JP2004030002A - 需要予測方法およびシステム - Google Patents
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Abstract
【課題】精度および効率に優れた需要予測を低コストのもとで実現する需要予測方法を提供する。
【解決手段】顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とする需要予測方法。
【選択図】 図３
【解決手段】顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とする需要予測方法。
【選択図】 図３
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、各種製品に関する需要予測をコンピュータにて行う方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
市場ニーズに即した製品を、要求される時期にその要求量にあわせてタイミングよく、しかも経済的に生産する、という生産管理の思想が企業の経済活動には欠かせない。自ずと将来の製品需要を予測する必要性が高まり、種々の需要予測方法が提案されてきた。例えば、最小自乗法を利用して過去の需要データの算術平均を計算し将来もこの不規則変動が継続するとして算術平均値を予測値とする算術平均法、需要の時系列に対して最小自乗法を導入して求めた回帰直線を延長して予測を行う回帰直線法、時系列の各時点に対してそれを中心とする前後若干の一定期間に最小自乗法によるｐ次の多項式をあてはめ、その一定期間の中央時点を推定された正規方程式に基づいて計算する移動平均法、過去の需要に何らかの重み付けをしてこの加重の総計が１になる加重平均法の一種である指数平滑法、等々、提案されてきた手法も様々である。実際にはこれらの手法を実現するアプリケーションプログラムを、製品特性にあわせて取捨選択してコンピュータ上で使用し、過去の需要データをベースに解析を行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
例えば上記した各種手法を組み合わせて解析を行う場合、需要予測対象となる製品の特性毎に手法を変更しながら解を模索し続けなければならない。多数のアルゴリズム（各手法のアプリケーションプログラム）による需要予測計算を高機能のコンピュータにより自動化して解析精度を向上させることは可能だが、膨大な最適化（組合せ）計算を処理できるコンピュータを導入するためのコストが大きかった。しかも、そのアプリケーションプログラムは高価であり、これらを導入可能な者（企業等）が資金体力の面で限定されがちとなっていた。
【０００４】
一方、１つの手法のみで解析結果を求めてその結果を人が総合判断することも考えられる。しかし、補正を何度も行う必要があることから、頻繁に解析を繰り返さざるをえない。すると確かに簡素なプログラムを安価なコンピュータを用いて実行させることで需要予測が可能となる一方で、解析作業に費やす時間が多くヒューマンリソースとその人件費の増大につながっていた。
【０００５】
また、従来手法において解析のベースとなるのは、例えば過去数年分の出荷実績である。ここでの思想は、「過去の要因は将来も同様に影響をもつ」とするものであり、製品ライフサイクルの変化が速い昨今の消費状況に追随することは困難といえる。特に顧客あるいはそのニーズの多様化が進む現在においてはなおさら解析結果の妥当性が低下さざるをえない。
【０００６】
他方、いわゆる家電回収法の施行が開始されるなど、リサイクル社会の本格的到来が目前であるが、製品の回収予測を行う手法は提案されていなかった。したがって、回収予測に応じて部品の再利用を計画し製品生産コストを抑制するなど、リサイクル部品を活用した生産性向上の目途が不明確であった。
【０００７】
加えて、製品購買者、つまり顧客の単位である家族の形態が、家族構成員の出産や入学、卒業、就職、結婚などといった節目毎に変化することに対応して需要予測を行うことがなかった。家族構成が変化しやすい現況に過去の購買トレンドを無配慮に当てはめるとしても、その解析結果の妥当性が低下する惧れがあった。
【０００８】
本発明は、上記のような課題に鑑みなされたものであって、精度および効率に優れた需要予測を低コストのもとで実現する需要予測方法およびそのシステムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明の需要予測方法は、各種製品に関する需要予測をコンピュータにて行う方法であって、前記コンピュータが、顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について詳細に説明する。本実施形態の背景として、顧客たる或る家庭における家電機器（製品）１０に関する各種情報を、当該家庭に設置した電力会社（電力供給機関）由来の端末機器２０（顧客端末）にて取得するものとする。この端末機器２０が取得した情報は電力会社側サーバ３０に格納されてデータベース化され、提携した家電メーカのメーカ側コンピュータ４０とこれを共有することとする（勿論、家電機器１０由来の各種情報は、端末機器２０からメーカ側コンピュータ４０に直接渡るとしてもよい）。メーカ側コンピュータ４０もしくは電力会社側サーバ３０ではこの情報をベースに本発明の需要予測方法を適用し需要予測を行う。
【００１１】
勿論、本実施例だけに本発明の適用範囲が限定されるものではなく、顧客の使用する種々の製品に関する情報を収集し、この情報に基づき需要予測を行ういずれの状況にも本発明を適用することが可能であるのは言うまでもない。また、顧客としては、一般家庭に限定されるものではなく、企業、各種団体、官公庁など個人以外のものも含み、つまり製品を使用する顧客全てを含めることが可能である。
【００１２】
図１は実施形態における需要予測方法を適用したビジネス相関図である。上記したような、顧客、電力会社、家電メーカの３者の関係においてビジネスが動いている。ここで各社間でのビジネスの流れを説明すると、家電メーカから家電機器１０を購入して使用する顧客がまず存在する。この顧客は家電機器１０を使用するために勿論電気を用いる。この電源供給を行うのは電力会社である。この電力会社は、顧客が使用する家電機器１０を例えば電灯線を通じてネットワーク化し、いわゆる情報家電としてその使用情報等を適宜タイミングでモニタリング可能となっている。ここで集められた家電機器１０に関する情報（図ではその他の情報も含む顧客情報としている）は、電力会社側のデータベースに格納され、家電メーカの営業部門および製造部門と共有される。
【００１３】
もちろん顧客の電気使用料金もこのデータベースに格納され、所定時に参照されて料金徴収に活用される。この時、家電メーカから顧客に販売した商品の代金もこの電気使用料金に加算して徴収することが可能である。家電メーカの製造部門では、データベースに蓄積された顧客の情報に基づき精度の高い需要予測を行って、製品の生産計画を立案する。また、営業部門では、製品の買い換えや新規購入のタイミングが到来すると推定される顧客に対して効率的な営業活動を実行するのである。
【００１４】
図２は実施形態における需要予測システムを含むネットワーク構成図である。このネットワークは、家電機器１０、端末機器２０、電力会社側サーバ３０、メーカ側コンピュータ４０から構成されている。実際には、顧客は多数存在するので、多数の家電機器１０が存在し、また多数の端末機器２０が電力会社側サーバ３０に接続されることになる。また、各顧客先に家電機器１０は複数存在し得る。ここでは簡単のため、家電機器１０および端末機器２０とも１つずつのみを図示している。
【００１５】
端末機器２０およびメーカ側コンピュータ４０は、それぞれインターネットや専用線などのネットワーク回線と例えば通信装置を備えた制御部２１、４１を介して、電力会社側サーバ３０に接続されている。電力会社側サーバ３０でも通信装置を備えた制御部３１によりデータ送受信の制御を行っている。また、家電機器１０、端末機器２０、メーカ側コンピュータ４０ともに、データの入力インターフェイスたる入力部１２、２２、４２を備えると共に、出力インターフェイスたる出力部１３、２３、４３を備えている。その他にも、データ記憶装置１４、２４、４４を備えて、各機器間でやりとりする入出力情報や制御情報などを格納・管理している。
【００１６】
なお、家電機器１０は、例えば電源コードと一体に形成されたデータケーブル（図示せず）、ならびにこれに続く電源コンセント及び電源プラグ部分（図示せず）を介して端末機器２０と各種データの送受信を行うとする。この際、各家電機器１０にはネットワーク上でのアドレス、たとえばＩＰアドレス等が割り当てられ、個別に認識が可能となっている。
