JP2003178356A - 販売予測方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】商品販売動向を考慮して自動販売機の在庫管理
を行うための基礎情報となる、精度の高い日別販売予測
を提供する。 【解決手段】各自動販売機について過去の日別販売実績
および曜日別稼働状況を取得した後（Ｓ１００）、イベ
ント係数を算定し（Ｓ１０１）、これに基づいてイベン
トテーブルを作成する（Ｓ１０２）。次に、上記イベン
ト係数を用いて過去の日別販売実績を修正し（Ｓ１０
３）、これに基づいて、曜日別の販売量の相対比を示す
曜日別販売係数を算出し（Ｓ１０４）、販売係数テーブ
ルを作成する（Ｓ１０６）。このようにして得られた係
数テーブルを用いて販売予測を行う（Ｓ１０７）。すな
わち、販売量平均値に曜日別販売係数および曜日別稼働
状況を乗算して予測値を得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自動販売機による
商品の販売における販売予測方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、自動販売機への商品の装填は、通
常、自動販売機を管理する者が一定期間ごとに自動販売
機を巡回し、自動販売機に対して装填し得るだけの商品
を補填する方式により行われていた。

【０００３】しかしながら、商品や自動販売機の種類に
よっては、上記のような方式によるのではなく、自動販
売機を介した商品の販売市場を取り巻く変動要因を考慮
しながら適正量の商品を装填する方式が望まれる場合が
ある。こうした方式による装填を実現するためには、商
品販売動向と連動した安全在庫という概念を用いて在庫
管理をすることが必要となることから、商品ごとに、迅
速かつ正確な日別販売予測を立てることが要求される。

【０００４】ところが、前述のように従来の自動販売機
への商品の装填は自動販売機に対して装填し得るだけの
商品を補填する方式がとられることが多く、安全在庫な
いし在庫基準といった概念により在庫管理がなされるこ
とがあまり無かった。このため、商品ごとの販売予測を
日別に策定する検討はほとんどなされた例が無かった。
従来、自動販売機における販売予測について検討された
例もいくつかあるが、これらの多くは賞味保証期間との
関係で商品が自動販売機内におかれる時間を制御する等
を目的とするものである。

【０００５】たとえば、再公表特許ＷＯ９７／２４７０
１号公報には、カップ式自動販売機や熱湯を麺に注ぐ等
して販売する食品自動販売機等による商品の販売におい
て、その日のどの時間帯にどの商品がどの位販売される
かを予測し、その予測に基づいて事前に販売準備を行
い、短時間に多量の販売を可能にする技術が開示されて
いる。また特開２０００−９９８１９号公報には、レギ
ュラーコーヒーの自動販売機等において、一日における
様々な状況の発生に起因する予測誤差を小さくして予測
精度を高めた販売予測方法が開示されている。

【０００６】しかしながら上記公報に代表される一日内
の各時間帯における販売量の変動を予測する技術は、
「時分」「時間帯」に配慮したものであり、安全在庫と
いう概念を用いて在庫管理を行う際に必要となる販売予
測に適用することは困難である。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】本発明は上記事情に鑑
みなされたものであって、商品販売動向を考慮して自動
販売機の在庫管理を行うための基礎情報となる、精度の
高い日別販売予測を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明によれば、情報処
理装置を用いて自動販売機による日別の商品販売量を予
測する方法であって、前記自動販売機について、過去の
日別販売実績および曜日別稼働状況を取得するステップ
と、過去の日別販売実績に基づいて、イベント期間中の
販売量の変動を示すイベント係数を算出するステップ
と、前記イベント係数を用いて過去の日別販売実績を修
正するステップと、修正された過去の日別販売実績に基
づいて、曜日別の販売量の相対比を示す曜日別販売係数
を算出するステップと、前記曜日別販売係数および曜日
別稼働状況を考慮して、該自動販売機による日別の商品
販売量を予測するステップと、を含むことを特徴とする
販売予測方法が提供される。

【０００９】本発明は、商品販売量を日別に予測し、こ
れにより、合理的な商品装填計画を策定するための基礎
となる販売予測結果を提供するものである。

【００１０】本発明における「イベント」とは、商品の
販売量に影響する催し等をいい、見本市、デパート等の
催事、海水浴、花火大会等、人出の大小に影響するでき
ごと等をいう。

