"コンピュータの情報処理を用いて、管理対象の製品の部品の出荷数を予測する処理を行うシステムであり、前記コンピュータに、製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力する処理を行う入力処理部と、前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を記憶する記憶部と、前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力して、将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行い、予測結果データを出力する予測部と、前記予測結果データを格納または出力する処理を行う出力処理部と、を有し、前記製品データは、製品ごとの実績の出荷及び撤去の日時情報を含み、前記部品出荷データは、部品ごとの実績の出荷の日時情報及び数量情報を含み、前記予測条件は、部品購入想定期間の情報を含み、前記購入想定期間は、顧客が部品を購入することが想定される期間の長さであり、前記購入想定期間は、製品出荷日を起点とする経過年月、または、製品出荷日を起点とする経過年月のうち製品が稼動した時間のみを記録する稼働時間、について定義され、前記予測部は、前記部品購入想定期間に応じた前記将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記部品購入想定期間を決定する要因として、製品の無償保証期間を有し、前記製品の無償保証期間は、定期交換を推奨している消耗品や交換品としてメーカ純正部品を顧客が必ず使用することを条件に製品故障時の保守をメーカが無償で実施することを保証する期間であること、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記部品購入想定期間を決定する要因として、1つ以上の期間を有し、前記予測部は、前記要因となる1つ以上の各々の期間の値と、当該期間ごとの係数値との四則演算による計算式により、前記部品購入想定期間の値を決定すること、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記入力処理部は、入力画面でユーザ操作により前記部品購入想定期間の値を入力させて前記予測条件に設定する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記入力処理部は、入力画面でユーザ操作により前記部品購入想定期間を決定する要因となる、製品の無償保証期間を含む期間の値を入力させて、前記部品購入想定期間の値を決定し、前記予測条件に設定する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記出力処理部は、出力画面に、前記部品購入想定期間を含む予測条件、及び前記予測結果データによるグラフ、を表示する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記予測部による予測処理において、前記部品購入想定期間内の製品稼働台数である部品購入想定期間内製品稼働台数を推定する第1の処理と、前記部品の故障率である部品故障率を推定する第2の処理と、前記第1の処理で推定した部品購入想定期間内製品稼働台数と、前記第2の処理で推定した部品故障率と、を活用する第1のモデルにより、前記部品の出荷数を予測する第3の処理と、を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記予測部による予測処理において、前記部品購入想定期間内製品稼働台数、及び、製品出荷日からの累積期間が前記部品購入想定期間の内外のいずれかに関わらず集計した製品稼働台数である全製品稼働台数を推定する第1の処理と、前記部品故障率を推定する第2の処理と、前記第1の処理で推定した部品購入想定期間内製品稼働台数と前記第2の処理で推定した部品故障率とを活用する第1のモデルにより前記部品の出荷数を予測する処理、及び、前記第1の処理で推定した前記全製品稼働台数と前記第2の処理で推定した部品故障率とを活用する第2のモデルにより前記部品の出荷数を予測する処理、を含む第3の処理と、前記第3の処理での前記第1のモデルによる予測誤差と前記第2のモデルによる予測誤差とで予測誤差が小さい方のモデルによる予測結果を出力する第4の処理と、を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記予測部は、アラート部を有し、前記アラート部は、部品毎の実績の出荷の日時情報及び数量情報を含む、検証用の部品出荷データと、アラート用の予測誤差上限値を含む予測条件とを入力し、部品毎の月毎の出荷数の予測値と実績値との誤差である予測誤差の大きさが前記予測誤差上限値よりも大きい場合は、アラートを出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記予測部は、シミュレーション部を有し、前記シミュレーション部は、前記予測条件として、シミュレーション用の部品購入想定期間の上下限値を入力し、前記部品購入想定期間を前記上下限値内で変動する変数として、各部品購入想定期間別に前記部品の出荷数の予測値を算出し、前記予測結果データとして出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項10記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記コンピュータに、部品出荷金額最大化部を有し、前記部品出荷金額最大化部は、前記予測部による前記予測結果データと、保証対象フラグデータとを入力し、前記保証対象フラグデータは、無償保証期間中であればメーカが無償で交換する対象である場合は無償部品、当該対象外である場合は有償部品、といったように部品毎に定義した保証対象フラグを含むデータであり、前記部品出荷金額最大化部は、[部品出荷金額]=[有償部品の部品出荷数]×[単価または利益]-[無償部品の部品出荷数]×[単価または利益]で計算される部品出荷金額が最大となる前記無償保証期間を選択し、結果を適正無償保証期間として出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項1記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記コンピュータに、在庫適正化部を有し、前記在庫適正化部は、前記予測部による前記予測結果データを入力し、保有する部品の在庫の適正量である適正在庫量を倉庫または販社ごとに算出して出力する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。