JP2006235879A - 販売計画作成支援システム、販売計画作成支援方法及び販売計画作成支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 生産計画に反映させるための販売計画を、より的確かつ効率的に作成するための販売計画作成支援システム、販売計画作成支援方法及び販売計画作成支援プログラムを提供する。
【解決手段】 管理コンピュータ２１は、通常の商談と異なる一括商談管理対象であることを識別できる一括商談ＩＤを付与する。その後は、一括商談管理手段により、付与した一括商談ＩＤを用いて予定・実績管理を行なう。管理コンピュータ２１は、出庫実績から、一括商談ＩＤが付与された出庫数量を差し引いた出庫実績に基づいて、販売計画の立案管理を行なう。更に、管理コンピュータ２１は、層別出庫実績を用いて季節指数を算出し、販売計画を策定する。そして、この計画に一括商談案件の予定を合算して、販売計画を立案する。さらに、特定商品については、週次計画を作成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、部品に関する情報を管理し、各種部品を用いた設計を支援する販売計画作成支援システム、販売計画作成支援方法及び販売計画作成支援プログラムに関する。

「在庫削減」と「欠品防止」という、相反する課題を同時に解決するためにサプライチェーン・マネジメント（ＳＣＭ）が注目されている。このＳＣＭでは、正確に製品の需要を把握することが重要である。需要の変化を正確に把握できれば、企業は必要な数量の製品を的確に市場に投入でき、結果として売上高の最大化を図ることができる。こうしたメリットを享受するには、製品の需要を正確につかむだけでなく、それを営業、販売や生産という一連プロセス全体に反映させる必要がある。

このため、企業等において営業活動全般を支援するためのシステムとしてＳＦＡ（Sales Force Automation）システムが導入されている。そして、営業活動の状況を商品供給計画に的確に反映させ、短期的に変わる商品への需要に追随した商品供給計画を容易に決定できるようにするための技術が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。この技術では、ＳＦＡサーバは、営業スタッフ用端末から入力された情報に基づいて、顧客に商品を供給するための商取引毎に、商品の販売予定量を含む取引案件情報を顧客データベースに格納する。そして、商取引の成立に向けた営業活動の進捗に応じて、商取引の進捗の度合いを示す進捗情報を取引案件情報と対応付けて顧客データベースに格納する。ＳＣＭサーバは、取引案件情報及び進捗情報に基づいて商品の将来の需要量を予測する。

更に、販売担当者から入力される商談情報を生産部門などで共有し、その商談情報に基づき販売見込数量を決定し、決定した販売見込数量に応じて生産計画を立案できるようにする技術も開示されている（例えば、特許文献２参照。）。この技術では、サーバ装置は、販売担当者側端末装置、生産担当者側端末装置とネットワークを介して接続され、商談情報ＤＢにアクセス可能とする。サーバ装置は、商品構成情報を含む商談情報の入力を商談案件毎に端末装置から受け付けて、受け付けた商談情報を商談情報ＤＢに登録する。サーバ装置は、商談情報ＤＢに登録した商談案件が受注に至ったかどうかの結果を受注履歴として蓄積し、蓄積した受注履歴に基づき予め定めた期間における受注決定率を算出する。算出した受注決定率に応じて前記販売見込数量としてカウントする商品を決定し、決定した販売見込数量を含む商談情報を商品毎に分類して端末装置に対し提供する。

また、在庫基準値を日次単位で管理し、適正な在庫量を維持するための技術も開示されている（例えば、特許文献３参照。）。この技術では、特定日における販売計画数量、入庫数量及び在庫実績予測数に基づいて、在庫予測数量を算出する。そして、確定期間振れ幅在庫、物流在庫及び物流振れ幅在庫を算出し、確定期間振れ幅在庫、物流在庫、物流振れ幅在庫及び安全在庫数量に基づいて通常在庫基準値を算出する。また、一括在庫基準値を算出し、通常在庫基準値と一括在庫基準値とから在庫基準値を算出して、その在庫基準値と在庫予測数量との差により補充量を求める。
特開２００２−２０７８５９号公報（第１頁、図１） 特開２００３−２８１４１４号公報（第１頁） 特開２００４−７５３２１号公報（図７）

しかし、営業活動の中では、定常的な商談の他に、特殊事情がある一括商談のようなものもある。このような一括商談と、定常的な通常の商談とを一緒に管理すると、通常分の販売予測が一括分の販売予測に影響されて的確な販売予測が困難になる。また、需要は季節によって変化するため、このような季節変動を的確に販売予測の中に織り込むことが大切である。

