JP2002304508A - 需要予測販促方法およびシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】ＰＯＳデータに基づいた売上予測と売れ筋商品
分析に従って効果的な販促メディア制作を行う方法およ
びシステムを提供することを課題とする。 【解決手段】過去の売上実績データと前週のＰＯＳデー
タから自己回帰予測により商品分類毎の次週の売上数値
を予測し、次週の販売促進メディアに掲載する商品分野
毎の掲載商品数を決定する第１工程、前週までの数週間
のＰＯＳデータから商品分野毎の売れ筋商品を分析し販
促メディアへの掲載商品を決定する第２工程、第１工程
と第２工程の結果に基づいて、商品ＩＤをキーに商品ス
ペック情報を蓄積記録したメディア制作用データベース
３０を参照して次週の販促メディアの体裁を編集レイア
ウトする第３の工程から構成される需要予測に基づき販
促メディアを自動制作する需要予測販促方法により上記
課題を解決する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ＰＯＳデータより
今後の売上と、現時点の売れ筋商品を分析して、その結
果をチラシ等の販促用メディアの制作に活用する需要予
測販促方法および需要予測販促システムに関する。

【０００２】

【従来技術】小売り業の販売促進メディアとして代表的
なものとして新聞折込みチラシがある。チラシに掲載す
る商品の選択は小売業者の管理者や店舗の店長の勘と経
験により決定されることが多い。

【０００３】現在のチラシ制作は、コストや納期の関係
で、個々の店舗に最適なチラシ作りが行われないことが
多い。また、商品選択や価格設定に基準がないことが多
く、掲載する商品の選択は小売業者の管理者や店舗の店
長の勘と経験により決定されることが多いため、例え
ば、冷暖房器具の需要が伸びる時期に、それらの製品の
掲載スペースが足りなかったり、また、もはや売れ筋で
なくなった商品を掲載するなど、潜在顧客の需要にあっ
たタイミングの良いチラシを作成配布することができず
潜在顧客の獲得をみすみす失敗するということがあっ
た。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】本発明はこのような問
題点を考慮してなされたものであり、ＰＯＳデータに基
づいた売上予測と売れ筋商品分析に従って、効果的に、
チラシをはじめとする販促メディア制作を行う方法およ
びシステムを提供することを課題とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決する第１
の発明は、需要予測結果に基づいてチラシ等の販促メデ
ィアの体裁をデザインする需要予測販促方法であって、
その第１の態様は、過去の蓄積された商品分類毎の売上
実績データと前週のＰＯＳデータから商品分類毎の次週
の売上を予測し、次週の販売促進メディアに掲載する商
品分野毎の掲載スペースまたは掲載商品数を決定する第
１工程、前週まで数週間の週毎のＰＯＳデータから商品
分類毎の売れ筋商品を分析し販促メディアへの掲載商品
順位を決定する第２工程、第１工程と第２工程の結果に
基づいて、商品ＩＤをキーに商品スペック情報を蓄積記
録したメディア制作用データベースから必要なデータを
抽出して次週の販促メディアの体裁を編集レイアウトす
る第３の工程から構成される需要予測販促方法である。

【０００６】商品分類とは、パソコン、ビデオ、デジタ
ルカメラなどで表現される商品のカテゴリーのことであ
る。また販促メディアの体裁デザインとは、各商品分類
毎に販促メディア上でどれくらいの掲載スペースを割当
てるのか、その割当てられたスペースにどの商品を掲載
するのかを基本に実際の組み体裁を決めることである。
本発明の方法によれば、第１工程の結果、商品分類毎の
売上予測に応じた当該商品分野の掲載スペースすなわち
掲載コマ数が決定され、第２工程により売れ筋商品の順
に掲載優先順位が決定されることになる。第３工程は、
販促メディアのレイアウトフォーマットを固定しておけ
ば、コンピュータに自動化させることができる。したが
ってこの第１の発明によれば、効果的な販促メディア制
作を低コストで行うことが可能となる。

【０００７】第１の発明の方法の好ましい態様は、前記
第１工程において売上予測方法として、過去の売上実績
データから求めた季節変動自己回帰過程モデルに従って
次週の売上を推定する方法を採用するものである。季節
変動を考慮するため、上記予測モデルを得るためには、
最低過去１年間の商品分類毎の売上実績データが必要で
ある。

