JP2020077240A - 購入先選定システム - Google Patents

Abstract

【課題】格納されているデータの品質などを向上させて購入先を一層最適に選定する取引先選定システムを提供する。【解決手段】商品の購入履歴データを経時的に蓄積するデータベースにアクセス可能に設けられると共に、プロセッサを有するコンピュータからなる購入先選定システムであって、データベースから購入履歴データを取得し、取得した購入履歴データにクレンジング処理を行って分析可能データに変換し（Ｓ１０）と、購入希望者から購入希望商品が入力されたとき、入力された商品の品名の類似度を算出し、算出された類似度に基づいて変換されたデータの中から入力された購入希望商品の品名と同一または類似範囲にある商品群のデータを選択し（Ｓ１２，Ｓ１４）、選択された商品群のデータを可視化し、それに基づいて商品群の中のいずれかの商品を選定し、その購入先からの購入を提示する（Ｓ１６）。【選択図】図３

Description

この発明は購入先選定システムに関する。

従来、下記の特許文献１において、購入先（取引先）の呈示した価格だけではなく、取引先の様々な能力も考慮することで最適な購入先を自動的に選定するようにした技術が提案されている。

特開２００１―３５０９９１号公報

特許文献１記載の技術は、買い手企業によって提示された案件に応答して、ネットワークを介して取引先が入札価格を呈示する入札システムにおいて、購入先の能力を数値化したデータを格納するデータベースを備え、データベースから数値化データを読み出し、それに基づいて購入先を選定するように構成している。

特許文献１記載の技術は上記のように構成して最適な購入先を自動的に選定するように構成しているが、格納されているデータの品質や購入先の同一性の判断などで、より最適な購入先の選定が望まれていた。

従って、この発明の目的は上記した課題を解決し、格納されているデータの品質や取引先の同一性の判断などを向上させて購入先を一層最適に選定するようにした取引先選定システムを提供することにある。

上記の目的を達成するために、この発明は、商品の購入履歴データを経時的に蓄積するデータベースと、前記データベースにアクセス可能に設けられると共に、プロセッサとメモリを少なくとも有するコンピュータとからなる購入先選定システムであって、前記コンピュータが、前記データベースから前記蓄積された購入履歴データを取得し、前記取得した購入履歴データにクレンジング処理を行って分析可能データに変換するデータ変換部と、購入希望者から購入希望商品が入力されたとき、前記入力された購入希望商品の品名の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて前記データ変換部によって変換された分析可能データの中から前記入力された購入希望商品の品名と同一または類似範囲にある商品群のデータを選択する商品群データ選択部と、前記商品群データ選択部によって選択された商品群のデータを可視化し、前記可視化されたデータに基づいて前記商品群の中のいずれかの商品を選定し、前記選定された商品の購入先からの購入を前記購入希望者に提示する購入先選定部とを備える如く構成した。

また、この発明は、データを経時的に蓄積するデータベースと、前記データベースにアクセス可能に設けられると共に、プロセッサとメモリを少なくとも有するコンピュータとからなる情報提供システムであって、前記コンピュータが、前記データベースから前記蓄積されたデータを取得し、前記取得したデータにクレンジング処理を行って分析可能データに変換するデータ変換部と、ユーザから要望情報が入力されたとき、前記入力された要望情報の類似度を算出し、前記算出された類似度に従って前記データ変換部によって変換された分析可能データの中から前記入力された要望情報と同一または類似範囲にある情報群のデータを選択するデータ選択部と、前記データ選択部によって選択された同一または類似範囲にある情報群のデータを可視化し、前記可視化されたデータの中のいずれかの情報を選定して前記ユーザに提供する情報提供部とを備える如く構成した。

