JP5786001B2 - 需要予測装置およびプログラム - Google Patents

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ような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、公知の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。

スーパーマーケットなどの大規模小売店では、同一商品かつ同一販売価格であっても、販売形態によりその購買数は大きく異なる場合が多い。例えば、集客等のために特定の商品を日時限定で安価に提供する、所謂特売オペレーションにおいて、同一商品かつ同一販売価格の特売であっても、販売期間（陳列期間：タイムサービスなどの数時間、特定の曜日１日限り、週末のみの２日から３日間、１週間連続、１ヶ月あるいはそれ以上の連続など）、購買数は異なることになる。

そこで、従来の重回帰分析を用いた需要予測では、目的変数である購買数の変動因子として販売価格を用いることが試行されている。また、目的変数である購買数の変動因子としての販売価格と同様に、販売形態実施期間、陳列位置、陳列数、広告宣伝方法、販売促進方法等を変動因子として用いることも試行されている。

加えて、購買数の変動因子として、近隣の競合他社の店舗のチラシ情報（販売価格）を利用することも考えられている。しかしながら、購買数の変動因子として近隣の競合他社の店舗のチラシ情報（販売価格）を利用する場合、過去データとして他社店舗のチラシから特売価格を毎回抽出して変動因子として保存する必要がある。

本発明が解決しようとする課題は、競合他社の商品の販売価格である他社価格を収集して購買数の予測計算に用い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、入力受付部と、データ集計部と、予測購買数算出部と、を備える。前記入力受付部は、特売の企画に係る目的変数である購買数の変動因子を含む特売企画データ、および前記特売企画データに関連付けられた商品情報を含む単品購買実績データを表示するデータ表示エリアを有している編集画面を外部装置に表示させ、当該データ表示エリアに表示された前記特売企画データの変動因子の編集を受け付ける。前記データ集計部は、競合他社の商品の販売価格である他社価格を含む電子情報から当該他社価格を収集して前記変動因子として記憶部に記憶する。前記予測購買数算出部は、前記データ集計部により収集された前記他社価格を含む前記変動因子に対する前記入力受付部を介した編集を受けた前記特売企画データに応じ、前記単品購買実績データに対する購買数の予測計算を実行する。

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、競合他社のネットスーパーの商品購入画面の一例を示す図である。 図５は、他社価格ＤＢのデータ構成の一例を示す模式図である。 図６は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。 図７は、特売企画データの更新処理を含む需要予測処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。 図９は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。 図１０は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。 図１１は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。 図１２は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。 図１３は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。 図１４は、需要予測設定画面の一例を示す正面図である。

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通信により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プラグイン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（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、グラフィックスの表示や音声・動画再生などを行うフレームワークである。

また、一般的には、コンピュータ３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などの各種の光ディスク、各種光磁気ディスク、フレキシブルディスクなどの各種磁気ディスク、半導体メモリ等の各種方式のメディア等の記憶媒体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。このため、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も、アプリケーションプログラムを記憶する記憶媒体となり得る。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各コンピュータ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。

ここで、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３に示すように、本部システムを構成する各コンピュータ３の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１００、特売企画支援システム１２１、発注数決定支援システム１２２、発注システム１２３を実現する。

発注数決定支援システム１２２はサブシステムともいうべきものであり、各端末と接続され、各担当者と本部の需要予測装置１００とをつなぐインタフェースとして機能する。

特売企画支援システム１２１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。特売企画とは、例えば、スーパーマーケットの本部において、商品カテゴリー別のバイヤーの特売企画担当者としての業務とする。そして、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（名称）、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。そして、特売企画支援システム１２１は、需要の予測を行う際に、これら入力された情報を、需要予測装置１００の入力受付部１１４に出力する。

また、発注数決定支援システム１２２は、特売品および通常価格で販売される定番品の発注数を決定する複数の店舗発注端末１２５と接続されている。店舗発注端末１２５は、店舗の発注担当者が特売品および定番品の発注数を過去実績や推奨情報を参照して入力するものである。そして、発注数決定支援システム１２２は、各店舗の店舗発注端末１２５と通信等を行うことで、各店舗の発注数を決定するためのシステムとする。発注システム１２３は、発注数決定支援システム１２２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。

