JP2014127013A - 情報処理装置、及びその制御方法、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させること。
【解決手段】
継承元のアイテムの実績データに従って、継承元のアイテムと継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出し、また、継承元のアイテムの在庫数に従って継承元アイテムの予測データの予測上限値を算出し、当該算出された予測合計値データと、当該算出された予測上限値に従って、継承元のアイテムの予測データを決定し、当該算出された予測合計値データから、当該決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、継承先のアイテムの予測データを算出して出力することを特徴とする。
【選択図】図２３

Description

本発明は、情報処理装置、及びその制御方法、プログラムに関し、特に、継承先アイテムの予測データを予測する技術に関するものである。

従来、時系列予測モデルなどで予測する際、指定された過去の時系列データの参照期間数をもとに、参照する期間の時系列データを取得し、参照期間の実績データをもとに予測量を算出する（非特許文献１）。

また、パッケージの変更や１０％増量などの理由により商品がリニューアルされることはよくある話である。その際、消費者にとってはリニューアル前商品とリニューアル後商品は同じ商品であることには変わりはないが、生産または販売側にとっては商品コードが異なるため、実績データの管理などでは異なる商品として管理される。この場合、リニューアル後の商品は新商品として予測される。

このような新商品の売れ行き具合を予測するための方法として、例えば、特許文献１には、新商品の売れ行き具合を予測する際に、新発売商品の売上げデータと他の既存商品の売上げデータとの相関関係が最も高い既存商品を選択して、その選択された既存商品のそれ以後の売上げデータから新発売商品の売行き具合を予測することが提案されている。

「予測のはなし」大村 平著、日科技連 特開２００２−１６９９４６号公報

しかしながら、従来技術を用いたとしても、新商品とは異なる既存商品の売上データなどの予測処理に用いる情報（実績値）が少ない新商品の場合、その新商品の予測値を精度良く得ることは難しい。

そのため、例えば、新商品としてのリニューアル後の商品（継承先アイテム）の予測を行う場合は、リニューアル前の商品（継承元アイテム）（旧商品）を、リニューアル後の商品と同じ商品とみなして、当該リニューアル前の商品の実績値を用いることにより、リニューアル後の商品の予測処理で不足している実績値を補えることができる。

また、旧商品は在庫分（または在庫予定分）を売り切れば販売終了とすることが多く、新商品は、旧商品の在庫がなくなれば売り上げが増えてくることになる、そのため、旧商品、新商品の売り上げは、旧商品の在庫分に依存することがある。

従来では、新商品よりも旧商品の在庫を優先して販売して旧商品の在庫を減らす販売方法を取る場合、そのような方法に対応して、新商品の予測値の算出精度を向上させる仕組みについては、開示されていない。

また、このような販売方法において、新商品の販売実績がない場合でも、新商品の予測を精度良く行うことが出来る仕組みについては、開示されていなかった。

本発明の目的は、継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させることである。

本発明は、継承元のアイテムの出庫に係る実績データと、前記継承元のアイテムの在庫数とを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムと前記継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出する第１の算出手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの在庫数に従って前記継承元アイテムの予測データの予測上限値を算出する第２の算出手段と、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データと、前記第２の算出手段により算出された予測上限値に従って、前記継承元のアイテムの予測データを決定する決定手段と、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データから、前記決定手段により決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第３の算出手段と、前記第３の算出手段により算出された継承先のアイテムについての予測データを出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、継承元のアイテムの出庫に係る実績データと、前記継承元のアイテムの在庫数とを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置の制御方法であって、第１の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムと前記継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出する第１の算出工程と、第２の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの在庫数に従って前記継承元アイテムの予測データの予測上限値を算出する第２の算出工程と、決定手段が、前記第１の算出工程により算出された予測合計値データと、前記第２の算出工程により算出された予測上限値に従って、前記継承元のアイテムの予測データを決定する決定工程と、第３の算出手段が、前記第１の算出工程により算出された予測合計値データから、前記決定工程により決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第３の算出工程と、出力手段が、前記第３の算出工程により算出された継承先のアイテムについての予測データを出力する出力工程と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、継承元のアイテムの出庫に係る実績データと、前記継承元のアイテムの在庫数とを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムと前記継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出する第１の算出手段と、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの在庫数に従って前記継承元アイテムの予測データの予測上限値を算出する第２の算出手段と、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データと、前記第２の算出手段により算出された予測上限値に従って、前記継承元のアイテムの予測データを決定する決定手段と、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データから、前記決定手段により決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第３の算出手段と、前記第３の算出手段により算出された継承先のアイテムについての予測データを出力する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、継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させることができる。

本発明の実施形態に係る情報処理装置１００の構成図である。 図１に示した情報処理装置１００に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 情報処理装置１００における制御処理を行うフローチャートの一例を示す図である。 図３のステップＳ３０３の予測処理の詳細処理を示すフローチャートである。 各アイテム間での継承関係を示す図である。 継承設定一覧画面の一例である。 パラメータ設定画面の一例である。 ２００８年１月から２０１０年１２月までの３６ヶ月間の継承元アイテムＡ００２と継承先アイテムＡ２０１の月次販売量データ（実績値を時系列に集計した時系列データ）の例である。 図８の時系列データをグラフ化したものである。 継承先のアイテムＡ２０１の補正実績値と、その補正実績値を用いた予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。 継承元アイテムＡ００２の予測結果のグラフである。 継承先のアイテムであるＡ２０１の過去実績（売上の実績値）と、予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。 図４のステップＳ４０７の詳細処理のフローチャートの一例である。 各予測補正モデル（計算式）から得られる、補正開始時点（２０１０年１１月）から補正終了時点（２０１２年５月）までの各時点の補正率を時系列に表したグラフの一例である。 継承元のアイテムＡ００２の実績値と、その実績値から算出された予測値と、その予測値を予測補正モデルにより補正して得られる予測値（補正予測値）とを時系列に表したグラフの一例である。 継承先アイテムＡ２０１の予測値を時系列に表したグラフの一例である。 図４のステップＳ４０７の詳細処理のフローチャートの一例である。 継承元のアイテムＡ００２の、２０１０年１２月の実績（実績値）と、２０１１年１月以降の予測（予測値）と、２０１０年１２月末の在庫（在庫数）と、２０１１年１月以降の入庫予定（入庫予定値）とを時系列に表したデータテーブルの一例である。 継承元のアイテムＡ００２の２０１０年１２月の実績値と、２０１１年１月以降の予測値と、２０１０年１２月末の在庫数（実績値）と、２０１１年１月以降の入庫予定値と、２０１１年１月以降の予測上限値と、２０１１円１月以降の補正予測値とを時系列に表したデータテーブルの一例である。 補正予測値をグラフで表したものである。 継承先アイテムＡ２０１の予測を行った結果、得られる継承先アイテムＡ２０１の予測値を時系列にプロットしたグラフである。 情報処理装置１００における制御処理を行うフローチャートの一例を示す図である。 図２２のステップＳ２２０２の予測処理の詳細処理を示すフローチャートである。 ステップＳ２３０６の詳細処理を示すフローチャートの一例を示す図である。 ２００８年１月から２０１０年１２月までの３６ヶ月間の継承元アイテムＡ００２と継承先アイテムＡ２０１の月次販売量データ（実績値を時系列に集計した時系列データ）の例である。 図２５の時系列データ（メモリに記憶されている）をグラフ化したものである。 継承先のアイテムＡ２０１の補正実績値と、その補正実績値を用いた予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。 継承元のアイテムＡ００２の実績値と、その実績値を用いた予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。 継承元のアイテムＡ００２の２０１０年１２月の実績値と、２０１１年１月以降の予測値と、２０１０年１２月末のＡ００２の在庫数と、２０１１年１月以降の入庫予定値とを時系列に表したデータテーブルの一例を示す図である。 継承元のアイテムＡ００２の２０１０年１２月の実績値と、２０１１年１月以降のＡ００２の予測値と、２０１０年１２月末のＡ００２の在庫数（実績値）と、２０１１年１月以降のＡ００２の入庫予定値と、２０１１年１月以降のＡ００２の予測上限値と、２０１１年１月以降のＡ００２の補正予測値とを時系列に表したデータテーブルの一例を示す図である。 継承元のアイテムＡ００２の実績値と、２０１１年１月以降のＡ００２の予測値と、２０１１年１月以降のＡ００２の補正予測値とを時系列に表したグラフの一例を示す図である。 継承先のアイテムであるＡ２０１の過去実績（売上の実績値）と、予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。 継承先アイテムＡ２０１の継承元アイテムが３つ（Ａ００２、Ａ００３、Ａ００４）ある場合の継承関係を示す図である。 各アイテムの実績データである。 各アイテムの実績データをグラフにした各アイテムの実績グラフである。 継承元アイテムＡ００２、Ａ００３、Ａ００４、継承先アイテムＡ２０１の２０１０年１２月の実績値（合計）と、当該実績値に従って２０１１年１月以降のＡ００２、Ａ００３、Ａ００４、Ａ２０１の予測値（合計）と、継承元アイテムＡ００４の実績値に従って算出されたＡ００４の２０１１年１月以降の予測値と、予測値（合計）からＡ００４の予測値を引いた値と、継承元アイテムＡ００２の２０１０年１２月以降の在庫数と、２０１１年１月以降のＡ００２の入庫予定数と、２０１１年１月以降のＡ００２の予測上限値と、２０１１年１月以降のＡ００２の補正予測値と、継承元アイテムＡ００３の２０１０年１２月以降の在庫数と、２０１１年１月以降のＡ００３の入庫予定数と、２０１１年１月以降のＡ００３の予測上限値と、２０１１年１月以降のＡ００３の補正予測値と、継承先アイテムＡ２０１の２０１１年１月以降の予測値と、を時系列に表したデータテーブルの一例を示す図である。 継承元アイテムＡ００２、Ａ００３、Ａ００４、継承先アイテムＡ２０１の各実績値と、継承元アイテムＡ００２、Ａ００３、Ａ００４、継承先アイテムＡ２０１の各予測値と、を時系列に表したグラフの一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る情報処理装置、及びその動作処理の詳細について説明する。

