JP2016012308A - 需要予測装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】一商品の売価を変更した場合にその関連商品の個々の販売動向の変化を確認することができる需要予測装置およびプログラムを提供することである。
【解決手段】実施形態の需要予測装置は、商品の売価として第一価格を用いて需要予測計算することにより未来の基準日における上記商品の関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第一需要予測手段と、上記商品の売価として第二価格を用いて需要予測計算することにより上記基準日における上記関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第二需要予測手段と、第一需要予測手段により算出された上記関連商品の販売動向を示す情報から第二需要予測手段により算出された上記関連商品の販売動向を示す情報への該関連商品の販売動向を示す情報の変化を上記商品の第一価格から第二価格への売価変更に基づく上記関連商品の販売動向の変化として表示エリアに表示させる販売動向変化表示手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、需要予測装置およびプログラムに関する。

従来、ＰＯＳ（Point of Sales）システムが普及し、商品ごとの購買実績（売上）データが容易に収集できるようになった。そして、商品毎の購買実績データに基づく、小売店等の商品別の需要予測が使用され始めた。例えば、購買実績データを分析した需要予測を、発注量過多に起因する売れ残り商品の廃棄ロスの発生や、発注量過少に起因する商品の品切れによる機会ロスの発生の抑制に使用できる。そして、需要予測をＥＤＩ（Electronic Data Interchange）による企業間取引の電子化と結合させ、自動発注システムまで発展させる技術が提案され始めている。

自動発注システムに使用できる需要予測の手法としては、公知の重回帰分析がある。そして、重回帰分析を用いることで、商品毎に需要予測を行うことができる。

従来の重回帰分析を用いた需要予測では、目的変数の変動因子として販売価格、販売形態実施期間、陳列位置、陳列数、広告宣伝方法等を用いることが試行されている。また、商品とその関連商品の相互影響を考慮し、各商品の購買数を変動因子として用いることも試行されている。
これらの変動因子を適切に使用して需要予測を行うことにより、目的変数の値として予測購買数を得ることができる。

ところで、従来の重回帰分析を用いた需要予測では、一商品の売れ行きに応じて相互影響により購買数が変動するその他の商品（関連商品）の需要予測情報を確認する手段がなかった。このため、発注担当者は、一商品の売価と発注量とを、それぞれの商品の予測購買数や利益、売上などを基に決めていた。しかし、店舗ごとの販売状況やまた販売戦略などにより、商品の売価を変更する場合も少なくない。例えば売れ行きの悪い商品の売価を変更する場合がある。この場合、その他の関連商品の売れ行きがどのように推移するのかを厳密に確認する手段が無いので、改善が求められている。

本発明が解決しようとする課題は、一商品の売価を変更した場合にその関連商品の個々の販売動向の変化を確認することができる需要予測装置およびプログラムを提供することである。

実施形態の需要予測装置は、商品の売価として第一価格を用いて需要予測計算することにより未来の基準日における上記商品の関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第一需要予測手段と、上記商品の売価として第二価格を用いて需要予測計算することにより未来の上記基準日における上記関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第二需要予測手段と、上記第一需要予測手段により算出された上記関連商品の販売動向を示す情報から上記第二需要予測手段により算出された上記関連商品の販売動向を示す情報への該関連商品の販売動向を示す情報の変化を上記商品の第一価格から第二価格への売価変更に基づく上記関連商品の販売動向の変化として表示エリアに表示させる販売動向変化表示手段と、を備える。

図１は、実施形態にかかる需要予測システムの構成を示すブロック図である。 図２は、コンピュータのモジュール構成図である。 図３は、需要予測装置を含んだ本部のシステム構成を示すブロック図である。 図４は、企画編集画面の構成図である。 図５は、店舗発注端末と需要予測装置との間で行われる需要予測シミュレーション処理のフロー図である。 図６は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その１）を示す図である。 図７は、予測購買数の変化の求め方を示すための説明図である。 図８は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その２）を示す図である。 図９は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その３）を示す図である。 図１０は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その４）を示す図である。

図１は、実施形態にかかる需要予測システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、需要予測システム１は、有線または無線の通信回線２を介して相互に電気的に接続された複数のコンピュータ３で形成される本部システムに対して、複数の本部特売企画端末１２４や各店舗に設けられた店舗発注端末１２５が有線または無線の通信回線（例えば、インターネットやＬＡＮ等）５を介して接続されている。

本実施形態の需要予測システム１では、一つまたは複数のコンピュータ３が、所定のサービス（アプリケーション）を提供するアプリケーションサーバ、またはデータベースサーバとして機能する。また、本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５は、サービスを享受するクライアントとして機能する。この需要予測システム１では、例えばＳａａＳ（Software as a Service）の形態でサービス（アプリケーション）が提供されうる。なお、需要予測システム１は、サーバクライアントの形態であっても良い。

また、本部システムには、複数のＰＯＳ（Point of Sales）端末１２６を接続する店舗サーバ１２０が有線または無線の通信回線（例えば、インターネットやＬＡＮ等）５を介して接続されている。

上述したようなコンピュータ３、本部特売企画端末１２４、店舗発注端末１２５は、一般的なパーソナルコンピュータである。なお、本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５については、タブレット端末であっても良い。ここでは、コンピュータ３を例に説明する。

図２は、コンピュータ３のモジュール構成図である。図２に示すように、コンピュータ３は、情報処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＢＩＯＳなどを記憶した読出し専用メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、各種データを書換え可能に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１０３を備えている。

また、コンピュータ３は、各種データベースとして機能するとともに各種のプログラムを記憶する記憶部であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、記憶媒体１１０を用いて情報を保管したり外部に情報を配布したり外部から情報を入手するためのＤＶＤドライブ等の媒体読取装置１０５、各通信回線を介して外部の他の機器と情報を伝達するための通信制御装置１０６、処理経過や結果等を操作者に表示するＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示部１０７、並びに操作者がＣＰＵ１０１に命令や情報等を入力するためのキーボードやマウス等のポインティングデバイスである入力部１０８等を備えている。
また、コンピュータ３においては、上述した各部間で送受信されるデータは、バスコントローラ１０９によって調停される。

