JP2019008399A - 推定プログラム、推定方法及び推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】予測の不確定性を考慮した物流計画を実現する。【解決手段】推定装置は、過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとの組み合わせを参照する。推定装置は、出荷予測を行った日と当該予測値に対応する日との期間の長さに応じた出荷予測誤差の減少傾向を算出する。推定装置は、第１の日に行われた出荷予測における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値と、算出された出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、第１の日における、第１の日よりも後の第２の日から出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第２の予測値を算出する。【選択図】図１０

Description

本発明は、推定プログラム、推定方法及び推定装置に関する。

過去の売上量などから将来の需要を予測する需要予測の技術が知られている。例えば、過去の売上等の予測値と実績値との誤差に基づいて将来の需要を予測する技術が知られている。当該技術では、商品の予測量の累積対象開始サイクルと累積対象終了サイクルとを設定し、両サイクルに挟まれた累積対象サイクル内の過去の予測累積量と実績累積量とを算出する。当該技術は、差分から予測誤差を算出するとともに、当該予測誤差に基づいて所定評価期間におけるそれぞれの予測モデルの評価値を算出し、各評価値に基づいてデータベース内に記憶された複数の予測モデルから一の予測モデルを選択する。

特開２００６−８５６４６号公報

しかし、上記技術においては、誤差が最も小さくなる評価モデルを選択するが、状況の変化に応じて予測値を設定しなおすことはない。例えば、計画立案日から期間最終日までの間に日々状況は変化しているので、計画立案日時点の予測値と実績値との間に誤差が生じる。計画立案日から実行日までの期間が長くなるほど状況の変化が大きく、予測値と実績値との誤差は大きくなることが一般的である。例えば、計画立案日を予測の起点とする場合、予測値と実績値との誤差は、期間最終日に向けて拡大していく。

また、計画立案日において、計画立案日よりも後の日を予測の起点として予測値を算出する場合、計画立案日以降に生じる要因により、予測値と実績値との誤差は、計画立案日を予測の起点とする場合よりも大きくなり、在庫不足を起こす可能性が高くなる。

一つの側面では、予測の不確定性を考慮した物流計画を実現できる推定プログラム、推定方法及び推定装置を提供することを目的とする。

一つの態様において、推定装置は、過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとの組み合わせを参照する。推定装置は、出荷予測を行った日と当該予測値に対応する日との期間の長さに応じた出荷予測誤差の減少傾向を算出する。推定装置は、第１の日に行われた出荷予測における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値と、算出された出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、第１の日における、第１の日よりも後の第２の日から出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第２の予測値を算出する。

一つの態様によれば、予測の不確定性を考慮した物流計画を実現できる。

図１は、実施例１におけるシステム構成の一例を示す図である。 図２は、商品の流れの一例を示す図である。 図３は、予測誤差分布の一例を示す図である。 図４は、商品の配送量の一例を示す図である。 図５は、更新後の末端在庫マージンと中間在庫マージンとの関係の一例を示す図である。 図６は、特定の日において記憶された予測誤差の一例を示す図である。 図７は、特定の日以降における未知の予測誤差の一例を示す図である。 図８は、在庫不足が生じる場合の一例を示す図である。 図９は、実施例１における更新後の末端在庫マージンの一例を示す図である。 図１０は、実施例１における推定装置の一例を示す図である。 図１１は、実施例１における履歴記憶部の一例を示す図である。 図１２は、実施例１における誤差減少割合の一例を示す図である。 図１３は、実施例１における推定処理の一例を示すフローチャートである。 図１４は、実施例１における減少傾向算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１５は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願の開示する推定プログラム、推定方法及び推定装置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。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。

［機能ブロック］
本実施例における推定システムについて、図１を用いて説明する。図１は、実施例１におけるシステム構成の一例を示す図である。図１に示す推定システム１は、推定装置１０と、出荷管理システム１１とを有する。推定装置１０と出荷管理システム１１は、ネットワーク１２を介して通信可能に接続され、各種の情報を交換することが可能とされている。かかるネットワーク１２の一態様としては、有線または無線を問わず、携帯電話などの移動体通信、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。

出荷管理システム１１は、商品の出荷を管理するシステムである。例えば、出荷管理システム１１は、１台または複数台のサーバコンピュータ上で動作するシステムである。出荷管理システム１１は、商品の在庫量を管理する管理テーブルなどを記憶する。出荷管理システム１１は、店舗のＰＯＳ（Point of sale）システム等から、商品の入荷情報や売上情報などがアップロードされるなどして、商品の在庫量を管理する。売上情報は、商品の売価や販売数（購買数）などを含む情報である。出荷管理システム１１は、推定装置１０により決定された配送を平準化する日を含む配送計画を受け付け、配送業者に配送データを送信する。

推定装置１０は、商品の配送計画を決定する装置である。例えば、推定装置１０は、各商品の所定期間における最適な発注量を決定し、各商品の所定期間の配送計画を出力する。推定装置１０は、例えば、パーソナルコンピュータやサーバコンピュータなどである。推定装置１０は、１台のコンピュータとして実装してもよいし、複数台のコンピュータにより実装してもよい。なお、本実施例では、推定装置１０を１台のコンピュータとして実装した場合の例を示す。

本実施例における推定システム１は、例えば工場から出荷した商品を、倉庫等の中間施設に一旦在庫し、そこから各店舗等へ出荷するような流通体制における、商品の出荷時期を特定するために用いられる。なお、以下において、倉庫等の中間施設に保有される在庫を「中間在庫」と表記する場合があり、店舗等の末端施設に保有される在庫を「末端在庫」と表記する場合がある。また、中間在庫は、中間在庫量の一例である。

