JP3259676B2 - 商品受注日の予測装置および予測方法ならびに該予測方法のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents
商品受注日の予測装置および予測方法ならびに該予測方法のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体Info
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- JP3259676B2 JP3259676B2 JP991498A JP991498A JP3259676B2 JP 3259676 B2 JP3259676 B2 JP 3259676B2 JP 991498 A JP991498 A JP 991498A JP 991498 A JP991498 A JP 991498A JP 3259676 B2 JP3259676 B2 JP 3259676B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般消費者からの
商品の受注時における次回受注日に関し、特に次回受注
日の予測に適したデータベースの構造と、そのデータベ
ースを用いた予測の装置および方法に関する。
商品の受注時における次回受注日に関し、特に次回受注
日の予測に適したデータベースの構造と、そのデータベ
ースを用いた予測の装置および方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の、商品の消費者側からの受注に対
しては、予め商品のある在庫量を設定して、実際の在庫
量がその値を割った時にその差分を基準にして経験的に
補充量を決定して、対処することが多かった。また、販
売店側では、ＰＯＳ（Point ofsales）システム等の活
用により、販売情報をリアルタイムに正確に得る努力が
行われている。
しては、予め商品のある在庫量を設定して、実際の在庫
量がその値を割った時にその差分を基準にして経験的に
補充量を決定して、対処することが多かった。また、販
売店側では、ＰＯＳ（Point ofsales）システム等の活
用により、販売情報をリアルタイムに正確に得る努力が
行われている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】まず問題点として、一
般消費者からの商品の受注時における次回受注日が単純
には予想できないことである。その理由は、消費者心
理、商品の種別、時期等、商品購入に関する変動要素お
よび予測モデルを作成するための説明変数が多く、また
その説明変数の有意性が明らかでなく、予測をすること
が困難なためである。また、消費の傾向等の短期間で動
的に変化するものに対する追従性が高くないために、受
注の量と時期が適切でなく、その結果、売り上げの機会
を失ったり、不良在庫を発生させるという問題もあっ
た。
般消費者からの商品の受注時における次回受注日が単純
には予想できないことである。その理由は、消費者心
理、商品の種別、時期等、商品購入に関する変動要素お
よび予測モデルを作成するための説明変数が多く、また
その説明変数の有意性が明らかでなく、予測をすること
が困難なためである。また、消費の傾向等の短期間で動
的に変化するものに対する追従性が高くないために、受
注の量と時期が適切でなく、その結果、売り上げの機会
を失ったり、不良在庫を発生させるという問題もあっ
た。
【０００４】本発明はこのような事情に鑑みて、一般消
費者からの最寄消費財の受注時における次回受注日を他
の顧客における同一製品の過去の受注情報、および同一
消費者の過去の情報を利用して予測することによって、
事前の商品手配、時機を得た受注活動を行うことによ
り、ルートセールス・通信販売等における営業活動の生
産性・サービスの向上が図れ、同時にその受注による結
果を次回の予測データに反映させて予測精度を上げるこ
とのできる、商品受注日の予測装置および予測方法を提
供することを目的とするものである。
費者からの最寄消費財の受注時における次回受注日を他
の顧客における同一製品の過去の受注情報、および同一
消費者の過去の情報を利用して予測することによって、
事前の商品手配、時機を得た受注活動を行うことによ
り、ルートセールス・通信販売等における営業活動の生
産性・サービスの向上が図れ、同時にその受注による結
果を次回の予測データに反映させて予測精度を上げるこ
とのできる、商品受注日の予測装置および予測方法を提
供することを目的とするものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、消費者を特定する情報および商品を特定する情報を
含む受注情報を入力する入力装置と、上記受注情報を用
いて上記商品の１日あたり商品別平均消費量および分散
を算出する商品別消費数量算定手段と、上記受注情報を
用いて上記消費者ごとの上記商品の消費者別消費量を算
出する消費者別消費数量登録手段と、上記分散を利用し
て、特定の消費者についての上記消費者別消費量の特定
の商品についての商品別平均消費量からの統計的ずれを
算出し、この統計的ずれが所定基準以内の場合には当該
商品別平均消費量を当該消費者の消費量とし、上記統計
的ずれが所定基準を超える場合には上記商品別平均消費
量と上記分散とを用いて算出される上限値または下限値
を当該消費者の消費量とし、この消費量と上記受注情報
に含まれる受注年月日および受注数量とを基に、次回予
測受注日を算出する予測値検索手段と、上記次回予測受
