JP2015127915A - コスト推定装置及びコスト推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】製品コストをできるだけ短時間で推定するコスト推定装置を提供する。【解決手段】見積実績の分布が所定の確率分布に従っていると評価される部品については、前記確率分布における確率頻度の最大値に対応する確率変数である第１の評価値及び前記確率分布のばらつきを評価するための第２の評価値を算出し、前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていないと評価される前記部品については、前記見積実績の分布の中央値に対応する第３の評価値、前記見積実績の最大値と前記中央値との差である第４の評価値、及び前記中央値と前記見積実績の最小値との差である第５の評価値を算出する部品コスト推定部１６１ｂと、前記第１の評価値と前記第３の評価値を合算するとともに、部品コスト推定部１６１ｂにより算出される前記第２の評価値、前記第４の評価値及び前記第５の評価値を合算する製品コスト推定部１６１ｃとを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、コスト推定装置及びコスト推定方法に関する。

従来、製造業などの業態では、顧客からの引合いに応じて対象製品の見積りを行い、顧客に提示するのが一般的であり、製品の見積りを効率化するための技術が種々提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許第４６２７６７４号公報

しかしながら、製品規模が大きくなるほど、製品を構成する部品の数も多くなり、製品コストの見積りに時間を要するという問題がある。

本発明は、製品コストをできるだけ短時間で推定することができるコスト推定装置及びコスト推定方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るコスト推定装置は、１つの態様として、部品ごとに当該部品の過去の見積実績を記憶する記憶部と、見積対象製品を構成する部品ごとに、前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っているかをそれぞれ評価する見積実績評価部と、前記見積実績評価部により前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていると評価される前記部品については、前記確率分布における確率頻度の最大値に対応する確率変数である第１の評価値及び前記確率分布のばらつきを評価するための第２の評価値を算出し、前記見積実績評価部により前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていないと評価される前記部品については、前記見積実績の分布の中央値に対応する第３の評価値、前記見積実績の最大値と前記中央値との差である第４の評価値、及び前記中央値と前記見積実績の最小値との差である第５の評価値を算出する部品コスト推定部と、前記部品コスト推定部により算出される前記第１の評価値及び前記第３の評価値を合算するとともに、前記部品コスト推定部により算出される前記第２の評価値、前記第４の評価値及び前記第５の評価値を合算する製品コスト推定部とを有することを特徴とする。

このコスト推定装置では、製品を構成する部品に関する過去の見積実績を利用することにより、見積対象となる製品のコストをできるだけ短時間で推定することができ、結果として、顧客に対していち早く製品の見積りを提示することができる。

また、本発明の望ましい態様としては、前記見積実績評価部により前記見積実績の分布が正規分布に従っていると評価される前記部品については、前記第１の評価値として平均値を算出し、前記第２の評価値として標準偏差を算出することが望ましい。また、本発明の望ましい態様として、前記見積実績評価部により前記見積実績の分布が、正規分布、対数正規分布及び一様分布のいずれか一つに従っているかを評価してもよい。

この態様では、見積実績の分布を評価し、その評価結果に基づいて、部品のコストを適切かつ迅速に推定することができる。

また、本発明の望ましい態様としては、前記見積対象製品を構成する部品に対応する前記見積実績が前記記憶部に記憶されていない場合には、前記見積対象製品を構成する部品と同種部品に対応する前記見積実績と、前記同種部品の構成データを変数とする回帰分析を実行し、前記回帰分析の結果、相関係数が最も高くなる回帰分析結果を用いて、前記見積対象製品を構成する部品のコストを推定することが望ましい。

この態様では、見積実績がない部品であっても、部品のコストを適切かつ迅速に推定することができる。

また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、１つの態様として、コスト推定装置に実行させるコスト推定方法であって、コスト推定装置に実行させるコスト推定方法であって、見積対象製品を構成する部品ごとに当該部品の過去の見積実績を記憶する記憶部から前記見積実績を取得し、前記部品ごとに、前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っているかをそれぞれ評価するステップと、前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていると評価される前記部品については、前記確率分布における確率頻度の最大値に対応する確率変数である第１の評価値及び前記確率分布のばらつきを評価するための第２の評価値を算出し、前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていないと評価される前記部品については、前記見積実績の分布の中央値に対応する第３の評価値、前記見積実績の最大値と前記中央値との差である第４の評価値、及び前記中央値と前記見積実績の最小値との差である第５の評価値を算出するステップと、前記第１の評価値及び前記第３の評価値を合算するとともに、前記第２の評価値、前記第４の評価値及び前記第５の評価値を合算するステップとを含むことを特徴とする。