【００１１】本発明における「イベント係数」とは、期
間中の販売量の変動を示すものである。たとえば平均販
売量を１としたときの販売量相対値等を用いることがで
きる。本発明においては、このイベント係数を用いて過
去の日別販売実績を修正する。このため、販売予測の基
礎となる過去の日別販売実績の情報の正確度を顕著に高
めることができる。イベント係数は、上記したような見
本市、デパート等の催事等がある場合は「１」より大き
い値とする。またオフィスビルについては、ゴールデン
ウイーク等の連休期間中のイベント係数は１未満とし、
正月のイベント係数は０とする。

【００１２】本発明においては、この修正された過去の
日別販売実績に基づいて曜日別販売係数が算出される。
曜日別販売係数とは曜日別の販売量の相対比を示すもの
であり、たとえば平均販売量を１としたときの各曜日の
販売量相対値を用いることができる。本発明において
は、この曜日別販売係数および曜日別稼働状況を考慮し
て日別の商品販売量を予測する。すなわち、日別に収集
した販売実績に基づいて曜日別に構成された一週間を基
本単位とする販売予測が提供される。日単位の構成を一
週間を基本単位とする構成に再構築しているため、販売
予測の算定を定型的に扱うことができ、予測に必要なパ
ラメータの設定テーブルを簡潔なものとすることができ
る。この結果、販売予測の計算の負荷を小さくすること
ができる上、パラメータの管理の負荷を低減することが
できる。

【００１３】本発明において、販売量予測の対象の日に
複数のイベントが存在する場合、各イベントに対応する
イベント係数を乗算し、その結果を考慮して日別の商品
販売量を予測する構成とすることができる。また、イベ
ント係数を用いて過去の販売実績を修正するステップに
おいて、過去一定期間の日別販売実績をイベント係数で
除算した後、当該期間における平均販売量との差異が所
定のパラメータ以上の販売データを削除する構成とする
ことができる。

【００１４】また、曜日別の自動販売機の稼働状況を取
得するステップにおいて、複数の自動販売機をロケーシ
ョン毎に分類し、該ロケーションの操業状況を該ロケー
ション内の自動販売機の稼働状況とすることができる。

【００１５】本発明において、前記情報処理装置と前記
自動販売機とが、ネットワークを介して通信可能に接続
されており、前記情報処理装置は、前記ネットワークを
介して前記過去の日別販売実績を取得する構成とするこ
とができる。

【００１６】本発明において、販売量を予測する対象と
なる自動販売機が複数存在し、前記情報処理装置とネッ
トワークを介して通信可能に接続されたオンライン自動
販売機と、前記情報処理装置と通信可能に接続されてい
ないオフライン自動販売機とを含み、オンライン自動販
売機の過去の日別販売実績は日毎に取得された販売デー
タからなり、オフライン自動販売機の過去の日別販売実
績は隔日に取得された販売データからなり、オフライン
自動販売機による日別の商品販売量を下記サブステップ
（ａ）および（ｂ）により求める構成とすることができ
る。 （ａ）オフライン自動販売機の過去一定期間の販売デー
タの平均値を求めるサブステップ （ｂ）前記オンライン自動販売機について算出した前記
イベント係数、前記曜日別販売係数を前記平均値に乗算
して該自動販売機による日別の商品販売量の予測値を算
出するサブステップ このようにすれば、オンライン自動販売機およびオフラ
イン自動販売機から集信したデータを利用することによ
り、情報量の少ないオフライン自動販売機についても、
オンライン自動販売機と同様に販売予測を立てることが
できる。

【００１７】さらに本発明によれば、複数の自動販売機
へ商品を装填する計画を策定する方法であって、上記販
売量予測方法により得られた予測販売量に基づいて、自
動販売機へ商品を装填する日および装填量を決定する装
填計画策定方法が提供される。