以下、図面を参照して、本発明の第１の実施形態について説明する
＜第１の実施形態＞

図１は、本発明の実施形態に係る情報処理装置１００の構成図である。

図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置１００は、外部メモリ２１１に、継承情報ＤＢ１０４、予測モデルＤＢ１０５と、実績ＤＢ１０６と、予測結果ＤＢ１０７とを記憶し、設定手段１０１と、順番決定手段１０８と、予測手段１０２と、表示手段１０３とを備えている。外部メモリ２１１は、本発明の記憶手段の適用例である。

継承情報ＤＢ１０４は、後述する図６で設定された内容の情報が記憶されている。予測モデルＤＢ１０５は、後述する図７で設定された内容の情報が記憶されている。

実績ＤＢ１０６は、後述する図８の時系列データが記憶されている。すなわち、実績ＤＢ１０６には、継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとを記憶している。

また、実績ＤＢ１０６には、第２の実施形態で説明する図２９の継承元アイテムＡ００２の実績値（値）、及び、図３４に示す継承元Ａ００２、Ａ００４、Ａ００４の実績値を記憶している。

また、実績ＤＢ１０６には、単位期間ごと、及び継承元アイテムごとの在庫数も記憶している。

すなわち、実績ＤＢ１０６には、第１の実施形態、第２の実施形態での説明で用いる全てのテーブルを記憶することが可能である。

予測結果ＤＢ１０７は、予測手段１０２で予測された結果得られる予測値が記憶される。

また、設定手段１０１は、ユーザの操作により、後述する図６、図７を介して入力された各種情報を設定し、継承情報ＤＢ１０４、予測モデルＤＢ１０５に記憶する設定部である。

順番決定手段１０８は、継承情報ＤＢ１０４に記憶された継承情報に従って、各アイテムについて、予測手段１０２により予測される予測処理を行う順番を決定する。

また、予測手段１０２は、過去の実績値（例えば売上データの実績値）を用いて、予測モデルＤＢ１０５に記憶されている、予測可能な様々な予測モデル（例えば、変動あり移動平均、変動あり指数平滑、変動なしウィンターズ等の計算式）を用いて、将来の予測値（例えば将来の売上データの予測値）を算出する予測部である。

また、表示手段１０３は、予測手段１０２により予測された結果（予測値）を表示する表示部である。

以下、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成について説明する。

図２は、図１に示した情報処理装置１００に適用可能な情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

図２において、２０１はＣＰＵで、システムバス２０４に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。また、ＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１には、ＣＰＵ２０１の制御プログラムであるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ ／ Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）やオペレーティングシステムプログラム（以下、ＯＳ）や、各サーバ或いは各ＰＣの実行する機能を実現するために必要な後述する各種プログラム等が記憶されている。

２０３はＲＡＭで、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは外部メモリ２１１からＲＡＭ２０３にロードして、該ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現するものである。

また、２０５は入力コントローラで、キーボード（ＫＢ）２０９や不図示のマウス等のポインティングデバイス等の入力装置からの入力を制御する。２０６はビデオコントローラで、液晶ディスプレイ等のディスプレイ２１０への表示を制御する。なお、２１０のディスプレイは、タッチパネルになっており、ディスプレイ上の画面を押下されることにより操作することが可能な入力装置としても機能する。

２０７はメモリコントローラで、ブートプログラム，各種のアプリケーション，フォントデータ，ユーザファイル，編集ファイル，各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク（ＨＤ））や、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等の外部メモリ２１１へのアクセスを制御する。

２０８は通信Ｉ／Ｆコントローラで、ネットワークを介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信等が可能である。

なお、ＣＰＵ２０１は、例えばＲＡＭ２０３内の表示情報用領域へアウトラインフォントの展開（ラスタライズ）処理を実行することにより、ディスプレイ２１０上での表示を可能としている。また、ＣＰＵ２０１は、ディスプレイ２１０上の不図示のマウスカーソル等でのユーザ指示を可能とする。

本発明を実現するための後述する各種プログラムは、外部メモリ２１１に記録されており、必要に応じてＲＡＭ２０３にロードされることによりＣＰＵ２０１によって実行されるものである。さらに、上記プログラムの実行時に用いられる定義ファイル及び各種情報テーブル等も、外部メモリ２１１に格納されており、これらについての詳細な説明も後述する。

次に、図３を用いて、本実施形態の情報処理装置１００における制御処理を行うフローチャートについて説明する。

図３は、情報処理装置１００における制御処理を行うフローチャートの一例を示す図である。

図３に示す各ステップに示す処理は、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１により実行され実現される。

まず、情報処理装置１００が読み取り実行可能な本実施形態におけるプログラムを起動すると、継承情報を表示・設定する継承設定一覧画面（図６）、及びパラメータ設定画面（図７）を表示する。

具体的には、継承設定一覧画面（図６）は、「継承先アイテムコード」６０１、「アイテム名称」６０２、「継承元アイテムコード」６０３、「アイテム名称」６０４、「継承比率」６０５、「継承開始」６０６、「継承終了」６０７、「有効開始」６０８、「有効終了」６０９の項目から構成される。

「継承先アイテムコード」６０１には、継承先のアイテム（商品など）のコード（識別情報）のユーザからの入力を受け付けることができる。

また、「アイテム名称」６０２には、該「継承先アイテムコード」６０１で識別されるアイテムの名称のユーザからの入力を受け付けることができる。

「継承元アイテムコード」６０３には、該「継承先アイテムコード」６０１で識別されるアイテムの継承元のアイテム（商品など）のコード（識別情報）のユーザからの入力を受け付けることができる。

「アイテム名称」６０４には、該「継承元アイテムコード」６０３で識別されるアイテムの名称のユーザからの入力を受け付けることができる。

「継承比率」６０５には、出庫ボリュームの補正倍率のユーザからの入力を受け付けることができる。ここで、出庫ボリュームの補正倍率とは、リニューアル前（継承元アイテム）は１０個の集まりが１つのアイテムであるが、リニューアル後（継承先アイテム）は５０個の集まりが１つのアイテムとなる場合、リニューアル前アイテム（継承元アイテム）の１００つ（アイテム数）という出庫実績量とリニューアル後（継承先アイテム）の１００つ（アイテム数）という出庫実績量は異なると言える。リニューアル前アイテムの１つという出庫実績量は、リニューアル後アイテムの１／５（＝１０／５０）に当たると言える。そのため、リニューアル前アイテムの出庫実績量に１／５という補正倍率をかける必要がある。この補正倍率を出庫ボリュームの補正倍率と呼ぶ。

「継承開始」６０６には、どの時点からの実績値を継承するかを示す継承開始時点の日時（時間）情報のユーザからの入力を受け付けることができる。

「継承終了」６０７には、どの時点までの実績値を継承するかを示す継承終了時点の日時（時間）情報のユーザからの入力を受け付けることができる。

このように、継承元アイテム（リニューアル前アイテム）のどの期間の過去の出庫実績（実績値）を継承するかを決める必要がある。予測処理で用いられない期間の出庫実績（実績値）を継承しても無駄になるし、継承元アイテムの出庫実績量がゼロになり全く出庫しなくなっても継承つづけるのも無駄であるため、ここで、継承元アイテム（リニューアル前アイテム）のどの期間の過去の出庫実績（実績値）を継承するかの設定を入力することができる。

「有効開始」６０８には、図６で設定されるレコードの情報（継承情報）はいつから有効かを示す有効開始時点の日時（時間）情報のユーザからの入力を受け付けることができる。

「有効終了」６０９には、図６で設定されるレコードの情報（継承情報）はいつまで有効かを示す有効終了時点の日時（時間）情報のユーザからの入力を受け付けることができる。

このように、発売前に設定した場合、いつから、いつまで継承情報が有効であるかの情報を入力する必要がある。

このように、図６の画面を介して、ユーザにより、継承先のアイテム、継承元のアイテム、及び、継承する期間、継承の有効期限の入力を受け付け、保存ボタン６１０がユーザにより押下されると、これら入力を受け付けた情報を設定して（ステップＳ３０１）、継承情報ＤＢ１０４にその設定内容を記憶する。

上述の通り、図６の画面を介して、継承先のアイテム、継承元のアイテムの設定がなされると、図５に示すように、各アイテム間での継承関係が設定されることとなる。

図５は、各アイテム間での継承関係を示す図である。

図５には、継承情報による、リニューアル前アイテム（継承元アイテム）とリニューアル後アイテム（継承先アイテム）の紐づけ（関係）を表している。

図５の、５０１、５０２、５０３、５０４、５０５、５０６、５０７、５０８は、それぞれ、Ａ００３、Ａ００１、Ａ００６、Ａ１０１、Ａ００２、Ｓ２０１、Ｂ１９１、Ｂ１９９のぞれぞれのアイテムコードから識別されるアイテムを示している。

以下に、図５の継承関係について具体的に説明する。

Ａ００６（アイテムコード）は、Ａ００３（アイテムコード）のリニューアル後のアイテム（継承先アイテム）である。つまり、Ａ００６は、Ａ００３に対する継承先アイテム、Ａ００３は、Ａ００６に対する継承元アイテムである。

また、Ａ１０１（アイテムコード）は、Ａ００１（アイテムコード）とＡ００６のリニューアル後のアイテム（継承先アイテム）である。すなわち、Ａ００１は、Ａ１０１に対する継承元アイテムである。

また、Ａ２０１（アイテムコード）は、Ａ００２（アイテムコード）に対する継承先アイテムであり、Ａ００２は、Ａ２０１に対する継承元アイテムである。また、同様に、Ｂ１９９（アイテムコード）は、Ｂ１９１（アイテムコード）に対する継承先アイテムであり、Ｂ１９１は、Ｂ１９９に対する継承元アイテムである。

