JP2015022443A - 発注支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】通常時の売上実績のみでは商品の需要予測が難しい状況であっても、高い信頼性を持った需要予測を立て、店舗の発注業務を適切に行うことを可能とする発注支援システムを提供する。
【解決手段】発注支援システム１０は、店舗１２の発注業務を支援するためのシステムであって、電力供給側となる電力事業者１６から通知されるデマンドレスポンス情報と、記憶装置３６に記憶された通常時の売上情報とに基づき、商品の発注量を試算する演算装置３２を備える。ここで、記憶装置３６には、過去にデマンドレスポンス情報を受けた際の売上情報を、通常時の売上情報と比較した売上比率データが記憶されており、演算装置３２は、この売上比率データを用いて商品の発注量を試算することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等の店舗における発注業務を支援するための発注支援システムに関する。

現在、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等、多くの店舗においてＰＯＳ（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｓａｌｅｓ）システムが普及しており、そのデータを活用した発注システムが存在する。例えば、特許文献１には、過去の売上実績に基づき商品の需要を予測するシステムが開示されている。

特開２００９−４３２９１号公報

ところが、上記特許文献１のシステムのように、従来の需要予測では、その店舗の通常時の過去の売上実績のみを用いているため、この売上実績が意味をなさない突発的なイベントに対応することが困難であった。突発的なイベントの一例としては、猛暑や酷寒等の気象条件によって電力不足が考えられるときや、発電設備の停止等によって電力系統の信頼性が低下したときに実施されるデマンドレスポンスがある。

デマンドレスポンスには、電力料金を上げてピーク時の需要を分散させるダイナミックプライシングや、需要削減に対するポイントを付与するインセンティブベース等がある。一般家庭向けの電力料金がダイナミックプライシングにより上昇した場合、その時間帯に人々が外出する傾向が見られる。このため、人によっては店舗に買い物に出かけ、或いは公園やレジャー施設等に出かけてその周囲の店舗で買い物をすることがあるため、店舗の売上が大幅に変動することが考えられる。

本発明は、上記従来技術の課題を考慮してなされたものであり、通常時の売上実績のみでは商品の需要予測が難しい状況であっても、高い信頼性を持った需要予測を立て、店舗の発注業務を適切に行うことを可能とする発注支援システムを提供することを目的とする。

本発明に係る発注支援システムは、店舗の発注業務を支援するための発注支援システムであって、電力供給側から通知されるデマンドレスポンス情報と、記憶装置に記憶された通常時の売上情報とに基づき、商品の発注量を試算する演算装置を備えることを特徴とする。

このような構成によれば、通常時の売上実績のみでは商品の需要予測が難しいデマンドレスポンス発報時においても、このデマンドレスポンスによる店舗の売上変動を考慮した需要予測を演算装置によって算出し、商品の発注量を適切に試算することができる。このため、デマンドレスポンスによる人々の外出機会を捉え、通常時とは異なる突発的な需要増加に対応し、高い信頼性を持った需要予測を立て、店舗の発注業務を適切に行うことができる。

前記記憶装置には、過去にデマンドレスポンス情報を受けた際の売上情報を、通常時の売上情報と比較した売上比率データが記憶されており、前記演算装置は、前記売上比率データを用いて商品の発注量を試算するものとしてもよい。このように、過去のデマンドレスポンス時の売上情報を利用することにより、デマンドレスポンス発報時の需要予測を一層高精度なものとすることができる。

この場合、前記売上比率データは、デマンドレスポンス情報と気象情報とが関連付けられていると、デマンドレスポンスによる人々の外出機会を一層正確に捉えた需要予測を立てることができる。

前記売上比率データは、前記店舗で販売する商品の品目毎に作成されていることが好ましい。デマンドレスポンスによって人々が突発的に外出した際の売上変動は、商品毎に異なる傾向があるからである。

前記デマンドレスポンス情報と、前記気象情報とを受信する通信装置を備えると、通信装置で受信したデマンドレスポンス情報と気象情報とを利用して、商品の発注量の試算を迅速に行うことができる。

デマンドレスポンスの発報状況を入力する入力装置を備えると、電力供給側との契約上の問題等により、デマンドレスポンス情報を取得できない場合であっても、デマンドレスポンス情報を当該発注支援システムに入力でき、この入力した情報に基づき需要予測を立てることができる。

