JP6187636B2

JP6187636B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラム

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Publication number: JP6187636B2
Application number: JP2016105062A
Authority: JP
Inventors: 凌澤田; 克暢淺田
Original assignee: Canon Marketing Japan Inc; Canon IT Solutions Inc
Current assignee: Canon Marketing Japan Inc; Canon IT Solutions Inc
Priority date: 2015-11-20
Filing date: 2016-05-26
Publication date: 2017-08-30
Anticipated expiration: 2036-05-26
Also published as: JP2017102889A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。

需要予測の一般的な方法として、過去の需要データを用いて未来の需要を予測するものが多い。しかし、この方法を用いた場合、毎年ある特定の時期にしか需要がないもの（例えば、夏の時期にしか需要がない商品など。以下、季節限定品という。）の需要を予測すると、精度が良くない。具体的には、需要予測の手法として広く利用されている移動平均法や指数平滑法では直近の需要データに重点を置くため、需要のない時期から需要のある時期に切り替わる時点で予測を行うと、直近の需要のないデータに重点を置いて予測が行われるため、予測値が低くなってしまう。

一方、毎年同時期に需要の増減がある商品の需要予測の精度を上げるために、季節性を考慮した需要予測が行われている。例えば、特許文献１には季節性を考慮した需要予測の方法が記載されている。ここで、季節性を考慮した需要予測とは、毎年同時期の需要の増減を指数化（季節指数と呼ばれる）し、その指数を用いて予測値を算出することを言う。

特開２０１５−３２０３４号公報

特許文献１に記載の方法においては、季節性を考慮しているものの、需要データが全くない季節（時期）に関しては考慮されていない。例えば、特許文献１には、実績値を季節指数で除算する計算を行う方法について記載がされている。これによれば、需要が全くない季節の季節指数を求めると０となるため、それ以降の計算を行うことができない。

また特許文献１に記載の方法では、季節指数を求めるために過去の需要データを参照しているが、ある季節の需要が全く無いとみなせる程度の僅かなものであった場合（季節限定品とみなしても良いものである場合）にも季節指数が算出されてしまう。その結果、その季節の予測値は０と算出されることが望ましいにもかかわらず、予測値が算出されてしまうことになる。

そこで、本発明は、季節限定品か否かを判別し、季節限定品の需要予測精度を向上させる仕組みを提供することを目的とする。

本発明の情報処理装置は、過去の実績に基づき将来の需要を予測する情報処理装置であって、需要予測の対象となる商品の過去の需要実績値を取得する実績取得手段と、前記実績取得手段により取得した需要実績値をサイクル単位で集計する集計手段と、前記集計手段により需要実績を集計したサイクルのうち、需要実績値が所定の値を満たさないサイクルを特定する特定手段と、前記特定手段により特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測する予測手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の情報処理方法は、過去の実績に基づき将来の需要を予測する情報処理装置における情報処理方法であって、前記情報処理装置の実績取得手段が、需要予測の対象となる商品の過去の需要実績値を取得する実績取得工程と、前記情報処理装置の集計手段が、前記実績取得工程により取得した需要実績値をサイクル単位で集計する集計工程と、前記情報処理装置の特定手段が、前記集計工程により需要実績を集計したサイクルのうち、需要実績値が所定の値を満たさないサイクルを特定する特定工程と、前記情報処理装置の予測手段が、前記特定工程により特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測する予測工程と、を備えることを特徴とする。

また、本発明のプログラムは、過去の実績に基づき将来の需要を予測する情報処理装置において実行可能なプログラムであって、前記情報処理装置を、需要予測の対象となる商品の過去の需要実績値を取得する実績取得手段と、前記実績取得手段により取得した需要実績値をサイクル単位で集計する集計手段と、前記集計手段により需要実績を集計したサイクルのうち、需要実績値が所定の値を満たさないサイクルを特定する特定手段と、前記特定手段により特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測する予測手段として機能させるためのプログラム。