発注システム１２３は、需要予測装置１００と連携する外部システムであって、特売品および定番品の商品コード、発注数、納品日、仕入れ価格等の発注データを受取り、卸、メーカ等に送信する。

需要予測装置１００は、記憶部１１１と、データ集計部１１２と、予測購買数算出部１１３と、入力受付部１１４と、を備える。

記憶部１１１は、ＰＯＳデータデータベースと、発注データデータベースと、廃棄データデータベースと、企画マスタデータベースと、商品マスタデータベースと、発注マスタデータベースと、気象データデータベースと、を備える。また、記憶部１１１は、需要予測装置１００のみならず、他の端末やシステムで利用される情報も管理する。また、記憶部１１１は需要予測装置１００に内蔵されるのみならず、外部にデータベースサーバとして需要予測装置１００と異なる構成としても良い。

ＰＯＳデータデータベースは、レシート明細等に対して掲載される各店舗のＰＯＳデータを管理する。発注データデータベースは、各店舗の商品の発注データを管理する。廃棄データデータベースは、各店舗の商品の廃棄データを管理する。

商品マスタデータベースは、商品コード、商品名、商品分類等の商品基本データを管理する。企画マスタデータベースは、特売品コード、特売価格、特売日、ちらし掲載等の特売企画データを管理する。発注マスタデータベースは、商品コード、発注ロット等の発注基本データを管理する。

気象データデータベースは、気温、湿度、降水量等の気象過去データおよび気象予報データを記憶する。

このように複数の店舗の業務を統括する小売企業の本部において、記憶部１１１の各データベースが、各店舗や本部が必要とする情報を一括管理する。

加えて、記憶部１１１は、他社価格データベース（ＤＢ）１１８を備える。他社価格ＤＢ１１８は、詳細は後述するが、競合他社の商品販売価格である他社価格を、特売の企画に係る目的変数である購買数の変動因子として記憶する。

データ集計部１１２は、各店舗から送信されるＰＯＳデータ、発注データ、廃棄データ等を集計して、ＰＯＳデータデータベース、発注データデータベース、廃棄データデータベースにそれぞれ記憶する。例えば、データ集計部１１２は、各店舗の閉店後に日集計処理を実行する。また、データ集計部１１２は、各気象過去データおよび気象予報データを収集して、気象データデータベースに記憶する。

また、データ集計部１１２は、競合他社の商品販売価格である他社価格を含む電子情報から当該他社価格を集計して、他社価格ＤＢ１１８に記憶する。競合他社の他社価格は、例えば、競合他社のネットスーパー上の情報や、他社のチラシ上の情報、他社のメールマガジン上の情報などの電子情報から収集する。

競合他社の他社価格の収集手法について、競合他社のネットスーパーからの収集手法を例示的に説明する。データ集計部１１２は、他社の商品販売価格である他社価格を調査するために、他社のホームページのアドレスを予め記憶する。そして、データ集計部１１２は、例えばインターネット網を介して予め記憶されている自店舗の近辺にある競合他社の店舗のネットスーパーのアドレスに対応付けられている電子情報である商品購入画面にアクセスし、この画面から他社価格の情報を収集する。

図４は、競合他社（Ａ社のＡ店）のネットスーパーの商品購入画面の一例を示す図である。図４において、画面には、商品画像４１、商品コード４２、商品名４３、商品価格４４等が表示されている。データ集計部１１２は、商品購入画面を構成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）から商品情報（商品名、商品コード、特売日、他社価格等）をサーチする。本実施形態の商品コードとは、例えば、ＪＡＮコードと称される統一されたコード体系で構成された商品コードである。図４の例では、６個の商品コードおよび他社価格を識別する。このようにして、データ集計部１１２は、競合他社の商品購入画面から、商品コードや商品名と、商品コードや商品名に対応する商品の他社価格を収集する。