この発明の実施形態に係る購入先選定システムを全体的に示す概念図である。 図１のコンピュータの構成を詳細に示す説明図である。 図２のコンピュータのプロセッサの動作を示すフロー・チャートである。 図１のデータベースに蓄積された購入履歴データの一部を示す説明図である。 図３のフローチャートのサブ・ルーチン・フロー・チャートである。 図５の処理で生成される購入先の信頼度情報を示す説明図である。 図３のフローチャートのサブ・ルーチン・フロー・チャートである。 図７の処理で可視化される商品と購入先のデータを示す説明図である。 同様に図７の処理で可視化される商品と購入先のデータを示す説明図である。

以下、添付図面に即してこの発明の実施形態に係る購入先選定システムを実施するための形態について説明する。

図１はこの発明の実施形態に係る購入先選定システムを全体的に示す概念図、図２は図１のコンピュータの構成を詳細に示す説明図である。

図１において符号１は購入先選定システムを示す。購入先選定システム１は、商品の購入履歴データを経時的に蓄積するデータベース１０と、ネットワーク１２を介してデータベース１０にアクセス可能に設けられるコンピュータ１４とを備える。

データベース１０は、サーバコンピュータ、メインフレームコンピュータなどの記憶容量の大きな大型コンピュータからなり、例えば、出願人の研究施設などの一角に設置される、あるいはクラウド上に設置されるサーバからなる。データベース１０は、出願人の複数の事業所にそれぞれ駐在する購買担当者（購入希望者。あるいはユーザ）Ｕ（具体的にはｕ１，ｕ２，．．ｕｎ）が外部の購入先（仕入先）から購入した商品の購入履歴データの全てを経時的に蓄積する。

ネットワーク１２はデータベース１０とコンピュータ１４との間で有線あるいは無線を介してデータの送受信を可能にするものであり、インターネット、ＬＡＮ，公衆電話通信網、企業内ネットワーク、サービスプロバイダのネットワークなどからなる。

コンピュータ１４はクレンジング処理を含めたデータの加工とその可視化が可能な計算装置で、デスクトップパソコン、ノートパソコン、モバイルパソコン、ＰＤＡ（Portable Data Assistant）、プログラムの実行環境が内蔵された携帯電話やタブレット端末などからなる。

コンピュータ１４は図２に示す如く、バスを介して互いに接続されるプロセッサ（ＣＰＵ）１４ａと、メモリ１４ｂと、入出力回路（Ｉ／Ｏ）１４ｃと、ディスプレイ１４ｄと、キーボード、マウス、タッチパネルなどからなる入力機器１４ｅを備える。

この実施形態においてコンピュータ１４は具体的には、出願人の複数の事業所に駐在する購買担当者Ｕのデスクにそれぞれ置かれたデスクトップパソコンからなる。各コンピュータ１４はＬＡＮなどで相互に接続されると共に、共通のサーバを有し、そのサーバに購買担当者Ｕは入力機器１４ｅを介してアクセス可能にされる。

図２に示す如く、コンピュータ１４が、より詳しくはプロセッサ１４ａが、データベース１０からそこに蓄積された購入履歴データを取得し、取得した購入履歴データにクレンジング処理を行って分析可能データに変換するデータ変換部１４ａ１と、購入希望者から購入希望商品が入力されたとき、入力された購入希望商品の品名の類似度を算出し、算出された類似度に基づいてデータ変換部１４ａ１によって変換された分析可能データの中から入力された購入希望商品の品名と同一または類似範囲にある商品群のデータを選択する商品群データ選択部１４ａ２と、商品群データ選択部４ａ２によって選択された商品群のデータを可視化し、可視化されたデータに基づいて商品群の中のいずれかの商品を選定し、選定された商品の購入先からの購入を購入希望者に提示する購入先選定部１４ａ３とを備える。

即ち、プロセッサ１４ａが、メモリ１４ｂに格納されたプログラムに従い、データ変換部１４ａ１と商品群データ選択部１４ａ２と購入先選定部１４ａ３として機能あるいは動作するように構成される。

図３は、図２のコンピュータ１４のプロセッサ１４ａの上記した動作を示すフロー・チャートである。以下では、購買担当者ｕ１，ｕ２，．．ｕｎの一人である、ｕ１の処理として説明する。