本実施例における商品の流通体制について、図２を用いて説明する。図２は、商品の流れの一例を示す図である。図２に示すように、工場から出荷された商品は、まず中間在庫を保有する中間施設である「マザーデポ１」及び「マザーデポ２」に配送され、そこから「フロントデポ１乃至４」のいずれかに配送され、各フロントデポから各顧客へ出荷される。

なお、図２におけるｋ及びｔは、ｔ日時点における商品の個数を示す。例えば、図２において、配送量３００１（ｙ^１ _ｋ，ｔ、ｙ^２ _ｋ，ｔ）は、それぞれ工場から「マザーデポ１又は２」へ、ｔ日に、ｋ個の商品が出荷されたことを示す。また、配送量３０１１（ｘ^１ _ｋ，ｔ、ｘ^２ _ｋ，ｔ、ｘ^３ _ｋ，ｔ、ｘ^４ _ｋ，ｔ）は、「マザーデポ１」から「フロントデポ１若しくは２」へ、又は「マザーデポ２」から「フロントデポ３若しくは４」へ、それぞれｔ日にｋ個の商品が出荷されたことを示す。

また、図２において、在庫量３１０１（Ｊ^１ _ｋ，ｔ、Ｊ^２ _ｋ，ｔ）は、「マザーデポ１又は２」における中間在庫が、ｔ日時点においてｋ個であることを示す。在庫量３１１１（Ｉ^１ _ｋ，ｔ、Ｉ^２ _ｋ，ｔ、Ｉ^３ _ｋ，ｔ、Ｉ^４ _ｋ，ｔ）は、「フロントデポ１乃至４」のいずれかにおける末端在庫が、ｔ日時点においてｋ個であることを示す。そして、「フロントデポ１乃至４」から顧客への予測出荷量３２０１（ｄ^１ _ｋ，ｔ、ｄ^２ _ｋ，ｔ、ｄ^３ _ｋ，ｔ、ｄ^４ _ｋ，ｔ）は、それぞれ「フロントデポ１乃至４」からｔ日にｋ個の商品の出荷が予測されることを示す。

図２に示す流通体制において、「マザーデポ１」から「フロントデポ１及び２」への配送量３０１１は、各フロントデポにおける各予測出荷量３２０１から、末端在庫の在庫量３１１１を差し引いた数量を上回るように調整される。同様に、「マザーデポ２」から「フロントデポ３及び４」への配送量３０１１も、各フロントデポにおける各予測出荷量３２０１から、末端在庫の在庫量３１１１を差し引いた数量を上回るように調整される。これに応じて、工場から「マザーデポ１及び２」への配送量３００１は、各「マザーデポ１及び２」における各配送量３０１１から中間在庫の在庫量３１０１を差し引いた数量を上回るように調整される。なお、予測出荷量３２０１は、出荷量の予測値の一例である。

なお、本実施例における推定システム１は、予測出荷量３２０１について生じる可能性のある誤差を吸収できるだけの安全在庫を確保できるように、工場から「マザーデポ１及び２」への配送量３００１を調整する。安全在庫は、例えば図３に示すような予測誤差分布に基づいて算出される。図３は、予測誤差分布の一例を示す図である。図３に示すグラフ４００１は、予測値に対応する出荷量の実績値の分布を示す。本実施例においては、グラフ４００１における分布の＋σ値を、安全在庫量として用いる。なお、以下において、安全在庫を確保するための誤差として算出されたσ値を、マージンと表記する場合がある。また、以下において、マージンを考慮して予測された予測出荷量３２０１を担保できるだけの末端在庫量を、末端在庫マージンと表記する場合がある。同様に、末端在庫マージンの誤差をさらに考慮して予測された配送量３０１１を担保できるだけの中間在庫量を、中間在庫マージンと表記する場合がある。

末端在庫マージンを担保できるだけの中間在庫マージンを確保するためには、予測量に応じて十分な量の商品を配送することが望ましいが、配送コストは期間内における最大の配送量に基づいて決定されるので、配送量の変動が大きくなると配送コストも大きくなる。そこで、出荷量の予測に基づいて、工場から各マザーデポへ、各マザーデポから各フロントデポへ、それぞれ事前に商品を配送しておくことが考えられる。図４は、商品の配送量の一例を示す図である。図４に示すように、配送量の増加が予測される場合、配送量が少ない段階に前倒しで商品を配送することにより、配送コストを軽減することができる。なお、以下において、配送量の増加が予測される場合に、前倒しで配送を開始することを、配送の「平準化」と表記する場合がある。

また、商品を事前に配送すると、マザーデポ又はフロントデポにおける在庫量が増加するので、各マザーデポ又は各フロントデポにおいて在庫コストが増加する。すなわち、配送を平準化するタイミングが早すぎると、マザーデポ又はフロントデポにおける在庫コストが大きくなる。そこで、配送の平準化のタイミングは、在庫が不足しない範囲において、すなわち末端在庫マージンが中間在庫マージンを超過しない範囲において、遅らせることが望ましい。