継承先アイテムは、継承元アイテムよりも新しいアイテムである。

このように、図６の画面により、各アイテム間の継承関係についての設定がなされる。

また、パラメータ設定画面（図７）は、それぞれのアイテムにて使用する予測モデルパラメータを設定する画面であり、「アイテムコード」７０１、「アイテム名称」７０２、「実績参照期間」７０３、「予測モデル」７０４、「パラメータ」７０５、「予測補正モデル」７０６、「補正開始」７０７、「補正終了」７０８の項目から構成されている。

「アイテムコード」７０１は、アイテム（商品など）のコード（識別情報）のユーザからの入力を受け付けることができる。

「アイテム名称」７０２は、該「アイテムコード」７０１で識別されるアイテムの名称のユーザからの入力を受け付けることができる。

「実績参照期間」７０３は、どの期間の実績値を用いて予測するかを指定する実績参照期間のユーザからの入力を受け付けることができる。

「予測モデル」７０４は、移動平均モデルや指数平滑モデルやウィンターズ指数平滑モデルなどの、予測値を算出するための予測モデル（計算式）のユーザからの入力を受け付けることができる。

「パラメータ」７０５は、該予測モデルのパラメータのユーザからの入力を受け付けることができる。例えば、予測モデルが指数平滑モデルであれば平滑パラメータなどの予測モデルのパラメータのユーザからの入力を受け付けることができる。

「予測補正モデル」７０６は、予測値を補正する予測補正モデル（計算式）のユーザからの入力を受け付けることができる。予測値を補正しない場合は、「なし」を入力し、予測値を補正する場合は、その予測補正モデルを入力する。予測補正モデルとして、「上限モデル」、「直線近似モデル（直線補正）」、「２次曲線モデル（２次曲線補正）」、「楕円モデル（楕円補正）」などを入力することができる。

予測補正モデルとして「上限モデル」が入力されると、継承元のアイテムが在庫限りのアイテムであることを設定し、「直線近似モデル（直線補正）」、「２次曲線モデル（２次曲線補正）」、「楕円モデル（楕円補正）」が入力されると、継承元のアイテムが在庫限りのアイテムではないが販売終了予定のアイテムであることを設定する。これは、本発明の設定手段の適用例である。

「補正開始」７０７には、「予測補正モデル」７０６に、「上限モデル」、「直線近似モデル（直線補正）」、「２次曲線モデル（２次曲線補正）」、「楕円モデル（楕円補正）」などの予測補正モデルが入力された場合、いつからの予測値を補正するのかを示す補正開始時点の日時（時間）情報を入力することができる。

また、「補正終了」７０８には、予測補正モデルが入力された場合、いつまでの予測値を補正するのかを示す補正終了時点の日時（時間）情報を入力することができる。

図７の画面ではアイテムごとに予測モデルを設定できるようになっているが、その他の例としてはアイテムごとではなく、アイテムのカテゴリ（種別）ごとに設定できる画面や、指定条件に従って各アイテムに予測モデルパラメータを設定する機能などが考えられる。

このように、図７の画面を介して、ユーザにより、アイテム、実績参照期間、予測モデル、パラメータ、予測補正モデル、補正期間の入力を受け付け、保存ボタン７０９がユーザにより押下されると、これら入力を受け付けた情報を設定して（ステップＳ３０１）、予測モデルＤＢ１０５にその設定内容を記憶する。

以上の通り、ステップＳ３０１で、図６の画面を介して入力を受け付けた情報（継承情報）、及び、図７の画面を介して入力を受け付けた情報（予測モデルパラメータなどを設定情報）を設定する。

次に、ステップＳ３０２において、継承情報に示される各アイテム間の継承関係から、各アイテムについて実行する予測処理の実行順番を決定する。

ステップＳ３０２での順番の決定処理について、図５を用いて詳しく説明する。

図５は継承情報を表す図であり、この継承情報をもとに予測実行順が決定できる。予測実行順は継承元のアイテムほど早く実行する必要があるので、図５の最も右端の継承元アイテムの順番が早くなる。

第１段階として予測を実行する必要があるのが、Ａ００１、Ａ００３、Ａ００２、Ｂ１９１のアイテムである。

これらは、継承先アイテムにはならない継承元アイテムであるため、最も初期の段階で予測を実行する必要がある。これらのアイテムの予測実行順を１とする。なお、同じ予測実行順のアイテムの中ではどのアイテムから実行しても構わない。

次に実行する必要があるアイテムは、予測実行順が１のアイテムを継承元アイテムとし、該継承元アイテムに対する継承先アイテムである。つまり、Ａ００６、Ａ２０１、Ｂ１９９である。

なお、Ａ１０１は、このアイテムの継承元であるＡ００６の実行順が決定してないため、まだ実行順は決定できない。つまり、あるアイテムの継承元アイテムのすべての実行順が決定しないとそのアイテムの実行順は決定できないことになる。ここで、Ａ００６、Ａ２０１、Ｂ１９９のアイテムの予測実行順を２とする。

最後に、Ａ１０１の予測実行順が３になる。Ａ１０１のすべての継承元アイテムの予測実行順が決定しているため、Ａ１０１の予測実行順が決定できる。Ａ１０１のすべての継承元アイテムのうち、もっとも実行順の値が大きいものの次になる。Ａ００６の予測実行順が２であるため、Ａ１０１の予測実行順は２＋１の３になる。

なお、継承先でも継承元でもないアイテム、つまり、継承情報にないアイテムはいつ実行しても問題がないため、予測実行順はどれでも構わない。ただし、継承先アイテム、継承元アイテムと区別するため、ここでは予測実行順を０とする。

このように、ステップＳ３０２において、継承情報に示される各アイテム間の継承関係から、各アイテムについて実行する予測処理の実行順番を決定する。

次に、ステップＳ３０３において、ステップＳ３０２にて決定した予測実行順に従って、ステップＳ３０１で設定され、継承情報ＤＢ１０４、予測モデルＤＢ１０５に記憶された情報（予測モデルなど）と、実績ＤＢ１０６に記憶された実績値とを用いて、各アイテムについての予測処理を１件ずつ実行する。ステップＳ３０３の予測処理の詳細処理については、図４を用いて、後で説明する。

次に、ステップＳ３０４において、ステップＳ３０３で実行された予測処理により得られた予測値を、予測結果ＤＢ１０７から読み出して、ディスプレイ２１０に表示する表示処理を行う。

ここでは、ディスプレイ２１０に表示する例を示しているが、プリンタなどに、該予測値を印刷させるべく出力するようにしてもよい。ステップ３０４は、本発明の予測データを出力する出力手段の適用例である。

ステップＳ３０４に表示される予測値、及びその時系列のグラフの例として、図１０、図１１、図１２、図１５、図１６、図１９、図２０、図２１を示す。

次に、図４を用いて、図３のステップＳ３０３の予測処理の詳細処理について説明する。

図４は、図３のステップＳ３０３の予測処理の詳細処理を示すフローチャートである。

図４に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１により実行され実現される。

まず、ステップＳ４０１において、各アイテムのうち、ステップＳ３０２で決定された順番に予測処理を行うアイテムを処理対象とする。すなわち、予測実行順：０、１、２、３、・・・のアイテムの順番で処理対象と設定される。

まず、現在処理対象のアイテムが、継承元アイテムのあるアイテムであるか（継承先アイテムであるか）否かを、各アイテムの継承情報から特定される継承関係（図５）から判定する。

ここで、継承先アイテムであるか、そうでないアイテムかによって予測する方法が異なるので、このステップにて、どちらの方法で実施するかを振り分ける。

そして、継承元アイテムのあるアイテムではない（継承先アイテムではない）と判定された場合（ＮＯ）、現在処理対象のアイテムの過去の実績値から、ステップＳ３０１で設定された情報（予測モデルなど）に従って、将来の予測値を算出して、予測結果ＤＢ１０７に記憶する（ステップＳ４０７）。

すなわち、ステップＳ４０７では、記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、継承元のアイテムについての予測データを算出する（第２の算出手段）。

ステップＳ４０７の詳細処理については、図１３、及び図１７を用いて、後で説明する。

そして、ステップＳ４０７で予測値を算出すると、処理をステップＳ４０８に戻す。

ステップＳ４０１において、現在処理対象のアイテムが、継承元アイテムのある（継承元アイテムを持つ）アイテムである（継承先アイテムである）と判定された場合（ＹＥＳ）、継承関係（図５）から、ステップＳ４０１で、継承元のアイテムがあると判定された全ての（１又は複数の）継承元アイテムについての過去の実績値を実績ＤＢ１０６から取得する（ステップＳ４０２）。

そして、現在処理対象のアイテムの過去の実績値を実績ＤＢ１０６から取得して、実績値の単位期間（ここでは各月）ごとに、当該取得した現在処理対象のアイテムの過去の実績値に、ステップＳ４０２で取得した継承元アイテムについての過去の実績値を加算して、現在処理対象のアイテムの実績値の単位期間ごとの過去の実績値を補正する（ステップＳ４０３）。そして、この補正により得られた過去の実績値を、補正実績データとも言う。

また、ステップＳ４０３では、現在処理対象のアイテムとそのアイテムの継承元のアイテムについて、図６の画面にて設定された「継承比率」を用いて、各月（実績値の期間の単位）ごとの補正実績データを作成する。

例えば、現在処理対象のアイテムがＡ２０１で、継承元アイテムがＡ００２の場合、以下の式に、Ａ２０１の実績値（過去実績）、Ａ００２の実績値（過去実績）、継承比率を代入することで、Ａ２０１の補正実績データ（Ａ２０１の補正実績）を算出することができる。また、ここで算出される補正実績データは、各月ごとに算出して作成する。

Ａ２０１の補正実績＝Ａ２０１の過去実績＋Ａ００２の過去実績×継承比率

ここで、実績値の単位期間（ここでは各月）ごとに、算出された補正実績データ（補正実績）を時系列に表示したグラフを図９に示す。

図９は、単位期間（ここでは各月）ごとに、算出された補正実績データ（補正実績）を時系列に表示したグラフの一例である。

図９には、ステップＳ４０３で得られる、単位期間（ここでは各月）ごとに、継承元アイテムであるＡ００２の実績値と、継承先アイテムであるＡ２０１の実績値との合計の値をプロットしている。