【０００８】小売業の需要予測、株価予測など社会現象
の時系列データを扱う手法として、対象とする時系列デ
ータ（売上や株価）が自己回帰過程に従うと仮定してモ
デルを構築し、そのモデルによって将来の変動を予測す
る手法が知られている。また、売上予測を行う対象とな
る小売業等では、１年の生活経済サイクルの影響が大き
いと推定できる。したがって本発明の方法では、季節変
動自己回帰過程モデルに従って次週の売上を推定する方
法を採用して、精度の高い予測を行う。

【０００９】また、上記課題を解決する第２の発明は、
ＰＯＳデータに基づく需要予測により販促メディアの制
作を行う需要予測販促システムであって、その第１の態
様は、過去の蓄積された売上実績データと前週までの数
週間の週毎のＰＯＳデータから商品分類毎の次週の売上
数値を予測し、さらに、各商品分類毎の現時点の売れ筋
商品を分析して、次回の販促メディアへの商品分類毎の
掲載商品順位を決定する需要予測エンジンと、商品ＩＤ
をキーとした商品スペック情報、商品画像データ、およ
び、販促メディアのテンプレートレイアウトデータ等を
蓄積管理するメディア制作用データベースと、前記需要
予測エンジンの予測分析結果から前記メディア制作用デ
ータベースを参照して必要な商品スペックデータを読み
出し、前記テンプレートレイアウトデータに基づいて販
促メディアのレイアウト編集を自動的に行うＤＴＰサー
バーと、を備えて、ＰＯＳデータに基づく売上予測によ
り販促メディア上の掲載スペースまたは掲載商品数を商
品分類毎に決定し、割当てられた掲載スペースまたは掲
載商品数を各商品分類の掲載商品順位に従って埋めてゆ
くことで次週の販促メディアの仮組みを自動的に行う事
を特徴とする需要予測販促システムである。

【００１０】第２の発明によれば、前記需要予測エンジ
ンが第１の発明の方法の第１工程と第２工程を実行し、
前記ＤＴＰサーバーが第１の発明の方法の第３工程を実
行するので、第１の発明の方法同様の効果を奏すること
ができる。

【００１１】第２の発明のより好ましい態様は、前記需
要予測エンジンは、過去の売上実績データから求めた季
節変動自己回帰過程モデルに従って商品分類毎の次週の
売上数値を予測する売上予測手段と、商品分類内での現
在の売上シェアの大きい商品と商品分類内での売上シェ
アの伸びが大きい商品を抽出する売れ筋商品分析手段を
備えた需要予測販促システムである。

【００１２】前記売上予測手段は、季節変動自己回帰過
程モデルに従って次週の売上を推定計算するため１年の
生活経済サイクルの影響を考慮した予測を行うことがで
きる。また、前記売れ筋商品分析手段は、現在売上シェ
アの大きい商品だけでなく、売上シェアの伸びが大きい
勢いのある商品も売れ筋として抽出することができ、効
果的な販促メディアを制作することができるという効果
を奏する。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の方法の詳細とそれ
を用いた一実施形態としての需要予測販促システム１を
図面を用いながら説明してゆく。図１は需要予測販促シ
ステム１（以下システム１）の全体構成を表した図であ
る。ここでシステム１は小売りを中心とした流通業者で
ある業者Ａのためのシステムということにして説明す
る。また販促メディアとしては毎週制作される新聞折込
みチラシを対象とする場合を説明する。１０は需要予測
サーバーである。過去の商品分類毎の売上実績データと
最近数週間のＰＯＳデータを蓄積記録した売上実績デー
タベース４０を参照して需要予測を行う需要予測エンジ
ン１１を備える。２はゲートウエイサーバーである。業
者Ａのシステム本部から毎日の全店舗のＰＯＳデータが
専用線等の通信路を経由して届けられる。ゲートウエイ
サーバー２はこれらのＰＯＳデータを受付けて、需要予
測サーバー１０に渡す。２０は販促メディア制作の中心
となるＤＴＰサーバーである。需要予測エンジン１１の
予測分析結果を受取り、次の回の販促メディアすなわち
チラシの制作を進める。メディア制作データベース３０
はチラシ制作に必要な商品スペックデータおよび商品画
像データ等を蓄積管理するデータベースである。５はＤ
ＴＰクライアントである。コンピュータにＤＴＰ編集ソ
フト等を搭載したものである。オペレータはＤＴＰクラ
イアント５にてＤＴＰサーバー２０が作成したＤＴＰデ
ータを呼出しチラシ制作の作成、直し、仕上げを行う。
６は出力機である。ＤＴＰデータからチラシを印刷する
ための原版フィルムまたは印刷版を出力する。７はＷＷ
Ｗサーバーである。インターネット９により販促メディ
アを発信する場合は、完成したＷｅｂ頁をここから配信
する。８はＬＡＮケーブルである。需要予測サーバー１
０、ＤＴＰサーバー２０、ＤＴＰクライアント５、出力
機６はＬＡＮを構成している。