ところで、末端在庫のマージンは、予測の基準日を０として、予測の最終日に向かって日が進むごとに拡大していく。予測の基準日は、通常は計画立案日であるが、予測の基準日を計画立案日よりも後の日とすることにより、予測の基準日から予測の最終日までの各日における末端在庫マージンのマージンが低下する。そこで、過去の出荷量の予測結果に基づいて出荷量の予測誤差を算出し、予測誤差に基づいて計画立案日よりも後の日を予測の基準日とし、当該予測の基準日から予測の最終日までの末端在庫マージンの時間変化を算出することが考えられる。また、算出された末端在庫マージンと中間在庫マージンとを比較し、末端在庫マージンが中間在庫マージンを超過しない範囲において、予測の基準日が最も早いものを特定し、特定された日を配送の平準化を開始する日として特定する構成が考えられる。なお、本実施例において、計画立案日は第１の日の一例であり、予測の基準日とする後の日は第２の日の一例である。

図５は、更新後の末端在庫マージンと中間在庫マージンとの関係の一例を示す図である。図５において、グラフ１００１は計画立案日（０日）において予測された、末端在庫マージンの予測値の時間変化を示し、グラフ１０１１は計画立案日（０日）において予測された、中間在庫マージンの予測値の時間変化を示す。また、グラフ１０２１は、計画立案日において予測された、計画立案日より１日後の日を予測の基準日とする末端在庫マージンの予測値の時間変化を示す。同様に、グラフ１０２２は、計画立案日において予測された、計画立案日より２日後の日を予測の基準日とする末端在庫マージンの予測値の時間変化を示す。なお、グラフ１０２１は、矢印１１０１に示すように、グラフ１００１を１日分右に水平移動したものである。同様に、グラフ１０２２は、矢印１１０２に示すように、グラフ１００１を２日分右に水平移動したものである。

この場合において、中間在庫マージンのグラフ１０１１と、各末端在庫マージンのグラフとを比較し、末端在庫マージンが中間在庫マージンを超過しないグラフの予測の基準日が、配送の平準化を開始する日として特定される。図５に示す例においては、グラフ１００１及び１０２１はグラフ１０１１を上回る。一方、グラフ１０２２のみは、グラフ１０１１を上回らない、すなわち予測の最終日に至るまで末端在庫マージンが中間在庫マージンを超過しない。このため、計画立案日の２日後が、配送の平準化を開始する日として特定される。なお、配送の平準化を開始する日は、出荷開始日の一例である。

図５に示すような末端在庫マージンは、例えば過去の出荷量の予測値と実績値との誤差に基づいて算出される。例えば、特定の日（０日）において、図６に示すように、前日までの出荷量の予測値と実績値との誤差を、計画立案日と対応付けた情報が、例えば図１に示す推定装置１０に記憶されている。図６は、特定の日において記憶された予測誤差の一例を示す図である。図６は、特定の日（０日）において記憶された、出荷量の予測値と実績値との誤差を、計画立案日ごとに並べたテーブルである。

図６において、符号２００１に示す各セルは、特定の日（０日）の１０日前を計画立案日として算出された出荷量の予測値と、当該計画立案日（１０日前）以降の各日における出荷量の実績値との誤差の時間変化を示す。図６に示すように、出荷量の予測値と実績値との誤差は、計画立案日（１０日前）を予測の基準日として、予測の基準日から予測の最終日である「１日前」に向かって徐々に拡大する。図５に示すような末端在庫マージンは、このような予測値と実績値との誤差を吸収できるように算出される。

しかし、予測値と実績値との誤差は、計画立案日以降の状況の変化に応じて拡大する場合がある。例えば、図６の符号２００１においては、当該計画立案日の翌日である「９日前」における誤差は「１０」、当該計画立案日の２日後である「８日前」における誤差は「１５」となっている。これに対して、特定の日（０日）の９日前を計画立案日とする予測値の時間変化２０１１においては、当該計画立案日の翌日である「８日前」における誤差は「３０」となっている。また、当該計画立案日の２日後である「７日前」における誤差も「４５」と、いずれも予測値の時間変化２００１における誤差よりも拡大している。

同様に、計画立案日以降に生じた状況の変化等により、計画立案日以降において、予測値と実績値との誤差が拡大する場合がある。図７は、特定の日以降における未知の予測誤差の一例を示す図である。図７は、図６に示す「特定の日（０日）」以降における、出荷量の予測値と実測値との誤差の対応関係を示す。図７に示すように、特定の日（０日）を計画立案日とする予測値の時間変化２１００においては、計画立案日の翌日である「１日後」における誤差は「１０」、計画立案日の「２日後」における誤差は「１５」となる。一方、特定の日（０日）の２日後の日を計画立案日とする予測値の時間変化２１０１においては、計画立案日の翌日である「３日後」における誤差は「２０」、計画立案日の２日後である「４日後」における誤差は「３０」となる。すなわち、いずれの予測値の時間変化も、図６に示す予測値の時間変化２００１よりも拡大している。

このように、予測値と実績値との誤差は、計画立案日から後の日になるにつれて拡大する傾向にある。従って、図５に示すように「特定の日（０日）」を予測の基準日とする時間変化のグラフをそのまま水平移動したものを、「特定の日（０日）」より後の日を予測の基準日とする予測値として採用すると、予測値と実績値との誤差が大きくなり、中間在庫マージンを超過する場合がある。

末端在庫マージンが中間在庫マージンを超過する、すなわち在庫不足が生じる例について、図８を用いて説明する。図８は、在庫不足が生じる場合の一例を示す図である。また、以下の実施例において、先に説明した図面に示す部位と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

図８に示すグラフ１２２２は、「特定の日（０日）」の２日後を予測の基準日とする、末端在庫マージンの実績値の時間変化を示すものである。図８に示すように、実績値のグラフ１２２２は、予測値のグラフ１０２２を大きく上回り、３日目の時点１２３２において、中間在庫マージンのグラフ１０１１よりも上回っている。すなわち、図８に示す例においては、「特定の日（０日）」の３日後に、末端在庫マージンが中間在庫マージンを上回るので、在庫不足が発生する。