このコスト推定方法は、製品を構成する部品に関する過去の見積実績を利用することにより、見積対象となる製品のコストをできるだけ短時間で推定する方法を実現することができる。結果として、顧客に対していち早く製品の見積りを提示できる。

本発明に係るコスト推定装置及びコスト推定方法は、製品コストをできるだけ短時間で推定することができるという効果を奏する。

図１は、実施例に係るコスト推定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図２は、記憶部に記憶される製品構成データの一例を示す図である。 図３は、記憶部に記憶される見積実績データの一例を示す図である。 図４は、実施例１に係る正規分布の一例を示す図である。 図５は、実施例１に係るコスト推定装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 図６は、実施例２に係るコスト推定装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 図７は、実施例２に係るコスト推定装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、実施例２に係る回帰直線式の一例を示す図である。 図９は、実施例２に係る回帰直線式の一例を示す図である。 図１０は、実施例３に係るコスト推定装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。

以下に、本発明に係るコスト推定装置及びコスト推定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。さらに、この実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。以下の実施例では、ある製品の見積を行う際に実行される処理の一例について説明する。

［コスト推定装置の構成］
図１は、実施例に係るコスト推定装置の機能構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、コスト推定装置１００は、表示部１１０と、入力部１２０と、通信部１３０と、媒体読取部１４０と、制御部１５０と、記憶部１６０とを備える。

表示部１１０は、液晶パネルまたは有機ＥＬ（Organic Electro‐Luminescence）パネル等の表示装置を有し、制御部１５０から送信される制御信号に基づいて、文字、記号、および図形等の各種情報を表示する。実施例１において、表示部１１０は、例えば、見積対象となる製品について推定される見積の情報、及び過去の見積実績に基づく見積のばらつきの情報を表示する。

入力部１２０は、キーボードやマウス等の入力装置を有し、利用者が入力装置に対して行った操作に対応する信号（表示部１１０に表示されるマウスポインタの位置など）を制御部１５０へ出力する。通信部１３０は、所定の通信プロトコルに基づいて、他の装置との間での情報の送受信を制御する。媒体読取部１４０は、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード等の可搬の非一過的（non‐transitory）な記憶媒体からプログラムやデータを読み取る。

制御部１５０は、演算装置であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１５１と、記憶装置であるメモリ１５２とを備え、これらのハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって各種の機能を実現する。具体的には、制御部１５０は、記憶部１６０に記憶されているプログラム（例えば、制御プログラム１６１）を読み出してメモリ１５２に展開し、メモリ１５２に展開されたプログラムに含まれる命令をＣＰＵ１５１に実行させる。そして、制御部１５０は、ＣＰＵ１５１による命令の実行結果に応じて、メモリ１５２および記憶部１６０に対してデータの読み書きを行ったり、表示部１１０への情報の出力及び通信部１３０による通信等の動作を制御したりする。

記憶部１６０は、磁気記憶装置または半導体記憶装置等の不揮発性を有する記憶装置を備え、各種のプログラムおよびデータを記憶する。記憶部１６０に記憶されるプログラムには、制御プログラム１６１が含まれる。記憶部１６０に記憶されるデータには、製品構成データ１６２、及び見積実績データ１６３が含まれる。記憶部１６０は、記憶部の一例である。

図１において記憶部１６０が記憶するプログラム又はデータの全体または一部は、媒体読取部１４０が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。あるいは、図１において記憶部１６０が記憶するプログラム又はデータの全体または一部は、通信部１３０による通信によって他の装置から取得されてもよい。例えば、実施例１において、コスト推定装置１００は、製品構成に関するデータ及び部品の見積実績に関するデータが書き込まれた記憶媒体を、媒体読取部１４０により読み取ってもよい。あるいは、コスト推定装置１００は、通信部１３０による通信によって、他の装置に格納されている製品構成に関するデータ及び部品の見積実績に関するデータを取得してもよい。

