（通信部２１０、制御部２２０、入力部２４０、撮像部２５０）により、店舗内の商品の現時点の売上数を示す第２の需要情報と、商品の現時点の陳列数を示す陳列情報と、商品の現時点の廃棄数を示す廃棄情報と、商品の現時点の売上数に関連する第２の外部情報と、を取得するステップと、演算部（制御部２２０）により、第２の需要情報、陳列情報、廃棄情報、及び第２の外部情報に基づいて、予測モデルを更新して、商品の需要の予測値を算出するステップと、をさらに含んでもよい。
【０１１７】
本開示の全請求項に記載のモデル生成装置、需要予測装置、及び需要予測方法は、ハードウェア資源、例えば、プロセッサ、メモリ、及びプログラムとの協働などによって、実現される。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本開示のモデル生成装置は、例えば、予測モデルを提供する装置として有用である。本開示の需要予測装置は、例えば、予測モデルを使用して需要を予測する装置として有用である。
【符号の説明】
【０１１９】
１      需要予測システム
１０    モデル生成装置
２０    需要予測装置
１１０、２１０  通信部
１２０、２２０  制御部
１２１  シミュレーション部
１２２  予測モデル生成部
１３０、２３０  記憶部
２２１  需要予測部
２４０  入力部
２５０  撮像部
２６０  表示部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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