注日を出力する出力装置とを備えてなる商品受注日の予
測装置である。請求項２に記載の発明は、消費者別の受
注情報を記憶する登録情報記憶部と、商品別平均消費量
を記憶する商品別消費数量情報記憶部と、消費者別消費
量を記憶する消費者別消費数量情報記憶部とを備えた商
品受注日の予測装置における商品受注日の予測方法であ
って、消費者を特定する情報および商品を特定する情報
を含む受注情報を入力して上記登録情報記憶部に書き込
む入力手順と、上記登録情報記憶部から読み取った上記
受注情報を用いて上記商品の１日あたり商品別平均消費
量および分散を算出し上記商品別消費数量情報記憶部に
書き込む商品別消費数量算定手順と、上記登録情報記憶
部から読み取った上記受注情報を用いて上記消費者ごと
の上記商品の消費者別消費量を算出し上記消費者別消費
数量情報記憶部に書き込む消費者別消費数量登録手順
と、上記登録情報記憶部から上記受注情報を読み取り、
特定の消費者についての上記消費者別消費量を上記消費
者別消費数量情報記憶部から読み取り、特定の商品の商
品別平均消費量および分散を上記商品別消費数量情報記
憶部から読み取り、当該分散を利用して当該消費者の消
費者別消費量の当該商品別平均消費量からの統計的ずれ
を算出し、この統計的ずれが所定基準以内の場合には当
該商品別平均消費量を当該消費者の消費量とし、上記統
計的ずれが所定基準を超える場合には当該商品別平均消
費量と当該分散とを用いて算出される上限値または下限
値を当該消費者の消費量とし、この消費量と上記受注情
報に含まれる受注年月日および受注数量とを基に、次回
予測受注日を算出する予測値検索手順と、上記次回予測
受注日を出力する出力手順とを含むことを特徴とする商
品受注日の予測方法である。請求項３に記載の発明は、
請求項１に記載の商品受注日の予測装置において、消費
者別の上記受注情報を記憶する登録情報記憶部と、上記
商品別平均消費量を記憶する商品別消費数量情報記憶部
と、上記消費者別消費量を記憶する消費者別消費数量情
報記憶部と、を備え、上記商品別消費数量算定手段と上
記消費者別消費数量登録手段と上記予測値検索手段と
は、上記登録情報記憶部から上記受注情報を読み取り、
上記予測値検索手段は、上記商品別消費数量情報記憶部
から上記商品別平均消費量を読み取るとともに、上記消
費者別消費数量情報記憶部から上記消費者別消費量を読
み取ることを特徴としている。請求項４に記載の発明
は、消費者別の受注情報を記憶する登録情報記憶部と、
商品別平均消費量を記憶する商品別消費数量情報記憶部
と、消費者別消費量を記憶する消費者別消費数量情報記
憶部とを備えたコンピュータに対し、消費者を特定する
情報および商品を特定する情報を含む受注情報を入力し
て上記登録情報記憶部に書き込む入力手順と、 上記登録
情報記憶部から読み取った上記受注情報を用いて上記商
品の１日あたり商品別平均消費量および分散を算出し上
記商品別消費数量情報記憶部に書き込 む商品別消費数量
算定手順と、上記登録情報記憶部から読み取った上記受
注情報を用いて上記消費者ごとの上記商品の消費者別消
費量を算出し上記消費者別消費数量情報記憶部に書き込
む消費者別消費数量登録手順と、上記登録情報記憶部か
ら上記受注情報を読み取り、特定の消費者についての上
記消費者別消費量を上記消費者別消費数量情報記憶部か
ら読み取り、特定の商品の商品別平均消費量および分散
を上記商品別消費数量情報記憶部から読み取り、当該分
散を利用して、当該消費者の消費者別消費量の当該商品
別平均消費量からの統計的ずれを算出し、この統計的ず
れが所定基準以内の場合には当該商品別平均消費量を当
該消費者の消費量とし、上記統計的ずれが所定基準を超
える場合には当該商品別平均消費量と当該分散とを用い
て算出される上限値または下限値を当該消費者の消費量
とし、この消費量と上記受注情報に含まれる受注年月日
および受注数量とを基に、次回予測受注日を算出する予
測値検索手順とを実行させるプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体である。
は、消費者を特定する情報および商品を特定する情報を
含む受注情報を入力する入力装置と、上記受注情報を用
いて上記商品の１日あたり商品別平均消費量および分散
を算出する商品別消費数量算定手段と、上記受注情報を
用いて上記消費者ごとの上記商品の消費者別消費量を算
出する消費者別消費数量登録手段と、上記分散を利用し
て、特定の消費者についての上記消費者別消費量の特定
の商品についての商品別平均消費量からの統計的ずれを
算出し、この統計的ずれが所定基準以内の場合には当該
商品別平均消費量を当該消費者の消費量とし、上記統計
的ずれが所定基準を超える場合には上記商品別平均消費
量と上記分散とを用いて算出される上限値または下限値
を当該消費者の消費量とし、この消費量と上記受注情報
に含まれる受注年月日および受注数量とを基に、次回予
測受注日を算出する予測値検索手段と、上記次回予測受
注日を出力する出力装置とを備えてなる商品受注日の予
測装置である。請求項２に記載の発明は、消費者別の受
注情報を記憶する登録情報記憶部と、商品別平均消費量
を記憶する商品別消費数量情報記憶部と、消費者別消費
量を記憶する消費者別消費数量情報記憶部とを備えた商
品受注日の予測装置における商品受注日の予測方法であ
って、消費者を特定する情報および商品を特定する情報
を含む受注情報を入力して上記登録情報記憶部に書き込
む入力手順と、上記登録情報記憶部から読み取った上記
受注情報を用いて上記商品の１日あたり商品別平均消費
量および分散を算出し上記商品別消費数量情報記憶部に
