JP2004348256A - 商品発注予測装置、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することが可能な商品発注予測装置を提供する。
【解決手段】例えば過去の売上実績が存在しない新店舗の店舗条件（例えば、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）等）を受け付け（ステップＳ１のＹ）、新店舗の店舗条件に基づいて、略同一な店舗条件のモデル店舗を決定し（ステップＳ２）、このモデル店舗の売上実績に基づいて新店舗の商品の発注数を予測する（ステップＳ４〜Ｓ６）。これにより、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することができる。
【選択図】 図４
【解決手段】例えば過去の売上実績が存在しない新店舗の店舗条件（例えば、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）等）を受け付け（ステップＳ１のＹ）、新店舗の店舗条件に基づいて、略同一な店舗条件のモデル店舗を決定し（ステップＳ２）、このモデル店舗の売上実績に基づいて新店舗の商品の発注数を予測する（ステップＳ４〜Ｓ６）。これにより、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することができる。
【選択図】 図４
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、店舗における商品の発注数、特に過去の売上実績が存在しない新店舗における商品の発注数を予測する商品発注予測装置、商品発注予測装置を制御するコンピュータに読取可能なプログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等の量販店においては、過去実績（先週の売上数／１年前の売上数）から各商品毎に売上数を予測し、その売上数に見合った数を適時発注することによって、品切れ防止を図るとともに在庫を極力減らすように努力している。特に、弁当や生鮮食品等のように賞味期限のある商品は、賞味期限を過ぎると廃棄処分にしてしまうので、廃棄による無駄をなくすべく的確な発注数を決定することが経営上重要である。
【０００３】
また、一般に、各商品の発注数は過去実績（先週の売上数／１年前の売上数）を基準にして決定されるが、商品によっては気温や天候等の気象状況によっても売上数が増減するので、各商品の発注数は発注商品納品時の気象状況をも考慮して決定されることになる。
【０００４】
そこで、特許文献１においては、発注を要する商品の前回の発注数と発注商品納品時の気象予想情報とから自動的に該当商品の推定発注数を求めてオペレータに告知する商品発注装置が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平０６−１４９８３３号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、特許文献１の商品発注装置によれば、発注を要する商品の前回の発注数と発注商品納品時の気象予想情報とから自動的に該当商品の推定発注数を求めるようにしているため、過去の発注実績が存在しない店舗（例えば、新規に出店した店舗）においては、この特許文献１の商品発注装置を商品の発注に利用することができないという問題がある。
【０００７】
本発明は、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することを可能にすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の商品発注予測装置は、店舗における商品の発注数を予測する商品発注予測装置であって、商品の発注数の予測が必要な前記店舗の店舗条件を受け付ける店舗条件受付手段と、この店舗条件受付手段により受け付けた前記店舗の店舗条件に基づいて、略同一の店舗条件のモデル店舗を決定するモデル店舗決定手段と、このモデル店舗決定手段により決定した前記モデル店舗の売上実績に基づいて商品の発注数を予測する発注予測手段と、を備える。
【０００９】
したがって、例えば、過去の売上実績が存在しない新店舗の店舗条件（例えば、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）等）に基づいて、略同一な店舗条件のモデル店舗が決定され、このモデル店舗の売上実績に基づいて新店舗の商品の発注数が予測される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態を図１ないし図９に基づいて説明する。本実施の形態の商品発注予測装置を含む情報処理システムは、新規に店舗を出店するにあたり、新店舗における商品の発注予測を行うことを目的とするものである。
【００１１】
ここで、図１は情報処理システムＡの全体構成を概略的に示すシステム構成図である。図１に示すように、情報処理システムＡは、複数の店舗を有する流通チェーン本部に設けられる商品発注予測装置１００と各店舗に設けられる店舗システム１とを、例えば専用回線等の通信ネットワークＮで接続することにより構成されている。各店舗に設けられる店舗システム１は、概略的には、複数台のＰＯＳ端末２とこれらのＰＯＳ端末２をＬＡＮ３によって接続して集中管理するストアコンピュータ４とで構成されている。ストアコンピュータ４は、通信ネットワークＮを介して、流通チェーン本部の商品発注予測装置１００と通信可能とされている。
