JP2012133694A

JP2012133694A - 需要予測方法

Info

Publication number: JP2012133694A
Application number: JP2010286908A
Authority: JP
Inventors: Hideki Kinoshita; 秀樹木下
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2010-12-24
Filing date: 2010-12-24
Publication date: 2012-07-12

Abstract

【課題】任意のキーワードでインターネットを検索した結果を用いて、市場のニーズを的確に把握した精度の高い製品の需要予測が可能な需要予測方法を提供する。
【解決手段】ネットワークと接続された情報処理装置における製品の需要を予測する需要予測方法であって、入力部を介して検索キーワードを受け付け、前記受け付けた検索キーワードを記憶部に格納し、前記記憶部に格納されている前記検索キーワードに基づき前記ネットワークを検索して関連ページのヒット件数を取得し、前記取得したヒット件数を前記記憶部に格納し、前記記憶部に格納されている前記ヒット件数を参照し、第１の値と第２の値を用いて平滑係数を算出し、前記算出した平滑係数と、前記記憶部に格納されている前記製品の販売実績値とに基づいて、前記製品の需要予測値を算出し、前記算出した需要予測値を前記記憶部に格納する。
【選択図】図１

Description

本発明は、キーワードを登録する事により、インターネットに対して検索を実行しその結果を元に需要予測値を計算する需要予測方法に関する。

企業における需要予測は、前年実績をベースにしたり、季節変動などにおける一般的な需要予測を行うにとどまっていた。しかしながら、インターネットの急速な発展により、TVや雑誌だけでは無く突発的に需要が大量に発生する事が多くなっている。（例、インフルエンザ発症における、マスクの品不足など。）その為、その速度に追いつくサイクルでの需要予測がビジネス上重要と考える。

その為、需要予測者は、市場のニーズを的確に把握する必要がある。また、インターネットと言うあたらしいニーズ把握を行う為には、検索ヒット数をカウントしていく方法が一般的であるが、それを定期的に人手で行う必要がある。

インターネットの情報を元にサーバのリソースを予測する技術については、例えば、特許文献１に提案されている。

特開２００６−２６８６８４号公報

製品需要は日々トレンドが変わっていく。特に、インターネットでの情報公開が法人ではなく個人レベルで運用できる時代に変わりホームページやブログサービスなどを用いる事で、製品が爆発的に流行する事がある。そのビジネスチャンスを逃さず需要予測を行う為には従来の予測方法では対応できない。上記特許文献１に記載された従来の予測方法では、インターネットを対象としているが、特定のページのみを対象とし、そのページヒット数から相関係数を与えての需要予測しか出来なかった為、その他個人ページなどを含むインターネット全体のページに対した自由なキーワードでの検索による製品の需要予測が出来ないという問題があった。その為、従来の予測方法では、世の中全体におけるインターネットの情報を加味した傾向を捉えたものにはなっていない。

本発明は、任意のキーワードでインターネットを検索した結果を用いて、市場のニーズを的確に把握した精度の高い製品の需要予測が可能な需要予測方法を提供することを目的とする。

本発明では、インターネットの検索サービスなどに代表されるクローラ技術を用いて、一定間隔で世界中のインターネットページに対し検索を実施し、キーワードのヒット数を取得する。その結果の数値を元に、平滑係数を算出し、その係数をもとに指数平滑法を用いて需要予測を行い、需要予測結果を自動的にシステムに反映させるものである。具体的には、本発明は、ネットワークと接続された情報処理装置における製品の需要を予測する需要予測方法であって、入力部を介して検索キーワードを受け付け、前記受け付けた検索キーワードを記憶部に格納し、前記記憶部に格納されている前記検索キーワードに基づき前記ネットワークを検索して関連ページのヒット件数を取得し、前記取得したヒット件数を前記記憶部に格納し、前記記憶部に格納されている前記ヒット件数を参照し、第１の値と第２の値を用いて平滑係数を算出し、前記算出した平滑係数と、前記記憶部に格納されている前記製品の販売実績値とに基づいて、前記製品の需要予測値を算出し、前記算出した需要予測値を前記記憶部に格納することを特徴とする。

本発明によれば、任意のキーワードでインターネットを検索した結果を用いて、市場のニーズを的確に把握した精度の高い製品の需要予測が可能となる。

本発明を適用するシステム全体構成を示す図である。需要予測サーバ装置の構成を示すブロック図である。キーワードを入力する入力端末の画面である。キーワードを登録する為のフローチャートである。インターネット巡回後のヒット件数を取得するフローチャートである。需要予測を更新するフローチャートである。需要予測マスタレコードに記憶される情報の例を示す図である。需要予測品目レコードに記憶される情報の例を示す図である。需要予測過去実績レコードに記憶される情報の例を示す図である。クローラ作成部とクローラ巡回部の関係を示す図である。