製品構成データ１６２は、製品を構成する部品の情報を含んで構成される。図２は、記憶部に記憶される製品構成データの一例を示す図である。図２に示すように、製品構成データ１６２は、製品に対して一意に付与されている製品番号に対応付けて、構成部品に対して一意に付与されている構成部品番号を記憶して構成される。図２に示す例では、製品番号「Ｐ１」に対応付けて、構成部品番号「ＰＡ１」及び構成部品番号「ＰＡ２」が記憶されている。すなわち、製品番号「Ｐ１」の製品は、構成部品番号「ＰＡ１」の部品と、構成部品番号「ＰＡ２」の部品とで構成されていることを示している。

見積実績データ１６３は、製品を構成する部品について、過去に顧客に提示した見積に関する情報を記憶する。図３は、記憶部に記憶される見積実績データの一例を示す図である。図３に示すように、見積実績データ１６３は、部品番号と、スペック番号と、部品構成データと、取引整理番号と、見積実績とを対応付けて記憶して構成される。部品番号は、部品に対して一意に付与される識別情報である。スペック番号は、部品の仕様に応じて一意に付与される識別情報である。部品構成データは、部品の材質及び物理的な構成などの情報である。取引整理番号は、顧客との取引ごとに一意に付与される識別情報である。見積実績は、見積対象となる製品について顧客に見積を提示する際に、該当の製品を構成する部品について算定された部品のコスト（例えば、部品単価）である。

図３に示す例では、部品番号「ＰＡ１」に対して、スペック番号「Ｓ００１」、「Ｓ００２」、「Ｓ００３」などの複数のスペック番号が対応付けられている。これは、スペック番号「Ｓ００１」、「Ｓ００２」、「Ｓ００３」は、仕様は異なるが同種の部品であることを意味する。例えば、部品番号「ＰＡ１」がボルトに対して付与される部品番号であれば、スペック番号「Ｓ００１」、「Ｓ００２」、「Ｓ００３」は、仕様は異なるが部品としては同種のボルトに該当する。例えば、部品番号「ＰＡ１」がラジアルピンに対して付与される部品番号であれば、スペック番号「Ｓ００１」、「Ｓ００２」、「Ｓ００３」は、仕様は異なるが同種の部品であるラジアルピンに該当する。図３に示す例では、部品構成として、例えば、部品を構成する材料、重さ、長さなどのデータを含む。図３に示す例では、取引整理番号ごとに、見積実績のデータが記憶されている。

制御プログラム１６１は、製品の見積をできるだけ短時間で推定するための各種機能を提供する。例えば、制御プログラム１６１には、図１に示すように、見積実績評価部１６１ａ、部品コスト推定部１６１ｂ及び製品コスト推定部１６１ｃが含まれる。

見積実績評価部１６１ａは、見積対象となる製品を構成する部品ごとに、上記見積実績の分布が所定の確率分布に従っているかをそれぞれ評価するための機能を提供する。具体的には、見積実績評価部１６１ａは、入力部１２０を介して、部品番号および部品のスペック番号の入力を受け付けると、入力された部品番号およびスペック番号に対応する見積実績を記憶部１６０から読み込む。続いて、見積実績評価部１６１ａは、見積実績を統計的に処理して、見積実績の確率分布を作成する。例えば、見積実績評価部１６１ａは、見積実績の確率密度関数を作成し、作成した確率密度関数のグラフを描画することにより、見積実績の確率分布を作成する。そして、見積実績評価部１６１ａは、見積実績の確率分布が、例えば、正規分布に従っているかを評価する。図４は、実施例１に係る正規分布の一例を示す図である。図４に示す正規分布は、例えば、以下の式（１）に示す確率密度関数で表される。なお、見積実績評価部１６１ａは、見積実績評価部の一例である。