【００１７】
電力会社側サーバ３０は、制御部３１の他に顧客情報生成部３２、顧客情報ファイル生成部３３、及び顧客情報などが記憶されたリレーショナルデータベースなどのデータ記憶装置３４より構成される。顧客情報生成部３２は、各顧客が使用している家電機器１０の製造時期や使用開始時期、電力消費情報などの各顧客に関する情報を、電力供給単位（１つの消費電力メータを有する家庭やオフィスなどの顧客先）ごとに設けられた前記端末機器２０を介して取得する。取得した情報は、例えば顧客ＩＤや家電機器１０の種類ごとに集約し、適宜蓄積する。この顧客情報はデータ記憶装置３４に格納する。
【００１８】
なお、ここでいう“顧客情報”には、本発明における時期情報（例：家電機器１０の製造時期または使用開始時期の情報）、確率情報（例：家電機器１０を所定製品に更新する確率情報）、行事付帯消費情報（例：顧客等の将来行事に伴って購入が想定される製品およびその購入確率の情報。ライフステージ情報）、回収情報（例：家電機器１０が寿命を迎えた際などに家電メーカやリサイクル業者等に回収される確率、該当製品の部品の再利用可能率など）、占有情報（例：顧客が使用する製品群における他メーカの占有率や他メーカ関係者の家庭内有無）、補正情報（例：天候情報、景気動向情報、該当製品に割かれる関係予算増減情報）などが含まれるものとする。
【００１９】
顧客情報ファイル生成部３３は、端末機器２０を介して家電機器１０から取得した各種情報を基に、例えば顧客毎にとりまとめて加工しファイリングする。例えば、家電機器１０のメーカ名、型式、製造時期や使用開始時期などの時期情報や、顧客の家族構成やその属性、天候情報等の補正情報などを含む基本データファイル、また、この基本データファイルを処理して得る占有情報や確率情報等の内部処理データファイルとを生成する。また、その他の情報を外部から取得して活用する場合には外部入力データファイル、更に、過去の予測結果や他の解析結果等を取得して活用する場合には判定データファイルを生成し、利用可能とする。
【００２０】
電力会社側サーバ３０の制御部３１は、例えばメーカ側コンピュータ４０からの指示等を受けて、これら基本データファイルや内部処理データファイル等をデータ記憶装置３４にて参照し、所定製品に関する需要シミュレーションを実行するのである。この需要予測処理は、電力会社側サーバ３０で行ってその結果のみをメーカ側コンピュータ４０に返すとしてもよいし、メーカ側コンピュータ４０で行うとしてもよい。
【００２１】
端末機器２０は、例えば消費電力メータと一体に形成されたコンピュータであり、顧客先に存在する家電機器１０から適宜なタイミングでその消費電力情報や家電機器１０の属性情報等を取得する。ただし、この端末機器２０は、一般のパーソナルコンピュータ等に必要なネットワーク通信ソフトウェアなどをインストールとして使用することとしてもよい。また端末機器２０は、図示しないが、例えば顧客先のパーソナルコンピュータに接続されて、電力会社側サーバ３０から送信されるＧＵＩ情報などをディスプレイ等の出力装置に表示する。顧客側では、例えばそのＧＵＩ画面にて家族構成データや家電機器１０の使用開始時期などの基本データを入力することも可能となる。
【００２２】
なお、家電機器１０などの各電気製品は、赤外線などを利用した無線通信ポートを備え、顧客家庭の部屋内に設けられた端末機器２０側の無線通信ポートとの間でデータを無線送受信することとしてもよい。勿論、これら以外の方法によるデータ通信方法であってもよい。また、個々の家電機器１０を端末機器２０側で特定するためには、各家電機器１０に固有のＩＤを利用すればよい。さらに、各家電機器１０にＩＰアドレスなどのネットワークアドレスを保有させ、インターネットにおけるＴＣＰ／ＩＰなどの通信技術を利用してデータ通信を確立するとしてもよい。
【００２３】
メーカ側コンピュータ４０は、上記したように制御部４１、データ入出力を管理する入力部４２と出力部４３、及びデータ記憶装置４４とから構成されており、電力会社側サーバ３０に需要予測処理を要請し、その予測結果を参照もしくはダウンロード取得する。或いは、電力会社側サーバ３０から必要な情報を取得してみずから需要予測処理を実行する。
【００２４】
なお、端末機器２０は、ラップトップタイプを含む一般のパーソナルコンピュータだけでなく、例えばネットワーク接続可能な携帯電話機、ＰＤＡ、ゲーム機、ファックス機、デジタルＴＶなどネットワーク接続可能ないずれのコンピュータチップを備える機器でもよい。勿論、家電機器１０と一体となった機能であっても構わない。メーカ側コンピュータ４０は、需要予測処理をみずから行わないのであれば、端末機器２０と同様にネットワーク接続可能ないずれのコンピュータチップを備えた機器でもよいが、需要予測処理を行う場合には相応の計算処理能力を備えたコンピュータが必要となる。
【００２５】
加えて、家電機器１０、端末機器２０、電力会社側サーバ３０、メーカ側コンピュータ４０らをそれぞれつなぐネットワークに関しては、インターネットの他に、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ、専用線、電灯線ネットワーク、無線ネットワークなど様々なネットワークを採用することも出来る。また、ＶＰＮなど仮想専用ネットワーク技術を用いれば、インターネットにおいてセキュリティ性を高めた通信が確立され好適である。
【００２６】
次に、本実施形態の需要予測方法の具体的な処理手順について説明する。図３は、実施形態における需要予測方法の処理手順を示すフロー図であり、図４は実施形態における基本データおよびライフステージデータの構成図、図５は実施形態における予測対象の絞込条件設定画面のイメージ図である。ここではメーカ側コンピュータ４０にて需要予測処理を行う場合を想定する。需要予測を行うユーザは、まずはディスプレイ上で需要予測の対象とする家電機器１０の絞り込みを行う。その画面が図５の絞込条件設定画面５００である。なお、この絞り込みの対象となるデータは図４の基本データ４００があげられる。
【００２７】
ユーザがこの画面５００上のプルダウンメニュー５０１にて例えば製品名称として“エアコン１〜３”、“冷蔵庫１〜３”を選択し、製品絞込実行ボタン５０２をクリックしたとする。或いは何も指定せず、“絞込特に無し”のボタン５０３をクリックしたとする。メーカ側コンピュータ４０では、これを受け付けて（ｓ３０１）、該当する家電機器１０について基本データファイル中から前記基本データ等を参照して検索を行う。前記の絞込では、設定条件が製品名称であったから、基本データ４００の名称欄４０１にて「エアコン１」などの製品名称を検索する。設定条件に応じて他に、製造年度欄４０２、型式欄４０３、購入日欄４０４、製造メーカ欄４０５、家電機器１０の特徴を記す特徴欄４０６において同様の検索を実行する。
【００２８】
この基本データ４００が自身のデータ記憶装置４４に格納されていないと判明した場合（ｓ３０２、ｓ３０３）、図６に示すデータ取得画面６００において電力会社側サーバ３０に対するデータ取得の指定をユーザから受付ける。この画面６００では例えば先程設定した“エアコン１〜３”、“冷蔵庫１〜３”なる家電機器１０に該当する製品数を該当製品数欄６０１にて示す。そして、前記基本データファイル、内部処理データファイル、外部入力データファイル、判定データファイル等につきその取得可否の指示を、各指定欄６０２、６０３、６０４、６０５にて受け付ける。
【００２９】
ここでの取得指示の情報は、電力会社側サーバ３０に送信され、制御部３１を通じて前記データ記憶装置３４にて該当ファイルの検索が実行される。検索されたデータファイルは、メーカ側コンピュータ４０にダウンロードされる。メーカ側コンピュータ４０はこれを取得し（ｓ３０４）、需要予測に用いる情報として自身のデータ記憶装置４４など適宜な記憶手段に格納しておく。
【００３０】
図７は実施形態における予測条件の設定画面７００のイメージ図である。電力会社側サーバ３０から取得した情報を、顧客らが所有するたとえば“エアコン１”など所定の家電機器１０についてまとめた取得データ集約欄７０１と、予測条件指定欄７０４とからなる。取得データ集約欄７０１では、例えば、エアコン１について、その製造年度、型式、購入日、買い換え成功率（買い換え確率）、それに該当顧客がどのような家族構成であるかといったライフステージ分類などの情報が関係付けされている。これらの情報は、並び替え欄７０２にて例えば“買換成功率”と指定することにより昇順あるいは降順に並び替え出来る。また製品指定欄７０３で“エアコン１”以外の家電機器について指定すれば、該当家電機器に関する取得データが表示される。また、これら取得データは、修正ボタン７０７をクリックすることで適宜修正モードに設定されて、ユーザからの修正指示を受付けることが出来る。
