JP2008158743A - シミュレーションシステム、及び、そのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】商品の売買において、売り手が適正な受注価格を算出することができるシミュレーションシステムを提供できるようにする。
【解決手段】受注情報格納サーバ２０は、複数の買い手の受注情報を複数のグループに分類し、分類したグループの回帰定数を算出する。シミュレーション装置１０は、情報端末３０より商品情報を取得し、受注情報格納サーバ２０より回帰定数を取得し、商品情報と回帰定数とに基づいて売り手が分類したグループに含まれる一の買い手より商品を受注する受注確率を算出し、複数の売り手毎の受注確率に基づいて、買い手と複数の売り手の間の売買を仮想的に試行する。
【選択図】図１

Description

本発明は、商品の将来の受注価格を予測するシミュレーションシステム、及び、そのプログラムに関する。

現在、会社等の組織内においては情報システムが整備され、それらの情報システムは、定量的な顧客データ（会社名、規模、総取引額等）や受注データ（受注価格、受注日等）等の営業データを適宜収集できる。

特許文献１には、見積作業者の入力に基づく商品ごとの見積価格の修正に応じてその商品の営業粗利益、値引き額および値引き率、並びに、見積価格合計、営業粗利益合計、値引き額合計および総合値引き率をシミュレートする技術が開示されている。
特開２００２−２５９５２４号公報

会社等の組織における営業担当者は、上記の技術に基づいたシミュレーションを行い、見積価格を決定する。しかし、収集した過去の営業データを有効に活用することをしていないため、商品の実際の価値より低い価値の価格で見積価格を決定することが多かった。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、商品の売買において、売り手が適正な受注価格を算出することができるシミュレーションシステムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の第１の観点に係るシミュレーションシステムは、
過去に商品を買い手から受注した価格である過去の受注価格を含む受注情報から、将来に商品を顧客から受注する価格である将来の受注価格を予測するシミュレーションシステムであって、
複数の買い手の受注情報を取得する受注情報取得手段と、
前記受注情報取得手段が取得した複数の買い手の受注情報に基づいて、複数の買い手を複数のグループに分類するグループ分類手段と、
前記グループ分類手段が分類したグループのうちの所定のグループに属する買い手の受注情報に基づいて、当該所定のグループに属する売り手の購買特性を表すグループ定数を算出するグループ定数算出手段と、
売り手の商品の情報である商品情報を取得する商品情報取得手段と、
前記グループ定数算出手段が算出したグループ定数と、前記商品情報取得手段が取得した商品情報とに基づいて前記売り手が前記所定のグループに含まれる一の買い手より商品を受注する受注確率を算出する受注確率算出手段と、
前記受注確率算出手段が算出した複数の売り手それぞれの受注確率に基づいて、買い手と当該複数の売り手の間の売買を仮想的に試行する売買試行手段と、
前記売買試行手段により仮想的に売買を試行させた結果、得られる受注価格を出力する価格出力手段と、を備える、
ことを特徴とする。

例えば、前記売買試行手段は、前記複数の売り手のうちの最も受注確率の高い売り手が前記買い手から受注するように売買を仮想的に試行する、
ことを特徴としてもよい。

例えば、前記売買試行手段は、前記複数の売り手のうちの最も受注確率の高い売り手が前記買い手から受注するか否かをその受注確率に基づいて決定し、売買を仮想的に試行する、
ことを特徴としてもよい。

例えば、前記売買試行手段は、前記複数の売り手のうちの一の売り手が前記買い手から受注するか否かを受注確率の高い売り手の順にその受注確率に基づいて決定し、売買を仮想的に試行する、
ことを特徴としてもよい。

例えば、前記売買試行手段は、時間軸に沿った複数回の売買を仮想的に試行し、
前記価格出力手段は、前記売買試行手段により仮想的に売買を試行させた結果、得られる受注価格の推移を出力する、
ことを特徴としてもよい。