【００１８】なお、本発明は曜日別稼働状況を取得し、
これを考慮して販売予測を行っているが、この曜日別稼
働状況を活用することによって自動販売機への商品装填
計画と円滑に連動させることもできる。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明につ
いてさらに詳細に説明する。ここでは、たばこの自動販
売機の販売予測を例に挙げて説明する。図１は、たばこ
の自動販売機への商品の装填計画のイメージ図である。
装填者は、曜日毎に複数のロケーションを訪問する。ロ
ケーションとは自動販売機の配置される場所の単位をい
い、ビル、店舗等、原則として稼働日が共通するものを
いう。各ロケーションには複数の自動販売機が配置され
ており、装填者は、これらの自動販売機に順次、装填作
業を行っていく。

【００２０】本発明においては、このような装填計画を
実施する基礎となる販売予測を提供するものである。し
たがって、この販売予測は、自動販売機ごとに日別に算
定されていることが望まれる。

【００２１】図２は、本実施形態における販売予測の手
順を示すフローチャートである。まず、各自動販売機に
ついて、過去の日別販売実績および曜日別稼働状況を取
得する（Ｓ１００）。

【００２２】つづいてイベント係数を算定し（Ｓ１０
１）、これに基づいてイベントテーブルを作成する（Ｓ
１０２）。各イベントについての係数の例を図３（ａ）
に示す。また、これに基づいて算定されたイベント係数
を掲載したイベントテーブルの例を図３（ｂ）に示す。
ここで、販売量予測の対象の日に複数のイベントが存在
する場合、各イベントに対応するイベント係数を乗算し
た結果を当該日の「イベント係数」とする。たとえば、
図３（ｂ）における自動販売機識別番号１００１０２、
１００１０３については、それぞれ単一のイベント「大
規模建設現場」のみが対応しているため、「大規模建設
現場」の係数「１．１」がイベント係数となる。一方、
販売機識別番号１００１０１については、イベント「大
規模建設現場」およびイベント「野外コンサート」が対
応しているため、それぞれのイベントに対応する係数
「１．１」および「１．５」の積「１．７」がイベント
係数となる。このように計画日に対して、情報を重畳的
に蓄積させ反映させることによって適切なイベント係数
を求めることができる。

【００２３】次に、上記イベント係数を用いて過去の日
別販売実績を修正するステップを行う（図２のＳ１０
３）。修正の仕方は種々の方法を採用し得るが、本実施
形態では、過去一定期間の日別販売実績をイベント係数
で除算した後、当該期間における平均販売量との差異が
所定のパラメータ以上の販売データを削除することによ
り修正を行っている。日別販売実績をイベント係数で除
算した後、突出した異常値を除去することにより実績デ
ータの適正化を図ることができる。異常値の判断は、た
とえば、 (i)２シグマ範囲から外れたデータを削除する方法 (ii)４シグマ範囲から外れたデータを削除する方法 等を用いることができる。(i)の方法は、やや突出した
異常値を除去するものである。(ii)の方法は、入力ミス
等、極端な異常値を除去するものである。除去する基準
を適宜に設定することによって、状況に応じた適切な異
常値除去を行うことができる。図４は、このような異常
値を削除する例を示したものである。

【００２４】次に、上記のようにして修正した過去の日
別販売実績に基づいて、曜日別の販売量の相対比を示す
曜日別販売係数を算出する（図２のＳ１０４）。過去の
日別販売実績を曜日別に分類し、各曜日の販売量を比較
することにより、曜日別販売係数を求める。

【００２５】販売予測を正確に立てようとした場合、自
動販売機による購入が可能な状態にあるかどうかの把握
が必要となる。たとえば、休日に閉鎖されるビルの内部
に配置された自動販売機の場合、休日はその自動販売機
による購入が不可能な状態となる。このため、その自動
販売機についてはその日の在庫変動は生じない。そこで
本実施形態では、自動販売機の稼働状況を考慮して販売
係数テーブルを作成している。すなわち、図２におい
て、ステップ１０４のオペ可／不可（ＯＰ可／不可）入
力とステップ１０４で求めた曜日別販売係数に基づいて
販売係数テーブルを作成する（Ｓ１０６）。図５は販売
係数テーブルの一例を示すものである。「ＯＰ可」とあ
るのは、オペレーション可能、すなわち、商品装填可能
という意味であり、「ＯＰ不可」とあるのは、オペレー
ション不可能、すなわち、商品装填不可能という意味で
ある。本実施形態では、このＯＰ可／不可という情報
を、各自動販売機の購入可否情報（その自動販売機から
商品を購入できるか否かを示す情報）と見なしている。
「ＯＰ可」の状態であれば、その自動販売機は、通常、
購入可能な状態にあると考えられ、また、「ＯＰ不可」
の状態であれば、その自動販売機は、通常、購入不可能
な状態にあると考えられるからである。

