JP2010181963A - 需要予測装置、需要予測方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】商品の販売実績を店舗毎に記憶する販売実績記憶部と、販売実績記憶部から読み出した商品の販売実績に基づき全ての店舗における予測需要量である全店予測需要量を算出する全店予測算出部と、販売実績記憶部から読み出した商品の販売実績に基づき各店舗における予測需要量である店舗別予測需要量を算出する店舗別予測算出部と、店舗別予測需要量の合計値が、全店予測需要量と等しくなるように、店舗別予測需要量を補正する店舗別割戻予測算出部と、を備える。
【選択図】図1
Description
特許文献1に記載された技術では、複数の部品から構成される製品について、それぞれ製品の需要予測を行い、その結果に基づいて複数の製品で共通に使用される部品の需要を予測している。
また、特許文献2に記載された技術では、車両分類毎の需要予測の結果から各車両に割り振りを行い各車両の需要を予測している。なお、各車両はその仕様からいずれかの車両分類に分類されている。
また、特許文献3に記載された技術では、プリンタの消耗品に対して、全地域の販売実績を合算した値から需要予測を行い、その結果を所定の比率で分割することにより各地域の需要を予測している。
しかしながら、販売数量が僅少(例えば1日5個以下)である商品に対して、予測した全店舗の総需要を各店舗に割り振ると、各店舗に割り当てる数量が1より小さくなる場合がある。このため、小数点以下を切り捨てると数量は0となり、小数点以下を切り上げると全ての店舗の総需要が予測した需要値を超えてしまう、という問題がある。
を有することを特徴とする需要予測方法である。
まず、以下で用いる語を次のように定義する。
販売実績とは、商品の販売数量の実績値である。
予測需要量とは、販売実績に基づいて求められる商品の需要量の予測値である。
全店予測需要量とは、対象となる全ての店舗の販売実績を合計した値から求められる全店舗の予測需要量の合計値である。
店舗別予測需要量とは、各店舗の販売実績から求められる各店舗の予測需要量である。
割戻予測需要量とは、店舗別予測需要量の合計値が全店予測需要量と等しくなるように店舗別予測需要量を補正した値である。本実施形態による需要予測装置は、各店舗の割戻予測需要量の合計値が全店予測需要量と等しくなるように、各店舗の店舗別予測需要量を補正して割戻予測需要量を算出する。
需要予測装置1は、入力部11と、全店予測算出部12と、店舗別予測算出部13と、店舗別割戻予測算出部14と、出力部15と、商品の販売実績を記憶する商品販売実績記憶部16と、予測需要量を記憶する需要予測値記憶部17と、店舗の情報を記憶する店舗情報記憶部18と、商品の情報を記憶する商品情報記憶部19とを含んで構成される。
図示するように、販売実績テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、商品JAN(Japanese Article Number)コードと、店舗IDと、日付と、販売実績の各項目の列を有している。このテーブルの各行は商品JANコードと店舗IDと日付の組毎に存在する。商品JANコードは、各商品を識別するためのコードである。店舗IDは、各店舗を個別に識別する識別情報である。日付は、商品が販売された日付である。販売実績は、商品が販売された数量の実績値である。
図示するように、店舗情報テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、店舗IDと、店舗名と、所在地と、電話番号の各項目の列を有している。このテーブルの各行は店舗ID毎に存在する。
図示するように、商品情報テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、商品JANコードと、商品名と、価格と、ジャンルと、発売元と、発売日の各項目の列を有している。このテーブルの各行は商品JANコード毎に存在する。
図示するように、全店予測値テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、商品JANコードと、予測日付と、全店予測需要量の各項目の列を有している。このテーブルの各行は商品JANコードと予測日付の組毎に存在する。予測日付は、予測期間中のいずれかの日付である。
図示するように、店舗別予測値テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、商品JANコードと、店舗IDと、予測日付と、店舗別予測需要量の各項目の列を有している。このテーブルの各行は商品JANコードと店舗IDと予測日付の組毎に存在する。
図示するように、割戻予測値テーブルは、行と列からなる2次元の表形式のデータであり、商品JANコードと、店舗IDと、予測日付と、割戻予測需要量の各項目の列を有している。このテーブルの各行は商品JANコードと店舗IDと予測日付の組毎に存在する。
図8(a)は、全店予測算出部12が算出した全店予測需要量の推移を表すグラフである。この図に示す横軸は予測日付であり、縦軸は全店予測需要量である。図8(b)は、特定の店舗(例えば店舗A)における店舗別予測需要量の推移を表すグラフである。この図に示す横軸は予測日付であり、縦軸は店舗別予測需要量である。図8(c)は、店舗別割戻予測算出部14が算出する割戻予測需要量の推移を表すグラフである。この図に示す横軸は予測日付であり、縦軸は予測需要量である。また、この図に示す実線は全店予測需要量であり、破線は店舗Aにおける割戻予測需要量である。店舗別割戻予測算出部14は、各店舗の割戻予測需要量を合計した値が全店予測需要量と等しくなるように、店舗別予測需要量を補正して各店舗の割戻予測需要量を算出する。店舗別割戻予測算出部14の処理の詳細は後述する。
まず、ステップS101では、全店予測算出部12は、入力部11から入力された商品に対応する販売実績を販売実績テーブルから読み出す。