【００３１】
ユーザは取得したデータを閲覧しつつ、需要予測を行う期間やタイムバケット（予測する単位期間）を前記予測条件指定欄７０４の期間指定欄７０５、タイムバケット欄７０６にて指定することが出来る。この画面７００では、例えば、予測期間が今から６ヶ月先までで、週毎の予測を行うとの指定を行っている。
【００３２】
メーカ側コンピュータ４０ではこれら条件指定を受けて、需要予測すべき期間を認識する。そこで、取得済みの情報から該当製品、例えば“エアコン１”についての製造年度（製造時期）や購入日（使用開始時期といった）時期情報と、前記予測期間とを対照する（ｓ３０５）。エアコン１の製品寿命が例えば１０年であり、ある顧客のエアコン１の購入日から１０年後の期日が現在から６ヶ月以内に到来するとすれば、その顧客のエアコン１は買い替える確率が高いと想定される。そこで、このような製品寿命を起点にした予測期間内の寿命到来有無をエアコン１らの対象製品について判定する（ｓ３０６）。
【００３３】
予測期間中に製品寿命が到来する家電機器が見つかった場合、当該家電機器を抽出する（ｓ３０７）とともに、その買い換え確率を認識する（ｓ３０８）。そして、エアコン１の抽出数に買い換え確率を乗ずることで、エアコン１を新しく買い替える更新数が推定される。ここでは更新が見込まれる数に着目したが、“更新程度”の意味として、例えばエアコン１の使用総数の何割が更新されるのかといった更新割合等も含まれる。
【００３４】
他方で、エアコン１らの対象製品が製品寿命を迎えて家電メーカやリサイクル業者らに回収される程度を予測することも出来る。そこでユーザから回収程度の算定指示を受けた場合（ｓ３１０）、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品、または該当顧客の前記将来行事に伴って購入が想定される製品と入れ替えられる旧製品、の回収確率またはその部品の再利用可能率を含む回収情報を取得する（ｓ３１１’）。この回収情報が既に前記ステップｓ３０４にて取得されていれば省略出来る。
【００３５】
続いて、前記対象製品または旧製品の抽出数とその回収確率または再利用可能率から、対象製品または旧製品もしくはそれらの部品の回収程度を算定する（ｓ３１２’）。例えば需要予測対象として抽出された“エアコン１”の抽出数が１００で、回収される確率が４０％であれば、回収程度は４０台ということになる。また、“エアコン１”の部品の再利用可能率が７０％であれば、４０台×７０％で２８台分の部品は回収できると予測される。メーカ側コンピュータ４０ではこのような予測処理を行って、その結果を生成する（ｓ３１３’）。この結果は例えば需要予測結果と一体にまとめられる。
【００３６】
一方、ステップｓ３０６において、予測期間に製品寿命が到来する対象製品がないと判定されたならば、対象製品、例えば“エアコン１”の顧客またはその家族に関するライフステージデータ（行事付帯消費情報）４１０（図４参照）を認識し、該当顧客らの出来事に合わせて購入が想定される製品を抽出する（ｓ３０７’）。このライフステージデータ４１０には、例えば、顧客家庭の各人の続柄４１１、年齢４１２、職業４１３、住所変更有無４１４、使用家電機器群における主要メーカー占有率４１５、そのうちの自社製品占有率４１６などの情報が含まれている。
【００３７】
そこで、例えば顧客の家族に予測期間中に一人暮らしを始める者が認められれば、新生活にあたって必要となるいわゆる白物家電等の各種家電の購入が予測される訳である。抽出した対象製品については需要予測期間にその購入タイミングが生じるのか判定し（ｓ３０８’）、需要予測期間中に購入が予測される場合には、その購入確率も参照しておく（ｓ３０９’）。需要予測期間中に購入が予測される対象製品が存在しない場合、製品寿命が到来するものも、将来行事に伴って購入が予測されるものも存在しないという予測結果となるわけであるから、処理は終了する。他方、メーカ側コンピュータ４０は、ライフステージデータ４１０に基づき抽出した製品の抽出数とその購入確率とから、将来行事に伴って購入される製品の購入程度を算定する（ｓ３１０’）。
【００３８】
更新程度ないし購入程度を算定したメーカ側コンピュータ４０は、これらの算定結果に基づき、需要予測結果を生成する（ｓ３１１）。前記したように回収程度を算定した場合にはこれも需要予測結果に統合処理する。予測処理が完了したならば、予測結果の表示指示を待ち受けると同時に補正指示を受け付ける補正指示画面を表示する。図８は実施形態における補正指示画面のイメージ図である。
【００３９】
何も補正を実施しない場合、ユーザはこの画面８００において予測結果表示ボタン８０１をクリックし、需要予測結果の閲覧を開始する。一方、需要予測の対象を製品名称等だけで絞り込んで処理してきた結果ではなく、その他の要因を反映させたいとユーザが望む場合もある。その補正条件には、例えば、全国総集荷量換算、天候予測情報、期予算増加率、他メーカ占有率考慮、などの条件が想定でき、補正条件指定欄８０２でその可否を受付ける（ｓ３１２）。
【００４０】
前記電力会社側サーバ３０またはメーカ側コンピュータ４０が詳細な情報を利用可能な家電機器は、全出荷量のうちの一部ということも考えられる。その場合、上述のように求めてきたある抽出数の対象製品に関する需要予測の結果を、全国総出荷量に比例させれば、全国規模での需要予測結果を得ることになる。これが全国総出荷量換算である。
【００４１】
また、天候予測情報は、例えば夏季の気温が一度違うだけで空調機器の売上げが大きく上下するといった需要にしめる天候要因を、需要予測結果に反映させる場合に活用する。具体的には、来年は猛暑が予想され、平均気温が平年より２度高いなどと予想されれば、エアコンの買い換え確率を所定割合高める処理を行う。 メーカが対象製品に力をいれて販売する場合、その関係予算も増加するはずであるから、営業結果も好結果が期待できる。そこで、そのメーカの期予算増加率に応じて需要予測を上方修正あるいは下方修正する。
【００４２】
また、顧客あるいはその家族に他メーカの関係者が含まれる場合、おそらくその家庭で使用する製品群における他メーカ製品の占有率は高いものとなりがちである。また、メーカを乗り換えてくれる望みも高くないと言える。そこでそのような顧客を需要予測結果から排除指定するのが、他メーカ占有率考慮欄８０３である。ここで指定チェックが入ると、メーカ側コンピュータ４０側では、ライフステージデータ４１０において、他メーカ占有率が高い顧客、あるいは翻って自社製品占有率４１６が低い顧客を認識し、当該顧客が有する対象製品を需要予測対象から除外処理する。勿論、これらの補正処理の指示は当ステップｓ３１２で受付けるのみならず、ステップｓ３０１〜ｓ３１２のいずれの段階で受け付けて、それに応じた処理を実行してもよい。
【００４３】
補正実行後予測結果表示ボタン８０４がユーザによりクリックされたならば、メーカ側コンピュータ４０はこれを受けて必要な補正情報を取得し、先に生成している需要予測結果に反映させる。補正情報はもともとメーカ側コンピュータ４０或いは電力会社側サーバ３０が備えるとしてもよいし、ネットワークを通じて外部の端末やサーバから取得するとしてもよい。図では、天候予測情報に基づいた補正指示がなされているから、例えば今後６ヶ月の平均気温等に基づき、エアコン１の需要予測を上下させる（ｓ３１４’）。補正が終了すれば、補正後の予測結果を生成し、ディスプレイやプリンタ、或いは他端末等に出力する（ｓ３１３）。
【００４４】
図９は実施形態における需要予測結果画面のイメージ図である。ここにおける需要予測結果画面９００は、予測期間を横軸に週毎の需要数が列挙される需要一覧９０１と、回収量一覧９０６とから主に構成される。需要一覧９０１では、自社の製品に買い替える量９０４と他社の製品に買い替える量９０５をそれぞれ表示し、需要予測の内訳が明確となっている。これら予測結果は、対象製品指定欄９０２にて製品毎に切り替え表示の指示を受け付けることが出来、また、補正前後での結果表示の切替指示を補正前後切替欄９０３にて受け付けることも出来る。得られた予測結果は、製品の製造部門や営業部門に対して送付選択欄ら９０８にて送付を指示すると、該当部門の所定端末宛に転送処理される。これは回収量についても同様で送付選択欄９０９にて指定を受け付ける。需要予測結果が生成され、適宜出力、転送されれば処理は終了する。
【００４５】
本発明に係る実施の形態としては次の通りとしてもよい。前記方法において、所定確率以上の製品を対象製品として前記時期情報を取得することとする。
【００４６】