本発明の第２の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
過去に商品を買い手から受注した価格である過去の受注価格を含む複数の買い手の受注情報を取得する受注情報取得手段、
前記受注情報取得手段が取得した複数の買い手の受注情報に基づいて、複数の買い手を複数のグループに分類するグループ分類手段、
前記グループ分類手段が分類したグループのうちの所定のグループに属する買い手の受注情報に基づいて、当該所定のグループに属する売り手の購買特性を表すグループ定数を算出するグループ定数算出手段、
売り手の商品の情報である商品情報を取得する商品情報取得手段、
前記グループ定数算出手段が算出したグループ定数と、前記商品情報取得手段が取得した商品情報とに基づいて前記売り手が前記所定のグループに含まれる一の買い手より商品を受注する受注確率を算出する受注確率算出手段、
前記受注確率算出手段が算出した複数の売り手それぞれの受注確率に基づいて、買い手と当該複数の売り手の間の売買を仮想的に試行する売買試行手段、
前記売買試行手段により仮想的に売買を試行させた結果、得られる受注価格を出力する価格出力手段、
として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、商品の売買において、売り手が適正な受注価格を算出することができるシミュレーションシステムを提供できる。

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態に係るシミュレーションシステム１００を説明する。シミュレーションシステム１００は、商品の売買についてマルチエージェントシミュレーションを行う。
シミュレーションシステム１００は、図１に示すように、シミュレーション装置１０と、受注情報格納サーバ２０と、情報端末３０と、ネットワーク４０と、から構成される。

シミュレーション装置１０は、ネットワークを介して後述する商品情報と受注情報とを取得し、それらをもとに商品の売買をシミュレーションする。

シミュレーション装置１０は、図２に示すように、ＣＰＵ１１とＲＯＭ１２と通信制御部１３とＲＡＭ１４とから構成される。

ＣＰＵ１１は、シミュレーション装置１０全体の動作を制御する。また、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムを実行することによって、シミュレーションに関する処理を行う。処理の内容については、後述する。

ＲＯＭ１２は、ＣＰＵ１１の動作プログラムを記憶する。動作プログラムの詳細については後述する。

通信制御部１３は、ネットワーク４０に接続され、他装置との間で、データの送受信を行う。

ＲＡＭ１４は、ＣＰＵ１１のワークエリアとして機能する。

受注情報格納サーバ２０は、ネットワーク４０に接続され、シミュレーションで売買される商品の特性を示す商品情報を格納する。受注情報格納サーバ２０は、シミュレーション装置１０に商品情報を供給する。

情報端末３０は、ネットワーク４０に接続され、ユーザの入力を受け付け、商品情報をシミュレーション装置１０に供給する。また、情報端末３０は、シミュレーション装置１０よりシミュレーションによって得られたデータを受信する。

ここで、商品情報を説明する。商品情報は、売り手毎の情報であり、商品の受注価格と、商品の納期（受注から納品までにかかる時間）と、商品の属性（例えば、断面積、加工精度、鋼材種類等）と、商品に関する顧客シェアとの情報から構成される。そして、後述する受注確率を算出する際の説明変数として使用される。

受注情報格納サーバ２０は、ネットワーク４０に接続され、後述する、受注情報を格納する。受注情報格納サーバ２０は、受注情報に基づいて、売り手を複数のグループに分類し、グループ毎の回帰定数を算出し、格納する。受注情報格納サーバ２０は、シミュレーション装置１０にユーザによって選択されたグループの回帰定数を供給する。受注情報格納サーバ２０は、グループ毎の説明変数の初期値を算出し、格納する。受注情報格納サーバ２０は、シミュレーション装置１０にユーザによって選択されたグループの説明変数の初期値を供給する。詳細は、後述する。

受注情報格納サーバ２０は、図３に示すように、ＣＰＵ２１とＲＯＭ２２と通信制御部２３とＲＡＭ２４とデータベース２５とから構成される。

ＣＰＵ２１は、受注情報格納サーバ２０全体の動作を制御する。また、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に格納されているプログラムを実行することによって、受注情報に関する処理を行う。処理の内容については、後述する。