部品コスト推定部１６１ｂは、見積実績評価部１６１ａによる処理結果に応じて、見積対象となる製品を構成する部品ごとに、コストを推定するための機能を提供する。具体的には、部品コスト推定部１６１ｂは、見積実績評価部１６１ａにより見積実績の分布が所定の確率分布（例えば、正規分布）に従っていると評価される部品については、確率分布における確率頻度の最大値に対応する確率変数である第１の評価値（平均値）を推定価格として算出し、確率分布のばらつきを評価するための第２の評価値（標準偏差）を推定価格帯として算出する。一方、部品コスト推定部１６１ｂは、見積実績評価部１６１ａにより見積実績の分布が所定の確率分布（例えば、正規分布）に従っていないと評価される部品については、見積実績の分布の中央値に対応する第３の評価値を推定見積として算出し、見積実績の最大値と上記中央値との差である第４の評価値、及び中央値と見積実績の最小値との差である第５の評価値を推定価格帯として算出する。第１の評価値（平均値）及び第３の評価値は、過去の見積から適正と推定される部品価格（部品単価）に相当する。第２の評価値、あるいは第４の評価値及び第５の評価値は、過去の見積から部品価格が属すると推定される部品価格の変動幅（価格のばらつき）に相当する。なお、部品コスト推定部１６１ｂは、部品コスト推定部の一例である。

製品コスト推定部１６１ｃは、見積対象となる製品のコストを推定するための機能を提供する。具体的には、製品コスト推定部１６１ｃは、見積対象となる製品を構成する部品ごとに、部品コスト推定部１６１ｂにより部品の推定見積として算出された第１の評価値（平均値）と第３の評価値とを合算する。すなわち、製品コスト推定部１６１ｃは、見積対象となる製品について過去の見積から適正と推定される製品価格を導出する。また、製品コスト推定部１６１ｃは、見積対象となる製品を構成する部品ごとに、部品コスト推定部１６１ｂにより推定価格帯として算出された第２の評価値（標準偏差）と、第４の評価値及び第５の評価値とを合算する。すなわち、製品コスト推定部１６１ｃは、見積対象となる製品について過去の見積から適正と推定される製品価格の属する価格帯を導出する。製品コスト推定部１６１ｃは、過去の見積から適正と推定される製品価格及び過去の見積から推定される製品の価格帯を、見積対象となる製品の見積として表示部１１０に出力する。なお、製品コスト推定部１６１ｃは、製品コスト推定部の一例である。

［コスト推定装置による処理（実施例１）］
図５を用いて、実施例１に係るコスト推定装置により実行される処理について説明する。図５は、実施例１に係るコスト推定装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。図５に示す処理は、制御部１５０が、記憶部１６０に記憶されている制御プログラム１６１などを読み込むことにより実行される。

図５に示すように、制御部１５０は、部品番号および部品のスペック番号の入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。続いて、制御部１５０は、部品番号およびスペック番号に対応する見積実績を記憶部１６０から取得する（ステップＳ１０２）。

続いて、制御部１５０は、ステップＳ１０２で取得した見積実績を統計的に処理して、見積実績の確率分布を作成し、見積実績の分布が正規分布に従っているかを判定する（ステップＳ１０３）。

制御部１５０は、判定の結果、見積実績の分布が正規分布に従っている場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、見積実績の確率分布から平均値及び標準偏差を算出する（ステップＳ１０４）。これとは反対に、制御部１５０は、判定の結果、見積実績の分布が正規分布に従っていない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、見積実績の分布の中央値、見積実績の分布における最大値と中央値との差、及び中央値と見積実績の分布における最小値との差を算出する（ステップＳ１０５）。

続いて、制御部１５０は、見積対象となる製品の部品選定が終了したかを判定する（ステップＳ１０６）。例えば、制御部１５０は、入力部１２０を介して、部品選定終了の操作入力が受け付けられたかに基づいて部品選定の終了を判定するようにしてもよいし、図５の処理開始時に見積対象となる製品の製品番号を入力させるようにして、製品構成データ１６２とステップＳ１０１で入力受付済みの部品番号とを照らし合わせることにより、部品選定の終了を判定するようにしてもよい。

制御部１５０は、判定の結果、部品選定が終了している場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０４及びＳ１０５の処理結果に基づいて、製品の見積を算出して出力し（ステップＳ１０７）、図５に示す処理を終了する。例えば、制御部１５０は、見積対象となる製品を構成する部品ごとに、部品コスト推定部１６１ｂにより算出された第１の評価値（平均値）と第３の評価値とを合算した値を、過去の見積から適正と推定される製品価格として導出するとともに、第２の評価値（標準偏差）と第４の評価値及び第５の評価値とを合算した値を、過去の見積から製品価格が属すると推定される価格帯として導出し、製品価格及び価格帯を、見積対象となる製品の見積として出力する。