更に、需要の変化は製品の性格により異なり、それに応じて販売計画、生産計画も動的に対応させる必要がある。
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、生産計画に反映させるための販売計画を、より的確かつ効率的に作成するための販売計画作成支援システム、販売計画作成支援方法及び販売計画作成支援プログラムを提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、所定基準に基づいて付与された特定商談案件に対して、特定識別子を関連付けて販売予定値と販売実績値とを記録する特定商談データ記憶手段と、販売実績値を記録した販売実績データ記憶手段と、管理コンピュータとを用いて販売計画を立案するための支援システムであって、前記管理コンピュータが、前記販売実績データ記憶手段から取得した販売実績値から、前記特定商談データ記憶手段において特定識別子に関連付けられた販売実績値を差し引いて、通常販売実績値を算出する通常値算出手段と、前記通常販売実績値に基づいて、その変動傾向から通常販売計画を作成し、この通常販売計画に、前記特定識別子を付与された販売予定値を加算して販売計画を算出する販売計画手段として機能することを要旨とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の販売計画作成支援システムにおいて、前記所定基準は、商談取引の対象件数が所定の数量を超える場合に特定商談として特定識別子を付与することを要旨とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の販売計画作成支援システムにおいて、前記管理コンピュータが、オプション装着率を取得し、前記通常販売実績値に対してオプション装着率を乗算したオプション通常販売計画を作成し、このオプション通常販売計画に、特定識別子を付与された販売予定値におけるオプション希望数量を加算してオプション販売計画を算出するオプション販売計画手段として更に機能することを要旨とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか１つに記載の販売計画作成支援システムにおいて、前記管理コンピュータが、前記販売実績データ記憶手段に記録された細分化された販売実績データに基づいて細分化販売比率を算出し、前記通常販売実績値を、前記細分化販売比率を用いて分割して細分化販売基準を生成し、この細分化販売基準を、計画対象の実稼働日に変換した細分化通常販売計画を作成し、この細分化通常販売計画に、前記特定識別子が付与された販売予定値を加算して細分化販売計画を算出する細分化計画算出手段と、前記細分化販売計画と細分化販売実績値との乖離率を算出し、前記乖離率と細分化販売計画とを用いて、着地見込値を算出する着地見込算出手段として更に機能することを要旨とする。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の販売計画作成支援システムにおいて、前記管理コンピュータが、前記着地見込値を通常販売実績値として前記販売計画手段に導入し、通常販売計画の修正販売計画を作成する販売計画修正手段として更に機能することを要旨とする。

請求項６に記載の発明は、所定基準に基づいて付与された特定商談案件に対して、特定識別子を関連付けて販売予定値と販売実績値とを記録する特定商談データ記憶手段と、販
売実績値を記録した販売実績データ記憶手段と、管理コンピュータとを用いて販売計画を立案するための支援方法であって、前記管理コンピュータが、前記販売実績データ記憶手段から取得した販売実績値から、前記特定商談データ記憶手段において特定識別子に関連付けられた販売実績値を差し引いて、通常販売実績値を算出する通常値算出段階と、前記通常販売実績値に基づいて、その変動傾向から通常販売計画を作成し、この通常販売計画に、前記特定識別子を付与された販売予定値を加算して販売計画を算出する販売計画段階とを実行することを要旨とする。

請求項７に記載の発明は、所定基準に基づいて付与された特定商談案件に対して、特定識別子を関連付けて販売予定値と販売実績値とを記録する特定商談データ記憶手段と、販売実績値を記録した販売実績データ記憶手段と、管理コンピュータとを用いて販売計画を立案するための支援プログラムであって、前記管理コンピュータを、前記販売実績データ記憶手段から取得した販売実績値から、前記特定商談データ記憶手段において特定識別子に関連付けられた販売実績値を差し引いて、通常販売実績値を算出する通常値算出手段と、前記通常販売実績値に基づいて、その変動傾向から通常販売計画を作成し、この通常販売計画に、前記特定識別子を付与された販売予定値を加算して販売計画を算出する販売計画手段として機能させることを要旨とする。

（作用）
本発明によれば、特定識別子に基づいて、特定商談案件の販売予定値と販売実績値とを把握できるため、販売実績から特定商談案件の販売実績値を差し引き、通常販売実績値を算出できる。そして、これを用いて通常販売計画を作成することができ、特定商談案件の販売予定値を加算することにより販売計画を作成することができる。従って、特定商談案件のように個別具体的な案件に左右されることなく、定常的な実績に基づいて的確な販売計画を作成することができる。従って、この販売計画に基づいて生産計画を立案することができる。

本発明によれば、商談取引の対象件数が所定の数量を超える場合に特定商談として扱うための特定識別子が付与される。所定の数量を超える特定商談は個別具体的なことが多く、定常的な変動から見た場合、特異的な変動となることが多い。このような特異的な変動は生産計画に影響を与えるため、通常販売計画の作成から排除することにより、より的確な計画を作成することができる。

本発明によれば、本体に付加するオプションについても、通常販売実績値と、特定識別子を付与された販売予定値とを個別具体的に勘案し、販売計画を算出することができる。
本発明によれば、通常販売実績値を用いて細分化通常販売計画を作成し、これに特定識別子が付与された販売予定値を加算して細分化販売計画を算出する。例えば、月次計画において、細分化して日別に予定値を算出することにより、リアルタイムで予定と実績との乖離を把握し、対応することができる。