以下説明すると、Ｓ１０（Ｓ：処理ステップ）においてデータベース１０に所定期間（例えば数年間）にわたって経時的に蓄積された購入履歴データを取得し、クレンジング処理して分析可能なデータに変換する。

図４は図１のデータベース１０に蓄積された購入履歴データ（生データ）の一部を示す説明図である。生データは実際にはエクセルなどの行列データで記載される。

図示の如く、生データは、ボールペンを例にとって示すと「赤ボールペン」「３色ボールペン」「ボールペン１０本セット」などと購買担当者ｕ１，ｕ２，．．ｕｎによって品名がバラバラに記載されると共に、「シャープペン」「小型机」などの異種の商品も混ざり合って一緒に表示されるため、同種の商品同士を比較して選択することが困難であった。

また、購入先も同一人であっても「Ａ商事」「（株） Ａ商事」「Ａ商事（株）」などと名称が統一されておらず、価格、納期、納期遅れなどの表示もマチマチであった。そのため、購入先の最適な選定（データ分析）が困難であった。

そこでＳ１０において取得した生データに公知のクレンジング処理を行い、品名や購入先について表記ゆれをチェックすると共に、空白欄を穴埋めあるいは除去する。また、納期遅れなどは遅れなしを０、遅れありを実際の納入日までの日数などして全て数値で示すこととする。また、一定のルールに従って正規化し、例えば小文字を大文字に変換し、「株式会社」を「（株）」に変換するなどの処理も行う。このようにクレンジング処理して分析可能なデータに変換する。

次いでＳ１２に進み、購買担当者（本人）ｕ１から入力機器１４ｅを介して購入希望商品の入力があったか否か判断し、否定されるときは以降の処理をスキップする。一方、Ｓ１２で肯定されるときはＳ１４に進み、購入希望商品の品名の類似度を算出し、それに基づいて購入希望商品の品名と同一または類似範囲にある商品群のデータを選択する。

図５は図４のＳ１４の処理を詳細に示すサブ・ルーチン・フロー・チャートである。

以下説明すると、Ｓ１００において周知の２つの文字がどの程度似ているかを示すレーベンシュタイン距離を算出して購入希望商品の品名の類似度を算出する。類似度は、文字の前後関係を入れ替え、全体的な一致度を考慮して行う。

次いでＳ１０２に進み、算出された類似度に基づいて購入希望商品の品名と同一または所定の類似範囲にある商品群のデータを選択する。所定の類似範囲にある商品群のデータの選択に際しては、「ボールペン青色」「青ボールペン」などの入力に対しては文字の前後関係の変動を考慮すると共に、「ネジ」「マネジメント研修費」など文字の部分的な一致度に加えて全体的な一致度も考慮して行う。

前記したボールペンについていえば、この商品群のデータの選択により、「赤ボールペン」「３色ボールペン」「ボールペン１０本セット」などのいずれか、例えば「赤ボールペン」が入力されたとき、残りの「三色ボールペン」「ボールペン１０本セット」を含めてそれらを同一の商品群として選択する。

それによって購買担当者ｕ１は商品同士を比較することができ、その中から最初に意図した商品とは異なるが、より望ましい商品を選択することも可能となる。尚、「赤ボールペン」「３色ボールペン」「ボールペン１０本セット」は例示であり、それ以外にも「フリクションペン」「シャープ兼用ボールペン」など種々のボールペン関連商品が類似範囲にある商品群として選択されることはいうまでもない。

即ち、Ｓ１０のクレンジング処理を経たことで購入先の表記ゆれなども解消したことから、Ｓ１０２においては購入希望商品の品名と同一または所定の類似範囲にある商品群について購入先、価格、納期などのデータを取得する。商品群のデータは、購入希望商品の購入先／価格／納期／購入先の信頼度情報（購入実績／納期遵守率／納期遅れ／購入先資本金／他事業所の購入実績）を含む。