次に、ステップＳ４０４において、ステップＳ４０３で生成した補正実績データと、図３のＳ３０１にて設定された予測モデルや予測モデルパラメータなどを用いて、現在処理対象のアイテムについての予測値を算出する。

すなわち、ここでは、記憶手段に記憶された継承元のアイテムの実績データと、継承先のアイテムの実績データとの組み合わせに従って、継承先と継承元のアイテムについての予測データを算出する（第１の算出手段）。

次に、ステップＳ４０５において、現在処理対象のアイテムに対する継承元アイテムについての予測値を予測結果ＤＢ１０７から取得する（ステップＳ４０５）。すなわち、ここで取得する予測値は、ステップＳ４０７で、継承元のアイテムの実績データに従って算出された継承元のアイテムについての予測データである。

そして、ステップＳ４０６において、ステップＳ４０４で算出された各月の（各単位期間の）予測値から、ステップＳ４０５で予測された各月の（各単位期間の）予測値を差し引いて、現在処理対象のアイテム（継承先のアイテム）についての各月の（各単位期間の）予測値を算出して、予測結果ＤＢ１０７に記憶する。

例えば、現在処理対象のアイテムがＡ２０１の場合、以下の式に、Ａ２０１の補正実績データ（Ａ２０１の補正実績）、継承元アイテムであるＡ００２の予測値（予測結果）、継承比率を代入することで、Ａ２０１の予測結果（予測値）を算出することができる。また、ここで算出される予測値（予測データとも言う）は、各月ごとに算出して生成される。

Ａ２０１の予測結果＝Ａ２０１の補正実績から計算した予測結果−Ａ００２の予測結果×継承比率

次に、ステップＳ４０８において、ステップＳ３０２で決定された順番に従って、次のアイテムがあるか否かを判定し、次のアイテムがあると判定された場合は（ＹＥＳ）、当該次のアイテムを処理対象として、処理をステップＳ４０１に戻す。一方、次のアイテムがないと判定された場合は、予測処理を終了して、ステップＳ３０４に移行する。

次に、図４の処理の具体例について、以下に説明する。

まず、予測実行順が０である、継承情報にないアイテムに関しては、ステップＳ４０１において、継承元がないアイテムになるので、ステップＳ４０７の処理に移る。

Ｓ４０７では、このアイテムの過去の出庫実績を参照して指定された予測モデルとそのパラメータを使用して予測結果を計算する。そして、Ｓ４０８にて、次のアイテムがあればＳ４０１に戻り、次のアイテムの予測を実行する。

次に、予測実行順が１のアイテムの処理について説明する。予測実行順が１のアイテムは継承先ではなく、継承元であるアイテムになるため、Ｓ４０７のステップで予測を実施し、先ほどの実行順が０のアイテムと同様の処理になる。

次に、予測実行順が２以上のアイテムの処理について説明する。これらのアイテムは継承元アイテムがあるため、Ｓ４０１において、Ｓ４０２の処理へ移ることが決まる。

Ｓ４０２以降の処理に関しては、図５のアイテムＡ００２（５０５）とＡ２０１（５０６）を例に説明する。Ａ００２は、予測実行順が１であるため、上述の通り、既にステップＳ４０７にて予測処理は実行済みである。Ａ２０１は、予測実行順が２であるため、Ａ２０１を中心に説明を進める。

図８は、２００８年１月から２０１０年１２月までの３６ヶ月間の継承元アイテムＡ００２と継承先アイテムＡ２０１の月次販売量データ（実績値を時系列に集計した時系列データ）の例である。

図９は、図８の時系列データをグラフ化したものである。

継承元アイテムＡ００２、継承先アイテムＡ２０１、及びそれらの合計値をグラフで表示している。

継承先アイテムＡ２０１の出庫実績は２０１０年１１月から出庫実績量が出始めていて、継承元アイテムＡ００２は２０１０年１１月から出庫実績量が少なくなってきていることがわかる。なお、グラフでみると一目瞭然だが、継承元アイテムＡ００２と継承先アイテムＡ２０１の合計の出庫実績量は傾向があることがわかる。

次に、ステップＳ４０２において、継承元のＡ００２の過去実績データを取得する。ステップＳ４０３において、継承先のＡ２０１の過去実績にＡ００２の過去実績を加算してＡ２０１の補正実績を作成する。この際、継承設定画面にて設定した継承比率を用いて、下記式にてＡ２０１の補正実績を各月ごとに作成する。なお、Ａ２０１の補正実績が図９の合計のグラフである。

Ａ２０１の補正実績＝Ａ２０１の過去実績＋Ａ００２の過去実績×継承比率

次に、ステップＳ４０４において、ステップＳ４０３で作成した補正実績を用いて、指定された予測モデルとそのパラメータにて予測を実行する。

図１０は、継承先のアイテムＡ２０１の補正実績値と、その補正実績値を用いた予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。

次に、ステップＳ４０５において、継承元のＡ００２の既に実行済みの予測結果を取得する。図１１は、継承元アイテムＡ００２の予測結果のグラフである。

ステップＳ４０６において、Ｓ４０４にて計算した予測結果からＳ４０５にて取得した継承元アイテムＡ００２の予測結果を差し引く。計算式は以下の通りである。

Ａ２０１の予測結果＝Ａ２０１の補正実績から計算した予測結果−Ａ００２の予測結果×継承比率

図１２は、継承先のアイテムであるＡ２０１の過去実績（売上の実績値）と、予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。

このようにして、予測実行順が２以上のアイテムはＳ４０２〜Ｓ４０６のステップに従って予測を実行し、次のアイテムの予測処理へ移行し、最後のアイテムの予測終了後はＳ４０８にてすべてのアイテムの予測実行が完了したとなり、終了となる。以上の通り、予測処理の際に、ステップＳ４０５で、継承元アイテムの予測結果を参照するため、継承元アイテムから予測を実行する必要がある。

次に、図１３を用いて、図４のステップＳ４０７の詳細処理について説明する。

図１３は、図４のステップＳ４０７の詳細処理のフローチャートの一例である。

図３のステップＳ３０１で、図７の画面を介して、予測補正モデル７０６として、「なし」、「上限モデル」、「直線近似モデル（直線補正）」、「２次曲線モデル（２次曲線補正）」、「楕円モデル（楕円補正）」のいずれかが入力され、各アイテムについて予測補正モデル７０６が設定されている。

ステップＳ４０７では、現在、処理対象のアイテムについて、どの予測補正モデルが設定されているかを判定し、その判定結果に応じて、ステップＳ４０７で実行する予測処理の方法を切り替えて実行する。

図１３は、図７の画面を介して、予測補正モデル７０６として、「直線近似モデル（直線補正）」、「２次曲線モデル（２次曲線補正）」、「楕円モデル（楕円補正）」のいずれかが設定されたと判定された場合に実行される処理のフローチャートである。

すなわち、図１３に示す予測処理は、販売が終了することが決まった、継承元アイテムについての予測処理として実行される。

また、図７の画面を介して、予測補正モデル７０６として、「なし」が設定されていると判定された場合は、後述するステップＳ１３０２からステップＳ１３０６の処理は実行せずに、ステップＳ１３０１の処理を実行する。

図１３に示す各ステップに示す処理は、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１により実行され実現される。

ます、ステップＳ１３０１では、図７の画面を介して、現在処理対象のアイテムについて、ステップＳ３０１で設定された予測モデルと、実績ＤＢ１０６から取得した当該アイテムについての実績値と、を用いて、予測値を算出する。

次に、ステップＳ１３０２では、図７の画面を介して設定された予測補正モデル７０６から、図７で設定された補正開始時点７０７から補正終了時点７０８までの各時点の補正率を算出する。ここで算出された補正率は、外部メモリ２１１などの記憶手段に記憶する。また、算出された補正率は、本発明の補正情報の適用例である。

そして、ステップＳ１３０３で、補正開始時点７０７を処理対象とする（変数ｉに０を代入する）。

次に、ステップＳ１３０４で、現在処理対象としているステップＳ１３０１で算出された予測値に、ステップＳ１３０２で算出された補正率を乗算することで、補正予測値を算出し、これを、現在処理対象の時点の予測値とする。ここでは、各時点とは、例えば各月などの各単位期間を表している。

すなわち、ステップＳ１３０４で、現在処理対象としているステップＳ１３０１で算出された予測値を補正率により補正する処理を行う。ステップＳ１３０４は、本発明の補正手段の適用例である。

そして、ステップＳ１３０５において、図７で設定された補正開始時点７０７から補正終了時点７０８まで全ての時点についてのステップＳ１３０１で算出された予測値を補正したか否かを判定し、補正終了時点７０８まで全ての時点についての予測値を補正していない場合は（ＮＯ）、処理対象の時点を次の時点にして（ｉに１を加算して）（ステップ１３０６）、ステップＳ１３０４の処理を実行する。一方、補正終了時点７０８まで全ての時点についての予測値を補正した場合は（ＹＥＳ）、図１３の処理を終了する。

以下に、図１３に示すフローチャートの具体例を説明する。

図８の継承元アイテムＡ００２のデータを用いて説明する。

補正開始時点を２０１０年１１月、補正終了時点を２０１１年５月とする。

ステップＳ３０１で、図７を介して、実績参照期間や予測モデルやパラメータなどをアイテムごとに設定する。ここでは、図１３の処理を行うために、予測補正モデル、補正開始、補正終了などのパラメータの設定を行う。

上述の通り、予測値を補正するための補正率の計算方法として、例えば、図１４にある直線（直線補正）、２次曲線（２次曲線補正）、楕円曲線（楕円補正）などが考えられる。

図１４は、各予測補正モデル（計算式）から得られる、補正開始時点（２０１０年１１月）から補正終了時点（２０１１年５月）までの各時点の補正率を時系列に表したグラフの一例である。

具体例の説明として、ここでは直線補正を使用する。

図１５は、継承元のアイテムＡ００２の実績値と、その実績値から算出された予測値と、その予測値を予測補正モデルにより補正して得られる予測値（補正予測値）とを時系列に表したグラフの一例である。