商品コードと他社価格を収集した後、データ集計部１１２は、商品コードや商品名と、商品コードや商品名に対応する商品の他社価格とを、他社価格ＤＢ１１８に記憶する。例えば、データ集計部１１２は、商品コード「11111111」に対応させて、自社の商品マスタ（商品名や自店価格など）とともにＡ社のＡ店の他社価格を記憶する。

図５は、他社価格ＤＢ１１８のデータ構成の一例を示す模式図である。図５に示すように、他社価格ＤＢ１１８は、商品コード３１に対応して、商品名３２、自店価格３３、競合他社の他社価格３４〜３６を記憶する。

なお、他社のチラシからの収集手法については、データ集計部１１２は、カメラで撮影した電子情報である他社のチラシの撮像画像をＯＣＲ（Optical Character Recognition）によって文字認識を行い、文字認識結果から商品情報（商品名、商品コード、特売日、他社価格等）を識別するようにすれば良い。

また、他社のメールマガジンからの収集手法については、データ集計部１１２は、電子情報である他社のメールマガジンのテキストデータから商品情報（商品名、商品コード、特売日、他社価格等）を識別するようにすれば良い。

なお、データ集計部１１２は、収集した他社価格の桁数が多かったり、収集した他社価格が自社の商品マスタの価格とはかけ離れたりしており、異常がある場合、当該他社価格の情報を抽出し、ユーザに対して修正を促すようにしても良い。また、データ集計部１１２は、商品情報（商品名、商品コード、特売日、他社価格等）の認識に失敗し、自社の商品マスタ（商品名や自店価格など）と紐づけられなかった商品を一覧として表示してユーザに入力を促すようにしても良い。

予測購買数算出部１１３は、記憶部１１１に記憶された単品購買実績データであるＰＯＳデータと、特売企画データなどの変動因子となるデータと、に基づいて、商品毎に、上述した過去の所定期間より後の、換言すれば現在以降の所定期間内に購買される可能性のある購買数を示した予測購買数を算出する。

入力受付部１１４は、発注数決定支援システム１２２や特売企画支援システム１２１等から、将来における変動因子となるデータの入力を受け付ける。そして、入力を受け付けた変動因子となるデータから導き出されたベクトル（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、他社価格等）を、予測購買数算出部１１３に設定することで、特売企画等に基づいた予測販売数の算出を行うことができる。

入力受付部１１４は、編集画面である需要予測設定画面５０（図６参照）を生成し、この需要予測設定画面５０を外部装置である本部特売企画端末１２４や店舗発注端末１２５に対して送信する。

ここで、図６は需要予測設定画面５０の一例を示す正面図である。図６に示すように、需要予測設定画面５０は、基本情報エリア５１、取得／表示データ選択エリア５２、データ表示エリア５３、計算モードボタンエリア５４、詳細表示ボタンエリア５５、データ操作ボタンエリア５６、データ取得（削除）ボタンエリア５７、ナビゲートボタンエリア５８、スクロールバー５９を含む。

基本情報エリア５１には、システム日付（営業日）、リストから選択された修正対象予測データの取得グループ及び店舗、リストから選択された修正対象予測データの予測期間、特売企画の企画ナンバーおよび企画名称などが表示される。

取得／表示データ選択エリア５２には、所望のデータ取得およびデータ表示を宣言するためのボタンが配設される。企画種類選択ボタン５２１には、特売、Ｍ＆Ｍ、集計、企画などのボタンが表示される。販売日選択ボタン５２２には、予測期間の全日付とデータ表示エリア５３のデータにある販売日に対応するボタンが表示される。部門選択ボタン５２３には、商品分類カテゴリー（レベル３）に対応するボタンが表示される。ライン選択ボタン５２４には、商品分類カテゴリー（レベル２）に対応するボタンが表示される。クラス選択ボタン５２５には、商品分類カテゴリー（レベル１）に対応するボタンが表示される。なお、各選択ボタン５２１〜５２５には、全てのデータの抽出・表示を可能にする、全選択ボタン６０が設けられている。なお、取得／表示データ選択エリア５２の各選択ボタン５２１〜５２５に表示されるボタンは、データ表示エリア５３の対象列から生成される。