【００１２】
ここで、図２は商品発注予測装置１００の各部の電気的接続を示すブロック図である。図２に示すように、商品発注予測装置１００には、各部を集中的に制御するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、起動プログラム等を格納するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＰＵのワークエリアとして機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成されるコンピュータ構成の制御手段２１が設けられており、この制御手段２１は各種演算やデータ転送などを制御する。制御手段２１には、通信制御手段２２が接続されており、通信ネットワークＮを介して店舗システム１のストアコンピュータ４とのデータの入出力制御を行う。加えて、制御手段２１には、制御プログラムを格納するＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置（記憶媒体）２３が接続されている。
【００１３】
なお、本実施の形態における特徴的な制御プログラムは、各店舗に設置された店舗システム１のストアコンピュータ４から通信ネットワークＮを通じて発注予測要求があった場合に、店舗システム１のストアコンピュータ４に発注予測データを送り出すプログラムである。
【００１４】
また、図２に示すように、制御手段２１には、流通チェーンに所属する店舗の立地情報（観光地、住宅地、ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）を格納する記憶装置（以下、店舗立地条件データファイルという）２４、日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）を流通チェーンに所属する店舗毎に格納する記憶装置（以下、天候過去情報ファイルという）２５、流通チェーンに所属する店舗毎に商品分類毎の売上数量を日別に格納する記憶装置（以下、売上情報ファイルという）２６、流通チェーンに所属する店舗毎に所定期間（例えば、１ヶ月間）における日区分情報（平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）で分類した商品分類毎の平均売上数量を格納する記憶装置（以下、売上平均情報ファイルという）２７がそれぞれ接続されている。これらの各ファイル２４，２５，２６，２７については、詳しくは後に説明する。なお、これらの各ファイル２４，２５，２６，２７は、商品発注予測装置１００の内部に設けられるものであっても良いし、商品発注予測装置１００の外部に設けられるものであっても良い。また、これらの各ファイル２４，２５，２６，２７は、一の記憶装置に全て含まれるものであっても何ら問題はない。
【００１５】
次に、各店舗に設けられる店舗システム１のストアコンピュータ４について簡略的に説明する。ここで、図３はストアコンピュータ４の各部の電気的接続を示すブロック図である。図３に示すように、ストアコンピュータ４には、各部を集中的に制御するＣＰＵ、起動プログラム等を格納するＲＯＭ、ＣＰＵのワークエリアとして機能するＲＡＭ等で構成される制御手段４１が設けられており、この制御手段４１は各種演算やデータ転送などを制御する。この制御手段４１には、ＬＡＮ３や通信ネットワークＮとのデータの入出力制御を行う通信制御手段４２や、各種制御プログラムを保存するＨＤＤ等の記憶装置４７が接続されている。
【００１６】
また、ストアコンピュータ４には、制御手段４１によって制御されるＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示部４３、入力部として機能するキーボード４４やマウス４５、各種外部機器とのデータ接続を実行するインタフェース（Ｉ／Ｆ）４６等がそれぞれ設けられている。
【００１７】
続いて、情報処理システムＡを構成する各部の機能について説明する。まず、商品発注予測装置１００の制御手段２１のＣＰＵが記憶装置２３に記憶されている制御プログラムに従って動作することにより実現される機能の１つである商品発注数予測機能について説明する。
【００１８】
図４は、商品発注数予測処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図４に示すように、例えば、新店舗の立地情報及び催事情報、発注日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候情報（天候、気温、降水率）を取得すると（ステップＳ１のＹ：店舗条件受付手段、日付情報受付手段、天候情報受付手段）、すなわち発注予測要求があった場合には、取得した新店舗の立地情報及び催事情報に基づいて店舗立地条件データファイル２４を探索して発注モデル店舗を抽出する（ステップＳ２：モデル店舗決定手段）。ここで、図５は店舗立地条件データファイル２４に記憶される店舗立地条件データのデータ構成を示す模式図である。