【００１４】図５はチラシのテンプレートパターンの例
である。販促メディアとしての新聞折込みチラシは、業
者ごとに一定のフォーマットがある。図５はそのような
フォーマットの典型的なものを示している。この例の場
合、チラシを構成する要素としては、「バナー部分」販
促テーマを告知する見出し的なパート、「見せ筋商品」
新商品や集客目的の激安商品等を配置する価格イメージ
を作りあげるパート、「平場商品」その週にに売れるジ
ャンルをメインに過去のデータに基づいて売れ筋商品を
紹介するパート、「店舗情報」店舗のサービス・情報を
告知するパート、等をあげることができる。「見せ筋商
品」「平場商品」の面積または掲載商品コマ数は、標準
の値が決まっていることが多い。本発明の方法の第３工
程でＤＴＰサーバー２０が自動レイアウトするのは、平
場商品のパートである。対象業者のチラシのフォーマッ
トパターンはテンプレートレイアウトファイルとしてメ
ディア制作用データベース３０に登録しておく。また平
場商品パートの掲載商品コマ数が幾つであるかは、事前
に調べておいて、需要予測エンジン１１とＤＴＰサーバ
ー２０に設定しておく。

【００１５】図２は本発明の需要予測販促方法の全体の
流れを説明するブロック図である。まず、第１工程にお
いて、入力されたＰＯＳデータを売上予測モデルに入力
して分析して、商品分類毎の次週（次回）の売上予測を
行う。ここで商品分類とは、パソコン、ラジカセ、テレ
ビ受信機等で表現できる商品のカテゴリーを意味する。
販促メディアの掲載商品枠数は固定されているので、こ
の予測結果から、商品分類毎の次週（次回）の掲載枠数
が決定される。第２工程では、商品分類別に当該分類内
での商品別売上シェア等を分析し、各商品の売上実績の
推移も考慮して商品単位での売れ筋順位付けを行う。そ
して第１工程で決められた掲載商品枠数の売れ筋順位上
位商品を販促メディアへの掲載商品と決定する。第３工
程では、第１、第２工程の結果に基づいて、掲載商品の
商品ＩＤからメディア制作用データベース３０を検索し
て、商品スペックデータ、商品画像データなどを抽出
し、販促メディアのテンプレートデータにしたがって自
動編集する。この結果、販促メディアがチラシである場
合には、ＰＯＳデータの分析による需要予測に基づい次
週（次回）のチラシの仮組みデータが得られる。

【００１６】販促メディアがチラシの場合の、第１工程
分析結果例を示したのが図３である。図３では全掲載商
品点数１６が、パソコン６コマ、冷蔵庫２コマ、エアコ
ン３コマ、テレビ５コマとして割当てられた場合であ
る。各商品分類の割当てコマ数は前週（前回）の割当て
コマ数と多少変動している可能性があるが、これは、次
週（次回）の売上予測から決められるからである。

【００１７】図４は、第３工程のチラシ自動レイアウト
処理の様子を説明する図である。売れ筋順位の高い商品
から当該商品分野の配置スペースに配置されてゆく。

【００１８】本発明の方法の第１工程、第２工程は、需
要予測サーバー１０に備えられた需要予測エンジン１１
の働きにより実行される。図７は需要予測サーバー１０
の構成を示した図である。需要予測エンジン１１に備え
られた売上予測手段、売れ筋商品分析手段がそれぞれ第
１工程の処理、第２工程の処理を行う。実際には、これ
らの手段はソフトウエアプログラムとして準備して需要
予測サーバー１０にインストールしておけばよい。ま
た、需要予測サーバー１０には、売上げ実績データベー
ス４０を管理する売上げ実績データベース管理手段１２
が備えられている。