前記演算装置での演算結果を表示する出力装置を備えてもよい。

前記デマンドレスポンス情報として、一般家庭向けのデマンドレスポンス情報を使用することが好ましい。事業者向けのデマンドレスポンスよりも一般家庭向けのデマンドレスポンスの方が、店舗の売上変動への影響が大きいからである。

本発明によれば、通常時の売上実績のみでは商品の需要予測が難しいデマンドレスポンス発報時においても、このデマンドレスポンスによる店舗の売上変動を考慮した需要予測を演算装置によって算出し、商品の発注量を適切に試算することができる。このため、デマンドレスポンスによる人々の外出機会を捉え、通常時とは異なる突発的な需要増加に対応し、高い信頼性を持った需要予測を立て、店舗の発注業務を適切に行うことができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る発注支援システムを備えた店舗の構成を示すブロック図である。 図２は、所定の商品におけるＤＰレベルを気象情報と関連付けて通常時の売上情報と比較した売上比率データを示すテーブルである。

以下、本発明に係る発注支援システムについて好適な実施の形態を挙げ、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る発注支援システム１０を備えた店舗１２の構成を示すブロック図であり、店舗１２を含めたデマンドレスポンスの対象地域１４の一例を示している。本実施形態に係る発注支援システム１０は、電力事業者１６から通信ネットワーク１８を介して通知されるデマンドレスポンス情報に基づき、デマンドレスポンス発報時の当該店舗１２での商品の需要予測を立て、この予測によって商品発注を支援するためのシステムである。店舗１２は、例えば、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等である。

通常、デマンドレスポンスは、電力供給側となる電力事業者１６等が、対象地域１４の電力の総需要量とその日の発電能力から求めるものである。求められた情報（デマンドレスポンス情報、消費電力削減要求）は、電力事業者１６から電力を消費する事業者や個人等の需要家等（本実施形態では、店舗１２）へと通知される。

図１に示すように、電力事業者１６からのデマンドレスポンスの対象地域１４には、店舗１２の他に、工場２０、商業施設２２、一般家庭２４、太陽光発電設備２６等があり、これらが通信ネットワーク１８によって結ばれている。

また、店舗１２に備えられた発注支援システム１０は、通信装置３０と、演算装置３２と、出力装置３４と、記憶装置３６と、入力装置３８とを備える。

通信装置３０は、通信ネットワーク１８に接続され、該通信ネットワーク１８を介して電力事業者１６からのデマンドレスポンス情報を受信する装置である。通信装置３０は、その他の情報として、気象情報等も受信する。

演算装置３２は、通信装置３０で受信したデマンドレスポンス情報に基づき、当該店舗１２での商品の需要予測を演算してその発注量を試算し、その結果を出力装置３４に通知する装置である。過去にデマンドレスポンスが実施された情報が記憶装置３６に記憶されている場合、演算装置３２は、この過去の情報を基に需要予測を演算する。また、過去にデマンドレスポンスが実施された情報が記憶装置３６にない場合、演算装置３２は、一般家庭２４でのデマンドレスポンスの状況を出力装置３４に通知する。

出力装置３４は、演算装置３２での演算結果（試算した需要予測及び発注量）を表示するディスプレイ手段を備える。

記憶装置３６は、過去のデマンドレスポンス情報と、通常時の売上情報（過去の売上実績）とを記憶している。さらに、記憶装置３６には、後述するテーブルデータ（図２参照）も記憶される。

これら通信装置３０、演算装置３２、出力装置３４、及び記憶装置３６は、例えば、パーソナルコンピュータによって構成され、ディスプレイ手段である出力装置３４での表示に基づき、キーボードやマウス等の入力装置３８により、各種の入力設定を行うことができる。

次に、以上のように構成された発注支援システム１０での発注支援方法の一例について説明する。

一般に、デマンドレスポンスを決定する大きな要素として気象条件があるが、その他の要素としては、工場２０のような大規模需要家の操業状態による需要増大や、太陽光発電設備２６のような発電設備の故障・検査による発電量低下等がある。そのため、店舗１２自身でデマンドレスポンスを予測することは難しく、いつデマンドレスポンスが発報されるかはわからない。従って、店舗１２では、通信装置３０によってデマンドレスポンス情報を自動取得する構成となっている。但し、電力事業者１６等との契約上の問題等により、デマンドレスポンス情報を取得できない場合には、入力装置３８によってデマンドレスポンス情報を当該発注支援システム１０に入力できるように構成しておくとよい。