このようなコンピュータ３では、オペレータが電源を投入するとＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２内のローダーというプログラムを起動させ、ＨＤＤ１０４よりＯＳ（Operating System）というコンピュータのハードウェアとソフトウェアとを管理するプログラムをＲＡＭ１０３に読み込み、このＯＳを起動させる。このようなＯＳは、オペレータの操作に応じてプログラムを起動したり、情報を読み込んだり、保存を行ったりする。ＯＳのうち代表的なものとしては、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）等が知られている。これらのＯＳ上で走る動作プログラムをアプリケーションプログラムと呼んでいる。なお、アプリケーションプログラムは、所定のＯＳ上で動作するものに限らず、後述の各種処理の一部の実行をＯＳに肩代わりさせるものであってもよいし、所定のアプリケーションソフトやＯＳなどを構成する一群のプログラムファイルの一部として含まれているものであってもよい。

すなわち、ＨＤＤ１０４に記憶されているアプリケーションプログラムの違いによって、パーソナルコンピュータは、クライアントとして機能する本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５、コンピュータ３（アプリケーションサーバまたはデータベースサーバ）としてそれぞれ機能することになる。

例えば、本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５には、アプリケーションプログラムとして、ウェブブラウザや、ウェブブラウザに対してプラグイン形式を用いて提供されるソフトウェアがインストールされている。プラグインのうち代表的なものとして、Microsoft Silverlight（登録商標）が挙げられる。Microsoft Silverlightは、インストール後はブラウザ上でアニメーションやグラフィックスの表示、音声・動画の再生などを行うフレームワークである。

また、一般的には、本部特売企画端末１２４のＨＤＤ１０４にインストールされるアプリケーションプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ等の光情報記録メディアやＦＤ等の磁気メディア等の可搬性を有する記憶媒体１１０に記録され、この記憶媒体１１０に記録された動作プログラムがＨＤＤ１０４にインストールされる。さらには、アプリケーションプログラムは、例えば通信制御装置１０６を介して外部から取り込まれ、ＨＤＤ１０４にインストールされても良い。

コンピュータは、ＯＳ上で動作するアプリケーションプログラムが起動すると、このアプリケーションプログラムに従い、ＣＰＵ１０１が各種の演算処理を実行して各部を集中的に制御する。
以下において、本部システムを構成する一つ又は複数のコンピュータ３の各ＣＰＵ１０１がアプリケーションプログラムにより実行する各種の演算処理のうち、本実施形態の特長的な処理である需要予測処理について説明する。

＜＜需要予測装置とその周辺システムの構成＞＞
図３は、本実施形態にかかる需要予測装置を含む本部システムの構成を示すブロック図である。図３に示すように、本部システムを構成する一つ又は複数のコンピュータ３の各ＣＰＵ１０１は、アプリケーションプログラムを実行することにより、需要予測装置３１、データ収集・変換システム３２、予定データ収集・変換システム３３（特売企画支援システム３３０、発注数決定支援システム３３１など）、発注システム３４を実現する。
本実施形態では、特売企画支援システム３３０及び発注数決定支援システム３３１を、需要予測装置３１と分けて示している。しかし、特売企画支援システム３３０及び発注数決定支援システム３３１は、需要予測装置３１のサービスをユーザ端末に提供するためのサブシステムである。従って、特売企画支援システム３３０及び発注数決定支援システム３３１の両方又は何れか一つを需要予測処理の一部に含めても良いものとする。

＜需要予測装置＞
需要予測装置３１は、小売業などの店舗において、商品の売価・陳列・販促等の販売者側の販売状態に対する、購買客側の商品の購買状況をシミュレーションする。需要予測装置３１は、現時点から過去の所定の時点までの販売状態と購買状況とを示す過去情報（過去の実績データ）を用いて、例えば数週間、数か月、もしくは１年間程度なら時間的に変化しないと見なせる部分の購買数を示す定数項と、定数項に対して時間的により早く変化する部分の購買数を示す変動因子と係数からなる項とに分割した購買客の購買モデルを構築する。この購買モデルでは、過去情報を変動因子に代入することにより、変動因子の係数が求まる。そして、需要予測装置３１は、構築した購買モデルの変動因子に対して、現時点から未来の所定の時点（未来の基準日）での販売状態と購買環境とを示す未来予定情報を当てはめ、未来の所定の時点の商品ごとの購買数、売上、利益などの販売動向を予測する。
本実施の形態では、商品群（商品とその関連商品）を構成する商品がＮ種類の場合について説明する。そして、Ｎ種類の商品を、商品１,商品２,…,商品ｎ,…商品Ｎと表すものとする。

本実施の形態では、商品ｎに対する変動因子を、Ｘn1,Ｘn2,…,Ｘnm,…,ＸnM(ｍ＝１,２…,Ｍ)と示す。変動因子Ｘnmは、販売価格、曜日、休日、気温、降水量等、購買数を変動させる可能性のあるものとする。
また、商品ｎ(ｎ＝１,２…,Ｎ)に対する購買数をＹnとする。つまり、商品１,商品２,…,商品ｎ,…商品Ｎの各購買数を、購買数Ｙ1,Ｙ2,…,Ｙn,…,ＹNと示す。
本実施形態では、各商品の購買数がその他の商品の購買数と相互に影響し合うことを考慮し、Ｙ1,Ｙ2,…,Ｙn,…,ＹNを変動因子に含め、予測購買数の計算式を、下記の式（１）で示す。

上記の式（１）において、ａn1Ｙ1＋ａn2Ｙ2＋…＋ａn(n-1)Ｙn-1＋ａn(n+1)Ｙn+1＋…＋ａnNＹNは関連商品の購買数による影響を反映した項である。
式（１）において、ａn1,…,ａn(n-1),ａn(n+1),…,ａnN, ｂn0（定数項）,…,ｂnM、を回帰係数とする。以下では、回帰係数を定数項ｂn0を含むものとして説明する。

＜データ収集・変換システム＞
データ収集・変換システム３２は、現時点から過去の所定の時点までの、店舗における複数の商品の購買データ、売価データ、販促（企画）データ、発注データ、在庫データ、気象データ、曜日データ、および地域のイベントデータなどの過去情報を店舗サーバなどから収集する。そして、データ収集・変換システム３２は、複数の各種データ（収集した過去情報）を所定のデータ構造に変換して、需要予測装置３１の過去情報データベース３１０にデータを送信するものである。データ収集・変換システム３２は、公知のＰＯＳシステム、発注システム、納入商品の検品システム、気象データの受信システム、地域のイベントの入力システム等の各種データ収集システムと、データ変換システムと、を有している。