【００１９】図８は売上げ実績データベース４０のデー
タ構造を示す図である。売上げ実績データベース４０に
は売上げ実績データレコードとＰＯＳデータレコードの
２種類のレコードを管理する。後者は、日々のＰＯＳデ
ータそのものである。１日の売上げ実績を商品ＩＤ毎に
記録したデータレコードである。前者は、ＰＯＳデータ
レコードを元に、１日の商品分類毎の売上げデータにま
とめたデータレコードである。商品ＩＤ毎の売上げ実績
データは、売れ筋商品を分析するために必要であるが、
後述するように、最近数週間以前の商品ＩＤ毎のデータ
は必要ないので、ある時期に、よりデータ量の少ない売
上げ実績データレコードの形にして保管する。売上げ実
績データベース管理手段１２は、そのようなデータレコ
ードの変換と新規登録削除、需要予測エンジン１１から
のリクエストにより実際にデータレコードを読み書きす
る処理を行う。

【００２０】次週の売上予測値は、次のように求める。
予測する週を（今年の）第Ｔ週、前年の第Ｔ週の売上実
績をＳ前年（Ｔ）、とした時、今年の第Ｔ週の売上予測
値Ｙ（Ｔ）は、数１の式に従うと考えて、係数ａを、数
２で得られるａの２次関数Ｆ（ａ）を最小にするａとし
て定める。ただしＳ今年（Ｔ−ｊ）は、ｊ週前の１週間
の今年の売上実績である。Ｎは適当に選んだ数であり、
典型的なものはＮ＝４である。このＹ（Ｔ）を商品分類
毎に求めればよい。尚、Ｓ前年（Ｔ）の値は、今年の第
Ｔ週の開始日付に対して、前年の同日付の日以降連続７
日間の売上げ実績データレコードの当該商品分類の売上
げの和をとったものである。

【数１】Ｙ（Ｔ）＝ａ×Ｓ前年（Ｔ）

【数２】Ｆ（ａ）＝Σ^N _j=1（ａ×Ｓ前年（Ｔ−ｊ）−Ｓ
今年（Ｔ−ｊ））²

【００２１】数１、数２による売上予測は、売り上げ実
績値以外の変数（気温や景気指数等）を使わずに予測を
行うものであり、１階の季節変動自己回帰過程の特別な
場合のモデルに従った予測ということができる。Ｎを適
当に選択することにより、前年売上実績の偶発的な変動
を抑えつつ季節変動による売上への影響を考慮した精度
のよい予測を行うことができる。

【００２２】第２工程では商品分類毎に売れ筋商品順位
を求める。これは次のように行う。まず、前回（前週）
のＰＯＳデータから各商品の商品分類内での売上シェア
を求める。この値の大きさに応じてシェア得点を適当に
設定する。次に、同一商品について前々回の商品分類内
での売上シェアからの伸び率を求め、売上シェアの伸び
率の大きさに応じて伸び率得点を適当に設定する。シェ
ア得点と伸び率得点を一定の重み付けで合計した値によ
ってその商品分類内のその商品の売れ筋指数を決定す
る。この売れ筋指数の大きさによって売れ筋商品順位を
決めればよい。第１工程で決定されたその商品分類の掲
載コマ数までの売れ筋商品順位の商品が販促メディアに
掲載されることになる。したがって本発明の方法により
作成されたチラシでは、その商品分類での現在時点の売
上シェアが大きい売れ筋商品だけでなく、売上シェアの
伸びが方が大きい勢いのある商品も優先的に掲載される
ことになる。尚、第１工程の売上予測を行うための過去
のデータは、週毎の商品分類毎の売上実績データであ
り、商品毎のデータである必要はない。しかし、第２工
程の売れ筋商品分析を行うためには、ここで述べたよう
に、前々週と前週の商品毎の売上実績データ（ＰＯＳデ
ータ）が最低限必要である。

【００２３】ＤＴＰサーバー２０には、テンプレートレ
イアウトファイル上の１区画毎に商品スペックを自動流
し込む処理を行う配置手段と、商品ＩＤをキーとして商
品スペックマスターから得られたスペックテキストを予
め決められた組み体裁でテンプレートレイアウトファイ
ル上の１区画に配置させるために前記配置手段が参照す
る必要な情報を記録した文字組み体裁データが備えられ
ている。