本発明によれば、季節限定品の需要予測精度を向上させることが可能となる。

情報処理装置１０１が備える機能を示した図アイテムマスタＤＢに登録されたデータの一例を示した図サイクルマスタＤＢに登録されたデータの一例を示した図基本設定マスタＤＢに登録されたデータの一例を示した図アイテム別サイクルマスタＤＢに登録されたデータの一例を示した図需要実績ＤＢに登録されたデータの一例を示した図季節限定品フラグを立てたデータの一例を示す図アイテム別サイクルマスタＤＢに登録されたデータの一例を示した図サイクル別需要実績ＤＢに登録されたデータの一例を示した図サイクル別季節指数ＤＢに登録されたデータの一例を示した図需要予測値の計算結果が登録されたデータテーブルの一例を示す図図１１の予測値に対して季節性を戻した値が登録されたデータテーブルの一例を示す図サイクル別需要予測ＤＢに登録されたデータの一例を示した図本発明における処理の流れを示すフローチャート図１４のステップＳ１０１の処理の詳細について示したフローチャート図１４のステップＳ１０３の処理の詳細について示したフローチャート情報処理装置１０１のハードウエア構成の一例を示す図第２の実施例における図１４のステップＳ１０１の処理の詳細について示したフローチャート

図１は、情報処理装置１０１が備える機能の一例を示した図である。

図１に示すように、情報処理装置１０１は、各種ＤＢに登録されたデータを用いて季節限定品の需要予測を行う。なお、各種ＤＢは、本実施形態においては情報処理装置１０１が備えているものとして説明するが、外部の記憶装置に備えられていても良い。

基本設定マスタＤＢ１５１には、現在日、予測を行うサイクル単位、本発明の処理を行うために参照する過去実績のサイクル数（実績参照サイクル数）、予測を行う未来のサイクル数（予測期間サイクル数）といった、システム全体に関連する項目を設定する値が格納されている。

例えば、図４に示す例では、現在日は２０１５年１月１日、サイクル単位は「月」、実績参照サイクル数は２４（すなわち２４ヶ月分の実績を参照して予測を行うことを意味する）、予測期間サイクル数は１２（すなわち、１２ヶ月分の予測を行うことを意味する）が格納されている。

アイテムマスタＤＢ１５２は、アイテムを識別するためのアイテムコード、アイテムの名称であるアイテム名、アイテムが季節限定品であるかを示す季節限定品フラグ、同じくアイテムが季節限定品であるかを示す季節限定品手動設定フラグが、アイテム毎に設定された値が格納されている。

例えば、図２に示す例では、アイテムコードは「Ａ」に関する情報であって、アイテム名は「あいうえお」、季節限定品フラグは０（すなわち、季節限定品ではないことを意味する）、季節限定品手動設定フラグは０（すなわち、季節限定品ではないことを意味する）が格納されている。

なお、季節限定品フラグは、ステップＳ１０１の処理により立てられるフラグであり、季節限定品手動設定フラグは、ユーザにより立てられるフラグである。

サイクルマスタＤＢ１５３は、サイクルと実際の日付（期間）との対応関係が格納されている。

例えば、図３に示す例は、サイクル単位が「月」の場合のデータであり、サイクル番号「１」には「１月」が、サイクル番号「２」には「２月」が、それぞれ対応付けられている。すなわち、サイクル番号「１」で示される期間は、「１月１日から１月３１日」であることを意味する。基本設定マスタのサイクル単位が「週」で設定されている場合は、サイクル番号と７日間隔の月日が対応付けられて格納される。すなわち、サイクル番号「１」で示される期間は、「１月１日から１月７日」であることを意味する。

アイテム別サイクルマスタＤＢ１５４は、アイテムコードとサイクル番号が対応付けて登録され、当該アイテムの当該サイクル番号により特定される期間における予測値をゼロにするか否かを示すフラグ（予測ゼロフラグ）が対応付けて登録される。

例えば図５に示す例では、アイテムコード「Ａ」のサイクル番号「１」の期間における予測値は、予測値ゼロとはしない（フラグが０である）ことを意味する。

需要実績ＤＢ１５５は、アイテムコードと年月日が対応付けて登録され、当該アイテムコードにより特定されるアイテムの当該年月日における需要の実績値が対応付けられている。

例えば図６に示す例では、アイテムコードＡにより識別されるアイテムの２０１３年１月４日の実績値は「１０」であることを示している。なお、レコードがない年月日は数量が０であることを示す。