一方、制御部１５０は、判定の結果、部品選定が終了していない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、上記ステップＳ１０１に戻り、処理を継続する。

上記実施例１では、コスト推定装置１００は、見積対象となる製品を構成する部品の見積実績を統計的に処理して、部品の適正価格及びばらつきを推定し、それらを合成することにより、見積対象となる製品の製品価格および価格帯（価格のばらつき）を算出し、見積対象となる製品の見積として出力する。このため、実施例１によれば、コスト推定装置１００は、製品を構成する部品数が多くなっても、できるだけ短時間で製品の見積を推定できる。

上記実施例１では、部品の見積実績を統計的に処理した結果、見積実績の確率分布が正規分布に従う場合には、確率分布の平均値及び標準偏差を、それぞれ部品の推定価格及び推定価格帯として利用する。このため、部品のコストを適切かつ迅速に推定することができる。

上記実施例１では、見積対象となる製品を構成する部品の見積実績がある場合の処理について説明したが、以下の実施例２では、部品の見積実績がない場合に対処する処理について説明する。

実施例２に係るコスト推定装置１００の機能構成は、実施例１に係るコスト推定装置１００と基本的には同様であるが、以下に説明する点が異なる。

見積実績評価部１６１ａは、部品番号およびスペック番号に対応する見積実績が記憶部１６０の見積実績データ１６３に記憶されているかを検索する。見積実績評価部１６１ａは、検索の結果、該当のスペック番号に対応する見積実績が記憶されていない場合には、見積実績データ１６３の中から同種製品の部品構成のデータ、及び対応する見積実績のデータを取得する。続いて、見積実績評価部１６１ａは、部品構成のデータ、及び対応する見積実績のデータを用いて回帰分析を実行し、部品構成ごとに、部品構成及び見積実績を変数とする回帰分析を実行し、回帰直線式を算出する。

図３を用いて説明すると、例えば、部品番号「ＰＡ１」及びスペック番号「Ｓ０１４」の入力を受け付け、検索の結果、対応する見積実績が見積実績データ１６３内に存在しない場合には、見積実績評価部１６１ａは、部品番号「ＰＡ１」に紐づく他のスペック番号「Ｓ００１」〜「Ｓ００３」などに対応付けられた部品構成のデータおよび見積実績のデータを同種部品に関するデータとして取得する。続いて、見積実績評価部１６１ａは、同種部品の部品構成の中から評価対象とする構成要素を決定する。部品構成の中から評価対象とする構成要素については、部品ごとに予め設定されているものとする。例えば、部品番号「ＰＡ１」の部品について、重さ及び長さの構成要素が評価対象として設定されている場合、見積実績評価部１６１ａは、スペック番号「Ｓ００１」に対応するデータとして、重さ「１００」、長さ「１０」、見積実績「１０００」、「１０５０」などをそれぞれ取得し、スペック番号「Ｓ００２」に対応するデータとして、重さ「２００」、長さ「２０」、見積実績「１５００」、「１５１０」などをそれぞれ取得し、スペック番号「Ｓ００３」に対応するデータとして、重さ「３００」、長さ「１５」、見積実績「１２５０」、「１２６０」などをそれぞれ取得する。なお、部品構成の中から評価すべき構成要素については、例えば、利用者が任意に設定及び設定変更してよい。

続いて、見積実績評価部１６１ａは、取得したデータをサンプルとして、部品構成「重さ」について、部品構成及び見積実績を変数とする回帰直線を算出し、部品構成「長さ」について、部品構成及び見積実績を変数とする回帰直線式を算出する。