図６は購入先の信頼度情報（購入実績／納期遵守率／納期遅れ／取引先資本金／他事業所の購入実績の５種のパラメータからなる）を示す説明図である。図示の如く、購入実績は過去の件数、納期遵守率は％、納期遅れは日数などの数値で表示される。

購入先資本金も、例えば５０００万円未満と５０００万円以上の２種で表示する。他事業所購入実績は当該の購買担当者ｕ１と異なる事業所での購買担当者ｕ２，．．ｕｎの購入実績（最初の「購入実績」の中に含まれる）である。

購入先の信頼度情報は、これら５種のパラメータに基づいて算出される。算出に際しては、５種のパラメータに、購買担当者ｕ１，ｕ２，．．ｕｎの経験則などから設定される適宜な重み係数を乗じて修正する。

５種のパラメータのうち、購入実績は大きいほど評判が良くて過去に多くの量が購入された、即ち信頼できると考えられるので、重み係数は購入実績が一層増加（強調）されるような数値に設定される。次いで５種のパラメータに設定された重み係数を乗じて得た積の和を求め、その和を信頼度とする。

図５フロー・チャートにおいては次いでＳ１０４に進み、Ｓ１０２で選択された商品群のデータについてそれぞれの商品の価格、納期が購買担当者ｕ１にとって許容範囲内か否か判定し、許容範囲外の商品を削除する。

次いでＳ１０６に進み、残った商品群のそれぞれの購入先の信頼度（Ｓ１０２で算出された）が購買担当者ｕ１にとって基準値内か否か判定し、基準値外の購入先と商品を削除する。

図３の説明に戻ると、次いでＳ１６に進み、選択された商品群のデータを可視化し、可視化されたデータに基づいて商品群の中のいずれかの商品を選定し、選定された商品の購入先からの購入を購買担当者ｕ１に提示する。

図７はその処理を示すサブ・ルーチン・フロー・チャートである。

以下説明すると、Ｓ２００において選択された商品群のうち、価格、納期が許容範囲内で購入先の信頼度が基準値内の商品と購入先のデータ（より具体的にはＳ（＝価格×納期））を表示する。

図８はＳ２００の商品と購入先のデータを示す説明図である。図８において縦軸は価格、横軸は納期を示し、Ｘ，Ｙ軸の矢印が示すように原点から遠ざかるほど価格は高く、納期は長くなるように表示される。図示の便宜のため、商品（品名）は白、黒、ハッチングで示されるが、実際にはコンピュータ１４のディスプレイ１４ｄにカラーで商品（品名）ごとに色を変えて表示される。

図示される商品はＳ１０で過去の生データをクレンジング処理したデータに基づくため、同一購入先から購入した同一商品であっても購買担当者ｕ１，ｕ２，．．ｕｎの購入日時によって通例は相違する。

尚、図８において購買担当者ｕ１がいずれかの商品にカーソルをおくと、購入先の信頼度情報（図６）を表示するように構成される。それに加え、図９に示す如く、価格を棒グラフ化し、中央値、最低値なども表示する。

次いでＳ２０２に進み、Ｓが最小となる商品とその商品の購入先を選定して表示し、そこからの購入を購買担当者ｕ１に提示する。

次いでＳ２０４に進み、購入するか否かを問合せがあり、肯定するとＳ２０６に進み、発注書の作成など購入手続きに進む一方、否定されるときはＳ２０２に戻り、Ｓが続いて最小となる商品を選定して表示し、以後Ｓ２０４で肯定されるまで、上記の処理を繰り返す。