本発明によれば、細分化通常販売計画を用いて作成した着地見込値を通常販売実績値として販売計画を見直すことにより、計画と実績との乖離を迅速に把握し、長期間に亘る販売計画に反映させることができる。従って、この販売計画を受けて、より的確な生産計画を立案することができる。

本発明によれば、生産計画に反映させるための販売計画を、より的確かつ効率的に作成するための販売計画作成支援システム、販売計画作成支援方法及び販売計画作成支援プログラムを提供する。

以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図９を用いて説明する。本実施形態では、過去の出庫実績を利用しながら、販売計画を立案するための販売計画作成支援システム、販売計画作成支援方法及び販売計画作成支援プログラムとして説明する。本実施形態では、特定商談案件として一括商談案件を、通常案件とは識別して販売計画を作成する。

図１に示すように、本実施形態では、ＳＦＡシステム１０、統合ＤＢ１２、販売計画ＤＢ１４、そして販売計画作成支援システムとしての販売計画立案システム２０を用いる。これらはネットワークを介して接続され、相互にデータの送受信を行なう。

このＳＦＡシステム１０は営業支援のために使う情報システム（ＳＦＡ：Sales Force Automation）システムであり、データベースに顧客情報のほか、コンタクト履歴や商談プロセス、営業スケジュールを蓄積し、営業案件の進捗状況や案件成立の見込を営業担当者で共有するというものである。

統合ＤＢ１２は販売実績データ記憶手段として機能し、出庫実績データとオプション装着率データ等が記録される。
この出庫実績データは、販売計画立案システム２０において、販売計画を立案する対象製品の出庫履歴に関するデータを含む。この出庫実績データは、オーダエントリーされたデータを用いて登録される。具体的には、過去５年分以上の出庫実績が、製品の品種識別子や販売日毎に細分化された出庫数量（販売実績値）が記録されている。本実施形態では、品種として製品機種を特定する型番を用いる。

オプション装着率データには、オプションの装着率の実績が登録される。本実施形態では、オプション装着率データは、品種識別子に対応させて、この品種に装着させるオプション毎に、その装着率等が記録されている。

販売計画ＤＢ１４は特定商談データ記憶手段として機能し、一括商談案件データが記録される。更に、販売計画ＤＢ１４には、品種マスタデータ及び意思入れＤＢ等が保持される。

一括商談案件データには、付与された一括商談ＩＤが付与された商談についての予定・実績管理を行なうために、顧客情報、商談名、対象機種、数量（販売予定値、販売実績値）、納期等に関するデータが記録される。

品種マスタデータには、商品群、層、シリーズ、品種に関するデータが記録されている。この品種マスタデータにおいては、品種識別子に対して、シリーズ識別子や層識別子が関連付けられている。ここで、「商品群」とは、商品の種類であり、「ＰＰＣ」、「ＬＰ（レーザプリンタ）」、「スキャナ」、「ファクシミリ」等がある。「層」とは、この品種の特徴である。例えば、ＰＰＣであれば、「カラーＰＰＣ」、「普及」、「大量」、「広幅」等がある。また、ＬＰであれば、「Ａ３モノクロ」、「Ａ４カラー」等がある。「シリーズ」とは、一連の商品グループの系統を表した名称である。すなわち、「層」は、「シリーズ」を超えた範囲で共通する機能を実現する。
意思入れＤＢには、販売促進キャンペーンや、新シリーズの発売情報が格納されている。

販売計画立案システム２０は、販売計画立案時に利用するコンピュータサーバである。この販売計画立案システム２０は、制御手段（ＣＰＵ）、記憶手段（ＲＡＭ、ＲＯＭ等）、通信手段等からなる管理コンピュータ２１を備える。この販売計画立案システム２０は、管理コンピュータ２１を備え、後述する処理（通常値算出段階、販売計画段階等を含む
処理）を行うことにより、一括商談管理手段と販売計画策定手段として機能する。

更に、この一括商談管理手段は、後述するように一括商談に関するデータを管理し、一括商談の進捗管理、意思入れ処理、分納計画管理を行なう。
一方、販売計画策定手段は、通常商談と一括商談とを識別しながら、販売計画の立案を行なう。この販売計画策定手段は、本体の月次販売計画とオプションの月次販売計画の作成支援を行ない、特定の製品においては、週次の販売計画の作成支援を行なうことにより、通常値算出手段、販売計画手段、オプション販売計画手段、細分化計画算出手段、着地見込算出手段、販売計画修正手段として機能する。

そして、この販売計画立案システム２０は、本体販売計画データとオプション販売計画データとを算出する。補正した販売計画は生産計画策定システム３０に提供される。この生産計画策定システム３０においては、この販売計画に基づいて生産管理を実行する。

（商談管理処理）
商談があった場合、営業担当者は、ＳＦＡシステム１０を用いて商談情報を入力する。この商談情報には、商談を進めている顧客情報、商談名、対象機種、数量、納期等に関する情報が入力される。更に、商談時に受けた設定条件や商談毎のカスタマイゼーションに関するデータは、設定情報としてコンフィグＤＢに登録される。例えば、納品物の特殊設定や、キッティング方法、配送・納品指示に関する情報が登録される。