図５に示すように、店舗立地条件データファイル２４には、店舗立地条件データとして、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）が流通チェーンに所属する店舗毎に格納されている。すなわち、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）のみならず、催事情報（催事、人出）を加味して新店舗に略同一な発注モデル店舗を抽出することが可能になっている。例えば、立地区分が観光地であるような場合には、花火大会等の催事が開催された場合に大勢の人出が予想されることから、このような催事情報（催事、人出）を含めて新店舗に略同一な発注モデル店舗を抽出するようにしたものである。つまり、催事情報（催事、人出）を含めることにより、当該新店舗に略同一な発注モデル店舗は、日によって異なることになる。これにより、店舗立地条件データファイル２４に格納されている情報と取得した情報とを照合することにより、当該新店舗に略同一な発注モデル店舗を抽出することができる。
【００１９】
続くステップＳ３においては、取得した発注日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候情報（天候、気温、降水率）とほぼ同等な日付情報（平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在するか否かを、天候過去情報ファイル２５を探索して判断する。ここで、図６は天候過去情報ファイル２５に記憶される天候過去データのデータ構成を示す模式図である。図６に示すように、天候過去情報ファイル２５には、天候過去データとして、日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）が流通チェーンに所属する店舗毎に格納されている。すなわち、日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）や天候情報（天候、気温、降水率）を加味することで、高精度の発注数の予測が可能になる。例えば、立地区分が観光地（海水浴場等）であるような場合には、平日と休日とでは人出に大きな違いがあり、また、晴れと雨とでは人出に大きな違いがあることから、このような日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）や天候情報（天候、気温、降水率）を含めて発注数を予想するようにしたものである。これにより、天候過去情報ファイル２５に格納されている情報と取得した情報とを照合することにより、取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付情報、天候情報がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在するか否かを判断することができる。
【００２０】
取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付、天候がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在すると判断した場合には（ステップＳ３のＹ）、当該発注モデル店舗における取得した発注日付に対応する日付における商品分類毎の売上数量を、売上情報ファイル２６から取得する（ステップＳ４：発注予測手段）。ここで、図７は売上情報ファイル２６に記憶される売上情報のデータ構成を示す模式図である。図７に示すように、売上情報ファイル２６には、売上情報データとして、商品分類毎の売上数量が流通チェーンに所属する店舗毎に格納されている。したがって、取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付、天候がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在すると判断した場合には（ステップＳ３のＹ）、取得した発注日付に対応する日付における商品分類毎の売上数量を売上情報ファイル２６から取得することができる。ここで、商品分類とは、“おにぎり”等の分類である。なお、商品分類を単品としても何ら問題はない。
【００２１】
一方、取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付、天候がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在しないと判断した場合には（ステップＳ３のＮ）、売上平均情報ファイル２７を探索して（ステップＳ５）、近似する日付、天候における商品分類毎の売上数量を取得する（ステップＳ６：発注予測手段）。ここで、図８は売上平均情報ファイル２７に記憶される売上平均情報のデータ構成を示す模式図である。図８に示すように、売上平均情報ファイル２７には、所定期間（例えば、１ヶ月間）における日付（平日，休日，連休等の日区分）、天候（天候、気温、降水率）で分類した商品分類毎の平均売上数量が格納されている。したがって、取得した日付（平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候（天候、気温、降水率）とほぼ同等な日付（平日，休日，連休等の日区分）、天候（天候、気温、降水率）における商品分類毎の平均売上数量を、取得した発注日付における商品分類毎の売上数量として取得することができる。