図１５において、予測としてプロットした値は、Ｓ１３０１にて計算した予測値である。

そして、予測補正方法が直線、補正開始時点が２０１０年１１月、補正終了時点が２０１１年５月ということにより、Ｓ１３０２にて補正率を計算する。

その補正率は、図１４にあるＹ軸の値になる。

そして、Ｓ１３０３〜Ｓ１３０５において、各月の予測値の補正を行う。

例えば、２０１１年２月の予測値である３６０に、当該月の補正率０．５をかけると、補正予測値として１８０を得る。このようにして、各月の予測補正率に予測値をかけて補正した補正予測値が、図１５の補正予測に当たる。補正予測値が２０１１年５月の予測値がゼロになるように徐々に少なくなっていることがわかる。

このようにして、販売が終了することが決まった、継承元アイテムについての予測値を算出することができる。

そして、継承先アイテムについて、図４に示すステップＳ４０２からステップＳ４０６の処理を行い、継承先アイテムについての予測値を算出すると、すなわち、ステップＳ４０６で、ステップＳ４０４で算出された予測値から、図１１の処理を実行することで、販売が終了することが決まった、継承元アイテムについての予測値を差し引いて、継承先アイテムの予測値を算出する。

このように、予測値を算出することで、予測精度を更に上げることが可能となる。

例えば、継承元アイテムＡ００２の予測を図１５のように行い、図１０の継承先と継承元の合計実績の予測結果から継承元アイテムＡ００２の予測結果を差し引いて求めた継承先アイテムＡ２０１の予測結果が図１６のグラフに当たる。図１２の予測結果と比較してもより精度があがったのがわかる。

図１６は、継承先アイテムＡ２０１の予測値を時系列に表したグラフの一例である。

次に、図１７を用いて、図４のステップＳ４０７の詳細処理について説明する。

図１７は、図４のステップＳ４０７の詳細処理のフローチャートの一例である。

図３のステップＳ３０１で、図７の画面を介して、予測補正モデル７０６として、「なし」、「上限モデル」、「直線近似モデル（直線補正）」、「２次曲線モデル（２次曲線補正）」、「楕円モデル（楕円補正）」のいずれかが入力され、各アイテムについて予測補正モデル７０６が設定されている。

ステップＳ４０７では、現在、処理対象のアイテムについて、どの予測補正モデルが設定されているかを判定し、その判定結果に応じて、ステップＳ４０７で実行する予測処理の方法を切り替えて実行する。

図１７は、図７の画面を介して、予測補正モデル７０６として、「上限モデル」が設定されたと判定された場合に実行される処理のフローチャートである。

すなわち、図１３に示す予測処理は、販売が終了することが決まった継承元アイテムであって、現在ある在庫を売りつくしたら販売終了となる継承元アイテムについての予測処理として実行される。

図１７に示す各ステップに示す処理は、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１により実行され実現される。

まず、ステップＳ１７０１において、図７の画面を介して、現在処理対象のアイテムについて、ステップＳ３０１で設定された予測モデルと、実績ＤＢ１０６から取得した当該アイテムについての実績値と、を用いて、予測値を算出する。

そして、ステップＳ１７０２において、予測の開始時点（予測時点）を処理対象とする。

そして、ステップＳ１７０３において、現在処理対象の予測時点における予測上限値を算出する。具体的には、現在処理対象の予測時点の直前の時点における在庫数に、現在処理対象の予測時点に入庫予定の在庫数を加算することで得られる値を、現在処理対象の予測時点における予測上限値として算出する。

すなわち、予測時点の入庫予定の在庫数と、前の予測時点における在庫数とに従って、出庫可能な在庫数を示す予測上限値を算出する（上限値算出手段）。

次に、現在処理対象の時点におけるステップＳ１７０１で算出された予測値が、ステップＳ１７０３で算出された上限予測値よりも大きい値であるか否かを判定し（ステップＳ１７０４）、現在処理対象の時点におけるステップＳ１７０１で算出された予測値が、ステップＳ１７０３で算出された上限予測値よりも大きい値であると判定されると（ＹＥＳ）、ステップＳ１７０３で算出された上限予測値を、ステップＳ１７０１で算出された予測値とする（ステップＳ１７０５）。一方、現在処理対象の時点におけるステップＳ１７０１で算出された予測値が、ステップＳ１７０３で算出された上限予測値以下の値であると判定された場合は（ＮＯ）、処理をステップＳ１７０６に移行する。

ステップＳ１７０４は、ステップＳ１７０３で算出された予測上限値が、ステップＳ１７０１で算出された予測データを超えるかを判定する（判定手段）。

ステップＳ１７０５の処理を実行すると、処理をステップＳ１７０６に移行する。

そして、ステップＳ１７０６において、予測開始時点から予測終了時点までの全ての時点についてステップＳ１７０３からステップＳ１７０５の処理を行ったか否かを判定し、予測開始時点から予測終了時点までの全ての時点について処理を行ったと判定された場合は（ＹＥＳ）、図１７の処理を終了し、まだ、処理を行っていない時点があると判定された場合は（ＮＯ）、処理対象を次の時点にして（ｉに１を加算して）（ステップＳ１７０１）、処理をステップＳ１７０３に戻す。

次に、図１７に示すフローチャートの具体例を説明する。

図５の継承元アイテムＡ００２のデータを用いて説明する。

ステップＳ１７０１では、上述した通り、現在処理対象のアイテム（例えば継承元アイテムＡ００２）について、ステップＳ３０１で設定された予測モデルと、実績ＤＢ１０６から取得した当該アイテムについての実績値と、を用いて、予測値を算出する。

図１８は、継承元のアイテムＡ００２の、２０１０年１２月の実績（実績値）と、２０１１年１月以降の予測（予測値）と、２０１０年１２月末の在庫（在庫数）と、２０１１年１月以降の入庫予定（入庫予定値）とを時系列に表したデータテーブルの一例である。

ステップＳ１７０１で算出された各時点の予測値（２０１１年１月〜６月の予測値）は、図１８のデータテーブルに格納されている。

まず、ステップＳ１７０２で、処理対象を２０１１年１月の時点とし、この時点から処理を開始する。

次に、ステップＳ１７０３において、２０１１年１月の予測上限値を計算する。

予測上限値は、現在処理対象の月に販売のない場合の該月末の在庫量分になる。すなわち、予測上限値は、先月末の在庫量（在庫）に当月の入庫量（入庫予定）を足した値になる。そのため、２０１０年１２月末の在庫量２００に、２０１１年１月の入庫予定数１５０を足した値（３５０）が、２０１１年１月の予測上限値となる。

そして、ステップＳ１７０４での判定処理では、２０１１年１月の予測値が３１０であり、この値は予測上限値（３５０）以下の値であると判定し、ステップＳ１７０５で２０１１年１月の予測値３１０を補正予測値（補正予測）とする。

このようにして算出された予測上限値、及び補正予測値を、図１８に追加登録したデータテーブルが、図１９のテーブルである。

図１９は、継承元のアイテムＡ００２の２０１０年１２月の実績値と、２０１１年１月以降の予測値と、２０１０年１２月末の在庫数（実績値）と、２０１１年１月以降の入庫予定値と、２０１１年１月以降の予測上限値と、２０１１円１月以降の補正予測値とを時系列に表したデータテーブルの一例である。
説明に戻る。

次に、ステップ１３５で予測終了時点（２０１１年６月）まで処理を行っていないと判定され、翌月の２０１１年２月を処理対象とし（ステップＳ１７０７）、ステップＳ１７０３に戻る。

次に、ステップＳ１７０３で、２０１１年２月の予測上限値を計算する。

具体的には、「２０１０年１２月末の在庫量（２００）＋２０１１年１月の入庫予定量（１５０）−２０１１年１月の補正予測値（３１０）」を計算することで、２０１１年１月末の在庫予定量が４０と計算される。

そして、上述した処理と同様に、「２０１１年１月末の在庫量（４０）＋２０１１年２月の入庫予定量（１００）」を計算することにより、２０１１年２月の予測上限値（１４０）が得られる。

次に、ステップＳ１７０４において、２０１１年２月の予測値（３６３）が、２０１１年２月の予測上限値（１４０）よりも大きいと判定し、ステップＳ１７０５において、２０１１年２月の予測補正値は予測上限値である１４０となる。

このような処理を各月ごとに行い、各月の予測値を補正する。その結果が図２０にある補正予測の行の値である。図２０は補正予測値をグラフで表したものである。

ここで、ステップＳ１７０１で算出された継承元アイテムＡ００２の予測値が、ステップＳ１７０４、ステップＳ１７０５で補正された補正予測値が、継承元アイテムＡ００２の予測値として、後の処理で、用いられることとなる。

このようにして、現在ある在庫を売りつくしたら販売終了となる継承元アイテムについての予測値を算出することができる。

そして、継承先アイテムについて、図４に示すステップＳ４０２からステップＳ４０６の処理を行い、継承先アイテムについての予測値を算出する。すなわち、ステップＳ４０６で、ステップＳ４０４で算出された予測値から、図１７の処理を実行することで得られる、現在ある在庫を売りつくしたら販売終了となる継承元アイテムについての予測値を、差し引いて、継承先アイテムの予測値を算出する。

このようにして、継承先アイテムについての予測値を算出することで、予測精度を更に上げることが可能となる。

継承先アイテムの実績値と継承元アイテムの実績値の合計値を用いて予測を行って得られた継承先アイテムと継承元アイテムの合計の予測値をプロットした図１０のグラフの各時点の予測値から、図２０の継承元アイテムＡ００２の各時点の補正予測値を差し引いた値が、継承先アイテムＡ２０１の各時点の予測値（予測結果）になる。

図２１は、継承先アイテムＡ２０１の予測を行った結果、得られる継承先アイテムＡ２０１の予測値を時系列にプロットしたグラフである。

つまり、継承先アイテムと継承元アイテムとの全体では図１０の販売予測になり、継承元アイテムは在庫がある分だけを売り切り、その残りをリニューアル後の新製品である継承先アイテムを売るということを示している。