書き込む商品別消費数量算定手順と、上記登録情報記憶
部から読み取った上記受注情報を用いて上記消費者ごと
の上記商品の消費者別消費量を算出し上記消費者別消費
数量情報記憶部に書き込む消費者別消費数量登録手順
と、上記登録情報記憶部から上記受注情報を読み取り、
特定の消費者についての上記消費者別消費量を上記消費
者別消費数量情報記憶部から読み取り、特定の商品の商
品別平均消費量および分散を上記商品別消費数量情報記
憶部から読み取り、当該分散を利用して当該消費者の消
費者別消費量の当該商品別平均消費量からの統計的ずれ
を算出し、この統計的ずれが所定基準以内の場合には当
該商品別平均消費量を当該消費者の消費量とし、上記統
計的ずれが所定基準を超える場合には当該商品別平均消
費量と当該分散とを用いて算出される上限値または下限
値を当該消費者の消費量とし、この消費量と上記受注情
報に含まれる受注年月日および受注数量とを基に、次回
予測受注日を算出する予測値検索手順と、上記次回予測
受注日を出力する出力手順とを含むことを特徴とする商
品受注日の予測方法である。請求項３に記載の発明は、
請求項１に記載の商品受注日の予測装置において、消費
者別の上記受注情報を記憶する登録情報記憶部と、上記
商品別平均消費量を記憶する商品別消費数量情報記憶部
と、上記消費者別消費量を記憶する消費者別消費数量情
報記憶部と、を備え、上記商品別消費数量算定手段と上
記消費者別消費数量登録手段と上記予測値検索手段と
は、上記登録情報記憶部から上記受注情報を読み取り、
上記予測値検索手段は、上記商品別消費数量情報記憶部
から上記商品別平均消費量を読み取るとともに、上記消
費者別消費数量情報記憶部から上記消費者別消費量を読
み取ることを特徴としている。請求項４に記載の発明
は、消費者別の受注情報を記憶する登録情報記憶部と、
商品別平均消費量を記憶する商品別消費数量情報記憶部
と、消費者別消費量を記憶する消費者別消費数量情報記
憶部とを備えたコンピュータに対し、消費者を特定する
情報および商品を特定する情報を含む受注情報を入力し
て上記登録情報記憶部に書き込む入力手順と、 上記登録
情報記憶部から読み取った上記受注情報を用いて上記商
品の１日あたり商品別平均消費量および分散を算出し上
記商品別消費数量情報記憶部に書き込 む商品別消費数量
算定手順と、上記登録情報記憶部から読み取った上記受
注情報を用いて上記消費者ごとの上記商品の消費者別消
費量を算出し上記消費者別消費数量情報記憶部に書き込
む消費者別消費数量登録手順と、上記登録情報記憶部か
ら上記受注情報を読み取り、特定の消費者についての上
記消費者別消費量を上記消費者別消費数量情報記憶部か
ら読み取り、特定の商品の商品別平均消費量および分散
を上記商品別消費数量情報記憶部から読み取り、当該分
散を利用して、当該消費者の消費者別消費量の当該商品
別平均消費量からの統計的ずれを算出し、この統計的ず
れが所定基準以内の場合には当該商品別平均消費量を当
該消費者の消費量とし、上記統計的ずれが所定基準を超
える場合には当該商品別平均消費量と当該分散とを用い
て算出される上限値または下限値を当該消費者の消費量
とし、この消費量と上記受注情報に含まれる受注年月日
および受注数量とを基に、次回予測受注日を算出する予
測値検索手順とを実行させるプログラムを記録したコン
ピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【０００６】
【発明の実施の形態】最初に本発明の概要を説明する。
本発明では、一般消費者の購買行動を１世帯単位でとら
え、その１世帯あたりの受注年月日と受注商品名と受注
数量を１単位情報として取り扱う。第１の予測は予測の
対象者の過去の受注間隔とその期間の受注数量から１日
単位の平均消費数量を算定し、前回受注日からの経過日
数とその時の受注数量から消費者の在庫が無くなる日を
予測し予測情報利用者に通知する。第２の予測は同一商
品に関する他顧客の実績情報をもとに算出された１日単
位の予測情報を予測情報利用者に通知する。
本発明では、一般消費者の購買行動を１世帯単位でとら
え、その１世帯あたりの受注年月日と受注商品名と受注
数量を１単位情報として取り扱う。第１の予測は予測の
対象者の過去の受注間隔とその期間の受注数量から１日
単位の平均消費数量を算定し、前回受注日からの経過日
数とその時の受注数量から消費者の在庫が無くなる日を
予測し予測情報利用者に通知する。第２の予測は同一商
品に関する他顧客の実績情報をもとに算出された１日単
位の予測情報を予測情報利用者に通知する。
【０００７】入力した受注情報を元に全消費者をまとめ
て商品別の１日当たりの平均消費量を算定する。入力し
た受注情報を元に消費者別商品別の１日当たりの平均消
費量を算定する。上記２通りの情報を利用し、予測を行
う対象の消費者にとって適切な１日当たりの消費量を求
め、前回受注数量から１日単位で減算を行い数量が０以
下になった時点を予測する次回受注日として採用する。
て商品別の１日当たりの平均消費量を算定する。入力し
た受注情報を元に消費者別商品別の１日当たりの平均消
費量を算定する。上記２通りの情報を利用し、予測を行
う対象の消費者にとって適切な１日当たりの消費量を求
め、前回受注数量から１日単位で減算を行い数量が０以
下になった時点を予測する次回受注日として採用する。
【０００８】次に本発明の実施の形態について、最初に
その構成を図１のブロック図を用いて詳細に説明する。
図１を参照すると、本実施形態はキーボード等の入力装
置１と、プログラム制御により動作するデータ処理装置
２と、情報を記憶する記憶装置３と、ディスプレイ装置