【００２２】
以上のようにしてステップＳ４またはステップＳ６で取得された商品分類毎の売上数量データは、立地情報及び催事情報、発注日付（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候（天候、気温、降水率）を送信してきた対象店舗に対して発注予測データとして配信される（ステップＳ７）。
【００２３】
次に、ストアコンピュータ４の制御手段４１のＣＰＵが記憶装置４７に記憶されている制御プログラムに従って動作することにより実現される機能の１つである商品発注機能について説明する。
【００２４】
図９は、商品発注処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図９に示すように、店舗の立地情報及び催事情報、発注日付（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候（天候、気温、降水率）をキーボード４４により入力して送信した後（ステップＳ１１）、商品発注予測装置１００から売上数量データ（発注予測データ）を受信した場合（ステップＳ１２のＹ）、受信した商品分類毎の売上数量データ（発注予測データ）を表示部４３に表示する（ステップＳ１３）。
【００２５】
その後、ステップＳ１４において、確認・修正処理を実行することにより、発注データが生成される。確認・修正処理は、表示部４３に表示された商品分類毎の売上数量データをオペレータが確認しながら、キーボード４４等の操作により発注数量の修正を加え、発注データを生成するものである。
【００２６】
最後に、発注データを送信して（ステップＳ１５）、商品発注処理を終了する。
【００２７】
このように本実施の形態においては、過去の売上実績が存在しない新店舗の店舗条件（例えば、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）等）に基づいて、略同一な店舗条件のモデル店舗が決定され、このモデル店舗の売上実績に基づいて新店舗の商品の発注数が予測される。これにより、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することが可能になる。
【００２８】
また、本実施の形態においては、日付情報を加味して発注予測するようにしたので、高精度の発注数の予測が可能になる。
【００２９】
さらに、本実施の形態においては、天候情報を加味して発注予測するようにしたので、高精度の発注数の予測が可能になる。
【００３０】
なお、本実施の形態では、制御プログラムをＨＤＤ等の記憶装置２３に格納するようにしたが、これに限るものではなく、フレキシブルディスク、磁気テープ等のような磁気的な記憶媒体、ＭＯのような光磁気的な記憶媒体、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ等のような光学的な記憶媒体、半導体メモリ等の各種方式のメディアを記憶媒体として用いるようにしても良い。なお、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの各種の光学的な記憶媒体、各種の光磁気的な記憶媒体、フレキシブルディスクなどの各種の磁気的な記憶媒体等は、商品発注予測装置１００に固定的に設けられておらず、単体で取り扱える交換自在な記憶媒体としての形態を備え、各メディアに適応した各種プログラム読取装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ等）を用いてプログラムを読み出すことで各種処理が可能になる。
【００３１】
【発明の効果】
本発明によれば、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の情報処理システムの全体構成を概略的に示すシステム構成図である。
【図２】商品発注予測装置の各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図３】ストアコンピュータの各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図４】商品発注数予測処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図５】店舗立地条件データファイルに記憶される店舗立地条件データのデータ構成を示す模式図である。
【図６】天候過去情報ファイルに記憶される天候過去データのデータ構成を示す模式図である。
【図７】売上情報ファイルに記憶される売上情報のデータ構成を示す模式図である。
【図８】売上平均情報ファイルに記憶される売上平均情報のデータ構成を示す模式図である。
【図９】商品発注処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【符号の説明】