＜予定データ収集・変換システム＞
予定データ収集・変換システム３３は、現時点から未来の所定の時点までの、店舗における複数の商品の予定売価データ、予定販促（企画）データ、予定入荷データ、予定気象データ、曜日データ、予定地域のイベントデータなどの未来予定情報を収集する。そして、予定データ収集・変換システム３３は、複数の各種データ（収集した未来予定情報）を所定のデータ構造に変換して、需要予測装置３１の未来情報データベース３１１にデータを送信するものである。
予定データ収集・変換システム３３には、特に、特売企画支援システム３３０と発注数決定支援システム３３１が含まれる。

特売企画支援システム３３０は、特売企画を支援するために構築されたシステムであり、特売の企画を行う複数の本部特売企画端末１２４と接続されている。本部特売企画端末１２４は、過去実績や推奨情報を参照した特売企画担当者から、特売企画における、特売対象となる商品を示す特売品コード（単品コード）、特売価格、特売日、ちらし掲載等の販促データの入力を受け付ける。受け付けたデータは、発注数決定支援システム３３１に送信される。

発注数決定支援システム３３１は、特売商品および通常価格で販売される定番商品の発注数を決定する複数の店舗発注端末１２５と接続され、店舗の発注担当者と本部の需要予測装置３１とをつなぐインタフェースとして機能する。店舗発注端末１２５は、需要予測装置３１に対するユーザインタフェースであり、購買状況のシミュレーションを制御するデータを入力するものである。例えば、未来予定情報への初期設定のために、特売企画支援システム３３０から受信した各種のデータを需要予測装置３１に送信する。また、初期に設定した未来予定情報に対する予測購買数が、発注担当者にとって目標とした値ではない場合、発注担当者は、店舗発注端末１２５から、予定売価等の未来予定情報の一部を変化させて再予測（再シミュレーション）するように、需要予測装置３１に対して制御データを入力する。
発注システム３４は、発注数決定支援システム３３１で決定された全店舗の発注数に従って、商品の製造、販売等をしている業者に対して、商品の発注を要求するシステムとする。

＜＜需要予測装置の構成および処理＞＞
＜需要予測装置の構成＞
需要予測装置３１では、過去情報データベース３１０には、過去の店舗別・日別・時間別・商品別に、商品群に含まれる商品毎の第１所定期間における購買数データ（売上データ）３１６ｄ、発注データ３１８ｄ、在庫データ３１７ｄ、分類・属性データ３１３ｄ、売価・販促データ３１４ｄ、陳列データ３１５ｄ、店舗・地域データ３１０ｄ、日付・時刻データ３１１ｄ、気象・行事データ３１２ｄ等の過去情報が格納されている。過去情報データベース３１０に格納された過去情報のうち、購買数を予測する商品（目的商品）の購買数データ３１６ｄが目的変数に代入されるものとなる。また、それ以外の過去情報が変動因子に過去の変動因子情報として代入されるものとなる。

回帰係数算出部３１２は、過去の変動因子情報が目的変数の変動に寄与する度合いを示す回帰係数（定数項を含む）を算出する。一商品の購買数の変動には、複数の変動因子が寄与している。ここでは、一商品ごとに回帰係数を算出する。

具体的には、式（１）の目的変数Ｙnに対して商品ｎの過去の購買数を代入し、変動因子Ｙ1,…,ＹN、Ｘn1,…,ＸnMに対して過去の変動因子情報を代入する。式（１）の回帰係数はＭ＋Ｎ個あるため、過去の購買数と変動因子情報のデータのセットをＭ＋Ｎ個以上用いて、Ｍ＋Ｎ個以上の式を立て、従来の回帰係数の算出法により目的変数Ｙnの回帰係数を求める。この操作を目的変数Ｙ1,…,ＹNについて行い、商品ｎごとに回帰係数を求める。この際に予測精度を向上させるために公知の補正条件式（例えば最小二乗法など）を導入しても良い。なお、この処理は、夜間などにおいて予め行うものとする。

回帰係数データベース（ＤＢ）３１３は、回帰係数算出部３１２により算出された、商品ｎごとの回帰係数を格納するものである。例えば、商品２であれば、回帰係数として、Ａ21,Ａ23,…,Ａ2N、Ｂ20,Ｂ21,…,Ｂ2Mを格納する。なお、ここで「Ａ、Ｂ」は算出された回帰係数の値を示すものとする。

未来情報データベース（ＤＢ）３１１は、予定情報３１１Ａを有している。予定情報３１１Ａには、過去情報データベース３１０に格納された過去情報が取得された時点より未来の時点（つまり、第１所定期間以降の期間である第２所定期間）における、未来情報が店舗別・日別・時間別・商品別に格納されている。例えば、予定分類・属性データ３２３ｄ、販売条件である予定売価・販促（企画）データ３２４ｄ、予定陳列データ３２５ｄ、予定店舗・地域データ３２０ｄ、予定日付・時刻データ３２１ｄ、予定気象・行事データ３２２ｄ等である。

未来情報データベース３１１に格納された未来情報のうち、未来の設定された時点（第２所定期間）における目的変数を変動させる変動因子を数値化した未来情報を未来の変動因子情報とする。

予測購買数算出部（第一及び第二の需要予測手段）３１４では、各商品の予測購買数を算出する。具体的には、商品ｎの、予定情報３１１Ａに格納されている各種の未来の変動因子情報と、回帰係数データベース３１３に格納されている回帰係数（商品ｎの回帰係数）とを予測式（１）に当てはめる。この計算手続きを商品１から商品Ｎを対象に行い、商品１から商品Ｎに対応した連立方程式を立てる。それらの式から、該当する全商品（商品群）の予測購買数Ｙ1,…,ＹNを算出する。

未来情報データベース３１１は、予測情報３１１Ｂを有している。予測情報３１１Ｂは、予測購買数算出部３１４で算出された商品群の商品ごとの予測購買数（予測購買データ３２６ｄ）を格納する。本実施形態では、各商品の予測購買データ３２６ｄとして、最新のシミュレーション結果としての予測購買数と前回のシミュレーション結果としての予測購買数とを格納する。