データ表示エリア５３には、主要な表示項目として、「企画名」「販売日」「定番原価」「定番売価」「直近特売原価」「特売原価」「推奨売価」「修正売価」「企画種類」「陳列位置」「企画確定」「購買変化」「購買予測値」「売上変化」「売上予測値」「利益変化」等の各種項目を有しているデータ（例えば、特売企画データ）が表示される。

計算モードボタンエリア５４には、データ表示エリア５３の表示項目、編集可能項目の変更を宣言するためのボタンが配設される。企画モードボタン５４１は、特売企画の修正と確定を宣言するためのボタンである。売価や企画種類等の変更に用いられる。発注モードボタン５４２は、特売が企画された商品に対しての発注数の修正と確定を宣言するためのボタンである。分析モードボタン５４３は、異常予測確度抽出、因子選択に使用するためのボタンである。追加モードボタン５４４は、商品マスタデータベースからの商品追加、新規商品入力などに使用するためのボタンである。なお、企画モードボタン５４１、発注モードボタン５４２、分析モードボタン５４３、追加モードボタン５４４は、単一選択のみ可能となっている。

詳細表示ボタンエリア５５には、データ表示エリア５３の表示項目を主要項目表示から関連全項目表示に切り替えるためのボタンが配設される。企画詳細ボタン５５１は、特売割引、Ｍ＆Ｍ、企画ナンバー、企画名称等を表示項目とする。陳列詳細ボタン５５２は、少量陳列数、平均陳列数、大量陳列数等を表示項目とする。予測詳細ボタン５５３は、利益予測、予測確度等を表示項目とする。分類詳細ボタン５５４は、分類コード、商品コード等を表示項目とする。なお、企画詳細ボタン５５１、陳列詳細ボタン５５２、予測詳細ボタン５５３、分類詳細ボタン５５４は、複数選択可能となっている。

データ操作ボタンエリア５６には、データ表示エリア５３に対する操作を行うためのボタンが配設される。フィルタボタン５６１は、フィルタの設定を行うためのボタンである。店舗集計ボタン５６２は、店舗集計を行うためのボタンである。分類行ボタン５６３は、分類行の表示／非表示を切り替えるためのボタンである。一括確定ボタン５６４は、企画確定や発注承認（解除）を読み込んだ全ての未承認商品に対して施すためのボタンである。なお、フィルタボタン５６１、店舗集計ボタン５６２、分類行ボタン５６３、一括確定ボタン５６４は、複数選択可能となっている。

データ取得（削除）ボタンエリア５７には、データ表示エリア５３に対する操作をダイアログボックスから行うためのボタンが配設される。企画選択ボタン５７１は、企画マスタデータベースから特売企画の企画ナンバーと企画期間などを取得し、予測期間にセットするためのボタンである。参照追加ボタン５７２は、参照データを全店舗、全期間から取得するためのボタンである。商品追加ボタン５７３は、商品マスタデータベースからの追加商品を読み込むためのボタンである。行削除ボタン５７４は、読み込んだ参照・追加データを店舗・期間・商品分類を指定して削除するためのボタンである。

ナビゲートボタンエリア５８には、編集ボタン５８１、全店更新ボタン５８２、発注ボタン５８３、配信ボタン５８４、取得ボタン５８５、更新ボタン５８６などが配設される。編集ボタン５８１は、表示されているデータ表示エリア５３のデータの編集を宣言するためのボタンである。全店更新ボタン５８２は、データ更新を全ての店舗データに対して行うことを宣言するためのボタンである。発注ボタン５８３は、発注数承認後にその発注データで発注を行うことを宣言するためのボタンである。配信ボタン５８４は、特売企画承認後にその特売企画データの配信を行うことを宣言するためのボタンである。取得ボタン５８５は、出力データを取得することを宣言するためのボタンである。更新ボタン５８６は、データ更新を行うことを宣言するためのボタンである。