この際、デマンドレスポンスには、工場２０や商業施設２２等の事業者向けと、一般家庭２４向けとがあり、通常、店舗１２は事業者向けのデマンドレスポンスを受け取ることになる。しかしながら、事業者向けのデマンドレスポンスが発報され、事業者の電力料金が上がったとしても、店舗１２の買い物客への影響はほとんどなく、店舗１２の売上への影響は小さい。これに対して、一般家庭２４向けのデマンドレスポンスにより、一般家庭２４の電力料金が上がった場合、家事やテレビ、エアコン等の家電製品の使用を控え、人々が外出するといった影響が出る。この外出先には、店舗１２や、公園・レジャー施設等といったものが挙げられるが、それに伴い、買い物客が直接来店する店舗１２や、公園・レジャー施設周辺の店舗１２では、来客が増加することになる。

なお、工場２０や商業施設２２等の事業者と一般家庭２４とでは、ピーク時間帯が異なるため、両者のデマンドレスポンスが一致するとは限らない。このため、通信装置３０で受け取るデマンドレスポンス情報としては、当該店舗１２がデマンドレスポンスに参加している場合は、事業者向けと一般家庭向けの両方となり、デマンドレスポンスに参加していない場合は、一般家庭向けのみとなる。

先ず、店舗１２では、通信ネットワーク１８を介して電力事業者１６からのデマンドレスポンス情報を通信装置３０が受信すると、この情報が演算装置３２に送られる。

演算装置３２では、過去にデマンドレスポンスが実施された情報が記憶装置３６に記憶されている場合には、この過去の情報を基にその日の需要予測を演算する。

この状況での演算には、図２に示すテーブルデータが利用される。図２に示すテーブルデータは、所定の商品におけるデマンドレスポンスのレベル（ＤＰレベル）を気象情報と関連付けて通常時の売上情報と比較した売上比率データ（％）を示すものであり、記憶装置３６に記憶されている。図２に示すテーブルデータは、デマンドレスポンス情報を受信する都度、演算装置３２によって作成してもよい。

通常、デマンドレスポンスによる電力料金の上昇には、ある程度のレベル（ＤＰレベル）が設定されていることが多いため、図２では、３つのＤＰレベルを想定し、各ＤＰレベルでの商品の過去の売上情報を、通常時の売上情報を１００％とした比率で示している。例えば、電気料金の上昇量が小さいＤＰレベル１において、気象が晴れの場合には、売上は通常時に対して１１０％であったことが示され、電気料金の上昇量が大きなＤＰレベル３において、気象が曇りの場合には、売上は通常時に対して１１５％であったことが示されている。なお、デマンドレスポンスによって人々が突発的に外出した際には、飲料やおにぎり・サンドイッチ類が多く売れ、商品によって変動幅が異なることが考えられるため、図２に示すテーブルデータは、商品の品目毎（又は商品区分毎）に作成しておくことが好ましい。このようなテーブルデータは、デマンドレスポンスに対応した都度、そのときの最新のデータで更新（例えば、上書き又は平均化）することにより、より精度の高いテーブルデータを作成しておくことができる。

従って、演算装置３２では、デマンドレスポンス情報を受けると、該デマンドレスポンス情報と、通信ネットワーク１８を介して取得した気象情報と、図２に示すテーブルデータとを用いて、当該店舗１２の各商品の需要予測（売上予測）を算出し、各商品の発注量（推奨発注量）を試算し、その結果を出力装置３４に表示する。これにより、店舗１２の店員や管理者は、出力装置３４に表示された推奨発注量を参照し、該推奨発注量又は該推奨発注量を参考とした発注量で商品の発注業務を行い、デマンドレスポンスでの商品需要の変動に対応することができる。

一方、当該店舗１２において、過去にデマンドレスポンスが実施された情報が記憶装置３６に記憶されていない場合には、演算装置３２は、一般家庭２４でのデマンドレスポンスの状況を出力装置３４に表示する。これにより、店舗１２の店員や管理者は、出力装置３４に表示された一般家庭２４でのデマンドレスポンスの状況を参照し、この状況を考慮して商品の需要予測をし、これに基づく発注量を試算して商品の発注業務を行うことで、デマンドレスポンスでの商品需要の変動に対応することができる。この場合の需要予測や発注量の試算については、例えば、入力装置３８によって、店舗１２の店員や管理者が通常時の売上実績に対して、一般家庭２４でのデマンドレスポンスの状況を考慮した係数等を入力設定し、これを演算装置３２によって演算することで商品の需要予測及び発注量の試算を行ってもよい。