そこで、本実施例においては、「特定の日（０日）」以降の状況の変化を考慮して、出荷量の予測値の時間変化を算出し、出荷量の予測値を担保できる末端在庫マージンを設定できる構成について説明する。図９は、実施例１における更新後の末端在庫マージンの一例を示す図である。図９において、グラフ１４４２は、本実施例において「特定の日（０日）」に算出された、「特定の日（０日）」の２日後を予測の基準日とする、末端在庫マージンの時間変化を示す。同様に、グラフ１４４３は、本実施例において「特定の日（０日）」に算出された、「特定の日（０日）」の３日後を予測の基準日とする、末端在庫マージンの時間変化を示す。

本実施例におけるグラフ１４４２及び１４４３は、図８に示すグラフ１２２２とは異なり、グラフ１００１を水平移動させるのではなく、符号１４０２及び１４０３に示すように、グラフ１００１の各日における値を変更することにより算出される。本実施例におけるグラフ１４４２及び１４４３は、後に説明する、過去の出荷量の予測値と実績値と計画立案日から予測対象日までの日数とに基づいて算出される、出荷予測誤差を用いて算出される。

図９に示すように、本実施例において「特定の日（０日）」に算出された、「特定の日（０日）」の２日後を予測の基準日とする、末端在庫マージンの時間変化のグラフ１４４２は、６日目の時点１４３２において、中間在庫マージンのグラフ１０１１よりも上回っている。このため、計画立案日の２日後に配送の平準化を開始した場合に、在庫不足が発生することを予測できる。また、本実施例において「特定の日（０日）」に算出された、「特定の日（０日）」の３日後を予測の基準日とする、末端在庫マージンの時間変化のグラフ１４４３は、予測の最終日まで、中間在庫マージンのグラフ１０１１を超過しない。このため、計画立案日の３日後に配送の平準化を開始すれば、在庫不足を発生させずに配送を平準化できることを予測できる。

以上のように、本実施例における推定装置は、予測日と予測対象日の期間の長さに応じた、予測値と実績値との誤差の減少傾向を算出し、減少傾向を用いて予測期間途中の日以降の予測値を算出するので、予測の不確定性を考慮した物流計画を実現できる。

［推定装置の構成］
次に、実施例１に係る推定装置１０について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施例１における推定装置の一例を示す図である。図１０に示すように、推定装置１０は、通信部２０と、操作部２１と、表示部２２と、記憶部２３と、制御部２４とを有する。なお、推定装置１０は、上記の機器以外の他の機器を有していてもよい。

通信部２０は、ネットワーク１２を介して他の装置と通信を行うためのインタフェースである。通信部２０としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。本実施例において、通信部２０は、出荷管理システム１１と通信し、出荷管理システム１１との間で商品の配送計画に関する各種情報を送受信する。

操作部２１は、操作の入力を受け付けるマウスやキーボードなどの入力デバイスである。操作部２１は、受け付けた操作情報を制御部２４に出力する。本実施例において、操作部２１は、配送計画を決定するための各種の入力を受け付ける。

表示部２２は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２２としては、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの表示デバイスが挙げられる。本実施例において、表示部２２は、配送計画を決定する推定画面などを表示する。推定画面は、例えば、出荷量予測処理の実行ボタンや、配送平準化処理の実行ボタンなどを有する。

記憶部２３は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスクなどの補助記憶装置である。なお、記憶部２３は、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）などの半導体メモリであってもよい。

記憶部２３は、ＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。各種プログラムには、配送計画の決定に用いるプログラム（以下において「推定プログラム」と表記する場合がある）などが含まれる。さらに、記憶部２３は、各種データを記憶する。例えば、記憶部２３は、推定プログラムが用いる履歴記憶部３０、誤差減少割合３１及び在庫マージン算出結果３２などを記憶する。

在庫マージン算出結果３２は、後に説明するマージン推定部４４により算出された末端在庫マージン及び中間在庫マージンを示す情報である。履歴記憶部３０は、過去の出荷量の予測値、予測値に対応する実績値、及び計画立案日から予測に対応する日までの日数に関する情報などを記憶する。誤差減少割合３１は、出荷予測を行った日と当該予測値に対応する日との期間の長さに応じた出荷予測誤差の減少傾向を示す情報である。ここで、履歴記憶部３０および誤差減少割合３１のデータ構造について説明する。

図１１は、実施例１における履歴記憶部の一例を示す図である。図１１に示すように、履歴記憶部３０は、例えば、「予測対象日」と、「予測値」及び「実績値」と、「計画立案日」と、「誤差」とを対応付けて記憶する。本実施例における履歴記憶部３０は、例えば毎日出荷量の予測を繰り返す場合、一つの予測対象日に対して、計画立案日が異なる複数のレコードを記憶する。なお、履歴記憶部３０に記憶される情報は、例えば後に説明する収集部４１及び誤差算出部４３により入力される。

図１１において、「予測値」は、「計画立案日」において予測された、「予測対象日」における出荷量の予測値を記憶する。「実績値」は、「予測対象日」における実際の出荷量を記憶する。「誤差」は、誤差算出部４３により算出される、実績値と予測値との差分の絶対値を記憶する。

図１１に示すように、予測値と実績値との誤差は、計画立案日から対象日までの日数が短くなるにつれて減少する傾向にある。例えば、２０１７年６月１日を予測対象日とする予測値と実績値との誤差は、９日前の２０１７年５月２３日を計画立案日とするものでは「１２０」であるが、８日前の２０１７年５月２４日を計画立案日とするものでは「１１０」と減少している。