請求項12記載の部品出荷数予測システムにおいて、前記コンピュータに、部品生産必要数予測部を有し、前記部品生産必要数予測は、前記部品ごとに、管理対象の複数の種類の部品を取り扱う複数のすべての倉庫または販社について、前記倉庫または販社ごとに、前記倉庫または販社における前記在庫適正化部による前記適正在庫量の出力結果データ、および、前記倉庫または販社における実際の在庫量のデータを入力し、前記部品生産必要数予測部は、前記部品ごとに、前記倉庫または販社ごとに、前記適正在庫量の出力結果に対する前記実際の在庫量の不足分を算出し、算出した前記倉庫または販社ごとの在庫量の不足分を、前記すべての倉庫と販社について総和を算出し、前記総和を自社または他社の部品工場における部品生産必要数として予測する処理を行うこと、を特徴とする部品出荷数予測システム。管理対象の製品の部品の出荷数を予測する処理をコンピュータに実行させるプログラムであり、製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力する処理を行う入力処理部と、前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を記憶する記憶部と、前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力して、将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行い、予測結果データを出力する予測部と、前記予測結果データを格納または出力する処理を行う出力処理部と、を実現するプログラムを有し、前記製品データは、製品ごとの実績の出荷及び撤去の日時情報を含み、前記部品出荷データは、部品ごとの実績の出荷の日時情報及び数量情報を含み、前記予測条件は、部品購入想定期間の情報を含み、前記購入想定期間は、顧客が部品を購入することが想定される期間の長さであり、前記購入想定期間は、製品出荷日を起点とする経過年月、または、製品出荷日を起点とする経過年月のうち機械が稼動した時間のみを記録する稼働時間、について定義され、前記予測部は、前記部品購入想定期間に応じた前記将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行うこと、を特徴とするプログラム。課題は、製品出荷日を起点とする、顧客が部品を購入することが想定される期間の長さである部品購入想定期間例えば製品の無償保証期間や、販促強化期間や、製品下取りキャンペーン開始時期に応じて変化する、メーカ純正部品の出荷数の予測である。まず、製品の無償保証期間とは、定期交換を推奨している消耗品や交換品としてメーカ純正部品を、顧客が必ず使用することを条件に、製品故障時の保守をメーカが無償で実施することを保証する、製品出荷日を起点とする期間である。一般に、製品の無償保証期間中は保証を受ける目的で顧客はメーカ純正部品を積極的に購入するが、保証期間終了後は保守部品の購入代金を低減する目的で顧客はより安価な非純正品を購入する傾向がある。次に、販促強化期間とは、顧客がメーカ純正部品を購入するよう、メーカが積極的に販売促進顧客訪問、ダイレクトメール送付などを行う、製品出荷日を起点とする期間である。一般に、販促強化期間中はメーカ純正部品の購入が容易であるメーカの営業担当者の顧客訪問時に購入可能であるなどことから、メーカ純正部品の購入が増える傾向があり、販促強化期間終了後は購入が比較的容易でなくなるため、非純正部品の購入が増える傾向がある。また、製品下取りキャンペーン開始時期とは、顧客が新製品を購入することを条件に、顧客が既に保有する旧製品を、メーカが下取りするキャンペーンを開始する、製品出荷日を起点とする時期である。一般に、キャンペーン開始前は、顧客は旧製品用の部品純正部品を購入するが、キャンペーン開始後は、顧客は新製品への買換えを計画するため、旧製品用の部品の購入を控える傾向がある。よって、部品購入想定期間は、一般に、製品の無償保証期間および販促強化期間が長くなると同時に長くなり、また、製品下取りキャンペーン開始時期が遅くなっても長くなる。また、製品出荷日からの累積経過時間が部品購入想定期間内である製品を所有する顧客は、一般に、メーカ純正部品の購入に積極的であることから、メーカ純正部品の出荷数は、一般に、製品出荷日からの累積経過時間が部品購入想定期間内である製品の稼働台数と正比例する。以上より、製品の無償保証期間や、販促強化期間や、製品下取りキャンペーン開始時期に応じて部品購入想定期間を推定し、推定した部品購入想定期間内の製品の稼働台数を予測し、その予測台数に応じてメーカ純正部品の出荷数を予測することにより、メーカ純正部品の出荷数の予測精度を従来技術に比べて向上できる、と考える。先行技術例特許文献1,2は、部品購入想定期間例えば製品の無償保証期間や、販促強化期間や、製品下取りキャンペーン開始時期を考慮した部品出荷数予測処理についての開示や示唆は無い。特許文献1には、ユーザによる純正部品の購入が減少し、代わりに模造部品非純正部品の購入が増えたと判断した場合、部品出荷数の予測モデルを変更する、という旨の記載がある。しかしその方法の具体的な記載は無い。特許文献2には、純正部品と模造部品非純正部品とのそれぞれの市場シェアの推測方法に関する記載がある。しかし、部品出荷数予測への活用方法の記載は無く、かつ、部品購入想定期間を活用するものではない。以上を鑑み、本発明の主な目的は、部品購入想定期間例えば製品の無償保証期間に応じて変化する部品出荷数を予測することができ、従来よりも予測の精度を上げることができるシステム等の技術を提供することである。なお本明細書では、製品とは、コピー機やプリンターの他、例えば、建設機械例えばショベル、ダンプなどや医療機器例えば磁気共鳴画像診断装置:MRIなどやインフラ設備例えば発電所や水浄化施設などの設備などを含む。例えば、発電所のタービン、発電機、なども含む。部品とは、製品の構成要素となる部品例えばエンジンなどの基幹部品、ボルトなどの構成部品、電子部品などだけでなく、製品の運用保守等に係わる消耗品や定期交換品など例えばフィルタ、オイルなどを含む。例えば製品が建設機械である場合、運用保守等に係わる部品として、フィルタ、オイル、バッテリ、バケットの爪、足回り部品、油圧ポンプ、エンジン、等がある。製品がMRIである場合、部品として、ケーブル、プリント基盤、コイル、等がある。製品が発電機である場合、部品として、タービンの翼、燃焼器、回転部品、等がある。製品が水浄化施設である場合、部品として、フィルタ、ポンプ、バルブ、パイプ、等がある。本発明のうち代表的な形態は、部品出荷数の予測処理を行う情報処理システム部品出荷数予測システム及びプログラム等であって、以下に示す構成を有することを特徴とする。本システムは、部品購入想定期間に応じて部品出荷数を予測する処理を行う機能予測部を備える。本システムは、部品購入想定期間を定義し、部品出荷数の予測に活用する部品購入想定期間を含む予測条件により予測処理を行う。