２３…記憶媒体、１００…商品発注予測装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、店舗における商品の発注数、特に過去の売上実績が存在しない新店舗における商品の発注数を予測する商品発注予測装置、商品発注予測装置を制御するコンピュータに読取可能なプログラム及び記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等の量販店においては、過去実績（先週の売上数／１年前の売上数）から各商品毎に売上数を予測し、その売上数に見合った数を適時発注することによって、品切れ防止を図るとともに在庫を極力減らすように努力している。特に、弁当や生鮮食品等のように賞味期限のある商品は、賞味期限を過ぎると廃棄処分にしてしまうので、廃棄による無駄をなくすべく的確な発注数を決定することが経営上重要である。
【０００３】
また、一般に、各商品の発注数は過去実績（先週の売上数／１年前の売上数）を基準にして決定されるが、商品によっては気温や天候等の気象状況によっても売上数が増減するので、各商品の発注数は発注商品納品時の気象状況をも考慮して決定されることになる。
【０００４】
そこで、特許文献１においては、発注を要する商品の前回の発注数と発注商品納品時の気象予想情報とから自動的に該当商品の推定発注数を求めてオペレータに告知する商品発注装置が提案されている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平０６−１４９８３３号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、特許文献１の商品発注装置によれば、発注を要する商品の前回の発注数と発注商品納品時の気象予想情報とから自動的に該当商品の推定発注数を求めるようにしているため、過去の発注実績が存在しない店舗（例えば、新規に出店した店舗）においては、この特許文献１の商品発注装置を商品の発注に利用することができないという問題がある。
【０００７】
本発明は、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することを可能にすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の商品発注予測装置は、店舗における商品の発注数を予測する商品発注予測装置であって、商品の発注数の予測が必要な前記店舗の店舗条件を受け付ける店舗条件受付手段と、この店舗条件受付手段により受け付けた前記店舗の店舗条件に基づいて、略同一の店舗条件のモデル店舗を決定するモデル店舗決定手段と、このモデル店舗決定手段により決定した前記モデル店舗の売上実績に基づいて商品の発注数を予測する発注予測手段と、を備える。
【０００９】
したがって、例えば、過去の売上実績が存在しない新店舗の店舗条件（例えば、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）等）に基づいて、略同一な店舗条件のモデル店舗が決定され、このモデル店舗の売上実績に基づいて新店舗の商品の発注数が予測される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の一形態を図１ないし図９に基づいて説明する。本実施の形態の商品発注予測装置を含む情報処理システムは、新規に店舗を出店するにあたり、新店舗における商品の発注予測を行うことを目的とするものである。
【００１１】
ここで、図１は情報処理システムＡの全体構成を概略的に示すシステム構成図である。図１に示すように、情報処理システムＡは、複数の店舗を有する流通チェーン本部に設けられる商品発注予測装置１００と各店舗に設けられる店舗システム１とを、例えば専用回線等の通信ネットワークＮで接続することにより構成されている。各店舗に設けられる店舗システム１は、概略的には、複数台のＰＯＳ端末２とこれらのＰＯＳ端末２をＬＡＮ３によって接続して集中管理するストアコンピュータ４とで構成されている。ストアコンピュータ４は、通信ネットワークＮを介して、流通チェーン本部の商品発注予測装置１００と通信可能とされている。
【００１２】
ここで、図２は商品発注予測装置１００の各部の電気的接続を示すブロック図である。図２に示すように、商品発注予測装置１００には、各部を集中的に制御するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、起動プログラム等を格納するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＰＵのワークエリアとして機能するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成されるコンピュータ構成の制御手段２１が設けられており、この制御手段２１は各種演算やデータ転送などを制御する。制御手段２１には、通信制御手段２２が接続されており、通信ネットワークＮを介して店舗システム１のストアコンピュータ４とのデータの入出力制御を行う。加えて、制御手段２１には、制御プログラムを格納するＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置（記憶媒体）２３が接続されている。
【００１３】
なお、本実施の形態における特徴的な制御プログラムは、各店舗に設置された店舗システム１のストアコンピュータ４から通信ネットワークＮを通じて発注予測要求があった場合に、店舗システム１のストアコンピュータ４に発注予測データを送り出すプログラムである。
【００１４】