部品コスト推定部１６１ｂは、見積実績評価部１６１ａにより算出された回帰直線式についてそれぞれ相関係数を算出し、相関係数が高い方の回帰直線式を選定する。続いて、部品コスト推定部１６１ｂは、選定した回帰直線式に対して、見積対象部品の構成要素データを代入して、見積対象部品の推定見積（推定部品価格）を算出する。そして、部品コスト推定部１６１ｂは、選定した回帰直線式から、基礎的統計量として得られる標準偏差を算出する。なお、回帰直線式を用いて算出される見積対象部品の推定見積（推定部品価格）は、第６の評価値の一例であり、回帰直線式を用いて算出される見積対象部品の標準偏差は、第７の評価値の一例である。

なお、部品コスト推定部１６１ｂは、回帰直線の相関係数が所定の閾値（例えば、０．８）を超えていない場合には、部品構成に関するデータの中から変数を適宜追加して、所定の閾値を超えるまで重回帰分析を繰り返し行うようにしてもよい。

［コスト推定装置による処理（実施例２）］
図６及び図７を用いて、実施例２に係るコスト推定装置１００により実行される処理について説明する。図６及び図７は、実施例２に係るコスト推定装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。図６及び図７に示す処理は、制御部１５０が、記憶部１６０に記憶されている制御プログラム１６１などを読み込むことにより実行される。

実施例２に係るコスト推定装置１００による処理は、ステップＳ２０１、ステップＳ２０３〜Ｓ２０８に関する処理が、実施例１に係るコスト推定装置１００による処理（図５）と同様であるが、以下に説明する点が異なる。

図６に示すように、制御部１５０は、部品番号および部品のスペック番号の入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。続いて、制御部１５０は、部品番号およびスペック番号に対応する見積実績が記憶部１６０の見積実績データ１６３に記憶されているかを検索する（ステップＳ２０２）。

制御部１５０は、検索の結果、部品番号およびスペック番号に対応する見積実績が記憶部１６０の見積実績データ１６３に記憶されている場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、対応する見積実績を記憶部１６０から取得する（ステップＳ２０３）。

続いて、制御部１５０は、ステップＳ２０３で取得した見積実績を統計的に処理して、見積実績の確率分布を作成し、見積実績の分布が正規分布に従っているかを判定する（ステップＳ２０４）。

制御部１５０は、判定の結果、見積実績の分布が正規分布に従っている場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、見積実績の確率分布から平均値及び標準偏差を算出する（ステップＳ２０５）。これとは反対に、制御部１５０は、判定の結果、見積実績の分布が正規分布に従っていない場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、見積実績の分布の中央値、見積実績の分布における最大値と中央値との差、及び中央値と見積実績の分布における最小値との差を算出する（ステップＳ２０６）。

続いて、制御部１５０は、見積対象となる製品の部品選定が終了したかを判定する（ステップＳ２０７）。

制御部１５０は、判定の結果、部品選定が終了している場合には（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５及びＳ２０６の処理結果に基づいて、製品の見積を算出して出力し（ステップＳ２０８）、図６に示す処理を終了する。一方、制御部１５０は、判定の結果、部品選定が終了していない場合には（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、上記ステップＳ２０１に戻り、処理を継続する。

上記ステップＳ２０２において、制御部１５０は、検索の結果、部品番号およびスペック番号に対応する見積実績が記憶部１６０の見積実績データ１６３に記憶されていない場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、回帰分析処理を実行し（ステップＳ２０９）、上記ステップＳ２０７の処理に移る。

図７を用いて、図６に示すステップＳ２０９の回帰分析処理の流れを説明する。図７に示すように、制御部１５０は、同種部品の部品構成の中から評価対象とする構成要素を決定する（ステップＳ３０１）。

続いて、制御部１５０は、ステップＳ３０１で決定した構成要素のデータと、対応する見積実績のデータを記憶部１６０からそれぞれ取得する（ステップＳ３０２）。続いて、制御部１５０は、部品要素及び見積実績を変数とする回帰直線式を算出する（ステップＳ３０３）。

続いて、制御部１５０は、評価対象とする全ての構成要素について処理が完了したかを判定する（ステップＳ３０４）。制御部１５０は、判定の結果、評価対象とする全ての構成要素について処理が完了していない場合には（ステップＳ３０４，Ｎｏ）、上記ステップＳ３０２に戻る。

一方、制御部１５０は、評価対象とする全ての構成要素について処理を完了している場合には（ステップＳ３０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ３０３で算出された回帰直線式の中から、相関係数が最大である回帰直線式を選定する（ステップＳ３０５）。