発注・在庫数算出部３１５は、現在の在庫数から、予測購買数算出部３１４により算出された予測購買数を減算して、未来の設定された時点（第２所定期間）での予測在庫数を算出する。さらに、発注・在庫数算出部３１５は、算出した予測在庫数に基づいて、例えば予測在庫数が最低在庫数未満ならば推奨発注数を増加させ、予測在庫数が最低在庫数を超えるならば推奨発注数を減少させて、最終的に所定の発注単位や発注リードタイムに従って推奨発注データに加工する。予測情報３１１Ｂは、発注・在庫数算出部３１５により算出された予測在庫数（予測在庫データ３２７ｄ）、および推奨発注数（推奨発注データ３２８ｄ）を格納する。

入力受付部３１６は、需要予測設定画面や企画編集画面４Ｇ（図４参照）を生成して、特売企画支援システム３３０に需要予測設定画面を送信し、発注数決定支援システム３３１に需要予測設定画面や企画編集画面４Ｇを送信する。この際、予測情報３１１Ｂの予測購買データ３２６ｄ等の必要なデータを含めて送信する。外部装置である本部特売企画端末１２４は特売企画支援システム３３０に、店舗発注端末１２５は発注数決定支援システム３３１にアクセスし、取得した各種画面をシミュレーション等のためのインタフェースとして液晶等のディスプレイ（表示エリア）に表示する。

また、入力受付部３１６では、発注数決定支援システム３３１などから入力されたデータ（例えば、販売価格、曜日、休日、気温、降水量、地域イベント、ちらし掲載の有無、企画等）を予定情報３１１Ａに未来の変動因子情報として登録する。また、発注数決定支援システム３３１から入力された編集後のデータに従って、予定情報３１１Ａに格納されている各種の未来の変動因子情報を修正する。未来の変動因子情報の修正として、本実施形態では、特に、商品ｎの売価の変更（第一価格から第二価格への変更）を行う。この変更により、予定売価・販促データ３２４ｄの商品ｎの売価が第一価格から第二価格へ更新される。また、予測購買数算出部３１４において商品ｎの売価を示す変動因子（Ｘnm）に変更後の売価が代入され、予測購買数が再計算される。予測購買数の再計算の結果は、最新の予測購買データ３２６ｄとして前回の予測購買データ３２６ｄと共に予測情報３１１Ｂに格納される。

また、入力受付部３１６では、算出された予測購買数、予測在庫数、推奨発注数が、店舗発注端末１２５から入力された予測購買数の目標値、予測在庫数の目標値、推奨発注数の目標値を満たしていない場合に、予測条件である予定情報３１１Ａに格納されている各種の未来の変動因子情報を修正して予測購買数を再計算し、算出された各予測値（予測購買数、予測在庫数、推奨発注数）を目標値に近づける。

図４は企画編集画面の画面構成図の例である。
企画編集画面は、需要予測設定画面（不図示）において企画を一覧表示して一つの企画を選択することにより、表示されるものである。

図４に示す企画編集画面４Ｇは、企画表示エリア４１と、商品群選択エリア４２と、データ表示エリア４３と、データ操作エリア４４と、販売動向変化確認ボタンとしてのカニバリゼーション確認ボタン４５と、各種ボタンが配列されているナビゲートボタンエリア４６とを含んでいる。

企画表示エリア４１は、前画面の需要予測設定画面で選択された企画の「企画Ｎｏ」４１０、「企画名」４１１、「開始日」４１２、「終了日」４１３を表示するエリアとして設けられている。

商品群選択エリア４２は、企画の対象となる商品群の一部又は全てをユーザ選択によりデータ表示エリア４３に表示させる選択エリアとして設けられている。商品群選択エリア４２には「部門」４２０−１と「ライン」４２０−２と「クラス」４２０−３に分けられた範囲指定部が含まれている。「部門」４２０−１では、最上位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。「ライン」４２０−２では、「部門」４２０−１のすぐ下位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。「クラス」４２０−３では、最下位の商品分類カテゴリの範囲を指定することができる。各範囲指定部には、表示されている商品分類カテゴリの全てを範囲に指定するためのチェックボックスＢ１が設けられている。

データ表示エリア４３は、企画の対象となる商品群の内の一部又は全ての商品の需要予測データを表示するエリアとして設けられている。需要予測データの表示項目として「単品コード」４３０、「メーカ」４３１、「商品名称」４３２、「規格」４３３、「販売日」４３４、「特売売価」４３５、「予測販売数」４３６、「予測販売金額」４３７、「予測利益金額」４３８、「実績販売数」４３９、「実績販売金額」４４０、「実績利益金額」４４１が設定されている。データ表示エリア４３には、デフォルトでは、商品群の全てを対象に需要予測データを表示する。また、商品群選択エリア４２における指定により表示される商品群の範囲が制限される。

データ操作エリア４４は、データ表示エリア４３での商品データの訂正などのデータ編集を行うためのエリアとして設けられている。データ操作エリア４４には、データ編集のための入力ボックスＢ２と、訂正ボタンＢ３が設けられている。また、前回予測ボタンＢ４と、前回予測結果の表示ボックスＢ５が設けられている。
入力ボックスＢ２は、データ表示エリア４３の需要予測データの各項目を含むものとして、項目ごとに設けられている。データ表示エリア４３において一商品を選択するとこの商品のデータが各入力ボックスに編集可能なように表示される。

訂正ボタンＢ３は、データ表示エリア４３上で指定した商品のレコード情報を項目別に訂正する宣言を行うものである。例えば、データ表示エリア４３において一商品を指定し、この商品のデータを各入力ボックスＢ２に表示させる。それから、所定の入力ボックスＢ２に表示されたデータを書き換え、訂正ボタンＢ３を押下する。これにより、その商品のデータが訂正され、訂正後のデータがデータ表示エリア４３に表示されることになる。なお、データ訂正を行った項目が変動因子に相当する場合には需要予測の再計算を実行し、再計算後の需要予測データをデータ表示エリア４３に表示する。本実施形態では、特に、変動因子に相当する「特売売価」の訂正を行う。

前回予測ボタンＢ４は、前回の需要予測の結果を表示ボックスＢ５に表示するためのボタンである。前回予測ボタンＢ４を押下することにより、前回設定した特売売価で需要予測されたデータが表示ボックスＢ５に表示される。表示ボックスＢ５には、「特売売価」４５０、「特売売価販売数」４５１、「特売売価販売金額」４５２、「特売売価利益金額」４５３、「前回予測日」４５４が設けられている。表示ボックスＢ５に「特売売価」の項目が設けられているため、後述するカニバリゼーションの確認の際に、前回の特売売価を確認することができる。