部品購入想定期間を決める要因として、例えば、保証期間製品の無償保証期間、販促強化期間、キャンペーン期間などが挙げられる。また、本システムは、ユーザ管理者等により部品購入想定期間を設定することができるユーザインタフェースを提供する。例えば画面で部品購入想定期間の値またはその要因パラメータの値を設定可能とする。部品購入想定期間の長短などに応じて部品出荷数の多少増減の変動が推測できるため、本システム予測部は、部品購入想定期間を含む予測条件に応じて部品出荷数を予測する処理を行う。本部品出荷数予測システムは、例えば、コンピュータに、製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力する処理を行う入力処理部と、前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を記憶する記憶部と、前記製品データ、部品出荷データ、及び予測条件を入力して、将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行い、予測結果データを出力する予測部と、前記予測結果データを格納または出力する処理を行う出力処理部と、を有する。前記製品データは、製品ごとの実績の出荷及び撤去の日時情報を含む。前記部品出荷データは、部品ごとの実績の出荷の日時情報及び数量情報を含む。前記予測条件は、部品購入想定期間の情報を含む。前記予測部は、前記部品購入想定期間に応じた前記将来の部品ごとの出荷数を予測する処理を行う。本発明のうち代表的な形態によれば、部品購入想定期間例えば製品の無償保証期間や、販促強化期間や、製品下取りキャンペーン開始時期に応じて変化する部品出荷数を予測することができ、従来よりも予測の精度を上げることができる。また特に、部品事業において無償保証期間などの変更を検討する際にも、変更による部品購入想定期間の変動によって部品出荷数にどの程度影響するかを見積もることができる部品出荷数予測という効果がある。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。説明上の記号として例えば部品購入想定期間をHで表す。本実施の形態のシステム部品出荷数予測システムにおける主な特徴として、部品購入想定期間H無償保証期間を含むを活用した部品出荷数の予測処理を行う処理機能を有する。本処理機能は主に図2の予測部100により実現される。また図2の予測条件D3に部品購入想定期間Hの情報を含む。<実施の形態1>図1~図13を用いて、本発明の実施の形態1のシステム部品出荷数予測システム1について説明する。実施の形態1のシステム1では、製品データD1、部品出荷データD2、及び部品購入想定期間H無償保証期間を含むを含む予測条件D3に応じて、部品出荷数を予測して予測結果データD0を出力する予測部100を備える。[全体]図1は、本部品出荷数予測システム1及びその関連要素を含むシステム全体像を示す。全体は、統括センタ1001、自社部品工場1002、他社部品工場サプライヤ1003、倉庫1004、販社1005、現場1006、サービス部門1007を有し、これらは図示しない通信ネットワークや物理的な配送などを介した関係で接続される。A0等の破線矢印は通信ネットワーク上の通信を示し、B1等の矢印は物理的な配送部品配送を示す。各要素1002~1007は1つ以上が存在し、それぞれ対応するコンピュータサーバや端末等を備える。各要素1002~1007内の例えばb21~b2n2等の符号は当該各要素の構成要素を示す。例えば、自社部品工場1002内のb21~b2n2は、n2個の自社部品工場をそれぞれ示し、販社1005内のb51~b5n5は,n5個の販社をそれぞれ示す。統括センタ1001は、製品部品の販売管理等に関する統括業務を行う人員及び情報処理システムを含む。統括センタ1001の中に、実施の形態1の部品出荷数予測システム1図2を有する。部品出荷数予測システム1は、サーバ10などの一般的な装置図2を含んで構成される。サーバ10は、後述の予測部100図2などを備え、ソフトウェアプログラム処理本実施の形態のプログラムによる処理などにより部品出荷数の予測処理などを実現する。また、統括センタ1001内には、既存の製品部品の販売管理等に関する情報処理を行うコンピュータや、予測に係わる情報やその他の情報各関連要素と授受するデータ情報を含むを格納して統括センタ1001で活用共有するためのDBデータベース30や、LANなどのネットワーク設備や、後述の適正化システム2などを有する。自社部品工場1002、他社部品工場サプライヤ1003は、それぞれ、部品出荷処理などを行うサーバなどを含み、統括センタ1001からの部品発注A0の指示情報などに基づき、部品出荷処理などを行う。自社部品工場1002、及び他社部品工場1003からは、倉庫1004や販社1005へ、出荷部品が配送B1,B2,B3される。倉庫1004や販社1005は、統括センタ1001からの指示情報部品在庫A11,A12に基づき、部品の在庫を保持する。倉庫から販社へ部品が配送B4され、また、販社から現場へ部品が配送B5される。また、自社部品工場1002、他社部品工場1003、倉庫1004、及び販社1005などからそれぞれ統括センタ1001へ部品出荷実績情報A1,A2,A3,A4が送信される。統括センタ1001のサーバ10は、それらの部品出荷実績情報を取得して格納する図2の部品出荷データ記憶部112に反映される。現場1006は、部品に係わる製品例えば建設機械が設置使用される顧客の現場である。各販社b51~b5n5は、現場顧客に対して、製品部品に係わるサービス保守運用カスタマサポート営業などを行うサービス部門1007を有する。サービス部門1007から現場1006に対して、製品部品の出荷導入を含む、サービス営業等のやりとりA5が実施される。また、現場1006からサービス部門1007に対して、製品部品の撤去などを含む、サービス営業等のやりとりA6が実施される。A6は、製品撤去情報を含む。サービス部門1007はそれらの情報製品出荷情報及び製品撤去情報A7を統括センタ1001へ送信する。統括センタ1001は、サービス部門1007などから、製品の情報A7を取得し格納する図2の製品データ記憶部111に反映される。また、部品購入想定期間H無償保証期間などに関する情報は、本システム1の管理者ユーザ等により、画面で入力設定や確認が可能である図2の予測条件記憶部113に反映される。そして、本システム1は、部品出荷数の予測結果データ図2のD0に基づいて、例えば自社部品工場1002やサプライヤ1003へ、部品発注を行うことができるA13,A14。また、本システム1は、部品出荷数の予測結果データ図2のD0に基づいて、例えば倉庫1004や販社1005へ、在庫確保を要求することができるA11,A12。