このような商談情報が入力された場合、販売計画立案システム２０の管理コンピュータ２１は、一括商談管理手段により販売管理を実行する。なお、本実施形態では、販売計画立案システム２０の管理コンピュータ２１が、図２に示す商談管理処理を実行する例を示すが、他のシステム（例えば、ＳＦＡシステム１０）に商談ＩＤを付与させる機能を設けてもよい。

まず、管理コンピュータ２１は、商談情報の登録を行なう（ステップＳ１−１）。ここでは、入力された商談情報を仮登録する。
次に、管理コンピュータ２１は、一括商談管理対象かどうかについての判定を行なう（ステップＳ１−２）。本実施形態では、生産計画に影響を及ぼす可能性がある基準台数に応じて、一括商談管理対象の適否を判定する。例えば、特定商談案件として扱う所定基準として、一つの商談の対象数量が３０台以上の場合には、一括商談管理対象と判定する。

一括商談管理対象に該当しない場合（ステップＳ１−２においてＮＯの場合）、管理コンピュータ２１は、通常商談ＩＤを付与する（ステップＳ１−３）。そして、この商談は通常商談として管理処理が実行される（ステップＳ１−４）。

一方、一括商談管理対象に該当する場合（ステップＳ１−２においてＹＥＳの場合）、管理コンピュータ２１は、通常の商談と異なる一括商談管理対象であることを識別できる一括商談ＩＤを付与する（ステップＳ１−５）。この一括商談ＩＤが、特定商談案件に対して付与される特定識別子として機能する。

そして、管理コンピュータ２１は、一括商談案件としての管理処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、一括商談案件管理データとして、営業担当者の入力データと一括商談ＩＤとを関連付けて登録し、その後は、一括商談管理手段により、付与した一括商談ＩＤを用いて予定・実績管理を行なう。ここで、商談進捗状況管理や納品予定管理を行なう。この納品予定には、大量の受注に対して、納期を分割して納品する分納計画等も含まれる。これにより、図９に示すように、一括商談ＩＤを用いて、販売実績の中で、予定と実績とを管理する。

（月次本体販売計画立案処理）
次に、月次本体販売計画立案処理について説明する。ここでは、管理コンピュータ２１の販売計画策定手段により、出庫実績に基づいて販売計画の立案管理を行なう。

まず、管理コンピュータ２１は、通常分の出庫実績の集計処理を実行する（ステップＳ２−１）。図９に示すように、出庫実績においては、通常案件と一括商談案件とが混在している。更に、一括商談案件は納品日を分けたり、異なる場所に納品したりすることによって出庫実績の中に紛れ込む。本実施形態は、上述のように一括商談案件には一括商談ＩＤが付与されており、この一括商談ＩＤは出庫実績にも関連付けられる。そこで、出庫実績から、一括商談ＩＤが付与された出庫数量を差し引く。これにより、通常分の品種別出庫実績（通常販売実績値）が算出される。

次に、管理コンピュータ２１は、シリーズ別、層別の集計処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、品種識別子に関連付けられたシリーズ識別子、層識別子毎にその数を集計する。これにより、シリーズ別、層別の集計値が算出される。

次に、管理コンピュータ２１は、シリーズ／品種構成比の算出処理を実行する（ステップＳ２−３）。ここでは、過去（５年分）の品種別出庫実績データを元に、過去実績使用範囲の品種別構成比を作成する。ここでは、まず、品種別実績（平均値）を算出する。すなわち、品種マスターに定義された過去実績使用範囲で、品種別の出庫実績（平均値）を算出する。そして、層に対する品種構成比を算出する。この場合には、種別出庫実績平均値を該当層の品種別出庫実績平均値合計で除算することにより、品種構成比を算出する。これにより、構成比ファイルデータが算出される。

更に、管理コンピュータ２１は、層別出庫実績データを用いて、季節指数の更新処理を実行する（ステップＳ２−４）。本実施形態では、層別に季節指数を算出することにより、個々の品種のばらつきを吸収することができる。ここで、季節指数の算出処理を、図４を用いて説明する。この処理においては、季節指数マスタデータを用いる。

まず、管理コンピュータ２１は、季節指数ベース値の算出処理を実行する（ステップＳ３−１）。ここでは、最終更新日が当該日の品種別出庫実績を対象にして、品種マスターを用いて層毎に該当層に属する品種の年月の最小値を抽出して出力する。移動平均値を用いることとし、１１ヶ月前から当該月の実績値の総和を算出し、「１２」で割った当該月移動平均値を算出する。そして、当該月の出庫実績を当該移動平均値で除算することにより、当該月の季節指数ベース値を算出する。この季節指数ベース値は、過去１２ヶ月の実績における当該月の割合である。