ＲＯＭ２２は、ＣＰＵ２１の動作プログラムを記憶する。動作プログラムの詳細については後述する。

通信制御部２３は、ネットワーク４０に接続され、他装置との間で、データの送受信を行う。

ＲＡＭ２４は、ＣＰＵ２１のワークエリアとして機能する。

データベース２５は、ハードディスク装置から構成され、受注情報とグループ毎の回帰定数と説明変数の初期値を格納する。

ここで、受注情報を説明する。受注情報は、買い手毎の情報であり、商品の発注価格、商品の納期、商品の属性（例えば、断面積、加工精度、鋼材種類等）、発注先の買い手に関する顧客シェア、発注した時間、前回の発注価格、直前に同じ発注先に発注したか否か、受注した時点で値下げ基調であったか値上げ基調であったか、の情報から構成される。受注情報格納サーバ２０は、買い手毎の受注情報を、それぞれ複数のグループに分類し、グループ毎の受注情報からそのグループの回帰定数を算出する。回帰定数は、後述する受注確率を算出する際に使用される。

上記構成を有するシミュレーションシステム１００の動作の仕組みについて説明する。

先ず、受注情報格納サーバ２０は、格納している受注情報に含まれるパラメータにもとづいて、受注情報を、「納期重視」グループと、「関係性重視」グループと、「価格重視」グループと、「その他」グループとに分類する。

受注情報格納サーバ２０は、商品の納期の平均値が所定の閾値より小さい受注情報を「納期重視」グループに分類する。次に、受注情報格納サーバ２０は、「納期重視」グループに分類された受注情報以外の受注情報のうちで、顧客シェアの平均値が所定の閾値より大きい受注情報を「関係性重視」グループに分類する。

受注情報格納サーバ２０は、図４に示すような、「納期重視」グループと「関係性重視」グループ以外の受注情報に含まれる１ｋｇ当りの商品の発注価格（円／ｋｇ）と商品の断面積（ｃｍ^２）の相関図をプロットする。そして、この相関図の近似式を、累乗回帰により算出する。この場合の相関近似式は、式（１）となる。

Ｙ＝−２０．００６Ｌｎ（Ｘ）＋６００．１５・・・・・・（１）

そして、受注情報格納サーバ２０は、式（１）の式の値より高い受注価格で取引している場合と、安い価格で取引している場合とに分別する。そして、高い受注価格で取引している場合の方が、安い価格で取引している場合より少ない買い手を「価格重視」グループに分類する。そして、残りの受注情報を「その他」グループに分類する。

次に、受注情報格納サーバ２０は、図５に示すような、グループ毎の回帰定数を算出する。先ず、売り手が買い手から商品を受注する確率である受注確率をＰとすると、次式のように定義できる。

Ｐ＝１／［１＋ｅｘｐ｛−（β０＋β１・Ｘ１＋β２・Ｘ２＋〜＋β７・Ｘ７＋β８・Ｘ８）｝］・・・・・・（２）

ここで、Ｘ１〜Ｘ８は、受注情報に含まれるパラメータであり、それらのパラメータを使用して、回帰定数β０〜β８は、最尤法によって算出できる。
具体的に、Ｘ１は、買い手が商品を発注した価格である。
Ｘ２は、商品の納期である。具体的に買い手が商品を発注してから、納品されるまでの期間である。
Ｘ３は、商品の属性（例えば、断面積、加工精度、鋼材種類等）を表す。
Ｘ４は、発注先の買い手に関する顧客シェアを表す。顧客シェアは、売り手の買い手からの受注数を売り手の買い手からの見積もり依頼数で割って算出する。
Ｘ５は、発注した時間を表す。
Ｘ６は、前回の発注価格を表す。
Ｘ７は、前回に同じ発注先に発注したか否か、を表す。
Ｘ８は、受注した時点で値下げ基調であったか値上げ基調であったか、を表す。

受注情報格納サーバ２０は、グループ毎の回帰定数β０〜β８を格納し、シミュレーション装置１０の要求に応じて、シミュレーション装置１０に送信する。

ここで、
Ｖｉｊ
＝β０＋β１・Ｙ１ｉ＋β２・Ｙ２ｉ＋β３・Ｙ３ｉ＋β４・Ｙ４ｉ
＋β５・Ｙ５ｉｊ＋β６・Ｙ６ｉｊ＋β７・Ｙ７ｉｊ＋β８・Ｙ８ｉｊ
・・・・・・（３）
とし、受注確率は、
Ｐｉｊ＝１／｛１＋ｅｘｐ（−Ｖｉｊ）｝・・・・・・（４）
と、表す。式（２）、（４）は、図６に示すような、ロジスティック関数と呼ばれる式である。