自社部品工場1002、他社部品工場1003、倉庫1004、販社1005、現場1006、及びサービス部門1007では、複数の各種の部品を取り扱っている。[システム構成]図2は、実施の形態の部品出荷数予測システム1の構成例を示している。本システム1は、サーバ10で実現される場合である。サーバ10は、機能ブロック的な構成としては、予測部部品出荷数予測部100、データ入力処理部101、データ出力処理部102、顧客所有製品データ記憶部111、部品出荷データ記憶部112、予測条件記憶部113、予測結果データ記憶部114、等を有する。予測部100は、主要な処理予測処理を行う。データ入力処理部101及びデータ出力処理部102では、予測処理に関する情報データの入力処理及び出力処理例えば画面表示処理などを行う。サーバ10は、ハードウェアソフトウェア構成としては、一般的な演算装置200、入出力IF装置201、記憶装置202、バス205等で構成される。演算装置200は、プロセッサ、メモリ等を含み、プロセッサがメモリ上にプログラムコードを読み出して実行することにより、予測部100、データ入力処理部101、データ出力処理部102を含む各処理を実現する。記憶装置202は、メモリ、ディスク、あるいは外部のストレージ、等で構成される。バス205は、入出力IF装置201を介して外部の通信ネットワーク等に接続される。入出力IF装置201は、ネットワークIF装置、ストレージIF装置などを含み、入力装置キーボードやマウス等を含むや出力装置ディスプレイやプリンタを含むを含む各デバイスや外部媒体が接続され、また所定のユーザインタフェースを提供する。特にグラフィカルユーザインタフェースの画面ディスプレイ画面を提供する。本画面でユーザが情報を確認したり入力したりすることができる。なお入出力IF装置201内のデータ入力処理部101,データ出力処理部102における、数値の算出などを含む主な処理は、実際には演算装置200予測部100により行うと捉えてもよい。データ入力処理部101は、ユーザインタフェース画面、及び外部媒体等から、データ情報の入力を受け付け、入力処理した情報を、記憶装置202内の各部111~113に受け渡して格納する。データ入力処理部101の処理は、例えば入力画面を生成表示する処理や、外部システムから情報を受信する処理などを含む。顧客所有製品データ記憶部111は、データ入力処理部101から渡された製品データ顧客所有製品データD1とするを格納する。製品データD1は、製品顧客所有製品一台毎の実績の出荷年月日、および当該製品が撤去済みである場合に限り撤去年月日の情報を含んでいる後述、図4。顧客所有製品データ記憶部111は、製品データD1を予測部100に受け渡す。部品出荷データ記憶部112は、データ入力処理部101から渡された部品出荷データD2とするを格納する。部品出荷データD2は、部品毎の実績の出荷の年月日とその数量の情報を含む。部品出荷データ記憶部112は、部品出荷データD2を予測部100に受け渡す。予測条件記憶部113は、データ入力処理部101から渡された予測条件のデータ情報D3とするを格納する。予測条件D3は、部品購入想定期間Hの情報を含む。予測条件記憶部113は、部品購入想定期間Hを含む予測条件D3を、予測部100に受け渡す。予測部100は、各記憶部111,112,113から必要なデータD1,D2,D3を入力し、部品出荷数の予測処理を行い、その結果である予測結果データD0を、予測結果データ記憶部114に格納する。予測結果データD0は、将来の部品毎の部品出荷数の年月別の予測結果の情報を含む。また、データ出力処理部102は、予測結果データ記憶部114から、予測結果データD0を受け取り、当該データを、ユーザインタフェース画面や外部媒体へ出力する処理を行う。データ出力処理部102の処理は、例えば出力画面を生成表示する処理や、外部システムへ情報を送信する処理などを含む。[予測処理]図3は、部品出荷数予測システム1の予測部100の処理予測処理のフローF1である。S1等は処理ステップを表す。S1で、予測部100は、製品データD1予測用を記憶部111から入力処理する。S2で、予測部100は、部品出荷データD2予測用を記憶部112から入力処理する。S3で、予測部100は、予測条件D3を記憶部113から入力処理する。S4で、予測部100は、S1~S3で入力したデータD1,D2,D3を用いて、部品出荷数の予測処理を演算により行う後述。S5で、予測部100は、S4の結果である予測結果データD0を、記憶部114へ出力して格納し、更にはデータ出力処理部102を通じて出力処理する。[製品データD1]図4は、顧客所有製品データD1のテーブル例を示す。項目列として、No.行番号、製品IDa、製品名b、号機IDc、出荷年月日d、撤去年月日e、などを有する。aの製品IDは、製品の型式モデルを一意に識別する情報である。bの製品名は、aの製品IDに対して関係付けられ、製品の名前型式種別などを示す情報である管理対象とする製品に応じた形式の情報である。cの号機IDは、製品の1台1台を一意に識別する情報であり、シリアル番号などである。dの出荷年月日は、製品を出荷した実績の日時情報であり、図1のA7等に基づく。eの撤去年月日は、製品を撤去した実績の日時情報であり、図1のA7等に基づく。顧客所有製品は、顧客が購入し所有している製品現場1006へ出荷された製品を指す。言い換えれば、事業者が顧客に販売し、顧客の現場1006例えば建設現場にて設置使用される製品を指す。製品の例は、前述の建設機械の他、発電所内に設置されている発電機などがある。[部品出荷データD122]図5は、部品出荷データD2のテーブル例を示す。No.、部品IDa、部品名b、出荷年月日c、出荷数d、等を有する。aの部品IDは、部品の型式モデルを一意に識別する情報である。bの部品名は、aの部品IDに対して関係付けられ、部品の名前種別その他属性などを示す情報である管理対象とする部品に応じた形式の情報である。cの出荷年月日は、部品を出荷した実績の日時情報であり、図1のA1~A4等に基づく。dの出荷数は、部品の出荷の数量を示し、図1のA1~A4等に基づく。部品とは、前述のように、製品の構成要素となる部品だけでなく、製品の運用保守等に係わる消耗品や交換品などを含む。例えば製品が建設機械である場合、運用保守等に係わる部品として、フィルタ、オイル作業油、バッテリ、といったものがある。図5の例では、部品フィルタA、部品オイルに関する数値例を記載している。[予測結果データD0]図6は、予測結果データD0のテーブル例を示す。No.、年月a、部品毎の出荷数予測結果値b、部品購入想定期間Hヶ月h等を有する。aの年月は、予測の単位となる年月を示す。bの部品毎の出荷数の予測結果は、将来における部品部品ID毎の部品出荷数の予測結果の数値を示す。hは、H値を月単位で示す。なお、本実施の形態では、部品名が同じであれば部品IDが同じとし図5、この部品名部品IDごとに予測を行う形である。