次に、管理コンピュータ２１は、過去５年分の月別季節指数を取得する（ステップＳ３−２）。ここでは、過去５年分の年月別季節指数ベース値をデータ記憶部から取得する。
次に、管理コンピュータ２１は、最大値、最小値を除き、月別季節指数平均値を算出する（ステップＳ３−３）。ここでは、取得した５年分の年月別季節指数ベース値を月単位でソートし、各月の月別季節指数の中で最大値、最小値を除いた、３年分の月別季節指数を特定する。そして、この３年分の月別季節指数の平均値を、月毎に算出することにより、月別季節指数平均値を算出する。なお、５年分の季節指数ベース値がない場合、下記計算方式とする。１年分以下の場合、他層別（層マスターに定義された使用層別）のベース値を参照し、５年分以下の場合、単純平均とする。

次に、管理コンピュータ２１は、月別季節指数の更新を行なう（ステップＳ３−４）。ここでは、まず、算出した月別季節指数平均値を合計し、この合計値が１２００になる係
数を算出する。そして、この係数を、当該月の月別季節指数平均値に乗算して、最終的な季節指数を算出する。そして、算出した季節指数を季節指数マスタデータとして記録更新する。

そして、管理コンピュータ２１は、図３に示すように、層別の販売見込を算出する（ステップＳ２−５）。ここでは、季節指数算出処理により算出した季節指数と、ステップＳ２−２において算出した層別出庫実績とを用いる。具体的には、まず、最近３ヶ月の出庫実績を取得し、この平均値（平均月販値）を算出する。更に、同様に、最近３ヶ月の季節指数を取得し、この平均値（平均季節指数）を算出する。そして、平均月販値を平均季節指数で除算し、当該月の季節指数を乗算することにより販売見込を算出する。

次に、管理コンピュータ２１は、シリーズ／品種別販売見込を算出する（ステップＳ２−６）。ここでは、ステップＳ２−５で算出した層別販売見込に、ステップＳ２−３で算出したシリーズ／品種構成比を用いて算出する。これにより、本体の通常分の販売計画（通常販売計画）が算出される。

次に、管理コンピュータ２１は、一括分の加算処理を行なう（ステップＳ２−７）。具体的には、管理コンピュータ２１は、一括商談案件データを用いて、当該月における出庫予定数を特定し、本体の通常分の販売計画に一括分台数を加算する。以上により本体販売計画が完成する。

（月次オプション販売計画立案処理）
次に、月次オプション販売計画立案処理について、図５を用いて説明する。
まず、管理コンピュータ２１は、品種別装着率・グロス装着率の前３ヶ月平均の算出処理、対象・対象外比率の算出処理を実行する（ステップＳ４−１）。ここでは、直接販売（直販）のように品種毎に数量を管理している場合（以下、「対象」という）と、代理店販売（代販）のように包括的にグロスで数量を管理している場合（以下、「対象外」という）とに分けて計算する。Ｎ月の計画を立案する場合、品種別装着率平均、代売等グロス装着率平均、対象比率平均、対象外比率平均の算出には、それぞれ以下の算出式を用いる。
・ 品種別装着率平均＝〔（Ｎ−１）月品種別オプション対象台数＋（Ｎ−２）月オプション対象台数＋（Ｎ−３）月オプション対象台数〕／〔（Ｎ−１）月品種別本体対象台数＋（Ｎ−２）月本体対象台数＋（Ｎ−３）月本体対象台数）〕
・ グロス装着率平均＝〔（Ｎ−１）月品種別オプション対象台数合計＋（Ｎ−２）月オプション対象台数合計＋（Ｎ−３）月オプション対象台数合計〕／〔（Ｎ−１）月品種別本体対象台数合計＋（Ｎ−２）月本体対象台数合計＋（Ｎ−３）月本体対象台数合計〕
・ 対象比率平均＝〔（Ｎ−１）月対象台数＋（Ｎ−２）月対象台数＋（Ｎ−３）月対象台数〕／〔（Ｎ−１）月（対象台数＋対象外台数）＋（Ｎ−２）月（対象台数＋対象外台数）＋（Ｎ−３）月（対象台数＋対象外台数）〕
・ 対象外比率平均＝〔（Ｎ−１月対象外台数＋Ｎ−２月対象外台数＋Ｎ−３月対象外台数）〕／〔（Ｎ−１）月（対象台数＋対象外台数）＋（Ｎ−２）月（対象台数＋対象外台数）＋（Ｎ−３）月（対象台数＋対象外台数）〕
なお、オプション−本体品種ベースで、品種別装着率、対象比率、対象外比率の算出は、以下の算出式を用いる。
・ 品種別装着率＝オプション対象台数÷本体対象台数
・ 対象比率＝本体対象台数／（本体対象台数＋本体対象外台数）
・ 対象外比率＝１−対象比率
また、オプション品種ベースで、グロス装着率は以下のようになる。
・ グロス装着率＝オプション対象外台数合計／本体対象外台数合計
次に、管理コンピュータ２１は、販売計画の分離を実行する（ステップＳ４−２）。こ
こでは、対象については以下のように計算する。
・ 本体対象計画台数＝（計画月）本体販売計画台数×対象比率
・ 対象オプション計画台数＝本体対象計画台数×品種別装着率
一方、対象外については以下のように計算する。
・ 本体対象外計画台数＝（計画月）本体販売計画台数×対象外比率
・ 対象外オプション計画台数＝本体対象外計画台数×代売等グロス装着率
次に、管理コンピュータ２１は、オプション販売見込を算出する（ステップＳ４−３）。ここでは、対象オプション計画台数と対象外オプション計画台数とを合算することにより、通常分のオプション販売計画（オプション通常販売計画）を算出する。