また、前記方法において、顧客またはその家族に予想される将来行事に伴って購入が想定される製品およびその購入確率を含む行事付帯消費情報を取得するステップと、行事付帯消費情報に基づき、需要予測期間の将来行事に伴って購入が想定される製品を抽出するステップと、製品の抽出数とその購入確率とから、将来行事に伴って購入される製品の購入程度を算定するステップと、前記購入程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むこととする。
【００４７】
更に、前記方法において、前記各ステップにおいて抽出された、前記需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品、または前記将来行事に伴って購入が想定される製品と入れ替えられる旧製品、の回収確率またはその部品の再利用可能率を含む回収情報を取得するステップと、前記対象製品または旧製品の抽出数とその回収確率または再利用可能率から、対象製品または旧製品もしくはそれらの部品の回収程度を算定するステップと、前記回収程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むこととする。
【００４８】
また、前記方法において、顧客が使用する製品群における他メーカー占有率または他メーカー関係者の家庭内有無を含む占有情報を取得するステップと、取得した他メーカー占有率が所定値以上または他メーカー関係者が家庭内に存在するならば、該当製品を需要予測の対象から除外若しくは需要予測結果から該当製品に関するものを除外するステップと、を含むこととする。
【００４９】
更に、前記方法において、前記更新程度、購入程度、および回収程度の少なくともいずれかに、需要予測期間の天候情報、景気動向情報、該当製品メーカにおける関係予算増減情報といった補正情報を反映させるステップを含むこととする。
【００５０】
また、前記方法において、前記更新程度、購入程度、および回収程度の少なくともいずれかは、需要予測期間における時系列と対応付けされて表示されるデータ構造をなして出力装置に出力することとする。
【００５１】
更に、前記方法において、顧客が使用している製品に関する前記各情報を、電力供給単位ごとに設けられた電力供給機関の顧客先端末を介して取得することとする。
【００５２】
また、前記方法において、前記コンピュータは、顧客が使用している製品に関する前記各情報を格納するデータベースを備えて、当該データベースから前記各情報の取得を行うこととする。
【００５３】
更に、前記いずれかの需要予測方法を実現するコンピュータシステムであって、顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得する手段と、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出する手段と、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得する手段と、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定する手段と、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力する手段と、を含むことを特徴とする需要予測システムをなすこととする。
【００５４】
また、前記いずれかの需要予測方法をコンピュータ上で機能させるためのプログラムであって、顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とする需要予測プログラムをなすこととする。
【００５５】
更に、前記需要予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体をなすこととする。
【００５６】
【発明の効果】
本発明の需要予測方法によれば、精度および効率に優れた需要予測を低コストのもとで実現する需要予測方法を提供可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態における需要予測方法を適用したビジネス相関図である。
【図２】実施形態における需要予測システムを含むネットワーク構成図である。
【図３】実施形態における需要予測方法の処理手順を示すフロー図である。
【図４】実施形態における基本データおよびライフステージデータの構成図である。
【図５】実施形態における予測対象の絞込条件設定画面のイメージ図である。
【図６】実施形態におけるデータ取得画面例のイメージ図である。
【図７】実施形態における予測条件の設定画面のイメージ図である。
【図８】実施形態における補正指示画面のイメージ図である。
【図９】実施形態における需要予測結果画面のイメージ図である。
【符号の説明】
１０ 家電機器
１１、２１、３１、４１ 制御部
１２、２２、４２ 入力部
１３、２３、４３ 出力部
１４、２４、３４，４４ データ記憶装置
２０ 端末機器
３０ 電力会社側サーバ
４０ メーカ側コンピュータ
４００ 基本データ
４１０ ライフステージデータ
５００ 絞込条件設定画面
６００ データ取得画面
７００ 予測条件設定画面
８００ 補正指示画面
９００ 需要予測結果画面
【発明の属する技術分野】
本発明は、各種製品に関する需要予測をコンピュータにて行う方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
市場ニーズに即した製品を、要求される時期にその要求量にあわせてタイミングよく、しかも経済的に生産する、という生産管理の思想が企業の経済活動には欠かせない。自ずと将来の製品需要を予測する必要性が高まり、種々の需要予測方法が提案されてきた。例えば、最小自乗法を利用して過去の需要データの算術平均を計算し将来もこの不規則変動が継続するとして算術平均値を予測値とする算術平均法、需要の時系列に対して最小自乗法を導入して求めた回帰直線を延長して予測を行う回帰直線法、時系列の各時点に対してそれを中心とする前後若干の一定期間に最小自乗法によるｐ次の多項式をあてはめ、その一定期間の中央時点を推定された正規方程式に基づいて計算する移動平均法、過去の需要に何らかの重み付けをしてこの加重の総計が１になる加重平均法の一種である指数平滑法、等々、提案されてきた手法も様々である。実際にはこれらの手法を実現するアプリケーションプログラムを、製品特性にあわせて取捨選択してコンピュータ上で使用し、過去の需要データをベースに解析を行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
例えば上記した各種手法を組み合わせて解析を行う場合、需要予測対象となる製品の特性毎に手法を変更しながら解を模索し続けなければならない。多数のアルゴリズム（各手法のアプリケーションプログラム）による需要予測計算を高機能のコンピュータにより自動化して解析精度を向上させることは可能だが、膨大な最適化（組合せ）計算を処理できるコンピュータを導入するためのコストが大きかった。しかも、そのアプリケーションプログラムは高価であり、これらを導入可能な者（企業等）が資金体力の面で限定されがちとなっていた。
【０００４】
一方、１つの手法のみで解析結果を求めてその結果を人が総合判断することも考えられる。しかし、補正を何度も行う必要があることから、頻繁に解析を繰り返さざるをえない。すると確かに簡素なプログラムを安価なコンピュータを用いて実行させることで需要予測が可能となる一方で、解析作業に費やす時間が多くヒューマンリソースとその人件費の増大につながっていた。
【０００５】
また、従来手法において解析のベースとなるのは、例えば過去数年分の出荷実績である。ここでの思想は、「過去の要因は将来も同様に影響をもつ」とするものであり、製品ライフサイクルの変化が速い昨今の消費状況に追随することは困難といえる。特に顧客あるいはそのニーズの多様化が進む現在においてはなおさら解析結果の妥当性が低下さざるをえない。
【０００６】
他方、いわゆる家電回収法の施行が開始されるなど、リサイクル社会の本格的到来が目前であるが、製品の回収予測を行う手法は提案されていなかった。したがって、回収予測に応じて部品の再利用を計画し製品生産コストを抑制するなど、リサイクル部品を活用した生産性向上の目途が不明確であった。
【０００７】
加えて、製品購買者、つまり顧客の単位である家族の形態が、家族構成員の出産や入学、卒業、就職、結婚などといった節目毎に変化することに対応して需要予測を行うことがなかった。家族構成が変化しやすい現況に過去の購買トレンドを無配慮に当てはめるとしても、その解析結果の妥当性が低下する惧れがあった。
【０００８】