【００２４】図６は、メディア制作用データベース３０
の主要部分である商品スペックマスターの１レコードの
内容を説明する図である。このように商品スペックマス
ターの１レコードは、１つの商品について、商品ＩＤ番
号、商品のスペックテキスト、その他の属性項目値（属
性項目テキスト）、チラシ用画像データファイルのパ
ス、Ｗｅｂ画像データファイルのパスなどの項目データ
を含んでいる。メディア制作用データベース３０には、
この他に、画像データファイル、テンプレートレイアウ
トファイル等が含まれる。

【００２５】ＤＴＰサーバー２０に備えられた配置手段
が、テンプレートレイアウトファイル上の１区画毎に、
決められた商品ＩＤのスペックテキストおよび商品画像
データを、文字組み体裁データに指定された体裁で自動
的に配置してゆく処理は、公知の技術であり、例えば、
特開２０００−２９８７５号に開示された構成のシステ
ムで実現することができる。

【００２６】特開２０００−２９８７５号には、商品に
関する文字データを文字組み体裁情報とともに保持する
文字データベースと、商品に関する画像データを保持す
る画像データベースと、商品に関する文字組み体裁を保
持する文字組体裁データベースと、オペレータがレイア
ウトドキュメントを指定すると前記文字組体裁情報によ
り、文字組体裁を選択し選択された文字組み体裁に従っ
て前記文字データと前記画像データを流し込み配置する
配置手段とを具備するページレイアウトシステムが開示
されている。この配置手段は、ＤＴＰサーバー２０に備
える配置手段と同じである。したがって、第２工程まで
に決定された掲載商品のスペックテキストを、テンプレ
ートレイアウトファイル上の配列位置順に、商品スペッ
クマスターを参照して抽出してタブテキストファイルを
作成し、これを文字データとして前記配置手段に処理さ
せれば、平場パートについて自動的にレイアウト編集を
行うことができ、仮組みのＤＴＰデータを得ることがで
きる。

【００２７】実際の運用では、仮組みのＤＴＰデータを
ＰＤＦ（Portable Document Format）ファイルにしたも
のか、カラープリンタに出力したプルーフとともに掲載
商品の価格リストデータファイルを作成して業者Ａに提
出する。業者Ａの責任者、担当者がチェックして訂正指
示が入ったＰＤＦまたは校了紙と、価格を訂正した価格
リストデータファイルを受取り、価格だけを適当な方法
により訂正された価格リストデータにしたがって仮組み
のＤＴＰデータに自動流し込みして、または手動で売価
を入力し、売価をフィックスし、そのデータをＤＴＰク
ライアント上でオペレータが訂正指示に従って手直しす
ることにより最終的なチラシデータが作成される。

【００２８】以上、販促メディアとして新聞折込みチラ
シを想定した場合を説明した。販促メディアとしては今
後は、インターネット告知用のＷＷＷサーバー７を立て
てＷｅｂ頁により顧客に告知することも考えられる。そ
のような場合は、チラシ編集制作用の配置手段とは別
に、Ｗｅｂ頁用の配置手段をＤＴＰサーバー２０に備
え、また販促Ｗｅｂ頁用のテンプレートレイアウトファ
イルを用意し、このＷｅｂ頁用の配置手段がメディア制
作用データベース３０に記録された販促Ｗｅｂ頁用のテ
ンプレートレイアウトファイルに基づいて、自動的にレ
イアウト編集するように構成すれば良い。あるいは、よ
り簡単なやり方としては、チラシ用に完成したＤＴＰデ
ータをＰＤＦに変換して、これを顧客が顧客の扱うパソ
コン等のブラウザから閲覧できるように、告知用のＷＷ
Ｗサーバー７にＰＤＦファイルを置いておく方法も可能
である。

【００２９】また、需要予測販促システム１では、売上
予測を週単位で行う場合を説明したが、業者の必要によ
って、隔週単位、月単位または日単位で予測するような
システムを構成することは当然可能である。