サイクル別需要実績ＤＢ１５６は、アイテムコードとサイクル番号と当該サイクル番号により特定される期間とが対応付けて登録され、当該アイテムコードにより識別されるアイテムの当該サイクルにおける需要の実績値が登録されている。

例えば図９に示す例では、アイテムコードＡで特定されるアイテムの２０１３年１月の実績値は２００であることを示している。

サイクル別需要予測ＤＢ１５７は、アイテムコードとサイクル番号と当該サイクル番号により特定される期間とが対応付けて登録され、当該アイテムコードにより識別されるアイテムの当該サイクルにおける需要の予測値が登録されている。

例えば図１３に示す例では、アイテムコードＡで特定されるアイテムの２０１５年１月の予測値は２８１であることを示している。

サイクル別季節指数ＤＢ１５８は、アイテムコードとサイクル番号と、当該アイテムの当該サイクルにおける季節指数の値が格納されている。

例えば図１０に示す例では、アイテムコードＡにより識別されるアイテムのサイクル番号１で特定される期間における季節指数は「１．００」であることを示している。

次に図１７を用いて、情報処理装置１０１のハードウエア構成について説明する。

図１７は、本発明の実施形態に係わる情報処理装置１０１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

図１７に示すように、情報処理装置１０１では、システムバス２００を介してＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）２０１、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）２０２、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）２０３、記憶装置２０４、入力コントローラ２０５、音声入力コントローラ２０６、ビデオコントローラ２０７、メモリコントローラ２０８、よび通信Ｉ／Ｆコントローラ２０９が接続される。

ＣＰＵ２０１は、システムバス２００に接続される各デバイスやコントローラを統括的に制御する。

ＲＯＭ２０２あるいは記憶装置２０４は、ＣＰＵ２０１が実行する制御プログラムであるＢＩＯＳ（ＢａｓｉｃＩｎｐｕｔ／ＯｕｔｐｕｔＳｙｓｔｅｍ）やＯＳ（ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）や、本情報処理方法を実現するためのコンピュータ読み取り実行可能なプログラムおよび必要な各種データ（データテーブルを含む）を保持している。

ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。ＣＰＵ２０１は、処理の実行に際して必要なプログラム等をＲＯＭ２０２あるいは記憶装置２０４からＲＡＭ２０３にロードし、ロードしたプログラムを実行することで各種動作を実現する。

入力コントローラ２０５は、キーボード／タッチパネル２１０などの入力装置からの入力を制御する。入力装置はこれに限ったものでなく、マウスやマルチタッチスクリーンなどの、複数の指でタッチされた位置を検出することが可能なタッチパネルであってもよい。

ユーザがタッチパネルに表示されたアイコンやカーソルやボタンに合わせて押下（指等でタッチ）することにより、各種の指示を行うことができる。

この入力装置を用いて各種通信装置で利用可能な通信宛先に対する宛先を入力するようになっている。

音声入力コントローラ２０６は、マイク２１１からの入力を制御する。マイク２１１から入力された音声を音声認識することが可能となっている。

ビデオコントローラ２０７は、ディスプレイ２１２などの外部出力装置への表示を制御する。ディスプレイは本体と一体になったノート型パソコンのディスプレイも含まれるものとする。なお、外部出力装置はディスプレイに限ったものははく、例えばプロジェクタであってもよい。また、前述のタッチ操作により受け付け可能な装置については、キーボード／タッチパネル２１０からの入力を受け付けることも可能となる。

なおビデオコントローラ２０７は、表示制御を行うためのビデオメモリ（ＶＲＡＭ）を制御することが可能で、ビデオメモリ領域としてＲＡＭ２０３の一部を利用することもできるし、別途専用のビデオメモリを設けることも可能である。

本発明では、ユーザが情報処理装置を通常する場合の表示に用いられる第１のビデオメモリ領域と、所定の画面が表示される場合に、第１のビデオメモリ領域の表示内容に重ねての表示に用いられる第２のビデオメモリ領域を有している。ビデオメモリ領域は２つに限ったものではなく、情報処理装置の資源が許す限り複数有することが可能なものとする。