また、図２に示すように、制御手段２１には、流通チェーンに所属する店舗の立地情報（観光地、住宅地、ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）を格納する記憶装置（以下、店舗立地条件データファイルという）２４、日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）を流通チェーンに所属する店舗毎に格納する記憶装置（以下、天候過去情報ファイルという）２５、流通チェーンに所属する店舗毎に商品分類毎の売上数量を日別に格納する記憶装置（以下、売上情報ファイルという）２６、流通チェーンに所属する店舗毎に所定期間（例えば、１ヶ月間）における日区分情報（平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）で分類した商品分類毎の平均売上数量を格納する記憶装置（以下、売上平均情報ファイルという）２７がそれぞれ接続されている。これらの各ファイル２４，２５，２６，２７については、詳しくは後に説明する。なお、これらの各ファイル２４，２５，２６，２７は、商品発注予測装置１００の内部に設けられるものであっても良いし、商品発注予測装置１００の外部に設けられるものであっても良い。また、これらの各ファイル２４，２５，２６，２７は、一の記憶装置に全て含まれるものであっても何ら問題はない。
【００１５】
次に、各店舗に設けられる店舗システム１のストアコンピュータ４について簡略的に説明する。ここで、図３はストアコンピュータ４の各部の電気的接続を示すブロック図である。図３に示すように、ストアコンピュータ４には、各部を集中的に制御するＣＰＵ、起動プログラム等を格納するＲＯＭ、ＣＰＵのワークエリアとして機能するＲＡＭ等で構成される制御手段４１が設けられており、この制御手段４１は各種演算やデータ転送などを制御する。この制御手段４１には、ＬＡＮ３や通信ネットワークＮとのデータの入出力制御を行う通信制御手段４２や、各種制御プログラムを保存するＨＤＤ等の記憶装置４７が接続されている。
【００１６】
また、ストアコンピュータ４には、制御手段４１によって制御されるＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）等の表示部４３、入力部として機能するキーボード４４やマウス４５、各種外部機器とのデータ接続を実行するインタフェース（Ｉ／Ｆ）４６等がそれぞれ設けられている。
【００１７】
続いて、情報処理システムＡを構成する各部の機能について説明する。まず、商品発注予測装置１００の制御手段２１のＣＰＵが記憶装置２３に記憶されている制御プログラムに従って動作することにより実現される機能の１つである商品発注数予測機能について説明する。
【００１８】
図４は、商品発注数予測処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図４に示すように、例えば、新店舗の立地情報及び催事情報、発注日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候情報（天候、気温、降水率）を取得すると（ステップＳ１のＹ：店舗条件受付手段、日付情報受付手段、天候情報受付手段）、すなわち発注予測要求があった場合には、取得した新店舗の立地情報及び催事情報に基づいて店舗立地条件データファイル２４を探索して発注モデル店舗を抽出する（ステップＳ２：モデル店舗決定手段）。ここで、図５は店舗立地条件データファイル２４に記憶される店舗立地条件データのデータ構成を示す模式図である。図５に示すように、店舗立地条件データファイル２４には、店舗立地条件データとして、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）が流通チェーンに所属する店舗毎に格納されている。すなわち、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）のみならず、催事情報（催事、人出）を加味して新店舗に略同一な発注モデル店舗を抽出することが可能になっている。例えば、立地区分が観光地であるような場合には、花火大会等の催事が開催された場合に大勢の人出が予想されることから、このような催事情報（催事、人出）を含めて新店舗に略同一な発注モデル店舗を抽出するようにしたものである。つまり、催事情報（催事、人出）を含めることにより、当該新店舗に略同一な発注モデル店舗は、日によって異なることになる。これにより、店舗立地条件データファイル２４に格納されている情報と取得した情報とを照合することにより、当該新店舗に略同一な発注モデル店舗を抽出することができる。
【００１９】