ここで、説明変数Ｙ１ｉ〜Ｙ４ｉの値は、ユーザが情報端末３０を介して入力する商品情報に含まれるパラメータである。
具体的に、Ｙ１ｉは、商品の販売価格を表す。
Ｙ２ｉは、納期（受注してから納品するまでにかかる時間）を表す。
Ｙ３ｉは、商品属性（例えば、断面積、加工精度、鋼材種類等）を表す。
Ｙ４ｉは、顧客シェアを表す。顧客シェアは、売り手の買い手からの受注数を売り手の買い手からの見積もり依頼数で割って算出する。
説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊは、シミュレーションにおいて変動する値である。
Ｙ５ｉｊは、時間を表す。具体的に、Ｙ５ｉｊは、シミュレーションにおけるターン数ｊの一次関数である。
Ｙ６ｉｊは、前回の受注価格を表す。
Ｙ７ｉｊは、ターン（ｉ−１）に売り手ｊが受注したか否かを表す。
Ｙ８ｉｊは、値上げ基調なのか値下げ基調なのか変わらないのかを表す。
ただし、数値ｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，Ｍ）は、売り手の番号を表し、数値ｊ（ｊ＝１，２，３，・・・，Ｎ）は、シミュレーションにおけるターン数を表す。つまり、数値Ｍは、シミュレーションで競合する売り手の数を表し、数値Ｎは、シミュレーションを行う期間を表す。

シミュレーション装置１０は、式（３）、（４）に、商品情報に含まれる説明変数Ｙ１ｉ〜Ｙ４ｉとシミュレーションに伴って変動する説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊを代入して、受注確率Ｐｉｊを算出する。そして、ターンｉに受注確率Ｐｉｊの数値が最も大きい売り手ｊが、買い手から受注することにする。

ここで、図７を参照して、グループ毎の説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値（Ｙ５ｉ１〜Ｙ８ｉ１）の算出の仕方を説明する。先ず、受注情報格納サーバ２０は、グループ毎の受注情報に含まれる発注価格と時間の相関図をプロットする。そして、この相関図の近似式を、最小二乗法により算出する。この場合の相関近似式は、式（５）となる。

Ｙ＝０．４５２５・ｅｘｐ（０．０００２・Ｘ）・・・（５）

この場合、説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値は、次のようになる。
Ｙ５ｉ１は、一次関数Ｙ５ｉｊ＝Ｙ５ｉｊ（ｊ）にｊ＝１を代入した数値となる。
Ｙ６ｉ１は、例えば、６７５（円／ｋｇ）となる。
Ｙ７ｉ１は、例えば、ターン（ｉ−１＝０）に売り手（ｊ＝１）が受注したことを表す数値となる。
Ｙ８ｉ１は、例えば、値上げ基調を表す数値となる。

受注情報格納サーバ２０は、シミュレーション装置１０の要求に応じて、上記の説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値をシミュレーション装置１０に供給する。シミュレーション装置１０は、シミュレーションの開始時点で、上記の説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値を使用して、受注確率Ｐｉｊを算出する。

シミュレーションの進行に伴って、説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊは変動し、ターン毎に異なる受注確率Ｐｉｊを取り、例えば、図８の相関図の破線で示されるように、受注価格が変動する。

ここで、図９〜１１を参照して、本発明の実施形態に係るシミュレーションシステム１００の動作について説明する。

先ず、受注情報格納サーバ２０が行う回帰定数算出処理を説明する。受注情報格納サーバ２０は、新規に情報端末３０よりユーザによって入力された受注情報を取得すると、その受注情報を分類し、その受注情報が分類されたグループの回帰定数を算出し、更新する。