や印刷処理装置の出力装置４とを含む。記憶装置３は登
録情報記憶部３１と商品別消費数量情報記憶部３２と消
費者別消費数量情報記憶部３３を備えている。登録情報
記憶部３１に記憶される情報の論理的構成は以下の通り
である（図示せず）。 消費者コード（３１−１） 受注年月日（３１−２） 受注商品コード（３１−３） 受注数量（３１−４）
その構成を図１のブロック図を用いて詳細に説明する。
図１を参照すると、本実施形態はキーボード等の入力装
置１と、プログラム制御により動作するデータ処理装置
２と、情報を記憶する記憶装置３と、ディスプレイ装置
や印刷処理装置の出力装置４とを含む。記憶装置３は登
録情報記憶部３１と商品別消費数量情報記憶部３２と消
費者別消費数量情報記憶部３３を備えている。登録情報
記憶部３１に記憶される情報の論理的構成は以下の通り
である（図示せず）。 消費者コード（３１−１） 受注年月日（３１−２） 受注商品コード（３１−３） 受注数量（３１−４）
【０００９】ここで、消費者コード（３１−１）は、受
注を行う消費者の世帯を１単位とした便宜上の識別情報
で、１世帯単位に一意となるように付した情報である。
受注商品コード（３１−３）は、受注を行う商品に対し
て一意となるように付番した便宜上の識別情報である。
商品別消費数量情報記憶部３２に記憶される情報の論理
的構成は以下の通りである（図示せず）。 商品コード（３２−１） 対象月日（３２−２） 平均消費数量（３２−３） 消費数量分散（３２−４） サンプル件数（３２−５）
注を行う消費者の世帯を１単位とした便宜上の識別情報
で、１世帯単位に一意となるように付した情報である。
受注商品コード（３１−３）は、受注を行う商品に対し
て一意となるように付番した便宜上の識別情報である。
商品別消費数量情報記憶部３２に記憶される情報の論理
的構成は以下の通りである（図示せず）。 商品コード（３２−１） 対象月日（３２−２） 平均消費数量（３２−３） 消費数量分散（３２−４） サンプル件数（３２−５）
【００１０】商品別消費数量情報記憶部３２の情報は商
品コード（３２−１）と対象月日（３２−２）の組み合
わせで平均消費数量（３２−３）と消費数量分散（３２
−４）とサンプル件数（３２−５）が一意となる情報構
成をとる。つまり、商品コード（３２−１）と対象月日
（３２−２）が商品別消費数量情報記憶部３２の情報の
論理的構成の検索用情報となる。消費者別消費数量情報
記憶部３３に記憶される情報の論理的構成は以下の通り
である。 消費者コード（３３−１） 商品コード（３３−２） 対象月日（３３−３） 使用数量（３３−４）
品コード（３２−１）と対象月日（３２−２）の組み合
わせで平均消費数量（３２−３）と消費数量分散（３２
−４）とサンプル件数（３２−５）が一意となる情報構
成をとる。つまり、商品コード（３２−１）と対象月日
（３２−２）が商品別消費数量情報記憶部３２の情報の
論理的構成の検索用情報となる。消費者別消費数量情報
記憶部３３に記憶される情報の論理的構成は以下の通り
である。 消費者コード（３３−１） 商品コード（３３−２） 対象月日（３３−３） 使用数量（３３−４）
【００１１】消費者別使用数量記憶部３３の情報は消費
者コード（３３−１）と商品コード（３３−２）と対象
月日（３３−３）の組み合わせで使用数量（３３−４）
が一意となる情報構成をとる。つまり、消費者コード
（３３−１）と商品コード（３３−２）と対象月日（３
３−３）が消費者別使用数量記憶部３３の情報の論理的
構成の検索用情報となる。
者コード（３３−１）と商品コード（３３−２）と対象
月日（３３−３）の組み合わせで使用数量（３３−４）
が一意となる情報構成をとる。つまり、消費者コード
（３３−１）と商品コード（３３−２）と対象月日（３
３−３）が消費者別使用数量記憶部３３の情報の論理的
構成の検索用情報となる。
【００１２】プログラム制御により動作するデータ処理
装置２はデータ登録手段２１と商品別消費数量算定手段
２２と消費者別消費数量情報登録手段２３と予測値検索
手段２４とを含む。データ登録手段２１は、入力装置１
より入力された情報をそれぞれ登録情報記憶部３１に登
録する手段を有する。商品別消費数量算定手段２２は、
登録情報記憶部３１の情報を受注商品コード順かつ消費
者コード順かつ受注年月日の昇順に順次読みとり、商品
コードと月日毎に平均消費数量、分散（δ■2）、サン
プル数を計算し商品別消費数量情報記憶部３２に登録す
る手段を有する。
装置２はデータ登録手段２１と商品別消費数量算定手段
２２と消費者別消費数量情報登録手段２３と予測値検索
手段２４とを含む。データ登録手段２１は、入力装置１
より入力された情報をそれぞれ登録情報記憶部３１に登
録する手段を有する。商品別消費数量算定手段２２は、
登録情報記憶部３１の情報を受注商品コード順かつ消費
者コード順かつ受注年月日の昇順に順次読みとり、商品
コードと月日毎に平均消費数量、分散（δ■2）、サン
プル数を計算し商品別消費数量情報記憶部３２に登録す
る手段を有する。
【００１３】消費者別消費数量情報登録手段２３は、登
録情報記憶部３１の情報を消費者コード順かつ商品コー
ド順かつ受注年月日の昇順に順次読みとり、消費者コー
ドかつ月日毎に使用数量を計算し消費者別消費数量情報
記憶部３３に登録する手段を有する。予測値検索手段２
４は入力装置から入力された消費者コードと現在の日付
から登録情報記憶部３１と商品別消費数量情報記憶部３
２と消費者別消費数量情報記憶部３３を参照し出力装置
にその消費者の次回購入日の予測結果を出力する機能を
有する。
録情報記憶部３１の情報を消費者コード順かつ商品コー