図１２は、実施例１における誤差減少割合の一例を示す図である。図１２に示すように、誤差減少割合３１は、例えば、計画立案日が「１０日前」から「予測の最終日」までの各日における、予測値と実績値との誤差の減少割合を記憶する。なお、誤差減少割合３１に記憶される情報は、例えば誤差算出部４３により入力され、マージン推定部４４により使用される。

図１２に示すように、誤差減少割合３１は、予測の最終日から最も遠い日が「１．０」となり、予測の最終日が「０．０」となるように規格化された値を記憶する。すなわち、誤差減少割合３１は、計画立案日と予測の最終日との間隔が小さくなるにつれて徐々に減少していく。

次に、制御部２４は、推定装置１０の全体的な処理を司る処理部である。制御部２４は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

制御部２４は、受付部４０と、収集部４１と、予測部４２と、誤差算出部４３と、マージン推定部４４と、平準化部４５と、出力部４６とを有する。なお、受付部４０と、収集部４１と、予測部４２と、誤差算出部４３と、マージン推定部４４と、平準化部４５と、出力部４６は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。

受付部４０は、操作部２１からの入力情報を受け付ける。例えば、受付部４０は、推定画面に対してのユーザ（管理者等）の入力情報を受け付ける。推定画面への入力情報には、出荷量予測処理の実行命令や、配送平準化の実行命令などが含まれる。

収集部４１は、通信部２０を制御して各種情報の収集を行い、収集した情報を記憶部２３に記憶させる。例えば、収集部４１は、各種情報として、出荷管理システム１１から各商品の出荷量の実績値などを収集する。また、収集部４１は、予測部４２により予測された、出荷量の予測値及び予測対象日などの情報を収集する。収集部４１は、収集した各種情報を履歴記憶部３０に記憶する。なお、各種情報の収集先は出荷管理システム１１及び収集部４１に限定されるものではなく、図示しない外部のサーバなどのその他のシステムであっても良い。また、各種情報を可搬型記憶媒体を介して取得してもよい。

予測部４２は、末端在庫マージン及び中間在庫マージンの予測処理を行う。具体的に、予測部４２は、履歴記憶部３０などを読み取り、ＡＲＩＭＡモデル（autoregressive integrated moving average model）などによる時系列分析を行って、配送対象の商品の在庫マージンを予測する。なお、末端在庫マージン及び中間在庫マージンの予測方法は、これに限定されず、その他の方法を用いてもよい。例えば、サポートベクタマシンなどにより過去の需要を学習して需要量を予測してもよい。また、予測部４２は、予測した末端在庫マージン及び中間在庫マージンを、図５に示すようなグラフにプロットする。

誤差算出部４３は、誤差減少割合を算出する。まず、誤差算出部４３は、履歴記憶部３０に記憶された予測値と実績値との誤差として、予測値と実績値との差分の絶対値を算出し、履歴記憶部３０に格納する。また、誤差算出部４３は、取得した予測値に対応する計画立案日を特定し、計画立案日から予測対象日までの日数を算出して、履歴記憶部３０に格納する。なお、誤差算出部４３は、第１算出部の一例である。

また、誤差算出部４３は、計画立案日から予測対象日までの日数ごとに、予測値と実績値との誤差の平均値を算出する。例えば、図６に示す例においては、誤差算出部４３は、計画立案日が予測対象日の「１日前」の場合における、予測値と実績値との誤差の平均値として、符号２０２１に示す各値の平均値を算出する。同様に、誤差算出部４３は、計画立案日が予測対象日の「２日前」乃至「９日前」のそれぞれの場合について、予測値と実績値との誤差の平均値を算出する。

そして、誤差算出部４３は、算出した日数ごとの誤差の平均値を、上で述べたように、最も日数が長いものの値が「１．０」となるように規格化し、誤差減少割合３１に記憶する。

マージン推定部４４は、予測部４２が予測した出荷量の予測値と、誤差減少割合３１とを用いて、計画立案日よりも後の日を予測の基準日とする末端在庫マージンを算出する。なお、マージン推定部４４は、第２算出部の一例である。

マージン推定部４４は、計画立案日Ｘよりも「ｊ日」後の日を予測の基準日とする末端在庫マージンを算出する際、まず、計画立案日を予測の基準日とする出荷量の末端在庫マージンにおける「ｋ日」後の日を予測対象日とする予測値ａ［Ｘ，Ｘ＋ｋ］を取得する。次に、マージン推定部４４は、図１２に示す誤差減少割合３１を参照し、「ｋ−ｊ日前」における誤差減少割合ｒ［ｋ−ｊ］を乗算する。マージン推定部４４は、誤差減少割合を乗算した末端在庫マージンを、さらに、図１２に示す「ｋ日前」における誤差減少割合ｒ［ｋ］で除算する。すなわち、計画立案日よりも「ｊ日」後の日を予測の基準日とする末端在庫マージンの「ｋ日」後における予測値ａ［Ｘ＋ｊ，Ｘ＋ｋ］は、以下の式（１）により算出される。