上記した如く、この実施形態にあっては、商品の購入履歴データを経時的に蓄積するデータベース１０と、前記データベース１０にアクセス可能に設けられると共に、プロセッサ１４ａとメモリ１４ｂを少なくとも有するコンピュータ１４とからなる購入先選定システム１であって、前記コンピュータ１４が、前記データベース１０から前記蓄積された購入履歴データを取得し、前記取得した購入履歴データにクレンジング処理を行って分析可能データに変換するデータ変換部（１４ａ１，Ｓ１０）と、購入希望者Ｕ（ｕ１，ｕ２，．．ｕｎ）から購入希望商品が入力されたとき、前記入力された購入希望商品の品名の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて前記データ変換部によって変換された分析可能データの中から前記入力された購入希望商品の品名と同一または類似範囲にある商品群のデータを選択する商品群データ選択部（１４ａ２，Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１００からＳ１０６）と、前記データ選択部によって選択された商品群のデータを可視化し、前記可視化されたデータに基づいて前記商品群の中のいずれかの商品を選定し、前記選定された商品の購入先からの購入を前記購入希望者Ｕに提示する購入先選定部（１４ａ３，Ｓ１６,Ｓ２００からＳ２０６）とを備える如く構成したので、クレンジング処理によって取引先の同一性も含めて分析可能データに変換された格納データに基づき、購入希望商品と同一または類似範囲の商品群のデータを選択して可視化し、その中から購入先を選定することから、購入先を一層最適に選定することができる。

また、前記商品群データ選択部（１４ａ２）によって選択された商品群のデータは、購入先と価格と納期とを少なくとも含むと共に、前記購入先選定部（１４ａ３）は、前記購入先と価格と納期とを少なくとも可視化する（Ｓ１６，Ｓ２００，Ｓ２０２）如く構成したので、購入先を一層最適かつ容易に選定することができる。

また、前記商品群データ選択部（１４ａ２）によって選択された商品群のデータは、購入先と購入先の信頼度情報とを少なくとも含むと共に、前記購入先選定部（１４ａ３）は、前記購入先と購入先の信頼度情報とを少なくとも可視化する（Ｓ１６，Ｓ２００，Ｓ２０２）如く構成したので、信頼のおける購入先を一層最適かつ容易に選定することができる。

また、前記購入先の信頼度情報は、過去の購入実績を少なくとも含む（Ｓ１００からＳ１０２）如く構成したので、同様に信頼のおける購入先を一層最適かつ容易に選定することができる。

また、前記購入先選定部は、前記可視化された商品群のデータの中のいずれかの商品とその購入先を所定の選定基準に従って選定（Ｓ（＝価格×納期））が最小となる商品の購入先を選定する（Ｓ２００からＳ２０６）如く構成したので、一層容易に購入先を選定することができる。

また、この実施形態にあっては、データを経時的に蓄積するデータベース１０と、前記データベース１０にアクセス可能に設けられると共に、プロセッサ１４ａとメモリ１４ｂを少なくとも有するコンピュータ１４とからなる情報提供システム１ａであって、前記コンピュータ１４が、前記データベース１０から前記蓄積されたデータを取得し、前記取得したデータにクレンジング処理を行って分析可能データに変換するデータ変換部（１４ａ１，Ｓ１０）と、ユーザＵ（ｕ１，ｕ２，．．ｕｎ）から要望情報が入力されたとき、前記入力された要望情報の類似度を算出し、前記算出された類似度に従って前記データ変換部によって変換された分析可能データの中から前記入力された要望情報と同一または類似範囲にある情報群のデータを選択するデータ選択部（１４ａ２，Ｓ１２，Ｓ１４，Ｓ１００からＳ１０６）と、前記データ選択部によって選択された同一または類似範囲にある情報群のデータを可視化し、前記可視化されたデータの中のいずれかの情報を選定して前記ユーザに提供する情報提供部（１４ａ３，Ｓ１６，Ｓ２００からＳ２０６）とを備える如く構成したので、クレンジング処理によって分析可能データに変換された格納データに基づき、入力された要望情報と同一または類似範囲の情報群のデータを選択して可視化し、その中から情報を選定することから、情報を一層最適に選定することができる。