ド順かつ受注年月日の昇順に順次読みとり、消費者コー
ドかつ月日毎に使用数量を計算し消費者別消費数量情報
記憶部３３に登録する手段を有する。予測値検索手段２
４は入力装置から入力された消費者コードと現在の日付
から登録情報記憶部３１と商品別消費数量情報記憶部３
２と消費者別消費数量情報記憶部３３を参照し出力装置
にその消費者の次回購入日の予測結果を出力する機能を
有する。
【００１４】続いて、本実施形態の動作を説明する。入
力装置１より入力された受注情報（消費者コード、受注
年月日、受注商品コード、受注数量）はデータ登録手段
２１をによって登録情報記憶部３１に格納される。日次
処理（１日に一回起動させるプロセス）として商品別消
費数量算定手段２２が起動され、起動された商品別消費
数量算定手段２２は登録情報記憶部３１の情報を受注商
品コード順かつ消費者コード順かつ受注年月日の昇順に
順次読みとり、商品コードかつ月日毎に平均消費数量、
分散（δ■2）、サンプル数を計算し商品別消費数量情
報記憶部３２に登録する。
力装置１より入力された受注情報（消費者コード、受注
年月日、受注商品コード、受注数量）はデータ登録手段
２１をによって登録情報記憶部３１に格納される。日次
処理（１日に一回起動させるプロセス）として商品別消
費数量算定手段２２が起動され、起動された商品別消費
数量算定手段２２は登録情報記憶部３１の情報を受注商
品コード順かつ消費者コード順かつ受注年月日の昇順に
順次読みとり、商品コードかつ月日毎に平均消費数量、
分散（δ■2）、サンプル数を計算し商品別消費数量情
報記憶部３２に登録する。
【００１５】これによって、今までの受注情報からある
商品の一年におけるある月日１日の１消費者あたりの平
均消費数量、その分散、およびその情報の基となったサ
ンプルの数を得ることができる。ただし、商品別消費数
量算定手段２２で言う平均消費数量の元情報は登録情報
記憶部３１の情報のうち同一消費者における同一商品の
２回の受注情報から受注間隔を算定し、その日数を前回
受注の数量で割ることによって得る。
商品の一年におけるある月日１日の１消費者あたりの平
均消費数量、その分散、およびその情報の基となったサ
ンプルの数を得ることができる。ただし、商品別消費数
量算定手段２２で言う平均消費数量の元情報は登録情報
記憶部３１の情報のうち同一消費者における同一商品の
２回の受注情報から受注間隔を算定し、その日数を前回
受注の数量で割ることによって得る。
【００１６】以下に具体的な例として、（例）を掲げ
る。 （例）登録情報記憶部３１の情報として以下の情報が存
在していた時、 商品コード 消費者コード 受注年月日 受注数量 情報１ Ｓ００１ Ｂ００１ １９９７年５月 １日 ２８個 情報２ Ｓ００１ Ｂ００１ １９９７年５月１５日 １３個 同一消費者が同一商品を２回発注したことが判定でき
る。情報１の情報と情報２の情報における受注年月日の
差から発注間隔は１４日であることがわかる。情報１の
発注数量からその発注間隔に使用した数量は２８個と見
なし、５月２日から５月１５までの１４日間における１
日あたりの消費量は２個とする。
（例、終わり）
る。 （例）登録情報記憶部３１の情報として以下の情報が存
在していた時、 商品コード 消費者コード 受注年月日 受注数量 情報１ Ｓ００１ Ｂ００１ １９９７年５月 １日 ２８個 情報２ Ｓ００１ Ｂ００１ １９９７年５月１５日 １３個 同一消費者が同一商品を２回発注したことが判定でき
る。情報１の情報と情報２の情報における受注年月日の
差から発注間隔は１４日であることがわかる。情報１の
発注数量からその発注間隔に使用した数量は２８個と見
なし、５月２日から５月１５までの１４日間における１
日あたりの消費量は２個とする。
（例、終わり）
【００１７】商品別消費数量算定手段２２の処理終了
後、消費者別消費数量情報登録手段２３が起動される。
消費者別消費数量情報登録手段２３は、登録情報記憶部
３１の情報を消費者コード順かつ商品コード順かつ受注
年月日の昇順に順次読みとり、消費者コードかつ月日毎
に使用数量を計算し消費者別消費数量情報記憶部３３に
登録する。これによって今までの受注情報から、ある消
費者のある商品について、一年におけるある月日１日の
平均消費数量を得ることができる。
後、消費者別消費数量情報登録手段２３が起動される。
消費者別消費数量情報登録手段２３は、登録情報記憶部
３１の情報を消費者コード順かつ商品コード順かつ受注
年月日の昇順に順次読みとり、消費者コードかつ月日毎
に使用数量を計算し消費者別消費数量情報記憶部３３に
登録する。これによって今までの受注情報から、ある消
費者のある商品について、一年におけるある月日１日の
平均消費数量を得ることができる。
【００１８】消費者別消費数量情報登録手段２３におけ
る平均消費数量の基情報に関しては商品別消費数量算定
手段２２と同様である。予測値検索手段２４はデータ登
録手段２１によって格納された登録情報記憶部３１の情
報と、商品別消費数量算定手段２２で作成された、商品
別消費枢要情報記憶部３２の情報と、消費者別消費数量
情報登録手段２３で作成された消費者別消費数量情報記
憶部３３の情報を利用して消費者のある商品の次回購入
日の予測を行う。
る平均消費数量の基情報に関しては商品別消費数量算定
手段２２と同様である。予測値検索手段２４はデータ登
録手段２１によって格納された登録情報記憶部３１の情
報と、商品別消費数量算定手段２２で作成された、商品
別消費枢要情報記憶部３２の情報と、消費者別消費数量
情報登録手段２３で作成された消費者別消費数量情報記