ａ［Ｘ＋ｊ，Ｘ＋ｋ］＝ａ［Ｘ，Ｘ＋ｋ］×ｒ［ｋ−ｊ］／ｒ［ｋ］・・・式（１）

例えば、計画立案日における、計画立案日を予測の基準日とする出荷量の予測値において、計画立案日から「２日後」を予測の基準日とする場合、計画立案日の「３日後」における末端在庫マージンは以下の通り算出される。例えば、ａ［Ｘ，Ｘ＋３］の末端在庫マージンが「６０」である場合、マージン推定部４４は、末端在庫マージンの「６０」に、図１２に示す「３−２日前」における誤差減少割合ｒ［１］＝０．１８を乗算する。次に、マージン推定部４４は、乗算された予測値を、図１２に示す「３日前」における誤差減少割合ｒ［３］＝０．４２で除算する。この結果、マージン推定部４４は、ａ［Ｘ＋２，Ｘ＋３］＝６０×０．１８×０．４２≒２５．７であると算出する。

マージン推定部４４は、同様に、「ｊ日」から予測の最終日に至るまでの各日について処理を繰り返し、図９に示すような、計画立案日よりも「ｊ日」後の日を予測の基準日とする末端在庫マージンのグラフをプロットする。

平準化部４５は、マージン推定部４４によりプロットされた末端在庫マージンのグラフと、予測部４２によりプロットされた中間在庫マージンのグラフとを比較することにより、配送を平準化する日を特定する。

平準化部４５は、図９に示すような末端在庫マージンのグラフのうち、予測の基準日から予測の最終日までの全ての日において、中間在庫マージンのグラフを上回ることのないグラフを特定する。そして、平準化部４５は、特定されたグラフのうち、最も予測の基準日が早いものの予測の基準日を、配送を平準化する日として特定する。

出力部４６は、各種の出力を行う。例えば、出力部４６は、推定結果画面情報に図９に示すような末端在庫マージンの推定結果をセットし、その推定結果画面を表示部２２に出力する。また、出力部４６は、決定された配送を平準化する日に基づく、配送平準化の実行命令に基づく配送計画データを通信部２０に出力して出荷管理システム１１へ送信する。

［処理の流れ］
次に、本実施例における処理について、図１３を用いて説明する。図１３は、実施例１における推定処理の一例を示すフローチャートである。図１３に示すように、推定装置１０の受付部４０は、Ｘ日において、例えば通信部２０又は操作部２１を通じて利用者による、予測の最終日であるＹ日までの出荷予測処理の開始指示を受け付けるまで待機する（Ｓ１００：Ｎｏ）。

予測部４２は、受付部４０が開始指示を受け付けたと判定した場合（Ｓ１００：Ｙｅｓ）、カウンタｉを０に、カウンタｊ及びｋを１に、それぞれ初期化する（Ｓ１０１）。次に、予測部４２は、計画立案日であるＸ日を予測の基準日とする、Ｘ日のｉ日後における出荷量の予測値ａ［Ｘ，Ｘ＋ｉ］を算出する（Ｓ１０２）。次に、予測部４２は、Ｘ日を予測の基準日とする、Ｘ日のｉ日後における中間在庫量の予測値ｍ［Ｘ，Ｘ＋ｉ］を算出する（Ｓ１０３）。さらに、マージン推定部４４は、誤差減少割合３１を参照し、Ｙ−ｉ日目における誤差減少割合ｒ［Ｙ−ｉ］を取得する（Ｓ１０４）。

そして、マージン推定部４４は、カウンタｉを１インクリメントし（Ｓ１０５）、Ｘ＋ｉがＹと等しいか否かを判定する（Ｓ１１０）。マージン推定部４４は、Ｘ＋ｉがＹと等しくないと判定した場合（Ｓ１１０：Ｎｏ）、Ｓ１０２に戻って処理を繰り返す。すなわち、マージン推定部４４は、計画立案日であるＸ日から、予測の最終日にあたるＹ日までの各日における、出荷量の予測値、中間在庫量の予測値、及び（Ｙ−Ｘ）日の各日における誤差減少割合を取得するまで、Ｓ１０２乃至Ｓ１０５の各処理を繰り返す。

一方、マージン推定部４４は、Ｘ＋ｉがＹと等しいと判定した場合（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、計画立案日であるＸ日において、Ｘ日のｊ日後を予測の基準日とする、Ｘ日のｋ日後における出荷量の予測値ａ［Ｘ＋ｊ，Ｘ＋ｋ］を算出する（Ｓ１１１）。具体的には、マージン推定部４４は、Ｘ日を予測の基準日とする、Ｘ日のｋ日後における出荷量の予測値ａ［Ｘ，Ｘ＋ｊ］に、Ｘ日のｊ日後からＸ日のｋ日後までの日数に相当する誤差減少割合ｒ［ｋ−ｊ］を乗算する。さらに、マージン推定部４４は、乗算した結果を、Ｘ日からＸ日のｋ日後までの日数に相当する誤差減少割合ｒ［ｋ］で除することにより、予測値ａ［Ｘ＋ｊ，Ｘ＋ｋ］を算出する。

次に、平準化部４５は、Ｘ日を予測の基準日とする、Ｘ＋ｋ日時点における中間在庫量の予測値ｍ［Ｘ，ｋ］が、予測値ａ［Ｘ＋ｊ，Ｘ＋ｋ］以上であるか否かを判定する（Ｓ１２０）。平準化部４５は、ｍ［Ｘ，ｋ］がａ［Ｘ＋ｊ，Ｘ＋ｋ］未満であると判定した場合（Ｓ１２０：Ｎｏ）、Ｘ日のｊ日後を平準化開始日とすることはできないと判定する。そして、平準化部４５は、カウンタｊを１インクリメントし、カウンタｋにカウンタｊの値を代入する（Ｓ１２１）。そして、平準化部４５は、Ｘ日のｊ日後がＹ日であるか否かを判定する（Ｓ１３０）。