以下、本発明の一実施形態について、図表を参照して詳細に説明する。
（システム全体構成）
図１は、本システム１のネットワーク構成例を示す図である。本システム１は、処理端末装置１１、各種インターネットページ１２がネット枠に接続されて構成される。本システム１は、入力されたデータを処理端末装置１１に登録し、インターネットページ１２へ検索を行い、検索結果を需要予測部門端末１１に返し需要予測を行い需要予測システム１３に登録するシステムである。需要予測システム１３は品目と需要予測量を入力できる汎用的な需要予測システムとし、ここでは詳述しない。

図２は、処理端末装置１１の概要を示す図である。処理端末装置１１は、記憶部は、需要予測のキーワードを登録する需要予測マスタレコード２０１、キーワードに紐づく需要予測の品目を格納する需要予測品目レコード２０２、また、需要予測計算を行うための過去データを格納する需要予測過去実績レコード２０３からなる。記憶部には、入力部２０７を持ち図３の入力画面より、需要予測マスタレコード２０１、需要予測品目レコード２０２０にデータを格納し、格納されたデータを元に処理部のクローラ作成部２０４により、クローラを作成し、クローラ巡回部２０５を用いてクローラを実行し、結果を需要予測計算部２０６で行う処理を具備する。ここ作成されるクローラ (Crawler) とは、ウェブ上の文書や画像などをキーワードを元に周期的にキーワードに対するアドレスやキーワードのヒット件数などを取得するプログラムである。本実施形態では後者のヒット件数を取得し、使用するものとする。
（テーブル構成）
図７は、需要予測マスタレコード２０１の構成を示す図である。
需要予測マスタレコード２０１は、情報処理装置１１にて入力されるデータのキーワードの情報を格納している。需要予測Ｎｏ４０１が主キーとなりレコードを識別する。キーワード４０２は、図３の入力画面によって入力されたキーワード（フリーキーワード）が入力され、格納される。このキーワード４０２はインターネット検索での雑多な検索数を防ぐために少なくとも空白ひとつ以上を含んだ２つ以上のキーワードを格納するものとする。その結果クローラ巡回部２０５によって検索された値を更新する際には、先ず、現在値４０４の値を前回値４０３に移動してから、クローラ巡回部２０５で検索したヒット数を格納するものとする。メールアドレスは、画面３の入力画面によって入力されたメールアドレスをそのまま格納する。

図８は、需要予測品目レコード２０２の構成を示す図である。
需要予測品目レコード２０２は、情報処理装置１１にて入力されるデータのキーワードの情報を格納している。需要予測Ｎｏ５０１と品目コード５０２が主キーとなりレコードを識別する。画面３の入力画面により、入力された需要予測Ｎｏと合わせ登録された複数の品目コードを品目コード５０２に格納する。また、この場合主キーの兼ね合いにより、同一需要予測Ｎｏで同一品目コードを複数格納することはできない。このレコードは、需要予測マスタレコード２０１と需要予測Ｎｏをキーとしてリンクしている。

図９は、需要予測過去実績レコード２０３の構成を示す図である。
需要予測過去実績レコード２０３は、別途需要予測システム１３によって実績に消費された値と、需要予測計算によって計算された値を格納している。品目コード６０１と期６０２が主キーとなりレコードを識別する。実績値６０３には期が変わる直前の販売実績数を格納し、予測値６０４には期が変わる直前の需要予測値を格納する。この需要予測過去実績レコード２０３は、需要予測品目レコード２０２と品目コードをキーとしてリンクしている。
（処理フロー）
図４は、需要予測キーワード登録画面の処理シーケンス図である。入力装置にキーワード登録画面の表示Ｓ１００１を行い図３の画面を表示し、入力部２０７からの入力を要求する。図３の入力画面の登録／変更ボタンを押下することにより、変更判断Ｓ１００２にて需要予測Ｎｏをキーに需要予測マスタレコード２０１に対し検索を行い、すでにレコードが登録されているか、新規登録かを判断する。レコードが登録されていたら変更処理Ｓ１００３を、レコードが存在しなければＳ１００４を実施するものとする。

更新処理Ｓ１００３にて、入力された需要予測Ｎｏ４０１をキーとして、需要予測マスタレコード２０１を検索して、検索されたレコードのキーワード４０２とメールアドレス４０５を更新後、前回値４０３、現在値４０４をゼロクリアする。また、需要予測品目レコード２０２より対象の需要予測Ｎｏを持つレコードを全てクリアし、図３の画面にて入力された需要予測Ｎｏ５０１と品目コード５０２でレコードを更新する。

登録処理Ｓ１００４にて、図３の画面にて入力された値を元に需要予測マスタレコード２０１に対し、需要予測Ｎｏ４０１、キーワード４０２、メールアドレス４０５を格納し
レコードを登録する。その後、需要予測品目レコード２０２に対し、図３の画面で入力されたの需要予測Ｎｏ５０１と品目コード５０２でレコードを登録する。
Ｓ１００５では、Ｓ１００３の情報を元に以前、Ｓ１００６で作成されたクローラを中止する命令を発行する。これは不要になったクローラがインターネットに負荷をかけないためである。