次に、管理コンピュータ２１は、一括分の加算処理を行なう（ステップＳ４−４）。具体的には、管理コンピュータ２１は、一括商談案件データを用いて、当該月において出庫予定数を特定し、通常分のオプション販売計画に、一括分で商談が行われているオプションの台数を加算する。以上により、オプション毎のオプション販売計画が完成する。

（補正処理）
算出した本体販売計画、オプション販売計画は、意思入れＤＢを用いて補正処理が行われる。この意思入れＤＢには、販売促進キャンペーンや、新シリーズの発売情報が格納されており、これらの情報を用いて販売計画を補正する。

（週次本体販売計画立案処理）
次に、週次本体販売計画立案処理について、図６を用いて説明する。本実施形態では、所定の製品については、週次の販売計画を立案する。具体的には、直近４週の達成率（実績／計画）から、月次販売計画の当該月計画値を見直すことになる。

まず、管理コンピュータ２１は、通常分の出庫実績を集計する（ステップＳ５−１）。
そして、管理コンピュータ２１は、当月（Ｎ月）着地見込値を算出する（ステップＳ５−２）。ここで、当月着地見込値は、前回見直し結果に前４週間分の乖離率を乗算して算出する。前４週分の乖離率とは、最近４週間の計画と実績（細分化販売実績値）との乖離の割合である。４週間の計画は、前回見直し結果を日毎にばらして、当該期間の細分化販売計画（本実施形態では日別販売計画台数）を集計することにより算出する。

ここで、日々の販売予定である日別販売比率（細分化販売比率）を算出する処理について説明する。前述のように、月次販売計画は通常分と一括分との合計により算出される。ここで、一括分は、本来、設定されている出庫予定日とする。一方、通常分（細分化通常販売計画）は、月次通常分に日別販売比率を乗算して算出する。この日別販売比率は過去の日別出庫実績を元に計算する。

以下に、通常分の日別販売比率の算出方法を、図７、図８を用いて説明する。まず、稼働日２０日を基準として、過去の出庫実績を稼働日２０日に換算し、細分化販売基準としての２０日基準の比率を決定する。ここでは、同シリーズの過去３年間の同月の平均を用いる。

まず、過去の出庫実績稼働日が２０日の場合には、そのまま用いる。
一方、稼働日がＭ日の場合には、１日の出庫実績を２０分割し、最初からＭコマずつ纏めて１日分とする。図７に示すように、稼働日（ＷＤ：Work Day）が２１日の場合、日別実績を２０分割して、２１コマずつ纏めて１日分とする。これにより、２０日基準が作成される。

次に、この２０日基準を実稼働日に変換する。
実稼働日が２０日の場合には、２０日基準をそのまま用いる。
実稼働日がＮ日の場合には、２０日基準をＮ分割し、最初から２０コマずつ纏めて１日分とする。図８に示すように、実稼働日（ＷＤ：Work Day）が１９日の場合、２０日基準を１９分割して、２０コマずつ纏めて１日分とする。これにより、実績を日ばらして日別の販売比率が算出される。

次に、管理コンピュータ２１は、図６に示すように、月次販売計画立案処理を用いて（Ｎ＋１）月、（Ｎ＋２）月計画値を算出する（ステップＳ５−３）。ここでは、Ｎ月着地見込値を、図５に示した月次計画算出処理を用いて、（Ｎ＋１）月、（Ｎ＋２）月の計画値を再計算する。

次に、管理コンピュータ２１は、一括分の加算処理を行なう（ステップＳ５−４）。具体的には、管理コンピュータ２１は、一括商談案件データを用いて、当該週において出庫予定数を特定し、本体通常販売台数に一括分台数を加算する。以上により週次販売計画が完成する。

以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
・ 上記実施形態では、管理コンピュータ２１は、一括商談管理対象かどうかについての判定を行なう（ステップＳ１−２）。一括商談管理対象に該当する場合（ステップＳ１−２においてＹＥＳの場合）、管理コンピュータ２１は、一括商談ＩＤを付与する（ステップＳ１−５）。そして、管理コンピュータ２１は、一括商談案件として管理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、一括商談案件管理データとして、営業担当者の入力データと一括商談ＩＤとを関連付けて登録し、その後は、この一括商談ＩＤを用いて予定・実績管理を行なう。このため、出庫実績において、一括分と通常分とを分離することができる。出庫実績の中には、一括分と通常分とが含まれるが、一括商談分は個別具体的であるに対して、通常分は包括的であり、それぞれ挙動も異なる。従って、両者を分離することにより、一括商談による出庫実績に左右されることなく、的確な通常分の販売予測を行なうことはできる。

