JP2015032267A - 需要予測装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】実施形態の需要予測装置は、各商品の過去の購買数と、当該購買数を変動させる変動因子を数値化した変動因子情報とを実績データとして記憶する記憶部と、需要予測の対象となる基準日の入力を受け付ける受付手段と、前記記憶部に記憶された実績データのうち、前記基準日に直近する所定期間分の第1実績データと、当該基準日に対応する前年度以前の日付から未来方向にかけての所定期間分の第2実績データとに基づいて、前記変動因子情報が前記購買数の変動に寄与する度合いを示す回帰係数を算出する回帰係数算出手段と、前記回帰係数算出手段により算出された前記回帰係数と、前記基準日における変動因子情報とを用いて、当該基準日に購買される商品毎の購買数を予測購買数として算出する予測購買数算出手段と、を備える。
【選択図】図1
Description
Y~n= an1Y~1+an2Y~2+…+an(n-1)Y~n-1+an(n+1)Y~n+1+…+anNY~N+bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (1)
本実施の形態に係る回帰係数算出部12は、公知の重回帰分析を用いて、上述した回帰係数及び購買数回帰係数を算出する。これら回帰係数の算出には、記憶部11に記憶された実績データを用いる。本実施の形態では、回帰係数算出部12が、予め定められた期間での購買数及び変動因子となり得る実績データを用いて、回帰係数及び購買数回帰係数を算出する。
(1)前年度実績(第1前年度実績B1、第2前年度実績B2)が存在しない商品、(2)直近実績と前年度実績との差が第1閾値以下の商品、については、パターンP1として第2直近実績A2を用いる。ここで、第1閾値は、例えば20%以内等、微差であることを示す値とすることが好ましい。このように、直近実績と前年度実績とが微差となる商品は、例えば、季節を問わず年間を通して恒常的に購入される定番商品や日配商品等が挙げられる。
(1)第2直近実績A2で売り上げが第2閾値以下の商品、又は(2)直近実績と前年度実績との差が第3閾値以上の商品については、パターンP2として第2前年度実績B2を用いる。ここで、第2閾値は、例えば7個以下(0.1/日)等、売り上げ個数が少ないことを示す値とすることが好ましい。また、第3閾値は、例えば80%以上等、大差であることを示す値とすることが好ましい。このように、直近実績と前年度実績とが大差となる商品は、例えば、特定の時期や季節に関係して購入される商品(季節性商品)等が挙げられる。
(1)予め定めた商品や予め定めた商品カテゴリに属する商品については、パターンP3として第1直近実績A1と第1前年度実績B1を用いる。また、上記のパターンP1、パターンP2の条件に該当しない商品についても、パターンP3を用いてもよい。
そして、回帰係数算出部12が回帰係数の算出に用いるため、商品n(=1,2…,N)に対するM種類の(m=1,2,…,M)の過去の変動因子となりえるデータXnm(t)が、所定期間t(t=1,2,…,T)ごとに、記憶部11の各データベースから読み出される。
Xn1(0),Xn1(1),…,Xn1(t),…,Xn1(T)
Xn2(0),Xn1(1),…,Xn2(t),…,Xn2(T)
……
XnM(0),Xn1(1),…,Xnm(t),…,XnM(T)
次に、回帰係数算出方法について説明する。まず、公知の回帰係数の算出手法として、予測因子となる過去データXnm(t)を用いた場合、所定の期間t(t=0,1,…,T)における商品nの推定購買数Yn(t)は、以下に示す回帰式(2−0)〜(2−T)で示すことができる。
Yn(1)=bn0+bn1Xn1(1)+bn2Xn2(1)+…+bnMXnM(1) … (2−1)
…
Yn(t)=bn0+bn1Xn1(t)+bn2Xn2(t)+…+bnMXnM(t) … (2−t)
…
Yn(T)=bn0+bn1Xn1(T)+bn2Xn2(T)+…+bnMXnM(T) … (2−T)
Yn=bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (4)
まず、将来の購買数の推定手法を説明する前に、過去の購買数の推定手法について説明する。まず、商品群を構成するN個の各商品について、上述したような変動因子、購買数変動因子、回帰係数、及び購買数回帰係数等を用いると、回帰式群(7−1)〜(7−N)を設定できる。