Ｓ１００６では、Ｓ１００３もしくは、Ｓ１００４によって、登録／変更された需要予測マスタレコード２０１のキーワードを検索キーワードとしたクローラを作成する。クローラの種別としてはキーワードを引数として渡しヒット数を取得するクローラを使用する。検索アルゴリズムは幅優先検索とし、（リンクを辿る深さは）３段階までのものとする。これは雑多な情報（ヒット先のさらに下位に存在するページ）を排除する為である。このクローラは需要予測Ｎｏを持って管理するものとする。

Ｓ１００７では、Ｓ１００６で作成したクローラ命令を発行するものである。またインターネット全体の負荷を考慮し、周期は１日に１回とする。

図５は、クローラ結果取得の処理シーケンス図である。

Ｓ１１０１にて、需要予測Ｎｏ単位に発行したクローラのヒット件数を取得し、Ｓ１１０２にて、その値を需要予測Ｎｏ.ごとに需要予測マスタレコード２０１の現在値４０４に登録する。

図６は、需要予測計算の処理シーケンス図である。Ｓ１２０１にて平滑定数を求める。定数αはインターネットのキーワード数より算出する。従来この定数は、過去実績などから計算するしかなかったが、本実施形態では、リアルタイムにニーズを取得する為に係数をインターネットのトレンド（ヒット数）より算出する。ヒット数はα＝（現在値４０４−前回値４０３）／前回値４０３にて取得する。また、計算の結果αが０を下回る場合は０とし、１を超える場合は１とする。これは指数平滑法を用いる際の平滑係数αの一般的な特性である。その後、現在値４０４を前回値４０３にセットする。
Ｓ１２０２にて需要予測Ｎｏ単位で対応する品目コード５０２の需要予測の数量を求める。需要予測の数量はα×（需要予測過去実績レコード２０３の実績値６０３）＋（１−α）×（需要予測過去実績レコード２０３の実績値６０３）にて品目コード５０２単位に算出し、その結果を需要予測システム１３の対象品目の需要予測値にセットするものである。
Ｓ１２０３にて、需要予測の算出結果をメールアドレス４０５に対して送付する。

図１０は、クローラ作成部２０４とクローラ巡回部２０５の関係を図式化したものである。需要予測マスタレコード２０１より、キーワード４０２を取得し、Ｓ１００６にてクローラプログラムにキーワードを渡し、Ｓ１００７にてクローラを開始する。クローラ巡回部でインターネットへの巡回を行い、取得したヒット数を元に図６の処理シーケンスを行うものである。

以上本発明の一実施形態を説明した。上記実施形態によれば、任意のキーワードでインターネットを検索した結果を用いて、市場のニーズを的確に把握した精度の高い製品の需要予測が可能となる。また、上記実施形態によれば、需要予測に関連するべきキーワードを登録する事により、自動的にインターネットに対し検索を行いその結果を用い需要予測を行う事により、従来の予測技術では難しい突発的な需要の増加に対応できる製品の需要予測を行う事ができる。また、意図的にインターネット上に誤った情報が大量に発生したり、キーワードを間違えた結果適切な需要予測にならない可能性もある。その為、結果を担当者に連絡し、結果を担当者をチェックする機能を持たせる事により、誤った結果を防ぐ事を可能である。

その他本発明は、その要旨を変更しない範囲で、種々変更可能である。

１１・・・情報処理装置、１２・・・各種インターネット、１３・・・需要予測システム。

Claims

ネットワークと接続された情報処理装置における製品の需要を予測する需要予測方法であって、
入力部を介して検索キーワードを受け付け、
前記受け付けた検索キーワードを記憶部に格納し、
前記記憶部に格納されている前記検索キーワードに基づき前記ネットワークを検索して関連ページのヒット件数を取得し、
前記取得したヒット件数を前記記憶部に格納し、
前記記憶部に格納されている前記ヒット件数を参照し、第１の値と第２の値を用いて平滑係数を算出し、
前記算出した平滑係数と、前記記憶部に格納されている前記製品の販売実績値とに基づいて、前記製品の需要予測値を算出し、
前記算出した需要予測値を前記記憶部に格納する、
ことを特徴とする需要予測方法。
前記情報処理装置により、
前記算出した需要予測値を表示部に表示する、
ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
前記情報処理装置により、
前記記憶部に格納されている前記ヒット件数を参照し、現在値と前回値を取得し、前記平滑係数を、（現在値―前回値）／前回値、により算出する、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の需要予測方法。
前記算出した需要予測値について、前記入力部から修正値を受け付けると、前記受け付けた修正値に基づき前記記憶部に記憶されている前記需要予測値を更新する、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の需要予測方法。