メモリコントローラ２０８は、外部メモリ２１３へのアクセスを制御する。外部メモリとしては、ブートプログラム、各種アプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、および各種データ等を記憶する外部記憶装置（ハードディスク）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、或いはＰＣＭＣＩＡカードスロットにアダプタを介して接続されるコンパクトフラッシュ（登録商標）メモリ等を利用可能である。

通信Ｉ／Ｆコントローラ２０９、ネットワーク２１４を介して外部機器と接続・通信するものであり、ネットワークでの通信制御処理を実行する。例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いた通信やＩＳＤＮなどの電話回線、および携帯電話の３Ｇ回線を用いた通信が可能である。

なお、記憶装置２０４は情報を永続的に記憶するための媒体であって、その形態をハードディスク等の記憶装置に限定するものではない。例えば、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）などの媒体であってもよい。

また本実施形態における通信端末で行われる各種処理時の一時的なメモリエリアとしても利用可能である。

次に、図１４に示すフローチャートを用いて、本発明における処理内容の流れを説明する。

なお、図１４のフローチャートで示す処理は、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１が所定の制御プログラムを読み出して実行する処理である。

ステップＳ１０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、季節限定品フラグの付与処理を実行する。

ステップＳ１０１における処理の詳細は、図１５のフローチャートを用いて後述する。

ステップＳ１０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ１０１の処理の結果、需要予測の対象となる商品に季節限定品フラグまたは季節限定品手動設定フラグが立っているかの判定をする。

フラグが立っている場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ１０３に移行する。

フラグが立っていない場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）は、処理をステップＳ１０４に移行する。

ステップＳ１０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、季節限定品需要予測処理を実行する。

ステップＳ１０３の処理の詳細については、図１６のフローチャートを用いて後述する。

ステップＳ１０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、一般的な需要予測の手法を用いて、需要予測を行う。

ここでの一般的な需要予測の手法とは、季節限定品であるか否かを区別することなく、需要予測を行う方法である。すなわち、本発明の特徴的な処理である季節限定品であるかの判定処理や、季節限定品については需要実績の無い期間を考慮した予測処理を行わない方法である。具体的な方法については、例えば、所定の期間の需要実績値を用いて、移動平均法などにより予測する方法があるが、いずれの手法を用いても良い。

次に、図１５を用いて、図１４のステップＳ１０１の処理の詳細について説明する。

ステップＳ２０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、処理対象の商品（需要予測を行う対象となる商品）について、季節限定品手動設定フラグが立っているかを判定する。

例えば、図２の例では、アイテムコードＡのアイテム（商品）については、季節限定品手動フラグは０であるため、フラグが立っていないと判定される。

ステップＳ２０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、過去の需要実績を基本設定マスタＤＢで設定されているサイクル単位（所定期間単位）に集計する。図４に示す例では、サイクル単位は「月」になっているため、月単位で集計する。

例えば、図６に示す需要実績ＤＢでみると、アイテムコードＡの１月の需要実績の合計は、３００となる。この値が図９に示すサイクル別需要実績ＤＢに登録される。

過去の実績値をサイクル単位で集計するのは、需要予測を当該サイクル単位で行うためである。

ステップＳ２０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、基本設定マスタＤＢの実績参照サイクル数における同一サイクルの需要実績データが全て０のサイクルが存在するかの判定をする。

存在する場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ２０４に移行する。

存在しない場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）は、処理をステップＳ２０６に移行する。

本実施例においては、実績参照サイクル数は２４でありサイクル単位は月であるため、過去２年間の需要実績を参照する。過去２年間（現在日が２０１５年１月１日であるから、２０１３年１月から２０１４年１２月）のうち、実績値が０のサイクルであって、当該サイクルに対応するサイクルの全てが０であるかを判定する。全てが０のサイクルが存在する場合はＹＥＳと判定される。図９に示すサイクル別需要実績ＤＢにおいては、サイクル番号３、４、５、６、７が２０１３年も２０１４年も実績値０であるため、アイテムコードＡについては、ステップＳ２０３はＹＥＳと判定される。

ステップＳ２０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ２０３の対象となった商品に季節限定品フラグを立てる。

季節限定品フラグを立てたデータの一例を図７に示す。図７に示すように、アイテムマスタＤＢのアイテムコードがＡのレコードの季節限定品フラグに１が立つ。

ステップＳ２０５では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、アイテム別サイクルマスタＤＢにステップＳ２０３で需要実績が全て０であると判定されたサイクルに、予測ゼロフラグを立てる。