カニバリゼーション確認ボタン４５は、一商品の売れ行きに応じて購買数が変動するその他の商品（関連商品）の購買数等の販売動向の変化を画面表示するためのボタンである。データ表示エリア４３において一商品を指定し、特売売価の訂正処理後にカニバリゼーション確認ボタン４５を押下する。本実施形態では、一商品と同一商品分類カテゴリに属する商品を関連商品とする。商品分類カテゴリには、「部門」を単位とするものと、「ライン」を単位とするものと、「クラス」を単位とするもの、とがある。ここでは「部門」を単位とする。

ナビゲートボタンエリア４６は、他の画面と共通する画面操作ボタンを表示するためのエリアとして設けられている。当該企画編集画面４Ｇにおいては、終了ボタンＢ６、印字ボタンＢ７、戻るボタンＢ８、確定ボタンＢ９が操作可能なように表示される。終了ボタンＢ６は、需要予測設定を終了することを宣言するボタンである。印字ボタンＢ７は、企画編集画面４Ｇの印字命令をプリンタに出力するためのボタンである。戻るボタンＢ８は、一つ前の需要予測設定画面に戻るためのボタンである。確定ボタンＢ９は、データ表示エリア４３の設定内容を確定し発注を指示するためのボタンである。

＜需要予測装置の処理＞
図５は、発注担当者が操作する店舗発注端末と需要予測装置との間で行われる需要予測シミュレーション処理のフロー図である。なお、店舗発注端末１２５と需要予測装置３１との間には、インタフェースとして、発注数決定支援システム３３１が介在するものとする。
同図に示す破線矢印は、店舗発注端末と需要予測装置３１との間の信号の流れを示すものである。
先ず、店舗発注端末１２５において、発注担当者が需要予測設定プログラムを起動し、表示画面に需要予測設定画面を表示させる（Ｓ１０）。

次に企画一覧を表示させて、その中から一の企画を選択する（Ｓ１１）。この選択により、一の企画の需要予測データを取得するための指示信号が店舗発注端末１２５から需要予測装置３１に送信される。

需要予測装置３１は、指示信号を受信したか否かを判定する（Ｓ２０）。店舗発注端末１２５から指示信号を受信すると、ステップＳ２０の判定処理でＹｅｓ判定となり、企画編集画面４Ｇを店舗発注端末１２５に向けて送信する（Ｓ２１）。この企画編集画面４Ｇには、店舗発注端末１２５において選択された一の企画の需要予測データが含まれる。この需要予測データは、未来情報データベース３１１の予定情報３１１Ａに設定されている情報に基づいて予めシミュレーションされ、未来情報データベース３１１の予測情報３１１Ｂに最新の予測購買データ３２６ｄとして格納されたものである。なお、需要予測データは、店舗発注端末１２５からの企画の選択時にシミュレーションを行うようにしても良い。

店舗発注端末１２５は、企画編集画面４Ｇを表示する（Ｓ１２）。
店舗発注端末１２５は、企画編集画面４Ｇにおいて変動因子に該当するデータの訂正処理（本実施形態では特売売価の訂正処理）が行われると、訂正処理を示す信号を需要予測装置３１に送信する（Ｓ１３）。

需要予測装置３１は、店舗発注端末１２５から信号を受信すると、その信号に基づき、戻るボタンＢ８の操作があったか否かの判定（Ｓ２２）や、変動因子に該当するデータの訂正があったか否かの判定（Ｓ２３）を行う。

ステップＳ２２においてＹｅｓ判定の場合は、企画編集画面４Ｇで戻るボタンＢ８が操作されたことを示すので、ステップＳ２０の判定処理に戻り、ステップＳ２０の判定からの処理を繰り返す。ステップＳ２２においてＮｏ判定の場合は、ステップＳ２３の処理に移行する。

ステップＳ２３においてＹｅｓ判定の場合は、訂正データ（特売売価の訂正データ）に基づいて各商品の購買数を再計算（再シミュレーション）する（Ｓ２４）。具体的には、計算式（１）の特売売価を示す変動因子Ｘnmに特売売価の訂正データを代入し、当該商品を含む関連商品全ての予測購買数Ｙ1〜Ｙnを再算出する。このとき、その商品の、予定売価・販促データ３２４ｄにおいて設定されている特売売価を示すデータを、訂正後のデータで更新する。また、未来情報データベース３１１の予測情報３１１Ｂに格納されている最新の予測購買データ３２６ｄを前回の予測購買データ３２６ｄとし、再計算後の結果を最新の予測購買データ３２６ｄとして格納する。

そして、ステップＳ２４の処理後は、再計算後の需要予測データ（最新の需要予測データ）を店舗発注端末１２５に送信する（Ｓ２５）。

店舗発注端末１２５は、需要予測装置３１から送信された再計算後の需要予測データを用いてデータ表示エリアの情報を更新する（Ｓ１４）。

続いて、店舗発注端末１２５は、発注担当者によりデータ表示エリア上で一商品が選択され、カニバリゼーション確認ボタン４５が押下されると、これを検出し、その選択された商品についてのカニバリゼーション影響確認画面を要求する信号を需要予測装置３１に送信する（Ｓ１５）。

一方の需要予測装置３１は、店舗発注端末１２５からの上記要求信号を受信すると、カニバリゼーション影響確認画面に表示するカニバリゼーションのデータを生成する（Ｓ２６）。具体的には、商品ごとに、未来情報データベース３１１の予測情報３１１Ｂに格納されている最新の予測購買データと前回の予測購買データのそれぞれの予測購買数を比較する。そして、商品ごとに、その比較結果としての予測購買数の変化量をカニバリゼーションのデータに埋め込む。

需要予測装置３１は、ステップＳ２６の処理後、カニバリゼーションのデータを含むカニバリゼーション影響確認画面を店舗発注端末１２５に送信する（Ｓ２７）。
店舗発注端末１２５は、需要予測装置３１からカニバリゼーション影響確認画面を受信し表示画面に表示する（Ｓ１６）。

そして、カニバリゼーション影響確認画面を閉じる操作としての確認ボタンの押下があったか否かを判定する（Ｓ１７）。この判定により、確認ボタンの押下があったと判定されると（Ｙｅｓ判定）、カニバリゼーション影響確認画面を終了しカニバリゼーション影響確認画面を閉じたことを示す信号を需要予測装置３１へ送信するなどしてステップＳ１３の処理に戻る。そして、ステップＳ１３において企画編集画面４Ｇ上での各種操作を受け付ける。また、確認ボタンの押下がないと判定されると（Ｎｏ判定）、確認ボタンの押下があるまで待機する。