マージン推定部４４は、平準化部４５がＸ日のｊ日後がＹ日ではないと判定した場合（Ｓ１３０：Ｎｏ）、Ｓ１１１に戻って処理を繰り返す。一方、平準化部４５は、Ｘ日のｊ日後がＹ日であると判定した場合（Ｓ１３０：Ｙｅｓ）、Ｙ日後までのどの日においても、中間在庫の出荷を平準化した場合に、出荷量が中間在庫量を上回らない日がないと判定し、判定結果を出力部４６に出力する。そして、出力部４６は、平準化不能を示す情報を、通信部２０又は表示部２２を通じて出力し（Ｓ１３１）、処理を終了する。

Ｓ１２０に戻って、平準化部４５は、ｍ［Ｘ，ｋ］がａ［Ｘ＋ｊ，Ｘ＋ｋ］以上であると判定した場合（Ｓ１２０：Ｙｅｓ）、カウンタｋを１インクリメントする（Ｓ１２２）。そして、平準化部４５は、Ｘ日のｋ日後がＹ日であるか否かを判定する（Ｓ１４０）。

マージン推定部４４は、平準化部４５がＸ日のｋ日後がＹ日ではないと判定した場合（Ｓ１４０：Ｎｏ）、Ｓ１１１に戻って処理を繰り返す。一方、平準化部４５は、Ｘ日のｋ日後がＹ日であると判定した場合（Ｓ１４０：Ｙｅｓ）、Ｘ日のｊ日後の日を平準化開始日とすることができると判定し、判定結果を出力部４６に出力する。そして、出力部４６は、平準化開始日をＸ日のｊ日後の日とすることを示す情報を、通信部２０又は表示部２２を通じて出力し（Ｓ１４１）、処理を終了する。

次に、本実施例における減少傾向算出処理について、図１４を用いて説明する。図１４は、実施例１における減少傾向算出処理の一例を示すフローチャートである。図１４に示す減少傾向算出処理は、例えば毎日、出荷量の実績値を取得する度に実行される。

まず、図１４に示すように、推定装置１０の収集部４１は、例えば通信部２０を通じて出荷量の予測値及び実績値並びに計画立案日までの日数の組み合わせに関する情報を取得するまで待機する（Ｓ５００：Ｎｏ）。

誤差算出部４３は、収集部４１が出荷量の予測値及び実績値の組み合わせに関する情報を取得したと判定した場合（Ｓ５００：Ｙｅｓ）、取得した予測値と実績値との誤差を算出し、履歴記憶部３０に格納する（Ｓ５０１）。次に、誤差算出部４３は、取得した予測値に対応する計画立案日を特定する（Ｓ５０２）。そして、誤差算出部４３は、計画立案日から予測対象日までの日数を算出し、履歴記憶部３０に格納する（Ｓ５０３）。

次に、誤差算出部４３は、計画立案日から予測対象日までの日数ごとに、予測値と実績値との誤差の平均値を算出する（Ｓ５０４）。そして、誤差算出部４３は、算出した誤差の平均値を規格化し（Ｓ５０５）、誤差減少割合３１に格納して（Ｓ５０６）、処理を終了する。

［効果］
以上説明したように、本実施例における推定装置は、過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとの組み合わせを参照する。推定装置は、出荷予測を行った日と当該予測値に対応する日との期間の長さに応じた出荷予測誤差の減少傾向を算出する。推定装置は、第１の日に行われた出荷予測における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値と、算出された出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、第１の日における、第１の日よりも後の第２の日から出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第２の予測値を算出する。これにより、予測の不確定性を考慮した物流計画を実現できる。

また、本実施例における推定装置は、第１の日における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値を算出してもよい。推定装置は、出荷量の第１の予測値に含まれる、第２の日から出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値と、出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、第２の日から出荷予測の最終日までの各日における出荷量の予測値を含む出荷量の第２の予測値を算出してもよい。これにより、過去の出荷量の予測値に基づいて、計画立案日よりも後の日を予測の基準日とする予測値を調整できる。

また、本実施例における推定装置は、過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとを対応付けて記憶部に記憶してもよい。推定装置は、記憶部に記憶された出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値との誤差を算出し、算出された当該誤差と、出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとを用いて、出荷予測誤差の減少割合に関する係数を出荷予測誤差の減少傾向として算出してもよい。また、推定装置は、第２の日から出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値に、第２の日から当該各日までの期間の長さに対応する係数を乗じて、さらに第１の日から当該各日までの期間の長さに対応する係数で除することにより、各日における出荷量の第２の予測値を算出してもよい。さらに、推定装置は、新たに取得した過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値とを用いて出荷予測誤差の減少傾向を更新してもよい。これにより、過去の予測値と実績値との誤差の推移を、以後の予測に逐次フィードバックさせることができる。

さらに、本実施例における推定装置は、第１の日における、第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における商品の中間在庫量の予測値を算出してもよい。推定装置は、算出された出荷量の第２の予測値のうち、第２の日から出荷予測の最終日までのいずれの日においても、出荷量の第２の予測値が中間在庫量の予測値を上回らないものを特定し、特定された第２の予測値における第２の日を、出荷開始日として特定してもよい。これにより、中間在庫を有する流通体制における配送を平準化することができる。なお、本実施例においては、中間在庫マージンのグラフと、末端在庫マージンのグラフとの大小を比較することにより配送を平準化する日を特定できるので、処理を高速に実行できる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。例えば、上記の実施例においては、推定システム１を、中間在庫を有する流通体制における出荷量の予測に用いるが、実施の形態はこれに限られず、中間在庫を介することなく、工場から直接店舗等に商品を出荷するような流通体制に用いてもよい。また、推定システム１を、配送を平準化する日の決定に用いる代わりに、商品の発注日や発注量等を決定するために用いてもよい。