すなわち、アイテムコードがＡ、サイクル番号が３〜７、予測ゼロフラグが１のレコードが作成されることになる。

ステップＳ２０６では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、サイクル別需要実績データの中で、０を除いたサイクルのうち他のサイクルと比較して下に大きく乖離しているサイクルが存在するかの判定をする。

存在する場合（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ２０７に移行する。

存在しない場合（ステップＳ２０６：ＮＯ）は、本フローチャートの処理を終了する。

例えば、図９の例では、サイクル番号：８のサイクルのすべての実績値（２０１３年８月と２０１４年８月）が他のサイクルと比較して大きく乖離しているため、ステップＳ２０６でＹＥＳと判定され、ステップＳ２０７の処理に移行する。

乖離しているか否かの判定手法としては、他のサイクル（期間）における実績値を用いて決定された値を満たすか否かにより判定する方法が考えられる。例えば、実績値が０のサイクルを除いたサイクルのうち、サイクル単位（所定期間単位）で集計し、集計した結果が正規分布に則ると仮定し、標準偏差を求め、平均値−標準偏差×αを下回るものを「乖離している」と判定する方法が考えられる。また、この方法に限らず、他の方法であっても良い。

ステップＳ２０７では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ２０６で判定対象となった商品に季節限定フラグを立てる。本実施例（アイテムコードＡ）においては、既にステップＳ２０４でフラグを立てているため、ステップＳ２０７によるフラグの設定に変化はない。

この処理により、実績値が０であるサイクルがない商品であっても、他のサイクルに比較して大きく乖離する実績値がある場合には、季節限定商品であるものとして扱うことが可能となる。すなわち、「例年は８月には全く売れないにもかかわらず、昨年の８月だけごく少量売れた」といった場合に、昨年８月の需要はゼロとみなすことで、８月に予測値が発生することを防ぐことが可能となる。

ステップＳ２０８では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、アイテム別サイクルマスタＤＢにステップＳ２０６で需要実績に乖離があると判定されたサイクルに、予測ゼロフラグを立てる。すなわち、本実施例においては、アイテムコードがＡ、サイクル番号が８のレコードに予測ゼロフラグが立つ。

ステップＳ２０５、Ｓ２０８の処理を実行した後のアイテム別サイクルマスタＤＢを図８に示す。図８に示す通り、サイクル番号３〜８について、予測ゼロフラグが立ち、１となっている。

予測ゼロフラグが立っているサイクルについては、需要が無い季節（サイクル）であるものとして扱われる。

以上の処理により、処理対象の商品について、過去の需要実績値を用いて、季節限定品であるかの否かの分類をすることが可能となる。また、季節限定品である場合には、需要が無い季節（サイクル、期間）と需要がある季節（サイクル、期間）とを特定することが可能となる。

次に、図１６を用いて、図１４のステップＳ１０３の処理の詳細について説明する。

ステップＳ３０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、アイテム別サイクルマスタＤＢにおいて予測ゼロフラグが立っているサイクルを特定し、当該サイクルを予測を行う際の計算対象から除外する。そして、除外されなかったサイクルの実績値を取得する。

これにより、実績参照サイクル分のサイクル別需要実績のうち、アイテム別サイクルマスタＤＢに予測ゼロフラグが登録されているサイクル番号の実績は予測計算に用いないこととなる。

具体的には、アイテムコードがＡの商品を処理する場合、基本設定マスタＤＢにて現在日が２０１５年１月１日、実績参照サイクル数が２４となっているため、サイクル別需要実績ＤＢからアイテムコードがＡ、年月が２０１３年１月〜２０１４年１２月の実績値を取得する。次にアイテム別サイクルマスタＤＢのアイテムコードがＡのレコードを参照すると、サイクル番号が３〜８に予測ゼロフラグが立っているため、取得したサイクル別需要実績からサイクル番号が３〜８のデータ（２０１３年３月〜８月、２０１４年３月〜８月）を除く。そして、除外されなかったサイクル（２０１３年１月〜２月、２０１３年９月〜２０１４年２月、２０１４年９月〜１２月）の実績値を取得する。