以下、図９に示すフローチャートを参照しながら、詳細に回帰定数算出処理を説明する。

受注情報格納サーバ２０は、情報端末３０からユーザによって入力された受注情報を受信すると、受信した受注情報を複数のグループに分類する（ステップＳ１０１）。

受注情報格納サーバ２０は、受注情報が分類されたグループの回帰定数を算出する（ステップＳ１０２）。

受注情報格納サーバ２０は、算出した回帰定数を更新し、格納する（ステップＳ１０３）。

このように受注情報格納サーバ２０は、新規に取得した受注情報を分類し、分類したグループの回帰定数を算出することができる。

次に、シミュレーション装置１０が行う売買シミュレーション処理を説明する。シミュレーション装置１０は、受注情報格納サーバ２０より回帰定数と説明変数の初期値とを取得し、情報端末３０より商品情報を取得し、回帰定数と、説明変数の初期値と、商品情報とにもとづいてシミュレーションを行う。

以下、図１１のフローチャートを参照して、売買シミュレーション処理を詳細に説明する。

先ず、シミュレーションを行うことによって、適正な商品の見積価格を求めたいユーザ等は、自己の情報端末３０からシミュレーション装置１０にアクセスし、図１０に示すようなシミュレーション条件入力画面を起動する。そして、商品情報や買い手の特性（価格重視、関係性重視、納期重視等）やシミュレーションを行う期間（ターン数）を入力する。商品情報とは、上記で述べた、売り手毎の情報であり、商品の受注価格と、商品の納期（受注から納品までにかかる時間）と、商品の属性（例えば、断面積、加工精度、鋼材種類等）と、商品に関する顧客シェア（受注数を見積依頼数で割った数値）など、受注確率Ｐｉｊを算出する上で必要となる情報である。

ユーザは、入力を終了すると、「シミュレーション開始」ボタンを押下する。この操作に応答して、情報端末３０は、シミュレーション開始の指示と入力された情報とをシミュレーション装置１０に送信する。

シミュレーション装置１０のＣＰＵ１１は、情報端末３０からシミュレーション実行の指示と商品情報と買い手の特性とシミュレーションを行う期間とを通信制御部１３を介して受信し、受信した指示に応答して、売買シミュレーション処理を開始する。

売買シミュレーション処理を開始すると、ＣＰＵ１１は、先ず、受注情報格納サーバ２０から、ユーザが選択したグループの回帰定数β０〜β８と説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値とを取得する（ステップＳ２０１）。

ＣＰＵ１１は、ポインタｉとポインタｊとに「１」を格納する（ステップＳ２０２）。

ＣＰＵ１１は、商品情報に含まれる説明変数Ｙ１ｉ〜Ｙ４ｉとユーザが選択したグループの回帰定数β０〜β８と説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値とを上記の式（３）、（４）に代入して受注確率Ｐｉｊを算出する（ステップＳ２０３）。

ＣＰＵ１１は、ポインタｉが「Ｍ」であるか否かを判別する（ステップＳ２０４）。

ポインタｉが「Ｍ」ではないと判別すると（ステップＳ２０４；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ポインタｉに「１」を加算して（ステップＳ２０８）、処理をステップＳ２０３に戻す。

ポインタｉが「Ｍ」であると判別すると（ステップＳ２０４；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、Ｐ０ｊ〜ＰＭｊのうちで最も大きい受注確率を取る売り手が受注したと判別する（ステップＳ２０５）。

このようにして、ＣＰＵ１１は、入力した全ての売り手についてのターンｊにおける受注確率を算出し、受注する商品と売り手とを判別する。

ＣＰＵ１１は、ポインタｊが「Ｎ」であるか否かを判別する（ステップＳ２０６）。

ポインタｊが「Ｎ」ではないと判別すると（ステップＳ２０６；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ポインタｊに「１」を加算して（ステップＳ２０９）、処理をステップＳ２０３に戻す。

ポインタｊが「Ｎ」であると判別すると（ステップＳ２０６；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、算出した受注価格の推移及びシミュレーションの実行履歴を情報端末３０に送信し（ステップＳ２０７）、売買シミュレーション処理を終了する。