需要予測装置３１は、ステップＳ２７の処理後は、店舗発注端末１２５からカニバリゼーション影響確認画面を閉じたことを示す信号を受信したか否かを判定する（Ｓ２８）。この判定により、カニバリゼーション影響確認画面を閉じたことを示す信号を受信したと判定されると（Ｙｅｓ判定）、ステップＳ２２からの処理を繰り返す。また、カニバリゼーション影響確認画面を閉じたことを示す信号を受信していないと判定されると（Ｎｏ判定）、その信号が受信されるまで待機する。
また、需要予測装置３１は、ステップＳ２０の判定処理においてＮｏ判定の場合、終了ボタンＢ６が押下されたか否かの判定を行う（Ｓ３０）。ステップＳ３０の判定処理において終了ボタンＢ６が押下されたとするＹｅｓ判定の場合、本処理を終了する。ステップＳ３０の判定処理においてＮｏ判定の場合、ステップＳ２０の判定処理に戻る。
また、ステップＳ２３の判定処理においてＮｏ判定の場合、終了ボタンＢ６が押下されたか否かの判定を行う（Ｓ３１）。ステップＳ３１の判定処理において終了ボタンＢ６が押下されたとするＹｅｓ判定の場合、本処理を終了する。ステップＳ３１の判定処理においてＮｏ判定の場合、ステップＳ２２の判定処理に戻る。

なお、店舗発注端末１２５は、発注担当者により企画編集画面４Ｇの戻るボタンＢ８が押下されると、任意のタイミングで需要予測装置３１に戻りを指示する信号を送信して、ステップＳ１０の処理に戻り、需要予測設定画面を表示する。また、終了ボタンＢ６が押下されると、任意のタイミングで、需要予測装置３１に終了を指示する信号を送信して、処理を終了する。需要予測装置３１は、ステップＳ２２の判定で店舗発注端末１２５で戻るボタンの操作があったことを検出する。また、ステップＳ３０、ステップＳ３１の判定で、店舗発注端末１２５で終了ボタンＢ６の操作があったことを検出する。

以上の訂正処理からカニバリゼーション影響確認画面の表示までの一連の流れを店舗発注端末１２５にインタフェースとして送信した企画編集画面４Ｇで説明すると次の通りとなる。

図４に示す企画編集画面４Ｇは、企画名「部門１週間特売」、企画期間「２０１４年３月１７日（月）〜２０１４年３月２３日（日）」、商品分類カテゴリ「部門１」に属する全商品の需要予測シミュレーション結果を示している。

データ表示エリア４３には、「部門１」に属する全商品の内の一部が示されている。スクロールバーＢａｒ１の操作により、未表示のその他の商品がデータ表示エリア４３に表示され、全商品に渡り需要予測データを確認できる。

図４において、商品分類カテゴリ「クラス１」の一行目のレコードＲｅｃ０１を太枠で示している。これは当該レコードＲｅｃ０１が指定されている状態であることを示すために図示したものである。レコードの指定状態を示す態様は色を変えるなど様々な態様をとってよい。

データ操作エリア４４の入力ボックスＢ２には、データ表示エリア４３で指定されている一行目のレコードＲｅｃ０１の商品の需要予測データが表示される。

各入力ボックスＢ２に表示されているデータの内の「特売売価」Ｂ２３に示される値を訂正し、訂正ボタンを押下することにより、特売売価の値が更新され、再計算後の需要予測データがデータ表示エリア４３に表示されるようになる。
ここで、カニバリゼーション確認ボタン４５が押下されると、カニバリゼーション影響確認画面が表示される。

図６は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その１）である。

図６に示すカニバリゼーション影響確認画面６Ｇは、図４のデータ表示エリア４３において、レコードＲｅｃ０１の「特売売価」４３５の値を「２１０（円）」から「２００（円）」に訂正した場合に表示される内容を示している。具体的には、レコードＲｅｃ０１の「特売売価」４３５の値を「２１０」から「２００」に訂正することにより、データ表示エリア４３に示す各商品の需要予測データの一覧を再シミュレーション後の需要予測データに更新させる。そして、その再表示された需要予測データの一覧からレコードＲｅｃ０１に該当するレコードを選択し、その状態で、カニバリゼーション確認ボタン４５を押下する。これにより、レコードＲｅｃ０１に該当する商品の関連商品（つまり、本例においては商品Ａが属する「部門」に分類される商品）についての予測購買数の変化を示す情報（カニバリゼーションのデータ）がカニバリゼーション影響確認画面として示される。

同図に示すカニバリゼーション影響確認画面６Ｇには、企画編集画面４Ｇのデータ表示エリア４３で選択されたレコードＲｅｃ０１（商品名称「商品Ａ」、販売日「２０１４／０３／１７」、特売売価「２００」等）の設定情報を表示する選択商品表示エリア６０と、その関連商品の予測購買数の変化等を表示する関連商品一覧表示エリア６１とが設けられている。

選択商品表示エリア６０は、表示欄として「単品コード」６００、「メーカ」６０１、「商品名称」６０２、「規格」６０３、「販売日」６０４、「特売売価」６０５が設けられている。

関連商品一覧表示エリア６１は、表示欄として「単品コード」６１１、「メーカ」６１２、「商品名称」６１３、「規格」６１４、「売価」６１５、「販売数」６１６、「販売変化」６１７が設けられている。また、この表示欄の下にはそれぞれの項目に対応するようにして関連商品のデータが表示される。本例では、関連商品全体の内の一部の関連商品が表示されるようになっている。そして、スクロールバーＢａｒ０２の操作により、全商品を関連商品一覧表示エリア６１内に表示させることが可能となる。

本実施形態においては、特に、「販売変化」６１７の項目を設けている。「販売変化」６１７の項目には、前回のシミュレーション結果の予測購買数から今回のシミュレーション結果の予測購買数を商品別に差し引いてなる予測購買数の変化を示す情報が表示される。予測購買数の変化を示す情報は、図５のステップＳ２６、２７において説明している。つまり、未来情報データベース３１１の予測情報３１１Ｂに格納されている最新（今回）の予測購買データと前回の予測購買データのそれぞれの予測購買数を商品ごとに比較し、その比較結果としての予測購買数の変化を需要予測装置からデータとして受信したものである。