また、出荷量の予測値を日単位で算出する例を示したが、これに限られず、週単位や月単位などの他の周期で出荷量の予測値を算出してもよい。なお、推定装置１０が図１４に示すような減少傾向算出処理を実行する周期も、上述した実施例に限られず、例えば１週間おきや、予測の最終日の時点、又は図１３に示す推定処理を行う直前など、任意のタイミングとしてもよい。

また、履歴記憶部３０が記憶する項目は一例であり、例えば計画立案日として、対象日の何日前であるかという相対的な日数の代わりに、計画立案日の日付であってもよい。

［システム］
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、受付部４０と収集部４１とを統合してもよい。また、例えば誤差算出部４３とマージン推定部４４とが別のコンピュータに分散されていてもよい。

また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。

また、上記した推定プログラムについては、必ずしも最初からＨＤＤに記憶させることを要しない。

例えば、コンピュータに挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬型の記録媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、汎用コンピュータ１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータに接続される他のサーバなどにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータがサーバなどからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

図１５は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図１５に示す汎用コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、ＨＤＤ１０４と、操作部１０５、表示部１０６、記録ドライブ１０７と、通信部１０８とが、バス１０９を介して接続されている。

記録ドライブ１０７は、可搬型の記録媒体１１０から、記録媒体１１０に収録されている推定プログラムを読み取る。

ＣＰＵ１０１は、記録ドライブ１０７が記録媒体１１０から読み取った推定プログラムをＲＡＭ１０３に展開して実行することにより、汎用コンピュータ１００を推定装置として動作させることができる。

１ 推定システム
１０ 推定装置
１１ 出荷管理システム
２０ 通信部
２１ 操作部
２２ 表示部
２３ 記憶部
２４ 制御部
３０ 履歴記憶部
３１ 誤差減少割合
３２ 在庫マージン算出結果
４０ 受付部
４１ 収集部
４２ 予測部
４３ 誤差算出部
４４ マージン推定部
４５ 平準化部
４６ 出力部

Claims (8)

1. 過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、当該出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとの組み合わせを参照して、出荷予測を行った日と当該予測値に対応する日との期間の長さに応じた出荷予測誤差の減少傾向を算出し、
   第１の日に行われた出荷予測における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値と、算出された前記出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、前記第１の日における、前記第１の日よりも後の第２の日から前記出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第２の予測値を算出する
   処理をコンピュータに実行させる推定プログラム。
2. 前記第１の日における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値を算出する処理をさらにコンピュータに実行させ、
   前記第２の予測値を算出する処理は、前記出荷量の第１の予測値に含まれる、前記第２の日から前記出荷予測の最終日までの各日における前記出荷量の第１の予測値と、前記出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、前記第２の日から前記出荷予測の最終日までの各日における出荷量の予測値を含む前記出荷量の第２の予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
3. 前記過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、前記出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとを対応付けて記憶部に記憶する処理をさらにコンピュータに実行させ、
   前記出荷予測誤差の減少傾向を算出する処理は、前記記憶部を参照して、前記出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値との誤差を算出し、算出された当該誤差と、前記出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとを用いて、前記出荷予測誤差の減少割合に関する係数を前記出荷予測誤差の減少傾向として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の推定プログラム。
4. 前記第２の予測値を算出する処理は、前記第２の日から前記出荷予測の最終日までの各日における前記出荷量の第１の予測値に、前記第２の日から当該各日までの期間の長さに対応する前記係数を乗じて、さらに前記第１の日から当該各日までの期間の長さに対応する前記係数で除することにより、前記各日における前記出荷量の第２の予測値を算出することを特徴とする請求項３に記載の推定プログラム。
5. 前記出荷予測誤差の減少傾向を算出する処理は、新たに取得した前記過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値とを用いて、前記出荷予測誤差の減少傾向を更新することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１つに記載の推定プログラム。
6. 前記第１の日における、前記第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における前記商品の中間在庫量の予測値を算出し、
   算出された前記出荷量の第２の予測値のうち、前記第２の日から前記出荷予測の最終日までのいずれの日においても、前記出荷量の第２の予測値が前記中間在庫量の予測値を上回らないものを特定し、
   特定された前記第２の予測値における前記第２の日を、出荷開始日として特定する処理をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１つに記載の推定プログラム。
7. コンピュータが、
   過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、当該出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとの組み合わせを参照して、出荷予測を行った日と当該予測値に対応する日との期間の長さに応じた出荷予測誤差の減少傾向を算出し、
   第１の日に行われた出荷予測における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値と、算出された前記出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、前記第１の日における、前記第１の日よりも後の第２の日から前記出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第２の予測値を算出する
   処理を行う推定方法。
8. 過去の任意の日に行われた商品の出荷予測における出荷量の予測値と、当該予測値に対応する日における出荷量の実績値と、当該出荷予測を行った日から当該予測値に対応する日までの期間の長さとの組み合わせを参照して、出荷予測を行った日と当該予測値に対応する日との期間の長さに応じた出荷予測誤差の減少傾向を算出する第１算出部と、
   第１の日に行われた出荷予測における、当該第１の日から当該出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第１の予測値と、算出された前記出荷予測誤差の減少傾向とを用いて、前記第１の日における、前記第１の日よりも後の第２の日から前記出荷予測の最終日までの各日における出荷量の第２の予測値を算出する第２算出部と、
   を有する推定装置。

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