【００３０】

【発明の効果】以上詳しく述べたように、本発明の需要
予測販促方法また需要予測販促システム１によれば、過
去の売上実績データに基づいて、次週の売上を商品分類
毎に予測し、その結果に基づいて、商品分類毎の販促メ
ディアの掲載スペースまたは掲載商品数を決定するの
で、潜在顧客の需要に合致した効果的な販促メディアを
準備することが可能であり、さらに、売れ筋商品を現時
点での売上げシェアだけでなく売上げシェアの伸び率に
よっても販促メディアへの掲載優先順位を決定するの
で、既に勢いのなくなった商品を除外し売れ筋商品だけ
を掲載して、潜在顧客の需要に合致した効果的な販促メ
ディアを制作できるという顕著な効果を奏することがで
きる。また売上予測モデルとして季節変動自己回帰過程
モデルを採用しているので、過去の商品分類毎の売上デ
ータだけから、１年の生活経済サイクルの影響を考慮し
た正確な需要予測を得ることができるという顕著な効果
を奏することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態である需要予測販促システ
ム１の全体構成図。

【図２】本発明の方法の処理の流れを説明するブロック
図である。

【図３】第１工程で得られる結果例である。

【図４】第３工程における自動レイアウト処理説明図で
ある。

【図５】典型的なチラシのテンプレートを説明する図で
ある。

【図６】商品スペックマスターの１レコードの内容を説
明する図である。

【図７】需要予測サーバー１０の概略構成図である。

【図８】売上げ実績データベース４０のデータ構造を説
明する図である。

【符号の説明】

１ 需要予測販促システム ２ ゲートウエイサーバー ５ ＤＴＰクライアント ６ 出力機 ７ インターネット告知用ＷＷＷサーバー ８ ＬＡＮケーブル線 ９ インターネット １０ 需要予測サーバー １１ 需要予測エンジン １２ 売上げ実績データベース管理手段 ２０ ＤＴＰサーバー ３０ メディア制作用データベース ４０ 売上げ実績データベース

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 3E042 CD02 EA06

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 過去の蓄積された売上実績データと前週
   のＰＯＳデータから商品分類毎の次週の売上を予測し、
   次週の販売促進メディアに掲載する商品分野毎の掲載ス
   ペースまたは掲載商品数を決定する第１工程、前週まで
   数週間の週毎のＰＯＳデータから商品分類毎の売れ筋商
   品を分析し販促メディアへの掲載商品順位を決定する第
   ２工程、第１工程と第２工程の結果に基づいて、商品Ｉ
   Ｄをキーに商品スペック情報を蓄積記録したメディア制
   作用データベースから必要なデータを抽出して次週の販
   促メディアの体裁を編集レイアウトする第３の工程から
   構成される需要予測に基づいた販促メディアを制作する
   需要予測販促方法。
2. 【請求項２】 前記第１工程は、過去の各商品分類の売
   上実績データから求めた季節変動自己回帰過程モデルに
   従って次週の売上を予測するものである請求項１に記載
   の需要予測販促方法。
3. 【請求項３】 過去の蓄積された売上実績データと前週
   までの数週間の週毎のＰＯＳデータから商品分類毎の次
   週の売上を予測し、さらに、各商品分類の現時点の売れ
   筋商品を分析して、次回の販促メディアへの商品分類毎
   の掲載商品順位を決定する需要予測エンジンと、商品Ｉ
   Ｄをキーとした商品スペック情報、商品画像データ、お
   よび、販促メディアのテンプレートレイアウトデータ等
   を蓄積管理するメディア制作用データベースと、前記需
   要予測エンジンの予測分析結果から前記メディア制作用
   データベースを参照して必要な商品スペックデータを読
   み出し、前記テンプレートレイアウトデータに基づいて
   レイアウト編集を自動的に行うＤＴＰサーバーと、を備
   えて、ＰＯＳデータに基づく売上予測により販促メディ
   ア上の掲載スペースまたは掲載商品数を商品分類毎に決
   定し、割当てられた掲載スペースまたは掲載商品数を各
   商品分類の掲載商品順位に従って埋めてゆくことで次週
   の販促メディアの編集レイアウトを自動的に行う事を特
   徴とする需要予測販促システム。
4. 【請求項４】 前記需要予測エンジンは、過去の売上実
   績データから求めた季節変動自己回帰過程モデルに従っ
   て商品分類毎の次週の売上を予測する売上予測手段と、
   商品分類内での現在の売上シェアの大きい商品と売上シ
   ェアの伸びが大きい商品を抽出する売れ筋商品分析手段
   を備えたものである請求項３に記載の需要予測販促シス
   テム。