本発明は、上記のような課題に鑑みなされたものであって、精度および効率に優れた需要予測を低コストのもとで実現する需要予測方法およびそのシステムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成する本発明の需要予測方法は、各種製品に関する需要予測をコンピュータにて行う方法であって、前記コンピュータが、顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について詳細に説明する。本実施形態の背景として、顧客たる或る家庭における家電機器（製品）１０に関する各種情報を、当該家庭に設置した電力会社（電力供給機関）由来の端末機器２０（顧客端末）にて取得するものとする。この端末機器２０が取得した情報は電力会社側サーバ３０に格納されてデータベース化され、提携した家電メーカのメーカ側コンピュータ４０とこれを共有することとする（勿論、家電機器１０由来の各種情報は、端末機器２０からメーカ側コンピュータ４０に直接渡るとしてもよい）。メーカ側コンピュータ４０もしくは電力会社側サーバ３０ではこの情報をベースに本発明の需要予測方法を適用し需要予測を行う。
【００１１】
勿論、本実施例だけに本発明の適用範囲が限定されるものではなく、顧客の使用する種々の製品に関する情報を収集し、この情報に基づき需要予測を行ういずれの状況にも本発明を適用することが可能であるのは言うまでもない。また、顧客としては、一般家庭に限定されるものではなく、企業、各種団体、官公庁など個人以外のものも含み、つまり製品を使用する顧客全てを含めることが可能である。
【００１２】
図１は実施形態における需要予測方法を適用したビジネス相関図である。上記したような、顧客、電力会社、家電メーカの３者の関係においてビジネスが動いている。ここで各社間でのビジネスの流れを説明すると、家電メーカから家電機器１０を購入して使用する顧客がまず存在する。この顧客は家電機器１０を使用するために勿論電気を用いる。この電源供給を行うのは電力会社である。この電力会社は、顧客が使用する家電機器１０を例えば電灯線を通じてネットワーク化し、いわゆる情報家電としてその使用情報等を適宜タイミングでモニタリング可能となっている。ここで集められた家電機器１０に関する情報（図ではその他の情報も含む顧客情報としている）は、電力会社側のデータベースに格納され、家電メーカの営業部門および製造部門と共有される。
【００１３】
もちろん顧客の電気使用料金もこのデータベースに格納され、所定時に参照されて料金徴収に活用される。この時、家電メーカから顧客に販売した商品の代金もこの電気使用料金に加算して徴収することが可能である。家電メーカの製造部門では、データベースに蓄積された顧客の情報に基づき精度の高い需要予測を行って、製品の生産計画を立案する。また、営業部門では、製品の買い換えや新規購入のタイミングが到来すると推定される顧客に対して効率的な営業活動を実行するのである。
【００１４】
図２は実施形態における需要予測システムを含むネットワーク構成図である。このネットワークは、家電機器１０、端末機器２０、電力会社側サーバ３０、メーカ側コンピュータ４０から構成されている。実際には、顧客は多数存在するので、多数の家電機器１０が存在し、また多数の端末機器２０が電力会社側サーバ３０に接続されることになる。また、各顧客先に家電機器１０は複数存在し得る。ここでは簡単のため、家電機器１０および端末機器２０とも１つずつのみを図示している。
【００１５】
端末機器２０およびメーカ側コンピュータ４０は、それぞれインターネットや専用線などのネットワーク回線と例えば通信装置を備えた制御部２１、４１を介して、電力会社側サーバ３０に接続されている。電力会社側サーバ３０でも通信装置を備えた制御部３１によりデータ送受信の制御を行っている。また、家電機器１０、端末機器２０、メーカ側コンピュータ４０ともに、データの入力インターフェイスたる入力部１２、２２、４２を備えると共に、出力インターフェイスたる出力部１３、２３、４３を備えている。その他にも、データ記憶装置１４、２４、４４を備えて、各機器間でやりとりする入出力情報や制御情報などを格納・管理している。
【００１６】
なお、家電機器１０は、例えば電源コードと一体に形成されたデータケーブル（図示せず）、ならびにこれに続く電源コンセント及び電源プラグ部分（図示せず）を介して端末機器２０と各種データの送受信を行うとする。この際、各家電機器１０にはネットワーク上でのアドレス、たとえばＩＰアドレス等が割り当てられ、個別に認識が可能となっている。
【００１７】
電力会社側サーバ３０は、制御部３１の他に顧客情報生成部３２、顧客情報ファイル生成部３３、及び顧客情報などが記憶されたリレーショナルデータベースなどのデータ記憶装置３４より構成される。顧客情報生成部３２は、各顧客が使用している家電機器１０の製造時期や使用開始時期、電力消費情報などの各顧客に関する情報を、電力供給単位（１つの消費電力メータを有する家庭やオフィスなどの顧客先）ごとに設けられた前記端末機器２０を介して取得する。取得した情報は、例えば顧客ＩＤや家電機器１０の種類ごとに集約し、適宜蓄積する。この顧客情報はデータ記憶装置３４に格納する。
【００１８】
なお、ここでいう“顧客情報”には、本発明における時期情報（例：家電機器１０の製造時期または使用開始時期の情報）、確率情報（例：家電機器１０を所定製品に更新する確率情報）、行事付帯消費情報（例：顧客等の将来行事に伴って購入が想定される製品およびその購入確率の情報。ライフステージ情報）、回収情報（例：家電機器１０が寿命を迎えた際などに家電メーカやリサイクル業者等に回収される確率、該当製品の部品の再利用可能率など）、占有情報（例：顧客が使用する製品群における他メーカの占有率や他メーカ関係者の家庭内有無）、補正情報（例：天候情報、景気動向情報、該当製品に割かれる関係予算増減情報）などが含まれるものとする。
【００１９】
顧客情報ファイル生成部３３は、端末機器２０を介して家電機器１０から取得した各種情報を基に、例えば顧客毎にとりまとめて加工しファイリングする。例えば、家電機器１０のメーカ名、型式、製造時期や使用開始時期などの時期情報や、顧客の家族構成やその属性、天候情報等の補正情報などを含む基本データファイル、また、この基本データファイルを処理して得る占有情報や確率情報等の内部処理データファイルとを生成する。また、その他の情報を外部から取得して活用する場合には外部入力データファイル、更に、過去の予測結果や他の解析結果等を取得して活用する場合には判定データファイルを生成し、利用可能とする。
【００２０】
電力会社側サーバ３０の制御部３１は、例えばメーカ側コンピュータ４０からの指示等を受けて、これら基本データファイルや内部処理データファイル等をデータ記憶装置３４にて参照し、所定製品に関する需要シミュレーションを実行するのである。この需要予測処理は、電力会社側サーバ３０で行ってその結果のみをメーカ側コンピュータ４０に返すとしてもよいし、メーカ側コンピュータ４０で行うとしてもよい。
【００２１】
端末機器２０は、例えば消費電力メータと一体に形成されたコンピュータであり、顧客先に存在する家電機器１０から適宜なタイミングでその消費電力情報や家電機器１０の属性情報等を取得する。ただし、この端末機器２０は、一般のパーソナルコンピュータ等に必要なネットワーク通信ソフトウェアなどをインストールとして使用することとしてもよい。また端末機器２０は、図示しないが、例えば顧客先のパーソナルコンピュータに接続されて、電力会社側サーバ３０から送信されるＧＵＩ情報などをディスプレイ等の出力装置に表示する。顧客側では、例えばそのＧＵＩ画面にて家族構成データや家電機器１０の使用開始時期などの基本データを入力することも可能となる。
【００２２】
なお、家電機器１０などの各電気製品は、赤外線などを利用した無線通信ポートを備え、顧客家庭の部屋内に設けられた端末機器２０側の無線通信ポートとの間でデータを無線送受信することとしてもよい。勿論、これら以外の方法によるデータ通信方法であってもよい。また、個々の家電機器１０を端末機器２０側で特定するためには、各家電機器１０に固有のＩＤを利用すればよい。さらに、各家電機器１０にＩＰアドレスなどのネットワークアドレスを保有させ、インターネットにおけるＴＣＰ／ＩＰなどの通信技術を利用してデータ通信を確立するとしてもよい。
【００２３】
メーカ側コンピュータ４０は、上記したように制御部４１、データ入出力を管理する入力部４２と出力部４３、及びデータ記憶装置４４とから構成されており、電力会社側サーバ３０に需要予測処理を要請し、その予測結果を参照もしくはダウンロード取得する。或いは、電力会社側サーバ３０から必要な情報を取得してみずから需要予測処理を実行する。
【００２４】