次に、ステップS102では、全店予測算出部12は、予測日付を入力部11から入力された予測開始日とする。
次に、ステップS103では、全店予測算出部12は、ステップS101で読み出した販売実績に基づいて、予測日付における全店予測需要量を算出する。具体的には、まず、全店予測算出部12は、ロジスティック曲線により定義されたモデル式を販売実績と最小二乗法によりフィッティングさせてパラメータa,b,cを求める。モデル式は例えば次の式(1)により定義される。ただし、f(t)は全店予測需要量であり、tは予測日付である。そして、全店予測算出部12は、求めたパラメータと式(1)を用いて予測日付における全店予測需要量を算出する。
ステップS105では、全店予測算出部12は、予測日付を予測日付の翌日として、ステップS103へ戻る。
一方、ステップS106では、全店予測算出部12は、算出した全店予測需要量を全店予測値テーブルに記録して、需要予測値記憶部17に記憶する。
まず、ステップS201では、店舗別予測算出部13は、店舗別予測需要量を算出する店舗を選択する。
次に、ステップS202では、店舗別予測算出部13は、ステップS201で選択した店舗と入力部11により入力された商品に対応する販売実績を販売実績テーブルから読み出す。
次に、ステップS203では、店舗別予測算出部13は、予測日付を入力部11により入力された予測開始日とする。
ステップS206では、店舗別予測算出部13は、予測日付を予測日付の翌日としてステップS204へ戻る。
一方、ステップS207では、店舗別予測算出部13は、全ての店舗について店舗別予測需要量を算出したか否かを判定する。全ての店舗について店舗別予測需要量を算出した場合には、ステップS209へ進む。一方、全ての店舗について店舗別予測需要量を算出していない場合には、ステップS208へ進む。
ステップS208では、店舗別予測算出部13は、次の店舗を選択してステップS202へ戻る。
一方、ステップS209では、店舗別予測算出部13は、算出した店舗別予測需要量を店舗別予測値テーブルに記録して、需要予測値記憶部17に記憶する。
まず、ステップS301では、店舗別割戻予測算出部14は、予測日付を入力部11から入力された予測開始日とする。
次に、ステップS302では、店舗別割戻予測算出部14は、予測日付における全店予測需要量と店舗別予測需要量を需要予測値記憶部17から読み出す。
ステップS305では、店舗別割戻予測算出部14は、予測日付を予測日付の翌日とする。
次に、ステップS306では、店舗別割戻予測算出部14は、予測日付における全店予測需要量と店舗別予測需要量を需要予測値記憶部17から読み出す。
一方、ステップS309では、店舗別割戻予測算出部14は、算出した割戻予測需要量を割戻予測値テーブルに記録して、需要予測値記憶部17に記憶する。
次に、ステップS310では、出力部15が記録した割戻予測需要量を表示部(不図示)等に表示する。
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
例えば、本実施形態では、店舗別予測需要量を補正して割戻予測需要量を算出しているが、過去のある一定期間の販売実績の平均値から割戻予測需要量を算出してもよい。
Claims (5)
- 商品の販売実績を店舗毎に記憶する販売実績記憶部と、
前記販売実績記憶部から読み出した前記商品の販売実績に基づき全ての店舗における予測需要量である全店予測需要量を算出する全店予測算出部と、
前記販売実績記憶部から読み出した前記商品の販売実績に基づき各店舗における予測需要量である店舗別予測需要量を算出する店舗別予測算出部と、
前記店舗別予測需要量の合計値が、前記全店予測算出部が算出した前記全店予測需要量と等しくなるように、前記店舗別予測算出部が算出した前記店舗別予測需要量を補正する店舗別割戻予測算出部と、
を備えることを特徴とする需要予測装置。 - 前記割戻予測算出部は、前記店舗別予測算出部が算出した前記店舗別予測需要量の比を算出し、算出した比が大きい店舗から順に前記店舗別予測需要量を補正することを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。
- 前記販売実績記憶部は、前記販売実績を日付毎に記憶し、
前記割戻予測算出部は、前記店舗別予測算出部が算出した当日の前記店舗別予測需要量から補正した当日の前記店舗別予測需要量を減算した値を繰越値として、前記店舗別予測算出部が算出した次の日の前記店舗別予測需要量に前記繰越値を加算した修正予測値の比が大きい店舗から順に、前記修正予測値に基づいて次の日の前記店舗別予測需要量を補正することを特徴とする請求項2に記載の需要予測装置。 - 全店予測算出部が、商品の販売実績を店舗毎に記憶する販売実績記憶部から読み出した前記商品の販売実績に基づき全ての店舗における予測需要量である全店予測需要量を算出するステップと、
店舗別予測算出部が、前記販売実績記憶部から読み出した前記商品の販売実績に基づき各店舗における予測需要量である店舗別予測需要量を算出するステップと、
店舗別割戻予測算出部が、前記店舗別予測需要量の合計値が前記全店予測需要量と等しくなるように、前記店舗別予測需要量を補正するステップと、
を有することを特徴とする需要予測方法。 - コンピュータに、
商品の販売実績を店舗毎に記憶する販売実績記憶部から読み出した前記商品の販売実績に基づき全ての店舗における予測需要量である全店予測需要量を算出するステップと、
前記販売実績記憶部から読み出した前記商品の販売実績に基づき各店舗における予測需要量である店舗別予測需要量を算出するステップと、
前記店舗別予測需要量の合計値が前記全店予測需要量と等しくなるように、前記店舗別予測需要量を補正するステップと、
を実行させるためのプログラム。
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