また、過去にデマンドレスポンスが実施された情報が記憶装置３６に記憶されていない場合であっても、デマンドレスポンスが発報された際の売上の変動をシミュレーションによって算出しておき、その結果として図２に示すようなテーブルデータを作成し、上記のように当該テーブルデータを用いた需要予測（売上予測）の算出を行ってもよい。そして、実際にデマンドレスポンスがあった場合には、シミュレーションによるテーブルデータを実際の情報に基づくデータで更新することにより、２回目以降のデマンドレスポンス発報時には、より適切に商品の需要変動に対応した発注業務を行うことができる。

なお、上記のような発注量の試算は、事業者向けのデマンドレスポンス情報を受けた場合ではなく、上記のように店舗１２の売上変動への影響が大きいと考えられる一般家庭２４向けのデマンドレスポンス情報を受けた場合に実施することにより、より適正な効果を得ることができる。

以上のように、本実施形態に係る発注支援システム１０では、電力供給側となる電力事業者１６から通知されるデマンドレスポンス情報と、記憶装置３６に記憶された通常時の売上情報とに基づき、商品の発注量を試算する演算装置３２を備える。これにより、通常時の売上実績のみでは商品の需要予測が難しいデマンドレスポンス発報時においても、このデマンドレスポンスによる店舗１２の売上変動を考慮した需要予測を演算装置３２によって算出し、商品の発注量を適切に試算することができる。このため、デマンドレスポンスによる人々の外出機会を捉え、通常時とは異なる突発的な需要増加に対応し、高い信頼性を持った需要予測を立て、店舗１２の発注業務を適切に行うことができる。

この場合、記憶装置３６には、過去にデマンドレスポンス情報を受けた際の売上情報を、通常時の売上情報と比較した売上比率データ（テーブルデータ）が記憶されており、演算装置３２は、この売上比率データを用いて商品の発注量を試算する。このように、過去のデマンドレスポンス時の売上情報を利用することにより、デマンドレスポンス発報時の需要予測を一層高精度なものとすることができる。また、このような売上比率データを、デマンドレスポンス情報と気象情報とが関連付けたものとしておくことにより、デマンドレスポンスによる人々の外出機会を一層正確に捉えた需要予測を立てることができる。

なお、本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。

１０ 発注支援システム
１２ 店舗
１６ 電力事業者
１８ 通信ネットワーク
２４ 一般家庭
３０ 通信装置
３２ 演算装置
３４ 出力装置
３６ 記憶装置
３８ 入力装置

Claims (8)

1. 店舗の発注業務を支援するための発注支援システムであって、
   電力供給側から通知されるデマンドレスポンス情報と、記憶装置に記憶された通常時の売上情報とに基づき、商品の発注量を試算する演算装置を備えることを特徴とする発注支援システム。
2. 請求項１記載の発注支援システムにおいて、
   前記記憶装置には、過去にデマンドレスポンス情報を受けた際の売上情報を、通常時の売上情報と比較した売上比率データが記憶されており、
   前記演算装置は、前記売上比率データを用いて商品の発注量を試算することを特徴とする発注支援システム。
3. 請求項２記載の発注支援システムにおいて、
   前記売上比率データは、デマンドレスポンス情報と気象情報とが関連付けられていることを特徴とする発注支援システム。
4. 請求項２又は３記載の発注支援システムにおいて、
   前記売上比率データは、前記店舗で販売する商品の品目毎に作成されていることを特徴とする発注支援システム。
5. 請求項３記載の発注支援システムにおいて、
   前記デマンドレスポンス情報と、前記気象情報とを受信する通信装置を備えることを特徴とする発注支援システム。
6. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の発注支援システムにおいて、
   デマンドレスポンスの発報状況を入力する入力装置を備えることを特徴とする発注支援システム。
7. 請求項１〜６のいずれか１項に記載の発注支援システムにおいて、
   前記演算装置での演算結果を表示する出力装置を備えることを特徴とする発注支援システム。
8. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の発注支援システムにおいて、
   前記デマンドレスポンス情報として、一般家庭向けのデマンドレスポンス情報を使用することを特徴とする発注支援システム。

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