このようにして、シミュレーション装置１０は、ユーザが入力したシミュレーションを行う期間（ターン数）の受注価格の推移を算出する。

以上、説明したように、シミュレーションシステム１００によれば、モデル化した買い手と、複数の売り手との間で仮想的に売買のシミュレーションを行うことにより受注価格の推移を算出することができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、Ｐ０ｊ〜ＰＭｊのうちで最も大きい受注確率を取る売り手が受注したが、Ｐ０ｊ〜ＰＭｊのうちで最も大きい受注確率を取る売り手が受注するか否かをその受注確率にもとづいて決定するようにしてもよい。

以下、図１２のフローチャートを参照して、第２の実施形態に於ける売買シミュレーション処理を説明する。

売買シミュレーション処理を開始すると、ＣＰＵ１１は、先ず、受注情報格納サーバ２０から、ユーザが選択したグループの回帰定数β０〜β８と説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値とを取得する（ステップＳ３０１）。

ＣＰＵ１１は、ポインタｉとポインタｊとに「１」を格納する（ステップＳ３０２）。

ＣＰＵ１１は、商品情報に含まれる説明変数Ｙ１ｉ〜Ｙ４ｉとユーザが選択したグループの回帰定数β０〜β８と説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値とを上記の式（３）、（４）に代入して受注確率Ｐｉｊを算出する（ステップＳ３０３）。

ＣＰＵ１１は、ポインタｉが「Ｍ」であるか否かを判別する（ステップＳ３０４）。

ポインタｉが「Ｍ」ではないと判別すると（ステップＳ３０４；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ポインタｉに「１」を加算して（ステップＳ３１０）、処理をステップＳ３０３に戻す。

ポインタｉが「Ｍ」であると判別すると（ステップＳ３０４；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一様乱数Ｒを、０以上１未満の範囲で発生させる（ステップＳ３０５）。

ＣＰＵ１１は、Ｐ０ｊ〜ＰＭｊのうちで最も大きい受注確率であるＭＡＸ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）より一様乱数Ｒが大きいか否かを判別する（ステップＳ３０６）。

ＭＡＸ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）より一様乱数Ｒが大きいと判別すると（ステップＳ３０６；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ＭＡＸ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）を取る売り手が受注したと判別する（ステップＳ３０７）。

ＭＡＸ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）より一様乱数Ｒが大きくないと判別すると（ステップＳ３０６；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ３０８に進める。

このようにして、ＣＰＵ１１は、入力した全ての売り手についてのターンｊにおける受注確率を算出し、最も大きい受注確率を取る売り手が受注するか否かを決定する。

ＣＰＵ１１は、ポインタｊが「Ｎ」であるか否かを判別する（ステップＳ３０８）。

ポインタｊが「Ｎ」ではないと判別すると（ステップＳ３０８；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ポインタｊに「１」を加算して（ステップＳ３１１）、処理をステップＳ３０３に戻す。

ポインタｊが「Ｎ」であると判別すると（ステップＳ３０８；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、算出した受注価格の推移及びシミュレーションの実行履歴を情報端末３０に送信し（ステップＳ３０９）、売買シミュレーション処理を終了する。

このようにして、シミュレーション装置１０は、ユーザが入力したシミュレーションを行う期間（ターン数）の受注価格の推移を算出する。

以上、説明したように、第２の実施形態に係るシミュレーションシステム１００によれば、買い手による発注が行われない場合も考慮に入れながら、受注価格の推移を算出することができる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、Ｐ０ｊ〜ＰＭｊのうちで大きい受注確率を取る順に、受注するか否かをそれぞれの受注確率にもとづいて決定してもよい。

以下、図１３のフローチャートを参照して、第３の実施形態に於ける売買シミュレーション処理を説明する。

売買シミュレーション処理を開始すると、ＣＰＵ１１は、先ず、受注情報格納サーバ２０から、ユーザが選択したグループの回帰定数β０〜β８と説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値とを取得する（ステップＳ４０１）。

ＣＰＵ１１は、ポインタｉとポインタｊとポインタｋとに「１」を格納する（ステップＳ４０２）。

ＣＰＵ１１は、商品情報に含まれる説明変数Ｙ１ｉ〜Ｙ４ｉとユーザが選択したグループの回帰定数β０〜β８と説明変数Ｙ５ｉｊ〜Ｙ８ｉｊの初期値とを上記の式（３）、（４）に代入して受注確率Ｐｉｊを算出する（ステップＳ４０３）。