図6の例では、部品フィルタA、部品オイルに関して、将来の年月ごとに、出荷数の予測値を記載している。他の部品例えばフィルタBバッテリ等が存在する場合も同様に記載される。[入力画面]図7a,bは、ユーザからの部品購入想定期間Hに関する情報入力をユーザインタフェース入出力IF部201を介して受け付ける場合の入力画面の2つの例を示す。なお本処理は、主にデータ入力処理部101及び演算部200予測部100などによる。本入力により決定された部品購入想定期間Hは、予測条件D3に反映される。図7aは、予測条件D3を構成する部品購入想定期間Hを直接的に入力設定する場合の画面G1aを示す。画面G1aで、ユーザが、製品出荷時を基準0とした、製品出荷後からの月数を入力する。本システムはこの値Txをそのまま部品購入想定期間Hの値とする。図7bは、部品購入想定期間Hの算出用の各項目情報を入力する場合の画面G1bを示す。画面G1bでは、部品購入想定期間Hを決定する要因となる1つ以上本例では3種類のパラメータ期間の入力を受け付け、その入力値を用いて、1つの部品購入想定期間Hを算出決定する処理を行い、部品購入想定期間Hを含む予測条件D3に反映する。本例では、1つの部品購入想定期間Hを決めるための3種類の要因として、無償保証期間P1、販促強化期間P2、製品下取りキャンペーン開始時期P3を有する。画面G1bの各パラメータP1,P2,P3のチェックボックスCa,Cb,Ccでは、対応する期間の入力値Ta,Tb,Tcを、部品購入想定期間Hの算出に用いるかどうかを、ユーザにより選択することができる。図7の例では、Ta=12ヶ月、Tb=24ヶ月、Tc=36ヶ月である。部品購入想定期間Hの算出式は、チェックされているパラメータの期間値を変数とする多項式などの関数で定義できる。例えば下記の式1である。ただし、Ca,Cb,Ccは、チェックがオンのとき1、オフのとき0の値をとる。各パラメータの期間値Ta,Tb,Tcは例えば製品出荷後の月数である。また、各パラメータに対して重み係数Ka,Kb,Kcを付ける。Ka,Kb,Kcはユーザが設定するとしてもよい。[期間]部品購入想定期間Hを決定する要因パラメータである各種の期間図7の例について以下である。P1の無償保証期間Taは、前述のように、定期交換を推奨している消耗品や交換品としてメーカ純正部品を、顧客が必ず使用することを条件に、顧客が購入した製品故障時の保守を、メーカ事業者、製品部品の製造販売者側が無償で実施することを保証する、製品出荷日を起点とする期間である。一般に、製品の無償保証期間中は保証を受ける目的で顧客はメーカ純正部品を積極的に購入するが、保証期間終了後は保守部品の購入代金を低減する目的で顧客はより安価な非純正品を購入する傾向がある。P2の販促強化期間は、顧客がメーカ純正部品を購入するよう、メーカが積極的に販売促進顧客訪問、ダイレクトメール送付などを行う、製品出荷日を起点とする期間である。他にも、部品の割引販売など、各種のキャンペーン期間を扱ってもよい。一般に、販促強化期間中はメーカ純正部品の購入が容易安価であるメーカの営業担当者の顧客訪問時に購入可能であり、顧客自ら店舗に出向く必要が無いなどことから、メーカ純正部品の購入が増える傾向があり、販促強化期間終了後は購入が比較的容易でなくなるため、非純正部品の購入が増える傾向がある。そのため、この期間が長い場合は、製品の出荷数が多くなり、部品の出荷数も多くなる、と経験上推測できる。P3の製品下取りキャンペーン開始時期は、顧客が新製品を購入することを条件に、顧客が既に保有する旧製品を、メーカが下取りするキャンペーンを開始する、製品出荷日を起点とする時期である。一般に、キャンペーン開始前は、顧客は旧製品用の部品純正部品を購入するが、キャンペーン開始後は、顧客は新製品への買換えを計画するため、旧製品用の部品の購入を控える傾向がある。よって、部品購入想定期間は、一般に、製品の無償保証期間および販促強化期間が長くなると同時に長くなり、また、製品下取りキャンペーン開始時期が遅くなっても長くなる。そのため通常、Ka,Kb,Kcは、0≦Ka,Kb,Kc≦1、KaKbKc=1、となるように設定すればよい。[出力画面]図8は、ユーザに対して部品出荷数の予測結果データD0をユーザインタフェース入出力IF部201を介して出力する場合の出力画面G2の例を示す。なお本処理は、主にデータ出力処理部102及び演算部200予測部100などによる。図8の画面G2における表示内容例として、A予測対象部品の名前、B予測条件部品購入想定期間H、c予測結果グラフ、を有する。Aの予測対象部品の名前の表示は、図5のD2のテーブルで管理している部品名あるいは部品ID等に基づく。Bの表示では、部品購入想定期間Hの値をbの欄に表示する。Cの予測結果グラフでは、部品別例フィルタAオイルに、各年月における部品出荷数の実績値と予測値を例えば実線と破線で表示する。これにより、ユーザによる予測値の確認、及び予測値と実績値との比較などができる。Cの表示では、実績値と予測値それぞれの得られたデータ期間をdの欄に表示する。[予測処理FA]図9の処理フローFAは、図3の処理フローF1のステップS4の部品出荷数の予測処理に関する詳しい処理フローの第1の例FAを示す。FAは3つの処理ステップSA1,SA2,SA3を有する。SA1では、部品購入想定期間H内の製品稼働台数である[部品購入想定期間内製品稼働台数]を、下記の式2で定義する予測式を用いて推測する処理を行う。ただし、製品の出荷撤去の台数の実績データD1は、0~n0月の期間のみについて得られ、予測最終月nはn>n0である場合を想定する。また、AplanはAの計画値、ApredはAの予測値または推定値を示す。式2における記号の意味は以下とする:xpred:部品購入想定期間H内の製品稼働台数の予測値n0:製品出荷実績データが存在する最終月n:予測最終月n>n0p:i月における製品出荷数の実績値pplan:i月における製品出荷数の計画値λ:製品の累積使用月数がj月である製品の故障率0≦λ≦1τ:製品の累積使用月数jについて、0≦j≦Hのときは1、H<jのときは0をとるような関数λ0:真の故障率rc:市場補足率。また、故障率λは、真の故障率λ0に、市場補足率rcを掛けたものλ0×rcに相当する。故障率λは、製品の出荷撤去の実績数のデータD1を用いて、一般的な手法である累積ハザード法により推定できる。式2において、第1項B1は、製品出荷実績データが存在する0~n0月の累積出荷台数である。第2項B2は、0月から予測対象月n月までの期間において、製品出荷数の実績値pと製品故障率λとの畳み込み積分をすることにより求めた、0~n月の累積撤去台数である。第3項B3および第4項B4では、製品出荷実績データが存在しないn01~n月の累積出荷台数および累積撤去台数を、製品出荷実績データの代わりに出荷または生産台数の計画値を活用することで算出できるようにした。