ステップＳ３０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０１で取得した需要実績値から、各サイクルの季節指数を計算する。

季節指数を計算する方法は多くあるが、例えば、各サイクルの需要実績の平均を全サイクルの平均で除算することで求める方法などがある。この方法で求めた結果を図１０のサイクル別季節指数ＤＢに示す。また、季節指数を計算する方法は上記以外のその他の方法で求めてもよい。

ステップＳ３０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、需要実績値から季節性を除去するため、ステップＳ３０１で取得したサイクル別需要実績を、ステップＳ３０２で求めた各サイクルの季節指数で除算する。

例えば、２０１３年９月についてみると、需要実績値は２００であり、季節指数は０．８である。そのため、需要実績値から季節性を除くと、２００÷０．８＝２５０となる。

ステップＳ３０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０３で季節指数を除去した需要実績を用いて、需要予測の計算を行う。

需要実績から将来の需要を予測する手法は、移動平均法や指数平滑法など様々な手法が存在するが、いずれの手法を用いても良い。

図１１には、平滑化パラメータを０．５とした一次指数平滑法を用いて予測値計算した結果例を示している。

ステップＳ３０５では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、需要予測結果に季節性を戻すため、ステップＳ３０４で算出した需要予測結果に各サイクルの季節指数を乗算する。

図１１の需要予測結果（季節指数戻し前）に季節性を戻した結果例を図１２に示す。

ステップＳ３０６では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０１で計算対象から除外したサイクルの予測値を０として、需要予測結果ＤＢに追加する。

ステップＳ３０５で算出した需要予測値に計算対象から除外したサイクルの予測値０を追加した結果を図１３に示す。図１３に示す通り、サイクル番号３〜８の期間の予測値が０として登録されている。

＜第２の実施例＞
次に、第２の実施例について説明する。
第１の実施例は、過去の需要データのうち実績が全て０のサイクルがある場合（または他のサイクルと乖離する実績のサイクルがある場合）に、季節限定品であると判断した。例えば、図９に示すように、アイテムコードＡの商品は２０１３年３月と２０１４年３月のどちらも実績が０であるため、当該商品は季節限定品であると判断した。

これに対して第２の実施例は、所定数以上のサイクルが連続して実績０である場合に、季節限定品であると判断する。例えば、「所定数」を３サイクル以上と定義した場合に、２０１４年５月、６月、７月の３ヶ月（３サイクル）連続で実績値が０であれば、当該商品は季節限定品であると判断する。
以下、図１８を用いて処理内容を説明する。

ステップＳ１８０１では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、処理対象の商品（需要予測を行う対象となる商品）について、季節限定品手動設定フラグが立っているかを判定する。

ステップＳ１８０２では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、過去の需要実績を基本設定マスタＤＢで設定されているサイクル単位（所定期間単位）に集計する。図４に示す例では、サイクル単位は「月」になっているため、月単位で集計する。

例えば、図６に示す需要実績ＤＢでみると、アイテムコードＡの２０１３年１月の需要実績の合計は、３００となる。この値が図９に示すサイクル別需要実績ＤＢに登録される。

ステップＳ１８０３では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、実績値が０のサイクルが所定サイクル以上連続しているか判断する。所定サイクルについては、本実施例においては３サイクル以上と定義するが、ユーザにより適宜設定されるものとする。

例えば、アイテムコードＡの商品は、２０１３年３月から７月までの５ヶ月間（５サイクル）連続して実績値が０であるため、ステップＳ１８０３ではＹＥＳと判定される。

実績値が０のサイクルが所定サイクル以上連続している場合（ステップＳ１８０３：ＹＥＳ）は、処理をステップＳ１８０４に移行する。

存在しない場合（ステップＳ１８０３：ＮＯ）は、本フローチャートの処理を終了する。

ステップＳ１８０４では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、処理対象の商品に季節限定品フラグを立てる。

ステップＳ１８０５では、情報処理装置１０１のＣＰＵ２０１は、アイテム別サイクルマスタＤＢにステップＳ１８０３で需要実績が０であると判定されたサイクルに、予測ゼロフラグを立てる。