続くステップＳ３においては、取得した発注日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候情報（天候、気温、降水率）とほぼ同等な日付情報（平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在するか否かを、天候過去情報ファイル２５を探索して判断する。ここで、図６は天候過去情報ファイル２５に記憶される天候過去データのデータ構成を示す模式図である。図６に示すように、天候過去情報ファイル２５には、天候過去データとして、日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）、天候情報（天候、気温、降水率）が流通チェーンに所属する店舗毎に格納されている。すなわち、日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）や天候情報（天候、気温、降水率）を加味することで、高精度の発注数の予測が可能になる。例えば、立地区分が観光地（海水浴場等）であるような場合には、平日と休日とでは人出に大きな違いがあり、また、晴れと雨とでは人出に大きな違いがあることから、このような日付情報（日付、平日，休日，連休等の日区分）や天候情報（天候、気温、降水率）を含めて発注数を予想するようにしたものである。これにより、天候過去情報ファイル２５に格納されている情報と取得した情報とを照合することにより、取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付情報、天候情報がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在するか否かを判断することができる。
【００２０】
取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付、天候がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在すると判断した場合には（ステップＳ３のＹ）、当該発注モデル店舗における取得した発注日付に対応する日付における商品分類毎の売上数量を、売上情報ファイル２６から取得する（ステップＳ４：発注予測手段）。ここで、図７は売上情報ファイル２６に記憶される売上情報のデータ構成を示す模式図である。図７に示すように、売上情報ファイル２６には、売上情報データとして、商品分類毎の売上数量が流通チェーンに所属する店舗毎に格納されている。したがって、取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付、天候がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在すると判断した場合には（ステップＳ３のＹ）、取得した発注日付に対応する日付における商品分類毎の売上数量を売上情報ファイル２６から取得することができる。ここで、商品分類とは、“おにぎり”等の分類である。なお、商品分類を単品としても何ら問題はない。
【００２１】
一方、取得した発注日付、納品日の天候とほぼ同等な日付、天候がステップＳ２で抽出した発注モデル店舗での過去情報に存在しないと判断した場合には（ステップＳ３のＮ）、売上平均情報ファイル２７を探索して（ステップＳ５）、近似する日付、天候における商品分類毎の売上数量を取得する（ステップＳ６：発注予測手段）。ここで、図８は売上平均情報ファイル２７に記憶される売上平均情報のデータ構成を示す模式図である。図８に示すように、売上平均情報ファイル２７には、所定期間（例えば、１ヶ月間）における日付（平日，休日，連休等の日区分）、天候（天候、気温、降水率）で分類した商品分類毎の平均売上数量が格納されている。したがって、取得した日付（平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候（天候、気温、降水率）とほぼ同等な日付（平日，休日，連休等の日区分）、天候（天候、気温、降水率）における商品分類毎の平均売上数量を、取得した発注日付における商品分類毎の売上数量として取得することができる。
【００２２】
以上のようにしてステップＳ４またはステップＳ６で取得された商品分類毎の売上数量データは、立地情報及び催事情報、発注日付（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候（天候、気温、降水率）を送信してきた対象店舗に対して発注予測データとして配信される（ステップＳ７）。
【００２３】
次に、ストアコンピュータ４の制御手段４１のＣＰＵが記憶装置４７に記憶されている制御プログラムに従って動作することにより実現される機能の１つである商品発注機能について説明する。
【００２４】
図９は、商品発注処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図９に示すように、店舗の立地情報及び催事情報、発注日付（日付、平日，休日，連休等の日区分）、納品日の天候（天候、気温、降水率）をキーボード４４により入力して送信した後（ステップＳ１１）、商品発注予測装置１００から売上数量データ（発注予測データ）を受信した場合（ステップＳ１２のＹ）、受信した商品分類毎の売上数量データ（発注予測データ）を表示部４３に表示する（ステップＳ１３）。
【００２５】
その後、ステップＳ１４において、確認・修正処理を実行することにより、発注データが生成される。確認・修正処理は、表示部４３に表示された商品分類毎の売上数量データをオペレータが確認しながら、キーボード４４等の操作により発注数量の修正を加え、発注データを生成するものである。
【００２６】
最後に、発注データを送信して（ステップＳ１５）、商品発注処理を終了する。
【００２７】