第3項B3は、製品出荷実績データが存在しないn01~n月の累積出荷台数の計画値である。第4項B4は、n01月から予測対象月n月までの期間において、製品出荷数の計画値pplanと、製品故障率λとの畳み込み積分をすることにより求めた、n01~n月の製品の累積撤去台数の予測値である。ここで、畳み込み積分とは、i月の出荷製品の台数pまたは計画台数pplanと、それらi月の出荷製品が予測対象月n月までに使用されてきた累積使用月数n-i月時点での製品故障率λとの乗算により、i月の出荷製品の予測対象月n月時点での累積撤去数を予測し、これをi=0~nについて総和するような演算の一般総称である。次に、ステップSA2では、[部品故障率部品購入想定期間内部品故障率]を推定する処理を行う後述。次に、ステップSA3では、SA1で推定した[部品購入想定期間内製品稼働台数]、及びSA2で推定した[部品故障率]、を活用する[部品購入想定期間内台数モデル]Mとするによる、部品出荷数の予測処理を行う。SA3では、以下の式3のような[部品購入想定期間内台数モデル]Mを用いて処理を行う。ただし上記で、Tpred=a0×xpredallb、Fpred=1fpred、である。ステップSA2の[部品故障率]の推定は以下のような手順1~5で行う。1保守部品の実績出荷数データyについて次数が1年=12ヶ月の移動平均をとることにより1年周期の季節変動を除去し、除去後のデータをトレンドの実績値Tと定義するi=7~n-7。即ち、下記の式4とする。2保守部品の実績出荷数データyをトレンドTで除算したものを、季節変動の実績値Fと定義するi=7~n-7。即ち、下記の式5とする。3a0およびbについては、トレンドの実績値にフィットするよう、トレンドの実績値T=a0×xpredallbとなるa0,bを、例えば最小自乗法により推定する。4季節変動の実績Fを用いて、季節性部品故障率の実績値fを算出する。即ち、下記の式6とする。5季節性部品故障率の実績値fから、季節性部品故障率モデルfpredただし、fpred=fpredを構築する。このモデルfpredの構築方法としては、過去数年間の同じ月における季節性部品故障率の平均値をとる方法や、三角関数などの周期関数にあてはめる方法などがある。また、ノイズ耐性向上のため、各月の季節性部品故障率の実績値fを、予め、次数kの移動平均で平準化した値fkを用いる。なお物理的意味の観点から、k=3四季を構成する1季節の3ヶ月,k=6夏中心と冬中心の半年間などが望ましい。[予測処理A-部品出荷数予測モデル]図10は、上述した処理部品出荷数予測モデルにおける、部品購入想定期間H内の製品稼働台数の予測値などを示す。横軸が予測対象月n、縦軸が製品稼働台数や部品出荷数を示す。aは、式2で予測した、製品稼働台数予測値xpredを示す。bは、aのxpredに基づいて予測した、式3におけるトレンドの推定値Tpredを示す。cは、式3における季節性部品故障率の推定値fpredを示す。dは、bとcの加算により算出される、式3による部品出荷数の予測値ypredを示す。[予測処理B]図11の処理フローFBは、図3の処理フローF1のステップS4の部品出荷数の予測処理に関する詳しい処理フローの第2の例FBを示す。本処理フローFBは、ステップSB1,SB2,SB3、及びモデル自動選択処理SBなどから構成される。SB1では、図9のSA1と同じ[部品購入想定期間内製品稼働台数]に加えて、製品出荷日からの累積期間が前記部品購入想定期間の内外のいずれかに関わらず集計した製品稼働台数である[全製品稼働台数]式2におけるτが常にτ=1と定義した場合の、式2で予測した稼働台数に相当を用い、これらのそれぞれを用いて製品稼働台数を予測する。SB2の処理内容は図9のSA2と同様である。SB3では、SB2の部品購入想定期間内台数モデル[部品購入想定期間内製品稼働台数]によるモデル第1のモデル:M1とするに加えて、式2におけるτが常にτ=1と定義した場合の式2に相当する全台数モデル第2のモデル:M2とするを用い、これらのそれぞれを用いて部品出荷数を予測する。モデル自動選択処理SBでは、予測部100は、SB4で、第1のモデルM1の方が予測誤差が小さいかどうかを判定し、小さい場合Yは、SB5で、第1のモデルM1の部品出荷数の予測結果を出力する。そうでない場合Nは、SB6で、第2のモデルM2の部品出荷数の予測結果を出力する。[予測処理B-部品出荷数予測モデル]図12は、図11の予測処理で選択する部品出荷数予測モデルM:M1,M2のイメージ例を示す。aは製品稼働台数、bはaの製品稼働台数に応じて部品出荷数予測モデルMにより予測される部品出荷数イメージを示す。aで、横軸は年月、縦軸は各年月における製品稼働台数である。1201はH内の台数である[部品購入想定期間内製品稼働台数]、1202は[全製品稼働台数]である。bで、横軸は年月、縦軸は各年月における部品出荷数である。bの部品出荷数のうち、1211は、期間内台数モデルM1に、aの[部品購入想定期間内製品稼働台数]1201と部品故障率を代入して算出される部品出荷数予測値である。1212は、全台数モデルM2に、aの[全製品稼働台数]1202と部品故障率を代入して算出される部品出荷数予測値である。このとき、1220aは、H後にメーカ純正部品のシェアが低下する部品の出荷実績値イメージであり、M1予測値1211の方がM2予測値1212に比べて高精度に出荷実績1220aを予測できる。この場合、前述のモデル自動選択処理SBにより、M1予測値が自動選択できる。これに対し、1220bは、H後もメーカ純正部品のシェアが高く維持されている部品の出荷実績値イメージであり、M2予測値1212の方がM1予測値1211に比べて高精度に出荷実績1220bを予測できる。この場合、前述のモデル自動選択処理SBにより、M2予測値が自動選択できる。[予測処理B-実施例]図13は、H後にメーカ純正部品のシェアが低下する部品の実データに対する、図11の予測処理Bの実施例を示す。aで、横軸は年月、縦軸は部品出荷数である。1320は部品出荷数の実績値実データを示す。1311はこのときの期間内台数モデルM1予測値前述を示す。1312は全台数モデルM2予測値前述を示す。ここで、グラフより、モデルM1の方が高精度であることが明らかであり、実際、前述のモデル自動選択処理SBにより、M1予測値が自動選択された。bは、このときのaにおける1311の値を横軸に、1320の値を縦軸とした散布図である。1340の直線は線形近似であり、散布図はこの直線に良く乗っており、M1予測値は実績値と高相関である。以上より、本システムにより、H後にメーカ純正部品のシェアが低下する部品の出荷数を精度良く予測可能であることが確認できた。[変形例]また、前記図11のモデル自動選択処理SBでは、第1のモデルである期間内台数モデルM1、または第2のモデルである全台数モデルM2のいずれかのみを選択肢としたが、以下のようにしてもよい。