憶部３３の情報を利用して消費者のある商品の次回購入
日の予測を行う。
【００１９】次に、上記予測値検索手段２４処理の流れ
を示すフローチャートである図２を参照すると、予測値
検索手段２４は入力装置１で入力された消費者コード、
商品コードを取り込む（ステップＳ１）。取り込んだ情
報をもとに登録情報記憶部３１を参照し、同一の消費者
コード、商品コードを持つ最新の受注年月日の情報を検
索する（ステップＳ２）。登録情報記憶部３１に該当す
る消費者コード、商品コードを持つ情報が存在しない場
合は予測できない旨を出力装置に出力し（ステップＳ
３）終了する。登録情報記憶部３１に該当する消費者コ
ード、商品コードを持つ情報が存在する場合は、商品コ
ードとステップＳ２で検索した最新の受注月日を起点に
して商品別消費数量情報記憶部３２を、消費者コードと
ステップＳ２で検索した最新の受注月日を起点にして消
費者別消費数量情報記憶部３３をそれぞれ検索する。
（ステップＳ５）
を示すフローチャートである図２を参照すると、予測値
検索手段２４は入力装置１で入力された消費者コード、
商品コードを取り込む（ステップＳ１）。取り込んだ情
報をもとに登録情報記憶部３１を参照し、同一の消費者
コード、商品コードを持つ最新の受注年月日の情報を検
索する（ステップＳ２）。登録情報記憶部３１に該当す
る消費者コード、商品コードを持つ情報が存在しない場
合は予測できない旨を出力装置に出力し（ステップＳ
３）終了する。登録情報記憶部３１に該当する消費者コ
ード、商品コードを持つ情報が存在する場合は、商品コ
ードとステップＳ２で検索した最新の受注月日を起点に
して商品別消費数量情報記憶部３２を、消費者コードと
ステップＳ２で検索した最新の受注月日を起点にして消
費者別消費数量情報記憶部３３をそれぞれ検索する。
（ステップＳ５）
【００２０】検索結果として以下の３種のパターンがあ
り得る。 （１）商品別消費数量情報記憶部３２、消費者別消費数
量情報記憶部３３ともに存在しない場合。 （２）商品別消費数量情報記憶部３２に存在し、消費者
別消費数量情報記憶部３３に存在しない場合。 （３）商品別消費数量情報記憶部３２、消費者別消費数
量情報記憶部３３ともに存在する場合。
り得る。 （１）商品別消費数量情報記憶部３２、消費者別消費数
量情報記憶部３３ともに存在しない場合。 （２）商品別消費数量情報記憶部３２に存在し、消費者
別消費数量情報記憶部３３に存在しない場合。 （３）商品別消費数量情報記憶部３２、消費者別消費数
量情報記憶部３３ともに存在する場合。
【００２１】ここで、（１）のパターンについては、同
一商品に関する登録情報が充分に存在する場合あり得な
いことであるとして棄却する。よって、（２）のパター
ン、（３）のパターンについて、計算処理（ステップＳ
６、ステップＳ７）について説明する。
一商品に関する登録情報が充分に存在する場合あり得な
いことであるとして棄却する。よって、（２）のパター
ン、（３）のパターンについて、計算処理（ステップＳ
６、ステップＳ７）について説明する。
【００２２】（２）のパターン その消費者にとってその月日の消費数量は未知な訳だか
ら、商品別消費数量情報記憶部３２の平均消費数量を適
用する。 （３）のパターン その月日の消費量については他消費者を含めた一般的な
平均消費数量と、その消費者固有の消費数量が得られた
わけであるから、これら二つの情報を比較検討してどち
らの情報を採用するか決定する必要がある。その判定式
を以下の通りとする。
ら、商品別消費数量情報記憶部３２の平均消費数量を適
用する。 （３）のパターン その月日の消費量については他消費者を含めた一般的な
平均消費数量と、その消費者固有の消費数量が得られた
わけであるから、これら二つの情報を比較検討してどち
らの情報を採用するか決定する必要がある。その判定式
を以下の通りとする。
【００２３】消費者における商品の消費数量のばらつき
は正規分布に則っているものとし、商品別消費数量情報
記憶部３２の平均消費数量と分散を利用し、消費者別消
費数量情報記憶部３３の消費数量が商品別消費数量情報
記憶部３２の平均消費数量から前後４０％以内の場合
は、商品別消費数量情報記憶部３２の平均消費数量を採
用し、情報記憶部３３の消費数量が商品別消費数量情報
記憶部３２の平均消費数量の前後４０％を上回るもしく
は下回る場合はそれぞれ商品別消費数量情報記憶部３２
の平均消費数量の上限値、下限値をその消費者の消費数
量として採用する。上限値、下限値はそれぞれ以下のよ
うに定義する。
は正規分布に則っているものとし、商品別消費数量情報
記憶部３２の平均消費数量と分散を利用し、消費者別消
費数量情報記憶部３３の消費数量が商品別消費数量情報
記憶部３２の平均消費数量から前後４０％以内の場合
は、商品別消費数量情報記憶部３２の平均消費数量を採
用し、情報記憶部３３の消費数量が商品別消費数量情報
記憶部３２の平均消費数量の前後４０％を上回るもしく
は下回る場合はそれぞれ商品別消費数量情報記憶部３２
の平均消費数量の上限値、下限値をその消費者の消費数
量として採用する。上限値、下限値はそれぞれ以下のよ
うに定義する。
【００２４】上限値＝（３２の平均消費数量）＋１．２
８＊（３２の分散（δ）） 下限値＝（３２の平均消費数量）−１．２８＊（３２の
分散（δ）） （ここで ３２とは商品別消費数量情報記憶部のことで
ある）
８＊（３２の分散（δ）） 下限値＝（３２の平均消費数量）−１．２８＊（３２の
分散（δ）） （ここで ３２とは商品別消費数量情報記憶部のことで
ある）
【００２５】上述の（２）および（３）でそれぞれ採用
した消費者の消費数量を登録情報記憶部３１から得た受