ＣＰＵ１１は、ポインタｉが「Ｍ」であるか否かを判別する（ステップＳ４０４）。

ポインタｉが「Ｍ」ではないと判別すると（ステップＳ４０４；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ポインタｉに「１」を加算して（ステップＳ４１１）、処理をステップＳ４０３に戻す。

ポインタｉが「Ｍ」であると判別すると（ステップＳ４０４；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、一様乱数Ｒを、０以上１未満の範囲で発生させる（ステップＳ４０５）。

ＣＰＵ１１は、ポインタｋが「Ｍ」であるか否かを判別する（ステップＳ４０６）。

ポインタｋが「Ｍ」であると判別すると（ステップＳ４０６；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、処理をステップＳ４０９に進める。

ポインタｋが「Ｍ」ではないと判別すると（ステップＳ４０６；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、Ｐ０ｊ〜ＰＭｊのうちでｋ番目に大きい受注確率であるＭＡＸｋ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）より一様乱数Ｒが大きいか否かを判別する（ステップＳ４０７）。

ＭＡＸｋ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）より一様乱数Ｒが大きいと判別すると（ステップＳ４０７；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、ＭＡＸｋ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）を取る売り手が受注したと判別する（ステップＳ４０８）。

ＭＡＸｋ（Ｐ０ｊ〜ＰＭｊ）より一様乱数Ｒが大きくないと判別すると（ステップＳ４０７；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、カウンタｋに「１」を加算し（ステップＳ４１２）、処理をステップＳ４０５に進める。

このようにして、ＣＰＵ１１は、入力した全ての売り手についてのターンｊにおける受注確率を算出し、最も大きい受注確率を取る売り手が受注するか否かを決定する。

ＣＰＵ１１は、ポインタｊが「Ｎ」であるか否かを判別する（ステップＳ４０９）。

ポインタｊが「Ｎ」ではないと判別すると（ステップＳ４０９；ＮＯ）、ＣＰＵ１１は、ポインタｊに「１」を加算して（ステップＳ４１３）、処理をステップＳ４０３に戻す。

ポインタｊが「Ｎ」であると判別すると（ステップＳ４０９；ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１は、算出した受注価格の推移及びシミュレーションの実行履歴を情報端末３０に送信し（ステップＳ４１０）、売買シミュレーション処理を終了する。

このようにして、シミュレーション装置１０は、ユーザが入力したシミュレーションを行う期間（ターン数）の受注価格の推移を算出する。

以上、説明したように、第３の実施形態に係るシミュレーションシステム１００によれば、第２の実施形態と同様に、買い手による発注が行われない場合も考慮に入れながら、受注価格の推移を算出することができる。

なお、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。

例えば、上記数式（２）〜（４）は一例であり、任意に変更可能である。例えば、数式（２）〜（４）の右辺の各項の一部を削除したり、他の項を追加したりしてもよい。また、他のパラメータを導入してもよい。また、各数式中の定数を関数としてもよい。
同様に、上述の数値も全て例示である。

また、上記実施形態においては、買い手をその発注傾向に応じて４つのグループに分類したが、分類数を大きくしたり、小さくしたりしてもよい。

また、上記実施形態では、プログラムが、それぞれメモリ等に予め記憶されているものとして説明した。しかし、シミュレーションシステムを、装置の全部又は一部として動作させ、あるいは、上述の処理を実行させるためのプログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto Optical disk）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、これを別のコンピュータにインストールし、上述の手段として動作させ、あるいは、上述の工程を実行させてもよい。

さらに、インターネット上のサーバ装置が有するディスク装置等にプログラムを格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するものとしてもよい。