本システムで、予めしきい値を設定しておき、自動選択したモデルM1またはM2の予測精度がしきい値未満の場合は、いずれのモデルM1,M2も不適切予測精度が不十分であると判断し、第1のモデルM1と第2のモデルM2の予測結果それぞれを重み付けして加算した値を、部品出荷数の予測値として用いる。あるいは、単純移動平均など一般的手法による予測値を用いる。[効果]実施の形態1により、特に、部品購入想定期間H後にメーカ純正部品のシェアが低下するか否かに関わらず、部品の出荷数を精度良く予測できる。<実施の形態2>次に、実施の形態2の部品出荷数予測システムでは、実施の形態1のように部品出荷数を予測するだけではなく、予測値と実績値との差である誤差の大きさに応じて予測精度が不十分であることを警告するアラート機能を有する。[システム構成]図14は、実施の形態2の部品出荷数予測システム1システム1Bの構成例を示す。本システム1Bは、図1のシステム1と異なる箇所アラート機能の構成要素として、予測部100100Bは、アラート部152を有する。また部品出荷データ記憶部112から予測部100アラート部152へ検証用データD4部品毎の実績の出荷の年月日とその数量を含む検証用データを入力し、予測条件記憶部113から予測部100Bへアラート用の予測誤差の上限値を含む情報D5を入力する。また予測部100Bアラート部152から入出力IF部201データ出力処理部102を介して所定のアラート先へアラートA1予測精度不十分を示すアラートを出力する。[アラート処理]図15は、本システム1Bの処理フロー例を示す。まず部品出荷数予測処理F1では、図3の処理フローF1と同様の処理を行う。次に以下、S201~S204では、アラート機能に関する処理を行う。S201では、予測用データD2以外の検証用データD4部品毎の実績の出荷の年月日とその数量を含むデータを、予測部100Bアラート部152に入力する。S202では、アラート用の部品出荷数の予測誤差上限値D5を、予測部100Bアラート部152に入力する。S203では、予測部100Bアラート部152は、部品毎の月毎の出荷数の予測値と実績値の差である予測誤差の大きさが、上限値D5以下であるかどうかを判断する。上限値D5以下である場合Yは終了する。上限値D125よりも大きい場合N、S204では、予測部100Bアラート部152は、部品出荷数の予測精度が不十分であることを示すアラートA1を、入出力IF部201データ出力処理部102を介して所定のアラート先ユーザ等へ出力発報する。アラートA1では、例えば、画面に、部品Xの予測誤差が上限を超えました。実績出荷数または予測モデルに異常無いかご確認くださいといったメッセージを出力する。[効果]実施の形態2により、特に、膨大な数である全部品について、エンジニアが予測誤差に異常がないかどうかをチェックしなくても、予測誤差に異常のある部品のみを自動的に抽出アラートできる。<実施の形態3>次に、実施の形態3では、将来の部品出荷数期間H別のシミュレーション機能を持つ部品出荷数予測システムについて説明する。なお実施の形態1の機能と実施の形態3の機能とを両方併せ持つ形態としてもよい。[システム構成]図16は、実施の形態3の部品出荷数予測システム1システム1Cの構成例を示す。本システム1Cは、図1のシステム1と異なる箇所として、予測部100100Cにシミュレーション部153を有する。また、予測条件記憶部113から、部品購入想定期間Hを含む予測条件D3の代わりに、シミュレーション用の部品購入想定期間Hの上下限値の情報D6シミュレーション用の予測条件を予測部100Cシミュレーション部153へ入力する。また、予測部100Cシミュレーション部153から、将来の部品毎の部品出荷数予測結果D0の代わりに、シミュレーション結果として、将来の部品毎の部品出荷数の部品購入想定期間別予測結果D7を出力する。[シミュレーション処理]図17は、本システム1Cの処理シミュレーション処理のフローF3を示す。S301,S302,S305の処理内容は、図3のS1,S2,S4と同様である。ただしS305はシミュレーション処理であり、D1,D2,D3D6を用いた部品出荷数D7の予測処理となる。本シミュレーション処理では、部品購入想定期間Hを変数長短変動させるとして、各期間H別の予測処理を行う。S303では、シミュレーション用の部品購入想定期間の上下限値D6を予測部100Cシミュレーション部153へ入力する。この上下限値D6は、下限値D6aと上限値D6bを含む。S304では、予測部100Cシミュレーション部153は、入力した下限値D6aを部品購入想定期間Hの初期値として設定する。S306では、予測部100Cシミュレーション部153は、S305による部品出荷数の予測結果D7シミュレーション結果を予測結果データ記憶部114に書き込む。S307では、予測部100Cシミュレーション部153は、部品購入想定期間H変数=上限値D6bかどうかを判断し、H値が上限値になった場合Yは終了する予測結果データ記憶部114の予測結果D7を出力する。H値が上限値になっていない場合N、S308で、H変数にH1を代入しH値を1[月]増加させる、S305に戻り、同様の処理を繰り返す。[予測結果]図18は、将来の部品毎の部品出荷数の予測結果データ期間H別D7のテーブル例を示す。データ項目として、aの部品購入想定期間は、上述のH変数の値を示す単位は例えば月。b,cは、図6のD0のa,bと同様である。[出力画面]図19は、上記シミュレーション結果D7をユーザインタフェースを介して出力する場合の出力画面G3の例である。画面G3の表示内容例として、A予測対象部品、Bシミュレーション条件予測条件D6である期間Hの値、Cシミュレーション結果グラフ予測結果グラフ、がある。Bの条件では、期間Hの下限値の月の値、上限値の月の値を、各欄a,bに表示する。Cのグラフでは、部品別例えばフィルタAエンジンに、期間H毎における部品出荷数の予測値合計値を例えば実線で表示する。これにより、ユーザは、期間H毎の予測値を確認できる。[効果]実施の形態3により、特に、部品購入想定期間H後のメーカ純正部品のシェアの低下の有無や、部品故障率が異なる部品毎に、Hが変動した際の部品出荷数への影響を定量的に評価できる。<実施の形態4>次に、実施の形態4の部品出荷数予測システムでは、実施の形態3に機能を追加した構成を説明する。実施の形態4のシステム1Dは、実施の形態3の部品出荷数のシミュレーション結果D7に基づき、部品出荷金額が最大となるように、無償保証期間図7のP1を適正化する処理を行う機能部品出荷金額最大化部を備える。図20は、実施の形態4の部品出荷数予測システム1システム1Dの構成例を示す。なお図20では、実施の形態4と併せて実施の形態5,6の構成例も示しており、これらの形態は各種の組み合わせが可能である。