以上、本発明によれば、継承元アイテムと継承先アイテムの実績データに従って得られる予測結果と、継承元アイテムの実績データに従って得られる継承元アイテムの予測結果とに従って、継承先アイテムの予測データを算出することにより、継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させることが出来る。

また、本発明によれば、リニューアル前品とリニューアル後品の継承情報をもとにリニューアル前品の予測結果を参照することにより、リニューアル後品の予測精度を向上させることができる。

上述のように、リニューアル前と後の商品の紐づけを行い、その紐づけ情報（継承情報）を用い、リニューアル後商品の過去実績にリニューアル前の商品の実績を取り入れることにより、欠けていた実績情報を補うことができる。リニューアル後の商品の予測において、リニューアル前と後の実績合計をもとに予測することにより、リニューアル前と後の全体の予測を実施することができる。

さらに、この予測結果からリニューアル前の予測結果を差し引くことにより、リニューアル後の商品の予測結果を導出することができる。

ただし、リニューアル後の商品の予測を実施する前に、リニューアル前の予測結果を確定する必要があるため、事前に予測を実施する順番を決めておく。

また、リニューアル前の商品の終売傾向（徐々に売り上げが落ちていく）を精度よく予測をすることができるので、リニューアル後の商品の売り上げ予測を精度良く行うことができる。

次に、図面を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する
＜第２の実施形態＞

第２の実施形態の情報処理装置１００においても、第１の実施形態で説明した情報処理装置１００と同様に、図１に示す構成、図２に示す構成を備えている。

そのため、第２の実施形態では、図１、及び図２の説明を省略する。

次に、図２２を用いて、本実施形態の情報処理装置１００における制御処理を行うフローチャートについて説明する。

図２２は、情報処理装置１００における制御処理を行うフローチャートの一例を示す図である。

図２２に示す各ステップに示す処理は、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１により実行され実現される。

まず、情報処理装置１００が読み取り実行可能な本実施形態におけるプログラムを起動すると、継承情報を表示・設定する継承設定一覧画面（図６）、及びパラメータ設定画面（図７）を表示する。

そして、第１の実施形態における図３のステップＳ３０１と同一の処理を実行する。

具体的には、図６の画面を介して、ユーザにより、継承先のアイテム、継承元のアイテム、及び、継承する期間、継承の有効期限の入力を受け付け、保存ボタン６１０がユーザにより押下されると、これら入力を受け付けた情報を設定して（ステップＳ２２０１）、継承情報ＤＢ１０４にその設定内容を記憶する。

図６の画面を介して、継承先のアイテム、継承元のアイテムの設定がなされると、図５に示すように、各アイテム間での継承関係が設定されることとなる。

図５は、各アイテム間での継承関係を示す図である。

また、図５の継承関係の他の例として、図３３を示す。

図３３は、各アイテム間での継承関係を示す図である。

図３３に示す継承関係は、継承元アイテムであるＡ００２、Ａ００３、Ａ００４が、これらの継承元アイテムから継承先アイテムＡ２０１に継承されることを示している。

また、図７の画面を介して、ユーザにより、アイテム、実績参照期間、予測モデル、パラメータ、予測補正モデル、補正期間の入力を受け付け、保存ボタン７０９がユーザにより押下されると、これら入力を受け付けた情報を設定して（ステップＳ２２０１）、予測モデルＤＢ１０５にその設定内容を記憶する。

以上の通り、ステップＳ２２０１で、図６の画面を介して入力を受け付けた情報（継承情報）、及び、図７の画面を介して入力を受け付けた情報（予測モデルパラメータなどを設定情報）を設定する。

次に、ステップＳ２２０２において、ステップＳ２２０１で設定され、継承情報ＤＢ１０４、予測モデルＤＢ１０５に記憶された情報（予測モデルなど）と、実績ＤＢ１０６に記憶された実績値とを用いて、各アイテムについての予測処理を１件ずつ実行する。

ステップＳ２２０２の予測処理の詳細処理については、図２３を用いて、後で説明する。

次に、ステップＳ２２０３において、ステップＳ２２０２で実行された予測処理により得られた予測値を、予測結果ＤＢ１０７から読み出して、ディスプレイ２１０に表示する表示処理を行う。

ここでは、ディスプレイ２１０に表示する例を示しているが、プリンタなどに、該予測値を印刷させるべく出力するようにしてもよい。ステップ３０３は、本発明の予測データを出力する出力手段の適用例である。

ステップＳ２２０３に表示される予測値、及びその時系列のグラフの例として、図２７、図３２、図３６、図３７を示す。

次に、図２３を用いて、図２２のステップＳ２２０２の予測処理の詳細処理について説明する。

図２３は、図２２のステップＳ２２０２の予測処理の詳細処理を示すフローチャートである。

図２３に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１により実行され実現される。

まず、ステップＳ２３０１において、図６で設定された各アイテムのうち１つを特定して処理対象とする。ここでは、ユーザにより指定されたアイテムを処理対象として特定すること、又は、図６で設定された各アイテムのうち１つずつ特定して全てのアイテムについて図２３に示す処理を実行するまで繰り返し実行することができる。

そして、現在、処理対象としているアイテムが、継承元アイテムのあるアイテムであるか、継承先アイテムのあるアイテムであるか否かを、各アイテムの継承情報から特定される継承関係（図５か、図２３）から判定する（ステップＳ２３０１）。

そして、ステップＳ２３０１で、継承先、及び継承元も存在しない１つのアイテムであると判定された場合には（ＮＯ）、処理をステップＳ２３０８に移行して、現在処理対象のアイテムの過去の実績値から、ステップＳ２２０１で設定された情報（予測モデルやパラメータなど）に従って、将来の予測値を算出して、予測結果ＤＢ１０７に記憶する（ステップ２３０８）。

すなわち、ステップＳ２３０８では、継承先でも継承元でもないアイテムの予測処理を行う。

そして、ステップＳ２３０８の処理を実行すると、図２３に示す処理を終了する。

次に、情報処理装置は、ステップＳ２３０１において、現在、処理対象としているアイテムが、継承元アイテムのあるアイテムである、又は、継承先アイテムのあるアイテムであると判定された場合には（ＹＥＳ）、継承関係（継承情報）（図５又は図３３）から、現在、処理対象のアイテムの継承元及び継承先の全てのアイテム（現在処理対象のアイテムと継承関係のある全アイテム）についての過去の実績値を実績ＤＢ１０６から取得する（ステップＳ２３０２）。

そして、現在処理対象のアイテムの過去の実績値を実績ＤＢ１０６から取得して、実績値の単位期間（ここでは各月）ごとに、当該取得した現在処理対象のアイテムの過去の実績値に、ステップＳ２３０２で取得したアイテムについての過去の実績値を加算して、現在処理対象のアイテムの実績値の単位期間ごとの過去の実績値を補正する（ステップＳ２３０３）。そして、この補正により得られた過去の実績値を、補正実績データとも言う。すなわち、ステップＳ２３０３で得られる値は、現在処理対象のアイテムの過去の実績値と、ステップＳ２３０２で取得したアイテムについての過去の実績値とを加算した値である。

また、ステップＳ２３０３では、現在処理対象のアイテムとそのアイテムの継承元のアイテムについて、図６の画面にて設定された「継承比率」を用いて、各月（実績値の期間の単位）ごとの補正実績データを作成する。

例えば、図５の継承関係において、現在処理対象のアイテムがＡ２０１で、継承元アイテムがＡ００２の場合、以下の式に、Ａ２０１の実績値（過去実績）、Ａ００２の実績値（過去実績）、継承比率を代入することで、Ａ２０１の補正実績データ（Ａ２０１の補正実績）を算出することができる。また、ここで算出される補正実績データは、各月ごとに算出して作成する。

Ａ２０１の補正実績＝Ａ２０１の過去実績＋Ａ００２の過去実績×継承比率

ここで、実績値の単位期間（ここでは各月）ごとに、算出された補正実績データ（補正実績（値））を時系列に表示したグラフを図２９に示す。

図２９は、継承元アイテムＡ００２の実績値（値）と、継承先アイテムＡ２０１の実績値と、それらの合計値とを、単位期間（ここでは各月）ごとに時系列に表したグラフの一例を示す図である。

図２９に示す継承元アイテムＡ００２の実績値（値）は、本発明の継承元のアイテムの出庫に係る実績データの適用例である。

図２６には、ステップＳ２３０３で得られる、単位期間（ここでは各月）ごとに、継承元アイテムであるＡ００２の実績値と、継承先アイテムであるＡ２０１の実績値との合計の値をプロットしている。

次に、ステップＳ２３０４において、ステップＳ２３０３で生成した補正実績データと、図２２のＳ２２０１にて設定された予測モデルや予測モデルパラメータなどを用いて、現在処理対象のアイテムについての予測値（予測合計値データ）を算出する。

ステップＳ２３０４では、ステップＳ２３０３で得られた補正された実績値（各アイテムの実績値の合計値）を基に、各承継元、及び、承継先のアイテムの予測値の合計値を算出する。

ステップＳ２３０４は、記憶手段に記憶された継承元のアイテムの実績データに従って、該継承元のアイテムと該継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出する、本発明の第１の算出手段の適用例である。

ステップＳ２３０３では、継承元のアイテムの実績データに従って、継承元のアイテムと継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出しているが、継承先のアイテムの実績データが実績ＤＢ１０６に記憶されている場合には、該継承先のアイテムの実績データと、継承元のアイテムの実績データに従って、該継承元のアイテムと該継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出することもできる。

次に、ステップＳ２３０５において、現在処理対象のアイテムに対する、ステップＳ２３０３で得られた継承元アイテムの実績データをもとに該継承元のアイテムについての予測データを、ステップＳ２３０３で得られた継承元アイテム毎に算出する。

次に、ステップＳ２３０６において、継承元のアイテムについて、月ごと（各単位期間ごと）に予測値を補正する。詳細は、図２４を用いて説明する。

次に、ステップＳ２３０７において、ステップＳ２３０４で算出された各月の（各単位期間の）予測値から、ステップＳ２３０６で補正された各月の（各単位期間の）予測値を差し引いて、現在処理対象のアイテム（継承先のアイテム）についての各月の（各単位期間の）予測値を算出して、予測結果ＤＢ１０７に記憶する。そして、図２３に示す処理を終了する。