本発明の実施形態に係るシミュレーションシステムの構成図である。 図１のシミュレーション装置の構成図である。 図１の受注情報格納サーバの構成図である。 受注情報を複数のグループに分類するために使用する受注価格と商品属性の相関図である。 グループ毎の回帰定数を説明するための表である。 受注確率を説明するためのグラフである。 受注確率を算出する際の説明変数の初期値を求めるためのグラフである。 シミュレーションの一例である。 回帰定数算出処理を説明するためのフローチャートである。 商品情報と買い手のグループとシミュレーション実行条件を入力する画面の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る売買シミュレーション処理を説明するためのフローチャートである。 第２の実施形態に係る売買シミュレーション処理を説明するためのフローチャートである。 第３の実施形態に係る売買シミュレーション処理を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０ シミュレーション装置
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ 通信制御部
１４ ＲＡＭ
２０ 受注情報格納サーバ
２１ ＣＰＵ
２２ ＲＯＭ
２３ 通信制御部
２４ ＲＡＭ
２５ データベース
３０ 情報端末
４０ ネットワーク
１００ シミュレーションシステム

Claims (6)

1. 過去に商品を買い手から受注した価格である過去の受注価格を含む受注情報から、将来に商品を顧客から受注する価格である将来の受注価格を予測するシミュレーションシステムであって、
   複数の買い手の受注情報を取得する受注情報取得手段と、
   前記受注情報取得手段が取得した複数の買い手の受注情報に基づいて、複数の買い手を複数のグループに分類するグループ分類手段と、
   前記グループ分類手段が分類したグループのうちの所定のグループに属する買い手の受注情報に基づいて、当該所定のグループに属する売り手の購買特性を表すグループ定数を算出するグループ定数算出手段と、
   売り手の商品の情報である商品情報を取得する商品情報取得手段と、
   前記グループ定数算出手段が算出したグループ定数と、前記商品情報取得手段が取得した商品情報とに基づいて前記売り手が前記所定のグループに含まれる一の買い手より商品を受注する受注確率を算出する受注確率算出手段と、
   前記受注確率算出手段が算出した複数の売り手それぞれの受注確率に基づいて、買い手と当該複数の売り手の間の売買を仮想的に試行する売買試行手段と、
   前記売買試行手段により仮想的に売買を試行させた結果、得られる受注価格を出力する価格出力手段と、を備える、
   ことを特徴とするシミュレーションシステム。
2. 前記売買試行手段は、前記複数の売り手のうちの最も受注確率の高い売り手が前記買い手から受注するように売買を仮想的に試行する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーションシステム。
3. 前記売買試行手段は、前記複数の売り手のうちの最も受注確率の高い売り手が前記買い手から受注するか否かをその受注確率に基づいて決定し、売買を仮想的に試行する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーションシステム。
4. 前記売買試行手段は、前記複数の売り手のうちの一の売り手が前記買い手から受注するか否かを受注確率の高い売り手の順にその受注確率に基づいて決定し、売買を仮想的に試行する、
   ことを特徴とする請求項１に記載のシミュレーションシステム。
5. 前記売買試行手段は、時間軸に沿った複数回の売買を仮想的に試行し、
   前記価格出力手段は、前記売買試行手段により仮想的に売買を試行させた結果、得られる受注価格の推移を出力する、
   ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載のシミュレーションシステム。
6. コンピュータを、
   過去に商品を買い手から受注した価格である過去の受注価格を含む複数の買い手の受注情報を取得する受注情報取得手段、
   前記受注情報取得手段が取得した複数の買い手の受注情報に基づいて、複数の買い手を複数のグループに分類するグループ分類手段、
   前記グループ分類手段が分類したグループのうちの所定のグループに属する買い手の受注情報に基づいて、当該所定のグループに属する売り手の購買特性を表すグループ定数を算出するグループ定数算出手段、
   売り手の商品の情報である商品情報を取得する商品情報取得手段、
   前記グループ定数算出手段が算出したグループ定数と、前記商品情報取得手段が取得した商品情報とに基づいて前記売り手が前記所定のグループに含まれる一の買い手より商品を受注する受注確率を算出する受注確率算出手段、
   前記受注確率算出手段が算出した複数の売り手それぞれの受注確率に基づいて、買い手と当該複数の売り手の間の売買を仮想的に試行する売買試行手段、
   前記売買試行手段により仮想的に売買を試行させた結果、得られる受注価格を出力する価格出力手段、
   として機能させることを特徴とするプログラム。

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