・ 上記実施形態では、管理コンピュータ２１は、生産計画に影響を及ぼす可能性がある基準台数に応じて、一括商談管理対象の適否を判定する。そして、一括商談管理対象に該当する場合、管理コンピュータ２１は、一括商談ＩＤを付与する（ステップＳ１−５）。手入力の場合、誤入力等による一括分が通常分に紛れ込むことがあるが、一括商談ＩＤの基準を明確にして、的確な管理を行なうことができる。

・ 上記実施形態では、管理コンピュータ２１は、通常分の出庫実績を集計する（ステップＳ２−１）。そして、管理コンピュータ２１は、シリーズ別、層別の集計を行なう（ステップＳ２−２）。製品の購入時には、購入目的があるため、その目的に一致した製品であれば、他のシリーズにおいて類似した機能を備えた製品を購入することがある。このため、層という概念を用いて出庫実績を分類することにより、顧客の購入動向を、より的確に把握し、販売動向を反映させることができる。

・ 上記実施形態では、管理コンピュータ２１は、層別出庫実績データを用いて、季節指数を更新する（ステップＳ２−４）。購入動向は、季節によって異なるため、過去の実績から季節変動を加味した計画を立案することができる。

・ 上記実施形態では、管理コンピュータ２１は、当月（Ｎ月）着地見込値を算出する（ステップＳ５−２）。ここでは、日別販売比率は過去の日別出庫実績を元に計算する。そして、日別の販売比率が算出される。次に、管理コンピュータ２１は、月次販売計画立案処理を用いて（Ｎ＋１）月、（Ｎ＋２）月計画値を算出する（ステップＳ５−３）。新
製品の販売時などは、変化が激しい。このような場合には、週次で計画を修正することにより、状況に応じた販売計画を立案することができる。さらに、この週次計画を反映させて、（Ｎ＋１）月、（Ｎ＋２）月計画値を算出するため、これに応じて生産計画を立案することができる。

・ 上記実施形態では、過去の出庫実績を稼働日２０日に換算し、２０日基準の比率を決定し、これを更に実稼働日の販売計画値に変換する。これにより、効率的に日別の計画値を取得することができる。

なお、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
○ 上記実施形態では、生産計画に影響を及ぼす可能性がある基準台数に応じて、一括商談管理対象の適否を判定する。例えば、一つの商談の対象数量が３０台以上の場合には、一括商談管理対象と判定する。これに代えて、一括商談案件の基準を、過去の実績に応じて変動させても良い。例えば、管理コンピュータ２１が、出庫実績の中で通常分に相当する数量を特定し、これを基準値として一括商談管理対象かどうかについての判定を行なってもよい。

また、生産計画数量に応じて判定基準を変更してもよい。例えば、管理コンピュータ２１が、生産計画数量の所定範囲の数量を特定し、これを基準値として、この範囲を超えるものは一括商談案件として処理してもよい。製品によっては、生産計画に影響を及ぼす絶対数は異なり、特に、少量品種の場合には影響が出やすい。このような状況下においても、より的確な生産計画を立案するための販売計画を提供することができる。

○ 上記実施形態では、本体販売計画やオプション販売計画は、意思入れＤＢを用いて補正処理が行われる。ここでは、販売促進キャンペーンや、新シリーズ発売情報により販売計画を補正する。ここで、管理コンピュータ２１に、補正値を算出させてもよい。例えば、意思入れを行なうべきイベントのキーワードと、それに対応する補正係数に関するデータを登録しておく。そして、販社等から収集したイベント情報と、このキーワードをマッチングさせて、キーワードを含み情報に対しては、この販社の出庫実績に、イベントの関連付けられた補正値を乗算した補正案を算出する。これにより、効率的に意思入れを行なった数字を算出することができる。

○ 上記実施形態では、季節係数の算出において、管理コンピュータ２１は、季節指数ベース値の算出処理を実行する（ステップＳ３−１）。ここでは、移動平均値を用いることとし、１１ヶ月前から当該月の実績値の総和を算出し、１２で割った当該月移動平均値を算出する。そして、当該月の出庫実績を当該移動平均値で除算することにより、当該月の季節指数ベース値を算出する。更に、最大値、最小値を除き、月別季節指数平均値を算出する（ステップＳ３−３）。これに代えて、ステップＳ３−１として、「２４ヶ月法」、「１２ヶ月法」、「単純季節指数法」等を用いてもよい。ここで、「２４ヶ月法」は、（６ヶ月前〜５ヶ月後の実績値）と（５ヶ月前〜６ヶ月後の実績値）とを合計し、２４ケ月で除算して実力値を算出する。「１２ヶ月法」は、（６ヶ月前〜５ヶ月後の実績値）の合計を１２ケ月で除算して実力値を算出する。「単純季節指数法」は、実力値の算出対象月の当該年度１年分の実績値から実力値を算出する等を用いてもよい。また、ステップＳ３−３として、前年の季節指数ベース値を１２ヶ月分並べて、季節指数を策定する「前年法」や前３年の季節指数ベース値を月別に平均する「３年法」を用いてもよい。