例えば、現在処理対象のアイテムがＡ２０１（図５）の場合、以下の式に、Ａ２０１の補正実績データ（Ａ２０１の補正実績）、継承元アイテムであるＡ００２の予測値（予測結果）、継承比率を代入することで、Ａ２０１の予測結果（予測値）を算出することができる。

また、ここで算出される予測値（予測データとも言う）は、各月ごとに算出して生成される。

Ａ２０１の予測結果＝Ａ２０１の補正実績から計算した予測結果−Ａ００２の予測結果×継承比率

次に、Ｓ２３０６の詳細処理について、図２４のフローチャートを用いて説明する。

図２４は、ステップＳ２３０６の詳細処理を示すフローチャートの一例を示す図である。

図２４に示す各ステップの処理は、情報処理装置１００のＣＰＵ２０１により実行され実現される。

まず、ステップＳ２４０１において、処理対象の月（単位期間）を起動月として初期設定する。

基本的に予測処理を実施する際、起動月以降を予測するため、最初の月である起動月を初期値として設定する。

次に、ステップＳ２４０１にて、処理対象の月が補正対象期間内であるか否かを判定する。

補正対象期間とは、図７のパラメータ設定画面にて設定されている補正開始と補正終了の期間内の期間を示している。

補正期間内であると判定されると（ＹＥＳ）、ステップＳ２４０２の処理を行う。

一方、補正期間外であると判定されると、補正は行わず、ステップＳ２４０７の処理を行う。

つまり、継承元のアイテムの予測値はステップＳ２３０５にて算出した予測値のままである。

ステップＳ２４０２では、処理対象の月の各継承元のアイテムの予測上限値を取得する。ここで予測上限値としは、出庫可能なアイテムの最大数である。

例えば、前月末の在庫数（実績）と処理対象の月にアイテムの入庫予定があれば当該月の予測上限値は前月末在庫数と入庫予定数との和となる。

ステップＳ２４０２は、記憶手段に記憶された継承元のアイテムの在庫数（入庫予定数と在庫数（実績）との和）に従って継承元アイテムの予測データの予測上限値を算出する、本発明の第２の算出手段の適用例である。

続いて、ステップＳ２４０３では、ステップＳ２４０２で取得した各継承元のアイテムの予測上限値の合計を計算する。

そして、ステップＳ２４０４において、ステップＳ２３０４にて算出した処理対象の月の全体の予測値と、ステップＳ２４０３にて算出した各継承元のアイテムの予測上限値合計を比較して、ステップＳ２３０４にて算出した処理対象の月の全体の予測値が、ステップＳ２４０３にて算出した各継承元のアイテムの予測上限値合計以上であるか否かを判定する。

ステップＳ２４０４は、ステップＳ２３０４で算出された予測合計値データが、ステップＳ２４０２、またはステップＳ２４０３で算出された予測上限値以上の値であるかを判定する、本発明の判定手段の適用例である。

すなわち、ステップＳ２４０４では、ステップＳ２３０４により算出された予測合計値データが、ステップＳ２４０３により算出された複数の継承元アイテムの各予測上限値の合計値以上の値であるかを判定する。

そして、ステップＳ２４０４において、ステップＳ２３０４にて算出した処理対象の月の全体の予測値が、ステップＳ２４０３にて算出した各継承元のアイテムの予測上限値合計以上であると判定された場合には（ＹＥＳ）、ステップＳ２４０６の処理を実行し、予測上限値合計未満であると判定された場合には、ステップＳ２４０５の処理を実行する。

ステップＳ２４０５では、各継承元のアイテムの予測上限値の比率を計算し、その比率にてステップＳ２３０４にて算出した月の全体の予測値を按分し、その値を継承元のアイテムの予測値として補正する。もし、継承元のアイテムが１つしかない場合は、その継承元のアイテムの予測値はステップＳ２３０４の全体の予測値と同じになる。

ステップＳ２４０６では、ステップＳ２４０４で算出された各継承元アイテムのそれぞれの予測上限値を、各継承元のアイテムの予測値として補正する。

このように、ステップＳ２４０６では、ステップＳ２４０２で算出された継承元のアイテムの予測上限値を、該継承元のアイテムの予測データとして決定する。

ステップＳ２４０５、及びステップＳ２４０６は、ステップＳ２３０４で算出された予測合計値データと、ステップＳ２４０２で算出された予測上限値に従って、継承元のアイテムの予測データを決定する、本発明の決定手段の適用例である。

そして、ステップＳ２４０５、又はステップＳ２４０６の処理を実行すると処理をステップＳ２４０７に移行して、次の単位期間が補正対象の期間であるか否かを判定し、次の単位期間が補正対象の期間があると判定された場合には（ＹＥＳ）、当該次の単位期間を処理対象に設定して、処理をステップＳ２４０１に移行する。一方、次の単位期間が補正対象の期間が無いと判定された場合には（ＮＯ）、図２４に示す処理終了する。

次に、図２３の処理の具体例について、以下、図面を用いて説明する。

まず、継承情報にないアイテム（継承関係のないアイテム）に関しては、ステップＳ２３０１において、継承元がないアイテムになるので、ステップＳ２３０８の処理に移る。

そして、ステップＳ２３０８では、このアイテムの過去の出庫実績を参照して指定された予測モデルとそのパラメータを使用して予測結果を計算する。

次に、処理対象のアイテムが、継承元がある継承先のアイテムである場合の処理について説明する。

継承先のアイテムには継承元アイテムがあるため、ステップＳ２３０１において、ステップＳ２３０２の処理へと移行する。

ステップＳ２３０２以降の処理に関しては、図５のアイテムＡ２０１（５０６）を例に説明する。

図２５は、２００８年１月から２０１０年１２月までの３６ヶ月間の継承元アイテムＡ００２と継承先アイテムＡ２０１の月次販売量データ（実績値を時系列に集計した時系列データ）の例である。

図２６は、図２５の時系列データ（メモリに記憶されている）をグラフ化したものである。

図２６は、継承元アイテムＡ００２、継承先アイテムＡ２０１、及びそれらの合計値をグラフで表示している。

継承先アイテムＡ２０１の出庫実績は２０１０年１２月から出庫実績量が出始めていて、継承元アイテムＡ００２は２０１０年１２月から出庫実績量が少なくなってきていることがわかる。なお、グラフでみると一目瞭然だが、継承元アイテムＡ００２と継承先アイテムＡ２０１の合計の出庫実績量は傾向があることがわかる。

次に、ステップＳ２３０２において、継承元のＡ００２の過去実績データを実績ＤＢ１０６から取得する。

ステップＳ２３０３において、継承先のＡ２０１の実績値にＡ００２の実績値を加算してＡ２０１の補正実績を算出する。このとき、Ａ００２の過去実績（実績値）は、継承設定画面（図６）にて設定した継承比率が乗算された値である。

すなわち、継承先のＡ２０１の実績値、Ａ００２の実績値、継承比率を以下の式に代入することで、Ａ２０１の補正実績を、各月ごとに作成する。なお、Ａ２０１の補正実績が図２６の合計のグラフである。

Ａ２０１の補正実績（補正実績値（実績値））＝Ａ２０１の過去実績（実績値）＋Ａ００２の過去実績（実績値）×継承比率

次に、ステップＳ２３０４において、ステップＳ２３０３で作成した補正実績を用いて、指定された予測モデルとそのパラメータにて予測を実行する。

図２７は、継承先のアイテムＡ２０１の補正実績値と、その補正実績値を用いた予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。

同様に、ステップＳ２３０５では、各継承元のアイテムにおいて、指定された予測モデルとそのパラメータにて予測を実行する。

すなわち、継承元のアイテムの実績値から、該継承元のアイテムの予測値を、継承元アイテム毎に算出する。

図２８は、継承元のアイテムＡ００２の実績値と、その実績値を用いた予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。

つづいてＳ、２３０６の処理を実施するが、この詳細の詳細は図２４を用いて説明する。

起動月から補正期間に含まれていたとすると、すべての月において、Ｓ２４０１からＳ２４０３に移行することとなる。

まず、起動月に関する処理について説明する。

Ｓ２４０２において、継承元のアイテムＡ００２の予測上限値を取得する。

図２９は、継承元のアイテムＡ００２の２０１０年１２月の実績値と、２０１１年１月以降の予測値と、２０１０年１２月末のＡ００２の在庫数と、２０１１年１月以降の入庫予定値とを時系列に表したデータテーブルの一例を示す図である。

すなわち、起動月である２０１１年１月の前月の在庫実績データ（在庫数）である２００と、２０１１年１月の入庫予定データ（入庫予定数）である１５０との和が出庫可能な数量であるため、この値が予測上限値として取得される。

すなわち、予測上限値は、出庫可能なアイテムの数量であるため、下式にて計算することが可能である。

対象月の予測上限値＝対象月の前月末の在庫＋対象月の入庫予定

このようにして、各継承元のアイテムについての予測上限値を取得すると、これらの取得した各予測上限値の和を算出して取得する（ステップＳ２４０３）。そして、取得した値を図３０に示すテーブルのように、予測上限値を格納する。

次に、ステップＳ２４０４において、全体の起動月の予測値である６１０と継承元のアイテムＡ００２の予測上限値である３５０を比較すると、全体の予測値の方が大きいので、ステップＳ２４０６の処理に移る。

ステップＳ２４０６において、継承元のアイテムＡ００２の起動月の予測値が、予測上限値３５０になる。

このため、図３０の２０１１年１月のＡ００２の補正予測が３５０になっている。

そして、ステップＳ２４０７に移行して、次の補正対象期間があるため、ステップＳ２４０８で、次に起動月の翌月の２０１１年２月を処理対象に設定して、処理をステップＳ２４０１に移行する。