また、前記情報提供部は、前記可視化されたデータの中のいずれかの情報を所定の選定基準に従って選定して前記ユーザに提供する（Ｓ２００からＳ２０６）如く構成したので、情報を一層最適かつ容易に選定することができる。

尚、上記から明らかな如く、この発明は購入先の選定あるいは情報の提供に限らず、蓄積されたデータの中から必要な情報を抽出して可視化する技術、あるいは複合的なパラメータから算出される評価値を算出するような技術に全て応用可能である。

１ 購入先選定システム、１ａ 情報提供システム、１０ データベース、１２ ネットワーク、１４ コンピュータ、１４ａ プロセッサ、１４ａ１ データ変換部、１４ａ２ 商品群データ選択部（データ選択部）、１４ａ３ 購入先選定部（情報提供部）、１４ｂ メモリ、１４ｃ 入出力回路、１４ｄ ディスプレイ、１４ｅ 入力機器、Ｕ（ｕ１，ｕ２，．．ｕｎ） 購買担当者（購入希望者）、ユーザ

Claims (7)

1. 商品の購入履歴データを経時的に蓄積するデータベースと、前記データベースにアクセス可能に設けられると共に、プロセッサとメモリを少なくとも有するコンピュータとからなる購入先選定システムであって、前記コンピュータが、
   前記データベースから前記蓄積された購入履歴データを取得し、前記取得した購入履歴データにクレンジング処理を行って分析可能データに変換する分析可能データ変換部と、
   購入希望者から購入希望商品が入力されたとき、前記入力された購入希望商品の品名の類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて前記分析可能データ変換部によって変換された分析可能データの中から前記入力された購入希望商品の品名と同一または類似範囲にある商品群のデータを選択する商品群データ選択部と、
   前記商品群データ選択部によって選択された商品群のデータを可視化し、前記可視化されたデータに基づいて前記商品群の中のいずれかの商品を選定し、前記選定された商品の購入先からの購入を前記購入希望者に提示する購入先選定部と、
   を備えたことを特徴とする購入先選定システム。
2. 前記商品群データ選択部によって選択された商品群のデータは、購入先と価格と納期とを少なくとも含むと共に、前記購入先選定部は、前記購入先と価格と納期とを少なくとも可視化することを特徴とする請求項１に記載の購入先選定システム。
3. 前記商品群データ選択部によって選択された商品群のデータは、購入先と購入先の信頼度情報とを少なくとも含むと共に、前記購入先選定部は、前記購入先と購入先の信頼度情報とを少なくとも可視化することを特徴とする請求項１に記載の購入先選定システム。
4. 前記購入先の信頼度情報は、過去の購入実績を少なくとも含むことを特徴とする請求項３に記載の購入先選定システム。
5. 前記購入先選定部は、前記可視化された商品群のデータの中のいずれかの商品とその購入先を所定の選定基準に従って選定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の購入先選定システム。
6. データを経時的に蓄積するデータベースと、前記データベースにアクセス可能に設けられると共に、プロセッサとメモリを少なくとも有するコンピュータとからなる購入先選定システムであって、前記コンピュータが、
   前記データベースから前記蓄積されたデータを取得し、前記取得したデータにクレンジング処理を行って分析可能データに変換するデータ変換部と、
   ユーザから要望情報が入力されたとき、前記入力された要望情報の類似度を算出し、前記算出された類似度に従って前記分析可能データ変換部によって変換された分析可能データの中から前記入力された要望情報と同一または類似範囲にある情報群のデータを選択するデータ選択部と、
   前記データ選択部によって選択された同一または類似範囲にある情報群のデータを可視化し、前記可視化されたデータの中のいずれかの情報を選定して前記ユーザに提供する情報提供部と、
   を備えたことを特徴とする情報提供システム。
7. 前記情報提供部は、前記可視化されたデータの中のいずれかの情報を所定の選定基準に従って選定して前記ユーザに提供することを特徴とする請求項６に記載の情報提供システム。
   

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