【００２６】図５の係数テーブルにおいて、装填可能す
なわち購入可能な状態にあるロケーション内の自動販売
機については「ＯＰ可」のセルに係数が保有され、装填
不可能すなわち購入不可能な状態にあるロケーション内
の自動販売機については「ＯＰ不可」のセルに係数が保
有される。予測対象日にこれらのパターンが存在しない
もの、たとえば隔週や月１回の休業日等を有する店舗に
併設された自動販売機については、「計」のセルに係数
が保有される。

【００２７】本実施形態では、上記ＯＰ可／不可情報、
すなわち、自動販売機の購入可否情報は、各自動販売機
ごとに把握するのではなく、自動販売機の属するロケー
ション単位で把握する。１日ごと自動販売機1台ごとの
商品購入可否状況を管理する労力は過大なものとなる。
そこで、本実施形態では商品購入可否をロケーションご
とに管理し、各自動販売機の商品購入可否の把握を行う
こととしている。たとえば複数の自動販売機がビルの内
部に設置されている場合、その自動販売機により商品を
購入できるのはそのビルの操業日に限られる。そのビル
が土曜日と日曜日は操業しておらず人が立ち入ることの
できない状態である場合、これらの日は、上記自動販売
機により商品を購入することはできない。そこで本実施
形態では、ロケーションの操業状況をロケーション内の
自動販売機の稼働状況とみなし、ロケーション単位の管
理により自動販売機の商品購入可否の把握を行ってい
る。以上のようにすることで、ユーザのテーブル整備の
負荷を低減することができる。

【００２８】以上のようにして得られた係数テーブルを
用いて販売予測を行う（図２、Ｓ１０７）。すなわち、
販売量平均値に曜日別販売係数および曜日別稼働状況を
乗算して予測値を得る。

【００２９】上記実施形態では、情報処理装置と自動販
売機とが、ネットワークを介して通信可能に接続されて
おり、この情報処理装置が、ネットワークを介して過去
の日別販売実績を取得する態様を採用しているが、販売
量を予測する対象となる自動販売機が複数存在し、情報
処理装置とネットワークを介して通信可能に接続された
オンライン自動販売機と、情報処理装置と通信可能に接
続されていないオフライン自動販売機とを含む構成とす
ることもできる。オンライン自動販売機の過去の日別販
売実績は日毎に取得された販売データからなり、オフラ
イン自動販売機の過去の日別販売実績は隔日に取得され
た販売データからなる。このような場合、オフライン自
動販売機から取得した過去の日別販売実績からは曜日別
販売係数を正確に求めることが困難な場合がある。たと
えば、当該オフライン自動販売機への装填日が特定の曜
日に偏った場合、正確な曜日別販売係数を求めることが
難しくなる。この結果、オフライン自動販売機による日
別の商品販売量は一般にオンライン自動販売機と比較し
て困難なものとなる。

【００３０】そこで、このような場合は、以下のステッ
プによりオフライン自動販売機による日別の商品販売量
を以下の（ａ）および（ｂ）を実行することにより求め
る。 （ａ）オフライン自動販売機の過去一定期間の販売デー
タの平均値を求める。

【００３１】図６はこのプロセスを模式的に示したもの
である。まずのように、装填時の累積データを収集し
た後、のように累積データを前回装填時以降に平均し
てばらまく。その後、のように次回装填時まで平均値
を延長する。 （ｂ）オンライン自動販売機について算出した曜日別販
売係数を上記平均値に乗算して該自動販売機による日別
の商品販売量の予測値を算出する。このオンライン自動
販売機は、当該オフライン自動販売機と同一ロケーショ
ン内にあることが望ましいが、同一ロケーション内に無
くとも、同様の販売動向を示すと想定されるロケーショ
ン内の自動販売機を選択することもできる。

【００３２】このようにすれば、オンライン自動販売機
およびオフライン自動販売機から集信したデータを利用
することにより、情報量の少ないオフライン自動販売機
についても、オンライン自動販売機と同様に販売予測を
立てることができる。以上、本発明の一実施形態につい
て述べたが、これは本発明の例示であり、上記以外の様
々な構成を採用することもできる。