このように本実施の形態においては、過去の売上実績が存在しない新店舗の店舗条件（例えば、立地情報（観光地，住宅地，ロードサイド等の立地区分、競合店情報）、催事情報（催事、人出）等）に基づいて、略同一な店舗条件のモデル店舗が決定され、このモデル店舗の売上実績に基づいて新店舗の商品の発注数が予測される。これにより、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することが可能になる。
【００２８】
また、本実施の形態においては、日付情報を加味して発注予測するようにしたので、高精度の発注数の予測が可能になる。
【００２９】
さらに、本実施の形態においては、天候情報を加味して発注予測するようにしたので、高精度の発注数の予測が可能になる。
【００３０】
なお、本実施の形態では、制御プログラムをＨＤＤ等の記憶装置２３に格納するようにしたが、これに限るものではなく、フレキシブルディスク、磁気テープ等のような磁気的な記憶媒体、ＭＯのような光磁気的な記憶媒体、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ等のような光学的な記憶媒体、半導体メモリ等の各種方式のメディアを記憶媒体として用いるようにしても良い。なお、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの各種の光学的な記憶媒体、各種の光磁気的な記憶媒体、フレキシブルディスクなどの各種の磁気的な記憶媒体等は、商品発注予測装置１００に固定的に設けられておらず、単体で取り扱える交換自在な記憶媒体としての形態を備え、各メディアに適応した各種プログラム読取装置（ＣＤ−ＲＯＭドライブ等）を用いてプログラムを読み出すことで各種処理が可能になる。
【００３１】
【発明の効果】
本発明によれば、過去の売上実績が存在しないような店舗（例えば、新規に出店した店舗）であっても商品の発注数を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の情報処理システムの全体構成を概略的に示すシステム構成図である。
【図２】商品発注予測装置の各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図３】ストアコンピュータの各部の電気的接続を示すブロック図である。
【図４】商品発注数予測処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図５】店舗立地条件データファイルに記憶される店舗立地条件データのデータ構成を示す模式図である。
【図６】天候過去情報ファイルに記憶される天候過去データのデータ構成を示す模式図である。
【図７】売上情報ファイルに記憶される売上情報のデータ構成を示す模式図である。
【図８】売上平均情報ファイルに記憶される売上平均情報のデータ構成を示す模式図である。
【図９】商品発注処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【符号の説明】
２３…記憶媒体、１００…商品発注予測装置
Claims (7)
- 店舗における商品の発注数を予測する商品発注予測装置であって、
商品の発注数の予測が必要な前記店舗の店舗条件を受け付ける店舗条件受付手段と、
この店舗条件受付手段により受け付けた前記店舗の店舗条件に基づいて、略同一の店舗条件のモデル店舗を決定するモデル店舗決定手段と、
このモデル店舗決定手段により決定した前記モデル店舗の売上実績に基づいて商品の発注数を予測する発注予測手段と、
を備えることを特徴とする商品発注予測装置。 - 発注に関する日付情報を受け付ける日付情報受付手段を更に備え、
前記発注予測手段は、前記日付情報受付手段により受け付けた前記日付情報を加味して発注予測する、
ことを特徴とする請求項１記載の商品発注予測装置。 - 発注に関する天候情報を受け付ける天候情報受付手段を更に備え、
前記発注予測手段は、前記天候情報受付手段により受け付けた前記天候情報を加味して発注予測する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の商品発注予測装置。 - 店舗における商品の発注数を予測する商品発注予測装置を制御するコンピュータに読取可能なプログラムであって、
商品の発注数の予測が必要な前記店舗の店舗条件を受け付ける店舗条件受付機能と、
この店舗条件受付機能により受け付けた前記店舗の店舗条件に基づいて、略同一な店舗条件のモデル店舗を決定するモデル店舗決定機能と、
このモデル店舗決定機能により決定した前記モデル店舗の売上実績に基づいて商品の発注数を予測する発注予測機能と、
を前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 発注に関する日付情報を受け付ける日付情報受付機能を更に前記コンピュータに実行させ、
前記発注予測機能は、前記日付情報受付機能により受け付けた前記日付情報を加味して発注予測する、
ことを特徴とする請求項４記載のプログラム。 - 発注に関する天候情報を受け付ける天候情報受付機能を更に前記コンピュータに実行させ、
前記発注予測機能は、前記天候情報受付機能により受け付けた前記天候情報を加味して発注予測する、
ことを特徴とする請求項４又は５記載のプログラム。 - 請求項４ないし６のいずれか一記載のプログラムを記憶していることを特徴とするコンピュータに読取可能な記憶媒体。
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