図20は、本機能部品出荷金額最大化部を、例えば図1の統括センタ1001内のコンピュータに備える処理部ソフトウェアプログラム処理として実現した場合である。統括センタ1001内の適正化システム2は、サーバ20等のコンピュータで構成され、サーバ20に、部品出荷金額最大化部154を有する。部品出荷金額最大化部154は、図16のような実施の形態3の部品出荷数予測システム1CあるいはDB30等から、予測結果データD7、および保証対象フラグデータD11無償保証期間中はメーカが無償で交換する対象であれば無償部品、対象外であれば有償部品と部品毎に定義した保証対象フラグデータD11を入力取得し、有償部品の部品出荷金額を最大化する計算を行い、その結果部品出荷金額情報および部品出荷金額が最大となる無償保証期間最適無償保証期間を含む出力データD8を格納及び出力する。本計算において、[部品出荷金額]=[有償部品の部品出荷数]×[単価または利益]-[無償部品の部品出荷数]×[単価または利益]、である。[保証対象フラグデータD11]図21は、保証対象フラグデータD11のテーブル例を示す。No.、部品IDa、部品名b、保証対象フラグc、備考d、等を有する。aの部品ID,bの部品名は、前述の図5に同じである。cの保証対象フラグは、無償保証期間中はメーカが無償で交換する対象であれば無償部品、対象外であれば有償部品、と記載する。dの備考は、必要に応じて定期交換部品,故障時交換部品,消耗品など、交換方法に応じた部品種別などを記載する。図21の例では、部品フィルタA、オイル、油圧ポンプ、バケットの爪に関する例を記載している。[出力画面]図22は、上記シミュレーション結果D7をユーザインタフェースを介して出力する場合の出力画面G4の例である。画面G4の表示内容例として、A予測対象部品保証対象フラグの定義に応じて分類、Bシミュレーション条件予測条件D6である部品購入想定期間Hの値、Cシミュレーション結果グラフ予測結果グラフ、D最適無償保証期間、がある。Bの条件では、期間Hの下限値の月の値、上限値の月の値を、各欄a,bに表示する。Cのグラフでは、保証対象フラグの有償部品または無償部品の定義別に、部品購入想定期間H毎における部品出荷金額の予測値合計値を例えば実線で表示する。あわせて、有償部品の部品出荷金額から無償部品の部品出荷金額を引算することで算出できる[部品出荷金額]を例えば破線で表示し、その[部品出荷金額]が最大となる無償保証期間である最適無償保証期間を横軸上に示すd。これにより、ユーザは、期間H毎の有償および無償部品の部品出荷金額の予測値と最適無償保証期間を同時に確認できる。ここで、Cのグラフで示すように、一般にフィルタやオイルなどの定期交換部品やバケットの爪などの消耗品で構成される有償部品は、製品の出荷当初から継続的に売れる傾向があるのに対し、油圧ポンプやエンジンなどの故障時交換部品は、製品の出荷からある程度の劣化期間を経た後に出荷が増える傾向がある。以上より、無償保証期間が短すぎる場合、部品購入想定期間H一般に無償保証期間に正比例するが短くなるために有償部品の出荷数が減って全体の部品出荷金額も少なくなる反面、無償保証期間が長すぎる場合、部品購入想定期間Hが長くなるために比較的高価な部品が多い故障時交換部品の無償保証出荷が増えて全体の部品出荷金額がやはり少なくなる、というトレードオフが生じることが分かる。このため、実施の形態4部品出荷金額適正化部154のように、部品出荷金額を最大化するよう無償保証期間を適正化することは重要である。[効果]実施の形態4により、特に、有償部品と無償部品が混在する場合においても、部品出荷金額を最大化するような適正無償保証期間を予測できる。<実施の形態5>次に、実施の形態5の部品出荷数予測システム11Eでは、上述した部品出荷数予測システム1実施の形態1~4に基づき、サプライチェーン例えば図1における在庫部品在庫を適正化できる機能を備える在庫適正化システムの例を説明する。図20では、本機能を、実施の形態4と同様に、図1の統括センタ1001内のサーバ20に備える在庫適正化部155として実現した場合である。在庫適正化部155は、例えば実施の形態3の部品出荷数予測システム1CあるいはDB30等から、倉庫または販社ごとの予測結果データD7を入力取得し、倉庫または販社ごとの在庫を適正化する計算を行い、その結果の情報D9を格納及び出力する。在庫を適正化する計算式としては、例えば、一般的に広く用いられている下記の式7を使えばよい。適正化システム2在庫適正化部155は、例えば図1の各倉庫1004や各販社1005からの在庫状況の情報A3,A4と、式7による各倉庫1004や各販社1005ごとの計算結果の情報D9とを用いて、各倉庫1004や各販社1005に在庫指示A11,A12を送信する。これにより各倉庫1004や各販社1005での部品在庫量を適正な量に制御する。上記A3,A4の例は図20の全倉庫販社における実際の在庫量のデータD12である。[効果]実施の形態5により、特に、部品購入想定期間H後のメーカ純正部品のシェアの低下の有無や、部品故障率が異なる部品が混在する場合においても、各倉庫や各販社での部品在庫量を適正な量に制御できる。<実施の形態6>次に、実施の形態6の部品出荷数予測システム11Fでは、実施の形態5の在庫適正化処理を、図1の各倉庫1004または各販社1005のそれぞれについて実施し、それにより得られた適正在庫量に対し、各倉庫1004または各販社1005のそれぞれにおける実際の在庫量の不足分を算出し、全倉庫1004または全販社1005における在庫不足分の総和、つまり部品生産の必要数、を予測する機能部品生産必要数予測部156を備える。本機能部品生産必要数予測部156は、例えば図20のように適正化システム2のサーバ20に備える処理部として実現され、実施の形態5の在庫適正部155の出力D9、および全倉庫販社における実際の在庫量のデータD12具体例は図23参照を入力し、部品生産必要数D10を算出して格納及び出力する。なお実施の形態6の場合、図1の倉庫1004及び販社1005は複数存在しそれぞれコンピュータを備え統括センタ1001との間で通信を行う。[効果]実施の形態6により、特に、部品購入想定期間H後のメーカ純正部品のシェアの低下の有無や、部品故障率が異なる部品が混在する場合においても、各倉庫や各販社での部品在庫量の不足分に応じた、部品生産必要数を予測できる。<効果等>以上説明したように、各実施の形態によれば、部品購入想定期間H例えば製品の無償保証期間に応じて変化する部品出荷数を予測することができ、従来よりも予測の精度を上げることができる。また特に、部品事業において無償保証期間などの変更を検討する際にも、変更による部品購入想定期間の変動によって部品出荷数にどの程度影響するかを見積もることができる部品出荷数予測という効果がある。以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。"