【００３３】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、商
品販売動向を考慮して自動販売機の在庫管理を行う際に
必要となる、精度の高い日別販売予測方法が提供され
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】たばこの自動販売機への商品の装填計画のイメ
ージ図である。

【図２】販売予測の手順を示すフローチャートである。

【図３】各イベントについての係数の例を示す図であ
る。

【図４】異常値を削除する方法を説明するための図であ
る。

【図５】係数テーブルの一例を示す図である。

【図６】オフライン自動販売機の販売データの取扱いを
説明するための図である。

フロントページの続き (72)発明者 貴島 俊也 東京都港区虎ノ門二丁目２番１号 日本た ばこ産業株式会社内 Ｆターム(参考） 3E044 AA01 CB01 CC01 DA08 DC01 DE01

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 情報処理装置を用いて自動販売機による
   日別の商品販売量を予測する方法であって、 前記自動販売機について、過去の日別販売実績および曜
   日別稼働状況を取得するステップと、 過去の日別販売実績に基づいて、イベント期間中の販売
   量の変動を示すイベント係数を算出するステップと、 前記イベント係数を用いて過去の日別販売実績を修正す
   るステップと、 修正された過去の日別販売実績に基づいて、曜日別の販
   売量の相対比を示す曜日別販売係数を算出するステップ
   と、 前記曜日別販売係数および曜日別稼働状況を考慮して、
   該自動販売機による日別の商品販売量を予測するステッ
   プと、を含むことを特徴とする販売予測方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の販売予測方法におい
   て、販売量予測の対象の日に複数のイベントが存在する
   場合、各イベントに対応するイベント係数を乗算し、そ
   の結果を考慮して日別の商品販売量を予測することを特
   徴とする販売予測方法。
3. 【請求項３】 請求項１または２に記載の販売予測方法
   において、前記イベント係数を用いて過去の販売実績を
   修正するステップにおいて、過去一定期間の日別販売実
   績を前記イベント係数で除算した後、当該期間における
   平均販売量との差異が所定のパラメータ以上の販売デー
   タを削除することを特徴とする販売予測方法。
4. 【請求項４】 請求項１乃至３いずれかに記載の販売予
   測方法において、曜日別の自動販売機の稼働状況を取得
   するステップにおいて、複数の自動販売機をロケーショ
   ン毎に分類し、該ロケーションの操業状況を該ロケーシ
   ョン内の自動販売機の稼働状況とすることを特徴とする
   販売予測方法。
5. 【請求項５】 請求項１乃至４いずれかに記載の販売予
   測方法において、前記情報処理装置と前記自動販売機と
   が、ネットワークを介して通信可能に接続されており、
   前記情報処理装置は、前記ネットワークを介して前記過
   去の日別販売実績を取得することを特徴とする販売予測
   方法。
6. 【請求項６】 請求項１乃至４いずれかに記載の販売予
   測方法において、販売量を予測する対象となる自動販売
   機が複数存在し、前記情報処理装置とネットワークを介
   して通信可能に接続されたオンライン自動販売機と、前
   記情報処理装置と通信可能に接続されていないオフライ
   ン自動販売機とを含み、 オンライン自動販売機の過去の日別販売実績は日毎に取
   得された販売データからなり、 オフライン自動販売機の過去の日別販売実績は隔日に取
   得された販売データからなり、 前記オフライン自動販売機による日別の商品販売量を下
   記サブステップ（ａ）および（ｂ）により求めることを
   特徴とする販売量予測方法。 （ａ）オフライン自動販売機の過去一定期間の販売デー
   タの平均値を求めるサブステップ （ｂ）前記オンライン自動販売機について算出した前記
   イベント係数、前記曜日別販売係数を前記平均値に乗算
   して該自動販売機による日別の商品販売量の予測値を算
   出するサブステップ
7. 【請求項７】 複数の自動販売機へ商品を装填する計画
   を策定する方法であって、請求項１乃至６いずれかに記
   載の販売量予測方法により得られた予測販売量に基づい
   て、自動販売機へ商品を装填する日および装填量を決定
   する装填計画策定方法。