なお、端末機器２０は、ラップトップタイプを含む一般のパーソナルコンピュータだけでなく、例えばネットワーク接続可能な携帯電話機、ＰＤＡ、ゲーム機、ファックス機、デジタルＴＶなどネットワーク接続可能ないずれのコンピュータチップを備える機器でもよい。勿論、家電機器１０と一体となった機能であっても構わない。メーカ側コンピュータ４０は、需要予測処理をみずから行わないのであれば、端末機器２０と同様にネットワーク接続可能ないずれのコンピュータチップを備えた機器でもよいが、需要予測処理を行う場合には相応の計算処理能力を備えたコンピュータが必要となる。
【００２５】
加えて、家電機器１０、端末機器２０、電力会社側サーバ３０、メーカ側コンピュータ４０らをそれぞれつなぐネットワークに関しては、インターネットの他に、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ、専用線、電灯線ネットワーク、無線ネットワークなど様々なネットワークを採用することも出来る。また、ＶＰＮなど仮想専用ネットワーク技術を用いれば、インターネットにおいてセキュリティ性を高めた通信が確立され好適である。
【００２６】
次に、本実施形態の需要予測方法の具体的な処理手順について説明する。図３は、実施形態における需要予測方法の処理手順を示すフロー図であり、図４は実施形態における基本データおよびライフステージデータの構成図、図５は実施形態における予測対象の絞込条件設定画面のイメージ図である。ここではメーカ側コンピュータ４０にて需要予測処理を行う場合を想定する。需要予測を行うユーザは、まずはディスプレイ上で需要予測の対象とする家電機器１０の絞り込みを行う。その画面が図５の絞込条件設定画面５００である。なお、この絞り込みの対象となるデータは図４の基本データ４００があげられる。
【００２７】
ユーザがこの画面５００上のプルダウンメニュー５０１にて例えば製品名称として“エアコン１〜３”、“冷蔵庫１〜３”を選択し、製品絞込実行ボタン５０２をクリックしたとする。或いは何も指定せず、“絞込特に無し”のボタン５０３をクリックしたとする。メーカ側コンピュータ４０では、これを受け付けて（ｓ３０１）、該当する家電機器１０について基本データファイル中から前記基本データ等を参照して検索を行う。前記の絞込では、設定条件が製品名称であったから、基本データ４００の名称欄４０１にて「エアコン１」などの製品名称を検索する。設定条件に応じて他に、製造年度欄４０２、型式欄４０３、購入日欄４０４、製造メーカ欄４０５、家電機器１０の特徴を記す特徴欄４０６において同様の検索を実行する。
【００２８】
この基本データ４００が自身のデータ記憶装置４４に格納されていないと判明した場合（ｓ３０２、ｓ３０３）、図６に示すデータ取得画面６００において電力会社側サーバ３０に対するデータ取得の指定をユーザから受付ける。この画面６００では例えば先程設定した“エアコン１〜３”、“冷蔵庫１〜３”なる家電機器１０に該当する製品数を該当製品数欄６０１にて示す。そして、前記基本データファイル、内部処理データファイル、外部入力データファイル、判定データファイル等につきその取得可否の指示を、各指定欄６０２、６０３、６０４、６０５にて受け付ける。
【００２９】
ここでの取得指示の情報は、電力会社側サーバ３０に送信され、制御部３１を通じて前記データ記憶装置３４にて該当ファイルの検索が実行される。検索されたデータファイルは、メーカ側コンピュータ４０にダウンロードされる。メーカ側コンピュータ４０はこれを取得し（ｓ３０４）、需要予測に用いる情報として自身のデータ記憶装置４４など適宜な記憶手段に格納しておく。
【００３０】
図７は実施形態における予測条件の設定画面７００のイメージ図である。電力会社側サーバ３０から取得した情報を、顧客らが所有するたとえば“エアコン１”など所定の家電機器１０についてまとめた取得データ集約欄７０１と、予測条件指定欄７０４とからなる。取得データ集約欄７０１では、例えば、エアコン１について、その製造年度、型式、購入日、買い換え成功率（買い換え確率）、それに該当顧客がどのような家族構成であるかといったライフステージ分類などの情報が関係付けされている。これらの情報は、並び替え欄７０２にて例えば“買換成功率”と指定することにより昇順あるいは降順に並び替え出来る。また製品指定欄７０３で“エアコン１”以外の家電機器について指定すれば、該当家電機器に関する取得データが表示される。また、これら取得データは、修正ボタン７０７をクリックすることで適宜修正モードに設定されて、ユーザからの修正指示を受付けることが出来る。
【００３１】
ユーザは取得したデータを閲覧しつつ、需要予測を行う期間やタイムバケット（予測する単位期間）を前記予測条件指定欄７０４の期間指定欄７０５、タイムバケット欄７０６にて指定することが出来る。この画面７００では、例えば、予測期間が今から６ヶ月先までで、週毎の予測を行うとの指定を行っている。
【００３２】
メーカ側コンピュータ４０ではこれら条件指定を受けて、需要予測すべき期間を認識する。そこで、取得済みの情報から該当製品、例えば“エアコン１”についての製造年度（製造時期）や購入日（使用開始時期といった）時期情報と、前記予測期間とを対照する（ｓ３０５）。エアコン１の製品寿命が例えば１０年であり、ある顧客のエアコン１の購入日から１０年後の期日が現在から６ヶ月以内に到来するとすれば、その顧客のエアコン１は買い替える確率が高いと想定される。そこで、このような製品寿命を起点にした予測期間内の寿命到来有無をエアコン１らの対象製品について判定する（ｓ３０６）。
【００３３】
予測期間中に製品寿命が到来する家電機器が見つかった場合、当該家電機器を抽出する（ｓ３０７）とともに、その買い換え確率を認識する（ｓ３０８）。そして、エアコン１の抽出数に買い換え確率を乗ずることで、エアコン１を新しく買い替える更新数が推定される。ここでは更新が見込まれる数に着目したが、“更新程度”の意味として、例えばエアコン１の使用総数の何割が更新されるのかといった更新割合等も含まれる。
【００３４】
他方で、エアコン１らの対象製品が製品寿命を迎えて家電メーカやリサイクル業者らに回収される程度を予測することも出来る。そこでユーザから回収程度の算定指示を受けた場合（ｓ３１０）、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品、または該当顧客の前記将来行事に伴って購入が想定される製品と入れ替えられる旧製品、の回収確率またはその部品の再利用可能率を含む回収情報を取得する（ｓ３１１’）。この回収情報が既に前記ステップｓ３０４にて取得されていれば省略出来る。
【００３５】
続いて、前記対象製品または旧製品の抽出数とその回収確率または再利用可能率から、対象製品または旧製品もしくはそれらの部品の回収程度を算定する（ｓ３１２’）。例えば需要予測対象として抽出された“エアコン１”の抽出数が１００で、回収される確率が４０％であれば、回収程度は４０台ということになる。また、“エアコン１”の部品の再利用可能率が７０％であれば、４０台×７０％で２８台分の部品は回収できると予測される。メーカ側コンピュータ４０ではこのような予測処理を行って、その結果を生成する（ｓ３１３’）。この結果は例えば需要予測結果と一体にまとめられる。
【００３６】
一方、ステップｓ３０６において、予測期間に製品寿命が到来する対象製品がないと判定されたならば、対象製品、例えば“エアコン１”の顧客またはその家族に関するライフステージデータ（行事付帯消費情報）４１０（図４参照）を認識し、該当顧客らの出来事に合わせて購入が想定される製品を抽出する（ｓ３０７’）。このライフステージデータ４１０には、例えば、顧客家庭の各人の続柄４１１、年齢４１２、職業４１３、住所変更有無４１４、使用家電機器群における主要メーカー占有率４１５、そのうちの自社製品占有率４１６などの情報が含まれている。
【００３７】
そこで、例えば顧客の家族に予測期間中に一人暮らしを始める者が認められれば、新生活にあたって必要となるいわゆる白物家電等の各種家電の購入が予測される訳である。抽出した対象製品については需要予測期間にその購入タイミングが生じるのか判定し（ｓ３０８’）、需要予測期間中に購入が予測される場合には、その購入確率も参照しておく（ｓ３０９’）。需要予測期間中に購入が予測される対象製品が存在しない場合、製品寿命が到来するものも、将来行事に伴って購入が予測されるものも存在しないという予測結果となるわけであるから、処理は終了する。他方、メーカ側コンピュータ４０は、ライフステージデータ４１０に基づき抽出した製品の抽出数とその購入確率とから、将来行事に伴って購入される製品の購入程度を算定する（ｓ３１０’）。
【００３８】