同様に、ステップＳ２４０１において、現在処理対象の単位期間を対象にして、継承元のアイテムの予測上限値を計算する。

図３０の２０１１年１月のＡ００２の在庫が０になっている。

これは２０１０年１２月の在庫数である２００から２０１１年１月の補正予測値である３５０を差し引いて２０１１年１月の入庫予定数の１５０を足した値である。

つまり、２０１１年１月の在庫予定量は０になるということである。

そこで、２０１１年２月の予測上限値は、２０１１年１月の在庫予定０に２０１１年２月の入庫予定数の１００を加えた１００になる。

同様に、ステップＳ２４０４において、全体の２月の予測値である７１５と２月の予測上限値である１００を比較すると、全体の予測値の方が大きいので、ステップＳ２４０６に移り、２月の補正予測値を予測上限値である１００とする。

このようにして３月、４月と順に実施した結果が図３０と図３１である。

図３１は、継承元のアイテムＡ００２の実績値と、２０１１年１月以降のＡ００２の予測値と、２０１１年１月以降のＡ００２の補正予測値とを時系列に表したグラフの一例を示す図である。

次に、ステップＳ２３０７において、ステップＳ２４０３にて計算した全体の予測結果から、ステップＳ２３０６にて算出した継承元アイテムＡ００２の予測結果を差し引く。計算式は以下の通りである。

Ａ２０１の予測結果＝Ａ２０１の補正実績から計算した予測結果−Ａ００２の予測結果×継承比率

この式に、ステップＳ２４０３で算出されることにより得られた「Ａ２０１の補正実績から計算した予測結果（全体予測）」、「Ａ００２の予測結果（Ａ００２の補正予測）」、「継承比率」を代入することで、Ａ２０１の予測結果を得ることができる。

ステップＳ２３０７は、ステップＳ２３０４で算出された予測合計値データから、ステップＳ２４０５、又はステップＳ２４０６で決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、継承先のアイテムについての予測データを算出する、本発明の第３の算出手段の適用例である。

図３２は、継承先のアイテムであるＡ２０１の過去実績（売上の実績値）と、予測結果とを時系列で表したグラフの一例である。

つづいて、継承元が複数ある場合を考えてみる。

これまで、継承関係が図５の場合について主に説明したが、図５の継承関係ではなく、図３３に示す継承関係の場合について、考えてみる、

図３３は、継承先アイテムＡ２０１の継承元アイテムが３つ（Ａ００２、Ａ００３、Ａ００４）ある場合の継承関係を示す図である。

図３４は、各アイテムの実績データ、図３５は、該各アイテムの実績データをグラフにした各アイテムの実績グラフである。

図３４の継承元Ａ００２、Ａ００３、Ａ００４の実績値は、本発明の継承元のアイテムの出庫に係る実績データの適用例である。

図３５は、ステップＳ２３０３で算出される継承元と継承先のアイテムの各実績値とその合計値を示すグラフである。

ここで、Ａ００４については、過去の実績値から予測値を算出する通常通りの予測方法により予測値を算出し、Ａ００２とＡ００３については、在庫実績（在庫数）と入庫予定（入庫予定数）から予測上限値を計算して予測値を補正する方法により算出する例について説明する。

つづいて、ステップＳ２３０６の処理、つまり、図２４の処理の説明に移る。
図３６を用いて説明する。

まず、起動サイクルである２０１１年１月について処理する。

Ａ００２の予測上限値は、１２月の在庫数である２００に、１月に入庫予定の入庫予定数である１５０を足した値（３５０）を算出して取得する。

同様に、Ａ００３の予測上限値は、１２月の在庫数である５０に、１月に入庫予定の入庫予定数である３０を足した値（８０）を算出して取得する。

その結果、Ａ００２とＡ００３の予測上限値の合計は４３０となる。

この値（４３０）は、全体（各継承元アイテム）の予測値（６１０）からＡ００４の予測値（３３５）を差し引いた値（２７５）を上回るため、ステップＳ２４０５の処理に移行する。

ステップＳ２４０５では、各予測上限値の比率で、全体（各継承元アイテム）の予測値（６１０）からＡ００４の予測値（３３５）を差し引いた値（２７５）を按分し、その値を補正予測値とする。

Ａ００２とＡ００３は予測上限を補正したので、予測上限値が補正予測値になる。

続いて処理対象を２月にする。

Ａ００２とＡ００３の予測上限値合計（２２６＋３９＝２６５）は、全体（各継承元アイテム）の予測値（７１５）からＡ００４の予測値（３８９）を差し引いた値（３２６）を下回っているため、ステップＳ２４０６の処理に移行して、各継承元アイテムの補正予測値は、各継承元アイテムの予測上限値となる。

このように各月の予測値を計算し、全体（各継承元アイテム）の予測値からＡ００２、Ａ００３、Ａ００４の予測値を差し引いた値がＡ２０１の予測値になる。

その結果（予測結果）を、図３７に示す。

以上、本発明によれば、継承先アイテムの予測データの予測精度を向上させることができる。

また、旧商品は在庫分（または在庫予定分）を売り切れば販売終了とすることが多く、新商品は、旧商品の在庫がなくなれば売り上げが増えてくることになる。そのため、旧商品、新商品の売り上げは、旧商品の在庫分に依存することがある。このように、新商品よりも旧商品の在庫を優先して販売して旧商品の在庫を減らす販売方法の場合であっても、新商品の予測値の算出精度を向上させることが可能となる。

また、このような販売方法において、新商品の販売実績がない場合でも、新商品の予測を精度良く行うことが可能となる。

また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。

この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、プログラムコード自体及びそのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。

プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のカード、ＲＯＭ等を用いることができる。

また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（基本システム或いはオペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。このプログラムコードを読み出し実行可能な情報処理装置（コンピュータ）が前述した実施形態の機能を実現する。

さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

１００ 情報処理装置
１０１ 設定手段
１０２ 予測手段
１０３ 表示手段
１０４ 継承情報ＤＢ
１０５ 予測モデルＤＢ
１０６ 実績ＤＢ
１０７ 予測結果ＤＢ
１０８ 順番決定手段
２１１ 外部メモリ

Claims (7)

1. 継承元のアイテムの出庫に係る実績データと、前記継承元のアイテムの在庫数とを記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムと前記継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出する第１の算出手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの在庫数に従って前記継承元のアイテムの予測データの予測上限値を算出する第２の算出手段と、
   前記第１の算出手段により算出された予測合計値データと、前記第２の算出手段により算出された予測上限値に従って、前記継承元のアイテムの予測データを決定する決定手段と、
   前記第１の算出手段により算出された予測合計値データから、前記決定手段により決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第３の算出手段と、
   前記第３の算出手段により算出された継承先のアイテムについての予測データを出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第１の算出手段により算出された予測合計値データが、前記第２の算出手段により算出された予測上限値以上の値であるかを判定する判定手段を更に備え、
   前記決定手段は、前記判定手段により、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データが、前記第２の算出手段により算出された予測上限値以上の値であると判定された場合、前記第２の算出手段により算出された前記継承元のアイテムの予測上限値を、前記継承元のアイテムの予測データとして決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記記憶手段は、複数の継承元のアイテムの出庫に係る実績データと、前記複数の継承元のアイテムの在庫数とを記憶し、
   前記第１の算出手段は、前記記憶手段に記憶された前記複数の継承元のアイテムの実績データに従って、前記複数の継承元のアイテムと前記複数の継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出し、
   前記判定手段は、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データが、前記第２の算出手段により算出された複数の継承元のアイテムの各予測上限値の合計値以上の値であるかを判定し、
   前記決定手段は、前記判定手段により、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データが、前記第２の算出手段により算出された複数の継承元のアイテムの各予測上限値の合計値以上の値ではないと判定された場合、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データと、前記第２の算出手段により算出された各継承元のアイテムの予測上限値とに従って、各継承元のアイテムの予測データを決定し、
   前記第３の算出手段は、前記第１の算出手段により算出された予測合計値データから、前記決定手段により決定された各継承元のアイテムの予測データの合計値を差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記記憶手段は、更に、前記継承先のアイテムの実績データを記憶し、
   前記第１の算出手段は、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データと、前記記憶手段に記憶された前記継承先のアイテムの実績データとに従って、前記継承元のアイテムと前記継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの在庫数は、前記継承元のアイテムの入庫予定数を含むことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 継承元のアイテムの出庫に係る実績データと、前記継承元のアイテムの在庫数とを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置の制御方法であって、
   第１の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムと前記継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出する第１の算出工程と、
   第２の算出手段が、前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの在庫数に従って前記継承元のアイテムの予測データの予測上限値を算出する第２の算出工程と、
   決定手段が、前記第１の算出工程により算出された予測合計値データと、前記第２の算出工程により算出された予測上限値に従って、前記継承元のアイテムの予測データを決定する決定工程と、
   第３の算出手段が、前記第１の算出工程により算出された予測合計値データから、前記決定工程により決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第３の算出工程と、
   出力手段が、前記第３の算出工程により算出された継承先のアイテムについての予測データを出力する出力工程と、
   を備えることを特徴とする制御方法。
7. 継承元のアイテムの出庫に係る実績データと、前記継承元のアイテムの在庫数とを記憶する記憶手段を備えた情報処理装置で読み取り実行可能なプログラムであって、
   前記情報処理装置を、
   前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの実績データに従って、前記継承元のアイテムと前記継承元のアイテムを継承する継承先のアイテムとの予測データの合計値である予測合計値データを算出する第１の算出手段と、
   前記記憶手段に記憶された前記継承元のアイテムの在庫数に従って前記継承元のアイテムの予測データの予測上限値を算出する第２の算出手段と、
   前記第１の算出手段により算出された予測合計値データと、前記第２の算出手段により算出された予測上限値に従って、前記継承元のアイテムの予測データを決定する決定手段と、
   前記第１の算出手段により算出された予測合計値データから、前記決定手段により決定された継承元のアイテムの予測データを差し引くことにより、前記継承先のアイテムについての予測データを算出する第３の算出手段と、
   前記第３の算出手段により算出された継承先のアイテムについての予測データを出力する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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