注数量から減算し、減算した結果が０以下になっていな
ければ、該当月日＋１日目についてステップＳ５、ステ
ップＳ６のステップを実行する。該当月日＋ｎ日目での
減算処理結果が０以下になっていれば、その該当月日＋
ｎ日目を次回予測受注日とする（ステップＳ７）。その
予測受注日を出力装置に出力して処理を終了させる（ス
テップＳ８）。
した消費者の消費数量を登録情報記憶部３１から得た受
注数量から減算し、減算した結果が０以下になっていな
ければ、該当月日＋１日目についてステップＳ５、ステ
ップＳ６のステップを実行する。該当月日＋ｎ日目での
減算処理結果が０以下になっていれば、その該当月日＋
ｎ日目を次回予測受注日とする（ステップＳ７）。その
予測受注日を出力装置に出力して処理を終了させる（ス
テップＳ８）。
【００２６】
【発明の効果】以上、説明したように、この発明による
商品受注日の予測装置および予測方法によれば、下記の
効果を得ることができる。 １．受注情報を入力しておくことにより、その顧客（消
費者）の次回の受注予定日をその消費者の以前の消費数
量、他の消費者の一般的な消費数量の両方から判断し予
測を行うことができる。その理由は、本発明は消費者の
ある商品に関する消費数量のばらつきは正規分布にのっ
とっているものと仮定し、その確率分布の平均値から前
後４０％以内は誤差の範疇として処理しているからであ
る。
商品受注日の予測装置および予測方法によれば、下記の
効果を得ることができる。 １．受注情報を入力しておくことにより、その顧客（消
費者）の次回の受注予定日をその消費者の以前の消費数
量、他の消費者の一般的な消費数量の両方から判断し予
測を行うことができる。その理由は、本発明は消費者の
ある商品に関する消費数量のばらつきは正規分布にのっ
とっているものと仮定し、その確率分布の平均値から前
後４０％以内は誤差の範疇として処理しているからであ
る。
【００２７】２．予測を行おうとしている消費者以外の
他の消費者の情報が、予測値に反映されることである。
その理由は、該当する商品に関して、すべての消費者の
情報をサンプルとして適用し、予測時にその情報を利用
するからである。
他の消費者の情報が、予測値に反映されることである。
その理由は、該当する商品に関して、すべての消費者の
情報をサンプルとして適用し、予測時にその情報を利用
するからである。
【図１】 本発明の実施の形態の構成を示すブロック図
である。
である。
【図２】 本発明の予測値検索手段２４の動作の説明を
示す流れ図である。
示す流れ図である。
１ 入力装置 ２ データ処理装置 ３ 記憶装置 ４ 出力装置 ２１ データ登録手段 ２２ 商品別消費数量算定手段 ２３ 消費者別消費数量情報登録手段 ２４ 予測値検索手段 ３１ 登録情報記憶部 ３２ 商品別消費数量情報記憶部 ３３ 消費者別消費数量情報記憶部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/60 170 G06F 17/60 172 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (4)
- 【請求項１】 消費者を特定する情報および商品を特定
する情報を含む受注情報を入力する入力装置と、 上記受注情報を用いて上記商品の１日あたり商品別平均
消費量および分散を算出する商品別消費数量算定手段
と、 上記受注情報を用いて上記消費者ごとの上記商品の消費
者別消費量を算出する消費者別消費数量登録手段と、上記分散を利用して、特定の消費者についての上記消費
者別消費量の特定の商品についての商品別平均消費量か
らの統計的ずれを算出し、この統計的ずれが所定基準以
内の場合には当該商品別平均消費量を当該消費者の消費
量とし、上記統計的ずれが所定基準を超える場合には上
記商品別平均消費量と上記分散とを用いて算出される上
限値または下限値を当該消費者の消費量とし、この消費
量と 上記受注情報に含まれる受注年月日および受注数量
とを基に、次回予測受注日を算出する予測値検索手段
と、 上記次回予測受注日を出力する出力装置とを備えてなる
商品受注日の予測装置。 - 【請求項２】 消費者別の受注情報を記憶する登録情報
記憶部と、商品別平均消費量を記憶する商品別消費数量
情報記憶部と、消費者別消費量を記憶する消費者別消費
数量情報記憶部とを備えた商品受注日の予測装置におけ
る商品受注日の予測方法であって、 消費者を特定する情報および商品を特定する情報を含む
受注情報を入力して上記登録情報記憶部に書き込む入力
手順と、上記登録情報記憶部から読み取った 上記受注情報を用い
て上記商品の１日あたり商品別平均消費量および分散を
算出し上記商品別消費数量情報記憶部に書き込む商品別
消費数量算定手順と、上記登録情報記憶部から読み取った 上記受注情報を用い
て上記消費者ごとの上記商品の消費者別消費量を算出し
上記消費者別消費数量情報記憶部に書き込む消費者別消
費数量登録手順と、上記登録情報記憶部から上記受注情報を読み取り、特定
の消費者についての上 記消費者別消費量を上記消費者別
消費数量情報記憶部から読み取り、特定の商品の商品別
平均消費量および分散を上記商品別消費数量情報記憶部
から読み取り、当該分散を利用して当該消費者の消費者
別消費量の当該商品別平均消費量からの統計的ずれを算
出し、この統計的ずれが所定基準以内の場合には当該商
品別平均消費量を当該消費者の消費量とし、上記統計的
ずれが所定基準を超える場合には当該商品別平均消費量
と当該分散とを用いて算出される上限値または下限値を
当該消費者の消費量とし、この消費量と 上記受注情報に