続いて、制御部１５０は、ステップＳ３０５で選定した回帰直線式に対して、見積対象部品（図６のステップＳ２０１で部品番号の入力を受け付けた部品）の構成要素データを代入して、見積対象部品の推定見積（推定部品価格）を算出する（ステップＳ３０６）。

図８及び図９は、実施例２に係る回帰直線式の一例を示す図である。図８には、部品の構成要素である長さと、見積実績をそれぞれ変数とする回帰直線式を示す。図９には、部品の構成要素である重さと、見積実績をそれぞれ変数とする回帰直線式を示す。例えば、図８に示す回帰直線式の方が図９に示す回帰直線式よりも相関係数が高い場合、制御部１５０は、図８に示す回帰直線式（例えば、ｙ＝ａｘ＋ｂ）に対して、見積対象製品の長さ（例えば、Ｌ１）のデータを代入することにより、推定見積（例えば、ａＬ１＋ｂ）を算出する。反対に、図９に示す回帰直線式の方が図８に示す回帰直線式よりも相関係数が高い場合、制御部１５０は、図９に示す回帰直線式（例えば、ｙ＝ｃｘ＋ｄ）に対して、見積対象製品の重さ（例えば、Ｈ１）のデータを代入することにより、推定見積（例えば、ｃＨ１＋ｄ）を算出する。

続いて、制御部１５０は、ステップＳ３０５で選定した回帰直線式から、標準偏差を算出して（ステップＳ３０７）、図７に示す処理を終了する。

上記実施例２では、コスト推定装置１００は、見積対象となる製品を構成する部品の見積実績がない場合であっても、同種部品の見積実績と部品構成との回帰分析結果を利用することにより、部品コストを推定する。このため、見積実績がない部品であっても、部品のコストを適切かつ迅速に推定することができる。例えば、見積対象である製品を構成する部品の中に、見積実績が充実している部品と、見積実績がない部品がある場合であっても、見積実績が充実している部品については実施例１による処理（図５）を実行し、見積実績がない部品については実施例２による処理（図７）を実行することにより、製品のコストを推定することが可能となり、顧客に対して適切かつ迅速に見積を提供できる。

なお、見積実績はあるが、見積実績の確率分布を求めるのに十分なデータがない部品についても、同種部品の見積実績を利用した上記実施例２の処理（図７）を実行してもよい。

上記実施例１において、見積対象となる製品を構成する部品のコストを推定する際に、見積実績の中から異常値を除外するようにしてもよい。以下、図１０を用いて、実施例３に係る処理の流れを説明する。図１０は、実施例３に係るコスト推定装置により実行される処理の流れを示すフローチャートである。

実施例３に係るコスト推定装置１００による処理は、図１０に示すステップＳ４０３の処理が、実施例１に係るコスト推定装置１００による処理（図５）とは異なる。

図１０に示すように、制御部１５０は、部品番号および部品のスペック番号の入力を受け付ける（ステップＳ４０１）。続いて、制御部１５０は、部品番号およびスペック番号に対応する見積実績を記憶部１６０から取得する（ステップＳ４０２）。

続いて、制御部１５０は、取得した見積実績のデータから異常値を除外する（ステップＳ４０３）。制御部１５０は、見積実績のデータの平均値及び標準偏差を算出し、例えば、平均値から標準偏差を３倍した値を引いた値と、平均値から標準偏差を３倍した値を足した値の範囲から外れるデータを異常値として検出して除外する。なお、制御部１５０は、異常値を除外することができれば、どのような方法を採用してもよい。

続いて、制御部１５０は、異常値を除外した後の見積実績を統計的に処理して、見積実績の確率分布を作成し、見積実績の分布が正規分布に従っているかを判定する（ステップＳ４０４）。

制御部１５０は、判定の結果、見積実績の分布が正規分布に従っている場合には（ステップＳ４０４，Ｙｅｓ）、見積実績の確率分布から平均値及び標準偏差を算出する（ステップＳ４０５）。これとは反対に、制御部１５０は、判定の結果、見積実績の分布が正規分布に従っていない場合には（ステップＳ４０４，Ｎｏ）、見積実績の分布の中央値、見積実績の分布における最大値と中央値との差、及び中央値と見積実績の分布における最小値との差を算出する（ステップＳ４０６）。