以上、第２の実施例について説明したが、第１の実施例と第２の実施例を組み合わせても良い。具体的には、基本設定マスタＤＢの実績参照サイクル数における同一サイクルの需要実績データが全て０のサイクルであって、かつ実績値が０のサイクルが所定サイクル以上連続している場合に、季節限定品であると判定し、実績値が０のサイクルについて予測ゼロフラグを立てる。

また、第２の実施形態においても、実績値が他のサイクルと比較して下に大きく乖離しているサイクルについて実績値０として扱ってもよい。

なお、第１、第２の実施例においては、サイクル単位の予測値を登録したが、さらに日単位での予測値に変換しても良い。具体的な方法としては、例えば、昨年の年月日単位の需要実績値から日々の比率を求め、需要予測結果をその比率で分配する方法などがある。

以上の処理により、過去の需要実績がゼロの期間について考慮せずに将来の需要を予測することが可能となる。その結果、過去の需要実績がゼロの期間を持つ商品（季節限定品）の需要予測の精度を向上させることが可能となる。

また、本発明におけるプログラムは、図１４〜図１６、図１８の処理をコンピュータに実行させるプログラムである。なお、本発明におけるプログラムは、図１４〜図１６、図１８の各処理ごとのプログラムであってもよい。

以上のように、前述した実施形態の機能を実現するプログラムを記録した記録媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムを読み出し、実行することによっても本発明の目的が達成されることは言うまでもない。

この場合、記録媒体から読み出されたプログラム自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。

プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、シリコンディスク等を用いることが出来る。

また、コンピュータが読み出したプログラムを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、ひとつの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明は、システムあるいは装置にプログラムを供給することによって達成される場合にも適応できることは言うまでもない。この場合、本発明を達成するためのプログラムを格納した記録媒体を該システムあるいは装置に読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。

さらに、本発明を達成するためのプログラムをネットワーク上のサーバ、データベース等から通信プログラムによりダウンロードして読み出すことによって、そのシステムあるいは装置が、本発明の効果を享受することが可能となる。なお、上述した各実施形態およびその変形例を組み合わせた構成も全て本発明に含まれるものである。

１０１情報処理装置

Claims

過去の実績に基づき将来の需要を予測する情報処理装置であって、
需要予測の対象となる商品の過去の需要実績値を取得する実績取得手段と、
前記実績取得手段により取得した需要実績値をサイクル単位で集計する集計手段と、
前記集計手段により需要実績を集計したサイクルのうち、需要実績値が所定の値を満たさないサイクルを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測する予測手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
前記予測手段は、前記特定手段により特定されたサイクルであって、前記実績取得手段により需要実績値を取得した期間における当該サイクルに対応するサイクルのすべてについて、需要実績値が所定の値を満たさない場合、当該特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記予測手段は、前記特定手段により特定されたサイクルが所定サイクル数以上連続している場合に、当該特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
前記予測手段は、さらに、
前記特定手段により特定されたサイクルに対応する将来のサイクルの需要予測値をゼロとすることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記特定手段は、前記集計手段により需要実績を集計した期間のうち、需要実績値がゼロであるサイクルを特定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
過去の実績に基づき将来の需要を予測する情報処理装置における情報処理方法であって、
前記情報処理装置の実績取得手段が、需要予測の対象となる商品の過去の需要実績値を取得する実績取得工程と、
前記情報処理装置の集計手段が、前記実績取得工程により取得した需要実績値をサイクル単位で集計する集計工程と、
前記情報処理装置の特定手段が、前記集計工程により需要実績を集計したサイクルのうち、需要実績値が所定の値を満たさないサイクルを特定する特定工程と、
前記情報処理装置の予測手段が、前記特定工程により特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測する予測工程と、
を備えることを特徴とする情報処理方法。
過去の実績に基づき将来の需要を予測する情報処理装置において実行可能なプログラムであって、
前記情報処理装置を、
需要予測の対象となる商品の過去の需要実績値を取得する実績取得手段と、
前記実績取得手段により取得した需要実績値をサイクル単位で集計する集計手段と、
前記集計手段により需要実績を集計したサイクルのうち、需要実績値が所定の値を満たさないサイクルを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたサイクルを除いた期間における需要実績値に基づき、将来の需要を予測する予測手段として機能させるためのプログラム。