更新程度ないし購入程度を算定したメーカ側コンピュータ４０は、これらの算定結果に基づき、需要予測結果を生成する（ｓ３１１）。前記したように回収程度を算定した場合にはこれも需要予測結果に統合処理する。予測処理が完了したならば、予測結果の表示指示を待ち受けると同時に補正指示を受け付ける補正指示画面を表示する。図８は実施形態における補正指示画面のイメージ図である。
【００３９】
何も補正を実施しない場合、ユーザはこの画面８００において予測結果表示ボタン８０１をクリックし、需要予測結果の閲覧を開始する。一方、需要予測の対象を製品名称等だけで絞り込んで処理してきた結果ではなく、その他の要因を反映させたいとユーザが望む場合もある。その補正条件には、例えば、全国総集荷量換算、天候予測情報、期予算増加率、他メーカ占有率考慮、などの条件が想定でき、補正条件指定欄８０２でその可否を受付ける（ｓ３１２）。
【００４０】
前記電力会社側サーバ３０またはメーカ側コンピュータ４０が詳細な情報を利用可能な家電機器は、全出荷量のうちの一部ということも考えられる。その場合、上述のように求めてきたある抽出数の対象製品に関する需要予測の結果を、全国総出荷量に比例させれば、全国規模での需要予測結果を得ることになる。これが全国総出荷量換算である。
【００４１】
また、天候予測情報は、例えば夏季の気温が一度違うだけで空調機器の売上げが大きく上下するといった需要にしめる天候要因を、需要予測結果に反映させる場合に活用する。具体的には、来年は猛暑が予想され、平均気温が平年より２度高いなどと予想されれば、エアコンの買い換え確率を所定割合高める処理を行う。 メーカが対象製品に力をいれて販売する場合、その関係予算も増加するはずであるから、営業結果も好結果が期待できる。そこで、そのメーカの期予算増加率に応じて需要予測を上方修正あるいは下方修正する。
【００４２】
また、顧客あるいはその家族に他メーカの関係者が含まれる場合、おそらくその家庭で使用する製品群における他メーカ製品の占有率は高いものとなりがちである。また、メーカを乗り換えてくれる望みも高くないと言える。そこでそのような顧客を需要予測結果から排除指定するのが、他メーカ占有率考慮欄８０３である。ここで指定チェックが入ると、メーカ側コンピュータ４０側では、ライフステージデータ４１０において、他メーカ占有率が高い顧客、あるいは翻って自社製品占有率４１６が低い顧客を認識し、当該顧客が有する対象製品を需要予測対象から除外処理する。勿論、これらの補正処理の指示は当ステップｓ３１２で受付けるのみならず、ステップｓ３０１〜ｓ３１２のいずれの段階で受け付けて、それに応じた処理を実行してもよい。
【００４３】
補正実行後予測結果表示ボタン８０４がユーザによりクリックされたならば、メーカ側コンピュータ４０はこれを受けて必要な補正情報を取得し、先に生成している需要予測結果に反映させる。補正情報はもともとメーカ側コンピュータ４０或いは電力会社側サーバ３０が備えるとしてもよいし、ネットワークを通じて外部の端末やサーバから取得するとしてもよい。図では、天候予測情報に基づいた補正指示がなされているから、例えば今後６ヶ月の平均気温等に基づき、エアコン１の需要予測を上下させる（ｓ３１４’）。補正が終了すれば、補正後の予測結果を生成し、ディスプレイやプリンタ、或いは他端末等に出力する（ｓ３１３）。
【００４４】
図９は実施形態における需要予測結果画面のイメージ図である。ここにおける需要予測結果画面９００は、予測期間を横軸に週毎の需要数が列挙される需要一覧９０１と、回収量一覧９０６とから主に構成される。需要一覧９０１では、自社の製品に買い替える量９０４と他社の製品に買い替える量９０５をそれぞれ表示し、需要予測の内訳が明確となっている。これら予測結果は、対象製品指定欄９０２にて製品毎に切り替え表示の指示を受け付けることが出来、また、補正前後での結果表示の切替指示を補正前後切替欄９０３にて受け付けることも出来る。得られた予測結果は、製品の製造部門や営業部門に対して送付選択欄ら９０８にて送付を指示すると、該当部門の所定端末宛に転送処理される。これは回収量についても同様で送付選択欄９０９にて指定を受け付ける。需要予測結果が生成され、適宜出力、転送されれば処理は終了する。
【００４５】
本発明に係る実施の形態としては次の通りとしてもよい。前記方法において、所定確率以上の製品を対象製品として前記時期情報を取得することとする。
【００４６】
また、前記方法において、顧客またはその家族に予想される将来行事に伴って購入が想定される製品およびその購入確率を含む行事付帯消費情報を取得するステップと、行事付帯消費情報に基づき、需要予測期間の将来行事に伴って購入が想定される製品を抽出するステップと、製品の抽出数とその購入確率とから、将来行事に伴って購入される製品の購入程度を算定するステップと、前記購入程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むこととする。
【００４７】
更に、前記方法において、前記各ステップにおいて抽出された、前記需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品、または前記将来行事に伴って購入が想定される製品と入れ替えられる旧製品、の回収確率またはその部品の再利用可能率を含む回収情報を取得するステップと、前記対象製品または旧製品の抽出数とその回収確率または再利用可能率から、対象製品または旧製品もしくはそれらの部品の回収程度を算定するステップと、前記回収程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むこととする。
【００４８】
また、前記方法において、顧客が使用する製品群における他メーカー占有率または他メーカー関係者の家庭内有無を含む占有情報を取得するステップと、取得した他メーカー占有率が所定値以上または他メーカー関係者が家庭内に存在するならば、該当製品を需要予測の対象から除外若しくは需要予測結果から該当製品に関するものを除外するステップと、を含むこととする。
【００４９】
更に、前記方法において、前記更新程度、購入程度、および回収程度の少なくともいずれかに、需要予測期間の天候情報、景気動向情報、該当製品メーカにおける関係予算増減情報といった補正情報を反映させるステップを含むこととする。
【００５０】
また、前記方法において、前記更新程度、購入程度、および回収程度の少なくともいずれかは、需要予測期間における時系列と対応付けされて表示されるデータ構造をなして出力装置に出力することとする。
【００５１】
更に、前記方法において、顧客が使用している製品に関する前記各情報を、電力供給単位ごとに設けられた電力供給機関の顧客先端末を介して取得することとする。
【００５２】
また、前記方法において、前記コンピュータは、顧客が使用している製品に関する前記各情報を格納するデータベースを備えて、当該データベースから前記各情報の取得を行うこととする。
【００５３】
更に、前記いずれかの需要予測方法を実現するコンピュータシステムであって、顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得する手段と、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出する手段と、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得する手段と、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定する手段と、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力する手段と、を含むことを特徴とする需要予測システムをなすこととする。
【００５４】
また、前記いずれかの需要予測方法をコンピュータ上で機能させるためのプログラムであって、顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、を含むことを特徴とする需要予測プログラムをなすこととする。
【００５５】
更に、前記需要予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体をなすこととする。
【００５６】
【発明の効果】
本発明の需要予測方法によれば、精度および効率に優れた需要予測を低コストのもとで実現する需要予測方法を提供可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態における需要予測方法を適用したビジネス相関図である。
【図２】実施形態における需要予測システムを含むネットワーク構成図である。
【図３】実施形態における需要予測方法の処理手順を示すフロー図である。