次に、需要予測設定画面５０を用いた企画モードにおける特売企画データの更新処理を含む需要予測処理の流れについて図７のフローチャートを参照しつつ説明する。

図７に示すように、入力受付部１１４は、まず、店舗や日付などの基本情報、対象となる特売企画データなどを選択させる（ステップＳ１）。

入力受付部１１４は、図８に示す需要予測設定画面５０の初期画面を表示させ、基本情報エリア５１において企画ナンバーおよび企画名称以外の取得グループ及び店舗、日付（営業日）、予測期間などの各種情報を選択させて入力させる。なお、データ表示エリア５３にはデータが無い状態であるので、取得／表示データ選択エリア５２の各選択ボタン５２１〜５２５には、ボタンは表示されていない。

また、図８に示す需要予測設定画面５０の初期画面において計算モードボタンエリア５４の企画モードボタン５４１が操作されると、特売企画の修正が宣言され、データ取得（削除）ボタンエリア５７の企画選択ボタン５７１が操作可能な状態となる。

次いで、企画選択ボタン５７１が操作されると、図９に示すように需要予測設定画面５０のデータ表示エリア５３に重なった状態で企画選択画面７０がポップアップ表示される。企画選択画面７０には、特売企画データ毎に企画ナンバー、企画名称、企画期間（営業日）などが表示される。企画選択画面７０に表示された企画データの中から任意の企画ナンバーが選択され、ＯＫボタン７１が操作されると、企画ナンバーおよび企画名称が基本情報エリア５１にセットされる。

続いて、図７に示すように、入力受付部１１４は、対象となる特売企画データを取得する（ステップＳ２）。

図９に示す需要予測設定画面５０において、ナビゲートボタンエリア５８の取得ボタン５８５を操作すると、入力受付部１１４は、直ちに企画ナンバーに応じた集計データ（単品購買実績データ）の取得を開始する。集計データ（単品購買実績データ）の取得処理が終了すると、図１０に示すように需要予測設定画面５０のデータ表示エリア５３には取得された集計データ（単品購買実績データ）が表示される。また、データ表示エリア５３にはデータが有る状態となるので、取得／表示データ選択エリア５２の各選択ボタン５２１〜５２５には、データ表示エリア５３内のデータに対応した全てのボタンが表示される。

このようにすることで、インターネットを介して大規模データを送信する場合に、必要最小限のデータに絞り込むことができるので、データ送信時間を短縮することができる。

続いて、集計データ（単品購買実績データ）の取得終了後、編集用データの取得を開始する。まず、データ抽出条件の絞り込みを行う。データ抽出条件の絞り込みは、取得／表示データ選択エリア５２の各選択ボタン５２１〜５２５に表示されたボタンを操作することにより行う。各選択ボタン５２１〜５２５に表示された所望のデータ抽出条件（販売日、企画種類、部門等）のボタンを選択操作して、ナビゲートボタンエリア５８の取得ボタン５８５を操作すると、データ抽出条件（販売日、企画種類、部門等）に一致するデータが企画マスタデータベースから取得され、図１１に示すように取得されたデータが需要予測設定画面５０のデータ表示エリア５３に表示される。

図１１に示す需要予測設定画面５０において、取得／表示データ選択エリア５２の各選択ボタン５２１〜５２５に表示されたボタンは、取得されたデータに対応するので、抽出された条件以外のボタンは表示されない。また、取得／表示データ選択エリア５２の各選択ボタン５２１〜５２５に表示されたボタンの操作によって、データ抽出条件をさらに絞り込んでのデータの再取得も可能である。例えば、部門のみならず、ラインやクラスもデータ抽出条件とするなどである。

なお、取得ボタン５８５が操作された際には、データ抽出条件がＲＡＭ１０３上の記憶領域に記憶される。後述するデータ編集時の更新の際の再取得で使用するためである。

このようにしてデータ抽出条件絞り込み後の対象となる特売企画データの取得が終了した状態で、ナビゲートボタンエリア５８の編集ボタン５８１を操作すると、データ編集が可能な状態になる。

続いて、図７に示すように、入力受付部１１４は、対象となる特売企画データに対する編集処理を実行する（ステップＳ３）。

データ編集の一例について説明する。図１２の需要予測設定画面５０に示すように、データ表示エリア５３に表示される特売企画データの編集可能列については、星印などのマークＭ１を付すことで区別して表示している。このようにマークＭ１を付することによって編集可能な項目が一目でわかるようになっている。なお、マークＭ１を付するものに限るものではなく、特売企画データの編集可能列について、配色を変えることによって区別して表示するようにしても良い。