ここで、予測購買数の変化の求め方を以下の説明図（図７）を用いて具体的に説明する。
図７は、図４の企画編集画面４Ｇに示す「特売売価」４３５の値「２１０（円）」、つまり訂正前（前回）におけるシミュレーション結果（各関連商品の予測購買数を含むデータ）を示したものである。従って、図４のデータ表示エリア４３に示されている状態を示している。

図７に示す一レコードに含まれる各データの項目は、図６の関連商品一覧表示エリア６１に示す各項目に対応している。つまり、図７の各データの項目は、「単品コード」７１１、「メーカ」７１２、「商品名称」７１３、「規格」７１４、「売価」７１５、「販売数」７１６となる。
また、図７に示す商品の並び順と、図６の関連商品一覧表示エリア６１に示す商品の並び順は同じである。

図７を用いて一商品の予測購買数の変化を求めると次のようになる。
図７において二行目のデータＤ２は図４のデータ表示エリア４３のレコードＲｅｃ０２に対応する。データＤ２に示す商品Ｂの予測購買数は販売数７１６に示される「９」となる。これを商品Ｂの基準にする。また、特売売価が訂正される（「２００（円）」へ訂正される）と、商品Ｂの予測購買数は、図６の関連商品一覧表示エリア６１のレコードＲｅｃ０３の販売数６１６に値として示されるように「６」となる。商品Ｂの予測購買数の基準値「９」に対し、訂正後の予測購買数は「６」であるから、商品Ｂの予測購買数の差（変化）は「−３」となる。商品Ｂについては予測購買数は減少することが分かる。この差が図６の関連商品一覧表示エリア６１のレコードＲｅｃ０３に示される商品Ｂの販売変化６１７の欄に表示されることとなる。商品Ｂ以外の関連商品についても同様にして計算され、それぞれの差が各商品の販売変化６１７の欄に表示されることとなる。

本実施形態では、この予測購買数の変化を示す情報として数値情報を表示するものとした。
同図に示す例では、予測購買数が増加した商品についてはその増加分を符号なしの数値情報（例えば数値情報Ｚ１）で表示し、予測購買数が減少した商品についてはその減少分をマイナス符号を付けた数値情報（例えば数値情報Ｚ２）で表示した。また、予測購買数に変化が無い関連商品は数値「０」で表示した。

カニバリゼーション影響確認画面６Ｇの下部には、確認ボタン６１９が設けられている。確認ボタン６１９は、カニバリゼーション影響確認画面６Ｇを閉じるための操作ボタンとして設けられている。

本実施形態では、この予測購買数の変化を示す情報として数値情報を表示するものとしたが、この限りでない。本実施形態の変形例として、増加と減少と不変とを色分けして表示しても良い。また、増加又は減少の程度をグラデーションや記号を用いて表現しても良い。

（変形例１）
変形例１の需要予測装置は、予測購買数の差が正の値、０、負となる場合に応じて、関連商品を色を分けて表示するものである。

図８は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その２）である。
一例として、予測購買数の差が０の値を示す関連商品のレコードＲｅｃ８１を白で表示し、差が正の値を示す関連商品の５つのレコードＲｅｃ８２を青（同図においては薄い網掛けで示す）で表示し、差が負の値を示す関連商品の３つのレコードＲｅｃ８０を赤（同図においては濃い網掛けで示す）で表示したものを示す。

なお、配色は赤、白、青に限らず、適宜決めて良い。
また、色ではなく網掛けなどの模様で分けても良い。
また、本例ではレコード全体に色を施したが、レコードの一部であっても良い。

（変形例２）
変形例２の需要予測装置は、予測購買数の差の程度に応じて関連商品をグラデーションで表示するものである。

図９は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その３）である。
一例として、予測購買数の差が正の値、０、負の値に応じて関連商品を色を分けて表示すると共に、正の値と負の値については差の程度に応じてグラデーション表示するもの示す。

予測購買数の差の絶対値が「１」大きくなるに従い、各色をより濃い色で表示し、「１」小さくなるに従い、各色をより薄い色で表示する。

図９に示すように、３つのレコードＲｅｃ８０において、レコード８０−３に対しレコード８０−２は予測購買数の差の絶対値が「１」大きくなるため、レコード８０−２の方がレコード８０−３よりも１段階濃い赤で表示される。レコード８０−２に対しレコード８０−１は予測購買数の差の絶対値が「１」大きくなるため、レコード８０−１の方がレコード８０−２よりも１段階濃い赤で表示される。つまり、レコード８０−１からレコード８０−３は、赤を使用し３段階のグラデーションで表示される。

５つのレコードＲｅｃ８２において、レコード８２−１に対しレコード８２−２は予測購買数の差の絶対値が「１」大きくなるため、レコード８２−２の方がレコード８２−１よりも１段階濃い青で表示される。レコード８２−２に対しレコード８２−３は予測購買数の差の絶対値が「１」大きくなるため、レコード８２−３の方がレコード８２−２よりも１段階濃い青で表示される。レコード８２−３からレコード８２−５は、予測購買数の差の絶対値が「０」のため、それぞれ同じ濃さの青で表示される。つまり、レコード８２−１からレコード８２−５は、青を使用し３段階のグラデーションで表示される。

なお、本例では予測購買数の絶対値の差に基づき「１」刻みで色の濃さを変えているが、刻みの幅は適宜設定して良い。
また、配色は赤、白、青に限らず、適宜決めて良い。
また、色ではなく網掛けなどの模様で分けても良い。
また、本例ではレコード全体に色を施したが、レコードの一部であっても良い。

（変形例３）
変形例３の需要予測装置は、予測購買数の差の程度に応じて関連商品に矢印記号を付加するものである。

図１０は、カニバリゼーション影響確認画面の表示例（その４）である。
例として、予測購買数の差の程度に応じて矢印記号の数を増加／減少する。
予測購買数の差が正の向きに「１」大きくなるに従い、上向きの矢印記号を１つ増やす。また、予測購買数の差が負の向きに「１」大きくなるに従い、下向きの矢印記号を１つ増やす。