【図４】実施形態における基本データおよびライフステージデータの構成図である。
【図５】実施形態における予測対象の絞込条件設定画面のイメージ図である。
【図６】実施形態におけるデータ取得画面例のイメージ図である。
【図７】実施形態における予測条件の設定画面のイメージ図である。
【図８】実施形態における補正指示画面のイメージ図である。
【図９】実施形態における需要予測結果画面のイメージ図である。
【符号の説明】
１０ 家電機器
１１、２１、３１、４１ 制御部
１２、２２、４２ 入力部
１３、２３、４３ 出力部
１４、２４、３４，４４ データ記憶装置
２０ 端末機器
３０ 電力会社側サーバ
４０ メーカ側コンピュータ
４００ 基本データ
４１０ ライフステージデータ
５００ 絞込条件設定画面
６００ データ取得画面
７００ 予測条件設定画面
８００ 補正指示画面
９００ 需要予測結果画面
Claims (12)
- 各種製品に関する需要予測をコンピュータにて行う方法であって、前記コンピュータが、
顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、
需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、
前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、
対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、
前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、
を含むことを特徴とする需要予測方法。 - 所定確率以上の製品を対象製品として前記時期情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
- 顧客またはその家族に予想される将来行事に伴って購入が想定される製品およびその購入確率を含む行事付帯消費情報を取得するステップと、
行事付帯消費情報に基づき、需要予測期間の将来行事に伴って購入が想定される製品を抽出するステップと、
製品の抽出数とその購入確率とから、将来行事に伴って購入される製品の購入程度を算定するステップと、
前記購入程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。 - 前記各ステップにおいて抽出された、前記需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品、または前記将来行事に伴って購入が想定される製品と入れ替えられる旧製品、の回収確率またはその部品の再利用可能率を含む回収情報を取得するステップと、
前記対象製品または旧製品の抽出数とその回収確率または再利用可能率から、対象製品または旧製品もしくはそれらの部品の回収程度を算定するステップと、
前記回収程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。 - 顧客が使用する製品群における他メーカー占有率または他メーカー関係者の家庭内有無を含む占有情報を取得するステップと、
取得した他メーカー占有率が所定値以上または他メーカー関係者が家庭内に存在するならば、該当製品を需要予測の対象から除外若しくは需要予測結果から該当製品に関するものを除外するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。 - 前記更新程度、購入程度、および回収程度の少なくともいずれかに、需要予測期間の天候情報、景気動向情報、該当製品メーカにおける関係予算増減情報といった補正情報を反映させるステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
- 前記更新程度、購入程度、および回収程度の少なくともいずれかは、需要予測期間における時系列と対応付けされて表示されるデータ構造をなして出力装置に出力することを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
- 顧客が使用している製品に関する前記各情報を、電力供給単位ごとに設けられた電力供給機関の顧客先端末を介して取得することを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
- 前記コンピュータは、顧客が使用している製品に関する前記各情報を格納するデータベースを備えて、当該データベースから前記各情報の取得を行うことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
- 請求項１〜９のいずれかの需要予測方法を実現するコンピュータシステムであって、
顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得する手段と、
需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出する手段と、
前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得する手段と、
対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定する手段と、
前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力する手段と、
を含むことを特徴とする需要予測システム。 - 請求項１〜９のいずれかに記載の需要予測方法をコンピュータ上で機能させるためのプログラムであって、
顧客が使用する製品の製造時期または使用開始時期を含む時期情報を取得するステップと、
需要予測する期間と前記取得した時期情報とを対照し、需要予測期間に製品寿命が到来する対象製品を抽出するステップと、
前記抽出した対象製品を所定製品に更新する買い換え確率を含む確率情報を取得するステップと、
対象製品の抽出数とその買い換え確率とから、対象製品の所定製品への更新程度を算定するステップと、
前記更新程度の情報を所定の出力装置に出力するステップと、
を含むことを特徴とする需要予測プログラム。 - 請求項１１に記載の需要予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002182546A JP2004030002A (ja) | 2002-06-24 | 2002-06-24 | 需要予測方法およびシステム |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP2002182546A JP2004030002A (ja) | 2002-06-24 | 2002-06-24 | 需要予測方法およびシステム |
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|---|---|
| JP2004030002A true JP2004030002A (ja) | 2004-01-29 |
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ID=31179018
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|---|---|---|---|
| JP2002182546A Pending JP2004030002A (ja) | 2002-06-24 | 2002-06-24 | 需要予測方法およびシステム |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2004030002A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005316932A (ja) * | 2004-03-31 | 2005-11-10 | Hitachi Ltd | 需要変動入力型生産計画生成方法および需要変動リスク最小生産計画生成方法 |
| WO2016056243A1 (ja) * | 2014-10-10 | 2016-04-14 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | エネルギープラニングシステム及びエネルギープラニング方法 |
-
2002
- 2002-06-24 JP JP2002182546A patent/JP2004030002A/ja active Pending
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