本実施形態においては、図１２に示すように、特売企画データの編集可能列として、「特売原価」、「修正売価」、「企画種類」、「陳列位置」等が設定されている。「特売原価」、「修正売価」等は、数値入力により変動因子となるデータの入力を受け付ける。修正値が優先され、固定データとして扱われる。また、「企画種類」、「陳列位置」等は、選択リストの中から所望の文字列を選択することにより変動因子となるデータの入力を受け付ける。

また、本実施形態においては、取得／表示データ選択エリア５２の各選択ボタン５２１〜５２５に表示されたボタンを操作することにより、表示データを絞り込むことも可能になっている。例えば、ライン選択ボタン５２４に表示される一のボタンを操作することによって、操作されたボタンに対応する商品分類カテゴリー（レベル２）のデータだけが表示される。

このようにすることで、需要予測設定画面５０のデータ表示エリア５３に表示されるデータを更に絞り込むことができるので、画面生成時間を短縮することができる。また、タブレット端末のような小面積の画面を有している携帯機器を需要予測設定画面５０の表示対象機器とするような場合であっても、スクロール量や移動量を少なくすることができるので、良好なユーザビリティを提供することができる。

上述のようにして特売企画データの編集のためのデータ入力の完了後、ナビゲートボタンエリア５８の更新ボタン５８６を操作すると、図７に示すように、予測購買数算出部１１３は、修正された特売企画データをＲＡＭ１０３上の出力テーブルに書き込み、編集用データに対する購買数の予測計算を実行する（ステップＳ４）。ここで、出力テーブルに書き込まれるのは、入力値、入力文字列および当該入力文字列に対応するコードである。

なお、基本情報エリア５１の「店舗」が「合計」になっている場合には、本部の担当バイヤーの特売企画修正を想定しているので、ナビゲートボタンエリア５８の全店更新ボタン５８２を操作すると、修正した特売企画データで企画対象となっている各店舗の特売企画データを更新することができる。

更新（再予測計算）後、特売企画データが再取得されるが、そのときのデータ抽出条件は先にＲＡＭ１０３上の記憶領域に記憶したデータ取得時のデータ抽出条件を用いる。取得したデータは、更新前の選択ボタンの条件に従い、データ表示エリア５３の表示開始行も更新前の値で再表示する。

更新（再予測計算）後、図１３に示すように、需要予測設定画面５０には、更新された「購買予測値」、「売上予測値」、「利益予測値」（図示せず）が表示される。なお、企画条件を変更しない商品についても、相互作用によって各予測値が変化する。

また、図１３に示す需要予測設定画面５０には、推奨値に対する予測値である購買初期予測値、売上初期予測値、利益初期予測値からの変化量を抽象化して表すマークＭ２も「購買変化」「売上変化」「利益変化」等に表示される。本実施形態においては、矢印の向きと数とによって変化量を表している。下向きの矢印は「減少」を表し、上向きの矢印は「増加」を表している。なお、変化量を表すマークＭ２を表示するものに限るものではなく、「購買変化」「売上変化」「利益変化」等の行における配色で変化量を抽象化して表すようにしても良い。例えば、予測結果として購買予測値、売上予測値、利益予測値が増加した場合は青色、減少した場合は赤色で表示するようにしても良い。

このように予測結果の購買予測値、売上予測値、利益予測値の増減（変化量）に応じてデータ表示エリア５３内の行の態様を変えることで、予測結果を容易に判別することができる。

次いで、図７に示すように、入力受付部１１４は、予測結果を採用するか否かを判定する（ステップＳ５）。

予測結果が期待していたものではない場合、ナビゲートボタンエリア５８の編集ボタン５８１の操作があったと判断すると（ステップＳ５のＮｏ）、入力受付部１１４は、ステップＳ３に戻って再度データ編集が可能な状態にする。