Y2=a21Y1+a23Y3+a24Y4…+a2NYN+b20+b21X21+b22X22+…+b2MX2M … (7−2)
…
Yn=an1Y1+an2Y2+…+an(n-1)Yn-1+an(n+1)Yn+1+…+anNYN+bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (7−n)
…
YN=aN1Y1+aN2Y2+…+aN(N-2)YN-2+aN(N-1)YN-1+bn0+bn1Xn1+bn2Xn2+…+bnMXnM … (7−N)
Y2(t)=a21Y~1(t)+a23Y~3+a24Y~4…+a2NY~N(t)+b20+b21X21(t)+b22X22(t)+…+b2MX2M(t) … (8−2)
…
Yn(t)=an1Y~1(t)+an2Y~2+…+an(n-1)Y~n-1+an(n+1)Y~n+1+…+anNY~N(t)+bn0+bn1Xn1(t)+bn2Xn2(t)+…+bnMXnM(t) … (8−n)
…
YN(t)=aN1Y~1(t)+aN2Y~2(t)+…+aN(N-2)Y~N-2(t)+aN(N-1)Y~N-1(t)+bn0+bn1Xn1(t)+bn2Xn2(t)+…+bnMXnM(t) … (8−N)
B2=−a21Y1−Y2−a23Y3−a24Y4…−a2NYN … (9−2)
…
Bn=−an1Y1−an2Y2−…−an(n-1)Yn-1+Yn−an(n+1)Yn+1−…−anNYN … (9−n)
…
BN=−aN1Y1−aN2Y2+…−aN(N-2)YN-2−aN(N-1)YN-1−YN … (9−N)
2 データ収集・変換システム
3 業務支援端末
4 業務システム
11 記憶部
12 回帰係数算出部
13 予測購買数算出部
14 入力受付部
Claims (6)
- 各商品の過去の購買数と、当該購買数を変動させる変動因子を数値化した変動因子情報とを実績データとして記憶する記憶手段と、
需要予測の対象となる基準日の入力を受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された実績データのうち、前記基準日に直近する所定期間分の第1実績データと、当該基準日に対応する前年度以前の日付から未来方向にかけての所定期間分の第2実績データとに基づいて、前記変動因子情報が前記購買数の変動に寄与する度合いを示す回帰係数を算出する回帰係数算出手段と、
前記回帰係数算出手段により算出された前記回帰係数と、前記基準日における変動因子情報とを用いて、当該基準日に購買される商品毎の購買数を予測購買数として算出する予測購買数算出手段と、
を備える需要予測装置。 - 前記回帰係数算出手段は、前記第1実績データ及び前記第2実績データにおける前記購買数の傾向に応じて、前記回帰係数の算出に用いる前記第1実績データ及び前記第2実績データの期間長を変更する請求項1に記載の需要予測装置。
- 前記回帰係数算出手段は、前記第1実績データと前記第2実績データでの前記購買数の差が所定値以上となる商品については、前記第2実績データに基づいて前記回帰係数を算出する請求項2に記載の需要予測装置。
- 前記回帰係数算出手段は、前記第1実績データ及び前記第2実績データに係る期間長の合計が同日数となるよう、前記回帰係数の算出に用いる前記第1実績データ及び前記第2実績データの期間長を変更する請求項2又は3に記載の需要予測装置。
- 前記回帰係数算出手段は、前記第1実績データ及び前記第2実績データが存在しない商品の場合、当該商品と同一のカテゴリに属する同類商品又は当該商品に類似する類似商品の前記第1実績データ及び前記第2実績データを用いて、前記回帰係数を算出する請求項1〜4の何れか一項に記載の需要予測装置。
- コンピュータを、
各商品の過去の購買数と、当該購買数を変動させる変動因子を数値化した変動因子情報とを実績データとして記憶する記憶手段と、
需要予測の対象となる基準日の入力を受け付ける受付手段と、
前記記憶手段に記憶された実績データのうち、前記基準日に直近する所定期間分の第1実績データと、当該基準日に対応する前年度以前の日付から未来方向にかけての所定期間分の第2実績データとを用いて、前記変動因子情報が前記購買数の変動に寄与する度合いを示す回帰係数を算出する回帰係数算出手段と、
前記回帰係数算出手段により算出された前記回帰係数と、前記基準日における変動因子情報とに基づいて、当該基準日に購買される商品毎の購買数を予測購買数として算出する予測購買数算出手段と、
して機能させるためのプログラム。
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