続いて、制御部１５０は、見積対象となる製品の部品選定が終了したかを判定する（ステップＳ４０７）。

制御部１５０は、判定の結果、部品選定が終了している場合には（ステップＳ４０７，Ｙｅｓ）、ステップＳ４０５及びＳ４０６の処理結果に基づいて、製品の見積を算出して出力し（ステップＳ４０８）、図１０に示す処理を終了する。

一方、制御部１５０は、判定の結果、部品選定が終了していない場合には（ステップＳ４０７，Ｎｏ）、上記ステップＳ４０１に戻り、処理を継続する。

見積実績のデータから異常値を除外する処理は、上記実施例２に係る処理（図６）においても同様に適用できる。

なお、上記実施例１〜３で示した本発明の態様は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で任意に変更することができる。例えば、上記の実施例で示した制御プログラム１６１は、複数のモジュールに分割されていてもよいし、他のプログラムと統合されていてもよい。

１００ コスト推定装置
１１０ 表示部
１２０ 入力部
１３０ 通信部
１４０ 媒体読取部
１５０ 制御部
１６０ 記憶部
１６１ 制御プログラム
１６２ 製品構成データ
１６３ 見積実績データ

Claims (4)

1. 部品ごとに当該部品の過去の見積実績を記憶する記憶部と、
   見積対象製品を構成する部品ごとに、前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っているかをそれぞれ評価する見積実績評価部と、
   前記見積実績評価部により前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていると評価される前記部品については、前記確率分布における確率頻度の最大値に対応する確率変数である第１の評価値及び前記確率分布のばらつきを評価するための第２の評価値を算出し、
   前記見積実績評価部により前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていないと評価される前記部品については、前記見積実績の分布の中央値に対応する第３の評価値、前記見積実績の最大値と前記中央値との差である第４の評価値、及び前記中央値と前記見積実績の最小値との差である第５の評価値を算出する部品コスト推定部と、
   前記部品コスト推定部により算出される前記第１の評価値及び前記第３の評価値を合算するとともに、前記部品コスト推定部により算出される前記第２の評価値、前記第４の評価値及び前記第５の評価値を合算する製品コスト推定部と
   を有することを特徴とするコスト推定装置。
2. 前記部品コスト推定部は、前記見積実績評価部により前記見積実績の分布が正規分布に従っていると評価される前記部品については、前記第１の評価値として平均値を算出し、前記第２の評価値として標準偏差を算出することを特徴とする請求項１に記載のコスト推定装置。
3. 前記見積実績評価部は、前記見積対象製品を構成する部品に対応する前記見積実績が前記記憶部に記憶されていない場合には、前記見積対象製品を構成する部品と同種部品に対応する前記見積実績と、前記同種部品の構成データを変数とする回帰分析を実行し、
   前記部品コスト推定部は、前記回帰分析の結果、相関係数が最も高くなる回帰分析結果を用いて、前記第１の評価値又は前記第３の評価値に代わる第６の評価値、及び前記第２の評価値、前記第４の評価値及び前記第５の評価値に代わる第７の評価値を算出する請求項１又は２に記載のコスト推定装置。
4. コスト推定装置に実行させるコスト推定方法であって、
   見積対象製品を構成する部品ごとに当該部品の過去の見積実績を記憶する記憶部から前記見積実績を取得し、前記部品ごとに、前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っているかをそれぞれ評価するステップと、
   前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていると評価される前記部品については、前記確率分布における確率頻度の最大値に対応する確率変数である第１の評価値及び前記確率分布のばらつきを評価するための第２の評価値を算出し、
   前記見積実績の分布が所定の確率分布に従っていないと評価される前記部品については、前記見積実績の分布の中央値に対応する第３の評価値、前記見積実績の最大値と前記中央値との差である第４の評価値、及び前記中央値と前記見積実績の最小値との差である第５の評価値を算出するステップと、
   前記第１の評価値及び前記第３の評価値を合算するとともに、前記第２の評価値、前記第４の評価値及び前記第５の評価値を合算するステップと
   を含むことを特徴とするコスト推定方法。

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