一方、予測結果が期待していたものである場合には、データ操作ボタンエリア５６の一括確定ボタン５６４の操作があったと判断すると（ステップＳ５のＹｅｓ）、図１４の需要予測設定画面５０に示されるように、選択されている確定可能な全ての行を「確定」にすることができる（ステップＳ６）。ここで、確定可能な行とは、データ表示エリア５３の「企画確定」が空白な行である。このようにして企画データを一括確定することで、企画対象の全店舗の出力データの値が書き換えられる。これにより、商品ごとに確定しなければならなかったのが一括確定できることにより、ユーザの手間を大幅に省くことができる。

最後に、図７に示すように、入力受付部１１４は、特売企画データの確定後、ナビゲートボタンエリア５８の配信ボタン５８４の操作があったと判断すると、特売企画データを特売企画支援システム１２１に配信する（ステップＳ７）。

このように、本実施形態の需要予測装置１００によれば、競合他社の商品の販売価格である他社価格を含む電子情報から当該他社価格を収集して変動因子として他社価格ＤＢ１１８に記憶するとともに、収集された他社価格を含む変動因子に対する編集を受けた特売企画データに応じ、単品購買実績データに対する購買数の予測計算を実行することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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。これら新規な実施形態は、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。

５０ 編集画面
５３ データ表示エリア
１００ 需要予測装置
１１２ データ集計部
１１３ 予測購買数算出部
１１４ 入力受付部
１２４，１２５ 外部装置

特開２００４−３３４３２６号公報

村田健郎 「線形代数と線形計算法序説」サイエンス社 １９８６年 Annette J. Dobson （訳）田中豊、森川敏彦、山中竹春 「一般化線形モデル入門」共立出版 ２００６年

Claims (6)

1. 特売の企画に係る目的変数である購買数の変動因子を含む特売企画データ、および前記特売企画データに関連付けられた商品情報を含む単品購買実績データを表示するデータ表示エリアを有している編集画面を外部装置に表示させ、当該データ表示エリアに表示された前記特売企画データの変動因子の編集を受け付ける入力受付部と、
   競合他社の商品の販売価格である他社価格を含む電子情報から当該他社価格を収集して前記変動因子として記憶部に記憶するデータ集計部と、
   前記データ集計部により収集された前記他社価格を含む前記変動因子に対する前記入力受付部を介した編集を受けた前記特売企画データに応じ、前記単品購買実績データに対する購買数の予測計算を実行する予測購買数算出部と、
   を備えることを特徴とする需要予測装置。
2. 前記データ集計部は、収集した前記他社価格に異常がある場合、当該他社価格の情報を抽出し、ユーザに対して修正を促す、
   ことを特徴とする請求項１記載の需要予測装置。
3. 前記データ集計部は、競合他社のネットスーパーの商品購入画面を構成するＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）から前記他社価格を含む商品情報をサーチして収集する、
   ことを特徴とする請求項１または２記載の需要予測装置。
4. 前記データ集計部は、競合他社のチラシの撮像画像をＯＣＲ（Optical Character Recognition）によって文字認識を行った結果から前記他社価格を含む商品情報をサーチして収集する、
   ことを特徴とする請求項１または２記載の需要予測装置。
5. 前記データ集計部は、競合他社のメールマガジンのテキストデータから前記他社価格を含む商品情報をサーチして収集する、
   ことを特徴とする請求項１または２記載の需要予測装置。
6. コンピュータを、
   特売の企画に係る目的変数である購買数の変動因子を含む特売企画データ、および前記特売企画データに関連付けられた商品情報を含む単品購買実績データを表示するデータ表示エリアを有している編集画面を外部装置に表示させ、当該データ表示エリアに表示された前記特売企画データの変動因子の編集を受け付ける入力受付部と、
   競合他社の商品の販売価格である他社価格を含む電子情報から当該他社価格を収集して前記変動因子として記憶部に記憶するデータ集計部と、
   前記データ集計部により収集された前記他社価格を含む前記変動因子に対する前記入力受付部を介した編集を受けた前記特売企画データに応じ、前記単品購買実績データに対する購買数の予測計算を実行する予測購買数算出部と、
   として機能させるためのプログラム。

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