含まれる受注年月日および受注数量とを基に、次回予測
受注日を算出する予測値検索手順と、 上記次回予測受注日を出力する出力手順とを含むことを
特徴とする商品受注日の予測方法。 - 【請求項３】 消費者別の上記受注情報を記憶する登録
情報記憶部と、 上記商品別平均消費量を記憶する商品別消費数量情報記
憶部と、 上記消費者別消費量を記憶する消費者別消費数量情報記
憶部と、 を備え、 上記商品別消費数量算定手段と上記消費者別消費数量登
録手段と上記予測値検索手段とは、上記登録情報記憶部
から上記受注情報を読み取り、 上記予測値検索手段は、上記商品別消費数量情報記憶部
から上記商品別平均消費量を読み取るとともに、上記消
費者別消費数量情報記憶部から上記消費者別消費量を読
み取ることを特徴とする請求項１記載の商品受注日の予
測装置。 - 【請求項４】 消費者別の受注情報を記憶する登録情報
記憶部と、商品別平均消費量を記憶する商品別消費数量
情報記憶部と、消費者別消費量を記憶する消費者別消費
数量情報記憶部とを備えたコンピュータに対し、 消費者を特定する情報および商品を特定する情報を含む
受注情報を入力して上記登録情報記憶部に書き込む入力
手順と、 上記登録情報記憶部から読み取った 上記受注情報を用い
て上記商品の１日あたり商品別平均消費量および分散を
算出し上記商品別消費数量情報記憶部に書き込む商品別
消費数量算定手順と、上記登録情報記憶部から読み取った 上記受注情報を用い
て上記消費者ごとの上記商品の消費者別消費量を算出し
上記消費者別消費数量情報記憶部に書き込む消費者別消
費数量登録手順と、上記登録情報記憶部から上記受注情報を読み取り、特定
の消費者についての上記消費者別消費量を上記消費者別
消費数量情報記憶部から読み取り、特定の商品の商品別
平均消費量および分散を上記商品別消費数量情報記憶部
から読み取り、当該 分散を利用して、当該消費者の消費
者別消費量の当該商品別平均消費量からの統計的ずれを
算出し、この統計的ずれが所定基準以内の場合には当該
商品別平均消費量を当該消費者の消費量とし、上記統計
的ずれが所定基準を超える場合には当該商品別平均消費
量と当該分散とを用いて算出される上限値または下限値
を当該消費者の消費量とし、この消費量と上記受注情報
に含まれる受注年月日および受注数量とを基に、次回予
測受注日を算出する予測値検索手順と、 を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP991498A JP3259676B2 (ja) | 1998-01-21 | 1998-01-21 | 商品受注日の予測装置および予測方法ならびに該予測方法のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP991498A JP3259676B2 (ja) | 1998-01-21 | 1998-01-21 | 商品受注日の予測装置および予測方法ならびに該予測方法のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11213053A JPH11213053A (ja) | 1999-08-06 |
| JP3259676B2 true JP3259676B2 (ja) | 2002-02-25 |
Family
ID=11733383
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP991498A Expired - Fee Related JP3259676B2 (ja) | 1998-01-21 | 1998-01-21 | 商品受注日の予測装置および予測方法ならびに該予測方法のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3259676B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004509410A (ja) * | 2000-09-13 | 2004-03-25 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 商品の付属品を販売する方法及びシステム |
| JP2002169916A (ja) * | 2000-11-30 | 2002-06-14 | Fuji Xerox Co Ltd | 消費者支援システム |
| JP5001313B2 (ja) * | 2009-02-26 | 2012-08-15 | ヤフー株式会社 | ネットショッピング管理装置 |
| JP5523222B2 (ja) * | 2010-06-30 | 2014-06-18 | 楽天株式会社 | 商品情報提供システム、商品情報提供装置、商品情報提供方法及びプログラム |
| JP5038519B1 (ja) * | 2011-04-28 | 2012-10-03 | 楽天株式会社 | 購入管理装置、購入管理方法及び購入管理プログラム |
-
1998
- 1998-01-21 JP JP991498A patent/JP3259676B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH11213053A (ja) | 1999-08-06 |
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|---|---|---|---|
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