矢印記号としては、予め作成した矢印記号のアイコンを含むＧＩＦ画像やＪＰＥＧ画像などを表示させる。
図１０に示すように、３つのレコードＲｅｃ８０において、レコード８０−３は、予測購買数の差が「−１」で負の向きであるため、下向きの矢印記号を使い、本例では一つの矢印記号を表示する。また、レコード８０−２はレコード８０−３に対し予測購買数の差が負の向きに「１」大きくなるので、下向きの矢印記号を一つ増やして表示する。

５つのレコードＲｅｃ８２においては、レコード８２−１は、予測購買数の差が「１」で正の向きであるため、上向きの矢印記号を使い、本例では一つの矢印記号を表示する。また、レコード８２−２はレコード８２−１に対し予測購買数の差が正の向きに「１」大きくなるので、上向きの矢印記号を一つ増やして表示する。
その他のレコードも同様にして矢印記号を表示する。

なお、本例では予測購買数の絶対値の差に基づき「１」刻みで矢印記号の数を変えているが、刻みの幅は適宜設定して良い。
また、本例では矢印記号の数を変えたが、これに限らず、矢印記号の大きさや太さや色などを変えても良い。
本実施形態及び変形例では、入力受付部３１６が、需要予測設定画面や企画編集画面を生成して、特売企画支援システム３３０に需要予測設定画面を送信し、発注数決定支援システム３３１に需要予測設定画面や企画編集画面を送信するものとしたが、これに限定されるものではない。入力受付部３１６は特売企画支援システム３３０や発注数決定支援システム３３１との間で需要予測結果を示すデータや入力データや指示信号等の送受信をし、需要予測設定画面や企画編集画面の生成を、特売企画支援システム３３０や発注数決定支援システム３３１で行うようにしても良い。

本実施形態及び変形例の需要予測装置で使用する各種プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供し、需要予測装置のフラッシュＲＯＭなどに読み込ませて実行してもよい。

また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。

以上のように本実施形態及び変形例の需要予測装置は、商品の売価として第一価格を用いて需要予測計算することにより未来の基準日における上記商品の関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第一需要予測手段と、上記商品の売価として第二価格を用いて需要予測計算することにより上記基準日における上記商品の関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第二需要予測手段と、第一需要予測手段により算出された上記関連商品の販売動向を示す情報から第二需要予測手段により算出された上記関連商品の販売動向を示す情報への該関連商品の販売動向を示す情報の変化を上記商品の第一価格から第二価格への売価変更に基づく関連商品の販売動向の変化として表示エリアに表示させる販売動向変化表示手段と、を備えるものとした。

これにより、一商品の売価を変更した場合にその関連商品の個々の販売動向の変化を確認することができるようになる。

以上の実施形態及び変形例において、需要予測装置についての構成を説明したが、実施形態及び変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態及び変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 需要予測システム
２ 通信回線
３ コンピュータ
５ 通信回線
３１ 需要予測装置
３２ データ収集・変換システム
３３ 予定データ収集・変換システム
３４ 発注システム
１２０ 店舗サーバ
１２４ 本部特売企画端末
１２５ 店舗発注端末
１２６ ＰＯＳ（Point of Sales）端末
３１０ 過去情報データベース
３１１ 未来情報データベース
３１１Ａ 予定情報
３１１Ｂ 予測情報
３１２ 回帰係数算出部
３１３ 回帰係数データベース
３１４ 予測購買数算出部
３１５ 発注・在庫数算出部
３１６ 入力受付部
３２０ｄ 予定店舗・地域データ
３２１ｄ 予定日付・時刻データ
３２２ｄ 予定気象・行事データ
３２３ｄ 予定分類・属性データ
３２４ｄ 予定売価・販促データ
３２５ｄ 予定陳列データ
３２６ｄ 予測購買データ
３２７ｄ 予測在庫データ
３２８ｄ 推奨発注データ
３３０ 特売企画支援システム
３３１ 発注数決定支援システム

特開２０１２−１５０６７１号公報

Claims (6)

1. 商品の売価として第一価格を用いて需要予測計算することにより未来の基準日における前記商品の関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第一需要予測手段と、
   前記商品の売価として第二価格を用いて需要予測計算することにより未来の前記基準日における前記関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第二需要予測手段と、
   前記第一需要予測手段により算出された前記関連商品の販売動向を示す情報から前記第二需要予測手段により算出された前記関連商品の販売動向を示す情報への該関連商品の販売動向を示す情報の変化を前記商品の第一価格から第二価格への売価変更に基づく前記関連商品の販売動向の変化として表示エリアに表示させる販売動向変化表示手段と、
   を備えることを特徴とする需要予測装置。
2. 前記販売動向変化表示手段は、前記販売動向を示す情報が数値情報である場合、前記販売動向を示す値の変化が正の値への変化、不変、及び負の値への変化に応じて色分けして表示させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
3. 前記販売動向変化表示手段は、前記販売動向を示す情報が数値情報である場合、前記販売動向を示す値の変化量に応じてグラデーションで表示させる、若しくは、前記変化量に応じて数、大きさ、太さ、又は色の異なる矢印記号を対応付けて表示させる、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の需要予測装置。
4. 前記関連商品は、前記商品と同一カテゴリ内の商品とする、
   ことを特徴とする請求項１乃至３の内の何れか一つに記載の需要予測装置。
5. 前記販売動向変化表示手段は、更に、
   前記第一需要予測手段により算出された前記関連商品の販売動向を示す情報から前記第二需要予測手段により算出された前記関連商品の販売動向を示す情報への該関連商品の販売動向を示す情報の変化を前記商品の第一価格から第二価格への売価変更に基づく前記関連商品の販売動向の変化として表示エリアに表示させるトリガとして販売動向変化確認ボタンを供給する、
   ことを特徴とする請求項１乃至４の内の何れか一つに記載の需要予測装置。
6. 需要予測装置を制御するコンピュータを、
   商品の売価として第一価格を用いて需要予測計算することにより未来の基準日における前記商品の関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第一需要予測手段と、
   前記商品の売価として第二価格を用いて需要予測計算することにより未来の前記基準日における前記商品の前記関連商品についての販売動向を示す情報を算出する第二需要予測手段と、
   前記第一需要予測手段により算出された前記関連商品の販売動向を示す情報から前記第二需要予測手段により算出された前記関連商品の販売動向を示す情報への該関連商品の販売動向を示す情報の変化を前記商品の第一価格から第二価格への売価変更に基づく前記関連商品の販売動向の変化として表示エリアに表示させる販売動向変化表示手段と、
   として機能させるプログラム。

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