○ 上記実施形態では、所定の製品については、週次の販売計画を立案する。これに代えて、状況に応じて、週次の販売計画を立案する対象製品を変更してもよい。例えば、管理コンピュータが、予定・実績の乖離率を計算し、乖離率の大きい品種を特定し、週次の販売計画を立案する対象とする。これにより、状況に応じて動的に週次計画を立案できる
。更に、月次計画で対応できている製品については、計算負荷の大きい週次計画立案処理を行わないので、システム負荷を軽減できる。

本発明の一実施形態のシステムの概略図。 本発明の一実施形態の処理手順の説明図。 本発明の一実施形態の処理手順の説明図。 本発明の一実施形態の処理手順の説明図。 本発明の一実施形態の処理手順の説明図。 本発明の一実施形態の処理手順の説明図。 日ばらし処理の処理手順の説明図。 日ばらし処理の処理手順の説明図。 出庫実績における一括商談ＩＤの説明図。

符号の説明

１０…ＳＦＡシステム、１２…統合ＤＢ、１４…販売計画ＤＢ、２０…販売計画立案システム、２１…管理コンピュータ。

Claims (7)

1. 所定基準に基づいて付与された特定商談案件に対して、特定識別子を関連付けて販売予定値と販売実績値とを記録する特定商談データ記憶手段と、販売実績値を記録した販売実績データ記憶手段と、管理コンピュータとを用いて販売計画を立案するための支援システムであって、
   前記管理コンピュータが、
   前記販売実績データ記憶手段から取得した販売実績値から、前記特定商談データ記憶手段において特定識別子に関連付けられた販売実績値を差し引いて、通常販売実績値を算出する通常値算出手段と、
   前記通常販売実績値に基づいて、その変動傾向から通常販売計画を作成し、この通常販売計画に、前記特定識別子を付与された販売予定値を加算して販売計画を算出する販売計画手段
   として機能することを特徴とする販売計画作成支援システム。
2. 前記所定基準は、商談取引の対象件数が所定の数量を超える場合に特定商談として特定識別子を付与することを特徴とする請求項１に記載の販売計画作成支援システム。
3. 前記管理コンピュータが、
   オプション装着率を取得し、
   前記通常販売実績値に対してオプション装着率を乗算したオプション通常販売計画を作成し、
   このオプション通常販売計画に、特定識別子を付与された販売予定値におけるオプション希望数量を加算してオプション販売計画を算出するオプション販売計画手段
   として更に機能することを特徴とする請求項１又は２に記載の販売計画作成支援システム。
4. 前記管理コンピュータが、
   前記販売実績データ記憶手段に記録された細分化された販売実績データに基づいて細分化販売比率を算出し、
   前記通常販売実績値を、前記細分化販売比率を用いて分割して細分化販売基準を生成し、
   この細分化販売基準を、計画対象の実稼働日に変換した細分化通常販売計画を作成し、この細分化通常販売計画に、前記特定識別子が付与された販売予定値を加算して細分化販売計画を算出する細分化計画算出手段と、
   前記細分化販売計画と細分化販売実績値との乖離率を算出し、前記乖離率と細分化販売計画とを用いて、着地見込値を算出する着地見込算出手段
   として更に機能することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の販売計画作成支援システム。
5. 前記管理コンピュータが、前記着地見込値を通常販売実績値として前記販売計画手段に導入し、通常販売計画の修正販売計画を作成する販売計画修正手段として更に機能することを特徴とする請求項４に記載の販売計画作成支援システム。
6. 所定基準に基づいて付与された特定商談案件に対して、特定識別子を関連付けて販売予定値と販売実績値とを記録する特定商談データ記憶手段と、販売実績値を記録した販売実績データ記憶手段と、管理コンピュータとを用いて販売計画を立案するための支援方法であって、
   前記管理コンピュータが、
   前記販売実績データ記憶手段から取得した販売実績値から、前記特定商談データ記憶手
   段において特定識別子に関連付けられた販売実績値を差し引いて、通常販売実績値を算出する通常値算出段階と、
   前記通常販売実績値に基づいて、その変動傾向から通常販売計画を作成し、この通常販売計画に、前記特定識別子を付与された販売予定値を加算して販売計画を算出する販売計画段階と
   を実行することを特徴とする販売計画作成支援方法。
7. 所定基準に基づいて付与された特定商談案件に対して、特定識別子を関連付けて販売予定値と販売実績値とを記録する特定商談データ記憶手段と、販売実績値を記録した販売実績データ記憶手段と、管理コンピュータとを用いて販売計画を立案するための支援プログラムであって、
   前記管理コンピュータを、
   前記販売実績データ記憶手段から取得した販売実績値から、前記特定商談データ記憶手段において特定識別子に関連付けられた販売実績値を差し引いて、通常販売実績値を算出する通常値算出手段と、
   前記通常販売実績値に基づいて、その変動傾向から通常販売計画を作成し、この通常販売計画に、前記特定識別子を付与された販売予定値を加算して販売計画を算出する販売計画手段
   として機能させることを特徴とする販売計画作成支援プログラム。

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